AIを変革する3つのトレンド

AI技術の進歩に伴い、組織は業務のやり方を再定義し、新たな可能性と効率性を実現しています。

Author ブライアン・コックス | 2025年3月12日 | AI, 全て, 特徴

AI は、あらゆる業界の企業にとって優先事項となっています。AI が進化するにつれ、その応用も進化します。ビジネスにおける AI の役割は、次の 3 つの主要なトレンドによって変化しています。(1) AI のエッジへの移行、(2) データサイエンティスト以外の人々への AI のアクセス性の向上、(3) 独自のデータを活用してより深い洞察とより迅速なイノベーションを実現する特殊な AI モデルの台頭。

トレンド 1: エッジでの AI - 最も重要な場所でのインテリジェンス

AIはもはや大規模なクラウドインフラや高価なオンプレミスシステムに限定されておらず、データが生成される場所により近づいてきています。 IoT 工場のセンサー、自律走行車のカメラ、組立ラインのロボットアームなど、AI は遠隔地のサーバーを待たずに現場でリアルタイムに意思決定を行うようになりました。

なぜこのような変化が起きたのでしょうか?

- - より高速で効率的な処理 – エッジの AI により遅延がなくなり、クラウド接続への依存が軽減されます。たとえば、スマート監視カメラは、大量のデータをクラウドに送信せずに、ビデオをリアルタイムで分析し、異常を検出して即座にアラートをトリガーできます。
  - スピードが重要 – 一瞬の意思決定のシナリオでは、遅延はコストに繋がる可能性があります。自動運転車は事故を避けるためにデータを瞬時に処理する必要があります。病院の機器は命を救う警告を出すために患者のデータをリアルタイムで分析する必要があります。
  - コスト削減 – 大規模なデータセットをクラウドに送信すると、帯域幅が消費され、費用が増加します。エッジ AI は、情報をローカルで処理することでこれらのコストを削減し、クラウドとオンプレミスのリソースへの負担を軽減します。
  - より強力なセキュリティとプライバシー – データをソースに保持することで、漏洩リスクを最小限に抑えます。医療や金融など、規制が厳しい業界では、不要なデータ転送を排除するデバイス上の AI のメリットを享受できます。

AIはもはや強力なだけでなく、あらゆるところに存在します。AIチップとモデルがより効率的になるにつれ、より多くのインテリジェンスが中央集権型システムからエッジデバイス最も重要な場所にリアルタイムのメリットをもたらします。

トレンド2: すべての人のためのAI - データサイエンスの枠を超えた

AI はもはやプログラマーやデータサイエンティストだけのものではありません。強力な大規模言語モデル (LLM) により、さまざまな業界の専門家の働き方が変革し、弁護士、人事チーム、研究者、マーケティング担当者が高度な AI 機能を利用できるようになります。

AI が業界をどのように変えているのか:

法

弁護士やパラリーガルは、判例、契約書、規則、証言録取書など、膨大な量の文書を扱っています。従来、弁護士チームは、法的資料の調査、起草、レビューに膨大な時間を費やしていました。AI を活用したツールを使用すれば、弁護士は LLM を使用して判例に目を通し、複雑な判例を要約したり、特定のケースに合わせた重要な条項を含む契約書を作成したりすることができます。AI 処理は人間の判断に取って代わるものではありませんが、面倒な作業に費やす時間を大幅に短縮できるため、弁護士は戦略や弁護活動にもっと集中できるようになります。

人事

人事部門は、履歴書、業績評価、コンプライアンス規制、職場の傾向といった形で、まさに膨大な量のデータを扱っています。AI は、求人応募を分析し、優秀な候補者にフラグを立て、さらにはより多様な人材プールを引き付けるために職務内容を改善する方法を提案することで、人事担当者が採用プロセスを効率化するのに役立ちます。AI は感情分析にも役立ち、HR チームが従業員のフィードバックを大規模に把握できるようにします。また、自由記述のアンケート回答や職場のコミュニケーションパターンなどのデータを分析することで、AI は傾向を特定し、HR が組織の文化、従業員と顧客のエンゲージメント、従業員の定着率を改善できるように支援します。

研究

研究者にとって、データ分析は日常茶飯事です。しかし、たとえば経済学者は、膨大なレポートを手作業で精査する代わりに、LLM を使って、世界的な財務レポート、政府のデータセット、学術研究をスキャン、要約し、さらには洞察を生成することができます。医療研究者は、AI ツールを使用して、数千の臨床研究を数秒で精査することができます。LLM は、さまざまな異なるソースにわたるパターンを識別するのに役立ち、文献レビューを数か月ではなく数分で行うことができます。これは、より迅速な洞察を意味し、より迅速なブレークスルーにつながります。

小売り

小売りマーケティング担当者は、AI を活用して顧客の行動を分析し、トレンドを予測し、パーソナライズされたコンテンツを大規模に作成しています。ソーシャルメディアチャネルの視聴者の感情に基づいてターゲットを絞った広告コピーを即座に生成したり、リアルタイムの消費者フィードバックを分析してキャンペーンを即座に変更したりできるマーケティングチームのことを想像してみてください。AI は、小売業者が数字を手動で計算することなく、よりスマートでパーソナライズされた方法で顧客とつながることを支援します。

AI が人間の労働者に取って代わるのではないかという懸念は誤りです。むしろ、AI は専門知識を高め、面倒な作業を自動化し、専門家がよりスマートで迅速な意思決定を行えるようにします。AI ツールがより直感的になるにつれて、その影響は拡大するばかりで、最先端のテクノロジーを誰もが利用できるようになります。

トレンド3: 専門AIモデルの台頭

LLM の最初の波では、ChatGPT や Llama などの強力な事前トレーニング済み AI システムが導入され、生成 AI の計り知れない可能性が実証されました。しかし、これらの汎用モデルは素晴らしいものの、重大な制限があることがすぐに明らかになりました。

基礎的な法学修士課程の学生は、公開されている膨大なデータについて訓練を受けていますが、企業や業界特有の組織がより深い洞察、よりスマートな問題解決、より迅速なイノベーションを得るために必要な、文脈的理解、ドメインの専門知識、独自の知識が欠けています。彼らの学力は低く、場合によっては、間違った答えをしたり、幻覚や捏造の答えを出したりすることさえあります。また、業界特有の専門用語、ワークフロー、コンプライアンス規制、その他の重要なパラメータを理解していないため、組織が特定の業界の問題を解決するのを支援するのにも不十分です。

今日の AI は、一般化された LLM を超え、ローカライズされた特化された AI モデル、特に組織独自のデータに基づくモデルの必要性を認識し始めています。組織は、AI システムの価値は、それが処理する情報の関連性に応じて決まることを認識しています。このため、多くの組織は、独自の専有データを使用して LLM をトレーニングまたは微調整し、より関連性が高く、洞察力に富み、実際のビジネス価値を提供できる AI システムを作成することが増えています。

基礎的な LLM の幅広い一般知識と組織のドメインのローカライズされた専門的な LLM を組み合わせることの利点は次のとおりです。

- - - 業界特有の専門知識 – 企業独自のデータでトレーニングされた AI は、公開データセットでトレーニングされた一般化されたモデルとは異なり、企業の課題に合わせた正確な洞察を提供します。
    - より情報に基づいた意思決定 – 社内ナレッジベース、顧客とのやり取り、販売記録などの独自のデータにより、AI は現実世界のビジネスインテリジェンスに基づいた洞察を生成できます。
    - より優れたセキュリティとガバナンス – オンプレミス AI は、クラウドベースのデータ転送に関連するリスクを排除し、HIPAA などの業界規制への準拠を保証します。
    - より速いイノベーション – カスタムモデルは継続的に改善され、リアルタイムの組織からのフィードバックと変化する業界のニーズに基づいて精度が向上します。

AI の将来は、汎用 LLM を超えて、組織の独自のニーズに合わせて調整されたローカライズされた特化モデルも含むようになります。独自のデータで AI モデルをトレーニングすると、より正確な洞察とより迅速なイノベーションを実現できます。

Phisonが今日のAIトレンドの導入にどのように役立つか

として AIは進歩し続けるこれら 3 つのトレンドは、よりローカライズされ、アクセスしやすく、効果的なアプリケーションへの移行を表しています。AI 処理をエッジに移行することで、リアルタイムでより迅速かつ効率的な意思決定が可能になり、AI ツールへのアクセス性が向上することで、より幅広い専門家が日常業務で AI の機能を活用できるようになります。最後に、独自のデータでトレーニングされた専門の LLM の出現により、組織はより深い洞察、強化された問題解決、競争上の優位性を獲得できます。

ファイソンは、AIをよりアクセスしやすく、コスト効率の良いものにするために、研究開発に多額の投資を行ってきました。 aiDAPTIV+ソリューション 組織は、エッジやロボットの IoT デバイスから PC、ワークステーション、データセンターサーバーに至るまで、オンプレミスで AI モデルをトレーニングできるようになり、データセキュリティを確保しながら、クラウドベースの LLM トレーニングにかかる高額なコストを削減できます。