Published: 31 August 2023
ChatGPTの普及は、生成AIの採用に対する関心を呼び起こした。しかし、十分な情報に基づいた意思決定を行い、価値を引き出すために、CTOはさまざまなアプローチを理解する必要がある。本リサーチノートでは、展開アプローチを比較して選択するための意思決定フレームワークを提示する。
ITリーダーは、生成AIプロバイダーが新機能を発表するペースに対応しきれていない。
事前にトレーニングされた生成AIモデル／アプリケーションの数は飛躍的に増加しているが、それらを企業のユースケースとAIガバナンスに沿ったものにすることは困難である。
テクノロジ・イノベーションのリーダーは、生成AIのさまざまな展開アプローチや、その長所と短所を十分に理解していない。
現時点で一般的なのは、組み込みアプリケーションとしてモデルを利用したり、モデルAPIを組み込んだり、プロンプト・エンジニアリングによってモデルを操作したりすることである。検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation: RAG) アーキテクチャによってモデルを拡張するのは、新たなアプローチである。
自社のデジタルの未来を担うエンタプライズ・アーキテクチャ／テクノロジ・イノベーションのリーダーは、以下を行う。
各アプローチの技術的な違いを理解して文書化することで、ベンダーによって規定されたアプローチにロックインされないようにする。ベンダーとの共有責任モデルを十分に把握する必要がある。
それぞれの展開アプローチの長所と短所を分析し、意思決定を明確にする。各ユースケースに適したものとなるよう、展開アプローチとユースケースを整合させる。
あらゆる重要な意思決定要因を考慮して、ユースケースごとに客観的な判断を下す。本リサーチノートで詳説するアプローチは相互に排他的なものではなく、ほとんどの企業はこうしたアプローチを組み合わせて採用できる。
将来の要件に対応できる生成AI戦略を実現するために、新たなトレンドを注視する。生成AIは急速に進化しているため、数カ月ごとに戦略を更新する必要がある。
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