ソウルドアウト、AIが文脈を探す業務基盤を整備

ソウルドアウトは、生成AIを軸にした業務基盤づくりを進めています。
AIイノベーション本部では、人の仕事をAIで効率化するのではなく、AIがより多く働ける環境を目指しています。
グループウェアや業務システムに分散する情報を、AIが横断して扱える状態に整えています。

記事の概要

ソウルドアウトのAIイノベーション本部は、AIドリブンな業務基盤づくりを実践しています。
同本部の前身は、エンジニアを中心とした開発組織でした。
生成AIの進化により、AIコンサルティング、BPR、教育、コマーシャルやプロモーション動画の制作まで業務範囲が広がりました。
業務量が増えても人員を同じペースで増やせないため、効率化の視点を人からAIへ転換しました。
生成AIの出力が期待と異なる原因は、モデルの能力ではなく文脈の不足にあると捉えています。
例えば社内の上司に送るメールでも、関係性を伝えなければ取引先向けの文面が生成される場合があります。
そこで、AIが必要な情報を自ら探して文脈を取得できるよう、分散していた情報を横断的に扱える環境を整えています。

記事のポイント

1. 業務の視点を転換： 人の仕事をAIで効率化する発想から、AIがより多くの業務を担える環境をつくる発想へ転換しています。
2. 文脈不足を課題視： 社内の人間関係や案件背景をAIに伝えないと、能力ではなく文脈の不足で期待と異なる出力になります。
3. 情報を横断活用： グループウェアや業務システムに分散していた情報を、AIが横断して必要な文脈を探せる環境に整えています。

このニュースがもたらす影響

• AI導入を検討する企業： 個別業務への生成AI導入だけでは出力の質が安定しない場合、社内の関係性や案件背景をAIが参照できる情報設計まで、導入計画に含める必要がありそうです。
• 広告会社の経営層： 業務範囲が広がる一方で人員を同じペースで増やせない企業では、効率化の対象を人の作業に限定せず、AIが担える業務量を増やす組織設計を検討する契機になりそうです。
• 業務システム担当者： グループウェアや業務システムに情報が分散する企業では、AI活用の成否がモデル選定だけでなく、必要な文脈を横断的に取得できる基盤と運用ルールに左右される可能性があります。

このニュースの背景

AIイノベーション本部は前身がエンジニア中心の開発組織で、生成AIの進化に伴い、コンサルティング、BPR、教育、動画制作まで業務範囲が広がりました。
業務量が増えても人員を同じペースで増やせないため、人の仕事をAIで効率化するのではなく、AIがより多く働ける環境をつくる方向に視点を転換しました。
生成AIの期待と異なる出力をモデルの能力不足ではなく文脈の不足と捉え、分散していた情報をAIが横断して扱える環境を整えています。

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ZDNET Japan

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