ガートナーの最新レポートによると、2027年までに企業は、汎用的大規模言語モデルの3倍の頻度で、特定タスク向けAIモデルを使用するようになるでしょう。レポートでは、汎用的大規模言語モデルは言語処理において強力な能力を備えているものの、特定のビジネス分野を深く理解する必要があるタスクでは、応答の正確性が低下する傾向があると指摘しています。そのため、特定のニーズを満たすカスタマイズされたモデルに注目する企業が増えています。

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画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney

ガートナーの副社長兼アナリストであるSumit Agarwal氏は、この変化は主にビジネスワークフローの複雑化と正確性への需要の高まりによるものだと述べています。「これらの小型の特定タスク向けモデルは、より迅速な応答を提供し、計算能力の消費も少ないため、運用および保守コストを削減できます。」と強調しています。汎用的大規模言語モデルとは異なり、特定タスク向けモデルは、検索強化生成や微調整などの方法で特定のビジネスニーズに適応させることができます。

このような背景から、企業データの重要性が高まり、企業はモデルをカスタマイズできるようになりました。しかし、これはデータの品質チェック、準備、管理を行い、正しいデータを使用することを確実にする必要もあります。Agarwal氏は、「企業は自社のプライベートデータの価値と、専門的なプロセスから得られる知見をますます認識するようになり、モデルの収益化を開始し、顧客や競合他社を含むより幅広いユーザーにこれらのリソースへのアクセスを提供するようになる可能性があります。」と述べています。これは、保護的なデータ利用から、よりオープンで協調的なデータと知識の利用への転換を示しています。

ガートナーはレポートの中で、企業がより小型のAIモデルへの移行を支援するためのいくつかの提案も提示しています。これには、ビジネスコンテキストの深い理解が必要な場合、または既存の大規模言語モデルが速度または正確性の要件を満たしていない分野で、コンテキストモデルを試用することが含まれます。単一のモデルではニーズを満たせない場合は、複数のモデルとワークフロー手順を統合する複合的なアプローチを採用することを推奨しています。

さらに、ガートナーはデータの準備と人材育成への投資の重要性を強調しています。レポートでは、より小型のAIモデルのトレーニングの準備をするために、データのキュレーションを優先し、データサイエンティスト、AIエンジニア、コンプライアンス担当者、調達担当者など、重要な利害関係者を含む、職務横断的なチームのスキルを向上させる必要があると指摘しています。

要点：

🌟2027年、特定タスク向けAIは汎用AIの3倍の使用頻度となり、特定のビジネスニーズに対応します。

⚙️ 小型モデルは応答速度が速く、計算能力の需要が低いため、運用コストが削減されます。

📊 企業はAIへの移行に対応するために、データ品質と人材育成に重点を置く必要があります。