生成AIを全社に配布するだけでは、「AI民主化」は実現しない。AIが情報を探し、要約し、判断を補助し、一部の業務では次の行動まで提案するようになるほど、企業にはAIを「導入する力」ではなく、AIを「運営する力」が求められる。本稿では、AI民主化を人とAIが協働する“業務運営の再設計”として捉え、その土台となる組織、教育、改善サイクルの設計を整理する。
※印刷用ページ表示機能はメンバーのみが利用可能です（登録無料）。
この記事は参考になりましたか？
- 生成AI時代のデータガバナンス再設計連載記事一覧
-
- AIの全社導入から「運営する」フェーズへ 中央主権でも現場任せでもない、データガバナンスの...
- なぜAIエージェントが「データガバナンス」の論点になるのか？ 高性能モデルを選定するよりも...
- 「AIガバナンス」の落とし穴 なぜ生成AIリスクは利用ルールをつくっても防げないのか？
- この記事の著者
-
小林 靖典（コバヤシ ヤスノリ）
ショーリ・ストラテジー＆コンサルティング株式会社 ディレクター国内大手コンサルティングファームにて、データマネジメント・コンサルティングチームの立ち上げを主導。現在はショーリ・ストラテジー＆コンサルティングにてデータ領域の専門チームを率い、データドリブン推進、AI導入支援、データマネジメント／データガバナンス領域のサービスを提供。データ領域のコンサルタントとして十数年以上にわたり、製造業（自動車、電機、機械、化学、食品）を中心に、小売業、通信サービス、金融・保険業、製薬...
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
この記事は参考になりましたか？
この記事をシェア
