NVIDIAによるChatGPT Workの導入事例

NVIDIAはChatGPT Workを活用して、業務の自動化とインテリジェンスの統合を実現

NVIDIAは、情報収集に費やす時間を削減し、実行に充てる時間を増やすために、ChatGPT WorkをGo-To-Market (GTM) およびソリューションアーキテクチャチームに統合しました。このプラットフォームは、繰り返される運用プロセスを自動化し、外部のAI開発と社内の優先事項を連携させるために使用されています。

GTM運用ワークフローの自動化

ChatGPT Workにより、NVIDIAのGTMチームは、手動によるスプレッドシート分析を自動化されたワークフローに置き換えることができます。GTC (NVIDIAのグローバルAIカンファレンス) の計画において、あるGo-To-Market Strategistは、以前は手動分析に時間の約40%を費やしていたと報告しています。

週に2回実行される自動化されたChatGPT Workプロセスを導入することで、組織は以下の成果を達成しました：

• Time Savings: 12週間の計画サイクル全体で、週に約16時間が削減されました。
• Scalability: ワークフローは、San Jose、Taipei、Europe、Washington, DCを含む異なる地域間で共有可能であり、各地域のチームが特定のニーズに合わせてプロセスをカスタマイズできます。
• Agility: ワークフローの所有者は、新しいソフトウェアの調達やメンテナンスを必要とすることなく、イベントの進展に合わせてプロセスをリアルタイムで適応させることができます。

"ChatGPTを使用することで、すでに開発したワークフローを、ほとんど、あるいは全くオーバーヘッドなしで、イベントごとに自動化できることが真の鍵だと考えています。"

業界研究を実用的なインテリジェンスへと変革

NVIDIAのAI運用チームは、外部のAI研究やベンチマークを社内のコンテキストと照らし合わせてフィルタリングすることで、ChatGPT Workを使用して情報過多を解決しています。

シグナルの抽出と統合

ソリューションアーキテクトは、このツールを使用して、大量の外部データを実用的な洞察へと凝縮します。特定のワークフローでは、信頼できる外部ソースと社内のコンテキストを併せて確認し、重複を特定して洞察を浮き彫りにします。このプロセスにより、週に25〜40件の外部AIアップデートが、5〜8件の実用的なシグナルへと削減されます。

迅速なプロトタイピングと開発

ChatGPT Workは、アイディアの創出、コードベースの探索、デバッグ、および洗練のための統一された環境を提供します。この統合により、アイディアから動作するプロトタイプへの移行に必要な時間が短縮されます。ある記録された事例では、開発サイクルが、手動によるコンポーネント構築の推定2〜3週間から、約3〜5日へと短縮されました。

"私が解決しようとしている最大の課題は、情報過多です。すべてが非常に速いスピードで動いているため、日々、すべての変化を追跡することが難しくなっています。しかし、ChatGPTを使用することで、それがはるかにシンプルになります。"

再利用可能なワークフローを通じた専門知識のスケールアップ

NVIDIAの専門知識をスケールアップするための戦略は、専門的な知識を再利用可能なワークフローへと変換し、それを異なる機能、イベント、および地域間で適応可能にすることです。このアプローチにより、業務に最も近い従業員がプロセスの進化を管理しつつ、外部の開発動向を社内の優先事項へとより迅速に連携させることが可能になります。