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今「AI Sprawl」が組織内で起きている、ガートナーのアナリストが訴える“2つのガバナンス”とは

急速に増える「AIアシスタント」との向き合い方

 熱狂的なブームは落ち着いたとはいえ、テクノロジーベンダーによる生成AI関連の新発表は今も衰えを見せない。その動向と対照的なのが、日本企業の生成AI活用への意欲である。総務省が2024年7月に発表した『令和6年版 情報通信白書』では、海外企業と比べて日本企業が生成AIの活用に消極的な姿勢であることが示された。この状況下、IT/デジタルのリーダーは生成AI活用をどう進めればよいのか。ガートナーのアナリストが、独自の切り口でヒントを示した。

急速に進んだ、ベンダー個別の「Copilot」実装

──「ガートナー デジタル・ワークプレース サミット」の講演において、「インスタントアップスキリング(リアルタイムでAIアシスタントのサポートを得ること)」「コンテンツ作成」「知識取得」「知識発見」という4つのユースケースを紹介されていました。講演タイトルには「ChatGPTの4つのユースケース」とありましたが、GPTだけではなく、他の基盤モデルを用いるAIアシスタントにも当てはまるものと考えていいでしょうか。

 GPT以外の基盤モデルを使う場合にも適用できる、汎用的なユースケースです。それぞれのモデルに強み、弱みはあるものの基本は同じです。たとえば、GPTは推論が得意で言語スキルは高いのですが、コントロールが難しい。Geminiも推論スキルは高いのですが、求めたことに対して、そのままの結果を返す傾向があるように思います。

 フランス発のMistral AIは、エキスパートモデルと呼ばれる専門性が高いモデルを組み合わせ、小さなモデルを使ったときのように、詳細な結果を得られることが特徴です。もう1つ例を挙げるならば、Llamaです。単一のGPUでも動き、小さいプラットフォームから大きいものへとスケールアップできます。

──ユーザーは、そのような基盤モデルの強みと弱みを理解して使っているのでしょうか。

 そのユーザーがエンドユーザーか、開発者かで答えは変わってきます。開発者はモデルの特徴を理解していることが業務遂行の上で不可欠ですが、エンドユーザーにその必要性はないでしょう。利用において裏の仕組みを気にすることは、まずありません。気にせずに使えること自体は、本来のあるべき姿なのですから。

 とはいえ、例外はあります。モデルの中には、プライバシー保護のプラクティスが確立していないものがあるため、要件の厳しいユースケースにおいては、(弱みを理解した上で)そのモデルを避けるべき場合もあるからです。

──では、4つのユースケースとして、各トピックを選んだ理由を教えてください。

 最も一般的だからです。Microsoft Copilotであれば、設定を有効化するだけで導入できる。だからこそ、多くの組織が使おうとしています。でも、結果はどうでしょうか。「インテリジェントアシスタント」というCopilotのアイデアには、大きな潜在的可能性があります。しかし、企業がカスタムで実装したものはさておき、MicrosoftやSalesforceのようなベンダー特化型のAIは「できる」と言っていたことが、まだ十分にできていない。できるか、できないかで言えば、できます。しかし、市場投入を急いでしまった分、成熟までに時間がかかりそうです。

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増えてきたガートナーへの質問「最適なCopilotの数とは?」

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この記事の著者

冨永 裕子(トミナガ ユウコ)

 IT調査会社(ITR、IDC Japan)で、エンタープライズIT分野におけるソフトウエアの調査プロジェクトを担当する。その傍らITコンサルタントとして、ユーザー企業を対象としたITマネジメント領域を中心としたコンサルティングプロジェクトを経験。現在はフリーランスのITアナリスト兼ITコンサルタン...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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