企業が生成AIを構築・購入する新たな動向：A16zの分析
2023年に消費者市場を席巻した生成AIは、2024年には企業市場でもその影響力を拡大しています。A16zの最新レポートでは、企業が生成AIをどのように構築し、購入し、利用しているかの具体的なデータと分析を提供しており、この技術がもたらす広範な可能性に光を当てています。
A16zレポート原文：https://a16z.com/generative-ai-enterprise-2024/
予算：持続的な増加
予算の急増: 企業は2023年に平均7百万ドルを支出し、その結果に基づき2024年の予算を2倍から5倍に増加。
AI投資の再配分: 革新予算から恒常的なソフトウェア予算へのシフトが進行中。特に顧客サービスにおけるコスト削減が目立ち、投資の大幅な増加が予測される。
モデル：多様化とオープンソースの台頭
複数モデルの採用: 企業は複数のAIモデルを試験的に使用し、用途に応じて最適なモデルを選択。
オープンソースの増加: 46%の企業がオープンソースモデルの使用を好むと回答。コストよりもコントロールとカスタマイズの自由度が選択理由として上位。
ユースケース：実用化への移行
プロダクションへの移行: 内部でのアプリケーション開発が進み、特に顧客サポートや内部チャットボットの開発が進行中。
市場の規模：大幅な成長
市場規模の拡大: モデルAPIとファインチューニング市場は2024年末までに5億ドル以上に成長する見込み。
ROIの測定
ROIの科学的・芸術的アプローチ: 生産性の向上、顧客満足度、その他の具体的なメトリクスによるROIの測定が進行中。
技術人材と実装の課題
専門技術人材の確保: 生成AIの実装とスケールには専門的な知識が必要であり、多くの企業が外部の専門サービスを利用。
モデルのカスタマイズとクラウドサービスの影響
ファインチューニングの重要性: 特定のユースケースに合わせてオープンソースモデルをファインチューニング。
クラウドサービスプロバイダーの利用: セキュリティと調達プロセスの簡素化を理由に、クラウドサービスプロバイダーを通じてモデルを購入。
モデル性能の収束
モデル性能の比較: ファインチューニングされたオープンソースモデルとクローズドソースモデルの性能が近づいている。
柔軟性の最適化
API変更によるモデルスイッチ: 企業はAPI変更のみでモデル間の切り替えが可能な「モデルガーデン」を構築。
内製アプリケーションの増加
独自アプリケーションの開発: 企業は市場に出回る前に、内製の生成AIアプリケーションを開発し、新たなツールの導入を楽観視しています。
外部ユースケースに対する慎重なアプローチ
リスク管理: 特に消費者向けセクターでの生成AIの導入に際して、安全性や公共のイメージに関する問題を考慮。
特定機能に対する顧客の関心
市場初の特徴: 企業は特定の機能（例：Anthropicの200Kコンテキストウィンドウ、Cohereの初期市場ファインチューニング）を提供するモデルを好む傾向があります。
モデルパフォーマンスの比較
ベンチマークテストとの比較: 企業は公開ベンチマークと比較して、ファインチューンされたオープンソースモデルとクローズドソースモデルのパフォーマンスを評価しています。
内部ユースケースの推進
生産性向上のツールとしての活用: 企業は内部文書の要約や知識管理など、社内の生産性を高めるためのユースケースを生産環境に推進しています。
感度の高いデータとの取扱い
データセキュリティの懸念: 企業は自社のプロプライエタリデータをクローズドソースモデルプロバイダーと共有することに抵抗感を持ち、オープンソースモデルの自社ホスティングやVPC（Virtual Private Cloud）統合モデルの選択を優先しています。
総市場の成長予測
市場規模の急拡大: 2024年のモデルAPIとファインチューニング市場は、前年の1.5〜2億ドルから5億ドル以上に成長する見込みです。
結論
このA16zのレポートは、企業が生成AIをどのように構築、購入し、展開しているかについての貴重な洞察を提供しており、CIOや情報システム部門、システムインテグレーターにとって重要なガイドラインとなり得ます。特に、以下の点に注目すべきです：
予算配分の見直し：多くの企業が革新予算から恒常的なソフトウェア予算へとシフトしています。これは、生成AIへの投資が一時的なものから継続的な戦略へと移行していることを示しており、情報システム部門は予算計画を適切に調整する必要があります。
多様なモデルの評価と選択：企業は複数のAIモデルを試験運用しており、それぞれのユースケースに最適なモデルを選択しています。CIOは、ベンダーロックインを避け、技術の進化に柔軟に対応できるよう、モデル選定プロセスを慎重に管理することが求められます。
オープンソースの利用拡大：オープンソースモデルへの移行はコントロールとカスタマイズの自由度を高めると同時に、コスト削減にも寄与することが期待されます。企業は自社のデータセキュリティと規制遵守の要件を満たすために、適切なオープンソースソリューションを選択することが重要です。
内製化の推進：多くの企業が外部ベンダーに依存せずに内部でアプリケーションを開発しています。これにより、独自のニーズに応じたカスタマイズが可能となり、SIerはこれらの企業をサポートするために、より専門化された技術サービスを提供する機会があります。
データセキュリティと規制遵守：特に敏感なデータを扱う業界では、オープンソースモデルの自社ホスティングやVPC統合モデルの選択が重視されています。情報システム部門はこれらの選択が企業のデータポリシーと一致していることを確認し、適切なデータ管理とセキュリティ対策を実施することが不可欠です。
このように、生成AIの構築と導入には多くの機会がありますが、それには戦略的な計画と技術的な見識が必要です。CIOと情報システム部門は、これらの洞察を活用して、持続可能で効果的な生成AI戦略を策定し、実行することが求められます。
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