QAILaboratory｜「これ、どこまで外に出ていいんだっけ」と手が止まる日に

こんにちは、QAILaboratoryの鳴海です。

先週は、海外企業がどれだけ大きなモデルを作ったかではなく、モデルを選ぶ前に何を決めていたか、のほうを見ています。

Salesforceは9月15日、顧客からの問い合わせデータを外部のAIモデル提供者に送らず自社の管理下に置くため、NVIDIAの公開モデルを土台に業務向けに調整したAI「Koa」を発表しました。学習(AIに大量のデータを読み込ませて仕上げる作業)には実際の顧客データではなく、複数業界を想定してつくった架空のデータだけを使ったとしています。Salesforce自身の検証では、顧客対応の操作において主要モデルより誤りが3分の1に減ったとしています。

海外の大企業がここまでの規模で専用のモデルを作れるなら、うちも同じようにしなければ、と思ってしまいそうですが、真似る価値があるのは規模の大きさではなく、データをどこまで外に出すかという線引きの姿勢のほうです。

■ 追う価値があるのは規模でなく、データの置き場所を先に決めた姿勢のほう