編集部
ゴールドマン・サックスの報告書『GEN AI: TOO MUCH SPEND, TOO LITTLE BENEFIT?』は、生成AIに対する期待と現実のギャップを浮き彫りにしました。多くの企業が巨額の投資を行い、生成AIを実用化しようとしていますが、現状はプロトタイプの域を出ない例も多く、ビジネスへの直接的なインパクトを出すには至っていません。この状況は、生成AIがデモンストレーションから実際のビジネスシステムへとスケールアップする過程で、様々な技術的および運用的な課題に直面していることを示しています。
ビジネスリーダーが成功するAI戦略を築くためには、AIのプロトタイプと実運用の違いを見極め、適切に管理することが求められます。成功しているチームは、AIモデルの選択だけでなく、システム全体の最適化と運用環境への適応に注力しています。このような違いを理解し、適切な質問を投げかけることで、企業はAIの持つ真のポテンシャルを引き出すことが可能となります。
生成AIの現状と課題：プロトタイプから実用化への挑戦
ゴールドマン・サックスが発表した『GEN AI: TOO MUCH SPEND, TOO LITTLE BENEFIT?』という報告書は、生成AIが直面している大きな課題を浮き彫りにしました。多くの企業が生成AIを実用化するために巨額の投資を行っていますが、その多くがプロトタイプやデモの段階に留まっており、実際のビジネス成果を上げるには至っていません。報告書によれば、生成AIの商業的成功率は依然として低く、その多くは生産システムへ移行する際にスケーリングやコストの問題に直面しています。
生成AIは確かに革新的な技術であり、理論上は大きな利益をもたらすことができますが、その成功には適切な運用と戦略が不可欠です。例えば、米国の大手企業であるAmazonやGoogleなどは、生成AIの導入において慎重なアプローチを採用しており、段階的な展開と現場からのフィードバックに基づく調整を重視しています。しかし、多くの企業がこのような制御されたデプロイメントではなく、プロトタイプから直ちに生産段階へ進むことを急ぎ、結果として期待した成果が得られていないのです。
このような現状を踏まえ、生成AIの導入を考える企業は、プロトタイプと実運用の違いを深く理解し、計画的なアプローチを取る必要があります。ビジネスリーダーに求められるのは、AIの可能性に対する過剰な期待を抑え、現実的な視点から実装計画を見直すことです。
成功するAI導入の秘訣：モデルの選択とシステム全体の最適化
生成AIを実際にビジネスで成功させるためには、単なるAIモデルの選択だけでは不十分です。特に、システム全体の最適化が鍵を握ります。生成AIの成功事例として、ChatGPTやGoogleのGemini、AnthropicのClaudeなどが挙げられますが、これらのAIシステムは単独のモデルではなく、複数の要素から成り立っています。例えば、ChatGPTはクエリの理解、専門モデルのルーティング、応答後処理、フィードバックメカニズムなど、多層的なシステムが連携しています。
生成AIの導入においては、実際の環境でどのようにシステム全体が機能するかを考慮することが重要です。例えば、オンラインリテール業界では、たった100ミリ秒の遅延が顧客維持率を1%減少させるというデータがあります。このようなビジネス制約を無視したAI導入は、成果を上げることが難しくなります。現場での実データに基づいたリアルタイムのA/Bテストを活用し、AIの効果を継続的に評価・改善していくプロセスが必須です。
モデルの精度や性能だけでなく、システム全体の運用コストやデータ移動、レイテンシーも重要な要素として捉えるべきです。特にRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインのような複雑なシステムでは、各要素が相互に影響し合うため、一部の改善が全体のパフォーマンスに直結します。ビジネスの現場では、このような統合的な視点からの最適化が、AI導入の成功を左右します。
AIファーストアプローチがもたらす優位性：一貫性とアカウンタビリティ
生成AIの導入においては、AIファーストアプローチがその成果を最大化するための鍵となります。例えば、RAGパイプラインのように複数のコンポーネントを使用するシステムでは、それぞれの要素が別々のチームで管理されることが多く、これが遅延や精度低下の原因となることがあります。個別に管理されたシステムでは、問題が発生した際にどの要素が原因かを特定するのが困難で、解決までに時間がかかります。
一方、AIファーストの一貫したシステムを採用することで、こうした問題は大幅に減少します。例えば、単一のニューラルデータベースを使用することで、システム全体の管理がシンプルになり、精度の向上や推論時間の短縮が可能となります。このアプローチでは、各コンポーネントの調整や改善がシステム全体に直接反映され、問題の特定や修正が迅速に行えるため、ビジネスへの影響を最小限に抑えることができます。
また、このような統合されたシステムは、UIを通じて知識労働者が直接修正を行えるため、従来のデータサイエンスの専門知識がなくてもシステムの改善が可能です。これは、特に中小企業やリソースの限られた組織にとって、AI導入のハードルを大幅に下げる要因となります。統一されたAIシステムの導入は、ビジネスリーダーにとって、精度、速度、そして責任の所在を明確にする手段として強力なツールとなります。
カスタマイズが鍵：ゼロショットの限界と実ビジネスへの適用
生成AIを実際にビジネスに適用する際、ゼロショットの精度は現実のニーズに応えられないことが多いです。多くの企業がゼロショットのプロトタイプに期待を寄せましたが、カスタマイズが不足していると実際の運用に適さないケースが増えています。例えば、特定のドメインでの高度な問題解決には、専用のトレーニングやハイパーカスタマイズが必要です。Generative AIやRAGパイプラインなど、初期段階のプロトタイプに依存したアプローチは、多くの場合、精度がビジネス要件に達しません。
さらに、プロトタイプに基づいたインフラは柔軟性に欠け、カスタマイズの導入が難しいという問題があります。少しのモデル変更でも、コードの大規模な修正と再テスト、再展開が必要になり、その間のダウンタイムやコストがビジネスの進行を妨げます。こうした問題は、例えば大手eコマースサイトでの運用で顕著です。生成AIが運用される環境では、レイテンシーやデータの移動など、多数の要素が絡み合うため、特に製品検索やユーザーインターフェースのリアルタイム応答が遅延するだけで顧客の離脱が顕著に見られます。
特に、RAGパイプラインで使われるベクトルデータベースや埋め込みモデルのような高度なシステムでは、頻繁なカスタマイズが必要です。しかし、現実の運用でこれを行うための準備が不足しているケースが多く、企業は事前にカスタマイズ可能なAIシステムの導入を検討することが重要です。
ビジネスリーダーのための実践ガイド：成功するAI戦略の構築法
ビジネスリーダーがAIプロジェクトで成功を収めるためには、明確な戦略と慎重な計画が必要です。生成AIの導入においては、単なる技術的な選択以上に、リーダーシップが取るべき戦略的判断が多く含まれます。例えば、オープンソースとクローズドソースのどちらを採用するか、または自社開発と外部コンサルティングのどちらを選ぶべきかなど、選択肢は多岐にわたります。こうした決断には、単にコストだけでなく、長期的な運用と成長の視点を持つことが求められます。
特に重要なのは、AIのプロトタイプと実際のビジネス展開の間に存在するギャップを理解し、それに対応する戦略を持つことです。具体例として、ChatGPTのようなシステムは、単独のAIモデルではなく、複数のサブシステムが相互に連携して高い性能を実現しています。このようなシステムをビジネスに適用するには、部分的なPoCではなく、全体のシステム設計を最適化することが不可欠です。
また、AIプロジェクトの責任と成果を明確にするためには、プロジェクト開始前に関係者全員が目標を共有し、成功のための具体的な指標を設定することが重要です。リーダーはこれらの指標を元に進捗を評価し、必要に応じて戦略の見直しを行うことで、AI導入のリスクを最小限に抑えることが可能です。
AIプラットフォームの未来：次世代ソリューションの展望
生成AIの導入と運用には、今後も多くの課題が予想されますが、特定の問題に特化したAIプラットフォームの登場により、そのハードルは低くなる可能性があります。例えば、ThirdAIのような企業が提供するプラットフォームでは、生成AIやRAGエージェントの導入を支援するためのハイパーカスタマイズツールが整備されています。このようなプラットフォームは、従来のAIシステムと比べて、導入コストを削減しつつ、ビジネスニーズに合わせた柔軟な運用を可能にします。
具体的には、ThirdAIのプラットフォームは、AIの学習から導入、運用に至るまでの全てのプロセスを一貫してサポートする設計が施されています。これにより、企業は従来のAIプロジェクトで直面していたスケーリングやカスタマイズの課題を解消し、実際のビジネスシーンでのAIの有効性を最大化することができます。また、このようなプラットフォームを活用することで、AI/MLの専門知識がないチームでも、迅速かつ効率的に生成AIを導入し、ビジネスの競争力を高めることが可能です。
AIの未来は、単なるモデルの精度や性能を超え、システム全体の最適化とビジネス価値の実現に焦点を当てる方向に進化しています。このような視点を持ち、適切なツールやプラットフォームを選択することが、次世代のAIソリューションを成功に導く鍵となるでしょう。