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Gartnerの2025年データサイエンス・機械学習（DSML）プラットフォームのマジック・クアドラントで、Databricksが1位を獲得し、昨年の共同リーダーだったMicrosoftとGoogleを上回りました。レポートでは16のベンダーを評価し、生成AIとエージェンティックAIへのシフト、および基盤モデルの重要性を強調しています。
2022年末のChatGPTの発表以来、生成AI（GenAI）は大きな関心と誇大広告を引き起こしている。企業はGenAI戦略の策定に乗り出しているが、実際の能力と期待の間にはギャップがある。IDCの調査によると、約80％の経営幹部が将来のGenAI活用に自信を持っている一方、現在準備ができている企業はわずか30％だ。本記事では、自社構築とAPI購入の選択肢、ユースケース（生産性向上、業務機能、業界特化型）、そしてガバナンスやデータアーキテクチャなどの前提条件について考察する。
デジタルスキルギャップは続いており、特にAI/ML分野での不足が深刻です。SASの調査では、意思決定者の63%がAI/MLを最大のスキル不足と回答。O'Reillyのレポートでは、NLPと深層学習への関心が急増し、データエンジニアリングやクラウドスキルの需要が高いことが示されています。企業はトレーニングとスキルアップでギャップに対応しています。
Databricksは生成AIスタートアップMosaicMLを13億ドルで買収。MosaicMLはオープンソースモデルMPT-7B、MPT-30Bを提供し、GPT-3に匹敵する性能を低コストで実現。買収により、企業向け生成AIの民主化を目指す。
この記事は、AIがアプリケーション開発者に与える影響を探ります。ChatGPTやGitHub CopilotなどのAIツールは生産性を向上させることができますが、創造性に欠け、幻覚を起こす可能性があるため、人間の開発者は依然として不可欠です。調査によると、組織の33％のみがそのようなツールを使用していますが、実際の使用率はより高い可能性があります。最大の課題は使いやすさではなく、トレーニングです。
欧州議会議員は圧倒的多数でEU AI法案の草案を可決した。この法案はAIのリスクレベルに応じて規制し、高リスクAIには影響評価を義務付け、許容できないリスクのAIは禁止する。同法案は世界標準となる可能性があるが、柔軟性の欠如が批判されている。
AI開発プラットフォームのCohereは、Inovia Capitalが主導する2億7000万ドルのシリーズCラウンドを完了したと発表した。NVIDIA、Oracle、Salesforce Venturesなどが参加。資金は企業向けAIプラットフォームの強化に充てられる。
Weights & Biases はサンフランシスコで開催された初の対面カンファレンスで、W&B Weave（アプリ構築ツールキット）と W&B Production Monitoring（プロダクションモニタリングツール）の2つの新製品を発表しました。
アルテアの国際調査により、データおよびAI戦略の高い導入率が明らかになったが、プロジェクトは組織的、技術的、財務的摩擦により停滞している。人材不足、AIリテラシーの低さ、レガシーシステム、初期費用が主な障壁。失敗率が高いにもかかわらず、組織は長期的な利益のためにAI投資を続けている。