Amazon は 20 年以上にわたって人工知能 (AI) システムを構築し、機械学習を活用してきました。パーソナライゼーションとレコメンデーションは、この電子商取引サイトに導入された初期のイノベーションの 1 つであり、これらと Alexa 音声アシスタントなどのその他のテクノロジー コンセプトは、Amazon Web Services (AWS) パブリック クラウド サービスにおける AI イノベーションの推進に役立っています。その後、このイノベーションは同社のエンタープライズ IT 顧客にも利用可能になります。
IT の会話のほとんどを占めているような業界の雑談を考えると、AI を使い始めるのは大変な作業になることがあります。Computer Weekly は最近、AWS のプロフェッショナル サービスおよび GenAI イノベーション センターの副社長である Francessca Vasquez 氏と、企業における AI の課題について話し合いました。
AI テクノロジーをめぐる業界の大騒ぎを踏まえ、IT 部門とビジネス部門のリーダーが実行可能な AI 戦略をどのように策定できるかと尋ねられた Vasquez 氏は、AI をビジネス戦略に組み込む企業に対し、基盤モデルの構築とトレーニングに必要な IT インフラストラクチャの機能を検討することから始めるよう強く勧めています。
AI で起こっているすべてのことを踏まえると、多くの組織にとって機械学習は依然として非常に有用なツールであると Vasquez 氏は考えています。
「生成型 AI [GenAI] が提供する複雑なディープラーニングの入力と出力の一部は必ずしも必要ではありません」とバスケス氏は述べ、企業は最も有意義で影響力があると思われる AI と機械学習のユースケースを優先していると付け加えた。彼女によると、そのようなプロジェクトは一般的に投資収益率が高いという。
「一般的にリスクが低く、組織がより迅速に開始できるようになります」とバスケス氏は言います。これは、組織が直面していたいわゆる「簡単に解決できる」非効率性を解決するために自動化が導入されていたときと少し似ています。
このようなタスクの自動化において一定レベルのインテリジェンスを提供することで、ビジネス プロセスにおける非効率的なステップを合理化し、組織の業務を高速化できます。
「開発者がどのようにソフトウェアを開発するか、そしてソフトウェア開発ライフサイクル全体について考えるとき、私は最も興奮し、すべての顧客が目に見える成果を上げることができると考えています」と彼女は言います。「私にとって、それは自動化、AI、そして人間をすべて活用して効率性を高める素晴らしい例です。」
AWS の AI 製品について、バスケス氏は次のように語っています。「当社は独自のコンピューティングとカスタム シリコンに多額の投資を行ってきました。」
AWS は、ハードウェアの上に、GenAI 向けの Bedrock と呼ばれるプラットフォーム レイヤーを運用しています。「これは、組織が大規模言語モデル (LLM) と基盤モデルを使用できるようにするマネージド サービスです」と彼女は言います。
Bedrock は、AWS が言うところの、安全な GenAI アプリケーションの構築と拡張のための基盤を提供します。具体的には、単一のアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を介して単一のプラットフォームを提供することを目指しており、Vasquez 氏によると、このプラットフォームにより、同社の Titan LLM (大規模言語モデル) といくつかのサードパーティの基礎モデルにアクセスできます。これには、AI21 Labs、Cohere、Stability AI または Anthropic、Meta、Mistral AI が提供するモデルが含まれます。
「私が本当に興奮しているのは、ジェネレーティブ AI スタックの最上部で、GenAI アプリケーションを構築する機能によってイノベーションが起こっているのを目にできるということです」と彼女は言います。
こうした AI アプリケーションの 1 つが Amazon Q です。これは GenAI を搭載したアシスタントで、企業システムのデータや情報に基づいて質問に答えたり、要約を提供したり、コンテンツを生成したり、タスクを完了したりできます。AWS によると、これらすべてを安全に実現できるそうです。
コンプライアンスのためにデータへのアクセスをロックダウンし、強力なサイバーセキュリティ ポリシーを確実に満たすことと、企業固有のデータを使用してイノベーションを推進し、価値を生み出す能力との間には常にバランスが存在します。パブリック LLM の使用時にデータが不注意に漏洩した有名な例が数多くあります。
LLM を検討している企業に与えるアドバイスについて尋ねられると、バスケス氏は次のように答えます。「まず申し上げたいのは、データは指数関数的に増加しているということです。私たちは皆、そのことを肝に銘じておくべきです。」
ほとんどの組織はテラバイト単位のデータを保管しています。中にはペタバイト単位のデータ ストレージを持つ組織もあります。また、まれにエクサバイト単位のデータも保管しています。「情報規模は拡大しており、情報の作成は構造化データとして考えられるものを超えたさまざまな形式で行われています」と彼女は言います。
バスケス氏にとって、さまざまな形式で大量のデータを保持する組織のさまざまなデータ ストアから価値を引き出すには、企業は GenAI の力を必要とします。「ほとんどの組織は、生成 AI を活用するために、まずパブリック クラウドに移行する必要があります」と彼女は言います。
バスケスさんは、ほぼ生涯を通じてテクノロジーに囲まれて育ってきた。「女性であること、テクノロジー業界の女性であること、そして有色人種の女性であることなど、表現の面で私は少数派の一人だと気づきました」と彼女は言う。
バスケス氏は自身の経歴を踏まえ、若い女の子やさまざまな経歴を持つ人々に、テクノロジー分野で働くよう刺激を与えることが重要だと感じています。「ソフトウェアやコーディングには、私と同じように刺激を受けられる場所があります」と彼女は付け加えます。「時々、コーディングを教えたり、メンターとしてボランティア活動をしています。」
バスケス氏は数多くの非営利団体でボランティア活動を行っている。そのひとつが、学生のコンピューターサイエンスの学習を支援することを目的とした教育イノベーション非営利団体の Code.org だ。
AI や GenAI などの高度なテクノロジーを非技術者にとってより利用しやすいものにするにはどうすればよいかを検討した結果、AWS は当初、AWS Bedrock 上に構築された PartyRock という社内アプリケーションを作成したと彼女は言います。2023 年 11 月に AWS はそれをリリースし、Party Rock を「楽しく直感的な実践的な生成 AI アプリ構築の遊び場」と表現しました。
「私たちはただ楽しむためにこれを作ったのです」とバスケス氏は言います。「しかし、その後、人々が実際にこれを使って GenAI を理解し始めることができることに気付きました。現在、私は多くの非技術系ユーザーと一緒に多くの時間を費やし、PartyRock を使って彼らが共感できるアプリを書くのを手伝っています。」
バスケス氏は次のように説明しています。「AWS では、クラウドについて考えると、データのプライバシーなどのセキュリティがかなり重要な優先事項です。」
これは、AWS が新しいサービスを開発してリリースする際に、セキュリティが別個に考慮されないことを意味します。「私たちは、すべての情報を暗号化して管理する必要があると考えています」と彼女は言います。「私たちは、同じ責任共有構造を適用しています。仮想パブリッククラウド [VPC] でアプリケーションを構築できなければならず、その情報は VPC から外に出ることはありません。」
バスケス氏によると、この考え方は AWS の顧客が LLM サービスに期待するものをサポートするために進化しています。「顧客は、不要な概念や発言、卑猥な言葉、またはモデルに入力したくないものを自動的にフィルタリングできるモデルのアクセス制御とガバナンスに関するより強力なガードレールを必要としています」と彼女は言います。
AWS のアプローチは、そのような機能を Bedrock に組み込むことです。
バスケス氏は、チャットボットがあいまいな質問に意味不明な答えを返すなど、LLM が簡単に混乱する可能性があることを認めています。「これらのモデルが世界的にどのように適用されるかを考えると、それがさらに重要になります」と彼女は言います。「私たちは、すべてを実行できる単一の基礎モデルが存在する世界を想像していません。」
バスケス氏は、LLM を導入している企業に対し、使用する基盤モデルの最適化に重点を置くよう促しています。一般的な例としては、追加で取り込まれたデータに基づいてモデルが適応する、検索拡張生成による学習のコンテキストが挙げられます。
一部の企業は、自己学習以上のものが必要になるかもしれません。「微調整機能を求める顧客もいると思いますし、新しい情報が入ってくるたびにモデルの事前トレーニングを継続的に行うことを望む顧客もいるでしょう」と彼女は言います。
バスケス氏にとって、モデルのトレーニングが不十分な状況を理解するために、AI モデルが人間と連携するという要素は常に存在するだろう。「結局のところ、すべては推論です」と彼女は言う。「それを人間の論理、あるいは人間の知性と呼ぶこともできるかもしれません。」
AWS の Francessca Vasquez とのポッドキャストをこちらで聞いてください。
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