GenAI が企業のデータ処理方法をどのように変えるか

Claude 3 シリーズ モデルが 2024 年 3 月に発売され、多数のベンチマーク テストで優れたパフォーマンスが得られたことは、企業にとって朗報です。企業顧客は、最適なソリューションを評価して選択するために、より多くのベンダーが提供するより高品質な AI および GenAI ツールにアクセスできるようになるようです。

公開ツールやサービスの品質と種類が増えていますが、すべてはデータから始まるということを覚えておくことが重要です。 AI や機械学習ツールを強化する基礎となるモデルのトレーニングに使用されるデータだけではなく、隠れたパターンや洞察を明らかにするデータ分析用のツールもあります。

前に説明したように、ビジネスで AI を活用できるようにするには重要な準備がいくつかあり、データ戦略がなければ AI 戦略を成功させることはできません。最初のステップは、AI に適したデータを準備することです。これには、分散型デジタル ゴールドの評価、統合、保護、キュレーションが含まれ、市場でますます多様化する AI ツールやサービスからアクセスできるようになります。

この投稿では、データとクラウドベースの AI サービスの間に効率的なパイプラインを構築することがなぜ重要なのか、そしてこれがビジネスにとって何を意味するのかに焦点を当てます。

AI パイプラインの設計

クラウド内のデータを評価、統合、保護したら、さまざまなグループやユースケースに関連する特定のデータ セットを厳選する必要があります。次に、この選択されたデータが選択した AI ツールに転送されるパイプラインを構築します。データが Amazon Simple Storage Service (S3) バケットに存在する場合は、データへの包括的かつ高速なアクセスのための幅広い AI ツールとサービスをサポートする S3 API を活用することをお勧めします。

両方のツールを優先する必要があります。これらのツールを高速で実行する必要があり、特定のベンダーやプロバイダーに縛られることは避けたいと考えています。現在選択した主要な GenAI ツールが 3 か月後のニーズに最適ではない可能性があり、さまざまな AI ツールからのデータを活用する柔軟性が必要になる場合があります。この分野は急速に変化しています。

ハイパースケール コンピューティング サービスを使用する場合、通常、顧客のエクスペリエンスに影響を与えないように、顧客を閉鎖されたキャンパスに強制的に立ち入らせることを避ける必要があります。したがって、データが AWS S3 に確実に存在するようにするには、Microsoft または Google のツールを使用できます。たとえば、Google Vertex を使用する場合は、S3 API を使用して、S3 データセットと Google サービスの間にパイプラインを設定できます。

それでは、次は何でしょうか? データが AI に適したものになり、選択したサービスを厳選されたデータに接続するためのパイプラインを構築または計画したら、これらのツールで実際に何ができるかを確認します。自分のビジネスのために何かをしましたか？私たちは、お客様からのさまざまな興味深い使用例に気づき始めました。

企業は今日 AI をどのように使用しているか

製造業を経営している場合は、自動化された製造プロセス全体でデータをキャプチャするイメージング デバイスや IoT デバイスを使用している可能性があります。現在、私の会社では、このスキャンと IoT データを取得し、クラウド サービスへのパイプラインを構築し、エンド ユーザーが対話して詳細を学習できる機械学習 (ML) モデルを構築する顧客と協力しています。製造、品質保証、または組立現場。彼らは、ワークフローを使用するより効率的な方法を発見しています。製品の欠陥をより迅速に発見して修正できるようになりました。

マーケティング会社を経営している場合は、AWS Rekognition や AWS Kendra などのサービスを利用して、ビデオや画像のコンテンツを分析および検索するとよいでしょう。私たちのクライアントの 1 つは、世界中に何百ものスタジオを構える大手広告会社で、それぞれのスタジオには独自のクリエイティブな仕事の豊かな歴史があります。このようなグローバル企業は、AI ツールを活用して、クリエイティブ チームが過去のプロジェクトから簡単にインスピレーションを見つけたり、新しいクライアントに提案するときに GenAI サービスを使用して新しいキャンペーンを作成したりできるようにします。

ただし、今日企業で見られる最も一般的な AI アプリケーションには、チャット インターフェイスのバリエーションが含まれています。このツールは、顧客サポート、マーケティング、さらには組織の知識の普及を促進するための内部調査にも使用できます。

これらのサービスの実装は、驚くほど簡単であることがわかりました。 Google Vertex は、使いやすく、コスト効率が高く、プライベート データを確実に保護しながら Google の LLM を活用できるため、優れたオプションです。アマゾンの岩盤も同様に印象的です。

当社のお客様は、Microsoft Copilot および Copilot Studio も使用しています。これは、特定のニーズをターゲットにし、データ プライバシーとコンプライアンスを維持する方法でチャットボットを作成するのに役立つ Web アプリケーションです。大規模なドキュメントのナレッジ ベースを持つテクノロジー企業は、これらのテキストから構成される厳選されたデータセットを作成し、カスタム コパイロットをトレーニングして、そのデータセットから関連情報を簡単に見つけて抽出できるツールを顧客または社内ユーザーに提供できます。ナレッジベースの情報。

すべての業界、すべてのビジネスには固有のニーズがありますが、私が近年協力したすべてのビジネスには、増え続けるデータ量という共通の問題がありました。最終的に、これらの AI、GenAI、ML ツールは、効率を高め、ビジネス プロセスを加速し、大きな競争上の優位性を生み出すのに役立つ資産に異種データを変換する機会を企業に提供できます。

どの AI ツールやサービスが普及するか、あるいはどの具体的なツールがあなたのビジネスに最適であるかはわかりません。ただし、明らかなことが 1 つあります。このテクノロジーは業界を変革します。そして、明日の主要企業は、今日データを AI 対応にし、AI ツールとサービスのためのデータ パイプラインの構築を開始する企業になるでしょう。