1950 年のダートマス会議で、ジョン マッカーシーが初めて「人工知能」という用語を提案し、独立した研究分野として AI が誕生しました。それ以来、AIは急速な発展を遂げ、計算能力の急速な向上、ビッグデータの普及、機械学習アルゴリズムの進歩により、AIはもはや理論上の概念に留まらず、本格的に実用化されました。アプリケーション段階、技術変化の波が始まります。
今日、AI はあらゆる階層に広く浸透しています。自動運転車、スマートホーム、医療診断、金融サービスなどの分野で AI テクノロジーが急速に導入され、私たちの生活や働き方に革命が起きています。特にディープラーニングは人間の脳の処理方法をシミュレートし、機械の視覚認識、言語処理、意思決定において飛躍的な進歩を遂げることができます。
そしてAPIはAIの発展を促進する重要なツールになりつつあります。 API を通じて、より多くの企業や開発者が、独自の AI モデルを開発することなく、AI ベースの製品やサービスを簡単に構築できるようになります。この変化により、AI テクノロジーの人気が高まり、イノベーションと開発のペースが加速しました。
AI+API経済と優先法
人工知能の分野では、テクノロジーの先駆者が API を通じて能力とリソースを開放し、AI オープン プラットフォームを確立し、パートナーを集め、影響力を拡大し、テクノロジーの沈没を実現しています。この取り組みは、より完全で多様な産業エコシステムを構築することを目的としています。 AI オープン プラットフォームにより、開発者はインフラストラクチャに大規模な投資をせずに API を柔軟に呼び出し、製品やサービスを迅速に構築して反復することができます。このAIオープンプラットフォームを核とした経済モデルを「AI+APIエコノミー」と呼びます。
AI+API 経済はまだ開発の初期段階にありますが、さまざまな企業からのこのような API に対する需要が急速に増加しており、この経済モデルの拡大に弾みが付いています。 Gartner の予測によると、2026 年までに 80% 以上の企業が生成人工知能 (GenAI) API またはモデルを採用し、実稼働環境に展開するようになります。これに対し、2023 年の使用率は 5% 未満でした。この成長は大幅なものとなるでしょう。この傾向は、AI+API エコノミーの急速な発展と広く受け入れられることを示しています。
この新たな経済モデルでは、「AI + API ファースト」が人工知能主導の製品とサービスを構築するための中核戦略となっています。これは、API の設計と開発が優先され、他の製品やサービスの開発は API を中心に行われることを意味します。開発の観点から見ると、AI+API 優先戦略には次のような主な利点があります。
- イノベーションの加速: 企業は、既存の人工知能 API を統合することで、AI でサポートされる機能を迅速に開発および反復し、製品の発売プロセスを加速できます。
- スケーラビリティ: AI+API の構造はアプリケーション自体とは独立して拡張できるため、企業は増大するワークロードと変化するユーザー ニーズに簡単に適応できます。
- コスト効率: 既存の AI 機能を基盤とすることで、開発コストが削減され、AI の深い専門知識への依存が軽減されます。
- ユーザー エクスペリエンスの向上: AI で強化されたアプリケーションは、よりパーソナライズされたインテリジェントなインタラクティブ エクスペリエンスをユーザーに提供できるため、ユーザーの全体的な満足度とロイヤルティが向上します。
要約すると、AI+API エコノミーは企業に新たな成長の機会を提供するだけでなく、テクノロジーの広範な適用と革新を促進することで業界全体に変革の可能性をもたらします。
AI+APIを先行導入する企業が増え始めている
私たちは、AI と API が連携してビジネスの進歩を推進する新しい時代を迎えています。 OpenAI の ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) は、製品構築に対する「AI ファースト」アプローチの開発を推進しています。これらのモデルは、人間のような会話の生成、テキストの要約、言語翻訳の実行、および大量のテキスト データでトレーニングされた後のコンテンツの作成が可能な、驚くべき自然言語処理機能を実証します。
ただし、既存の LLM は主にトレーニングのために大量のデータとテキストに依存しており、その AI 機能はデータベースに大きく依存しています。これらのモデル自体は「現実世界」と直接対話することはできませんが、このシナリオでは API が重要な役割を果たします。 API は、LLM と実際のアプリケーション シナリオを組み合わせる接続ポイントとして機能し、より実用的で包括的なユーザー エクスペリエンスを提供します。さらに、呼び出し数が増加するにつれて、API の限界コストは減少します。これは、通話数が増えると 1 回の通話のコストが相対的に下がり、アプリケーションの大規模化と使用頻度の増加を促進することを意味します。
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当初、AI+API は主に CRM システムや電子商取引プラットフォームなどの従来のアプリケーションを強化するために使用されていました。しかし現在では、AI+APIを中核として新たな製品やビジネスを推進する「AIネイティブ」企業も台頭している。たとえば、LLM APIを使用したAIコンテンツ生成プラットフォーム、会話APIによって提供される仮想顧客サービスアシスタント、予測APIに基づいて構築されたパーソナライズされたレコメンデーションエンジンなどです。 AI API の精度、カバレッジ、スケーラビリティの点で改善が続くにつれて、より多くの業界が徐々に AI ファーストを主な開発モデルとして採用するようになっています。
このような背景から、AI + API に基づく「AI ファースト」戦略の可能性に気づきつつある先進的な企業が増えています。中小企業でもAI APIを統合することで高度なAI機能を自社の製品システムに簡単に組み込むことができ、AI開発の負担をAPIプロバイダーに任せることができます。
API は AI の次の時代を推進します
人工知能が成熟し続けるにつれて、将来的にはさらに多くの人工知能 API が登場すると予想されます。これらの API は、企業が AI モデルを最初から開発することなく AI 機能に簡単にアクセスできるようにするためのブリッジとして機能します。このような発展により、企業はアプリケーションの知能レベルを拡大しながら、人工知能の分野に参入することが容易になります。この進歩は、AI+API エコノミーの発展も急速に促進するでしょう。企業がさまざまな人工知能 API を自社のアプリケーションに簡単に統合できるように、AI API の標準がさらに開発されることが予想されます。
AI+API エコノミーは、人工知能が個別のアプリケーションの限界を徐々に超え、構成可能でアクセスが容易で急速に改善されるインテリジェントな時代に向かって進んでいることを示しています。このモデルは AI をオープン プラットフォームとして扱い、ソフトウェア開発者が会話型インターフェイス、正確な予測、自動生成されたコンテンツなどの機能をアプリケーションに簡単に追加できるようにします。
大規模な言語モデルは AI 革命の始まりを示していますが、エンド ユーザーにとってこれが意味するのは、API を駆動するモデルが改良され続けるにつれて、AI が生活のあらゆる側面にシームレスに統合されるようになるということです。API との統合の度合いが決まります。次のステップの勝者と敗者。この AI+API 主導の将来を計画できない企業は、取り残されるリスクがあります。
これに関連して、Power Simple Integration は、さまざまな開発者が必要とする API を含むリソース豊富な API リソース ライブラリの作成を主導し、開発者が API を簡単に見つけて AI+API 戦略を実装できるようにします。 、プラットフォームを通じて独自の API をより多くの顧客に配布できます。
参考文献:
AI-API ファーストアプローチによる AI-API エコノミー
2020年中国人工知能API経済白書 インターフェースニュース | JMedia