ビジネスにおけるAIの進歩が見られるようになるにつれ、機械との関わり方も変化し始めています。Salesforceのような企業は、AIが顧客にもっと直接的な影響を与えるための新たな機会を模索しています。
AI を使用して、解約する可能性や購入する可能性が最も高い顧客を明らかにすることは確かに有用ですが、それはプロセスの中の単なるステップであり、AI が将来私たちの働き方を変える可能性の始まりにすぎません。
SalesforceのAIへの取り組みは、2016年にEinsteinと呼ばれるAIフレームワークを発表したことから始まりました。実際には、Einsteinは単なる製品ではなく、Salesforceスタックのあらゆる側面に影響を与える可能性のあるインテリジェンス機能のセットとして構想されていました。それを実現した初期のチームはほとんどが退職しましたが、その取り組みは今も続いています。
同社は1年前、スタンフォード大学元教授のシルヴィオ・サヴァレーゼ氏をチーフサイエンティストとして迎え入れました。彼が学問の道を諦めた理由の一つは、膨大なデータセット、大規模なスタッフ、そしてセールスフォースのような企業のリソースを活用して、高度な研究に取り組むことができるという点でした。
サヴァレーゼ氏は、過去20年間続けてきた研究を、特別な訓練を受けていない人々にもスキルを習得してもらうことを目標に、今後も追求していきたいと述べた。「私がここで推進している主要な方向性の一つは、AIを活用してビジネス界の人々に新たな方法で力を与えることです。その力を、誰でも簡単に使えるシンプルな体験を通して提供できることに、本当に興奮しています」とサヴァレーゼ氏は説明した。
この広範な目標を達成するために、彼と100人からなる研究チームが取り組んでいる主要な取り組みの一つが、同社がCodeGenと名付けた音声駆動型プログラミング手法です。このアプローチの目的は、人々が簡単な音声言語でやりたいことを説明すれば、AIがその自然言語の指示に基づいてコードを生成するというものです。
しかし、これは単にAI技術に何を望んでいるかを伝えるだけのものではありません。サヴァレーゼ氏によると、それはむしろ会話のようなものだという。「CodeGenは、ソフトウェア開発の真に新しい方法を提供します。コードを直接記述するのではなく、ユーザーは会話の中で、解決しようとしている問題を平易な英語で説明するだけです。ですから、会話の部分は非常に重要です」と彼は説明した。
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彼が言いたいのは、何かを質問すると AI が説明を求め、Salesforce のブログ記事で CodeGen について説明している例のようにやり取りが行われるということです。
これはまだ開発の実験段階ですが、2つの異なるユーザー層に適したモデルの構築が進んでいます。「目標は、2つのユーザー層に対応することです。1つは経験豊富な開発者で、この場合、CodeGenは彼らのコード作成を支援し、処理の手作業部分、つまりコーディングの観点からはそれほど重要ではない部分を担います。もう1つはコーディング経験が全くなく、コーディングの専門知識がほとんどないユーザーです。しかし、CodeGenは彼らにも、実際の問題を解決するためのソフトウェアを構築する手段を提供します」と彼は述べています。
Salesforceは、会話型コーディングでこれまでにない成果を実現しようとしています。MicrosoftはGPT3フレームワークで同様の取り組みを進めていますが、これはSavarese氏が「大規模ディープラーニング」と呼ぶもので、非常に複雑なモデルを必要とします。
「これはコーディングの基礎モデルです。CodeGenは160億のパラメータを持つ大規模な自己回帰モデルを基盤として構築されており、膨大なデータで学習されています」と彼は述べた。ここでは、ユーザーがコーディング経験者か非経験者かに基づいて、モデルのサンプルを用いてユースケースを2つに分岐させている。
このプロジェクトはまだ概念実証の段階ですが、次のステップは Salesforce の社内開発者コミュニティにリリースすることです。これは、Savarese 氏が今月下旬に社内会議で調査結果を発表するときに実現する予定です。
プロジェクトが実験段階を越えれば、セールスフォース・ドットコムが2019年に約160億ドルで買収したTableauを使って、データサイエンティストやビジネスアナリストがデータに基づいてプログラムを作成し、ビジネスの観点からデータにアクセスしやすくすることが狙いだ。
音声駆動型コーディングは、コンテンツ作成、ウェブサイトレイアウト、その他のタスクといった他の機能も同様に、それらを単純に記述するだけで済むため、最初の一歩に過ぎない可能性があります。「このアイデアの着想は、AIシステムと簡単にコミュニケーションをとる方法、そして特定のプロセスに情報を提供するためのより良いコミュニケーションを言語を使って生み出す能力の必要性から生まれました。」
ロン・ミラーは、TechCrunch の企業記者でした。
以前はEContent Magazineの寄稿編集者として長年活躍していました。CITEworld、DaniWeb、TechTarget、Internet Evolution、FierceContentManagementなどで定期的に記事を執筆していました。
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ロンは以前、Intronisの企業ブロガーとしてIT関連の記事を毎週1回執筆していました。Ness、Novell、IBM Mid-market Blogger Programなど、様々な企業ブログに寄稿しています。
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