現在、AI（生成AIを含む）は多くの業界に変革をもたらしており、技術的な仕様を超えた戦略的な判断が企業に求められています。AIの透明性と説明責任を保証するために規制が必要とされる一方で、規制が成長を阻害する可能性も懸念されています。また、企業は独自のAIプラットフォームを構築すべきか、それとも効率性を追求して既成のソリューションを活用すべきかという選択にも直面しています。さらに、セルフホステッド型とホステッド型のLLM（大規模言語モデル）の選択は、コントロール、拡張性、セキュリティに影響を与える重要な要素です。
このブログでは、今日のAIにおける3つの重要な論点を詳しく解説し、データに基づく洞察と戦略的な指針を提供して、皆様の持続可能なAI戦略の構築を支援します。
規制すべきか否か？
AIが重要かつハイリスクな用途に拡大するにつれ、規制に関する議論は激化しています。規制推進派は、特に金融や医療などのハイリスク分野における透明性と説明責任の維持の重要性を強調しています。一方、批判派は厳格な規制の枠組みがイノベーションを阻害する可能性を懸念しています。EU AI法は現在、特定のリスク階層と義務を設定し、企業がAIの進歩を維持しながらコンプライアンスを確保するためのプレッシャーを高めています。
Dataikuは、AIライフサイクルの各段階でコンプライアンスをサポートするように設計された一連のガバナンス機能により、企業がこれらの規制要件に責任を持って対応できるよう支援します。主な機能には、非準拠プロジェクトの進行を防ぐための事前評価ワークフロー、プロジェクトリスクに基づいたカスタマイズされたガバナンスフレームワーク、一元化されたドキュメント、そして堅牢なモデルのトレーサビリティが含まれます。Dataiku Governは中央集権的なコンプライアンスハブとして機能し、チームがAIワークフローを監視、管理、文書化し、プロジェクト全体の透明性と制御を確保することを可能にします。
💡戦略的洞察: Dataikuによるプロアクティブなガバナンスは、コンプライアンスを簡素化するだけでなく、組織の回復力と説明責任を強化します。リアルタイムモニタリング、モデルトラッキング、制御されたLLMアクセスのためのツールを提供することで、Dataikuは組織がAI開発の勢いを損なうことなく、進化する規制に適応することを可能にします。このアプローチは規制への準備態勢を強化し、企業が規制が強化されるAI領域における責任あるリーダーとしての地位を確立するのを支援します。
構築か購入か？
企業がコンプライアンス要件に対応する中、AI戦略におけるもう一つの重要な選択に直面しています：カスタムプラットフォームを構築するか、既製のソリューションを購入するかという選択です。
生成AI時代において、構築vs購入の決定は進化しています。以前は、組織はAIプラットフォームをゼロから開発するか、完全なソリューションを購入するかという単純な選択に直面していました。その後、分析とAIの各分野におけるベストインクラスのツール間の接続を構築するか、エンドツーエンドのAIプラットフォームを購入するかという選択に移行しました。現在は、特化型のAI搭載ポイントソリューション（特に生成AI向け）が利用可能となり、再び最適な方向性の検討が必要となっています。しかし、これらのポイントソリューションは最終的にはスケーラブルではありません。一つのプロセスを強化しますが、隣接するプロセスには何の利点ももたらしません。
社内での構築は、比類のない制御とカスタマイズを提供しますが、特に生成AI機能が急速に進化する中で、テクニカルデットやスケーラビリティの制限などの課題をもたらします。カスタム構築されたプラットフォームの維持には、相当なリソース、時間、適応性が要求されます。
一方、ポイントソリューションやベストオブブリードツールを購入することで、企業はAIの展開を加速し、開発のオーバーヘッドを削減することができます。しかし、これらのポイントソリューションは多くの場合、より広範なプロセスにわたるスケーラビリティが欠如しており、差別化が制限されます。特定の機能のために複数の外部ベンダーに依存することは、各ソリューションが継続的な更新とメンテナンスを必要とするため、依存性とテクニカルデットも増加させます。
💡戦略的洞察: 構築か購入かの決定は、組織の具体的な目標、リソース能力、柔軟性要件を反映すべきです。カスタム統合と事前構築された機能の両方をサポートするエンドツーエンドのプラットフォームを使用するバランスの取れたアプローチが、両方の利点を提供できます。
DataikuのようなエンドツーエンドのAIプラットフォームは、組織がこれらのオプション間をシームレスに運用することを可能にします。組み込みツールにより、組織はAI分野の新しいイノベーションを企業のテックスタックとビジネスプロセスに直接統合することができます。このアプローチは、AIを責任を持ってスケールし、堅牢なガバナンスを維持し、組織固有のプロセスとニーズを強化する外部の開発を組み込む柔軟性を提供します。
セルフホステッド型かホステッド型のLLMか？
プラットフォーム戦略と並んで、企業はインフラストラクチャに関しても重要な選択に直面しています—具体的には、AIモデルをセルフホストするか、サードパーティのプロバイダーが提供する既製のホステッドAIサービスを使用するかという選択です。
セルフホステッド型と管理型AIモデルの選択は、技術的な好みを超えて、データセキュリティ、スケーラビリティ、運用の俊敏性、コストに大きな影響を与えます。セルフホスティングは、金融や政府などの高度に規制された分野で重要となるデータプライバシーとインフラストラクチャの最大限の制御を提供します。このオプションにより、組織は機密データやプロンプトを外部のサービスプロバイダーと共有することなく、特定のニーズに合わせてモデルをカスタマイズすることができます。しかし、セルフホスティングはリソースとコストの面で集中的な投資が必要となり、多くの場合、相当な計算能力やハードウェアリソース、そして専門的な技術的専門知識へのアクセスが必要です。
対照的に、通常クラウドプロバイダーによって提供される管理型ホスティングソリューションは、スケーラビリティ、低い初期コスト、高度な計算リソースへのアクセスを提供します。これらのソリューションは展開を効率化し、多くの場合、自動更新を含むため、内部のメンテナンスの必要性を減少させます。しかし、サードパーティの管理サービスへの依存は、依存性リスクをもたらし、特に機密情報を扱う組織にとって、データセキュリティとコンプライアンスの課題をもたらす可能性があります。
業界のリーダーがこれらの選択をどのように扱っているかをより良く理解するために、2024年5月にDatabricksと共同で400人のシニアAIプロフェッショナルを対象に調査を実施しました。結果は、85%が合理化された統合と幅広い市場受容性により、OpenAI GPT APIのようなホステッドLLMサービスを使用または探索していることを示しました。しかし、Meta Llama、Mistral、DBRX、Falconを含むオープンソースのセルフホステッド型LLMも、その柔軟性とカスタマイズ可能なセキュリティ機能により、56%の回答者がこれらのモデルに関心を示すなど、増加傾向にあります。
💡戦略的洞察: AIインフラストラクチャを選択する際、組織はセキュリティ、スケーラビリティ、運用要件を慎重に検討する必要があります。ミッションクリティカルなモデルはより多くの制御のためにセルフホストし、重要度の低いスケーラブルなアプリケーションには管理型ホスティングを使用するハイブリッドアプローチが、多くの場合最適なバランスを提供します。
Dataikuの適応可能なプラットフォームは、セルフホステッド型と管理型の両方のモデルをサポートし、企業が責任を持って効率的にAIをスケールすることを可能にします。堅牢なガバナンスと柔軟な展開オプションにより、Dataikuは組織の俊敏性を高め、企業がセキュリティと規制基準を満たしながら競争力を維持することを可能にします。
規制、プラットフォーム、インフラストラクチャにおける戦略的選択
規制、プラットフォーム戦略、インフラストラクチャに関する各決定は、組織がAIを効果的に統合しスケールする能力に直接影響を与えます。プロアクティブなガバナンスは信頼を構築し、柔軟なプラットフォームの選択は適応性をサポートし、バランスの取れたインフラストラクチャの決定はセキュリティとスケーラビリティを確保します。これらの選択を直近の目標と長期的なビジョンの両方に適合させる組織は、持続可能な価値を提供する、レジリエントで影響力のあるAIの基盤を確立します。
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