生成 AI を理解するための初心者ガイド

公開: 2023-08-03

世界のデジタル化が進むにつれ、新鮮で魅力的なコンテンツに対する需要が急増しています。人工知能は、新しいアイデアを生み出す機会を提供し、私たちの職業生活や私生活を変える上で重要な役割を果たしてきました。

マーケティング担当者にとって、AI 分野の最新のバズワードである生成 AI を含む、最新のツールや技術を常に最新の状態に保つことが重要です。

生成 AI を理解する

生成 AI テクノロジーは、思っているほど神秘的ではありません。その機能を完全に理解するには、誇大広告や少しわかりにくい専門用語を無視する必要があります。まず、生成 AI と機械学習の違いを区別する必要があります。

機械学習により、コンピューターは既存のデータセットから学習して、重要な洞察と予測確率を提供できるようになります。この AI モデルは、データ内で発見されたパターンを分析し、そこから推論を導き出します。ただし、生成 AI は、大規模な言語モデルを使用して ML を超え、データから学習するだけでなく、人間が生成したコンテンツを模倣した新しいコンテンツを開発します。

人工知能の新時代の一部として、生成 AI は革新的なテクノロジーであり、マーケティングを含む多くの業界に革命をもたらします。生成 AI の概念は新しいものではありませんが、大きな開発が始まったのは 21 世紀になってからです。生成 AI の実装は、特に 2022 年 11 月の ChatGPT のリリース以来、非常に人気が高まっています。

生成 AI の最も強力な機能の 1 つは、さまざまな種類の出力を生成できるパターンを識別するときに、既存のデータからの学習を自己監視する機能です。写真、音楽、ビデオからダイナミックな B2B コンテンツの作成やターゲットを絞った広告キャンペーンまで、アプリケーションは膨大であり、カテゴリがどれほどニッチであるかに関係なく、将来性が期待できます。

生成 AI は驚くべき結果を生み出すことができますが、最適な結果を達成するには、トレーニングプロセス全体を通じて人間の対話が必要です。

生成 AI の仕組み

生成 AI は、トレーニングデータのみに依存するのではなく、トレーニングデータに似た新しいデータを作成するアルゴリズムにも依存するため、他の AI モデルとは異なります。

犬や好きな動物の描き方を学ぶことを考えてみましょう（私たちは子犬が大好きですが）。紙にペンを書く前に、まず犬がどのような外見をしているのか、そしてその犬をその動物たらしめている明確な特徴を確認する必要があります。振る尾、鋭い歯、そしておそらく垂れた耳はすべて、犬がどのようなものであるかを示す特徴です。十分な例を確認した後、独自のバリエーションを考え出すことができます。

同じ考え方が生成 AI にも当てはまります。

Gen AI には、特定のタスク用のデータを効率的に生成するためのいくつかのコンポーネントが装備されています。それらの機能には次のようなものがあります。

ニューラルネットワーク:データを処理および分析して、入力データに基づいて人間のような創造性を発揮する新しいコンテンツを生成するように設計されたアルゴリズムの一種
入力データ:処理のためにシステムに送信され、適切なタスクが確実に実行されるようにするための情報 (データ)
変分オートエンコーダ (VAE):データのエンコードとデコードを学習し、データを圧縮したり元の形式に戻したりできるニューラルネットワークの一種。 VAE は、画像、音声、テキストなどの幅広いデータタイプでトレーニングできます
前処理および後処理モジュール:入力データが可能な限り簡潔であり、生成された結果が洗練されていることを保証します。
敵対的生成ネットワーク (GAN):ジェネレーターとディスクリミネーターで構成される別のタイプのニューラルネットワーク。これらが連携してトレーニングデータに似た新しいデータを生成します。

広範な機能とほぼ無限の可能性を備えたマーケティング担当者は、このテクノロジーを使用する際には利点と制限を考慮する必要があります。

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生成 AI を使用するリスク

AI が私たちの生活により深く浸透するにつれて、生成的な AI の使用における道徳的および倫理的考慮事項を理解することが重要になります。リスクの中にはテクノロジー自体に起因するものもありますが、人工知能の進化に伴いまだ解明されているものもあります。ここでは、留意すべき生成 AI の制限事項をいくつか紹介します。

コンテンツの品質

生成 AI は大きな進歩を遂げていますが、生成 AI が作成するコンテンツの品質は、その精度と一貫性によって異なります。生成 AI は、データセット内の既存のアイデアを新しい方法で組み合わせることができますが、人間の能力の範囲内にある真のイノベーションや自発的な創造性に関しては限界があります。

生成 AI は日常業務にさらなる効率をもたらしますが、その内容は精彩を欠く可能性があります。繰り返しの多いコンテンツや、さらに悪いことに意味のない一貫したコンテンツを公開する人にはなりたくないでしょう。人間による追加の監視は、コンテンツの品質が悪化する前に、品質の低下を防ぐのに役立ちます。

虚偽の情報

AI テクノロジーは幻覚を起こす傾向があり、つまり、完全に説得力のある方法で誤った情報を生成します。オープンソース AI システムは通常、それほど厳格ではない調整基準を受けているため、誤った情報や不正確なデータが拡散する可能性が大幅に高まります。 AI の誤った情報やプロパガンダも、視聴者の信頼に影響を与える可能性があります。

これにより、AI が生成したコンテンツのファクトチェックがさらに重要になります。誤った情報は、AI が生成したテキスト、画像、ビデオが騙されたり誤解を招くように操作されたりして、野火のように広がる可能性があります。企業は、誤って虚偽の情報の拡散を促進しないように、Generative AI テクノロジーの導入方法に注意する必要があります。

偏見

AI に関する倫理的な考慮事項の 1 つは、規制されていないバイアスです。 AI モデルはトレーニングデータから学習するため、既存のバイアスを再現および増幅する可能性があり、有害なイデオロギー、差別的な出力、および悪意のあるその他のコンテンツを促進する可能性があります。

誤った情報と同様に、偏見も情報を再確認することなく急速に広がる可能性があります。このリスクを軽減するには、幅広いソースからデータを収集し、データがバランスが取れており、さまざまな政治的、人種的観点やグループを反映していることを確認する必要があります。

注意すべき制限はあるものの、AI 生成の使用は悪いことばかりではありませんよね?

正しい！特にマーケティング担当者とその B2B ブランドにとって、これは実際に思っているよりも有利になる可能性があります。

生成 AI の長所

生成 AI には、現在および将来の可能性の両方で活用できる多くの利点があります。タスクを自動化し、リアルな画像を生成し、貴重な洞察を提供する機能により、企業は市場で競争力を得ることができます。さらに次のような利点があります。

創造性を高める

生成 AI は、人間のブレインストーミングを強化する新しいアイデア、デザイン、ソリューションを提供します。この新鮮な視点は、クリエイターがマンネリに陥ったり、コンテンツに飽きたりしたときに特に役立ちます。また、生成 AI は複数のシナリオを提供して、さまざまな状況に対するアイデアを増やし、バックアップ提案の予備を増やすことができます。

コンテンツ制作の合理化

生成 AI は、コンテンツ作成やデータ生成など、時間のかかる割り当てやワークフローを大規模に自動化できます。大量のコンテンツを一度に生成する AI の能力により、個人はより多くの時間を節約し、生産性を向上させることができます。これにより全体的な効率が向上し、作業方法と取り組むタスクが最適化されます。

顧客エクスペリエンスをパーソナライズする

生成 AI は、実質的なコンテンツの処理と作成に加えて、特定の視聴者に合わせた正確で関連性の高いコンテンツを生成できます。生成 AI は、チャットボットや仮想アシスタントなど、企業が顧客をサポートするのに役立つ多くのツールを強化できます。

特定の入力データを使用すると、システムは正確な結果を作成し、デジタルマーケティングキャンペーンの成功を保証できます。

生成 AI の世界の概要を理解したところで、それを現実の世界でどのように適用できるかを検討してみましょう。

B2B マーケティングにおける生成 AI

それでは、生成 AI はあなたのブランドに何ができるのでしょうか? どうやって始めるのですか？マーケティング戦略への生成 AI の導入はさまざまな方法で実現でき、そのすべてが企業の業務変革を可能にする準備が整っています。

データを活用した洞察は、動的なコンテンツの作成、ターゲットを絞った広告キャンペーンの開発、パーソナライズされたエクスペリエンスによる顧客エンゲージメントの向上の主要なコンポーネントです。関連性の高い高品質のコンテンツもコンバージョン率を高めます。視聴者が望むものを提供することが重要です。

ビジネスリーダーと生成 AI プラットフォームの次の課題

生成 AI は発展を続けていますが、その未来は明るいです。そして、デジタルマーケティングの状況が変化し続けるにつれて、生成 AI の機能も変化しています。

ジェネレーティブ AI は、コンテンツと B2B マーケティングに関して大きな変革をもたらします。パーソナライズされたコンテンツを大規模に作成できる機能を提供することで、企業はエンゲージメントを向上させ、コンバージョンを増やすことができます。コンテンツとマーケティングの未来は、生成 AI ツールの力によって変革され続けます。

生成 AI の可能性は、ビジネスリーダーに業界内で革新をもたらす多くの機会を提供し、企業を次のレベルに引き上げます。

複雑なトピックを理解するための最初のステップは、それがどのように機能するかを理解することです。このブログが、ブランドマーケティングで生成 AI をより効果的に使用する方法についてのさらなる洞察をもたらしてくれれば幸いです。

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