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執筆者:Hakky AI

ChatGPTの代替として注目されるAIエージェントの実力

ニュースの要点

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3行まとめ
  • 米国企業では、データ漏えいなどの懸念から、社員のChatGPT利用を禁止する事例が多数見られる。
  • 企業の94%が大規模言語モデルのAPIを使用しており、その中でもOpenAIのAPI利用が圧倒的に人気である。
  • 大規模言語モデルをカスタマイズする手段は、ゼロからカスタムモデルをトレーニングする、ベースモデルを微調整する、データを埋め込み手法で変換するの3つがある。

ニュース詳細

ChatGPTを“使わない”生成AI活用とは

米国企業では、データ漏えいなどの懸念から、社員のChatGPT利用を禁止する事例が多数見られます。しかし、経営層における生成AIに対する期待は高まっており、ChatGPTを使わない生成AIの取り組みの事例が増えています。これらの取り組みの多くは、API経由でChatGPTを駆動するOpenAIの大規模言語モデルGPT-3.5やGPT-4にアクセスし、カスタマイズしたチャットボットやアプリケーションを展開するものです。セコイアキャピタルの調査によると、調査対象となった企業の94%が大規模言語モデルのAPIを使用しており、その中でもOpenAIのAPI利用が圧倒的に人気であることが分かりました。また、AnthropicやCohereなどの大規模言語モデルAPIを複数利用している企業も存在しています。さらに、本番環境で生成AIアプリケーションを運用する企業の割合も増加しており、ChatGPTを利用せずとも、何らかの生成AIアプリケーションを開発し、利用している企業が増えている状況が明らかになっています。

大規模言語モデルをカスタマイズする「3つの手段」

現在、大規模言語モデルをカスタマイズする手段は3つあります。最も難しい手段は、ゼロからカスタムモデルをトレーニングすることです。これには高度な知識やトレーニング用のデータ、インフラストラクチャ、コンピューティングパワーが必要とされ、一般的にはテック大手のみが実施できるアプローチです。一方、中程度の難度とされる手段は、ベースモデルを微調整してカスタムモデルを作ることです。この方法では、事前にトレーニングされたベースモデルにドメイン固有のデータを使って追加トレーニングを行い、モデルの重み付けをアップデートします。最も難度が低い手段は、データを埋め込み手法で変換し、ベクトルデータベースに保存して検索する方法です。ChatGPTはこの手法により、GPTモデルに新しい情報を追加し、検索できるようになります。

出典

2025年06月12日に最終更新
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