生成 AI の創造的な可能性を解き放つ

Gartner によると、マーケティング担当者の 63% が今後 24 か月以内に生成 AI に投資する意向です。 では、生成 AI とは何ですか? なぜそれが最優先事項なのでしょうか? 人工知能のカテゴリである生成 AI は、以前のトレーニング データセット、1 つ以上の AI アルゴリズム、および「プロンプト」と呼ばれる新しい入力から、合成データ、テキスト、ビジュアル、オーディオなどの幅広いコンテンツを作成できます。 組織のクリエイティブプロセスとビジネスプロセスを完全に変える可能性があります。

生成 AI の仕組み: 3 つのモデルのバリエーション

生成 AI モデルは、ニューラル ネットワークを使用して既存のデータ内の構造とパターンを認識し、新鮮でオリジナルのコンテンツを生成します。 これらのモデルにはさまざまな種類があり、2 つ以上を組み合わせて強力な生成 AI アプリを作成できます。 例としては次のようなものがあります。

1. 変分オートエンコーダー (VAE)

一般にエンコーダとデコーダと呼ばれる 2 つのニューラル ネットワークが VAE を構成します。 エンコーダーは入力をよりコンパクトで集中したデータ バージョンに変更します。 圧縮された表現は、無関係な情報を排除しながら、デコーダが必要とするデータを効果的に保持します。 エンコーダとデコーダは連携して、データ表現の簡単かつ効率的な方法を特定します。

2. 普及モデル

これらのモデルは、トレーニング中に、順拡散と逆拡散を含む 2 段階の手法を実行します。 順拡散には、トレーニング データへのランダム ノイズの段階的な導入が含まれます。 次に、ノイズが徐々に除去されてデータが再構成されます。

モデルは逆ノイズ除去法を開始し、完全にランダムなノイズを使用して新しいデータを生成します。 この 2 段階のプロセスにより、数百または場合によっては無限のレイヤーのトレーニングが容易になります。

3. 敵対的生成ネットワーク (GAN)

2014 年に導入された GAN には、2 つのニューラル ネットワーク間の競合が含まれます。 ジェネレーターは新しいサンプルを作成し、ディスクリミネーターは生成されたコンテンツが本物か捏造かを判断します。

両方のモデルが同時にトレーニングされます。 ディスクリミネーターが生成されたコンテンツを識別する能力を向上させ、ジェネレーターが高品質のコンテンツを生成するにつれて、両方ともよりインテリジェントになります。 この繰り返しのプロセスにより、両当事者は、既存のコンテンツと区別がつかなくなるまで、作成された素材を一貫して強化することができます。

生成 AI モデルの進歩は、トレーニング中に教師なしまたは半教師ありなどのさまざまな学習方法を使用できることです。

その結果、組織はラベルのない大量の情報を活用して、より迅速かつ簡単に基盤モデルを開発できるようになります。 基盤モデルは、その名前が示すように、さまざまなタスクを実行できる AI システムの基盤として機能します。

生成AIの応用

アルゴリズム モデルがより洗練されるにつれて、生成 AI の例とユースケースはさまざまな業界や業種に広がります。

1. アートとデザインにおいて

画像の作成とスタイルの転送に生成モデルを採用することで、アーティストはユニークで審美的に魅力的な芸術作品を作成できるようになります。 別のアプローチは、テキストから画像への生成です。この生成モデルでは、生成モデルがテキストの説明を、それに一致する視覚的表現に変換します。

また、この技術は 3D モデルやアニメーションを生成し、落書きやスケッチをリアルな画像に変換することもできます。 Google の AI 部門、Midjourney の DeepDream Generator、および WOMBO Dream (代替不可能なトークンまたは NFT 作成ツール) はすべて、このユースケースの生成 AI の例です。

2.コンテンツ制作において

生成 AI は、コンテンツ作成のさまざまな側面を自動化することで、マーケティング担当者が時間とリソースを節約し、市場投入までの時間を短縮できるようにします。 AI モデルは、電子メール キャンペーンやソーシャル メディア投稿などのプロトタイプ コンテンツを作成できます。 人間のマーケティング担当者は、このコンテンツを微調整してパーソナライズできます。

たとえば、Writesonic、Jasper、Copy.ai は、マーケティング担当者が高品質のコピーを迅速に生成できるように支援する AI ライティング ツールです。 Gen AI は、AI の真に破壊的な使用方法であるビジュアル コンテンツ マーケティングにも役立ちます。

生成 AI のもう 1 つの例は、既存のコンテンツを変更するプロセスです。 データとユーザーのフィードバックの傾向を調査することで、AI は洞察力に富んだ推奨事項や改良のためのアイデアを提供できます。 たとえば、Phrasee などのツールを使用して、広告コピーや顧客コミュニケーションの成果を高める領域を正確に特定できます。

3. ビジネスとイノベーションにおいて

マーケターやビジネスリーダーにとって最も困難な課題の 1 つは、革新的な新しいアイデアを常に考え出すという困難な作業です。

生成 AI モデルは、革新的な推奨事項やさまざまな視点により、アイデア創出セッションの生産性を向上させることができます。 これらの AI によって生成されたコンセプトは、新鮮で乱雑なアイデアを生み出すための相談台またはキックスターターとして機能し、最終的には独自の新しい戦略を開発することができます。

実際、PwC の予測によると、経済全体の利益の 45% は、2030 年までに消費者の需要を大幅に押し上げる予定の AI を活用した製品の機能強化によるものとなるでしょう。

これは、年が経つにつれて、AI によって製品範囲と在庫が拡大し、さらにパーソナライゼーション、魅力、手頃な価格が強化されるためです。

生成 AI の利点

生成 AI とは何かを理解し、それをビジネス戦略に大胆に組み込むことで、次のことが可能になります。

1. 創造性と共同イノベーションを強化する

企業は、製品開発をより協力的に行うための新しい方法を常に試しています。 最も一般的な 2 つは、ハッカソンやクラウドソーシングなどのアイデア コンテストです。 ただし、組織は、生成された多数のアイデアを実装するために支援を必要としています。

コンセプトを評価するための体系的なアプローチが必要になる場合があります。 あるいは、寄稿者が自分のアイデアを実現するために必要な詳細を提供することが難しい場合もあります。 異なる概念を統合することはさらなる障害となります。 これは、膨大な量の多様なデータタイプを処理および分析する生成 AI の助けを借りて回避できます。

消費者や従業員の創造性を刺激することで、画期的なアイデアを生み出すのに役立ちます。 さらに、未開発のコンセプトの質を高め、イノベーションをより民主化できる可能性があります。

2. コンテンツ作成プロセスを合理化する

コンテンツ開発への従来のアプローチには、通常、多数の関係者やチームが参加する長期にわたる制作サイクルが含まれます。 Generative AI は、コンテンツ作成を自動化し、プロセスを迅速化することで、制作時間と費用を削減します。

自然言語処理 (NLP) により、組織は製品説明、ブログ エントリ、ソーシャル メディアへの投稿などの優れたコンテンツを、独立した人間の作成者と比較して大幅に短縮された時間枠で作成できるようになりました。

Salesforce の調査によると、マーケティング担当者は、生成 AI によって週に 5 時間以上の作業負荷が削減されると見積もっています。これは、年間 1 か月以上の作業に相当します。

3. 顧客エクスペリエンスをパーソナライズおよびカスタマイズする

生成 AI の多数のインスタンスは、そのアルゴリズムが顧客エクスペリエンスのカスタマイズと個別化にどのように役立つかを示しています。

たとえば、製品の説明が確かな個人的な反応を呼び起こすシナリオを考えてみましょう。 これは、人口統計、地理的位置、閲覧履歴、ユーザー分類に従って、正確にセグメント化された視聴者に合わせて説明を変更する生成 AI によって実現されます。 さらに、このテクノロジーにより、マーケティング担当者は、さまざまなセグメントのさまざまな製品属性を強調しながら、パーソナライズされた電子メール キャンペーンを大規模に開始できるようになります。

さらに、生成型 AI チャットボットは、状況に応じた推論を通じてパーソナライゼーションを促進します。 消費者の問い合わせを分析して、適切なだけでなく、非常に個別化された回答を提供します。

最後に、ブランドの Web サイトでの検索エクスペリエンスを向上させることができます。 検索バーの能力が向上し、テキストに加えて、入力された画像、音声クエリ、短いビデオ クリップを解釈できます。

倫理的考慮事項: 生成 AI の課題は何ですか?

生成 AI はコンテンツ作成において大きな可能性を示していますが、限界もあります。 AI は、倫理的考慮事項、文化的な微妙な点、または文脈上の要因の理解が限られていることが原因で、不快な内容や重要ではない内容を生成することもあります。 これにより、トレーニング データの結果である出力にバイアスが蔓延する可能性があります。

さらに、生成されたコンテンツの品質が異なる可能性があり、非論理的または誤った結論が得られる場合があります。 この現象はAI 幻覚として知られており、生成型 AI による幻覚の注目すべき例は次のとおりです。

Google の Bardチャットボットの声明、つまりジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡が太陽系の外にある惑星の予備的な画像を収集したという声明は誤りでした。

さらに、人工知能によって生成された作品の所有権については議論の余地があり、国によって異なる可能性があります。 たとえば、米国の著作権法では、「人工知能によって生成された画像には、保護に必要な『人間の著作権』が存在しない」と規定されています。

コンテンツ作成における AI の使用の合法性を保証するためにマーケティング担当者が直面しなければならないもう 1 つの考えられる問題は、盗作です。 最後に、組織は世代 AI をワークフローに統合する際に、失業の恐れに対処する必要があります。

ビジネスリーダーのための生成的 AI の機会

Generative Al は、企業とそのクリエイティブ ワークフローにとって大きな可能性を秘めており、個別のセルフサービスを促進することで顧客エンゲージメントを強化できます。

ソフトウェア開発や税務申告処理など、大量の作業を必要とする業務を自動化します。 さらに、 Gen AI と NLP は、チームが契約、請求書、顧客からのフィードバック、規制、パフォーマンス評価などの重要な非構造化データのさまざまなサブセットの重要性を管理、検討し、最終的に理解するのに役立ちます。

生成 AI の真の影響と、それがテクノロジー スタックのどこに適合するかを理解することで、この時代の画期的なテクノロジーから最大の利益を引き出すことができます。