eBook
SnowflakeAI + Data Predictions 2025
AIによって加速する未来の到来が意味するものは、AIの運用化、リーダーのスキルセットの刷新、次のキラーアプリの活用である
以下の内容について、12人を超えるエキスパートやエグゼクティブの知見をご紹介します。
大規模言語モデル（LLM）をインスピレーションから現実の価値に変える
AI駆動の従業員支援に適応する
企業におけるAIのセキュリティを確保する
7つの主要業界に焦点を当てた予測
可観測性が AI展開の成功を左右する
Snowflakeの社内エキスパートは、生成AIの展開は段階的に進めるべきだとしています。最初のステップは、社内インフラストラクチャをエンタープライズ級のAIに適したセキュリティとガバナンスに基づいたものとすることです。そして、次の重要なステップが可観測性の確保です。
“可観測性がなければ、暗闇を進むようなものです。"
Mona Attariyan
自律型エージェントがAIの成功のバロメーターになる
AIの最適な活用法とは何でしょうか。Snowflakeのエキスパートによれば、その答えは自律型エージェントです。シンプルな指示を受け取り、サブタスクをさまざまなモデルに割り振り、独立的にプロジェクト全体を完了できる存在です。現在、コパイロットは自動化されたシンプルな反復タスクを処理できます。しかし、AIは論理的思考、計画策定、高度な洗練には適していません。現在のところはですが。
“このことが、次世代のパフォー+マンスの尺度となるでしょう。モデルの評価は、SAT（米国大学進学適性試験）でいかに高得点を取れるかではなく、多段階の計画策定や問題解決への対処に置かれるようになります。"
Vivek Raghunathan
より焦点を定めた AI戦略が反発を解決する
各企業はモデルのガードレールを増やします。また、検索拡張生成（RAG）によってモデルが特定の組織データのソースを引用元として明示するようになることで、ハルシネーションが劇的に低減します。
“こうしたガードレールに対するモデルの理解は徐々に深まっており、バイアスなどから防御できるようにチューニングすることも可能になっています"
Baris Gultekin
悪意のあるアクターは AIモデル自体を通じて攻撃する
悪意のある攻撃者は、MLインフラストラクチャレイヤー自体に標的を移行し始めています。モデルに間違った回答を返すように強制したり、さらに悪質な場合にはモデルのトレーニングに使用されたデータなどのプライベートな情報を暴露させたりするといったことが行われます。組織は、AIの運用化のための厳格なセキュリティアプローチの確立を強いられるようになります。
“モデルのトレーニング方法や使用データについて、全面的に制御する必要があります。モデルに関して監査可能な証跡、認定、ガバナンス構造、制御が求められ、よりフォーマル化される方向に大きく後押しされます。"
Brad Jones
リーダーがAIに置いていかれないために 必要なものは好奇心である
従業員はAIの支援により、より賢く迅速に業務を行えるようになります。しかし、リーダーはその変化についていくことが難しくなる可能性があります。AIによって加速する世界でリーダーとして進化するためには、尽きることのない好奇心が不可欠となります。
“チームメンバーに有用なことは、リーダーにとっても有用であるはずです"
Sridhar Ramaswamy
今すぐダウンロード