「ビジネスにおける業務効率化や新しい価値創造の手段として生成AIを導入したい…」「どのように生成AIを導入すればいいかわからない…」そう思う方もいるのではないでしょうか。
今回PROMPTYでは、業務やシステムに生成AIを導入する5つのパターンを紹介し、それぞれのメリットとデメリットを解説します。
① 自社独自のLLM（大規模言語モデル）を開発する
1つ目は、自社のデータを学習させてゼロからLLMを開発するパターンです。
自社でLLMを開発するパターンは、企業が自身のビジネスニーズに完全に合わせた生成AIを構築することができます。このアプローチは独自のニーズに対応でき、データのセキュリティやプライバシーも厳密に管理できます。
メリット
自社開発の最大の利点は、生成AIを企業の独自の要件に完全に適応させることができる点です。また、データは内部で完全にコントロールされるため、プライバシーとセキュリティが確保することができます。
デメリット
独自のLLM開発する場合のデメリットは、莫大なコストと時間がかかることがです。AIや自然言語処理の専門知識を持ったエンジニアが必要で、これらの人材は希少です。さらに、開発から保守、アップデートに至るまで全て自社で手がける必要があり、リソースが大きく圧迫されることも考えられます。
日本で開発されたLLM
OpenAIのGPTを始めとしたLLMは英語を中心に開発されている中、日本国内でも日本語特化のLLMの開発に注力しています。
次のような大手IT企業や研究機関がLLMの開発に取り組んでいます。
- サイバーエージェント（OpenCALM）
- rinna（GPT言語モデル）
- LINE（japanese-large-lm）
- Stability AI（Japanese StableLM Alpha）
- ELYZA（MetaのLlama 2の日本語モデル）
- 東京大学松尾研（Weblab-10B）
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2023年8月18日、東京大学松尾研究室は、日本語と英語に対応した100億パラメータサイズの大規模言語モデル（Large Language Model; LLM）「Weblab-10B」を開発し、オープンソースで公開したと発表しました。 […]
② ChatGPTなどの対話型生成AIサービスを直接利用する
2つ目は、ChatGPTなど、対話型生成AIサービスの利用です。これは、企業が迅速に生成AIの力を取り入れたい場合に適しています。ChatGPTなどの対話型生成AIは、事前に訓練されたモデルを提供しており、ユーザはこれを直接利用できます。
メリット
対話型生成AIのサービスは、ユーザが手軽に利用できる形で設計されています。そのため、企業は高度な技術的知識なくとも、生成AIをビジネスに組み込むことが可能です。
さらに、開発にかかるコストや時間を大幅に削減でき、迅速な導入が可能となります。
デメリット
事前に訓練されたモデルの利用は、企業特有の要件に完全に適応させることが難しい場合があります。
また、機密情報や個人情報を取り扱いには注意が必要です。入力データを送信しないように設定することもできますが、その保証はありません。
加えて、対話型生成AIのサービスでは、知識のカットオフが存在するため、情報の範囲が限られてしまいます。ChatGPTは、現在2022年1月までの学習データを基に回答が出力されます。
ChatGPTは2021年9月までしか学習をしていない、いわゆる「知識のカットオフ」がされていることは以前PROMPTYでもご紹介しました。 しかし最近は国内外でChatGPTの有料版であるGPT-4の知識が2022年1月までに延長[…]
対話型生成AIサービスの例
- ChatGPT（OpenAI）
- Bing AI （MicroSoft）
- Google Bard（Google）
- HuggingChat（Hugging Face）
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③ 生成AI基盤のSaaSを利用する
3つ目は、生成AI基盤のSaaS（Software as a Service）を利用することです。
企業が高機能な生成AIサービスを比較的低コストで利用するための手段として考えられます。企業は自社でAIを開発することなく、サブスクリプション料金等の費用を支払うだけで生成AIの機能を利用できます。
サービスの例としては、テキストの要約や文字起こし、PDFの内容を解析して質問に回答してくれるサービスなど多岐にわたります。
メリット
生成AI基盤のSaaSの最大の利点は、企業が低コストで多様な機能を利用できることです。これにより、特に中小企業でも生成AIを機能を活用して、ビジネスプロセスを改善・効率化することができます。
企業はAIに関する管理や運用をSaaSプロバイダに任せ、自社のコアビジネスに集中できます。
デメリット
SaaSプロバイダの選定を慎重に行う必要があります。サービスの信頼性やセキュリティ、サポート体制、コストパフォーマンスを考慮して選ぶ必要があります。
また、データの管理体制にも注意を払い、ビジネスで扱うデータが適切に保護・管理されているかを確認する必要があります。
④ 生成AIのAPIを利用したシステムを開発する
4つ目は、API（Application Programming Interface）を介して生成AIの機能を利用することです。
これは、企業が自社の既存システムと生成AIを効果的に連携したい場合に適しています。APIを利用することで、独自の生成AIを活用したシステムを構築できます。
「自社のサービスにAIを取り入れたい...」「ChatGPTを自社製品に組み込むことができるの？」そう思う方もいるのではないでしょうか。 実はChatGPTのAPIを使用することで、比較的に自社製品・サービスにChatGPTを組み込[…]
メリット
生成AIのAPIを利用する最大のメリットは、自社のシステムやアプリケーションに生成AIを容易に組み込むことができる点にあります。
これにより、既存のシステムのインターフェースや機能を保持したまま、GPTなどの生成AIの機能を活用できます。API経由で提供される生成AIは通常、高いパフォーマンスと信頼性を持ち、企業はこれを利用して迅速に生成AIを導入することができます。
デメリット
APIを利用したシステム開発では、②の対話型生成AIの直接利用に比べて、開発コストや時間がかかる可能性があります。
また、提供されるAPIの機能や仕様に制約があるため、企業のニーズに完全に合わせたカスタマイズが難しい場合もあります。
さらに、APIを通じてデータを送受信する際には、機密情報や個人情報の取り扱いに注意を払い、セキュリティ対策を施す必要があります。OpenAI APIでは、送信したデータは学習に利用されないことになっていますが、社内の規約等で情報を送信できない場合もあると思います。
⑤ クラウドを経由してAPIを利用するシステムを開発する
5つ目は、クラウドを経由してAPIを利用することです。
MicroSoftの「Azure OpenAI Service」では、クラウドを経由してOpenAIのAPIを利用することができます。このようなクラウドサービスを利用することで、社内システムから外部のシステムを経由して生成AIのAPIを利用することができます。
メリット
Azure OpenAI ServiceはOpenAI APIよりも、セキュリティやカスタマイズのし易さ、安定性などの観点で優れた機能を持っています。
Azure OpenAI Serviceを使用すれば、Azureの環境内で専用のGPTサーバーを構築することができます。これにより、入力するプロンプトは外部に送信されず、社内のネットワーク内のみで取り扱うことができます。入力した質問や回答データを外部に漏らさずに利用したい場合には、セキュリティの面からAzure OpenAI Serviceが有効だと考えられます。
また、Azure OpenAI Serviceのカスタムモデル機能を使用すると、GPT-3.5やGPT-4に特定のプロンプトやその応答を追加することができます。これにより、システム独自の知識を持つチャットボットを容易に作成できます。
さらに、Azure OpenAI Serviceは99.9％以上の稼働率が保証されています。これにより、システム障害を最小限に留めることができ、安定したサービスが期待できます。
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デメリット
クラウドサービスの利用にはコストが発生します。企業は、クラウドサービスの料金体系を理解し、コスト管理を適切に行う必要があります。
特に、データ転送量やストレージ使用量、計算リソースの使用時間などによってコストが変動するため、予想外のコストが発生しないよう注意が必要です。
まとめ
今回PROMPTYでは、生成AIを業務やシステムに導入する際の5つのパターンを紹介しました。
- 自社独自のLLM（大規模言語モデル）を開発する
- ChatGPTなどの対話型生成AIサービスを直接利用する
- 生成AI基盤のSaaSを利用する
- 生成AIのAPIを利用したシステムを開発する
- クラウドを経由してAPIを利用するシステムを開発する
今回の例を参考に、皆さまもビジネスのさらなる効率化や価値創造のために、最適な生成AIの導入パターンを選んでみていかがでしょうか。
PROMPTYでは、他にもChatGPTはじめとした生成AIについての記事を多く扱っておりますので、是非ご覧ください。
