出典: フォーブス

編集：バビット

画像の出典: Unbounded AI ツールによって生成

生成型人工知能 (AI) の出現は、業界全体で大きな関心を集めています。この強力なテクノロジーは、私たちの働き方に革命をもたらし、新たな可能性を生み出し、あらゆる分野を変革する可能性を秘めています。

この記事では、生成 AI とは何か、その仕組み、その勢いの高まり、業界固有の AI (垂直 AI とも呼ばれます) の予想される影響について考察します。さらに、この記事では、現代のビジネス環境において生成人工知能を導入しない場合の結果についても説明します。

**01 生成人工知能とは何ですか?またどのように機能しますか? **

生成人工知能とは、機械が新しいコンテンツを自律的に作成、生成、生産できるようにする人工知能テクノロジーのアプリケーションを指します。分析や意思決定のために既存のデータに依存する従来の AI システムとは異なり、生成 AI は高度な深層学習モデルを利用して既存のデータから学習し、生の現実的な出力を理解可能な形式で生成します。

このテクノロジーは、パターン、スタイル、相関関係を捕捉するために大量のデータでモデルをトレーニングすることによって機能します。生成 AI モデルは、トレーニングが完了すると、学習した知識から推定して新しいコンテンツを生成し、オリジナルの、多くの場合非常に現実的な出力を作成できるようになります。

ジェネレーティブ AI は、ワークフローを合理化し、クリエイティブなプロセスを自動化し、新たな機会を生み出す可能性があるため、さまざまな分野で勢いを増しています。芸術、エンターテイメントからヘルスケア、製造に至るまで、さまざまな業界がその変革力を認識しています。

生成 AI がコモディティになりつつあることは明らかです。ただし、すべての生成 AI が同じというわけではなく、汎用 AI と垂直 AI という 2 つの異なるカテゴリに分類されることが予想されます。

ChatGPT や Google Bard などの一般的な AI モデルはより一般的になってきており、その汎用的な機能により業界を超えたアプリケーションが見つかります。一方、垂直 AI モデルは、設計がより特化されており、特定の業界に合わせて調整され、大幅かつより即時の投資収益率を実現します。

02 垂直型 AI モデルの需要の高まり

一般的な AI モデルと垂直 AI モデルの違いは、企業が AI の力を活用して業務を最適化し、新たな成長の機会を開拓しようとするにつれて、業界固有のソリューションに対するニーズが高まっていることを浮き彫りにしています。

ほとんどの企業は、膨大な業界データと専門知識を統合し、特定の業界のニーズを満たす目的を絞ったソリューションを提供する有意義な成果物に変換するモデルを必要としています。これらのモデルには、対象となる特定の業界またはユースケース向けに特別に設計された特殊なアルゴリズムが必要です。

たとえば、フィールド サービスでは、垂直ソリューションは、顧客の期待の高まり、労働力不足、機器の複雑さなどの業界の課題に対処することで、サービス業務を変革しています。特定のサービスのユースケースに対応するように設計された人工知能を活用することで、これらのソリューションは、組織がこれまでよりも迅速に問題を診断して解決し、より多くのセルフサービス オプションを提供し、リソース割り当てを最適化して労働力不足を克服し、プロアクティブなメンテナンスを可能にしてダウンタイムを最小限に抑えることができます。これにより、業務効率が向上し、顧客満足度が向上し、組織に持続可能な成長と競争上の優位性がもたらされます。

マッキンゼーの調査によると、「5,000 人のカスタマー サービス エージェントからなる企業全体で、生成 AI の適用により、1 時間あたりの問題解決が 14% 増加し、問題の処理に費やされる時間が 9% 削減されました。また、エージェントの離職率も減少し、顧客への電話も減少しました」最終的に、レポートはこれらの利点が主に「経験の浅いエージェントがスキルの低いエージェントを使用できるように支援する人工知能、つまり、同様のスキルを持つ高い同僚とのコミュニケーション」によるものであることを確認しています。

垂直型 AI のもう 1 つの重要な差別化要因は、対象分野の専門知識をモデルに組み込むことができることです。当社の内部データによると、大手サービス組織のサービス ソリューションの 3 分の 1 は、過去のサービス データには存在しません。代わりに、あらゆる質問に対する最良の答えは、その分野の専門家が提供するデータから見つけることができ、人間の専門知識をデータセットに組み込むことの重要性を強調しています。

一部の垂直 AI ソリューションには、専門知識をデジタル化する機能があり、企業の専門家の頭の中に保存されている知識を合成データに変換できます。対象分野の専門家の知識を活用することで、AI モデルはよりパーソナライズされた信頼性の高い結果を達成できます。

03 企業が垂直型人工知能戦略をどのように統合するか

垂直 AI 戦略を組み込むことは、企業にとって変革をもたらす可能性があります。この旅を始めるには次の 3 つのステップがあります。

**1. 関連する業種とユースケースを特定します。 ** ビジネスプロセス、顧客ニーズ、市場動向を徹底的に分析し、人工知能が価値をもたらすことができる領域を特定します。 AI テクノロジーが効率を向上させ、意思決定を強化し、新しい機会を生み出すことができる、これらの業界内での具体的なユースケースを探してください。たとえば、サービス産業に従事している場合は、機器の診断とトラブルシューティング、知識管理、または従業員管理に AI を適用することを検討するかもしれません。

**2. 社内の専門知識を開発します。 **垂直 AI 戦略を開発するには、選択した垂直分野での AI テクノロジーとそのアプリケーションに関する社内の専門知識を構築する必要があります。これは、AI 専門家を雇用するか、既存のスタッフのスキルを向上させるか、外部の専門家やコンサルタントと提携することで実現できます。

**3. パイロット プロジェクトから始めます。 **特定された業種で小規模のパイロット プロジェクトを立ち上げることから旅を始めてください。これらのプロジェクトにより、現実世界のシナリオで AI ソリューションの実装に関連する実現可能性、潜在的な影響、および関連する課題をテストできます。

04 生成型 AI を無視した結果

生成 AI は人工知能における大きな進歩であり、前述したように、このテクノロジーはコモディティになる可能性があります。企業が汎用 AI を活用するか垂直 AI を活用するかは企業次第ですが、このテクノロジーを無視した企業は重大な課題に直面する可能性があります。生成 AI の力を活用しなければ、企業は競合他社に後れを取るリスクがあります。運用コストの増加、意思決定プロセスの遅延、自動化や最適化の機会の逸失に直面する可能性があります。

生成 AI が進化し続ける中、企業にとってその可能性を探求し、ワークフローに統合し、その機能を活用して新たなレベルの成功を達成することが重要です。