生成 AI の長所と短所を理解する

公開: 2023-11-27

公平を期しましょう。生成型人工知能 (AI) はもはや単なる流行語ではありません。これは、企業経営者や起業家にとって、大きな変革をもたらすものです。多くの有名な Gen AI ツールがリリースされてから 1 年も経っていませんが、作業環境はすでに大幅に変化しています。

遡ること2023年8月、マッキンゼーは企業幹部を対象にGen AIに関する意見を求める調査を実施した。その結果、参加組織の 3 分の 1 がすでに少なくとも 1 つのビジネス機能で生成 AI を使用していることがわかりました。さらに、調査対象となった経営幹部のほぼ 4 分の 1 が、仕事で個人的に Gen AI ツールを使用しており、すでに取締役会の議題に Gen AI が含まれていると回答しました。

Gen AI は世界中の企業にとって大きな期待を持っていますが、Gen AI の導入には課題がないわけではありません。このブログ投稿では、生成 AI 開発会社としての専門知識を共有し、生成 AI の長所と短所を掘り下げ、その利点に光を当て、その障害を明らかにし、その境界と限界を探ります。

生成 AI の利点

創造性の向上

生成 AI は、創造的なプロセスに新たなエネルギーを注入します。生成 AI の利点は従来の創造的な分野を超えて広がり、職場でのインスピレーションと独創性を促進します。ここでは、生成 AI がどのように創造性を刺激するのかを示す例をいくつか紹介します。

OpenAI の DALL-E は、テキストプロンプトから独自の画像を作成できる生成 AI モデルの代表的な例です。 DALL-E を使用してコンセプトやシナリオを記述すると、モデルが対応するイメージを生成します。このツールは、デザインアイデアの概念化からマーケティング資料用のビジュアルコンテンツの合成まで、さまざまなクリエイティブ分野に応用できます。
IBM の Watson Beat はミュージシャンと協力してオリジナルの音楽を作曲できます。 Watson Beat は、音楽要素を分析しトーンを理解することで、人間の入力に基づいて楽曲を生成します。
当初は自然言語会話用に設計されましたが、OpenAI の ChatGPT はコンテンツ作成にも使用できます。作家は ChatGPT を使用してアイデアをブレインストーミングしたり、作家の障害を克服したり、架空の物語を作成したりすることもできます。

生成 AI は製品設計でも使用されることが増えています。設計の制約と目標を入力すると、AI アルゴリズムがさまざまな設計のバリエーションを生成できます。これにより、デザインプロセスがスピードアップするだけでなく、斬新で予期せぬコンセプトが導入され、デザイナーが従来の境界線の外で考えるよう促されます。

生産性の向上

生成 AI は、反復的なタスクを自動化することでプロセスを加速し、チームがより価値の高い作業に集中できるようにします。効率向上における生成 AI の利点は、多くの例を通じて明らかになります。

たとえば、法律専門家は gen AI を使用して、法的文書をより効率的にレビューおよび草案することができます。 LawGeek のようなプラットフォームは、関連する条項、潜在的なリスク、矛盾を迅速に特定し、契約のレビューを合理化します。

同様に、生成 AI アルゴリズムは金融業務や銀行業務を合理化できます。たとえば、会話 AI プラットフォームである Kasisto は、顧客の質問を自然言語で理解して応答できます。口座残高の確認、資金移動、財務情報の提供などのタスクを実行できます。

製造業では、Gen AI によって設計プロセスが容易になります。たとえば、シーメンスはジェネレーティブ AI を採用して、複雑なコンポーネントの設計を最適化しています。シーメンスのエンジニアは、重量と強度の比、材料、温度、圧力、力の範囲、その他のパラメーターを指定し、生成 AI アルゴリズムが無数の設計バリエーションを探索して最適な構成を見つけ出します。

パーソナライゼーションと顧客エンゲージメント

パーソナライゼーションは顧客を引き付け、維持するための鍵であり、ここで生成 AI の利点が最前線に現れます。生成 AI は、レコメンデーション、マーケティングメッセージ、ショッピングエクスペリエンスを個人の好みに合わせて調整するのに役立ちます。これにより、顧客エンゲージメントが強化され、ブランドロイヤルティが構築され、収益が増加します。

たとえば、企業は顧客の質問にパーソナライズされた応答を提供するために、ChatGPT のような生成型 AI チャットボットをますます統合しています。生成 AI はユーザー入力を理解し、コンテキストに基づいて応答を調整し、より自然でカスタマイズされた会話を行います。

企業はまた、生成 AI を使用して、顧客がオンラインショッピング中にニーズを満たすのを支援しています。たとえば、The North Face は、IBM Watson の生成 AI 機能を使用して、オンライン顧客の好みを理解し、ニーズに合わせたアウターウェアを推奨しています。このツールはデジタルブランドの専門家として機能し、ユーザーが店頭の販売員のようにオンラインエクスペリエンスをナビゲートできるように支援します。

コストの最適化

生成 AI は、プロセスを変革するだけでなく、コスト削減にも大きく貢献する多面的なソリューションです。企業は、次のような生成 AI のさまざまな利点を通じて収益を最適化できます。

作業活動の自動化: Generative AI は、書かれたコンテンツ、グラフィックデザイン、さらにはコードスニペットの作成を自動化できます。たとえば、エンジニアリングチームでは AI ベースのコーディングアシスタントの使用が増えており、経営幹部の 75% が AI が期待に応えているか、期待を上回っていると報告しています。この自動化により、手作業への依存が減るだけでなく、時間のかかる反復的なタスクにかかる時間の節約と人件費の削減にもつながります。 Bain の調査によると、大規模な言語モデルと AI ツールを統合すると、品質を損なうことなく従業員のタスクを最大 20% 高速化できる可能性があります。
研究開発の最適化:生成 AI は設計プロセスを最適化し、無駄を削減し、リソースの利用率を向上させます。研究開発における Generative AI の可能性は、他のビジネス機能に比べてあまり認識されていませんが、調査によると、このテクノロジーは研究開発コスト全体の 10% から 15% の生産性を実現できる可能性があります。
大規模なパーソナライゼーション: Generative AI は、パーソナライズされたコンテンツとユーザー向けの推奨事項を大規模に作成できます。このパーソナライズされたアプローチにより、顧客エンゲージメントとコンバージョン率が向上し、マーケティング投資の収益が最大化されます。マッキンゼーは、生成 AI がマーケティングチームの生産性を向上させ、その価値はマーケティング支出総額の 5% から 15% に達すると推定しています。
より良い顧客サービス:ジェネレーティブ AI は、顧客の業務に革命をもたらし、顧客エクスペリエンスとエージェントの生産性を向上させる可能性を秘めています。このテクノロジーは、自然言語を使用して顧客とのやり取りを自動化できるため、すでに顧客サービスで注目を集めています。マッキンゼーの報告によると、5,000 人のカスタマーサービスエージェントを抱えるある企業では、生成 AI の適用により問題解決が 1 時間あたり 14% 向上し、問題の処理にかかる時間が 9% 短縮されました。また、エージェントの離職とマネージャーへの相談要求も 25% 削減されました。

生成型 AI の課題

データのプライバシーとセキュリティ

生成 AI に関連する最も大きな課題の 1 つは、機密データの取り扱いです。生成モデルはデータに依存して新しいコンテンツを生成するため、このデータには機密情報や専有情報が含まれるリスクがあります。このようなデータを AI モデルで使用するとプライバシー侵害につながる可能性があり、そのようなデータが悪用される可能性が懸念の原因となります。

2019年に遡ると、Clearview AIは顔認識データベースを構築するためにソーシャルメディアプラットフォームから数十億枚の画像をスクレイピングしたとして訴訟に直面した。同社の行動はデータプライバシーに関する懸念を引き起こし、AI、ひいては生成AIの分野におけるデータプライバシーに関する議論を引き起こした。

緩和戦略:これらの懸念に対処するには、データ暗号化を優先し、アクセス制御を実装し、データ保護規制を遵守することが重要です。透明性は、生成型 AI の課題を克服するための重要な要素です。データの使用に関する透明性を確保し、ユーザーからインフォームドコンセントを取得することは、データプライバシーを維持するための重要なステップです。

倫理的配慮

生成 AI の創造的な可能性は、倫理的なジレンマが生じる可能性があるコンテンツ生成の世界にも広がります。ディープフェイクから捏造されたニュース記事に至るまで、AI によって生成されたコンテンツは、誤った情報、欺瞞、世論操作の可能性について懸念を引き起こしています。

たとえば、ディープフェイクは、公人が決して言っていないことを言っている説得力のあるビデオを作成するために使用されてきました。 GPT も、特定の入力を求められたときに倫理的懸念を引き起こすコンテンツを生成した例が報告されています。

緩和戦略:倫理的使用に関連する生成型 AI の課題に対処するには、AI コンテンツ作成の倫理ガイドラインを確立することが不可欠です。コンテンツの AI の出所に関する透明性と AI 倫理委員会の導入は、信頼を維持し、潜在的な危害を軽減するのに役立ちます。

品質管理と信頼性

AI によって生成されたコンテンツにはエラーや不正確さが含まれる可能性があり、これは医療サービスや法律サービスなどのアプリケーションでは特に重要になる可能性があります。

たとえば、医療分野では、医療画像データに基づいて予備的な放射線医学レポートを生成するために生成 AI システムが使用されています。このようなシステムは、迅速な分析を提供することで放射線科医を支援することを目的としています。しかし、生成されたレポートには、人間の放射線科医が作成したレポートと比較して、時折、エラー、誤解、または重要な詳細の欠落が含まれていることが報告されています。

緩和戦略:品質や信頼性などの生成 AI の課題に対処するには、AI モデルの厳密なテストと検証が不可欠です。継続的な監視と人間による監視により、問題を迅速に特定して修正し、重要なアプリケーションにおけるエラーや不正確さのリスクを軽減できます。

生成 AI の限界

限られた創造性と革新性

生成 AI は創造的なコンテンツを生成するための優れたツールですが、生成 AI の限界を認識し、それが人間の創造性に代わるものではないことを認識することが重要です。人間のクリエイターがもたらす深い感情的理解、直観、文化的洞察が欠けている可能性があります。

したがって、クリエイティブな成果物に依存しているビジネスでは、コンテンツ作成を gen AI のみに依存するのではなく、アイデアやインスピレーションを生み出すためのサポートツールとして生成 AI を使用することが不可欠です。次に、人間のクリエイターは、コンテンツを真に注目に値するものにする感情的および文化的なニュアンスを提供できます。

複雑な文脈の理解の欠如

生成 AI は、微妙な内容を理解するという課題に直面しており、誤解や誤用につながる可能性があります。皮肉、比喩、文化的な機微に苦戦するため、文脈的に不正確または不適切なコンテンツが生成される傾向があります。

遡ること2017年、MicrosoftはAIチャットボットであるTayをリリースしたが、同社のTwitterアカウントを通じて中傷的で攻撃的なツイートを投稿し始めたことがその後の物議を醸し、Microsoftはサービス開始からわずか16時間でサービスを停止した。同様に、最新の生成 AI ツールには、適切なコミュニケーションと不適切なコミュニケーションを識別するための文脈理解が欠けている可能性があります。

こうした生成型 AI の制限を回避するには、特にソーシャルメディアのモデレーションやカスタマーサポートなど、文脈の理解が最も重要なアプリケーションでは、人間による監視とコンテンツレビューのメカニズムを実装することが重要です。

限られた適応性とカスタマイズ性

生成 AI モデルは、特定のビジネスニーズに合わせて調整するのが難しい場合があります。たとえば、すでに生成型 AI モデルを導入している企業は、業界固有の専門用語やニュアンスを理解するのに苦労する可能性があると述べています。

既製モデルは企業固有の要件に必ずしも適合するとは限らず、大幅なカスタマイズが必要になります。これには時間もコストもかかります。

カスタマイズの課題に対処するには、データのキュレーションと広範なモデルの微調整に投資することが重要です。 AI 専門家と協力し、ドメイン固有のトレーニングデータに焦点を当てることで、特定のビジネスコンテキストに対する生成 AI モデルの適応性を向上させることができます。

企業における Gen AI 導入に関する考慮事項

生成 AI の導入は、生成 AI に固有の課題と制限を慎重に考慮する必要がある変革の旅です。企業がテクノロジーの統合の可能性を模索し、生成 AI の長所と短所を比較検討する際には、ビジネスへの適合性の評価、成功する実装戦略の策定、コンプライアンスとガバナンスの要件への対応という 3 つの重要な側面が最前線に浮かび上がります。

ビジネスへの適合性の評価

企業のコンテキストにおける生成 AI の関連性を判断するには、微妙な評価が必要です。実際的なフレームワークには、次のような要素を考慮することが含まれます。

運用上のニーズ:生成 AI がプロセスを合理化し、生産性を向上させ、収益を生み出すことができるビジネス内の領域を特定します。
データの準備:利用可能なデータの質と量を評価します。生成 AI はデータに大きく依存しており、最適なパフォーマンスを得るには堅牢なデータセットを確保することが重要です。
スケーラビリティ:進化する企業のニーズに合わせて生成 AI ソリューションのスケーラビリティを評価します。
スキルセットの調整:組織内の既存のスキルセットを評価し、統合を成功させるためにスキルアップや人材の追加が必要かどうかを判断します。

実装戦略

生成型 AI をビジネス運営にうまく統合するには、綿密に練られた計画が必要です。生成 AI の利点を明らかにするために実行する重要な手順は次のとおりです。

パイロットプログラム:小規模なパイロットプログラムを開始し、特定のビジネス機能における生成 AI ソリューションの実現可能性と有効性をテストします。
共同学習:部門を超えたコラボレーションを促進し、さまざまな部門間で生成 AI に対する集団的な理解を促進します。
反復開発:反復開発アプローチを採用し、ユーザーのフィードバックと進化するビジネス要件に基づいて継続的な改良を可能にします。
スケーラブルなインフラストラクチャ:生成 AI の統合が企業全体に拡大するにつれて増大する需要に対応するために、スケーラブルなインフラストラクチャに投資します。

倫理的な使用をナビゲートする

企業が AI 導入に乗り出すにつれ、倫理的配慮、法令順守、ガバナンスが最も重要になります。 AI の倫理的な使用を確保するための戦略には次のようなものがあります。

倫理委員会: AI アプリケーションの倫理的影響について監視と指導を提供する倫理委員会または委員会を設立します。
透明性の実践: AI の意思決定プロセスの透明性を優先し、利害関係者が企業内で生成型 AI がどのように使用されているかを理解できるようにします。
規制の順守: AI に関連して進化する法的および規制の枠組みについて常に最新の情報を入手して遵守し、生成 AI の導入が業界の標準およびガイドラインに沿ったものであることを確認します。
継続的監視:生成 AI アプリケーションを継続的に監視するシステムを実装し、倫理またはコンプライアンス関連の懸念を迅速に特定して軽減できるようにします。

結論

生成 AI は、私たちの仕事、コミュニケーション、創造の方法を変え、前例のない可能性と考慮事項の両方をもたらします。生成型 AI の潜在的な影響を回避するには、生成型 AI の長所と短所を調査することが重要です。したがって、その可能性を受け入れる際には、その責任ある使用を優先する必要があります。企業は、この革新的なテクノロジーの導入者として、Gen AI が倫理原則にシームレスに適合するようにする上で重要な役割を果たさなければなりません。企業と消費者にとって、最終的な意思決定は人間に委ね、助言的な方法で生成 AI ツールを使用することが重要です。

生成 AI の可能性を倫理的に活用したい場合は、ITRex にお問い合わせください。

この記事は元々 ITRex Web サイトに掲載されたものです。