生成AI とは? 


+ [Generative AI](https://www.salesforce.com/artificial-intelligence/what-is-generative-ai/?_ga=2.235218049.1420052236.1735343094-473931632.1735343094&_gl=1*m7exgt*_gcl_au*mtu1ote4mzeyos4xnzm1mzqzmtex*_ga*ndczotmxnjmylje3mzuzndmwotq.*_ga_h6m98ggb18*mtczntqzndq5mc40ljeumtczntqzodywns4wljauma..)

# 生成 AI はどのように機能しますか?

生成 AI モデルの開発にはいくつかのアプローチがありますが、大きな注目を集めているアプローチの 1 つは、事前トレーニング済みの大規模言語モデル新しいウィンドウで開く(LLM) を使用して、テキストベースのプロンプトから新しいコンテンツを作成することです。生成 AI はすでに、履歴書や事業計画からコード行やデジタル アートまで、あらゆるものの作成に役立っています。しかし、Salesforce やエンタープライズ ビジネスにおけるこのテクノロジの可能性は、ホッキョクグマがベース ギターを弾いている新しいウィンドウで開く画像の作成だけにとどまりません。

ユーザーはツールに何を生成するか指示を与え、AI は LLM に基づいて何かを生成します。それは単語でもコードでも、あるいはもっと大きな視点で考えると新しいタンパク質新しいウィンドウで開くのようなものでもかまいません。

最終的に、これらの AI ツールは「超人的な力を持つ協力者の役割を担い、私たちの生活の多くの部分で私たちを支援してくれるようになる」とサヴァレーゼ氏は予測して新しいウィンドウで開くいます。企業にとって、生成 AI 技術を開発および使用する際に、人間が関与するアプローチを組み込むことは特に重要です。そうすることで、企業は完全に自律的なシステムを解き放つ前に、人間の監視と介入によって自動化されたワークフローを検証およびテストできます。これにより、潜在的なリスクを防ぎ、技術が責任を持って倫理的に使用されていることを保証できます。さらに、人間が関与することで、利害関係者と顧客の間で技術に対する信頼と自信を築くのに役立ちます。

さらに深く掘り下げると、これは通常、生成的敵対的ネットワーク (GAN) またはトランスフォーマーという 2 種類のディープラーニング モデルのいずれかを使用して行われます。

+ GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターの 2 つのニューラル ネットワークで構成されています。2 つのネットワークは互いに競合し、ジェネレーターは入力に基づいて出力を作成し、ディスクリミネーターは出力が本物か偽物かを判断しようとします。次に、ジェネレーターはディスクリミネーターのフィードバックに基づいて出力を微調整し、このサイクルはディスクリミネーターを困惑させるまで続きます。

>GANアーキテクチャの説明
GAN は、リアルな数字や顔を生成するために、イアン・グッドフェローとその仲間によって 2014 年に導入されました。GAN は次の 2 つのニューラル ネットワークを組み合わせています。

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/GAN-vs-transformer-models-Comparing-architectures-and-uses

1. ジェネレーター。通常は、テキストまたは画像のプロンプトに基づいてコンテンツを作成する畳み込みニューラル ネットワーク(CNN)です。

2. 識別器。通常は、本物の画像と偽造画像を識別する逆畳み込みニューラル ネットワークです。



+ ChatGPT (Chat Generative Pretrained Transformer の略) などのトランスフォーマー モデルは、個々のデータ ポイントではなく、連続データ (文や段落など) に基づいて出力を作成します。このアプローチは、モデルがコンテキストを効率的に処理するのに役立ち、テキストの生成や翻訳に使用される理由です。

+ GANS とトランスフォーマーは最も人気のある生成 AI モデルの 1 つですが、サンプル データに基づいて新しいデータを生成するために 2 つのニューラル ネットワークに依存する変分オートエンコーダー (VAE) や、2D および 3D 画像の作成に使用されているニューラル放射フィールド (NeRF) など、他のいくつかの手法も使用されています。

# 生成 AI はビジネスをどのように変えるのでしょうか?

ChatGPT、StableDiffusion、Midjourney などの生成 AI モデルは、世界中のビジネス リーダーの注目を集めています。

実際、Salesforce の新しい調査新しいウィンドウで開くでは、IT リーダーの 3 分の 2 (67%) が今後 18 か月以内に自社のビジネスで生成 AI を優先しており、3 分の 1 (33%) がそれを最優先事項であると主張していることがわかりました。

Salesforce の最近のEinstein GPT ニュース新しいウィンドウで開くで強調されているように、このテクノロジーは「オープンかつ拡張可能で、CRM 専用に構築されたパブリックおよびプライベート AI モデルをサポートし、信頼できるリアルタイム データでトレーニングされています。」

Salesforce は長年、顧客のニーズに応える生成 AI の開発と展開方法を模索してきました。たとえば、同社が導入したCodeGen は新しいウィンドウで開く、ユーザーが簡単な英語のプロンプトを実行可能なコードに変換できるようにすることで、ソフトウェア エンジニアリングを民主化します。別のプロジェクトであるLAVIS新しいウィンドウで開く (LAnguage-VISion の略) は、AI の言語ビジョン機能を幅広い研究者や実務家に利用しやすくします。

最近では、Salesforce のProGen プロジェクト新しいウィンドウで開くで、文字や単語ではなくアミノ酸をベースにした言語モデルを作成することで、生成 AI が自然界には見つかっていない、多くの場合より機能的なタンパク質を生成できることが明らかになりました。さらに研究を進めると、これらのタンパク質を使用して、病気の薬、ワクチン、治療法を開発できると考えられています。Salesforce

のエグゼクティブ バイスプレジデント兼Sales Cloudゼネラル マネージャーである Ketan Karkhanis 氏は、このテクノロジーは大企業にとって恩恵となるかもしれませんが、中小企業 (SMB) にとっても役立つと述べています。

「自動化されたAI生成の提案や顧客とのコミュニケーション、そして予測販売モデリングなどの機能により、中小企業は優れた顧客体験を提供し、運営費を管理し、持続可能な成長を達成するためのさらに強力なツールを手に入れることができる」とカルカニス氏は述べた新しいウィンドウで開く。

Salesforce AI の CEO である Clara Shih 氏は、生成 AI が「顧客サービスの分野を完全に変えるだろう」と考えています。

「Einstein for Service とEinstein 1にジェネレーティブ AI を重ねることで、エージェントが顧客にメールやメッセージを素早く送信するためのパーソナライズされた応答を自動的に生成できるようになります。これにより、人間のエージェントは複雑な問題に深く取り組み、長期的な顧客関係を構築する時間を増やすことができます」と Shih 氏は述べています新しいウィンドウで開く。

# 生成 AI のリスクと機会は何ですか?

Salesforce の最高倫理・人道的使用責任者である Paula Goldman 氏と、Salesforce の倫理的 AI 実践の主任設計者である Kathy Baxter 氏によると、生成 AI の可能性は非常に大きいものの、「リスクがないわけではありません」。

共同執筆した新しいウィンドウで開く記事の中で、2人は「生成型AIの技術的機能を提供するだけでは十分ではない。この変革的技術をどのように使用でき、どのように使用すべきかを導くために、責任あるイノベーションを優先し、従業員、パートナー、顧客がこれらの技術を安全、正確、倫理的に開発および使用するために必要なツールを確実に利用できるようにする必要がある」と指摘した。

Silicon とのインタビュー新しいウィンドウで開くで、ゴールドマン氏は次のように語っています。「ビジネス環境で AI を適用する場合、正確性が最も重要です。なぜなら、AI がプロンプト、顧客チャット、または販売に重点を置いた電子メールの推奨を行っている場合、事実を捏造していないことを確認する必要があるからです。」データが正確で信頼できるものであることを保証することは、あらゆる AI アプリケーションの基礎となります。

ChatGPTの応答の権威的な感じ自体が注意すべきものだとサヴァレーゼ氏は述べ、それが「自信に満ちた失敗」につながる可能性があると警告した。

「モデルたちが質問に答えたり指示に従ったりするときに醸し出す落ち着いた、しばしばプロフェッショナルな口調は、彼らの答えが当たればさらに印象的になるが、その分、彼らの答えが外れると実に危険になる」とサヴェレーゼ氏は言う新しいウィンドウで開く。「専門家ですら、彼らの説得力に不意を突かれることがよくある」

ChatGPT のようなツールへの依存をエンタープライズ レベルにまで拡大すると、リスクがどれだけ高くなるかは容易に想像できます。しかし、IT リーダーは警戒しています。10人中 6 人近く (59%) が、新しいウィンドウで開く生成 AI の出力は不正確であると考えていると回答しています。

さらに、生成 AI を倫理的、包括的、責任を持ってどのように使用するかという問題もあります。

そのため、Salesforce は、潜在的な問題が発生する前にそれを捕捉できるように、ガードレールとガイダンスを組み込んだ信頼できる AI 機能を構築しています新しいウィンドウで開く。世界が生成型 AI の可能性を実現するには、あらゆるレベルでこれらのモデルを信頼できる十分な理由が必要です。

責任ある AI は持続可能な AI も意味します。AI は従来のワークロードよりも大幅に多くの電力を消費し、IT リーダーの 71% は、新しいウィンドウで開く生成 AI によって IT エネルギー使用量が増加し、二酸化炭素排出量が増加することに同意しています。

# Salesforce の生成 AI — CRM にとって何を意味するのでしょうか?

AI は長い間、Salesforce プラットフォームに不可欠な存在でした。たとえば、Einstein AIテクノロジーは、Einstein 1 全体で毎日 2,000 億を超える予測を提供し、企業が取引をより迅速に成立させ、よくある質問に対して AI を活用した人間のような会話を提供し、顧客の行動をより深く理解できる新しいウィンドウで開くように支援します。

最近、Salesforce は世界初の CRM 向け生成 AI であるEinstein GPT を発表しました。パーソナライズされた営業メールから自動生成コードまで、Einstein GPT は、あらゆる営業、サービス、マーケティング、コマース、IT のやり取りに AI 生成コンテンツをハイパースケールで提供します。また、顧客にとって関連性のある方法で構築されており、Einstein GPT は新しいウィンドウで開くData Cloudのデータと公開データを組み合わせて、Einstein 1 全体でコンテンツを作成します。