高性能な開発マシンまたはクラウド環境 |
AI開発はメモリやGPU性能が重要 |
Google ColabやAWS、Azureを活用して初期費用を抑える |
自由な実験・検証ができる裁量 |
AIは試行錯誤が前提。制限があると成果が出にくい |
PoC(概念実証)用のサンドボックス環境を用意する |
学習・研修支援制度 |
技術進化が早いため継続的な学習が不可欠 |
社内に学習補助制度やUdemy/LMSの導入を提案 |
社内にデータを活かせる文化と制度 |
データ活用が日常的でないとAIの意味が薄れる |
小さな業務改善にAIを導入して成功体験を増やす |
他部門との連携体制(現場理解) |
現場の課題を正しく理解することが成功の鍵 |
現場ヒアリングや業務フロー図の作成を行う |
データの整備とアクセス性 |
使えるデータがなければAIも意味を成さない |
データカタログやデータレイクを構築し整理する |
AI倫理・法令への理解と体制 |
AI導入には説明責任や法的配慮が必要 |
AI倫理ガイドラインを作成・社内共有する |
ナレッジ共有文化 |
属人化を防ぎ、AI活用が広がりやすくなる |
社内WikiやSlackで技術共有の仕組みをつくる |
エンジニアとビジネスの橋渡し役の存在 |
技術と事業のギャップを埋める人材が重要 |
AIプロダクトマネージャーやデータPMの育成 |
評価制度の整備(AI業務が正当に評価される) |
AIは結果が見えにくいため成果の定義が必要 |
KPIや中間評価で継続的に評価できる仕組みを整備 |
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