生成AIの7つの価値
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コンテンツの創造コストを限りなくゼロにする
創造の限界費用が0になった
従来私たちは、記事作成、画像作成、文字起こし、動画作成などに時間をかけて作っていた。
自分で作れない場合は、お金をかけて外注していた。
2024年現在、AIを使ってさまざまなクリエイティブの生成が可能となった。
システムによる限りなく自然な対話の実現
圧倒的に自然な対話が可能となったことで、以下のベネフィットが生まれた。
対人対応コストの大幅な削減
カスタマーサポートの自動化など、コストカットが可能となった。
一方で、訴訟リスクや運用が難しい問題は残っている
日本では、大阪府の万博のボット、三豊市のゴミ出し提案ボットなどが失敗しており、
非構造化データのベクトル化による柔軟な処理
従来の機械学習では、きちんとデータを構造的に整える必要があった。
しかし、生成AIサービスでは、非構造データ(画像、テキスト、動画などなんでも)を数値データに変換できる。
そのため、以下のベネフィットが生まれた。
非構造化データの文脈を加味した検索ができる
非構造化データからインサイト抽出ができる
高単価専門知識の民主化
💡個人的に、ここが1番の価値だと思っている。
自然な対話が行え、非構造化データのベクトル化による柔軟な処理という価値の組み合わせがなせる技
言語障壁の軽減
様々な言語をベクトル化して数値として保存しているとは、つまりAIは、自分だけにわかるように独自の言語に翻訳していると言える。
そのため、言語の壁が極限にまでなくなっており、
一つの言語 -> 様々な国の言語
様々な国の言語 -> 一つの言語
への変換が可能になっている。
国内サービスの海外化、海外サービスの国内進出などが、より高速に起きてきている。
コンテンツのマルチモーダル化
テキストだけでなく、画像、音声、動画などさまざまなコンテンツを生成できる。
新たなインプット手法の実現
GPT-4Vなど、画像や手書きイラストから学習させることができるように。 自分の思い描くイメージを、より正確に伝えられるようになった。
感じたこと
他にもありそう。例えば...
パーソナライズできる
例えばスマホアプリでは、レコメンド機能の実装をしない限り、ユーザーに最適化されたサービスを届けられなかった。
しかし、生成AIサービスでは、ユーザーのレベルや状況により、難易度やサービスの内容を柔軟に変更できる。
例えば、以下の、生徒の得意を生かす個別最適な授業アドバイザーGPTsのように
https://youtu.be/qDxwMHrJsrE?si=2EIgEFjQ1YUrYyfJ&t=292
思考を拡張し、創造性を強化できる
参考