OpenAIの最新製品が企業ビジネスにもたらす意味

企業向け GenAI の民主化

世界的なデジタル変革コンサルタント会社パブリシス・サピエントの最高製品責任者シェルドン・モンテイロ氏は、GPTとAPIの登場により、OpenAIは、以前はより技術的な専門知識を必要としたタスクを一般の人でも実行しやすくし、特定の役割を実行できるアシスタントを作成できるようになったとVentureBeatに語った。

モンテイロ氏は、これはこれまでも開発リソースを持つ大企業で可能だったが、OpenAIが行ったのは「リソースの少ない企業でもこれを民主化し、あらゆるビジネスパーソンが専門のエージェントを作成して共有できるようにする」ことだと説明した。

On Platformの創設者兼CEOであるアレックス・ベックマン氏は、今回の発表によりAPIがより強力で使いやすくなるだけでなく、AIに取り込まれるデータやAIが生成する情報に対するきめ細かな制御も可能になるため、「GenAIに対する企業の関与が大幅に強化される」と付け加えた。

「これにより、より一貫性があり、文脈的に関連性の高いコンテンツが生成され、より幅広いアプリケーションやユースケースに適用可能になり、2023年4月時点の世界の最新の知識が活用されるようになる」と彼は述べた。

彼は、これらの主張は使いやすさとパフォーマンスの点で素晴​​らしいが、依然として同じ GPT-4 ベース モデルに依存していると付け加えました。 「OpenAIのユーザーインターフェースもまだ遅れており、企業による学習曲線と導入を妨げる可能性がある」と彼は述べた。

OpenAIのGPTエージェントが作業効率を向上

データユーザビリティコンサルティングおよびGenAIを利用したデータ品質ソリューションプロバイダーであるInterzoidの創設者兼CEO、ボブ・ブラウアー氏は、OpenAIの新しいGPT、つまり「指示、追加の知識、およびあらゆるスキルセットを組み込んだChatGPTのカスタマイズバージョン」は、社内マニュアルや技術分野のガイドなどの特定の知識ソースを参照して対応を通知し、会社全体に展開できると述べています。これは、企業が長年にわたって蓄積してきた膨大な知識の宝庫に、AI チャットボットを通じてアクセスし、組織全体で共有して活用できることを意味します。

「潜在的な生産性向上は計り知れない」とブラウアー氏は語った。たとえば、人事部門は 200 ページのマニュアル全体を、すべての従業員がアクセスできるチャットボット形式に変換できます。これにより、人事部門とすべての従業員、特に新入社員が質問してすぐに業務に慣れるための時間を大幅に節約できます。

GPT-4 Turbo の長いバックグラウンドウィンドウはゲームチェンジャーとなる可能性がある

モンテイロ氏は、GPT-4 Turbo のより長い 128K のコンテキスト ウィンドウは「エキサイティング」だと付け加えました。同氏は、300 ページ分のコンテキストにより、GPT によってコンテキスト理解が向上し、ドキュメントの要約が強化され、長文の物語がより一貫性のあるものになり、複数部構成の会話がより一貫性のあるものになり、微調整が改善されると述べました。

「たとえば、レガシーコードを分析するために GPT をよく使用します」と彼は説明しました。 「COBOL などの古いコードはモジュール化されておらず、多くの古いプログラムは以前のコンテキスト ウィンドウが許容していたよりも長くなっています。新しい長いコンテキスト ウィンドウにより、開発者が事前にプログラムを壊そうとしなくても、GPT を使用してプログラム全体を理解できるようになります。」

スクエアのチーフエンジニア兼テクニカルリーダーであるピユーシュ・トリパシ氏は、2023年4月まで続く世界情勢に関する知識を備えたGPT-4 Turboの発売により、企業は「優れた」理解能力を持つことができるようになると語った。

たとえば、トリパシ氏は、スクエアのコミュニケーション プラットフォームの開発を主導しながら、約 2,300 万の中小企業からなるユーザー ベースからの顧客の懸念や質問を理解するという、ミッション クリティカルなプロジェクトにアイデアを提供していたと述べています。

「その作業の量が膨大で、気が遠くなるような気がした」と彼は述べ、同社ではその作業にAIを使ったが、当時の技術ではそれほど大量のデータを処理できなかったと指摘した。

「そのため、私たちは各症例から抽出したデータをさらに活用するという昔ながらの手作業で技術を補わなければなりませんでした」と彼は語った。もし現在ある OpenAI GPT-4 Turbo があれば、それはゲームチェンジャーとなるでしょう。コンテキスト ウィンドウが大きいため、大量の会話を同時に処理できます。これにより、要約作業がはるかに簡単になり、多くの手作業から解放されます。

OpenAI の発表は GenAI が直面している最大の課題に対処しているのでしょうか?

OpenAI の Developer Day の大規模な発表が企業にとってゲームチェンジャーとなることを誰もが称賛したわけではない。たとえば、Domino Data Lab のデータサイエンス戦略およびエバンジェリズムの責任者である Kjell Carlsson 氏は、GPT にはいくつかの利点があるが (最適化された GPT-4 Turbo と新しい価格体系により、GenAI 概念実証アプリケーションの作成がこれまで以上に簡単かつ安価になり、著作権シールドにより実験の開始を妨げる懸念が軽減される)、これらはいずれも本番グレードの GenAI アプリケーションの開発と運用という根本的な問題を解決するものではない、と述べた。

「企業は、OpenAIのモデルとAPIがデータのセキュリティ、制御、拡張性、信頼性、遅延、さらにはパフォーマンスに対するニーズを満たしていないと不満を漏らしていた」と彼は説明した。 「これらの発表は、これらの懸念に大きく対処するものではありません。開始を容易にするだけで、OpenAI の製品にとって決して意味のある問題ではありませんでしたが、価値を提供する上で重要な下流の問題には対処していません。」

同氏はさらに、企業が GenAI の取り組みを進めるにつれて、より高度な制御を提供するオープンソース モデルやその他の独自製品に目を向けるようになると述べ、「今回の発表は、この傾向の加速を止めるものではない」と付け加えた。

カールソン氏は、多くの企業が GenAI を「自らを失敗に導くために」使用しているとさえ主張した。

「彼らは、設計とアプリケーション開発に集中しながら、GenAI機能の開発と運用を第三者にアウトソーシングできるという説を信じている」と彼は説明した。残念ながら、真実はその逆です。 GenAI アプリケーションには、従来の AI および ML ベースのアプリケーションと同等かそれ以上の社内専門知識と機能が必要です。 「」。

企業が真のインパクトを与えるには、迅速かつ安全に実験する必要がある

Hugeの技術担当副社長ジョン・ハケット氏は、企業にとってOpenAIは非常に新しいものであり、企業の生業のすべてはリスクとコストの管理に基づいていると指摘した。

彼は、GenAI に関連するリスクは、特にプロバイダーが実績のあるソリューションではない場合に、まだ不明確であり、一方、OpenAI の価格モデルは、企業が統合する規模と方法に応じて依然として高いままであると説明した。 「組織にもたらす価値を考えると、それらは高価すぎることが多い」と彼は語った。

これらの課題を念頭に置き、新しいアシスタント API と GPT は「企業がカスタム GenAI エクスペリエンスにさらに投資する前に、低コストまたは無償で迅速に実験するのに役立つスマートな方法」であると彼は述べています。

同氏によると、これはGoogle VertexがGen AI App Builderツールでリリースしたものと多くの点で似ており、Meta Connect 2023で発表されたMetaのAI Studio製品と非常によく似ているという。

「価格設定やレート上限の改善に向けたあらゆる措置は、採用を促進し、投資収益率の向上につながります。また、チームがコンセプトからプロトタイプに移行してユーザーテストを実施できるようにするあらゆる措置は、採用を促進するのに役立ちます」と彼は述べた。

しかし、今後は組織が社内の生産性と消費者に提供する体験に真の影響を与えるために、GenAI を迅速かつ安全に実験する必要があると付け加えました。

「ただ座って騒ぎが収まるのを待つような状況ではありません」と彼は言う。「AI 分野で強みと能力を開発する必要があります。さもないと、競合他社にすぐに追い抜かれてしまいます。企業が組織内でこの分野を学び、開拓するために支援が必要だと気付いた場合、前進を助けてくれる適切なパートナーの組み合わせを探す必要があります。」