生成型AIは今、ホットな話題となっていますが、その機能の多くは、従来の予測アルゴリズムや機械学習と非常に似ているように見えます。Amazon Web Servicesの中小企業向けイノベーション責任者であるベン・シュライナー氏にインタビューしたところ、今日の生成型AIは魔法ではなく、中小企業の導入企業はAIの弱点や人間への影響といった全体像を踏まえて検討すべきだと述べています。しかしながら、生成型AIはこれまで不可能だったユースケースも提供可能です。このインタビューは、長さと分かりやすさを考慮して編集されています。
ジャンプ先:
- 生成AIの特徴
- 生成AIを使用するかどうかの決定
- 人工知能をビジネスインテリジェンスに変える
生成AIの特徴
メーガン・クラウズ：生成AIは、5年前、あるいはそれ以前から存在していた機械学習とどう違うのでしょうか？また、同じ点は何でしょうか？
ベン・シュライナー：ジェネレーティブAIは魔法ではなく、数学です。市場では、ジェネレーティブAIへの熱狂が人々の想像力を掻き立て、これまではなかったイノベーションに関する議論を活発化させています。
参照：ジェネレーティブ AI はガートナーのハイプサイクルのピークに達し、期待が膨らんでいます。(TechRepublic)
景気後退が起こったとき、ほとんどの人はお金とコストの節約に注力していました。この生成AIに関するニュースサイクルにより、中小企業のリーダーたちは、コスト削減と並んでイノベーションについてもより多く語るようになりました。おかげで、私たちもイノベーションについて議論する機会が生まれました。
ユースケースのほとんどは、かなり前から存在しているものになります。私が最も興奮しているのは、最新の大規模言語モデルを使って実際に生成を行う場合でも、5年、10年も前から存在するAIを活用する場合でも、イノベーションに関する議論が行われていることです。
それは全く問題ではありません。私たちはただ、お客様にそれを活用していただきたいのです。なぜなら、それがお客様のビジネスにおけるイノベーションの源だからです。
生成AIを使用するかどうかの決定
Megan Crouse:生成 AI または生成 AI 強化サービスを使用することを決定する際に、ビジネス リーダーはどのような質問をすべきでしょうか。
ベン・シュライナー：私がまず最初に尋ねなければならない質問は、データはどこにあるか、そしてこのモデルのトレーニングに使用されたデータは何かということです。誰もが急速に学習しており、私たちが話をするほとんどのお客様は、モデルの良し悪しはデータの質に左右されることを理解しています。このことを理解することは非常に重要です。データの所有者は誰で、どこから来たのか、そして、真に価値のある答えを得るためには、どれだけの自社データをモデルに投入したり、モデルを拡張したりする必要があるのかを理解することです。このバランス感覚は、経営幹部にとって非常に重要な点です。モデルはどこにあるのでしょうか？
私たちは、モデルをデータに持ち込むことを目指しています。その逆ではありません。そのため、AIと生成AIに対する私たちのアプローチは、お客様が独自のモデルインスタンスを持ち、独自のデータで修正・拡張できるようにすることです。ただし、すべてはお客様独自の環境とセキュリティ管理の下で保護されており、他の誰もその情報にアクセスすることはできません。
2つ目の優先事項は、長期にわたって協力し、専門知識を持つ組織やパートナーと提携することです。当社には、新しいモデルを提供したり、データサイエンティストを擁していない企業を支援できる専門家を擁したりするサードパーティパートナーが多数存在します。
とにかく学びましょう。できるだけ早く、できるだけ多く学びましょう。なぜなら、この生成AIはほぼ1時間ごとに変化しているからです。
ベン・シュライナー：誰もが目を大きく開いて取り組む必要があると思います。マシンの性能はデータによって決まります。そこにどんなデータが含まれているかを理解する必要があります。AWSは独自のモデルで非常に努力しています。
データがどこにあるのかを常に把握し、お客様に責任や潜在的なリスクを生じさせないよう努めています。当社には独自のTitanモデルがあります。また、次々と登場するオープンソースモデルも活用しており、常に最高のモデルを提供するよう努めています。万能モデルや、一つのモデルで全てを網羅できるとは考えていません。
しかし、経営者はモデルのデータ自体のソースを理解する必要があると私は思います。
メーガン・クラウス：中小企業の経営者は、AIへの投資に先立ち、人材にどのような投資をすべきでしょうか？ また、ジェネレーティブAIの導入によって、テクノロジーへの投資だけでなく、従業員の支援にもどのような変化がもたらされる可能性があるかについて、自らに問いかけるべきでしょうか？
ベン・シュライナー：中小企業は皆、人材を第一に考えるべきだと考えています。人材こそが最大の資産であり、ツールやテクノロジーの真価は、それを活用する人材によって決まります。人材への投資とトレーニングへの投資という点では、AWSは今月初めにAIに特化した7つの新しいトレーニングクラスをリリースしました。私たちは、人々が可能な限り迅速に学習し、このテクノロジーを可能な限り簡単に活用できるように支援したいと考えています。
参照:採用キット: 迅速なエンジニア (TechRepublic Premium)
すべての企業がデータサイエンティストを雇う余裕や、人材を確保できるわけではありません。データサイエンティストを社内に確保できないことで市場から締め出され、この革命から取り残されることなく、これらのテクノロジーの恩恵を受けられるようにするにはどうすればよいでしょうか？
人工知能をビジネスインテリジェンスに変える
メーガン・クラウス：他に追加したいことはありますか?
ベン・シュライナー：生成型ビジネスインテリジェンスの概念について強調したいと思います。私たちは多くの中小企業のデータ集約を支援しています。これが私たちの最優先事項です。
理想的にはAWSでデータを集約し、その上にビジネスインテリジェンスを重ねます。つまり、レポート作成を考える際に、レポートに生成的な要素を追加し、自然言語を使えるようにすることです。例えば、夏季に最も売れた商品で粗利益率が最も高かった商品を教えてくれ、それを前年と比較するといった具合です。
ツールに口頭で指示するだけで、必要なデータのグラフを作成してくれるようになればいいなと思っています。これは非常に魅力的な機能です。SQLクエリを実行して高度な円グラフを作成してくれるデータベース管理者を雇う必要がなくなるからです。ツールさえあれば、そこにインテリジェンスが組み込まれているので、ツールに様々なことを指示できるのです。
ジェネレーティブBIの次のレベルは、取得したデータのストーリーを実際に書き出すことです。データの要約やエグゼクティブサマリーを段落形式で作成してくれます。そのため、作成に時間を費やす必要はなく、ニーズに合わせて編集するだけです。中小企業は皆データを持っているにもかかわらず、そのほとんどがそのデータの価値を最大限に引き出せていないので、これは非常に喜ばしいことです。
