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2025年1月5日日曜日

―生成AIのビジネス活用事例―

 


生成AIの活用は、企業における第1世代AIの


スイートスポットの一部になりつつあるようだ。


高度なチャットボット、デジタルアシスタント、


コーディングヘルパーなどが現在その活用の


中心となっている。


2022年11月のChatGPTのリリースにより、企業は


この技術を導入して様々なイノベーションを


実証しようとしている。現在ビジネスに定着している


AIのユースケースは、機械学習などの確立された形式の


AIを使用しているが、生成AIの「生成」機能を


活用していない場合が多い。


DominoDataLabのAI戦略責任者である


ケル・カールソン氏によると、バイオテクノロジーなどの


業界ではこの生成AIを活用する方法が見出されているが、


今のところ限られたユースケースしか


見出せていないという。



しかし、いくつかの生成AIのユースケースは


浮かび上がってきた。ここでは、最も人気のある


将来性のある使用例を紹介する。


―高度なチャットボット―


単語やフレーズの認識を使用するシンプルな


チャットボットは数十年前から存在しているが、


生成AIの機能を備えた新しいチャットボットは、


多くの顧客のリクエストに対応しながら、


会話をより自然にする。


ITアナリストのForresterは、言語向けgenAIと


AIエージェントを、2024年のトップ10


新興テクノロジーの2つとして挙げている。



―デジタルアシスタント―


マイクロソフトやグーグルなどの大手IT企業は、


コパイロットと呼ばれる生成AIのデジタルアシスタントを


宣伝しているが、CIOはROIに完全に


納得していないかもしれない。これらのアシスタントは、


組織の隅々まで情報を検索し、文書や


スライドプレゼンテーションを作成し、


電子メールチェーンやビデオ会議を要約することができる。



―コーディングアシスタント―


最も頻繁に登場するGenAIのユースケースの1つは、


コーディングアシスタントだ。GenAIは基本的な


ソフトウェアコードを作成できるため、


人間のプログラマーはより複雑なタスクに集中できる。


―マーケティングサポート―


多くのAI専門家やユーザーは、マーケティングサポートが


GenAIの強みの1つであると指摘している。


安全なインスタントメッセンジャーツールを


提供するBrosixの共同設立者兼CEOである


StefanChekanov氏は、GenAIはパーソナライズされた


マーケティング資料の作成、顧客データの分析、


コンテンツ作成の支援ができると述べている。



―創薬―


AIインフラストラクチャプラットフォームの


CUDOComputeのCMOであるラース・ナイマン氏は、


GenAIが新薬の発見に使用されていると述べている。


同氏は、GenAIによって新薬を市場に投入するまでの


時間を大幅に短縮できると述べている。



―サイバーセキュリティと不正検出―


いくつかのサイバーセキュリティ企業は、顧客の


ネットワークとコンピューティング


インフラストラクチャ上の不審な動作を


探すツールを強化するためにgenAIを使用している。


AIシステムは、トランザクションパターンと


ユーザーの行動を分析することによって、


不正行為を高い精度で予測する高度な不正検出にも


使用できると、対話型自動化ソリューションの


プロバイダーであるConversicaのCEOの


ジム・カスカード氏は述べている。



―ビジネスプロセス拡張―


GenerativeAIは、企業の


ビジネスプロセス拡張において重要な


役割を果たしている。


たとえば、金融や保険業界の企業は、


見込み顧客を評価する引受人を支援するために


genAIを使用している。中小企業向け融資プラットフォームの


Crediblyは、機械学習と組み合わせた


genAIを使用して、融資リスクを評価し、


融資プロセスをスピードアップしていると、


同社の共同CEO兼創設者である


ライアン・ロセット氏は述べている。


―予測分析―


genAIモデルは伝統的に情報の取得と要約に


優れているが、組織は現在この技術を


予測分析に使用している。


たとえば、いくつかの企業はgenAIを使用して


配送スケジュールを予測していると、AIと


ロボティクスベンチャーファンドである


InterwovenVenturesのジェネラルパートナーである


エレス・アグモニ氏は述べている。

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―生成AIの成熟:遊びの時間は終わり、実用化のステージへ―

  多くの企業は、生成AIへの投資を、ターゲットを絞った 有望なビジネスユースケースへとシフトさせている。 組織は実験を減らし、より限定的でターゲットを絞った ユースケースに集中し、ビジネスバリューの実現へと 向かっている。

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