2026年9月10日 12:00
"割に合わない"AI導入回避のコツ、PKSHAに聞く
3行まとめ
- •生成AI導入、"割に合わない"例が多発
- •PKSHA森下氏に成功のコツを聞いた
- •業務に見合う導入設計が鍵になる
詳細
背景
企業における生成AI導入では、「できそうだけど、いざ使うと割に合わない」という事態が数多く発生している。PKSHA Technologyでプロダクト開発やコンサルティングを手がける森下賢志氏は、多くの企業支援を通じてこうした状況を目の当たりにしてきたと語る。生成AIの技術的な可能性と、実際の業務に導入した際の費用対効果との間には大きなギャップがあり、多くの企業が導入段階でつまずいている実態がある。
内容
森下氏によれば、"割に合う"形で生成AIを導入するには、高性能なモデルを選ぶことだけに注力するのではなく、対象業務の特性や運用コスト、期待する効果を事前に見極めた設計が欠かせない。ツール導入を目的化するのではなく、既存の業務フローのどこにAIを組み込めば投資に見合う効果が得られるかを見定める視点が重要になる。PKSHAは対話AIや機械学習エンジンを長年にわたり企業向けに提供してきた知見をもとに、こうした導入の勘所を整理している。
今後の影響
生成AI活用が一巡し、多くの企業が費用対効果の壁に直面するいま、今回の知見は同様の課題を抱える企業が導入設計を見直す際の参考材料となる。
なぜ重要か
AI導入で失敗しがちな費用対効果の壁と、回避のための設計視点を示す内容。
元記事を読む — ITmedia AI+