生成AIと予測AIの違いを解説し、それぞれの活用方法や相互作用について詳しく紹介しています。
生成AIは、既存のデータやパターンを学習し、新しいコンテンツを生成する能力を持っています。
これに対して、予測AIは過去のデータを基に未来の結果を予測し、意思決定をサポートします。
生成AIは、主にクリエイティブな分野や科学、マーケティング、教育などで利用され、例えば文章や画像の生成に特化しています。
対照的に予測AIは、データを分析して消費者の需要や市場の反応を予測することが得意です。
コンサルタントのバーラス・トータ氏によれば、これら二つの技術は独立しているものの、ビジネス戦略を構築する際に相互に補完的に機能することがあります。
具体的には、生成AIが製品の機能設計を支援し、予測AIがその機能に対する市場の反応を予測するという形です。
さらに、生成AIが生成したデータを用いて予測モデルをトレーニングすることで、予測能力を向上させることも可能です。
ToolsGroupのCEO、インナ・クズネツォワ氏は、予測AIを「数字を駆使する高度なアナリスト」と表現し、生成AIを「作家や芸術家」と位置づけています。
また、Hexaware Technologiesのアルン・ラムチャンドラン氏は、予測AIを「分類問題を解決する手助け」と考えると理解しやすいと述べています。
例えば、予測AIはローンの債務不履行を予測することができ、クレジットカード利用者の支払い能力の分析にも利用されます。
これに対し、生成AIはユーザーのプロンプトや非構造化データを基に新しいコンテンツを生成しますが、その回答は定性的な推論に基づくことが多いです。
生成AIと予測AIの違いを理解し、適切に使い分けることが、今後のビジネス戦略において重要となるでしょう。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/5fed758b8f878e6ef7791f398d2357b33b44e1d2