大局的に生成 AI を見る
生成 AI は、他の AI ではできないことが可能です。つまり、新しい独自のコンテンツを作成できます。生成 AI がお客様の AI 戦略にどのように最も適合するかを評価するために、その機能、活用法、および影響が予測型などその他の種類の AI とどのように比較されるかを学びます。
生成 AI と他の AI の違い
生成 AI が予測型など他の種類の AI とどのように異なるか、そしてそれが突出している理由をご確認ください。
重要なポイント
- 生成 AI のクリエイティブな能力は、AI テクノロジの重要な進化を表しています。
- 予測 AI はデータを分析して結果を予測しますが、生成 AI はテキスト、画像、コード、その他の出力を生成します。
- 生成 AI やその他の AI テクノロジには、金融、医療、マーケティングなどのビジネス機能など、さまざまな業界にわたる幅広い活用法があります。
- 将来的には、生成 AI と他の AI モデルは、より深く統合されるでしょう。
- Microsoft による 6 つの人間中心の実践方法は、組織が責任を持って生成 AI を開発して使用するのに役立ちます。
生成 AI とは?
生成 AI は、複雑なタスクと大規模なデータセットを処理する高度な機械学習 (ML) であるディープ ラーニングを使用して、単純な自然言語プロンプトに応じて新しいコンテンツを作成します。ユニークな料理を作る料理人、作曲をするアーティスト、物語を書く作家と同様に、生成 AI はクリエイティブで革新的です。
生成 AI は AI の一部分です。AI とは、ML モデルを使用して収集したデータのパターンを識別して模倣することで、人間のようなタスクを実行できるシステムまたはマシンを指します。継続的なフィードバック ループにより、システムまたはマシンのパフォーマンスが徐々に向上します。
ルーティン業務の自動化からカスタマー エクスペリエンスのパーソナライズまで、組織はビジネス向け AI を利用して効率を高め、イノベーションを促進し、競争力を向上させるようになっています。ただし、AI の分野には、さまざまな方法で動作するさまざまなテクノロジが含まれています。
テキスト、画像、音楽、コードなど、新しい出力を生成する 生成 AI の機能は、AI テクノロジの大きな進歩を表しています。わずかな間に、さまざまな業界における組織に対して無限の可能性を開いています。
予測やその他の AI でできることは?
それぞれの種類の AI には、さまざまなビジネス ニーズに対応する特定の目的があります。それぞれが組織に対してできることとできないことを理解することで、その可能性を最大限に高めることができます。一般的な AI の種類をいくつか次に示します:
従来の AI は、特定のタスクを自動化および最適化します。定義済みのルールとアルゴリズムを持つ ML モデルに依存しているため、製造業やデータ処理など、効率と精度が重視される繰り返しのタスクで最も広く使用されています。従来の AI には、予測 AI と会話型 AI が含まれています。
予測 AI は、履歴データの分析に基づいて結果を予測します。過去の行動を分析し、パターンを検出して、将来の結果を高い精度で予測できます。予測 AI は、財務、医療、製造、マーケティングの基礎となっています。
会話型 AI はチャット ボットや仮想アシスタントの原動力です。テキストまたは音声インターフェイスを介して人間とマシン間の自然言語による対話を容易にします。会話型 AI は、ML モデルと自然言語処理 (NLP) に依存して自然言語を理解し、人間のような応答を生成します。
生成 AI の特徴は?
次に示す、生成 AI とその他の形式の AI の比較は、生成 AI のしくみと、そのクリエイティブで高い適応性が、より分析的で特定のタスクに特化した AI の種類と対照的である点をさらに強調しています。
生成 AI と従来の AI
従来の AI は、特化型 AI または弱い AI とも呼ばれ、ワークフローの自動化や固定アルゴリズムに基づく意思決定など、定義済みのタスクを実行するのに最適です。通常、教師あり学習手法を使用してトレーニングされます。クリエイティブ AI または強力な AI とも呼ばれる生成 AI は、独自の出力を生成し、人間のガイダンスと修正に基づいて微調整します。これは、教師なし学習手法を使用してトレーニングされます。
生成 AI と予測 AI
予測 AI は、既存のデータと傾向の分析に基づいて将来の結果を予測します。生成 AI は予測を超えて、既存のデータの制約によって制限されないまったく新しいコンテンツを作成します。たとえば、生成 AI はマーケティング キャンペーンを作成でき、予測 AI はその成功を予測します。
生成 AI と会話型 AI
会話型 AI は自然言語を理解し、人間の言葉づかいを模倣する応答を生成します。生成 AI はより幅広い適用範囲を持ち、画像、音楽、音声合成、ビデオ、製品デザインなど、テキスト以外のさまざまな種類のコンテンツを作成します。
それぞれの種類の AI のユース ケースは何ですか?
生成 AI、予測 AI、その他の種類の AI には、さまざまな業界やビジネス機能にわたる幅広い実用的な活用方法があります。それぞれの種類の AI の活用方法の例を次に示します:
生成 AI の活用法は次のとおりです:
- 各業界: メールの要約、プレゼンテーションの生成、分析情報の表示など、日常的なタスクで従業員を支援します。
- エンジニアリング: さまざまな条件下における刺激を分析するための合成データを生成します。
- ヘルスケア: 創薬における新しい分子を設計します。
- 製品設計: 新しい製品のプロトタイプを作成し、革新的なビジュアル デザインを作成します。
- ソフトウェア開発: コードの記述を支援し、反復的なプログラミング タスクを自動化します。
- ビデオ ゲーム: ストーリー、キャラクター、グラフィックス、サウンド エフェクトを作成します。
- ファイナンス: 株式のパフォーマンス、信用スコアリング、および経済の傾向を予測します。
- マーケティング: 顧客の好みを予測し、キャンペーンを最適化するために必要な顧客分析情報を生成します。
- 小売: 需要計画と在庫予測を支援します。
- 製造: サプライ チェーンの中断を監視し、機器の故障を予測します。
- 組立ライン生産: AI ガイドロボットを使用して正確な作業を行います。
- 自動車: 音声アシスタントを使用して、ドライバーが車のインフォテインメントおよびナビゲーション システムと対話できるようにします。
- ビジネス オートメーション: 人間の介入を最小限に抑えながら、データ入力や請求書処理などの日常的な業務を処理します。
- カスタマーサービスとサポート: AI 駆動のチャットボットを通じて、24 時間体制で支援を提供します。
- 小売: パーソナライズされたおすすめ情報を提供することで、ショッピング エクスペリエンスを強化します。
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公平性
AI システムは、特定のグループに対する不等しい扱いや差別につながる可能性のある偏見を防ぐ必要があります。雇用機会など、同じ状況のすべてのユーザーに対して同じ出力を生成する必要があります。
信頼性と安全性
AI システムが確実かつ安全に動作することを保証することは、信頼を構築し、損害を防ぐのに役立ちます。AI システムは、さまざまな状況で一貫して正確に実行し、エラーやサイバー攻撃から一貫して保護される必要があります。
プライバシーとセキュリティ
AI システムは、個人情報と機密情報を不正アクセスから保護することで、ユーザーの権利をサポートする必要があります。また、マルウェアやサービス拒否など、さまざまなサイバー脅威を事前に特定して修復する必要があります。
インクルーシブ性
AI システムは、さまざまなユーザーに力を与え、エンゲージメントを高めるように設計する必要があります。インクルーシブ デザインの実践は、潜在的な除外障壁に対処し、すべてのユーザーがアクセスできるエクスペリエンスの作成をサポートします。
透明性
組織は、AI システムがどのように機能し意思決定を行うのかについて明確な説明を提供する必要があります。透明性は、理解と信頼を促進し、発生する可能性のある問題を、ユーザーが特定して対処するのに役立ちます。
説明責任
AI システムと、それらを開発してデプロイする人は、行動と決定に対して責任を負う必要があります。これにより、責任ある AI を監視し、悪影響に対処するためのプロセスとメカニズムを組織に配置する必要があります。
生成 AI の明るい未来
AI を活用したビジネス変革とイノベーションの次の波の主要なプレーヤーとして、生成 AI は、組織の機能のしかたと、顧客との関わり方を変え続けます。
次の今後の傾向に注目してください:
ML モデルの継続的な改善は、よりスマートなトレーニング アルゴリズム、自己監視型学習など、モデル アーキテクチャやトレーニングの進歩が含まれます。これにより、より高品質な出力とより直感的なユーザー エクスペリエンスが得られます。
他の種類の AI と共に生成 AI を補完的に使用すると システム機能が強化され、効率が向上します。たとえば、製品開発において、予測 AI を使用して将来の市場需要を特定し、生成 AI を使用してそれらの需要を満たす新製品を提案し、会話型 AI を使用して顧客からのフィードバックを収集し、製品設計を継続的に改良することができます。
より深い生成 AI と他の AI の種類との統合により、複雑な意思決定と問題解決のプロセスが強化されます。たとえば、カスタマー サービスにおいて、NLP と生成 AI を組み合わせたチャット ボットや仮想アシスタントが、ユーザーのニーズ、センチメント、コンテキストのリアルタイム分析に基づいて、インテリジェントでパーソナライズされた応答を動的に作成できます。
責任ある AI の重要度がますます増します。企業、政府、教育機関、その他の組織は、AI の開発とデプロイにおける公平性、透明性、アカウンタビリティ、およびその他のプラクティスを引き続き重視します。AI を責任を持って使用するという Microsoft の取り組みについて詳しく説明します。また、組織が効果的に AI リスクを管理するのに役立つツールとプロセスにアクセスしてください。
生成 AI をどのように活用しますか?
生成 AI やその他の種類の AI の特徴を理解することは、単独で使用する場合でも、他の AI と併用する場合でも、それぞれから最大の利点を得るための鍵となります。
予測 AI とは異なり、生成 AI は履歴データに基づいて結果を予測しません。会話型 AI とは異なり、人間のような会話は生成されません。人間の介入を最小限に抑えながら、その出力を常に反復し、改善しながら、新しいものを生み出します。これは、今日のデジタル世界でイノベーションを推進し、競争力を維持するために不可欠なものです。
引き続き、生成 AI とその他の AI について学習し、生成 AI を組織で使用する最適な方法について学習します
その他のリソースを見る
生成 AI の使用を開始するのに役立つその他のツール、テンプレート、記事をご覧ください。
よく寄せられる質問
よく寄せられる質問
- 機械学習を使用して人間のようなタスクを実行する AI には、生成 AI、従来の AI、予測 AI、会話型 AI、大規模言語モデル (LLM) など、複数のサブセットがあります。
- 生成 AI は、テキスト、画像、オーディオ、プロダクト デザイン、コードなどの新しい出力を作成します。
- 予測 AI は履歴データに基づいて結果を予測する一方、生成 AI は新しい独自のコンテンツを生成します。
- 生成 AI では、さまざまなコンテンツを作成できます。そのうち、テキストは 1 つの例にすぎません。LLM は、テキスト生成や翻訳などの言語タスクに特化した生成 AI のサブセットです。
- 機械学習は、モデルがデータを取り込んで学習できるようにすることで、すべての AI の基礎となるものです。生成 AI では ML の手法を使用して新しい出力が作成される一方、従来の ML モデルでは分類や予測などのタスクに焦点を当てています。
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