私たちはAI実験の新しいフェーズを迎えています。
エキサイティングな新しい世界観が科学的方法を生み出した科学革命に似た、革命的な転換期です。その昔、人類はベーコン、ガリレオ、コペルニクス、ニュートンの実験を元に世界観を再構築しました。
今日に至るまで、私たちはまた、技術実験を行い、企業を導き、進歩させる研究を行う数人の個人に頼ってきました。しかし、AIがあらゆるものを民主化した今、少数の人が多数の人のために実験するのを待つのは、時間の浪費であり、もったいないことです。
今日、すべてのラーニング部門・タレント部門はAI実験を受け入れることができ、また受け入れるべきです。誰でも、内なるガリレオにチャンネルを合わせ、好奇心を刺激し、AIの世界をナビゲートする実験を行うことができます。
もしあなたの会社の経営層やラーニング部門が、啓発的なAI実験を試してみたことがないのであれば、今こそ始める時です。AIラボを立ち上げ、稼働させるためのいくつかの方法を見てみましょう。
AI実験の始め方
ガードレールの設定
AIとセキュリティに関する会社のポリシーを見直し、タレント部門とラーニング部門のためのベストプラクティスを追加します。
タスクフォースの選定
社内外の同僚と共に研究と実験を分担し、ラーニング部門およびタレント部門内外で取り組みます。
焦点を絞る
現在の貴社ビジネスの取り組みを直接サポートし、部門と会社に即時の価値をもたらすソリューションを探ります。
ステップ1：AIガードレールの設定
まず最初に、AIラボに誰かを招待する前に、いくつかのルールを設定することが役立ちます。私たちは、物事がすぐにうまくいかなくなり、部屋が爆発するアニメを見たことがあるかと思います。物事が失敗することを誰も望んでいませんよね？ガードレールのないAI実験は、あなたの会社、顧客、従業員にリスクをもたらします。
AIのガードレールを設けることから始めるというアドバイスは、LENSイベントのセッション「Exploring AI: Real World AI Experimentation」で、Booz Allen社のタレント部門ディレクター、Jim Hemgen氏によって共有されました。Hemgen氏は、こうしたガードレールを設けるとともに、全従業員にルールやポリシーを平等に認識させることを提唱しています。すべての従業員は、自分の仕事を容易にするためにAIを使って実験することができますし、そうすべきです。そして、それを安全に行うためには、すべての従業員、特にタレント部門やラーニング部門内の従業員が、会社のポリシーを知り、遵守する必要があります。
Booz Allen社は米国政府にAIを提供する最大手の1社であり、ガバナンスを重視していることは驚くことではありません。ほぼすべての米国連邦政府機関にサービスを提供し、ホワイトハウスと協力してAIガバナンスに関する米国政策の策定を支援しているBooz Allen社は、道徳的・倫理的な懸念に対処するAI戦略を策定するリーダーです。
あなたの会社では、ゼロから腰を据えてルールを作成する必要はないかもしれません。もしかしたら、あなたの会社ではすでにガードレールが設定され、AIガバナンスと呼ばれているかもしれません。(AIガバナンスは、倫理的要因やバイアスの緩和から規制遵守や法的問題まで、幅広い考慮事項に対処する必要があることに留意してください)。もしあなたの会社がこのようなものを導入していないとしたら？それならば、貴社経営層と共にボールを動かす時です。
ステップ2：タスクフォースを選ぶ
効果的なラボのルールを確立したら、次はラーニング部門とタレント部門がラボに人を集め、作業や実験をさせるフェーズです。このグループをAIタスクフォースまたはAIチャンピオンと呼ぶかもしれません。重要なのは、従業員を巻き込むことです。AIは一人で取り組むにはあまりにも大きく複雑なので、これは分担して克服する時なのです。
Intel社では、正式なプロセスでAIチャンピオンに予算が与えられ、L&D（学習・開発）分野のAIツールを調査するよう指示されたと、L&DテクノロジーマネージャーのGary Lutz氏は、同じLENSイベントで語りました。
Intel社のAIチャンピオンは、無料のツール、すでに有料で提供されているツール、自社にないツールを検討しました。彼らは情報とデータを収集し、今後数年間に会社がAIに時間と資金を投資すべき場所について、経営層への提言を作成しました。
Intel社では、『AIグループは1回きりの取り組みとして作られたのではありません』、とLutz氏は言います。『これは、物事が進化し続けるにつれて、時間をかけて継続していくプロセスになるでしょう。』
AIタスクフォーススターターキット
予算
部門間の協力
研究とデータ収集能力
プロトタイプ構築に役立つ実験
ステップ3：焦点を絞る
ガードレールを設定し、スタッフを集めることができました。あとは、AI実験の焦点を何に絞るかです。AIの可能性は文字通り無限ですが、優れた科学者として視野を絞らなければなりません。
何に焦点を絞るかはどうやって決めればいいのでしょうか？多くの専門家が同じアドバイスをしています。フォーブスの最新記事で、未来学者で作家のBernard Marr氏は、AIに参入する企業は技術ではなく戦略から始めるべきだとアドバイスしています。
これは、企業がビジネスの目標と目的に焦点を当てるべきだとMarr氏は言っています（ご存知のように、サプライチェーンの効率化、マーケティング活動のパーソナライズ、顧客サービスの強化など、さまざまなことが考えられます）。解決しようとしている問題や達成しようとしている目標を特定したら、AIがそれを達成するのに役立つ可能性のある方法をブレインストーミングすることができます。
Booz Allen社も同様のアプローチをとりました。Booz Allen社のAI実験担当者は、タレント部門とラーニング部門がAIを採用することですぐに価値を得られる方法をリストアップしました。これには、コンテンツキュレーションのような作業を自動化することで効率を向上させたり、AIチャットボットやAIアダプティブラーニングプラットフォームのようなAIツールを使用して、より多くの対象者により効率的にリーチしたりするような、スケーリングするような大きなものまで含まれていました。
AIの導入は実験から始まる
歴史上のガリレオの考え方を呼び起こし、現在の革新的な企業を真似てください。どのように？それは実験を通してです。AIの世界は急速に発展しており、ラーニング部門や従業員がAI技術を実験して取り入れない限り、すぐに取り残されてしまいます。
Degreedでは、このことを心に留め、Degreed Experimentsというブログシリーズを始めています。Degreed社のTaylor Blakeは、学習のためのAIチャットボット、スキルのためのAIタクソノミー（分類法）、AI生成コンテンツ、L&Dのための会話音声AIなどのトピックを取り上げたブログ記事を毎月発表しています。
私たちの30分のパネルディスカッションからさらに洞察を得たい方は、「Exploring AI: Real-World AI Experimentation」をご覧ください。以下のようなトピックについてのヒントが得られます：
AIに対応した学習プログラムを作成する方法（14分30秒～）
2024年にAIに対応するために従業員に必要なAIスキルとは (23分30秒～)
By Hillary Gamblin, June 21, 2024
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