先週、ボストンで開催されたExec Connect GenAI Field Tripでは、選ばれたエグゼクティブたちがネクタイをノートに替えて参加しました。どんな様子だったでしょうか？まるで学生に戻ったかのようでした。ディベートクラブ、講義、教室、そして好奇心。しかし、この日のテーマは、歴史や代数ではなく生成AI（他に何があるというのでしょう）でした。企業の世界では、新鮮で未開拓のトピックです。
生成Iは、経験豊富なプロフェッショナルでさえ、学校に通い始めた頃のような気持ちにさせます。 まだ学ぶべきことはたくさんあり、答えなければならない質問もたくさんあるためです。
この強力だがまだ謎に包まれたテクノロジーをどう使いこなすかを考えるとき、私たちは皆、学生に戻ったようになります。このイベントは単なる見学会ではなく、AIの未来を学ぶ特別授業であり、ここで学んだ教訓は、この変革的テクノロジーとビジネスの関わり方を形作ることになるでしょう。では、私たちは授業で何を学んだのでしょうか？その日の主要なレッスンにご紹介します。
不確実性を受け入れる
イベントの包括的なテーマのひとつは、AIに内在する不確実性でした。新しい科目を学ぶ学生のように、組織は生成AIで未知の領域を航海しています。このテクノロジーは強力だが、未知のリスクも伴います。AIはビジネスのほぼすべての部分に関わりますが、その長期的な影響はまだ不明です。
ハーバード大学のJonathan Zittrainは、AIをアスベスト（石綿）に喩えました。生成AIはどこにでもあり、強力だが、同時に我々はまだ完全に理解しているわけではありません。そのため、企業はAI導入の棚卸しを行い（これはもちろん生成AIにも当てはまりますが、いわゆる「従来の」機械学習にも当てはまります）、影響や潜在的なリスクを注意深く監視する必要があります。
しかし、警戒を超える興奮もあります。生成AIのモデルは急速に改善されており、必ずしも事実を告げるわけではないかもしれませんが、現代の企業では不可欠なツールになりつつあります。実際、プレゼンターのHyoun Park氏（Amalgam InsightsのCEO兼主席アナリスト）は、新興技術がどのように基盤技術となるのか、また生成AIは基盤技術となる次の新興技術であると、話しました。
重要なポイントは？組織は、AIの可能性を受け入れる一方で、AIには不確実性が伴うことを受け入れる必要があります。つまり、柔軟性のある計画を立て、テクノロジーの進化に合わせてピボットする準備をすることです。
私たちの製品チームは、Dataikuの生成AIへのアプローチについて、LLMメッシュを中心に、このテーマを改めてお話しました。その中核となるDataiku LLMメッシュは、増え続ける生成AIサービスの中からの選択を可能にすることで、この不確実性に対処します。アプリケーションと基礎となるサービス間のリクエストを管理し、ルーティングし、ハードコードされた依存関係を打破する安全なAPIゲートウェイとして機能します。
生成AIを搭載したアプリケーションを、今日の最高のモデルの上に構築すべきか？ それとも、より正確で、強力で、自分のユースケースに適した新しいモデルが登場するまで、もう少し我慢すべきだろうか？ と悩んでいるのであれば、Dataikuをご利用ください。Dataikuを使えば、選ぶ必要はありません。
AIに必要なのはバンドであり、ソリストではない
イベントのもうひとつの重要なテーマは、AIを成功に導くためのコラボレーションの重要性でした。生成AIは、感動的ではあるが、単独では効果的に機能しません。
まず、CEOのFlorian Douetteauが、文字通りバンドに例えて話をしました。LLMをバンドのボーカルに例えています。確かな才能があったとしても、調和の取れたサウンドを奏でるにはバックアップが必要です（観客を集めるには、適切な人々による適切なプロモーションが必要なのは言うまでもありません）。バンドとそれが提供するサポートシステムがなければ、LLMはキーを外して歌ったり、歌詞を忘れたりします。さらに、LLMは本当に要求が多く、予想以上にコストがかかり、多くのリソースを必要とします。AIエージェントとそのコンポーネントは非常にパワフルな可能性を秘めていますが、それを台無しにしないようにするのが私たちの仕事です。
また、System1やMacquerieなどのDataikuの顧客数社から、現実の世界でバンドをまとめるために必要なことについて話を聞きました。Macquerieにとってそれは、サイロ化を解消するために、事業部門間でベストプラクティスを共有することです。 System1は、何よりも価値に焦点を当てることで信頼を築き、データチームの実行能力を加速させることと語りました。
要するに、生成AIが真の価値を確実に提供するためには、組織は多面的なアプローチを取る必要があるということです。各種AIツール、ガバナンス構造、チーム間の共同作業によってLLMをサポートするような、強固なAIエコシステムの構築も必要です。成功するAIバンドを構築するという例えは、AIツールをより広範な企業システムに統合することの重要性を強調すると共に、変革的な結果をもたらすためにシームレスに連携すべきということを示しています。
学生マインドの育成
この日の最も力強いテーマのひとつは、組織内で「学生マインドセット」を維持することの重要性といえるでしょう。AIが進化し続けるにつれて、AIに携わる人々も進化し続けなければなりません。AI分野で成功するためには、継続的な学習と新しいアイデアに対するオープンな姿勢が欠かせないのです。
このマインドセットとは、単に技術的な知識を習得することではなく、コラボレーション、柔軟性、誠実さの文化を醸成することです。リーダーはフィードバックを受け入れ、同僚や従業員、さらにはAIそのものから学ぶことで自分の視点を変えようとする姿勢が必要です。
例えば、私がこの日最も気に入った瞬間のひとつは、午後のクラスです。ある部屋では、「生成AI主導の未来に向けたテクノロジー戦略の構築」というホットなトピックがあり、人々はディベートクラブに参加し、次のようなトピックに取り組みました：
- 組織は、最も機密性の高いデータについて、自ら動かし管理するオープンソースのLLMを使う必要があるのか？
- LLMを作るのが仕事ではない企業が、LLMを微調整する必要があるのか？
- などなど
これは、問題を多角的にとらえ、互いに学び合いながら難問に取り組むという、学生のマインドセットの訓練でもありました。
学習、成長、適応を強調するこの姿勢は、このイベントの広範なメッセージを反映しています。AIの未来は定まったものではなく、技術とともに学び、実験し、進化し続けようとする者に成功がもたらされるのです。
結論 前途への準備
Dataiku Executive Field Tripのクロージングにおける総括のメッセージは明確なものでした。生成AIは、エキサイティングであると同時に不確実なフロンティアです。この新しい時代に成功するためには、企業は柔軟なアプローチを受け入れ、チームやテクノロジーを超えて協力し、継続的に学習する文化を醸成しなければなりません。
AI活用のための旅はまだ始まったばかりで、校外学習に行ってきた学生のように、私たちはこれからの道のりをす進むために必要な洞察と教訓を収集しました。思い切って踏み出す覚悟のある人にとって、AI の未来は変革をもたらすものとなるでしょう。ただし、それは私たちがオープンで、適応力があり、学ぶ準備ができている場合に限りるのです。
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