エヌビディアが提唱、生成AI活用の最新ベストプラクティス「FACTS」とは？
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ここ数年で飛躍的に企業での導入が加速している生成AI。今後、生成AIがITコストにおける不可欠な要素となるのは必須な状況の中、目まぐるしく技術進化する生成AIを企業はどう活用していけば良いのだろうか。従来の予測モデルと生成AI開発のライフサイクルの違いから、生成AIの本番環境へのデプロイをより効率化するための活用方法のヒントを解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
年間4.5兆ドルの価値創出、止まらない生成AIの進化
2022年、生成AIの一種であるAIチャットボット「ChatGPT」はわずか2カ月で1億人のユーザーを獲得し、AIの民主化が始まった。2023年には多くの企業が生成AIを試し、2024年にはビジネスの本番環境で活用する時代が到来している。
現在では「Microsoft Copilot」や「Salesforce Einstein」を通じて、多くのユーザーが日常的にAIを利用し、企業は独自の製品やサービスにAI機能を組み込むようになった。
この流れは大規模言語モデルだけでない。さまざまな他領域でも同様の技術が複雑な数学モデルの構築に利用されつつある。あらゆる業界で生成AIが適用可能である理由の1つが「マルチモーダル機能」だ。同機能によって、金融や医療、小売、通信、メディアなどさまざまなドメイン固有の言語やデータを学習し、新たなコンテンツやサービスを生成できる。
マッキンゼーのレポートによると、「生成AIによって年間約2.5～4.5兆ドル相当の価値が生み出される」という。これは2021年の英国のGDPを上回る数字であり、その価値全体の3/4が顧客対応、マーケティング＆セールス、ソフトウェアエンジニアリング、研究開発などが含まれる。つまり、どのような業界・業種でも、生成AI活用の75％の価値を享受できることに他ならない。
こうした価値を考えると、生成AIがITコストにおける不可欠な要素となるのは当然だ。ブルームバーグの分析によれば、今後も企業による生成AIへの投資が拡大し、利益も増加する可能性が示されている。目まぐるしく技術進化する生成AIをどう企業は活用していけば良いのだろうか。以降で、そのヒントを最新動向やユースケースを交えて解説する。
現在では「Microsoft Copilot」や「Salesforce Einstein」を通じて、多くのユーザーが日常的にAIを利用し、企業は独自の製品やサービスにAI機能を組み込むようになった。
この流れは大規模言語モデルだけでない。さまざまな他領域でも同様の技術が複雑な数学モデルの構築に利用されつつある。あらゆる業界で生成AIが適用可能である理由の1つが「マルチモーダル機能」だ。同機能によって、金融や医療、小売、通信、メディアなどさまざまなドメイン固有の言語やデータを学習し、新たなコンテンツやサービスを生成できる。
マッキンゼーのレポートによると、「生成AIによって年間約2.5～4.5兆ドル相当の価値が生み出される」という。これは2021年の英国のGDPを上回る数字であり、その価値全体の3/4が顧客対応、マーケティング＆セールス、ソフトウェアエンジニアリング、研究開発などが含まれる。つまり、どのような業界・業種でも、生成AI活用の75％の価値を享受できることに他ならない。
こうした価値を考えると、生成AIがITコストにおける不可欠な要素となるのは当然だ。ブルームバーグの分析によれば、今後も企業による生成AIへの投資が拡大し、利益も増加する可能性が示されている。目まぐるしく技術進化する生成AIをどう企業は活用していけば良いのだろうか。以降で、そのヒントを最新動向やユースケースを交えて解説する。
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・従来の予測モデルと生成AIは何が違う？
・エヌビディアが提唱、新しいAIデプロイのベストプラクティス「FACTS」
・ハードウェア・アクセラレーションはなぜ重要？ServiceNow事例
・AmdocsによるROI最適化のためのAI推論事例、NVIDIA NIMの効果
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