2024年のAIに関する注目情報：Dataiku、Deloitte、Snowflakeからの洞察

2024年に足を踏み入れようとする今、AIの世界は前例のないパワーと変革の波が押しよせています。The Economistの[「Generative AI Will Go Mainstream in 2024」](https://www.economist.com/the-world-ahead/2023/11/13/generative-ai-will-go-mainstream-in-2024)というタイトルの記事では、2024年は企業がこのテクノロジーの導入を本格的に始める年になると想定しています。もちろんこれは、多くの企業が2023年の大半を[その検証](https://pages.dataiku.com/dataiku-databricks-ai-survey)に費やし、理論と実験からより大規模な実装に移行する時期に来ているという考えに裏付けられています。 

[*→今すぐ読む: 2024年のAI:Dataiku、Deloitte、Snowflakeからの注目点 （日本語版近日公開）*](https://pages.dataiku.com/ai-in-2024)

今年は、2024年に優先されると思われるトレンドの(圧倒的な可能性を秘めた)膨大なリストを作成する代わりに、我々は新しいアプローチを採用しました。Dataikuの共同設立者兼CEOであるFlorian Douetteauの核となる予測に加え、[Deloitte](https://www.deloitte.com/global/en.html)の[Oz Karan](https://www.linkedin.com/in/ozan-oz-karan-6b5b4113/)と[Snowflake](https://www.snowflake.com/en/)の[Ahmad Khan](https://www.linkedin.com/in/ahmadrazakhan/)を招き、アナリティクスとAI戦略に直面する企業が新年を迎えるに際して最も差し迫ったアドバイスを紹介します。このブログでは、それぞれの寄稿のハイレベルな概要を紹介しますが、ご心配なく。年明けには、このブログですべてを共有します。 

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## 来たるべき、計算処理コストの変動の時代
DataikuのFlorian Douetteauは、とくにAIインフラストラクチャーの基礎であるグラフィックスプロセッシングユニット(GPU)を中心に、計算処理コストが変動する新時代を予測しています。並列処理機能で知られるGPUは、[生成AI](https://www.dataiku.com/ja/製品/の主要機能/generative-ai/)の技術的バックボーンである大規模言語モデル(LLM)を習得する上で極めて重要な役割を果たします。 

Douetteauは、企業内での生成AIの採用の増加により、GPUの需要が急増すると強調します。ただし、GPUの供給は半導体サプライ チェーンの力学と絡み合っており、自然災害や地政学的な変化などの世界的な出来事の影響を受けやすいため、依然として不確実です。

この新たな課題に対応するため、組織は計算処理コストの変動に効果的に対処するための戦略を備える必要があります。Douetteauは、企業にとって重要な考慮事項について次のように説明しています。

- **トレードオフの分析:** 企業はコストと品質の間のトレードオフを評価し、計算リソースの効率的な展開を確保する必要があります。
- **モデルとサービスプロバイダーの柔軟性:** モデルとサービスプロバイダーを切り替える機能により、組織は変動費に基づいてコストの構えを適応させることができます。
- **GPUクラスターの管理:** 計算処理インフラストラクチャーのより詳細な制御と、潜在的な長期的コスト上のメリットのために、企業は独自のGPUクラスターを管理することもできるでしょう。
- **特定のユースケースに合わせたモデルの最適化:** GPUの利用効率を高めるには、特定のユースケースに合わせてモデルを最適化するテクノロジーの導入が重要になります。

Everyday AIのプラットフォームを提供する[Dataiku](https://www.dataiku.com/ja/製品/)は、計算処理コストが不安定なこの時代において重要な味方として浮上しています。データサイエンスと機械学習のワークフロー全体をカバーするプラットフォームの堅牢なオーケストレーションにより、組織はリソース利用を最適化し、不必要な計算処理コストを削減できます。スケーラブルなインフラストラクチャー、効率的なデータ管理、コラボレーション環境などの機能により、企業はGPUダイナミクスによってもたらされる課題に対処できるようになります。

## 信頼を築く機会: Deloitteの視点
リスクおよび財務アドバイザリーに精力的に取り組んでいるDeloitteは、AI(とくに生成AI)の時代における信頼の重要性について新たな視点をもたらします。Deloitte Risk & Financial Advisoryのパートナー、Oz Karan氏は、AIテクノロジーの導入における信頼の重要な役割を強調します。AIが日々の生活に浸透するにつれて、組織に対する信頼と、組織によるAIの使用に対する信頼との区別が曖昧になってきています。

***消費者が利用できる幅広い生成AI機能の夜明けとともに、AIの時代が到来しています。しかし、テクノロジー自体と同じように、パラダイムを変えるテクノロジーに対する信頼も、一日にして成るものではありません。***

*- Oz Karan, Deloitte*

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[Deloitteの信頼できるAI<sup>TM</sup> フレームワーク](https://www2.deloitte.com/us/en/pages/deloitte-analytics/solutions/ethics-of-ai-framework.html)は、生成AIのビジネスにおける可能性を最大限に高めるために、組織が信頼を構築できるよう支援する包括的なアプローチを提供します。このフレームワークは、AIが完全なものではなく、責任ある計画と対応が必要であることを理解し、信頼の可能性が失われることに対処します。信頼性のある設計によるAIソリューションの構築が不可欠であり、Deloitteは規制上のガイダンスとAIガバナンスの実践に関する洞察を提供します。

## 高度なAIの未来はシンプルです: Snowflakeのアプローチ
 AI/ML Strategyの責任者であるAhmad Khan氏は、Snowflakeは、高度なAI時代のシンプルさについて新鮮な視点について言及しています。生成AIの時代における本当の差別化要因は、独自のデータとカスタマイズされたモデルにあります。Snowflakeのアプローチは、データの移動を最小限に抑えることに焦点を当てており、開発者はデータがすでにキュレーションおよび管理されている場所で高度な処理を実行できます。
 
***生成AIから最大限の価値を引き出すには、組織がまず堅牢なデータとモデルのガバナンスを確立し、次に開発者がLLMアプリ開発を加速し、アナリストが日々の分析の一部としてAIを活用できるようにする、総合的な戦略を定義する必要があります。***

*- Ahmad Khan, Snowflake*

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Snowflakeは、Snowflake Cortexや Snowpark Container ServicesなどのスケーラブルなインフラストラクチャーとLLMアプリケーションスタックプリミティブを提供し、開発者が不必要なデータ移動を行わずにアプリを構築できるようにします。Document AIのような自然言語インターフェースと事前構築されたUIの重視は、技術専門家を超えて高度なAIを利用できるようにするというSnowflakeの取り組みを示しています。 

## 2024年に自信を持ってAIの世界に進む
2024年に向けた取り組みに着手するにあたり、Dataiku、Deloitte、Snowflakeが示した洞察は、AIを取り巻く課題と機会の包括的な全体像を描きます。計算処理コストの変動性、信頼構築、シンプルさが決定的なテーマとして浮上しており、組織は適応し、戦略を立て、Dataiku、Deloitte、Snowflakeなどの信頼できるパートナーと協力する必要があります。前例のないAIパワーの時代において、先見性、アジリティー、安全なスケーリングのためのフレームワークを備えた企業は自信を持ってAIの世界に進み、テクノロジーの変革の波の先駆者として浮上するでしょう。

## 生成AIの時代に適応し、戦略を立てる
このEBOOKで取り上げられている3つの注目ポイントはすべて、生成AIに関連しています。つまり、生成AIブームにおいての計算処理コストの管理、テクノロジーへの信頼の構築、日々の分析の一部としてのテクノロジーの活用です。今すぐご覧ください！
[*→EBOOKを読む(英語版。日本語版近日公開！)*](https://pages.dataiku.com/ai-in-2024)

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*原文： H[ot Takes for AI in 2024: Insights From Dataiku, Deloitte, & Snowflake](	https://blog.dataiku.com/hot-takes-for-ai-in-2024-insights-from-dataiku-deloitte-snowflake)*