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『ジェネレーティブAIの活用術―リスクを抑えながら恩恵を享受するガイド』メモ(1)丨ハーバード・ビジネスレビュー最新号23年11−12月号

毎朝4時台に起床して、なんとか勉強時間を捻出しています。さて、ハーバード・ビジネス・レビュー最新号(英語)に掲載された論文をノロノロ読み、後日、講演・執筆で利用できそうな気になる論文を備忘的にまとめています。

最新号の特集の1つですが、内容としては、生成AIのリスクとリスクミティゲーション(低減策)の議論をフォローしている方には、Overviewの位置づけになるかと思います。講演やスピーチに加える内容としては、やや抽象的な話が続きます。

(*)英語力が乏しいためノロノロと順次、テクノロジーの力を借りつつ整理しておりますが、毎号素晴らしい学びがある雑誌で、私もファンの1人です。よろしければ、Blogをきっかけに、HBR定期購読(定期購読サイト)をご検討ください。

Andrew McAfee, Daniel Rock, and Erik Brynjolfsson (2023). How to Capitalize on Generative AI: A guide to realizing its benefits while limiting its risks, Harvard Business Review, 101(6), 42-48.

メモ丨生成AIの影響力

生成AIの現状とその影響力

ビジネスリーダーは生成AIの可能性とリスクを把握しようとしている。MITの研究では、生成AIが顧客サービスの改善に役立っていることを示している。特に、言語モデルを利用して新人エージェントのトレーニングを効率化し、顧客満足度を向上させた事例がある。この技術は、革命的な一般技術として、迅速に経済全体に影響を及ぼすと期待されている。既存のインフラストラクチャと組み合わせることで、企業は生成AIを容易に導入し、利用を拡大できるようになるだろう。

生成AIが企業の職種に与える影響

生成AIは特定の認知タスクを効率化するが、必ずしも職種を置き換えるものではない。O*NETデータベースを用いた分析によると、米国の労働者の大部分が生成AIによるタスクの支援を受けられる可能性がある。

しかし、人間の労働者を置き換えるのではなく、生産性や創造性を高めるのが最善の利用方法である。企業は、自社の知識労働の職種を分析し、生成AIを最も効果的に導入できる領域を特定し、優先して取り組むべきである。

今日はここまで。引き続きどうぞよろしくお願いします。1歩1歩。

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(了)

※記事に関しては個人の見解であり、所属する組織・団体の見解でありません。なお、誤植、ご意見やご質問などがございましたらお知らせいただければ幸甚です(メールフォーム)。

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