ビジネス革新のための企業のLLM活用法
2023/01/19 | 3分
ビジネスに吹くLLMブーム
産業別AI導入予算計画 - 2023~2026年 (出典:Master of Code)
ビジネス革新の鍵の一つは、まさに効率性です。そのため、多くの企業はビジネスに技術を適用して生産性を最大化し、コスト効率を達成できる方法を絶えず模索しています。このような傾向は最近、AI導入、巨大言語モデルブームに繋がっています。 Scale AIが公開した「2023 AI Readiness Report」によると、72%の企業が今後3年間、毎年AIへの投資を大幅に増やす計画であることが示されるほど、人工知能への関心は高いです。 特にLLMは様々な自然言語処理作業に活用できるため、企業の業務自動化や顧客サポートなどの様々な領域に適用されています。実際のビジネスにLLMが適用されている事例をもう少し詳しく見てみましょう。
企業のLLM活用事例
(1) 顧客サポートの革新: 自動化とインタラクションの増加
AI企業アップステージと提携し、生成型AIベースの「プライベート(Private)巨大言語モデル」を構築したEC専門企業コネクトウェーブ
様々な産業分野で顧客サポートサービスを自動化するためにLLMを活用しています。自然言語処理(NLP)に特化しているLLMは、チャットボットや製品検索機能の高度化などを通じて顧客との対話を支援することができます。別途の人材投入なしで可能な24時間顧客サポートとパーソナライズされたサービスなどは、顧客の満足度を向上させます。 また、企業はサービスを通じて会話データを収集・分析し、サービスの品質を改善したり、貴重なビジネスインサイトを得ることもできます。
(2) コンテンツマーケティング
プロンプト: "Give me 20 unique article titles related to child care in a click-bait style." (出典: Wes McDowell YouTube)
プロンプト: "Now create an outline for an article: 'The Incredible Sleeping Trick That Will Transform Your Child's Nightmare Routine!' Write it as a professional childcare expert and write it for young moms." (出典: Wes McDowell YouTube)
LLMはコンテンツ制作やマーケティングにも活用できます。ブログ、SNS投稿、製品説明、記事、メール、セールスプレゼンテーションの作成やプロモーションフレーズのアイデアの作成など、その活用法も無限大です。 生成型AIにコンテンツのテーマや目標、必ず入れるべき詳細情報などをプロンプトで入力すると、コンテンツ制作やマーケティングにかかる時間とコストを大幅に節約できます。 また、文法的なエラーの修正や、長い文章を読みやすく要約して書き直すなどの方法も模索することができます。多くの企業は、コンテンツマーケティングにLLMを活用して、ウェブサイトのトラフィックを増やし、リードを生成し、顧客とのコミュニケーションを改善しようとする試みを増やしています。
状況・文脈に合った文章とコンテンツ作成を支援するサービス、WriteUp
このようなコンテンツ生成を支援するLLMの事例としては、最近アップステージが発売した人工知能ライティングサービス「WriteUp」があります。 'WriteUp''WriteUp'は、ユーザーが文脈に合わせて文章を書き、文法的なエラーや誤字脱字を修正することができます。 カジュアルな状況やビジネス業務など、様々な状況別の文章を選択する機能があり、多言語サポートや絵文字を活用することも可能で、様々なスタイルの文章を簡単に作成し、完成度高く仕上げることができます。Solar LLMが搭載されたWriteUpをMacコンピュータにインストールして、すべてのオンライン編集ウィンドウで効率的に文章を作成してみましょう。
(3) 情報検索と抽出
多くの組織でデジタル革新の一環として文書をデジタル化し、簡単にデータを確認・抽出できるようにシステム化するために努力しています。人が手作業で文書を処理することは時間とコストがかかり、エラーが発生しやすいためです。 この場合、LLMは良いソリューションになります。LLMと文書AI技術(OCR)を組み合わせれば、表や複雑な段落が含まれているビジネス文書でも文脈を正確に解釈し、重要な情報を抽出するのに役立ちます。ここから一歩進めば、構造分析後のマークダウン変換まで可能です。
アップステージの 'Layout Analyzer'が代表的な事例です。Layout Analyzerの強みを大きく3つに分類すると、文書の要素検出、文書の文脈に合った順序の読み取り、段落間の関係認識(画像-キャプション/表-キャプション)ができることです。 つまり、文書の構造と内容を分析して必要な情報を抽出し、これをデータベースに整理することができます。 このような技術を活用してビジネスで情報検索と抽出を自動化すれば、反復的な業務を効果的に自動化し、有用なインサイトも簡単に導き出すことができます。
(4) ドメイン特化型LLM
ドメイン特化型LLMは、特定の分野に特化した言語モデルを指します。汎用LLMとは異なり、特定のドメインに集中することで、より正確で文脈に合った応答を可能にし、AIの幻覚現象を防ぐことができるのが特徴です。 業界の規制に準拠するように学習させることができ、安定した対応と合理化されたワークフローを保証します。これらのメリットにより、ドメイン特化型LLM、プライベートLLMを金融、医療、法律などの専門産業分野に導入する動きが増えています。これらのモデルは、企業内部サーバーに設置して運営することで、情報漏洩を防ぐことができます。最近、AI企業Upstageは、様々な企業でAIを安定的かつ革新的に導入できるように設計された小さいながらも強力な言語モデル「Solar」を発売しました。 このような使用事例を考慮して、ドメインに特化したLLMを構築し、業界で競争優位性を確保してください。
安全で信頼性の高い使いやすさを確保するためにテスト中のGoogleの医療専門Med-PaLM 2 (出典：Googleリサーチ)
金融専門言語モデルBloombergGPTの性能比較評価表(出典：ブルームバーグ)
(5) スマートな業務自動化
マッキンゼーによると、生成型AIとテクノロジーを活用することで、従業員が仕事に費やす時間を最大70%まで自動化することができます。 生成型AIは、さまざまな業界で繰り返されるタスクを自動化し、意思決定に役立つ貴重なインサイトを提供することができます。 また、タスクの優先順位付け、システムへのデータ入力、文書の要約などのタスクを簡単に処理することができます。LLMベースのRPAボットを最適化することで、情報を抽出、分類し、レポートを生成し、最新の情報とユーザーの好みを保証することができます。
結論
ビジネスに巨大言語モデルを適用することは、企業の生存と革新のために、もはや選択ではなく必須となりました。 急速に発展しているLLMは、今後、単純なタスク遂行手段から、企業の幅広い意思決定を助け、高度化された作業を最適化、効率化する核心技術になるでしょう。 現在のビジネスの状況に合った正しいLLM導入目標設定と戦略的な計画策定を通じて、あなたのビジネスが無限に成長できる方法を模索してみましょう。
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