生成系AIのビジネス導入リスク: ガイドライン変更とコスト管理の視点から

生成系AI（Artificial Intelligence）の導入は、事業プロセスを最適化し競争力を強化する一方、新たなリスク要素をもたらす可能性があります。本記事では、生成系AIのガイドライン変更とコスト管理に関連するリスクを主なテーマとして取り上げ、その理解と対策を深めていきます。

1. 生成系AIの出力とガイドラインの変更

生成系AIは、学習に使用したデータセットや設定したガイドラインに大きく影響される出力を生み出します。つまり、ガイドラインが変更されると、AIの出力も変わるという特性を持っています。

1.1. ガイドライン変更とモデルの公開

特に注意すべきなのは、ガイドラインの変更が必要な場合、AIのモデル自体が非公開になることがあります。これは、特定のモデルに依存したアプリケーションが利用できなくなるリスクを含んでいます。つまり、生成系AIの導入は、サービスの可用性に難が生じる可能性があるということです。

2. 生成系AI導入とコスト管理

生成系AIの導入は、従来型のソフトウェア開発とは異なる新たなコスト要素を生み出します。

2.1. モデルのバージョン変更コスト

モデルのバージョン変更のために発生するコストは、通常のオープンソースソフトウェアや他のライブラリのバージョン変更とは異なり、不可避的に対応を強制される可能性があります。新しいモデルに適応しなければならないという状況は、開発コストや運用コストの増大を招く可能性があります。しかも、いつどの程度の変更が伴うかは事前に予測することは困難で、そのための準備や対応を常に考慮する必要があります。

2.2. 最終コストの算定困難

そして、これらの要素を考慮すると、生成系AIの導入に伴う最終的なコストの算定は極めて困難と言わざるを得ません。予測困難なバージョン変更など、AI導入に特有のリスクが最終コストに大きな影響を与えるためです。

3. 結論: リスク管理と対策の重要性

生成系AIの導入は、企業にとって大きな競争力向上の機会をもたらす一方で、ガイドライン変更とコスト管理の難しさという新たなリスク要素も伴います。これらのリスクを理解し、適切なリスク管理と対策を行うことが、AIを事業に活用するための重要なポイントとなります。

今後の経営戦略において、生成系AIの導入を検討している経営者の皆さまにとって、本記事が参考になれば幸いです。