AIテクノロジーの違いとユースケース

近年、AI（人工知能）テクノロジーが急拡大しています。生成AIは、テキスト、画像、動画、コード、音楽など、まったく新しいコンテンツの生成に使用されます。一方、予測AIは、未来の出来事の予測に使用されます。そして、これらすべてに機械学習（ML）が搭載されています。

数年前であれば、コンピューターに新規の画像や曲の作成を依頼することは無理なことのように思われていました。しかし現在では、そうした魔法のような考えが現実になっており、組織はそれらの斬新なテクノロジーを活用してビジネスを改善する方法を模索しています。

予測AI、生成AI、機械学習の比較

正確にいうと、すべてが対の関係にあるわけではありません。機械学習（ML）は、予測AIと生成AIの基礎となるものです。ただし、生成AIはMLモデルを使用してコンテンツを作成するのに対し、予測AIはMLを使用して早期の前兆を検出し、将来の結果を判断します。

どちらもMLとAIを使用しているものの、アルゴリズムの機能は異なります。実際のユースケースでこれらのテクノロジーを適用する際は、重複する部分がいくつかあります。

生成AIとその仕組み

生成AIは「創造」AIと考えてください。生成AIはディープラーニングを使用して、学習データに基づいて新しいコンテンツを生成します。

予測AIとその仕組み

予測AIは「業務」AIと考えてください。予測AI（予測分析とも呼ばれます）は過去と現在のデータを使用してパターンを特定し、その情報に基づいて推論を行います。予測AIは統計的アルゴリズムとMLを基盤としています。

生成AIと予測AIの比較表

生成AIと予測AIを比較してみましょう。

生成AI	予測AI
新しいコンテンツの作成に焦点を当てています。	未来の出来事の予測に焦点を当てています。
リアルな画像など、まったく新しいコンテンツの作成に使用されます。	パターンの特定と予測のために使用されます。
ニューラルネットワークと機械学習を使用します。	統計モデルと機械学習アルゴリズムを使用します。

生成AI

生成AIは創造に関するAIです。

生成AIの限界

生成AIテクノロジーはデータ群を基に学習を行い、生成できるのは学習した情報に基づくものに限られます。生成AIには、低品質のデータが使われたり、データに無許可のコンテンツが含まれていたりといったリスクが伴い、著作権侵害、プライバシー侵害、バイアス、コンプライアンス違反などを引き起こす可能性があります。

そのようなリスクを軽減するため、生成AIを使用する組織は、AIガバナンスの基準を確立することが求められます。金融サービスや医療といった厳格な規制下にある業界では特に重要です。AIコンプライアンスを確保することで、法律上の罰金、データ侵害、非倫理的な活動への加担を防止することができます。

生成AIのメリット

生成AIツールは、ライター、デザイナー、アーティスト、コーダー、ミュージシャンの仕事を強化することを目的としており、これらに置き換わるものではありません。特に、創作プロセスにかかる時間を短縮したり、新しいアイデアや別のアイデアについて意見を出し合ったりする場合に役立ちます。生成AIツールを使いたい組織は、まず、生成AIに備える方法をご覧ください。

今後、生成AIを使用することで得られるメリットには、次のようなものがあります。

• 顧客体験のパーソナライズ
• 問題解決
• 適応性のある自動化
• シミュレーションとテスト
• 創造的なコンテンツの実験

生成AIの用途

コンテンツの作成だけにとどまらず、生成AIは多くのビジネスユースケースで使われています。生成AIをインテリジェントオートメーションプログラムに適用することで、自動プロセスの最適化とパーソナライズをさらに進めることができます。生成AIの用途には次のようなものがあります。

• 銀行・金融：生成AIは、リスクモデルのテストに用いる偽のデータを生成することにより、信用リスクモデルのテストに役立つデータの分析を行うことができます。
• 医療：電子カルテ（EHR）のような大規模の構造化されていない医療データ群ではミスが起こりやすくなりますが、生成AIを使用すると、電子カルテのデータを迅速に分析し、早期の時点で異常を特定できるため、早期診断や個別の治療計画の策定に役立ちます。
• IT：AIを活用したソフトウェア開発は、プログラマーを大幅に飛躍させるものです。生成AIのコード生成支援により、開発期間を短縮し、エラーを減らし、バグ修正を最適化することができます。

• 環境・社会・ガバナンス（ESG）レポーティング：生成AIが組織にあるスコープ1、2、3のデータを収集して解釈することで、組織がESGに与える影響への可視性を高め、正確なレポーティングを実現します。
• カスタマーサービス：生成AIを使用すると、NLPチャットボットを通じて顧客への回答を迅速に行えるようになり、また、顧客との会話から重要な情報を抽出して担当者がフィードバックをその後に活用できるようになります。

自動化の効果を拡大するため、他の生成AIのユースケースを模索してみましょう。

予測AI

予測AIは予測に関わるAIです。

予測AIの限界

予測AIは予測を行うために大量のデータを学習するため、データが不十分であったり、不正確であったりする場合、その有効性が大きく損なわれる可能性があります。また、十分で正確なデータが揃っていても、AIが確実に未来を予測できるわけではありません。予測AIはパターンや傾向に基づいて予測を行えますが、未来の出来事を絶対確実に予測することは不可能です。他のテクノロジーにも当てはまりますが、テクノロジーを利用する場合には、そのテクノロジーの限界を把握することが重要です。

予測AIのメリット

予測AIモデルは、企業が十分な情報に基づく正確な意思決定を行えるように支援することで、意思決定を迅速化することを目的としています。パターンを分析した上で、データの異常を特定し、未来の出来事を推定することで予測を行います。予測AIの活用により、情報の調査や研究にかかる時間を短縮し、戦略的な意思決定により多くの時間を割けるようになります。

予測AIの用途

予測AIの用途には次のようなものがあります。

• 医療診断：予測AIはすでに医療分野で活用されており、病気の予防やリスクの高い患者の特定などに役立てられています。病気の診断、予後、治療計画での利用が徐々に広まっています。予測AIは、年齢や体重など患者の特徴が一致し、同様の症状や基礎疾患を抱える他の患者を検索して診断を行います。
• 不正の検出：予測AIは、パターンの分析により、通常とは異なるデバイスや他の場所からのアクセスなど、不審なアクティビティをより早く検出することができます。
• 財務予測：予測AIモデルは、大規模データ群から過去の財務データを抽出して、株式市場の傾向、リスク、投資機会を予測します。予測AIを利用することで、予測精度が向上し、財務上の意思決定が強化されます。
• 顧客行動分析：予測AIは、購入履歴や買い物の行動パターンなどの顧客データを使用して、顧客が次に購入する商品を予測できます。この予測は、在庫管理とサプライチェーンの運用（需要予測）に役立ちます。

AIを活用した自動化

インテリジェントオートメーションは、時間と支出を節約し、プロセスを最適化して無駄を減らすことを目的としています。AIテクノロジーの進化に伴って、より複雑なプロセスの自動化や、一気通貫の様々なプロセスの自動化など、その機能が拡大し続けています。

自動化への関心を強めている組織が増えています。生成AIによってインテリジェントオートメーションを強化する方法については、SS&C Blue Prismの電子書籍をお読みください。

テクノロジーの一覧表

振り返ってみましょう。テクノロジーの一覧表をご確認ください。

AI（人工知能）	人間の知能を模倣して問題の解決を図ります。
予測AI	予測分析とも呼ばれ、過去のデータに基づく機械学習アルゴリズムを使用して、パターンの特定、予測、傾向予測を行います。
生成AI	高度なアルゴリズムを使用して、自然言語による入力内容を基に、テキスト、画像、動画、音声などの新規コンテンツを作成します。
機械学習（ML）	AIの一分野であり、データとアルゴリズムを使用して人間の学習機能を模倣します。時間とともに精度が向上します。
自然言語処理（NLP）	人間の自然言語を合成するMLテクノロジーです。
コグニティブ自動化	インテリジェントオートメーションの別名であり、人間の行動や知能を模倣して意思決定を促進し、複雑なタスクを実行します。
業務プロセス管理（BPM）	企業によるプロセスの自動化、管理、最適化を支援するツールです。
ロボティックプロセスオートメーション（RPA）	人間のタスク実行能力を模倣します。
インテリジェントオートメーション（IA）	IAでは、BPM、AI、RPAを組み合わせてプロセスを自動化します。