生成 AI とは、既存のデータから学習してリアルなコンテンツを作成する人工知能の一種です。 生成 AI は、リアルでクリエイティブなテキスト、画像、その他のメディアを提供することで、エンターテイメント、マーケティング、ヘルスケアなどの業界を変革することができます。
概念としての人工知能 (AI) は何千年も前から存在しています。 古代にさかのぼる神話には、機械的な存在、生きた彫像、その他の人工生命体が登場しています。また、哲学者がこの世に存在し始めてからというもの、機械的な (またはデジタルな) 手段によって人間の認知プロセスを模倣することが可能かどうかについて、哲学的な考察が行われてきました。
今日、こうした考察はより大きな意味を持つようになりました。 現代の AI は、もはや推測の域にとどまっていません。広く利用可能で、ますます強力になりつつある自動化と AI は、あらゆる分野の人々の仕事への取り組み方、情報の入手方法、アイデアの共有方法を変えつつあります。 この革命の最前線にあるのが、生成 AI です。
生成 AI とは、オリジナルのコンテンツを、素早く、効果的に、リアルに、人間の監視のもとで (不正確さを特定し排除するため) 作成することができる、人工知能のコンピューターシステムやアルゴリズムの一形態です。 これには、綿密で精度の高い文章から、独自の音楽やオリジナル画像まで含まれ、デジタルビデオクリップの内容を広範囲に修正することさえ可能です。
生成 AI は画期的ですが、まったく新しいコンセプトというわけではありません。 20 世紀から 21 世紀初頭にかけて開発された自動化技術の基礎的進歩の多くを基に構築された、重要な歴史があります。
生成 AI のルーツは、1950 年代後半に初めて導入された「機械学習」の初期の進歩にまで遡ることができます。 アルゴリズムを使用して新しいデータを作成する試みは、デジタルシステムが単に与えられた同じ情報を再生産する以上のことを可能にし始めました。 マルコフ連鎖は 1903 年に起源を持つ統計モデルですが、入力に基づいて新しい一意のデータ列を作成できる生成 AI の最初期の例の一つです。
残念ながら、20 世紀の大半を通じて計算能力とデータリソースが不足していたために、生成 AI の進歩を妨げていました。 機械学習がようやく実用的な技術となったのは、1990 年代から 2000 年代にかけて、高度なハードウェアが登場し、利用可能なデジタルデータのプールが大幅に増えてからのことです。
今日私たちが知る生成 AI は、ニューラルネットワークの出現に端を発しています。 これらのモデルは、相互に接続された「ニューロン (神経単位)」の層を通してデータを処理し、学習します。ニューラルネットワークはデータセットに見られるパターンを認識し、明示的なプログラミングなしに意思決定や予測を行うことができます。これらのモデルは人間の脳のようであり、まさに人間の脳を模倣するように設計されています。
生成 AI の台頭が、過去 1 世紀半にわたるデジタルの進歩の緩やかな歩みと密接に結びついていることを考えると、真の生成 AI を世に送り出した 1 人の「生みの親」を特定することは困難です。 とはいえ、生成 AI が今存在していることに貢献した人物として際立っている何人かの名前があります。
ロシアの数学者、アンドレイ・アンドレエヴィチ・マルコフ (前述のマルコフ連鎖の生みの親) に加え、今日の生成 AI に最も早くから大きく貢献した人物の 1 人が、ELIZA を開発したコンピューター科学者のジョセフ・ワイゼンバウムです。 史上初の自然言語処理コンピューターシステムの 1 つである ELIZA は、1960 年代に開発されました。 ELIZA とそれに続く世代のチャットボットには明確な限界がありましたが、生成 AI の有望性がそこには見えていました。ただ技術が追いつくのを待っていたのです。
生成 AI の真の誕生は、多くの点で、2014 年に Generative Adversarial Networks (GAN) の概念を発表したイアン・グッドフェローらの功績によってもたらされたと言えます。 GAN は、生成ネットワークと識別ネットワークが相互に作用し、競い合うフレームワークを導入することで、この分野に革命をもたらしました。生成ネットワークは、識別ネットワークが本物として分類するコンテンツを生成しようとし、一方で、識別ネットワークは、生成されたコンテンツを偽物と正しく識別することを目的とするものです。 2 つのネットワーク間のこの敵対的な関係が、これらのネットワークが学習、適応、改善する原動力となっています。
現在、OpenAI のような組織が生成 AI を発展させるうえで極めて重要な役割を果たしており、首尾一貫し、かつ文脈に関連した応答を生成するうえで、さらに大きなブレークスルーが見られるようになってきました。 より多くのユーザーが、個人的にも仕事上でも、AI で生成されたコンテンツの可能性を受け入れるにつれて、この進歩は加速の一途をたどっています。
繰り返しになりますが、生成 AI はニューラルネットワークを応用した機械学習の原理に基づいて動作し、これによって、AI が提供されたプロンプトから新しいコンテンツを生成することができるようになっています。 ただし、プロンプトを取り込む前に、詳細かつ広範なデータセットを通じて適切に AI を訓練する必要があります。
膨大な量の関連データが AI のアルゴリズムに投入され、さまざまな AI エンジニアや機械学習の専門家が、AI がデータを正しく理解し、分類できるように支援します。 このデータは、文章、グラフィック、画像、コード、その他関連するあらゆるコンテンツで構成され、AI がパターンを見つけ出し、独創的な作業を生成する能力の基礎となります。 生成 AI はこの情報を分析し、コンテンツを規定する根本的なルールを推定して、新しいデータが追加されるたびにパラメーターを微調整し続けます。
生成 AI の初期のバージョンでは、特殊なツール、API (アプリケーションプログラミングインターフェース)、コーディング言語、広範なコンピューターサイエンスのトレーニングを含む複雑なデータ提出プロセスを使用していました。 しかし、これはすべて変わりつつあります。最近の進歩では、ユーザーエクスペリエンスの向上に焦点が当てられています。 特定のシステムの制約の中で作業するのではなく、今日の生成 AI エクスペリエンスで対話をする人々は、平易な言語を使って要求を記述するだけでよいのです。 このアプローチにより、より会話らしい AI との一連のやり取りが実現します。また、スタイルやトーンなどの問題についてユーザーが AI にフィードバックを提供することもでき、その後のコンテンツで反復される際にその内容を適用することが可能です。
ほとんどの一般の人々には、AI と生成 AI という用語は同義語に思えるかもしれません。 実際に、最近では広く利用可能なチャット AI が登場し、一般的なユーザーがやり取りする AI のほとんどに、実質的に生成 AI が関わっています。 では、AI とは何か、また生成 AI とはどう違うのでしょうか？
人工知能とは、多くの異なる技術を包含する広義の用語です。これらの技術のすべては、通常人間の知性を必要とするタスクを機械が実行できるようにする、またはそれに貢献するものです。 これには、自然言語処理、コンピュータービジョン、意思決定アルゴリズムなど幅広い用途が含まれ、タスクの自動化、データ分析と予測、サイバーセキュリティの脅威の特定と対応などを強化するために適用することができます。
一方、生成 AI は、人間が直接入力することなく、独創的でリアルなコンテンツを作成することに特化した AI の一分野です。 生成 AI は、既存のデータを分析するだけでなく、使用した学習データのパターンや特性に類似した新しいコンテンツを作成することを目的としています。 ニューラルネットワークなどの高度な機械学習技術を活用することで、学習データには存在しなかったオリジナルのコンテンツを生成します。
言い換えれば、AI は機械学習とインテリジェントオートメーションのあらゆる形態を表す言葉であり、生成 AI は特に、学習段階で提供されたデータセットに基づいた、またそこからさらに先に進んだ、新しいコンテンツの創造に焦点を当てています。
あらゆる形態の AI と同様に、生成 AI は機械学習と密接に結びついています。 機械学習アルゴリズムは、生成 AI における生成モデルを学習させるための基盤として機能します。
これらのモデルは、大規模なデータセットからパターンや特徴を学習し、これによって、学習したデータに類似した (しかしそれとは異なる) 新しいコンテンツを生成できるようになります。 機械学習アルゴリズムによって、生成システムは学習データ内の基礎となるパターン、スタイル、分布を学習することができます。 その後、この学習された知識は、最初に提供されたパラメーターと同様の特性を示す新しいコンテンツを生成するために活用されます。 言い換えると、完全に人工的でありながら、あたかも人間が作ったかのように見え、聞こえ、感じられるものを作り出すことができるのです。
生成 AI には、いくつかのタイプのコンテンツ生成があり、たとえば、テキストコンテンツの生成には、動画の品質向上やリアルな画像の作成とは異なるアプローチが必要です。 このように、生成 AI のタイプには、それぞれ独自の特徴と用途があります。 これには以下のものが含まれます。
テキスト生成には、首尾一貫し、状況に適した文章や段落を生成するモデルの学習が含まれます。 自然言語処理、コンテンツ作成、チャットボット開発において重要な用途があります。チャットボットでは、顧客やユーザーが、AI が専用のサービスエージェントであるかのように AI と自然に対話できなければなりません。 OpenAI の GPT シリーズのようなモデルは、人間のようなテキストを生成する能力を実証しており、文章作成支援、ストーリーテリング、言語翻訳に応用されています。
画像生成は、色、スタイル、主題などの詳細なパラメーターの範囲内で、視覚的にリアルな画像を作成することに焦点を当てています。 GAN やその他の生成モデルは、この領域で大きな進歩を遂げ、物や場面、さらには写真並みのリアルな人間の顔のように見える画像を生成することができます。 これらのモデルは、コンピューターグラフィックス、アートの生成、ビジュアルコンテンツ制作に応用されています。
現在のところ、テキストや画像の生成ほど広く使われてはいませんが、生成 AI はその能力を動画や音声にまで広げています。 デジタルビデオをより鮮明にすることから、ビデオの素材の外観を加えたり変更したりすることまで、生成 AI は映画撮影やビデオ編集に関連する多くのプロセスを変えることが見込まれます。 同様に、人間のようなスピーチを合成することも可能になり、AI をさらに拡張して、バーチャルアシスタントをチャットボックス以外の場所でも利用できるようになっています。
データ拡張は、トレーニングデータセットを充実させるために、新しく多様なデータサンプルを生成することに関する技術です。 生成 AI モデルを使用して、実際のデータに酷似した合成データを作成することで、他の AI モデルの学習例の多様性と量を増やすことができます。 この技術は、より大規模で多様なデータセットが一般的に性能の向上につながる、コンピュータービジョン、音声認識、自然言語処理など、さまざまな領域でメリットをもたらします。
上に挙げた生成 AI の種類には目を見張るものがありますが、この技術でできることのすべてを完全に表しているわけではありません。 先に述べたように、生成 AI の分野は常に拡張し続けており、3D モデリングや音楽生成、さらにはコーディングなどの分野もすでに変化が起き始めています。
生成 AI モデルとは、膨大なデータを学習させ、データ内のパターンを学習して新たなコンテンツを生成するように設計された高度なアルゴリズムです。 最近、その独自の能力で世間の注目を集めた 3 つの注目すべき生成 AI モデルを以下に示しています。
OpenAI によって開発された ChatGPT は、生成的事前訓練済みトランスフォーマー (GPT) モデルを搭載した会話チャットボットです。 大規模な言語モデルを採用し、ユーザーからの問い合わせに対してほぼ瞬時に人間レベルの応答を生成します。 ChatGPT の強みは、対話型で文脈に関連性のある会話を行う能力にあり、バーチャルアシスタンス、カスタマーサポート、自然言語理解のタスクに有用です。
Bard は OpenAI が発表したもう 1 つの生成 AI モデルです。 ChatGPT とは異なり、Bard は詩の生成に特化している点です。 広範な詩のデータセットで訓練され、リズミカルな詩を作成したり、魅力的なイメージを作成したり、特定のスタイルやテーマに沿うこともできます。 Bard は、創作、教育ツール、芸術的な試みにおいて可能性を秘めており、自らの言語による芸術作品をさらに探求したい人々のインスピレーションの源となります。
Microsoft の生成 AI を搭載した Bing Chat は、他のチャット AI が提供するような対話型で情報を与える会話形式の体験を提供するように設計されています。 自然言語理解と生成機能を組み合わせることで、パーソナライズされた応答を提供し、クエリ、レコメンデーション、ナレッジ共有でユーザーを支援します。 おそらく最大の違いは、Bing Chat は Microsoft Edge の Web ブラウザに組み込まれており、Microsoft のユーザーにとってより統合されたサービスとなっている点です。
これら 3 つのモデルはすべて生成 AI に分類されますが、特化している焦点と想定される用途が異なります。 ChatGPT は会話と自然言語の理解に優れ、Bard は詩的な創造性を発揮し、Bing Chat は特定の Microsoft ツールとの統合を強化しています。 各モデルは生成 AI への独自のアプローチを示しており、特定のニーズやドメインに対応しています。
そう単純な問題ではないことを承知のうえで言えば、生成 AI はビジネスにおける多くの役割や責務を著しく混乱させたり、あるいは不要にしたりする可能性があり、さらには業界全体に大きな影響を与える可能性があることについて、間違っているとは言い切れません。生成 AI は、イノベーションを推進し、プロセスを簡素化して、事業運営を変革させていますが、同時に、特定の組織に求められるものが変わることへの適応を強いる可能性もあります。
しかし、ほとんどの専門家は、生成 AI がもたらす肯定的な結果は危険性を上回ると考えています。 どのビジネスが最も大きな変化を経験する可能性が高いかを正確に予測するのに十分なデータはまだありませんが、以下の産業は生成 AI によって強化される可能性が最も高いと考えられます。
航空宇宙
生成 AI は、フライトシミュレーションの効果を高め、航空力学と燃料効率を最適化し、航空機の設計を改善することができます。建築
生成 AI は、建築家に詳細な構造解析を行う能力を与えると同時に、特定の基準を満たす革新的な設計オプションを生成します。生成 AI は、建築とテクノロジーの関わり方を変える可能性を秘めています。自動車
自動車部品では、性能の向上と (燃費向上のための) 軽量化を両立させるために、広範な設計とテストが要求されます。 生成 AI はこの 2 つのプロセスを支援しながら、安全性の向上と、コスト削減に貢献します。消費者マーケティング
生成 AI は、顧客の行動を分析し、過去の行動、嗜好、その他の関連データに基づいて、パーソナライズされたマーケティング活動や推奨事項を生成することができます。 これにより、ターゲットを絞った広告が可能になり、顧客エンゲージメントの向上が促進されます。防衛
航空宇宙産業や自動車産業と同様に、生成 AI は新しい防衛技術の部品の設計やテストにおいて重要な役割を果たすと考えられます。教育
生徒は一人ひとり違います。生成 AI は、教育者がその違いを生かした個人的な学習体験を創出し、生徒のエンゲージメントを向上させ、誰もが自分のニーズに合った学習指導カリキュラムを利用できるようにするのに役立ちます。電子機器
生成 AI は、エレクトロニクス産業における回路設計にも応用できます。 過去の設計からの学習を取り込むことで、生成 AI は効率性を高めながら、新しい高度なシステムを開発することができます。エネルギー
世界中でエネルギー需要が増加する中、エネルギー産業は、送電網の管理やエネルギーの使用予測の改善を支援するために、生成 AI に大きな関心を寄せています。エンジニアリング
材料の無駄を省き、エネルギー効率を高め、物理的製品とデジタル製品の品質を向上させるなど、設計を作成してテストする能力は、エンジニアリングのタイムラインを大幅に短縮し、エンジニアがより良い設計を生み出すのを支援できます。エンターテイメント
生成 AI は、映画やテレビにおける視覚効果の強化から、ビデオゲームにおけるよりインタラクティブなストーリーテリングの作成まで、エンターテインメント業界を一変する可能性があります。金融
生成 AI によって、リスク評価の提供、詐欺検出の改善、パーソナライズされたお勧めの投資の生成など、企業側と顧客側の両方で金融業界を強化できると考えられます。 これにより、金融モデリングが最適化されるとともに、カスタマーエクスペリエンスの向上における重点事項を調整することができます。ヘルスケア
専用の医療サービスに対するニーズの高まりは、訓練を受けた医療従事者の数を上回っています。 生成 AI は、医師がより多くのことを行い、より多くの患者さんをサポートすることを可能にして、治療計画の個別化や正確な診断を行うのを支援します。 さらに、生成 AI は医療画像解析など他の分野も改善することができます。製造業
製造業は、製品の品質や生産量を損なうことなく、コストやエネルギー需要を削減する機会を常に模索しています。 生成 AI は、品質管理を重視しながらも、製造単位あたりの最適なコストを実現するため、プロセスの再設計と最適化を行うのに役立ちます。 先進的な製造技術の開発支援に加え、生成 AI はより効果的な安全教育プログラムの作成にも応用できます。医薬品
生成 AI は創薬や化合物バーチャルスクリーニングに有効です。 これにより、医薬ソリューションの研究、開発、試験、展開を加速させることが可能になります。
人間の手を煩わせることなく、インテリジェントで正確なオリジナルコンテンツを作成できる生成 AI は、さまざまな分野のビジネスに多くのメリットをもたらします。 AI の創造力を活用することで、生成モデルはイノベーションを促進して、プロセスを簡素化し、新たな機会を引き出す可能性を秘めています。 生成 AI の主なビジネス上のメリットは以下のとおりです。
生成 AI は、プロセスの最適化、タスクの自動化、運用コストの削減を実現し、コンテンツ作成、設計最適化、予測型メンテナンスなどの分野で効率を高めることができます。 かつては人の手を必要とするインプットが要求された反復的なタスクや時間のかかるタスクを自動化することで、事業におけるリソースを節約し、生産性を向上させ、価値の高い専門家をより戦略的な取り組みに割り当てることができます。
従来のカスタマーサービスとサポートは 1 対 1 の直接的な対話に依存し、エージェントは個々の顧客の問題解決に全精力を傾ける必要がありました。 生成 AI を活用することで、企業は AI を搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントを導入でき、人間レベルのサポートを大規模に提供できます。 これらの AI を搭載したエージェントは、問い合わせ対応を支援して、解決策を提案し、購入オプションについて説明することさえでき、顧客満足度とロイヤルティの強化につながります。 カスタマーサービスを自動化することで、組織はコストを削減し、全体的なカスタマーエクスペリエンスを向上させ、トレーニングを受けた人間のエージェントがより少ない時間でより多くのことを達成できるようになります。
パーソナライズされたコンテンツの生成、ターゲットを絞った広告キャンペーンの作成、顧客の嗜好や行動に基づいて最適化されたおすすめ商品の共有など、生成 AI はマーケティングにおいて大きなメリットをもたらします。 個々の購買者にカスタマイズされたマーケティング戦略を展開することで、組織はより多くの顧客エンゲージメント、コンバージョン率の向上、ブランドロイヤルティの強化を享受できます。
上述の各メリットは、企業の収益向上というこの 1 つのメリットに帰着します。 生成 AI は、新たなビジネスチャンスを開き、企業が低コストで高度な製品やサービスを生み出すことを可能にし、カスタマーサポートやサービス能力を拡大して、ビジネスを脅かすリスクに対するより優れたインサイトを組織にもたらします。これらはいずれも、より大きな財務的成功の実現に貢献するのです。
生成 AI がビジネスプロセスを最適化して簡素化し、顧客とのやり取りをパーソナライズするための計り知れない可能性を秘めていることは明らかです。 ただし、生成 AI にはリスクと限界があると認識しておくことは重要です。 以下は、組織が認識しておく必要がある生成 AI に関連する潜在的な問題です。
新しい状況への適応の難しさ
生成 AI モデルは、新たに発生した状況に合わせて出力を調整することが困難である場合があり、関連性と精度を確保するためには継続的な微調整と適応が必要になります。有害なバイアス
生成 AI モデルはデータの基盤の上に構築されるため、その学習データから特定のバイアスを出力に持ち込む可能性があります。 組織は、有害な偏見を不用意に広めないように、偏ったコンテンツを検出し、対処するためのポリシーやコントロールを備えておく必要があります。知的財産権
今日、生成 AI は進化を遂げていますが、コンテンツを生成するためには、利用可能なデータでのトレーニングを引き続き行うが必要があります。 しかしこれは、著作権で保護された素材に関して、不透明な領域を生じさせます。これらのテクノロジー AI は、親組織に帰属しない知的財産を使用している可能性があります。 同時に、機密情報を AI と共有したユーザーは、共有した情報がもはや機密ではなくなり、AI のデータセットの一部になっていることを認識すべきでしょう。透明性の欠如
最近では、使いやすさと会話のような入出力に注目が集まっているため、生成 AI がどのように機能し、その元データがどこから来るのかを正しく理解するのを困難にする環境が生まれています。 生成 AI の内部構造をより明確に把握することなく、生成 AI をフルに活用することは、多くの組織にお勧めしません。新たなサイバーセキュリティの危険
世界中のサイバー犯罪者はすでに生成 AI プログラムを使って被害者を狙い、より効果的にセキュリティ層を回避しています。 攻撃者は、企業ベースの AI をシステムの侵入口として利用し、プログラムの脆弱性を利用して機密データにアクセスする可能性さえあります。 サイバーセキュリティの進歩や脆弱性パッチについて常に最新の情報を入手することが、こうした脅威の増大に対抗する唯一の方法となるでしょう。正確性と適切性に関する潜在的な問題
生成 AI システムは、不正確な答えや証明されていない回答を生成する可能性があります。 AI が単に答えを作り上げてしまう生成 AI の「ハルシネーション (幻覚)」は、特に完全な正確性と正当性が要求されるシナリオでは大きな問題となります。 生成 AI によって生成された情報を信頼したり、公に配布したりする前に、出力の正確性、適切性、実際の有用性を慎重に評価することが極めて重要です。
生成 AI を事業運営に取り入れる際には、責任を持って効果的に活用するためのベストプラクティスを採用することが不可欠です。 以下のガイドラインに従うことで、組織はリスクや課題を軽減しながら、生成 AI の利点を最大化することができます。
一般的な不具合モードとワークアラウンドを把握しておく
生成 AI モデルは、出力にエラーが発生したり、求められていることに応えられなかったりする不具合モードを示す場合があります。 選択した生成 AI ツールに関連する一般的な失敗モードを調べて、これらの問題を回避する戦略を策定しましょう。 これには、入力プロンプトを改良したり、パラメーターを調整したり、生成されたコンテンツの品質を向上させるための後処理技術を採用したりすることが含まれます。倫理を守り、法的要件を遵守する
疑わしい場合は、迷わず倫理と合法性を尊重します。 組織の状況に関わる規制、プライバシー法、知的財産権を遵守してください。 機密データやユーザーのプライバシーを保護する対策を実施し、生成されたコンテンツの倫理的影響を定期的に評価します。どのコンテンツが AI で生成されているかについて透明性を保つ
透明性を維持し、ユーザーが接しているコンテンツが AI で生成されたものであることを認識できるように、生成 AI システムによって作成されたすべての出力に明確なラベルを付けます。 これは、求められるものを管理し、ユーザーや消費者との信頼関係を育むのに役立ちます。正確性のダブルチェック
情報の正確性が重要な場合は、生成 AI モデルの出力を主要なソースで検証し、相互参照します。 これは、特に正確さが不可欠な業界 (法律や医療など) において、生成されたコンテンツの信頼性と完全性を確保するのに役立ちます。常に最新の状態に保つ
生成 AI 技術は常に進化しているため、 この分野の進歩、研究、ベストプラクティスを常に把握し、生成 AI モデルのパフォーマンスとアウトプットを継続的に監視します。 必要に応じてこれらのモデルやプロセスを反復することで、その有効性を高め、新たな課題に対処していきます。バイアスに注意を払う
すでに述べたように、生成 AI モデルは、学習データに存在するバイアスを不注意に永続させてしまう可能性があります。 生成されたコンテンツに現れる可能性のある先入観や偏見を特定して対処すること怠らず、潜在的なバイアスがないか定期的に出力を評価して、その影響を緩和するための対策を実施します。
生成 AI は何十年も前から存在していますが、その能力と利用可能性という点での最近の台頭には目覚ましいものがあります。 この技術が進化し続けるにつれて、コンテンツ生成、デザイン、作曲、ビジュアルアートなどにおいて、より洗練されたリアルなアウトプットが可能になり、実質すべての産業において創造性と革新性が強化されることが予想されます。 生成 AI はまた、パーソナライゼーションとカスタマイズを推進し続け、フォーカスされたレコメンデーション、パーソナライズされた体験、個々の顧客のニーズに対応するように設計された独自の製品を生み出していくでしょう。
今後 10 年以内に、多様な機能が登場すると予想されます。 さまざまな領域のモデルが統合されることで、より没入的でインタラクティブな出力が実現し、仮想現実、拡張現実、複合現実の体験などの分野が変化していくと考えられます。 ただし、この拡張には慎重さが不可欠です。倫理的な配慮が主題となり、偏見への対処、透明性の向上、生成 AI の責任ある利用の確保に焦点が当てられるでしょう。
さらに、生成 AI 自体をサポートするプロセスはより簡素化され、最終的にはこれらの AI が継続的に学習し、リアルタイムに適応して、より真の「インテリジェント」になることを可能にしてくれます。この適応性により、生成 AI は動的な環境でより価値を発揮し、人間と機械のコラボレーションを促進していくと考えられます。 バイアスの検出や倫理的配慮などの課題に対処する必要がありますが、生成 AI の将来は有望です。
生成 AI には計り知れない力と可能性があり、組織は生産性を高め、ワークフローを簡素化し、卓越したカスタマーエクスペリエンスを創造することができます。 しかし、AI で生成されたコンテンツの利用には、リスクと課題を考慮した責任あるアプローチが不可欠です。 組織が生成 AI の利点を効果的に活用するのを支援するために、ServiceNow では生成 AI コントローラーと Now Assist for Search を導入しました。 これらのツールは、生成 AI 機能を ServiceNow AI Platform にシームレスに統合し、プラットフォームの変更や複雑な統合を必要とすることなく、ユーザーが AI の力を活用できるようにするものです。
生成 AI コントローラーにより、組織は ServiceNow AI Platform を OpenAI、Azure、ServiceNow 独自の大規模言語モデル (LLM) などの主要な LLM に接続することができます。 これらの統合により、既存のワークフロー内で生成 AI 機能をシームレスに利用できるようになり、検索機能の強化、パーソナライズされた会話、ユーザーエクスペリエンスの向上が可能となります。 また、Now Assist for Search (生成 AI を搭載) は、クエリに対してより具体的で直接的な回答を提供することで検索機能をさらに強化し、ユーザーが必要な情報を迅速かつ正確に受け取って、カスタマーエクスペリエンスの欠落をなくし、よりスムーズなやり取りを実現します。
さらに、ServiceNow は最近、エンタープライズ規模のビジネス向けのより広範な生成 AI 機能を開発するために Nvidia と提携し、ServiceNow の AI 機能を拡張して、IT 部門、カスタマーサービスチーム、従業員、開発者などに生成 AI の新たな機能を提供しています。
生成 AI は組織のビジネスにとって大きなチャンスであると同時に、リスクも伴います。 以下をクリックして、ServiceNow の生成 AI 機能がどのように組織を変革し、潜在的なリスクから被害を受けないようにできるかについての詳細をご覧ください。 生成 AI を各組織に適した条件でビジネスに活用し、組織をこれまで以上に進化させましょう。