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Profet AI Insight

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企業の意思決定者をサポートするAI:匿名化でデータの安全を確保、導入前にフローの視点から棚卸しを実施

Profet AI が今年初の「Crossover Talks」を開催製造業重要企業の最高情報責任者と意思決定者、台湾大学情報管理学部の李家岩教授を招いてAIに関するQ&Aを実施


生成系AIブームが世界を席巻し、さながら新たな産業革命が起こっているようだ。すでに個人と産業が影響を受けており、企業は積極的に対策を考え始めなければならない。杰倫智能科技(Profet AI)は今年初となるフォーラムシリーズ「Crossover Talks(クロスオーバー・トークス)」を開催した。世界製造業のサプライチェーンで重要な役割を演じ、総生産額1兆台湾ドルを超える企業から30数名の最高情報責任者(CIO)と意思決定責任者、そして台湾大学情報管理学部の李家岩教授を招き、“AMA(Ask Me Anything)”形式での交流を通じて企業がいかにAI応用で問題を解決すべきか討論を行った。李教授は、ロールプレイングと状況シミュレーションによってChatGPTを使用する方法を紹介し、このタイプの技術を使用する際は匿名化に注意してデータの安全を確保すべきであると企業に喚起した。このほか李教授は、AI導入の際、管理者はフロー変革の視点から線と面で考え、景気循環を踏まえて将来の数カ月、または数年で必要となるAI応用を検討すべきだと強調した。このようにしてこそ、企業は景気低迷時に回復力を高め、景気好転時に他社に先んじて勝利を手にすることが可能となる。


▲台湾大学情報管理学部の李家岩教授(左)とProfet AIの余常任セールスディレクター(右)はリラックスしたAMA形式で来賓と交流した。


Profet AIは昨年より「クロスオーバー・トークス」を開催している。産業と分野、世代を超えたデジタルトランスフォーメーションの交流プラットフォーム構築を目指し、これまで多数のセッションを行って業界の大きな反響を得てきた。近頃、生成系AIブームが企業と産業に変革を引き起こしていることから、今年初のセッションにはEMS、ファウンドリー、IC設計、紡績・製布、光電、ガラス、プラスチックなど各産業の企業で技術戦略を担当するCIOと意思決定責任者、そして台湾大学情報管理学部の教授であり、Profet AIの製品開発及び産業発展の顧問である李家岩氏を招き、いかにAI応用で従業員の生産力と企業の競争力を強化するかを共に探った。



新しいアカウントで匿名化してIPを転換ロールプレイングと状況シミュレーションを活用して企業データの安全を確保


サムスン電子の従業員がChatGPTを使用し、内部の機密情報が漏洩したというニュースが報道され、企業の生成系AIに対する疑惑を引き起こすこととなった。企業データの安全に対して李教授は、企業はChatGPTを使用する前にまず新しいアカウントを作成してIPを転換し、使用者が判別されることを防止すべきと述べた。このほか、ChatGPTとの問答では、ロールプレイングと状況シミュレーションのテクニックを利用して、実際の企業データではなく、特定状況のシミュレーションあるいは仮のデータ分布を使用するべきと注意を喚起した。


また李教授は、学生のChatGPT使用における考え方を訓練した経験をシェアし、企業の意思決定者に対して従業員に任務を割り当ててChatGPTに質問させることを勧めた。このような訓練によって、従業員がChatGPTよりも良い答えを出せるように思考を続けることを促し、従業員のAI応用能力を養成することができると説明した。



意思決定者は線から面へ、フロー改善の視点を持ちデータと戦略の棚卸しを行って価値のあるプロジェクトを選択するべき


いかに企業に代わってAIツール使用の習慣を確立するかも、現場とセッション参加者が注目するポイントである。李教授は、AIを単なる道具とみなすならば、AIは人の仕事を助けて生産力を高める一つのツールにすぎないが、CIOは企業のITと技術戦略の舵取りとして、限りあるリソースの中で本当に価値のあるプロジェクトを選んでAIを導入しなければならず、そのためにはまずデータと戦略の棚卸しが必要であると述べた。


李教授は、棚卸しの過程では二つの点に注意が必要だと指摘する。一つ目はデータの棚下ろしで、プロジェクトの実行可能性とデータインターフェース、あるいはデータベース設計を調査する。データベースが導入後長年経過しているならば、当初の設計が適しているか調べるべきだ。例えば、ERモデルの調整が必要かどうかなどで、これはデータ収集と精度に影響する。二つ目は戦略の棚卸しだ。CIOはどのAIプロジェクトが企業の長期戦略や技術ロードマップと関連があるかを調査しなければならない。AIプロジェクトは独立した点ではなく、フロー全体からの検討が必要なものだ。CIOは線から面へつなげて考え、棚卸しからフロー改善を計画する必要がある。例えば、プリント基板(PCB)の瑕疵検査の場合、以前は技術スタッフが肉眼と手作業で検査を行っていたが、AOI(自動光学検査)が導入されるようになると、メーカーは技術スタッフの雇用数を引き下げた。最初はAIが人間に取って代わったと思われるかもしれないが、これは表面上の問題であり、実際はフロー全体の変革なのだ。AOI導入後、フローの上流と下流も改変しなければならず、これこそがCIOが注目すべき問題である。李教授は、CIOは一つの角度だけからでなく、線から面へ、フロー改善の視点から突破を目指すべきだとアドバイスした。


また、景気の変動に直面した時、企業は何をすべきか?これについて李教授は、意思決定者が景気循環のリズムを把握することは容易ではないと述べた。景気が良い時は、非需要期にどのようなAI技術が必要かを考え、逆に非需要期には需要期に必要となるであろうAI技術に何があるかを考える。AI開発には一定の時間がかかるため、景気が低迷した時になって思いついて、すぐに使えるものではない。企業はあらかじめツールを準備して開発期間を短縮し、パイロット・ラン方式で少量サンプルの生産からスタートして技術が実行可能か確認した後でなければ、ソフトウェア開発あるいは設計のリードタイムを効果的に短縮させることはできない。李教授はまた、前倒しの準備が必要なのは生産ラインだけではなく、例えば人事部も景気循環の影響を受けると補足した。企業はAI技術で従業員の定着率を予測し、景気変動時に対応策を講じることで、未来に起こる可能性のある挑戦に立ち向かうことが可能となる。



Profet AI の世界レベルのソフトウェアで顧客のAI応用とさらなる進化をサポート


▲Profet AIの共同創業者である林裕鑫技術長は


セッションに出席したProfet AIの共同創業者である林裕鑫技術長は、Profet AIのAutoMLバーチャルデータサイエンティストプラットフォームは100社以上の顧客が導入しているとし、なかには内部使用者が500名を超える企業もあり、プラットフォームには3,500以上の予測モデルが構築されていると説明した。Profet AIは世界レベルのソフトウェアプラットフォームを提供するだけでなく、顧客のAIチーム立ち上げ、教育訓練、テーマ選択の方法論、システム化プロジェクト指導とフォロー及び成果発表を支援している。また、AIツール発展と標準化の導入サービスも行い、現在までに延べ1,500人のトレーニングを手掛けてきた。今後もProfet AIは産業との密接なつながりを維持し、良質な製品を提供して顧客のAI応用とさらなる進化をサポートしていく。



 
 


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