• ジェネレーティブAIは画像やテキスト生成においてその技術の能力を示し、数年前に世界を席巻しました。
  • 多くの企業はまだ、ジェネレーティブAIをどう活用すべきか模索しています。
  • 成功の定義を明確にすることが課題であり、有用性、正確性、ユーザーエクスペリエンス、ビジネスへの影響などのメトリクスを定義する終端アプリケーションを開発することが重要です。
  • ジェネレーティブAIの成熟過程の一環として、その制限を理解することが重要です。
  • AIエージェントシステムを構築することで、問題を分解し、複数のコンポーネントから成るシステムを構築するアプローチが有用である。
  • モジュール化されたエンドツーエンドシステムは、企業価値を高める可能性があります。
  • AIアプリケーションの価値向上により、より高度な利用事例が見込まれます。

私の考え: ジェネレーティブAIの技術は進化しており、エンドツーエンドシステムのモジュール化が将来的なビジネス価値向上に寄与する可能性があると感じます。企業はデータガバナンスとアクセス管理に取り組み、革新的なAIアプリケーションを構築していく必要があります。

元記事: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/tech-trends/2025/databricks-ai-leader-on-building-transformative-gen-ai-applications.html