テクノスラビア: 生成AI時代におけるデータ活用ガイド

進化を続ける企業アナリティクスとAIの世界では、かつてはデータの世界で異なる領域を隔てていた境界がますます曖昧になってきています。新しい時代に突入するたび、業界の期待の変化や業界横断的な新しい規範にシームレスに適応できるプラットフォームを持つことが極めて重要です。

このような背景から、Technoslavia（データ・インフラストラクチャーの技術世界の多様で以前は分断されたイメージ）の進化を見てみましょう。そして、Dataikuを使って、再構築され、急速に進歩するテクノスラビアをナビゲートする方法について詳しく学びましょう。

これは2021年に発表したTechnoslavia(テクノスラビア)の描写です：
![dataiku_technoslavia-2020-1 (1).jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/cb525c0d-9a33-ae6a-1c2a-27d954ea169d.jpeg)

これがテクノスラビアの現在です：
![Screenshot 2024-03-05 at 19.25.07.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/06811135-9b17-4507-01ad-3442cdb0946d.png)
アニメーション画像は[こちら](https://videos.dataiku.com/watch/NAVvQZTFXpd4GoZunYrC2k?)

## 生成AIがもたらす新たな高みと期待 
何か変化に気がつきましたか？そうであってほしいものです。
大規模言語モデル（LLM）と生成AIの領域は、テクノスラビアのパノラマの中でそびえ立つ頂点として登場しました。[Gartner®](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-16-gartner-places-generative-ai-on-the-peak-of-inflated-expectations-on-the-2023-hype-cycle-for-emerging-technologies#:~:text=Generative%20artificial%20intelligence%20(AI)%20is,within%20two%20to%20five%20years)によると、" 生成AIは、Gartner Hype Cycle™ for Emerging Technologies 2023のPeak of Inflated Expectations（「過度な期待」のピーク期）に位置づけられ、2～5年以内に変革的な利益をもたらすと予測する"


OpenAI のようなトップ企業や、彼らの画期的で画期的なGPTモデル、ビジネスコミュニケーションや問題解決などに不可欠な要素をすでに変えていることについては、すでによくご存じだと思います。この分野の他のリーダーを挙げてみると、マイクロソフト・リサーチとメタAIリサーチ（FAIR）も同様に、自然言語理解からクリエイティブなコンテンツ生成に至るまで、LLMの発展に大きく貢献しています。前衛的な技術を持つこれらの大手企業は、機会の詰まった巨大な空間を切り開いています。

![brad-barmore-iLK1W79UdcU-unsplash.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/bd212804-e8cb-a25e-f1db-040979465044.jpeg)

## あなたはこの変化をどう感じますか？
現在、AI統合の新たな高みに到達し、これらの進歩以前には不可能と思われた価値観が解き放たれる可能性に触発された多くの希望がありますが、同時に、一部の人々にとっては、新しいテクノロジーやその意味合い、歴史的な規制の欠如をめぐる強いためらいがあります。生成AIの登場は、より伝統的なAIシステムに嫌悪感さえ抱くこともあり、よりオーソドックスな業界リーダーにとっては特に不安なことも多いです。しかし、この新しい地形の「頂点」へ最初に到達しようと躍起になっている野心的なAIパイオニアも多くいます。

あなたはどう感じますか？ここに正しい視点や間違った視点はあるのでしょうか？それほど明確ではないかもしれませんが、ひとつ確かなことは、LLMと生成AIが今後数年で、企業にもたらす価値は極めて重要だということを明らかにすることです。これらのテクノロジーの進歩と適用可能なユースケースの重要性は否定できず、競争力を維持したい組織にとって最終的に必要不可欠なものになるでしょう。

この領域に全速力で取り組む準備ができているでしょうか。Generative AIアプリケーションの価値がどこにあるのかを模索し始めたばかりの初期段階にいたとしても、Generative AIを統合するための組織の計画の機能性について真剣に話し合うことが、確実に求められています。

## スケーリングへの現実的なアプローチ 
ジェネレーティブAIを「スケール」させるためには、組織はまず、特定のビジネス・ユースケースに特有の潜在的なメリットとリスクについて、総体的に考えなければなりません。では、主に未知の領域における不安はどのように適切に対処すればよいのだろうか。また、物事の反対側では、準備万端のジェネレーティブAIのパイオニアは、噴火寸前の火山に登っていないことをどのように確認すればよいのだろうか。 

それは、人が考えるよりもずっと単純で明白なことだ。成功するかどうかは、ほとんどの場合、準備、実用性、決断力にかかっている。

ここでは、ジェネレーティブAIにアプローチするための3つの賢いステップを紹介します：
- AIイノベーションの旅を守るために、[責任ある安全なやり方](https://blog.dataiku.com/making-enterprise-generative-ai-safe-responsible)を採用し、それを守ること
スケールを拡大し続ける方法を改善できるよう、選択したルートの弱点を特定し、留意する
- 持続可能な成長のための次のステップを明確に描けるよう、透明性を優先する。そうすることで、自社の強みを発揮し、全社的なコラボレーションを最大限に促進することができる
- 規模が拡大するにつれて、これらのステップをサポートする適切なツールを装備することが、ジェネレーティブAIによる最大限の価値創出へのスムーズな上昇をサポートします。Everyday AIのリーディング・プラットフォームであるDataikuは、企業向けの開発ツールやAIを活用した支援ツールを包括的に提供し、あらゆるスキルレベルの個人がこの旅の一翼を担えるよう支援します


Dataikuはまた、優れたプラットフォーム相互運用性を誇っています。つまり、データプロジェクトを中断することなく、異なるサービスへの接続、サービス間の切り替え、モデルの追加、新しい統合を行うことができます。この技術的なエコシステムの相互運用性により、常に変化するプレッシャーの下でのスケーリングが非常に容易になります。複数のプラットフォーム間で、あらゆるレベルのデータ交換、分析、意思決定を統一された効率的なマトリックスで柔軟に行うことができるからです。

あなたのアプローチに情報を提供するために、より多くの情報を知りたい方は、これらのDataiku Generative AI Bootcampのセッションをチェックしてください。ここでは、企業のリーダーや主題の専門家が、Generative AI技術が企業でどのように機能するかの基礎的な理解から、Generative AIとDataikuを使用した技術的な製品のデモまで、すべてをカバーしています。
→[疑問解決になるセッション](https://blog.dataiku.com/cs/c/?cta_guid=80110d7d-b8f9-48e2-9eb9-36f4d70d094b&signature=AAH58kHCioCGT-Qk7vog2K_3lrcba2DIwQ&pageId=158437597050&placement_guid=b3aaaa10-0583-426d-834b-64b472abaf6d&click=413bc4c3-866f-432e-b52a-be11813ac847&hsutk=0473271bca988c915ae479166357239c&canon=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2Ftechnoslavia-in-the-age-of-generative-ai&portal_id=2123903&redirect_url=APefjpHBXflxCPEdgdlJa_Ldk80RnENz8NQbAtwj1dmq16BCEFvrIYgUFLXI0wJidwZxP7vwNCQgEmnkUzHXhplphzHNxZG2g-bvTbIaMexWlrKfkcfOLO55y-5n8Yea7dO6UmpzzEqi_WkVh5zdFdoAXXwsI3CdfkX34m_fIxLNyhyLjsYpvjUwcUZddsf6nFt-nE3ZMnuaUrvKz3ZtTj1VIGMj2UyG14NJP8mZ-qSA67o5R-HXeXK66Rv88Wn8eAwQNM605nbQ)を探す。

## 生成AIのためのトップ遠征ガイド：DataikuのLLMメッシュフレームワーク

Dataikuは、今日のダイナミックな状況において、より多くの選択肢、イノベーション、そして成功のために、信頼できるパートナーと共に道を切り開くという創業時のビジョンを堅持しています。先駆的な技術と完全な適応性を融合させることで、データから究極の価値を実現するための新たな扉を開きます。Dataikuは、Snowflake、Databricks、NVIDIA、Azure OpenAI Service、OpenAI、Hugging Face、Google Vertex AI、AWS Bedrock、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Pinecone、FAISS、ChromaDBと統合しています。

Dataikuが開拓したフレームワークである[LLM Mesh](https://blog.dataiku.com/llm-mesh)は、Generative AIの可能性を安全かつ効率的に活用するための鍵です。LLMプロバイダーとエンドユーザーアプリケーションの間に位置するLLM Meshは、組織がニーズに合わせて最も費用対効果の高いモデルを選択し、データの安全性を確保し、再利用性を強化します。LLM Meshは、安全でスケーラブルなジェネレーティブAIアプリケーションへの道を開くだけでなく、データ主導のエコシステムを前進させる方法の根本的な転換を意味し、Everyday AIが誰にとってもアクセス可能な現実となる未来をもたらします。

ガートナープレスリリース、「ガートナー、2023年の新興テクノロジーのハイプ・サイクルにおいて、ジェネレーティブAIを「過度な期待」のピーク期に位置づける」、2023年8月16日。https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-16-gartner-places-generative-ai-on-the-peak-of-inflated-expectations-on-the-2023-hype-cycle-for-emerging-technologies 

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Dataikuを利用することで、組織はガバナンスを維持し、俊敏性を向上させ、コラボレーションを促進しながら、自信を持ってジェネレーティブAIの高みを目指すことができます。
→[LLM Meshの動画](https://content.dataiku.com/generative-ai-dataiku/llm-mesh-video)を視聴する

原文：[Technoslavia: Navigating the Data World in the Age of Generative AI](https://blog.dataiku.com/technoslavia-in-the-age-of-generative-ai)