Gartner のレポートによると、2026 年までに企業の 80% が AI を導入するとのこと

AI は今、大々的に宣伝されていると思いますか?今後 2 年間で、特に企業においてはその傾向が加速するでしょう。

約 1 年前の ChatGPT のリリース以来、生成 AI は増加傾向にあり、企業は毎日 AI モデルを一貫して開発または採用しています。 Gartner による新しいレポートでは、今後数年間も成長は増加傾向にあることが示されています。

同調査会社は、2026年までに企業の80％が生成型AI API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）やモデルを使用するか、独自に開発するようになるだろうと予測している。

つまり、Gartner のデータによると、2023 年には生成 AI モデルを採用または作成した企業は 5% 未満だったのに比べ、わずか 3 年で生成 AI モデルを採用または作成する企業の数は 16 倍に増加することになります。

「生成 AI は経営幹部にとっての最優先事項となっており、基礎モデルを超えた新しいツールで多大なイノベーションを引き起こしました」と Gartner の著名な VP アナリストである Arun Chandrasekaran 氏は述べています。

この調査会社は、生成 AI 対応アプリケーション、基盤モデル、AI、信頼、リスク、セキュリティ管理 (AI TRiSM) など、今後 10 年間で組織に多大な影響を与えると予測されるイノベーションのいくつかを概説しました。

生成 AI 対応アプリケーションとは、単に生成 AI を活用して特定のタスクを完了するアプリケーションを指します。 ChatGPT は、AI を使用してテキスト プロンプトを合成し、応答を出力する、生成 AI 対応アプリケーションの一例です。

組織はこれらのアプリケーションを導入して、従業員の社内作業を促進したり、サービスや顧客エクスペリエンスを向上させるエクスペリエンスを顧客に提供したりできます。

「今日の GenAI 組み込み機能の最も一般的なパターンは text-to-X です。これにより、自然言語を使用した迅速なエンジニアリングによって、これまで特殊なタスクであった作業への労働者のアクセスが民主化されます」とチャンドラセカラン氏はレポートで述べています。

その代表的な例は、クライアントが自社の膨大なデータベースから必要なリソースを見つけやすくするために、独自の AI モデルを採用または開発しているコンサルティング会社の数が増えていることです。

これらのアプリケーションの課題は、幻覚や不正確な応答が発生しやすく、信頼性が疑わしいことです。

基盤モデルとは、生成 AI アプリケーションの基礎となる機械学習モデルを指します。たとえば、ChatGPT にとって GPT は何ですか。

これらの基盤モデルは大量のデータでトレーニングされ、さまざまなタスクを実行できるさまざまなアプリケーションを強化するために使用されます。

Gartner は、基礎モデルをハイプ サイクルの期待の膨らみのピークに位置付け、2027 年までに自然言語処理 (NLP) のユースケースの 60% を基礎モデルが支えるようになるだろうと予測しました。

「テクノロジーリーダーは、パフォーマンスリーダーボードの精度が高いモデル、つまり優れたエコシステムサポートがあり、セキュリティとプライバシーに関する適切なエンタープライズガードレールを備えたモデルから始める必要があります」とチャンドラセカラン氏は述べた。

最後に、AI TRiSM は、生成 AI モデルを取り巻く問題に対処し、その導入を確実に成功させることができる一連のソリューションを指します。

生成 AI モデルを悩ませるリスクには、信頼性、誤った情報、偏見、プライバシー、公平性などがあります。

これらの問題は、適切に対処しないまま放置すると、機密データの漏洩や組織全体への誤った情報の拡散の危険性があるため、組織にとって特に有害となる可能性があります。

「AI リスクを一貫して管理していない組織は、プロジェクトの失敗や侵害などの不利な結果を経験する傾向が急激に高まります」とチャンドラセカラン氏は述べています。

したがって、組織がこれらのリスクを最小限に抑え、組織のメンバーを保護するには、AI TRISM が不可欠です。