未来を形作る業界リーダーによる生成AIの視点

記述的分析のためのデータウェアハウスによる効率的なバッチ処理から始まり、ストリーミングデータをリアルタイムで取り入れてレコメンデーションを構築するなど、私たちは進化の新たな段階である生成AI（gen AI）の最前線にいます。

この発電パワーハウスは垂直統合を促進し、発電能力の可能性を最大限に引き出す業界特有のソリューションを生み出し、多くの人々の想像力を解き放ちました。  

テキストに適した機能的なモデルが注目を集め 、それから1年半も経たないうちに、画像やその他の非構造化データも理解できる新しいマルチモーダルモデルに加えて、商用およびオープンソースの生成AIモデルが多数利用可能になりました。 

では、これほど迅速に変化とイノベーションが起これば、組織はどのように俊敏性を維持できるでしょうか？

最近、Accentureのグローバル専務取締役であるTom Stuermer氏とSnowflakeのCEOであるSridhar Ramaswamyが、生成AIと大規模言語モデル（LLM）のトランスフォーマティブな性質について"Data Cloud Now"で講演しました。このブログでは、2人のAIリーダーが新たに見出す3つの主要な生成AIトレンドに焦点を当てています。 

Stuermer氏にとって、生成AIは単なる瞬間ではありません。すでに現実にインパクトを与えています。 

「かつてないほど革新的なテクノロジーです。

これまで見たことがありません。」とStuermer氏は言いました。「確かに多くの誇大広告がありますが、需要と

それによって得られるメリットや、データプラットフォーム内でAI/MLや生成AIをまとめて活用する機会は魅力的です。」

Stuermer氏の信念を裏付ける数字です。生成AIに関するクライアントとの会話は3,000件を超え、その技術を使ったプロジェクトは700件以上にのぼります。 

長年にわたり、Accentureは概念実証（PoC）プロジェクトを中心とした生成AIプロジェクトに取り組んできました。2024年の今、クライアントは「これをどのように拡大縮小すればよいか」と尋ねています。 2024年は、製造、小売、金融サービスなどの多様な業界に具体的な影響を与えるPoCからスケーリングへと移行する年と捉えています。しかし、組織はより大きなインパクトを与えるためにデータと人材を準備する必要があります。

Stuermer氏は、次のように述べています。「何かが見えてきました。それは、私たちが構築しなければならないまったく別のスキルセットです。顧客と接する機会が増えるからです」

また、生成AIが組織にとって現時点で何ができるかを現実的に把握するために、PoCをスローダウンして分析することも重要です。 

ラマスワミ氏は次のように語っています。「いまAIで難しいのは、どこで最大のビジネス価値を得られるかを見極めることです。「AIがすべてのビジネス課題を即座に解決できるわけではありません。」

AccentureとSnowflakeは、PoCから共に学び、未来の生成AIソリューションについて力を合わせてクライアントにより多くの価値を創造していく計画です。 

LLMは、自然言語を使用して人とテクノロジーのギャップを埋める、新しいヒューマンコンピューターインターフェースとして登場しています。組織は、LLMをナレッジ管理アプリケーションなどの領域で最初に使用することにより、LLMから最大の価値を見出すことができます。ここでは、文書に散在する多くの情報に、使いやすいチャットボットを通じてアクセスできます。Ramaswamy氏によると、生成AIの機能の幅広さに人々は驚きを隠せません。そして今年、さらに価値のあるAIアプリケーションが登場し始めると考えています。

「以前は、キーボードを打ち、マウスを動かして画面をクリックしていました。「正直に言うと、ほとんどの人は

タイピングが上手ではない — まだちょっと難しいです」

彼にとって、生成AIとLLMは、より適切で正確な機械エクスペリエンスを提供する機会となります。LLMをより良い音声認識などの補完技術と組み合わせることで、ソフトウェアとのインタラクションをよりスムーズに行うことができます。

「それは、人々がより多くのことを言うようになることを意味します」と彼は言いました。「最も初期の例は、チャットボットに質問し、詩を書いてもらうことです。ほらね事実に基づいた質問をすると、これらのモデルは答えを返してくれました」

生成AIの危険性の見出しに迷いがちですが、その技術はすでに私たちの生活のさまざまな側面を変革しています。 

Stuermer氏は、次のように述べています。「生成AIは現実であり、データプラットフォームを準備し、実際に生成AIを組み込み始めることで、社内でより適切に生成AIをビジネス価値に提供する準備が整うことができます。

実際、Accentureは、顧客が生成AIのためのデータプラットフォームをより適切に準備するために現在実行できる介入を42件特定しているとのことです。Ramaswamy氏は、組織が迅速に実装または近代化できる、検索や情報検索などの生成AI機能がいくつかあると付け加えました。

「検索ボックスに何かを入力すると、

20個のリンクがあるので、そのうち8個をクリックして、必要な情報を見つけなければなりません」とラマスワミ氏は言いました。「その日は過ぎ去った。

その代わりに、組織は優れた検索システムとLLMをSnowflakeの 

をネイティブで提供しており、この問題を簡単に解決できます。しかし、組織は現実的なソリューションを導入し、価値創造を重視し、生成AIに関する期待を管理する必要があります。

「何ができるか、何が大変か、何がフィクションか、そのメンタルモデルを持ち、それを土台として考えることは、実践者にとって非常に役立つと思います。

プラクティショナーに資金を提供するエグゼクティブ」とラマスワミ氏は述べています。

Ramaswamyは、生成AIテクノロジーが今日見られるような従来の質問と回答形式を越えて進歩していると考えています。彼は、SQLなどの構造化クエリを生成し、APIとシームレスにやり取りするモデルによって、ツール使用革命が起こると考えています。生成AIは相互運用性の接着剤となり、多様なエンタープライズドメインで膨大な価値を解き放つと彼は考えています。

「私たちが何よりもまず取り組むアプリケーションクラスは、

情報アプリケーション」と彼は言いました。「（モデルに）私が求めているこの分野でより良い答えを求めます。それは、私が持っている製品に関するサポート、すべての製品ドキュメント、すべてのサポートケースに目を通し、私に最も関連性のあるものを見つけるのを助けることです。私の抱えている問題を解決するのを手伝ってください。そういったことがAIには比較的すぐに大きなプラスの影響を与えると思います」

これらのエクスペリエンスは、データに基づいて強化されます。特に、コールセンターのインタラクションやチャットボットなど、現在普及している生成AIソリューションの多くは、ラマスワミが期待するイノベーションをサポートできるより良いデータに対する需要を生み出しているとスチュワーマー氏は述べています。 

Stuermer氏は次のように述べています。「生成AIの導入が進めば進むほど、モデルのプロンプトとトレーニングをより効果的に行うための、正確で精査された包括的なデータに対する要求が高まります。

これらのツールの需要が高まると、現在使用されているデータプラットフォームに負担がかかり続けるでしょう。しかし、Stuermer氏はこれをチャンスと捉えており、すでにSnowflakeなどのデータプラットフォームのイノベーションが生成AI革命を促進していると考えています。

生成AIが誇大広告から現実へと移行する中、2024年にそのメリットを解き放つために、組織は3つの重要な分野に注力する必要があると、この2人の主要なAIエキスパートは述べています。

1.組織はユーザーエクスペリエンスを再構築し、特に散在する情報によって検索や情報検索などのアクションを起こすのに時間がかかる場合にエクスペリエンスを強化できます。 

2.組織は、生成AIソリューションに正確かつ信頼性の高い結果をもたらすために、データの準備とその品質を確保する必要があります。 

3.組織は、モデルの新しい自然言語インターフェイスを活用し、開発者だけでなく誰もがAIにアクセスできるようにするデータプラットフォーム戦略を採用する必要があります。

詳しくは、Data Cloud Nowのインタビューをご覧ください。生成AIをさらに掘り下げる準備はできていますか？『The Essential Guide to generative AI（生成AIエッセンシャルガイド）』をダウンロードして、次世代の生成AIの進化に向けて組織を準備する方法と、そのためにAccentureとSnowflakeがどのように役立つかをご確認ください。また、AccentureとSnowflakeのパートナーシップについてもご確認ください。