2024におけるAIの戦略的必須事項

変化の風は、ジェネレーティブ人工知能(GenAI)の変革力によって推進され、業界全体に広がっています。 2024、AIは時代の先を行くことを目指す企業にとって戦略的に不可欠なものとなっています。AIを躊躇する組織もあるかもしれませんが、現実には、その可能性を無視すると、後れを取るリスクがあります。 

この記事では、AIの驚異的な成長を検証し、業界を変革し、企業がイノベーションを加速するのに役立つAIの潜在的な力を探ります。

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人工知能のカンブリア爆発

ChatGPT や Google Gemini などのデスクトップ ユーザー向けのチャットボットに精通している可能性があります。 しかし、エンタープライズアプリケーションのランドスケープには、AIが差別化と成功を推進する例があふれています。 AIアルゴリズムが病気の早期発見や個別化治療計画に役立つヘルスケアや、AIを活用した不正検出システムとアルゴリズム取引が業界を再構築している金融について考えてみましょう。 製造業では、AI駆動のロボットが生産ラインを最適化し、予知保全によりダウンタイムを最小限に抑えることができます。 

新しいタイプのAIシステムが、これまで機械学習では達成できなかった問題に対する解決策を提供するため、さらに大きな拡大が見られます。 新しいGenAIシステムは、組織の最も差し迫った問題をこれまで以上に迅速かつ効率的に解決する機能を提供します。

2023年、IBMは、大企業のITプロフェッショナルの42%がAIを積極的に導入したと報告し、さらに40%がAIテクノロジーの使用を積極的に検討していると報告しました。あらゆる場面で、企業はAIを活用してイノベーションを起こし、市場シェアを獲得し、競争力を確保しています。

AIモデルのランドスケープは、非常に短い期間で魅力的な変化を遂げました。 私たちは、OpenAIのGPT 4oのような、何十億ものパラメータと印象的な機能を誇る巨大企業の最初の爆発的な増加を目の当たりにしてきました。 これらの大規模言語モデル(LLM)は、人間品質のテキストを生成し、言語を翻訳し、複雑な質問に答える能力で世界を魅了しました。

規模の転換

しかし、これらのLLMの規模は膨大であるため、計算リソース、トレーニングコスト、環境への影響などの課題があります。 持続可能性への関心が高まり、アクセシビリティが優先されるようになるにつれて、小型で堅牢なモデルという新しいタイプのAIモデルが登場しました。

Mixtral、MicrosoftのPhi、GoogleのGeminiなどのプロジェクトに代表されるこれらの小規模なモデルは、数百万から数千万という非常に少ないパラメータで動作します。 このサイズの縮小は、機能の低下と同じではありません。 これらのモデルは、革新的なアーキテクチャとトレーニング手法を活用して、優れたパフォーマンス指標を実現し、時には大規模なモデルに匹敵することもあります。

モデルの数と種類が増えるにつれて、AIにおけるオープンソースの精神も高まっています。 オープンソースのAIソフトウェア、データセット、開発ツールのリポジトリであるHugging Faceは、さまざまなアプリケーションに適したあらゆる形状とサイズのモデル000、モデルのリストが500以上に増えことを確認しました(図1)。これらのモデルの多くは、ローカルまたはデータセンターで開発できるコンテナへのデプロイに最適です。

より小さく、より効率的なモデルへの移行は、焦点の重要な変更を意味します。 もはや生のパワーだけでなく、実用性、機知、アクセスのしやすさも重視されています。 これらのモデルは、研究者、エンタープライズソフトウェア開発者、さらにはリソースが限られている中小企業の参入障壁を下げることで、AIの民主化に役立ちます。 エッジデバイスへの展開への道を開き、エッジでのAIやユビキタスコンピューティングなどの分野での進歩を促進します。

また、これらのモデルは、企業がこれらのモデルを用途に合わせて適応させ、微調整するための基盤を提供します。 コンテナ 化 の既存の手法を使用してこれを実現し、ソフトウェア開発ライフサイクルの各フェーズを迅速に進める機能を提供できるツールが必要になります。 エンタープライズアプリケーションの業界における事実上の開発および展開環境として、 Dockerコンテナ化 は理想的なアプローチを提供します。 

これらの小さくても強力なモデルの登場は、AI開発の新時代の到来を告げるものでもあります。 この変化は、研究者の創意工夫の証であり、責任ある持続可能なAIの進歩へのシフトを表しています。 大規模なモデルが引き続き重要な役割を果たすと思われますが、AIの未来は、これらのより小さく、より影響力のあるモデルによってますます推進されるようになるでしょう。

運用ドライバー

競争環境を超えて、AIは運用上の利点を通じて説得力のある価値提案を提示します。 反復的なタスクを自動化し、膨大なデータセットから実用的なインサイトを抽出し、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することを想像してみてください。 AIは、ユーザーがプロジェクトを完了に近づける際にデータ主導の意思決定を促進し、効率、コスト削減、リソースの最適化を改善します。

ビジネス目標との整合性

ただし、ユーザーは、AI を単にテクノロジとしてスタンドアロンとして展開するのではなく、特定のビジネス目標と目的に合わせて AI イニシアチブを調整する必要があります。 収益の拡大、市場シェアの拡大、オペレーショナルエクセレンスの強化など、AI主導のプロジェクトは、戦略的な優先事項に向けられると強力になります。 例えば、AIを活用したレコメンデーションエンジンは売上を伸ばすのに役立ち、チャットボットはカスタマーサービスを向上させ、最終的にはビジネス全体の成功に貢献します。

デジタルトランスフォーメーション

さらに、AIはデジタルトランスフォーメーションの取り組みの基盤となっています。 企業は、データドリブンで相互接続された運用への根本的なシフトを経験しており、AIは新しい機会を解き放ち、この変革を加速させる上で重要な役割を果たしています。 パーソナライズされたマーケティングキャンペーンから超効率的なサプライチェーンまで、AIは組織が絶えず変化する市場ダイナミクスに適応し、持続可能な成長を達成できるようにします。

AIの必須事項

競合他社がAIを活用してイノベーションを促進し、競争力を獲得する中、この革新的なテクノロジーを採用できない企業は取り残されるリスクがあります。 AIは、製造業からヘルスケアまで、さまざまな業界に革命を起こす可能性を秘めており、企業に次のような多くのメリットをもたらすことができます。

• 意思決定の強化: AIアルゴリズムは、膨大な量のデータを分析して、人間の分析能力を超えたパターン、傾向、洞察を特定できます。 この機能により、企業は情報に基づいた意思決定を行い、運用を最適化し、リスクを最小限に抑えることができます。
• 合理化および自動化されたプロセス: AIを活用した自動化は、反復的で時間のかかるタスクを正確かつ効率的に処理できるため、貴重な人材をより戦略的で創造的な取り組みに解放できます。 このアプローチにより、生産性の向上、コスト削減、顧客満足度の向上が実現します。
• 顧客体験の向上: AI駆動のチャットボットと仮想アシスタントは、シームレスでパーソナライズされたカスタマーサポートを提供し、クエリを迅速かつ効率的に解決できます。 また、AIは顧客データを分析して、マーケティングキャンペーン、製品のレコメンデーション、オファーを調整し、より魅力的で満足のいく顧客体験を生み出すことができます。
• イノベーションと製品開発: AIは、企業が新しいアイデアを探求し、仮説を検証し、ソリューションのプロトタイプを迅速に作成できるようにすることで、イノベーションを加速させることができます。 このアプローチは、変化する顧客ニーズに対応する革新的な製品やサービスの開発につながる可能性があります。

AIの導入には、企業が慎重に乗り越えなければならない課題も伴います。 たとえば、企業が対処しなければならないハードルには、倫理的考慮事項、データプライバシーの懸念、熟練したAI専門家の必要性などがあります。

結論

2024年以降、AIはビジネス環境を再構築する態勢を整えています。AIの戦略的必要性を認識し、それを採用する企業は時代を先取りするでしょうが、遅れをとっている企業は競争力を維持するのに苦労するかもしれません。 企業は、AIへの投資方法を検討し、明確なAI戦略を策定し、この革新的なテクノロジーを採用する必要があります。 

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この記事は、 Peripety Labs の CEO 兼創設者である Mark Hinkle 氏の寄稿によるものです。