身近な企業に使われつつあるAI、その解決すべき課題とは？
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課題と解決策が分かりづらい記事なので、GPT-4に抽出させてみた
課題:
1. ChatGPTという言語ツールが現時点では業務に利用するには安全性が不十分であると見なされている。
2. 企業での言語モデル構築や保守が大変である。
3. セキュリティ、真実性の欠如、知的財産や著作権の保護等の懸念がある。
4. 企業向け生成型AI開発や実装に必要な専門性とスキルを持つプロフェッショナルが不足している。
5. LLMの実行に必要な計算リソース量に関する懸念。
6. データのプライバシーやセキュリティ、インフラやリソースの要求、既存システムとの統合等の様々な要素を考慮する必要がある。
解決策：
1. 企業環境に格納されているデータに焦点を当て、言語モデルを企業環境向けにパッケージ化する。
2. 既存の方法と比べて進歩を実証できるユースケースを見つけることで、導入の成功を図る。
3. HCIを活用し、言語モデルをチャットボットや質疑応答、顧客対応などに適用する。
4. 生成型AIをコンテンツ生成や情報抽出、検索などの分野に応用し、効果を最大化する。
5. 計画的かつ慎重な導入と検討を実施し、データのプライバシーやセキュリティ等の問題に対処する。
注目のコメント
ビジネス貢献度の高いAI利活用のためには、やはりそのビジネスに関わるデータをいかに収集できるか要です。この点は、生成AIに限らず、多くのAI導入でハードルになる点でもあります。
記事にもある通り、現在公開されているChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）のほとんどは、インターネット上から収集できる一般的な情報・知識・ノウハウがもとになっているため、その出力も一般的・汎用的なものにならざるを得ないのが現状です。
そのスムースな対話から「なんでも答えてくれる」と感じがちですが、ことビジネス応用を考えると、企業独自のノウハウ、ビジネスフロー、ルール、商慣習などを汲んだ答えを生成させることは難しいことから、情報検索やコンテンツ生成、ブレスト、企画策定など、どの企業でも行われている汎用的な作業においては力を発揮するものの、企業ビジネス特有の情報を出力させることを目指すにあたっては、独自のデータ収集・開発の努力が必要になってくるはずです。
現状は盛り上がりをみせるLLM・生成AIですが、今後、冷静にビジネス貢献が検討される段階に入ってくるにつれ、その活用範囲は課題になってくると考えられます。＞言語モデルが特定分野に特化したデータで訓練されていたとしても、それが金融サービスや、保険、ライフサイエンス、ヘルスケアといった垂直業界のものであるか、あるいは契約書のレビューや、医療費の申請、リスクアセスメント、詐欺検出、サイバーポリシーのレビューといった極めて特殊なユースケースのものであるかにかかわらず、企業における複雑なユースケースのほとんどに対応できるモデルとはならないはずだ。
これはホントにそう。
なので確かに業務利用するにはそれなりにハードルがある。
ただ、だからと言って『使わない』なんてことはなくて、現時点のモノで如何に使う場面を作れるか、ということを考えるべきフェーズです。
女性活躍推進のために、本来はあるべきではないのに『女性比率◯◯%』という目標を掲げることと同じです。
やむなく、当初はAIを使うことありき、でやるべき。その後に、AIを使うことでプロセスの有効性効率性を上げることが出来るようになるはずで、今はそのための布石をすべきとき。
