by Robert Hryniewicz
この記事は、2024/5/8 に公開された「Navigating the Enterprise Generative AI Journey: Cloudera’s Three Pillars for Success」の翻訳です。
生成 AI は、世界を席巻し、業界に革命をもたらし、ビジネスのあり方を一変させると期待が寄せられています。クリエイティブなコンテンツの生成から複雑なタスクの自動化まで、生成 AI の潜在的な用途は幅広く、大いに期待が高まっています。しかし、企業で生成 AI を導入するには、それなりの課題が伴います。
Clouderaは、企業における生成 AI 導入の複雑さを理解しています。今回の記事では、当社の持つデータマネジメントと AI における豊富な経験を活かし、生成 AI の取り組みの成功を決定する要因について、我々の独自の知見をまとめました。
これらの課題と、導入を成功に導くための3つの重要な「柱」を見てみましょう。
エンタープライズ向け生成 AI の持つ課題
企業環境に生成 AI を導入するのは並大抵のことではありません。企業は、次にあげるような重大な課題に直面することになります。
データ統合：生成 AI モデルは、膨大な量の高品質で多様なデータへのアクセスを必要とします。しかし、多くの企業は、サイロ化したデータを統合し、必要なデータへの安全でシームレスなアクセスを確保するのに苦労します。
モデルインフラの柔軟性：急速に進化する生成 AI モデルには、柔軟でモジュール化されたインフラが必要です。硬直したインフラではイノベーションを妨げ、AIアプリケーションの開発と展開を遅らせる可能性があります。
セキュリティ、ガバナンス、透明性：生成 AI は、データレイクにとどまらない新たなセキュリティとガバナンスの課題をもたらします。モデルの安全性の確保、AI が生成したコンテンツの管理、AI の意思決定プロセスの透明性の維持は、重要な関心事です。
エンタープライズ向け生成 AI を成功に導く Cloudera の3つの柱
企業がこれらの課題を克服し、生成 AI の可能性を最大限に引き出すためには、成功を定義する3つの重要な柱があります。
企業のデータは、最も価値ある資産であり、生成 AI における重要な差別化要因です。独自のデータを活用することで、企業は高度にカスタマイズされた、文脈に即したAIモデルを作成し、競合他社とは一線を画すことができます。
モデルの選択と展開における柔軟性：Clouderaのプラットフォームは、オープンソースモデルとクローズドソースモデルを選択し、それを簡単に切り替えることができる柔軟性をサポートしているため、企業は進化するニーズに適応することができます。この柔軟性により、常に特定のユースケースに最適なモデルを活用することができます。
包括的なセキュリティ、ガバナンス、リネージ：当社のプラットフォームは、セキュリティ、ガバナンス、リネージのための堅牢なフレームワークを提供し、データレイクを超えて生成 AI のエコシステム全体を網羅します。この包括的なアプローチにより、企業はデータと AI モデルを信頼し、最高水準のセキュリティと透明性を維持することができます。
これらの3つの柱に従うことは、生成 AI を取り巻く新たな課題を企業が克服する上で極めて重要です。Cloudera がお客様の生成 AI の導入をどのようにサポートできるか、詳細はこちらをご覧ください。
