オリジナルソース: AIGCオープンコミュニティ 画像ソース:無制限のAIによって生成10月12日、世界的に有名な情報コンサルティング調査組織であるガートナーは、2026年までに企業の80%以上が生成型AI APIを使用するか、生成型AIアプリケーションを展開するという調査データを公式Webサイトで公開しました。 2023年には、これは5%未満です。Gartnerのバイスプレジデント兼シニアアナリストであるArun Chandrasekaran氏は、ジェネレーティブAIは経営幹部の最優先事項になり、基盤となるモデルを超えた新しいツールで大きなイノベーションの波を引き起こしたと述べています。ヘルスケア、ライフサイエンス、法律、金融サービス、およびその他のセクターでは、ジェネレーティブAIの需要が高まっています。 Gartnerが発表した「2023年の生成AIテクノロジー成熟度曲線」では、コスト削減と効率向上を達成するために、ますます多くの企業がジェネレーティブAIを実際のビジネスに組み込み始めています。10 年以内に組織に大きな影響を与えると予想される 3 つのイノベーションには、ジェネレーティブ AI をサポートするアプリケーション、基本的なビッグ モデル、AI の信頼、リスク、セキュリティ管理が含まれます。 ## **ジェネレーティブ AI をサポートするアプリケーション** ジェネレーティブAIアプリケーションを使用してユーザーエクスペリエンス(UX)とタスクの強化を改善し、ユーザーがさまざまなタスクを完了するのを加速および支援します。 企業がジェネレーティブAIを使い始めると、これは労働力の幅広いスキルセットに浸透するでしょう。チャンドラセカラン氏によると、現在、生成型AI埋め込みの最も一般的なモードは、主に自然言語プロンプトを使用してさまざまなコンテンツを自動生成することで作業を民主化するテキストからX(テキスト、コード、画像、ビデオなど)です。ただし、幻覚や不正確さなど、これらのアプリケーションには依然としていくつかの障壁があり、広範な影響と採用が制限される可能性があります。 ## **ベースビッグモデル** 基本的な大規模モデルは、大規模に事前トレーニングされており、幅広いユース ケースに適用できるため、AI の重要な進歩です。Chandrasekaran氏によると、基本的なビッグモデルは、従業員の生産性を向上させ、顧客体験を自動化および強化し、費用対効果の高い新しい製品やサービスの作成を可能にすることにより、企業内のデジタルトランスフォーメーションを推進します。基本の大規模モデルは、テクノロジー成熟度曲線で予想される拡大のピークにあります。 ガートナーは、基盤となる大規模モデルが自然言語処理(NLP)のユースケースの60%をサポートすると予測しており、2021年の5%未満から増加しています。 ## **AI Trust, Risk and Security Management (AI TRiSM)** AI TRiSMは、AIモデルのガバナンス、信頼性、公平性、信頼性、堅牢性、有効性、データ保護を保証します。 AI TRiSMには、モデルの解釈可能性、データとコンテンツの異常検出、AIデータ保護、モデル操作、敵対的攻撃耐性のためのソリューションとテクノロジーが含まれています。AI TRiSMは、責任あるAIを実現するための重要なフレームワークであり、2〜5年以内に主流になると予想されています。 2026年までに、AIの透明性、信頼性、セキュリティを実装する組織は、採用、ビジネス目標、ユーザーの受け入れに関して、AIモデルの50%の改善を達成するでしょう。
調査レポート:2026年までに、企業の80%以上がジェネレーティブAIを使用する
オリジナルソース: AIGCオープンコミュニティ
10月12日、世界的に有名な情報コンサルティング調査組織であるガートナーは、2026年までに企業の80%以上が生成型AI APIを使用するか、生成型AIアプリケーションを展開するという調査データを公式Webサイトで公開しました。 2023年には、これは5%未満です。
Gartnerのバイスプレジデント兼シニアアナリストであるArun Chandrasekaran氏は、ジェネレーティブAIは経営幹部の最優先事項になり、基盤となるモデルを超えた新しいツールで大きなイノベーションの波を引き起こしたと述べています。
ヘルスケア、ライフサイエンス、法律、金融サービス、およびその他のセクターでは、ジェネレーティブAIの需要が高まっています。
10 年以内に組織に大きな影響を与えると予想される 3 つのイノベーションには、ジェネレーティブ AI をサポートするアプリケーション、基本的なビッグ モデル、AI の信頼、リスク、セキュリティ管理が含まれます。
ジェネレーティブ AI をサポートするアプリケーション
ジェネレーティブAIアプリケーションを使用してユーザーエクスペリエンス(UX)とタスクの強化を改善し、ユーザーがさまざまなタスクを完了するのを加速および支援します。 企業がジェネレーティブAIを使い始めると、これは労働力の幅広いスキルセットに浸透するでしょう。
チャンドラセカラン氏によると、現在、生成型AI埋め込みの最も一般的なモードは、主に自然言語プロンプトを使用してさまざまなコンテンツを自動生成することで作業を民主化するテキストからX(テキスト、コード、画像、ビデオなど)です。
ただし、幻覚や不正確さなど、これらのアプリケーションには依然としていくつかの障壁があり、広範な影響と採用が制限される可能性があります。
ベースビッグモデル
基本的な大規模モデルは、大規模に事前トレーニングされており、幅広いユース ケースに適用できるため、AI の重要な進歩です。
Chandrasekaran氏によると、基本的なビッグモデルは、従業員の生産性を向上させ、顧客体験を自動化および強化し、費用対効果の高い新しい製品やサービスの作成を可能にすることにより、企業内のデジタルトランスフォーメーションを推進します。
基本の大規模モデルは、テクノロジー成熟度曲線で予想される拡大のピークにあります。 ガートナーは、基盤となる大規模モデルが自然言語処理(NLP)のユースケースの60%をサポートすると予測しており、2021年の5%未満から増加しています。
AI Trust, Risk and Security Management (AI TRiSM)
AI TRiSMは、AIモデルのガバナンス、信頼性、公平性、信頼性、堅牢性、有効性、データ保護を保証します。 AI TRiSMには、モデルの解釈可能性、データとコンテンツの異常検出、AIデータ保護、モデル操作、敵対的攻撃耐性のためのソリューションとテクノロジーが含まれています。
AI TRiSMは、責任あるAIを実現するための重要なフレームワークであり、2〜5年以内に主流になると予想されています。 2026年までに、AIの透明性、信頼性、セキュリティを実装する組織は、採用、ビジネス目標、ユーザーの受け入れに関して、AIモデルの50%の改善を達成するでしょう。