銀行、ハイテクノロジー、ライフサイエンスなどの業界で生成AIによる収益シェアの点で重大な影響を受ける可能性があります。この画期的なテクノロジーが様々な分野で2兆6,000 億ドルから4兆4,000億ドルという驚異的な価値を生み出す可能性を持っています。

たとえば銀行業界で生成型AIが人工知能によってすでに達成されている効率を向上させる上で大きな期待を抱いています。義務的な報告、規制監視、データ収集など、リスク管理における価値の低いタスクを引き継ぐことで、生産性をさらに向上させることができます。価値創造の顕著な増加につながり、業界の年間収益の約2.8～4.7パーセントに貢献し、さらに2,000億～3,400億ドルに相当します。

明らかに、生成AIの重要性は否定できません。この記事では、他の業界での応用についてさらに詳しく説明しますので一緒に見てみましょう！

生成AIの概要

人工知能のサブ分野である生成AIが機械学習技術、特に教師なし学習アルゴリズムを使用して、デジタルビデオ、画像、オーディオ、テキスト、コードなどの形式のコンテンツを生成できます。データにラベルが付けられる教師あり学習と異なり、教師なし学習では、人間の指導なしにモデルがデータセット内のパターンと構造を独立して発見する必要があります。 Generative AIの主な目的がこのモデルを使用してデータを検査し、そのデータに基づいて新しいオリジナルのコンテンツを作成することです。

生成AIモデル

生成AIではさまざまなモデルが採用されており、一般的な例としてはBERT、Transformer、自己回帰モデルなどがあります。ただし、2つの有名なタイプは、敵対的生成ネットワーク(GAN)と変分オートエンコーダー(VAE)です。

GANがジェネレーターとディスクリミネーターで構成されます。ジェネレーターはトレーニングセット内の画像に似た新しい画像を作成するようにトレーニングされ、ディスクリミネーターはトレーニング セットからの実際の写真とジェネレーターによって生成された偽の画像を区別するようにトレーニングされます。敵対的なトレーニングを通じて、ジェネレーターは時間の経過とともに改良され、より現実的な画像を生成します。

一方、VAEが高次元の入力空間(写真など)から低次元の潜在空間へ、そして元の空間に戻る確率的マッピングを学習します。トレーニング中に、画像のパターンと特徴を学習し、データセットの確率分布を理解できるようにします。トレーニングが完了すると、隠れた空間からサンプリングして元の空間にマッピングし直すことで、新しい画像を生成できます。

GANとVAE には両方とも多様な用途があります。これを使用すると、コンピューターで生成されたリアルな画像を作成したり、低品質の画像を強化したり、テキストの説明から画像を生成したりすることもできます。

生成的AIの活用例

ビジュアルコンテンツの生成

Generative AIが画像の生成と強化、ビデオの作成、3D 形状の生成など、さまざまな領域にわたって多様な活用例を提供します。

画像生成ではテキストから画像へのツールを使用してユーザーが希望する画像を記述することができ、AIがこの入力を処理してリアルな画像を生成します。被写体、設定、スタイル、オブジェクト、または場所を指定することで、ユーザーは要件に合わせた素晴らしい画像を取得できます。さらに、既存の画像を変更できる画像補正ツールもあります。このツールが画像の補完、セマンティックな画像から写真への変換、画像操作、画像の超解像度などのタスクを実行できます。画像生成AIツールの注目すべき例には、MidjourneyやDALL.Eなどがあります。

ビデオの作成には、生成AIが高品質のビデオコンテンツを生成するための効率的なツールを提供することで、ビデオ制作プロセスを簡素化します。ビデオの作成、特殊効果、アニメーションの追加などのタスクを自動化します。ビデオを最初から生成し、ビデオの操作、解像度の向上、完成を支援します。ビデオAIツールの注目すべき機能には、将来のフレームを予測するビデオ予測と、特定のスタイルまたは参照画像を使用して新しいビデオを生成するビデオスタイル転送が含まれます。

3D形状生成の領域でVAE、GAN、自己回帰モデル、ニューラル暗黙フィールドなどのさまざまな技術を採用して、複雑な 3D 形状やモデルを作成します。このAIツールが手動で実現するのが難しい詳細な形状を生成するのに非常に役立ちます。さらに、3D プリント、3D スキャン、仮想現実体験などの 3D 関連タスクの最適化にも貢献しています。

テキストの生成

テキスト生成とはアルゴリズムと言語モデルを利用して、大規模なデータセットから学習した知識に基づいてテキストを生成するプロセスです。パターン、文法、コンテキストを理解するために膨大な量のテキスト データでAIモデルをトレーニングすることが含まれ、一貫した文脈に関連したテキストを生成できるようになります。テキスト生成の中核は、GPTや GoogleのPaLMなどの言語モデルにあり、深層学習技術とニューラルネットワークを利用して、指定されたプロンプトや条件に基づいて新しいテキストを生成します。

テキスト生成の利点には、コンテンツ作成の自動化による効率の向上、カスタマイズされた推奨事項と応答による個人性の向上などが含まれます。また、読み書きに困難がある人にとって言語へのアクセシビリティも向上します。

ただし、テキストの生成にも制限があります。モデルには文脈の理解が欠けており、不正確さや意味不明な出力が生じる可能性があります。トレーニングデータの品質と多様性に大きく依存しているため、回答が偏ったり限定されたりする可能性があります。レアなシナリオや見たことのないシナリオは、テキスト生成モデルにとって困難であり、誤った回答や無関係な回答を生成してしまう可能性があります。

テキスト生成の実際の活用例には、AIを活用したシステムが記事やブログ投稿を効率的に生成できるコンテンツ作成が含まれます。チャットボットと仮想アシスタントもテキスト生成を使用して会話形式でユーザーと対話し、個人化された支援と情報を提供します。言語翻訳サービスはテキスト生成によって強化され、リアルタイムで正確な翻訳が可能になります。さらに、テキスト要約により、研究論文やニュース記事などの情報の簡潔なバージョンを提供できます。

オーディオの生成

AIに基づいた生成ツールが入力音楽のパターンとスタイルを学習し、広告やクリエイティブ分野でのその他の目的に使用する新鮮な楽曲を作成することで、新しい音楽を生成できます。ただし、著作権で保護されたアートワークがトレーニングデータに含まれている場合、著作権侵害が障害となります。

GANに基づいたテキスト読み上げのジェネレーターはユーザーが書いたテキストからリアルな音声を生成できます。このようなAIツールを使用すると、ディスクリミネーターが音声を調整したりトーンを強調したりして現実的な結果を生み出すトレーナーとして機能することができます。テキスト読み上げのAIが広範な音声データとテキスト データを使用して機械学習モデルをトレーニングします。その後、モデルを微調整してテキストから高品質の音声を生成できます。 AIに基づいた音声テキスト変換ツールが音声対応デバイス、音声ベースのインターフェイス、支援技術などのさまざまな活用例で使用されています。

オーディオ関連のAI応用では、生成AIが既存のオーディオファイルを使用して新しい音声を生成することができます。テキスト読み上げ変換を利用すると、ゲーム業界や映画業界の専門家がナレーションを簡単かつ迅速に作成できます。

コード生成

コード生成とは既存のソースコードでトレーニングされたアルゴリズムを利用して、事例に基づいて新しいコードを自動的に生成するプロセスです。通常、言語を理解して処理できる大規模言語モデル(LLM)を使用して実現され、テキストの予測と生成が可能になります。現在、AIコード生成が主に3つの方法で機能しています：開発者がコードを入力する際のオートコンプリート提案、開発者からの自然言語コメントに基づくコードの生成、特定のコードを作成したりバグを修正するためのAIとのチャットによる直接対話です。

AIコード生成の主な利点が開発者の時間を節約できることです。日常的で日常的なコーディング タスクやテストの作成もAIで処理できるため、開発者は作業のより複雑で重要な問題解決の側面に集中できるようになります。

AIコード生成のも 1つの利点がコードを導入イする前にバグを特定して修正するための提案を提供できるテストツールとの統合にあります。コード構造を分析し、セキュリティ強化を推奨することができ、最終的にはより堅牢で信頼性の高いソフトウェア開発につながります。

AIコード生成の有名な例の1つは、OpenAI Codexモデルを使用してGitHubによって作成された事前トレーニング済みAIモデルであるGitHub Copilotです。コメントと開発者のエディター内の既存のコードの両方のコンテキストが考慮され、より関連性が高くコンテキストに合わせたコードの提案が提供されます。

生産性とコラボレーション

高度な機能を備えた生成AIが個人の生産性ツールとコラボレーションに大きな進歩をもたらしました。 MicrosoftのTeamsのプレミアムバージョンにおけるGPT-3.5のアプリケーションは、自動化によって会議の記録がどのように大幅に強化されるかを見せています。録音を自動的にセクションに分割し、タイトルを生成し、パーソナライズされたマーカーを追加し、重要な言及を強調表示することで、最終的にディスカッション中の効率と精度を向上させます。

生成AIがその価値を証明するもう1つの分野がエンタープライズ検索です。生成AIを利用して、ドキュメント内の情報を検索するプロセスを効率化できます。AIが安全な文書読み取りを通じて、調査報告書、契約書、その他の会社文書に関する質問に答え、最も重要なセクションを正確に特定できます。この機能により、組織内のナレッジ管理が強化され、情報の共有と学習が促進されます。

さらに、生成AIがナレッジマネジメントにおいて革新的な役割を果たし、長い文書やデータを適切な出典引用を備えた簡潔な段落に簡素化します。さらに、このモデルがさまざまな記録システムから集計された、チャートやグラフで表示されるデータ分析などの新しいコンテンツを生成する機能を備えています。その結果、企業は業務を最適化し、時間とリソースを節約し、これまで膨大なデータの中に隠されていた貴重な洞察を明らかにすることができます。

業界全体にわたる生成型AIの活用例

金融業界

フィンテック企業には生成AI技術の力を活用する機会があり、業務を合理化し、生産性を向上させ、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことが可能になります。

金融における生成AIの重要な用途の1つは、不正行為の検出です。膨大な取引データを綿密に検査することで、不正行為を迅速に検出し、阻止することができます。金融機関が不正行為を示すパターンや異常を特定することで、顧客を保護し、潜在的な損失を防ぐことができます。

生成AIが非常に価値があることが証明されるもう1つの分野が信用スコアリングです。収入、職歴、信用記録などのさまざまなデータポイントを分析することで、個人と法人の両方の信用力を正確に予測できます。これにより、貸し手はより信頼性の高い融資決定を行うことができ、信用リソースをより効率的に割り当てることができます。

リスク管理では、履歴データを分析する生成AIの機能が将来のリスクを示す可能性のあるパターンやシグナルを特定するのに役立ちます。この包括的な評価が信用リスク、市場リスク、業務リスクをカバーしており、金融機関が積極的なリスク軽減戦略を採用できるようになります。

取引戦略の場合、生成AIによる市場状況と履歴データの統合により、十分な情報に基づいた取引決定の生成と実行が可能になり、最終的に取引結果を最適化できます。

生成AIがロボット高額プロセス オートメーションを通じて、データ入力やコンプライアンス チェックなどの日常的なタスクを合理化し、業務効率を高め、コストを削減し、より戦略的な取り組みに人的リソースを発揮できます。

ポートフォリオ管理も、市場データ、リスク要因、ボラティリティを分析して投資ポートフォリオを最適化するため、生成AIによって大きな利点が得られます。これにより、より適切な資産配分が確保され、有利な投資機会が特定されます。

製品の研究開発

研究開発における生成AIの潜在力が他の業界での応用と比較して過小評価されることがよくあります。研究開発の専門家が将来の技術開発を予測し、破壊的イノベーションを特定するのを支援する機能を備えています。過去のデータ、科学出版物、市場動向を分析することで、AIアルゴリズムが予測とシナリオを生成できるため、研究開発チームは新しいテクノロジーを積極的に予測し、リソースを効果的に割り当てることができます。

生成AIが製品設計者にも大きなメリットをもたらし、材料使用の最適化とコスト削減に役立ちます。製造設計の合理化により、物流や生産工程のコスト削減にさらに貢献します。

さらに、生成デザインにおける生成AI の利用により、より魅力的で市場に適した高品質の製品が生まれます。この高度なAIがシナリオを作成し、テスト候補者のプロファイリングを行うことで、複雑なシステムのテスト時間を効率的に短縮し、顧客テストを含む試用フェーズを迅速化します。

他の生成デザイン手法が研究開発におけるAIの可能性をすでに実証していますが、特に「従来の」機械学習アプローチを使用する場合、高コストや厳しいデータ要件などの制限があります。

健康管理

ヘルスケアにおける生成AIの統合が診断や治療を超えて拡張されており、低品質のスキャンから高解像度の画像を生成し、医療専門家によるより適切な解釈のために細部の視認性を向上させることができます。

この進歩が血管や組織の正確な視覚化が正確な診断と手術計画に不可欠である心臓病などの分野で特に価値があります。

ヘルスケアにおける生成AIのもう1つの重要な用途が患者固有の解剖学的モデルと生理学的プロセスをシミュレートできる可能性です。このシミュレーションは、外科医が複雑な手術を計画するのに役立ち、患者の仮想レプリカで練習できるため、エラーのリスクが軽減され、手術結果が向上します。さらに、生成AIを活用した仮想患者モデルを医学教育に活用することで、学生や開業医に現実的な症例シナリオを提供して、スキルや意思決定能力を向上させることができます。

生成AIのメリットがメンタルヘルス領域にも拡張され、対話型で応答性の高いチャットボットや仮想セラピストの作成に利用できます。患者と関わり、感情的なサポートを提供し、長期にわたるメンタルヘルスの進行状況を監視することができます。また、言語パターンや感情的な手がかりを分析し、タイムリーな介入やメンタルヘルス専門家への紹介を提供することで、メンタルヘルスの問題の早期発見を支援することもできます。

マーケティングと販売

マーケティングにおいて、生成AI が多くのメリットをもたらし、アイデア出しやコンテンツの草稿に必要な時間を大幅に短縮し、貴重な時間と労力を節約します。さらに、さまざまなコンテンツ間で一貫性が確保され、統一されたブランドの声、書き方、形式が維持されます。多様な仕様のコンテンツを生成することにより、従来の技術が達成できる規模を超える規模で顧客の価値、魅力、変換、維持を強化できます。

さらに、マーケティング部門が、さまざまなデータベースからのデータなど、構造化されておらず、一貫性がなく接続されていないデータに関連する課題を克服するのに役立ちます。テキスト、画像、さまざまな構造などの抽象的なデータ ソースを適切に解釈し、マーケティング担当者がテリトリーの性能、総合された顧客フィードバック、顧客の行動などのデータを効果的に活用できるようにします。その結果、ターゲットを絞った顧客プロファイルやチャネルの推奨事項など、データに基づいたマーケティング戦略を生成できます。

検索エンジン最適化(SEO)の観点からは、生成AIはコンバージョン率を高め、マーケティングおよび販売の技術コンポーネントのコストを削減する上で重要な役割を果たします。主要なSEOトークンを合成し、SEOデジタル コンテンツ作成のスペシャリストをサポートし、ターゲットを絞ったコンテンツを顧客に配布することで、可視性とエンゲージメントの向上につながります。

販売領域では、B2B企業とB2C企業の両方に大きな変化をもたらす可能性があります。セールスリードを特定して優先順位を付けることで、構造化データと非構造化データから包括的な消費者プロファイルを作成し、あらゆる接点で顧客エンゲージメントを強化するための実用的な洞察を提供します。

また、営業担当者が潜在顧客を効果的に育成するのに役立つ生成 AI のメリットを受けています。関連する製品販売情報と顧客プロファイルを統合することで、アップセルやクロスセルの話題を含む相談スクリプトを使用した顧客との会話を促進します。このコン人生のあるアプローチにより、顧客プロファイルをより深く理解し、Webサイトのコンバージョン率を高めることで e コマースの売上を向上させます。

その他の産業

• 娯楽：音楽生成、ビデオ制作、ゲーム シナリオを支援し、創造性とユーザー エンゲージメントを促進します。
• 製造：プロセスを最適化し、メンテナンスの必要性を予測し、品質管理を改善します。
• 不動産：不動産の評価、市場分析、不動産管理を支援します。
• サプライ チェーンと物流：需要予測、ルートの最適化、持続可能性の取り組みを強化します。
• 小売：パーソナライズされた推奨事項、動的な価格設定、不正行為の検出を提供します。
• 保険：リスク レベルを評価し、引受業務を自動化し、不正請求を検出します。
• 観光とホスピタリティ：個人化された旅行の推奨事項、感情分析、収益の最適化を提供します。

結論

テクノロジーが急速に進歩しているため、多くの業界における生成AI の応用は間違いなく無限であり、この記事で触れた内容を超えています。この記事が好奇心を刺激し、読者がこの魅力的で革新的な技術をさらに深く興味を持つきっかけとなることを心から願っています。