AI導入のサービスモデル
Zoomの人工知能アーキテクチャは、各組織のセキュリティ、コンプライアンス、および運用上の好みに合わせてAI機能要件のバランスを取るよう設計された、3つの異なる展開モデルを提供します。これらの展開モデルを理解することで、管理者や意思決定者は自社のビジネス目標に合致した最適なAI実装を選択できます。
以下の図は、以降のセクションで詳述するZoomのAI展開サービスモデルの概要を示しています。AIブルーペーパー内の図は一般にフェデレーテッド（分散）アプローチを前提としていることが多いですが、該当するデータフローを希望する展開モデルで置き換えて想像できます。たとえば、ZMO（Zoomホスト型モデルのみ）のお客様は、外向きのサードパーティモデル接続を無視できます。
Zoomのフェデレーテッドアプローチ：戦略的なマルチベンダーAIパートナーシップによる最大の柔軟性
フェデレーテッドアプローチは、主要なAIサービスプロバイダーと戦略的に提携することで最大限の機能性を提供する、Zoomの最も柔軟なAI展開モデルを表します。この展開モデルは、Zoomのプラットフォームと複数の最高水準のAIプロバイダー間の通信経路を利用し、各タスク要件に対して最適なAIサービスを動的に選択するインテリジェントなルーティングシステムを構築します。
ZoomのAIサービスパートナー
フェデレーテッドアプローチでは、ZoomはAPIを使用して複数のAIプロバイダーと通信します。例として以下が含まれます：
Anthropic： コンテンツ生成および要約に使用されます。
OpenAI：コンテンツ生成および要約に使用されます。
これらのサービスに加えて、Zoomは特定の機能のために追加のサードパーティプロバイダーとも通信します。例：
Perplexity AI Services：リアルタイムのウェブベース調査、最新情報の取得、およびインターネット接続を必要とする動的なファクトチェック機能のために導入されています。
ElevenLabs：音声生成に使用されます。
この展開モデルは組織に以下を提供します：
完全な機能アクセス：機能的な制限なしに、すべてのZoom AI Companion搭載機能が利用可能です。
インテリジェントなワークロード分配：タスクの特性と性能最適化に基づいて、AIリクエストを最適なプロバイダーに自動的にルーティングします。
最大の柔軟性：統一されたZoomインターフェース内で複数のプロバイダーの専門的なAI機能を活用する能力。
スケーラビリティの最適化：ピーク時の使用時でも一貫したパフォーマンスを提供するよう、複数のAIサービス間で動的に負荷分散を行います。
エンタープライズ展開における実装上の考慮事項
フェデレーテッドアプローチを選択する組織は、AI処理が複数のサードパーティ環境で発生する可能性があるため、データルーティングの影響を評価する必要があります。このモデルは、最大のAI機能と機能性の可用性を重視しつつ、標準的なエンタープライズセキュリティプロトコルを維持する企業に最適です。
Zoomホスト型モデルプラス（ZM+）：Amazon Bedrock専用インスタンスアーキテクチャによる強化されたプライバシー
Zoomホスト型モデルプラス（ZM+）は、広範なAI機能と追加のデータプライバシー制御措置を組み合わせたバランスの取れた展開アプローチを表します。Amazon BedrockのマネージドAIサービスインフラストラクチャを通じて、Zoomはサードパーティの言語モデルの専用インスタンスへのアクセスを提供します。このアプローチにより、組織は多様なAI機能へのアクセスを保持しながらデータ制御を強化できます。
このモデルはAmazon BedrockのマネージドAIサービスインフラストラクチャを利用して、サードパーティ言語モデルのZoom専用インスタンスをホストし、組織に対して多様なAI機能へのアクセスを維持しつつデータ制御を向上させます。
技術アーキテクチャとサービス提供モデル
Amazon Bedrock統合を通じて、Zoomは選択されたAIモデルの専用で隔離されたインスタンスを維持し、次のようなハイブリッドアプローチを提供します：
Zoom管理のモデルインスタンス：データはZoomが管理するインスタンス上で処理され、情報がサードパーティのモデルプロバイダーに送信されることはありません。
マルチモデルサポート：Amazon Bedrockのマネージドサービスレイヤーを通じて複数のAIプロバイダーへアクセスできますが、フェデレーテッドアクセスと比べてモデルのバージョンや構成が異なる可能性があります。
データコントロール：処理はAmazonのエンタープライズインフラストラクチャ内で行われ、Zoomによって管理されます。
ZM+は大きなAI機能を提供しますが、フェデレーテッドアプローチで利用可能な一部の機能はZM+では利用が制限されるか、機能が変更される可能性があることを組織は想定しておくべきです。
プライバシー重視の組織に対する戦略的な導入メリット
この展開モデルは、追加のデータプライバシー制御を必要としつつ高度なAIへのアクセスを維持したい企業に適しています。組織は、ZoomのAIアプローチが特徴とするインテリジェントなタスクルーティングやマルチモデル最適化を犠牲にすることなく、改善されたデータコントロールの恩恵を受けられます。
Zoomホスト型モデルのみ：専有AIインフラストラクチャによる最大のデータコントロール
Zoomホスト型モデルのみの展開は、最も制限の厳しいAI実装オプションを表し、Zoomの専用インフラストラクチャ内に専有的にホストされた言語モデルのみを利用します。
技術インフラおよびサービスの制約
この展開モデルは次の方法で運用されます：
Zoomホスト型モデルの利用：すべてのAI処理がZoomのホスト型モデルを通じて実行されます。
専用インフラストラクチャ：処理は第三者のAIサービスに依存することなく、完全にZoomの管理環境内で行われます。
簡素化されたデータフロー：外部AIプロバイダーへのデータルーティングを排除し、最も直接的なデータガバナンスモデルを作成します。
この展開モデルを選択する組織は次の点を想定すべきです：
限定された機能セット：このモデルはフェデレーテッドおよびZM+アプローチと比較して利用可能なAI機能が減少する可能性があります。
制限された能力範囲：AI機能はZoomのホスト型モデルでサポートされる能力に限定されます。
パフォーマンスの差異：応答品質やタスク処理は、特に専門的なユースケースにおいてマルチモデルアプローチと比較して大きく異なる可能性があります。
最大限のセキュリティ要件に対する戦略的ユースケース
Zoomホスト型モデルのみ（ZMO）の展開は、厳格なデータ制御要件、規制コンプライアンス義務、またはサードパーティのAIサービス利用を禁止するセキュリティポリシーを持つ組織に適しています。他の展開モデルと比較して最も柔軟性の低いAI体験を提供しますが、コンプライアンス文書の簡素化と最新のAIの利点を維持します。
生成型AIモデルの概要
以下の表は、Zoomの3つの生成型AIサービスモデルの違いを要約したものです。
展開モデル
アーキテクチャとAIアクセス
機能範囲
理想的なユースケース
フェデレーテッドアプローチ
複数プロバイダー（Anthropic Claude、OpenAI、Perplexity AI）およびZoomのセルフホスト型モデルへの直接接続
機能的な制限のない完全な機能アクセス
最大のAI機能と機能性の可用性を優先する組織
Zoomホスト型モデル+（ZM+）
Amazon Bedrock専用インスタンスおよびZoomのセルフホスト型モデル
機能が制限される可能性があります
追加のデータガバナンスを伴う高度なAIを必要とするプライバシー重視の企業
Zoomホスト型モデルのみ（ZMO）
サードパーティのモデルサブプロセッサを伴わない、Zoomのセルフホスト型モデル
機能が制限される可能性があります
厳格なデータ主権、規制コンプライアンス、またはセキュリティ要件を持つ組織
考慮事項
フェデレーテッド
ZM+
ZMO
機能の完全性
最大
制限される可能性がある
制限される可能性がある
パフォーマンスの柔軟性
複数モデル間でのインテリジェントなワークロード分配
マネージドインフラストラクチャを伴うマルチモデル
単一モデルの制約
コンプライアンスの複雑さ
マルチベンダーの影響を評価する
Amazon Bedrockによって簡素化
単一ベンダーモデルの合理化
アルゴリズム
生成型AIの機能を超えて、Zoomのプラットフォームには高度なタスク特化型人工知能モデル（すなわちアルゴリズム）も組み込まれています。これらのアルゴリズムは、ライブ文字起こしや個人の音声抑制などの機能に力を与える自動処理とインテリジェントな最適化を通じてコアコミュニケーション機能を強化するよう設計されています。これらの専門的なAIシステムは生成型AIの展開モデルとは独立して動作し、選択したLLM展開アプローチにかかわらずすべてのZoom実装で一貫した機能性を提供します。
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