生成AI ～の進化において一歩先を行っています Artificial Intelligence ビジネスの風景を変革します。音楽の作曲、投資管理、グラフィックのデザインなど、AI はこれらのタスクを実行できる可能性を秘めています。生成 AI は、経済のさまざまな分野に貢献する大きな可能性を秘めています。

生成的 AI の機会

Generative AI には、次の 4 つの主要分野にわたってさまざまな機会があることがわかっています。

お客様の業務

Generative AI は、顧客のエクスペリエンスを向上させる顧客業務におけるさまざまな機能を備えています。 AI アシスタントを通じてエージェントの生産性が向上し、エージェントのスキルが向上しました。 AIジェネレーティブは顧客とのやり取りを自動化することで顧客にサービスを提供してきました。

Generative AI が業務改善を実現した事例をいくつか紹介します。

• 顧客セルフサービス: 生成型 AI チャットボット 顧客の質問について質問し、それに個別に対応します。これにより、顧客とのやり取りの質が向上し、人間のエージェントを通じてのみ解決できるクエリを顧客チームが解決できるようになりました。

• 応答時間の短縮： 生成 AI は、人間の営業担当者がリアルタイムで顧客を支援することで、顧客への対応に費やす時間を削減できます。

• 売上の増加： Generative AI は顧客のデータを処理し、閲覧履歴から顧客の好みを見つけようとします。 Generative AI は、顧客情報から洞察を収集することで、製品とサービスの品質の向上に役立ちます。

マーケティングと販売

生成 AI は、従来のマーケティング手法と比較して、顧客価値を高め、より高い規模で顧客を維持するのに役立つさまざまな仕様のコンテンツを生成できます。の用法 マーケティングにおける生成 AI さまざまな構造の抽象データ ソースを解釈することで、一貫性がなく、構造化されておらず、切断されたデータを含むさまざまなデータセットの問題を克服するのに役立ちます。これは、顧客のフィードバックと顧客の行動を統合して、ターゲット顧客向けのマーケティング戦略を生成するのに役立ちます。これらを使用して、ソーシャル メディアの非構造化データ、学術研究、顧客からのフィードバックから傾向を総合することができます。

マーケティングに生成 AI を使用することで得られる潜在的な運用上の利点は次のとおりです。

• 効率的かつ効果的なコンテンツ作成: 生成 AI は、コンテンツのアイデアのプロセスからコンテンツ草案の最終段階までの一貫性を促進します。これにより、ブランドを表す統一された音声と文体が解放され、プロセスに必要な時間が短縮されます。これにより、さまざまな顧客セグメントに合わせたマーケティング メッセージのパーソナライズが強化されます。

• SEO最適化： 生成 AI は、売上を増やすためのマーケティング手法として使用される SEO および販売技術コンポーネントの最適化に役立ちます。

• 製品の発見と検索のパーソナライゼーション: Generative AI は顧客履歴を参照することで、顧客の好みを活用して関連する製品を生成し、製品のパーソナライズされた説明を提供できます。これにより、小売組織や旅行組織は e コマースの売上を向上させることができます。

ソフトウェア工学：

ソフトウェア エンジニアは、拡張コーディングに生成 AI を使用したり、大規模言語モデル (LLM) に自然言語を使用してさまざまなアプリケーションを開発したりできます。 Generative AI により、ソフトウェア エンジニアの範囲が拡大し、彼らにとって機械語が便利になりました。情報技術はあらゆる組織において重要な部門であり、大規模に成長しています。

ソフトウェア エンジニアリングに生成 AI を使用することで得られる潜在的な運用上の利点は次のとおりです。

製品価値の向上: ガジェットであれ自動車であれ、ジェネレーティブ AI の使用により、製品の機能がアップグレードおよび強化され、製品の価値が向上します。例: 自動車では、駐車支援やアダプティブクルーズコントロールなどのデジタル機能が製品の価値を高めます。

製品研究開発:

生成 AI には、 ジェネレーティブ デザインのテクニック 製品の研究開発において。基礎モデルと生成 AI は、製品の研究開発においてより広範囲に応用できます。これらにより、ジェネレーティブ デザインを適用できる製品の数を増やすことができます。現時点では、基礎モデルにはさまざまな業界にわたる製品を設計する機能がありません。

製品の研究開発に生成 AI を使用することで得られる潜在的な運用上の利点は次のとおりです。

• 強化されたデザイン: ジェネレーティブ AI は、材料の効率的な選択と使用により、製品の設計に役立ちます。

• 製品テストと品質の向上: 生成 AI の使用 ジェネレーティブ デザインで、製品の品質を向上させることができます。生成 AI は、複雑な製品のテスト時間を短縮することもできます。

生成型 AI の課題

Generative AI には大きなチャンスがある一方で、課題がないわけではありません。ここでは、生成 AI のいくつかの課題を列挙しました。

倫理的配慮

生成 AI が直面する可能性のある課題の 1 つは、倫理的考慮事項に対処することです。 AI が倫理ガイドラインに従い、攻撃的な内容を生成しないようにすることが重要です。開発者は、生成 AI システムの透明性と公平性につながるデータの偏りを防ぐよう努める必要があります。

計算リソース

大規模な生成モデルの展開に必要な計算リソースは、小規模企業にとって大きな課題の 1 つです。これらのモデルをトレーニングするには、強力なハードウェアや大規模な計算インフラストラクチャなどの過剰なリソースが必要です。

セキュリティ上の懸念

これらのモデルは敵対的な攻撃に対して脆弱である可能性があるため、セキュリティ上の懸念が大きな課題となっています。敵対者がモデルを悪用して結果を操作し、誤解を招くコンテンツにつながる可能性があります。

技術の進歩と規制の指針により、Generative AI は責任を持って革新的に成長してきました。生成 AI は、将来的には専門的なレベルだけでなく、個人的な観点からも私たちの生活を再定義する準備ができています。

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• 情報源： https://www.fintechnews.org/economic-opportunities-and-challenges-of-generative-ai/