オライリー、2023年ジェネレーティブAIエンタープライズレポートを発表

O’Reilly は、企業における生成 AI の実態について 2,800 人を超える技術専門家を対象にした世界的な調査の結果を発表し、企業による生成 AI の活用方法、導入を妨げるボトルネック、これらの技術を前進させるために対処すべきスキルギャップについて調査しました。完全なレポートは現在無料でダウンロードできます。

「ジェネレーティブ AI は、企業にとって新たな機会の時代への入り口であり、成長を促進し、業務を最適化し、競合他社との差別化を図る優れた顧客体験を提供する可能性があります」と、オライリーの最高コンテンツ責任者であるメアリー・トレセラー氏は述べています。「しかし、それを管理する適切な人材がいなければ、この急速に進化するテクノロジーを十分に活用することは困難です。この画期的なレポートが明らかにしているように、ジェネレーティブ AI が達成できるもののピークには程遠く、企業が AI 革命の最前線に立つために必要な重要なスキル開発に投資する時間はまだあります。」

近年、生成 AI は他のどのテクノロジーよりも急速に導入されてきました。回答者の3分の2（67%）は、自社で現在生成AIを使用していると回答し、3分の1以上（38%）は、自社でAIを使用し始めて1年未満であると回答しました。ガートナーなどの企業は、AI が誇大宣伝サイクルのピークにあるかもしれないと示唆していますが、調査結果は、AI がまだ十分に成長する余地があることを示唆しています。生成 AI 技術が進歩するにつれて、モデルのトレーニングやその上での高度なアプリケーションの開発が容易になり、多くのオープンソース モデル (回答者の 16% が活用) の実行に必要なリソースが少なくなっています。

アプリケーション ブームは、わずか 1 年の間にリリースされた数世代のツールによっても促進されました。複雑なプロンプトを自動化するツール、プロンプトをアーカイブしてインデックス化し、再利用できるようにするツール、ドキュメント検索用のベクトル データベースなどが一般的になり、生成 AI をより多くの組織に導入するのに役立っています。

生成 AI が広く導入されているにもかかわらず、多くの企業はまだ初期段階にあります。回答者の 18% がアプリケーションを運用していると報告していますが、これらのテクノロジーの実装を検討している企業にとって、依然として複数のボトルネックがあります。回答者が挙げた最大の制約は、適切なユースケースの特定（53%）であり、次いで法的問題、リスク、コンプライアンスの組み合わせ（38%）でした。

生成 AI の統合が加速するにつれ、専門知識を持つ技術者の需要も生まれており、AI プログラミング (66%)、データ分析 (59%)、AI/機械学習運用 (54%) が最も需要の高いスキルとなっています。一般的な AI リテラシー (52%) も重要です。これは、ユーザーが生成 AI ツールに遭遇したときに偏見を示すことがあるためです。

リスクの面では、オライリー氏はAIに取り組んでいる企業に何をテストすべきかを尋ねた。上位 5 つの回答は、意図しない結果 (49%)、セキュリティの脆弱性 (48%)、安全性と信頼性 (46%)、公平性、偏見、倫理 (46%)、プライバシー (46%) でした。

ジェネレーティブ AI の実践

O’Reilly のレポートによると、AI ユーザーの 54% が生成 AI ツールによって全体的な生産性が向上すると考えている一方で、人員が削減されると考えているのはわずか 4% でした。調査によると、生成 AI が現在使用されている分野の中で、最も一般的なアプリケーションは GitHub Copilot や ChatGPT などのツールを使用したプログラミング (77%) です。データ分析 (70%) と顧客向けアプリケーション (65%) は、今日の企業における生成 AI の上位 3 つの使用例であり、このテクノロジーはマーケティング (47%) やその他の形式のコピー (56%) にも役立っています。

その他の主な調査結果は次のとおりです。

組織の 34% は生成 AI の概念実証段階にあり、組織全体での AI 導入が初期段階にあることを反映しています。さらに 14% が製品開発に従事し、10% が模型製作に従事しています。回答者の 18% は、すでに AI アプリケーションを本番環境で使用していると回答しました。

回答者のうち 64% が、あらかじめパッケージ化された汎用生成 AI の使用からカスタム アプリケーションの開発に移行しており、これは人材、インフラストラクチャ、スキルへの投資を必要とする大きな飛躍です。

回答者の 23% が何らかの GPT モデルを使用していることは驚くことではありませんが、16% は自社がオープンソース モデル上に構築していると回答しており、GPT を超えた重要かつアクティブな世界を示しています。 LLaMA と LLaMA 2 (2.4%) および Google Bard (1%) は、最も使用頻度の低いモデルです。

「生成型 AI の導入は確かに爆発的ですが、性急な導入のリスクと害を無視すれば、再び AI の冬を迎えるリスクは確実にあります」と、オライリーのコンテンツ戦略担当副社長でレポートの著者であるマイク・ルーキデスは述べています。「急いで生産するのではなく、実用的なアプローチを取り、トレーニングとリソースに投資し、AI をどのように活用できるかを創造的に考えることで、企業には大きなチャンスが生まれます。レポートの結論にあるように、「AI は人間に取って代わることはありません。しかし、AI を活用する企業は、そうしない企業に取って代わるでしょう。」