Bayesでは、毎日生成AIに関する海外ニュースを最速で日本にお届けします。データの一元化と活用で、企業の競争力アップが期待できるよ!では、内容に入ります。企業において、イノベーションを推進するための情報源を効率よく集約し、それを誰もがアクセスできる形にすることは非常に重要です。セールスフォースという会社がCRM(顧客関係管理)の分野で成功を収めたのは、こうした情報の一元化とアクセス可能性を実現したからといえるでしょう。実際、大企業では毎週のように数千のアイデアが生まれ、それらが数百の実験に繋がります。それにもかかわらず、最終的に新製品やサービス、業務改善に活用されるのはほんの一部です。このようなサイクルが5年も続けば、企業には数百万のアイデアが蓄積され、多くの経験知が得られていることでしょう。この膨大な知的資産を最大限に活用できれば、CRM領域でのセールスフォースの革新に匹敵する成果を上げることが期待できます。一方で、現状を見てみると、イノベーションに関する情報は組織の各所に散在しており、その管理は担当者の記憶に頼りがちです。大規模で国際的な組織ではこの問題が深刻化しやすくなっています。CEOのサイモン・ヒル氏は、このような状況を「イノベーションのブラックボックス」と表現しています。企業の中核であるべきイノベーション戦略の部分において、知識が失われる危険性があるのです。生成AIがもたらす可能性と課題こうした問題は以前から認識されていましたが、今や生成AIの登場でさらに重要性を増しています。この革新的なAI技術を活用すれば、過去の数百万ものアイデアや実験、意思決定をもとに学習し、新しい解決策を見いだせる可能性があるからです。実現にはいくつかの課題が付きまといます。データへのアクセス、形式知と暗黙知の違い、そして具体的な活用事例の不足です。データの分散と一元管理の難しさイノベーションに関連するデータは、ExcelやパワーポイントLMiro、Figmaなど数多くのツールに分散して保存されているため、一元管理が容易ではありません。CRMデータのように単一のデータベースがないため、散在するデータを生成AIで効率よく解析することが難しくなっています。いくつかの企業ではデータレイクなどを用いた情報統合に取り組んでいますが、暗黙知を効果的に取り込むのには依然として困難が残ります。形式知と暗黙知の違い知識経営の専門家たちは、形式知と暗黙知を区別しています。形式知とは文書化された成果物を指し、暗黙知とは組織や個人が持つ経験に基づくノウハウのようなものです。あるIBMの同僚が語ったエピソードによれば、英国北東部の水道技術者たちはカフェのカウンターの下に置かれた手帳に情報を書き留めていました。情報そのものは存在しているのですが、組織全体からは見えない状態でした。日常的な経験の共有と文書化の課題このように、多くのイノベーションプロジェクトでは、日常的な経験が文書化されることなく共有されているのが現状です。ホワイトボードやMiroに描かれたものがITシステムには入力されていないため、組織の外部からは一切アクセスできません。イノベーション促進のための具体的な課題設定こんな状況のもとで、イノベーションを促進するには具体的な課題設定が重要です。CIO(最高情報責任者)は自社の生成AIから価値を引き出す役割を担っていますが、このビジョンを実現するうえではシステムの一貫した統合が阻害要因となっています。この問題を乗り越えるには、顧客へのサービス改善やコスト削減に直結する具体的な活用事例を見つけ出さなければなりません。漠然とイノベーションを推進するだけでなく、明確な課題解決を意識した資源投入が、やがて大きな成果を生むはずです。Bayesでは、マーケティング業務を加速させる業務支援を行っております。チャットボットの開発やSNS自動化など、個人から法人まで問い合わせを受け付けております。お問い合わせbluest某所でデータサイエンティストをしております。BlueBayesの代表をしており、データサイエンス総合情報サイト「青の統計学」を立ち上げました。生成AIを使った業務の自動化や課題解決に興味があります。生成AIニュースよく出る確率分布の関係をまとめてみました!「ポアソン分布の確率密度関数はこう...」や「指数分布の期待値はこう...」のように、バラバラで覚えてしまうのは少しもったいないです。