AI Center of Excellence：ビジネスを未来志向に

このブログでは、AI（人工知能）センターオブエクセレンスとは何か、そして企業が収益と売上の両方に効果的に影響を与えるAI/MLユースケースを意味のある形で探求することがいかに重要であるかについて解説します。

AI（人工知能）は、もはやSF映画の中だけの未来の概念ではありません。今やPwCの 調査 では、2030年までに15兆ドル以上の価値を持つ産業を生み出すと推定される現実となっています。AIによるこのような莫大な価値創造の理由は、毎日生成されるデータ量の増加にあります。この膨大な量の多様な形式のデータを理解し、それに基づいて情報に基づいた意思決定を行うには、単なる人間の分析や統計的手法だけでは不十分です。したがって、AIは組織にとっても個人にとっても不可欠なツールとなっています。

しかし、組織におけるAIの効果的な導入は、限られたAI人材、データソース、形式、複雑さの増加、そしてAIベースのソリューションを開発するための標準化されたツール、プラクティス、フレームワークの不足によって妨げられています。これにより、組織におけるAIの実装は困難な作業となります。しかし、ここでAIセンターオブエクセレンス（CoE）の出番となります。AIセンターオブエクセレンスは、AIおよびML技術に対する深い理解を培い、ビジネスの特定のニーズに合わせたカスタマイズされたソリューションを開発する責任を負う専門家からなる組織です。AI CoEの集合的な専門知識とリソースを活用することで、企業は課題に効率的に対処し、成長のための新たな機会を切り開くことができます。さらに、AI CoEは、AIベースのソリューションの導入と規模拡大を加速するために、適切なデータフロー、適切なエンジニアリングインフラ、適切な人材を整備する責任も負います。

AI/ML CoEチームとその組織構造

AI CoEは集中型モデルを採用しており、1つのAIチームが企業のすべての異なる事業部門（BU）の分析、データサイエンス、AI/MLのニーズに対応します。AI CoEは、異なるBUのビジネス上の課題を理解し、その課題を問題提起に変換し、それらの課題に対処するためのAI/MLベースのプロジェクトを考案・実行する責任を負います。このようなモデルは、企業のすべてのAI/MLニーズに対してリソースと人材プールを集中させるのに役立ち、その結果、組織におけるAI/MLの実践を構築するための、はるかに効果的かつ効率的な方法につながります。

このチームは通常、経験豊富なAIリーダー、最高AI責任者（CAIO）または最高データサイエンティスト（CDO）が率います。CAIO（またはCDO）は、組織内のAIイニシアチブの全体的な戦略、ビジョン、および実装を監督します。彼らはAI CoEの目標を会社の目標と整合させ、AIプロジェクトが効率的かつ効果的に実行されることを保証する責任を負います。

さらに、AI CoEチームは、多様な専門知識を持つ以下のメンバーで構成されており、それぞれが組織のAIイニシアチブの成功において重要な役割を果たします。

1. データサイエンティストとAI研究者 は、AIモデルとアルゴリズムの開発と実装を担当します。彼らは機械学習、深層学習、統計分析に強いバックグラウンドを持ち、膨大なデータから洞察を抽出し、予測モデルを構築することを可能にします。
2. ソフトウェアエンジニアと機械学習エンジニア は、データサイエンティストと密接に連携し、AIモデルを運用化し、本番システムに展開します。
3. データエンジニア は、AIプロジェクトに必要なデータの収集、保存、管理を担当します。彼らはデータ品質を確保し、データパイプラインを設計・維持し、データサイエンティストと協力して関連するデータセットを特定・取得します。データエンジニアはデータガバナンスにも取り組み、規制への準拠を確保し、データセキュリティ対策を実施します。
4. データプロダクトマネージャー、 多数の事業部門（BU）を抱える組織において、BUとCoEの間のインターフェースとして機能します。彼らはデータサイエンティストやAI開発者と協力し、問題定義、AIソリューションの検証、そして組織目標との整合性を図ります。データプロダクトマネージャーは、AIプロジェクトの計画、実行、および納品も監督します。

この多分野にわたるAI CoEチームは、一丸となって専門知識を結集し、イノベーションを推進し、最先端のAIソリューションを開発することで、組織が戦略目標達成のために人工知能の可能性を最大限に活用できるよう支援します。

AI/ML CoEは、どのようにして貴社のビジネスを将来にわたって盤石なものにできるでしょうか？

1. 第一に、組織全体でAIが一貫した標準化された方法で使用されることを保証します。これにより、チームが重複した作業を行うことがなくなり、効率と生産性が向上します。また、企業はより多くのAIおよびMLモデルを展開し、それらのソリューションを効率的かつ効果的な方法でビジネスニーズに合わせて拡張できるようになります。
2. 第二に、CoEチームの専門家は、会社全体の意思決定を改善します。これらの専門家は、AIや機械学習のような技術に関する詳細な知識を持っているだけでなく、さまざまな事業部門（BU）との連携を通じて、業界、その課題、および組織の特定の要件も理解しています。この専門知識を活用することで、CoEは膨大なデータを分析し、関連するパターンを特定し、意味のある洞察を抽出するAIシステムを設計します。これにより、組織の意思決定能力が向上します。
3. 第三に、CoE AIは革新的な製品とサービスの開発を可能にします。AI CoEは、データの力を活用することで、見過ごされがちな貴重な洞察、顧客の好み、市場トレンドを発見するためのシステムを設計します。さまざまな事業部門が、膨大な量の構造化データと非構造化データを分析し、パターン、相関関係、異常を特定するのを支援します。これにより、事業部門は顧客行動と市場動向に関する深い理解を得て、連携してカスタマイズされた革新的な製品やサービスを生み出すことができます。これは長期的には、市場における組織の競争優位性をもたらします。
4. 最後に、AIを活用してプロセスを自動化し、新たな収益源を特定することで、コスト削減と収益成長につながります。CoEはAI技術を活用し、組織がさまざまなプロセスを合理化および自動化するのを支援し、運用効率の向上と経費削減につながります。AIを活用した自動化は、手作業の必要性を排除し、人的ミスを最小限に抑え、リソース配分を最適化します。このように、組織内でAIを効果的に活用することで、CoEはコスト削減、生産性向上、未開拓の機会を活用する能力を促進し、それによって収益成長を推進します。

AI/ML CoEを設立するためのステップ

1. ビジネス目標と目的の特定： 最初のステップは、CoEがサポートするビジネス目標と目的を特定することです。開発されるAIソリューションが組織のニーズに対応していることを確実にするため、CoEは組織の目標と目的に合致している必要があります。
2. 多様なスキルセットを持つチームの構築： CoEには、AI、データサイエンス、ビジネスの専門家が必要です。これにより、開発されるAIソリューションが技術的に優れているだけでなく、ビジネスニーズにも対応していることが保証されます。
3. 適切なインフラストラクチャとツールの導入： CoEは、AIソリューションを開発および実装するための適切なインフラストラクチャとツールにアクセスできる必要があります。これには、ハードウェア、ソフトウェア、クラウドサービスが含まれます。CoEは、HadoopやSparkなどのデータストレージおよび処理プラットフォームにもアクセスできる必要があります。
4. ガバナンスフレームワークの策定： CoEは、AIが責任ある倫理的な方法で使用されることを保証するガバナンスフレームワークを策定する必要があります。これには、開発されるAIソリューションが透明性、説明可能性、公平性を備えていることを保証することが含まれます。ガバナンスフレームワークには、データプライバシーとセキュリティに関するガイドラインも含まれるべきです。

成功したAI/ML CoEの実例

AI CoEの概念は新しいものではありません。実際、過去4年間で、大小さまざまな多くの組織が、AIおよびMLの取り組みを強化するためにAI CoEの設立を開始しています。そのようなAI CoEの最近の例をいくつかご紹介します。

• 3大陸にわたり11,000人以上の従業員を擁する米国の主要製薬会社は、機械学習および人工知能の分野でCenter of Excellence (COE) を構築することで、その能力を拡大しました。この施設は、LLMやGenAIのような最先端のAIおよびML技術を活用することで、組織のイノベーションを推進する上で重要な役割を担っています。
• ウォルマートも、サプライチェーンの効率向上に焦点を当てたAI/ML CoEを設立しています。このCoEは、ウォルマートがコストを削減し、顧客サービスを向上させるのに役立つ、数多くのAIを活用したソリューションを開発しました。
• これら以外にも、多くの非テクノロジー企業がAIの集中監視グループを設立しています。これらのグループは、組織内でのAIの開発と利用を監督する責任を負っています。さらに、AI利用に関する倫理ガイドラインの策定や、AIの安全性に関する研究を行う責任を負う場合もあります。集中型AI監視グループを設立した非テクノロジー企業には、Deutsche Bank、J.P. Morgan Chase、Pfizer、Procter & Gamble、Anthem、Farmers Insuranceなどがあります。

事例紹介：500億ドル規模の製薬会社がMLOps CoEを設立し、価値を創出

はじめに： 急速に進化する製薬業界において、企業は競争優位性を獲得するため、人工知能（AI）や機械学習（ML）といった最先端技術への注目をますます高めています。本事例紹介では、AI/MLの力を活用して6億5,000万ドルという目覚ましい価値を実現した、ある大手500億ドル規模の製薬会社の変革の道のりを探ります。彼らの成功の中心にあったのは、AI Center of Excellence（CoE）の設立でした。これは、AI/MLへの取り組みを新たな高みへと押し上げた戦略的イニシアチブです。

企業概要： 今回取り上げる製薬会社は、 守秘義務の都合上、ここでは「PharmaCo」と呼ぶことにします、数十年にわたり業界の柱として活躍してきました。膨大な医薬品ポートフォリオ、グローバルなプレゼンス、そしてイノベーションへのコミットメントにより、PharmaCoは常に様々な疾患に対する画期的な治療法の開拓をリードしてきました。医薬品業界が創薬、臨床試験、業務におけるAI/MLの可能性を受け入れるにつれて、PharmaCoはこれらの技術を効果的かつ効率的に活用する必要性を認識しました。

直面した課題： PharmaCoがAI/MLの導入に乗り出すにあたり、これらの新興技術を活用しようとする組織に共通するいくつかの課題に直面しました。彼らが直面した主な課題は以下の通りです。

1. サイロ化された取り組み：社内の異なるチームが個別にAI/MLの実験を行っており、知識共有の断片化、重複した取り組み、スケーラビリティの制限につながっていました。
2. 低いROIと標準化の欠如：組織全体で一貫した実践、ツール、方法論が不足しており、開発、デプロイ、保守における非効率性、およびAI/MLへの取り組みからのROIの低下につながっていました。
3. 運用上のボトルネック：AI/MLモデルを実験段階から本番環境へ移行させることは、大きな障害となっていました。これには、インフラの制限、既存システムとの統合の欠如、モデル性能の監視と維持の困難さが含まれます。
4. ガバナンスとコンプライアンス：規制要件やデータプライバシー規制への準拠は大きな課題であり、堅牢なガバナンスフレームワークと厳格なセキュリティ対策が求められました。

AI Center of Excellenceへの道のり： これらの課題に正面から取り組むため、PharmaCoはAI Center of Excellence（CoE）を設立するという戦略的決定を下しました。その目標は、組織全体でAI/MLイニシアチブを成功に導くための専門知識、プロセス、インフラの集中ハブを構築することでした。このCoEは、分散していたAI/MLの取り組みから、コラボレーション、イノベーション、価値創造を促進する触媒としての役割を果たすことになります。

主な取り組みと成果： PharmaCoのAI Center of Excellenceは、AI/MLを同社の業務に成功裏に統合することを可能にするため、包括的な一連の取り組みに着手しました。以下に、実施された主な取り組みの一部を示します。

1. クロスファンクショナルなコラボレーション：CoEは、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、ITプロフェッショナル、ドメインエキスパート、ビジネスステークホルダーを結集させ、共通の目標とビジネスゴールに向けたコラボレーション、知識共有、連携を促進しました。
2. 標準化されたワークフローとツール：AI/MLモデルの開発とデプロイメントを効率化するため、CoEは標準化されたワークフローを定義し、MLパイプラインの様々な側面（トレーニング、デプロイメント、モニタリングなど）に対応するMLOpsプラットフォームと統合しました。これにより、一貫性が確保され、効率が向上し、新しいモデルの市場投入までの時間が短縮されました。
3. インフラストラクチャとスケーラビリティ：CoEは、AI/MLモデルのトレーニングと推論のニーズをサポートするため、スケーラブルなコンピューティングリソースとデータストレージを含む堅牢なインフラストラクチャの構築に投資しました。このインフラストラクチャにより、モデルを既存のITエコシステムにシームレスに統合することが可能になりました。
4. 継続的インテグレーションとデプロイメント：MLOpsの原則を活用し、CoEはモデルのデプロイメント、バージョン管理、モニタリングのための自動化されたプロセスを導入しました。これにより、シームレスな更新、ロールバックが容易になり、本番環境でのモデル性能の追跡が可能になりました。
5. ガバナンスとコンプライアンス：CoEは、規制要件およびデータプライバシー規制への準拠を確実にするため、厳格なガバナンス体制を確立しました。これには、データ匿名化技術、モデルの説明可能性の測定、監査証跡が含まれ、透明性と説明責任を維持しました。

6億5,000万ドルの価値を達成： AI Center of Excellenceの戦略的な設立を通じて、PharmaCoはAI/MLの取り組みから、目覚ましい6億5,000万ドルの価値を引き出すことができました。この価値は、医薬品開発の最適化、臨床試験の加速、製造プロセスの強化、サプライチェーン管理の改善など、様々な方法で実現されました。

TrueFoundryはAI Center of Excellenceの設立をどのように支援できるか

TrueFoundry TrueFoundryでは、AIおよび機械学習チームが直面する問題を深く理解しています。Meta、Netflix、Gojekといった大手テクノロジー企業のAIおよび機械学習チームで働いてきた経験から、お客様のAI CoEに適切なプラクティス、フレームワーク、インフラストラクチャを構築するお手伝いができます。すでにAI CoEをお持ちで、LLMや生成AIに関する最新の動向に対応しているか確認したい場合は、お客様のAIおよびMLの取り組みにおいて、共同パイロットとして協力することができます。

以下は、当社がお客様のAI CoEを支援する分野です。

1. モデルトレーニングとモニタリングのためのインフラストラクチャの構築：TrueFoundryは、お客様のCoEがモデルのトレーニングとデプロイメントに必要なインフラストラクチャを構築するのを支援します。これには、スケーラブルで信頼性の高いコンピューティングリソース、データストレージソリューション、インフラストラクチャオーケストレーションプラットフォームの設計と実装が含まれます。また、効率的で堅牢なモデルトレーニングおよびデプロイメント機能を実現するために、クラウドサービス、コンテナ化技術、デプロイメントフレームワークの活用に関するガイダンスも提供します。
2. AI/MLイニシアチブのための標準作業手順書（SOP）の定義：TrueFoundryは、お客様のAI CoEと密接に連携し、AI/MLイニシアチブのための標準化されたプロセスとSOPを確立します。これには、データ前処理、モデル開発、トレーニング、検証、デプロイメントに関するベストプラクティスとガイドラインの定義が含まれます。これらのSOPは、組織が実施する様々なAI/MLプロジェクト全体で、一貫性、品質、再現性を保証します。
3. 最適な結果を得るためのAI/MLツールとベンダーの選定支援：TrueFoundryは、CoEの特定のニーズと目的に基づいて、適切なAI/MLツールとベンダーを評価・選定する専門知識を提供します。これには、データ管理、モデルトレーニング、モデルサービング、モニタリングのためのツールとプラットフォームの評価が含まれます。当社はAI/ML技術の最新の進歩に関する洞察を提供し、CoEが最適な結果を達成するためのツールとベンダーパートナーシップに関する情報に基づいた意思決定を行うのを支援します。
4. AI/MLイニシアチブのレビューとモニタリングのためのプラクティスの確立：TrueFoundryは、CoEがAI/MLイニシアチブのレビューとモニタリングのためのプラクティスとフレームワークを確立するのを支援します。これには、デプロイされた機械学習モデルのパフォーマンス、精度、影響を評価するための主要業績評価指標（KPI）、メトリクス、モニタリングメカニズムの定義が含まれます。当社は、継続的なパフォーマンスと改善を確実にするために、リアルタイムモニタリング、異常検出、モデル再トレーニングプロセスの実装に関するガイダンスを提供できます。

AI/MLイニシアチブからのリターンを最大化し、ビジネスがAIを適切に活用できるよう支援したいとお考えなら、 ぜひお気軽にご相談ください ☕️