Gartner Research


Published: 31 August 2023



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  • 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。



  • 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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Tadaaki Mataga

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Our independence as a research firm enables our experts to provide unbiased advice you can trust.

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