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最近世界を席巻した「GenAI」は、技術革新の最前線で高い注目を集めています。GeNAIは、その可能性と影響力で世界を変えることが期待されています。このような変化の波の中で、特に企業の最高情報責任者 (CIO) は、GenAI を採用すべきかどうか、またその方法について深く懸念しているかもしれません。

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CIOから見ると、GenAIの採用は単なる技術的な選択ではなく、会社の将来に影響を与える戦略的決定であると言えます。GenAI を採用すべきかどうか、どのようにアプローチすべきか、そして企業がGenAI を通じて得られる具体的なメリットは何かを考えずにはいられません。

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この記事では、なぜGenAIを採用するのが難しいのかを確認し、企業がGenAIをうまく活用する方法について論じます。

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LLM?FM?ジーナイ？

最初に、GenAI のカテゴリと概念について説明します。GenAI にはさまざまな形や機能がありますが、それを理解するためには LLM (大規模言語モデル)、FM (基礎モデル)、GenAI の関係を明確にすることが重要です。

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LLMは大規模な言語モデルを指し、主にテキストデータに基づいてトレーニングされた人工知能モデルです。これらのモデルは、膨大な量のデータから自然言語処理能力を最大限に引き出すことで、文章の生成や文脈の理解において優れた性能を発揮します。例えば、GPT-3 などのモデルは LLM の代表的な例です。

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このLLMに含まれる大きなコンセプトはFM、つまりファンデーションモデルです。FMとは、テキストだけでなく、画像や音声などのさまざまな種類のデータを学習することで、さまざまな人工知能タスクに使用できる基本モデルのことです。FM は多目的人工知能モデルであり、特定のタスクに特化したモデルよりも幅広い応用の可能性を秘めています。

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最後に、最大のコンセプトであるGenAIには、FMを含むさまざまな生成型人工知能技術が含まれています。GenAI とは、テキスト生成だけでなく、画像生成、作曲、コード作成など、さまざまなクリエイティブなタスクを実行できる人工知能のことです。つまり、GenAI は LLM と FM の両方の機能を含む包括的な人工知能概念であり、それ以上の機能を備えています。

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このように、LLM、FM、GenAIは、それぞれのコンセプトが依存関係を形成し、徐々に拡大していくような構成になっています。これらの部門や依存関係を理解することで、企業は必要な人工知能技術をより正確に選択して活用することができます。

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GenAI はまだ実装が難しい

GenAI の採用には多くの課題が伴います。 まず、データやモデルを制御できないと、データ漏洩や制御や所有権の欠如が懸念されます。 GenAI システムには膨大な量のデータが必要ですが、このデータを安全に管理および保護する方法に関する明確なソリューションが必要です。データ漏えいは企業の信頼性に直接関係しているため、これは大きな障害となる可能性があります。

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第二に、GenAI を実際の運用環境に導入することは非常に困難です。 予測できないパフォーマンスの問題に加えて、自動化とスケーラビリティに対する需要も高まっています。GenAI モデルは開発中やテスト中は十分に機能しますが、実際の運用環境ではさまざまな変数が原因でパフォーマンスが低下する可能性があります。これに対処するには、高度な技術力と継続的な監視とチューニングが必要です。

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第三に、GenAI の採用はその規模に対してコストがかかりすぎます。 特に、基盤モデル（FM）は規模によっては多額の費用がかかり、大規模言語モデル（LLM）も構築に費用がかかります。これは特に中小企業にとって大きな負担となる可能性があり、費用対効果の高い代替案を見つけることが不可欠です。

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GenAI を採用するための必須要素

GenAI を採用するには、優れたモデルだけでは不十分です。 まず、モデルとデータを完全に所有し、管理することが不可欠です。 これにより、データ侵害やセキュリティの問題が解決され、企業はデータとモデルを完全に管理できるようになります。

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次に、複数のユースケースにわたってより迅速で安定した導入を可能にする、一貫した運用環境の品質が重要です。 GenAI モデルはさまざまな環境で確実に動作する必要があり、これには高度な技術サポートと管理が必要です。

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最後に、大規模なLLMを費用対効果の高い方法で構築できる合理的なコスト構造が必要です。 これは、特に中小企業にとっては重要な要素であり、高性能なGenAIシステムを適切なコストで構築・運用するための計画を立てる必要があります。

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これら 3 つの要素を詳しく見てみましょう。

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1。完全な管理:モデルとデータの完全な所有権、制御、セキュリティを維持します。

GenAI を採用するうえで重要なのは、モデルとデータの完全な所有権、制御、およびセキュリティを維持することです。これは、企業が GenAI を効果的に活用し、データ漏えいなどのリスクを最小限に抑えるために不可欠な要素です。

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まず、独自のデータを使用してモデルを安全に保存、微調整、事前トレーニングできる必要があります。 企業は、外部に頼らずに社内で機密データを安全に管理でき、必要に応じてモデルを微調整したり、事前にトレーニングしたりできなければなりません。これにより、データ漏えいのリスクを軽減し、より高いレベルのセキュリティを維持できます。

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第二に、データとモデルの両方の所有権が重要です。 データを所有および管理することにより、企業はデータの使用範囲を明確に設定し、必要に応じてデータを修正または更新することができます。また、モデルの所有権を所有することで、企業はAIソリューションの開発の方向とペースを自らコントロールできます。

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第三に、データからモデルまでの統一された権利とガバナンスが可能でなければならない。 これにより、データとモデルの一貫性を維持し、すべてのステップでデータの流れを制御できます。権利とガバナンスを統合することで、企業はデータ品質を管理し、ポリシーに従ってデータを使用し、規制要件を遵守することができます。

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2。運用環境の品質:LLMOPの強化により、より迅速で信頼性の高い導入が可能に

GenAIを採用する際の重要なポイントの1つは、LLMOPS運用環境の品質が向上し、より迅速で安定した導入が可能になることです。これにより、GenAI のパフォーマンスと効率を最大限に高めることができます。

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まず、正確で安全なモデル結果を確保する必要があります。 GenAI モデルが正確な予測と結果を生み出すためには、データ品質管理と継続的なモデル検証が重要です。これにより、企業は信頼できる AI ソリューションを構築できます。

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次に、監視機能が組み込まれている必要があります。 モデルのパフォーマンスとステータスをリアルタイムで監視できることは、GenAI の運用において中心的な役割を果たします。これにより、予期しないモデルエラーやパフォーマンスの低下を迅速に検出して対応できます。

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第三に、LLM サイクル全体を 1 つのプラットフォームで管理できなければなりません。 データ収集、モデル構築、導入、再学習などのすべてのプロセスを単一のプラットフォームで管理することで、運用効率を大幅に向上させることができます。この統合管理環境により、一貫したデータフローと効率的なワークフローが保証されます。

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3。手ごろな価格:低コストで迅速なモデルトレーニングが可能

低コストで迅速にモデルをトレーニングできることは、企業の競争力を強化するための鍵です。

まず、事前の学習を通じて、最適化されたスタックを使用して独自のLLMを構築する能力が必要です。 企業は、事前にトレーニングされたモデルを活用し、それらを最適化されたインフラストラクチャと組み合わせることで、LLMをより効率的に構築できます。これにより、初期投資コストが削減され、AI ソリューションを迅速に採用できるようになります。

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第二に、わずか数日で数十億のパラメーターモデルをトレーニングできることが不可欠です。 最新のテクノロジーを利用することで、膨大な量のデータを迅速に処理して学習できるため、モデル構築時間を大幅に短縮できます。これにより、企業は変化する市場に迅速に対応できます。

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第三に、トレーニングコストを削減できる必要があります。 効率的なモデルトレーニングプロセスと最適化されたインフラストラクチャにより、既存の高額なトレーニングプロセスを大幅に削減できます。これにより、AI の採用による経済的負担を大幅に軽減できます。

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最後に、導入コストを削減するには、最適化されたLLMを提供することが重要です。 導入時のコストを最小限に抑えるには、最適化されたモデルを使用して効率的に運用できる必要があります。これにより、持続可能な AI 運用が可能になり、長期的なコスト削減につながります。

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GenAI を上手に活用するための必須要素であるデータ管理

GenAIをうまく活用するためには、質の高いデータを管理・蓄積し、アクセスしやすいデータレイクハウスを構築することが不可欠です。Data Lakehouse は、多様なデータを統合することで分析や AI モデルトレーニングに使用できるオープンで統合されたアーキテクチャを提供します。

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まず、データレイクハウスは、すべてのソースデータを統合的に保存できるオープンデータレイクに基づいています。 ログ、テキスト、音声、動画、画像などのさまざまな種類のデータを効率的に保存および管理できます。これにより、さまざまなデータソースを単一の統合プラットフォームで管理できます。

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さらに、データレイクハウスは信頼性と共有のための統合データストレージを提供します。 Delta Lakeのようなソリューションは、データを確実に保存し、必要に応じて簡単に共有できる環境を構築します。これは、データの一貫性を維持し、多様なチーム間のコラボレーションを促進する上で重要な役割を果たします。

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Unity カタログは、統合セキュリティ、ガバナンス、カタログ管理に使用されます。 これにより、データセキュリティとガバナンスが強化され、体系的なデータ管理が可能になります。詳細なデータアクセス権を設定し、データ使用履歴を追跡することで、セキュリティを維持できます。このような体系的なデータ管理は、データの信頼性を確保し、規制遵守を確保するために不可欠です。

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デルタライブテーブルは ETL とリアルタイム分析に使用されます。 リアルタイムのデータ処理と分析が可能になり、最新のデータに基づいて洞察を引き出すことができます。これにより、企業は迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。

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ワークフローはオーケストレーション用に提供されています。 データパイプラインを自動化し、効率的なデータ処理を可能にします。これにより、複雑なデータ処理プロセスが合理化され、データをより迅速に利用できるようになります。

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最後に、データウェアハウス用の Databrix SQL も含まれています。 構造化データを効率的にクエリして分析するための強力なツールです。大量のデータをすばやく処理し、有意義な洞察を得ることができます。

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MIT Technology Review Insightsによると、2020年にデータレイクハウスアーキテクチャを開拓したDatabrixは、現在グローバル企業の 74% が採用している重要なソリューションです。 これにより、企業は大量のデータを効率的に管理し、GenAI モデル学習に最適化された環境を構築できます。GenAI の導入と利用を成功させるためには、データレイクハウスを通じて質の高いデータ管理とアクセシビリティを確保することが非常に重要です。

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Databrixのデータインテリジェンスプラットフォーム

Data Lakehouse と GenAI の組み合わせは、単なる相乗効果にとどまらず、企業がデータを活用し、人工知能を適用する方法に革新をもたらします。Data Lakehouse は、すべてのデータを対象としたオープンで統合されたアーキテクチャを提供し、さまざまなソースデータ (ログ、テキスト、音声、動画、画像など) の効率的な管理と保存を可能にします。データレイクハウスにより、安定性と共有のための統合データストレージ、リアルタイム分析と ETL、統合セキュリティとガバナンスを実現できます。

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これにGenAIを追加すると、状況はさらに進化します。GenAI はデータと人工知能の簡単な拡張と利用をサポートします。GenAI は、単にデータを保存して管理するだけでなく、データを利用して真の洞察と革新的なソリューションを生み出すのに役立ちます。

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この2つの要素を組み合わせて生み出されるもの データインテリジェンスプラットフォームこれです。データインテリジェンスプラットフォームは、組織全体でデータと AI の民主化を可能にします。つまり、単純なデータ管理と分析にとどまらず、データをリアルタイムで活用し、AI を通じて即座に洞察を引き出し、組織内のすべての部門とチームがデータ主導の意思決定を行えるように支援することを意味します。

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