生成型AIは企業をどう変えるのか--根本的に変わる顧客体験
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AIの活用方法を考える。
当たり前のことをやる。いまAIができることで評価するのではなく、劇的に進化していくAIの創造的な活用方法を徹底的に考えましょう。
まだまだ正確性に欠けるとか言っている場合じゃありません。使いものになると思ってから導入を検討するようでは遅いですよ。Chat GPTやStable Diffusion、Midjourneyといった文章や画像生成AIの活用が期待される分野の一つが、SNSやSEO、コンテンツマーケティングといったデジタルマーケティングだというのは頷けるものです。
その背景には、これらのデジタルマーケティングの正攻法が”いいね”や検索数、クリック率、CTR、CVRが高いコンテンツ、シンプルに言えば「人気のあるコンテンツ」をリアルタイムかつスピーディーに大量生産することにポイントがあるためです。人気があるということは、インターネット上に関連する情報が多数存在するため、事前のデータ学習を前提とするAIという技術は力を発揮しやすいというわけです。
また、生成AIがデジタルマーケティングと相性がいい理由はもう一つあります。それは、生成が失敗しても問題ないという点です。
デジタル空間上にはすでに正確性を欠いたコンテンツが大量に存在しており、私たち自身も「ネットには間違った情報がある」という認識と抵抗力を持っています。こうした誤った情報も含んで学習している生成系AIが生成するコンテンツは、見た目はそれなりでも、実際にはあり得ない回答を返してきたり、実際にはあり得ないクリエイティブを提示してきたりします。
このような失敗は医療やヘルスケア、法律相談のような絶対に誤りが許されない領域ではあってはならないことに関わらず、デジタルコンシューマ領域においては、この失敗がある時にはネタとして、ある時はセレンディピティとして、ある時は人にはない発想として重宝されます。
情報の正確性よりも多少失敗してもいいから大量に人気のあるコンテンツを作ることが重視されるデジタルマーケティング領域は、生成系AIとの相性が良いということが言えます。こう考えるとSNSコンテンツ制作・投稿、デジタル広告制作、SEOコンテンツ制作などの事業・業務は、生成AIによって比較的早い段階で代替されることが避けられず、その運用体制のシフトが求められることは必至なのかもしれません。生成型AIについての振り返り記事。
いまだ発展途上で、コストより可能性メインで語られている印象ですが、やはりその可能性の大きさや未来像は押さえておかなければいけないものと改めて感じます。
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生成型AIのアルゴリズムは、機械学習モデルを用いて以前の単語列から次の単語を予想したり、以前の画像を説明する単語に基づいて次の画像を予測したりすることができる。生成型AIは、ほぼリアルタイムで説得力のあるコンテンツを生成できる
今欠けているのは、高度なAIとパーソナライゼーションの結びつきです。航空会社が生成型AIのようなツールを導入すれば、ウェブの利用体験や、動画のコンテンツや、メッセージを個々の顧客に合わせてパーソナライズすることができるでしょう。大企業にとっては、適切なチームを編成して、生成型AIを既存の顧客体験プログラムに融合させる計画を立案することが次のステップになるでしょう。
AIの導入を注意深く進めない限り、未来の労働者は、（AIやロボットを作る費用が惜しいような）低賃金で退屈な仕事をするか、報酬は高いがストレスも高い仕事をするかのどちらかになります。従って、AIがある未来で人間の尊厳と幸福を生み出すにはどうしたらいいかを考える必要があります。
