- Amazon Qの一般提供開始
- コード自動生成やビジネスプロセス自動化
- 従業員の生産性向上に貢献
- 人間の仕事を奪う可能性あり
Amazonは、大規模言語モデル(Large-language models)からの回答品質向上を目指して、介在ゲートキーパー「Amazon Q」の一般提供を発表しました。
この技術は、コーディングの自動化やビジネス活動を含む多岐にわたる用途で利用可能です。
Amazonによると、Qは企業のビジネス意思決定やITシステムのアップグレードを加速させる一方で、人間の仕事を奪う可能性も秘めています。
具体的に、開発運用手法(DevOps)において、プログラミング言語やCI/CDサイクルモデルなどの典型的な情報から、数分でコードを生成する機能が示されています。
さらに、企業データへの洞察を提供し、リクルートやセールスピッチをはじめとしたビジネスプロセスを自動化するツールも存在します。
未構造化データの利活用に苦闘してきた企業にとっては、データポイントをつなぐ問題の解決策となるかもしれません。
NVIDIAのCEO、ジェンセン・フアン氏はプログラミングの必要性がなくなるとの見解を示していますが、AmazonはQを使うことで従業員がより生産的になると主張しています。
初期のデータでは、Qは顧客の従業員の生産性を80%以上向上させることが示唆されています。
QはAmazonのバックエンド「Bedrock」上で稼働し、オープンソースやAnthropicのプロプライエタリモデルなど、多数のAIモデルを顧客に提供しています。
このオープンなアプローチは、顧客がAIの複雑さを取り除くことを可能にし、最適な結果を中間層や使用されるモデルについての心配なしに提供します。
ただし、完全に独自の大規模言語モデルやAIスタック、プログラミングモデルを制御したい顧客には適さない可能性があります。
さらに、AIシステムごとに異なる一貫性のレベルや、アルゴリズムや情報処理、開発ツール、各モデルに添付されたアプリケーションといったAIスタックの複雑さが効率を損なう要因になり得ます。
現在、多くの企業はOpenAIのGPT-3.5やGPT-4、GoogleのGeminiといった主要なLLMの上にAIアシスタントやガードレールを構築しています。
これらはAPIまたはAIスタックにプラグインされたカスタマイズされたプログラミング層を通じて主に実現されており、NVIDIAのNeMo-GuardrailsはLLMとプロンプトの間に介在するガードレールの一例です。
また、Gleanなどのサービスプロバイダは、独自のビジネスデータを組み込むためのカスタマイズされたAIシステムを顧客に提供しています。
おい、これAmazon Qってのが仕事奪うってホントか？ それって俺たちのバイトもピンチじゃね？
はい、Amazon Qが導入されると、プログラミングやビジネスの自動化が進むので、
一部の仕事はAIにとってかわられるかもしれません。でも、
この技術は仕事を効率化することで新たな役割や職種が生まれる可能性もあるんです。
私たちのアルバイトが直接影響を受けるかは、その職種によると思います。
そうだね、ユータ。Amazon Qっていう新しいAIサービスが始まるんだ。これがあればコーディングとかの一部は自動化できるから、仕事のやり方が変わるかもしれないね。データ分析やビジネスプロセスもスマートになるんだ。
でもね、アヤカのいうとおりで、生産性が上がるから新しい仕事も生まれる可能性があるんだ。僕らのバイトがどうなるかは、そのバイト次第だけど、テクノロジーの進化には機会がいっぱい隠れてるんだよ。
それに、Amazon QがさまざまなAIモデルを提供するし、使えば使うほどITシステムが便利になるんだ。ただ、完全なコントロールが欲しい人には向かないかもしれないね。
最終的にはさ、どの企業もAIの力を最大限に引き出そうとしてるわけ。大切なのは、AIが僕たちにどんなメリットをもたらすか、そしてどう上手に使うかだね。