Elastic CEOのAsh Kulkarniです。
現在、世間で人気の話題と言えば
生成的AIでしょう。
本日はこのテーマについてお話しします。
ChatGPTの登場により
データの処理方法について
まったく新しい可能性が生まれました。
そのため、この可能性を活用することが
あらゆる企業に求められています。
生成的AIの登場により
あらゆる企業にチャンスが生まれたのです。
生成的AIでは、もっと人間に近く、直感的に
情報システムから情報を得られるからです。
カスタマーサービスを強化したり
社内での情報の入手方法を
シンプルでわかりやすくしたりできます。
金融サービス業界の方なら
リスク分析の強化にも利用できます。
どの業界でも、生成的AIは役立ちます。
さて、生成的AIの代表例である
ChatGPTやBardなど
大規模言語モデルやTransformerモデルは
よく言われるようにユーザー中心型です。
しかし、企業にとって重要なことは
生成的AIを利用するうえで
プライバシーを第一に考えることです。
なぜプライバシーが重要なのでしょうか。
大規模言語モデルを考えてみましょう。
モデルの学習には公開情報を使用します。
つまり、企業のプライベートデータは
このモデルでは一切考慮されません。
カスタマーサポートポータルや
ヘルプデスクにAIを活用しようとしても
AIは社内のプライベートデータやチケット
顧客から報告された問題
技術者による修正などを把握できません。
この問題の原因は、大規模言語モデルが
非公開の情報を認識できないことです。
そのため、大規模言語モデルを
ビジネスで活用するには
非公開の情報を組み込む必要があります。
ここで役立つのがElasticです。
Elasticでは、プライベートデータを
取り込み、数ミリ秒で検索できます。
ベクトル検索機能で、大規模言語モデルに
適量のプライベートコンテキストを提供し
この言語モデルならではの
直感的で人間中心のエクスペリエンスや
現在話題になっているチャット機能を
活用することができます。
しかし、このような場合の常として
ビジネスで生成的AIを利用する際には
プライベートな情報を
外部に漏らすことがないように
プライバシーを重視する必要があります。
プライベートデータは、企業にとって
秘密にすべき原動力です。
Elasticsearch Relevance Engineにより
ニーズに応じた方法で
ベクトル検索機能を利用できます。
Elasticのお客様やコミュニティでは
生成的アプリケーションの心臓部として
このベクトル検索機能が使われています。
Elasticでは、生成的AIの適切な利用方法を
今後もご紹介していく予定です。
プライバシーを守りながら生成的AIを使い
ビジネスを前進させる方法や
作業やプロセスの効率を高める方法
顧客とのやり取りを強化する方法など
さまざまな方法をご紹介します。
ぜひご覧ください。