Saket Saurabh, Co-Founder and CEO at Nexla

2025年、GenAIコパイロットがビジネスとデータ管理を変革するキラー・アプリとして登場する

毎回の技術革命には、特定のユースケースが技術を広く採用するきっかけとなる時期があります。その時期が、ジェネレーティブAI（GenAI）にとって訪れたと言えるでしょう。コパイロットの急速な普及により、GenAIが注目されるようになりました。GenAIとしての技術は、過去数年で著しく進歩しました。にもかかわらず、企業によるGenAIの採用はまだ初期段階にあります。 2024 Gartner CIO and Tech Executive Survey によると、調査対象者の9%のみがGenAIを採用しており、34%が来年中に採用する予定です。 Enterprise Strategy Groupによる最近の調査 では、GenAIの採用率は30%と報告されています。しかし、すべての調査は2025年について同じ結論に達しています。予測1. 2025年末までに、多くの企業が本稼働環境でGenAIを使用するようになるGenAIの採用は、生産性と利益性の向上に不可欠であると見なされており、多くの企業にとって最優先事項となっています。しかし、企業はこれまでのGenAIプロジェクトで経験した課題を克服しなければなりません。その課題とは以下の通りです： データの品質が低い：GenAIは使用するデータと同じだけしか優れませんが、多くの企業はまだ自社のデータを信頼していません。データの品質、不完全なデータ、偏ったデータはすべて、結果が悪くなる原因となっています。 GenAIのコスト：ChatGPTのようなGenAIモデルをトレーニングすることは、ほとんどの場合、最も優れたGenAIチームのみによって行われており、数百万ドル相当のコンピューティングパワーが必要です。したがって、代わりに、回復増強生成（RAG）という手法を使用しています。しかし、RAGを使用していても、データにアクセスして準備し、成功するために必要な専門家を集めることは、すぐに高額なコストがかかるようになります。 スキルセットが限られている：GenAIの初期導入では、GenAIの専門家による多くのコーディングが必要でした。専門家グループは成長していますが、依然として実際的な不足があります。 幻覚：GenAIは完璧ではありません。GenAIは幻覚を見せ、間違った答えを出しますが、正しいと思っている場合があります。間違った答えがビジネスに影響を与えないようにするための戦略が必要です。 データのセキュリティ：GenAIは、トレーニング、ファインチューニング、またはRAGのために使用されたため、データを間違った人に公開しました。データ漏洩を防ぐためのセキュリティ対策を実施する必要があります。 幸いなことに、ソフトウェア業界は過去数年間にこれらの課題に対処してきました。2025年は、これらの課題が解決され、GenAIが主流になる年となりそうです。予測2. モジュラーRAGコパイロットがGenAIの最も一般的な使用方法となるGenAIの最も一般的な使用方法は、情報をより迅速に検索するのを支援するアシスタント、またはコパイロットを作成することです。コパイロットは通常、RAGパイプラインを使用して構築されます。RAGは方法です。これは、GenAIを使用する最も一般的な方法です。LLM（Large Language Model）は、すべてのデータや最新のデータを持っていないため、質問（プロンプト）を増強する必要があります。 コパイロットは、ナレッジワーカーがより生産的になるのを支援し、以前は答えの出なかった質問に答え、専門家の指導を提供し、時にはルーチンタスクを実行します。コパイロットを使用する最も成功したユースケースの1つは、ソフトウェア開発者がコードを記述またはレガシーコードをモダナイズするのを支援することです。しかし、コパイロットはITの外部で使用される場合に、より大きな影響を与えることが予想されています。例としては以下の通りです： カスタマーサービスでは、コパイロットはサポートの問い合わせを受け取り、人間の介入を必要とする場合にはエスカレーションしたり、パスワードのリセットやアカウントへのアクセスなどのシンプルな問い合わせには解決策を提供し、CSATスコアを高めることができます。 製造業では、コパイロットは技術者が複雑な機械の診断と修理を支援し、ダウンタイムを短縮することができます。...