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Intel傘下のcnvrg.ioの新しい調査によると、“AIが人間の仕事を置き換える!”という誇大宣伝にもかかわらず、大規模言語モデルに基づく生成AIの採用は、企業においてまだ初期段階にある事が明らかにあった。

「生成AIはまだ開発の初期段階にあるものの、2023年に最も話題になるテクノロジーの1つです。この調査は、組織がLLMを実装する際に直面する障壁のために、GenAIの採用をためらっている可能性があることを示唆しています」と、Intel Cloud Servicesのコーポレート・バイス・プレジデント兼ジェネラル・マネージャーであるMarkus Flierl氏は述べている。

434人のデータサイエンティスト、開発者、IT管理者を対象とした調査によると、生成AIのソリューションをビジネスプロセスにうまく組み込んでいる企業はわずか10パーセントに過ぎない。90%の企業はまだ実験段階にある。

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cnvrg.ioが毎年行っているML Insider調査によると、生成AIソリューションを本番稼動させていると答えているのは回答者の10%だった。 (Credit: Intel)

生成AIは中程度に重要(32パーセント)、やや重要(16パーセント)、または重要ではない(8パーセント)と考えている。生成AIをめぐる現在の誇大広告は、そのビジネス応用の現実とは対照的である。

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組織の将来のAI戦略において、生成AIはどの程度重要かとの質問については、意見はおよそ半々だったようだ。 (Credit: cnvrg.io)

金融サービス、銀行、保険、防衛はAI活用のパイオニアであり、チャットボットや翻訳ソリューションの利用を好んでいる。一方、教育、自動車、電気通信の各セクターは、遅れを取り戻す必要がある。AIの取り組みはまだ初期段階にある。

2022年と比較すると、チャットボットの利用は26%増加し、翻訳とテキスト生成の利用は12%増加している。これは、2023年に大規模な言語モデルが広く使われるようになった直接の結果と思われる。

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AI/MLユースケースの人気度 2022年と2023年の比較 (Credit: cnvrg.io)

回答者の46%によると、ITインフラが大規模言語モデルの導入における最大の障害となっている。計算量の多いモデルは、既存のリソースに負担をかける。

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AI専門家の46%が、大規模な言語モデルを本番稼動させる最大の障壁はインフラだと考えていると回答している。 (Credit: Intel)

回答者の84%は、言語モデルの複雑さを管理する技術的スキルが不足していると回答している。

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LLM採用への関心の高まりの中でスキルを向上させる必要があると考えるか? (Credit: cnvrg.io)

58%はAIの統合レベルが低く、稼働しているモデルは5つ以下である。調査によると、2022年以降ほとんど変わっていない。

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2022年と2023年を比較した場合、企業のアプリケーションにおけるAI統合のレベルは2022年以降ほとんど変わっていない。 (Credit: cnvrg.io)

62%が依然としてAIの導入は難しいと考えている。組織が大きくなればなるほど、導入は複雑になる。新しいAIテクノロジーの導入、利用規模の拡大、既存サービスの改善が、2024年の最優先課題である。

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AIプロジェクトを成功させる難しさを多くの企業が感じている。 (Credit: cnvrg.io)

同調査によると、ChatGPTのような技術の出現にもかかわらず、企業におけるAIの導入はまだ低い。また、多くの企業がAIを自社のプロセスに統合する初期段階にあることも浮き彫りにしている。開発の障壁として、スキル、規制、信頼性、インフラなどいくつかの要因を挙げている。

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AI専門家は、大規模言語モデルを企業のビジネスモデルに導入することに関して、さまざまな懸念を口にしている。 (Credit: Intel)

この研究では、IntelのTony Mongkolsmai氏が、AIの複雑さと大規模言語モデルを扱うために必要な技術的スキルの不足を指摘している。

この研究は3年に渡って行われたもので、開発者がAIをより簡単に扱えるようにタスクを簡素化する必要があると指摘している。Mongkolsmai氏は、大規模言語モデルのような技術の可能性を業界がすぐに完全に実現するためには、これが唯一の戦略であると強調する。


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