AIの実装とエンタープライズリーダーへの影響

従来型AI、生成AI、エージェンティックAIが企業の戦略をどのように形成しているかをご紹介します。AIを効果的に導入するための参考にしてください。

人工知能(AI)は何年も前から存在していますが、その進歩はかつてないほど急速に進み、業界を画期的なスピードで変革しています。AIにはビジネス機能を変革する潜在能力があることは明らかですが、その複雑さを克服するのは、綱渡りのように感じられるかもしれません。

最高AI責任者、CTO、AIリーダーにとって、AI実装を具体化する役割は非常に重要であるとともに、ありがたくない困難に満ちています。適切な決定は、企業を比類なき成功へと導くことができますが、誤った判断は、コストのかかる失敗に行きつく可能性があります。しかし、重要なのは、真に堅牢なAI戦略は、単一のタイプのAIに依存しないということです。このためには、従来のAI、生成AI、エージェントAIをシームレスに統合して、組織が汎用性と影響力を実現できるようにします。

このブログでは、従来型AI、生成AI、エージェンティックAIという3種類のAIについて解説するとともに、堅牢なAI戦略を構築するための実用的な戦略を示します。すべてお読みいただくと、これらの多様なAIアプリケーションが相互に補完し、組織の運用を変革する方法を理解することができます。

AIの3つのタイプを理解する

AI戦略を策定する前に、AIが取るさまざまな形態と、エンタープライズエコシステムにおけるAIのそれぞれの役割を理解することが重要です。人工汎用知能(AGI)などのいくつかの可能性は、SFの領域に広く残っていますが、これらの3つのタイプのAIは、今日の現実世界のイノベーションを推進しています。

従来型AI

これは、パターン認識、データ分析、予測モデリング、コンピュータービジョン、デジタルツインに重点を置く、最も確立されたAIの形態です。従来のAIは、自動化されたタスク固有のソリューションに優れています。主なアプリケーションには、不正行為の検出、自律走行車、サプライチェーンの予測、お客様の区分化などがあります。

このタイプは、AI駆動型組織のバックボーンと考えることができます。この実証済みのテクノロジーによって、効率的で正確な処理が可能になります。新しいアイデアを生み出すのではなく、既存の知識を適用して明確に定義された問題を解決します。

生成AI

生成AIは、新たなタイプのイノベーションの到来を表しています。トレーニングデータから抽出されたパターンと知識に基づいて、テキスト、画像、音楽、コードなどのまったく新しいコンテンツを作成します。LLMを使用して組織データを活用することで、貴重なインサイトを引き出し、データを強力な競争優位性に変換できます。

企業は生成AIを使用して、カスタマイズされた広告キャンペーンを作成したり、カスタマーサポートの応答、さらにはコードソフトウェアを生成したりしています。生成AIは強力ですが、従来のAIと比較して構築と微調整に多くの労力を必要とします。これは、入力データとプロンプトの品質によって出力が大きく異なる可能性があるためです。

エージェンティックAI

エージェンティックAIは、システムが自律的に動作し、人間の介入なしに独立した意思決定を行えるようにすることで、イノベーションをさらに推進します。従来のAIとは異なり、エージェンティックAIは自律型であり、さまざまな独立性を持って動作し、タスクを単独で実行します。また、ゴール指向でもあり、定義された目標を追求するように設計されていますが、その達成方法についての明示的な指示を必要としません。これは、人間が意思決定プロセスに関与しなくなったことを意味するものではありません。代わりに、AIオーケストレーターという役割を担うことになります。

これらのAIエージェントは、推論と意思決定、情報の分析を行い、結論を導き出して、決断力のある行動を取ることができます。機械学習モデルやその他の手法を使用してデータを収集して処理することで、周囲の環境とやり取りすることができます。さらに、エージェンティックAIは学習と適応を行い、データ分析と周囲とのやり取りに基づいて行動を継続的に進化させます。これにより、自動化と適応の間のギャップが解消され、コンテキストに基づいたリアルタイムの選択が可能になります。

エージェンティックAIのアプリケーションには、ワークフローの自動化、自律型車両、セキュリティ侵害の修復などがあります。たとえば、重要なシステムの脆弱性を監視し、侵害に動的に対応し、セキュリティプロトコルをプロアクティブに適応させるために、エージェントティックAIを導入して、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

エージェンティックAIが秘める可能性は革新的ですが、その自律性を考えると、発展させていくためには一段と高いレベルの信頼性とリスク軽減が必要です。

AI戦略を構築するための実践的なガイダンス

組織の独自のニーズに合わせた包括的なAI戦略を構築することは、非常に複雑な作業であると感じられるかもしれません。しかし、幸いなことに、最初からあらゆるタイプのAIに全面的に取り組む必要はありません。多くの場合、実用的で段階的なアプローチが最善の方法です。

1. 従来のAIへの投資を継続する

従来のAIの実装をすでに開始している場合は、この貴重なワークストリームを見逃さないでください。これらの実証済みで拡張性のあるシステムは、業界全体で不可欠であり、大きな影響をもたらし続けています。サプライチェーン物流の最適化、不正行為の検出、データ主導の意思決定の強化などの分野での取り組みの改善と拡大に重点を置いています。

従来のAIへの継続的な投資により、一貫した結果をもたらし、社内の支持を維持し、測定可能なROIを生み出して、より広範なAIイニシアティブをサポートできます。

2.生成AIへの取り組みを加速する

基本的な成熟度のAI導入が完了したら、生成AIを使用して迅速な行動を始めましょう。創造性とパーソナライゼーションを強化する機会は計り知れません。今すぐ、コンテンツ作成の自動化、カスタマーサポートのタッチポイントの強化、パーソナライズされたマーケティング戦略の拡張を実現するツールの活用に着手しましょう。

生成AIは急速に進歩しているため、実験とトレーニングを優先します。経験豊富なAIプロバイダーと提携することで、時代を先取りし、競合他社に先んじて可能性を最大限に引き出すことができます。

3. エージェンティックAI向けに構築する

エージェンティックAIの導入は簡単ではありませんが、行う価値はあります。この高度に自律した形態では、高品質のデータガバナンス、堅牢なセキュリティ対策、重要な意思決定を独立して行うシステムの能力に対する信頼性が必要です。また、成功の可否は、AIの意思決定を導くための効果的なビジネスプロセスマッピングや、成果と好みの明確な定義にも左右されます。

日常的なITワークフローの自動化や、サイバーセキュリティのための動的なモニタリングシステムの実装など、エージェンティックAIの段階的な導入を検討しましょう。小規模でリスクの低い用途で成功したら、将来のさらに大規模な、全社的展開に向けて進むことができます。

3つのAIタイプすべてが戦略に重要な理由

成功するエンタープライズAI戦略は、1つのタイプのAIだけに依存しません。そうではなく、従来の生成AIとエージェンティックAIを補完的な方法で統合するものです。たとえば、従来のAIは履歴データを分析でき、生成AIはそのデータに基づいて新しいカスタマーエンゲージメントコンテンツを作成できます。エージェントAIはマーケティングキャンペーンを自律的にリアルタイムで導入して調整できます。

これらの形態のAIが連携することで、自動化、イノベーション、適応性を備えた強力なエコシステムが構築されます。

エキスパートとの連携

AIは間違いなく、今日のテクノロジー市場で最も高度かつ急速に変化しています。AI導入の取り組みにおいて適切なパートナーを確保することは、課題をチャンスに変え、複雑さをシンプルにし、ROIをより迅速に達成するうえで不可欠です。

デル・テクノロジーズはNVIDIAと共同で、AI Factoryを通じてエンドツーエンドのエンタープライズソリューションを提供しています。このソリューションは、組織全体でAIをシームレスに統合できるように設計されています。お客様が従来型AIに着手しようとしている場合でも、エージェンティックAIに向けて構築を進めようとしている場合でも、Dellのエキスパートはお客様の一歩一歩を確実にサポートします。

当社はこれまでに多くの組織で、変革をもたらすテクノロジーの実装をガイドしてきました。そしてこれからも、お客様を同様に支援します。