生成AIと予測AI：違いは何ですか？
生成AIと予測AIの違いは何ですか？
人工知能（AI）は、機械に難しい仕事を実行させながら、知的な選択を行うことで、いくつかの業界を大きく変えてきました。予測型AIと生成型AIは、最もよく知られていて使われているAIの方法です。両方とも適応能力が高いですが、具体的に何を達成するために使用されるかによって、彼らの潜在的な用途と独特の利点は異なります。
では、ビジネス目標に最も適した方法をどのように選ぶのでしょうか？
予測型AIは過去のデータを使用して予測を行い、生成型AIは新しいデータを生成します。組織のマーケティング部門に最適な技術を決定するために、次の比較を調べてみてください：生成型AI vs. 予測型AI。
生成型AIとは？
生成型AIは、特定のプログラミングの制約なしに、データに基づいて予測を生成するためのソフトウェアモデルを開発することによって動作する、機械学習の進化形です。確率分布を使用してデータの基本的な傾向を理解し、要求されるたびに似たパターンを示す結果を作成します。
生成型AIは、教師なしおよび半教師あり機械学習の技術を包括しています。これにより、テキスト、音声およびビデオファイル、画像、コードなどの事前存在するデータを使用して、新しい形式のコンテンツを作成することができます。主な目標は、リアルなものに非常に近い100％の本物の結果を生成することです。
具体的には、AIモデルには大量の最新データが提供され、新しいコンテンツを生成するためのモデルのトレーニングが行われます。このようなモデルは、既存のデータのパターンとフレームワークを発見するためにニューラルネットワークを活用して、革新的で独自の出力を作成します。
生成型AIモデルの重要な要素は、潜在空間、トレーニングデータ、および生成アーキテクチャです。
- データは、データの重要な特徴を組み込んだ潜在空間に圧縮して表現されます。
- 学習の基盤となるのは、トレーニングデータであり、モデルが基本的なパターンを理解するのに役立ちます。
- 生成モデリングを実現する構造的な要素は、生成アーキテクチャです。
生成型AIモデルは、広範なデータから知見を得て独自の結果を再現することを約束します。
生成型AIモデル
最も使用されている生成型AIモデルは次のとおりです：
GAN（生成的対抗ネットワーク）
GANは、さまざまな分野で効果的に使用されています。生成器ネットワークと識別器ネットワークの2つのネットワークから構成されています。識別器は生成されたサンプルと元のサンプルを区別しようとする一方、生成器は正確なデータを模倣する方法をトレーニングします。GANは持続的なプロセスを通じて常に進化し、非常に正確な結果を生成します。
GANは、特定のドメインに関連するデータを開発するのに適しており、高品質のサンプルと少ないパターンの多様性で素早く結果を生成することができます。
変分エンコーダ（VAE）
VAEは、オートエンコーダと確率モデリングの力を活用して、簡単な入力表現を学習する生成モデルです。取得した分布からエンドポイントを選択することで、VAEは提供されたデータを低次元の潜在空間にエンコードすることで新しい観測を作成することができます。
VAEは、提供されたデータを潜在空間から再構築するデコーダーネットワークと、生データを潜在空間に変換するエンコーダーネットワークの2つのネットワークを開発することによって機能します。
VAEは、獲得したパターンが存在する潜在空間の各ポイントから観測を取り、トレーニングデータを模倣する新しい独自のデータセットを作成することができます。VAEの潜在領域を移動しながら新しいデータを作成する能力により、創造的な研究とさらなるデータの作成が可能になります。
拡散モデル
拡散モデル、または確率的拡散モデルは、一定期間後にデータセットに合うサンプルを生成するために変分推論を使用して構築されたパラメータ化されたマルコフ連鎖です。
簡単に言えば、拡散モデルはトレーニングデータに似たデータを生成することができます。トレーニング手順では、データにガウスノイズを導入しながら、データをノイズ除去して回復する方法を学習します。モデルは推論フェーズでランダムに生成されたノイズを使用して結果を取得します。
拡散モデルは、訓練されたテキストエンコーダ、UNetノイズ予測モデル、および変分オートエンコーダーデコーダーモデルの3つの主要なコンポーネントに分割することができます。デコーダにはアップサンプラーネットワークがあり、完成した高解像度の画像を作成します。
生成型AIの性能評価
BLEU、ROUGE、METEORスコア、および予測埋め込みなどの性能指標により、テキストベースの生成モデルの監視が容易になります。
- BLEUは、元のテキストと生成されたテキストのn-gramの重複を評価する精度に焦点を当てた統計量です。
- ROUGEは、ソーステキストと新しく作成されたテキストの再現率の重複を評価する指標です。rouge-n、rouge-l、rouge-sの3種類のrougeがあります。
- METEORは、生成されたテキストが参照テキストとどれだけよく一致するかを測定する評価です。
- BERTScoreは、コンテキストの埋め込みを実装した参照テキストと生成されたテキストの類似性に基づいています。
生成AIの利点と欠点
生成AIには特定の利点と欠点があります。これらを利用する前に、それらを認識しておく必要があります。
利点
生成AIの利点は以下の通りです：
- 新しい創造的なデータを生成します。
- 大量のデータを簡単に解釈できます。
- 時間と労力を削減し、人為的なエラーを最小限に抑えます。
- コンテンツ、画像、動画、音楽生成など、多くの革新的な応用があります。
- 個別のコンテンツの作成に役立ちます。
欠点
生成AIの欠点は以下の通りです：
- コードのエラー修正における人間の目が欠けています。
- これらのモデルを介して生成された画像は、プライバシー、著作権、個人データの侵害を引き起こす可能性があります。
- 最新のデータの不足により、結果の正確性と品質に欠けることがあります。
- AIモデルによって生成されるデータソースは、正確性と信頼性に欠ける場合があります。
生成AIの応用
生成AIの一般的に知られている応用例は以下の通りです：
コンテンツ生成
顧客の関心を引くために創造的なアイデアを考え出す必要があります。ChatGPTや他の生成AIモデルは、革新的な解決策や異なる視点を提供することで、アイデア形成の期間を向上させます。ビジネスはこれらのAI生成コンセプトをクリエイティブな思考の出発点として使用し、新鮮なコンテンツ戦略につなげることができます。
ソーシャルメディアやブログの投稿からプロモーションメールの作成まで、AIモデルは人間のマネージャーが修正やカスタマイズを行える下書きの素材を生成することができます。生成AIは、大量のデータを評価し、情報を特定の好みや行動に適応させることで、ハイパーカスタマイズを提供します。
コード生成と解釈
生成AIは、ソフトウェア開発においてソースコードを構築および強化するために実装することができます。これにより、ソフトウェアの品質と効果が向上します。効率を最大化することで、生成技術の結果はより良く動作し、より低価格で利益の最大化をもたらすことができます。
開発者は、作業中のコード作成時にAIベースのツールを利用してアイデアを得ることができます。これらのツールは自然言語処理を使用してコードをレビューし、適用可能なコードの提案やキーワードを提供し、不完全なコードを完全かつ正確な構文で完成させることができます。
予測AIとは何ですか？
予測AI、通常は「ナローAI」とも呼ばれるものは、データのトレンドと入力に基づいてイベントを予測するシステムです。過去のデータを使用して、将来の出来事について正確な選択肢や予測を行います。このようなAIシステムは、株式市場の予測、天気予報、トレンドを推定するアルゴリズムが必要な推奨エンジンなどの操作に特に効果的です。
予測AIシステムは、既存のパラメータ内で機能し、新しいデータを生成しません。代わりに、既存の情報を研究して将来の可能性について洞察を提供します。
大量のデータへのアクセスが必要です。予測の正確性は、データ量とともに向上します。機械学習は大量のデータに適用されています。多くの変数を分析して、同様のイベントの将来の発生と関連するパターンを見つけることができます。
予測AIの利点と欠点
生成AIと予測AIの比較において、予測AIの特定の利点と欠点があります。
利点
予測AIモデルの利点は以下の通りです：
- 競争の先を行くのに役立ちます。
- 売上を向上させることができます。
- 時間と人的リソースを節約するのに役立ちます。
- サプライチェーン管理システムを強化します。
デメリット
予測的AIモデルのデメリットは以下の通りです:
- 正確な人間の行動予測が不足しています。
- データは定期的に更新する必要があります。
- 現在のデータが不足しているため、結果が不正確になる可能性があります。
- 非技術者にとっては理解するのが困難かもしれません。
予測AIの応用
異なる産業での予測AIモデルの応用例は以下の通りです:
天気予報
複数の気象データセットを使用して、AIはデータを解釈し、より正確な予測チャートを作成することができます。これは、予測AIの異なる機械学習機能によるものです。
無限のデータを分析することにより、モデルはパターンについてより詳しく知り、平均的な人よりも正確に予測することができます。データの品質が向上するにつれて、アルゴリズムはパターンを認識し、将来の天気の可能性についてより深い洞察を提供する能力が向上します。
金融分析
予測AIの速度と精度の向上により、金融機関はその使用範囲を拡大することができます。さらに、組織の戦術的・戦略的な部分に技術をより効果的に統合することができます。
予測AIを使用することで、財務投資や支出の計画を正確に立て、キャッシュフローを推定することができます。これにより、金融リスクを減らし、顧客関係の品質を向上させることができます。
生成AI vs 予測AI
過去のデータと現在の出来事を利用して、予測AIはトレンドを特定し、次のステップを決定するのに役立つ魔法の8ボールのような役割を果たします。一方、生成AIはアイデア出し、創造、コンテンツの拡充をサポートする芸術的なアシスタントです。また、データを収集、アクセス、伝達するための素晴らしいリソースでもあります。
生成AIは、高度なアルゴリズムや深層学習手法を使用して、最初に提供されたトレーニングデータに関連する特徴を持つ新しいコンテンツを作成します。予測AIは、データを分析し、将来の出来事を予測するために機械学習や統計アルゴリズムを使用します。
生成AIは音楽、アート、ファッションなどのクリエイティブな分野で広く使用されています。一方、予測AIは医療、金融、マーケティングなどの領域で一般的に使用されています。
結論
人工知能は、大きな進歩と機会を持つ新しいテクノロジーです。生成AIと予測AIは、さまざまなドメインで最も広く使用されているAIモデルの2つです。生成AIと予測AIを比較する際には、どちらも非常に効果的で多機能です。生成AIはまったく新しいコンテンツを生成するのに優れていますが、予測AIはトレンドに基づいて予測する能力に優れています。これらのAIモデルを適切に理解することで、組織の業務を向上させ、そのフルポテンシャルを活用することができます。Analytics Vidhyaでは、世界で最も注目されている技術に関する知識を高めたい個人向けに生成AIコースを提供しています。
よくある質問
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