ビジネスの在り方を変革し、新たなイノベーションをもたらすものとして期待される生成系AI。最新の調査結果からは、ビジネスの現場における生成系AIの活用状況のみならず、克服すべき課題が見えてきた。
生成系AIは、世界中のビジネスリーダーとテクノロジーリーダーの関心を集めている。2023年の調査結果によると、全世界の77%もの組織が生成系AIのユースケースの模索段階、あるいは多額の投資をしている段階にあるという。
一方で、データセキュリティや曖昧な著作権、データプライバシーなどの面で懸念する声もまだまだ大きい。また、生成系AIによる推論の原資となる、データや機械学習モデルに対して、どこまで信頼を置くことができるのかという問題もあるが、一部の先進的な組織は、RAG(検索拡張生成)と呼ばれる手順を使用して、こうした課題を克服する手法を確立しつつある。
本資料は、世界規模の調査結果に基づき、生成系AIがビジネスの現場でどこまで浸透しているのか、どんなユースケースが有力とみられるかなどをレポートとしてまとめている。さらに、生成系AIの課題についても指摘し、それらを解消・克服するために今、有力と考えられる方法も紹介しているので、生成系AIの取り組みに役立ててほしい。
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