GenAI はデータ分析分野のどこに位置づけられるのでしょうか?

今日のビジネスにおける人工知能の多くの応用のうちの 1 つが予測分析です。データ セットを分析してパターンを特定し、将来の結果を予測することで、企業は売上をより正確に予測し、在庫を管理し、不正行為やリソース要件を検出できるようになります。

データ視覚化ツールを使用して複雑なデータをより理解しやすくアクセスしやすくすることで、意思決定者は傾向、相関関係、外れ値を簡単に見つけて、よりスマートでデータに基づいた意思決定をより迅速に行うことができます。

AI のもう 1 つの一般的な用途は、AI を搭載したチャットボットや仮想アシスタントを使用して顧客サービスを強化し、顧客のデジタルの期待に応え、必要に応じて即座にサポートを提供することです。

それで、他に何が新しいのでしょうか?

GenAI（生成型人工知能）の商用化によって変化しているのは、以前に学習した知識に基づいてまったく新しいデータセットを作成できる能力です。 GenAI は、検索した何百万もの画像と情報を活用して、これまでにない規模で文書を作成したり画像を作成したりできます。これは組織のクリエイティブ チームにとって非常にエキサイティングなことであり、大規模なアイデア創出、テスト、学習のための新しいコンテンツを作成する前例のない機会を提供します。これにより、企業はマーケティングとブランディングをサポートするユニークで多様なコンテンツを迅速に生成できます。

このテクノロジーは、顧客の行動データを活用して、プレミアムでパーソナライズされたショッピング体験を提供できます。たとえば、小売業者は個人の好みに基づいた独自の製品カタログを提供し、完全に没入感のあるパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出すことができます。 GenAI は、顧客予測を強化するだけでなく、過去のショッピング選択に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供し、人間のようなインタラクションを提供して顧客満足度を向上させることもできます。

さらに、GenAI は、顧客サービス、推奨、データ分析、在庫管理などのさまざまなタスクを自動化することで従業員をサポートします。これにより、従業員はより戦略的なタスクに集中できるようになります。

人工知能制御

最新世代の消費者向け GenAI ツールは、すでにビジネスと社会のあらゆるレベルで AI に対する認識を変えつつあります。その過程で、これらのツールが誤用されるとすぐに発生する問題も見事に示されます。 ChatGPT に機密コードを入力するリスクを認識していないユーザー (世界中の人々に対するチャットボットの将来の応答に含まれる可能性のある貴重な知的財産 (IP) が実質的に漏洩する) から、訴訟で ChatGPT によって生成された架空の調査を使用したために罰金を科された弁護士まで、さまざまな問題があります。

最新世代の消費者向け GenAI ツールにより、人々はこのテクノロジーの能力を認識するようになりましたが、それを最適に使用する方法についての教育が不足しています。企業は、従業員が GenAI をどのように使用するかを考慮する必要があります。これにより、データ リソースと評判が危険にさらされる可能性があります。

GenAI がビジネス変革を加速する中、AI と分析が当然ながら企業内の議論の中心となっていますが、企業が従業員と連携して GenAI を導入するにあたり、クラウドベースの AI テクノロジーのリスクとメリットを迅速に評価することが不可欠です。

信頼できるデータリソース

企業が考慮する必要がある問題の 1 つは、GenAI ツールによって提供されるデータの品質と正確性です。だからこそ、魅力的な消費者向けツールと、長年存在してきたエンタープライズ グレードの代替ツールを区別することが非常に重要です。

特に専門用語が多い市場では、ビジネス固有の言語が重要となるため、使用する GenAI ツールは業界固有の言語モデルでトレーニングする必要があります。

安全性も最も重要です。商用ツールを使用すると、企業は独自のローカル AI 環境を構築し、仮想の安全範囲内に情報を保存できます。この環境は、企業のドキュメント、ナレッジ ベース、インベントリに基づいてカスタマイズできるため、AI は組織に特定の価値を提供できます。

これらのツールは直感的ですが、効果的に使用する方法を理解することが重要です。

構造化されたプロンプトと具体的な質問方法を提供することは重要ですが、ユーザーは結果を額面通りに受け入れるのではなく、批判的に考えることを忘れてはなりません。少なくとも最初は、懐疑的であることが前提条件です。 GenAI の結果の品質は、テクノロジーの発展に伴い、時間とともに向上していきます。有効なデータの入力方法を学べば、有効なデータが得られます。しかし、今のところ、その結果を鵜呑みにしない必要がある。

AIの倫理的な使用を考慮することも重要です。

偏見を避けることは、あらゆる環境、社会、ガバナンス (ESG) ポリシーの中核となる要素です。残念ながら、AI アルゴリズムには固有のバイアスがあるため、特に消費者向け GenAI ツールを使用する場合は、企業は注意する必要があります。

たとえば、金融業界では、特定の商品にアクセスしたい顧客に対してアルゴリズムが偏った結果を出すことや、差別的なデータに基づいて異なる金利を得ることを避ける必要があります。

同様に、医療機関は、特に異なる民族グループが特定の病気に対して異なるリスク要因を持っている場合、すべての人口に対して普遍的にケアが提供されるようにする必要があります。

GenAIを最大限に活用する

AI はデータの民主化を新たなレベルに引き上げ、これまではデータ サイエンティストの独占領域であった高度な分析に、企業全体の個人が簡単にアクセスできるようにします。認知度と関心の高まりにより、チャットボットの自然言語機能の変革などへの投資も加速しています。参入障壁が低くなり、企業は革新を起こし、ビジネス固有のユースケースを作成できるようになりました。

しかし、優れたビジネスとデータの原則は依然として適用されなければなりません。企業が現在提供されている変革の機会を積極的に模索していることは素晴らしいことですが、時には一歩下がって GenAI が自社のビジネスにとって何を意味するのかを理解することも必要です。競争上の優位性を獲得するために AI 投資に対する株主の期待に急いで応える前に、企業はまず「GenAI を最も安全かつ効率的に最大限に活用するにはどうすればよいか」と自問する必要があります。