オウズ A. アジャルの著作一覧

職場でAI活用が広がらない背景にある、見えない不公平
オウズ A. アジャルフィリス・ジア・ガイヤンピン・トゥジアイー・ホウ
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2025年10月
AIは生産性を飛躍的に高める可能性を秘めているが、思うように導入が進まない企業も多い。最近の研究では、Pythonコードを「AIで作成した」と書かれた場合、エンジニアの能力は平均で9％低く評価され、…
責任あるAIと収益性は両立できる
オウズ A. アジャルキャロライン・ヴィルツアディ・ゴーシュ
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2025年4月
企業が責任あるAIの重要性を認識する一方で、実際の導入や運用は限定的なものに留まっている。筆者らの研究では、金融AI商品においてプライバシーや監査可能性が消費者に強く支持される要素であることが示され…
AIに「人間らしさ」は必要か、5つの実験が示す答え
オウズ A. アジャルアンネ＝カトリン・クレッセミリヤム A. タックユエ・チャン
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2025年3月
AIは生活や仕事のあらゆる場面に浸透しつつあるが、多くの企業は、人間の顔や声を持つAIのほうが好まれ、信頼されると考えている。しかし、AIを擬人化する試みは、親しみや共感を生むどころか、不安や不快感…
AIの不透明感をマネジメントするための4つの戦略
オウズ A. アジャルボブ・バスティアン
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2025年1月
生成AIの導入には明確なメリットが見込まれる一方で、不透明性や予測不能性と向き合う必要がある。たとえば、AIチャットボットの開発を検討する経営者は、競合他社の動向や技術進化の速度、必要なデータの準備…
生成AIがAIコンテンツから学習することの弊害を理解しているか
オウズ A. アジャル
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2024年1月
生成AI（人工知能）が、AIによって生成されたコンテンツから学習すると、いわゆる「モデル崩壊」や「モデル自食症」が発生し、AIのエコーチェンバー現象やAIモデルの品質低下を招く危険がある。生成AIの…
AIを最大限活かしたいなら、プロンプトエンジニアリングは必要ない
オウズ A. アジャル
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2023年8月
プロンプトエンジニアリングは生成AIの世界で注目されている。しかし、AIの進化によりその必要性が低下する可能性がある。その代わりに重要視されるのが、問題設定だ。問題設定の構成要素は、問題の診断、分解…
データドリブンの意思決定が直感に勝るとは限らない
オウズ A. アジャルダグラス・ウエスト
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2021年7月
データドリブンの意思決定が有効であるのは間違いないが、それが万能薬でないことも事実である。なかでも状況が目まぐるしく変化し、信頼性の高いデータを十分に収集できない時は、経験に基づく直感に従うことでよ…
制約があると創造性やイノベーションが促進される
オウズ A. アジャルムラート・タラクジェダーン・ファン・ニッペンベルグ
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2019年12月
創造性やイノベーションの阻害要因を検討するとき、マネジャーの多くはコンプライアンスなどの規制やリソース不足を指摘する。しかし、筆者らの研究によると、そうした制約の存在はビジネスの足を引っ張るどころか…