大手テクノロジー企業が新たな大規模言語モデルの構築や提携を競い合い、自社のソフトウェアや検索サービスに統合する中で、AIに関する議論から逃れることは不可能です。基盤技術の進歩は目覚ましく、AI開発を一時停止し、議会がこの件についてテクノロジーリーダーに調査を要請すべきだという声が上がっています。
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しかし、ChatGPT やその他の類似のツールが人気である一方で、現在の人工知能競争においてあまり議論されていない側面があります。それは、エンタープライズです。
上場ソフトウェア企業Appianと、大手企業に匹敵する検索エンジンを開発するために設立されたスタートアップNeevaからの最近のニュースは、大企業向けのAIツールやサービスの開発を競う参加者の数が健全な水準に達すると予想されることを明確に示しています。大企業へのソフトウェア販売がいかに収益性が高いかを考えると、彼らは小さな市場を追い求めているわけではありません。
TechCrunch+はここ数週間、現在の状況を踏まえてエンタープライズAIを何度か取り上げ、待望の知的基盤を提供してきました。結局のところ、DatabricksとCiscoが何を構築しているのかを理解することは重要です。しかし、私は別の疑問を抱いています。小規模なテクノロジー企業にも市場シェアを獲得するチャンスはあるのでしょうか？
今朝は、生成 AI が企業にどのように適合するかを思い出し、テクノロジー企業が目指す方向性をより明確に理解するために重要な最新ニュースを詳しく調べましょう。
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業界か会社か？
ChatGPTや関連ツールがこんなに楽しいのは、どんな質問をしても必ず返してくれるからです。Dream Theaterのディスコグラフィーについて、生成AIサービスに俳句を書いてもらいたいですか？もちろんです！今朝ChatGPTが私にくれたものはこちらです。
メロディーが流れ、
夢がシンフォニーで描かれ、
時の旅が展開する。
残念ながら、これは私が同じテーマで書いた詩よりも優れた、そしておよそ 1,000 倍速い詩です。
膨大なデータセットから構築された生成AIツールを使うのは非常に便利ですが、企業のニーズと優先順位は、世界中の一般消費者とは異なります。ニーズも、入力も、出力もそれぞれ異なります。ロン・ミラー氏が先月書いたように、「もし各業界、あるいは各企業が、それぞれの専門用語、言語、アプローチを理解するようにトレーニングされた独自のモデルを持っていたらどうなるでしょうか？」
最近のニュースはロンが何かに気づいていたかもしれないことを強調している。
エンタープライズ・オートメーション企業Appianは、直近の決算説明会で、自社のソフトウェアコーパスに新たなAI技術を統合する取り組みについて説明しました。Appianは、プロセスマイニングと自動化ツールに加え、ローコード・アプリ開発機能も提供しています。Appian CEOのマット・カルキンス氏のコメントは以下のとおりです（Foolのトランスクリプトより、強調は筆者）。
当社が発表した新機能は、私が「ローコードAI」と呼ぶもので、これによりお客様はAppianに接続されたデータセット上で独自のAIを容易に構築できるようになります。このパブリックとプライベートの分離こそが、Appianを最大の競合他社と差別化するものです。プライベートAIの推進者であることで、データ資産の共有を望まない購入者にも訴求できます。プライベートAIアルゴリズムを訓練するために大規模なデータセットを組み立てる当社の能力は、データファブリックと呼ばれる機能によって実現されています。
データファブリックとは、仮想データベースの専門用語で、企業全体のデータを、たとえ分散していても、あたかも一つの場所にあるかのように扱えることを意味します。この戦略は、データの移動を好まないお客様に最適です。データはプロセスの構築と実行において最も難しい部分であるため、この機能は大きなメリットとなります。当社のデータファブリックは、次世代のプロセスマイニングを開発する上で決定的な優位性をもたらします。
数十億ドルの企業価値を持ち、今年の売上高は5億ドル超を見込んでいるAppianは、巨大なテクノロジー企業ではない。2017年に上場しただけの大企業だ。同社は、企業のデータセット間のデジタル結合組織としての地位、つまり非効率で自動化可能なプロセスの発見を支援することで、マスマーケットのツールを活用したくない顧客向けのAIサービス提供において優位に立てると考えている。
これは実に素晴らしい。別に「エンタープライズAIの競争で誰が勝つか」という議論に関心があるわけではない。いや、興味はない。ただ、競争の激しい市場はイノベーションのスピードが速いだけでなく、競争力のある価格設定によって顧客余剰も大きくなる傾向があるので、私は好きだ。もしAppianが優位性があり、新技術を迅速に市場に投入できると判断すれば、将来のエンタープライズAI（ジェネレーティブ・エンタープライズAI？エンタープライズ・ジェネレーティブAI？エンタープライズ向けジェネレーティブAI？）の大きなシェアを独占できる可能性がある。
Appianが、おそらく巨大テック企業から次々と出てくるであろう競合製品に対抗しようとしているのは良いことだが、もっと小規模なテック企業はどうだろうか？スタートアップ企業自身はどうだろうか？
Neevaは興味深い事例です。検索に特化したスタートアップ企業は、広告で収益化しない新しい検索エンジンの構築を目指していました。ユーザーは少額の月額料金を支払うことで、Neevaはその収益を広告主ではなくエンドユーザーに役立つ検索技術に投資できるというものでした。このアイデアは実に巧妙でした。
しかし、先週末、Neevaは消費者向け検索エンジンを一時休止しました。なぜでしょうか？当初構築した検索エンジンは、旧来の検索モデル、いわゆる「クラシック」なモデルを興味深い視点で捉えたものだったからです。消費者の需要と企業の検索業務が、関連リンクのリストではなく、LLM（法務・法務・法務）を用いて回答を生成する方向に急速に移行していく中で、Neevaは新たな現実に適応する必要がありました。
2022年初頭、生成AIとLLM（法学・法学・数学）の将来的な影響が明らかになりました。私たちは、LLMを検索スタックにシームレスに統合するという野心的な取り組みに着手しました。Neevaチームを結集し、回答エンジンを構築するというビジョンを実現しました。今年初め、多くのクエリに対して引用されたリアルタイムAI回答を提供する初の検索エンジンであることを誇りに思います。
しかし、Neevaはユーザー獲得が困難であることが判明したと付け加えた。Neevaによると、ユーザーにサービスを試用してもらうよりも、料金を支払ってもらう方が簡単だったという。BingやGoogleといった大手検索エンジンによるChatGPTやLLMを利用した検索が話題をさらっていたため、Neevaは新たな試みを決意した（強調筆者）。
過去1年間、LLMを効果的、安価、安全、そして責任を持って活用することの必要性が明確かつ切実に求められていることを実感してきました。私たちが先駆的に開発した、小規模モデル、サイズ削減、レイテンシ削減、そして低コストでの導入といった技術の多くは、今日の企業が真に求め、必要としている要素です。私たちは、検索とLLMの専門知識をこれらの状況にどのように適用できるかを積極的に検討しており、今後数週間のうちに、私たちの取り組みとチームの今後の進捗状況について最新情報をお伝えします。
Neevaがその技術を活用して企業向けのLLM（法学修士課程）を社内で構築できるかどうかはまだ判断に時間がかかりそうですが、そもそも試みているという事実自体が興味深いものです。もしかしたら、Neevaも比較的新しい市場でシェアを獲得し、大手テック企業にとってより熾烈な競争環境を作り上げ、支配を狙うことになるかもしれません。もしそれが実現できれば、他のスタートアップ企業も同様の成功を収められるかもしれません。
最後に一言。Neevaの今回の転換は、検索からの転換のように聞こえるかもしれません。しかし、検索がLLMと同じ道を辿りつつあり、Neevaは単にその技術を特定の顧客タイプに適用しているだけなら、Neevaは依然として検索を追求していると言えるでしょうか？エンタープライズ検索は確かにそうですが、それでもなお、これは私が考え続けている疑問です。さらに言えば、Appianはエンタープライズ検索エンジンを構築しているのでしょうか？おそらくそうでしょう。
検索の定義をAIによる回答にまで拡大し、同じLLMがタスクの作成と実行を支援すると期待するならば、検索は単に「質問に答え、指示に従って作成し、タスクの実行を支援するチャットボックス」へと進化しているのかもしれません。もしそうだとしたら、多くの企業が同じエンタープライズ分野の領域を争うことになるでしょう。スタートアップ企業がこの競争に加わることを期待しましょう。
