AI と生成型 AI: ビジネスニーズにはどちらが適していますか?

公開: 2024-04-05

AI/ML 5 分4

2024 年 4 月 5 日

まとめ

人工知能 (AI) と生成 AI は、企業に独自の機能を提供します。従来の AI は特定のタスクに重点を置いていますが、生成 AI は新しいコンテンツやアイデアを生み出すことができます。ビジネスニーズを満たす適切なソリューションを選択するには、これらのテクノロジーの違いを理解することが重要です。

導入

今日の急速に進化する技術環境において、企業は競争の先頭に立つための革新的なソリューションを常に模索しています。そのようなイノベーション分野の 1 つが人工知能 (AI) であり、業界全体に変革をもたらす可能性があります。ただし、AI の領域内には、生成 AI として知られるサブセットが存在します。 生成AI開発サービス 革新的なソリューションを求める企業にとって、大きな可能性を秘めています。この記事では、AI と生成 AI の違いについて説明し、どちらがビジネスニーズに適しているかを判断するのに役立ちます。

AIとは何ですか?

AI、または人工知能とは、人間のように考え、学習するようにプログラムされた機械における人間の知能のシミュレーションを指します。従来の AI システムは、事前定義されたルールとアルゴリズムに依存して、画像認識、自然言語処理、予測分析などの特定のタスクを実行します。これらのシステムは、反復的なタスクを自動化し、大規模なデータセットを分析して貴重な洞察を抽出することに優れています。

ジェネレーティブ AI とは何ですか?

一方、生成 AI は、機械が画像、テキスト、音楽、さらには仮想世界全体などの新しいコンテンツを生成できるようにすることで、従来の AI を超えています。事前に定義された境界内で動作する従来の AI とは異なり、ジェネレーティブ AI はニューラルネットワークやディープラーニングなどの技術を使用して、オリジナルで創造的な出力を生成します。新しいコンテンツを生成するこの機能は、エンターテインメント、デザイン、ヘルスケア、マーケティングなどのさまざまな業界に大きな影響を与えます。

続きを読む:ジェネレーティブ AI とは

AI と生成 AI の違いは何ですか?

AI と生成 AI の主な違いは、その機能と目的にあります。従来の AI は、事前定義されたルールとアルゴリズムに基づいて特定のタスクを実行することに重点を置いていますが、生成 AI は創造性と革新を目指しています。従来の AI は分類、予測、最適化などのタスクに優れていますが、生成 AI は新しいコンテンツやアイデアを生成することに優れています。さらに、生成 AI では、従来の AI と比較して、意味のある出力を生成するために、より高度なアルゴリズムとトレーニングデータが必要になります。

生成 AI から最も恩恵を受ける可能性が高いのはどの業界ですか?

生成 AI は多くの分野に革命をもたらす可能性があるため、どの業界が最も恩恵を受けるかを明確に言うことは困難です。ただし、有力な候補には次のようなものがあります。

ヘルスケア: Generative AI は広範な医療データを分析する機能を備えており、個別化された治療計画、新薬開発、トレーニングや研究目的での合成医療画像の作成を可能にします。大手ヘルスケア企業の 75% が、Generative AI を企業全体に拡張することを実験中、または拡張することを計画しています。

エンターテインメントとメディア:生成 AI は、ゲームや映画のリアルでダイナミックなコンテンツを作成し、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズし、さらにはスクリプトや音楽作品を生成することもできます。

ファッションとデザイン:ジェネレーティブ AI は、新製品のデザイン、トレンドの予測、カスタムメイドのアイテムの作成を支援します。

製造:生成 AI は製品設計と製造プロセスを最適化し、より効率的で革新的な製品を生み出すことができます。調査によると、製造業者の 88% がサプライヤーからのリードタイムの延長を引き続き経験しています。

ビジネスに最適な AI の選択

ビジネスに適切なソリューションの選択は、多くの場合、特定のニーズ、目標、利用可能なリソースによって異なります。 AI と生成 AI に関しては、AI と生成 AI の両方にアプリケーションにおける課題と利点があります。

AI（人工知能）：

定義: AI とは、コンピューターシステムによる人間の知能プロセスのシミュレーションを指します。これらのプロセスには、学習、推論、自己修正が含まれます。

アプリケーション: AI は、顧客サービスチャットボット、予測分析、レコメンデーションシステム、プロセスオートメーションなど、業界全体で幅広いアプリケーションがあります。

利点:

効率性: AI システムは膨大な量のデータを迅速かつ正確に分析でき、企業がデータに基づいた意思決定を行えるようにします。

自動化: AI は反復的なタスクを自動化し、人的リソースをより戦略的な活動に解放できます。

スケーラビリティ: AI ソリューションは、リソースを大幅に追加することなく、増加するワークロードに対応できるように拡張できます。

考慮事項:

データの依存性: AI のパフォーマンスは、トレーニングに利用できるデータの質と量に大きく依存します。

解釈可能性:深層学習ニューラルネットワークなどの一部の AI モデルは複雑で解釈が難しい場合があり、透明性と説明責任について懸念が生じます。

生成型 AI:

定義:生成 AI とは、トレーニングされた例と同様の、画像、テキスト、音楽などの新しいコンテンツを生成できる AI システムを指します。

アプリケーション:生成 AI は、アート、デザイン、コンテンツ作成などのクリエイティブ分野に応用できます。機械学習タスクのデータ拡張にも使用できます。