2025 年の予測: 企業導入のための複合 AI の年

新年には、企業内で達成できることが現在わかっていることを再調整した後、これまでに見たことのない方法で AI が導入されるでしょう。 ナレッジグラフ 複合AIをサポートするツールは、非構造化情報を実用的な知識に変換する上での原動力となるため、最前線に立つことになるでしょう。 グラフRAG 作ること 生成AI GenAI は、より効率的に AI を日常生活に取り入れるための道を切り開き続けるでしょう。

生成AIモデルで何ができるかについての現実的な見方は、複合AIの年をもたらすだろう

組織は、実際の問題を解決するために GenAI の可能性を実装し始めています。新年には、これまでにない方法で GenAI が採用されるようになるでしょう。しかし、企業ユーザー向けの AI の採用に関しては、モデルだけでは複雑な問題を解決するのにまだ不十分です。たとえば、私たち人間はツールを使うことでより賢くなり、より効率的になり、計算機、ライブラリ、コンピューターにアクセスすることで、より多くのことを達成できるようになりました。この段階では、特に企業環境では、適切なツールがなければ、言語モデルが必要なすべてのことを実行することは期待できません。複合 AI ワークロードをサポートするナレッジ グラフを追加することで、システムを企業内で幅広く活用し、そのメリットを享受できるようになります。

GraphRAGによる情報ランキングの革命

インターネットの初期の頃、主要な検索エンジンはAltaVistaとLycosでした。検索クエリはページ上のすべての単語をインデックス化し、ページランク順に結果を提供しました。最終的にGoogleは、 ページは互いに関連している. 他の重要なページがリンクされている場合、そのページはより重要になります。この再帰ルールは、ウェブをグラフとして見たときにのみ可能でした。これが、今日私たちが知っているGoogleとページランクの誕生につながったのです。さらに、 Googleは2012年にテキストデータをナレッジグラフに変換し始めた。では、ユーザーが検索時に現実世界のエンティティに関する構造化された情報を受け取る方法の進化が見られました。

来年は、インターネットで見られたようなキーワード検索からネットワークとグラフ構造に基づく検索への進歩が見られるでしょう。構造化された表現に変換されたテキストに基づく検索も言語モデルで行われ、企業に大きな利益をもたらします。GenAIの進歩に伴い、GenAIが活用する同様のことが起こり始めています。 RAGは、文書内のすべての単語またはすべての部分をベクトルに変換し、質問を文書内の個々の単語にマッピングできるようにします。

次の検索の反復では、ナレッジ グラフと RAG の組み合わせを使用するようになると思います。これは、ドキュメントを相互参照し、共通点をすばやく見つけて、クエリに応答するときに接続としてリンクします。時間が経つにつれて、ドキュメント化された内容のほとんどが構造化情報に変換され、ナレッジ グラフに取り込まれ、検索クエリを要求されたときに推論できるようになる可能性があります。非構造化テキスト情報を記号知識の構造化情報に迅速に変換して、実用的なものにすることに重点が置かれるでしょう。

インターネットのインターフェースは変化しており、私たちの日常生活では労働力よりも先にAIが導入されるだろう。

Google で育った人間としては、インターネットのインターフェースが変化し始めていることに気づくのは避けられません。ChatGPT の採用が増え、次世代がインターネットと通信するための主要なメカニズムになりつつあります。2025 年以降もこの採用が続くと、広告などの業界が競争力を維持するためにどのように進化するかに大きな影響を与えるでしょう。

ほとんどの技術革新と同様に、私たちはまずそれを私生活に取り入れるでしょう。これは、私たちの日常の習慣を推論し、自然なパターンを開発する言語モデルに基づいた Siri や Alexa などのパーソナル アシスタントで実現すると思います。人々が仕事以外でパーソナル アシスタンスに頼るようになるにつれて、仕事でも同様のアシスタントが求められるようになるでしょう。

企業におけるGenerative AIの実装のための予算の再調整

AI の誇大宣伝サイクルのピークが過ぎた今、人々は GenAI に対してはるかに現実的なアプローチを取っています。過去 1 年半の間に、多くの企業が予算の大部分を GenAI に費やし、IT フットプリントやデータの他の重要な領域を後回しにして投資が不十分だった可能性があります。そのため、来年は多くの組織が予算を調整してより多くのことに取り組むようになるでしょう。GenAI が組織にとってどのように機能するか、または機能しないかが可視化され、明らかになった今、企業は GenAI と他のすべての重要な取り組みの間で投資のバランスを取ることができます。