コンテキスト化によって生成型AIの可能性を解き放つ方法

生成型人工知能 (GenAI) が驚異的なスピードで進歩するにつれ、その真の価値を活用したい企業にとってコンテキスト化が重要になります。

瞬く間に、生成 AI は SF の世界から現実の世界へと移り変わり、企業はその急速な発展に追いつき、その実用的な応用方法を見極めるために競争を繰り広げています。最近の調査によると、組織の 70% がこのテクノロジーの力を活用する方法を模索しており、生成 AI の人気によりほぼ半数 (45%) が人工知能 (AI) への投資を増やしています。

この急増の中で、重要な疑問は、企業がどのようにして高い投資収益率を確保し、生成 AI の機能を最大限に活用できるかということです。その答えはコンテキスト化にあります。企業は、このテクノロジーを効果的に実装するために、幅広いドメイン専門知識を持つソリューション プロバイダーと連携する必要があります。

業界の専門知識が重要

生成 AI ソリューションが機能するには、組織がそれをドメインと業界の知識、プロセスの専門知識、ニッチなテクノロジー、業界固有のアプリケーション、最先端のデータ分析、AI 機能、革新的なビジネス モデルにシームレスに統合する必要があります。これには、大規模言語モデル (LLM) を業界固有の AI/機械学習 (ML) モデルと統合し、企業内の特定の部門に展開する必要があります。

たとえば航空業界では、顧客が予約の変更やキャンセル、払い戻しを求めることがよくあります。こうした問い合わせを管理するには、迅速かつ正確な対応が必要ですが、これは面倒でエラーが発生しやすいプロセスとなり、顧客エクスペリエンスの低下につながる可能性があります。ここでは、航空分野の専門知識を持つ生成 AI パートナーが、モデルを航空会社のシステムにシームレスに組み込むことができ、より高速で正確かつコスト効率の高いプロセスと強化された顧客エクスペリエンスを実現できます。

別の例として、保険会社は大量の自動車事故の請求に直面しています。コンテキスト化された生成 AI 認知データ抽出プラットフォームは、保険会社からの非構造化情報のさまざまな要素 (コールセンターの記録やロボットの会話など) を効果的に統合し、これらの請求を効果的に処理できます。さらに、コンテキスト化された生成 AI は代位請求の機会を特定し、関連する金額を計算することができます。業界固有の設定で言語モデルをトレーニングすることは、汎用データセットに依存するよりも効果的であることが証明されています。

業界のコンテキスト化とドメインの専門知識により、LLM のコンテンツ生成、コンテンツ抽出、要約、翻訳、および知識管理機能が大幅に向上します。

協力的なアプローチの重要性

従来の顧客モデルとは異なり、コンテキスト化には企業と新世代の AI プロバイダーとのパートナーシップが必要です。緊密に連携し、生成 AI パイロット、概念実証、部門横断的な研究開発プロジェクトに積極的に参加することで、生成 AI の潜在能力を最大限に引き出すことができます。

テクノロジーが進化するにつれ、企業とそのビジネス プロセス管理パートナーは協力して、生成 AI の使用に関するチームのスキルを向上させ、新しい役割と機会を創出し、運用能力と責任を強化する必要があります。

倫理的な導入: 生成型 AI の責任ある導入の確保

政府、学者、業界の専門家が AI に関して表明した懸念を考慮すると、生成 AI プロバイダーとそのパートナーは責任ある開発と展開に取り組む必要があります。これには、詳細なガバナンス構造、データプライバシーと規制コンプライアンスの保護、偏見を減らすツールが含まれます。

生成 AI の大きな可能性を最大限に活用するには、企業とその BPaaS プロバイダーが、データ サイエンティストと AI の専門家がドメインの専門家と連携して生成 AI をさまざまな業界に統合するエコシステムを育成する必要があります。成熟した、倫理的かつ革新的なアプローチにより、生成 AI を誰もが利用できるようになります。