GenAIは主流になるが、CIOの行動は遅い

過去2週間、OpenAIの創設者サム・アルトマン氏は取締役会により解雇され、関連メンバーはマイクロソフトに引き抜かれそうになったが、状況はすぐに「好転」し、アルトマン氏は先週火曜日にCEOに復帰した。

紆余曲折を経て、人工知能、より正確には生成型 AI (GenAI) はクライマックスを迎えました。

これが企業内部の権力闘争の宮廷ドラマであるのか、それとも AI 倫理と「人間の福祉」に関連するリスクに関する深遠な議論への異なるアプローチであるのかは関係ありません。生成 AI は、テクノロジー企業が競い合う技術的な優位性となっています。

生成AIは主流になるでしょうか?

マイクロソフトは、OpenAI に 130 億ドルを投資することで、生成 AI への早期アクセスを獲得しました。また、OpenAIの上級管理職の最近の混乱の中で、同社はOpenAIの上級管理職を引き継ぐことで、生成AI技術におけるリーダーシップをさらに強化しようともしました。

同時に、マイクロソフトは、生成 AI 製品 Copilot の機能を自社製品ファミリーに組み込むために全力を尽くしています。これには、Teams (Microsoft のチームコラボレーション/ハイブリッドワークハブ) だけでなく、Word、PowerPoint、Excel、Outlook、Loop、Viva など、さまざまな他の Microsoft 365 製品も含まれます。

また、テクノロジー大手のMetaは、生成型人工知能の開発にさらに多くのリソースを投入するため、Responsible AI (RAI) チームを解散した。

報道によると、RAI チームのメンバーのほとんどは Meta の生成 AI 製品チームに統合され、他のメンバーは同社の AI インフラストラクチャに貢献するという。この再編は、Meta が AI の責任ある開発への取り組みを継続的に強調する中で行われ、同社の Web サイトでは、説明責任、透明性、セキュリティ、プライバシーなど、責任ある AI の主要な柱を列挙しています。

RAI チームの解散にもかかわらず、Meta の代表である Jon Carvill 氏は、同社が引き続き安全で責任ある AI 開発に取り組んでいくことを保証しました。彼は、解散したチームのメンバーは、責任ある AI の開発と使用のためのクロスメタの取り組みを今後もサポートしていくと強調した。しかし、この記事の報道時点では、Meta 社はコメントの要請に応じていない。

今年初め、RAI チームは人員削減を含む組織再編を実施した。このため、2019年に設立されたチームの自主性は制限され、取り組みを実施する前に関係者との広範な交渉が必要になりました。チームは主に AI トレーニング方法をレビューし、トレーニング データの多様性と Meta プラットフォームでの監査の問題の回避に重点を置いています。

Google は遅れをとるつもりはなく、最近頻繁に動きを見せています。アルファベット傘下の同社は、ビリー・アイリッシュやアニメキャラクターなどの人気タレントを模倣したチャットボットをユーザーに提供する、人工知能の新興企業「Character.AI」に「数億ドル」を投資する計画だ。同社の製品は若者の間で非常に人気があり、同社のサービスの利用者の半数以上が若者である。

GoogleによるCharacter.AIへの投資は、OpenAIの競合企業Anthropicへの最近の20億ドルの投資に続くものとなる。

急速な導入は、テクノロジー企業が生成型AIに熱心である重要な理由である。

O'Reilly 2023 レポートは、エンタープライズ分野における人工知能の発展における重要なマイルストーンを明らかにしています。生成 AI 技術の採用率は 67% です。

このデータは、生成 AI が近年最も急速に導入された技術革新になったことを示唆しています。さらに驚くべきことに、これらの企業の 38% は AI を使い始めて 1 年未満であり、AI の機能に対する関心と信頼が急速に高まっていることを示しています。

採用の急増はいくつかの要因によると考えられます。まず、生成 AI 技術の開発により、AI がよりアクセスしやすく、実装しやすくなりました。トレーニング モデルはよりユーザー フレンドリーになり、オープン ソース モデルの登場によりリソース要件が削減されました。第二に、自動プロンプト生成やドキュメント検索用のベクトル データベースなど、AI のインタラクションを簡素化するツールの開発により、より幅広い組織が AI にアクセスしやすくなります。

本質的に、生成 AI が企業に急速に取り入れられることは、ビジネス界における変革の段階を示しています。企業は AI を実験しているだけではありません。積極的にコアビジネスに取り入れ、成長を促進し、競争優位性を強化しています。

AIは効率性を向上させるが、イノベーションがより重要

O'Reilly の調査によると、大多数の人々 (77%) がプログラミング タスクを完了するために AI を使用しており、ソフトウェア開発が自動化に向けて大きくシフトしていることを示しています。 GitHub Copilot や ChatGPT などのツールはますます人気が高まっており、コーディングの生産性と効率が向上しています。

2番目に一般的な使用例はデータ分析です。企業の 70% がこの目的で AI を使用しています。大規模なデータセットを処理および分析する AI の能力は非常に貴重であることが証明されており、企業はより深い洞察を得て、よりスマートな意思決定を行うことができます。

顧客に迅速に対応することが重要です。企業の 65% が顧客体験の向上に生成 AI を使用しています。これには、チャットボット、パーソナライズされた推奨事項、自動化された顧客サポートが含まれ、すべてより魅力的で応答性の高いやり取りを提供するように設計されています。

コンテンツ作成は企業にとって絶対的なニーズです。約 47% の企業がマーケティングのコピーライティングに AI を使用し、56% が他の形式のコピーライティングに AI を使用しており、クリエイティブ分野における AI の影響力が高まっていることがわかります。

ジェネレーティブAIはCIOの目から見るとまだ乗り越えるべきハードルがいくつかある

プロクター・アンド・ギャンブルは9月に、OpenAIのAPIを使用して構築され、35以上のユースケースをサポートする社内生成AIモデルをリリースした。最高情報責任者のヴィットリオ・クレテラ氏は、日常生活において生成AIは「皆さんが考えるほど」使われていないと語った。

「私は古いタイプの人間なので、プレゼンテーションに AI を使うと罪悪感を覚えます」と彼は言います。「私は主に生成 AI ツールを使って、長いメールのスレッドや会議の記録を要約し、重要なポイントを抽出しています。とても便利だと思います。」

CBRE グループは、従業員が安全な環境でツールを使用できる AI プレイグラウンドを作成しました。エンジニアは主に GitHub の Copilot を使用し、他の従業員は他の生成 AI ツールを使用して革新を起こします。

CBRE の最高デジタル技術責任者である Sandeep Davé 氏は、プレゼンテーションや電子メールから要点を要約して抽出するために、通常、生成 AI のみを使用しています。

アメリカ国立標準技術研究所がサイバーセキュリティと AI のガイドラインを発表したとき、Davé はセルフサービスの生成 AI モデルを活用して、長い文書を要約しました。彼はまた、複雑な主題に関する電子メールを書くのにもこれを活用しています。 すべては「効率性の向上」です。

Databricks の CIO である Naveen Zutshi 氏は、Databricks は顧客向けに独自の生成 AI ツールを構築するとともに、社内ユースケース向けにもこの技術を展開することに取り組んでいると述べた。社内ツールに関しては、IT チームが検索拡張生成を使用して既成モデルを微調整していると彼は述べた。

「当社にはモデルを構築するチームがあり、既存のモデル上に検索拡張生成を構築するチームもあります」とズトシ氏は語った。

データ クラウド企業は、Slack Web サイトに内部モデルを展開し、顧客とカスタマー サポート担当者向けのチャットボットを運用しています。

「当社には、ナレッジベースの改善に役立つチャットボットもあり、職務内容の説明用のチャットボットも構築しました」と Zutshi 氏は言います。「契約概要チャットボットをトレーニングするために、IT 部門は法務部門と協力して必要なプロンプトを作成しました。」

「独自のベースモデルを構築する企業はごくわずかで、ほとんどの場合、それは必要ありません。ほとんどの顧客は、ベースモデルで検索機能強化を含むユースケースを生成するか、複数のモデルを使用するかのいずれかを行う必要があります。現在、市場には優れた製品がたくさんあります。データと IP を確実に管理できるようにすればよいのです。」

Freshworks は、社内でテクノロジーを活用しながら、さまざまな AI ベースの生成ソリューションを顧客に提供しています。

「私はユースケースベースの方法を採用しており、解決策を思いつく前に問題があるかどうかを調べようとしています」と、フレッシュワークスの IT 担当 SVP 兼 CIO である Prasad Ramakrishnan 氏は語ります。「私たちが評価しているソリューションの 1 つは、Google の Bard API です。時間を節約でき、価格と価値が適切であれば、これを導入します。」

スキルソフトの最高技術・製品責任者であるアプラティム・プラカヤスタ氏は、同社はこの技術に関連したいくつかのコースやクラスを立ち上げたと述べた。社内では、チームはイノベーション スプリントやハッカソンに参加して、速度を上げ、新しい分野を探索し、新しいスキルを習得する可能性を高めました。

「私は、技術講演の原稿を準備したり、大規模な技術文書を要約したり、タスクのコードを生成してもらうことでコーディングタスクの複雑さを判断したりするために、生成 AI を頻繁に使用しています。これにより、エンジニアリングの見積もりについて深く理解することができました。」

生成AIと他の作成方法の利点の比較

リスクとリターン：企業はバランスのとれた視点からこの問題を検討すべきである

O'Reilly の調査によると、生成 AI の最大のハードルは、実装に適したユースケースを特定することであることがわかりました。これは、特定のビジネス コンテキストで AI テクノロジーを最も効果的に活用する方法についての理解にギャップがあることを浮き彫りにしています。

2 番目に大きな障壁は、法律、リスク、コンプライアンスの問題に関するもので、回答者の 38% が挙げています。 AI テクノロジーが進歩するにつれ、企業は、特にデータ プライバシーや AI の倫理的使用などの分野において、法的基準を遵守し、リスクを軽減しながらこれらのシステムを統合するという複雑な課題に取り組んでいます。

組織が主に懸念しているのは、意図しない結果 (49%)、セキュリティ侵害 (48%)、安全性、信頼性、公平性、偏見、倫理、プライバシーに関連する問題 (それぞれ回答者の 46%) です。こうした懸念は、AI システムの厳格なテストと検証の必要性、そして倫理的問題に対処し AI の責任ある使用を確保するための強力なフレームワークを開発する必要性を強調しています。

Forrester のアナリスト、ジェフ・ポラード氏は、生成 AI の導入のスピードが CISO コミュニティに大きな不安を引き起こしていると考えています。 「すべてが非常に速く動いています。多くの CISO が怖がっています。多くの法務チームも怖がっています。当然のことですが。しかし、新興テクノロジーに関しては、リスクは 4 文字の言葉です。しかし、リスクについて考え始め、別の言葉に置き換えてみてほしいと思います。その言葉はトレードオフです。なぜなら、トレードオフはリスクの日常的な言語だからです。」

同様に、フォレスター社のアナリスト、アリー・メレン氏は、GenAI が上級社員にとって非常に魅力的になると考えています。 「最終的には、生成 AI とセキュリティ ツールは、より経験豊富で上級の人たちにとって非常に役立つものになるでしょう。なぜなら、彼らは自分の環境で何が起こっているかを検証し、より迅速に対応できるツールを切望しているからです。」

メレン氏は、人工知能を使った攻撃の開発にはより長い時間がかかるだろうと指摘した。 「まず第一に、ロジスティック的には非常に難しいです。すべてのマシンをハッキングして、大金を手に入れられるわけではありません。ソフトウェアの観点からは、多くのものがあります。生成 AI を「ハッキング」に役立てるためには、それを中心に構築する必要があります。」

組織がイノベーションを推進し、生成型 AI ツールを導入するにつれて、支出と使用状況の理解を深めるという CIO へのプレッシャーが増すことが予想されます。同時に、テクノロジーの複雑さは毎年飛躍的に増大しており、IT リーダーはこの問題に比較的迅速に対処しなければ、取り残されるリスクがあります。