要点:
- GenAI（Generative AI）はITオペレーションの世界で興奮と懐疑を呼び起こしている。
- GenAIはビジネスにどのような影響を与えるか、観測性やインシデント管理のスピードを向上させるか、データの品質は必要かなどが疑問となる。
- データの品質管理、説明可能性、正確性がAI開発プロセスの重要な要素であり、一般的なAIモデルは誤った情報を提供するリスクがある。
- AIソリューションを導入する際は組織のデータとワークフローに統合し、データを適切にコントロールすることが重要である。
- 外部情報を使わずに固有のデータで回答できるようにRAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用することが推奨されている。
感想:
GenAIの導入にはデータの品質管理と説明可能性が重要であり、一般的なAIモデルはリスクを伴うことが示唆されています。また、AIソリューションを組織のデータとワークフローに統合し、データを適切にコントロールすることで、高い正確性を確保できると感じます。RAGを活用することで、外部情報に頼らずに固有のデータで回答できる点が重要だと考えられます。