生成 AI 与社内数据的融合：提升生产力的有效途径
生成 AI 与社内数据的融合：提升生产力的有效途径
2024年12月6日修改
在当今数字化时代，生成 AI 技术的发展为企业带来了新的机遇和挑战。如何将生成 AI 与社内数据相结合，以提高生产效率，成为了企业关注的焦点。本文将根据日本甲骨文公司举办的“Data & AI Forum Tokyo”活动中，“デプロイ王子”廣瀬一海氏的讲解内容，探讨生成 AI 在社内的活用方法及其分类，以及实现的要点。
生成 AI 自 ChatGPT 出现以来，已经过去了两年。它在日常任务中的效率提升作用，大家都有目共睹，如数据收集、日程调整、简单资料和文档的制作等。然而，在业务中，将所有杂务都交给生成 AI 的情况并不多见。一方面，可能需要访问社内机密性较高的数据；另一方面，从安全和个人信息的角度考虑，使用开源的生成 AI 存在一定的风险。
为了克服这一困境，在社内有效利用生成 AI，廣瀬一海氏强调，安全和隐私是首要问题，同时 AI 服务需要能够安全地访问数据，并理解领域特定的知识。以客户咨询应对为例，这是一个常见的任务，但由于咨询形式多样，且有时需要人工直接应对，因此颇为繁琐。在此情况下，利用生成 AI 提高生产力，需要安全地访问和整合包含个人信息的各种案例数据。
廣瀬一海氏认为，无论在哪个行业，业务中生成 AI 的活用可以分为四个分类。在考虑将生成 AI 引入社内时，首先应关注的是“生成”“抽出”“转换”这三个领域。在导入的初期阶段，这些领域是可以实现的，并且能够在相对较短的时间内取得成果。例如，在文档生成方面，生成 AI 可以根据给定的主题和要求，快速生成高质量的文档内容，大大提高了工作效率。在数据抽取方面，它可以从大量的数据中准确地抽取所需的信息，为决策提供有力支持。在数据转换方面，生成 AI 能够将一种数据格式转换为另一种格式，使得数据在不同的系统和应用中能够更加顺畅地流通。
而“原因的特定与应对”则是一个需要整合多个数据源的高级项目，需要从长期的角度来进行处理。这需要生成 AI 能够理解特殊的社内用语，并对复杂的问题进行深入分析，以找出问题的根源并提出相应的解决方案。例如，在产品质量问题的分析中，生成 AI 可以通过对生产数据、检测数据等多个数据源的整合和分析，找出导致质量问题的原因，并提出改进措施。
总之，生成 AI 与社内数据的融合是提升企业生产力的重要途径。通过合理的分类和应用，企业可以充分发挥生成 AI 的优势，提高工作效率，降低成本，增强竞争力。在未来的发展中，我们期待看到更多的企业能够成功地将生成 AI 应用于实际业务中，实现可持续的发展。
以上内容仅供参考，您可以根据实际需求进行调整和完善。如果您还有其他问题或需要进一步的信息，欢迎随时提问。