生成AI は AI の一部です。
現時点では、実験や実装がうまくいかず、関心が薄れる幻滅の谷に移りつつあります、一方で、企業にどのようなメリットをもたらすかを示す事例がさらに明確になり、採用が軌道に乗り始める前段階とも言えます。
予測や予報→Nongenerative Machine Learning LLMと GenAI は最適ではありません。LLM は現在、需要予測、売上予測、到着時間推定、天気予報、サプライチェーン予測などに必要な数値予測や統計モデリングを行うようには設計されていません。
これらの場合には、教師あり機械学習の方が適している可能性があります。
正確な計算が必要な、在庫の最適化、現場の労働力のスケジュール、ルートの最適化、金融ポートフォリオの最適化、小売業の価格設定の最適化、リソースの割り当てなどのユースケースでは、生成AIモデルは得意としていません。
組織が重要な決定を下すため、結果を達成するために行動方針をモデル化して選択する複雑なアクティビティ。
現在の生成AI モデルは意思決定用に構築されていません。
その出力は信頼性が低く、説明可能性に欠けており、結果を達成するために明確な方法で意思決定をモデル化することができません。
生成AIモデルは自律的に動作するほど堅牢ではなく、不正確さや幻覚があるため、人間による綿密な監視が必要です。
このため、産業用ロボット、配達用ドローン、スマート ファクトリー、アルゴリズム取引、自律走行車などのユース ケースでは生成AIの有用性は制限されます。
<参照URL>
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-16-gartner-places-generative-ai-on-the-peak-of-inflated-expectations-on-the-2023-hype-cycle-for-emerging-technologies
http://fierce-network.com/modernization/when-not-use-generative-ai
TMForumでは高度に自律的なレベル 4 ネットワークを実現するには、ネットワーク リソースへの管理および運用インターフェイスを標準化する必要があるとし、OSS/BSSに代わるOpen Digital Architecture（ODA）を推進していることもあり、その点を踏まえた時に、ベンダーロックインが障壁となるため、AT&Tの施策には否定的な面があります。
AT&Tは、単一のベンダーと契約することになるという誤解が少しあったとしてますが、Ericsson のインフラ基盤、Ericsson の SMO(Ericsson Intelligent Automation Platform) およびその一部であるnRT RIC、Ericsson の RANソフトウェアで構成されるようになり、ブラックボックスであって、サードパーティの入る余地はないとされています。
SMOでは、独自のインターフェースを使い続け、SMOプラットフォームを交換する通信会社はRANソフトウェアも交換しなければならないことを意味し、RICでは、R1インターフェースを通じてサードパーティのソフトウェアをサポートできるが、Non nRT rApp のみに対応しており、注目されているnRT xApp には対応していないとのこと。
<参照URL>
https://www.lightreading.com/open-ran/at-t-s-multivendor-open-ran-claims-smell-rotten-in-denmark
https://www.lightreading.com/ai-machine-learning/-vendors-who-love-lock-in-obstruct-autonomous-networks-says-tmf
StarlinkがComcast Businessの企業顧客、特に有線ネットワークのサービスが不十分な地域に接続を提供するとのこと。
Starlink によると、ダウンロード速度は 25M～220Mbps の範囲で、大多数のユーザーは 100 Mbps を超え、アップストリーム速度は通常 5M～20Mbps の範囲で、遅延は陸上では 25 ミリ秒から 60 ミリ秒、一部の遠隔地では 100 ミリ秒以上とのこと。
<参照URL>
https://business.comcast.com/about-us/press-releases/2024/cb-and-starlink-collaborate
DXプロジェクトを効果的に実施・拡大するための必要なスキルを養成し、企業や公共団体が進化する技術環境に適応できるようにするため、IBM Cloud Pak for DataやIBM watsonx AI and Dataをベースに、分析、データ管理、AIに特化したオープンでハイブリッドマルチクラウドのプラットフォームSHARK.Xを活用、高度なテクノロジーの統合と管理を促進し、業務合理化においてその可能性を最大限に引き出せるようにするとしています。
<参照URL>
https://newsroom.ibm.com/2024-06-18-Telefonica-Tech-and-IBM-Sign-a-New-Collaboration-Agreement-to-Drive-the-Development-of-AI,-Analytics-and-Data-Management-Solutions-for-Enterprises
https://telefonicatech.com/en/news/ibm-ai-agreement
米Dishや独1&1、フィリピンのNOW TelecomやVEON所有のウクライナのKyivstarへ提案・導入活動をしてきましたが方針を転換した形です。
RUメーカーは SymRAN ソフトウェアのライセンスを取得し、自社の技術と組み合わせて統合された製品を市場に投入できるようになるとのこと。
<参照URL>
https://symphony.rakuten.com/open-ran
https://symphony.rakuten.com/blog/rakuten-symphony-to-showcase-innovative-solutions-at-digital-transformation-world-2024
6 月 19 日まで一般からの意見を受け付け、8月13日までに調査結果を公表する予定とのこと。
HPEは、できるだけ早く顧客に価値を提供できるよう、必要なすべての審査を完了し、迅速かつ効率的に認可を取得できるよう取り組み、引き続き、2024年末または2025年初頭までに完了する予定としています。
合弁事業に均等に投資し、通信会社が「デジタルアシスタントやその他の革新的なAIアプリケーションを通じて顧客とのやり取りを改善する」のに役立つ通信会社独自のLLMの開発に必要な運転資金を調達、通信会社のニーズに合わせて特別にカスタマイズされたLLMを開発提供する合弁事業契約に署名。
アラビア語、バハサ語、英語、韓国語、英語、ドイツ語などに対応し、世界50カ国にまたがる約13億人の顧客基盤にリーチできるようになるとしています。
一方で、効果的な AI ガバナンス フレームワークを確立することで、AI に関連する社会的および環境的責任に積極的に取り組む必要があるともしています。
規制当局であるアイルランドデータ保護委員会（DPC）の反発を受けたもので、英国の情報コミッショナー局（ICO）も提起した懸念を満たすまで計画を一時停止するよう要請していました。
Meta はすでに、米国などの市場でユーザー生成コンテンツを活用して AI をトレーニングしていますが、欧州 GDPR 規制が、LLMなど、AI システムの改善を目指す Meta や他の企業にとって障害となっています。
一方で、生成AIとそれがもたらす機会を最大限に活用するにはプライバシー権が最初から尊重されると国民が信頼できることが重要だとされています。
Metaは先月、プライバシーポリシーに関して、コメント、写真とそれに関連するキャプション、企業とのやり取り、ステータス更新などのコンテンツを含む、FacebookとInstagramの公開コンテンツをAIのトレーニングに使用する権利が付与されるという変更をユーザーに通知し始め、変更は、今から 12 日後の 6 月 26 日に発効する予定でした。
しかし、非営利プライバシー活動家団体 NOYB(“none of your business”)は、Meta が GDPR のさまざまな側面に違反していると主張、EU 構成国に 11 件の苦情を申し立て、Meta は、GDPR の「正当な利益」と呼ばれる規定に依拠して、自社の行為が規制に準拠していると主張していました。
一方で、Metaのやり方は、ユーザーが、技術的に、自分のデータの使用を「オプトアウト」することはできず、代わりに、データの処理を望まない理由を提出する異議申し立てフォームに記入する必要があり、その手続きはわかりにくく煩雑でした。
AI軍拡競争の現在、これはめずらしいことではなく、ビッグテックは人々の保持している膨大なデータに大きなスポットライトを当てています。
今年の初め、Reddit は、ChatGPT を作成した OpenAI や Google などの企業にデータをライセンス供与することで、今後数年間で 2 億ドル以上を稼ぐ契約を結んだことを明らかにしました。
そして、生成 AI モデルをトレーニングするために著作権で保護されたニュースコンテンツに頼ったために、巨額の罰金にも直面しています。
これらの取り組みは、企業が既存の法律の制約内でこのデータを確実に活用できるようにするためにどれだけの努力をするかということも浮き彫りにしています。
<参照URL>
https://about.fb.com/news/2024/06/building-ai-technology-for-europeans-in-a-transparent-and-responsible-way/
https://www.dataprotection.ie/en/news-media/latest-news/dpcs-engagement-meta-ai
https://about.fb.com/news/2024/06/building-ai-technology-for-europeans-in-a-transparent-and-responsible-way/
先に発表した、ドイツで AWS EU ソブリンクラウド(来年末までにブランデンブルク州で稼働開始)に 780 万ユーロを投じる計画に続き、年末までにドイツの物流ネットワークに4,000人の従業員を追加雇用(ドイツ国内の従業員数が4万人以上に増加)、フランクフルト都市圏のAWSクラウドデータセンタークラスター(3AZ・2Local Zone)の構築、維持、運用に使用されるとのこと。
EUが2022年に可決した規制であるデジタルサービス法（DSA）の施行が要因で、DMAの相互運用性要件により、ユーザーのプライバシーとデータセキュリティを危険にさらすような形でApple製品の完全性を損なうことを余儀なくされる可能性があると懸念したとのこと。
EUは4億5000万人の潜在的ユーザーを抱える魅力的な市場であり、欧州域内市場でサービスを提供したい企業であれば、いつでもビジネスに開放されている。ゲートキーパーは、公正な競争の確保を目的とした当委員会の規則に従う限り、欧州でサービスを提供することを歓迎されると返しています。
<参照URL>
https://www.theverge.com/2024/6/21/24183251/apple-eu-delay-ai-screen-mirroring-shareplay-dma
AI を使用した無数のパイロットプロジェクトが構造と目的の欠如により行き詰まり、望ましい結果が得られなかったという問題に対処するべく、エンジニアの多くのタスクを自動化することで、クラウド サービスやコンピューティングパワーなどのインフラの効率的な使用を促進。
生成 AI オペレーションのスケーリング機能により、AI アプリケーションを効率的かつ効果的に実装、重要な監視、データ プライバシー、コンプライアンス活動を指示することでリスクを軽減する生成 AI ガードレールを含むガバナンス機能を導入しているとのこと。
また、チーム間でデータ サイエンス プロセスを調整・統合し、さまざまなソースからのデータを一元的に統合および管理できるとしています。
Cruiseの車両が人間が運転する車両に衝突され、進路にいた歩行者を轢き、20フィート引きずっってしまった事故での調査に際して完全な情報を提供しなかったことに対し、11万2500ドルの罰金を支払うことに同意し、CPUCと和解。
CPUC とカリフォルニア州陸運局の両方がクルーズ社の州内での無人運転車の運行許可を取り上げていましたが、訴訟を回避し、同州での事業を再開できるようになるとのこと。
<参照URL>
https://docs.cpuc.ca.gov/PublishedDocs/Efile/G000/M534/K105/534105790.PDF
AI を活用した広告ソリューションSymphonyの一部として、企業や広告代理店向けに新しい生成 AI ツールを導入しています。
フォロワーと会話可能なアバターをSymphony Creative Studioで生成しコンテンツに挿入可能に。
商用利用のライセンスを取得した有料俳優を使用して作成された、あらかじめ構築されたStockとスペイン語、フランス語、ドイツ語、日本語など 30 の異なる言語を話すクリエイターやブランドスポークスマンなど独自のアバターを作成できるCustomがあります。
クリエイターやブランドが複数の言語でコンテンツをシームレスに生成できるようにするAI吹き替えツール。
動画内の元の言語を自動的に検出し、書き起こし、翻訳し、選択した言語で吹き替え動画を制作することで、クリエイターやブランドが世界中の視聴者とコミュニケーションをとることができるように。
<参照URL>
https://newsroom.tiktok.com/en-us/announcing-symphony-avatars
Rocksetの技術を統合して、製品全体のインフラストラクチャを強化、企業が OpenAI 製品を使用する際に「自社のデータをより有効に活用」し、「リアルタイム情報にアクセス」できるようになるとのこと。
Rockset のチームのメンバーは OpenAI に参加し、Rockset の既存顧客は段階的にRockset のプラットフォームから移行されるとしています。
Rockset は、元 Facebook エンジニアの Venkat Venkataramani 氏と Tudor Bosman 氏、データベース アーキテクトの Dhruba Borthakur 氏によって 2016 年に共同設立され、Icon Ventures、Sequoia、Greylockなどの投資家から1億1,750万ドル以上の資金を調達、Rocksetは、RocksDB persistent key-value store をベースとし、Kafka、MongoDB、DynamoDB、S3 などのソースから継続的にデータを取り込み、インデックスを作成し、リアルタイムの情報の可用性とクエリを可能にし、事前定義されたスキーマを必要とせずに、半構造化データに対して 1 秒未満で SQL クエリを実行できるとしています。
Rockset のデータベース プラットフォームは、フィンテックや電子商取引などの分野で、レコメンデーション エンジン、物流追跡ダッシュボード、チャットボットなどを支援しています。
また、Meta や JetBlue などの顧客もおり、JetBlueはRockset をフライト遅延予測チャットボットのコンポーネントとして使用していました。
<参照URL>
https://openai.com/index/openai-acquires-rockset/
https://rockset.com/blog/openai-acquires-rockset/
Claude 3.5 Sonnet はテキストと画像の両方を分析できるだけでなく、テキストを生成することもでき、新しいトレーニングデータセットにより、読み取り、コーディング、数学、ビジョンに関するいくつかの AI ベンチマークで、Claude 3 Sonnet を上回り、Anthropic の以前の主力モデルである Claude 3 Opus を約 2 倍上回っているとのこと。(Claude 3.5 Sonnet が、OpenAI GPT-4o を含む、ライバルの主要モデルをかろうじて上回る。)
このモデルはユーモアなどの概念に加えて、微妙で複雑な指示をよりよく理解するともしています。
コンテキスト ウィンドウ (新しいテキストを生成する前にモデルが分析できるテキストの量) は、Claude 3 Sonnet と同じ 200,000 トークン(約 150,000 ワードに相当)、Anthropic の Web クライアントと Claude iOS アプリの無料ユーザーは、無料でアクセスでき、有料プラン Claude Pro および Claude Team の加入者には、レート制限が5 倍の高く設定されます。
トークン 100 万あたり 3 ドル、モデルによって生成されたトークン 100 万あたり 15 ドルとのこと。
加えて、ユーザーがコンテンツを編集したり追加したりできるワークスペースArtifactsもプレビューしています。
Artifactsは、ユーザーは AI が生成したコンテンツをリアルタイムで操作および改良でき、コード生成では、最適化を提案したり、潜在的な問題をフラグ付けしたり、さらにはリアルタイムでコードベース全体のリファクタリングを支援するとのこと。
<参照URL>
https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
Claude 3.5 Sonnet for sparking creativity
医療技術プロバイダーや製薬会社が患者や医療専門家、医療団体とよりパーソナライズした関係を構築できるように、生成 AI を組み込んだ Einstein 1 を活用して、組織のあらゆるデータから洞察を得るAI システムを構築、臨床試験の合理化、募集や登録などで有用としています。
臨床試験に最も適格で多様な候補者を特定し、定義済みの事前スクリーニングと適格基準に従って患者をマッチングすることで募集プロセスを自動化、従来は手作業で行われていた候補者のスクリーニングと評価にかかる時間を大幅に短縮できるとしています。
顧客はAIアシスタントEinstein Copilotで、スプレッドシート、医療ネットワーク、電子健康記録などのソースデータを使用して、臨床試験場所から20マイル以内に住む患者のセグメントを生成するよう依頼することができるとしています。
<参照URL>
https://www.salesforce.com/healthcare-life-sciences/life-sciences-software/
2019 年に設立された Shoreline は、クラウドベースのサービスの信頼性と効率性の向上に向け、インテリジェンス自動化ソリューションを提供。
ユーザーは監視ツールを接続し、Runbookと自己修復を実行して、手動で行うデバッグと修復を減らし、企業ネットワークの問題を正確に特定できるとしています。
このRunbokは、一般的な問題に自動的に対処するべく、本番環境の識別、デバッグ、修復を自動化し、平均検出時間と平均修復時間を短縮。
AWS、Azure、GCP など複数のクラウド プロバイダーをサポートしており、スクリプトをプラットフォーム間で移植して、さまざまなクラウド環境下でシームレスに利用可能としています。
また、十分に活用されていないリソースを特定し、安全なクリーンアップを実行してインフラコストを削減するともしています。
<参照URL>
https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-18/nvidia-agrees-deal-to-buy-software-startup-shoreline
https://www.shoreline.io/shoreline-for-gpus
GreenLake を介して Nvidia AI コンピューティングとNvidia AI EnterprisをHPE の AI ストレージおよびコンピューティング製品と統合した HPE Private Cloud AIを発表。
HPE のAI Essentials Software は、AI データ基盤ツールと、クラウドでのモデルトレーニングに代わるオンプレミスの代替手段を提供。
Nvidia Spectrum-X Ethernet ネットワーク、HPE GreenLake ファイル ストレージ、Nvidia L40S、Nvidia H100 NVL Tensor Core GPU、Nvidia GH200 NVL2 ラック スケール プラットフォームをサポートする HPE ProLiant サーバーが含まれます。
今後、NVIDIA GB200 NVL72/NVL2とBlackwell、Rubin、Veraアーキテクチャをサポートする予定であるとのこと。
Greenlake は、ハイブリッド環境全体のエンドポイント、ワークロード、データの管理および可観測性サービスを提供。
HPEが買収したOpsRamp の OpsRamp IT operations は、NVIDIAのNIM およびNVIDIA AI ソフトウェア、NVIDIA Tensor Core GPU、AI クラスター、NVIDIA Quantum InfiniBand および Spectrum Ethernet スイッチを含む、NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティング全体の可観測性を提供し、OpsRamp operations copilotは、大規模なデータセットを分析し、洞察を提供するとしています。
また、OpsRamp は CrowdStrikeのAPIと統合され、インフラストラクチャとアプリケーション全体のエンドポイント セキュリティの統合サービス マップビューを提供するともしています。
パッケージ化されたシステムによりAIエンジニア、データサイエンティスト、運用チームの生産性が最大90%向上するとしています。
また、NVIDIA の最新 GPU を搭載した AI サーバー セットと、新しい AI ソリューションポートフォリオ、共同市場開拓も発表しています。
<参照URL>
https://nvidianews.nvidia.com/news/hpe-nvidia-ai-computing-generative-ai
https://www.hpe.com/us/en/newsroom/press-release/2024/06/hewlett-packard-enterprise-and-nvidia-announce-nvidia-ai-computing-by-hpe-to-accelerate-generative-ai-industrial-revolution.html
データセンターで使用されるAIチップの市場で80%のシェアを占めるNVIDIAの株価は3.6%以上上昇し、時価総額は3兆3,400億ドルに到達。
これにより、ついにMicrosoftを追い抜きました。
トレーニング、推論、HPCのワークロードにおけるGPUに、保証されたストレージ パフォーマンスを提供。
新しいSLAにより、顧客はスループットパフォーマンスに対してのみ料金を支払うことができるため、過剰購入の必要がなくなるとのこと。
モデルのトレーニングと推論に固有のデータ スループットと帯域幅のニーズの変動に対応し、顧客がトレーニングや推論の変化に応じて動的に設定し、スループットをプロビジョニングしてGPU 効率を最適化できるConsumption Modelだとしています。
また、機械学習を適用してパフォーマンスの異常を探し、ランサムウェア攻撃、悪意のある動作、サービス拒否攻撃などの脅威を検出。複数の機械学習モデルを使用してユーザーの履歴データを分析し、異常なパターンを探します。
顧客は、回復のために最後に確認された正常なスナップショット コピーを識別できるとしています。
<参照URL>
https://www.purestorage.com/jp/products/staas/evergreen/one.html
Cato曰く、Managed SASEにおいては、パートナーがさまざまな製品を大量に購入、統合、習熟する必要があるため、トラブルシューティングするための可視性と知識が追いついておらず、障害対応に追われ、優れたサービスの提供に集中する余地がほとんどないとのこと。
このプラットフォームは、チャネルパートナーがマネージド SASE サービスを迅速に提供し、そこから利益を得られるように、ベンダー レベルの洞察、制御、知識を提供し、マネージド SASE サービスを差別化しつつ効率的に提供できるようにするとしています。
一元化されたマルチテナント パートナー ダッシュボードを含むプラットフォームにより、チャネル パートナーは、計画から展開、運用まで、顧客ライフサイクル全体を管理できるとのこと。
また、ネットワークおよびセキュリティ運用センターの効率を高める Cato AI ツールにもアクセスできるともしています。
ゼロトラストを採用する理由はコストと複雑さの排除、フィッシング攻撃からの保護、ラテラルムーブメントの影響の最小化だとしています。
Zscaler のエンドポイント、インターネット アクセス、ポスチャ クラウド、プライベート アクセス、脅威インテリジェンスの可視性を、過去のポリシー、セキュリティ データ ファブリック、同業他社のベスト プラクティスを含むAI 侵害予測およびポリシー推奨エンジンに統合、生成AI と予測モデルの組み合わせを活用して、潜在的な侵害のようなシナリオを検出、問題を軽減するためのポリシー アクションを推奨。
SWG、ゼロトラスト ネットワーク アクセス、デジタル エクスペリエンス、ワークロードのゼロトラスト、ゼロトラストSD-WAN、統合データ保護、AII SecOps などを統合。
ブラウザを通じて必要なセキュリティを拡張することで、企業は柔軟性やユーザー エクスペリエンスを損なうことなく、アプリケーションやデータへの安全なアクセスを確保できるとのこと。
Chrome Enterprise、Google Workspace、Google Security Operations を使用する企業顧客向けに、VPNを必要とせず、ゼロトラストセキュリティを迅速かつ簡単に導入しながら、安全なアプリケーションアクセス、データ保護、および分析情報を提供するとしています。
<参照URL>
https://reg.zenithlive.com/flow/zscaler/ams24/home/page/event
https://ir.zscaler.com/news-releases/news-release-details/zscaler-strengthens-partnership-google-deliver-secure-app-access
Vecima Networksが買い取る予定でしたが、Commscopeが奪った形です。
CommscopeはOLT/ONTを持っており、Casa SystemsのvBNGアセットの獲得と、vCMTSである vCoreの強化が狙いとのこと。
<参照URL>
https://www.commscope.com/press-releases/2024/commscope-selected-as-highest-and-best-bid-in-auction-to-acquire-cable-business-assets-of-casa-systems/
https://www.delloro.com/commscope-also-has-bigger-pon-ambitions-with-casa/
StackState は、システム管理者が Kubernetes 環境のトラブルシューティングに使用できるソフトウェア ツールを開発。
場合によっては不具合の修復にかかる平均時間が 84% 短縮され、トラブルシューティング ワークフローを高速化することで、アプリケーションの停止期間が短縮され、企業の業務への影響が軽減されるとしています。
Kubernetes クラスターに影響を及ぼす最も一般的な技術的問題の一つは、構成エラーであるとし、このようなエラーの検出を容易にするために、StackState はTimelineと呼ばれる機能を提供。
これにより、管理者は障害が発生する数週間前に Kubernetes の構成設定がどのように変更されたかを調べることができ、機能不全の原因となった特定の変更を簡単に特定できるとしています。
Kubernetes 環境は、数百以上のコンテナやその他のソフトウェア コンポーネントで構成されている場合があり、
それらのコンポーネントをマップで視覚化し、それらのコンポーネントが相互にどのように作用するかを示すとのこと。
コンテナに技術的な問題が発生した場合、管理者はマップを使用して、他のどのワークロードが障害の影響を受ける可能性があるかを判断できるともしています。
StackState の買収により、Kubernetes クラスターの導入と運用を容易にする Rancher Prime の機能セットが拡充されるとのこと。
<参照URL>
https://www.suse.com/news/suse-acquires-stackstate/
新システムはD-Waveの他のソルバーの最大10倍の能力を発揮し、従来のソリューションの 2 倍となる 200 万の変数をサポートすることで、実用的な商用アプリケーションの問題を解決できるとのこと。
主な例として、量子コンピューティングが有用とされる数理最適化問題の一つ、食料品の配達など大企業の物流チェーンの追跡処理などをあげ、ユーザーは、同社のシステムでソリューションを構築して 実際に適用可能な結果を得るために、博士号や理学の学位を必要としないとしています。
現在、 D-Wave の Leap 量子クラウド サービスで利用可能であり、Advantage 量子コンピューターとプログラミング ソリューション用のフルスタックプラットフォームへのリアルタイム アクセスを提供するとのこと。
<参照URL>
D-Wave Qubits 2024 - Dr. Alan Baratz, D-Wave, Opening Keynote
https://www.dwavesys.com/company/newsroom/press-release/d-wave-introduces-new-hybrid-quantum-solver-at-qubits-2024-to-tackle-customers-previously-intractable-workforce-manufacturing-and-logistics-optimization-problems/