要約:
- Generative AI（GenAI）は、組織がデータを分析し学ぶのに役立つトップアプリケーションの1つとして注目されている。
- 大規模言語モデル（LLMs）は、質問を簡単にして回答を迅速に得ることができるが、正確な回答を得られるかどうかに疑問がある。
- 信頼性と説明可能性は、GenAIアナリティクスにおける基本的なビジネス要件であり、これらの課題には技術とユーザーの意識が必要。
- データの品質を向上させることが信頼性の向上につながる。LLMsには最新のビジネスデータへのアクセスが必要。
- GenAIアナリティクスの信頼性向上には、SQLのような中間表現を利用することが有用である。
考察:
GenAIの発展により、ビジネスでのデータ分析と意思決定プロセスが変革されつつある。LLMsを使用する際には、信頼性と説明可能性が重要であり、データの品質向上や中間ステップの検証が企業にとって不可欠であると考えられる。GenAIとアナリティクスの融合は、企業の意思決定方法を変える可能性があり、正しい判断を行うためには説明可能性が欠かせないとされている。