Last Updated on 2024-05-14 02:00 by 荒木 啓介
VentureBeatのAI Impactツアーがサンフランシスコで開催され、実世界での生成AIの応用とその導入に必要な手順について深く掘り下げた。VentureBeatのCEO、Matt Marshallは、DataStaxの製品責任者であるEd Anuff、Genesis Healthの変革責任者Nicole Kaufman、SkypointのCEO Tisson Matthewと共に、生成AIの展開について真剣な議論を行った。この会話は、企業が生成AIの実験的な段階を卒業し、ChatGPTや自然言語インターフェースの可能性を試す段階を超え、ビジネスに不可欠なデータと統合し、実際に運用する方法についての重要な問いに答えようとしていることを示している。
Anuffは、企業が一時的なプロジェクトから、ビジネスにとって重要なAIイニシアチブへと移行していることを指摘し、これらの取り組みが変革的な影響をもたらすと述べた。生成AIは、バックオフィスからフロントオフィス、公式ウェブサイト、モバイルまで、多岐にわたる用途に役立つ。そして、企業は「チャットボット」や「会話型インターフェース」といった用語を使用しているかもしれないが、実際には状況に応じた知識を対話的に取得する知識アプリを構築している。
プレプロダクションの検討事項として、顧客サポートや財務分析のようなアプリケーションに生成AIを活用したい企業が多い。Anuffは、これらのアプリケーションは、データの量やカスタマイズされたインターフェースの性質に応じて、オフ・ザ・シェルフの製品を使用する場合があると述べた。しかし、ビジネスの核心的な活動に関わる用途に対処する際には、特に外部向けの場合、オフ・ザ・シェルフの製品では不十分であり、多くのカスタマイズされたデータキュレーションが必要になる。
企業がアイデア段階を超えると、関連性とコストの2つの主要な問題に直面する。関連性は、データを扱う多くの人にとって比較的新しいパラメータであり、適切なレスポンスの重要性を示している。これは、多くの場合、データアーキテクチャ全体を再考する必要がある。コストに関しては、関連性の高いクリーンな結果を見つけることはすでに高価であり、さらに生産コストがどれだけ増加するかを決定する必要がある。
「幻覚」という用語は、AIシステムから不適切なレスポンスが得られた場合に使用されるが、すべてのバグや関連性の欠如が幻覚であるわけではない。幻覚は、LLMが訓練データを基に仮定や推測を始めるときに発生する。しかし、RAG（retrieval augmented generation）などの手法を用いることで、これを軽減する方法がある。RAGは、知識検索に基づくAIと生成AIを組み合わせた自然言語処理プロセスであり、内部知識ベースからのデータを処理し、要約するのではなく、文脈に応じた回答を自然言語で返すことができる。
【ニュース解説】
VentureBeatのAI Impactツアーがサンフランシスコで開催され、生成AI（Generative AI）の実世界での応用とその導入に必要な手順について深く掘り下げられました。このイベントでは、企業が生成AIの実験的な段階を卒業し、ChatGPTや自然言語インターフェースの可能性を試す段階を超え、ビジネスに不可欠なデータと統合し、実際に運用する方法についての重要な問いに答えようとしていることが示されました。
生成AIは、バックオフィスからフロントオフィス、公式ウェブサイト、モバイルまで、多岐にわたる用途に役立つことが指摘されました。企業は「チャットボット」や「会話型インターフェース」といった用語を使用しているかもしれませんが、実際には状況に応じた知識を対話的に取得する知識アプリを構築しています。
プレプロダクションの検討事項として、顧客サポートや財務分析のようなアプリケーションに生成AIを活用したい企業が多いことが明らかにされました。これらのアプリケーションは、データの量やカスタマイズされたインターフェースの性質に応じて、オフ・ザ・シェルフの製品を使用する場合があります。しかし、ビジネスの核心的な活動に関わる用途に対処する際には、特に外部向けの場合、オフ・ザ・シェルフの製品では不十分であり、多くのカスタマイズされたデータキュレーションが必要になることが指摘されました。
企業がアイデア段階を超えると、関連性とコストの2つの主要な問題に直面することが明らかにされました。関連性は、データを扱う多くの人にとって比較的新しいパラメータであり、適切なレスポンスの重要性を示しています。これは、多くの場合、データアーキテクチャ全体を再考する必要があることを意味します。コストに関しては、関連性の高いクリーンな結果を見つけることはすでに高価であり、さらに生産コストがどれだけ増加するかを決定する必要があります。
「幻覚」という用語は、AIシステムから不適切なレスポンスが得られた場合に使用されますが、すべてのバグや関連性の欠如が幻覚であるわけではありません。幻覚は、LLMが訓練データを基に仮定や推測を始めるときに発生します。しかし、RAG（retrieval augmented generation）などの手法を用いることで、これを軽減する方法があります。RAGは、知識検索に基づくAIと生成AIを組み合わせた自然言語処理プロセスであり、内部知識ベースからのデータを処理し、要約するのではなく、文脈に応じた回答を自然言語で返すことができます。
このように、生成AIの導入は、企業が直面する多くの課題を解決する可能性を秘めていますが、その過程ではデータの関連性やコスト、さらには「幻覚」といった問題に対処する必要があります。RAGのような技術を活用することで、これらの課題を克服し、生成AIをビジネスに有効に統合する道が開かれるでしょう。
from AI Impact Tour: How companies are going from ideation to real-world implementation.
