2024年5月12日（日曜日）
生産的な協定: Lim 教授と TAR UMT コンピューティングおよび情報技術学部の参加学生。
生成型人工知能アプリケーションや大規模言語モデル (LLM) の実用化は、ほとんどの企業にとってまだ手の届かないものであり、資金力のある大企業の領域にしっかりと位置付けられているようです。
しかし、トゥンク・アブドゥル・ラーマン経営技術大学（TAR UMT）は、地元の中小企業がそれぞれのビジネスニーズに合わせたLLMを構築できるよう支援することで、この状況を変えようとしています。
これらの企業、つまりTAR UMTの言葉を借りれば「協力者」は、マーケティングから人事サービスまで幅広い事業運営を支援するために、大学のLLM構築に関する専門知識を必要としています。
同時に、これらのプロジェクトに取り組むことで、TAR UMT コンピューティングおよび情報技術学部の学生は卒業前に実際の業界経験を積む機会を得ます。
マレーシアは、2021年に民間部門の需要がわずか4.8％しか満たされなかったため、AIとビッグデータ分析労働者に対する国内の需要を満たすために専門家の育成を急いでいる。
一方、新進気鋭のデータサイエンティストは、こうした協力者が提供できる現実世界のプロジェクトに携わることで経験を積むことも必要であり、大学はそうした機会が増えることを期待している。
「前四半期には、LLMを自社のビジネスに導入することに強い関心を持つ中小企業（SME）からの要望が多数ありました」と、TAR UMTのビジネスインキュベーションおよび起業ベンチャー担当ディレクターのリム・トン・ミン教授は述べています。
「ここ数か月で多くの中小企業経営者が LLM テクノロジーを受け入れていることは驚くべきことです。」
「彼らは、トレーニングを受けたモデルを、ビジネスや業務の優れたアシスタントとして見ています。これにより、スタッフ採用の課題が軽減されます。また、売上、生産性、サービスの質の向上にも役立ちます。」
リム教授：「私たちの才能ある人材は、協力者の従業員として訓練を受けます。」
このコラボレーションは双方に利益をもたらします。クライアント企業は必要なツールを入手でき、TAR UMT の学生は最終学年中に企業でインターンシップをする機会が得られ、卒業後は正社員として雇用されることもあります。
「クライアントは、概念実証モデルまたはアプリソフトウェア開発用のソースコードとドキュメントを受け取ります。私たちの才能ある人材は、協力者の従業員として訓練されます」とリム教授は言います。
簡単に言えば、生成 AI はテキスト、画像、音楽などのオリジナル コンテンツを作成できる AI の幅広いカテゴリです。LLM は、テキストの生成、翻訳、分析などの特定の言語関連のタスクを実行する生成 AI のサブセットです。ユーザーが使用できる人間のような言語を生成できるようにするには、LLM を膨大な量のテキスト データで「トレーニング」する必要があります。
TAR UMT の協力者は、小売、銀行セキュリティ、教育サービス、通信、保険など、さまざまな業界から集まっています。
TAR UMT は、多数のソースからの膨大な量の広告データを活用し、電子機器およびスマートフォンの小売業者が生成 AI を使用してソーシャル メディアや従来の看板やチラシで販促広告のキャッチフレーズを創造的に生成し、販売およびマーケティング広告を改善できるよう支援しました。
シンガポールを拠点とする教育サービスプロバイダーは、教師が生徒の演習用に大量の高品質な問題を作成できるツールを開発しました。
ある通信会社の人事部には、人間同士で話すときのような「自然な」言語で従業員からの質問のほとんどに答えられる仮想人事アシスタントがいます。
「例えば、従業員が休暇中に怪我をした場合、スマートフォンアプリを使用して、情報を調べるのに時間のかかる人間に頼ることなく、自然言語で治療を受ける場所や必要な正確な手順などを尋ねることができます」とダイナフロント・ホールディングスBHDの最高経営責任者チャン・エン・リム氏は述べた。
それでも、TAR UMT とその協力者の両方が克服しなければならない課題がいくつかあります。
企業が本当に効果的な LLM を構築しようとすると、モデルが適切に機能するように「トレーニング」するためのデータが不十分であるという制限に直面することがよくあります。スタッフの退職や業務の中断によってプロジェクトが継続できなくなることもあります。
TAR UMT が行うプロジェクトも学生のスケジュールに依存しており、場合によっては、プロジェクトに取り組むために関与する学生がより多くの経験を必要とすることもあります。
「成果は概念実証作業であるため、ソフトウェアを市場性のある製品として展開するには、微調整、デバッグ、磨きをかけるための時間とリソースがまだ必要です」とリム教授は言う。
MyDigitalによると、マレーシアの組織のうちAIを活用した技術を導入する準備が整っているのはわずか13%であるため、政府や中小企業協会（Samenta）などの団体は、企業がAIのニーズに対応できるよう支援するリソースを準備している。
「これは、政府がマレーシアAIロードマップ、新産業マスタープランの下でマレーシアをこの地域のAIハブにするという野心、そして間もなく開始されるAIガバナンスフレームワークを発表したときに始まりました。私たちMyDigital Corporationは、今年1月にAI Untuk Rakyat自己学習プログラムを開始することに小さな役割を果たしました」とMyDigitalの最高経営責任者ファビアン・ビガー氏はサンデースターに語った。
Samenta は、クラウドベースの AI モデルを利用できるように、選ばれた政府機関のパートナーと協力して、昨年だけで会員向けに 4 回の AI ワークショップを実施しました。
しかし、サメンタ氏とマレーシア中小企業協会はともに、政府は中小企業を支援するためにデジタル省を通じて同額の補助金も提供すべきだと述べている。
現場では、企業の技術担当者は、問題はコストではなく、ニーズに合わせてカスタム LLM を構築できる適切なリソース パートナーを見つけることだと言います。
企業は、適合性に欠ける既製の AI ソフトウェアに頼るよりも、社内アプリケーションを構築でき、その詳細と企業への適合性を熟知している専門家を雇うことを好みます。そして、これには TAR UMT との連携のような適切なパートナーが必要です。
「多くの大学がTAR UMTのような深い連携を提供していないことが分かりました。より多くの大学が民間部門との連携を検討し、より質の高いデータサイエンティストや専門家を育成すべきです」とテス・インターナショナルの最高経営責任者ピーター・オン氏は述べた。
戦略的変革管理オフィス（SCMO）、経済計画ユニット、社会経済研究イニシアチブ（SERI）による2021年の調査では、民間部門の回答者のうち、ビッグデータ分析、デジタルマーケティング、人工知能の分野でデジタル人材のニーズが満たされていると答えたのはわずか4.8％でした。
企業が業務運営に高度なデジタル ツールを導入するのを妨げるその他の要因としては、デジタル テクノロジーに関する実用的な情報の欠如、資金へのアクセス、市場の課題などが挙げられます。
「マレーシアの中小企業ではICTとインターネットの利用が大幅に増加しているが、多くの企業は依然として基本的なデジタル技術に依存している」
「具体的には、マレーシアの中小企業のほとんどは、ソーシャルメディアでの存在感を維持するなど、主に顧客対応機能のためにデジタルツールを限定的に使用しています。ビジネスオペレーションを変革したり、エンドツーエンドのデジタル取引を実施したりするために、より複雑な生産性向上ソリューションを採用している中小企業はほとんどありません。」
ファビアン氏は、マレーシアの公的機関は100以上のさまざまなプログラムを通じて中小企業に支援を提供してきたが、これらの取り組みの有効性を評価するための包括的な監視・評価データが不足していると述べている。
「マレーシア政府は、さまざまなプログラムを通じて中小企業のデジタル化を積極的に支援しており、特にオンライン市場へのアクセスに重点を置いています。しかし、この支援の効果を高めるには、より統合された政策枠組みが必要です」とファビアン氏は言います。
「公的機関は、自らのプログラムに関する監視・評価データをさらに収集・公開し、電子商取引サポートをバックエンドのデジタル化で補完し、利用可能なサポートに関する公的情報を改善する必要があります。」
LLM に対する認識と理解が高まるにつれて、マレーシアの中小企業が顧客サービス、コンテンツ作成、データ分析などのさまざまなアプリケーションにこれらのテクノロジーを採用することが期待されます。
「世界的にAI/LLMの採用が増加している傾向にあること、そして国内でAIが適切に発展するよう政府が真剣に取り組んでいることを考えると、私はかなり楽観的だと考えています」とファビアン氏は言う。
タグ / キーワード: AI、産学連携、TAR UMT、中小企業
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元記事: https://www.thestar.com.my/news/focus/2024/05/12/collaborating-for-the-right-code