ビジネスの成長を支える:大規模言語モデルの力

活気あるビジネスの世界にいる私たち全員にとって、AIの可能性を理解することは、競争力を獲得するために不可欠です。経営の観点から見てみましょう。

従来のAI: 高級デニムブランドを所有していると想像してみてください。品質管理が重要です。顧客に届くすべての製品が完璧であることを望んでいます。しかし、手作業による検査は時間がかかり、間違いも起こりがちです。従来のAIは、トレーニングデータセット、つまり生地の裂け目や変色がどのようなものかをAIに教えるために使用される画像の集まりによってこれを実現できました。これらのトレーニングデータセットは構築にコストがかかり、通常は非常に具体的な問題に焦点を当てています。

長い間、AIの大きな利点は、オンライン広告、検索エンジンの結果、オンラインショッピングのレコメンデーションの背後にある技術など、大手企業に限られているように思われました。巨大企業にとっては理にかなった投資でしたが、機敏な中小企業にとっては達成不可能な夢のように思えることがよくありました。

しかし、2022年11月30日、ゲームは永遠に変わりました。OpenAI は ChatGPT を導入し、大規模言語モデル (LLM) の時代を牽引しました。これらは特定の問題に焦点を当てた標準的な従来の AI モデルではありません。これらは汎用性が高く、言語ベースのあらゆるタスクを処理できるようになっています。これは、事実上どんな役割にも適応できる天才を雇うようなものです。重要なメールピッチのトーンを微調整する必要がありますか？販売動向に興味がありますか？タスクスケジューリングに苦労していませんか?LLM はこれらのタスクを迅速かつ簡単に完了します。

LLMはどれくらい賢いですか？WAISE IV IQテストの専用バージョンでテストすると、OpenAIのGPTのようなLLMは満点になることがよくあります。人間が満点に近づくと、IQは計り知れないほど高いとみなされます。IQの質問と回答がトレーニングデータセットの一部だったからだと主張する人もいますが、確かにそれにはある程度の真実があります。LLM はあらかじめ学習した答えを思い出すようなものですが、それも人間の専門知識の一部ではないでしょうか。私たちは皆、単に「知識を想起する」だけではないでしょうか。ゼロから何かを考え出す頻度はどれくらいですか？また、オリジナルのアイデアが浮かんだら、それが他の誰かの以前の作品に基づいて構築されていることがどれくらい多いですか？

とはいえ、LLMは完璧ではありません。彼らは、質問に答えた後、あなたが質問したことを忘れてしまう天才的なサバンのようなものです。短期間で焦点を絞ったタスクでは他に類を見ない存在ですが、人間が持つ長期的な記憶や背景知識が不足しています。

これは企業にとって何を意味するのでしょうか？つまり、短時間の作業でも、非常に効率的でインテリジェントな人間が自由に使えるようになるということです。重要な文書のトーンを測りたいですか？複雑なデータセットから得たインサイトが必要ですか?それとも、海外のクライアント向けの迅速な翻訳でしょうか？LLM が解決策です。

Nexoidを例にとってみましょう。OpenAI の LLM と統合した IT ヘルプデスク製品があります。このワークフローでは LLM をシームレスに使用して、チケットの完了時間を予測したり、セキュリティリスクを推定したり、ユーザーのクエリを簡素化して翻訳したりできるようになりました。これはゲームチェンジャーであり、効率性を向上させるだけでなく、以前は不可能だったソフトデータの経営陣の可視化も可能にします。そのメリットは計り知れません。

しかし、AI、特にLLMの本当の魅力は、データ解釈にあります。数字は氷山の一角にすぎません。LLM はより深く掘り下げて、言語ベースのデータに関する洞察を提供します。顧客満足度、従業員の業績、人間関係、プロ意識のすべてを測定できるようになりました。LLM は言語データを実用的な情報に解釈できます。

AI、特にLLMの進化は、単なる技術革新ではなく、ビジネス革命です。その能力を活用することで、効率性を再定義し、比類のない成長を促進できるため、将来を見据えたあらゆる企業にとって理想的な存在となります。