AI は今、チャットボットから予測分析やプロセスの自動化まで、組織がこれまで築いてきたクラウドとデジタル化の取り組みを基盤に、働き方を大きく変えています。大規模企業の多くは、過去にインターネットやクラウド・コンピューティングを導入してきたよりも速いペースで AI を導入しており、Gartner の予測によると、2026年までに全企業の 80% 以上が生成 AI を利用するようになると見られています。1 このテクノロジーが持つデータ分析やパターン認識、広範かつ瞬時の判断といった能力は、すでに幅広い業界にわたり大きな変化をもたらしています。
既存のプロセスや運用モデルによっては、AI 導入の取りかかりは難しく思えるかもしれません。大規模企業におけるテクノロジー関連の意思決定者は、増え続ける選択肢の中から価値を見極める責任を負っています。とはいえ、社内の中核的な業務すべてに AI を導入することが必ずしも複雑である必要はなく、AI エコシステムのためのブループリント (設計図) を適用すれば、あらかじめ用意されたテンプレートやフレームワークによって体系的に始めることができ、AI 対応ソリューションの構築を加速して、組織の AI 活用力を拡大できるはずです。

＜独自の AI 導入プロセスを開始＞
まずは AI の中でも「手の届きやすい」機会の見極めに努めると、開発の労力を最小限に抑えて AI のパワーを最大限に引き出す、すぐに実現可能な手段を確立できます。効率的に実装でき、短期間で成果につながる例としては、カスタマーサービスのチャットボットやバーチャル・アシスタント、AI による不正検出の強化などが挙げられます。日常的なルーティン業務を自動化すれば、時間とコストの節約につながるだけでなく、データ分析に基づくインサイトを的確な判断に結びつけることも可能です。
企業は、AI 活用をどこに集中させ、どのように準備を整えていくべきかを理解するために、以下の点を検討する必要があります。

• シナリオ、ユースケース、解決するべき課題は明確に定義されているか？
• AI が最もビジネス価値をもたらす分野に優先順位が設定されているか？
• 明瞭で適切なインフラストラクチャー構造が計画されているか？
• 必要なデータソースはすべて明確に把握されていてアクセス可能か？

企業は解決するべき課題を明確に捉えることで、潜在可能性の高いソリューションを見つけやすくなります。手の届きやすい機会としては、ヘルプデスクの自動化、担当者への着信の転送、自動のレポート作成、見込み客のスコア算出、不正検出、ミーティング中の文字起こしなどがあります。こうした例は多岐にわたりますが、まず大事なのは、業務上の問題点を洗い出し、現時点で利用できるインフラストラクチャーを把握することです。組織全体の力量範囲を可視化すれば、AI ソリューション・スタック構築に向けてどのような手順を段階的に踏んでいくべきか、全体像を捉えることができます。
AI のユースケースでは、課題の解決や業務の効率化に企業がどのように AI を活用しているか、業界別のアプリケーションを紹介しています。導入事例では、企業によるインテル® Gaudi® アクセラレーターやインテル® Xeon® プロセッサーなどインテル製品の活用方法について、具体的な情報を提供しています。同様の実装方法に投資することで、皆さんのビジネスや顧客にどのようなメリットがもたらされるか、参考にしてください。例えば AI Swedenは、インテル® Xeon® プロセッサーとインテル® Gaudi® 2 アクセラレーターを搭載したオンサイトサーバーに検索拡張生成 (RAG) アーキテクチャーを実装し、医療分野における公共機関の連携を支える AI ソリューションのプロトタイプを開発中です。
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/learn/ai-use-cases.html
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/customer-spotlight/overview.html?filters=%5b3106337724,4746261044%5d
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/products/details/processors/ai-accelerators/gaudi.html
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/products/details/processors/xeon.html
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/customer-spotlight/stories/ai-sweden-customer-story.html

＜スムーズな AI 導入＞
オープンソースのコラボレーションにより、コンポーネント形式で実装可能な生成 AI ソリューションの評価 / 構築 / 接続に役立つ、多彩なフレームワークが開発されています。こうしたリソースの選択は、AI 導入を進める重要な最初のステップです。開発者はエンタープライズ AI 向けオープン・プラットフォーム (OPEA) を通じ、リアルタイムでコラボレーション、評価、改良を行うことができます。このプラットフォームが目指すのは、広く利用可能なオープンソース・ソリューションの提供と、企業の生成 AI 活用を成功に導くサポートです。ビジネスの規模を問わず、オープン・ソリューションを有効活用することで、インテグレーションの手間が最小限に抑えられ、柔軟性が最大化されるため、AI の驚くべき可能性を引き出すことができます。このようなオープンソースのコミュニティーだからこそ、大量の入力から、改良、テストまでが迅速に進み、開発期間の短縮、自由な情報共有、そして AI の加速が可能になります。
インテルのツールを使えば、既存インフラストラクチャーと統合しやすく、AI ソリューションの構築もサポートされているため、AI 導入はシンプルです。AI が実現する未来はすぐ目の前に来ています。今すぐ準備を始めましょう。
https://opea.dev/

関連情報：
インテル® Gaudi® 3 アクセラレーター
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/products/details/processors/ai-accelerators/gaudi.html

インテル® Xeon® プロセッサーとは？
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/data-center/what-is-xeon-processor.html

インテルエンタープライズ AI
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/products/docs/accelerator-engines/enterprise-ai.html

インテル® デベロッパー・ゾーン
https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/developer/topic-technology/artificial-intelligence/overview.html