【Vol.1】大手コンサルのAI戦略説明会で感じた、強烈な「違和感」の正体。「完璧なデータ整備」を待つ間に、AI時代は終わってしまう。
先日、とある大手コンサルティングが開催した「AIリープ」に関するセミナーに参加しました。内容は非常に充実していました。戦略策定から、実際のシステム構築、そして泥臭いデータの整理整頓(データマネジメント)まで、企業がAIを活用するための「正解」がそこにはありました。特に、データガバナンスやセキュリティを徹底し、PoC(実証実験)を繰り返してROI(費用対効果)を証明してから本番へ…というプロセスは、大企業が失敗しないための鉄則でしょう。しかし、その完璧なロードマップを聞きながら、私の頭の中には強烈な違和感が渦巻いていました。「これを全部やり終える頃には、もう時代が変わっているんじゃないか?」もっと言えば、「そんな大掛かりなことをする前に、GeminiやChatGPTをセキュアな環境で全社員に配ったほうが、圧倒的に早く成果が出るんじゃないか?」今回の連載では、コンサルティング会社が提示する「重厚長大」なAI戦略と、現場が肌で感じている「AIのリアルなスピード感」のギャップについて考えてみたいと思います。「立派な図書館」を建てるか、「今の検索」を使うかセミナーで強調されていたのが、D&A(Data & Architecture)の重要性です。 「AIは魔法の杖ではない。データが汚ければ、AIも正しい答えを出せない(Garbage In, Garbage Out)」という理屈です。だからこそ、まずはデータを綺麗にし、ルール(ガバナンス)を作り、基盤を整えよう、と。これは、従来のITシステム開発では100点満点の正論です。しかし、生成AI(LLM)の進化は、この前提を少し
0