初めてスマートフォンを手に持ったときの冷たさを覚えていますか?コンパクトなデザインとタッチベースのインタラクティブ性は、未来への飛躍のように見えました。やがて、スマートフォンはビジネスの生産性とコミュニケーションにあらゆる機能を提供するため、世界中の組織の生活手段となりました。 生成AI (人工知能）同様に生産性が飛躍的に向上し、新しい働き方や創造方法が出現することが期待されます。

Midjourney や ChatGPT などのツールは、リアルな画像、ビデオ、洗練された人間のようなテキストを生成し、AI の創造的な可能性の限界を拡張する機能で注目を集めています。生成 AI は、 深い学習 そしてAI開発、の開発への動きであることを示唆する人もいます。強力なAI」この進化は、コンピューターが単なる数値処理装置を超えたものであることを示しています。自然言語処理ができるようになりました (NLP）、コンテキストを把握し、創造性の要素を示します。

たとえば、組織は生成 AI を次の目的で使用できます。 

• 山のように構造化されていないテキストを、具体的で使いやすい文書の概要にすばやく変換し、より多くの情報に基づいた意思決定への道を開きます。
• 退屈で反復的なタスクを自動化します。
• パーソナライズされたコンテンツの作成、カスタマイズされた製品の説明、市場ですぐに使えるコピーによりワークフローを合理化します。
• より良い顧客体験を構築するコンテンツ、広告キャンペーン、革新的な製品をデザインします。

生成 AI の謎を解く

Generative AI の中心には、テキスト、画像、コード、その他のデータ型からなる大規模なデータベースがあります。このデータは世代別モデルに入力され、選択できるモデルがいくつかあり、それぞれが特定のタスクで優れた性能を発揮するように開発されています。画像、ビデオ、3D モデル、音楽には、敵対的生成ネットワーク (GAN) または変分オートエンコーダー (VAE) が使用されます。自己回帰モデルまたは大規模言語モデル (LLM) がテキストと言語に使用されます。

勤勉な学生と同様に、これらの生成モデルは情報を吸収し、パターン、構造、データ ポイント間の関係を特定します。これにより、詩の文法、芸術的な筆致、音楽のメロディーを学習します。

生成 AI は高度な技術を使用します 機械学習 パターンを分析し、統計モデルを構築するためのアルゴリズムとテクニック。各データ ポイントが、広大な多次元の風景上に配置された輝く球体であると想像してください。モデルは、これらのオーブを細心の注意を払ってマッピングし、相対的な高さ、谷、滑らかな斜面、ギザギザの崖を計算して、次のオーブ (つまり、生成されたコンテンツ) が着地する可能性が最も高い場所を予測するためのガイドブックである確率マップを作成します。

ここで、ユーザーが単語、スケッチ、音楽の断片、またはコード行などのプロンプトを提供すると、そのプロンプトはビーコンのように機能し、その確率マップ上の特定の領域に向かってモデルを描画します。次に、モデルはこの状況をナビゲートし、学習したパターンとユーザーのプロンプトの誘導に基づいて、確率的に次の要素、次の要素を選択します。

各出力は固有ですが、モデルが学習したデータに統計的に結びついています。単なるコピー＆ペーストではありません。それは、確率と導きのプロンプトによって支えられた知識の基盤の上に創造的に構築されています。高度なモデルはさまざまなデータ型を処理できますが、テキストの生成、情報の要約、画像の作成などの特定のタスクに優れたモデルもあります。

出力の品質はトレーニング データ、モデルのパラメーターの調整、迅速なエンジニアリングに大きく依存するため、責任あるデータ ソースとバイアスの軽減が重要です。ロマンス小説のみのデータセットで生成 AI モデルをトレーニングすることを想像してください。ユーザーがモデルに事実に基づくニュース記事を書くように指示した場合、結果は使用できなくなります。

生成型 AI の価値を活用する

生成 AI は強力なツールですが、組織はこの力をどのように活用するのでしょうか?ほとんどの企業が生成 AI の価値を実現するためにたどり着く道は 2 つあります。

すぐに起動できるツール:

「誰でも使える AI」オプション: ChatGPT や Synthesia.io などのプラットフォームは、膨大なデータセットで事前トレーニングされているため、ユーザーはモデルを最初から構築してトレーニングすることなく、生成機能を活用できます。組織は特定のデータを使用してこれらのモデルを微調整し、特定のビジネス ニーズに合わせた出力に向けてモデルを調整できます。ユーザーフレンドリーなインターフェイスと統合ツールにより、技術者でなくてもアクセスできるようになります。

これらのパブリック オプションは、制御が制限されており、モデルの動作と出力のカスタマイズが少なく、事前トレーニングされたモデルから継承されるバイアスの可能性があります。

カスタムトレーニングされたモデル:

ほとんどの組織は、強力なパートナーシップがなければ AI を生成したりサポートしたりすることはできません。カスタム AI を必要とするイノベーターは、OpenAI の GPT-3 や BERT などの「基盤モデル」を選択し、それにデータをフィードできます。このパーソナライズされたトレーニングにより、モデルがビジネス目標に合わせたオーダーメイドの生成 AI に彫刻されます。このプロセスには高度なスキルとリソースが必要ですが、結果はコンプライアンスに準拠し、カスタマイズされた、ビジネス固有のものになる可能性が高くなります。

企業組織にとって最適なオプションは、企業固有のニーズ、リソース、技術的能力によって異なります。速度、手頃な価格、使いやすさが優先される場合は、すぐに起動できるツールが最良の選択となる可能性があります。カスタマイズ、制御、バイアスの軽減が重要な場合は、カスタム トレーニングされたモデルが改善される可能性があります。

生成型 AI にユースケース主導のアプローチを採用する

成功の鍵は、会社の問題と生成 AI がそれらをどのように解決できるかに焦点を当て、ユースケース主導のアプローチを採用することにあります。

重要な考慮事項：

• 技術スタック: 既存の技術インフラストラクチャが AI モデルとデータ処理の要求に対応できることを確認します。
• モデルのマッチメイキング: 特定のニーズに適した生成 AI モデルを選択します。
• チームワーク: AI、データ サイエンス、業界の専門知識を備えたチームを編成します。この学際的なチームは、生成 AI を確実に成功させるのに役立ちます。
• データ: 高品質で関連性の高いデータは、生成 AI の成功を促進する燃料です。データの健全性と収集戦略に投資して、エンジンのスムーズな稼働を維持します。ゴミが入って、ゴミが出る。

生成 AI のユースケース

この新しいテクノロジーに対する興奮は、さまざまな業界や部門に急速に広がりました。多くのマーケティングおよびセールス リーダーは迅速に行動し、すでに生成 AI をワークフローに導入しています。新しいコンテンツや有用な資産を作成する生成 AI の能力の速度と規模は、大量の執筆またはデザインされたコンテンツの作成に依存する分野では無視するのが困難です。医療、保険、教育は、順守しなければならない法律やコンプライアンスの取り組み、および生成 AI における洞察力、透明性、規制の欠如により、より躊躇しています。

• コード生成: ソフトウェア開発者とプログラマーは、生成 AI を使用してコードを作成します。経験豊富な開発者は、複雑なコーディングタスクをより効率的に進めるために生成 AI に頼っています。生成 AI は、さまざまなプラットフォーム間でコードを自動的に更新および保守するために使用されています。また、コード内のバグを特定して修正し、コードのテストを自動化する際にも重要な役割を果たします。大規模な手動テストを必要とせずに、コードが意図したとおりに動作し、品質基準を満たしていることを確認できます。生成 AI は、プログラマーが必要とするさまざまな種類のドキュメントを迅速に作成するのに非常に役立つことが証明されています。これには、ソフトウェア開発に付随する技術文書、ユーザーマニュアル、その他の関連資料が含まれます。

• 商品開発: ジェネレーティブ AI は、大規模なデザイン コンセプトを最適化するために製品デザイナーによってますます活用されています。この技術により、迅速な評価と自動調整が可能になり、設計プロセスが大幅に合理化されます。構造の最適化を支援し、製品の強度と耐久性を確保し、使用する材料を最小限に抑え、大幅なコスト削減につながります。最大の効果を発揮するには、ジェネレーティブ デザインを、最初のコンセプトから製造、調達に至るまでの製品開発サイクル全体に統合する必要があります。さらに、製品マネージャーは生成 AI を利用してユーザーのフィードバックを統合し、ユーザーのニーズや好みに直接影響を受ける製品の改善を可能にしています。

• セールスとマーケティング: Generative AI は、電子メール、ソーシャル メディア、SMS などのさまざまなチャネルを通じて、潜在顧客と既存顧客の両方との非常にパーソナライズされたコミュニケーションを可能にすることで、マーケティング キャンペーンを支援します。このテクノロジーは、キャンペーンの実行を合理化するだけでなく、品質を犠牲にすることなくコンテンツ作成をスケールアップする機能も強化します。販売の分野では、生成 AI が顧客の行動に対する深い分析と洞察を提供することで、チームのパフォーマンスを向上させます。マーケティング部門はこのテクノロジーを活用して、データを精査し、消費者の行動パターンを理解し、視聴者と真につながるコンテンツを作成しています。これには、視聴者の関心に合わせたニュース記事やベストプラクティスの提案が含まれることがよくあります。生成 AI は、オーディエンスのターゲティングとセグメント化を動的に行い、質の高いリードを特定する上で重要な役割を果たし、マーケティング戦略とアウトリーチ活動の有効性を大幅に向上させます。さらに、よく開発されたプロンプトと入力は、電子メール、ブログ、ソーシャル メディア投稿、Web サイトのクリエイティブ コンテンツを出力するための直接生成モデルに入力されます。既存のコンテンツは、AI ツールを使用して再考および編集できます。組織は、ブランドのトーンや声に基づいてトレーニングされたカスタムの生成 AI 言語ジェネレーターを作成して、以前のブランド コンテンツをより正確に一致させることもできます。 

• プロジェクトの管理と運営: 生成 AI ツールは、プラットフォーム内の自動化によりプロジェクト マネージャーをサポートできます。利点には、タスクとサブタスクの自動生成、過去のプロジェクト データを活用したタイムラインと要件の予測、メモの作成、リスク予測などが含まれます。 Generative AI を使用すると、プロジェクト マネージャーは重要なビジネス ドキュメントを検索して即座に要約を作成できます。この使用例では時間を節約し、ユーザーは日常のビジネス管理ではなく、より高度な戦略に集中できるようになります。

• グラフィックデザインとビデオ: リアルな画像を作成し、アニメーションを合理化する機能を備えた生成 AI は、俳優、ビデオ機器、編集の専門知識を必要とせずにビデオを作成するための頼りになるツールになります。 AI ビデオ ジェネレーターは、各地域にサービスを提供するために必要な言語でビデオを即座に作成できます。 AI によって作成された生成ビデオが人間の俳優や監督に効果的に代わられるようになるまでにはしばらく時間がかかりますが、組織はすでにこのテクノロジーの実験を行っています。また、ユーザーは画像ジェネレーターを使用して個人の写真を編集し、Slack や LinkedIn でビジネス用にプロ仕様の顔写真を作成します。

• 事業と従業員の管理: 顧客サービスでは、コールセンター全体で生成 AI を使用できます。これにより、必要なドキュメントへのアクセスと検索が容易になり、サポート エージェントがすぐにケース解決情報を入手できるようになります。 AI を利用した生成ツールは、従業員とマネージャーのやり取りを大幅に改善できます。パフォーマンスのレビューを構造化し、マネージャーや従業員にフィードバックと成長のためのより透明性の高いフレームワークを提供できます。さらに、生成的な 会話型AI ポータルは、経営陣が関与することなく、従業員にフィードバックを提供し、改善すべき領域を特定できます。

• カスタマーサポートとカスタマーサービス: チャットボットは依然として広く使用されていますが、組織はチャットボットの動作方法を変えるためにテクノロジーを統合し始めています。ジェネレーティブ AI の進歩により、自然な流れの会話を行うことができる、より革新的なチャットボットの作成が支援され、人間の代表者と同様にコンテキストやニュアンスを理解できるようになります。生成 AI を活用したチャットボットは、膨大な量の情報にアクセスして処理し、顧客やエージェントの質問に正確に答えることができます。人間のエージェントとは異なり、AI チャットボットは顧客からの問い合わせに 24 時間対応し、昼夜を問わずシームレスなユーザー エクスペリエンスを提供します。従来のチャットボットから生成型 AI を活用したコンパニオンへの移行はまだ初期段階ですが、その可能性は否定できません。テクノロジーが進化するにつれて、さらに洗練された魅力的な AI インタラクションが期待され、仮想支援と人間による支援の間の境界線があいまいになります。

• 不正行為の検出とリスク管理: 生成 AI は、大量のデータを迅速にスキャンして要約し、パターンや異常を特定できます。保険会社と保険金請求査定人は、生成型 AI ツールを使用して保険契約と保険金請求を精査し、顧客の結果を最適化できます。生成 AI は、特定のニーズに合わせたカスタム レポートと概要を生成し、関連情報を保険会社、査定人、リスク マネージャーに直接提供できるため、時間を節約し、意思決定を簡素化できます。ただし、最終的な決定を下し、公正な結果を確保するには、依然として人間の判断と監視が必要です。

• トレーニングとテスト用の合成データの生成：企業は AI を活用して、AI モデルのトレーニング、新製品のテスト、現実世界のシナリオのシミュレーションのための合成データを生成できます。これにより、機密性が高く、非公開にしておく必要がある、または高価な外部データ ソースから取得する必要がある実際のデータへの依存を減らすことができます。実世界のデータの収集と準備の制限に縛られることがなくなり、開発サイクルを加速できます。すぐに利用できる合成データセットを使用すると、企業は AI モデルを迅速に反復し、新機能をテストし、ソリューションをより迅速に市場に投入できます。

組織の生成 AI ユースケースを倫理的に実装するための重要なポイントは次のとおりです。

• 機密データの保護: 脆弱な情報の公開を避け、規制を遵守するために、非個人化された非機密データのみを使用します。
• 最新情報を入手: 業界ニュースに従って信頼できるツールを特定し、非倫理的な AI の実践を回避してください。
• AI ポリシーを作成する: 利用可能なテンプレートを基に、社内での AI の使用とサードパーティ ツールへの投資に関するガイドラインを作成します。
• スキルアップへの投資: 自動化に耐えられるスキルを労働者が身につけることができるよう、再スキル化およびスキルアップ プログラムへの投資が重要です。

ベスト プラクティスは急速に進化しています。生成 AI の可能性は多くの組織にとって興味深いものですが、この状況を乗り切るには、進歩と慎重さの間でバランスを取る必要があります。

ジェネレーティブ AI の未来

マッキンゼーによれば、¹ 生成 AI が人間を超えるパフォーマンスを発揮するのは、この 2040 年間のどの時点においても可能性は低いでしょう。しかし、25 年までに生成 AI 機能が大幅に飛躍する可能性があります。マッキンゼーは、AI が幅広いタスクにわたって人間の上位 XNUMX% と競合できるレベルに達すると予想しています。つまり、AI は高品質のクリエイティブなコンテンツを作成し、複雑な科学的問題を解決し、熟練した専門家と同等の洞察力に富んだビジネス上の意思決定を行うことができます。これまで自動化に耐えられてきた仕事は、生成 AI の影響をさらに受けるでしょう。教育、法律、テクノロジー、芸術の専門家は、より早く生成 AI が自分たちの専門分野に影響を与えることになるでしょう。 

MITシンポジウムのパネリスト² AI ツールに関する研究では、生成 AI における将来のさまざまな研究手段を検討しました。重要な関心領域の 1 つは、知覚システムの AI への統合です。このアプローチにより、AI は従来の言語や画像への焦点を超えて、触覚や嗅覚などの人間の感覚を模倣できるようになります。生成 AI モデルが人間の能力を超える可能性についても、特に感情認識の文脈で議論されました。これらの高度なモデルは、電磁信号を使用して人の呼吸と心拍数の変化を解釈し、感情状態をより深く理解できるようにする可能性があります。

専門家は、ほとんどの生成 AI モデルにはバイアスが永続的な側面として残ると予想しています。この課題により、倫理的なデータセットを中心とした新しい市場が生まれることが予想されます。さらに、生成ツールを使用する企業とコンテンツ作成者間の継続的な競争を特徴とするダイナミックなシナリオが展開される可能性があります。

これらのツールが職場でさらに普及すると、必然的に仕事の役割に変化が生じ、新しいスキルが必要になります。こうした発展に伴い、生成機能の誤用も必ず増加します。ユーザーが画像、音声、テキスト、ビデオなどの多様な形式のコンテンツを作成できるようになると、悪意のある悪用の可能性が高まることが予想されます。このシナリオは、そのようなリスクを軽減するための堅牢なメカニズムを開発し、生成 AI テクノロジーを責任を持って使用することの重要性を強調しています。

スマートフォンがビジネス コミュニケーションと生産性を変えたのと同じように、生成 AI はさまざまな業界の企業運営を変革し続けるでしょう。日常的なタスクの自動化から、コンテンツ作成などにおける創造性の育成まで、生成 AI の可能性は広大かつ多様です。

ただし、倫理的な考慮事項を考慮し、データ セキュリティを最大化し、進化するベスト プラクティスに適応することが最も重要です。生成 AI が提供するあらゆる可能性を探求する準備ができている企業は、クリックするだけでガイダンスと洞察を得ることができます。生成 AI の力をビジネスに活用する方法について詳しくは、以下をご覧ください。 IBMワトソンx、ビジネス向けに構築された AI およびデータ プラットフォーム。

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脚注：

1https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

2https://news.mit.edu/2023/what-does-future-hold-generative-ai-1129