OpenAIの最新発表を理解する：企業ビジネスへの影響

サンフランシスコで開催された初の開発者会議で、OpenAIは注目の革新技術を発表しました。これには、GPT-4 Turbo、GPT Builderを通じたカスタマイズ可能なChatGPTのバージョン、および新しいアシスタントAPIが含まれています。これらの技術を活用することで、プログラマーはアプリケーション用のパーソナル「アシスタント」を迅速に作成できるようになります。

企業における生成AIへの関心が高まる中、多くの業界リーダーがOpenAIの発表の影響についての見解を共有しました。

企業向けAIの民主化

Publicis Sapientの最高製品責任者、シェルドン・モンテイロ氏は、GPTと改善されたAPIの導入により、OpenAIが以前は技術者のみが扱っていたタスクを非開発者にも手の届くものにしたと述べました。この民主化により、リソースが限られた企業でも特化型アシスタントを容易に作成できるようになります。

ONのCEO、アレックス・ベックマン氏は、これらの進展が企業における生成AIへの関与を大幅に向上させると述べ、改善されたAPIが入力データとAI生成情報の制御を洗練されたものにし、より一貫した文脈に沿ったコンテンツ生成を可能にすることを強調しました。

しかし、ユーザビリティとパフォーマンスが向上している一方で、ベックマン氏はGPT-4の基盤モデルは変わっていないと警告しています。また、OpenAIのユーザーインターフェースが依然として発展途上であり、企業内での採用を妨げる可能性がある点も指摘しました。

GPTエージェントで生産性を向上

InterzoidのCEO、ボブ・ブラウアー氏は、OpenAIのカスタムGPTが企業ハンドブックなどの特定の知識ソースを統合できることを強調し、これにより企業全体にAIチャットボットを導入できると述べました。長年の知識リポジトリへのアクセスは、生産性の大幅な向上につながる可能性があります。例えば、人事部門が200ページのハンドブックをチャットボットに変換することで、問い合わせを効率化し、新入社員のオンボーディングを迅速化できます。

GPT-4 Turboの画期的なコンテキストウィンドウ

モンテイロ氏は、GPT-4 Turboの128Kの長いコンテキストウィンドウが300ページ相当のテキストに相当することの重要性を強調しました。この改善により、文脈の理解や文書の要約、より一貫した会話が可能になります。たとえば、開発者は従来のコードを手動で分割することなく、より効果的に分析できるようになります。

Squareのリードエンジニア、ピユシュ・トリパティ氏は、GPT-4 Turboが大規模なコミュニケーションタスクにどのように対処できるかを示しました。彼は、2300万人のユーザーの顧客問い合わせを処理する際の課題を振り返り、新しいコンテキストウィンドウがデータ要約に必要な手動作業を大幅に軽減するだろうと述べました。

生成AIにおける重要な課題への対処

魅力的な機能がある一方で、すべての企業リーダーがOpenAIの発表を変革的と見ているわけではありません。Domino Data Labのデータサイエンス戦略責任者、ケル・カールソン氏は、GPTが生成AIの実証のための基盤となる一方で、データセキュリティ、スケーラビリティ、パフォーマンスといった重要な課題を解決しないことに懸念を示しました。多くの企業が生成AI機能を外部委託するリスクを抱えており、成功には社内の専門知識が不可欠であると強調しました。

生成AIの実験を促進

HugeのテクノロジーVP、ジョン・ハケット氏は、生成AIが企業にとって比較的新しい技術であり、リスク管理を優先しがちであると指摘しました。OpenAIのアシスタントAPIとGPTは、企業が大規模な投資をする前に低コストで生成AIを試す賢い方法を提供すると主張しました。

ハケット氏は、GoogleやMetaの提供と比較し、採用を促進するためにより良い価格モデルの重要性を強調しました。彼は、企業が生産性を向上させ、消費者体験を改善するために、迅速かつ安全に生成AIを試すことを優先するよう促しました。急速に進化する市場で、企業はAIに対する専門知識を身につけるか、競争に遅れを取るリスクを抱える必要があります。支援が必要な場合は、適切なパートナーを見つけることが重要です。