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戦略的なAIの導入を通じたビジネスリターンの最大化

MODE Japan

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執筆者：Mark Shotton, Head of US Business Development, MODE, Inc.

絶えず進化するビジネスの環境では、人工知能（AI）の複雑さを理解することが成功に不可欠です。AIは、生成的/伝統的いずれの形態においても、特にビジネス戦略の形成、効率の向上、そして真のデジタル変革を達成する上で重要な要素となっています。

しかし、AIの能力や制約に対する不確実性から、多くの企業がAIを完全に受け入れることに躊躇しています。AIはリスクが伴うとか、高価であると認識されがちで、これが意思決定者にとって課題となっています。しかし、AIについての知識を深め、リスクを管理し、専門家と協力することで、ビジネスに望ましい成果を出すためにAIをどう使うかといった明確なフレームワークや、AIへの投資が意味あるものであったと示すことできます。

AIが、業務効率や予知保全、コストおよび時間の削減に寄与する可能性がますます認識されています。AIの効果は、それがトレーニングされたデータの品質に依存しているため、知識豊富なチームとの協力が不可欠です。データのセキュリティ、信頼性、独自性を確保することが肝要です。AIは単なるツールではなく、ビジネスの思考の枠組みを変革するものであり、デジタル変革に不可欠です。

ハーバード・ビジネス・レビューの調査によれば、シニアITリーダーのうち67％が次の18か月以内に生成的AIを優先し、33％が最優先事項と考えています。このトレンドは、これらのAI形態を理解して情報を得て意思決定する重要性を強調しています。

では、ビジネスのユースケース、微妙なニュアンスを理解し、意思決定者がこの技術を受け入れる際に快適に感じるのを助けるために、AIの2つの形態について掘り下げてみましょう。ベンジャミン・フランクリンがかつて言ったように、「知識への投資は最良の利益を生む」のです。

伝統的AI

伝統的な人工知能、または弱いAIまたは特化型AIとも呼ばれるものは、特定のタスクを知的に実行することに焦点を当てた人工知能のサブセットです。これは特定の一連の入力に応答するように設計されたシステムを指します。これらのシステムはデータから学習し、そのデータに基づいて意思決定や予測を行う能力を持っています。伝統的AIシステムは通常、人間のプログラマによって設定された明示的なルールと指示に従って確定的な方法で動作します。これらはルールベースであり、構造化されたデータから派生した明確なアルゴリズムに依存しています。主な特徴は以下の通りです：

  • ルールベースのシステム：これらのシステムは明示的にプログラムされた指示に従って意思決定や問題解決を行います。

  • 限定的な適応性：これらのシステムは通常、新しいデータから学習せず、元のプログラミングに依存します。

  • 特定のアプリケーション：伝統的AIは専門家システム、検索アルゴリズム、およびゲームAIに適しており、結果が予測可能な場合に使用されます。

  • 確定的な出力：同じ入力が提供された場合、出力は一貫して予測可能です。

伝統的AIアプリケーションのいくつかの例：

  • バーチャルアシスタント：AlexaやSiriのようなもの

  • 予測動作を行うコンピューターゲーム

  • アルゴリズムを使用したeコマースの検索

生成的AI

生成的AIはAI技術の新しい進展であり、既存のデータに基づいて新しいコンテンツやアイデアを作成するのが得意です。これは特定のアプリケーションを持ち、ビジネスにおいて特定のタスクを優れて解決するAIのサブセットです。生成的AIと伝統的AIの主な違いは、それらの目標と機能にあります。伝統的AIは事前に定義されたルールとパターンに基づいて特定のタスクを実行することを目指す一方、生成的AIはこの制約を超えて、人間が作成したコンテンツに似た完全に新しいデータを作成しようとします。これはますますIoT（Internet of Things）システムとプラットフォームと統合され、多くの利点をもたらしています。生成的AIは統計的な特性を維持しながら元のデータセットと同様の合成データを生成することにより、プライバシーを保護するアプローチを提供します。このアプローチは、機密情報を保護しながらデータの共有と協力を可能にします。主な特徴には以下が含まれます：

  • データからの学習：これらのシステムは大規模なデータセットから学習し、予めプログラムされていない出力を生成します。

  • 創造性と新規性：生成的AIは人間の創造力に似たテキスト、画像などのオリジナルなコンテンツを作成できます。

  • 多様なアプリケーション：この技術を適用できる広範な用途や産業を示し、その柔軟性と適応性を示します。

  • 非確定的な出力：同じ入力でも異なる出力が生じる可能性があり、その動的な性質が強調されます。

生成的AIアプリケーションの例：

  • テキスト生成：特定のプロンプトが与えられた場合、機械学習モデルが人間のようなテキストを生成する言語モデル

  • レポート：在庫レベルの最適化、予防保守、または機器が正常に動作しているかどうかを確認するための自動レポートの生成

  • アラート通知：時系列データを使用してライブアップデートを受け取る

業界アプリケーション

IoTと組み合わせた生成的AIは、さまざまな領域で重要な応用が見られています：

  • 建設：建設現場の報告や現場や機器のモニタリングにスマートフォンを使用

  • 製造：予知保全、品質管理、および作業工程の最適化に使用

  • 医療：遠隔モニタリングの更新、備品・資産の追跡、またはレポートの生成による劇的な運用効率化

  • 農業：スマート農業、作物のモニタリング、および収量の最適化に使用

  • その他の産業：エネルギー、小売、スマートシティ、および環境モニタリングを含む

技術パートナーの重要性

市場は確立されたAI企業、IoTプラットフォームプロバイダー、クラウドサービスプロバイダー、および特化した生成的AIスタートアップに分かれているようです。これらのパートナーと個別に契約してしまうと、コストが蓄積され、データの収集や統合の問題、および妥協された結果につながる可能性があります。有用なデータと洞察を収集し、クラウドでデータを適切に保護し、AIと連携してデータを継続的に利用する正しい手法とIoTシステムを持ち、これらのシステムの連携方法にに精通したチームと協力することが、生成的AIプラットフォームの利点を得る鍵です。

伝統的AIと生成的AIの主な違い

  • 学習能力：生成的AIはデータから適応し学習しますが、伝統的AIはそうではありません。

  • 出力の性質：伝統的AIは予測可能な出力を提供しますが、生成的AIは多様で新規な出力を生み出すことができます。

  • 柔軟性：生成的AIは新しいデータやシナリオに対してより適応的です。

  • アプリケーションの範囲：伝統的AIは構造化されたタスクに適していますが、生成的AIは創造的で動的な環境において優れています。

結論

生成的AIと従来のAIの違いは、AI技術の重要な進展を示しています。従来のAIは構造化された環境で育成されましたが、生成的AIは、以前には到達不可能だった創造性と適応性のレベルを導入しています。生成的AIは与えられた情報から新しいものを生み出すことができます。企業にとっては、可能性は無限であり、これまで見たことのない投資利益（ROI）をもたらすことができます。正しく使われれば、生成的AIは安全であり、思っている以上に活用できるのです。AIが進化し続ける中で、これら2つの形態の区別が薄れる可能性があり、より洗練された多様なAIシステムが登場するかもしれません。

私たちはAIの革新とビジネスアプリケーションの旅を始めたばかりです。これからは、異なるAI形態のユニークな能力を認識することで、データを損なうことなくそれらの完全なポテンシャルを引き出すことが可能となるでしょう。