社内GPTを構築するには
ChatGPT の波は現在高まっており、企業はテクノロジーから取り残されるのではないかと心配しています。毎日、大量の情報が氾濫しており、社内で ChatGPT を作成するべきか、それともサードパーティの ChatGPT を活用すべきかについて混乱しています。
ChatGPTとは？
サードパーティの ChatGPT を使用するリスク
組織が業務で使用するために生成 AI が不可欠なのはなぜか?
生成 AI を社内で構築するコスト
Generative AI を使用して社内チャット GPT を作成する手順
この記事では、企業が正しい決定を下すためのより多くの情報を入手できるように、社内およびサードパーティの ChatGPT ソリューションの長所と短所を分析します。
1. ChatGPTとは？
ChatGPTは対話型のAIモデルで、特定の企業のカスタマーサポートのwebサイトでアクセスできるチャットボットに似たサービスです。ChatGPTは人間のフィードバックから強化学習を行い、ファインチューン（望ましい行動をとるように教育）されています。ChatGPTの「GPT」とは「Generative Pre-training Transformer」の略で、ChatGPT が言語を解釈する方法を表します。
2. サードパーティの ChatGPT を使用するリスク
データの制御の欠如:
サードパーティのチャット GPT を使用すると、データの制御を放棄することになります。これは、サードパーティのプロバイダーが独自の目的でお客様のデータにアクセスして使用できることを意味しますが、その目的はお客様の目的と一致しない可能性があります。
セキュリティ リスク:
サードパーティのチャット GPT は、多くの場合、社内チャット GPT よりもセキュリティ リスクに対して脆弱です。これは、サードパーティのプロバイダーは攻撃対象領域が大きく、自社のチームと同じレベルのセキュリティ専門知識を持っていない可能性があるためです。
コンプライアンスのリスク:
データの管理やユーザーのプライバシーの保護を要求する規制の対象となっている場合、サードパーティのチャット GPT を使用すると、コンプライアンス違反のリスクにさらされる可能性があります。
ベンダー ロックイン:
サードパーティ チャット GPT の使用を開始すると、別のプロバイダーに切り替えるのが困難になる場合があります。これは、サードパーティのプロバイダーによってユーザーが契約に拘束されているか、データのエクスポートが困難になっている可能性があるためです。
3. 組織が業務で使用するために生成 AI が不可欠なのはなぜか?
カスタマーサービス:
Generative AIを活用し、顧客からの問い合わせに迅速に対応し、顧客の要件に適したサービスや製品の提案を提供します。
マーケティング:
企業は、クライアントの感情にさらに訴える、生成 AI を使用して高度にパーソナライズされた広告キャンペーンを設計できます。
製品開発:
これらのテクノロジーがアクセスできる膨大な量のビッグデータに基づいて、生成 AI がユーザーと協力して新しい製品トレンドのアイデアを生み出す可能性があります。
不正行為の検出:
取引詐欺は生成 AI を使用して検出される可能性があり、企業を損失から保護できます。
リスク管理:
生成 AI は、テクノロジー企業が収集した膨大な量のデータに基づいて将来についての予測を生成し、ビジネスの指針となる追加の証拠を企業に提供する可能性があります。
4. 生成 AI を社内で構築するコスト
社内での生成 AI の構築コストは、組織の特定のニーズによって大きく異なります。ただし、考慮すべき一般的なコストには次のようなものがあります。
ハードウェアのコスト:
生成 AI モデルのトレーニングと実行には、かなりのコンピューティング能力が必要です。これには、GPU などの特殊なハードウェアの購入や、データ センターのスペースと電力のコストがかかる場合があります。
ソフトウェアのコスト:
生成 AI モデルの構築とトレーニングに使用できるソフトウェア パッケージが多数あります。これらのパッケージの価格は、無料から数万ドルまでさまざまです。
人件費:
生成 AI システムの構築と維持には、熟練したエンジニアとデータ サイエンティストのチームが必要です。これらの専門家は高額の給与を得ることができ、彼らの雇用と維持にかかるコストは多額になる可能性があります。
これらの直接コストに加えて、社内の生成 AI の構築に関連する多くの間接コストも発生します。これらには、研究開発のコスト、テストとデバッグのコスト、システムのマーケティングと導入のコストが含まれます。社内で生成 AI を構築すると、総コストが非常に高くなる可能性があります。ただし、高性能システムを必要とする組織にとっては、投資する価値があります。社内生成 AI の構築コストに影響を与える可能性のある追加の要因を次に示します。
モデルのサイズと複雑さ:
モデルが大きく複雑になればなるほど、より多くの計算能力とデータが必要になります。これにより、モデルの構築と実行のコストが増加します。
モデルのトレーニングに使用されるデータの種類:
モデルのトレーニングに使用されるデータの質と量は、そのパフォーマンスに影響します。これはモデルの構築コストにも影響します。
望ましい精度レベル:
モデルの精度が高くなるほど、より多くのデータと計算能力が必要になります。これにより、モデルの構築と実行のコストが増加します。
社内での生成 AI の構築を検討している場合は、関連するすべてのコストを慎重に検討することが重要です。そうすることで、賢明な投資を行っていることを確認できます。
5. Generative AI を使用して社内チャット GPT を作成する手順
Citynow Asia (CNA) がクライアント向けにカスタマイズされた chatGPT をどのように構築できるかを確認するには、下のこのリンクをクリックしてください。さらに詳しくお話したい場合は、今すぐお問い合わせください。
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