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AIエージェントの信頼性向上に向けた新たな挑戦

執筆:白米元気

OpenAIとAnthropicが企業向けのAIコンサルティングサービスを提供し始めました。この動きは、企業がAIエージェントの信頼性に関してさまざまな課題に直面していることへの対応策として位置づけられます。彼らは、顧客データを活用し、より効果的なAIエージェントを設計するための支援を行っています。

目次

新たな取り組みとその背景

OpenAIは、顧客データを用いたモデルのカスタマイズやAIエージェントの構築に向けて、多数のエンジニアを採用しています。現在、約60人のエンジニアと200人以上の技術サポートスタッフが在籍し、彼らは日々新しい技術に取り組んでいます。一方、Anthropicも顧客との直接的なコミュニケーションを重視し、フィードバックを基にした改善を進めています。たとえば、フランスの小売業者FnacではOpenAIとGoogleのモデルが顧客サポートに導入されましたが、その際にシリアルナンバーに関する混乱が発生しました。このシステムは、AI21 Labsからの支援を受けてようやく安定した運用が実現したとのことです。このような実地でのカスタマイズが必要になることから、AIプロバイダーがB2Bエージェントビジネスをスケールさせるスピードには影響が出る可能性があります。

カスタマイズの重要性とその影響

企業が求めるAIエージェントは、そのままでは十分に機能しないことが多いため、特別なカスタマイズが求められます。特にそれぞれの業界や業務プロセスに応じた調整が必要であり、このプロセスは時間がかかる場合があります。また、このために企業への価値提供までの期間が延びる可能性も考えられます。さらに、Claude Coworkなどのツールがどれほど早く効果を発揮できるかも不透明です。モデルの改善や日常業務での信頼性向上は期待されますが、大規模言語モデル(LLM)に基づく基本的なセキュリティリスクは依然として存在しています。そのため、企業はAI導入時には慎重な検討と準備が必要です。

今後の展望と企業への提言

OpenAIとAnthropicは、企業向けにカスタマイズされたAIエージェントサービスを提供し始めました。この取り組みは、信頼性向上に寄与する一方で、そのプロセスには時間と労力が必要であることも示しています。今後、企業は自社のニーズに合った適切なAIソリューションを選ぶ際には、自社内での検討だけでなく専門家との協力も重要となります。また、導入後も継続的な改善やサポート体制の構築が求められるでしょう。このようにして初めて、高品質なサービスを提供するための基盤を築くことができると言えます。

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この記事を書いた人

はじめまして、「白米元気」と申します。

ノースキルで副業をスタートし、2ヶ月で月10万円を達成。
その後も毎日ChatGPTとにらめっこしながら、
「どうやったら仕組みで稼げるのか?」を考え続けてきました。

そんな中出会ったのが「LLM無職」です。
AIと仕組みを作り、AIに仕事をさせる。
副業や働き方そのものを実験していく——そんな挑戦をしています。

このブログでは、わたしのLLM無職への道のりの途中で
AIを活用した具体的な方法や工夫、日々の実践内容を紹介。
ときどき家族の話もまじえながら、
読んでくれた方が「なんかおもしろそう!」と思えるような、
リアルで実験的な情報をお届けしていきます。

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