分析型AIと生成型AIの違い

AI導入に不慣れな組織は、「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の両方が使用されていますが、この2つのAIへのアプローチは大きく異なります。

分析 AI 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の主要な概念と機能

アナリティカルAI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、同じ目標の達成に重点を置いています。

分析 AI 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 手法を使用して、大規模なデータセットを分析し、洞察を開発し、動的な方法で意思決定を導き、ユーザーの操作に直接応答します。

分析AIと従来のデータ分析の根本的な違いは、こうした洞察を生成し、それにアクセスするために用いら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、洞察を生み出す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。

分析AI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、お客様にとって最も一般的に利用されています。

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を構築するためにデータがすぐに利用できるため、企業が開始する最も簡単な方法です。

診断分析：記述的分析と同様に、診断分析は過去のデータを用いて質問に答えます。ただし、「何が」発生したかではなく、「なぜ」データ内でイベントや異常が発生したかという重要な問いに焦点を当てます。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何が起こる可能性が高いかを判断する高度な分析手法です。過去のデータは主に記述分析と診断分析で構成されており、予測分析モデルの構築の基礎として使用されます。

処方的分析：処方的分析は、現代の分析における4つ目、そして最後の柱です。処方的分析は、具体的で処方的な分析です。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て意思決定を促進します。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意思決定や行動を導き出します。

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。生成的敵対的ネットワーク（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生成する能力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の主な機能は、コンテンツ作成、想像力と創造性の向上、トレーニングデータの強化、そしてパーソナライズされた印象の創出です。

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印象の作成です。

分析型AIと生成型AIの違い

分析型AIと生成型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、効果的な事業運営の方法を見つけています。分析型AIと生成型AIの違い：

まず、目的と機能が異なります。生成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。分析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ベースの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、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、既存のデータコンテキストに基づいて次の単語を予測してコンテンツを生成するなど、複雑な手法を用いることが多いです。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することを学習します。一方、分析AIは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、よりシンプルな機械学習手法を幅広く用います。

3つ目は、投資収益率の違いです。生成AIは、人間によるコンテンツ作成よりもコストが低いため、コンテンツ作成の収益性を高めることができます。また、顧客を引き付け、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。

分析AI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、より高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。

4つ目に、リスクの違いがあります。生成AIは説得力のある「ディープフェイク」を生成する可能性があり、誤情報、個人情報の盗難、詐欺につながる可能性があります。さらに、学習データに機密情報が含まれていたり、望ましく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。

分析AIの学習データは、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、これらのリスクを最小限に抑えるためのセキュリティ対策が必要です。現在、分析AIは生成AIよりもリスクが低いと考えられているため、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必要な場合は、生成AIが理想的な選択肢です。