Last Updated on 2024-06-02 07:32 by 荒木 啓介
研究と開発（R&D）は、異なる特性を持つ二つの部門から成り立っている。研究者は学術的背景が強く、長期にわたる価値を提供するために論文の発表や特許の申請、革新的な答えを見つけることに注力している。一方、開発者は実践的なスキルと問題解決能力で評価され、迅速なサイクルで明確で測定可能な結果を出すことに焦点を当てている。AIの分野では、S&Pやフォーチュン500の企業が依然としてAI研究者の採用に注力しているが、AIのバリアと価値のドライバーが変化している。AIによる自動コーディングは、入門障壁と価値のドライバーを劇的に変化させている。現在、長期的で防御可能なビジネスの堀は、研究の突破口ではなく、製品、ユーザー、周囲の能力から生まれている。
AIのドルが良いリターンをもたらす場所は、新しいLLM（大規模言語モデル）を製品に変える開発側にある。AIの採用が組織全体に広がるにつれ、企業は進化する計算要件に対応するためにインフラを適応させる必要がある。AIデータを組織全体で流通させるデータネットワーク層から始まり、チップ（専用またはそれ以外）に至るまで、インフラの適応が求められている。また、LLMの恩恵を簡単に活用できるようにする企業や、新しいルールに基づいて以前は不可能だった新製品を生み出す創造的な創業者が、将来の勝者となるだろう。AIの成功の鍵は、画期的な研究から実用的なアプリケーションの構築へと移動している。
【ニュース解説】
研究と開発（R&D）は、技術革新の世界で不可欠な役割を果たしていますが、その性質と重要性は異なります。研究部門は、学術的な背景を持ち、長期的な視点で革新的なアイデアや解決策を探求します。これに対し、開発部門は、実践的なスキルと迅速な問題解決能力を駆使して、具体的な製品やサービスを生み出すことに集中しています。
AIの分野では、この研究と開発のダイナミクスが特に顕著です。かつては、AI技術の進歩は主に研究の突破口に依存していました。しかし、現在ではAI技術の商用化と応用が重要性を増しており、開発側の役割がより重要になっています。AIによる自動コーディングなどの技術は、製品開発のプロセスを加速し、新たなビジネスモデルの創出を可能にしています。
この変化は、AI技術のバリアと価値のドライバーが変化していることを示しています。従来は、研究成果がビジネスの競争力を左右する要因でしたが、今日では製品、ユーザー体験、およびそれを支える技術インフラがビジネスの成功を決定づける要素となっています。
AIの成功は、画期的な研究から実用的なアプリケーションへの転換にかかっています。AIを活用した製品やサービスの開発は、企業にとって長期的な価値を生み出す鍵です。これには、AI技術を組織のインフラに統合すること、LLMの恩恵を活用しやすくするツールやプラットフォームの提供、そして全く新しいビジネスモデルや製品の創出が含まれます。
このような変化は、企業がAI技術の研究開発に投資する方法にも影響を与えています。研究に重点を置くことも重要ですが、開発と商用化の能力が企業の競争力を高め、持続可能な成長を実現するためには不可欠です。したがって、AI技術の進化に伴い、企業は研究と開発のバランスを見直し、新たな価値創造に向けて両方の能力を最大限に活用する必要があります。
この動向は、AI技術の将来におけるイノベーションの方向性を示しています。研究によって新たな可能性が開かれる一方で、それを実世界の解決策に変える開発の力が、技術革新の実現を加速させることになるでしょう。
