DocuSignとElasticが進化させるジェネレーティブ契約作成と検索ソリューション

Transform 2024 イベントでの生成的 AI の役割について

2024年のTransform 2024イベントでは、ElasticのCEOアッシュ・クルカーニとDocuSignのCPOドミトリ・クラコフスキーが、生成的AIが企業の検索や契約管理に与える変革的な役割について議論しました。彼らの見解は、大量のデータや複雑な契約を管理する企業にとって、AIが推進する検索機能の重要性の高まりを強調しています。

非構造データ分析の強化

Elasticは、生成的AIを統合することでエンタープライズ検索のアプローチを大きく進化させました。2023年5月、Elasticsearch Relevance Engine（ESRE）の導入は、Elasticの検索技術戦略における重要な進展を示しています。ESREは従来のキーワードベースの検索と高度なベクター検索機能を統合し、広範なデータベース内の文脈や意味をより深く理解できます。このハイブリッドモデルにより、Elasticの顧客は、ベクター検索、BM25テキスト検索、またはその両方を活用して、より効果的に関連文書を取得できるようになりました。

クルカーニは、同社のベクターデータベース技術における情報検索強化生成（RAG）の進展に触れ、「我々はおそらく最も広く使用されているベクターデータベースの一つです」と述べました。彼はElasticのRAG実装が同社のデータベース機能を強化すると強調し、何年にもわたるElasticsearchの開発に基づいています。

クルカーニは、現在利用可能な強力な機能、例えば権限管理、ファセット検索、ハイブリッド検索、異なる検索手法の統合的な運用について詳しく説明しました。「開発者には選択肢、機能性、モデルに対するオープンさを提供することが重要です。それは我々のDNAの一部です」と述べています。

AIの急速な進化に伴い、モデル選定が極めて重要です。クルカーニは、顧客が精度とコストを最適化するために異なる大規模言語モデルに横断的にクエリを分配している傾向が高まっていると指摘しました。

AI駆動の契約管理の革新

DocuSignは、契約管理を革新するためにAIを活用しています。クラコフスキーは「契約交渉を支援するエージェントを使用しており、まだ始まったばかりです」と述べ、AIが契約交渉で積極的な役割を果たす未来に期待を寄せています。

インテリジェント契約管理（IAM）プラットフォームは、静的な契約データを実行可能な洞察に変えるために設計されています。そのコアコンポーネントであるMaestro、Navigator、App Centerは、契約を分析し、企業のデジタル化の重要なギャップに対処します。クラコフスキーは、「多くの企業が業務をデジタル化している一方で、契約は静的なPDFに留まっており、効果的なクエリや分析が難しい」と説明しました。

IAMは、こうした静的文書を構造化データに変えることで、系統的な分析を実現します。クラコフスキーは、約70の契約を持つ顧客の例を挙げ、「顧客は異なる条件で数億ドルを支出していた」と述べました。契約の統合と分析を通じて、DocuSignは顧客に不整合を特定させ、1億ドル以上のコスト削減を実現しました。このような手作業から自動化プロセスへのシフトは、IAMの契約管理への大きな潜在能力を示しています。

AI導入の課題

両社の幹部は、責任あるAI導入の重要性を強調しました。クラコフスキーは、「迅速に動く必要がありますが、AI使用に伴う課題について慎重になる必要があります」と述べ、特に敏感な契約データに関して注意を促しました。

DocuSignはデータセキュリティと透明性を優先しています。クラコフスキーは、「私たちはプラクティスについて非常に慎重かつ透明であり、顧客データをトレーニングに使用する際は明示的な許可を求めます」と述べました。また、包括的なソリューションの必要性にも言及し、「顧客に複数のコンポーネントを統合させるのではなく、エンドツーエンドのソリューションを提供することが目標です」と強調しました。

AIのコストとリソース最適化

コスト効率はAI導入において重要な要素です。クラコフスキーはリソースの最大活用の重要性を指摘し、「どのようにリソースを組み立て、活用するかを理解することが、価値の維持に不可欠です」と述べました。

クルカーニは、AIの経済が変化する予測を立て、「ハードウェアと技術の進展、そして大規模言語モデル提供者間の競争が進む中で、推論コストは減少するでしょう」と予測しています。

未来に目を向け、両社の幹部はAI機能の拡大について議論しました。クルカーニは、さまざまなデータタイプを処理し、一貫した応答を提供できるマルチモーダルAIモデルについて言及しました。一方、クラコフスキーは契約管理での潜在的な応用の例を挙げ、洞察、曖昧さ、コンプライアンスの問題を自動的に解決できる可能性を示しました。

実践的なAI導入の事例

議論の中には、企業におけるAIの実用例も含まれていました。クルカーニはCiscoがElasticの技術を利用して顧客サポートを自動化し、エンジニアがより価値のある業務に集中できるようにした事例を紹介しました。また、フォーチュン100の銀行がElasticを使って富裕層顧客とのインタラクションをAI駆動の検索ツールで変革し、個別化された「1人用Bloomberg端末」を作成したことを紹介しました。

検索能力の向上からAI支援の契約交渉まで、AIの応用可能性は非常に広範です。しかし、この可能性を引き出すには、データプライバシー、モデルの透明性、費用対効果の高いスケーリングを含む技術的、倫理的、運用的な課題に注意を払う必要があります。