ジェネレーティブAIの活用事例で仕事の効率を高める
急速に進化する今日のビジネス界において、競争力を維持するためには、ジェネレーティブAI（GenAI）のような最先端技術を取り入れる必要がある。ありふれたタスクの自動化から意思決定の強化まで、GenAIは業界の運営方法を変革しつつある。しかし、これはあなたの組織にとって何を意味するのでしょうか？
このブログでは、ジェネレーティブAI（[GenAI]）（https://zilliz.com/learn/generative-ai）アプリケーションがどのように仕事の効率を高めることができるかを探ります。アップステージAIの最高科学責任者であるルーシー・パークが最近開催した[Unstructured Data Meetup] での講演から洞察を得ました。より深く掘り下げたい方は、 YouTubeでルーシーの講演を見ることをお勧めします。
SAPパロアルトで開催された5月のUnstructured Data Meetupに登壇したUpstageのLucy Park氏](https://assets.zilliz.com/DSC_0354_ffff9e241e.JPG)
ビジネスオペレーションを変革するGenAIの力
GenAIは急速に業界全体のイノベーションの重要な原動力となりつつあり、作業効率を高め、よりスマートな意思決定を可能にしている。繰り返し作業を自動化し、生産性を高め、より深い洞察を提供することで、GenAIは根本的にビジネスオペレーションを再構築しています。顧客サービスの自動化からサプライチェーンの最適化まで、その応用範囲は広く、様々な分野に大きな影響を与えています。
GenAIシステム](https://zilliz.com/blog/landscape-of-gen-ai-ecosystem-beyond-llms-and-vector-databases)がどのようにしてこのような効率性を実現しているのかを完全に把握するためには、基礎となるテクノロジーを理解することが不可欠です。GenAIの成功の中心は、コンテンツ生成のための大規模言語モデル(LLM)やmultimodalモデル、意味的類似性検索のための[[Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)や[[Zilliz Cloud](https://zilliz.com/cloud)のような[ベクトルデータベース、非構造化データを[[ベクトル埋め込み](https://zilliz.com/glossary/vector-embeddings)に変換する[埋め込みモデルのような高度なツールです。Retrieval Augmented Generation（RAG）は、GenAIモデルで文脈情報を提供することにより、生成されたコンテンツの品質をさらに向上させる。
GenAIの実用的な例としては、 Upstage AI のようなプラットフォームが、ワークフローを自動化し、業界特有の課題を解決するために、これらの技術をどのように活用しているかが挙げられる。例えば、Document AIは、構造化されていない文書から情報を抽出・解釈するために生成モデルを活用し、保険や金融のような分野で手作業を減らし、効率を高めている。もう一つの例はSolar LLMで、金融やヘルスケアなどの業界に特化した言語モデルです。Solar LLMは、業界特有の言語とニーズに焦点を当てることで、GenAIアプリケーションが正確で適切な結果を提供することを保証します。
アップステージAIはまた、構造化データと非構造化データ(https://zilliz.com/learn/introduction-to-unstructured-data)を統合し、正確で文脈に関連した応答を生成するフルスタックのGenAIシステムを提案した。この高度なアーキテクチャは、意味的類似性検索を通じて非構造化データを検索するためのベクトルデータベースのみに依存する従来のRAGシステムを超えている。リレーショナル・データベースのような追加コンポーネントを組み込むことで、アップステージAIのシステムは構造化データを処理・検索し、より正確で包括的な結果をもたらします。
アップステージAIのフルスタックLLMシステムのアーキテクチャ](https://assets.zilliz.com/The_architecture_of_Upstage_AI_s_full_stack_LLM_system_8b36921089.png)
上の図は、このフルスタックGenAIシステムの機能を示している：
ユーザーのクエリ処理：**システムはユーザーのクエリを処理することから始まる。構造化データはNL2SQLモデルを使ってSQLコマンドに変換され、自然言語などの非構造化データはベクトル埋め込みに変換される。これらのSQLクエリとベクトルは、関連情報を検索するためにリレーショナルデータベースとベクトルデータベースに送られる。
文書処理：*** ドメイン固有の知識には、構造化データと非構造化データが含まれる。ビジネス・ログやウェブサイト情報などの構造化データは、リレーショナル・データベースやNoSQLデータベースに格納される。PDF、電子メール、Slackメッセージのような非構造化ドキュメントの場合、Key Information Extractorが重要な情報を特定し、Layout Analyzerが複雑なドキュメントを管理可能なパーツに分解する。これらのチャンクは、特殊な埋め込みモデルを使用してベクトル埋め込みに変換され、迅速かつ正確な意味的類似性検索のためにMilvusのようなベクトルデータベースに格納される。
Retriever:**システムはデータベースから関連する構造化・非構造化データを検索する。
検索されたデータは、応答を構築するために生成モデルに入力されます。そして、生成されたコンテンツの正確性と関連性を根拠チェッカー（GC）が検証します。
最終的なレスポンス：** システムは、文脈に即した正確で適切なレスポンスをユーザーに提供します。
仕事の効率を高めるGenAIの使用例
GenAIの変革の可能性は、様々な用途において明らかである。以下は、GenAIが作業効率を大幅に向上させる主な分野です：
プロセスの自動化
手作業によるデータ入力や文書処理は時間がかかり、人為的なミスが発生しやすい。請求書の詳細を財務システムに入力したり、顧客のオンボーディングフォームを処理したり、従業員記録を更新したりといったタスクは、多くの組織でいまだに手作業で行われている。ドキュメントAIのようなGenAIツールは、これらの文書からの情報の抽出と分類を自動化し、エラーを減らし、財務分析、顧客関係管理、従業員開発のような戦略的タスクに時間を割くことができます。
カスタマーサポートの自動化
GenAIはカスタマーサポートにおいて大きな進歩を遂げた。AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントが顧客からの一般的な問い合わせに対応することで、人間の担当者の負担を軽減し、24時間365日のサポートを実現している。例えば、Zendeskは、AIを搭載したボットを使ってよくある質問への回答を自動化し、カスタマーサービス担当者がより複雑な問題に集中できるようにしている。同様に、バンク・オブ・アメリカのバーチャルアシスタントである Erica は、GenAIを使用して、顧客の口座管理、取引に関する問い合わせへの回答、財務アドバイスの提供を支援し、顧客体験全体を大幅に向上させている。
コンテンツの作成とパーソナライゼーション
GenAIは、高品質なコンテンツの制作を自動化し、個人の好みに合わせてカスタマイズすることで、コンテンツ制作とパーソナライゼーションにおいて極めて重要な役割を果たしている。例えば、マーケティングでは、 Copy.aiのようなツールは、説得力のある広告コピー、ソーシャルメディア投稿、Eメールコンテンツを素早く生成し、マーケターが魅力的な資料を大規模に作成することを可能にする。Netflix](https://www.netflix.com/)のようなプラットフォームは、GenAIを活用してユーザーの視聴習慣を分析し、個人の嗜好に合った映画や番組を推薦することで、パーソナライズされたコンテンツ配信を実現している。
サプライチェーンの最適化
GenAIは製造や物流におけるサプライチェーン業務を最適化し、製品が時間通りに、可能な限り低いコストで配送されることを保証する。 例えば、IBMのWatson Supply Chainは、GenAIを使用して混乱を予測し、是正措置を推奨する。様々なソースからのデータを分析することで、ワトソンは遅延や欠品などの問題を予測し、代替ルートやサプライヤーを提案し、企業が円滑なオペレーションを維持できるよう支援する。
ニュースの自動生成
報道機関は、特にリアルタイム報道のために、ニュース記事の執筆を自動化するためにGenAIを利用することが増えている。AP通信(The Associated Press)](https://www.ap.org/solutions/artificial-intelligence/)のようなプラットフォームは、スポーツイベント、金融レポート、天気予報の記事を生成するためにAIを使用している。AIシステムは、試合の統計や株価のような構造化されたデータを処理する。ほぼ瞬時に整形されたニュース記事が作成されるため、通信社はより多くの出来事を迅速かつ効率的に報道することができる。
結論
ジェネレーティブAIは、様々な分野でビジネスのあり方を再定義している。コンテンツ作成のような複雑なタスクを自動化し、ユーザーエクスペリエンスを大規模にパーソナライズすることで、GenAIは組織がより高い効率性と、オーディエンスとのより有意義なエンゲージメントを達成する力を与える。このようなインテリジェントシステムは仕事の未来を形成しており、GenAIは先進的な組織にとって不可欠な資産となっています。高度なデータストレージ、インデックス作成、検索プロセスを通じて作業効率を高めようとする企業にとって、主要なプラットフォームで堅牢なベクトル検索サービスを提供するZilliz Cloudのようなツールの統合は、これらの目標を達成するために不可欠です。
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LLM評価についてより深く知りたい方は、以下のリソースをご覧ください。
YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=6pjObdJdyFs&list=PLPg7_faNDlT7SC3HxWShxKT-t-u7uKr--&index=3)でのルーシー・パーク氏の講演。
ジェネレーティブAIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)
GenAIエコシステムの風景：LLMとベクトルデータベースを超えて ](https://zilliz.com/blog/landscape-of-gen-ai-ecosystem-beyond-llms-and-vector-databases)
あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
ベクトル類似検索入門](https://zilliz.com/learn/vector-similarity-search)
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
Fariba LaiqDescription: Fariba Laiq is a freelance content writer at Zilliz. She has studied Computer Science, been a coding instructor, and published research papers in the domain of AI and cyber-security. She is passionate about learning more about LLMs and vector databases in the ever evolving era of AI. Along with technical skills, she is also a self-taught artist.
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