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「14％のコンバージョン率成長ストーリー：Pixis AIとのダイナミックなパートナーシップを解き明かすJOE＆THE JUICE」

この html を日本語に翻訳する（結果には html コードを保持する）： 2002年、JOE & THE JUICE はデンマークの都市オアシスとして登場し、オーガニックで地元産のジュースやコーヒーで健康意識の高い消費者を魅了しました。急速にヨーロッパの250か所に拡大した JOE & THE JUICE は、現在、General Atlantic や Valedo Partners のような大物投資家の支援を受けて、アメリカと中東にも進出しています。 JOE & THE JUICE…

Pixis AIとは、コードを書かずにAIソリューションを提供する新興のスタートアップです

AIモデルのトレーニングには膨大な情報が必要です。しかし、すべての情報が同じではありません。モデルをトレーニングするためのデータは、エラーがなく、適切にフォーマットされ、ラベルが付けられ、問題を反映している必要があります。これは難しく、時間のかかるプロセスです。計画どおりに機能しない場合、AIモデルのデバッグが困難になることもあります。これは、モデルが通常複雑であり、さまざまな要因が故障の原因となる可能性があるためです。また、モデルの作成に使用されるトレーニングデータも、ミスの原因となる可能性があります。人工知能の領域では常に新しい進歩があります。そのため、新しい動向についていくことは困難です。さらに、AIシステムのハードウェア要件は常に増え続けており、古いまたは性能の低いマシンでAIモデルを実行することは困難です。AIコンポーネントを使用してプログラムを作成する際には、さまざまな困難が生じる場合があります。 現在、AI構造のコーディングに関連する困難を解消するためのさまざまなソリューション/製品が市場に存在しています。たとえば： ノーコードまたは低コード環境。これらのシステムのユーザーは、コードを一切触れずにAIモデルを構築することができます。一般的に、モデル作成やトレーニングプロセスを簡略化するためのグラフィカルユーザーインターフェースが付属しています。 機械学習およびAIホスティングサービス。これらのプラットフォームを通じてクラウドベースのAIモデルやサービスが提供されます。人員や資金がない企業は、自社のAIモデルを作成および維持するためにこれらを活用することができます。 人工知能の専門家。多くのAI専門家がAIに関連する問題に対処するために企業を支援しています。基礎を学ぶことから実践に移すことまで、AIのニーズに応じてサポートできます。 PixisのAIソリューションは、クロスプラットフォームのパフォーマンスと成長マーケティングにAIを活用した意思決定を可能にします。顧客は、目標を満たし超えるために、目的に特化した自己進化型ニューラルネットワークを使用したコードレスのAIインフラストラクチャを活用しています。この若い企業は、堅牢なコードレスのAIインフラストラクチャを実現するために、2022年に1億ドルのシリーズCの資金調達を成功裏に終えました。これにより、ブランドはマーケティングのあらゆる側面の拡大および意思決定の効率的な補完を実現することを目指しています。最後の資金調達以来、Pixisはインフラストラクチャに約120以上の新しいAIモデルを導入し、200の独自のAIモデルのベンチマーク達成に一歩近づいています。これらのAIモデルは、マーケターに対してコードを1行も書かずに堅牢なプラグアンドプレイのAI製品を提供します。また、Pixisの300人以上の分散チームは、顧客のマーケティングおよび需要創出の取り組みを最大限に活用するための非常に変革的なAI製品の開発に注力しています。 100を超えるPixisのグローバル顧客がそのAIサービスを利用しています。Pixis AIインフラストラクチャのユーザーは、少なくとも300時間の手作業の月間節約と、少なくとも10-15％の顧客獲得コストの削減を報告しています。このブランドは、1行のコードを書く必要なしに即座にAIを活性化することを顧客に約束しています。 PixisのパフォーマンスマーケティングのためのコードレスAIインフラストラクチャ：概要 ターゲットAI PixisのターゲティングAIは、数十億のデータポイントでトレーニングされた最先端のニューラルネットワークを使用して、ブランドに最も関連性のあるコホートを提供し、時間の経過とともにさらに向上させます。 ブランドは、コンバージョンのトレンド、行動パターン、エンゲージメントレベル、およびその他のコンテキストの洞察に基づいて導き出されたユーザーペルソナを活用して、ターゲティングパラメータと技法を微調整することができます。インフラストラクチャは、顧客関係管理（CRM）プラットフォーム、アトリビューションプラットフォーム、デザインツール、およびウェブ分析を簡単にサポートします。 ターゲティングAIは、ユニークなクラスタリングアルゴリズムを使用して、非常に関連性の高いクロスプラットフォームのオーディエンスコホートを構築し、ターゲットオーディエンスの知識を活用して、マーケティング活動を創造性と最適化の両面で導きます。 クリエイティブAI PixisのクリエイティブAIは、特許取得済みの生成AIモデルを使用して、関連性の高い視覚的および静的なアセットを作成することで、プラットフォーム全体でのエンゲージメントとコンバージョン率を向上させます。 クリエイティブ努力の効果をフィードバックしやすくすることで、将来のキャンペーンの改善に向けて微調整することが容易になります。すべてのチャネルでのペルソナベースのクリエイティブアドバイスにより、エンゲージメントと売上を増加させます。フィードバックに基づいたクリエイティブの最適化を通じて、クリエイティブAIはコミュニケーションのコンテキストを常に向上させます。 パフォーマンスAI 過去のキャンペーンデータ、季節パターン、アトリビューション、分析、およびリアルタイムのパフォーマンスデータからのコンテキスト学習を統合し、すべてのチャネルにわたるスマートな意思決定を実現するAIパワードマーケティングインフラストラクチャを構築します。 ブランドは、入札とリソースを自動的に割り当てなおすことができ、また、すべてのチャネルでのマイクロトレンドを検出する多目的収束型AIモデルも含まれているインフラストラクチャを使用して、広告支出のリターンを最大化することを目指しています。 ピーク時のトラフィックでAIトラックを実行し、広告費の支出と収益（ROAS）を分析し、将来のキャンペーンに最適な予算配分技術を予測します。予算編成と主要パフォーマンス指標の最適化の間のベストなバランスを見つけるために、ハイパーコンテクストUAL AIモデルを使用します。 Pixis AIの特長機能 ●…

MLOps（エムエルオプス）とは何ですか？

“`html 機械学習オペレーション（MLOps）は、機械学習（ML）の開発とデプロイメントを結びつけることにより、生産環境での高性能モデルの継続的なデリバリーを標準化し効率化するための一連のプロセスです。 MLモデルの作成と改善をML開発と呼びます。機械学習モデルのデプロイメントは、それらを実稼働環境で使用可能にすることです。 MLモデルを開発から実稼働環境に移動させるために必要なプロセスを自動化することで、MLOpsは開発とデプロイメントの間のギャップを埋めます。これにより、MLモデルの迅速かつ効果的なデプロイメント、および産業環境での持続的な成功が支援されます。 MLOpsの利点は何ですか？ MLOpsの価値は、企業が以下のことが可能になることです： MLOpsは、MLモデルを開発から実稼働環境に迅速にデプロイするためのプロセスを合理化し、デプロイメントを迅速化します。これにより、組織に利点をもたらすMLモデルの迅速なデプロイメントが実現されます。 MLOpsは、MLモデルをトレーニング環境と一致する実稼働環境にデプロイして、機械学習（ML）モデルの品質を向上させます。これにより、モデルが時間の経過とともに精度を失う、基本的なデータ分布が変化することのリスクを軽減します。 MLOpsは、実稼働環境でのMLモデルの管理と監視のプロセスを自動化することで、MLオペレーションの高コストを削減します。従業員は新しいMLモデルの作成など、他のプロジェクトに時間を費やすことができます。 MLOpsは具体的にどのように機能しますか？ MLOpsを実装するためには、通常、継続的な統合とデリバリー（CI/CD）パイプラインが使用されます。ソフトウェアアプリケーションのビルド、テスト、リリースなどのプロセスは、CI/CDパイプラインの助けを借りて自動化することができます。 MLOps用のCI/CDパイプラインの典型的な手順の例は次のとおりです： 過去に収集されたデータを使用して、MLモデルをトレーニングします。 ホールドアウトデータセットと比較することで、MLモデルをテストします。 MLモデルを実稼働環境にデプロイメントします。 MLモデルを監視し、実稼働環境での性能を確認します。 CI/CDワークフローは手動または自動で開始することができます。たとえば、機械学習モデルの新バージョンが学習された場合にパイプラインがアクティブ化されることがあります。 MLOpsに使用されるツールは何ですか？ MLOpsで使用できるさまざまな有用なツールがあります。一般的なツールには次のものがあります： トレーニングやMLモデルのデプロイメントに使用される一連のツールは、MLフレームワークとして知られています。MLフレームワークの中でも特によく使用されるのは、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnです。 クラウドコンピューティングプラットフォームは、実稼働環境でのMLモデルのインストールと管理に必要なインフラストラクチャとサービスを提供します。代表的なクラウドコンピューティングプラットフォームには、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud…

「2023年および2024年に注目すべきトップ7のAIトレンド」

私たちの世界は重要な変化を遂げており、私を含めいくつかの人々は、AIがテクノロジーの領域だけでなく、社会にも深い変革をもたらすと信じていますAIのトレンドは今まで以上に速く変化しています...

「コードレスのソリューションでAIを民主化する」

急成長するAI企業Pixisの最高技術責任者（CTO）として、私とチームは常に成長するマーケティングセクター向けにAIを民主化する方法について考えています。 Pixisでは、ユーザーのためにテクノロジーを「民主化」するとは何を意味するのかについて常に議論してきました。これらの議論は、技術的な専門知識を必要としない製品の開発につながりました。2019年に開始した当初から、私たちは「AIの民主化」という言葉を頻繁に使っていましたが、技術自体はエキスパートやエンジニアによって使われる必要がありました。マーケティングスタックへのAIの統合から、テクノロジーを最大限に活用するためには、さまざまな技術エキスパートが必要でした。それが私たちが真に実現しようとした目標であり、マーケター自身がAIの潜在能力を直接活用できる産業全体のパラダイムシフトをもたらす旅の始まりです。 ビジネスにAIを統合する際の大きな課題の1つは、実装プロセスそのものです。我々は2〜3週間かかると気づきました。AIの実装に理解が不足していると報告している企業の約70％を考えると、このプロセスをシンプルかつ直感的にする必要があると認識しました。私たちは、プラグインをダウンロードしてインストールするだけの簡単な方法でAIインフラストラクチャを提供することによって、統合時間を数分から数週間に短縮しました。私は、すべてのマーケティングAI企業の目標は、成長マーケター自身が製品を簡単に利用できるようにすることでなければならないと信じています。自然言語処理（NLP）モデルや複雑なアルゴリズムを活用して、オールラウンドのパフォーマンスおよび入札予算の最適化に最適な戦略を予測するためには、顧客がデータサイエンスに関してどれだけの知識を持っているかに関係なく、製品を簡単に操作できるものでなければなりません。 AIテクノロジーは、データ分析やプログラミングのバックグラウンドを持たない人々にとっても使いやすく設計される必要があります。これには、データの入力と結果の解釈が誰でもできるようにするシンプルなドラッグアンドドロップのユーザーインターフェース（UI）の開発が含まれる場合があります。コード不要のAIインフラストラクチャは、直感的で使いやすいインターフェースと人工知能を組み合わせ、データ分析のスキルがなくてもAIの力を利用することができるようにします。 コード不要のAIインフラストラクチャは、AIの民主化に対する他の障壁にも対応します。 透明なプロセス：コード不要のAIマーケティングツールは、どのように動作し、どのデータを使用し、どのように結果に至るかを明確に説明するようにプログラムできます。Pixis AIも同様です。この透明性の欠如は、AIがマーケティング活動にどのように影響を与えるか、AIが特定の推奨事項に至るまでのプロセスがいかにしているかについて不確かさを抱く潜在的なユーザーをしばしば躊躇させます。60％以上の企業が「AIへの信頼」を重大な障害としていますが、コード不要のAIマーケティングツールは、意思決定プロセスを明確にする説明可能なAI（XAI）アルゴリズムを実装することにより、AIの「ブラックボックス」に対する懸念を解消し、技術プロセスと結果に対する信頼を醸成します。 データプライバシーの遵守：データパイプラインには、暗号化、匿名化、堅牢なアクセス制御レイヤーの実装が不可欠です。コード不要のAIテクノロジーでは、マーケターによるコーディングが必要ではないということは、データプライバシーのコンプライアンスが低下することを意味しません。コード不要のアルゴリズムは、国際的なデータ標準（GDPR）などが重要であり、AIプラットフォームに委ねられた機密データを安全かつ尊重することを目指すように設計することができます。 手頃なAIソリューション：専門的な専門知識とエキスパートが必要な高度なAIテクノロジーは、多くの企業には手の届かないものです。目的に合わせて開発されたコード不要のAIソリューションは、特定の課題を解決するために効果的に開発されているため、コストを大幅に削減し、より高いROIを提供できます。さらに、AIとの作業に従業員をスキルアップするコストやAIテクノロジースペシャリストを招聘するコストはかかりません。この費用対効果の高いパワフルなAIソリューションにより、スタートアップ企業や大企業もAIに手の届く範囲内で利用できるようになります。 ただし、マーケターはAIソリューションで実現したいことがソリューション自体が許可する範囲を超える場合もあると認識しています。ここで本当に面白い部分が始まると私は考えています。今日、私たちのAIインフラストラクチャの一部として、マーケターはAIプレイグラウンドへのアクセスも開放しており、データサイエンティストやその他の技術エキスパートを招待して特定の目的に合わせてモデルをカスタマイズし、ビジネスの通常の優先順位付けと製品の実験を行うことができます。これが民主化の力が発揮される真に素晴らしいところです。テクノロジープロバイダーがユーザーに製品を形作り、初期の提供以上に安全に製品を活用またはカスタマイズする能力を与える場所です。 私たちは、AIのマーケティングにおける民主化を克服すべき課題ではなく、私たちが進んでいるエキサイティングな旅と考えています。私たちのビジョンは、AIが「独占的な特権」としてではなく、あらゆる規模の企業にとって非常に価値のあるアクセス可能なツールとなり、あらゆるマーケターの手によって非常に優れた結果をもたらすことです。 Pixisについて Pixisは、ブランドがマーケティングのあらゆる側面を拡大し、無限に複雑な消費者行動の中で意思決定を補完するためのノーコードAIプラットフォームです。同社のコードレスAIインフラは、キャンペーンの最適化からクリエイティブアセットの生成まで、1行のコードを書くことなく、マーケターに堅牢なプラグアンドプレイのAI製品を提供する200種類以上の独自のAIモデルを提供します。 この記事は、コードレスソリューションでAIを民主化するに掲載されました。出典：MarkTechPost

なぜ人々は人工知能AIを恐れているのか？

人工知能（AI）のイノベーションのペースは驚くべきものです。AIは現在、ロボティクス、IoT、ビッグデータなどの技術の推進力となっており、ChatGPTなどの生成型AIツールも広範な注目を集めています。AIによって、コンピューターは膨大なデータからスマートな意思決定と発見をすることができ、将来的にさらなるイノベーションの道を拓くことができるでしょう。 しかし、このAIの台頭は一部の人々の懸念を引き起こしました。彼らはAIが仕事を奪い、将来的には人間と独立して運営される可能性を恐れています。本記事では、なぜ人々がAIを恐れ、その恐怖や誤解をどのように扱い、軽減することができるのかを探っています。 AIはどのように人間の生活を改善できるのか？ 医療 医療業界は既にAIによる変革を体験しています。AIはデータ分析能力を活用して、より速く正確に病気を検出することができます。たとえば、がんの兆候を治療が容易な段階で発見することができます。また、薬剤の開発プロセスを効率化し、患者の状態をチェックする仮想看護師のような役割も果たすことができます。 交通 自動運転車がより普及するにつれて、交通業界は革命を起こすことになります。これらの車はAIを活用して安全かつ効率的に運転し、事故を減らし、旅行を容易にします。さらに、AIはナビゲーションを補助し、質問に答え、運転をより便利で楽しいものにするためのスマートボイスアシスタントなど、他の役割でも活躍しています。さらに、AIは車の設計にも創造的に活用されています。車を効率的で快適で環境に優しいものにするための新しいアイデアを開発することができます。 教育 AIは、さまざまな年齢の人々のために教育を変革する力を持っています。機械学習や人間の言語理解、顔認識などのスマートテクノロジーを活用して学習を改善することができます。たとえば、AIは通常の教科書をデジタル化し、画面から学びやすくすることができます。また、AIはプラギアリズムを発見するのにも役立ち、公平な学習を保証します。さらに、AIは生徒が授業を難しいと感じるか簡単すぎると感じるかを感情を見ることで判断し、学習をより適応的に調整することもできます。 これらの分野に加えて、AIはさまざまな他の産業を変革する潜在能力を持っています。現在は、チャットボットや仮想アシスタントによる顧客サービスの向上に貢献しています。また、AIはスマートホームにおいても、サーモスタットや照明などのデバイスを制御し、暮らしをよりスマートにしています。AIの可能性は広大で、さらに拡大し続けています。 その有用性にもかかわらず、AIに対する懸念は増え続けています。では、人々がAIを恐れる理由について考えましょう。 「AIの潜在能力を認識し、それを日常業務に取り入れる方法を積極的に探し求める先見の明るい企業は、成功に向けた位置づけをしています。AI対人間の問題ではありません。AIは人間の能力を補完し、これまで以上の成果をあげるために人間と協力する存在です。私たちの共同責任は、チームを教育し、この技術を活用して個々の効率と生産性を向上させるだけでなく、産業全体の向上のためにその未来を展望することです。共に、無類の進歩とイノベーションをもたらす機会を持っています。」−Pixisの共同創設者兼グローバルCEO Shubham A. Mishra−である。 なぜ人々はAIを恐れているのか？ 2023年3月、イーロン・マスクを含む1000人以上のAIの専門家が、リスクを適切に理解するために数か月間大規模なAIシステムの開発を一時停止するよう求める公開書簡を発表しました。 この恐怖の背後にある主な理由の1つは、専門家たちが近い将来、AIが人間から独立して作業できるようになる可能性があると信じていることです。AIシステムが進化する速度を考慮すると、かつてSFの可能性とされていたシナリオが時間の問題とされています。 専門家たちはまた、AIが人間の自律性を脅かすだろうと予測しており、パターン認識、分析、複雑な意思決定などのタスクにおいて、コンピューターが人間の知能を追い越すか、さらに上回る可能性があると考えています。 人工知能は、知識があるだけでなく、私たちの情報をプライベートに保つという人間の関心事も尊重するようになって欲しいと思っています。間違ったやり方で行えば、それはかなり危険です。大量のデータを持つことは、迷惑メールの停止や好みのものを提案するなど、善意のことをするのに役立つことがあります。しかし、時にはプライバシーや公正な扱いにも影響を与えることがあります。 仕事の喪失の恐怖は、人々がAIに不安を感じる別の理由です。数ヶ月前、BTは2030年までに最大55,000人の仕事を削減することを決定し、AIに進出しています。AIは教育にも影響を及ぼしており、ChatGPTのようなツールを使用して学生のエッセイを素早く書くことができ、GPT-4は米国の司法試験で好成績を収めました。ただし、人工汎用知能（AGI）について話すと、リスクはさらに深刻であり、命にも関わる可能性さえあります。 AIの課題とリスクをどのように克服するか？ 政府は、テック企業がAIを訓練するために使用できる計算能力とデータの量を制限することができます。 AIがアクセスできる知識を制限することもできます。例えば、バイオテクノロジー、核兵器、個人情報などの情報を隠すことができます。…

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