BIがスーパーアプリケーションになるとき、Smartbi AIChatがリリースされようとしています

2024年、GenAIは産業化の前夜を迎えます。

最近開催された2024年世界人工知能会議（WAIC 2024）において、AI大手各社は業界の発展について、「ボリューム」モデルから「ボリューム」アプリケーションエコシステムへのコンセンサスに達しました。その結果、国内の大型モデルは総じて価格が下がり、それに伴って問い合わせ件数も大幅に増加しました。

これは、企業が大規模モデルの使用コストを心配する必要がなくなったため、大規模モデルの適用に対する実際の需要が膨大に生じたことを反映しています。 IDC は、2023 年から 2027 年にかけて、GenAI ソリューションに対する世界の企業支出の年平均成長率が 73.3% になると予測しています。この支出には、GenAI ソフトウェアだけでなく、関連するインフラストラクチャ ハードウェアや IT/ビジネス サービスも含まれます。

企業における「AI」の量は今後も増加し続けると予想されており、これはAI応用の「メーカー時代」の到来を意味し、従来のソフトウェアサービス分野に置き換えの余地が広くあることを意味します。

そこで、国内の大手ソフトウェアメーカーは「AI+」を積極的に取り入れ始めています。例えば、Songguo Financeによると、国内の有名なBIブランドであるSmartbi AIChatは、Smartbi会話分析の大型モデルバージョンをリリースした後、AI Agentをベースに開発された新世代AIアプリケーションSmartbi AIChatを8月にリリースする予定です。

これは、産業用 AI の進歩が絶えず前進しており、BI 製品が「+AI」から AI ネイティブ アプリケーションへと徐々に進化していることを示しています。問題は、このプロセスが何を意味するのかということです。 AI時代にインテリジェントBIはどのような役割を果たすのでしょうか？

会話型 BI からインテリジェント BI へ: AI 産業化におけるデジタル トレンド セッター

知性とは、知恵をもって問題を解決する能力です。 AI の産業化の鍵は、大きなビジネス成果を生み出し、より多くの利益を生み出すことです。

最近、SASとColeman Parkes Researchは、生成型人工知能に関する詳細な応用調査レポートの中で、中国は生成型人工知能の応用において世界をリードしているが、使用率が高いことが必ずしも実装結果や収益の向上を意味するわけではないと指摘した。たとえば、米国の機関の 24% が GenAI を完全に実装していますが、中国ではわずか 19% です。生産性を最大化するには、GenAI をビジネス プロセスとシステムにシームレスに組み込む必要があります。

データソース: SAS、Coleman Parkes Research;図：カイリアンシェ

問題は、AI アプリケーションを企業のビジネスに組み込み、生産性を向上させるツールにするにはどうすればよいかということです。

この点において、Songguo Finance はAI + BI が最も効果的な方法の 1 つであると考えています。

データは、土地、労働、資本、技術に次ぐ 5 番目に大きな生産要素です。 「データ20条」から「データ要素×」3カ年行動計画まで、近年の国の戦略配置は上から下までデータ要素の加速的な発展を促進し、データ要素の高度な応用は企業の競争力の一部となるでしょう。

BI は包括的なデータ分析ツールです。産業と技術の観点から見ると、GenAI に基づく BI のアップグレードと企業のデータ要素適用能力の向上の価値が徐々に検証されつつあります。

まず、AI + BI は企業のデジタル化のハードルを下げることができます。

これまでは、分析ツールのユーザーには統計、プログラミングに関する基本的なスキルと十分なビジネス知識が必要でした。今年初め、Smart は Smartbi 会話分析の大規模モデル バージョンをリリースしました。ビジネス担当者は、チャットのような簡単な会話の質問と回答を通じて AI に直接インテリジェントなデータ分析を実行させ、データ分析の「ゼロ閾値」を実現できます。

同時に、AI + BI はより多くのビジネス価値を直接生み出します。 SimateはSmartbiを通じて社内業務・財務統合システムを構築することで、コスト削減と効率化、大幅な収益増加を実現し、業界初の市場シェア拡大も達成したとみられる。

この観点から、「AI+」はBI製品のビジネス価値の向上を成功裏に推進し、データ要素の生産性の根深い変革を加速しました。この肯定的なフィードバックにより、BI ベンダーは必然的に AI アプリケーションの探求を継続することになり、AI 業界における最も重要な新しいトレンドは「AI エージェント」ブームの到来です。

昨年末、ビル・ゲイツは、AIエージェントが人間とコンピュータの相互作用を完全に変え、ソフトウェア業界を覆すだろうと指摘する記事を書きました。 WAIC 2024では、国内の大手AI企業は、インテリジェントエージェントの導入が加速していると考えています。 IDC の調査では、すべての企業が AI エージェントが AIGC 開発の明確な方向性であると考えていることも明らかになりました。同時に、50％の企業が特定の領域でパイロットプロジェクトを実施しています（調査対象：製造、医療、インターネット、金融、小売業などの年間売上高5億円以上の大企業100社）。

インテリジェントエージェントが AI アプリケーションの主流になりつつあることは間違いありません。 BI はデータ分析の中核ツールとして、インテリジェント エンティティの実装における重要な方向性の 1 つです。デジタル経済時代の「石油」をいかに効率的に活用するかが企業発展の重要課題となりつつあり、さまざまな場面でデータの乗数効果を促進するには、より優れた「採掘ツール」が必要だからです。

では、長年にわたる AI + BI の実践を経て、AI アプリケーション ベンダーがインテリジェント エージェントに基づいて開発する次世代 BI は、企業がデータの価値をより効果的に引き出すのに役立つのでしょうか?

「超高性能」アプリケーションの創出 - 技術進歩とビジネスの集積が供給側のイノベーションを推進

今日のデジタルツールはビッグモデルと幅広く接続されており、Smartbi会話分析ビッグモデルバージョンなどの新世代のBI製品が生まれていますが、市場には破壊的なAIネイティブアプリケーションが不足しており、「AI+」がほとんどの従来の業界に与える影響はまだ限られています。

この点について、国聯証券はAI応用に関する特集記事で、専門性のレベルが高く、ワークフローが複雑で、データ障壁が高く、フォールトトレランスが低い分野では、Bサイドアプリケーションの実装がより困難であると指摘した。 AI アプリケーションは盛んに発展しており、キラー アプリケーションを待っています。

画像出典: 国聯証券

企業のデジタル変革に対する強い需要が、GenAI の実装に適した土壌を生み出しています。 Simaticの発展から判断すると、企業のデジタル化を支援してきた国内企業は、数千の業界で高まるAIの需要を鋭く捉え、戦略的にAIアプリケーションメーカーへと進化してきた。しかし、業界には爆発的な成長に向けた勢いがまだ欠けている。

AI産業化の転換点に関して、多くの業界関係者は、新たな「スーパーアプリ」が誕生する必要があると考えています。 DAUでパフォーマンスを判断する「スーパーアプリ」ではなく、「超有能」なアプリです。 「有能」とは、より多くの作業を実行できるだけでなく、AI アプリケーションがより複雑なタスクを処理できることも意味します。

特にAI+BIの分野では、BIはデータの価値をより多くの次元から、より柔軟に解き放つ必要があります。インテリジェントボディ＋BIの製品リシェイプは、この目標を達成する方法として期待されています。

Smartbi AlChat から判断すると、新世代のインテリジェント BI プラットフォームは、柔軟性、操作性、拡張性、一般化機能において大きな利点を備えています。

たとえば、LLM + Al Agent に基づくインテリジェント BI プラットフォームは、記述的、診断的、予測的、および指標的分析の拡張機能を満たし、自由形式の質問への回答をサポートします。 Smartbi AIChat のコンピューティング機能は、より柔軟に階層化されています。大量のデータを含む一部の統計では、Smartbi の既存の指標モデルの計算能力を最大限に活用しますが、その他の複雑な計算は、Python を通じてライブラリ外で実行されます。さらに、Smartbi 指標モデルとデータ モデルに基づいて、企業顧客は個人データや数十億のデータにアクセスできるようになります。

上記の機能により、Smartbi AIChat はより強力な機能を持つようになり、より多くのアプリケーション シナリオで重要な役割を果たすようになります。売上分析の典型的なシナリオを例に挙げてみましょう。このシナリオでは、LLM のディープラーニング機能に基づいて、Smartbi AIChat はユーザーにインテリジェントな質問とマルチラウンドの対話機能を提供します。ビジネス担当者は AI と「チャット」して、さまざまな期間の売上、注文量、その他のデータをすばやく照会し、売上の傾向やパフォーマンスの変化を把握できます。

これを基に、私たちの想像力も広げていくことができます。インテリジェント BI は会話の進行状況を継続的に追跡できるため、Smartbi AIChat のすべての返信はユーザーの意図と以前の会話の内容を正確に反映できます。この機能により、ユーザーは、多様なニーズを満たすデータ分析に精通したアシスタントがいるように感じられます。

これらのシナリオの見通しは、「AI 上でデータとチャットする」ことが BI 使用の新たなパラダイムになることを明らかにしています。 Smartbi AlChat は、各ユーザーの「AI アシスタント」のようなもので、ユーザーがこれまでにないデータ分析機能を活用して、より多くのビジネス シナリオや複雑なタスクを処理できるように支援します。

では、Sematic はどのようにしてこのような「超高性能」なアプリケーションを作成したのでしょうか?

この点、デジタル経済の発展という広い観点から見ると、BI 業界におけるより優れた AI ネイティブ製品は、市場の需要、技術の進歩、産業の蓄積から生まれると考えています。

一方、AI産業化と産業用AIの市場展望は、あらゆるAIアプリケーションメーカーを魅了しています。

今年初めから、さまざまな地域で人工知能産業の発展に向けた政策が集中的に導入され、地元のAIアプリケーションメーカーはインテリジェントソフトウェアの研究開発と革新を強化し、インテリジェントソフトウェアのアプリケーションの幅を広げるよう促されました。これに関して、中泰証券は「業界レビューと未来予測：AI応用：ルーツを辿った後、私たちは何を信じるのか？」の中で、AIGCの応用空間は爆発的な成長期を迎え、AIGCの市場規模は2030年に1兆元を超えると予想されていると指摘している。

一方、AIアプリケーションメーカーの「人工知能+」の探求は徐々に深水域に入り、大手メーカーは破壊的なアプリケーションを生み出す能力を備えています。

Sematicを例にとると、同社は2019年から自然言語解析（NLA）技術とBIを組み合わせ、インテリジェントBIの時代に入り、AI+BIの分野で長年の技術蓄積を持っています。同時に、企業のデジタル化プロセスに合わせて、Simate は業界の大手顧客 5,000 社以上との経験を積み重ねてきました。同社の製品は金融、中央国有企業、製造、医療、教育など多くの業界で広く利用されており、イノベーションの基盤を持っています。

業界 + シナリオのノウハウを活用した Smartbi AIChat は、デジタル ビジネス エコシステムのさまざまな分野の「人々」にさらに包括的なサポートを提供し、BI データ分析のチェーン全体でより大きな役割を果たします。

つまり、複数の要因が融合してイノベーションの原動力となり、インテリジェントエンティティの台頭がデジタルツールのイノベーションに強固な基盤を築き、市場展望の「誘惑」と企業自身のビジネスの蓄積が供給側のイノベーションの原動力となるのです。

Simatic に代表される AI アプリケーション メーカーは、ブラック スワン キラー アプリケーションを作成するための「潜在的な銘柄」になりつつあります。

結論

AIの産業応用が加速するにつれ、テクノロジー企業は時代の大きな流れの中で前進し続けています。アプリケーション エコシステムをどのように再構築し、GenAI に基づいて「インテリジェントな変更」を求めるかが、必ず答えなければならない問題となっています。

Smartbi は、会話分析の大規模モデル版を検討した後、AI エージェントに基づく Smartbi AIChat をリリースする予定です。

新世代の BI 製品は、オリンピック博物館の石壁に刻まれたオリンピック精神「citius（より速く）、altius（より高く）、fortius（より強く）」のように、AI 産業化の待望の「スーパーアプリケーション」となることができるでしょうか。待って見てみましょう。

出典: ソングオファイナンス