QAILaboratory｜海外企業のAI活用、真似すべきは仕組みのほうですか、規模のほうですか
こんにちは、QAILaboratoryの鳴海です。
先週、AnthropicとBlackstoneが、次に大きく育つAI事業は基盤モデルそのものではなく、それを現場に組み込む「実装」の側だ、という見方を示しました。あわせてAnthropicのボリス・チェルニーは、AIに毎回推測させるのではなく、社内の決まりごとをコードやドキュメントに直接書き込む企業が増えている、と説明しています。
海外の大企業が大規模にAIを入れた、という話を見ると、同じ規模を揃えないと遅れる、と焦ります。ただ、先週語られていたのは、規模の大きさではなく、現場に合わせた組み込みのほうだったと思います。
■ 今週、目を留めておくとよさそうな一つ
目を留めておいてよいと思うのは、「モデルより実装」という言葉の向きです。どの高性能なモデルを選ぶか、という話から、自分たちの決まりごとをどう残し、どう守らせるか、という話へ、重心が移り始めています。同じ道具でも、社内のルールが曖昧なまま渡すと、毎回ばらついた使われ方になります。逆に、守ってほしい線を先に書いておけば、道具が変わっても運用は崩れません。派手さはありませんが、成果を分けるのは、たいていこちら側だと思います。
■ ほとんどは、追わなくて大丈夫
一方で、各社がいくら投資したか、いくつのタイトルでAIを使ったか、どのモデルを採用したか、といった規模の数字は、急いで追わなくてよいと考えています。規模の大きさは、あなたの現場でうまくいくかどうかとは、ほとんど関係がありません。他社の事例は、規模を真似る対象ではなく、「どんな決まりごとを先に置いたか」を読み取る材料として見るほうが、はるかに役に立ちます。金額の桁に驚いている間は、たいてい自分の現場は一歩も進みません。
■ もし決めるなら、ここだけ
もし一つだけ決めるなら、AIの使い方を広げる前に、三つのことを先に書き出しておくことだと思います。何を達成したいのか、そのために必要な作業は何か、そして、何をもって「うまくいった」とするか。この三つ目、成功をどう測るかを決めずに広げると、忙しく使っている割に、成果があったのか分からない状態になりがちです。紙一枚に、目標・やること・完了の目印を一行ずつ書く。それだけで、道具を配って終わり、という状態からは離れられます。真似するなら規模ではなく、この「先に決めておく」という順番のほうだと思います。
決まりごとの最初の一歩として、AIに渡してよい情報とだめな情報の線引きや、ズレたときの直し方を、四点セットで10分ほどで作れるテンプレートを置いています。よろしければ、こちらから。
https://www.narumitakayoshi.com/pl/2148741973
QAILaboratory
代表 鳴海貴慶
HP https://qailaboratory.narumitakayoshi.com
ブログ https://www.narumitakayoshi.com/blog/
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