ChatGPTの普及は、生成AIの採用に対する関心を呼び起こした。しかし、十分な情報に基づいた意思決定を行い、価値を引き出すために、CTOはさまざまなアプローチを理解する必要がある。本リサーチノートでは、展開アプローチを比較して選択するための意思決定フレームワークを提示する。
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生成AIの展開アプローチの選び方
概要
目次
- 要約
- 主要な所見
- 推奨事項
- 戦略的プランニングの仮説事項
- はじめに
- 分析
- 下記のそれぞれの展開アプローチの長所と短所を分析し、意思決定を明確にする
- アプリケーションに組み込まれた生成AIを利用する
- カスタム・アプリケーション・フレームワークに生成AIのAPIを組み込む
- データ検索によって生成AIモデルを拡張する
- ファインチューニングによって生成AIモデルを拡張する
- カスタム・ファウンデーション・モデルをゼロから構築する
- 意思決定フレームワークを使い、ユースケース・ベースでアプローチを比較する
- 将来の要件に対応できる戦略を実現するために新たなトレンドを注視する
- オープンソース
- プロンプト・チューニング
- エージェント
- 下記のそれぞれの展開アプローチの長所と短所を分析し、意思決定を明確にする
- 根拠
- 【図1】生成AIの展開アプローチ
- 【図2】生成AIの展開アプローチの比較
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ジェネレーティブAIのイノベーション・インサイト
Published 6 June 2023 - ID G00793040 - 3 min read
By Tadaaki Mataga
ジェネレーティブAIは、日本では「生成AI」と呼ばれ、ChatGPTの登場により急速に関心が集まっているテクノロジの総称である。オリジナルのメディア・コンテンツ、シンセティック (合成) データ、物理オブジェクトのモデルを生成して、画期的なイノベーションの機会をもたらす。エンタプライズ・アーキテクチャ／テクノロジ・イノベーションのリーダーは、社内でジェネレーティブAIを適用するために、さまざまなユースケースの影響を評価する必要がある。
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生成AIについて理解するために
企業で生成AIを導入し、推進していくための知見をご紹介します。
ガートナーが予測する生成AIの未来
近いうちに生成AIは、製品開発、顧客体験 (CX)、従業員の生産性、およびイノベーションに大きな影響を与えると、ガートナーは予測します。
2025 年までに、70％の企業が、AIの持続可能で倫理的な利用を最大の関心事のひとつに挙げるでしょう。
2025年までに、大企業の35％が最高経営責任者（CEO）または最高執行責任者（COO）直属の最高AI責任者を配置することになるでしょう。
2025年までに、合成データの使用により、機械学習に必要な実データ量は70％削減されるでしょう。
2025年までに、大手企業のアウトバウンド・マーケティング・メッセージの30％が合成的に生成されるでしょう。これは、2022年の2％未満という数字から大きく増加します。
2026年まで、あらゆる方面でAIが進化するにもかかわらず、世界の雇用への影響は中立であり、減少も増加もしないでしょう。
2030年までに、AIは世界のCO2排出量を5〜15％削減するのと同時に、世界の電力の最大3.5％を消費する可能性があるでしょう。
2030年までに、AIエージェント*が人間の監視なしに行った意思決定により、資産損傷による損失が1000億ドルに達するでしょう。
2033年までに、AIソリューションは5億人以上の新しい雇用を生み出すでしょう。
* 人間の代理として働くAIをAIエージェントと呼ぶ。
引用：総務省 学術雑誌『情報通信政策研究』 第６巻第１号