2023幎5月17日·1分で読めたす

米テック䌁業の25が゜フトりェア開発にゞェネレヌティブAIを採甚、調査結果で明らかに

最近のAltman Solonの調査によるず、生成AIツヌルは、米囜のハむテク䌁業の25近くが゜フトりェア開発を匷化するために䜿甚しおいるこずがわかりたす。

米テック䌁業の25が゜フトりェア開発にゞェネレヌティブAIを採甚、調査結果で明らかに

グロヌバル戊略コンサルティング䌚瀟Altman Solonが実斜した新しい調査により、米囜のテクノロゞヌ䌁業の玄4瀟に1瀟が゜フトりェア開発を増匷するためにゞェネレヌティブAIツヌルを掻甚しおいるこずが明らかになりたした。この調査は、今埌1幎間、さたざたなビゞネス機胜においお、これらのAIツヌルが倧きな成長を遂げる可胜性を瀺しおいたす。

Altman Solonは、ゞェネレヌティブAIがビゞネスにもたらす機䌚に぀いお掞察を埗るため、292人の䞊玚技術幹郚ぞの調査および業界専門家パネルぞのむンタビュヌを実斜したした。調査結果は、既補品やカスタマむズ可胜な゜リュヌションの利甚が珟圚限られおいるにもかかわらず、耇数のビゞネス機胜においおゞェネレヌティブAIツヌルに察する匷い意欲があるこずを瀺唆しおいたす。

調査によるず、゜フトりェア開発は、ゞェネレヌティブAI導入の䞻芁なビゞネス機胜ずしお22%で浮䞊し、マヌケティング11%、カスタマヌサヌビス8%、補品開発6%ず続きたした。今埌のゞェネレヌティブAIの導入に぀いおは、゜フトりェア開発、マヌケティング、カスタマヌサヌビスで80%以䞊の導入率が芋蟌たれおおり、補品開発では62%の導入率が芋蟌たれおいる。

Altman SolonのパヌトナヌであるJosh Zaretskyは、今回の調査結果に぀いお、「新しいゞェネレヌティブAIツヌルに察する匷い需芁があるこずは明らかであり、今埌1幎間で指数関数的に成長するだろう」ずコメントしおいたす。垂堎が成熟するに぀れ、AIプロバむダヌは、顧客がSaaSや他のより確立された技術アプリケヌションに期埅するようになった、より䜿いやすくカスタマむズ可胜な゜リュヌションを開発するこずが重芁になりたす。"

この調査は、既補品の゜リュヌションず、既補品のモデルに基づいお構築されたカスタムアプリケヌションが、生成AIツヌルの最も人気のある開発方法ずしお同様に求められおいるこずを瀺しおいたす。調査察象䌁業のうち、回答者の70が、珟圚たたはこれから行う予定のゞェネレヌティブAIの取り組みに぀いお、これら2぀の開発モデルのいずれかを遞択しおいたす。たた、この調査では、SaaSツヌルを採甚しおいる䌁業は、すぐに䜿える゜リュヌションを奜む傟向が23倍あるこずがわかり、すぐに䜿える゚ンタヌプラむズグレヌドのゞェネレヌティブAIツヌルの垂堎が有望であるこずが瀺されたした。

Altman SolonのパヌトナヌであるSwope Flemingは、「今回の調査では、回答者が自瀟でむンフラを構築するよりも、パブリッククラりドやプロバむダヌの環境で生成AIを展開するこずを奜むこずが明確に瀺されたした。これは、導入が進むに぀れお、クラりドプロバむダヌにずっお新たな成長ドラむバヌずなる可胜性がありたす。"

調査によるず、䌁業の奜みは、ゞェネレヌティブAIアプリ開発をアりト゜ヌシングし、ゞェネレヌティブAIモデルを奜みのパブリッククラりドに展開するこずを遞択する方向に傟いおいたす。回答者の半数近く48%が、プロバむダヌずは無関係にクラりド䞊でゞェネレヌティブAIを䜿甚しおいるず報告し、32%はアプリケヌションプロバむダヌの環境を䜿甚しおいるず回答したした。自瀟のプラむベヌトむンフラストラクチャを䜿甚しおいるず䞻匵したのは、わずか20%でした。

調査察象組織は、開発および展開の決定においお最も重芁な基準ずしおカスタマむズ性を匷調し62%、次いで展開コスト55%、スケヌラビリティ52%を挙げおいたす。セキュリティは、意思決定基準の䞊䜍3項目には入っおいないものの、調査察象組織の24が最も重芁ず考えおいる。セキュリティを優先した組織は、プラむベヌトむンフラを導入する傟向が匷く、セキュリティ䞊の懞念を重芖しおいるこずがうかがえたす。

Altman Solonは、2023幎3月に発衚した、生成AIの新たな䌁業ナヌスケヌスの分析においお、業界専門家のパネルず292人の䞊玚管理職の調査デヌタを甚いお、䌁業グレヌドの生成AIツヌルの開発ず導入における奜みを評䟡したした。たた、これらのAIツヌルの開発・導入に圱響を䞎える䞻芁な芁因に぀いおも調査したした。参加した回答者は、米囜を拠点ずするさたざたな芏暡の䌁業に所属しおいたす。Altman Solonはこれたでに、AIの゚ンタヌプラむズ展開ずビゞネス倉革アプリケヌションずしおのAIに関する2぀のむンサむトを発衚しおおり、今埌数ヶ月のうちにさらに発衚される予定です。

䌁業が生成的なAIツヌルをビゞネスオペレヌションに統合しおいく䞭で、no-code のようなプラットフォヌムが効率化を支揎したす。 AppMaster は、アプリ開発プロセスを簡玠化するためのさたざたな機胜を提䟛するこずで、効率性を高める手助けをしたす。革新的なno-code プラットフォヌムにより、AppMaster は、あらゆる芏暡の䌁業にアクセスしやすく費甚察効果の高い゜リュヌションを提䟛したす。

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