AI活用「置いてけぼり」だけは避けたい…ガートナーが投資を推奨「9つの機能」とは(3/4)

「AI＋アルファ」が大事なワケ

　そして、残る5つの機能は、エージェント型AIに関するものだ。

5.エージェンティック・アナリクス
　AIとダッシュボード、KPIのスコアボードなどを組み合わせ、ユーザーがデータを発見して理解し、迅速かつ手間なく洞察を引き出せるようにする機能だ。洞察を自然言語インタフェースに表示するユースケースの運用を試験的に開始後、デジタル・ワークプレース・アプリのロードマップを評価し、統合を適切に推し進めるというのが実現の基本的なアプローチだという。


6.AIエージェント
　実用的なAIを活用して、柔軟、あるいは複雑な自動化をさらに推し進めるための機能を指す。ノボセル氏は、さらなる自動化に向け、D&AリーダーはAIエージェントによるアプリを問わないデータ取得と共有を実現する必要があると指摘した上で、AIエージェントはLLMだけに依存しているわけではなく、ほかの形態のアナリティクスやAIも別途、用意する必要があると話す。

7.小規模言語モデル（SML）
　AIが創出する価値は、より大量データを学習した言語モデルを用いた方が大きくなると一般に考えられがちだ。しかし、ノボセル氏によると、これは半分正解で半分間違いだという。

「汎用的な洞察であればLLMに当然、分があります。ただ、自社が精通した特定領域でのAI活用では、独自データで学習したSMLの方が競争力を高められることも多分にあります」（ノボセル氏）

　SLMは用いるデータが少ない分、オンプレミス利用時に機密データの取り扱いリスクと、計算リソース／コストをそれだけ削減できる点もメリットだ。

8.コンポジットAI
　複数のAIやデータ分析を組み合わせ、より大きな成果を得るための機能である。現状のAI利用を成熟させるアプローチだという。

　生成AIやLLMとデータサイエンス、機械学習、ナレッジ・グラフとの組み合わせは、それぞれの強みの組み合わせられる点で、より良い洞察の獲得やリスク低減に効果的だとノボセル氏は解説する。 【次ページ】AI活用で「新機能」くらい大事なこと