- ChatGPTの登場により、2022年11月は生成AIの重要な時点となりました。
- 企業も大規模言語モデル（LLMs）を構造化および非構造化データに適用し、生産性と業務効率を向上させる革新的な応用を模索しました。
- AIデータアナリスト、自動洞察ジェネレーター、知識検索機能などのツールが登場し、タスクへの手動介入を最小限に抑えるための取り組みが行われました。
- 企業がこれらのAIアプリケーションを実際のビジネス問題に適用するにつれ、初期の熱狂は鈍り始めました。
- 企業用LLMアシスタントを信頼性のあるものに設計するためのパターンが示されました。
- 人間と同等の分析および推論能力を達成することは依然として課題です。
- ビジネスコンテキストの欠如、データシャドウと異なるシステムの存在などが障害として挙げられます。
- AIモデルの急速な進化は精度と効率の向上をもたらしています。
- カスタムビジネスアシスタントは、ビジネスの生産性、効率、セキュリティを劇的に向上させる潜在能力を持っています。
生成AIの領域が進化し、ビジネスにおける革新をもたらす可能性が高まっています。ただし、課題も多く残っており、これらを克服するためには継続的な革新とモデルの改良が必要です。