マイクロソフトは、PhiシリーズのジェネレーティブAIモデルに新たなメンバーであるPhi-4を発表しました。以前のバージョンと比較して、Phi-4は複数の点で改善されており、特に数学問題解決能力において顕著な進歩を見せています。これは、トレーニングデータ品質の向上によるものです。木曜夜現在、Phi-4へのアクセスは限定的で、マイクロソフトが新たに発表したAzure AI Foundry開発プラットフォームでのみ利用可能であり、マイクロソフトの研究許諾契約に基づく研究目的でのみ使用が許可されています。画像の説明：画像はAIによって生成され、画像ライセンスに従います。

産業分野における人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、専門家らは、高品質なデータとデータガバナンスが、生成系技術よりも重要になると指摘しています。2025年までに、企業はAI導入において、生成系AI（GenAI）への依存に頼るのではなく、拡張性と柔軟性に優れたソリューションを重視する必要があります。画像注記：画像はAIによって生成され、Qlik社のアナリストの分析に基づき、Midjourney社の画像ライセンスサービスを通じて提供されています。AIの可能性を最大限に発揮するための鍵は、企業が高品質でリアルタイムなデータに投資することです。

最近、Appenが発表した2024年版『AI現状レポート』が大きな注目を集めています。500名以上の米国IT意思決定者を対象とした調査に基づくこのレポートは、過去1年間で生成AIが17％増加したことを示しています。しかし、この成長の波に伴い、企業はデータ管理において大きな課題に直面しています。Appenの戦略責任者であるSi Chen氏はインタビューで、AIモデルの応用がより複雑で専門的な分野に広がるにつれて、データへの要求も高まっていると述べています。

Informaticaの最新のCDO Insights 2024レポートによると、生成AI導入における最大の障壁はデータ品質であることが明らかになりました。調査によると、45%の企業が既に生成AIを導入しており、53%の企業が導入を計画しています。レポートでは、データ品質、データプライバシー、AI倫理などが、企業が生成AIを導入する際の主要な懸念事項として挙げられています。データ管理ツールの使用も生成AIプロジェクトに影響を与え、データ品質への注力は企業の成功した導入にとって鍵となります。

ChatGPT公開から約1年、ユーザー1億人を突破し、その急激な普及に伴い様々な問題が浮き彫りになっています。企業環境での幅広い活用においては、特に企業関連で正確かつタイムリーなデータ品質の重視が強調されています。データ品質に関する課題解決には、業務背景の一貫性、タイムリーな更新、データの完全性などが重要です。責任あるAIという概念が次第に主流となりつつあり、公平性、包括性、安全性、透明性、説明責任、倫理的な意図が重視されています。