ジェネレーティブ AI とクラウド ネイティブは期待が膨らんでいる時期にあります。これらは企業の変革よりも重要ですか?

今年、業界内では「AI 記者会見でない記者会見はない」というジョークが飛び交っています。まさにその通りで、ほぼすべての業界が AI について言及し、特に生成型 AI が自社の業界にもたらす変化に期待を寄せています。同時に、クラウド ネイティブの人気は衰えていません。たとえば、通信分野では、クラウド ネイティブがソフトウェア定義インフラストラクチャと密接に統合され、基地局やデータセンターに 5G の高エネルギー消費問題を解決する新しい機能を提供しています。

ガートナーが最近発表した中国のICT技術成熟度曲線では、生成AIとクラウドネイティブはともに2～5年の期待拡大期にあり、生成AIが曲線の頂点に立っています。現在人気のこの2つの技術は、多くの企業に新たな変化をもたらしています。ガートナー社も最近、この技術成熟曲線の背後にあるロジックを皆と共有するためのメディアカンファレンスを開催しました。

生成AIはエキサイティングだ

おそらく、ある GPU メーカーが言ったように、生成 AI は 2023 年初頭に iPhone の時代を迎えたのでしょう。ChatGPT の Web サイトはかつてログインが困難だったため、多くの初期ユーザーがサブスクリプション メンバーシップを開設しました。ガートナーの見解では、生成 AI は過去数年間「停滞した状態」にあり、ChatGPT3.0/3.5 のリリース後に真の破壊的変化が起こりました。その後すぐに、スマートフォンや PC も、大規模なモデルを圧縮することでローカル生成 AI 機能を実証し始めました。検索エンジン、オフィススイート、ビデオおよびオーディオ編集ソフトウェア、翻訳ソフトウェアなどの一連の製品にも、生成 AI 機能が導入され始めています。 「実際、最も重要なのは『将来どのようなパートナーが必要か』です」とガートナー・リサーチの副社長であるジ・シンスー氏は結論付け、多くの顧客が生成AIに大きな関心を示しており、日々の生産性向上のために日常業務にそれを適用することを検討していると述べた。

企業にとって、現在考えられる生成 AI の使用シナリオは、主に、第一に顧客体験と顧客維持率の向上、第二に売上高の増加、そして最後にコストの削減です。最初の2つについては、レストランでの注文業務を支援するAIロボットの活用事例がすでにあります。AIは消費者の嗜好を理解して注文を受け、料理の提案をすることができます。後者については、物流や倉庫の合理的な管理・制御を実現するために、一部の生産ラインにAIが導入され始めています。

従業員の日常的なオフィス業務に対して、Microsoft 365 Copilot は新しい働き方を提供します。たとえば、社内でよく使用される電子メール通知コンテンツについては、生成 AI によってすでに非常にうまく作成できます。これにより、従業員はオフィスの効率を向上させることができます。

「汎用AIや生成AIが課金され、利益を生み出すシナリオは確かにたくさんあるが、まだ試行錯誤の段階だ」とJi Xinsu氏は述べた。AIは現在非常に「ホット」だが、成熟にはまだ時間がかかるかもしれない。

しかし、生成AIには大量のコンピューティングリソース、特にGPUリソ​​ースが必要なので、企業が独自の生成AIシステムを構築するのは決して経済的なアプローチではないとも述べています。現在、一部の企業が生成AIのデータセキュリティについて懸念していることについて、Ji Xinsu氏は、これは信頼できるパブリッククラウドの原則と同じだと述べた。生成AIはパブリッククラウド上の「ケージ」内に構築することができ、そこでデータがトレーニングされ、トレーニング結果は企業のみが使用する。

クラウドネイティブがさらなる変化をもたらす

「クラウド ネイティブ」が曲線の頂点から下降し始めると、中国では特に金融顧客の間で発展期を迎え、現在、新たな問題が浮上しています。多くのベンダーは、信頼性をさらに向上させる方法について検討しており、それを「クラウド ネイティブ アーキテクチャ」と呼んで、さまざまな「クラウド」プラットフォームに迅速に拡張できる信頼性の高いアプリケーションを構築しています。

新しい要件を満たすには、「クラウド ネイティブ」開発部分に疎結合のマイクロサービス アーキテクチャとオープン API が必要であり、元の「ロックされた」呼び出しをオープン呼び出しに変更する必要があります。これの利点は、アプリケーションがマシンをロックしなくなることです。 「元のアプリケーションはマシンに非常に敏感であることが想像できます。信頼性はマシンから来るからです。マシンに問題が発生すると、アプリケーションもクラッシュします。アプリケーションが複数のマシンに分散されている場合、マシンに問題が発生した場合、実際には容量が低下するだけで、クラッシュすることはありません。これがインフラストラクチャの中立性の利点です。」とJi Xinsu氏はそのロジックを説明した。

インフラストラクチャの中立性とは、インフラストラクチャを開発から切り離す必要があることを意味します。さらに、ツールに関しては、プラットフォーム自動化ツールの信頼性が、当初の全体的なインフラストラクチャからソフトウェア配信の要件へと変化しました。開発の観点からは、開発アーキテクチャに信頼性を組み込むことを検討する必要があります。

これは、さらに重要な別の問題にもつながります。つまり、部門を「サイロ」方式で管理する元のシステムでは、開発とインフラストラクチャの間にますます大きなギャップが生じ、「クラウドネイティブ」には人的変革も必要になります。

さらに何がありますか?

「クラウド ネイティブは、単に人を別の部署に異動させたり、単に『クラウド ネイティブ』と叫んだりするだけでは実現できないことに、ますます多くのお客様が気づき始めています。その背景には、スキルの変化だけでなく、人々の能力や考え方の変化もあります。」Ji Xinsu 氏は、ギャップの拡大の背景には、組織全体の能力の欠如があることを発見しました。

「クラウドネイティブ」がますます普及するにつれて、ソフトウェア製品とインフラストラクチャの間にプラットフォームチームが徐々に出現するでしょう。多くの大手銀行は現在、開発チーム内の新しいプラットフォーム グループ、または「プラットフォーム部門」と呼ばれるチームなど、そのようなチームを構築中です。このチームの意義は、インフラストラクチャ機能を自動化によってモジュール型サービスに変換し、開発者にプッシュすることで、開発者が API、監視、ストレージなどのさまざまなサービスをより迅速に利用できるようにすることです。

「実際、どれだけ変化しても、それは『人』の変化です。」ジ・シンスー氏は、多くの顧客がガートナーに、将来どのような専門家が必要になるかという質問をしたと語った。彼は、将来の専門家のタイプは、特定の分野に強いだけでなく、継続的な能力も持つようになると考えています。つまり、プロセスを継続的に改善し、その効率性を確保し、技術スキルを継続的に向上させることで新しいツールの実装を確実に行う必要があります。

開発、テスト、運用、保守にはコラボレーションが必要であり、シナリオやビジネス部門のイノベーションにもコラボレーションが必要であるため、チーム内では、いわゆるチーム プレーヤーの役割がさらに必要になります。チームメンバーは、効果的なコミュニケーション能力と生涯学習能力の両方を備えている必要があります。誰もが、自分が参加しているリンクに対してだけでなく、その結果に対しても責任を負います。

「新しい技術を取り入れる際、技術自体は難しいが、それが最も難しいことではない。最も難しいのは、継続的に学び、革新する能力を持つチームをいかに構築するかだ」と、ジ・シンスー氏はメディアでの発表の最後に語った。

かつて、自動車の組み立てラインは人々の生産や生活の方法を変えました。現在、一部の人々は、ジェネレーティブAIを使用してコピーやプログラムを書こうとしています。オープンソースの文化や仕事のやり方も、「クラウドネイティブ」とともに多くの企業に受け入れられています。ジェネレーティブAIと「クラウドネイティブ」は、企業に効率化をもたらすだけでなく、仕事の概念の変化も始まって​​いるかもしれません。