生産性、効率、創造性。
これらは、あらゆる業界や組織において非常に重要な XNUMX つの言葉です。 生成 AI は、あらゆる個人がこれらのパラメータを改善できる可能性を秘めています。 しかし、テクノロジー企業と非テクノロジー企業のすべてが望んでいる、驚くべきジェネレーティブの何が優れているのでしょうか?
生成 AI はかなり前から存在していますが、ChatGPT、MidJourney、DeepFake などのアプリケーションの登場により、非常に人気が高まっています。 AI が私たちの生活にますます浸透しているため、この AI ブームにどうやって対処できるのでしょうか? 私たちは今日、広範な調査、例、研究の助けを借りて、この質問に答えようとしています。
まずは基本 | 生成 AI を理解する
生成 AI は、コンテンツの作成に使用できる機械学習と人工知能を活用した一連のアルゴリズムを表します。 人間がオーディオ、ビデオ、画像、テキストなどのあらゆる種類のコンテンツを作成できるのと同じように、生成 AI も専用ツールを通じて同じことができます。
生成 AI は、その優れた機能を通じて、システムに入力された要件を理解し、望ましい形式で適切な結果を作成できます。 ChatGPT などのツールを使用して、キャッチフレーズ、ブログ、ニュースレターなどのテキスト コンテンツを作成できます。
なぜ AI トレンドに乗るのか?
A マッキンゼー報告 は、生成 AI が経済に数兆ドル相当の価値を付加できることを発見しました。 これまでに発見されている生成 AI の使用例は限られているため、2.6 兆 4.4 億ドルから XNUMX 兆 XNUMX 億ドルが追加される可能性があります。
この値の大部分は、次の XNUMX つのドメインに寄与します。
- カスタマーオペレーション
- マーケティングおよび販売
- ソフトウエアエンジニアリング
- R&D
これらの各領域で、生成 AI を適切に使用すると、個人の働き方を向上させることができます。 反復的なタスクを自動化することで、従業員の生産性を向上させる可能性があります。
生成AIの応用
生成 AI には、あらゆる種類の組織に利益をもたらすいくつかのアプリケーションがあります。
画像生成
テキスト プロンプトを入力すると、MidJourney や Dall-E などの AI ツールが画像を生成します。 同様に、このようなツールを使用して、画像を強化し、美しさを改善し、詳細を追加することができます。
生成 AI を使用して、パーツを追加したり、画像のスタイル、照明、形状などを変更することで画像を完成させます。画像の向きは次から変更できます。
- 画像の光のテクスチャを暗いから明るい、または昼から夜に変更します。
- 画像の色をモノクロからカラーに変更します。
- 画像スタイルをオリジナルから絵画、モネ、ゴッホ、チンクエチェント、3D、芸術的などに変更します。
- スケッチベースの意味論的な画像を現実的な画像に変換します。
- クローズアップのポートレートを絵文字やアニメーションキャラクターに変換します。
ビデオを作成する
生成 AI の力を利用してビデオをゼロから作成できるようになりました。 AI は、作曲、エフェクト、アニメーションの追加、ナレーション、キャラクターの追加など、ビデオ作成における反復的で退屈な作業を自動化するのに役立ちます。
AI を使用すると、ビデオ内の将来のフレームを予測することもできます。 AI は時間的および空間的要素を理解することで、ほぼ正確にビデオ内の次のシーケンスを生成できます。
ビデオ生成における具体的な使用例には次のようなものがあります。
- AI を活用したアップスケーリングで古いビデオを復元し、品質を向上させます。
- ディープフェイク技術による顔合成と音声クローン。
音楽を作ります
AI が達成できる次の驚くべきタスクは、既存のパターンと音楽入力を学習して音楽を作成することです。 AI を使用して、ほぼあらゆる目的に合わせてオリジナルの音楽を作成します。
AI は、テキストからリアルな音声を作成できる Text to Speech (TTS) ジェネレーターを使用します。 また、既存のオーディオ ファイルとその音声を評価して、同様のオーディオ コンテンツを作成することもできます。
テキストの作成と生成
生成 AI の頻繁に実践されているアプリケーションの XNUMX つは、テキストの作成です。 ここでは、ChatGPT のようなツールが業界に旋風を巻き起こし、誰もがプロンプト付きのコンテンツを生成できるようにしています。
テキスト生成の利点は、AI モデルが文体と口調を学習して、必要な形式と標準でコンテンツを作成できることです。
テキスト生成において、AI は次のような驚くべきことを実行できます。
- トーンとフォーマットを事前に理解した上でのテキスト操作。
- 書かれた内容の長い抜粋をテキストに要約したもの。
- 複雑なコンテンツを簡素化しています。
- センチメント、トピック、トーンなどの事前に選択されたパラメータに基づいてテキストを分類します。
コードの生成と完成
生成 AI のもう XNUMX つの驚くべき用途は、コードの補完と生成を支援できることです。 プログラミング コード スニペットを送信して、同じコードを完成させるように依頼することも、AI ツールにコードを最初から作成するように依頼することもできます。
コード生成では、生成 AI は次のことに役立ちます。
- コード分析のためのテスト ケースを作成し、ソフトウェアの機能を評価します。
- 書かれたコードの自動バグ修正。
- 既存のソフトウェアに機械学習モデルを実装します。
AI を活用して顧客の問題を理解し、解決しましょう。 AI は、問題を解決する方法や、競合他社が欠けているギャップを活用する方法の手順を明確に定義するのに役立つ可能性があります。
AI ブームに適応し、追随する
ChatGPT のような自立したスマート AI モデルであっても、トレーニングと支援が必要です。 ChatGPT には 45 テラバイトのデータが供給されており、1 テラバイトのストレージには最大 250 本のフル HD 映画または 500 時間の HD ビデオを保存できます。
トレーニング後、ChatGPT およびその他の AI モデルは望ましい応答を生成できます。 したがって、企業が現在の動向を常に最新の状態に保つためには、AI ゲームに取り組む必要があります。
一歩を踏み出す前に、AI はすでに存在しており、もはや概念ではないという事実を理解する必要があります。 AI はすでに普及しており、企業はその機能を活用することで恩恵を受けています。
生成型 AI のユースケースを特定してテストする
生成 AI を成熟させるための最初のステップは、関連ソリューションを実装できるユースケースを特定することです。 Generative AI に関連するタスクの大部分には、テキスト、画像、ビデオの作成が含まれます。 あなたのビジネスや仕事に関連する他のユースケースがないか調べてください。
ユースケースを特定したら、ビジネス要件に合わせて以下をテスト実行します。 各ツールとユースケースを測定して、望ましい結果が得られるようにします。
既存モデルの微調整と戦略的変更
既存の AI モデルを更新する場合でも、新しい AI モデルを構築する場合でも、シームレスな実装には適切な戦略が不可欠です。 微調整するには、社内の能力を向上させ、既存の人材、リソース、投資を活用して AI 実装部分を活性化するように努めます。
ただし、ここで重要なのは、機能を完全に理解し、広範なドメイン知識を持っていることです。 必要な知識を持たなければ、AI ブームに対処することはできません。 したがって、時間をかけてトレーニングし、仕事のあらゆる部分に適した人材を見つけてください。
すべてのユースケースを確認する
実装する AI モデルを特定したら、そのモデルを使用してすべてのユースケースを測定します。 進捗状況を測定し、あらゆるメリットとデメリットを掘り下げます。 ビジネス フローを支援し、既存の問題を解決し、新しい機能をもたらす AI の機能を特定します。
このスキームを使用すると、AI を活用したより適切な実行で完了できる最優先のプロジェクトとユースケースを特定できます。 ユースケースの XNUMX つは、AI を使用して顧客を理解することです。
すべてのプロセスを慎重に設計する
人間と AI のつながりを誇る AI を活用した実行計画を迅速に構築できます。 人間の介入を最小限に抑えたシンプルなワークフローの作成から、AI と人間が肩を並べて連携する複雑なワークフローの作成まで、いくつかの可能性があります。
AI 実装に適切なツールを選択する
コンテンツ生成に関しては ChatGPT が暗黙の王者ですが、マーケティング、販売、顧客サービスなどの他の目的にも専用のツールがあります。
AI ツールの大部分は分類器です。 分類子は、異なる被写体の画像を区別するためにトレーニングおよびモデル化できます。 分類子に加えて、Foundation モデルと Transformers Architecture もあります。 前者は膨大な量のデータ ソースでトレーニングされており、既存および将来の問題を解決するために同じものを適応させることができます。
パイロット テストを実行する
パイロット テストを実行し、結果を簡単に測定します。 たとえば、AI ツールを使用してブログを作成し、Web サイトに公開します。 人間が書いたブログ投稿のパフォーマンスを測定します。 どのような違いがわかりますか? AI は人間が書いたコンテンツより優れているのでしょうか、それとも劣っているのでしょうか?
改善を測定、確認、特定する
パイロットテストの結果をもとに、AIの実行計画を改善します。 これらの改善を行うことで、より良い結果を達成することができます。 ただし、こうした改善は止まらない。 AI の機能が向上するにつれて、実装プロセスはさらに変化し、改善される可能性があります。
まとめ
AI は世界的な開発システムの一部であり、ビジネスをより良い方向に変革する可能性を秘めています。 AI は新たな可能性を生み出す場合、既存のシステムやプロセスを改善する可能性もあります。
AI システムを実装する際は、組織構造、要件、ユースケースに焦点を当てます。 生成 AI の成功の鍵は、その独自性を特定し、組織に合わせて実装をカスタマイズすることです。
要件を特定し、カスタム計画を構築し、戦略的に実装します。
