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# AI を活用した ADM ターゲット運用モデルの構築
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生成 AI を使用した ADM プラクティスを検討するときは、包括的な*ターゲット運用モデル* (TOM) を設計することが重要です。TOM は、組織の運用モデルの望ましい状態を記述します。組織の ADM TOM は、人材、プロセス、テクノロジー、組織、ガバナンスを戦略的ビジョンと一致させる必要があります。

次の表に、TOM の 8 つのコンポーネントを示します。


| 
| 
| TOM コンポーネント | コンポーネント要素 | 
| --- |--- |
| **戦略的連携** | 値ドライバービジネス目標の調整AI ロードマップ | 
| **組織構造** | AI センターオブエクセレンス新しい AI ロールクロスファンクショナルチーム | 
| **人材とスキル** | キャリアパス継続的な学習AI リテラシーの要件スキルギャップ分析 | 
| **ガバナンスとガバナンス** | 規制を確実に順守できるデータプライバシーフレームワークAI 対応ポリシー | 
| **パフォーマンス測定** | 継続的なモニタリングビジネスへの影響レポートフィードバックループAI 固有の KPIs | 
| **パートナーエコシステム** | パートナー評価メトリクスデータ共有プロトコルAI 機能の要件コラボレーションイノベーション | 
| **テクノロジーとツール** | データインフラストラクチャAI ツールエコシステムAI プラットフォームの選択レガシーシステム統合 | 
| **プロセス** | AI 拡張 SDLCAI モデル管理ガバナンスワークフロー | 

ADM TOM の構築は、組織のあらゆる側面に影響を与える変革的なプロセスです。AI 搭載 SDLC の堅牢な基盤を構築するために、各 ADM コンポーネントとその相互依存関係を慎重に検討してください。

ADM TOM の実装は、組織固有のニーズとコンテキストに合わせて調整する必要があります。このモデルを実装するときは、組織の固有の課題と機会に基づいて継続的に評価し、調整します。

以下のセクションでは、ADM 運用モデル内のコンポーネントとそれらの相互作用について詳しく説明します。

## 戦略的調整コンポーネント
<a name="strategic-component"></a>

戦略的調整コンポーネントは、AI を活用した ADM の戦略的目標を定義し、AI イニシアチブをビジネス目標に合わせます。このコンポーネントは、ADM プロセスにおける AI の価値を明確にし、AI 統合の成功基準を設定します。このコンポーネントは、次のように他のコンポーネントとやり取りします。
+ *バリュードライバー**KPIs* に影響します。 **
+ *ビジネス目標の調整*は、*組織構造*コンポーネントで*新しい AI ロール*の作成に役立ちます。
+ *AI ロードマップ*は、*テクノロジーとツール*コンポーネントにおける *AI プラットフォームの選択*をガイドします。

## 組織構造コンポーネント
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組織構造コンポーネントは、新しいロールによる AI 拡張開発をサポートする ADM 組織の設計に対処します。このコンポーネントは、AI センターオブエクセレンス (COE) を確立し、AI 統合の既存のロールを進化させます。
+ *AI COE* は、*人材とスキル*のコンポーネントにおける*継続的な学習*をサポートします。
+ *新しい AI ロール*は、*パートナーエコシステム*コンポーネントの新しい *AI 機能要件*に影響します。
+ *クロスファンクショナルチームは*、*プロセス*コンポーネントで *AI 拡張 SDLC* とのアジャイル統合を可能にします。

## 人材とスキルのコンポーネント
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人材とスキルのコンポーネントは、ADM のロールと担当者に必要な AI スキルとコンピテンシーを特定します。このコンポーネントは、AI リテラシー要件を定義し、AI に焦点を当てたキャリアパスを作成します。
+ *キャリアパス*は、*組織構造*コンポーネントの*新しい AI ロール*と一致します。
+ *AI リテラシー要件*は、*ガバナンスおよびガバナンスコンポーネントで* *AI ガバナンスポリシー*をサポートします。
+ *スキルギャップ分析*は、*テクノロジーと**ツールコンポーネントの AI ツールエコシステム*に通知します。

## ガバナンスとガバナンスコンポーネント
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ガバナンスとガバナンスのコンポーネントは、ポリシーやレビューボードなど、ADM での AI 使用のための倫理的フレームワークを確立します。このコンポーネントは、AI を活用した ADM プラクティスのデータプライバシーとセキュリティの要件を定義します。
+ *規制コンプライアンス*は、*戦略的調整*コンポーネントの*バリュードライバー*に影響します。
+ *データプライバシーフレームワーク*は、*パートナーエコシステム*コンポーネントの*データ共有プロトコル*に影響します。
+ *AI セグメンテーションポリシー*は、*プロセス*コンポーネントの *AI モデル管理*をガイドします。

## パフォーマンス測定コンポーネント
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パフォーマンス測定コンポーネントは、ADM パフォーマンス測定用の AI 固有の KPIs を持つ新しいフレームワークを設計します。このコンポーネントでは、ADM で AI の影響を測定、レポート、最適化する方法の概要を説明します。
+ *ビジネスへの影響レポートは*、*パートナーエコシステムコンポーネントのパートナー評価メトリクス*に影響します。 **
+ *フィードバックループ*は、*人材とスキル*コンポーネントでの*継続的な学習*をサポートします。
+ *AI 固有の KPIs*は、*戦略的**調整コンポーネントにおけるビジネス目標*の調整に役立ちます。

## パートナーエコシステムコンポーネント
<a name="partner-component"></a>

パートナーエコシステムコンポーネントは、AMS パートナーと共同プロセスにおける AI 機能の期待を定義します。このコンポーネントは、パートナーとのやり取りのためのデータ共有とモデル所有権の原則を確立します。
+ *パートナー評価メトリクス*は、*パフォーマンス測定*コンポーネントの *AI 固有の KPIs* を通知します。
+ *AI 能力要件*は、*人材とスキル*コンポーネントのスキル*ギャップ分析*に影響します。
+ *コラボレーションイノベーション*は、*テクノロジーと**ツールコンポーネントの AI ツールエコシステム*をサポートします。

## テクノロジーとツールコンポーネント
<a name="tech-component"></a>

テクノロジーとツールコンポーネントは、変換された ADM プロセスをサポートする AI テクノロジーとツールを指定します。このコンポーネントは、AI を活用した ADM の統合ポイントとデータ要件を識別します。
+ *データインフラストラクチャ*は、*パフォーマンス測定*コンポーネントの*ビジネスへの影響レポート*をサポートします。
+ *レガシーシステム統合*は、*プロセス*コンポーネントの *AI 拡張 SDLC* に影響します。
+ *AI プラットフォームの選択*は、*パートナーエコシステム*コンポーネントの*共同イノベーション*に影響します。

## 処理コンポーネント
<a name="proc-component"></a>

プロセスコンポーネントは、AI を組み込むように SDLC を再設計し、AI 機能で各ステージを強化します。このコンポーネントは、開発中の AI モデル管理とガバナンスのための新しいプロセスを開発します。
+ *AI 拡張 SDLC* は、*パフォーマンス測定*コンポーネントの*継続的なモニタリング*に影響します。
+ *AI モデル管理*は、*テクノロジーとツール*コンポーネントの*データインフラストラクチャ*に関連しています。
+ *ガバナンスワークフロー*は、*ガバナンスおよびガバナンス*コンポーネントの*データプライバシーフレームワーク*をサポートします。