OpenAI API、オープンソースモデル、カスタムトレーニング——過剰設計も過少投資もせずに、AIプロダクトに適した基盤を選ぶ方法を解説します。
AIプロダクトチームはすべて、根本的な問いに直面します。どこまで自社で構築し、どこから外部に頼るべきか。選択肢は、純粋なAPI利用からゼロベースのモデルトレーニングまで、さまざまな段階にわたります。
正解は自社の状況によって異なり、成長とともに変化する可能性があります。
得られるもの：
失うもの：
最適な用途： 初期段階のプロダクト、プロトタイピング、データの機密性がそれほど重要ではないアプリケーション。
得られるもの：
失うもの：
最適な用途： 汎用モデルが低い性能を示す特定ドメインを持つプロダクト。
得られるもの：
失うもの：
最適な用途： 厳格なデータ要件を持つプロダクト、APIコストが膨大になる大量トラフィックのアプリケーション。
得られるもの：
失うもの：
最適な用途： AIそのものがプロダクトであり、差別化のために独自の機能が必要な企業。
1. データの機密性は？
2. スケールは？
3. タイムラインは？
4. チームの専門知識は？
5. AIはどれほど差別化されている必要があるか？
成功しているプロダクトの多くはアプローチを組み合わせています：
プロトタイピングにはAPIを使用する — インフラに投資する前にプロダクトコンセプトを検証する。
スケールに合わせてセルフホストに移行する — APIコストがインフラコストを上回ったら移行の時機。
高価値なユースケースにはファインチューニングを実施する — 汎用モデルが不十分な場合はカスタマイズに投資する。
真の差別化が必要な場合のみカスタム構築する — カスタムトレーニングは真の差別化のために温存する。
プロダクトのコードを特定のAIプロバイダーに直接結合しないでください。バックエンドを交換できるインターフェースを構築しましょう：
AIのコストは急速に膨らむ可能性があります。以下を追跡してください：
プロバイダーやアプローチが変わることを前提に設計します。ポータビリティを考慮した設計を：
シンプルに始め、必要に応じて複雑さを追加してください。ほとんどのプロダクトはAPIから始め、コンセプトを検証した後、要件が明確になるにつれてインフラを進化させるべきです。
苦労するチームは、プロダクトを実証する前にインフラに過剰投資するか、スケールが必要な時にインフラに過少投資するチームです。
AIインフラを理想ではなく、実際のニーズに合わせましょう。
Boolean & Beyondチーム
Insight → Execution
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