生成AIの光と影、短期間で効果を生んだ企業の事例とリスクに備えるためにすべきこと

【13-B-5】生成AIプロダクトを育てる技術 ～データ品質向上による継続的な価値創出の実践～

　生成AIが登場し、短期間で新たなサービスを構築し、大きな成果を挙げる企業も出てきている。一方、思わぬ事態にサービスを中断するといったことも起きている。直近で生じた生成AI活用時の失敗例を通じて、どんなことに配慮し、どのような取り組みをしていくべきか。機械学習やAIに詳しいアマゾンウェブサービスジャパン 久保隆宏氏が生成AIを長期に活用するために必要な取り組みについて語る。

AWSでは生成AIの活用を促すサービスを3つのレイヤーで提供している

　AIの可能性は実に幅広い。どのような規模、どのような業種・業態であろうとも活用できるように、さまざまなアプローチ方法がある。構築済みのアプリケーションをすばやく導入して活用することもできれば、モデルの構築やカスタマイズをして活用することもできる。

　AWSでは、ブラウザや開発ツールに拡張機能として組み込む「Amazon Q」、サーバーレスのAPI形式でアプリケーションに組み込む「Amazon Bedrock」、基盤モデルを構築するための「Amazon SageMaker」とモデルの学習・推論にそれぞれ特化した専用のチップをそろえている。アプリケーション、API、モデル構築の3レイヤーから必要に応じたサービスを利用できる。

AWSの生成スタック

　Amazon Bedrockは、Anthropic ClaudeやAmazon Novaをはじめとした高性能なモデルを共通のAPIで呼び出すことができる。マーケットプレイス経由で個別購入できるモデルも含めると、モデルのラインナップは170以上ある。なお昨今話題のDeepSeek-R1モデルも2025年2月から利用可能となっている。

　AWSでAIを活用している企業は国内で100社を越え、アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 技術統括本部 機械学習デベロッパーリレーションズ 久保隆宏氏によると「多くのお客様は3ヶ月ほどで生成AIを本番活用いただいており、しかも高い効果が出ています。この効果の初速がこれまでの機械学習にはない速さで、昨年は何度も驚かされました」と話す。

アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 技術統括本部 機械学習デベロッパーリレーションズ 久保隆宏氏

　従前であればPoCやデータ収集などの前準備にいろいろと時間がかかったが、直近では短期間で成果を挙げることができている。しかし初速はよくても、長期的に価値を継続し、成長させ続けるとなると各種のリスクに備える必要がある。