ビジネスの成長にジェネレーティブ AI を使用する

人工知能 (AI) は、製造業や小売業からスポーツやエンターテイメントに至るまで、実質的に経済のあらゆる分野を混乱させる革新的なテクノロジーです。

平均的な消費者は、AI が身の回りにあることを知らないかもしれません。

企業は AI を使用して、ユーザーのソーシャル メディア フィードをキュレートし、新薬を発見し、デジタル音声アシスタントを強化し、スマートフォンの所有者が顔認識で携帯電話のロックを解除できるようにすることができます。

特定のタイプの AI であるジェネレーティブ AI は、大きな可能性を秘めた AI の進歩です。

ジェネレーティブ AI、その一般的なアプリケーションの例、およびあらゆる種類と規模のビジネスの成長を促進する方法について詳しく見てみましょう。

ジェネレーティブ AI とは何ですか? 従来の AI との違いは何ですか?

従来の AI モデルでは、アルゴリズムは受け取ったデータを分類、整理、または推論します。

一方、ジェネレーティブ AI アルゴリズムは、現実世界のモデルを使用してデータを作成し、テキスト、コード、写真、ビデオ、およびサウンドを合成することができます。

生成 AI モデルは、入力に入力された元のパターンを検出し、トレーニング データの特徴を強調する創造的で信頼できる結果を生成できます。

モデルは、入力データの基本的なプロパティを特定した後、敵対的生成ネットワーク (GAN)、変分オートエンコーダー (VAE)、またはトランスフォーマーを使用して、最も正確な結果を生成します。

ジェネレーティブ AI モデルは、チューリング テストに合格する必要がある合成のパーソナリティまたはプレゼンスを作成します。

この評価では、マシンがマシンとして認識されずに人間と会話できるかどうかを判断します。

生成 AI モデルからのデータがチューリング テストに合格した場合、それは人間の知性を示します。

ジェネレーティブ AI のユースケース

ジェネレーティブ AI は、ソーシャル メディアやその他のオンライン プラットフォームで人気のあるディープ フェイクと関連付けられることがよくあります。 しかし、さまざまな産業用途でますます重要な役割を果たしています。

ほとんどの場合、生成モデルはさまざまなコンテンツ作成活動をサポートしています。 たとえば、映画製作者は、プロットの物語のギャップを埋めたり、ストーリーライン全体を運ぶなど、いくつかの理由でジェネレーティブ AI を使用できます。

ニュース組織は、ジェネレーティブ AI モデルを使用して、現在のイベントや金融またはスポーツ レポートに関する記事を作成することもできます。

ただし、すべての生成型人工知能がコンテンツの作成に関係しているわけではありません。 一部のアルゴリズムは、ユーザー インターフェイスを改善したり、目の不自由な人や視力を失った人のために音声による説明を提供したりできます。

たとえば、企業はこれを使用して、反復的なデジタル画像または音声の修正プロセスを自動化しています。

組織はまた、ラピッド プロトタイピングに不可欠なツールになる可能性があるため、製造におけるジェネレーティブ AI の実験も行っています。

ソフトウェア ロボティクスとしても知られる、ロボティクス プロセス オートメーション (RPA) のデータ増強を改善できます。

ジェネレーティブ AI がビジネスの成長を促進する方法

ジェネレーティブ AI はまだ進化しているため、専門家は市場が大幅に成長し、2028 年までに新しいビジネス チャンスが生まれると示唆しています。

以下に、組織がジェネレーティブ AI を使用して、競争の激しいビジネス環境でビジネスの成長を促進する方法をいくつか示します。

人手不足を克服

求人や雇用の際に適切な人材を見つけることは、多くの企業が直面する大きな課題であり、特に人手不足が深刻な国や業界では顕著です。

最近の調査によると、CFO の約 88% が、人材の魅力と従業員の定着を自社の主な関心事と考えています。

ジェネレーティブ AI は、労働力不足、人材獲得、定着にどのように役立つのでしょうか?

生成型人工知能は、人間の従業員が通常行う創造的なタスクの一部を引き継ぐことができるため、企業に恩恵をもたらす可能性があります。

ジェネレーティブ AI をコンテンツ作成に使用すると、組織は出版、放送、または通信関連のタスクを処理するために雇用する従業員を減らすことができます。

企業が市場の需要を満たすのに役立ちます

どのセクターも、新しいテクノロジーを活用して業務を改善したいと考えています。 たとえば、メーカーはロボット工学を使用して生産プロセスを高速化しています。

対照的に、医療施設は安全なビデオ会議を使用して、リモートで患者と面会しています。

企業が生成型人工知能ソリューションを提供して顧客を獲得すると、市場の需要を満たし、組織のビジネスを促進するのに役立ちます。

これは、ポジティブなビジネス関係につながり、ジェネレーティブ AI 企業がより多くのクライアントを獲得するにつれて、潜在的な成長につながる可能性があります。

製品設計を強化し、イノベーションを推進

企業はまた、ジェネレーティブ AI を使用して、製品の設計と開発をサポートしています。 McKinsey によると、組織は、特定の重量と材料を考慮した製品にジェネレーティブ デザインを適用しています。

たとえば、スポーツ用品、車両、航空機、ハンドヘルド ツールを製造する企業は、ジェネレーティブ デザインを使用してコストを大幅に削減できます。

これらのコストを節約することで、企業はより良い投資を行い、成長することができます。

パーソナライゼーションをサポート

現代の顧客は、パーソナライズされた製品、サービス、および広告を求めています。 したがって、企業は、顧客のニーズと期待を満たすためにカスタマイズされたアイテムを作成する必要があります。

たとえば、Replikr は、ジェネレーティブ AI を使用して、カスタマー サポート サービスを求める医療患者向けのインテリジェントなアバターを作成するニュージーランドのスタートアップです。

Replikr の AI ベースのアバターは本物そっくりで、会社のブランドを顧客に体現し、次のレベルのカスタマー サービス エクスペリエンスを提供します。これは、今日ますます重要になっています。

ジェネレーティブ AI がますます普及することを期待する

ジェネレーティブ AI 市場は今後数年間で成長し、グローバルな労働力の一部のメンバーは雇用の安定性に懸念を抱くようになります。

ジェネレーティブ AI は、これまで人間が行ってきた仕事に取って代わるのでしょうか? 簡単な答えはおそらくノーです。

専門家は、AI は人間の従業員と一緒に使用するのが最も効果的であると示唆しています。 その結果、一部の専門家は、自分の役割を成功させるために、生成型人工知能の詳細を学ぶ必要があります。

それでも、このテクノロジーが人間を完全に置き換えるわけではありません。 ジェネレーティブ AI がどのように進化し、より多くのユース ケースが出現するかを見るのは興味深いことです。

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