企業における AI 導入のトレンド: 予測型 AI から生成型 AI、エージェント型 AI まで

ChatGPT の導入は、人工知能を導入する企業にとって画期的な出来事となり、大規模言語モデル (LLM) の変革の可能性を浮き彫りにしました。人間並みのテキストを生成し、プロセスを自動化し、洞察を導き出す AI の能力により、さまざまな業界で急速に導入が進んでいます。

25 人の AI 専門家によって設立された AI に特化したベンチャー キャピタル会社である Fellows Fund は、企業がイノベーションのために AI をどのように活用しているかを綿密に観察しています。

この記事では以下の内容を取り上げます。

• AIの予測能力から生成能力、そしてエージェント能力への進化
• AIネイティブエンタープライズアプリケーションの台頭
• 企業は生成型 AI の導入において AI の課題をどのように乗り越えているか

詳しく見ていきましょう:

AIの進化: 予測から生成、そしてエージェントへ

AI 機能は大幅に進化し、企業がこれらのテクノロジーを活用する新たな機会が生まれています。この進化は、3 つの主要な時代に分類できます。

1. 予測AI時代（1990年代～2000年代後半）
   予測 AI は、過去のデータを使用して将来の結果を予測することに重点を置いており、多くの企業にとって出発点でした。

金融、小売、医療などの業界の企業は、需要予測からリスク評価まで、業務を最適化するために予測アルゴリズムを導入しました。この時代は、データに基づく洞察に基づいて情報に基づいたビジネス上の意思決定を行う上で AI が有用であることを示す時代でした。

2. 生成AI時代（2010年代～現在）

現在の生成 AI の時代は、企業の状況を一変させました。OpenAI の GPT-3 などの高度なモデルにより、AI は新しいコンテンツを生成し、クリエイティブなタスクを自動化し、顧客エンゲージメントを強化できるようになりました。

この時代は、コンテンツ作成、マーケティング、顧客サービスなどにおいて大きな革新を推進しています。また、ジェネレーティブ AI により、企業はパーソナライゼーションの取り組みを拡大し、生産性を向上させ、自動化されたプロセスを通じて新たな収益源を生み出すことも可能になります。

ジェネレーティブ AI は、インターネットやクラウド コンピューティングなどの技術革新によく例えられます。膨大なデータセットを処理し、大規模な出力を生成する能力により、ジェネレーティブ AI は多くのエンタープライズ アプリケーションの基礎となっています。パーソナライズされたマーケティング キャンペーンから AI 主導のコンテンツ生成まで、企業は AI を活用して効率性とユーザー エンゲージメントを強化しています。

3. エージェントAI時代（新興）

エージェント AI の時代が近づいており、最小限の人間の入力で複雑なタスクを実行できる自律エージェントが登場しています。

企業は、業務の自動化、ワークフローの調整、デジタルプロセスと物理プロセスの両方の管理に、エージェント AI をますます活用するようになるでしょう。この次の進化により、ビジネスの仕組みが変わり、生産性が向上し、リアルタイム環境でのシームレスな意思決定が可能になります。

エージェント AI が成熟するにつれて、企業は自動化と倫理的配慮、透明性、制御のバランスを取るという課題に直面することになります。しかし、自律エージェントをうまく統合できれば、効率性と拡張性が大幅に向上します。

AIネイティブエンタープライズアプリケーションの台頭

多くの企業は、AI 強化製品から AI ネイティブ アプリケーション (AI を基盤としてゼロから構築されたツールとシステム) に移行しています。この変化により、企業が問題解決やサービス提供に取り組む方法が根本的に変化しています。

AI 機能が拡張機能として追加される従来のエンタープライズ ソフトウェアとは異なり、AI ネイティブ アプリケーションにはあらゆるレベルで AI が組み込まれています。これらのアプリケーションは、ユーザーのニーズに動的に適応し、継続的に学習し、よりパーソナライズされたインテリジェントなサービスを提供するように設計されています。

例えば、 マイクロソフトのコパイロット Office 365に統合されたこのツールにより、従業員は自然言語プロンプトを使用してドキュメント、プレゼンテーション、分析を生成できます。最近のMicrosoft Champaignとのインタビューで、Adeel Khan氏が次のように語っています。 

#5 ティーザー Microsoft AI Co-Pilot: Microsoft Copilot を使用してエンタープライズ AI 変革を推進する方法

ポッドキャストエピソードのハイライト: 

• Co-Pilot は組織運営における大きな変化を表しています。
• 管理者と従業員の AI 機能を民主化します。
• Co-Pilot の個人的な経験から、その実用的な利点が明らかになりました。
• Co-Pilot はスマート アシスタントとして機能し、生産性を向上させます。
• 医療専門家は、Co-Pilot の文書化を効率化する機能の恩恵を受けています。

同様に、 ガンマ そして Opus クリッププレゼンテーションやビデオ編集のための AI ネイティブ プラットフォームであるは、自動化されたワークフローを通じて企業のクリエイティブ プロセスの効率性を高めます。企業は時間のかかるタスクを削減しながら出力の品質を向上させ、チームが戦略的な目標に集中できるようになります。

AI ネイティブ アプリケーションは、運用の改善だけでなく、顧客体験も変革します。 AIを活用した顧客サポートプラットフォームたとえば、顧客からの問い合わせに、より正確かつパーソナライズされた方法で対応し、よりシームレスなユーザー エクスペリエンスを実現できます。企業がこれらの AI ネイティブ ソリューションを統合すると、ワークフローの最適化とサービス イノベーションの新たな可能性が開かれます。

ジェネレーティブ AI 導入における AI の課題の解決
生成 AI の優れた機能にもかかわらず、企業はその潜在能力を最大限に活用しようとする際にいくつかの重要な課題に直面しています。

1. 正確性と信頼性
   生成 AI モデルは、時折不正確さ、つまり「幻覚」が発生することが知られています。これは、AI がもっともらしいが不正確な情報を生成することです。企業、特に金融や医療などの規制産業の企業にとって、正確さを確保することは非常に重要です。これらの分野では、AI 出力に一貫性と信頼性が求められ、幻覚の発生を減らすことが AI プロバイダーにとって大きな焦点となります。
2. データ管理とセキュリティ
   データはあらゆる AI システムの生命線であり、それを効果的に管理することは企業にとって最大のハードルの 1 つです。データが高品質で安全であり、GDPR や HIPAA などの規制に準拠していることを保証することは、AI 導入を成功させる上で不可欠です。AI システムは慎重な取り扱いを必要とする機密情報を処理することが多いため、データのプライバシーとセキュリティも重要な懸念事項です。
3. 統合の複雑さ
   AI システムはスタンドアロン ソリューションではなく、既存のエンタープライズ IT インフラストラクチャにシームレスに統合する必要があります。AI システムが複雑なエンタープライズ エコシステム内で効果的に動作できるようにするには、慎重な計画、カスタマイズ、およびスケーラビリティが必要です。企業は、AI アプリケーションが適応性を持ち、ビジネス ニーズに合わせて進化できるように、適切なツールとプラットフォームに投資する必要があります。
4. 投資収益率（ROI）
   AI への投資が拡大する中、企業は AI イニシアチブから測定可能な ROI を実証するよう求められています。これは、自動化、顧客エンゲージメント、クリエイティブ コンテンツの生成など、さまざまな機能にメリットが分散されることが多い生成型 AI では特に困難です。企業は、効率、コスト削減、収益増加に対する AI の影響を測定するための堅牢なフレームワークを開発する必要があります。

• AI は予測型から生成型、そしてエージェント型へと進化しており、プロセスを自動化し、イノベーションを推進するための新しいツールを企業に提供しています。
• AI ネイティブ アプリケーションは企業の運営方法を変革し、適応性、効率性、パーソナライゼーションを向上させます。
• 企業が生成 AI の可能性を最大限に活用したいのであれば、精度、データ管理、ROI などの主要な AI の課題に対処する必要があります。
• AI が進化し続ける中、トレンドと AI の課題に効果的に対応できる企業が、次のビジネス イノベーションの時代をリードする最適な立場に立つことになります。