2025年のジェネレーティブAIの進化：新規性から必須性へ

2025年は、ジェネレーティブAI(Gen AI)の旅程において重要な時期を刻む。技術的な新規性として始まったものが、様々な業界のビジネスにおいて重要なツールに進化した。

ジェネレーティブAI：問題を解決するための解決策から問題解決の強力なツールへ

Gen AIの初期のブームは、大規模言語モデル(LLM)との対話の新規性によって推進された。LLMは、広範なパブリックデータセットでトレーニングされている。ビジネスと個人両方が、自然言語のプロンプトを入力して、パブリックフロンティアモデルの詳細で一貫性のあるレスポンスを受け取る能力に正当に魅了された。LLMからの出力の人間のような質感は、多くの業界が、明確なビジネス上の問題を解決したり、成功を測るための実際のKPIを持たずに、この新しいテクノロジーを使用したプロジェクトに突進するようにした。Gen AIの初期の日々にはいくつかの価値の解放があったが、問題を最初に特定してから、問題を解決するための実用的なテクノロジーソリューションを探すというビジネスの慣行を放棄することは、イノベーション（またはハイプ）サイクルにいることを示す明確な信号である。

2025年には、振り子が反動することが予想される。組織は、Gen AIが解決できる問題を特定した上で、ビジネス価値をGen AIから探すことになる。多くの科学プロジェクトが十分に資金提供され、Gen AIの要約、チャットボット、コンテンツおよびコード生成の最初の波のユースケースはまだ続くが、幹部は今年AIプロジェクトにROIを要求し始める。テクノロジーの焦点も、コンテンツを生成するパブリックの汎用言語モデルから、ビジネスの独自の言語を制御して継続的にトレーニングできる、より狭いモデルへのアンサンブルにシフトする。

2025年は、AIが企業の中心に移行する年になる。企業データは、AIで実際の価値を解放するための鍵となるが、変革的な戦略を構築するために必要なトレーニングデータは、ウィキペディアにはないし、決してない。契約、顧客および患者記録、およびバックオフィスを介して流れる、または紙の箱に入っている、構造化されていないやり取りの中に存在する。データを取得することは複雑で、汎用のLLMはここでは適切なテクノロジーではない。さらに、プライバシー、セキュリティ、データガバナンスに関する懸念もある。企業は、RAGアーキテクチャーと、小規模言語モデル(SLM)をプライベートクラウド環境で採用することが増える。これにより、企業は内部の組織データセットを利用して、トレーニング可能なモデルのポートフォリオを使用した独自のAIソリューションを構築できる。ターゲットを絞ったSLMは、ビジネスの特定の言語とデータのニュアンスを理解し、より高い精度と透明性を低コストで提供することができ、同時にデータのプライバシーとセキュリティ要件にも合致する。

AIの実装におけるデータスクラビングの重要な役割

AIイニシアチブが増えるにつれて、組織はデータの品質を優先する必要がある。LLMまたはSLMを使用する場合を問わず、AIを実装する上で最初で最も重要なステップは、内部データがエラーや不正確さがないことを確認すること。これは、「データスクラビング」と呼ばれるプロセスであり、AIプロジェクトの成功の重要な要素であるクリーンダータエステートのキュレーションに不可欠である。

多くの組織はまだ紙文書に依存しており、これらは日常業務のためにデジタル化およびクリーン化する必要がある。理想的には、このデータは、組織の独自のAIのラベル付きトレーニングセットに流れ込むことになるが、これが実現するにはまだ時間が必要である。実際、Unite.AIが8月から9月にかけて行ったハリス・ポール社との共同調査では、500人以上のIT意思決定者に聞き取りを行った結果、組織の59%がデータエステート全体を使用していないことが明らかになった。同報告書では、63%の組織が自身のデータに対する理解不足を認めており、これがGenAIや同様のテクノロジーの潜在能力を最大限に活かすことを妨げていることも明らかになった。プライバシー、セキュリティ、ガバナンスに関する懸念は確かに障害であるが、正確でクリーンのデータは重要であり、わずかなトレーニングエラーでも、AIモデルが間違った情報を出してしまうと、それを修正することは困難になる。2025年には、データスクラビングとデータ品質を確保するためのパイプラインが、信頼性と精度の高い情報で動作する新しい企業AIシステムのための重要な投資分野となる。

CTO役割の拡大する影響

チーフテクノロジーオフィサーの役割は常に重要であったが、その影響は2025年に10倍に拡大する。CMO時代と同様に、チーフマーケティングオフィサーのもとで顧客体験が重要であったように、来るべき年は「CTOの時代」になる。

CTOの核心的な責任は変わらないが、彼らの決定の影響は今まで以上に大きくなる。成功したCTOは、登場するテクノロジーが組織を再構築する方法について深く理解する必要がある。また、AIや関連する近代的なテクノロジーが、企業内での効率性の向上だけでなく、ビジネスの変革をどのように推進するかを理解する必要もある。CTOが2025年に下す決定は、組織の将来の軌道を決定することになるため、彼らの役割は今まで以上に重要になる。

2025年の予測は、Gen AI、データ管理、CTO役割のために変革的な年を強調する。Gen AIが、問題を解決するための解決策から問題解決の強力なツールへと移行するにつれて、データスクラビングの重要性、企業データエステートの価値、CTOの影響の拡大が、企業の将来を形作ることになる。这些変化を受け入れる組織は、進化するテクノロジー景観で繁栄するために適切に位置付けられることになる。