運用者のデータに蓄積された独自の経験や専門知識に人工知能ツールを適用することは、企業の強みを活かす明確な方法です。では、AIを活用した洞察、効率化、スピードを生み出すために必要なデータ層を、企業はどのように構築するのでしょうか。Metalの最高経営責任者兼創業者で、プライベート市場のAI専門家であるTaylor Lowe氏と、ミッドマーケット投資家Court SquareのリソースパートナーであるJessica Pizzo氏が、どの技術を購入し、どの技術を構築するかを決める際に運用者が検討すべき点について話し合います。
Lowe氏はAIインフラを3つの層で説明します。データ層には、取引、ポートフォリオ企業、文書、意思決定に関する企業のすべての情報が含まれます。インテリジェンス層には、検索やエージェントによる自動化といった中核的なAIツールと、取引のスコアリング、ベンチマーキング、パターン認識などの分野特化型タスクが含まれます。第3の層は、人間とAIエージェントの両方がアクセスできるインターフェースです。
購入か構築かを選ぶ際、Lowe氏は、価値を得るまでの時間、総コスト、データの移植性、モデルへのロックイン、継続的な人材ニーズ、機会費用を挙げます。多くの企業は依然としてChatGPTやClaudeなどの既製ツールを試験的に使用しており、別の企業はカスタム構築のためにコンサルタントを起用しています。Lowe氏は、概念実証と、50人から100人以上の従業員を支えるスケールしたシステムは大きく異なること、そして一貫したデータ基盤のない企業は壁にぶつかることを強調します。
Court Squareでは、カスタム構築は高額な初期費用、複雑さ、長期にわたる人材確保のコストを理由に退けられたとPizzo氏は説明します。12か月間ツールを評価した後、同社はフロンティアモデルを切り替える柔軟性と、プライベート・エクイティの専門知識を持ち、同社のプロセスを理解し、長い教育期間なしにワークフローやエージェントを構築できるプロバイダーを優先しました。
主要な関係者：企業：Metal、Court Square、PE Hub、ChatGPT、Claude｜人物：Taylor Lowe、Jessica Pizzo
出典: PE Hub · 要約：HeadlinesBriefing