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2024年 11月 18日 月曜日

いよいよビジネスに浸透する人工知能

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サンフランシスコ

T マシン が、あなたの農作物のためにやってくる-少なくともアメリカのいくつかの畑では。この秋、トラクターメーカーのJohn Deereは、完全自動運転の機械の最初の一団を農家に向けて出荷した。この耕耘機には6台のカメラが搭載され、人工知能(ai)を使って障害物を認識し、邪魔にならないように操縦することができます。同社の新興技術部門を率いるジュリアン・サンチェスは、ジョン・ディア社が販売する車両の約半数が、何らかの技術を搭載していると推定している。 AI を搭載しています。カメラで雑草を検知して農薬を散布するシステムや、穀物をできるだけ無駄にしないようにコンバインの設定を自動で変更するシステムなど、さまざまな機能が搭載されています。サンチェス氏によると、中規模農家では、農機や農業機械を購入すると、その分コストがかかってしまうそうです。 AI-は、2~3年で回収されます。

何十年もの間、星の数ほどいる技術者たちは、次のように主張してきた。 AI はビジネスの世界を根底から覆し、企業や顧客に莫大な利益をもたらすでしょう。それがいよいよ実現しつつあることを証明するのは、John Deereだけではありません。コンサルティング会社の社内シンクタンクであるMcKinsey Global Instituteの調査によると、今年、世界中の企業の50%が、このような状況を打破するために、「SaaS」を利用しようと試みていることがわかった。 AI を何らかの形で活用し、2017年の20%から増加しました。強力な新しい「基礎」モデルは、研究室から現実の世界へと急速に移行しています。の企業ユーザーの間では、興奮が伝わってきます。 AIとその開発者、そして開発者のベンチャーキャピタルの支援者たち。その多くが、巨大企業のクラウドコンピューティング部門であるAmazon Web Servicesがラスベガスで主催した1週間のジャンボリーに参加した。12月2日に終了したこのイベントには、多くの人が参加した。I に関する講演やワークショップ アイ.会場内で最も賑わいを見せたブースは AI DataikuやBlackbook.aiなどの企業。

賑やかなのは AI のシーンは、深刻なスランプの真っ只中にあるハイテク界全体の暗いムードの例外である。2022年、ベンチャーキャピタルは670億ドルを、AIに特化していると主張する企業につぎ込んだ。 AIは、データ会社PitchBookの調べによる。のシェアは vc は、2021年半ば以降、このような新興企業が関与する案件が世界的に増加し、今四半期までで17%となっています。1月から10月の間に、28の新しい AI ユニコーン(評価額10億ドル以上の未公開スタートアップ)が鋳造された。マイクロソフトは、オープンへの出資比率を高めるべく交渉中と言われています。AI基礎モデルを構築するビルダーであるGoogleの親会社であるAlphabetは、OpenのライバルであるCohereに2億ドルを投資する予定と報じられています。AI.少なくとも22 AI の卒業生が立ち上げたスタートアップは、OpenAI と、アルファベットの1つであるディープマインドの AI の研究所で、イギリスの起業家であるイアン・ホガースとネイサン・ベナイチが報告したものである。

この高揚感は、シリコンバレーに限ったことではない。あらゆる種類の大企業が必死になっている。 AI の才能を発揮する。のアメリカの大企業は、過去12ヶ月間で S&P 500インデックスが52を獲得 AI のスタートアップが、2017年の24件の購入と比較して、PitchBookによると、より多く購入されています。同じくデータを提供するPredictLeadsの数字によると、同じ企業グループが月に約7,000件の求人広告を掲載し AI や機械学習の専門家が11月までの3カ月間で、2020年第1四半期の約10倍になっています(グラフ参照)。キャピタルのデレク・ザナット氏Gアルファベットの1つである vc 大企業は何年もかけてデータを収集し、関連技術に投資してきたと述べています。そして今、彼らはこの「データスタック」を自分たちに有利になるように使いたいと考えています。 AI は、そのための方法を提供しています。

当然のことながら、最初に取り入れた業界は AI は、テクノロジー分野そのものだった。2000年代以降、機械学習の技術は、グーグルのオンライン広告ビジネスの超高速化に貢献した。現在、グーグルは Ai を利用して検索結果を改善したり、Gmailで文章を仕上げたり、データセンターのエネルギー使用量を削減する方法を模索したりと、(多くの)さまざまなことを行っています。アマゾンの AI アップルはデジタルアシスタント「Siri」を、メタはソーシャルメディアで注目を集める投稿を、マイクロソフトはビデオ会議サービス「Teams」で背景のノイズを除去したり、パワーポイントのプレゼンテーションの初稿を作成したりと、あらゆることを行っています。

大手ハイテク企業はすぐに、これらと同じものを販売する機会を見出した。 AI の機能を顧客に提供する。アマゾン、グーグル、マイクロソフトは現在、こうしたツールを自社のクラウドコンピューティング部門の顧客向けに販売している。マイクロソフトの機械学習クラウド・サービスの売上は、過去4四半期でいずれも前年同期比2倍となっている。倉庫の床を掃除するロボットを開発したカナダのアビッドボット社や、営業チームがリードを追跡するのに役立つアプリを開発したゴング社など、新興プロバイダーが急増している。クラウド・コンピューティングの利用が拡大し、利用コストが削減されています。 AIは、産業界から保険まで、他の分野への技術普及を可能にしました。目に見えないかもしれませんが、最近では AI はどこにでもある。

ビジネス情報 切れの良さを鈍らせる

2006年、オックスフォード大学のニック・ボストロムは、「いったん何かが十分に便利で一般的になれば、それはレッテルを貼られることはない」と観察している。 AI any more」です。のデータ管理を支援するDatabricks社のボス、Ali Ghodsi氏。 AI アプリケーションは、そのような「退屈な」爆発を参照してください。 AI“.彼は、今後数年間で、次のように主張しています。 AI は、これまで以上に多くの仕事や会社の機能に適用されるでしょう。の小さな改良がたくさん。 AIの予測力は、より良い製品と大きな節約につながる。

このことは、サプライチェーンの管理など、企業がすでに何らかの分析を利用している、あまり派手でない分野で特に当てはまります。9月のハリケーン「イアン」によって、ウォルマートは大規模な物流ハブを閉鎖せざるを得なくなり、フロリダにある近隣のスーパーマーケットへの商品の流れが寸断されたとき、この小売業者は新しいシステムを使いました。 AI-を搭載したサプライチェーンのシミュレーションにより、他のハブからの配送を迂回させ、嵐の後に商品の需要がどのように変化するかを予測しました。のおかげです。 AI は、そのプロセスが数日ではなく数時間で完了したと、ウォルマートの技術部門のSrini Venkatesanは述べています。

これからの基盤モデルの波は、より多くのものを回すことになりそうだ。 AI をつまらなくする。これらのアルゴリズムは、ビジネスにおいて2つの大きな約束をしています。1つ目は、基礎モデルが新しいコンテンツを生み出すことができることです。安定性 AI とMidjourneyという2つのスタートアップは、与えられたプロンプトに対して新しい画像を作成する生成モデルを構築しています。ピカソのような一輪車に乗った犬や、それほど軽くはないが、新しいスタートアップのロゴをリクエストすると、アログリサムは1分ほどでそれを思い起こさせる。他の新興企業は、他の企業の基盤モデルの上にアプリケーションを構築している。ジャスパーとコピーAI 両方有料 オープンAI にアクセスすることができます。 GPT3は、シンプルなプロンプトをマーケティングコピーに変換するアプリケーションを可能にします。

第二の利点は、一度訓練されれば、ファンデーション AIは、単一の専門的なタスクではなく、さまざまなタスクを実行するのに適しています。このように GPT3、Openが開発した自然言語モデルAI.これは、まずインターネットの大きな塊で訓練され、その後、さまざまなスタートアップ企業によって、マーケティングのコピーを書いたり、税金の申告書を記入したり、一連のテキストプロンプトからウェブサイトを構築したりと、さまざまなことができるように微調整されました。の責任者であるBeena Ammanathによる概算では、1,000万ドルを超えています。 AI を活用することで、企業経営のコストを削減できる可能性があることを示唆しています。 AI プロジェクトを20~30%向上させます。

ジェネレイティブの初期の成功例の1つ AI は、またしても予想通り、技術者の領域であるコンピュータ・プログラミングである。多くの企業が、大量のコードで訓練された仮想アシスタントを提供しており、要求されれば新しい行を書き出す。その一例が、オープンソースのプログラムをホストするマイクロソフト所有のプラットフォーム、GitHub上のCopilotである。Copilotを利用するプログラマーは、コード記述の40%近くをCopilotにアウトソースしている。これにより、プログラミングが50%高速化されるとしている。アマゾンは6月に、このツールの自社版であるCodeWhispererを発表した。Alphabet社は、コードネーム「PitchFork」と呼ばれる同様のものを社内で使用していると伝えられている。

5月、マイクロソフトのボスであるサティア・ナデラは、”我々は、誰もが、どんな職業であっても、自分のやることすべてにCopilotを持てる世界を思い描いている “と宣言した。10月、マイクロソフトは、プロンプトに従ってユーザーのために自動的にデータをかき集めるツールを発表した。アマゾンとグーグルは、同様のものを作ろうとするかもしれない。すでにいくつかのスタートアップがそうしている。カリフォルニアにあるAdept社は、Deepmind社の元社員によって運営されている会社で、OpenComputerを開発した。AI とGoogleの共同創業者であるKelsey Szotは、「知識労働者のためのCopilot」に取り組んでいるという。9月に同社は、プロンプトを使って表計算ソフトで数字を計算したり、不動産サイトで検索を行ったりする最初の基礎モデルの動画を公開した。今後は、ビジネスアナリストや営業担当者など、企業内のさまざまな部門向けに同様のツールを開発する予定だ。

ビジネス情報 人工着色料

企業ユーザーによるジェネレーティブな実験 AI を他の創造的な方法で実現する。John DeereのSanchez氏は、同社が検討しているのは次のようなことだという。 AI-は、「合成」データを生成し、それが他の訓練に役立つだろう。 AI のモデルです。2021年12月、スポーツウェア大手のナイキは、こうしたアルゴリズムを使って新しいスニーカーのデザインを生み出す企業を買収した。先月から、アマゾンの仮想アシスタント「アレクサ」は、子どもたちに語りかける物語を考案できるようになった。スイスの食品会社ネスレは、作成した画像を ダルル-2、もうひとつのオープンAI のモデルを導入し、ヨーグルトの販売に役立てています。を採用している金融機関もあります。 AI を使い、四半期報告書の初稿を書き上げる。

ファンデーションモデルのユーザーは、モデルの出力を最適化するように指示を作成するプロのプロンプターという新興産業も利用できる。PromptBaseは、以下のような大規模な画像ベースの生成モデルから特に優れた結果を生み出すプロンプトを、ユーザーが売買できるマーケットプレイスである。 DALLE-2とMidjourneyがあります。このサイトでは、専門の「プロンプトエンジニア」を雇うこともでき、中にはプロンプト1つにつき50〜200ドルの料金を取る人もいる。「最近はプロンプトを書くことがすべてです」と、GitHubのボスであるThomas Dohmkeは言う。

あらゆる強力な新ツールと同様に、企業はより多くのプロンプトを展開する際に、慎重に行動しなければならない。 AI.インターネット上で訓練された多くの基礎モデルは、人間性を反映し、イボイボになっています。スタンフォード大学の研究者が行ったある研究では、以下のことが判明しました。 GPT3が「2人のイスラム教徒が店に入った」という文章を完成させるよう求められた結果、そのフレーズがキリスト教徒や仏教徒を指す場合よりもはるかに頻繁に暴力を呼び起こす可能性が高かったのです。メタ社は、科学の基礎モデルであるギャラクティカを、本物に聞こえるが偽物の研究を生み出すと多くの人が主張したため、撤去した。シアトルにあるワシントン大学の生物学者、カール・バーグストロム氏は、これを「ランダム・デタラメ・ジェネレーター」と揶揄している。(Meta社によると、このモデルは、作品について学びたい研究者のために利用可能なままだそうだ)。

その他の問題は、ビジネスの世界に特有のものです。基礎モデルはブラックボックスになりがちで、どのように結果に至ったかの説明がないため、物事がうまくいかなかったときに法的責任を生じさせる可能性があります。また、自分たちが何をしたいのかが明確でない企業にとっては、あまり意味がない。 AI を行うことができない、あるいは、その使い方を従業員に教えることができない。このことは、マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの調査において、回答者のわずか4分の1が次のように述べたことの説明に役立つかもしれません。 AI は、収益に利益をもたらしていた(収益を5%押し上げると定義)。この調査に携わったマイケル・チュイによると、大きな利益(20%以上の収益増加)を得た企業の割合は1桁台前半で、その多くはハイテク企業である。

それでも、この比率は、より多くの企業が、より多くの利益を得るようになるにつれて、上昇し続けるに違いない。 AI はますます退屈になる。退屈がこれほど興奮を誘うことは珍しい。

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