対象分野の専門家が AI を使用できるようにする

完了

人間は驚くべき存在です。 創造力、共感力、独創力、想像力など、機械では再現できない唯一無二の能力を非常に多く備えています。 ビジネス価値は、人間の専門知識から生まれます。 Microsoft では、適切な AI ツールが、これらの能力を強化し、だれもがより多くのことを達成するのを支援できると考えています。 AI は、自分の潜在能力を実現するのに役立つ、副操縦士とみなすべきです。

あらゆる業界のビジネス ユーザーが、さまざまな AI ソリューションを活用できます。 たとえば、研究者やエンジニアなどの対象分野の専門家は、AI を使って、より効果的かつ効率的に自分の専門知識を応用できます。

このユニットでは、サービスとしてのソフトウェア (SaaS) からローコード製品まで、コーディングやデータ サイエンスの専門知識を必要とせずに使用できる AI ツールを使うことで、ナレッジ ワーカーに何ができるかについて説明します。 目標は、データ サイエンス チームから独立して、これらの対象分野の専門家が自分の得意分野に集中できるようにすることです。 より多くのことを達成するために、だれでも操作して AI さえも作ることができる例について、いくつか見てみましょう。

コードを使わずに AI を構築する

従業員は、日常業務で AI を使用できるようになるために、データ科学者になる必要はありません。 Microsoft では、AI を利用した製品およびサービスをビジネス ユーザーに提供するために努力しています。 AI テクノロジの最新の進歩は、誰もが使用できる、GPT モデルなどの事前構築済みモデルに焦点を当てています。 これらのモデルは、Bing、Microsoft 365、Microsoft Dynamics 365 など、さまざまな Microsoft 製品から使用できます。

Note

ホワイトカラー労働者の 3 分の 1 近く (27 %) が、GPT などの事前構築済み生成 AI モデルを自分の作業ルーチンに組み込もうとしたことがあります。³

より複雑なソリューションの場合、ビジネス ユーザーが独自の AI モデルを作成したり、自らモデルをアプリに統合したりすることが必要になる場合もあります。 ビジネス ユーザーは、自分の技術的な専門知識にかかわらず、Microsoft Power Platform や Azure AI サービスで提供されるもののようなノーコード ツールとプラットフォームを使って、アプリに AI 機能を追加し、ワークフローを自動化できるようになりました。

モジュール「AI ツールとリソースをビジネスに活用する」では、これらのケースで利用できる AI 製品とサービスのより詳細な概要を説明しています。

推論のための AI

だれもが幅広い AI モデルを使用して複雑な非構造化情報を推論できるとき、真の変革が起きます。 幅広いモデルが利用できるということは、さまざまな目的のためにどの AI モデルを使うか、それらを使ってどのような情報ソースを分析するかを選択できるということを意味します。

推論のための AI がまさにそれです。 これは、研究者、オペレーション マネージャー、現場技術者、マーケター、ビジネス開発者など、ビジネスクリティカルな専門知識を持つ人々にとって大きな価値があります。 強力な AI アプリケーションを使用すると、より効率的かつ効果的に知識を適用し、学習サイクルの反復を高速化し、これまで不可能だった速さで実際のビジネスに影響を与えることができます。 いくつかの例を見てみましょう。

• 製薬業界: 一部の製薬会社では、医薬品開発プロセスの最初のステップとして、AI を使って分子をテストしています。 この手順により、医薬品の発見を加速することができます。

• 食品業界: 食品加工業界では、既存のレシピ、販売データ、顧客の好みに基づいて新しいレシピを生成するために AI を応用しています。 これらの取り組みにより、専門家は従来の研究よりも早く新製品を発売することができます。

研究関連のユース ケースは無数にあり、ほぼすべての業界に該当します。 多くのシナリオでは、多数のオプションで埋め込むことができる GPT などの事前構築済み AI モデルを使って、論文、ドキュメント、研究成果から分析情報を抽出できます。 しかし、その同じ AI を使って、新しいアイデアを見つけたり、マーケティング キャンペーンの広告やキーワードなどのコンテンツを作成したりすることもできます。

Note

Gartner は、2025 年までに、大規模な組織が生成 AI を活用してアウトバウンド マーケティング メッセージの 30% を作成すると予測しています。⁴

ヒント

組織内の領域の専門家が AI を使って、より広い範囲に影響を与える方法を少し考えてみましょう。

次の知識チェックで、学習したすべての内容をまとめてみましょう。