よくある質問、その答えは次のとおりです: 社内の人工知能 – 社内開発ですか、それとも既製のソリューションですか? | AI戦略

コンラッド・ウルフェンシュタイン

2週間前

社内の人工知能 – 社内開発ですか、それとも既製のソリューションですか? – 画像: Xpert.Digital

🤖 現代の企業社会における AI の役割: オーダーメイドか標準か?

📊 決定的な競争要因としてのデータ

業務プロセスへの人工知能 (AI) の統合は、ますます決定的な競争要因になりつつあります。しかし、多くの企業は次のような疑問に直面しています。特定の企業目標を達成するには、オーダーメイドの AI モデルを開発する必要があるのか、それとも直接使用できる汎用 AI モデルがすでに存在するのか?

これは応用分野に大きく依存するため、この質問に対する一般的な答えはありません。多くの場合、データ分析や言語処理の標準アプリケーションなどの既製の AI ソリューションを使用すると、迅速かつコスト効率の高いスタートが可能です。特に顧客サポートやマーケティングなどの分野では、事前トレーニングされたアルゴリズムのおかげで確実かつ効率的に機能する実証済みの AI モデルがすでに確立されています。

ただし、企業の非常に特殊なニーズに関しては、標準化されたソリューションでは限界に達します。物流を例に挙げると、企業の個別のプロセス、データ、要件に基づいてカスタマイズされた AI モデルが、大きな付加価値を提供できます。標準モデルでは、運用プロセスの複雑さ、季節変動、業界固有の課題を考慮できない場合があります。

に適し：

相互運用性と AI の相乗効果 – 社内の複数の AI モデル: 最大のパフォーマンス、柔軟性、将来性を備えた

📈 AI実装の鍵となるデータ

独自の AI モデルを開発するには、企業が適切なデータを提供する必要があります。 AI モデルは、広範なデータセットを使用したトレーニングを通じてより強力になるためです。このデータは、内部システム、プロセス、場合によっては外部ソースから取得する必要があります。企業は、どのようなデータが利用可能であるか、そしてそのデータが AI モデルを確実にトレーニングするのに十分な品質であるかどうかを明確にする必要があります。

一般的な例は、物流の完全自動化です。 AI モデルは、納期、在庫レベル、配送ルートに関する履歴データを把握しているだけでなく、配送のボトルネックや遅延などの予期せぬ出来事にリアルタイムで対応できなければなりません。したがって、企業は、商品管理システム、交通情報、顧客データベースなど、さまざまなソースからデータを収集して処理する必要があります。

このデータを使用するために、企業は多くの場合、この情報を収集、分析し、AI モデルのトレーニングに使用できるようにする最新のデータシステムに投資する必要があります。データの品質が高ければ高いほど、AI はより正確かつ強力になります。

🚚 物流における AI 言語モデルの使用

もう 1 つのポイントは、物流などの特定のアプリケーションに対する AI 言語モデルの使用です。 AI 言語モデルは物流プロセスの自動化に本当に役立つでしょうか?答えは「はい、ただし特定の状況でのみです。」です。

GPT などの言語モデルを使用すると、自然言語を理解して生成することができ、これはコミュニケーションの分野で特に役立ちます。たとえば、物流分野では、言語モデルは顧客の問い合わせに自動的に答えたり、在庫や配送に関するレポートを効率的に作成したりするのに役立ちます。ただし、輸送ルートの制御や在庫レベルの最適化など、実際のプロセスの自動化には、他の種類のデータモデルに基づいた特殊なアルゴリズムが必要です。

よくある間違いは、GPT のような言語モデルが社内のすべてのタスクを引き継いでくれると信じることです。言語モデルはテキストベースのタスクの処理には優れていますが、非常に複雑な物流プロセスを自律的に制御するのには適していません。これには、プロセスの最適化、機械学習、予測分析用に特別に設計された追加の AI モデルが必要です。

🔍 企業にとっての重要な考慮事項

カスタマイズされた AI モデルと既製のソリューションのどちらがより良い選択であるかを決定する際、企業はさまざまな要素を考慮する必要があります。まず、会社のプロセスはどれくらい複雑ですか?また、どのような要件がありますか?次に、モデルをトレーニングするために十分な高品質のデータが利用可能か?第三に、特定の要件をすでにカバーしている可能性のある、すでに市場に出ている AI ソリューションはどれですか?

さまざまな業界に特化したソリューションを提供する AI プロバイダーが増えています。これらの事前トレーニングされたモデルは、多くの場合、微調整や追加データを通じて自社に適応できる強固な基盤を形成します。これにより、まったく新しい AI モデルを開発する場合に比べて、時間とコストが節約されます。

ただし、企業はそのような決定による長期的な影響も考慮する必要があります。カスタマイズされた AI モデルは通常、個々のニーズにより適切に対応でき、継続的に開発して新しい条件に適応できるため、柔軟性が向上することがよくあります。一方で、そのようなモデルの開発と維持には、財政面でも専門知識の面でも多大なリソースが必要です。

に適し：

新しい AI モデルの開発は間違いなく人工知能の将来にとって重要な要素です

🏁 あなたの会社に最適な AI 戦略

多くの企業にとって、人工知能の導入は、デジタル化とデータ主導型が進む世界で競争上の優位性を獲得する重要な機会となります。しかし、オーダーメイドの AI モデルと既製のソリューションのどちらがより良い選択であるかという問題は、多くの要因によって決まります。

プロセスの自動化が優先事項である物流などの分野では、企業固有のデータに基づいた特殊な AI モデルにより、大幅な効率の向上とコスト削減がもたらされます。顧客コミュニケーションなどの他の分野では、既製の言語モデルで要件の大部分をすでにカバーできます。

最終的には、自社のプロセス、入手可能なデータ、および長期的な企業戦略の確かな分析に基づいて、情報に基づいた意思決定を行うことが重要です。人工知能の利点を最大限に活用したい企業は、オーダーメイドのソリューションの可能性を無視するべきではなく、すでに市場で入手可能なソリューションも慎重に検討する必要があります。

に適し：