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公開：2024-09-22

PKSHA Workplaceが生成AIの経営戦略に関するオンラインカンファレンスを9月に開催、OpenAI Japanなど豪華ゲストが登壇

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• PKSHA Workplaceが生成AIに関するオンラインカンファレンスを開催
• OpenAI Japan代表など豪華ゲストが登壇予定
• 生成AIの業務実装と本質活用の最先端を議論

PKSHA Workplaceが生成AIに関するオンラインカンファレンスを9月に開催

株式会社PKSHA Technologyは、グループ会社のPKSHA Workplaceが2024年9月25日と26日の2日間にわたり、オンラインカンファレンス「生成AIのポテンシャル最大化に向けた経営戦略」を開催することを発表した。このイベントは事前登録制で参加費は無料となっている。ChatGPTの登場から約2年が経過し、企業のAI活用予算が拡大する中、生産性向上のための生成AI活用方法を探るものだ。^[1]

カンファレンスでは、OpenAI Japan代表執行役社長の長﨑氏やNVIDIA日本代表の大崎氏、東京海上ホールディングス専務執行役員の生田目氏、日本マイクロソフトのエバンジェリスト西脇氏など、業界をリードする豪華ゲストが登壇する。エンタープライズ企業における生成AI活用について、さまざまな角度から議論が行われる予定だ。

また、主催者講演では、PKSHA Workplaceの執行役員である山本健介氏と大西正人氏が、未来のナレッジマネジメントとして提唱する「AI Knowledge Platform」について解説する。生成AIを活用したナレッジマネジメントの新しい形や、業務改善、事業インパクトにつながる取り組みのポイントが紹介される予定だ。

オンラインカンファレンス「生成AIのポテンシャル最大化に向けた経営戦略」の概要

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RAGについて

RAGとは、Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）の略称で、大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AIシステムの性能を向上させるための手法である。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 外部知識ベースから関連情報を検索し、LLMの入力に追加
• 最新かつ正確な情報に基づいた回答生成が可能
• 企業固有の情報や専門知識を効果的に活用できる

PKSHA Workplaceが提唱する「AI Knowledge Platform」は、RAGの概念を活用していると考えられる。社内ドキュメントやナレッジを効率的に検索・活用することで、生成AIの性能を向上させ、より正確で有用な情報提供を可能にする。このアプローチは、企業の生産性向上やナレッジマネジメントの革新につながる可能性が高い。

生成AIを活用したナレッジマネジメントに関する考察

PKSHA Workplaceが提案する生成AIを活用したナレッジマネジメントは、従来の手法に比べて運用コストの低減とPDCAサイクルの改善が期待できる。特に、人手不足が深刻化する中で、AIによる効率的な情報整理と活用は、企業の競争力強化に直結する可能性がある。ただし、AIシステムの導入には初期投資や従業員のトレーニングが必要となるため、中小企業にとってはハードルが高い場合もあるだろう。

今後の課題として、生成AIによって作成された情報の信頼性確保が挙げられる。AIが生成した内容を人間がチェックする仕組みや、誤った情報が拡散されるリスクを最小限に抑える方法を確立する必要がある。解決策としては、AIの出力結果に対する人間による監査システムの導入や、信頼性の高い情報源からのデータ取得を優先するなどの対策が考えられる。

期待される新機能としては、異なる部署や事業部間での知識共有を促進するAIベースの推薦システムが挙げられる。また、自然言語処理技術のさらなる進化により、より高度な文脈理解や多言語対応が実現すれば、グローバル企業におけるナレッジマネジメントの質が飛躍的に向上するだろう。生成AIを活用したナレッジマネジメントは、企業の知的資産を最大限に活用する新たな時代の幕開けとなる可能性を秘めている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「【9月25日(水)・26日(木)】PKSHA Workplace、オンラインカンファレンス「生成AIのポテンシャル最大化に向けた経営戦略」を開催 | 株式会社PKSHA Technologyのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000173.000022705.html, (参照 24-09-22).
2. NVIDIA. https://www.nvidia.com/ja-jp/

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