人工知能 (AI) は、より迅速なソフトウェア開発、よりスマートな顧客エクスペリエンス、より効率的な運用の鍵としてますます位置付けられています。
しかし、組織が人工知能を活用したアプリケーションの構築を急ぐにつれ、成功はテクノロジー自体だけでなく、テクノロジーを取り巻く制御にも依存するという認識が高まっています。課題はもはや、人工知能をどのように使用するかだけではなく、それを安全、確実に、そしてビジネス目標と顧客の期待に一致する方法で使用する方法です。 AI を使用してアプリを構築すると、プロセスがよりスムーズになるはずですが、開発にガードレールを追加し、アプリが安全に意図どおりに動作することを確認するには、人間が関与する必要があります。
3月にロンドンで開催されるサミットで、SaaSベースのデータ分析プラットフォームを通じたクラウドスケールのアプリケーション監視とサーバー、データベース、ツール、サービスの監視を提供するDatadogは、人工知能の使用に関する知識と能力を実証し、現代のビジネス運営を推進する人工知能の能力がどのように実現できると信じているかを示すことを聴衆に約束した。
AI の設備投資が 2026 年に 7,250 億ドルに達すると予想される年に、組織が支出を増やし、AI を中心とした業務を再構築する中で、この投資の急増がビジネスの変革を推進しています。
Datadog Summit で製品管理担当バイスプレジデントの Yrieix Garnier 氏は、同社が導入した「さまざまな種類の AI エージェント」は、追加の変更が導入されるたびに「システムへの圧力」が高まるため、コンテキストと問題を特定し、修正を推奨するのに役立っていると述べました。
「非常に内容が多く、繰り返しが多く、非常に遅いです」とガルニエ氏は言う。 「これは、Datadog がすでに解決していることです。私たちは、顧客がそのエンドツーエンドのループを閉じるのを支援し、周期的なストレスがないかシステムを継続的に監視していることを確認しています。私たちは、問題を特定するための適切な情報と、その修正に必要な情報を顧客に提供したいと考えています。」
ガバナンスの要件
同社はロンドンで、特に英国におけるデータセンターの存在を発表し、新しいウェブサイトを開設した。 Datadog は、欧州のデジタル主権をめぐる問題を受けてこれらの要件が進化し続ける中、これにより顧客がデータ ガバナンスとセキュリティの要件を満たすのに役立つと述べています。
ロンドン証券取引所グループの最近の調査では、調査対象となった企業の 82% がマルチクラウドまたはハイブリッド環境で事業を行っていると回答しており、規制対象組織でのクラウド導入が加速し続ける中、企業は英国の変化するデータ管理要件に適応しつつあります。
Garnier 氏は、同社が「環境内で何が起こっているかの相関関係を確実に提供できるようにするために、当社の製品にさらに多くの人工知能を追加することに投資している。そうすることで、ノイズを遮断し、解決時間を大幅に短縮できる」と述べています。
この人工知能の使用の増加により、インフラストラクチャの監視に AI が導入されるだけでなく、より自動化された表示とエリア全体の完全な可視性が提供されるとガルニエ氏は主張します。 「これは、Kubernetes 環境内で何が起こっているかを迅速に特定して修正するのに非常に役立ちます」と彼は言います。 「その環境内で何が起こっているかを理解すると、適切な推奨事項が得られるだけでなく、それに加えて修正が行われ、環境が変化します。」
コンシェルジュに会う
サミットでは、Datadog クライアントである Virgin Atlantic の AI ソフトウェア エンジニアリング担当シニア ディレクターである Mark O’Neill 氏が Virgin Atlantic の AI の成果について語ります。同社の投資と開発は、ウェブサイト用のチャットボットを中心としており、チャットボットが質問に答えたり、一連の指示を通じて訪問者を案内したりするだけでなく、実際の支援を提供するように設計されています。
オニール氏は、顧客向け AI チャットボットを導入するというアイデアについて、特にそれが開始されてからわずか 90 日間であり、「特にブランドの評判が非常に重要な場合には」「気が遠くなる」ものであると述べています。
ヴァージン アトランティック航空のブランドはサービス、個性、信頼に基づいて構築されているため、コンシェルジュ チャットボットはこれらのパラメータに適合し、ヘルプと Q&A、飛行クラブへの問い合わせ、フライト検索、休暇の発見を支援する必要があったと同氏は述べ、「旅行計画に関しては、単に LLM を要求しただけではなく、当社の最前線のスタッフが顧客をどのようにサポートしているかを検討し、それらのパターンをコンシェルジュに直接組み込んだのです。」と付け加えました。
AI を活用したチャットボットに関する否定的な経験と、ユーザーをサークルに送り込む代わりに問題解決に失敗したことにより、ヴァージン アトランティック航空のような企業はより良いチャットボット エクスペリエンスを構築する必要性を生み出しています。
オニール氏は、従来のチャットボットはユーザーを一定の経路に誘導する一方、生成 AI (GenAI) は旅の各出発点に効果的に対処でき、これはヴァージン アトランティック航空が「最も誇りに思う」開発であると述べています。特に、ホリデーディスカバリー機能により、ユーザーはコンシェルジュを通じて特定の日付に特定の目的地に向かうフライトを見つけることができます。 「このテクノロジーの利点は、より多様な会話ができる柔軟性が得られることです」と彼は付け加えました。
OpenAIで開発されたコンシェルジュの提供に関してオニール氏は、顧客に間違った情報を提供すること、個人を特定できる情報（PII）の漏洩、そしてブランドのトーンを確保することで「本物のヴァージン アトランティック航空らしくない」という3つの懸念があったことを認めた。
オニール氏は、PII を保護するために、コンシェルジュのシステムには個人情報を一切含めないという決定が下されたと述べています。 「したがって、モデルが個人の顧客データにアクセスしたり処理したりすることは許可されていません」と彼は付け加えた。 「コンシェルジュにはアカウント コンテキスト、注文の取得、ID に関連付けられたアクティベーション メモリがなく、読み取り専用操作のみをサポートします。」
おそらく、2018年のブリティッシュ・エアウェイズのデータ侵害を念頭に置いて、コンシェルジュは情報を提供することはできますが、取引を行ったり、予約を変更したり、アカウントの詳細を更新したりすることはできません。
独自の LLM を構築しますか?
企業は GenAI の使用をサポートするために独自の LLM を構築する必要がありますか?オニール氏によると、ヴァージン アトランティック航空は独自の LLM を構築するのではなく、コンシェルジュの基盤として OpenAI モデルとアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を使用し、一般的な質問に答えることができるカスタム ガイダンスと検索生成 (RAG) データベースを追加しました。
同氏によると、同社はシステムを構築するための知識やスキルを社内に必ずしも持っているわけではないことを認識しており、そのためOpenAIのコンサルティング部門TomorrowAIと協力したという。これにより、プロジェクトを推進するために必要な知識と専門知識が得られたと同氏は述べた。
「部屋には専門家がいて、こうすれば安全にできる、こうすれば安全にできると説明してくれました。それは間違いなく私が推進したことです」とオニール氏は言う。 「私たちがビジネスとして認識したのは、私たちがこのテクノロジーを基本的に信じており、それが長期的に存在するということです。」
では、Datadog はコンシェルジュのどこに当てはまるのでしょうか?オニール氏によれば、これはエンドツーエンドの視聴プラットフォームとして動作するという。フロントエンドから OpenAI とのあらゆるやり取りに至るまで、「私たちは、起こっていることすべての完全なトレースを持っています。それを監視、警告、評価の実行に使用しています。」
オニール氏は、Datadog は開発中のテストと回答の正確性のチェックにも使用されており、ライフサイクル全体にわたって関与していると述べています。
AIと人間の要素が出会う
Datadog と Virgin Atlantic の両方からのメッセージは明確です。AI は開発を加速し、運用を自動化し、顧客エクスペリエンスを向上させることができますが、それは強力な可視性、慎重なガバナンス、および許可される範囲の明確な境界によってサポートされている場合に限ります。インフラストラクチャの監視、対応の検証、または AI システムがブランドの価値観や雰囲気を確実に反映することを意味する場合でも、人間の監視は引き続き不可欠です。
企業が AI への投資を増やし続ける中、勝者はスピードと制御のバランスをとった企業になるでしょう。可視性、セキュリティ、人間の判断を組み合わせた組織は、より高性能であるだけでなく、より信頼性の高いアプリケーションを構築するのに最適です。
