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2025 年の予測: 企業での複合 AI の年
新しい年は、企業での AI の採用が今までに見たことがないような方法で進行することになるでしょう。企業内で何が達成できるかについての見方を再検討した結果、ノールグラフが、構造化されていない情報を実行可能な知識に変換するために、重要な役割を果たすことになるでしょう。 GraphRAG のような他のツールとともに、ジェネレーティブ AI (GenAI) をより効率的にすることで、AI が私たちの日常生活にどのように統合されるかを示す道を切り開き続けるでしょう。
ジェネレーティブ AI モデルで何ができるかについての現実的な見方が、複合 AI の年をもたらす
企業は、GenAI の潜在能力を利用して実際の問題を解決しようとしています。新しい年には、以前見たことがないような方法で採用されるでしょう。しかし、企業ユーザー向けの AI の採用については、モデルだけでは複雑な問題を解決するのに十分ではないでしょう。私たち人間を例にとってみましょう。私たちはツールを使用することで、より賢く、より効果的に働くことができます。計算機、図書館、コンピューターにアクセスできることで、多くのことを達成することができました。言語モデルにすべてのことを期待することはできません。特に企業環境では、適切なツールを使用しないと、期待することはできません。複合 AI ワークロードをサポートするノールグラフを追加することで、システムを幅広く活用し、企業内で利益を得ることが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、ページランクの順序で結果を提示しました。後に、Google はページどうしの関係性を調べることで、この方法を再発明しました。重要なページが他の重要なページを指している場合、そのページはより重要になりました。この再帰的なルールは、Web 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 とページランクの基礎となりました。さらに、Google が 2012 年にテキストデータをノールグラフに変換し始めたとき、検索時に実体に関する構造化された情報を受け取る方法が進化しました。
来年には、インターネットがキーワード検索からネットワーク構造とグラフ構造に基づいた検索へと進化したのと同様の進歩が見られるでしょう。テキストを構造化された表現に変換することで、言語モデルも利益を得るでしょう。GenAI の進化に伴い、RAG を利用することで、ドキュメントの各単語や各部分をベクトルに変換し、質問をドキュメントの個々の単語にマッピングすることができるようになっています。
私は、次の検索のイテレーションは、ノールグラフと RAG の組み合わせを使用することで進化するでしょう。これにより、ドキュメントを相互参照し、共通点を見つけ、リンクとして接続することができます。時間の経過とともに、ドキュメント化されたほとんどの情報が、推論が可能になるようにノールグラフに構造化された情報として変換されるでしょう。構造化された情報をシンボリックな知識として活用し、検索クエリに応じて推論が可能になるように、構造化された情報への変換が進むでしょう。
インターネットのインターフェースは変化し、日常生活では職場よりも先に AI の採用が進む
Google で育った私としては、インターネットのインターフェースが変化しつつあることは避けられません。ChatGPT の採用は、次の世代がインターネットとどのようにコミュニケーションを取るかを決定づける主要なメカニズムになりました。2025 年以降にこの採用が進むと、広告のような業界の進化に大きな影響を与えるでしょう。
大多数の技術革新と同様に、私たちはまず私たちの個人的な生活でそれを実装するでしょう。私は、Siri または Alexa のような言語モデルに基づくパーソナルアシスタントが、私たちの日常的な習慣の自然なパターンを推論し、発展させることを見るでしょう。私たちが仕事以外の場でパーソナルアシスタントに頼ることが増えるにつれて、仕事でも同様のアシスタントを期待するようになるでしょう。
企業でのジェネレーティブ AI の実装のための予算の再調整
AI のハイプサイクルのピークが過ぎ去った今、人々は GenAI に対するアプローチがより実用的になりました。過去 1 年半の間に、多くの企業が GenAI に大量の予算を費やし、他の重要な IT フットプリントやデータへの投資を後回しにし、十分な投資を行っていない可能性があります。したがって、来年には、多くの企業が予算をより適切に調整し、GenAI と他の重要なイニシアチブへの投資のバランスをとるようになるでしょう。GenAI がどのように機能するか、または機能しない可能性があるかについての可視性と露出が得られた今、企業は投資をより適切に分配できるようになります。
