人工知能（AI）技術の急速な進歩は、世界中の企業のCEOや取締役会の注目を集めています。PwCの最新レポートによると、CIOの84%が2024年までに生成型AI（genAI）を自社のビジネスモデルに組み込む予定であると予想しています。genAIは確かに変革的な能力を持っていますが、AIの領域全体から見ると、すべてのユースケースに最適な解決策ではないことを認識することが重要です。
AIの領域は長年にわたって大きな進化を遂げてきました。かつてAIと見なされたものは大きく変化し、技術の進歩によってその能力に対する私たちの理解も変わってきました。大まかに言えば、AIの歴史は3つの異なるフェーズに分類することができます。
過去40年間に広まった従来のアナリティクスは、ビジネスインテリジェンス（BI）を利用して過去のデータを分析し、過去の出来事についての洞察を得る手法です。技術の進歩に伴い、この用語は洗練度の高まりを反映するためにアナリティクスという言葉に変わってきました。
一方、予測型AIは過去のデータを利用してパターンを特定し、将来の出来事について正確な予測を生成します。この将来志向の技術により、組織は予測される結果に基づいて情報を得て意思決定を行うことができます。
AIの最新の進展であるgenAIは、テキスト、画像、音声、ビデオなど、ユーザーが定義した基準に従ってコンテンツを生成することに焦点を当てています。genAIは多くのユースケースやモデルをカバーしていますが、現在は全体の約15%に過ぎません。これは、DominoのCOOであるトーマス・ロビンソンによって確認されています。
興味深いことに、予測型AIと生成型AIが協力して結果を向上させるケースもあります。たとえば、放射線画像の解析と初期診断レポートの生成を組み合わせる場合や、株式データのマイニングを利用して利益の見込みのある投資に関するレポートを生成する場合などです。このシナジーを促進するためには、完全なAIの開発を容易にする統合プラットフォームが必要です。
幸いなことに、組織は各タイプのAIを孤立したエンティティとして扱う必要はありません。完全なAIの開発と展開には、予測型AIと生成型AIの両方を収容する共通のプラットフォームが必要です。genAIは追加の計算能力とネットワークリソースを必要とする場合がありますが、ほとんどの組織にとって新しいインフラを完全に構築する必要はありません（大規模なgenAI展開の場合を除く）。
ガバナンスとテストプロセスも完全な刷新は必要ありません。予測型AIと生成型AIのリスク管理には違いがあるとはいえ、厳格なテスト、検証、および継続的なモニタリングの原則は予測型AIと生成型AIの両方に適用されます。
AIツール、データ、トレーニング、展開をシームレスに管理するために、多くのFortune100企業がDominoのEnterprise AIプラットフォームを信頼しています。このプラットフォームは予測型AIと生成型AIを1つのコントロールセンターの下で統合し、AIおよびMLOpsチームに完全なAIの開発、展開、管理を容易にします。
関連する質問と回答：
1. 生成型AI（genAI）とは何ですか？
生成型AI、また知られているgenAIは、テキスト、画像、音声、ビデオなどのコンテンツをユーザーが定義した基準に基づいて生成するタイプの人工知能です。これはAIの領域の最新の追加です。
2. AIの3つのフェーズは何ですか？
AIの3つのフェーズは次のとおりです：
– 従来のアナリティクス：過去のデータを分析し、過去の出来事についての洞察を得るためにビジネスインテリジェンス（BI）を利用するアプローチです。
– 予測型AI：過去のデータを利用してパターンを特定し、将来の出来事についての正確な予測を生成するタイプのAIです。
– 生成型AI：genAIは、ユーザーが定義した基準に基づいてコンテンツを生成することに焦点を当てたAIです。
3. 予測型AIと生成型AIは協力できますか？
はい、予測型AIと生成型AIは結果を向上させるために協力することができます。たとえば、放射線画像の解析と初期診断レポートの生成を組み合わせる場合や、株式データのマイニングを利用して利益の見込みのある投資に関するレポートを生成する場合などです。
4. genAIの展開には別のインフラが必要ですか？
ほとんどの組織にとって、genAIの展開に完全に新しいインフラを構築する必要はありません（大規模な展開の場合を除く）。genAIは追加の計算能力とネットワークリソースを必要とする場合がありますが、予測型AIと生成型AIの両方を収容する共通のプラットフォームの方が好ましいです。
5. AIツール、データ、トレーニング、展開をシームレスにどのように管理できますか？
多くのFortune100企業は、AIツール、データ、トレーニング、展開をシームレスに管理するためにDominoのEnterprise AIプラットフォームを信頼しています。このプラットフォームは予測型AIと生成型AIを1つのコントロールセンターの下で統合し、AIおよびMLOpsチームに完全なAIの開発、展開、管理を容易にします。
主要な用語/ジャーゴン：
– AI：人工知能
– genAI：生成型AI
– BI：ビジネスインテリジェンス
– MLOps：機械学習オペレーション
関連リンクの提案：
– Domino：記事で言及されたEnterprise AIプラットフォーム、Dominoの公式ウェブサイト。
– Dominoのホワイトペーパー：記事で言及された、生成型AIに関する無料のホワイトペーパーを含む、Dominoのホワイトペーパーにアクセスする。
The source of the article is from the blog krama.net