世界中の 9,000 を超える顧客を対象とした AI 利用状況調査… LLM アプリの中でチャットボットの割合が増加

開発者が好む AI 言語は Python… 非構造化データの処理量は 123% 増加

グローバルデータクラウド企業の Snowflake が、大規模言語モデル (Large Language Model、LLM) アプリの中で チャットボットの割合が、昨年 5 月と比べて 46% まで増加したと発表しました。

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Snowflake は、9,000 を超える顧客を対象に、データおよび AI 導入のパターンとトレンドを調査し、「データトレンド 2024 (Data Trend 2024)」レポートを発表しました。グローバルなエンタープライズ企業が、どのように AI 技術とデータをビジネスに 活用しているかを扱ったこのレポートでは、テキスト入力方式の LLM アプリの割合は減少傾向 (2023 年 82%、2024 年 54%) であり、対話型のチャットボットが増加していると分析されています。

また、Streamlit 開発者コミュニティを対象に実施されたアンケート調査では、回答者の約 65% が、業務用に LLM プロジェクトを実施していると回答しました。実際、エンタープライズ顧客は、生成型 AI ベースの技術を業務の生産性、効率性、分析力の 向上に幅広く活用しています。

Snowflake のデータ戦略担当シニアバイスプレジデントであるジェニファー・ベリセント氏は、「対話型アプリは、人々が実際に 相互作用するやり方でプログラミングされているため、今では LLM と人間が会話するように簡単にやり取りできます」と述べ、 「特に LLM アプリの基盤となるデータのガバナンスとセキュリティが保証されている場合、対話型アプリは企業とユーザー双方にとって、 期待に応え、利用範囲が拡大されるでしょう」と語りました。

9 か月間で 33,000 を超える LLM アプリケーションを構築

Snowflake Streamlit コミュニティに所属する世界中の約 20,000 人以上の開発者は、過去 9 か月間に 33,143 を超える LLM アプリを構築しました。彼らが最も好むプログラミング言語は Python でした。Snowflake のアプリ構築プラットフォームである Snowpark では、昨年の Python 利用量は 5.71 倍に増加しました。これは、Scala と Java がそれぞれ 3.87 倍と 1.31 倍増加したのと 比べても高い数字です。Python は、プロトタイプやテストの速度を向上させ、全体的な作業速度だけでなく、最先端の AI プロジェクトの初期段階での全体的な学習速度を向上させます。

近年では、LLM アプリを開発する際に、データ管理プラットフォーム上でプログラミングを行うケースが増えています。 Snowflake プラットフォームで直接アプリを開発できる Snowflake ネイティブアプリ (Snowflake Native App) の利用率は、 昨年 7 月から今年 1 月までの 7 か月間で 3 倍以上に増加しました。単一のデータプラットフォームで開発されたアプリケーションは、 外部のベンダーにデータの複製をエクスポートする必要がないため、アプリの開発と配布が迅速化され、運用および保守コストを削減できます。

企業内におけるデータガバナンスの重要性が増加

AI の導入に伴い、組織内における非構造化データの分析と処理も増加しました。この過程で、これまで活用されていなかった新しい データソースを発見できるだけでなく、機密性の高い個人データを保護するためのデータガバナンスも重要になっています。 Snowflake レポートによると、企業は過去 1 年間に処理した非構造化データの量を 1.23 倍に増加させました。グローバルな市場調査会社 IDC は、世界中のデータの最大 90% が、非構造化の動画、画像、文書であると推定しています。既に言語モデルのトレーニングで 一般的な構造化データとは異なり、非構造化データの処理は、企業のビジネス競争力を高める新たな機会となります。

Snowflake のデータ戦略担当シニアバイスプレジデントであるジェニファー・ベリセント氏は、「データガバナンスとは、データを 管理することではなく、究極的にはデータの価値を活用することです」と強調し、「Snowflake はガバナンスを、データ収集、 データセキュリティ、データ活用という 3 つの軸に分類し、顧客が企業に適したアクセスと使用ポリシーを適用できるように、 データをタグ付けして分類できるようにしました」と説明しました。その結果、Snowflake 顧客のデータガバナンス機能を導入した企業は 70% から 100% に増加し、ガバナンス内で運用されているクエリの数は 142% 増加しました。

さらにベリセント氏は、「それぞれのデータは、企業が直面している問題に対する対応策を示しています。これらの個々のデータ ポイントを全体として見ると、最新の AI 技術の機会を活用した組織の統合的な戦略を策定できます」と述べ、「生成型 AI 時代の核となる戦略は、データを根本的に変えることではなく、その戦略をすぐに実行することです。そのため、企業は、幅広い データエコシステムにわたって展開されているデータソースを公開して共有し、データサイロを解消することが重要です」と語りました。

「Snowflake データトレンド 2024 レポート」全文は、こちらからご覧いただけます。

ウェブサイト: https://www.snowflake.com/?lang=ko

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