企業におけるAI「革命」が進行中であることを示す研究結果

最近、Intelの一部であるcnvrg.ioによる調査が発表され、生成AIを取り巻く期待とは裏腹に、企業が人工知能(AI)ソリューションを導入するのは依然として遅れていることが明らかになりました。この2023年のML Insider調査は3年目を迎え、生成AIソリューションを実運用に移行する際の課題として、インフラの問題やスキル不足が浮き彫りになっています。

調査の主な結果は以下の通りです:

- 生成AIソリューションの導入: 企業のわずか10%が生成AIソリューションを成功裏に導入しています。特に金融サービス、銀行、防衛、保険の各業界が効率性や顧客体験の向上のためにAIを活用しています。一方、教育、自動車、通信業界は依然として慎重で、多くのAIプロジェクトが初期段階にとどまっています。

- インフラとスキルの課題: 調査結果の46%が、大規模言語モデル(LLM)を展開する上での主な障壁をインフラに挙げました。84%が言語モデルに対する関心の高まりを支えるためにスキルの改善が必要であると認識しており、完全に習得していると感じているのは19%にとどまります。

- AIの使用ケース: AIの主な使用ケースにはチャットボットや翻訳が含まれ、2023年の生成AIの進展を反映していますが、生成モデルを導入している企業はわずか25%です。また、58%の企業がAI統合が低く、5モデル以下を利用している状況は2022年とほとんど変わっていません。一方で、大企業は50モデル以上を展開する傾向があります。

- AIプロジェクトの課題: 62%の企業が成功するAIプロジェクトの実行が難しいと感じており、大企業ほどAIの導入において困難を抱えています。

これらの結果は、ChatGPTなどのツールが話題になっているにもかかわらず、企業レベルでのAI導入が具体的な障害によって妨げられていることを示しています。企業は生成AIを試す傾向があるものの、スキル不足、規制上の制約、信頼性の問題、インフラの限界など、さまざまな課題に直面しています。

Intelのソフトウェアアーキテクトで技術エバンジェリストのTony Mongkolsmaiは次のように述べています。「2023年のML Insider調査は、AI開発者の大多数が技術スキルの不足が機械学習や大規模言語モデルの導入を妨げていると考えていることを示しています。業界としては、プロセスを簡素化し、複雑さを減少させることに注力し、進化する技術環境で開発者をサポートする必要があります。」

さらに詳しい情報は、会社のウェブサイトでML Insider 2023レポートを参照してください。

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