スタートアップをよりスマートにスケーリングする: 生成 AI の重要なユースケース

生成 AI は、あらゆる規模と段階のスタートアップに大きなビジネス価値をもたらすことができます。これには以下が含まれますが、これらに限定されません:

• 顧客やチームメンバーと交流するための革新的で魅力的な方法を創出します。 
• 企業全体の生産性を大幅に向上させます。 
• よりインテリジェントな意思決定のための新しいデータインサイトを抽出します。 
• 創造性、コンテンツ制作などを促進します。 

資金が限られ、チームが小規模で、定評のある企業との激しい競争がある創業者にとって、生成 AI はより少ないリソースでより多くのことを達成する道筋を提供します。

場合によっては、生成 AI によって「1 人のユニコーン」が可能になることもあります。つまり、1 人の個人が、以前は部門全体で必要とされていたことを達成できるのです。

生成 AI は、プロセスを自動化して人間の可能性を広げることで、ランウェイを拡大し、製品開発を加速し、製品を差別化できるようにします。これらはすべて、初期段階のベンチャーにとって重要な要素です。

あらゆる可能性を秘めている中で、始めるべき適切なユースケースとその方法を特定するのは難しい場合があります。この投稿では、数年前には実現できなかった方法で、スタートアップが生成 AI を活用してユーザーエクスペリエンスを強化し、業務を変革し、リアルタイムの洞察を提供し、創造性を育む方法を見ていきます。また、生成 AI への取り組みを迅速かつ安全に開始するのに役立つ AWS のサービスとソリューションにもスポットライトを当てます。それでは始めましょう。

生成 AI プラットフォームの急速な採用

生成 AI は短期間で大きな進歩を遂げています。少し前まで、多くの人が「生成 AI とは何か?」と疑問に思っていて、小規模な概念実証を行いました。今日の議論は、日々のシナリオで生成 AI を使用してビジネス価値を創出する方法と、ビジネスモデル全体を変革する本番環境ですぐに使える生成 AI システムを導入する方法についてです。

初期の調査段階では、大規模言語モデル (LLM) やその他の基盤モデル (FM) の基本を理解するだけで、最初の結果が得られました。しかし、これらのツールがその価値を証明するにつれ、次の大きな課題が浮かび上がってきました。それは「カスタムソリューションを構築するにはどうすればよいか?」および「AI を既存のワークフローにシームレスに統合するにはどうすればよいか?」ということです。

今日、多くのスタートアップが「従業員全員に AI を利用させるにはどうすればよいか?」と尋ねます。生成 AI を単なる研究開発実験ではなく、共有機能にすることが求められています。

今では、その影響は業界や機能を問わず非常に現実的で、目に見える形で現れています。

• カスタマーエクスペリエンス: チャットボット、バーチャルアシスタント、インテリジェントコンタクトセンター、パーソナライゼーションはすべて、生成 AI の恩恵を受けます。コンテキストを理解し、自然なアウトプットを生成することで、ユーザーの満足度を高め、エージェントの負担を軽減できます。
• 従業員の生産性: 会話検索、テキスト要約、およびコード作成により、従業員は業務のスピードが高まり、反復作業が減少し、より創造的な問題解決が可能になります。
• 創造性とコンテンツ制作: 製品設計、マーケティングキャンペーン、メディア生成、テキストまたは画像の強化は、生成 AI によって簡素化されるようになりました。これは新しい種類のユーザーエンゲージメントとブランドストーリーテリングにつながります。
• 事業運営: インテリジェントな文書処理や生成分析は、財務、法務、物流、サプライチェーンにおける日常業務の自動化に役立ちます。一方、合成データを生成することで、予知保全、欠陥検出、またはその他の専門分野のモデルをトレーニングするための正確なデータを補強できます。

スタートアップにとっての主な魅力は、スピードとコスト効率です。生成 AI により、スタートアップはアイデアをすぐに試し、迅速に反復することができ、従来のアプローチで必要とされる時間のほんの数分の 1 の時間で価値の高い洞察を集めることができます。

生成 AI の応用分野トップ 5

以下は、スタートアップに関連する最も顕著な生成 AI のユースケースと、始めるのに役立つ実際の例と AWS ソリューションの一部です。それぞれについて、リソースが限られ、変化の速い組織にとって、なぜそれが重要なのかを詳しく説明します。

1. チャットボットとバーチャルアシスタント

スタートアップにとって重要な理由

• 人員の制限: 小規模なチームでは 24 時間 365 日のライブサポートを提供できないため、生成 AI 主導のボットがリアルタイムサービスを提供します。これにより、ブランドのプロ意識が高まり、創業者の燃え尽きを防ぐことができます。
• 顧客維持率の向上: 迅速で正確な対応により、ユーザーのエンゲージメントとロイヤルティを維持できます。これは、まだ顧客基盤を構築している新しいベンチャーにとって重要です。
• スケーラブルなサポート: 顧客が増えるにつれて、AI ベースのソリューションを即座にスケーリングできるため、大規模なサポートチームを雇うコストを回避できます。

実践的な戦略

• ハイブリッドモデル: 複雑なチケットをボットから人間のエージェント (ヒューマンインザループアプローチ) にシームレスにエスカレーションできます。これにより、日常的な問い合わせが自動化される一方で、価値の高い問題に対して個人的な対応が保証されます。
• パーソナライズされたよくある質問: チャットボットのナレッジベースをリアルタイムのユーザーメトリクスで動的に更新し、製品の進化に合わせて関連性を維持します。

実際の例

• Amazon Rufus: この専門性の高いショッピングアシスタントは、Amazon の顧客が自然な会話で商品を見つけるのに役立ちます。生成 AI を活用した Rufus は、買い物客の意図を解釈し、パーソナライズされた提案を行ってフォローアップできます。詳細はこちら。 
• カスタマーレビュー: Amazon の生成 AI は、重要なポイントをまとめたり、スパムをフィルタリングしたり、一般的なテーマを強調したりすることで、ユーザーレビューの質も向上させます。詳細はこちら。

2. 会話分析

スタートアップにとって重要な理由

• 製品に関するより深い洞察: ユーザーフィードバックの感情や主要なテーマを理解することで、新機能やバグ修正のきっかけになります。
• リソース配分: 類似ユーザーからの問い合わせを自動的にクラスタリングすることで、製品やサービスのどの側面が最も注目されているかを確認できます。
• 顧客離れの防止: 会話の中のネガティブな感情を早期に発見することで、積極的な介入が可能になります。これは、健全な成長曲線の維持を目指すスタートアップにとって不可欠です。

実践的な戦略

• リアルタイムモニタリング: 最も頻繁に見られるユーザーからの苦情や機能要求を表示するダッシュボードをセットアップして、すばやく方向転換できるようにします。
• コンテクストに応じた要約: 生成 AI を使用して、長い会話の記録を簡潔なレポートにまとめ、チームで毎週または毎月のレビューを行います。

実際の例

• Amazon Pharmacacy: 生成 AI 主導の分析により、Amazon Pharmacy は繰り返し寄せられる顧客からの質問に迅速に対応し、データに基づいてサービスの提供を改善できます。もっと読む。

3. パーソナライゼーション

スタートアップにとって重要な理由

• コンバージョン率の向上: 膨大なデータセットがない場合でも、パーソナライズされた製品の提案やコンテンツにより、売上とユーザーエンゲージメントを大幅に高めることができます。
• 競争上の差別化: カスタマイズされたエクスペリエンスがユーザーのロイヤルティを維持することは、大手企業が支配することが多い市場において非常に重要な強みです。
• 広告費の削減: より効果的にターゲティングすることで、顧客獲得コストを削減し、予算を最大限に活用することができます。

実践的な戦略

• マルチチャネルの一貫性: ウェブ、モバイル、およびメール全体で一貫したパーソナライゼーションを行うことで、ユーザーがどのようにやり取りしても関連性の高いコンテンツが表示されます。 
• コンテキストトリガー: リアルタイムでパーソナライズされたオファーをトリガーするイベント (「ユーザーがカート内の 3 番目の項目をヒットした」など) を作成します。

実際の例

• Amazon のパーソナライズされた商品の推奨: 生成 AI は、過去のユーザーアクティビティとリアルタイムデータを組み合わせることで、適切な商品を適切なタイミングで届けるのに役立ちます。
• DFL (ドイツサッカーリーグ): Amazon Bedrock を使用してさまざまなファンセグメントに合わせたストーリーを生成し、パーソナライズされたコンテンツでエンゲージメントを高めています。現在、DFL の新しいコンテンツ管理システムである Contender には、既存の記事からストーリーを自動作成できる生成 AI 機能が幅広く搭載されています。従って、生成 AI は追加の時間と労力を最小限に抑えます。例えば、編集者は Contender に一連の写真からストーリーを生成し、適切なタイトルと簡単な説明文を追加するよう依頼できます。システムによって自動的に生成されたストーリーのドラフトを公開する前に、人間の編集者がレビューし、必要な調整を行い、微調整を行う必要があります。これは、DFL と Amazon Web Services (AWS) との間の技術パートナーシップによって実現されました。これはこの春に更新され、拡張され、新たなサービスセットとして生成 AI が含まれるようになりました。DFL のイノベーションの詳細をご覧ください。

4. 生産性と創造性

スタートアップにとって重要な理由

• スリムなチーム: コンテンツの草稿作成、リサーチの要約、デザインのモックアップ生成など、日常的な作業を自動化することで、チームは影響の大きい活動に集中できるようになります。 
• オンデマンドの創造性: 生成モデルは、ビジュアルや広告コピー、さらにはコードも生成できるため、イノベーションが促進され、数週間かかっていた手作業の時間を節約できます。 
• 反復学習: リアルタイムのフィードバックループにより、マーケティング戦略や製品設計を、数日ではなく数時間で改善できるようになります。

実践的な戦略と例

• コンテンツ制作パイプライン: 生成 AI を使用して、ブログ投稿、ソーシャルメディアの更新、または商品リストの初期ドラフトを作成し、人間の監督のもとで微調整します。テキスト、画像、およびコードの生成については、以下の例をご覧ください。 
• ビジュアルブレーンストーミング: AWS 上の Adobe Firefly のようなツールを使用すると、チームはブランドビジュアルのプロトタイプをすばやく作成でき、設計ではよくある長いフィードバックサイクルを短縮して、数日間のプロセスを数時間に圧縮できます。 
• 開発者のアクセラレーション: Amazon Q を統合して、コードスニペットを自動的に提案したり、複雑なロジックをリファクタリングしたりすることで、小規模の開発チームを効果的に強化できます。

5. 高度なビジネスプロセス

生成 AI は、文書処理から大規模なデータ拡張まで、運用ワークフローを最適化することもできます。

インテリジェントなドキュメント処理

• 理由: 金融、医療、または物流部門における紙ベースまたは PDF ベースのプロセスは、スリムなスタートアップにとって大きなボトルネックになる場合があります。 
• 実践的な戦略: OCR 用の Amazon Textract、エンティティ認識用の Amazon Comprehend、および Amazon Bedrock による生成モデルを組み合わせて、クエリに答えたり、簡潔な要約を作成したりできます。Bedrock の生成 AI 搭載機能の 1 つである Amazon Bedrock Data Automation を使用すると、生成 AI アプリケーションの開発を合理化し、ドキュメント、画像、音声、動画を含むワークフローを自動化できます。 
• 成果: チームは機械的な作業に費やす時間が減り、戦略的な開発に労力を再配分できるようになります。

モデルトレーニング用の合成データ生成

• 理由: 多くのスタートアップは大規模なラベル付きデータセットを持っていません。生成 AI は、予知保全、異常検知、画像分類などの作業のために、現実世界のデータをシミュレートできます。 
• 実践的な戦略: 生成モデルを使用して、エッジケースを反映した「ほぼ現実的な」データセットを作成します。これにより、実際のデータが得られる前に、ML ソリューションの堅牢性が向上します。 
• 成果: より正確で耐障害性の高いモデルを短期間で作成することで、市場投入までの時間を短縮し、全体的な信頼性を高めます。

顧客対応 (チャットボット、パーソナライゼーション) と社内作業 (文書の自動化、データ拡張) の両方を合理化することで、スタートアップは、製品ラインの拡大であれ、新しい市場の開拓であれ、戦略的優先事項に集中することができます。

AWS が貴社のようなスタートアップを支援する方法

生成 AI は非常に速いペースで進化を続けており、著名な既存企業に打ち勝つと決めたスタートアップに新たなフロンティアを切り開いていきます。

チャットボット、会話分析、パーソナライゼーション、生産性向上などのユースケースは、既に市場で目に見える成果を上げており、ROI を高め、顧客との関係を深め、労働集約的な作業を自動化する生成 AI の能力を実証しています。

AWS 生成 AI スタック

AWS は、あらゆる規模のスタートアップやあらゆるスキルレベルの開発者が、生成 AI スタックの 3 つのレイヤー全体で、最も包括的な機能セットを備えた生成 AI アプリケーションを構築し、スケーリングできるように努めています:

1. FM トレーニングと推論のためのインフラストラクチャ (一番下のレイヤー)

• NVIDIA GPU および GPU が最適化されたソフトウェアにアクセスして、大規模言語モデルや基礎モデルをトレーニングします。
• AWS Trainium (費用対効果の高いトレーニング用) や AWS Inferentia (スケーラブルで高性能な推論用) などのカスタム ML チップを活用します。
• データ、分析、AI の統合プラットフォームである Amazon SageMaker は、AI と ML の開発をさらに簡素化し、生成 AI モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイできるようにします。

2. LLM やその他の FM を使用して構築するためのツール (中間のレイヤー)

• Amazon Bedrock は、スタートアップが、シンプルな API と SDK を介してすべてアクセス可能な、大手の AI 企業からの大規模言語モデルやその他の基盤モデルを使用して、安全でカスタマイズされた、責任ある生成 AI アプリケーションを簡単に構築する方法を提供します。

3. LLM やその他の FM を活用するアプリケーション (一番上のレイヤー)

• Amazon Q は、スタートアップの仕事の進め方を変える生成 AI アシスタントです。ソフトウェア開発者、ビジネスインテリジェンスアナリスト、コンタクトセンターの従業員、およびスタートアップで働くすべての人に特化した機能を備えています。

次のステップ

ご自身のスタートアップでこのような生成 AI のユースケースを検討したいとお考えの方には、AWS が対応しています:

• 「AWS での生成 AI によるクラウドでの構築の新時代へようこそ」という投稿を読んで、AWS での生成 AI の構築についてさらに深く掘り下げてください。
• AWS Activate を通じて、Amazon Bedrock などの生成 AI サービスを実験するためのクレジットを取得できます。これにより、初期費用が削減され、迅速な実験が可能になります。

生成 AI の導入は、オールオアナッシングの選択である必要はありません。チャットボットのプロトタイプを統合したり、文書処理を自動化したりといった小さなことから始めて、結果が出たらスケールアップできます。

AWS インフラストラクチャ、高度なモデル、マネージドサービスを組み合わせることで、AI 主導のソリューションがすぐに競争上の差別化の新たなベースラインとなる時代において、イノベーションを迅速に進め、リソースをさらに活用し、スタートアップが長期的な成功を収めることができるようになります。

今すぐ開始して、生成 AI がどのようにユーザーエクスペリエンスを変革し、チームの生産性を高め、スタートアップの成長軌跡を将来にわたって保証するのに役立つかを確認してください。