分析型AIと生成型AIの違い

AI技術の導入を検討している組織は、「分析AI」と呼ばれる、より古く、より確立されたAIの形態を見落としてしまうリスクがあります。この形態のAIは決して時代遅れではなく、多くの企業にとって依然として重要なリソースです。一部のAIアプリケーションでは分析AIと生成AIの両方が活用されていますが、これら2つのAIへのアプローチは大きく異なります。

AI 分析と従来のデータ分析の主な違いは、これらの洞察を生成してアクセスするために使用されるテクノロジーの種類にあります。

分析 AI の概念と主な機能。

アナリティカルAIとは、人工知能（特に高度な機械学習）をビジネスインテリジェンスに活用するデータ分析の一形態です。多くの組織で使用されている従来のデータ分析手法とは異なりますが、アナリティカルAIはデータセットを分析して実用的な洞察を生成し、データに基づいた意思決定を導くという共通の目標の達成に重点を置いています。

AI 分析では、自然言語処理 (NLP) やディープラーニングなどの高度な AI 手法を活用して、大規模なデータセットを分析し、洞察を開発し、ユーザーの操作に直接応答する動的な方法で意思決定を導きます。

AI分析と従来のデータ分析の根本的な違いは、これらの洞察を生成し、それにアクセスするために使用されるテクノロジーの種類にあります。しかし、これらのツールは効果的である一方で、多くのユーザーにとって静的なデータビューしか提供せず、洞察を生成するために統計分析に大きく依存し、アナリストはテクノロジーに頼るのではなく、独自の結論を導き出す必要があります。

AI分析の主な機能

記述的分析：記述的分析は、「何が起こったのか？」という問いに答えます。このタイプの分析は、過去の出来事に焦点を当てたレポートと分析を提供することから、クライアントに最も多く利用されています。

記述的分析は、集計レベルで全体的なパフォーマンスを把握するために使用され、レポートやアプリケーションの構築にすぐに使用できるデータがあるため、企業が開始する最も簡単な方法です。

診断分析：診断分析は記述分析と同様に、過去のデータを用いて質問に答えます。ただし、「何が」発生したかに焦点を当てるのではなく、「なぜデータ内でイベントや異常が発生したのか」という重要な問いに取り組みます。診断分析は、機械学習や予測分析よりもアクセスしやすく、より幅広いユースケースに適しています。

予測分析：予測分析は、機械学習を用いて過去のデータに基づいて将来起こりそうなことを特定する高度な分析手法です。予測分析モデルの構築基盤として用いられる記述的分析や診断的分析の多くを網羅する過去のデータは、これらのモデルの基盤として利用されます。

処方的分析：処方的分析は、現代分析における4つ目、そして最後の柱です。処方的分析には、具体的なガイダンス分析が含まれます。本質的には、記述的分析、診断的分析、予測的分析を組み合わせたもので、意思決定プロセスを導きます。既存の状況や条件、そして意思決定やイベントの結果に基づいて、ユーザーが取るべきガイダンスとなる意思決定や行動を生成します。

生成AIは、既存のデータからパターンを学習することで新しいコンテンツを作成することに重点を置いています。生成的敵対ネットワーク（GAN）や変換モデルなどのディープラーニング技術を用いて、テキスト、画像、音楽などを生成します。生成AIは、人間のようなコンテンツを作成できることで大きな注目を集めており、クリエイティブ産業やコンテンツ制作など、様々な分野で応用されています。生成AIの主な特徴は、コンテンツ作成、想像力と創造性の向上、学習データの強化、そしてパーソナライズされたブランディングです。

Gen AI の主な機能は、コンテンツの作成、想像力と創造性の向上、トレーニング データの強化、パーソナライズされたエクスペリエンスの作成です。

分析型AIと生成型AIの違い

分析AIと生成AIには多くの違いがあり、企業はこれらの違いに基づいてAIを活用し、業務を効果的に管理する方法を見つけることができます。分析AIと生成AIの主な違いは次のとおりです。

まず、それぞれの目的と機能は異なります。生成型AIの主な目的は、ディープラーニングニューラルネットワークモデルを用いて新しいコンテンツを生成することです。一方、分析型AIは、構造化データに基づく分類、予測、意思決定など、特定のタスク向けに設計された統計的機械学習に基づくAIシステムを指します。

第二に、アルゴリズムが異なります。アルゴリズムの手法に関して言えば、生成AIは通常、連続したテキスト入力を一貫性のある出力に変換したり、既存データの文脈に基づいて次の単語を予測してコンテンツを生成するといった複雑な手法を用います。生成AIはデータ内のパターンを理解し、そのデータの新しいバージョンを作成します。一方、分析AIは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった、よりシンプルな機械学習手法を幅広く用います。

第三に、投資収益率（ROI）に違いがあります。生成AIは、人間によるコンテンツ作成に比べてコストが低いため、コンテンツ作成から利益を生み出すことができます。また、顧客を引きつけ、維持するユニークで魅力的なコンテンツを作成できる可能性も秘めています。生成AIには多くのメリットがありますが、その経済的価値を測定することは困難であり、ユーザーは生成AIモデルのトレーニングにコストを負担する必要があります。

AI分析においては、予測モデルを通じて企業の需要予測、在庫管理の最適化、市場動向の特定、データに基づく意思決定を支援し、より良い経済的リターンをもたらします。これにより、コスト削減、リソース配分の改善、そしてより適切な意思決定による収益増加につながります。

第四に、リスクレベルには違いがあります。AI生成によって、説得力のある「ディープフェイク」が生成される可能性があり、誤情報、個人情報の盗難、詐欺に容易につながります。さらに、学習データに機密情報が含まれていたり、意図しない出力が生成されるように操作されたりした場合、これらのモデルはプライバシーリスクをもたらす可能性があります。

AI分析の学習に使用されるデータは、サイバーセキュリティ侵害のリスクにも直面しており、サイバー攻撃の実行や誤情報の拡散といった悪意ある目的に悪用される可能性があります。そのため、これらのリスクを軽減するためのセキュリティ対策が必要です。現在、分析型AIは生成型AIよりもリスクが低いと考えられており、多くの企業で長年活用されてきました。

まとめると、分析AIと生成AIのどちらを選ぶかを決める際には、具体的な要件と目標を考慮する必要があります。データから洞察を抽出し、予測を行い、プロセスを最適化することが目標であれば、分析AIが最適な選択肢です。一方、新しいコンテンツの作成、イノベーション、ユーザーエクスペリエンスのパーソナライズが求められる場合は、生成AIが理想的な選択肢となります。

チャットボットなどの AI 生成ツールが利用されており、インターネット検索活動だけでなく、顧客サービス関連のタスクや営業電話も置き換えられると予想されています。

いくつかの推奨事項

外交におけるAI分析の活用は不可欠です。なぜなら、AI分析は外交分野の要件と任務を満たす上で、他のどのAI技術よりも多くの適性を備えているからです。しかし、AI分析を現場で活用するには、以下の条件を満たす必要があります。

まず、 AI技術分野（人工知能と人間の知能をベースとした知能の両方を含む）に関する十分な知識と経験を備えた人材を育成する必要があります。

第二に、電子メールへの返信やチャットボット技術を通じた国民との直接的なやり取りといった産業サービスへのAI技術の適用が不可欠です。その好例として、ドイツ外務省が2021年から2023年にかけてFACILと呼ばれるAI技術を用いて国民とのやり取りを行い、月間4万件のリクエストを処理した事例が挙げられます。

第三に、外交分野における世界情勢の予測・予測に部分的に貢献するAI分析を可能にするためには、データベースシステムやサーバーシステムを含むインフラの構築が不可欠です。しかし、データ量は増加の一途を辿っており、十分な規模のサーバーシステムが必要となります。

第4に、外交部門は独自のAI分析エンジンを構築する必要があります。これは、セキュリティと倫理基準を満たすために不可欠です。

ソース: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html