生成AIでの情報検索－AI経営(日本語プロンプト版- Perplexity AI編2 – Sonar large 32K)

AI経営について、経営学の専門家の視点から具体的事例を挙げながら詳しく論じます。

AI経営とは、人工知能（Artificial Intelligence）を活用して企業の経営を効率化し、競争力を高めるための戦略的なアプローチです。AI経営は、企業の全ての部門にわたり、データ分析、自動化、予測、意思決定などを支援し、企業の成長と収益性を向上させることを目的としています。

1. 予測分析: AIを用いて顧客の購買行動や市場の動向を予測し、企業の戦略を立てることができます。例えば、AmazonはAIを用いて顧客の購買履歴を分析し、個別の商品推薦を行っています[1]。
2. 自動化: AIを用いて企業の業務を自動化し、効率化を図ることができます。例えば、IBMはAIを用いて顧客サポートの自動化を行っています[2]。
3. 意思決定支援: AIを用いて企業の意思決定を支援し、より的確な判断を下すことができます。例えば、General ElectricはAIを用いて設備の予防メンテナンスのスケジュールを決定しています[3]。

1. 効率化: AIを用いて企業の業務を自動化し、効率化を図ることができます。
2. 競争力の向上: AIを用いて企業の競争力を高めることができます。
3. 意思決定の的確化: AIを用いて企業の意思決定を支援し、より的確な判断を下すことができます。

1. データの質: AIを用いて分析するためのデータの質が重要です。低質のデータを用いて分析を行うと、誤った結果が導き出される可能性があります。
2. エスケープメント: AIを用いて自動化するためのエスケープメントが必要です。エスケープメントのコストが高く、導入が難しい場合があります。
3. 人材の育成: AIを用いて企業の業務を自動化するためには、人材の育成が必要です。AIを扱える人材が不足している場合、導入が難しい場合があります。

AI経営は、企業の競争力を高めるための重要な戦略的なアプローチです。AIを用いて企業の業務を自動化し、効率化を図ることができます。また、AIを用いて企業の意思決定を支援し、より的確な判断を下すことができます。ただし、AI経営には課題もあり、データの質、エスケープメント、人材の育成などを考慮する必要があります。

Citations:
[1] https://leadershiptribe.co.uk/blog/artificial-intelligence-in-business-management-a-revolution-in-the-making
[2] https://www.tus.ac.jp/about/information/publication/forum/file/forum_no437_02.pdf
[3] https://www.podium.com/article/examples-of-artificial-intelligence-in-business/
[4] https://sceed.co.jp/artificial-intelligence-business-strategy/
[5] https://digitaldefynd.com/IQ/artificial-intelligence-case-studies/
[6] https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09537287.2021.1882690
[7] https://digitaltransformationskills.com/ai-for-business/
[8] https://www.sbbit.jp/article/sp/133114
[9] https://www.digitalsilk.com/digital-trends/artificial-intelligence-in-business/
[10] https://www.tbr.co.jp/report/sensor/pdf/sensor_20210519_03.pdf
[11] https://plazma.treasuredata.co.jp/plazma12-keynote-iriyama-horiuchi/
[12] https://d-tran.net/data-four-points-for-ai-marketing/
[13] https://one.oecd.org/document/DELSA/ELSA/WD/SEM(2023)7/en/pdf
[14] https://hbr.org/2023/10/how-ai-can-help-leaders-make-better-decisions-under-pressure
[15] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/9-top-applications-of-artificial-intelligence-in-business
[16] https://www.ibm.com/downloads/cas/A5YLEPBR
[17] https://saiteki.works/blog/dx_that_produces_business_results01/
[18] https://aiexpert.network/case-study-zaras-comprehensive-approach-to-ai-and-supply-chain-management/
[19] https://theconversation.com/ai-will-not-revolutionize-business-management-but-it-could-make-it-worse-224683
[20] https://www.mitsubishielectric.co.jp/it/it-topics/column1/expertinterview/

1. Perplexity AIでは、LLMとして、Sonar Large 32K、GPT-4o、Claude 3 Opusなど5種類の中から一つを選択できる。Claude 3 OpusをLLMとして利用した情報検索結果に関してはこのブログ記事を参照されたい。
2. Perplexity AI(Sonar large 32K)とPerplexity AI(Claude 3 Opus)は同一のデータで学習(training)されているためか、回答に付された20個の参考資料の内、19個が同一のものであった。
   異なっていた資料は下記の2つだけである。
   • accubits “AI Case Studies & Success Stories”
     https://accubits.com/ai-case-studies-and-success-stories/

   • Helo, P., & Hao, Y. (2021). Artificial intelligence in operations management and supply chain management: an exploratory case study. Production Planning & Control, 33(16), 1573–1590.
     https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882690