エンタープライズAIとは

生成AIモデルは驚異的な進化を続けており、ビジネス・リーダーの注目を集めています。そして今、CIOはこの新たなるクリエイティブな力の活用を迫られています。将来を見据えたCIOとそのチームがイノベーションを求める声に応えられるよう支援するために、テクノロジー業界はさまざまなエンタープライズAIオプションを備えて対応しています。信頼できるベンダー・パートナーは、AIが生成する分析により業務アプリケーションを更新し、いつでも利用可能な計算能力と厳格なデータ・ガバナンスを備えた生成AI向けにカスタマイズされたクラウド・インフラストラクチャを提供しています。エンタープライズ・データ・ストアを大規模言語モデルと統合することで、CIOが主導権を握り、組織全体にわたる従業員がかつてないほどのビジネス・データのクエリを実行できるようになります。

エンタープライズAIとは

エンタープライズAIとは、急速に進化する生成人工知能と関連テクノロジーをミッションクリティカルなビジネス・ワークロードに活用するための継続的な取り組みです。この取り組みは、異常検知、画像認識、テキスト分析などのタスクに、より限定的なAIシステムや機械学習モデルを使用した成功を基に構築されています。こうした繰り返しによってビジネス運用のスピードと効率が大幅に向上してきましたが、今や生成AIはそれ以上のことができるようになりました。ほぼ毎週の、驚異的な更新で実証されているように、AIモデルは微妙な言語、文字、または視覚的な指示を理解し、テキスト、グラフィック、コンピューター・コード、さらにはSQLクエリなどの適切な出力結果を作成するために、そうした情報を利用することができます。

エンタエンタープライズAIは、ビジネス・リーダーがこれらの新しい機能を自社独自のデータや知的財産でファインチューニングまたは補強することで、その膨大な可能性を活用するための作業を網羅します。そのようにして、AIモデルは組織に精通するようになります。そこから、より深いインサイトを提供し、カスタマーサービスの提供、マーケティングの取り組みのパーソナライズ、営業プロセスの支援、法務やリスク管理の取り組みの迅速化などのタスクをより確実に自動化することができます。

しかし、生成AIモデルをエンタープライズAIとするためには、厳しい条件を満たす必要があります。強力な大規模言語モデル（LLM）をサポートするインフラストラクチャには、ミッションクリティカルなワークロードに対して十分に安定しており、堅牢な処理能力、アクセス制御、データ・セキュリティ、バックアップおよびリカバリシステムが備わったものでしょうか。組織の従業員は、日常運用に高度な機能を持つAIをすぐに導入することはできますか。

生成AIの活用を検討しているビジネスには（あるいはそうでないビジネスにも）多くの選択肢があります。最もシンプルな方法は、おそらく業務アプリケーションベンダーと協力して、現在のワークフローにAIを組み込んだモジュールを導入することです。もう一つの選択肢は、ドキュメントの要約、データ分析、アプリケーションへのチャットなどの機能の追加を実現するAPIを介して生成AIサービスを利用することです。さらに、ITチームはオープンソースおよび商用のモデル・ビルダーから生成AIモデルを選択し、それをプラットフォームに導入してトレーニングまたは強化した上で、本番環境に導入することができます。このオプションには、堅牢なAIインフラストラクチャが必要となります。

結局、どのような組織においてもエンタープライズAIの成功は、さまざまな従業員のワークフローにAIの機能を組み込み、新しいインサイトを提供し、より多くの人の生産性を支援することができるかにかかっています。

主なポイント

• エンタープライズAIは、機械学習と最新の生成AI機能を活用してビジネスの問題を解決します。
• エンタープライズAIは、最新のビジネス・データを利用し、特定の企業に関連性の高い出力結果を提供するようにトレーニングされるという点で、消費者向けAIとは異なります。
• エンタープライズAIシステムは、厳格なデータ・ガバナンスと高可用性を備えた既存のエンタープライズ・システムとの統合を必要とすることがよくあります。
• 企業顧客にとってのAIの期待により、急増するビジネス・チャンスをサポートするモデル・ビルダー、AIインテグレーター、ハイパースケール・クラウド・サービスのエコシステムの拡大がもたらされています。

企業におけるAIの使用方法

エンタープライズAIは、従業員や顧客にさまざまな機能を提供します。ここでは、その一部をご紹介します。

• アプリケーション開発: アプリケーション・コードの下書き作成にLLMを使用しているため、開発者の生産性が向上します。
• 事業運営:自然言語プロンプトをサポートするAI対応データベースを通じて、組織データへのより幅広いアクセスを提供します。
• 顧客業務: 顧客の購入履歴、過去のやりとり、ネイティブな言語を理解する生成AIモデルを使用して、カスタマーサービスとのやりとりを自動化します。
• マーケティング:企業は購入者プロファイルと購入履歴にアクセスできるAIエージェントを使用して、ターゲットを絞ったアウトリーチと顧客育成の取り組みを大規模に実現できます。
• リスクと法務: AIアシスタントがドキュメントの調査や下書きを行うことで、契約書作成を促進します。承認後のドキュメントは複数の言語に翻訳できます。
• 営業: AIによるバーチャル・セールス担当者は、ビジネス・トランザクションにおいて、見込み顧客に提供するサービスを丁寧に、パーソナライズされた形でガイドすることができます。AIは、営業の見込み顧客開拓のためのパーソナライズされたメッセージの作成も支援します。
• 戦略と財務:強社内外のデータソースと公開ソースのデータを分析することで、ビジネス・パフォーマンスおよび競合他社の業績を監視するための強力な分析にアクセスします。

ビジネスが今すぐエンタープライズAIにアクセスする方法

エンタープライズAIシステムは、企業が業務に生成AIを導入するためのさまざまな選択肢を提供します。

エンタープライズ・アプリケーションに組み込まれたAIは、CIOにとって、業務運営の改善のために生成AIができることをステークホルダーに示す、確実でリスクの低い方法です。SAP、オラクル、Workdayなどのエンタープライズ・アプリケーション・ベンダーは、ERP、CRM、HCMなどの業務アプリケーション内でAIが生成するインサイトとワークフローを直接提供しつつあります。主要なベンダー・パートナーを確認することは、エンタープライズAIに向けた大きな第一歩です。

さまざまなビジネス・データで生成AIモデルを強化することは、高い競争力をもたらす差別化要因です。企業は現在、さまざまなオープンソースおよび独自のLLMを検索して、ニーズに合った規模および高度なレベルのLLMを見つけることができます。組織がカスタマイズを効果的に行うためには、モデルのファインチューニングと自社データによる強化を可能にするプラットフォームが必要です。そのためには、検索拡張生成（RAG）の導入に加えて、ローカルのベクトル・データベースが必要になる場合があります。

クラウド・プロバイダーからのAIサービスの利用拡大も一般的な選択肢です。クラウド・ベンダーは長年にわたり、異常検知やコンピュータ・ビジョンなどの運用にAIやMLモデルを提供してきました。これらのAIサービスは、開発者がアプリケーション開発の速度を低下させることなくアプリケーションに機械学習を追加することを可能にし、多くの場合、より正確で適切な結果を得るためにカスタム・トレーニングを施すことができます。

企業はまた、生成AIやMLモデルをトレーニングするために設計されたクラウド・プラットフォームにアクセスすることもできます。企業が独自のAIとMLの導入を設計して立ち上げることができるクラウドベースのプラットフォームの増加は、ビジネス・パーソン、データ・サイエンティスト、データ・マネジャーが生成AIモデルを特定してカスタマイズしたり、さらには一般的なオープンソースのフレームワークを使用して新しい高度なMLモデルを構築、トレーニング、導入、管理するといった際のコラボレーションを促進します。

また、インフラストラクチャもクラウド・プロバイダーが得意とする分野です。ディープ・ラーニングは、ほとんどの企業がこれまでに実行したことのあるシステムの中で、最も多くの計算能力を必要とします。その結果、生成AIのトレーニングと提供に必要となるGPUを保有するインフラストラクチャが求められています。また、これらのサービスは、クラウドの弾力性と使用量ベースの価格設定により、AIのコスト削減を支援します。

政府や他の組織は、AIテクノロジーと関連データが導入される場所と方法、AIテクノロジーを運用するために使用されるポリシーと人員、データを保護するためのプロセスとシステムに対する厳格な管理が必要となる場合があります。大規模クラウド・ベンダーは、世界中でソブリン・クラウド、さらにはソブリンAIのオプションを強化しています。

最後に、独立系ソフトウェアベンダー（ISV）は、製造、小売、法律、建設、その他多くの業界の企業用顧客に対して生成AIの専門知識を提供できるよう支援することができます。

結論として、エンタープライズAIの実用化を目指す企業は、単独で取り組む必要はありません。

消費者向けAIとエンタープライズAI

消費者向けAIとエンタープライズAIは一部同じ基本機能を提供しますが、消費者向けAIは個人のエクスペリエンスとエンターテイメントに焦点を当てているのに対し、エンタープライズAIはビジネスの課題に対応し、効率の向上を図ります。

その違いを詳しく見てみましょう。

消費者向けAI

消費者向けAIは、Siri、Alexa、Google Assistantなどの一般的なバーチャル・アシスタントに搭載されており、音声検索、スマート・ホームの自動化、パーソナライズされた音楽や映画の推薦などを支援します。消費者向けAIは、幅広い分野の公共データに基づいてトレーニングされていることが非常に多く、消費者向けAIアプリケーションは通常、個々のユーザーとのやりとりを処理するように設計されています。これらのシステムは、数百万人のユーザーに対応できるスケーラビリティを目指して構築されていますが、タスクの複雑さは、個人のニーズに限定され、音声記録、位置情報、閲覧履歴などのパーソナライズされたデータによって補完されていることがよくあります。

エンタープライズAI

エンタープライズAIは、ビジネスおよび政府機関や医療提供者などの組織向けに開発され、運用効率、意思決定、生産性の向上を目的としています。エンタープライズAIソリューションは、既存のエンタープライズ・システムとの統合を伴うことが多く、導入担当者には複雑なアルゴリズムと機械学習モデルの理解が必要となる場合があります。エンタープライズAIはその性質上、事業運営、顧客情報、独自のナレッジに関連する機密データを扱うことが多く、不正アクセスや漏洩からデータを保護する強固なセキュリティ対策が求められます。エンタープライズAIの一般的なアプリケーションには、カスタマーサービス・チャットボット、データ分析ツール、サプライチェーン最適化システムなどがあります。

オラクルによる独自のエンタープライズAIの実現

オラクルの目標は、組織がシームレスな方法で生成AIから価値を得られるように支援することです。そのため、Oracle Cloud Infrastructure(OCI)は、テクノロジー・スタックのすべてのレイヤー生成AIを組み込んでいます。

オラクルのアプリケーション内からAIが生成したインサイトにアクセスしたり、異常検知やドキュメントの要約といったタスクのためのAIサービスにより、APIを使用してアプリケーションを更新することができます。データベース・レベルでは、Oracle Database 23aiとHeatwave MySQLはLLMとRAGの機能をエンタープライズ・データ・ストアに組み合わせ、従業員が自然言語プロンプトを使用してナレッジベースにクエリを実行できるようにします。

最後に、OCIは独自およびオープンソースの生成AI LLMへのアクセスを提供し、ニーズに適したモデルを選択し、最も要求の厳しいAIワークロードを処理するように設計されたインフラストラクチャで実行することができます。

生成AIが2022年後半に一般に認知されるようになると、企業のリーダーはすぐにそのビジネス上の潜在的価値を見出しました。現在、そうした先見の明を持つ企業は、さまざまな方法で生成AIを自社の運用に取り入れることができます。

企業が生成AIを使用して価値を得る方法を理解するに伴い、従業員はワークフロー管理、より幅広い可用性分析などの新しいツールから恩恵を受けることになります。エンタープライズAIは、銀行、旅行、食事、ショッピングの際に使用される消費者向けサービスにも浸透するでしょう。企業の変革は始まったばかりです。ビジネス・リーダーがAI対応の未来に果敢に取り組んでいくかにより、その行方は決まります。

エンタープライズAIに関するFAQ

消費者向けAIとエンタープライズAIの違いを教えてください。

消費者向けAIは、SiriやAlexaなどの一般的なチャットボットや、GoogleやPerplexity AIなどのウェブサイトによって提供され、幅広く利用できる公開情報を扱います。エンタープライズAIは、多くの場合、企業固有のローカルで機密性の高いデータ・ストアを利用し、生産性と効率性の向上を推進することを目的としています。

エンタープライズ向け生成AIについて教えてください。

エンタープライズ向け生成AIとは、運用を改善するためにビジネスが生成AIモデルを活用する作業を指します。これは、LLMを使用することによる開発者の生産性向上、業務アプリケーション内でのAI生成サイトの追加、あるいはLLMを使用することによる企業全体にわたる従業員による自然言語プロンプトを使用したナレッジ・ストアへのクエリの実行を支援することにより実現できます。

エンタープライズAI市場の規模を教えてください。

アナリストの間では、エンタープライズAIサービスの市場規模は2023年時点で約240億米ドルというコンセンサスが得られています。しかし、AIにはクリーンなデータソースが必要なため、エンタープライズAIは10年近く前から進められているデジタル・トランスフォーメーションの延長線上にあるように見られることが多く、現在のところ市場の評価は困難です。とはいえ、エンタープライズAIサービスの市場が3400億米ドル以上に成長する2032年までに10倍の成長を遂げるという見方がコンセンサスとなっています。