- 米国の市場調査機関CB Insightsが6月21日に発行した資料
- レガシー機械学習企業は勢いを失う
- DataRobot、Dataikuのようなエンタープライズ機械学習開発プラットフォームは、過密化した市場で苦戦
- Dataikuは2022年12月にダウンラウンド、DataRobotは複数回の人員削減を実施
- 企業は生成AIのモメンタムを活用
- Scale、Hugginf Face、Databricksのような企業は、生成AIでモメンタムを確保しながら、人員拡大と資金調達の面で先行
- Databricksは製品機能拡張のため、2023年6月にLLMOpsスタートアップのMosaicMLを13億ドルで買収し、1年後にはデータ管理スタートアップのTabularを10億ドル超で買収
- ビッグテック企業は新しいスタートアップとともに成長
- ビッグテックは生成AI時代に向けた製品群を構築
- Googleは、Geminiモデルとサードパーティー/オープンモデルにアクセスできるよう、Vertex AI開発プラットフォームを拡張
- AWSは、生成AI開発のためのマネージドサービスAmazon Bedrockを発表
- ROI評価
- AI開発プラットフォーム企業の顧客へのインタビューを通じて、ROIの評価方法を確認: 生産性向上、コスト削減
- 購買担当者は、アウトプット増加（リリースされた機能数）、作業速度、全体的なチーム効率性など、生産性向上を測定するための具体的な指標を確認
- 生産性向上と密接に関連するもの: AIツールによる直接的なコスト削減
- エンタープライズAI開発の未来
- 生成AIはまだエンタープライズ導入の初期段階
- 最も一般的なユースケース: コンテンツ制作、企業支援アシスタント、自然言語検索、設計とデータ生成、コード生成、文書自動化
- CB Insightsのデータと購買担当者インタビューに基づく6つの示唆
- 独自データを活用すれば差別化されたユースケースが可能
- ビッグテック企業の強み: 規模、インフラ、既存顧客との関係
- エンタープライズはオープンソースモデルを探索しなければならない圧力に直面
- タスク別モデルの採用増加
- 小規模言語モデル(SLM)は、汎用モデルより学習速度が速く、実行コストが低い
- 特定タスクのみに使う場合、性能は企業にとって十分であり、場合によってはLLMより優れていることもある
- データプライバシーとセキュリティ向上の可能性がある
- 生成AI分野の成熟に伴い統合が近づく（例: M&A）
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エンタープライズAI支出はより厳格に管理される
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