生成 AI のユースケースと定義
Google Cloud AI でテキスト、画像、コードなどを生成する
コンテンツの作成と検出、研究、カスタマー サービス、デベロッパーの効率性、これらすべてを Google Cloud の生成 AI を活用して変革しましょう。
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概要
生成 AI とは
生成 AI（Generative Artificial Intelligence）は、AI を活用してテキスト、画像、音楽、音声、動画などの新しいコンテンツを作成することを指します。
生成 AI は、さまざまなタスクに対応した基盤モデル（大規模 AI モデル）をベースにしており、そのままで要約、質疑応答、分類などをすぐに実行できます。さらに、ほんのわずかなサンプルデータで必要最小限のトレーニングを行うだけで、基盤モデルを対象のユースケースに適応させることができます。
生成 AI はどのような仕組みで機能しますか。
生成 AI は、ML モデルを使用して、人間が作成したコンテンツのデータセットにあるパターンと関係を学習します。そして、学習したパターンを使用して新しいコンテンツを生成します。
生成 AI モデルをトレーニングする最も一般的な方法は、教師あり学習を使用することです。教師あり学習では、人間が作成したコンテンツと対応するラベルのセットがモデルに与えられます。次に、人間が作成したコンテンツと類似した、同じラベルが付けられたコンテンツを生成することを学習します。
一般的な生成 AI のアプリケーション
生成 AI は膨大な量のコンテンツを処理し、テキストや画像など人間が親しみやすい形式で分析情報と答えを生み出します。生成 AI は、以下のことに使用できます。
- チャットや検索エクスペリエンスを強化して顧客対応を改善する
- 会話型インターフェースと要約を通じて、膨大な量の非構造化データを探索する
- 提案依頼書（RFP）への回答、マーケティング コンテンツの 5 言語へのローカライズ、お客様との契約の遵守状況の確認など、反復的なタスクを支援する
生成 AI 技術はどのように進化してきたか
生成 AI は急速に進化しており、変化し続けています。マルコフ連鎖や RNN などの初期のモデルは、その基盤を築きましたが、ニュアンスのある一貫した出力を生成するのに苦労することがよくありました。その後、敵対的生成ネットワーク（GAN）が登場し、画像作成の限界を押し広げ、驚くほどリアルなビジュアルを生成できるようになりました。しかし、GAN には課題もあり、安定性の問題に苦労することもありました。
BERT や GPT などの Transformer ベースのモデルの導入は、しばしば転換点と見なされます。これらのモデルは自然言語処理（NLP）に革命をもたらし、人間のようなテキストを理解して生成する前例のない能力を示しました。この成功を基に、GPT-2 と GPT-3 は生成 AI のさらに大きな可能性を示し、その優れたテキスト生成能力で世界を魅了しました。
一方、変分オートエンコーダ（VAE）と拡散モデルは画像合成の分野で大きな進歩を遂げ、クリエイティブなアプリケーションの新たな可能性を切り開きました。生成 AI は進化を続けており、効率の向上、解釈可能性の改善、倫理的配慮への対処に焦点を当てた研究が進行中であることから、将来に大きな期待が寄せられています。
Google Cloud が提供する生成 AI サービス
Vertex AI を使用して、Gemini などの基盤モデルを操作、カスタマイズし、アプリケーションに埋め込むことができます。ML の専門知識は不要です。Model Garden で基盤モデルにアクセスするか、Vertex AI Studio のシンプルな UI からモデルをチューニングするか、データ サイエンス ノートブックでモデルを使用します。
Vertex AI Agent Builder を使用すると、デベロッパーは生成 AI を活用した検索エンジンと AI エージェントを迅速に構築できます。
また、Gemini for Google Cloud は常時稼働の AI コラボレーターとして、あらゆるスキルレベルのユーザーに必要な支援を提供します。
責任ある AI に対する Google のアプローチ
一般的な使用例
カスタマー サービスのモダナイズ
AI で従業員の生産性、顧客分析、離職率を改善
生成 AI は、社内ナレッジベースと外部リファレンスからの回答をすばやく合成したり、会話を要約して問題を迅速に解決したりすることで、カスタマー サービス エージェントを支援します。予測モデルによってコールセンターや顧客に関する分析データを簡単に確認できるため、一人ひとりの顧客に合わせてエクスペリエンスをカスタマイズすることが可能です。組織は生成 AI を使用してよくある質問に対する回答を自動生成し、マルチモーダル検索とコンテンツ要約によってウェブサイトを強化できます。
入門ガイド
AI で従業員の生産性、顧客分析、離職率を改善
生成 AI は、社内ナレッジベースと外部リファレンスからの回答をすばやく合成したり、会話を要約して問題を迅速に解決したりすることで、カスタマー サービス エージェントを支援します。予測モデルによってコールセンターや顧客に関する分析データを簡単に確認できるため、一人ひとりの顧客に合わせてエクスペリエンスをカスタマイズすることが可能です。組織は生成 AI を使用してよくある質問に対する回答を自動生成し、マルチモーダル検索とコンテンツ要約によってウェブサイトを強化できます。
デベロッパーの効率性を改善
コード支援によりデベロッパーの生産性を向上させる
Gemini Code Assist は、VS Code や JetBrains などの一般的なコードエディタで、デベロッパーがより迅速、高品質にアプリケーションを構築できるよう、AI を活用した支援を提供します。また、場所を問わず、複数のリポジトリにまたがるプライベートなコードベースもサポートします。
入門ガイド
コード支援によりデベロッパーの生産性を向上させる
Gemini Code Assist は、VS Code や JetBrains などの一般的なコードエディタで、デベロッパーがより迅速、高品質にアプリケーションを構築できるよう、AI を活用した支援を提供します。また、場所を問わず、複数のリポジトリにまたがるプライベートなコードベースもサポートします。
マーケティング向け生成 AI
創造性、生産性、影響力を大規模に強化する
生成 AI は、マーケティング担当者が顧客と交流し、大きなビジネス成果を上げるのに役立ちます。
主なユースケース:
- リアルタイムで反応する chatbot と AI エージェント を活用し、独自のデータセットを使用して、より正確でパーソナライズされた回答を提供する。
- データを統合して顧客プロファイルを把握し、コンテンツを生成してターゲット顧客にリーチする。
- テキスト記述とパラメータを使用して新しい製品コンセプトとデザインを創出する。
- 事前構成済みの生成 AI ソリューションを使用して膨大なドキュメントを要約する。
入門ガイド
創造性、生産性、影響力を大規模に強化する
生成 AI は、マーケティング担当者が顧客と交流し、大きなビジネス成果を上げるのに役立ちます。
主なユースケース:
- リアルタイムで反応する chatbot と AI エージェント を活用し、独自のデータセットを使用して、より正確でパーソナライズされた回答を提供する。
- データを統合して顧客プロファイルを把握し、コンテンツを生成してターゲット顧客にリーチする。
- テキスト記述とパラメータを使用して新しい製品コンセプトとデザインを創出する。
- 事前構成済みの生成 AI ソリューションを使用して膨大なドキュメントを要約する。
ウェブサイトのモダナイゼーション
カスタマー ジャーニー全体でビジネス価値を引き出す
生成 AI でウェブサイトとモバイルアプリのエクスペリエンスを変革しましょう。Gemini を活用した Vertex AI のコンテンツ生成ツールを使用すると、テキスト、音声、画像を大規模に生成できます。コンテンツをローカライズおよび翻訳して、文化的関連性のある新しい市場の顧客と交流できます。ウェブサイトで次世代の検索エクスペリエンスを構築し、ユーザーが正確な情報をすばやく見つけられるようにしましょう。AI エージェントをデプロイして、情報を取得し、基本的なトランザクションを送信しながら、AI エージェントが発言する内容をきめ細かく制御できます。
入門ガイド
カスタマー ジャーニー全体でビジネス価値を引き出す
生成 AI でウェブサイトとモバイルアプリのエクスペリエンスを変革しましょう。Gemini を活用した Vertex AI のコンテンツ生成ツールを使用すると、テキスト、音声、画像を大規模に生成できます。コンテンツをローカライズおよび翻訳して、文化的関連性のある新しい市場の顧客と交流できます。ウェブサイトで次世代の検索エクスペリエンスを構築し、ユーザーが正確な情報をすばやく見つけられるようにしましょう。AI エージェントをデプロイして、情報を取得し、基本的なトランザクションを送信しながら、AI エージェントが発言する内容をきめ細かく制御できます。