IBMブログによると、人工知能（AI）を資産パフォーマンス管理（APM）に統合することは、ビジネス運営を根本的に変革する可能性を秘めています。特に、生成AIの活用は、企業のデータ、アプリケーション、ビジネスユニット間の障壁を打破し、これまでの制約を超えることが期待されています。しかし、既存のアプリケーションやデータを新しい技術に統合する過程には、学習コストや準備の課題が伴います。
生成AIをAPMに適用する際の主な課題には、関連データの調整、AIモデル用のデータ準備、インテリジェントなワークフローの設計と展開、持続可能性と回復力の構築があります。これらの課題を克服することで、プロセスの効率化、意思決定の強化、APMの効率向上が期待されます。また、AIの導入は、技術的な変化だけでなく、組織文化や運営の変革も必要とします。AIと人間の専門知識を組み合わせることが、インテリジェントなワークフローの基盤となり、効率性と効果性の向上を約束します。
さらに、生成AIの進化に伴い、規制ガイドラインの変更に注意を払い、地域およびグローバルな倫理、データプライバシー、持続可能性基準に合わせて調整することが重要です。これらの課題を相互に関連するマイルストーンとして捉え、それぞれの能力を活用することで、ビジネスの運営方法を再考し、APMの効率を高めることができます。
【ニュース解説】
IBMのブログによると、人工知能（AI）を資産パフォーマンス管理（APM）に統合することで、ビジネス運営が大きく変わる可能性があるとされています。特に注目されているのは、生成AIの技術です。これは、企業内の異なるビジネスユニットやアプリケーション、データ、人々といった分断されたシロを打破し、これまでの制約を超える新しい可能性を開くものです。しかし、新しい技術への適応には学習コストがかかり、既存のアプリケーションやデータを統合する際にはいくつかの課題が存在します。
これらの課題には、関連データの整理、AIモデルへのデータ準備、インテリジェントなワークフローの設計と展開、持続可能性と回復力の構築が含まれます。データの整理には、企業が持つ膨大な情報を有効活用するための成熟したデータガバナンス計画が必要です。また、AIモデルへのデータ準備には、技術とビジネスの知識を持つ大規模なチームの綿密な作業が求められます。インテリジェントなワークフローの設計と展開には、組織運営のパラダイムシフトが必要であり、AIのワークフローは責任、透明性、説明可能性を支えるべきです。持続可能性と回復力の構築には、進化するシステムに対する継続的なサポートを保証するために、エンタープライズ全体での管理サービス契約の増加が予防策となります。
生成AIの導入は、単なる技術的な変化にとどまらず、組織文化や運営の変革も伴います。AIと人間の専門知識を融合させることで、効率性と効果性を高めるインテリジェントなワークフローが実現します。また、生成AIの進化に伴い、変わる規制ガイドラインに注意を払い、地域やグローバルな倫理、データプライバシー、持続可能性基準に適応することが重要です。
これらの課題を乗り越えることで、企業はプロセスの効率化、意思決定の強化、APMの効率向上を実現することができます。生成AIは、ビジネスの多くの側面に影響を及ぼし、ビジネスの運営方法を再考し、APMの効率を高めるための新たな道を切り開くことになるでしょう。
from Integrating AI into Asset Performance Management: It’s all about the data.
