生成型AIと予測型AI：創造性と分析性

• Generative AI vs Predictive AI: The Creative and the Analytical

生成型 AI は、高度なモデリング手法を使用して、その結果に創造性を吹き込みます。このタイプの AI は、ユーザーの入力に基づいて画像、テキスト、ビデオ、さらにはソフトウェア コードを生成することができ、クリエイティブなアプリケーションの可能性を示しています。対照的に、予測型 AI は、大規模なデータセットを分析して、過去のパターンを検出します。これらのパターンを識別することで、予測型 AI は、考えられる結果や将来の傾向を結論付けて予測することができます。生成型 AI と予測型 AI はどちらも、高度なアルゴリズムを使用して複雑なビジネスおよびロジスティックスの課題に取り組んでいますが、その目的は異なります。それぞれの目標、アプローチ、および手法の違いを知ることで、企業はそれらをいつどのように使用するかを理解できます。

• 予測 AI は、過去のデータを分析して将来の可能性のある結果を予測します。天気予報、株式、顧客サービスでよく使用されます。 (セクションにジャンプ)
• 生成 AI は、テキスト、画像、ビデオ、戦略の作成のほか、データの強化やその他の処理技術にも使用されます。 (セクションにジャンプ)
• 生成 AI と予測 AI を統合すると、あらゆる業界に大きなメリットがもたらされ、イノベーションと予測の両方に対してより総合的なアプローチが可能になります。

生成AIと予測AIの違い

生成 AI と予測 AI はどちらも、その基礎において機械学習を使用しています。ただし、生成 AI は機械学習の入力をコンテンツに変換するのに対し、予測 AI は機械学習を使用して将来を予測し、データを使用して市場動向をより深く理解することで、肯定的な結果を促進します。

生成 AI は、一般的にアート、音楽、ファッションなどのクリエイティブな分野で活用されています。予測 AI は、金融、ヘルスケア、マーケティングの分野でよく見られますが、重複する部分も多くあります。以下の図は、それらの使用方法の違いの一部を示しています。

	生成AI	予測AI
客観的	オリジナルのコンテンツやデータを生成する	既存のパターンや結果を予測し分析する
関数	新しい情報やコンテンツを作成する	既存のデータに基づいて予測を行う
トレーニングデータ	多様で包括的なデータが必要	学習と予測には履歴データが必要
例	テキスト生成、画像合成	予測、分類、回帰
学習プロセス	データのパターンと関係性を学習する	過去のデータから学習して予測を立てる
ユースケース	クリエイティブな仕事、コンテンツ制作	ビジネス分析、財務予測
課題	出力に具体性が欠ける可能性がある	既存のパターンに限定され、新しいシナリオを見逃す可能性がある
トレーニングの複雑さ	一般的に複雑でリソースを大量に消費する	複雑なトレーニングはそれほど必要ありません
創造性	より創造的になり、新しいものを生み出す	コンテンツ作成の要素が欠けている
アルゴリズム	複雑なアルゴリズムとディープラーニングを使用して、トレーニングデータに基づいてコンテンツを生成します。	統計アルゴリズムと機械学習を利用してデータを分析し、予測を行う

生成AIとは何ですか?

Generative AI は、コンテンツを生成する人工知能の新しい形態です。GenAI ソフトウェアの一般的な例としては、ChatGPT、Midjourney、Runway などがあります。現在、何百万人ものユーザーがこれらのプログラムを使用して、テキスト、画像、ビデオ、音楽、ソフトウェア コードを作成しています。

ジェネレーティブ AI は、AI アルゴリズム、ディープラーニング、ニューラル ネットワーク技術を組み合わせて、他のコンテンツで観察したパターンに基づいてコンテンツを生成します。データセット内の膨大なパターンを分析してスタイルや構造を模倣し、幅広い現代的または歴史的なコンテンツを複製します。

たとえば、以下の画像は、次のプロンプトを使用してテキストから画像を生成する AI モデルを使用して作成されました。

「印象的な青い目とふさふさした毛皮を持つ、愛らしく微笑むハイイログマが、人の指先に優しく止まっている魅力的なイメージを描きます。爪よりも小さいこのクマは、柔らかく茶色の毛皮を持ち、ミニチュアで力強い体格をしており、小さな足が指先に優しく乗っている必要があります。」

生成 AI モデルはどのように機能するのでしょうか?

生成 AI モデルは、従来の機械学習をはるかに超えるレベルの機能を実行します。生成 AI は、さまざまな形式の機械学習システム、モデル、アルゴリズム、ニューラル ネットワークを使用することで、テクノロジーを基盤とした創造性の世界への入門を提供します。これらのモデルは通常、テキスト、画像、音声などの幅広い情報を含む大規模なデータセットでトレーニングされます。データ内のパターンと関係を分析することで、モデルは基礎構造を理解し、スタイルとコンテキストが類似した新しいコンテンツを生成できます。

生成 AI の出力はオリジナル素材として分類されますが、実際には、他者の以前の創造性に基づいた機械学習やその他の AI 技術が使用されています。これは、生成 AI に対する重大な批判です。この新興 AI 技術は、膨大なコンテンツ リポジトリを活用し、その情報を使用して人間の創造性を模倣しますが、現在議論されている疑問は、「生成 AI は著作権侵害か?」というものです。

生成的敵対ネットワーク

生成 AI モデルの一般的なタイプとして、生成敵対ネットワーク (GAN) があります。GAN フレームワークは、次の 2 つの主要コンポーネントで構成されています。

• ジェネレーター:新しい出力を生成する役割を担います。
• 識別器:生成された出力の信頼性を評価する批評家として機能します。

ジェネレータとディスクリミネータは同時にトレーニングされ、ジェネレータがディスクリミネータを騙す能力を向上させます。GAN をトレーニングするために、ジェネレータは最初に入力としてランダム ノイズを作成し、トレーニングに使用したデータに似た出力を生成しようとします。次に、ディスクリミネータは実際の出力と生成された出力を受け取り、それらを本物か偽物か正しく分類することを目指します。

識別器からのフィードバックはジェネレーターを更新するために使用され、ジェネレーターの出力を改善し、識別器が実際のデータと区別することがますます困難になるコンテンツを生成するように促します。

生成AIのメリット

生成 AI は、コンテンツを作成しようとする人々に数多くのメリットをもたらし、その創造的な可能性は無限大です。一般的な使用例には次のようなものがあります。

• 創作と芸術:ジェネレーティブ AI は、ディケンズやヘミングウェイの全作品を分析し、そのスタイルと執筆パターンを模倣したオリジナルの小説を作成できます。画像や音楽でも同じ模倣が可能で、文章、翻訳、芸術的な取り組みを支援する一貫性のあるテキストと画像の作成に優れています。
• データ拡張: GenAI は、データの拡張、パーソナライゼーション、アクセシビリティに貢献し、ヘルスケアや金融など、さまざまな業界で使用できる多目的ツールとなります。

生成AIの限界

生成型には多くの利点がありますが、その限界は非常に難しく、中立的なシステム出力に歴史的偏りが生じる可能性があります。最も一般的なものをいくつか挙げます。

• 脆弱性:生成モデルは、入力データがモデルを誤って誘導し、不正確な出力や意図しない出力を生成するように巧妙に作成される敵対的攻撃の影響を受けやすくなります。
• 文脈の曖昧さ:生成 AI モデルは、長い文章の文脈を理解して維持することが難しい場合があります。入力フレーズのわずかな変化に敏感になり、一貫性のない、または文脈上不適切な応答を生成する可能性があります。
• 潜在的なバイアス:生成 AI モデルは大規模なデータセットでトレーニングされますが、これらのデータセットにバイアスや偏見が含まれている場合、AI システムは生成されたコンテンツでそれらを意図せずに複製する可能性があります。

生成AIのユースケース

生成型 AI は、新鮮なコンテンツを作成することで、作家、グラフィック デザイナー、アーティスト、ミュージシャンの仕事を置き換えるのではなく、強化するために使用されます。これは、ビジネスの世界では特に、製品の説明を作成したり、既存のデザインにバリエーションを加えたり、商業アーティストがさまざまなコンセプトを探求するのを支援したりするのに役立ちます。最も一般的な使用例は次のとおりです。

• テキスト: GenAI は、ビジネス レターの作成、記事の下書きの提供、年次レポートの作成を行うことができます。
• 画像: GenAI は、テキスト プロンプトからリアルな画像を出力し、新しいシーンを作成し、新しい絵画をシミュレートできます。
• ビデオ:テキストからビデオ コンテンツを自動的にコンパイルし、既存の画像を使用して短いビデオをまとめることができます。
• 音楽:音楽カタログを分析し、新しい楽曲をレンダリングすることで、新しい音楽コンテンツを編集できます。
• 製品設計: GenAI は、製品の以前のバージョンからの入力を供給でき、新しいバージョンで考慮できるいくつかの変更を生成できます。
• パーソナライゼーション:生成 AI は、製品の推奨、カスタマイズされたエクスペリエンス、ユーザーの好みに近い新しい素材など、ユーザー向けのエクスペリエンスをパーソナライズできます。

検討すべき 3 つの生成 AI アプリケーション

ChatGPT、GitHub Copilot、AlphaCode などの生成 AI ツールは、AI を活用した創造性、コーディング、問題解決における重要な進歩を示しています。これらのツールは、複雑な機械学習モデルを使用して、会話型 AI、コーディング、アルゴリズム開発など、さまざまなアクティビティを支援します。

チャットGPT

ChatGPT (OpenAI) は、GPT アーキテクチャ上に構築された会話型 AI で、人間のようなテキストを生成し、コンテンツ作成、顧客サポート、教育などのタスクに役立ちます。会話のコンテキストを理解して維持することに優れており、個々のユースケースに合わせて調整できるため、幅広い業界に適用できます。

ChatGPT には無料版があり、ユーザーは AI チャット インターフェースと対話し、さまざまな質問をすることができます。より高度な機能を利用するには、ユーザーは月額 25 ドルを支払って GPT 4 と ChatGPT の画像作成ツールである Dall-E にアクセスする必要があります。

マイクロソフト コパイロット

Microsoft Copilot は、Word、Excel、PowerPoint などの Microsoft Office アプリに組み込まれた AI 搭載アシスタントです。記事の執筆、データ分析、メール管理などのプロセスを自動化することで生産性を向上させます。ユーザーは自然言語でやり取りできるため、複雑な機能を理解しやすくなり、より価値の高いタスクに集中できるようになります。Copilot はユーザーの好みに応じて推奨事項をカスタマイズし、Microsoft エコシステムとスムーズに統合してワークフローと効率性を高めます。また、ユーザーが対話したり、質問したり、AI 生成コンテンツを作成したりできる Web サイトを備えているため、ChatGPT と同様に機能します。

Copilot には無料版があり、ユーザーはチャットボットにアクセスして一般的な問い合わせや画像作成を行うことができます。Copilot Pro は、アクティブな Microsoft 365 アカウントを持つユーザー 1 人あたり月額 30 ドルかかります。

• Microsoft Copilot と Microsoft 365 Copilot の 違い
• Microsoft 365 CopilotとMicrosoft Copilotでのエンタープライズ データ保護

AlphaCode(アルファコード)

DeepMind が開発した AlphaCode は、コーディング コンテストでよく見られるプログラミング問題を解決してコンピューター コードを作成するように設計された無料の AI システムです。トランスフォーマー ベースの言語モデルを使用して構築され、コードと自然言語の大規模なデータセットでトレーニングされています。AlphaCode は、一連の潜在的なソリューションを開発し、検証テストとランキング アルゴリズムを組み合わせてフィルター処理し、最も可能性の高い正しいコードを選択します。競争力のあるソリューションを開発する能力は、プログラミング ジョブでの AI の使用において大きな進歩を示しており、複雑な問題解決における機械プログラマーと人間のプログラマーの間のギャップを埋めています。

3つのジェネレーティブAIコースでさらに詳しく学ぶ

生成 AI は、強力な機械学習モデルを使用して新しいコンテンツを作成できるようにすることで、業界を変革しています。AI を活用したソリューションの必要性が高まるにつれて、生成 AI を理解することで、個人的にも職業的にも新たな機会が生まれる可能性があります。

###ジェネレーティブAI入門

Google Cloud が Coursera で提供するこの入門コースでは、生成 AI の基礎知識を習得できます。生成 AI の定義、仕組みの説明、応用について説明します。コースには、Google リソースを使用して独自の生成 AI アプリを作成するための実践的なプロジェクトが含まれています。初心者を対象としており、知識を強化するためのビデオ レクチャー、読み物、クイズが含まれています。コースと認定を取得するには、Coursera の月額プラン (49 ドル) または 7 日間の無料トライアルに登録してください。

ジェネレーティブ AI をマスターする: AI でコンテンツを簡単に自動化する

Yash Thakker が開発したこの包括的な Udemy コースは、ChatGPT、DALLE-2、Stable Diffusion などの生成 AI テクノロジーを使用したコンテンツ生成の自動化に重点を置いています。テキスト、グラフィック、オーディオ、ビデオ コンテンツを作成するための簡単な技術的アプローチと実用的なアプリケーションについて説明します。このトレーニングは初心者と熟練した専門家の両方に適しており、実践的な学習と生成 AI の最新の進歩を提供します。このコースは Udemy で提供されており、44 ドルで購入できます。

誰もが使える生成型AI

AI のパイオニアである Andrew Ng が教えるこの Coursera コースは、生成 AI を誰もが利用しやすくすることを目的としています。生成 AI、その人気のアプリケーション、効果的なプロンプトの作成方法について説明します。コースには、学生が通常の仕事で生成 AI を使用し、その可能性と限界を理解するのに役立つ実践的なタスクが含まれています。個人や企業が生成 AI テクノロジーを活用できるようにすることを目的としています。このコースは、49 ドルの Coursera サブスクリプションを通じてアクセスできます。

予測AIとは何ですか?

予測 AI は統計アルゴリズムを使用してデータを分析し、将来のイベントを予測します。予測分析の一部であり、機械学習と呼ばれることもあります。予測 AI は履歴データを研究し、パターンを特定して、ビジネス上の意思決定に役立つ予測を行います。その価値は、データ フローの異常を検出し、結果や動作の面で将来どのように展開するかを推測する方法に表れています。

予測 AI を適切に使用すると、顧客の購買傾向やアップセルの可能性を特定することでビジネス上の意思決定が強化され、大きな競争上の優位性が得られます。

予測 AI モデルはどのように機能するのでしょうか?

予測 AI モデルは、過去のデータ、パターン、傾向を分析して、将来のイベントや結果について情報に基づいた予測を行います。予測 AI モデルを構築するには、さまざまなソースからデータを収集して前処理し、欠損値、外れ値、または無関係な変数を処理してデータをクリーンアップする必要があります。次に、データはトレーニング セットとテスト セットに分割され、トレーニング セットはモデルのトレーニングに使用され、テスト セットはパフォーマンスの評価に使用されます。

データが準備できたら、線形回帰、決定木、ニューラル ネットワークなどのさまざまな機械学習アルゴリズムを使用して、予測 AI モデルをトレーニングできます。アルゴリズムの選択は、データの性質と予測の種類によって異なります。トレーニング中、モデルは内部パラメータを調整することで、データ内の関係性とパターンを学習します。予測出力とトレーニング セット内の実際の値との差を最小限に抑えようとします。このプロセスは反復的であることが多く、モデルは観測したエラーに基づいてパラメータを繰り返し調整し、最適な状態に到達します。

予測 AI モデルの精度とパフォーマンスは、トレーニング データの品質と量に大きく依存します。より多様で代表的なデータでトレーニングされたモデルは、予測のパフォーマンスが向上する傾向があります。さらに、アルゴリズムの選択とトレーニング中に設定されるパラメーターが、モデルの精度に影響を与える可能性があります。

予測AIのメリット

予測 AI を使用するビジネス エキスパートにとって、メリットは、将来の傾向を理解することから、保有する各データ リポジトリからより多くの価値を引き出すことまで多岐にわたります。最も一般的なメリットは次のとおりです。

• 将来の傾向:予測 AI は、経営陣に将来の傾向、機会、脅威に関する情報を提供し、製品の推奨、アップセル、顧客サービスの向上、在庫レベルの微調整に使用できます。
• 精度の向上:予測 AI は、管理プロセスにさらに深い次元と高い精度を追加します。最適に使用すると、特に将来を見据えた在庫管理の分野で、成功の可能性とビジネス成果の向上が高まります。
• データからより多くの価値を引き出す:予測 AI は、正確な予測と意思決定の改善を通じて、データの各セクターに関する詳細な情報を提供することで、組織がデータからより多くの価値を引き出すことを支援します。

予測AIの限界

予測 AI にはメリットがあるものの、まだ 100% の精度で未来を予測することはできず、一部の企業はこの課題に悩まされています。最も一般的な課題には次のようなものがあります。

• データの品質と可用性:予測 AI はデータの可用性と品質に大きく依存します。AI システムのトレーニングに使用されるデータが不完全、不正確、または偏っている場合、予測に欠陥が生じる可能性があります。
• 倫理的な懸念:予測 AI を使用すると、特にプライバシー、偏見、差別に関する倫理的な懸念が生じます。特定の企業には、特定の消費者の将来の傾向を垣間見る権利があるのでしょうか?
• 解釈可能性:多くの予測モデル、特にディープ ニューラル ネットワークのような複雑なモデルには、解釈可能性がありません。AI がどのように予測に到達するかを理解したり、意思決定プロセスに潜むバイアスを特定したりするのは難しい場合があります。
• リソース集約型:高度な予測モデルのトレーニングと展開には計算コストとリソースの消費量がかかる可能性があり、特定の環境では実用性が制限されます。

予測AIのユースケース

予測 AI は、幅広い業界で無数のユースケースが見つかっています。管理者が未来を知っていれば、物事がどのように展開するかを予測して、常に適切な措置を講じるでしょう。未来を知る可能性を高めるものはすべて、ビジネスにおいて高い価値があります。予測 AI のユースケースには、次のものがあります。

• 金融サービス:より広範なデータセットからデータを抽出し、財務情報を他の将来予測のビジネスデータと相関させることで、財務予測の精度を大幅に向上させることができます。
• 不正行為の検出: AI は異常な行動を感知して潜在的な不正行為を見つけることができます。銀行や電子商取引では、疑わしい IP アドレスからのログインなど、特定のユーザーの通常の行動に当てはまらない異常なデバイス、場所、またはリクエストが発生する可能性があります。
• ヘルスケア:ヘルスケアにおける予測 AI は、病気の発生を予測したり、リスクの高い患者を特定したり、最も効果的な治療法を見つけたりするなどのユースケースを見つけることができます。
• マーケティング:予測 AI は、マーケティングで使用する最も適切なチャネルとメッセージをより詳細に定義し、マーケティング戦略担当者に効果的なキャンペーンを作成するために必要なデータを提供して、より大きな成功をもたらします。

検討すべき 3 つの予測 AI ツール

予測 AI ソリューションにより、組織はデータを活用して将来の傾向を予測し、意思決定を最適化し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。これらのテクノロジーは、競争力を維持するためにデータに基づいた意思決定を行う必要があるマーケティング担当者、データ アナリスト、ビジネス戦略担当者にとって特に役立ちます。

マーケティングエボリューション（MEVO）

Marketing Evolution (MEVO) は、人工知能 (AI) を利用してマーケティング活動のパフォーマンスを評価および予測するマーケティング最適化ソフトウェアです。どのチャネルと活動が最大の成果を上げているかを明らかにすることで、企業がマーケティング費用をより効率的に配分するのに役立ちます。MEVO は、データに基づく洞察によって ROI を最大化し、キャンペーンの成功率を高めることを目指すマーケティング組織に最適です。MEVO の価格は、同社の Web サイトに掲載されていません。詳細については、製品のデモをリクエストしてください。

Tableau

Tableau は、ユーザーがインタラクティブで共有可能なダッシュボードを作成できる、人気のデータ視覚化およびビジネス インテリジェンス プラットフォームです。隠れたパターンや傾向を明らかにすることで、企業が生データを実用的な洞察に変換するのに役立ちます。Tableau は、複雑なデータ セットを表現し、結果を視覚的に効果的に伝える必要があるデータ アナリストやビジネス インテリジェンス ワーカーに適しています。Tableau には試用版があり、月額 15 ドルの Tableau Viewer プランと月額 75 ドルの Tableau Creator プランを提供しています。企業向けには、月額 35 ドルの Enterprise Viewer と月額 115 ドルの Enterprise Creator を提供しています。

Improvado

Improvado は、多数のマーケティング ソースからのデータの収集と統合を効率化するマーケティング データ集約ツールです。データの抽出、変換、読み込みを自動化し、マーケティング担当者がデータ管理ではなく分析に集中できるようにします。Improvado は、多数のソースからのマーケティング データを管理および分析するためのシンプルなアプローチを備えたマーケティング チームに最適です。Improvado は、リクエストに応じてプラットフォームの無料デモを提供しています。また、リクエストに応じてImprovado Web サイトで価格を確認できます。

予測AIについてさらに学ぶための3つのコース

予測 AI コースでは、予測と意思決定にデータの力を活用するために必要なスキルと知識を習得できます。これらのコースは、予測モデリングと分析に関心のあるデータ サイエンティスト、アナリスト、ビジネス プロフェッショナルに最適です。

予測モデリングと分析

このコースでは、最もよく使用される予測モデリング アプローチとその基礎となる概念のいくつかについて説明します。探索的データ分析、回帰アプローチ、XLMiner などのツールを使用したモデル検証について説明します。このトレーニングは、データを使用して洞察を獲得し、より適切なビジネス上の意思決定を行うことに関心のある方に適しています。月額 49 ドルの Coursera サブスクリプションを購入すると、講義資料と証明書にアクセスできます。

実践的予測分析：モデルと手法

このコースは、データ サイエンス アット スケール専門シリーズの一部であり、統計実験の開発と、分類アプローチ、教師なし学習のアイデア、大規模なグラフ分析を使用して結果を分析するための最新の方法論の適用に重点を置いています。このコースは、機械学習テクノロジーを使用して現実世界の課題に取り組みたい人に最適です。この予測分析コースは Coursera によって提供され、月額 49 ドルのサブスクリプションの一部としてアクセスできます。

AIを活用した予測分析: 高度な手法とツール

この Udemy コースでは、Adaboost、ガウス混合モデル、分類アルゴリズムなどの高度なアプローチを網羅し、AI を使用した予測分析について深く掘り下げます。また、グリッド検索を適用して、クラスの不均衡とモデルの最適化を処理します。このコースは、実際の予測モデリングの難しさを解決したい初心者と経験豊富なデータ サイエンティストの両方に最適です。このコースは 14 ドルで、AI を活用した予測分析の仕組みを徹底的に理解できます。

結論: 生成型 AI と予測型 AI

AI 技術が進歩するにつれて、生成 AI と予測 AI の違いはますます明確になってきています。生成 AI は新しい素材を作成し、将来の出来事を予測しますが、現代の AI システムはこれらの能力を組み合わせ、トレンドを評価しながら独自のソリューションも生成します。この組み合わせにより、将来の可能性を予測して形作るより包括的な機能が提供され、AI の全体的な価値が高まります。