「生成AIとは」動画

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「今日は、「生成AIとは何か？」という大きな疑問にお答えします。

いつものように、もちろん今回も定義を用意していますよ。生成AIとは、データを使用して、テキスト、画像、動画、音声などの新しいコンテンツを生成する人工知能の一種です。欲しいものを伝えるだけでいいのです。簡単ですよね？たとえば、生成AIに頼めば、顧客へのフォローアップメールを書いたり、次のマーケティング動画のストーリーボードを作成したり、ピザ味のアイスクリームのオリジナルレシピを考えたりするのを手伝ってもらえます。

さて、生成AIの話を続ける前に、その前にあったものについてお話ししておく必要があります。それが予測AIです。予測AIも人工知能の一種で、既存のデータを使用して、提案やインサイト、インテリジェントな予測を提供します。基本的には、データを分析して、その中からパターンを特定し、役立つ提案をしてくれます。皆さんが何を考えているか分かりますよ。「Brian、ちょっと待って。生成AIについての動画なのに、なんで予測AIの話をしてるの？」でしょ？実は、生成AIと予測AIは切っても切れない関係にあります。例を挙げてみましょう。

たとえば、ロイヤルティメンバーにブーツの新しいセールについてメールを送りたいとします。予測AIなら、過去のメールの実績にもとづいて、メールを送信するのに最適な時間帯を教えてくれます。そして生成AIなら、件名やメールの本文、さらにはどのようなビジュアルを入れるかまで提案してくれます。一方、生成AIを使用するときは、常に人間が主導権を握り、最終的な判断を下す必要があります。これは「人間が介在するアプローチ」とも呼ばれます。AIの役割は人間を支援すること、言い換えれば、私たちがすることをより良くすることです。人間である皆さんが料理長で、AIは副料理長です。これは、望む成果を得て、倫理的に行われるようにし、顧客との信頼関係を築くための最善の方法なのです。

それでは、ここからはちょっと技術的な話です。「生成AIはどのような仕組みになっているのでしょうか？」

生成AIモデルを開発する方法はいくつかあります。中でも特によく使われている方法の1つが、事前トレーニング済みの大規模言語モデル（LLM）を使用して、テキストベースのプロンプトから新しいコンテンツを生成する方法です。LLMでは、機械学習の技術と膨大な量のデータセットを使用してAIを動かします。こうしたアルゴリズムにより、AIは膨大な量の情報を取り込み、継続的に学習し、データ間の関係を理解して、コンテンツを生成できるようになります。

では、ここでもう一段掘り下げてみましょう。LLMが使用する深層学習モデルには、敵対的生成ネットワーク（GAN）とTransformer（トランスフォーマー）の2種類があります。それでは、Transformer（トランスフォーマー）について見ていきましょう。残念ながら、ここではオートボット対ディセプティコンの話ではありません。本当はそうだったらいいなと思っていたのですけどね。ここで言うTransformer（トランスフォーマー）は、個々のデータポイントではなく、文や段落などの連続したデータにもとづいて出力を生成します。このアプローチは、モデルによるコンテキストの効率的な処理に役立ち、テキストの生成や翻訳に使用されます。

GPTという言葉を聞いたことはありますか？そう、これはGenerative Pre-trained Transformer（生成事前学習トランスフォーマー）の略です。GPTは一般向けのチャットボットの作成に使用されるTransformer（トランスフォーマー）モデルで、ChatGPTもまさにその1つです。GANやTransformer（トランスフォーマー）は、最も広く使われている生成AIモデルの一部ですが、ほかにもあります。でも、そこまで全部掘り下げる必要はありません。ここでは基本に絞りましょう。

次に、生成AIを使って仕事をより良く、より速く、より簡単にする方法を見ていきましょう。規模を問わず、企業はAIテクノロジーを活用して、生産性を向上させ、コストを削減し、顧客一人ひとりのエクスペリエンスをパーソナライズできます。でも、企業はこうした目標を達成するためにAIを使っているだけではありません。AIと、CRMと呼ばれるものの力を組み合わせているのです。

CRMって何？と思いましたか？CRMはCustomer Relationship Management（顧客関係管理）の略です。簡単に言えば、会社と顧客とのあらゆる関係ややり取りを1か所で管理するのに役立つテクノロジーです。そうすることで、営業、サービス、マーケティングなど、すべてのチームがデータを整理し、効率的に業務を進め、顧客の全体像を把握できます。

さて、Salesforce ExplainedでSalesforceについてもう少しお話ししないわけにはいきません。AI（人工知能）とCRMならSalesforceにお任せですからね。信じてくださいね。何しろほら、私もTrailblazerですから。皆さんも気になってきたでしょう？では、SalesforceのCRMソリューションと、Salesforce Einsteinと呼ばれる生成AIが、営業、サービス、マーケティングでどのように役立つのか、いくつか例をご紹介しましょう。

営業：営業担当者は、よりスピーディーに営業を進められます。Einsteinのような生成AIを使用して、見込み顧客向けにパーソナライズされたメールを作成したり、商談の要約を作成したり、商談成立につながる予測や提案を得たりできます。

カスタマーサービス：生成AIは、カスタマーサービス担当者やそのほかの担当者が、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、生産性を向上できるよう支援します。顧客から製品について質問があった場合、担当者は会話中にEinsteinに関連情報を尋ねることができます。これにより、問題をより迅速に解決し、顧客が必要とする回答をすぐに提供できます。その後、Einsteinはケースの解決内容を自動的に要約し、ほかの担当者や顧客が後から参照できるナレッジ記事を作成できます。

マーケティング：AIは、過去のマーケティングキャンペーンで最も効果があったものを把握し、そこから得たインサイトを使用して戦略を立て、メールコンテンツを生成できます。さらにすごいのはここからです。AIを使えば、マーケティング担当者はパーソナライズされたカスタマージャーニーを簡単に構築し、顧客一人ひとりに合わせてメッセージを調整することもできます。

生成AIの話、もうこれ以上すごくなりようがないと思いますよね？いやいや、まだ行きますよ。ちゃんとついてきてくださいね。Salesforceは、あらゆるデータを安全に接続し、SalesforceのすべてのアプリやワークフローでAIを使用できるようにするために、Einstein 1 Platformを導入しました。Einstein 1 Platformだけで1本のエピソードが作れるくらいです。実際、すでに素晴らしい動画をいくつか作っているので、下の説明欄にリンクを載せておきます。でも、ここで押さえておきたいのは次の点です。Einstein 1 Platformは、Salesforceメタデータフレームワークと呼ばれるものを基盤として構築されているため、そのデータツールやAI機能を、使用しているどのSalesforce製品でもすぐに利用できます。メタデータフレームワークは、さまざまなアプリ間のデータをつなぐ橋のようなものだと考えてください。

では、それがビジネスの成果にどうつながるのでしょうか？Einstein 1 Platformを使用すれば、生産性をまったく新しいレベルに引き上げ、コストを大幅に削減し、これまで考えられなかったほど優れたエクスペリエンスを顧客に提供できます。そして何より、これらを迅速かつ安全に実現できることが最大のポイントです。「安全に」というところ、聞き逃していませんよね？Salesforceは、生成AIが非常に多くの機会をもたらす一方で、多くのリスクも伴うことを理解しています。そこでSalesforceが開発したのがEinstein Trust Layerです。これはEinstein 1 Platformに直接組み込まれたセキュアなAIアーキテクチャです。Einstein Trust Layerを使用すれば、企業のデータプライバシーとセキュリティの基準に従いながら生成AIのメリットを活用でき、潜在的な問題が発生する前に検出するのにも役立ちます。

さて、今回のSalesforce Explainedはここまでです。おなじみのEinsteinやSalesforceのAIソリューションについてもっと知りたい方は、画面上のリンクをクリックしてください。説明欄にも参考情報を掲載しておきます。ご視聴いただき、ありがとうございました。それでは、また次回お会いしましょう！」