新ブログシリーズの第1回目へようこそ！このブログシリーズでは、Extreme AI Expertのインキュベーション・プロセスにおける洞察や発見を深く掘り下げていきます。私たちの経験や学んだ教訓を紹介し、この最先端の複合AIシステムが、私たちがお客様やパートナーに提供するあらゆる体験をどのように再構築し、業界に新たな基準を打ち立てようとしているのか、その舞台裏に迫ります。 

本題に入る前に、AI Expertに関するこの新シリーズの土台を築いた3つの過去のブログから、重要なポイントを簡単に振り返ってみましょう。過去のブログでは、AIがビジネス体験全体をどのように再構築できるか、この変革をサポートするためにどのようなAIアーキテクチャが必要か、AI開発においてオープン・イノベーションが果たす役割について探りました。最初のブログでは、AIの変革力と、AIがビジネスのやり取り、プロセス、モデルを根本的に再構築する方法について掘り下げました。このコンセプトはオープン・イノベーションに直接関係するもので、AIを単なる付加物ではなく、ビジネス戦略の中核的な要素とする全体的なアプローチの必要性を強調しているからです。  

2つ目のブログでは、このような変革的な体験に必要な技術的基盤について論じ、効果的なAIアーキテクチャは大規模言語モデル(LLM)だけに頼るのではなく、利用可能なすべてのテクノロジーを統合すべきであることを強調しました。多様なツールを組み合わせ、人間チームのように作業することが、指数関数的なAI能力の実現には不可欠です。3つ目のブログでは、本質的に協調的かつ分散的なオープンイノベーションが、AI開発に理想的なアプローチであることが説明されました。オープンイノベーションにより、企業はより幅広いアイデアや専門知識を活用することができ、サイロを打破し、知識の相互授受を促進します。AIとオープンイノベーションを組み合わせることで、継続的な改善と革新を推進する、ダイナミックで応答性の高いエコシステムが育まれます。 

さて、新しいブログシリーズに戻りますが… 

Nabil Bukhariの最近のLinkedIn投稿で、Extreme LabsとExtreme Al Expertの両方が言及されているのをご覧になったかもしれません。 Extreme Labsは、ITの未来を想像し、革新し、創造し、テストする場として創設されました。 Extreme Labsは、CTOオフィス（OCTO）の創造的な才能と、Extreme Networks内の他の専門家の知識を結集しています。この多様な専門知識を活用することで、技術の限界を押し広げ、今日のITの課題と将来のITの課題を解決するプロトタイプを開発しています。さらに、Extreme Labの重要な目標は、お客様やパートナーと緊密に連携し、新しいソリューションを共同で開拓することで、コラボレーションと共同イノベーションを推進することです。 

Extreme AI Expertは、Extreme Networksのネットワークおよびセキュリティソリューションのポートフォリオ全体にわたって、カスタマーおよびパートナーのエクスペリエンスをあらゆる段階で再考することを目的として設計された複合型(定義によっては複合型)AIシステムです。このシステムは、利用可能な公開および非公開の文書を使用して知識に関する質問に対応し、運用データから説明的なインテリジェンスと予測的なインテリジェンスを提供します。これにより、高度な自動化と「what-if」シナリオ計画による運用最適化が可能になります。Extreme AI Expertは、日常的な作業を高速化および自動化することで、ITチームを戦略的イニシアティブに集中させることができます。 

AI Expertイニシアティブは、当初構想され開発されたOCTOインキュベーションプロセスから、技術プレビュー段階へと進みました。このプロセスでは、厳格なイノベーション管理が行われ、新技術のテストと改良が可能になります。Extreme Labは、早期にコラボレーションを行い、パートナーと共同でイノベーションを創出し、リーダーシップを発揮し、早期のフィードバックを収集するイノベーションハブとしての役割を果たします。このインキュベーションプロセスにより、Extreme AI Expert のような最も有望なイノベーションが確実に市場に投入され、企業ネットワークの大幅な効率化と最適化を実現するインパクトのあるソリューションが提供されます。 

2024年7月より、Extremeの従業員およびパートナーを対象に、Extreme AI Expertのテックプレビューを開始しました(段階的にリリース)。これは、ユーザーニーズへの対応におけるツールの有効性と効率性を厳密に評価する、エキサイティングなフェーズの始まりを告げるものです。ユーザーがこれらのシステムをどのように活用するかについて、これまで確かな基準となるものはありませんでした。私たちの目標は、完全に展開された時点で数千人のユーザーに膨れ上がる「群衆の知恵」を活用することです。ユーザーを動機づけ、インセンティブを与える一方で、ユーザーの利用に偏りを作らないようにすることが、私たちが最初に乗り越えなければならなかったハードルでした。 

このトピックに関する最新情報と最初の結果、そして成功の測定方法については、次のブログをお楽しみに。