オライリー「企業における生成 AI」2023 年レポート

急速な技術進化を特徴とする時代において、人工知能の状況は、生成 AI の出現と統合を先頭に、大きな変化を遂げています。 テクノロジーとビジネス学習の有力な先駆者であるオライリーは、2023 年の Generative AI in the Enterprise Report を発表し、ビジネスの世界における生成 AI の現状を明らかにする包括的な世界的調査を提供しています。

2,800 人を超えるテクノロジー専門家の回答をもとにまとめられたこのレポートは、生成 AI の急速な導入を掘り下げ、エンタープライズ部門内で生成 AI がもたらす傾向、課題、機会を明らかにしています。

企業における前例のない生成 AI の導入

オライリーの 2023 年レポートは、エンタープライズ部門における AI の歩みにおける重要なマイルストーン、つまり生成 AI テクノロジーの採用率が 67% であることを明らかにしています。 この数字は単に印象深いだけではありません。 これは、最近の歴史の中で最速の技術革新の導入を意味します。 この導入率をさらに顕著にしているのは、これらの企業の 38% が AI を使用してから XNUMX 年未満であり、AI 機能に対する関心と信頼が急速に高まっていることを示唆しています。

この導入の急増には、いくつかの要因が考えられます。 まず、生成 AI テクノロジーの進化により、よりアクセスしやすく、実装が容易になりました。 トレーニング モデルはよりユーザーフレンドリーになり、オープンソース モデルの台頭によりリソース要件が軽減されました。 第 XNUMX に、自動プロンプト生成や文書検索用のベクトル データベースなど、AI との対話を簡素化するツールの開発により、より幅広い組織にとって AI がより親しみやすくなりました。

本質的に、生成型 AI の企業への急速な統合は、ビジネスの世界に変革期が到来していることを示しています。 企業は単に AI を実験しているわけではありません。 彼らはそれを中核事業に積極的に組み込んで成長を促進し、競争力を強化しています。

AI 利用の新たなトレンド

オライリーのレポートは、企業が現在どのように生成 AI を活用しているかを明らかにし、その応用における重要な傾向を明らかにしています。 かなりの大多数 (77%) がプログラミング タスクに AI を使用しており、ソフトウェア開発における自動化への大きな移行を示しています。 GitHub Copilot や ChatGPT などのツールはますます人気が高まっており、コーディングの生産性と効率が向上しています。

データ分析は 70 番目に一般的なユースケースとして浮上しており、企業の XNUMX% がこの目的で AI を採用しています。 大規模なデータセットを処理および分析する AI の能力は非常に貴重であることが判明しており、企業はより深い洞察を得て、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

顧客向けアプリケーションも主要な焦点分野であり、企業の 65% が生成 AI を使用して顧客エクスペリエンスを向上させています。 これには、チャットボット、パーソナライズされたレコメンデーション、自動化されたカスタマー サポートが含まれます。これらはすべて、より魅力的で応答性の高いインタラクションを提供することを目的としています。

興味深いことに、この調査では、コンテンツ作成における生成 AI の役割も強調されています。 企業の約 47% がマーケティング コピーに AI を使用し、56% が他の形式のコピーに AI を使用しており、クリエイティブ領域における AI の影響力が増大していることがわかります。

これらの傾向は、企業戦略における広範な変化を反映しています。 生成 AI はもはや、単なる効率化のためのツールではありません。 それはビジネスイノベーションを推進する上で中核的な要素になりつつあります。 AI は、日常的なタスクを自動化し、データ分析を通じて洞察を提供し、顧客エンゲージメントを強化することにより、企業が新たな機会を模索し、運用モデルを再定義できるようにします。 このさまざまな機能にわたる AI の活用は、エンタープライズ部門における AI の変革的な影響と多用途性を強調しています。

生成 AI の課題と障壁

企業における生成 AI の導入は急速に進んでいるにもかかわらず、オライリーのレポートでは重大な課題と障壁が明らかにされています。 回答者の 53% が挙げた最大の障害は、AI 実装の適切なユースケースを特定することです。 この課題は、特定のビジネス コンテキスト内で AI テクノロジーを効果的に活用する最善の方法についての理解のギャップを浮き彫りにしています。

38 番目の大きな障壁は、法的、リスク、コンプライアンスの問題であり、回答者の XNUMX% が言及しました。 AI テクノロジーが進歩するにつれて、企業は、特にデータ プライバシーや倫理的な AI の使用などの分野で、法的基準を遵守し、リスクを軽減しながらこれらのシステムを統合するという複雑さに取り組んでいます。

これらの調査結果は、AI 統合に対するより微妙なアプローチの必要性を浮き彫りにしています。 企業は技術的な準備が整っているだけでなく、適切なアプリケーションを特定し、AI を取り巻く複雑な法的状況に対処できるように戦略的に準備する必要もあります。

AIスキルとリスク管理の需要

生成 AI の統合が加速しているため、熟練したテクノロジー ワーカーに対する大きな需要が生じています。 AI プログラミングのスキルが最も求められており (66%)、僅差でデータ分析 (59%)、AI/ML の運用 (54%) が続きます。 この需要は、AI システムの複雑さと高度化、およびこれらのテクノロジーを開発および管理するための専門知識の必要性を反映しています。

リスク管理の観点から、企業は主に予期せぬ結果 (49%)、セキュリティの脆弱性 (48%)、安全性、信頼性、公平性、偏見、倫理、プライバシーに関する問題 (それぞれ回答者の 46% が挙げています) を懸念しています。 。 これらの懸念は、AI システムの厳密なテストと検証の必要性、および倫理的考慮事項に対処し、責任ある AI の使用を確保するための堅牢なフレームワークの開発の必要性を浮き彫りにしています。

AI 導入の初期段階を反映

導入率は高いものの、レポートは、多くの企業がまだ生成 AI の実装の初期段階にあることを反映しています。 約 34% が概念実証の段階にあり、AI の機能と潜在的な応用を検討しています。 さらに 14% は製品開発段階にあり、10% はモデルの構築中です。 特に、18% が AI アプリケーションを実稼働環境に導入しており、理論的な探求から実用化への迅速な移行が示されています。

回答者のうち、かなりの 64% が、パッケージ化された AI ソリューションの使用からカスタム アプリケーションの開発に移行しました。 この変化は大きな進歩を表しており、企業が AI を導入するだけでなく、特定のニーズに合わせたオーダーメイドの AI ソリューションを革新し、作成していることを示しています。

このレポートでは、よく知られている GPT モデルを超えた多様な AI エコシステムにも焦点を当てています。 たとえば、企業の 16% はオープンソース モデルに基づいて構築しており、AI テクノロジーの開発と共有に取り組んでいる活発なコミュニティを示しています。 LLaMA や Google Bard のようなあまり一般的ではないモデルの使用は、まだ少数ではありますが、幅広い AI テクノロジーに対するオープンさを示しており、ダイナミックで革新的な AI 環境を促進しています。

これらの調査結果は、実験から実用化およびイノベーションへの移行を特徴として、企業内の AI 環境が急速に進化していることを示しています。 AI モデルの使用方法の多様性とカスタム ソリューションへの移行は、この分野のダイナミックな性質と、AI テクノロジーの可能性を最大限に探求して活用しようとする企業の熱意を浮き彫りにしています。

オライリーのレポートは、企業における生成 AI の現状を強調するだけでなく、行動を促すものとしても機能します。 企業が AI の未来の形成に積極的に参加し、テクノロジーが成長、革新、倫理的進歩の触媒として機能する環境を促進するよう促しています。

完全なレポートをダウンロードできます こちら.