Last Updated on 2024-07-10 11:21 by admin

WriterのCEOであるMay Habibは、VB Transformで最新の機能アップデートについて語り、企業が直面する生成AIの採用における課題について述べた。Writerは、人工知能チャットアプリケーションにおいて、グラフベースの検索強化生成（RAG）技術とAIの透明性を高める新ツールを含む重要な改善を発表した。これらのアップグレードは、データ処理能力において大きな進歩を示しており、企業固有の情報を最大1000万語まで分析できるようになる。

Habibは、企業AIの現状について率直な評価を提供し、AIの約束と実際のビジネスでの実装との間のギャップに対処する意向を示した。彼女は、企業AI成功の障壁として、低精度、非効率、および低い採用率を挙げた。500人のAIエグゼクティブを対象とした調査では、わずか17%が自社のAIアプリケーションを「良い、またはそれ以上」と評価しており、80%以上の企業AI取り組みが期待に応えていないことが示唆された。

Writerは「フルスタック生成AI」と呼ばれるアプローチを開発し、これには、データポイント間の意味関係をマッピングするグラフベースのRAG技術が中心となっている。Habibは、この技術が複合AIシステムの文脈で特に効果的であると説明した。また、WriterはAIの意思決定プロセスを透明にする新しい「思考プロセス」ツールと、異なるタスクタイプに特化した「モード」を導入し、ユーザー体験を向上させ、出力品質を改善することを目指している。

Habibは、これらのイノベーションが企業AI採用の広範な意味合いに触れ、MicrosoftのCopilotの低い採用率を例に挙げて、企業設定でよりユーザーフレンドリーなAIツールの必要性を指摘した。

【ニュース解説】

WriterのCEOであるMay Habibは、VB Transformイベントで、企業が生成AIを採用する際に直面する課題と、その解決策について語りました。Writerは、人工知能チャットアプリケーションに対する重要なアップデートを発表し、これにはグラフベースの検索強化生成（RAG）技術とAIの透明性を向上させる新ツールが含まれています。これらの改善により、企業固有の情報を最大1000万語まで分析する能力が備わり、データ処理能力が大幅に向上しました。

企業AIの現状について、Habibは低精度、非効率、および低い採用率が主な障壁であると指摘しました。500人のAIエグゼクティブを対象にした調査では、わずか17%が自社のAIアプリケーションを「良い、またはそれ以上」と評価しており、多くの企業のAI取り組みが期待に応えていない現状が浮き彫りになりました。

Writerが開発した「フルスタック生成AI」アプローチは、データポイント間の意味関係をマッピングするグラフベースのRAG技術を中心に据えています。この技術は、従来のRAG技術を大きく進化させ、複合AIシステムの文脈で特に有効です。さらに、AIの意思決定プロセスを透明にする「思考プロセス」ツールと、異なるタスクタイプに特化した「モード」を導入することで、ユーザー体験の向上と出力品質の改善を目指しています。

これらのイノベーションは、企業がAIをより効果的に活用するための道を開くものです。特に、グラフベースのRAG技術は、複雑なクエリの解釈や分解、そしてその出力の明確な理由付けを可能にし、非技術スタッフでもAIを効率的に使用できるようになります。AIの意思決定プロセスの透明性を高めることで、ユーザーはAIがどのようにして結論に至ったのかを理解しやすくなり、信頼性と採用率の向上が期待できます。

しかし、これらの進歩には潜在的なリスクも伴います。例えば、データのプライバシーとセキュリティの問題が挙げられます。企業固有の情報を大量に分析する能力は、適切な保護措置がなければ、機密情報の漏洩につながる可能性があります。また、AIの意思決定プロセスの透明性を高めることは、ユーザーがAIの判断を盲目的に信頼するリスクを生じさせることもあります。したがって、これらの技術を導入する際には、適切なガイドラインと規制が必要です。

長期的には、Writerのようなイノベーションが企業AIの採用と効率化を加速させることで、ビジネスプロセスの自動化と最適化が進み、企業の競争力が高まることが期待されます。しかし、その過程で生じる課題に対処するためには、技術開発者、ユーザー企業、規制当局が連携し、倫理的かつ責任あるAIの使用を確保する必要があります。

from Habib at VB Transform: Writer’s vision for full stack AI.