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塩キャラメル。陰と陽。ロックンロール。予測AIと生成AI。これらはすべて、単体よりも組み合わせたときに大きな影響を与える組み合わせです。そして今日は、その最後の組み合わせを探求します。 Pecan の予測 GenAI。それは何ですか? AI エクスペリエンスをどのように再構築するのでしょうか?
Predictive GenAI の機能を探索し、それがビジネスで予測分析を使用することのアクセシビリティ、効率性、および効果をどのように強化するかを見てみましょう。
予測 GenAI の定義
Predictive GenAI の意味
Pecan の Predictive GenAI は、予測 AI と生成 AI を組み合わせたものです。 Predictive GenAI は、生成 AI 手法を使用して、必要なモデルの定義、初期フレームワークの生成、モデルの微調整に関するガイダンスの提供など、予測モデリング プロセスをサポートします。
予測モデリングとは、トレーニング データから情報を取得し、その分析を使用して新しいデータで予測を行う従来の機械学習手法を指します。
例として顧客離れ予測モデルを考えてみましょう。過去の顧客データを分析することにより、機械学習アルゴリズムは、顧客が頻繁に離脱する行動パターンを正確に特定できます。次に、モデルは現在の顧客データを調べて同じパターンを検出し、将来的に顧客離れのリスクがある個人を特定します。
Pecan AI は、長年にわたって多くのお客様がそのモデリング タスクに取り組むのを支援してきました。 (マッキンゼーによると、これらの先駆者たちは競争力を獲得しており、まだ予測 AI の研究を始めていない CEO の 61% を上回っています。)
顧客離れの予測は予測分析のユースケースとしてよく議論されていますが、この予測 AI の例でも課題が存在します。経験豊富な専門家でも、最適なアプローチを選択するのは難しいと感じるかもしれません。また、特定のビジネスの「チャーン」の定義など、一見基本的な事柄でも意見の相違が生じる可能性があります。要件を収集し、ビジネスとの共通理解を確立し、特定のニーズを満たすために手動でコーディングするプロセスは、非常に時間がかかり、専門的な技術的専門知識が必要であり、ある程度のリスクを伴います。
ご想像のとおり、より特定の業界や部門で予測タスクに取り組むことはさらに困難になる可能性があります。顧客離れを予測する代わりに、次のことを予測したい場合はどうなるでしょうか。
- あなたの街のゴミ収集車のうち、整備記録と走行距離から来月に故障するのはどれですか?
- 天候、交通状況、選択したレストランに基づいて、食事の配達が自宅に届くまでにかかる時間
- 過去の大会と出場者の身体的特徴に関する情報を考慮すると、腕相撲コンテストの優勝者と思われる人物
これらはあまり一般的ではない予測タスクかもしれませんが、それらの答えを知る必要がある人にとっては非常に役立つ可能性があります。ただし、これらの質問に対する予測モデルの構築に役立つ事前に構築されたツールが見つかる可能性はほとんどありません。私たちが知る限り、「腕相撲コンテスト予測ソフトウェア ソリューション」は現在市場で入手できません (ただし、無料のスタートアップ アイデアはあります)。
したがって、チャーンなどの共通のビジネス課題を抱えている場合でも、非常にニッチな問題を抱えている場合でも、その解決に役立つ予測モデルを構築する際には困難な戦いに直面することになります。選択肢が限られているように感じるかもしれません。ソリューションを手動でコーディングする必要がありますか?データ サイエンティストのチームを雇ってこのタスクを引き受け、実際のニーズを満たせるかどうかわからないモデルを 6 か月から 1 年待つ覚悟を決めますか?
いいえ。なぜなら、Predictive GenAI は、コーディングや統計に自分で取り組むことなく、予測モデリングの目標を達成できるよう支援するためです。 Predictive GenAI を使用すると、より簡単かつはるかに速く正確な予測に到達できるようになり、これまでの退屈で時間のかかるプロセスが大幅に改善されました。
Predictive GenAI でできること
顧客離れ、トラックのメンテナンス、その他予測モデルで解決する必要があるものであれば、当社の Predictive GenAI がお手伝いします。しかし、「GenAI」コンポーネントは何をもたらすのでしょうか?
ご存知かと思いますが、人間は平易な自然言語を使用して、生成 AI ツールと詳細で洞察力に富んだ対話を行うことができます。 GenAI との対話により、テキスト、画像、音声、合成データ、コードなどを含む、多様なクリエイティブな出力を生成できます。 ChatGPT にばかげた質問をぶつけたことがある人なら、人間が提供できる一連の入力を処理する GenAI の驚くべき能力を直接体験したことがあるでしょう。
Pecan の Predictive GenAI は、人間の入力を予測モデリングに変換します。当社の Predictive GenAI 機能により、ニーズがどれほど特殊でニッチなものであっても、ビジネス上の懸念事項をこれまでより迅速に予測モデルに変換できるようになります。
まず、予測チャットは目標に関する重要な情報を収集し、モデルが回答できる「予測質問」を定義するのに役立ちます。質問を考えることはプロセスの中では比較的小さなステップのように聞こえるかもしれませんが、Pecan ではそれが重要であることがわかりました。たとえば、前述の顧客離れモデルを考えてみましょう。ある企業にとっての「チャーン」とは、顧客からの連絡が二度と来ないことを意味するかもしれません。別のビジネスの場合、それは活動の減少を意味するかもしれません（ただし、関係が完全に終わるわけではありません）。
予測質問の一部としてこれらの詳細を定義することは、レシピの材料の正確な量を指定することに似ています。確かに、水はパンを焼くための材料リストの一部ですが、 量 水の量は最終製品に大きな違いをもたらします。
予測チャットを使用すると、成功する予測モデルをできるだけ簡単に作成できるように、これらの重要な要素をすべて決定することができます。推測する必要はありません。何を予測するのか、そしてそれがビジネスのニーズと目標に関連するのかが最初から正確にわかります。
Pecan の Predictive GenAI は、高速でシームレスな予測モデリングを提供します
次に、次のステップをガイドする SQL ベースの予測ノートブックのエクスペリエンスに進みます。 GenAI を使用すると、予測ノートブックには SQL クエリがあらかじめ入力されているため、自分でクエリを作成する必要はありません。必要に応じて調整するだけです。どのフィールドが関連しているのか、どのテーブルをどのように結合するのか、どの集計が必要なのかを解析するのに苦労する必要はありません。
予測 AI と生成 AI を組み合わせることで、ビジネスの成果が向上します。 Pecan の Predictive GenAI は、これらのテクノロジーを組み合わせてビジネス価値を獲得する強力な方法を導入します。
Predictive GenAI が AI の取り組みをどのように変革するか
データ アナリストやビジネスマンにとって、ビジネス上の懸念事項を実行可能な、明確に定義された予測モデリング タスクに変換することは、必ずしも簡単ではありません。 Pecan の Predictive GenAI は、ビジネス ニーズから予測モデルに至るまで、その変換を正確に処理できるようになりました。その生成コンポーネントは、ビジネス ニーズに関する必要な情報を理解し、追求できます。
Predictive GenAI を使用すると、「それを予測するモデルを構築できないだろうか?」と疑問に思う必要はもうありません。これまでの AI への取り組みの煩わしさは過去のものになりました。 Python を学ぼうとしたり、年間 250 万ドル以上の費用をかけてデータ サイエンティストをチームに採用したり、コンサルティング会社を探したりする必要はありません。 かもしれない ビジネスのニュアンスを把握できるようになります。
代わりに、座って簡単なチャットをして、Pecan の Predictive GenAI を使用して成功への旅を始めましょう。
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- 情報源： https://www.kdnuggets.com/2024/01/pecan-powering-predictive-genai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=powering-up-with-predictive-genai
