法人向けAdobe AI

エージェント型AIとは、自律的または半自律的に対話、推論、行動できる人工知能システムまたはAIエージェントを指します。AIエージェントは、単一ステップの応答から多段階の推論へ、指示された行動から自動化された行動へと進化できます。使用するデータも、汎用的な公開データからコンテキストに応じた独自データへと進化できます。

生成AIは、入力プロンプトに基づいて、テキスト、画像、コードなどのコンテンツ作成に焦点を当てています。生成AIモデルは、学習した膨大なコンテンツ、データベース、プラットフォームを分析して最適な内容を予測し、ユーザーが入力したプロンプトに基づいて出力します。

予測AIは履歴データを分析し、統計アルゴリズムを使用して、新しい未知のデータの分類、ラベル付け、予測を行います。既に起こったことに基づいて次に何が起こるかを予測します。機械学習モデルを基盤としており、保証された結果ではなく、確率やランク付けされた予測が生成されます。活用例には、顧客離れの予測、オーディエンス類似モデルの作成、マーケティング戦略を推進するための売上トレンドの予測などがあります。

アドビは、10年以上にわたって予測AI技術に投資しています。最初は、Adobe AnalyticsとAdobe Targetで機械学習技術を活用していました。 現在は、クリエイティブアプリケーションとマーケティングアプリケーション全体で予測AIを使用し、インサイト主導の自動化、インテリジェントなアイデア出し、最適化されたジャーニーの提供を行っています。

アドビは、AIエージェントファーストアプリケーションとスタンドアロンアプリケーションで1つ以上のAdobe Experience Platform Agentsを使用し、Adobe Brand Conciergeなどの没入型顧客体験を提供しています。 AIエージェントファーストツールは、1つ以上のAdobe Experience Platform Agentsを使用して、Adobe Experience Manager Sites OptimizerなどのAdobeアプリケーションに新機能や拡張機能を提供します。

予測AIは、機械学習技術をベースとしてデータを分析し、傾向を特定して結果を予測するタイプのAIです。

生成AIは、ユーザーが入力したプロンプトに基づいて、テキスト、画像、コード、動画、音声などのコンテンツを生成するAIです。 生成AIは、コンテンツの作成、表現、要約に重点を置いています。

エージェント型AIは、限定的な人間の介入を通じて自律的に行動し、成果を達成する目標主導型システムです。アクション、意思決定、単一ステップから複数ステップにわたる実行に焦点を当てています。エージェント型AIは生成AIの集大成であり、予測モデルと生成モデルの両方を使用することができます。これらのモデルは、キャンペーンの開始や顧客のフィードバックへの対応など、特定の目標を追求しながら推論やコンテンツ作成を行うことができます。

エンタープライズAIとは、大規模な組織の業務、システム、戦略に人工知能を統合することを指します。チャットボットや音声アシスタントなどの一般的なAIアプリケーションとは異なり、エンタープライズAIは複雑で多様なビジネスニーズに対応するため、スケール、セキュリティ、パフォーマンスを重視して構築されています。エンタープライズグレードの生成AIとエージェント型AIがマーケティングチームの成長推進にどのように役立つかについて詳しく知るには、こちらのガイドをお読みください。

エンタープライズAIにより、以下を行うことができます。

• 請求処理やカスタマーサポートなどの反復的な作業を自動化する。
• 需要予測や解約予測などの予測インサイトを取得する。
• サプライチェーン、マーケティングキャンペーン、販売戦略を最適化する。
• 大規模なデータセットに基づいてリアルタイムに意思決定を行う。

エンタープライズAIソリューションを導入するメリットとしては、生産性の向上、コスト削減、顧客体験の向上などがあります。

適切に実装されていれば安全です。アドビなどのエンタープライズAIプラットフォームは、データガバナンスフレームワーク、役割ベースのアクセスコントロール、GDPRやHIPAAなどの規制への準拠、暗号化されたデータパイプラインなどが組み込まれています。組織は、誤用やバイアスを防ぎ、モデルやデータのドリフトを検出するために、AIモデルを定期的に監査および監視する必要があります。アドビが責任ある安全なAIにどのようにアプローチしているかについて詳しくはこちらをご覧ください。

すべての業界で、エンタープライズAIのメリットを得ることができます。 エンタープライズAIが最も活用されている業界を以下に示します。

• 金融業界：不正行為の検出とリスクモデリング
• 医療業界：診断サポートと患者管理
• 小売とeコマース業界：パーソナライゼーションの強化と在庫予測の簡素化
• 製造業界：予知保全と品質管理の強化
• 物流とサプライチェーン業界：配送ルートの最適化と需要計画の策定をサポート

最初に、解決すべきビジネス上の問題を明確にする必要があります。 次に、以下を行います。

1. 評価：組織の準備状況を評価し、責任を持って開発されたAI技術を選択します。
2. パイロット：優先度の高いユースケースを特定、準備し、ビジネスおよび倫理的なAI基準に従って試験的に運用します。
3. 導入：組織をトレーニングし、有効化した後、ブランドや組織のガイドラインを順守しながら展開します。
4. 監視：継続的なリスク管理のため、ビジネスと責任あるAIのベンチマークに対するパフォーマンスを測定します。

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