セミナー概要
生成AIツールを導入したものの、文書作成や要約、検索といった限定的な利用にとどまり、PoCから本番活用へ進めない——。
その背景には、生成AIの性能だけではなく、企画構想、業務やデータの整備、ガバナンス、組織体制、投資対効果など、複数の課題が存在します。
本セミナーでは「生成AIは何ができるようになり、何がまだできないのか」を改めて整理したうえで、 生成AIの導入において企業がつまずきやすいポイントや、PoCと本番運用の間にあるギャップを具体的に解説します。
また、AIに任せるべき業務範囲、With生成AIにおいて人が管理すべきこと、権限や活動範囲を段階的に広げるといったガバナンスに関する考え方や、 生成AIが安全かつ安定して動く環境を設計する「ハーネスエンジニアリング」、現場と技術をつなぐFDEの役割についても解説します。
AIの最新情報やツール選びに振り回されるのではなく、自社の目的・業務・ルールに立ち返り、生成AI導入を継続的な成果につなげるための実践的な道筋をお伝えします。
こんな方におすすめ
- 生成AIを現場で「いつ、誰が、どのように使う」ことで成果があげられるのか整理できていない方
- 生成AIツールを導入したものの、PoC止まりで全社的な浸透・定着化に悩む企業の担当者
- 生成AIの業務活用に向け、AIガバナンスの基本と、AIに任せる範囲の考え方を基礎から整理したい方
セミナーでわかること
- 生成AIを活用した業務改革の進め方・企画方法がわかる
- 生成AI導入が本番展開に至らない本質的な理由を理解し、PoCの壁を打破する方法
- 生成AIツールの使い方に終始せず、スモールスタートで組織全体に浸透・定着化する実践的な方法
- 生成AIの特性とリスクを踏まえた、AIガバナンスの目的と基本的な構成要素
- 用途や影響に応じて、AIに任せる範囲と、人・組織が担う確認・判断・管理を整理する視点
当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
プログラム１
生成AIをPoCから業務活用へ ―AIに何を、どこまで任せるか―
生成AIを試して一定の効果が得られても、実際の業務で継続的に成果を生み出すには、AIに任せる作業と、人が担う判断・確認を明確にする必要があります。本セッションでは、代表的な業務活用例と生成AIの特性・リスクを踏まえ、PoCと本番活用の違いを整理します。そのうえで、身近な業務事例を通じて、用途や影響に応じたAIへの任せ方と、人が確認・判断すべき場面、AIに与える権限の考え方を解説します。
プログラム２
「組織に浸透しない」を打開するための生成AI導入とFDEの取り組み
生成AIツールを導入したもののPoCの実行に留まり組織全体に浸透しない理由には、生成AIを利用する業務・作業の見極めができていない、プロンプトが適切に書けていない、参照するドキュメントが未整備など多岐に渡ることがあります。生成AIの仕組みを踏まえた上で、これらの課題を解消し、生成AIを活用するためのポイントを実践的な観点から解説します。また、生成AI利用普及に向けて、生成AIの仕組み・原理に精通した人材による実行・定着化支援が有効な手段となり、この役割を担うFDEの取組みについても説明します。
プログラム３
実業務で求められる3つの設計ポイント
本セッションでは、社内データの参照や図表の解釈、高度な推論など、この2年間で生成AIができるようになったことを振り返り、高速検証を通じて業務活用の可能性を見極める方法を紹介します。一方で、モデルの性能が向上しても、「業務の文脈を理解できない」「想定外の行動を取る」「出力の良し悪しを判断できない」といった課題は残ります。これらの課題を踏まえ、実業務で成果を生み出すために必要な「意味・文脈」「環境・制約」「価値基準」という3つの設計ポイントを、セマンティックやハーネスエンジニアリングなどの技術動向とともに解説します。
登壇者情報
