AI の誇大広告にもかかわらず、成功はただ 1 つのことによって決まります

人工知能の力に誘惑されるのは簡単ですが、このデータ専門家は、この新興テクノロジーを最大限に活用するための鍵は 1 つの要素であると考えています。

人工知能 (AI) の革新的な力について信じられないほどの誇大宣伝が行われていますが、多くの専門家は、新興テクノロジーを最大限に活用するための重要な要素は 1 つである、つまり、適切なビジネス ユースケースを見つけることであることに同意しています。

トヨタモーターヨーロッパのデータおよび分析戦略担当シニアマネージャー、ティエリー・マルティン氏は、ZDNETとの1対1のビデオインタビューで、自動車大手がAIの可能性の研究開発にどのように時間とリソースを費やしているかを説明した。

ただし、この探索的な作業は現在のユースケースに非常に焦点を当てています。つまり、予測や自動化ではなく、データ サイエンスを意味します。

「私たちにとって、データの分析の方がはるかに重要です」とマーティン氏は言います。 「たとえば、人々は私たちの車をどのように運転していますか? 国によって違いはありますか? ドイツとベルギーでは高速道路の運転に違いはありますか?」

データサイエンスと分析による深い洞察の開発はデータの収集に依存しており、これはトヨタが得意とする分野です。

「人々が私たちの車をどのように使用しているかについて、私たちはすでに多くの洞察を得ることができています」と彼は言います。 「私たちは、たとえば、根本原因分析を行ったり、計画を支援するためにどのような付属品を取り付ける必要があるかを予測したりするために、モデルを予測します。」

マーティン氏によると、トヨタは今のところ、Power BIなどのツールを使って人間をループの中心に置き、分析を利用して自動車の運用とプロセスを詳細に理解することに注力しているという。

「人間の代わりにAIに意思決定をさせるつもりはない」と彼は言う。 「私たちはより多くの洞察を提供したいと考えています。それが私たちの立場です。」

しかし、それほど遠くない将来、Martin 氏は、組織が本番環境で AI を活用し始める状況を想像することができます。また、基幹業務プロセスに適切なユースケースを見つけるための調査はすでに進行中です。

「それに対する私たちの需要は非常に高いです」と彼は言います。 「テキスト データの分析や生成 AI に関するユースケースは数多くあります。2022 年と ChatGPT モデルの発表以来、これらの分析が可能になりました。」

OpenAI の大規模言語モデル (LLM) は生成 AI を主流に押し上げるのに貢献しましたが、トヨタは、他の多くの優良企業と同様に、新興テクノロジーの導入に関しては慎重に進めています。

CyberArk のグローバル CIO である Omer Grossman 氏の例を見てみましょう。彼は、彼の会社の AI に関する取り組みは、採用および適応できる安全で確実な作業のためのガイドラインに従っていると述べています。

「一文のスローガンが必要な場合は、これです。イノベーションを安全に保ちながら、イノベーションを促進する責任あるガードレールを必ず構築してください」と彼は言います。

欧州トヨタの場合、マーティン氏は AI を最大限に活用するための 2 つの道筋を示唆しています。

最初の経路では、Microsoft Copilot などのツールを個人レベルで使用して、非機密データを使用してタスクを完了できるようにすることに焦点を当てます。

彼のチームがプロトタイピングを通じてそのオプションを検討している 2 番目の経路は、エンタープライズ ファイアウォール内で生成 AI を安全に使用して生産性を向上させることです。

「プロトタイピングに関しては、私たちはチャットボットに関する多くの作業を行っています」と彼は言います。 「現在、私たちはチャットボットを自分たちでコーディングしています。ライブラリをセットアップしたら、すぐにセットアップして自分で試すことができます。それほど複雑ではありません。」

ヨーロッパトヨタのAIへの取り組みは、データメッシュの作成によってサポートされており、マーティン氏はこれを、データ製品に対する責任が事業主にあることを保証するガバナンスへのアプローチであると説明しています。

この組織は、適切に管理されたデータ アクセスの基盤を提供する Snowflake プラットフォーム上に情報をまとめています。

データ メッシュは、コラボレーションのための Dataiku、ガバナンスのための Collibra、トヨタ ヨーロッパと日本などの組織のさまざまな部分にまたがるデータ メッシュを接続するための Denodo など、他のさまざまなテクノロジーを活用しています。

Martin と彼のチームは、これらのデータ メッシュ テクノロジを使用して AI の探索を支援しています。彼らはすでに Dataiku 上にチャットボットを構築しており、Azure Open AI の安全なインスタンス上で実行される LLM を使用して PDF の概要を提供します。

同氏は欧州トヨタの幹部らにチャットボットのデモンストレーションを行っており、大手プロバイダーの一般公開モデルに伴う懸念の一部を軽減するのに役立つため、社内開発が最善策であると示唆している。

「つまり、私たちはすでに独自の言語モデルにアクセスできるようになりました」と彼は言います。 「これは Azure 上にありますが、安全です。それに加えて、LLM とチャットボットがあるため、データベースを構築でき、対話型のチャットボットなどを構築できます。」

マーティン氏は、彼のチームがその選択肢を模索し続けていると語った。「例えば、社内のいたるところに多くの知識が散在しているため、私たちは知識検索システムを構築しているところです。しかし、それはまだパイロットレベルです。」

組織の AI 対応の調査全体での合言葉は、サービスが厳しいガバナンス要件と基幹業務ユーザーの要求を満たしていることを確認するための「テスト」です。

「私たちは価値を確認したいと思っていますが、それをどのようにスケールするかについても確認する必要があります」と彼は言います。 「たとえば、チャットボット サービスを使い始めると、AI の倫理とガバナンスを導入しなければなりません。チャットボットの展開を開始する場合は、倫理に関する多くの質問を明確にする必要があります。」

それでは、その広範な実装はいつ行われるのでしょうか? Martin 氏は、AI ベースのツールを比較的早く実稼働環境に導入したいと述べています。

彼は、Snowflake を含むテクノロジー パートナーと協力して、ガバナンスの問題が考慮され、データへのアクセスが制限されるように取り組んでいます。

「たとえば、従業員が特定のデータにのみアクセスできるのと同じように、物流チャットボットは物流データのみにアクセスでき、人事データにはアクセスできないというビジョンを持つべきです」と彼は言います。

マーティン氏は、トヨタヨーロッパは試作を続けており、2024年半ばまでにSnowflakeプラットフォームからデータを抽出する何らかのAI対応チャットボットサービスを導入する可能性があると述べた。

彼はまた、Dataiku や Collibra などの他のテクノロジー パートナーとも、彼のビジョンをどのように実現できるかについて話し合っています。

最も重要なことは、彼がビジネスと緊密に連携して AI サービスを実証し、これらのツールが組織の特定の領域でどのように機能するかを検討することです。

「チャットボットを実行するのに最適な場所がどこであるかを理解する必要があります」と彼は言います。 「だからこそ、エンジニアだけでなくリーダーにとっても、私たちが話していることを本当に理解することが非常に重要です。私たちはそこに時間を費やします。」