今のところ、初期のジェネレーティブAIは現実のビジネスでその価値を証明している。

この先進技術は、 テキスト、音声、ビデオを 扱うことができる、 生産性を高め 創造性をかきたてます。 

マッキンゼーによれば、AIは2023年に大きな成長を遂げ、世界的な投資額は40％増加し、「AIの飛躍の年」となる。

今年はGPT-4のような画期的な進歩は見られないかもしれないが、着実な改善と、イノベーションの規模や統合方法に関する魅力的な発展が期待できる。2024年のAI予測について、その先を探ってみよう！

1.主流アプリケーションのAI化は進む

ジェネレーティブAIは、主にChatGPTの幅広い利用を通じて、AI技術の変革の可能性を日常的なユーザーに示してきた。

しかし、企業レベルでは、スタンドアローンのソリューションは、"真実の源"として知られる包括的なデータセットと統合されていない場合、限界に直面する。

単一真理原則

この課題を克服するため、セールスフォース、オラクル、SAP、マイクロソフト、グーグルなどの大手ソフトウェア・プロバイダーは、現在、自社のプラットフォームにAIソリューションを直接組み込んでいる。

この傾向は、LinkedInの「AIによるリライト」機能やAPI-driven platformsのような、AIintegrations の普及によって今後も続くと予想される。

ドラフトアイ

さらに、GenAIはAPIを介してオープンソースモデルとデータを接続することで、社内開発アプリケーションを活性化することが期待されている。

これらのモデルの成功は、セキュリティ、プライバシー、ガバナンス規制へのコンプライアンスを効果的に管理できるかどうかにかかっている。

企業は、独自のデータが外部のモデルに影響を与えるリスクに対処しなければならない。 

プロセスの最適化と競争優位性の確保とのバランスを見つけなければならない。

2.マルチモーダル生成AI

マルチモーダル生成AIは、テキスト、画像、音声など 複数のデータモードを組み合わせて、創造的で多様なアウトプットを生成する最先端技術である。

単一のモダリティに焦点を当てた従来のAIモデルとは異なり、マルチモーダル生成AIは、様々なソースからの情報を同時に処理し、理解することができる。

aiモデル

マルチモーダル生成AIの実用化とは？

ビジネスにおけるマルチモーダル生成AIの活用は、ファッションデザインに革命をもたらす。

例えば、衣料品会社はこのテクノロジーを使って、新しい衣料品デザインのバーチャル・プロトタイプを作ることができる。

テキスト記述と画像を組み合わせることで、AIシステムはデザイナーのテキスト入力をもとにリアルな衣服画像を生成する。

これにより、デザインプロセスが合理化され、従来のプロトタイピングに関連するコストが削減され、新しいファッション・コレクションの市場投入までの時間が短縮される。

3.AIの安全性と倫理

人工知能システムの開発と利用において、AIの安全性と倫理は中心的な重要性を持つ。

これらの原則には、 、リスクと予期せぬ結果を最小限に抑えながら、AIアルゴリズムの 信頼性、堅牢性、透明 性を確保することが含まれる。

主な分野は以下の通り： 

データ・プライバシー

🎯アルゴリズムのバイアス

説明責任

ステークホルダー・エンゲージメント

ここでは、倫理的なAIの実践を模索し、取り組んでいる大企業をいくつか紹介する：

  • デロイト-AIリスク管理フレームワークを提供し、効果的な運用モデル、危機管理、責任あるAI実践のための戦略を概説している。
  • TCS- 信頼できるAIのビジョンは、以下の検討事項に基づいている：AIの成熟度の予測、人間とAIのバランスの達成、AIのパフォーマンスの定義、データの活用。
  • AWS - AWSは、公正で正確なAI/MLサービスの開発を支持し、これらのアプリケーションを責任を持って開発するために必要なツールとガイダンスを提供することを誇りに思っています。
  • IBM - IBMにおける 倫理的AIの柱は、説明可能性、公平性、堅牢性、透明性、データ保護である。
  • グーグル - グーグルは、強固な人間中心設計アプローチと生データのレビューから始めて、AIチームにおける偏見を排除するために継続的に取り組んでいる。

企業における倫理的AIは、基本的人権、公正さ、包括性、個人と社会の幸福を優先する。

エシックス・バイ・デザイン

4.ヘルスケアにおけるAI

医療施設では、管理業務から患者ケアまで、さまざまなプロセスの効率化にAIを活用している。

AIは助けになるだろう：

医療業務をより効率的にする。

医療利用者の体験を向上させる。

医療診断の精度を高める。

⚡ より良い健康モニタリングと予防医療。

⚡ バラバラの 医療データをつなげる。

⚡医用画像診断で、病気やその他の健康問題を示唆するような異常 を画像から見つけること。

患者や医師からの質問に答えるバーチャルアシスタントとして。

⚡ 人為的ミスを減らし、 医療従事者をサポート し、患者に24時間ケアを 提供 する。

⚡管理業務の自動化では、どの患者が最もケアや援助を必要としそうかを判断する。

AIヘルスケア・アプリケーション

AIツールは将来、医師やスタッフの仕事を自動化し、より多くの時間を思いやりのある個別ケアに割くことができるようになるだろう。

5.科学におけるAI

コンピューター・サイエンスから人工知能に基づく研究まで、さまざまな分野をカバーするAIと科学の融合は、非常に大きな可能性を秘めている。

科学におけるAIの利点：

Ἲ科学的発見の加速- 機械学習アルゴリズムなどのAIツールは、大規模なデータセットを迅速に処理し、人間の研究者が見逃してしまうようなパターンや相関関係を発見することができる。

Ἲ精密医療を可能にする- AIアルゴリズムを用いて、科学者たちは遺伝子プロファイル、病歴、治療反応など、膨大な患者データを分析し、個人に合わせた治療戦略を開発する。

Ἲデータ分析の強化- AIはデータの可視化を支援し、科学的知見の解釈と幅広い聴衆への普及を簡素化する。

🎯学際的研究の促進- AIがサポートする学際的アプローチは、異なる分野の専門知識を統合することで、科学の進歩を加速し、イノベーションを促進することができる。

今後数年間で、科学におけるAIは飛躍的な成長を遂げ、研究手法にさらなる革命をもたらし、科学的発見に変革をもたらすだろう。

AIサイエンス・マーケット

AIの力を活用することで、科学者は新たな知見を引き出し、知識を発展させ、さまざまな科学分野の進歩を推進することができる。

6.AIがクリエイティブ産業を再定義する

今日、さまざまなAIツールが利用できるようになり、私たちはクリエイティブの世界でゲームチェンジャーを目の当たりにしている。

すでにアート、デザイン、イノベーションへのアプローチに革命を起こしている。

機械学習と生成モデルにより、AIはあなたのクリエイティブな相棒となり、クリエイティブの限界を押し広げる斬新なアイデアやデザインに火をつけます。

さらに、平凡なタスクを処理してワークフローを合理化し、次のような分野で新たなクリエイティブな道を切り開く：

グラフィックデザイン ミッドジャーニー

Eメール 🎯- 。 TextCortex

コンテンツ・ライティング - 🎯コンテンツ・ライティング TextCortex

作曲 - 🎯作曲 - マゼンタ マゼンタ

ビジュアル・アート - 🎯ビジュアル・アート DALL-E2

例えば、AIを搭載したソフトウェアは、あらかじめ定義されたパラメータや入力データに基づいて、デザインのプロトタイプを生成したり、電子メール（ templates ）を提案したり、デジタル・アートワークを作成したりすることができる。

しかし、AIアートは合法であるにもかかわらず、多くの出版社はAIアートを採用しない。

AI画像ジェネレーターを使うのは楽しいが、このアートは人間味がないと感じる人もいる。

芸術的思考

💡 プロのアドバイス

で TextCortexを使えば、あなたの要件に合わせてデジタル・アイデンティティをカスタマイズすることができます。

簡潔な指示と詳細を与え、ペルソナを開発し、すべてがあなたの声とスタイルで書かれるようにする。

既存の15種類以上のペルソナtemplates のいずれかを使用できます。

また、さまざまなデータ形式を読み込むことができる。

7.ITキャリアの進化は一度や二度ではない

AIの出現により、ITキャリアは多くの変化に直面している。

人工知能が進歩し続けるにつれて、IT業界のさまざまな側面に革命をもたらし、仕事の役割、必要なスキル、キャリアパスが再構築されるだろう。

AIプラットフォームによって職を奪われるのではないかという労働者の懸念にもかかわらず、この懸念は ほとんど根拠のないものであることが、これまでの経験から繰り返し明らかになっている。

当面、AIがエントリーレベルのポジションに完全に取って代わることはないだろう。

しかし、これらの仕事も完全に安定しているわけではない。

影響力を持つAI

伝統的な役割の一部が進化したり冗長になったりする可能性があるにせよ、ITプロフェッショナルはテクノロジー主導の世界でも十分にやっていけるだろう。

AIは開発者がアプリケーションをより速く構築するのを助け、AIは非開発者にアプリケーション構築のアイデアを与える。

順応性、継続的な学習、AIを取り入れる積極的なアプローチが、進化するITキャリアをうまく乗りこなす鍵となるだろう。

8.2024年の大統領選挙にAIが登場？

2024年の大統領選挙の結果を予測することは、多くの不確定要素があるため、現時点では推測の域を出ない。

しかし、影響力のある団体が世論を動かすために、AI技術を含むさまざまな戦術を展開することは間違いない。

例えば、ボットアカウントや偽のブログが増殖し、24時間体制で捏造されたコンテンツを発信することが予想される。

米大統領選挙

AIを駆使したテキストや画像生成ツールによって、個人は膨大な量の誤解を招くソーシャルメディアやblog 。

さらに、組織は「AIを活用した」分析を用いて、 有権者名簿の粛清や 投票数への異議申し立てなど、確立された選挙プロセスの抑制や妨害を目的とした行動を支援する可能性がある。

結果がどうであれ、AIが大きな影響を与えるだろう。

AI予測はビジネスにどう影響するか？

2024年、AIの予測がビジネスに与える影響は甚大なものになると予想される。

人工知能技術の進歩により、企業は予測分析を使って貴重な洞察を得ることができる：

🎯ビジネスの生産性を高め、コストを削減する- AIは反復作業を合理化し、ワークフローを自動化し、プロセスを最適化することで、生産性の向上と運用コストの削減につながります。

🎯 顧客サービスの向上- AIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントは、消費者に即座に支援を提供し、質問に効果的に答えて顧客満足度を高める。

Ἲ意思決定に革命を起こす- AIアルゴリズムは膨大な量のデータを分析し、実用的な洞察を提供する。

ビジネス戦略の変革- AIは、企業が市場動向、消費者行動、競合を理解することを可能にします。

Ἲビジネスインテリジェンスの向上- AIを搭載した分析ツールは、大規模なデータセットをふるいにかけ、隠れたパターン、トレンド、相関関係を明らかにし、貴重なビジネスインテリジェンスに関する洞察を提供します。

結論として

世界各国は、現代の宇宙開発競争のようにAIの開発を優先し、研究、科学、経済的繁栄に大きな進歩をもたらしている。

2023年のEU AI法は、AI規制のマイルストーンとなるもので、システムをリスク別に分類し、義務を課すことで、AIガバナンスを形成している。

AIが進化するにつれて、さまざまな作業を支援する可能性も高まっている。

TextCortexは、この分野で傑出したツールであり、高品質のコンテンツの執筆と作成を サポートする。

それはあなたを助けることができる：

質の高いコンテンツの作成を通じて、リードジェネレーションを増加させる。

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その能力により、TextCortex 、大規模なタスクを効率的に処理することができ、AI化が進む世界で成功するために必要なサポートを提供します。

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