AI 導入の計画

この記事は、組織の AI 戦略を実用的な手順に変換する AI 導入計画を作成するのに役立ちます。 AI 導入計画は、AI ビジョンと実行のギャップを埋めます。 この計画により、スキルのギャップ、リソース要件、実装タイムラインに対処しながら、AI イニシアチブとビジネス目標の間の調整が保証されます。

AI スキルを評価する

現在の能力評価はリソースの誤った割り当てを防ぎ、組織の準備と一致した現実的なプロジェクト計画を確実にします。 AI プロジェクトは、組織が技術的な成熟度やデータの可用性を超えて実装を試みると失敗します。 AI 導入を成功させる基盤を確立するには、スキル、データ資産、インフラストラクチャを評価する必要があります。 その方法は次のとおりです。

1. スキルとデータ準備フレームワークを使用して、AI の成熟度レベルを測定します。 このフレームワークは、組織の現在の AI 機能を評価するための客観的な基準を提供します。 この測定により、現在の機能を超えるプロジェクトへのオーバーコミットが防止されます。 次の表を使用して、成熟度を評価します。

   AI 成熟度レベル	必要なスキル	データの準備	実現可能な AI ユース ケース
   レベル 1	▪ AI 概念の基本解釈 ▪ データ ソースを統合し、プロンプトをマップする機能	▪ 利用可能なデータは最小限またはゼロ ▪ 使用可能なエンタープライズ データ	▪ Azure クイック スタート プロジェクト ▪ 任意の Copilot ソリューション
   レベル 2	▪ AI モデルの選択の経験 ▪ AI デプロイとエンドポイント管理への精通 ▪ データのクリーニングと処理の経験	▪ 利用可能なデータは最小限またはゼロ ▪ 小規模で構造化されたデータセット ▪ 少量の使用可能なドメイン固有のデータ	▪ 任意のレベル 1 プロジェクト ▪ Azure AI サービスを使用したカスタム分析 AI ワークロード ▪ Azure AI Foundry での取得拡張生成 (RAG) を使用しないカスタム生成 AI チャット アプリ ▪ 自動モデル トレーニングを使用したカスタム機械学習アプリ ▪ 生成 AI モデルの微調整
   レベル 3	▪ プロンプトエンジニアリングにおける熟練度 ▪ AI モデルの選択、データ チャンク、クエリ処理の熟練度 ▪ データの前処理、クリーニング、分割、検証の熟練度 ▪ インデックス作成用のグラウンド データ	▪ 機械学習で利用できる大量の履歴ビジネス データ ▪ 少量の使用可能なドメイン固有のデータ	▪ 任意のレベル 1 から 2 のプロジェクト ▪ Azure AI Foundry の RAG を使用した生成 AI アプリ ▪ 機械学習モデルのトレーニングとデプロイ ▪ Azure Virtual Machines での小規模な AI モデルのトレーニングと実行
   [レベル 4]	▪ インフラストラクチャ管理を含む高度な AI/機械学習の専門知識 ▪ 複雑な AI モデル トレーニング ワークフローを処理する能力 ▪ オーケストレーション、モデル ベンチマーク、パフォーマンスの最適化に関する経験 ▪ AI エンドポイントのセキュリティ保護と管理に関する強力なスキル	▪ トレーニングに使用できる大量のデータ	▪ 任意のレベル 1 から 3 のプロジェクト ▪ Virtual Machines、Azure Kubernetes Service、または Azure Container Apps で大規模な生成型または非生成型の AI アプリをトレーニングして実行する

2. データ資産のインベントリを作成し、AI ユース ケースの品質を評価します。 データ品質は AI モデルのパフォーマンスに直接影響し、正常に実装できるユース ケースを決定します。 このインベントリは、データ準備の要件を明らかにし、使用可能なデータに基づいてユース ケースに優先順位を付けるのに役立ちます。 組織全体のデータ ソース、形式、品質、アクセシビリティを文書化します。

3. テクノロジ インフラストラクチャを確認し、AI の準備要件を決定します。 インフラストラクチャの容量は、AI プロジェクトのスコープを制限し、デプロイ戦略に影響を与えます。 このレビューは、インフラストラクチャへの投資を計画し、適切な Azure サービスを選択するのに役立ちます。 コンピューティング リソース、ストレージ容量、ネットワーク帯域幅、およびターゲット AI ユース ケースに必要なセキュリティ制御を評価します。

AI スキルを習得する

包括的な機能構築戦略により、AI システムを正常に実装および維持するために必要なスキルが組織に確保されます。 スキルのギャップにより、プロジェクトの遅延が発生し、実装エラーのリスクが高まります。 トレーニング、雇用、パートナーシップを組み合わせて持続可能な AI 機能を構築する多面的なアプローチを開発する必要があります。 その方法は次のとおりです。

1. 構造化された学習プログラムを通じて内部 AI スキルを開発します。 内部スキルの開発は、長期的な機能の構築を提供し、組織内での知識の保持を保証します。 このアプローチにより、組織の信頼度を高め、外部リソースへの依存を減らすことができます。 AI 学習ハブ プラットフォームを使用して、無料の AI トレーニング、認定、製品ガイダンスを提供します。 Azure AI Fundamentals、Azure AI Engineer Associate、Azure Data Scientist Associateの認定目標を設定します。

2. AI プロフェッショナルを採用して、内部容量を超える重要なスキルギャップを埋めます。 外部採用は、専門の専門知識にすぐにアクセスし、プロジェクトのタイムラインを加速させます。 この戦略は、内部開発に時間がかかりすぎるギャップを埋めるのに役立ちます。 モデル開発、生成 AI、または AI 倫理の専門家を雇います。 現在のスキルニーズを反映するようにジョブの説明を更新し、イノベーションと技術的リーダーシップを重視する雇用主ブランドを構築します。

3. MICROSOFT の専門家と協力して、AI 機能を補完します。 Microsoft のパートナーシップにより、実証済みの専門知識と業界のベスト プラクティスにアクセスしながら、実装リスクを軽減できます。 このアプローチにより、学習が高速化され、Microsoft AI テクノロジとの整合性が確保されます。 Microsoft パートナー マーケットプレースを使用して、業界全体の AI、データ、Azure の専門知識にアクセスします。

AI リソースにアクセスする

アクセス要件とライセンス戦略を明確にすることで、展開の遅延を防ぎ、組織のポリシーに確実に準拠します。 さまざまな AI ソリューションには、コスト、セキュリティ、ガバナンスに影響する個別のアクセス パターンがあります。 予算とセキュリティ制御を効果的に計画するには、ポートフォリオ内の各 AI ソリューションの特定のアクセス要件を理解する必要があります。 その方法は次のとおりです。

AI のユース ケースに優先順位を付ける

戦略的な優先順位付けにより、組織の機能に合わせて最大限の価値を提供するプロジェクトにリソースを集中できます。 ユース ケースの優先順位付けにより、実装のリスクが軽減され、価値を高める時間が短縮されます。 実現可能な実装ロードマップを作成するには、実現可能性、戦略的価値、リソースの要件に照らして各ユース ケースを評価する必要があります。 その方法は次のとおりです。

1. 現在の AI 成熟度と使用可能なリソースに対してユース ケースを評価します。 現実的な評価では、現在の機能を超えたプロジェクトへのオーバーコミットを防ぎ、実装を成功させます。 この評価は、将来のプロジェクトの勢いを構築する達成可能な目標に焦点を当てるのに役立ちます。 AI 戦略で定義されているユース ケースごとに、AI の成熟度レベル、データの可用性、技術インフラストラクチャ、およびスタッフの能力を確認します。

2. 戦略的価値と実装の実現可能性によってユース ケースをランク付けします。 戦略的ランク付けは、影響と成功確率が最も高いプロジェクトに限られたリソースを割り当てるのに役立ちます。 このアプローチでは、組織の信頼を構築しながら、AI 投資の収益率を最大化します。 ビジネスへの影響、技術的な複雑さ、リソースの要件、組織の目標との連携に関するユース ケースごとにスコアを付けます。

3. 明確な成功基準を持つ優先順位付けされた実装ロードマップを作成します。 構造化されたロードマップは、実装チームの明確な方向性を提供し、定義されたマイルストーンに対する進行状況の追跡を可能にします。 このロードマップは、利害関係者の期待とリソースの割り当てを管理するのに役立ちます。 最優先事項のユース ケースを選択し、各プロジェクトの特定の成功メトリック、タイムライン、およびリソース要件を定義します。

概念実証を使用して概念を検証する

概念実証では、本格的な開発の前に技術的な実現可能性とビジネス価値を検証することで、実装リスクを軽減します。 PoC は、潜在的な課題を特定し、制御された環境で要件を調整するのに役立ちます。 主要な前提条件をテストし、情報に基づいた意思決定のためにデータを収集する、重点的な検証プロジェクトを作成する必要があります。 その方法は次のとおりです。

1. 概念実証の検証に適したユース ケースを選択します。 適切な PoC 選択は、学習機会と管理可能なリスクと複雑さのバランスを取ります。 この選択により、チームや組織を圧倒することなく、意味のある分析情報を収集できます。 AI 成熟度レベルに一致する優先度付きリストから、価値の高いプロジェクトを選択します。 顧客向けでない内部プロジェクトから始めて、リスクを制限し、アプローチをテストします。

2. Microsoft のガイダンスとツールを使用して、重点的な概念実証を実装します。 構造化された実装により、開発時間が短縮され、選択した AI アプローチの実証済みのプラクティスに従う必要があります。 このアプローチでは、リソースへの投資を最小限に抑えながら学習を最大化します。 AI の種類に基づいて、次の実装ガイドを使用します。

   AI の種類	実装ガイド
   生成型AI	Azure PaaS: Azure AI Foundry と Azure OpenAI Microsoft Copilots: Copilot Studio と Microsoft 365 Copilot の拡張性
   機械学習	Azure Machine Learning
   分析的AI	コンテンツの安全性、Custom Vision、ドキュメント インテリジェンス、およびその他のサービスに関する特定のガイドを含む Azure AI サービス

3. PoC の結果を使用して、ユース ケースの優先順位付けと実装のアプローチを調整します。 PoC の分析情報は、将来のプロジェクト計画とリソース割り当てを通知する実用的な課題と機会を明らかにします。 このフィードバック ループにより、AI ロードマップが現実的で達成可能な状態を維持できます。 学習した教訓、技術的な課題、ビジネス価値を文書化します。 実証済みの実現可能性と測定された影響に基づいてユース ケースの優先順位を調整します。

責任ある AI プラクティスを確立する

責任ある AI プラクティスは、AI システムが組織の価値と一致することを保証しながら、倫理的、法的、評判上のリスクから組織を保護します。 責任ある AI 原則を早期に統合することで、コストのかかる再設計を防ぎ、利害関係者の信頼を築きます。 最初から、倫理的な考慮事項、ガバナンス フレームワーク、セキュリティ対策を実装計画に埋め込む必要があります。 その方法は次のとおりです。

1. 責任ある AI 計画ツールを使用して潜在的な影響を評価し、倫理システムを設計します。 体系的な評価ツールは、潜在的なリスクを特定し、AI システムが倫理的基準と規制要件を満たしていることを確認するのに役立ちます。 これらのツールは、複雑な倫理的な考慮事項に対する構造化されたアプローチを提供します。 AI 影響評価テンプレート、 Human-AI eXperience Toolkit、責任ある AI 成熟度モデルを使用して、計画プロセスをガイドします。

2. AI ガバナンス フレームワークを実装して、プロジェクトの決定を導き、システムの動作を監視します。 ガバナンス フレームワークは、一貫した意思決定基準を提供し、AI プロジェクト全体でアカウンタビリティを確保します。 これらのフレームワークは、組織が AI の開発とデプロイの制御を維持するのに役立ちます。 役割、責任、コンプライアンス要件、倫理基準をカバーするポリシーを確立します。 ガバナンスの実装に関する詳細なガイダンスについては、 AI のガバナンスに関する記事を参照してください。

3. AI のセキュリティと運用のベスト プラクティスを実装ライフサイクル全体に適用します。 セキュリティとオペレーショナル エクセレンスにより、AI システムはライフサイクル全体を通じて信頼性、セキュリティ、コスト効率を維持できます。 これらのプラクティスにより、セキュリティ インシデントや運用上の障害が防止されます。 デプロイの追跡とパフォーマンスの監視のために、GenAIOps や MLOps などの AI 運用フレームワークを実装します。 実装の詳細なガイダンスについては、AI とセキュリティで保護された AI の管理に関するページを参照してください。

デリバリー タイムラインを見積もる

現実的なタイムライン見積もりにより、プロジェクトの成功を保証しながら、効果的なリソース計画と利害関係者管理が可能になります。 タイムラインの精度は、プロジェクトの複雑さ、組織の成熟度、リソースの可用性によって異なります。 概念実証と組織の機能から得た経験データに基づいてタイムラインの見積もりを行う必要があります。 その方法は次のとおりです。

1. 概念実証の結果を使用して、各ユース ケースの実装タイムラインを見積もります。 PoC データは、組織の特定の機能と制約を考慮した現実的なベースライン見積もりを提供します。 この方法では、理論上の見積もりよりも正確なタイムラインが生成されます。 PoC の実装中に観察される開発時間、テスト サイクル、デプロイの複雑さを文書化します。

2. タイムライン計画における組織の成熟度と複雑さの要因を考慮します。 さまざまな AI ソリューションには、組織の準備状況とプロジェクトスコープに応じて異なる、特徴的な実装タイムラインがあります。 この理解は、利害関係者に適切な期待を設定するのに役立ちます。 通常、Microsoft Copilots は投資収益率 (数日から数週間) の最短のタイムラインを提供しますが、カスタム Azure AI ワークロードは運用環境の準備に達するために数週間から数か月かかります。

3. 学習、反復、予期しない課題のためにバッファー時間を組み込みます。 多くの場合、AI プロジェクトでは予期しない技術的な課題が発生し、目的の結果を達成するために複数のイテレーションが必要です。 バッファー時間は、品質や倫理的な考慮事項を損なう可能性のあるスケジュールの負荷を防ぎます。 初期見積もりに 20 から 30% コンティンジェンシー時間を追加し、複数の開発サイクルを計画します。

Azure のリソース

次のステップ

実装の技術的基盤を確立して、AI 導入計画を完了します。 Azure を使用したカスタム AI ワークロードの場合は、AI Ready に進み、技術環境を構成します。 Microsoft Copilot の導入については、AI ガバナンスに進み、組織の監視を確立します。