あなたのビジネスに適したAIモデルを選択するための5つのヒント

生成AI（ジェンAI）の台頭は、Open AIのGPT-4o、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeといった高プロファイルの大規模言語モデル（LLMs）によって大きく推進されてきました。しかし、これらの巨人に注目が集まる中、小規模言語モデル（SLMs）が静かに勢力を拡大しています。一部の業界専門家は、SLMsがジェンAIの未来になる可能性があると示唆しています。

リサーチ会社Gartnerによると、LLMsが従来の言語モデル開発をリードしてきた一方で、SLMsは予算制約、データ保護、プライバシー懸念、リスク軽減といった重要な課題に対する実行可能な解決策を提供します。企業がジェンAIの世界を航海する中で、リーダーたちはこの2種類のモデルのどちらかを選択することになるかもしれません。以下は、5人のビジネスリーダーがAIモデルの未来について語った内容です。

1. ドメイン特化の機会を検討する

金融サービス大手L&Gのグループ主任データ・分析責任者であるクレア・トンプソン氏は、小規模モデルと大規模モデルの両方がビジネス運営においてそれぞれの役割を果たすと信じています。彼女は、LLMsが特定の用途向けに微調整され、その有用性が向上する未来を想像しています。

「LLMsの一部が特定のトピックについてより詳細な情報を得るために訓練され始め、その動きがますます増えていく状況が想像できます」と彼女はZDNETに語りました。

ドメイン特化のモデルに対する明確な需要がある一方で、トンプソン氏は企業が社内開発に多大なリソースを投入することには懐疑的です。

「自分でモデルを構築するかどうかはわかりません」と彼女は言いました。「モデル構築について話すとき、それは既存のモデルを内部で活用し、データを使って安全な環境で結果を出すことについてです。」

規模に関係なく、トンプソン氏は未来がドメイン特化のモデルに傾くと見ています。

「よりカスタマイズされたモデルが登場し始めると考えています」と彼女は言いました。「たとえば、医療情報、気候トピックとESG、資産市場を中心にモデルをカスタマイズする可能性が見えます。そうした特定のユースケースで、より特化型のモデルが出てくるでしょう。」

2. 用途に応じた適切なモデルを選ぶ

MAGエアポーツ・グループのCIOであるニック・ウッズ氏は、ジェンAIの未来は、大規模モデルと小規模モデルが組み合わさり、特定のビジネスニーズに合わせて調整される可能性が高いと強調しています。

「一つのサイズですべてに対応するわけではないと思います」と彼は言いました。「選択するモデルは、ビジネスのユースケースに依存します。」

ウッズ氏は、明確な戦略なしにAI開発に飛び込むことに対して警告しています。

「それは最後にやるべきことです」と彼はAIプログラムの開始について尋ねられた際に答えました。

その代わりに、彼は経営陣がより広範なビジネス変革の目標に焦点を当て、ジェンAIを含むその達成を支援するツールを特定すべきだと考えています。

「たとえば、エアブリッジがドッキングしたタイミングを検出するような特定のユースケースを解決するために、エッジで小規模で特定のモデルを実行したいと思うかもしれません」と彼は説明しました。

グローバルな航空交通パターンや天候の影響といった、より複雑な質問には、異なるモデルが必要になる可能性があります。

本質的に、ウッズ氏は適切なモデルを選ぶことは、コースに合った馬を選ぶことに似ていると考えています。

「特定のユースケースに対して大規模にエッジで多くの小規模モデルが展開されると思います」と彼は言いました。「それはほぼ避けられない。しかし、それでも大きなモデルが依然として優勢になると思います。」

3. コンテキストを考慮する

Gartnerのデジタルビジネスのエグゼクティブ・リーダーシップ部門のシニアディレクターアナリストであるガブリエラ・ヴォーゲル氏は、CIOの間で小規模でドメイン特化のモデルへの関心が高まっていると指摘しています。

「私が話すクライアントは、特定のコンテキストに適用されるモデルを見つけ、作成しようとしています」と彼女は言いました。「必ずしも大きな汎用モデルではなく、特定のアプリケーション向けに小さなデータベースに結び付けられたモデルです。」

ヴォーゲル氏は、企業が探索段階からSLMsを使用したジェンAIサービスの展開に移行していると指摘しています。

「彼らは多くのテストを行ったためにこの移行をしています」と彼女は言いました。「大きなモデルで何が機能し、何が機能しないかを見て、より具体的になり、そのアプローチを適用しようとしています。それが私のクライアントで個人的に見たことです。」

4. 幻覚を減らすために小規模化する

ビッグ・バス・ツアーズの顧客満足度をリードするオリー・ワイルドマン氏は、SLMsとLLMsの選択は特定のユースケースに依存し、多くの企業が小規模モデルを選ぶ可能性が高いと考えています。

ビッグ・バス・ツアーズは、AI搭載のチャットボットやチケッティングを含むFreshworksカスタマーサービススイートと、基本的な顧客問い合わせを処理するSatisfi Labsの仮想アシスタントを活用しています。

「SatisfiのAI技術は、彼らが協力する特定の企業からのデータのみを使用します」とワイルドマン氏は説明しました。「その企業の技術は、ChatGPTや他のツールのような大規模AIに接続されていません。彼らは独自に行っています。」

ワイルドマン氏は、この焦点を絞ったアプローチが、データが責任を持って使用され、AIの「幻覚」のリスクを軽減する大きなビジネス上の利点を提供すると考えています。

「そのようにして、データはどこから来ているのか、どのようなプロセスが使用されているのかがわかるので、より安全です」と彼は言いました。「また、使用しているモデルがあなたのビジネスの種類向けに設計されているため、幻覚が少なくなります。」

ワイルドマン氏は、小規模でドメイン特化のモデルが企業AI戦略において重要な役割を果たすと結論付けています。

「ビジネスにとって、モデルの選択はより具体的になると思います。一方で、一般ユーザーには、どこでも見かける巨大な無料モデルが人気でしょう。」

5. 自社データを重視する

TripadvisorのデータおよびAI責任者であるラフル・トドカール氏は、企業にとって理想的なモデルは単にサイズだけでなく、カスタマイズに関するものだと考えています。

専門家は大規模モデルと小規模モデルの両方を試すかもしれませんが、トドカール氏は目的に合わせて構築され、カスタマイズされたモデルの未来を見ています。

「たとえば、Mistral 7Bは他のLLMsと比較して比較的小規模なモデルですが、特定のタスクでは驚くほど優れたパフォーマンスを発揮します」と彼は言いました。「私にとって、未来はカスタマイズ可能なモデルにあります。」

トドカール氏は、企業の自社データを効果的に活用することの重要性を強調しています。

「モデルのトレーニングサイズや機能が重要なのではなく、そのモデルを取り、あなたのコンテキストで自社データを使って適用することです」と彼は言いました。「それによって、既製品のモデルを超え、データからの洞察を活用できます。したがって、答えは中間にあります。」