Nvidia が AI エージェントをエンタープライズ ワークフローに組み込む NeMo マイクロサービスをリリースするなか、調査により、企業のほぼ半数が AI への投資からわずかな利益しか得られていないことがわかりました。
NeMo マイクロサービスは、すでに利用可能なツールのセットです。開発者はこれを使用して、既存のアプリケーションやサービスと統合してタスクを自動化できる AI エージェントを構築し、エージェントのライフサイクルを管理して必要に応じて最新情報で更新することができます。
「多くの業界、地域、場所に10億人を超える知識労働者がおり、デジタル従業員やAIエージェントは、企業がさまざまな分野やシナリオでより多くの仕事をこなせるように支援できると私たちは考えています」と、NVIDIAの企業向け生成AIソフトウェア担当シニアディレクター、ジョーイ・コンウェイ氏は述べた。
NeMo マイクロサービスは、包括的な開発ツールである Nvidia AI Enterprise スイートにも含まれています。
コンポーネントには、企業データを収集する NeMo Curator が含まれており、これは NeMo カスタマイザーに渡されます。Conway 氏はこれを「最先端のトレーニング手法を採用し、モデルに新しいスキルと新しい知識を教えることで、エージェントを動かすモデルが常に最新の状態になるようにする」マイクロサービスだと説明しています。
NeMo Evaluator は、エージェントを動かすモデルが退化するのではなく実際に改善されたことを確認することを目的としています。一方、NeMo Guardrails は、エージェントが意図したとおりに動作し、安全性とセキュリティ上の落とし穴を回避するように、エージェントを適切な状態に保ちます。
NVIDIAは、これらのマイクロサービスが循環パイプラインで動作し、新しいデータとユーザーからのフィードバックを取得し、それを用いてAIモデルを改善し、それを再デプロイすることを想定しています。NVIDIAはこれを「データフライホイール」と呼んでいますが、これは実際のフライホイールの機能と誤解されているように感じられます。
この「データフライホイール」の視覚化。中央に不気味なジェンセン・フアンのアバターを配置。クリックして拡大
Conway氏は、NeMoマイクロサービスを「本質的にDockerコンテナのようなもの」と表現しました。オーケストレーションはKubernetesに依存しており、Kubernetes Operatorsなどの追加機能が役立ちます。
「現在、データの準備と整理を支援するソフトウェアがいくつか存在します。今後、さらに多くのソフトウェアが登場する予定です」と彼は述べた。
NVIDIAは、新しいAIツールキットが幅広いソフトウェアサポートを提供すると謳っており、SAP、ServiceNow、Amdocsなどのエンタープライズプラットフォーム、DataRobotやDataikuなどのAIソフトウェアスタック、DataStaxやClouderaなどのツールが含まれています。また、Google、Meta、Microsoft、Mistral AI、そしてNVIDIA自身のモデルもサポートしています。
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Nvidia によると、NeMo マイクロサービスがすでに導入されている例としては、通信事業者顧客向けに 3 種類のエージェントの開発に取り組んでいる Amdocs が挙げられる。
これらは、請求エージェント、販売エージェント、ネットワークエージェントで構成されます。請求エージェントは問い合わせの解決に注力し、販売エージェントは取引成立に向けたパーソナライズされたオファーと顧客エンゲージメントに取り組みます。ネットワークエージェントは、地域や国をまたいでログとネットワーク情報を分析し、サービス上の問題をプロアクティブに特定します。
開発者は、Nvidia NGC カタログから NeMo マイクロサービスをダウンロードするか、Nvidia AI Enterprise スイートの一部として展開することができます。
本日発表される英国での調査によると、企業は顧客体験の向上を目指してAIに平均32万1000ポンド（42万7000ドル）を費やしているものの、多くの企業ではまだ目立った成果は上がっていないという。調査では、ビジネスリーダーの44%が、AIによる改善は今のところわずかなものしか見られない、と回答している。
それにもかかわらず、ほぼすべての回答者 (93%) が、AI への投資によって良好な投資収益率 (ROI) が得られたと主張しました。
この調査は、マーケティング担当者や開発者向けの CMS ソフトウェアを提供する Storyblok の委託によるもので、同社は、企業は表面的な実装にとどまらず、意味のある変革を推進する方法で AI を統合する必要があると述べています。
英国のビジネスリーダーの間で最も人気のある AI の使用事例は、Web サイトのコンテンツ作成、顧客サービス、マーケティング分析、翻訳サービス、マーケティング コンテンツ作成であることがわかりました。®
