はじめに
Databricksのイベント「Databricks Data + AI Summit 2024」の講演内容を日本語訳した記事となります。
本記事では、Robin Sutaraさんによる「経営幹部向け生成AIを活用したデータ戦略成功のための3要素」について記載いたします。
概要
生成AIが、人、プロセス、プラットフォームを通じて組織をどのように強化するかに焦点を当てます。また、ガバナンスを念頭に置いて戦略を策定することで、データドリブンな意思決定を可能にし、イノベーション、競争力、生産性を向上させる方法について説明します。
講演内容
生成AI導入の影響
昨年、生成AIの導入が顧客に大きな影響を与え、データとAI戦略に対する反応が見られました。生成AIはデータ戦略、特にガバナンスに新たな複雑さをもたらしました。
データ戦略の基盤
- ビジョンとミッションの明確化: 新しい技術が登場すると、組織はその技術のビジョンやミッションにどのように寄与するかを明確にする必要があります。Microsoftの例で言えば、初期のミッションが「すべてのデスクトップにPCを」という具体的な目標から、「すべての組織がより多くを達成できるように支援する」という広範なビジョンに進化しました。生成AIも同様に、組織のビジョンやミッションを再評価する機会となります。
- 指導原則の設定: 一貫した意思決定を行うために、組織全体での指導原則を明確にします。例えば、「データのコピーを最小限に抑える」という原則を設定すれば、すべての決定がその原則に基づいて行われることになります。これにより、組織全体でのコミットメントと理解が深まり、戦略の実行がスムーズに進むようになります。
- 測定可能なメトリクスの設定: KPIを選定し、それに基づいて行動を促します。データ品質の向上を促すメトリクスを設定し、その達成を追跡します。
人と組織の構造
- データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストなどの役割を適切に配置し、効率的にデータの取り込みと分析を行います。
- 多様性を確保し、バイアスの認識と是正を行います。
プロセスの影響
- 生成AIの導入に伴い、既存のプロセスや新しいプロセスの変更が必要です。新しいポリシーやトレーニングを導入し、適切な管理を行います。
プラットフォームの考慮事項
- 複数のクラウドを使用する場合、その複雑さを管理し、データの統合やアーカイブ、オープンエコシステムの採用を考慮します。データブリックスのようなプラットフォームを使用して、オープンエコシステムを構築します。
まとめ
生成AIを成功させるためには、技術だけでなく、変革の基盤、人材、プロセス、プラットフォームの考慮が不可欠です。データブリックスは、オープンエコシステムを通じて、データ戦略と生成AIの取り組みをサポートします。
Databricks Champion からのコメント
生成AIによる組織の強化を最大化していくために、経営層の視点から、ビジョンやミッション、原則、KIP等の企業理念から再構築していくことが求められていると感じます。