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# 生成 AI 成熟度モデルレベル 1: Envision
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この基本的なレベルは、組織が生成 AI の概念を探求し、組織の意識を高め、ビジネス目標に沿った潜在的なユースケースを特定する重要な出発点として機能します。この基本的な基礎を確立することで、企業はビジネス、人材、ガバナンス、プラットフォーム、セキュリティ、運用の各側面にわたる重要な考慮事項に対処しながら、AI ジャーニーの明確なビジョンを開発できます。

**Topics**
+ [焦点と基準](#level-1-focus)
+ [主要なアクティビティ](#level-1-activities)
+ [次のレベルに到達するための変換戦略](#level-1-transformation)

## 焦点と基準
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このレベルでの目標は、生成 AI テクノロジーと、このテクノロジーに関連する新しい業界の傾向に関する基本的な理解と認識を構築することです。これには、潜在的なアプリケーションの評価や、生成 AI がビジネスにメリットをもたらす可能性のある領域の特定が含まれます。このレベルは、生成 AI に関するステークホルダーの教育と、ユースケースの探索、リスクと文化的な準備状況の評価の実施に重点を置いています。

このレベルになるための基準は次のとおりです。
+ 組織は、生成 AI の基礎に関する基本的な知識を実証しています。
+ 組織は、業界の生成 AI アプリケーションと機会についての認識を文書化しています。
+ 組織は、AI の文化的準備状況を新たに理解しています。
+ 組織は、潜在的なユースケースと利点の初期調査を実施しました。
+ 組織はガバナンスとセキュリティ要件を事前に検討しています。

## 主要なアクティビティ
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次の表は、導入の各柱の主要なアクティビティを示しています。


****  

| 導入の柱 | アクティビティ | 
| --- | --- | 
| ビジネス | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) | 
| People | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) | 
| ガバナンス | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) | 
| プラットフォーム | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) | 
| セキュリティ | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) | 
| オペレーション | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-1.html) | 

## 次のレベルに到達するための変換戦略
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次の成熟度レベルに進むには、次の点を考慮してください。
+ **部門横断的な生成 AI 分隊を確立する** – 明確な役割と責任を持つ部門横断的な生成 AI 分隊を形成します。分隊には、IT 担当者、ビジネス担当者、セキュリティとガバナンスの利害関係者、実験作業を主導できる生成 AI SMEs を含める必要があります。このグループは、生成 AI の取り組みをスケールする際に、後でより正式に定義されたセンターオブエクセレンス (CoE) の基盤を形成します。
+ **ユースケースの特定と優先順位付け** – 実現可能性、ビジネスへの影響、戦略的目標への整合性に基づいてプロジェクトの優先順位付けに役立つユースケースマトリックスを作成します。概念実証 (PoCs) については、上位のユースケースの短いリストを作成します。
+ **パイロットプロジェクトのリソースを割り当てる** – 小規模な PoCs。
+ **生成 AI スキルの開発** – [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)、[SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html)、[Amazon Q Business](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/what-is.html)、[Amazon Q Developer](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html)、[プロンプトエンジニアリング](https://aws.amazon.com/what-is/prompt-engineering/)、[検索拡張生成 (RAG)、エージェント AI とワークフローなど](https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/)、特定のツールとテクノロジーについてスタッフをスキルアップします。
+ **完全な事前ガバナンス** – 生成 AI の使用をガイドする事前ガバナンスを確立します。コンプライアンス、リスク管理、および倫理的考慮事項をカバーする必要があります。
+ **文化的準備** — 組織全体の生成 AI 導入のための組織変更管理の計画を開始します。
+ **成功メトリクスを特定する** – PoC ごとに、成功基準とビジネスおよび技術メトリクスを定義します。

これらのアクションを実行することで、組織は次のことを期待できます。
+ 生成 AI テクノロジーの実践的な経験を積む。
+ 特定のユースケースの実現可能性と潜在的な影響を検証します。
+ 生成 AI の内部能力と専門知識を構築します。
+ 生成 AI の導入に関連する潜在的な課題とリスクを特定します。
+ 次のレベルに進むために、生成 AI 導入の準備状況を改善します。