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インテルとBCG、エンタープライズ品質で安全な生成AI提供のための協業を発表

ボストン発、2023年5月10日　――　経営コンサルティングファームのボストンコンサルティンググループ（以下、BCG）とインテルコーポレーション（以下、インテル）は、機密情報を安全に保護しながらカスタマイズされた独自ソリューションをクライアント企業に対して提供することを目指し、インテルのエンド・ツー・エンドのAIハードウェア、及びソフトウェアを用いた生成AIを活用するために戦略的な協業を行うことをお知らせします。

「生成AIは進化の速い領域であるため、企業は自社の生成AI活用を後押しする適切なテクノロジーを選ぶ必要があります」と、BCGのマネージング・ディレクター&パートナー、Suchi Srinivasanはコメントしています。「選ぶべきテクノロジーは、エンタープライズ品質[注1]として構築され、プライバシー保護等の高水準なセキュリティ、ユーザビリティと拡張性を担保しているものでなければなりません。インテルとBCGの協業は、クライアント企業がカスタマイズされた生成AIソリューションを通じて競争力を高めることを可能にし、同時に、これらの革新的なソリューションから最大限の価値を引き出すために求められる人材、プロセス、ポリシーの変革をリードすることを可能にします」

AIの全社規模での活用は、業界を問わず企業の課題となっています。生成AIの機能がもたらす新たな波は、産業全体を変革し、長期的な競争優位性を生み出す可能性を秘めていますが、生成AIに内在するデータプライバシーとセキュリティ関連のリスクが企業への導入の障壁となっています。今回の協業の根本的な目的は、将来にわたってデータをより安全に保護していくセキュリティを組み込むことです。BCGとMITスローン・マネジメント・レビュー誌の共同調査によると、世界の経営者の84％が「責任あるAI（RAI）」を経営課題のトップに据えるべきだと考えていますが、包括的なRAIプログラムを導入している企業はわずか25％にとどまっています。

「生成AIには、企業が安全にテクノロジーの恩恵を受けられるよう、より安全で拡張可能な選択を実現する、真に民主化されたアプローチが求められます。BCGとの協業により、お客様のIT環境やセキュリティ境界内に、エンド・ツー・エンドで生成AIアプリケーションの構築を支援することができます」と、インテル主席副社長兼データセンター・AI事業本部長のSandra Riveraは述べています。

また、企業は、これらの生成AIソリューションを大規模に監視・管理し、企業の既存のワークフローに簡単に統合できるツールが確立されていないという課題を抱えています。今回の協業により入手直後から簡単に使えるエンタープライズ品質のサービスが可能になり、企業は全社規模でのAI活用とライフサイクルマネジメント[注2]の要件を容易に、費用対効果がより高い方法で満たせるようになります。

BCGは、インテル? Xeon? スケーラブル・プロセッサーとAIに最適化された「Habana? Gaudi?」ハードウェア・アクセラレータを搭載したインテルのAIスーパーコンピューターだけでなく、実稼働環境で提供可能な品質を担保したハイブリッドクラウド[注3]・スケールのソフトウェアも活用し、BCGが50年超蓄積してきた独自データで訓練された、ドメイン特化型の基盤モデル[注4]を強化します。また、すべてのAIの学習、および推論はBCGのセキュリティ境界内で完了しています。

BCGの社員は、インテルのAIハードウェア、及びソフトウェアを活用したカスタム自然言語チャットボットのインターフェースにより、これまで複数ページの長い文書リストに埋もれていた情報をセマンティック検索[注5]で取得・要約できるようになりました。BCG社員が利用していた既存のキーワード検索ソリューションと比較すると、プロダクション・グレード（本番環境対応）の生成AIアプリケーションを使用して、満足度が41％増加、結果の関連性が25％向上、作業完了率が39％増加という目覚ましい改善が報告されています。

今回の協業により、資産運用業界における自動ポートフォリオ管理エージェントや、航空会社の独自データを用いた航空整備業務、カスタム可能な機密コードベースを用いた安全なソフトウェア開発エージェントの採用など、実世界における多様なビジネス課題を解決できるようになります。

生成AIに関するBCGの考え方については、こちらで詳しく解説しています。

[注1]　安定したセキュリティと適切な機能を実装し、企業の既存のネットワークに簡単に統合できるツール、アプリケーション
[注2]　IT資産の導入から廃棄まで一元管理する仕組み
[注3]　オンプレミス（自社保有）のデータセンターとパブリッククラウドを組み合わせたコンピューティング環境
[注4]　大量・多様なデータから高い汎化性能を獲得した大規模なAIモデル
[注5]　検索エンジンがユーザーの検索意図を正しく把握し、ユーザーが求める最適な結果を表示する技術

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