こんにちは、皆さん！メックル特派員が3回目のAWS Summitのセッションのレビュー記事を執筆します🙌
カンファレンス全体の大きなテーマが「生成型AI」であるおかげで、基調講演だけでなく、さまざまなセッションを通じて関連内容をたくさん知ることができましたが、今日はその中でも「生成型AIの実践導入戦略」をテーマにした2つのセッションをまとめてみようと思います。
懐疑論や誇大広告、生成型AIを取り巻く複雑さが日増しに増す中、ビジネスリーダーとしてどのように中心を取るべきか悩んでいる方に役立つと思います。

私が聞いたセッションは…

📑 生成型AIをエンタープライズビジネスに適用するための実践方法論｜メガゾンクラウド AI & Data Center ソ・ギルジュグループ長
リーダーのための6つの生成型AI戦略：過去から学び、未来を設計する｜AWS カン・インホSA, アハンナSA

データの急増、スケーラブルなコンピューティングパワーの利用可能性、機械学習の革新により、生成型AIは今、大きな転換期を迎えています。多くの人がこれを19Cの電球の発明、20Cのインターネットの登場に匹敵する巨大な技術革新と呼んでいます。 しかし、技術革新のスピードはますます加速しており、その過渡期には常に混乱が伴います。

MegazoneCloudのソ・ギルジュADCグループ長は、文化的レベルの技術革新は副作用と純作用が同時に存在し、約10年前、クラウドという技術が初めて登場した時もこのような混乱があったと言います。従来のビジネス担当者と製品担当者から開発者、オペレーターに至るまで、働き方が完全に変わったからです。 具体的には、「シャドウIT」によるガバナンス統制力の弱体化、標準化不在による技術負債発生、情報漏洩などの問題を指摘しました。

しかし、前述したように、このような技術革新は人類の歴史において常に存在しており、そこから新しい技術が出現したときにどのように対応すべきかについての教訓を得ることができます。
以下は「リーダーのための6つの生成型AI戦略」セッションで提示した歴史から学ぶ6つの教訓ですが、その中でも特に注目すべき内容をいくつかご紹介します。

1. 成功した人は正しいツールを使っていた
2. 確かな基盤が先行していた
3. 懐疑論と誇大宣伝があるだろう
4. 新しいテクノロジーで仕事を再考する
5. 変化には新たなリスクと責任が伴う
6. 新しいアイデアの価値は爆発的に高まる

生成型AI時代に適切なツールを使うとはどういうことでしょうか？
様々な生成型AIアプローチの中から、私たちのビジネスに最も適した方法論を選択しなければならないということです。
その選択の基準として、MegazoneCoudは「生成型AI推進フレームワーク」を提示しています。

1)どのようなプロセスに生成型AIを適用するか？
2)そのプロセスはどのようなデータを活用するのか？
3)具体化された流れと機能/非機能要件は？
4)対応するための最適な技術は？
ここで重要なのは、プロセスに合わせてよく整理されたデータ、効率的に参照できるデータカタログ、そして最後に様々な生成型AIモデルを活用できるインターフェースです。
様々な生成型AIモデルを活用できるインターフェースとしては、Amazon Bedrockがあります。
AWSのカン・インホSAは、様々な基盤モデルが単一化されたapiを簡単に適用できる点と、Guardrails for Amaozn Bedrockを通じて安全なデータ保護が可能な点を強みとして説明しました。

生成型AIを導入する前に、必ず必要な基盤があります。それは、インフラを柔軟に拡張できるクラウドとよく精製されたデータです。 <リーダーのための生成型AI戦略6つ>では、その具体的な方法を確認することができました。

• クラウドジャーニーを加速する方法
  クラウド導入目標/原則の策定 → クラウド基盤要素の確立 → 教育/訓練 → 実習/体験 → ワークロードの移行 → 経験豊富なパートナーの活用
• データ精製方法
  偏りのない多様なデータセットの収集を拡大 → データの品質にさらに注力 → データ履歴管理/変化の追跡 → モデルに使用されるデータのバージョン管理 → 自動化による速度向上 → 費用の認識と管理

また、AWSのカン・インホSAは次のような統計数値を共有し、懐疑論と誇大広告の中でリーダーはどのような役割を果たすべきかについて話しました。
・米国と欧州の仕事がAI自動化にさらされる割合は66%。
・今後5年以内に再教育を必要とする従業員の割合50%。
・1940年には存在しなかった職種に従事する従業員の割合60%。

要は、同じ統計数字を見たとしても、ある人は変化を恐れる人もいれば、やる気を出す人もいるということです。 そのため、リーダーは不確実性がもたらすさまざまな視点を理解し、チームの全面的な同意と参加を引き出すことが重要です。

最後に、新しいアイデアの価値爆発のための「生成型AIプロジェクトライフサイクル」を提示しました。ビジネス価値を追求できる適切なプロジェクトを選択し、テストと評価を繰り返すことが核心です。
・選択: 既存モデルの選択または直接モデル作成
・範囲: ユースケースの定義
・モデルの調整とアライメント：プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、人間のフィードバックを反映する。
・アプリケーション統合：モデルの最適化と推論のためのデプロイメント、LLMを活用したアプリケーションの構築

さて、このようにビジネスリーダーが参考にすべき<生成型AIの実践導入戦略>を2つのセッションをもとにまとめてみました。 皆さまのご参考になれば幸いです。
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