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2025-05-20 06:30:00
特に経由で生成人工知能の進歩 LLMS（大きな言語モデル）、企業の人間能力を増幅するためのユニークな見通しを開きます。 Brynjolfsson and McAfee（2014）が指摘したように、AIは認知的な副操縦士の役割を果たし、人間の専門知識を豊かにし、置き換えません。 Openai（2018）は、ビジネススキルと計算力の間のハイブリダイゼーションを強調することにより、この人間の増加のビジョンを確認します。
ただし、実際には、COパイロットの採用は実験的なままです。
原因は現在、学術文献とフィールドフィードバックで十分に文書化されています。
- 生成された応答の説明可能性の欠如（Barocas et al。、2017; Doshi-Velez＆Kim、2017）、
- 実際のプロセスへの統合の欠如によるビジネス採用の低さ（McKinsey、2022）、
- 不透明または不適切なシステムに直面した人間の離脱のリスク（Carr、2020）、
- 使用を制御し、相互作用を描き、コンプライアンスを保証するためのガバナンスフレームワークの欠如（Floridi et al。、2021）。
問題があります
インテリジェントビジネスの共同パイロットの展開を測定可能で統治し、整列させた方法で、ビジネスパフォーマンスを構築、安全、工業化する方法。
パフォーマンス指向のアーキテクチャアプローチ
インテリジェントなCOパイロットの現在の展開で特定された制限を満たすために、測定可能なパフォーマンス目標を達成するために最初から考えられたモジュール式で進化するアーキテクチャを設計しました。
各コンポーネントは、セキュリティ、ガバナンス、高可用性、コストの最適化、トレーサビリティ、ビジネスプロセスへの統合などの主要な要件に沿っています。
Microsoft Azure Ecosystemに基づいて、このアーキテクチャは、価値を生み出し、人間のパフォーマンスを強化するためのインテリジェントなCopilotesを実現するツールにします。
| 成分 | 関連するテクノロジー | 主な役割 |
|---|---|---|
| ユーザーインターフェイス | Webアプリ、チーム、パワーバイ | IA機能の統一アクセスポイント |
| 安全なフロント | Azureの正面玄関、プライベートリンク | サービス管理展 |
| API管理 | Azure Apim | コールレギュレーション、クォータ、フローの安全性 |
| オーケストレーションIA | ロジックアプリ | エージェントの調整とぼろきれのトリガー |
| エージェントIA | Azure Openai（GPT、埋め込み）、Azure Cognitive Search | 応答の生成、推論、NLP、RAGを介して濃縮された応答 |
| ビジネスコネクタ | Azure SQL、Data Lake、ERP/CRM | 運用データへのアクセス |
| 監督 | Azure Monitor、ログ分析 | ジャーナル化、アラート、インシデント監視 |
| ガバナンス | Microsoft Purview、Azureポリシー | コンプライアンス、アクセス管理、監査可能性 |
アーキテクチャでは、データフローは、各段階でのセキュリティ、パフォーマンスの両方を保証するように設計されています。ここに、情報がさまざまなコンポーネントを介して流通する方法を以下に示します。
ユーザーがインターフェイス（チーム、またはその他のビジネスアプリケーション）からのリクエストを策定するとすぐに、インテリジェントオーケストレーターに安全に送信されます。これにより、必要な内部データ（データベース、ドキュメントなど）を動員するエージェントが識別されます。
IAエージェント、エンジンと組み合わせて Rag（検索された生成）、コンテキスト化された応答を作成することにより、需要を扱います。その後、この応答は、完全に安全な環境でユーザーに返され、APIコールの微細管理、コーチング、および割り当てによってコストの面で高度に利用可能で最適化され、パフォーマンスインジケーター（レイテンシ、関連性、採用、キング）を介した特定の監視を行います。
パフォーマンスインジケーターと予想される結果
アーキテクチャのパフォーマンスを測定するために、客観的で価値指向の管理を確保するために、レイテンシ、可用性、コストの最適化、応答の関連性、ユーザーの採用などの重要な指標に依存しています。
| インジケータ | ディメンションテクニック | 観察された効果 | 解釈 |
|---|---|---|---|
| 遅延 | ロード分布 | 高速で安定したAI応答 | Azureの正面玄関は、リクエストを配布し、混雑を減らし、液体治療を保証します |
| 可用性率 > 99,9％ |
壊滅的な許容範囲 / SLA | 高可用性は保証されています | 障害が発生した場合に自動回復を伴うマルチリージョン分散アーキテクチャ |
| –30〜 –50％API呼び出し | 条件付きオーケストレーション | Openaiへの不必要な呼び出しの削減 | ロジックアプリ/N8Nトリガーエージェントは、必要な場合にのみ、ベクトルキャッシュと組み合わせて |
| –30％IAコスト | AIコールの最適化 | 消費されるリソースが少ない | APIMはクォータを適用し、RAGエンジンは冗長な呼び出しを避けます |
| 100％ジャーナル化 | 監督 /観察性 | 完全なシステムトレーサビリティ | Azure Monitor + Log Analyticsは、アラートと履歴を使用して、実際の監視を保証します |
| RGPDの適合性 | セキュリティとガバナンス | アクセス制御と敏感なフロー | Microsoft Purviewはアクセスをトレースし、コンプライアンスポリシーと制限を適用します |
| 採用> 80％ | ユーザー統合 | ツールのより良い充当 | ネイティブビジネスインターフェイス（チーム、Webアプリ） +クイック応答時間 + UX流体 |
| キング> 3：1 12〜18か月で1 | パフォーマンス /コストアライメント | 実証された収益性 | 運用サイクルで測定された合計利益（生産性 + IAコストの削減） |
アプローチの付加価値
- 測定可能な指標によって管理されるアーキテクチャ：レイテンシ99.9％、IAの削減は最大30％、キング> 3：1。
- インテリジェントオーケストレーション：AIエージェントの条件付きアクティベーション、データフローの最適化、非効率性の低下。
- ガバナンスとセキュリティ：アクセスとコンプライアンスの権利管理メカニズムを備えたデータの断熱とユーザー管理。
- 継続的な監督：Azureモニターとログ分析を使用した実際の監視により、積極的な管理を確保し、トレーサビリティを保証することが可能になります。
- 流体の統合：既存のビジネスツール（チーム、パワーBI）との簡単な接続、採用とコラボレーションの促進。
- レバーとしてのAI：AIは、チームのパフォーマンスをサポートすることにより、バリュー作成ツールに変換します。
結論と研究の開口部
この研究では、インテリジェントなビジネスCOパイロットの展開を構築するための指標が管理および主導する機能アーキテクチャを提供します。 Azure Servicesと価値管理方法に依存することにより、ビジネスプロセスに安全で測定可能で直接整合した統合を可能にします。ただし、技術的な側面を超えるには、インテリジェントなコピロットの影響を分析するための方法論を設計する必要があります。
このフレームワークは、AIによって増加した組織インテリジェンスの評価を構成することを目的とした次の出版物の主題となります。
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参照 – Brynjolfsson、E。、＆McAfee、A。（2014）。 2番目の機械の時代：素晴らしいテクノロジーの時代の仕事、進歩、繁栄。 WWノートン＆カンパニー。
1。Openai。 （2018）。 AIと人間の増強。 Openai Research Communication。
2。Davenport、TH、＆Kirby、J。（2016）。 人間だけが適用する必要があります：スマートマシンの時代の勝者と敗者。ハーパービジネス。
3。Barocas、S.、Hardt、M。、＆Narayanan、A。（2017）。 公平性と機械学習：制限と可能性。から取得 https://fairmlbook.org。
4。Doshi-Velez、F。、＆Kim、B。（2017）。 解釈可能な機械学習の厳格な科学に向けて。 arxiv preprint arxiv：1702.08608。
5。カー、N。（2020）。 ガラスケージ：コンピューターがどのように変化しているか。 WWノートン＆カンパニー。
6。マッキンゼー＆カンパニー。 （2022）。 2022年のAIの状態 – 採用と制限。から取得 https://www.mckinsey.com。
3 ai4people：優れたAI社会の倫理的枠組み。心と機械、28（4）、689–707。
#パフォーマンスインジケーターによって操縦されたアーキテクチャアプローチ