生成AIの将来技術動向 2035年への生成AI技術変化を見据え、今、日本企業がなすべきこと
生成AIは想像を超えるスピードで私たちのビジネスを再構築しています。本レポートでは大規模言語モデル（LLM）の現在の技術レベルを整理し、研究開発の最前線や議論の焦点を俯瞰した上で、今後5年・10年を見据えた生成AIの進化と社会・ビジネスへの影響について展望します。
データトランスフォーメーション支援―データドリブン経営実現へのロードマップ
データの利活用に際して企業が抱える課題とは
データ活用による収益化やデータに基づいた新しいイノベーションに取り組むデータドリブン経営への脱皮を図り、競争優位性の確立を目指す企業が増えています。
一方で、データドリブン経営を目指してはいるものの、プライバシー保護や規制・コンプライアンスへの対応方針、最新テクノロジーの有効活用方法、企業外データ活用の方法などの知識と経験を持つ人材の不足が足かせとなり、データ利活用を実現するための変革ロードマップを描けず、実効性のある計画を構築する段階にすらたどり着けていないケースが散見されます。また、既存システムの老朽化やデータ品質の低さなど、現行システムが抱える課題を解消する道筋を立てることができず、変革を先に進めることができない状態に陥っているケースも見られます。
データトランスフォーメーションの構成要素
データ利活用のトランスフォーメーションを実現するためには、IT部門によるITシステムのモダナイズだけでは不十分です。ビジネス戦略に基づく新たなユースケースの定義、ビジネス部門も含めた役割分担とオペレーションの構築、変化を加速するアジャイルプロセスの構築、人材のスキルモデルの明確化、カルチャー変革をサポートする仕組みの設計・構築などが必要です。
そしてこれらの構成要素同士の整合性を俯瞰しながらトランスフォーメーションを進めることが求められます。
- 1. ビジネス判断とデータドリブンのユースケース
- 2. データとインフォメーション
- 3. テクノロジーとインフラストラクチャ
- 4. 組織とガバナンス
- 5. プロセスとインテグレーション
- 6. カルチャーと人材
1. ビジネス判断とデータドリブンのユースケース
- 企業およびビジネスユニットの戦略に沿った、データドリブン経営を実現するための目標設定
- データトランスフォーメーションのユースケースの特定とそれらの優先順位付け
- 次世代のデータ分析手法を活用したビジネス価値の創造
モダナイズされたオペレーティングモデル
データトランスフォーメーション後の目指すべき姿をオペレーティングモデルに落とし込んで可視化する必要があります。オペレーティングモデルにはITシステムに代表されるモダナイズされたテクノロジーが不可欠なのはもちろんのこと、ビジネス部門を含む全社的なデータ利活用を見据えたデータ構造の可視化、データの品質向上を実現するプロセスの策定および自動化、サイバーセキュリティや不正監視といったデータ保護への対応なども盛り込む必要があります。
このように構築されたオペレーションモデルは、ビジネスの変化に合わせて継続的にアップデートしていく必要もあります。
データトランスフォーメーションを実現するロードマップ策定
技術的、そして人的なさまざまなリスクを軽減し、投資効果を見極めながらデータトランスフォーメーションを推進させるためには、ユースケースの優先順位に合わせて実現可能なロードマップを策定する必要があります。
ロードマップの設計・構築フェーズにおいてはスコープを分割し、反復的なアジャイルプロセスを通じて改善、修正を加えていくことが適切です。
反復的なアジャイルプロセスによりトランスフォーメーションを実施することで、体制の育成・強化やプラットフォーム基盤の安定を確認しながら、データ利活用を効率的かつ適切に進めることが可能となります。これは、計画が完成して実行に移す段階でマネジメント層との合意形成を得ることにも役立ちます。
PwCのアプローチとサービス
PwCコンサルティング合同会社は、企業がどのようにデータを収集、保存、活用し、またプライバシーを保護しガバナンスを利かせているのかを調査し、データトランスフォーメーションの成熟度を評価するためのフレームワークを提供します。この評価をもとに目指すべき新たなオペレーティングモデルを策定し、データトランスフォーメーション戦略と今後のロードマップを作成、これらの戦略やロードマップを踏まえたプロジェクトの計画立案まで支援します。PwCコンサルティングは、初期調査からロードマップの策定、そして具体的なプロジェクトの設計・構築まで一貫して企業のデータドリブン経営へのトランスフォーメーションを支援します。
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