ビジネス変革のためにAIをどう活用する？ IBMが説く「3つの視点と7つの変革領域」

左から日本IBMの倉島氏、川上氏、田村氏

　「生成AIは一過性のトレンドではなく、企業のビジネス価値を高めるものになってきている」

　日本IBMの川上結子氏（執行役員　マネージング・パートナー　コンサルティング事業本部ビジネス・トランスフォーメーション・サービス事業部長）は、同社が2024年8月8日に発表した「デジタル変革のためのAIソリューション」の記者説明会でこう切り出した。同ソリューションは、同社が2024年3月に発表した「IT変革のためのAIソリューション」を拡張し、IT変革だけでなくビジネス変革を含む全社的なデジタル変革におけるAIの実用化を促進するコンセプトとソリューションからなるフレームワークだ。会見では、川上氏とともに、同じ事業部の倉島 菜つ美氏（IBMフェロー　CTO）、田村昌也氏（パートナー）が説明役を担った。

●AI活用を全社に広げる3つのポイントとは

　今回、この新たなAIソリューションを取り上げたのは、そのポイントとなる視点やビジネス変革のためのAIの話が、ユーザー企業から見ても大いに参考になると考えたからだ。そうした点に注目しながら、同ソリューションの概要を見ていこう。

　前提として、川上氏は冒頭で述べた「ビジネス価値」の創出を全社に広げるためのポイントとして次の3つを挙げた。

・ポイント1：　個別分散的な取り組みのみならず、部門やビジネス領域を横断する本格的な価値創出への取り組みが求められる

・ポイント2：　汎用的な生成AIだけでなく、自社や業界などの独自データを生かすためのより高度なAI活用を追求する

・ポイント3：　AIスキルの獲得を促進し、テクノロジーやノウハウが全社的に行き渡る仕組み・環境を整備する

　川上氏は図1を示し、ポイント1を推進するためには、図の左下に記されている「実験的アプローチ」とともに「重点的アプローチ」も実施する必要があると説明した。実験的アプローチとは「非コア業務などの低リスク領域で効率化の機会を探索するアプローチ」、重点的アプローチとは「コア業務など需要なビジネス機能を強化する、高リスクだが本格的な変革には不可欠なアプローチ」のことだ。同氏は「実験的アプローチによってまず使ってみることが大事だが、ビジネス価値を向上させるには重点的アプローチが必要だ」と強調した。

　また、図1の右下のグラフは同社による調査から経営層が感じている「生成AI適用に向けた障壁」を挙げたものだが、その上位のうち、青字で記された「データの正確性や偏りに関する懸念」や「AIモデルカスタマイズのための独自データが不十分」についてはポイント2によって解決、緑字で記された「生成AIの専門性が不十分」や「テクノロジーへのアクセスが限定的」についてはポイント3によって解決できると説明した。