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# 生成 AI 成熟度モデルレベル 2: 実験
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前のレベルで確立された基本的な認識に基づいて、実験レベルは、理論的な探索から生成 AI テクノロジーの実践的な実装への重要な移行を示しています。このレベルでは、組織は概念的な理解を超えて、実践的な PoC プロジェクトやパイロットプログラムに取り組みます。これらの PoC およびパイロットプロジェクトは、ビジネス価値を検証し、コアコンピテンシーを構築するように設計されています。このレベルは、組織が専有チームを編成し、ガバナンスフレームワークを確立し、内部の技術的専門知識の開発を開始する構造化された実験によって特徴付けられます。慎重に管理されたパイロットプロジェクトを通じて、組織はリスクを最小限に抑え、学習機会を最大化しながら、生成 AI の可能性に関する仮説をテストできます。これにより、成功したイニシアチブのより広範な実装とスケーリングのステージが設定されます。

**Topics**
+ [焦点と基準](#level-2-focus)
+ [主要なアクティビティ](#level-2-activities)
+ [次のレベルに到達するための変換戦略](#level-2-transformation)

## 焦点と基準
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このレベルでは、組織は探索から、生成 AI テクノロジーを使用した実践的な PoC 実験やパイロットプロジェクトに移行します。焦点は、構造化されたパイロットプログラムを通じてビジネス価値を検証し、コアコンピテンシーを構築することです。このレベルは、実践的な学習、内部能力と技術的専門知識の構築、基礎とガバナンスのフレームワークの確立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。
+ 組織には、進行中のアクティブなパイロットプロジェクトと概念実証があります。
+ 専任の部門横断的なチームが生成 AI イニシアチブに割り当てられます。
+ 構造化された内部トレーニングプログラムが確立されています。
+ 組織は AI モデルとツールを選択および検証しています。
+ 組織は、初期ガバナンスとデータフレームワークを定義しています。

## 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-2.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-2.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-2.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-2.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-2.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-2.html) | 

## 次のレベルに到達するための変換戦略
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組織は、以下を行うことで次の成熟度レベルに移行できます。
+ **生成 AI** **をサポートする本稼働グレード**の**インフラストラクチャ**を作成する – AWS のサービス を使用して、CI/CD パイプライン、標準化されたデプロイパターン、本稼働デプロイの適切なスケーリングメカニズムを実装します。
+ **ガバナンスの実装** – 生成 AI の継続的な使用状況とモデルの更新を管理するための本番稼働グレードのガバナンスフレームワークを確立します。
+ **オブザーバビリティの実装** – 生成 AI ワークロードに特に適したオブザーバビリティ、モニタリング、ログ記録のプラクティスを実装します。これには、モデルパフォーマンスメトリクス、使用パターン、レスポンス品質評価が含まれます。
+ **コンプライアンスを重視する** – データプライバシーとセキュリティに関する業界標準と規制に準拠していることを確認してください。
+ **専用 AI チーム**の構築 – 生成 AI ソリューションの標準化された本番稼働パスを作成および維持するチームを設定します。
+ **運用上の優秀性を実装**する – インシデント対応とエスカレーションプロセスを作成します。サービスレベルアグリーメント (SLAs) とパフォーマンスメトリクスを確立します。コスト最適化戦略を実装します。

これらのアクションを実行することで、組織は次のことができます。
+ 生成 AI アプリケーションが安定しており、信頼性が高く、組織に継続的に価値をもたらすことを確認します。
+ さまざまな部門での需要と使用量の増加に応じて、生成 AI ソリューションの成長をサポートします。
+ リスクを管理し、監視を維持し、AI イニシアチブが事業運営の不可欠な部分になるにつれて、規制基準と整合させます。
+ 生成 AI ソリューションを継続的にモニタリング、改善、サポートします。これにより、アドホックまたは一時的なプロジェクトチームへの依存が軽減されます。
+ 分離されたプロジェクトから、AI がビジネスプロセスの中核となる戦略的でまとまりのあるアプローチに移行するように組織を準備します。組織は、さらなる規模を拡大し、より広範囲に導入する準備ができています。