生成AIの導入が広がる中、この技術を企業の「コア業務」に活用する動きが加速している。コア業務とは、各社のビジネスの根幹となる業務や、その企業特有の作業のことだ。こうした領域にAIを適用することで、企業は競争優位性を大きく高めることができる。
これまでの生成AIは、個人の「日常業務」をサポートする役割を担ってきた。メールの下書き作成や情報の要約など、インターネット上の公開情報を基に学習した汎用的な言語モデルで対応できる業務が中心であった。
一方、AIがコア業務を担う場合、状況が大きく変わる。各企業内に蓄積されたデータや顧客情報、例えば顧客対応の履歴や過去の手順書、あるいは技術者の暗黙知など機密性の高い情報を扱う必要が生じる。こうした情報は、公開されている汎用AIでは活用できず、また外部に流出させるわけにもいかない。
そこで求められるのが、「プライベートな生成AI環境」の構築だ。GPU（Graphics Processing Unit：画像処理半導体）やデータセンターを企業が独自に用意し、他の企業と共有しない環境を構築し、情報漏えいのリスクを避けることが重要になる。
しかし、この環境を構築する上では、考慮すべきポイントが複数存在する。企業はそれらを理解して進めなければ、将来のシステム拡張や最新技術の導入に対応できず、AI活用や事業戦略に制約をかけてしまう可能性がある。
本資料では、自社占有の生成AI環境を整備することの重要性と、その環境を作るうえで考えなければならない4つのポイントについて詳しく解説している。AI活用を次のフェーズへ進めるためにも、ぜひ参考にしていただきたい。
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コア業務をAIが担う時代、未来の戦略幅を狭めない「プライベートAI環境」構築のポイントとは
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