生成AIと分析AIは何が違い、どう使い分けるべきなのか
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サマリー：2022年11月にチャットGPTが発表され、生成AIが注目を集めたが、多くの企業は、長年にわたりAIを使用してきたことに気づいていないかもしれない。すなわち、既存の「分析AI」を見過ごす危険があるのだ。生成AIと分析A...　もっと見るIは異なり、それぞれの特性やメリット、リスクを理解した上で、企業は自社の戦略や状況に応じた活用方法を選ぶ必要がある。　閉じる

企業は長年にわたりAIを活用してきた

　2022年11月にオープンAIがチャットGPTを発表して以降、多くの企業幹部が生成AIに注目している。この比較的新しい技術はAIをめぐる熱狂を巻き起こし、企業が初めてAIに注意を向けるきっかけをつくった。これは望ましい進展である。この技術は強力かつ重要であり、新しいビジネスの可能性を多くもたらすからだ。

　しかし、多くの企業は長年にわたり、あまり目立たない形でAIを使用してきた。生成AIを最近知った企業は、より古く、より確立された形態のAI、つまり筆者らが「分析AI」と呼ぶものを見過ごすおそれがある。この形態のAIはけっして時代遅れではなく、大多数の企業にとっていまだに重要なリソースである。

　ごく一部のAIアプリケーションは分析AIと生成AIの両方を採用しているものの、2つのアプローチは大きく異なる。企業は各ユースケースごとに、どちらのタイプが最適かを決める必要がある。

　生成AIと分析AIの相対的な重要性および有用性を判断するには、組織は最初に2つの技術の違いと、それぞれに付随する異なるメリットとリスクを理解しなければならない。そのうえで、自社の戦略、ビジネスモデル、リスク許容度やその他の状況に基づいて、どの環境下でどちらを優先するのかを決めることができる。

生成AIと分析AIはどう違うのか

目的および能力の違い

　分析AIと生成AIの主な違いは、目的、能力、手法、データにある。生成AIの主な目的は、深層学習とニューラルネットワークのモデルを用いて、人間の創作を模倣した新しいコンテンツ──画像、テキスト、音楽、プログラミングコード、アート作品など──を生み出すことだ。

　一方の分析AIは、統計的機械学習に基づくAIシステムであり、構造化データをもとに分類、予測、決定といった特定のタスクを行うために設計されている。

　例として、顧客へのマーケティングプロモーションでは、どの顧客にどの製品の販促を行うかを決めるために分析AIが使われ、販促に用いるパーソナライズされた文言と画像を生成AIが作成する。

　生成AIは、独創的かつ往々にして人間の作成物と見分けがつかないコンテンツを生み出すことができる。分析AIは、特定の予測タスクを効率的に行うよう設計されている。機械の修理が必要なタイミングの予測、顧客が支払ってもよいと考える価格の予測、ユーザーの嗜好に基づく製品の推奨などであり、すべて予測統計モデルに依拠している。生成AIはこの種のデータを扱わないため、これらのタスクは実行できない。