大企業が生成 AI を活用する方法からスタートアップが学べること

AI/ML ユニコーンの 96% が AWS で実行していること をご存知ですか? 彼らは生成 AI を使用してカスタマーエクスペリエンスの向上、生産性の向上、運用の最適化を行っています。大企業が生成 AI を大規模に採用するにつれ、貴社のようなスタートアップに利益をもたらす革新的な戦略や洞察が明らかになります。

生成 AI 市場は 2024 年末までに 660 億 USD を超えると予測されており、このテクノロジーはスタートアップの革新と成長に大きな可能性を提供します。AI に関する最近の McKinsey Global Survey では、現在 65% の組織が生成 AI を定期的に使用しており、これは前回の調査の採用率のほぼ 2 倍であることが分かりました。

スタートアップにとって、AWS で生成 AI を活用することで、スケーラビリティ、効率性、顧客満足度の新たな可能性が開かれます。

ビジネスでの生成 AI のご紹介

生成 AI とは?

生成 AI (略して GenAI) とは、新しいコンテンツやアイデアを生み出すことができる人工知能 (AI) です。機械学習 (ML) アルゴリズムを使用して、トレーニングされたデータに基づいて画像、テキスト、音楽、合成データなどのオリジナルコンテンツを生成します。従来の AI とは異なり、生成 AI は明確なルールセットに依存せず、さまざまなタスクに適応できます。

大企業による早期採用のメリット

大企業における生成 AI の採用により、イノベーションと効率化を促進するいくつかの利点が明らかになっています:

• 研究を加速する: 複雑なデータを調査し、傾向を特定し、新しい洞察を提供することで、より迅速な問題解決とイノベーションを可能にします。

• カスタマーエクスペリエンスを向上する: 生成 AI モデルは顧客とのやり取りに自然に対応できるため、パーソナライズされた効率的な顧客ワークフローが可能になります。

• ビジネスプロセスを最適化する: AI を活用したツールにより、エンジニアリングやマーケティングから営業や財務に至るまで、さまざまな部門のプロセスが合理化されます。

• 従業員の生産性を高める: コンテンツ生成やデータ分析などのタスクを自動化することで、チームメンバーをサポートし、戦略的な作業に時間を割くことができます。

大企業が生成 AI を活用する方法

生成 AI は大企業の運営方法を変革しつつあり、AWS はこの変革を実現する上で重要なパートナーとなっています。ここでは、トップ企業が特定のビジネス目標のために生成 AI を使用している方法を詳しく見てみましょう。

Exscientia: 創薬を再考する

Exscientia は、AWS の生成 AI 機能を活用することで、従来は時間と費用がかかっていた実行可能な薬剤候補の特定プロセスを加速しています。生成 AI モデルは膨大な化学データセットを分析して分子特性を予測し、新しい化合物を設計し、その潜在的な有効性をシミュレートします。

AWS は Exscientia の複雑なワークロードに必要な計算能力とスケーラビリティを提供し、かつてないスピードで化合物の設計を最適化できるようにしています。例えば、AWS で生成 AI を使用すると、Exscientia は従来の方法を使用する場合の数分の 1 の時間で数千の化合物を評価できます。この精度により、最も有望な候補のみに優先順位を付けることができ、重要な治療薬の市場投入までの時間を短縮できます。

Exscientia は、AWS と提携することで、時間とコストを節約するだけでなく、医学研究を促進し、患者の転帰を世界中で改善しています。

Exscientia の AWS を活用したジャーニーの詳細をご覧ください。

Crypto.com: リアルタイムの感情分析

主要な暗号通貨プラットフォームである Crypto.com は、感情分析とアプリケーション開発では Amazon Bedrock 上の Anthropic Claude 3 大規模言語モデルを含む AWS の生成 AI ソリューションを使用し、カスタムモデルのファインチューニングには Amazon SageMaker を使用しています。

この機能は、市場感情が数分で劇的に変化する可能性のある、不安定な暗号通貨の世界では不可欠です。Crypto.com は、ソーシャルメディアの投稿、ニュース記事、その他のオンラインコンテンツからの何百万もの非構造化データポイントを分析することで、市場が特定の暗号通貨や傾向をどのように認識しているかについての洞察を提供します。

AWS を使用して、Crypto.com はこれらの膨大なデータセットを数秒で処理し、感情分析の結果を 1 秒未満で配信できます。これにより、ユーザーは最新のデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。生データを実用的な洞察に変換するには、AWS での生成 AI が鍵であり、Crypto.com にフィンテック業界での競争力を提供しています。

さらに、AWS のスケーラブルなインフラストラクチャにより、Crypto.com はピーク取引期間中のデータ量の急増にも対応でき、ユーザーの一貫したパフォーマンスと信頼性を維持できます。

Crypto.com の生成 AI の実装の詳細をご覧ください。

Box: 生成 AI を使用したインテリジェントコンテンツクラウド

コンテンツ管理およびコラボレーションのリーダーである Box は、AWS の生成 AI テクノロジーを使用して、ユーザーがデータから深い洞察を抽出できるようにしています。Box は Amazon Q Business Connector を統合することで、顧客がドキュメント、画像、動画などの非構造化コンテンツを分析して、これまで隠されていた傾向、パターン、実用的な洞察を明らかにすることができます。

例えば、Box を使用している企業では、生成 AI を利用してドキュメントとして保存されている顧客フィードバックを分析し、共通のテーマや実行可能な提案を特定できます。同様に、チームは動画やプレゼンテーションの大規模なライブラリを処理して、ハイライトを抽出したり、要約を生成したりして、利用しやすくすることができます。

この統合は、データをイノベーションと成長のための戦略的リソースに変換するので、膨大な量のコンテンツを管理するスタートアップにとって特に価値があります。

Box は、AWS の生成 AI を活用することで、組織がコンテンツの価値を最大限に引き出し、効率を高め、よりインテリジェントなビジネス戦略を推進できるよう支援します。

Box の生成 AI ジャーニーの詳細をご覧ください。

スタートアップ向けの教訓

大企業が生成 AI によるイノベーションを続ける中、スタートアップはその経験から重要な教訓を引き出すことができます。新興企業がこれらの手法を効果的に採用して成長を加速させる方法は次のとおりです:

機会の特定

スタートアップにとって、生成 AI の成功の鍵は、AI が最大の価値を生み出すことができる分野を特定することです。スタートアップは、すべての部門に AI をデプロイするのではなく、カスタマーサポート、マーケティング、パーソナライズされた製品の推奨事項など、影響の大きい分野に焦点を当てる必要があります。

顧客の問題点やワークフローの非効率性を分析することは、機会を発見するための優れた方法です。例えば、スタートアップがリソースを大量に消費する顧客とのやりとりに苦労しているとします。その場合、Amazon Bedrock のような生成 AI ツールを使用すれば、パーソナライゼーションを合理化し、自動化を大規模に強化する基本モデルを統合できます。

さらに、AI を活用したアシスタントである Amazon Q は、より深い洞察、より迅速な意思決定、重要な情報へのより簡単なアクセスを可能にすることで、スタートアップの業務効率の向上を支援します。このツールは、内部データに基づいて簡潔な概要や推奨事項を生成することで、チームを効果的にサポートします。

パーソナライゼーションに焦点を当てたスタートアップの場合、Amazon Personalize には、Content Generator のテーマが付いた推奨事項の作成などの生成 AI 機能が組み込まれています。これにより、企業はユーザーの好みにリアルタイムで適応する動的なシステムを構築でき、より有意義なカスタマーエクスペリエンスを生み出すことができます。 Amazon Personalize の生成 AI 機能の詳細をご覧ください。

GenAI 戦略の構築

生成 AI の可能性を実現するには、効果的な AI 戦略が不可欠です。スタートアップは以下のステップを検討する必要があります:

• ビジネス目標に沿った明確な目標を定義します。目標には、反復作業の自動化、顧客満足度の向上、運用コストの削減などが含まれる場合があります。
• 技術的要件の理解: 生成 AI には、多くの場合、大規模なデータセット、高い計算能力、モデルトレーニングの専門知識など、特定の技術リソースが必要です。Amazon SageMaker のような AWS ツールを活用することで、スタートアップはインフラストラクチャをゼロから構築しなくても、モデルを効率的に開発、トレーニング、デプロイできます。
• 技術的要件の理解: 生成 AI には、多くの場合、大規模なデータセット、高い計算能力、モデルトレーニングの専門知識など、特定の技術リソースが必要です。Amazon SageMaker のような AWS ツールを活用することで、スタートアップはインフラストラクチャをゼロから構築しなくても、モデルを効率的に開発、トレーニング、デプロイできます。
• 安全で規制に準拠した実装: 金融や医療などのデリケートな業界の場合は、AI ソリューションが規制基準を満たしていることを確認してください。AWS では、安全なデータ管理のためのコンプライアンス重視のリソースとツールを提供しているため、AI を安全に採用しやすくなります。

生成 AI の課題の克服: スタートアップ向けのツールとリソース

スタートアップは、生成 AI を実装する際に、データの制約から技術的な複雑さまで、独自の課題に直面します。一般的な課題と解決策は次のとおりです:

データ品質と量

AI モデルを正確に実行するには、大量の高品質なデータが必要です。AWS Data Exchange では、データが限られているスタートアップ向けに、社内データを補完してモデルトレーニングを改善できるサードパーティのデータセットへのアクセスを提供しています。あるいは、スタートアップは合成データ生成技術を使用して現実世界の条件をシミュレートすることもできます。

技術スキルのギャップ

生成 AI には機械学習とデータサイエンスの専門知識が必要ですが、初期段階のスタートアップにとってはアクセスが難しい場合があります。AWS では、スタートアップがチームのスキルを高め、AI モデルを効果的に管理するために必要な知識を習得できるように、コース、チュートリアル、オンラインコミュニティなど、さまざまな教育リソースを提供しています。

AI リソースのコスト

モデルのトレーニングとデプロイは、リソースを大量に消費する可能性があります。AWS Budgets や AWS Cost Explorer などの AWS のコスト管理ツールを使用すると、スタートアップは支出を監視し、効率改善の余地がある領域を特定してコストを最適化できます。さらに、AWS 無料利用枠サービスでは、初期費用をかけずに基本機能をテストできます。

スタートアップの将来展望と戦略計画

既に学んだように、生成 AI には、スタートアップのイノベーションと持続可能な規模拡大に役立つ大きな長期的メリットがあります。AWS のスタートアップパートナーの専用ネットワークと連携することで、成功に役立つ実証済みのベストプラクティスと専門家によるガイダンスにアクセスすることができます。

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