AIの民主化により、AIの信頼、リスク、セキュリティ管理(TRiSM)の必要性がより緊急かつ明確になりました。 ガードレールがない場合、AIモデルは制御不能になる可能性のある複数の悪影響をすぐに生成し、AIがもたらすすべての肯定的なパフォーマンスと社会的利益を打ち消す可能性があります。 AI TRiSMは、モデル操作(ModelOps)、アクティブデータ保護、AI固有のセキュリティ、モデル監視(データドリフト、モデルドリフト、予期しない結果の監視を含む)、およびサードパーティのモデルとアプリケーションの入出力リスク管理のためのツールを提供します。
ガートナーは2024年の10の戦略的テクノロジートレンドを発表し、AIは最優先事項です
出典: AI Dark Horse
先日、世界的に有名な情報コンサルティング・調査会社であるガートナー社が公式ウェブサイトで「Top 10 Technology Trends in 2024」レポートを発表し、ジェネレーティブAIが初めて選ばれ、過去10年間で最も破壊的なテクノロジーの1つとして評価されました。
ガートナー社の「Top 10 Strategic Technology Trends」レポートは、20年近くにわたって使用されており、IT情報業界の先駆者と見なされてきました。 ビッグデータ、クラウドコンピューティング、AI、自動運転、IoT、RPA、ローコード、AR/VRなど、IT技術の発展軌道を何度も正確に予測してきた。
ChatGPTやWenxin Yiyanなどの生成AIが急速な発展段階にあり、シナリオベースの実装、技術革新、商業的価値の面で広く認識され、成熟した技術段階に向かって進んでいることを示す、レポートに生成AIが含まれていることは非常に意義深い。
また、AIを活用した開発やインテリジェントアプリケーションなど、レポートで言及されている技術も生成AIに関連しており、さまざまな産業における生成AIの強い影響力を十分に証明しています。
ガートナーは、2026年までに80%以上の企業が生成AIのAPIとモデルを使用するようになり、2023年初頭の5%未満から増加すると予測しています。 これにより、企業全体の知識とスキルが民主化され、ユーザーは豊富な情報ソースに簡単にアクセスできるようになります。
01 民主化されたジェネレーティブAI
ジェネレーティブAIは、大規模な事前学習済みモデル、クラウドコンピューティング、さまざまなデータからのオープンソースを融合させることで、テクノロジーを民主化します。 これは、専門的および技術的なバックグラウンドを持たないスタッフが、テキストQ&Aを通じてテキスト、ビデオ、コード、写真、オーディオ、その他のコンテンツを作成するために、過去10年間で最も破壊的なテクノロジーの1つになりました。
ガートナーによると、主な理由は4つあります。
1)組織全体で生成AIの使用を促進することで、自動化の範囲が大幅に拡大し、生産性を効果的に向上させ、コストを削減し、新しいビジネスの成長機会を促進します。
2)ジェネレーティブAIは、ほぼすべての企業の競争と働き方を変える力を持っています。
3)生成AIは情報とスキルの民主化に貢献し、幅広い役割とビジネスにスケールアップする。
4)ジェネレーティブAIの自然テキストモードにより、従業員とユーザーは膨大な内部および外部データを効率的に使用できます。
ガートナーは、3つの推奨事項を提供しています。
1)技術的な実現可能性とビジネス価値に基づいて、生成AIのユースケースの優先順位付けされたマトリックスを作成し、これらのユースケースのパイロット、展開、および生産の時間枠を明確にマッピングします。
2)ジェネレーティブAIツールを使用するための知識を従業員に身に付けさせることを優先するチェンジマネジメントアプローチを採用し、従業員が安全かつ自信を持って使用し、ビジネス自動化のアシスタントとして日常業務に統合できるようにします。
3)収益化、差別化、変革が迅速に可能なジェネレーティブAIのユースケースのポートフォリオを構築し、この組み合わせをハードROIでテストして、ジェネレーティブAIがビジネスの財務的支援と競争上の優位性を生み出す方法を確認する。
02 AIの信頼、リスク、セキュリティ管理
AIの信頼、リスク、セキュリティ管理
AIの民主化により、AIの信頼、リスク、セキュリティ管理(TRiSM)の必要性がより緊急かつ明確になりました。 ガードレールがない場合、AIモデルは制御不能になる可能性のある複数の悪影響をすぐに生成し、AIがもたらすすべての肯定的なパフォーマンスと社会的利益を打ち消す可能性があります。 AI TRiSMは、モデル操作(ModelOps)、アクティブデータ保護、AI固有のセキュリティ、モデル監視(データドリフト、モデルドリフト、予期しない結果の監視を含む)、およびサードパーティのモデルとアプリケーションの入出力リスク管理のためのツールを提供します。
03 AI強化開発
AI拡張開発
AI強化開発とは、ジェネレーティブAIや機械学習などのAIテクノロジーを使用して、ソフトウェアエンジニアのアプリケーション設計、コーディング、テストを支援することを指します。 AI支援ソフトウェアエンジニアリングは、開発者の生産性を向上させ、開発チームがビジネスオペレーション用のソフトウェアに対する需要の高まりに対応できるようにします。
04 インテリジェントアプリケーション
ガートナーは、インテリジェントアプリケーションにおける「インテリジェンス」を、自律的に適切に応答するための学習された適応能力と定義しています。 多くのユースケースで、このインテリジェンスは、作業の自動化をより適切に強化または強化するために使用されています。 アプリケーションにおけるインテリジェンスは、基本的な機能として、機械学習、ベクトルストレージ、コネクテッドデータなど、さまざまなAIベースのサービスを含んでいます。 その結果、インテリジェントなアプリは、常にユーザーに適応するエクスペリエンスを提供できます。
05 コネクテッドワークフォースの強化
拡張コネクテッドワークフォース
エンハンスド・コネクテッド・ワークフォース(ACWF)は、従業員の価値を最適化する戦略です。 人材の加速と拡大の必要性が、ACWFの成長トレンドを後押ししています。 ACWF は、インテリジェントなアプリケーションとワークフォース分析を使用して、ワークフォース エクスペリエンス、ウェルビーイング、および独自のスキル開発をサポートする日常的な環境とガイダンスを提供します。 同時に、ACWFは主要なステークホルダーにビジネス成果とプラスの影響をもたらします。
**06 継続的な脅威エクスポージャー管理
継続的脅威エクスポージャー管理(CTEM)は、組織が組織のデジタル資産と物理資産のアクセシビリティ、エクスポージャー、エクスプロイト可能性を継続的かつ均一に評価できるようにする、実用的で体系的なアプローチです。 インフラストラクチャ コンポーネントではなく、脅威ベクトルまたはビジネス項目に基づいて CTEM の評価と修復の範囲を調整することで、脆弱性だけでなく、パッチを適用できない脅威も明らかにすることができます。
07 機械の顧客
機械顧客(「顧客ボット」とも呼ばれる)は、支払いと引き換えに商品やサービスを自律的に交渉し、購入することができる人間以外の経済主体です。 2028 年までに 150 億のコネクテッド製品が顧客になる可能性があり、その数は今後数年間で数十億個増加すると予想されます。
08 サステナブル・テクノロジー
サステナブルテクノロジーは、長期的な生態系のバランスと人権をサポートする環境、社会、ガバナンス(ESG)の成果を達成するために設計されたデジタルソリューションのフレームワークです。 AI、暗号通貨、モノのインターネット、クラウドコンピューティングなどのテクノロジーの使用により、エネルギー消費と環境への影響に関する懸念が高まっています。 そのため、IT活用の効率性、循環性、持続可能性を向上させることがさらに重要になっています。
09 プラットフォームエンジニアリング
プラットフォームエンジニアリングは、セルフサービスの社内開発プラットフォームを構築および運用する分野です。 各プラットフォームは、専任の製品チームによって作成および保守され、ユーザーのニーズをサポートするためのツールやプロセスと連動するレイヤーです。 プラットフォームエンジニアリングの目標は、生産性とユーザーエクスペリエンスを最適化し、ビジネス価値を加速させることです。
10 インダストリー クラウド プラットフォーム
Gartner は、2023 年の 15% 未満から 2027 年までに 70% 以上の企業がインダストリー クラウド プラットフォーム (ICP) を使用してビジネス イニシアチブを加速すると予測しています。 ICP は、基盤となる SaaS、PaaS、IaaS サービスを、コンポーザブルな機能を通じて完全な製品スイートに統合することで、業界に関連するビジネス成果を促進します。 これらの機能には、通常、業界のデータ作成、パッケージ化されたビジネス機能ライブラリ、合成ツール、その他のプラットフォームのイノベーションが含まれます。 ICPは、企業組織のニーズをさらに満たすために、特定の業界向けに調整されたクラウドソリューションです。