ChatGPTの登場から数年。後続サービスも続々と誕生し、ビジネスにおいて生成AIの活用は当たり前になりつつある。一方、毎日のように更新され続ける情報に追い付けず、まだその真価を発揮し切れていないという人も多いだろう。
そこで本連載では、エグゼクティブやインフルエンサー、企業内のAI活用推進者などの生成AI活用法に注目。圧倒的な実力を発揮する“トップ人材”たちは、どんな生成AIをどのように使いこなしているのか。そしてそんな人材を抱える企業は、どのようにAIを利活用しているのか──業界や職種を問わず追いかける。
今回は、理化学研究所やNASAの研究員をへて、現在はDeNAのデータサイエンティストをしながら中央大学の共同研究員及び非常勤講師としてデータサイエンスの講義も担当している佐々木亮さん(技術戦略室 Senior Data Scientist / Senior Data Analyst)によるAI活用術を紹介する。
私がいる技術戦略室は、データアナリストが中心となって組織された生成AIの事業活用を推進する組織です。DeNAのデータアナリストは、事業推進を行う各事業部のコアなメンバーと共に、事業課題の発見やABテストなど統計的手法によるサービス改善に取り組んできています。その目線を持ちながら、生成AIをどのように事業活用していくかを考えてきました。
実際の業務で使うことを想定しながら取り組むかどうかは、残る成果物に大きな差が出るので、データアナリスト集団だからこそできるアプローチだと思っています。その中で試行錯誤した内容を整えて、技術戦略室のメンバーと一緒に書籍にもしました。会長の南場の生成AI活用の話題が世間に届くのと一緒に、社外の人に伝えることができるようになったのは本当にうれしいです。
業務では、ChatGPTやDevin、Claudeを活用する場面が多いです。複雑な分析用のPythonコードを生成させるだけでなく、その可視化の工夫なども任せています。
例えばコーディングでは、データ処理と可視化部分は分けてタスクをさせることがポイントです。段階的に実施が必要なことは、一段階ずつ依頼するとやりとりを最小限にできる印象です。その時は業務データを入れずに、ダミーデータを使って分析をさせて、よりシンプルな設計にして、検証もしやすいようにすることも行っています。
「こういうことができるはず」「あのモジュールをこのモジュールを組み合わせるとうまくいくはずなんだけど、つなぎ込みどうやるんだけ」という一定コーディングのベーススキルがある状態で、ある程度具体的にイメージを伝えることで、他の仕事を進めている間にコード処理が終わるのでこなせる仕事のスピードと効率は格段に上がっています。ダミーデータであれば、基本的には会社の認証を考えずに済むので、得意分野に合わせてプラットフォームを選べるのもポイントです。
個人的な取り組みとしては、出てきた生成AI系サービスには積極的に触れるようにしており、その中で常に最適な生成AIツールポートフォリオのようなものが更新できていると思っています。実際にそれらを使いながら日々の業務を行っているので、数年前よりも格段に仕事の質も量も上げられていると思います。今生成AIのない世界にタイムスリップしたら、何の役にも立たない人材になっていそうで怖いです。
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