AIの選定で重要なのは性能の高さではない
「AIサービスを作ったが使ってもらえずに頓挫してしまった」といった経験はないだろうか。藤川氏は、AI活用には「期待と現実のギャップがある」と指摘し、よくある失敗パターンを説明。一言で言えば「ROIの不透明さ」、コストに対するリターンが不明であることが失敗の要因だという。
多くのAI開発の場合、ビジネス要件の精査が不十分で何ができたら正解なのかわからないままプロジェクトがスタートする。要件があいまいなため、とりあえず最新のAIモデルを導入するのだが、結果的に「コストが高い」という理由で中止になる。
しかし、AIの選定で重要なのは性能の高さではない。藤川氏は「これからは実務最適化の時代が来ます。『最高』よりも『最適』が重要」と指摘する。
その際、AI選定の基準で大事になるのは、次の3点だと説明した。
- 精度の最適化:ビジネス要件を満たすこと(過度な精度は不要)
- コストの最適化:長期運用を見据えたプロダクト実現性のあるコスト感
- 運用の最適化:セキュリティ、国内のコンプライアンスなどの業務要件に対応していること
こういった潮流に対して、アリババクラウドは、3つのAI戦略を持つ。「精度十分なオープン×多様なAIモデル」「利用効率の良いAIインフラ」「業界独自の要件を満たすAIソリューション」の3つだ。この戦略によって、アリババクラウドはAI選定に求められる最適化を実現し、生成AIの活用を支援する。
藤川氏は、それぞれの戦略を詳しく説明した。

