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ジェネレーティブAIは単なるテクノロジーの流行に過ぎないのか？ あるいは、組織はそれを作ることができるか？ 行くその 余計な マイル？
今の時代、このような出会いはめったにない。 めったにない ジェネレイティブAIを知らない人。 ChatGPTの発表にまつわる宣伝は、ジェネレーティブAIの驚くべき能力にスポットライトを当てた、 例えばコンテンツや画像の作成そして データを分析する。 世界中の組織が、収益や業務の増加を期待して、ビジネスモデルへのテクノロジーの導入を急いでいる。 効率性と生産性。 しかし
ジェネレーティブAIは本当に誇大広告に値するのか？
NashTechのエキスパート、ジョージ・リンチ（テクノロジー・アドバイザリー部長）と ラマラジュAIプラクティス・リーダーであるラマラジュ・インドゥクリが語る。 彼らの考えこの新たなテクノロジーについて、彼らが考えるチャンスと課題とは？
ジェネレーティブAIは、世界中の組織や業界で勢いを増している。 ChatGPTのようなジェネレーティブAIプラットフォームが登場したことで、企業や日常生活におけるAIの能力が注目されるようになった。 2022年、ChatGPTは単独で次のように成長した。 10億ユーザー これは、その素晴らしい能力と社会の受容性を示す指標である。 組織が価値創造のためにジェネレーティブAIの力をどのように活用するのがベストなのか、世界中ですでに議論が始まっている。 デロイトの報告書によると 74％の組織 は、自社のビジネスモデルでジェネレーティブAIをテストしている。 しかし、すべての誇大広告の中で、私たちはジェネレーティブAIは単なるテクノロジーの流行に過ぎないのか、それとも本当に社会を新しい時代へと導くことができるのか、と疑問を抱いている。
11月14日th NashTechの第一人者たち ジョージ・リンチテクノロジー・アドバイザリー部長 ラマラジュ・インドゥクルNashTech主催の洞察に満ちたパネルディスカッションで、i, Senior VP and AI Practice LeaderがジェネレーティブAIについて意見を交わした。. 議論されたトピックの中には、ジェネレーティブAIの潜在的なユースケース、当社の専門家がその可能性を見ている点、そしてこのテクノロジーを業務モデルに導入する際に組織が注意すべき点などがあった。
ジェネレーティブAIは、市場での競争力を高め、提供する商品の価値を高めようとする組織にとって、多くの実用的なアプリケーションをもたらす。 保険業界におけるクレーム処理プロセスの自動化、マーケティングにおける販促物のパーソナライズ、新たな販路の導入など、各業界ですでに応用が進んでいる。
小売業における顧客サービス
ジェネレーティブAIは、個人の日常生活におけるテクノロジーとの関わり方を変えつつある。
リンチは、我々のクライアントがジェネレーティブAIに手を出している事例をいくつか紹介してくれた：
リンチはジェネレーティブAIをマーケティングにとっての「涅槃」と表現する。 小売業とeコマースにとって、ジェネレーティブAIは高度なパーソナライゼーションとアナリティクスを通じて新たな顧客体験を創造する機会を提供し、4000億～6600億ドルの貢献が見込まれる。 毎年 小売業者向け インテリジェントな生成AIを搭載したチャットボットは、オンデマンドで要求されたアイテムを見つけ、即座に顧客解決を提供し、その発送ジャーニー全体で注文を追跡することにより、より優れたショッピング体験を顧客に提供することができます。 しかし、顧客サービスのタッチポイントを増やすだけでなく、ジェネレーティブAIはパーソナライズされたマーケティングの世界でも飛躍的な進歩をもたらす。 生成的AIと機械学習による高度な分析を活用することで、組織は、過去の購買行動や検索意図など、個人に固有の履歴データに基づいて、パーソナライズされた販促割引やオファーを提供できるようになる。
ジェネレーティブAIが小売業にどのような変革をもたらすのか、続きを読む：
https://poc.nashtechglobal.vn/our-thinking/insights/generative-ai-in-retail/
によると
BCGによれば
ジェネレーティブAIは、保険業界の損害調整費用を20～30％削減する。
保険分野では、リンチがクレーム処理の合理化におけるジェネレーティブAIの可能性を説明した。 高度な自然言語処理（NLP）機能により、ジェネレーティブAIは提出されたクレームの画像、写真、事故の説明を効率的に分析し、オンデマンドでレポートを作成し、従業員が手作業で処理する時間を削減することができる。 しかし、ジェネレーティブAIは、従業員の時間をより価値のある活動に振り向けるだけでなく、保険金請求の適格性を評価する際の不正検知にも役立つ。 保険会社は、元顧客のプロファイル、過去のデータ、マーケット・インテリジェンスと照らし合わせてクレームを分析し、不正なクレームの可能性を分析し、疑わしい行為にフラグを立てて、さらに人的調査を行うことができるようになる。 こうしてクレームの精度を高め、クレーム処理を本質的に全面的に改革する。
今後3年間で、学習管理ツールの47%にAIが搭載される見込み – エッジエデュケーション
エッジューケイティング
教育セクターは昨年、ジェネレーティブAIプラットフォームChatGPTが生徒の評価プロセスの妥当性を破壊し、生徒の成績を正確に評価するための迅速かつ新たな戦略を要求するという問題に直面した。
生徒の成績評価
. しかし、これは物語の一面に過ぎない。 ジェネレーティブAIは、パーソナライズされた学習を通じて学生の経験と満足度を高める可能性を秘めている。 クラスタイプ、行動データ、学習スピード、スタイルに照らして生徒の成績を分析することで、ジェネレーティブAIはパーソナライズされたコンテンツと学習教材を提供し、生徒の成功を最大化することができる。 しかし、それだけではない。 リンチは、ジェネレーティブAIは、生徒のためのインテリジェント・ウェルビーイングのような、より人間中心的な役割においても可能性を秘めていると説明し、そのモデルの高度さを示した。 ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）は、生徒の会話からトーンや合図を理解することができ、文脈の理解を使ってメンタルヘルス関連の質問に答え、関連するヘルプ・リソースやガイドを提供する。
ジェネレーティブAIの可能性は組織にとって無限である。 しかし、その可能性の大きさにもかかわらず、私たちの専門家は、その導入による利益を最大化するための慎重な計画の重要性を強調している。
倫理的で責任あるAIの利用と規制は、世界中の政府や規制機関の見出しを飾っている。 2023年 デジタル・リーダーシップ・レポートAIにはより厳格な規制が必要だと考えている組織は88％にのぼる。 この思いはインドゥクリも同じで、開発プロセスにおけるテストとジェネレーティブAIモデルの透明性の重要性を強調した。 インドゥクリは、将来起こりうる政府の政策の影響について、ジェネレーティブAIの実験を行っている組織に警告を発し、政府が組織の構築しているモデルのガバナンスと評価のためにテストデータの共有を要求した場合に備えて、モデルの透明性のためにAIプロセスのドキュメントを作成するよう組織に助言した。
組織にとってのもうひとつの危険は、AIの法的な問題である。 ChatGPTのようなインターネット向けの生成AIモデルは、公開ソースからデータを取得する。 組織にとって本当に危険なのは、アウトプットの法的・知的財産的な意味合いだとインドゥクリは説明する。 現時点では、知的財産と著作権をめぐる法的な問題はまだ不明確なままだが、ChatGPTのような一般向けのジェネレーティブAIプラットフォームによるすべてのアウトプットは、後々訴訟問題に発展しないよう、注意深く精査されるべきである。 さらに、組織はChatGPTのようなモデルで会社の機密データを共有する場合、他のユーザーと共有されたり、データ漏洩の可能性があるため注意が必要だ。
“
ジェネレーティブAI活用のガバナンスは出遅れた
”ジョージ・リンチ、NashTechテクノロジーアドバイザリー部長
組織にとって大きな関心事は、生成AIモデルの精度がどの程度なのかということだ。 当然ながら、データ出力の質はモデルに投入される初期学習データに左右される。 したがって、学習データに偏りや誤りがあると、歪んだ出力や誤った出力が完全に生成される危険性がある。 偏ったアウトプットは、そのアウトプットを提供している組織に反映され、組織の評判を危険にさらす可能性があるからだ。
ジェネレーティブAIをめぐる騒動は、企業がジェネレーティブAIがもたらす可能性、すなわち収益、イノベーション、業務効率、生産性の向上に目を向けるきっかけとなった。 しかし、「ピカピカ光る」新技術のトレンドを追い求めることには危険が伴う。 入念な準備と十分な導入ロードマップがなければ、組織は、必要とする結果を生み出し、テクノロジーを効果的に機能させる上で的外れになる可能性がある。 の中で Nash Squared デジタル・リーダーシップ・レポート 2023年圧倒的な75％の組織が、ジェネレーティブAIの導入に対して準備不足を感じていると回答しており、中でもデータプライバシーと規制が懸念事項の上位に挙げられている。 ジェネレーティブAIのメリットを享受するために、組織は技術的にも文化的にもそのシフトに備える必要がある。
あらゆるデジタルトランスフォーメーションと同様に、組織は成長戦略の一環としてテクノロジーを取り入れるよう促す必要がある。なぜなら、従業員間の信頼を促進することが、テクノロジーと人の統合を成功させる重要な要因だからだ。 しかし、私たちの専門家は、組織が成功するためには他にどのような要素を考慮すべきであると考えているのだろうか。
ジェネレーティブAIを導入する際に、組織が考慮すべき要因の詳細については、こちらをご覧ください、
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その無限の可能性と機会により、ジェネレーティブAIがここに留まり、今後数年間で能力と精度が進化し続けることは明らかだ。 モデルがより賢く、より洗練され続ける中、組織はAI環境と戦略を把握する必要がある。 NashTechは、組織がAIの旅をナビゲートするお手伝いをします。 当社のAI専門家は、お客様に変革的なAIプロジェクトを提供し、卓越した成果をもたらす成功戦略を構築してきた経験があります。
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