Bing で生成し、Photoshop で編集
予測 AI は、高度な推奨アルゴリズム、リスク評価モデル、不正検出ツールを通じて、数十年にわたって企業の ROI を推進してきました。 しかし、最近の生成 AI の急増により、生成 AI が新たな注目のトピックとなっています。 誰もが、コンテンツ生成や顧客サービスに大規模な言語モデルを活用したり、ビジュアル コンテンツ作成に普及モデルを活用したりすることを検討しています。 生成型 AI は生産性向上の主要な推進力となるのでしょうか?
この質問に答えるには、このトピックをさらに深く調べて、生成 AI と予測 AI の主要な応用分野を理解する必要があります。 この記事では、これら XNUMX つの主要なクラスの AI アプローチを推進する主要な機械学習技術、それらに関連する固有の利点と課題、およびそれぞれの実世界のビジネス アプリケーションについて概説します。
基本的な定義
生成 AI と予測 AI は、ビジネスやその他の分野で幅広い用途に使用できる XNUMX つの強力なタイプの人工知能です。 どちらのタイプの AI も機械学習を使用してデータから学習しますが、その方法と目標は異なります。
予測AI 過去のデータに基づいて将来のイベントや結果を予測するために使用されます。 これは、履歴データのパターンを特定し、それらのパターンを使用して将来の傾向を予測することによって行われます。 たとえば、予測 AI モデルを顧客の購入履歴データのデータセットでトレーニングし、来月にどの顧客が離脱する可能性が最も高いかを予測するために使用できます。
生成AI は、テキスト、画像、音楽、コードなどの新しいコンテンツを作成できる AI の一種です。 これは、既存のデータから学習し、トレーニング データに似た新しいデータを生成することによって行われます。 たとえば、生成 AI モデルを広告コピーのサンプルのデータセットでトレーニングし、それを使用して新しいクリエイティブで効果的な広告コピーを生成できます。
基本的な違いは、予測 AI は予測や予測を出力するのに対し、生成 AI は新しいコンテンツを出力することです。 以下に、さまざまなドメインにわたるいくつかの例を示します。
- 自然言語処理(NLP): 予測 NLP モデルは、テキストを事前定義されたクラス (スパムか非スパムかなど) に分類できますが、生成 NLP モデルは、特定のプロンプト (ソーシャル メディアの投稿や製品の説明など) に基づいて新しいテキストを作成できます。
- 画像処理: 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) などの予測画像処理モデルは、画像を事前定義されたラベルに分類できます (食料品店の棚にあるさまざまな製品を識別するなど)。 一方、拡散モデルのような生成モデルは、トレーニング データには存在しない新しい画像を作成できます (広告キャンペーンの仮想モデルなど)。
- 創薬: 予測創薬モデルは、新しい化合物が有毒である可能性が高いか、または新しい薬物治療としての可能性があるかを予測できます。 生成的創薬モデルは、より高い有効性やより低い毒性など、望ましい特性を備えた新しい分子構造を作成できます。
これら XNUMX 種類の AI を駆動するさまざまな機械学習アルゴリズムには、ビジネス ニーズに適したアプローチを選択するために理解しておく必要がある特定の長所と短所があります。
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予測 AI アルゴリズムと生成 AI アルゴリズムの仕組み
予測AI は、過去のデータを使用して将来の出来事や結果を予測する AI の一種です。 これは通常、ラベル付きデータを必要とする機械学習の一種である教師あり学習に基づいています。 ラベル付きデータは、正しい入力と出力のペアまたは系列で注釈が付けられたデータです。 モデルは入力データと出力データの間の数学的関係を学習し、この知識を使用して新しいデータについての予測を行います。
予測 AI アルゴリズムを使用すると、連続変数 (売上高など) や二値変数 (顧客が離脱するかどうかなど) を含む幅広い変数を予測できます。 これらは、線形回帰、ロジスティック回帰、デシジョン ツリー、ランダム フォレストなどの基本的な機械学習モデルに基づくことができます。 場合によっては、深層学習アルゴリズムと強化学習は、データ内の複雑なパターンを学習する機能のおかげで、予測 AI タスクに対して優れたパフォーマンスを発揮します。 このため、これらのアルゴリズムは、顧客の行動の予測、不正行為の検出、患者の転帰の予測などのタスクに適しています。
医療提供者が予測 AI を使用して、心臓病のリスクがある患者を特定したいと考えているとします。 彼らは、以前の患者からの履歴データを使用して、患者の人口統計データ、健康状態、治療などのさまざまな特徴が心臓病とどのように関連しているかを確認する場合があります。 機械学習モデルは予期せぬパターンを発見し、どの患者が心臓病を発症する可能性が高いかについて非常に正確な予測を提供できます。 医療提供者はこれらの予測を使用して、個別の予防計画を作成できます。
予測AIとは対照的に、 generative AI モデルは通常、教師なし学習アルゴリズムまたは半教師あり学習アルゴリズムを使用してトレーニングされます。 これは、大量のラベル付きデータを必要としないことを意味します。 教師なし学習アルゴリズムはラベルなしデータから学習しますが、半教師あり学習アルゴリズムはラベルなしデータと少量のラベル付きデータの組み合わせから学習します。
基本的に、現在の生成 AI モデルのほとんどは、トレーニング データの一部をマスクし、マスクされたデータを復元するためにモデルをトレーニングすることによって構築されています。
たとえば、大規模言語モデル (LLM) は、トレーニング データ内のトークンの一部を [MASK] などの特別なトークンにランダムに置き換えることによってトレーニングされます。 次にモデルは、周囲の単語のコンテキストに基づいてマスクされたトークンを予測する方法を学習します。
もう XNUMX つの一般的なタイプの生成 AI モデルは、画像とビデオの生成と編集のための拡散モデルです。 これらのモデルは、最初に画像にノイズを追加し、次にノイズを除去するためにニューラル ネットワークをトレーニングすることによって構築されます。
LLM と拡散モデルはどちらも、十分に大量のラベルなしデータでトレーニングすると優れたパフォーマンスを達成できます。 ただし、特定のユースケースの結果を改善するために、開発者はラベル付きの少量のデータに対して生成モデルを微調整することがよくあります。 強化学習を通じて人間のフィードバックを統合すると、敵対的な応答の数が減り、モデルのパフォーマンスがさらに向上します。
マーケティングは、生成 AI の恩恵を受ける最初のビジネス分野の XNUMX つです。 たとえば、マーケティング代理店は生成 AI モデルを使用して、ブログ投稿、記事、ソーシャル メディア投稿などのクリエイティブ コンテンツを生成する場合があります。 まず、ユースケースで許容可能なパフォーマンスを示す事前トレーニング済み LLM を選択できます。 次に、代理店のクライアントからの既存のコンテンツのデータセットに基づいてモデルを微調整できます。 トレーニングが完了すると、モデルを使用して、代理店のクライアントのニーズに合わせた新しいコンテンツを生成できます。
強みと弱み
になると 予測AI、ここにあります 主な利点 このテクノロジーを使用すると:
- 高精度: 予測 AI モデルは、製品の推奨、不正行為の検出、リスク評価などの多くのタスクで非常に高い精度を達成するようにトレーニングできます。
- オートメーション:予測 AI は多くのタスクを自動化し、人間の労働者を解放してより戦略的で創造的な作業に集中させることができます。
ただし、このタイプの AI には次のような問題が伴います。 課題、たとえば次のようになります。
- ラベル付きデータの要件: 予測 AI モデルにはラベル付きデータが必要ですが、収集には費用と時間がかかる場合があります。
- 成功への高いハードル: 予測 AI アプリケーションが成功するには、精度が高い必要があります。 これは、特に複雑なタスクの場合、達成するのが難しい場合があります。
- モデルのメンテナンス: 予測 AI モデルは、精度を維持するために、新しいデータで定期的に再トレーニングする必要があります。 これは、リソースが限られている企業にとっては課題となる可能性があります。
生成AI アルゴリズムには独自のものがある 強み ポイント:
- 生産性と効率の向上: 生成 AI により、コンテンツ作成、コード作成、画像作成、デザインのプロセスが大幅に高速化されます。 これにより、企業は時間と費用を大幅に節約できます。
- クリエイティビティ: 生成 AI は、人間が思いつかなかったような新しく革新的なアイデアを生み出すことができます。 これは、企業が新しい製品やサービスを開発したり、既存の製品やサービスを改善したりするのに役立ちます。
ただし、非常に新しいテクノロジーであるため、多くの機能が備わっています。 課題 以下を含めて考慮する必要があります。
- 信頼性の欠如: 生成 AI アプリケーションは信頼性が非常に低い傾向があります。 これらは虚偽の情報や誤解を招く情報を生成する可能性があり、通常、顧客向けアプリケーションには人間が関与する必要があります。
- 事前トレーニングされたモデルへの依存:企業は通常、生成 AI アプリケーション用に外部で作成された事前トレーニング済みモデルに依存する必要があります。 これにより、モデルとその出力に対する制御が制限される可能性があります。
- 著作権と知的財産の問題: 生成 AI モデルの使用には、著作権と知的財産に関する懸念があります。 たとえば、著作権で保護されたデータに基づいてトレーニングされた生成 AI モデルによって生成されたコンテンツの著作権を誰が所有するかは不明です。
これらの長所と短所は、生成 AI と予測 AI の主要な応用分野を主に決定します。 詳しく見てみましょう。
実際のアプリケーション
の応用分野 予測AI 特定のタスクを完全に自動化できる高精度の予測を生成する能力によって定義されます。 同時に、これらは、AI モデルをトレーニングするのに十分なラベル付きデータを取得できる領域でもあります。 予測 AI アプリケーションの例としては、次のようなものがあります。
- 製品推奨システム: 予測 AI を使用して、顧客の過去の購入履歴や閲覧行動に基づいて製品を推奨できます。
- 不正検出システム: 予測 AI は、不正な取引や活動を特定するのに役立ちます。
- リスク評価システム: 予測 AI モデルを使用すると、企業はローン不履行、保険金請求、顧客離れなどのイベントのリスクを評価できます。
- 需要予測システム: 製品やサービスの需要を正確に予測することで、予測 AI は企業が生産と在庫レベルを計画し、マーケティング キャンペーンを展開するのに役立ちます。
- 予知保全システム: AI を使用すると、機械や設備がいつ故障する可能性があるかを予測できるため、企業はコストのかかるダウンタイムを回避し、資産の寿命を延ばすことができます。
予測AIとは異なり、 generative AI 最適な出力を生成する必要はありません。 自動的に生成された「十分な」結果でも、企業の生産性と効率性の向上に役立ち、生成 AI ソリューションを導入する価値があります。 ただし、生成 AI アプリケーションは信頼性が低く、デプロイ時に誤った情報や予期しない出力が生成される可能性があることを覚えておくことが重要です。
これらの制限を考慮すると、生成 AI は、正確さが重要ではない実験設定 (たとえば、AI ペルソナ チャットボットなど)、または人間がループに参加するアプリケーション (公開、送信、送信前に人間がすべてのモデル出力をレビューおよび編集する) に最適です。またはそれらを実行します。
生成 AI アプリケーションの例としては、次のようなものがあります。
- コンテンツの作成: 生成 AI モデルは、ブログ投稿、製品説明、ソーシャル メディア広告の生成を加速できます。 たとえば、作成者はコンテンツの生成をガイドする詳細な手順を提供し、出力をレビューして編集できます。
- 画像生成: 生成 AI を使用すると、製品デザイン、マーケティング、エンターテイメントにおいてリアルな画像やビデオを生成できます。 デザイナーは、最初からビジュアル コンテンツを作成するのではなく、この自動生成されたビジュアル コンテンツを確認、編集、配置できます。
- コード生成: 生成 AI モデルは、ソフトウェア アプリケーションのコードを記述したり、開発者にコードの変更を提案したりするために使用できます。 開発者は、コードを実行する前にレビューおよび編集できます。
- 創薬:生成 AI は新薬候補を特定し、その特性を予測することで医薬品開発を加速できますが、人間は品質管理を確保し、AI によって生成された医薬品モデルを評価します。
予測 AI は、高精度でプロセスを自動化し、人間による監視の必要性を排除できるため、依然として高価値 AI 市場を支配しています。 一方、生成 AI は、多くのビジネス アプリケーションに革命を起こす可能性を秘めた、より新しく急速に発展している分野です。 生成 AI が予測 AI に匹敵する主要な生産性推進要因となるかどうかはまだわかりませんが、その可能性は否定できません。
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