企業におけるオンプレミス環境での生成AI導入は、LLM性能向上、アノテーションツール導入、埋め込みモデルチューニング、プロンプトエンジニアリング高度化など、複数の投資選択肢が存在し、それぞれがシステム性能、コスト、最終成果に大きな影響を与えるため、慎重な投資判断が求められます。
理想的には、顧客ニーズ、データ特性、リソースを総合的に分析し最適な構成を導き出すべきですが、現実には既存技術や人的制約により、部分最適解に留まるケースが多いと考えられます。
本稿では、顧客の真の課題解決に資する、バイアスフリーな最適解導出のための戦略的アプローチを提示します。
1. 顧客理解と啓蒙活動:
最適な提案のためには、顧客の生成AIに関する理解度向上と、課題・目標の明確化が不可欠です。
具体的な業務課題のヒアリング: 抽象的な要望ではなく、具体的な業務プロセス、定量的な目標設定、AI適用範囲の明確化を行います。
生成AI基礎知識の提供: 専門用語を避け、図表・事例を用いた分かりやすい説明を通して、顧客の理解を促進します。
PoCによる効果検証: デモンストレーションやPoCを実施し、導入効果を実証することで、投資判断の根拠を明確にします。
2. 客観的評価指標に基づく投資判断:
投資判断の妥当性を検証するため、以下の客観的指標を設定し、顧客と共有・合意形成を図ります。
性能指標: 精度、応答速度、スループットなど、システム性能を定量的に評価する指標。
コスト指標: 導入・運用・保守コスト、TCO（総保有コスト）などを算出する指標。
ROI: 上記指標に基づき、投資対効果を明確化します。
3. 戦略的投資ポートフォリオ:
顧客ニーズと予算を考慮し、各要素への投資バランスを最適化します。
LLM: 費用対効果を精査の上、必要な性能を満たすLLMを選択。
アノテーションツール: データ品質向上、AI精度向上への寄与度を評価し、導入を検討。
埋め込みモデルチューニング: 特定タスクへの最適化効果とコストを比較検討。
プロンプトエンジニアリング: 高度なスキルを必要とするため、人材育成と標準化への投資も考慮。
4. バイアス排除と中立性の確保:
顧客本位の提案のため、バイアス排除と中立性を確保します。
複数ベンダーの比較検討
最新技術動向の継続的調査
社内外の専門家との連携
5. 顧客との信頼関係構築:
顧客の利益を最優先し、長期的な視点に基づいた提案、継続的な情報提供を行うことで、信頼関係を構築します。
本稿で示したアプローチを実践することで、顧客の真の課題解決に貢献する、バイアスフリーな最適解を提案し、長期的なパートナーシップ構築を目指します。
