AI 値のロック解除
AI の最大の課題は、テクノロジを証明することではなく、実際のビジネスへの影響に変わっています。 成功は、AI が機能するかどうかだけでなく、AI の導入方法によって異なります。 このユニットでは、組織がパイロットを超えてスケーラブルで測定可能な結果を達成できるように設計された、実証済みの実用的な 4 段階のフレームワーク について説明します。
- 教育と啓発
- AI の準備状況を評価する
- AI 体験をマップする
- エージェントの未来の構築を開始する
これらの手順に従うことで、イノベーションをリードし、安全に運用し、永続的な価値を提供するようにビジネスを位置付けます。
独立した調査によると、多くの AI プロジェクトは本番運用に到達する前に滞るか、測定可能な影響を与えられないことが示されています。 Microsoft は、組織がこのような落とし穴を回避するのに役立ちます。 何千もの顧客体験からの分析情報を基に、1,000 を超える一般顧客の成功事例でサポートされる規範的な導入とアーキテクチャのガイダンスに何が機能するかを説明しました。 このアプローチは、ビジネス戦略、運用モデル、責任ある AI 原則、データとセキュリティの基礎を、検出からスケーリングされた運用環境への明確なパスと結び付けます。
AI 変革への道
AI の価値を大規模にロック解除するには、テクノロジ以上のものが必要です。明確で構造化されたアプローチが必要です。 Microsoft の 4 段階フレームワークでは、そのロードマップが提供されます。 各ステップは、AI の導入をビジネス成果に結び付け、リスクを軽減し、価値への時間を短縮するように設計されています。 この旅は、リーダーを刺激し、優先順位に合わせることから始まります。
手順 1: 教育とインスピレーション
まず、ビジネスリーダーと技術リーダーを集めて、重点を置いたエグゼクティブの構想セッションを行います。 実績のある業界と機能のシナリオを使用して、収益の増加、コストの最適化、リスクの削減、顧客や従業員のエクスペリエンスの向上など、最優先事項を反復可能な AI パターンに結び付けます。 目標は、組織にとって最も重要な 2 つまたは 3 つの戦略的ベットについてリーダーを調整することです。
手順 2: AI の準備状況を理解する
次に、Microsoft アカウント チームと協力して、セキュリティで保護された AI 適合性評価を実施します。 これにより、ビジネス戦略、テクノロジ戦略、AI エクスペリエンス、組織と文化、AI ガバナンスとセキュリティという 5 つのディメンションにわたる長所とギャップが識別されます。 現在のステージ (→計画→実装→スケーリング→実現) をマップし、最も重要な次の手順について合意します。 この手順では、構築前に戦略を固定し、ガードレールを定義し、データとセキュリティの依存関係を早期に表示します。
手順 3: AI 体験をマップする
分離されたパイロットから永続的なソリューションに移行するために、お客様の AI 運用モデルを確立または強化するのに役立ちます。
- センター オブ エクセレンス (CoE):取り込み、優先順位付け、再利用、変更管理、スキル開発用。
- ガバナンスとセキュリティ ガードレール: AI イニシアチブ全体で、リスク体制と責任ある AI の原則に沿ったカスタム大規模言語モデル (LLM) アプリ、エージェント。
- データとプラットフォームのランディング ゾーン: Microsoft Foundry や MLOps/LLMOps などのパターンを使用して、概念実証から運用環境へのパスを反復可能にします。
これらのプラクティスには、ビジネス戦略、テクノロジ戦略、適用された AI エクスペリエンス、組織と文化、AI ガバナンスという、Microsoft の AI 価値の 5 つの要因が反映されているため、運用モデルはツールだけでなく、価値創造に固定されます。
この手順では、戦略、ガバナンス、およびセキュリティを調整することで、スケーリングを高速化します。 AI スキルとユース ケースの取り込みを一元化し、反復可能な成功を収めるために実証済みの参照アーキテクチャを適用します。 THis ステップは、すべてのプロジェクトが測定可能な影響を与え、設計に準拠し、コストのかかる障害を回避するのに役立ちます。 このアプローチを使用している組織は、プロジェクトコストを最大 30% 削減し、デプロイ速度を 50%向上させました。
手順 4: エージェントの将来の構築を開始する
最後に、プロセスの所有者と検出ワークショップを共同開催し、価値の高い機会を特定し、優先順位を付けます。 一緒に、潜在的なユース ケースをキャプチャし、ビジネスへの影響を見積もり、実現可能性とリスクを評価し、リストを 3 ~ 5 人の上位候補に絞り込んでいます。 構造化されたインテークフレームワークと対象になった発見質問を使用して、クライアントのニーズを迅速に特定し、"パイロットスプロール" を回避します。このプロセスでは、分散パイロットを、価値、データ準備状況、価値実現までの時間でランク付けしたフォーカスされたポートフォリオに置き換え、購買、拡張、または開発の意思決定を明確にします。
これは理論ではありません。 業界全体で何千もの パブリック顧客事例を 調べることができ、実証済みのパターンをお客様の環境にマップします。 また、Microsoft 独自のスケーリングされたデプロイと、 クラウド導入フレームワーク と 適切に設計された プラクティスのガイダンスから、何千ものエンゲージメントを通じて洗練された教訓も提供します。 AI の取り組みのどこにいても、Microsoft は、ビジネスを差別化するために設計された明確な ROI メジャーを使用して、ユース ケースから運用環境までの反復可能なパスを提供します。
次に、AI の成功のための整理について説明します。