生成 AI：現在のビジネスアプリケーションに適用するには

人工知能 (AI) の急速な進歩により、ビジネスイノベーションに新たなフロンティアが創出されました。コンピューティング能力、データストレージ、アルゴリズムの大幅な進歩により、より高度な AI システムの開発が可能になっています。コンテナ化やオーケストレーションなど、ソフトウェア・デプロイメント・プロセスが改善されることで、AI と機械学習 (ML) アプリケーションがリーチとスコープの両方で進化します。たとえば、開発者は Red Hat OpenShift AI や NVIDIA AI-ready Enterprise Platform などの一般提供されているソリューションを使用して、スケーラブルで効率的な方法で AI/ML ワークロードをビルド、デプロイ、管理できます。

このような技術的進歩により、AI はさまざまな分野でより身近で実用的なものになりました。AI の分野の中でも、生成 AI は複雑な問題に対するソリューションを作成し、反復し、最適化することを可能にする触媒の役割を果たします。生成 AI への関心の高まりは、その可能性を探り、変革的なビジネスアプリケーションに対するその能力に関する知見を提供するすばらしい機会になります。

生成 AI とは

生成 AI は AI の分野の 1 つで、機械が画像、テキスト、音楽などのオリジナルコンテンツを制作できるようにするものです。事前定義されたルールや明示的なデータパターンに依存する従来の AI システムとは異なり、生成 AI は複雑なニューラルネットワークを活用して膨大なデータセットから学習し、自律的に出力を生成します。

生成 AI がビジネスアプリケーションにもたらすもの

生成 AI には、さまざまな業界で創造性を解き放つ大きな期待が寄せられています。企業は生成 AI を活用して人間の創造性を拡張し、運用効率を高め、魅力的なマーケティングキャンペーンの作成、不正行為の検出、現実的なバーチャルエージェントの生成により、イノベーションを加速することができます。生成 AI アプリケーションと正確なデータにより、企業はより多くの可能性を追求し、リスクを最小限に抑え、生産を最適化し、タスクを自動化することで、画期的なソリューションとコスト削減を実現することができます。

パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス

顧客パーソナライゼーションは、ビジネスを成功させるための要です。生成 AI は膨大な顧客データを分析して、ビジネスリーダーが顧客の好み、行動、トレンドを理解できるようにすることで、極めて重要な役割を担うことができます。この知識を活用することで、企業はパーソナライズされた推奨事項、ターゲットを絞った広告、カスタマイズされたエクスペリエンスを動的に生成することができ、結果的により堅牢な顧客エンゲージメントと顧客ロイヤルティを促進できます。

生成 AI は通常、自律的にお客様と対話し、質問に対処し、サポートを提供できる、バーチャルアシスタントやチャットボットの開発に使用されます。バーチャルアシスタントのビジネスアプリケーションはかなり前から利用されています。たとえば、Watson Assistant は 2016 年 7 月にリリースされ、現在カスタマーサービス、マーケティング、人事で使用されています。AI を活用した仮想アシスタントは、カスタマーサービスを向上させ、日常業務を自動化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

運用と効率の最適化

生成 AI は、時間のかかる反復的なタスクを自動化することで、運用効率を向上できます。自動レポートの生成、サプライチェーン管理の最適化から、予知保全や異常検出に至るまで、企業は生成 AI を活用して業務を最適化し、コストを削減し、全体的な効率を向上させることができます。 

たとえば Ansible Lightspeed (テクニカルプレビュー) は、開発者が IBM Watson Code Assistant と生成 AI を使用して Ansible Playbook 自動化をより効率的に作成できるようにします。日常的なタスクを自動化することで、従業員はより価値のある作業に集中することができ、それにより組織の生産性とイノベーションを促進できます。

意思決定の強化

生成 AI は、データ駆動型の意思決定のための有益なツールになり得ます。履歴データを活用してシミュレーションを実行することで、代替シナリオを生成し、仮説を検証し、予測を立てることができます。生成 AI は、膨大な量のデータを分析し、パターンを特定し、意思決定プロセスを支援する予測やシミュレーションを生成できます。また、有益な知見を提供し、運用を最適化し、戦略的な計画をサポートできます。 

たとえば、Atomiton は製造業者のエネルギー需要を予測し、生産現場でエネルギーを消費する機械を稼働させる最適な方法を特定して、コストを削減します。この意思決定機能により、ビジネスリーダーはさまざまな成果を探り、リスクを評価し、さまざまな業界で戦略を最適化できます。

プライバシーとセキュリティの保護

データのプライバシーとセキュリティは、すべての企業、特に医療と金融分野の企業にとって非常に重要です。生成 AI は、個人のプライバシーを確保しながら、元のデータセットの統計的特性を維持する合成データを生成することで、プライバシー保護のアプローチを可能にします。このアプローチにより、機密情報を保護しながら、データの共有とコラボレーションが可能になります。 

不正行為検出とサイバーセキュリティ

生成 AI は、データパターン、異常、潜在的な脅威を分析することで、不正行為の特定と防止を支援します。セキュリティシステムを強化し、脆弱性を検出し、リスクを軽減できます。Dynatrace、CrowdStrike など、Red Hat パートナーの認定オペレーターは不正を検出し、クラウド運用の安全性を維持するために、さまざまな方法で AI を活用しています。

生成 AI は、ビジネスアプリケーションに変革をもたらします。生成 AI を取り入れることで、企業はこれまでにない創造性を活用し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、運用を最適化して保護し、意思決定を強化し、イノベーションを促進することができます。

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