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AI時代の経営～経営の合理化と超高速化～

公開日2024/07/30 更新日2024/07/29 ブックマーク数

目次本記事の内容

1．はじめに～近年AIに注目が集まる理由～
2．経営におけるAIの実装
3．AIを駆使したデータ分析によってBX（ビジネストランスフォーメーション）を実現するアサヒグループホールディングスの事例
4．おわりに
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1．はじめに～近年AIに注目が集まる理由～

人工知能（以下、AI）の研究は1950年代から続いています。AIの歴史は、コンピューターによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して解を提示できるようになった第一次人工知能ブーム（1950年代後半～1960年代）、「知識」を与えることでAIが実用可能な水準に達し、専門家のように事象の推論や判断ができるようにしたエキスパートシステムが多く生み出された第二次人工知能ブーム（1980年代）、大量のデータを用いることでAI自身が知識を獲得する「機械学習」が実用化され、さらに知識を定義する要素をAI自ら習得するディープラーニングが登場した第三次人工知能ブーム（2000年代～現在）の3つに区分されます。

これほど長きにわたり研究されているなか、近年AIが特に注目を浴びている理由として、大きく2つのことが挙げられます。 1つ目はAIを機能させる環境が整ってきたことです。クラウド環境やそのために使うPCやスマートフォンなどの電子機器が普及し、大量のデータを取得・収集することが容易になりました。一方、人の力のみで収集・蓄積された大量のデータを分析・処理することが難しくなり、AIに注目が集ったといえます。 2つ目は2022年11月に米国OpenAI社からリリースされたChatGPTに代表される大規模言語モデル（以下、LLM）の登場です。LLMとは大量のデータで事前学習し、特定のタスクに個別チューニングを行う方法の基盤を指します。これにより、自然な文章の生成や高度な質問応答タスクが可能となり、さらに画像生成技術との結合も容易となったことでビジネスに大きな影響をもたらしました。

AIが実際のサービスにおいて果たす機能には、音声や画像、言語を認識する「識別」、大量の過去データから未来の数値、ニーズを予測する「予測」、画像や文章の生成や要約を行う「実行」の3つに大別されます。本コラムでは、データドリブン経営によって経営を合理化かつ超高速化するための「予測」機能に注目し解説します。

人工知能（AI）の実用化における機能領域