オライリー「2023年エンタープライズにおける創発的AI」レポート

「2023年エンタープライズにおける創発的AI」のオライリーのレポート

急速な技術進化によって特徴づけられた時代において、人工知能の領域は生成型AIの出現と統合を主導とする重要な変革を経験しています。テクノロジーとビジネス学習のリーディングビーコンであるO’Reillyは、2023年版「エンタープライズにおける生成型AIレポート」を発表しました。このレポートは、ビジネス世界における生成型AIの現状を明らかにする包括的な世界調査を提供しています。

このレポートは、2800人以上のテクノロジープロフェッショナルの回答から編集され、生成型AIの採用の急増、エンタープライズセクター内のトレンド、課題、機会について詳細に探求しています。

エンタープライズにおける生成型AIの無例の採用

O’Reillyの2023年版レポートは、エンタープライズセクターにおけるAIの旅路における重要なマイルストーンを示しています：生成型AIテクノロジーの採用率が67％であることです。この数字は単に印象的なだけでなく、最近の技術革新の中で最も速い採用を表しています。さらに注目すべきは、これらのエンタープライズの38％がAIを1年未満使用していることであり、AIへの興味と信頼が急速に成長していることを示しています。

この採用の急増は、いくつかの要因に帰因することができます。第一に、生成型AIテクノロジーの進化により、よりアクセスしやすく、実装が容易になりました。ユーザーフレンドリーなトレーニングモデルが増え、オープンソースモデルの台頭によりリソース要件が削減されました。第二に、AIの相互作用を容易にするツールの開発、例えば自動プロンプト生成や文書検索のためのベクトルデータベースの普及により、より幅広い範囲の組織においてAIがアプローチ可能になりました。

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要するに、生成型AIの急速なエンタープライズへの統合は、ビジネス世界における変革のフェーズを示しています。企業はAIの実験に留まらず、それを積極的に自社の主要な業務に組み込み、成長を促進し競争力を高めています。

画像：O’Reilly

AI利用の新興トレンド

O’Reillyのレポートは、企業が生成型AIをどのように活用しているかを明らかにし、その応用における主要なトレンドを示しています。77％もの大多数の企業がプログラミング作業にAIを使用しており、ソフトウェア開発における自動化への大きな転換を示しています。GitHub CopilotやChatGPTなどのツールは、コーディングの生産性と効率を向上させるためにますます人気が高まっています。

データ分析は、2番目に一般的なユースケースであり、70％の企業がこの目的でAIを活用しています。AIが大規模なデータセットの処理や分析を行う能力は非常に有益であり、ビジネスはより深い洞察を得てより良い意思決定ができるようになります。

顧客対応のアプリケーションも重要な焦点の一つであり、65％の企業が生成型AIを使用して顧客体験を向上させています。これにはチャットボットやパーソナライズされた推奨、自動化された顧客サポートなどが含まれており、より魅力的でレスポンシブなインタラクションを提供することを目指しています。

興味深いことに、この調査では生成型AIがコンテンツ作成に果たす役割も示しています。約47％の企業がマーケティングコピーにAIを使用し、56％の企業が他の形式のコピーにAIを使用しています。これはAIが創造的な領域でますます影響力を持っていることを示しています。

これらのトレンドは、エンタープライズ戦略の大きな変化を反映しています。生成型AIはもはや効率化のためのツールにとどまらず、ビジネスイノベーションを推進するための中核要素となっています。定型業務の自動化、データ分析による洞察の提供、顧客エンゲージメントの向上により、AIは企業に新たな機会を模索することや運用モデルを再定義することを可能にしています。さまざまな機能でAIを利用するこのようなアプローチは、エンタープライズセクターにおけるAIの変革的なインパクトと多様性を強調しています。

生成型AIの課題と障壁

企業における生成型AIの急速な採用にもかかわらず、O’Reillyのレポートでは重要な課題と障壁が明らかにされています。最も重要な障壁は、AI導入の適切なユースケースを特定することであり、回答者の53％がこれを挙げています。この課題は、具体的なビジネスコンテキスト内でAI技術を効果的に活用する方法に関する理解の欠如を強調しています。

2番目の主要な障壁は、法的リスクとコンプライアンスの問題であり、回答者の38％がこれを言及しています。AI技術が進化するにつれて、エンタープライズはこれらのシステムを統合する際の複雑さに取り組んでおり、特にデータプライバシーや倫理的なAIの使用といった領域で法的基準を遵守しリスクを軽減する必要があります。

これらの調査結果は、AI統合においてより繊細なアプローチが必要であることを強調しています。企業は技術的に備えているだけでなく、AIに関連する複雑な法的環境を適切に対処する準備もしなければなりません。

AIスキルとリスク管理への需要

生成AIの急速な統合により、熟練した技術者への需要が高まっています。AIプログラミングのスキルが最も求められています（66%）、それに続いてデータ分析（59%）およびAI/MLのためのオペレーション（54%）が求められています。この需要は、AIシステムの複雑さと洗練度の増加、およびこれらの技術の開発と管理に特化した専門知識の必要性を反映しています。

リスク管理の観点では、エンタープライズは主に予期せぬ結果（49%）、セキュリティの脆弱性（48%）、および安全性、信頼性、公平性、バイアス、倫理、プライバシーに関連する問題（それぞれ回答者の46%が引用）に関心を持っています。これらの懸念事項は、AIシステムの徹底的なテストと検証、および倫理的な考慮事項を扱い、責任あるAIの使用を確保するための堅牢なフレームワークの開発の必要性を強調しています。

画像：O’Reilly

AI導入の初期段階を反映

採用率は高いものの、報告書は多くのエンタープライズがまだ生成AIの実装の早期段階にあることを反映しています。約34%が概念実証段階であり、AIの機能と潜在的な応用を探求しています。また、14%が製品開発フェーズにあり、10%がモデルの構築途中にあります。特筆すべきは、AIアプリケーションを稼働させている企業が18%も存在することであり、理論的な探求から実践的な応用への迅速な移行を示しています。

回答者の中で、64%がパッケージ化されたAIソリューションの使用からカスタムアプリケーションの開発に移行したという重要なデータがあります。この変化は、エンタープライズが単にAIを採用するだけでなく、特定のニーズに合わせた独自のAIソリューションを開発し、革新することを示しています。

報告書は、よく知られているGPTモデルの範囲を超えた多様なAIエコシステムも強調しています。たとえば、16%の企業がオープンソースモデルを活用して構築を行っており、AI技術の開発と共有に関わる活発なコミュニティが存在していることを示しています。まだ少数ではありますが、LLaMAやGoogle Bardなどの一般的でないモデルの使用は、幅広いAI技術へのオープンさを示し、ダイナミックで革新的なAIの景観を育成しています。

これらの調査結果は、実験から実践的な応用とイノベーションへの移行を特長とする、急速に進化するエンタープライズのAI環境を指摘しています。AIモデルの使用の多様性とカスタムソリューションへの移行は、この領域のダイナミックな性質とエンタープライズのAIテクノロジーのフルポテンシャルを探求し活用しようとする熱意を強調しています。

O’Reillyの報告書は、エンタープライズにおける生成AIの現状だけでなく、行動を起こすよう呼びかける役割も果たしています。それはビジネスが成長、イノベーション、倫理的な進歩の触媒となる環境を積極的に促進するよう促しています。

こちらから報告書全文をダウンロードできます。

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