汎用LLMを超えて：形作られつつある新たなモデル環境

本IDCパースペクティブでは、汎用LLM（大規模言語モデル）の枠を超えて急速に多様化しているエンタープライズAIモデルの現状を分析します。小型モデル、マルチモーダルモデル、ドメイン特化型モデル、地域最適化モデルなどが、重要なギャップを埋める役割を果たしています。こうした拡大に伴い、モデルの選定、調達、ガバナンスには新たな複雑さが生じており、企業は評価、アーキテクチャ、オーケストレーションにおいて強固な能力を構築することが求められています。世界の競合は激化しており、成功の鍵は、AIモデル戦略をビジネス目標と整合させ、複合AIを活用し、価値とパフォーマンスを最適化するための柔軟でAI対応のデータアーキテクチャを採用することにあります。「企業がマルチモデル、マルチモーダル、マルチエージェントの時代を迎える中、真の課題は『拡大し続けるAIモデルの群れをどのようにナビゲートし、ビジネス価値を引き出すか』ということです」と、Tim Law氏（IDC AI・オートメーション担当調査ディレクター）は述べています。

エグゼクティブスナップショット

• 主なポイント
• 推奨されるアクション

状況の概要

• 「モデルの選択」が勝因
• マルチモデル、マルチモーダル、マルチエージェント
• トランスフォーマーを超えて：新しいモデルアーキテクチャ
• 複合AI
• モデル環境の複雑さの管理
  • モデル選定：新たな文脈
  • モデルの調達：ガーデン、ハブ、スタジオ、およびマネージドサービス
  • モデルルーティング
  • モデルレジストリとAIゲートウェイ
  • コンテキストの提供：AI対応のデータアーキテクチャ
• 拡大する世界のモデル環境
  • 米国およびカナダ
  • 中国
  • 欧州
  • インドおよび東南アジア

テクノロジーバイヤーへのアドバイス

参考資料

• 関連調査
• 要約