ABBとMicrosoftの提携による産業用ジェネレーティブAIの進化

#### ABBとMicrosoftの提携によるジェネレーティブAIの活用 ABBとMicrosoftの提携によるジェネレーティブAIの活用は、産業用途において革新的な可能性を秘めています。この提携により、製造業における生産性向上や効率化が期待されます。また、ジェネレーティブAIの活用により、製品設計や製造プロセスの最適化が可能となります。 #### ジェネレーティブAIの活用による製造業への影響 この提携によるジェネレーティブAIの活用は、製造業において大きな影響を与える可能性があります。例えば、製品の設計段階から製造プロセスまでを通じて、AIがデータを分析し、最適な意思決定を行うことで、生産性の向上やコスト削減が実現できます。また、製品のカスタマイズや柔軟な製造プロセスにより、市場の需要に素早く対応することが可能となります。さらに、ジェネレーティブAIの活用により、製品の品質管理やリスク管理が向上し、製造業全体の競争力が高まることが期待されます。 #### ABBとMicrosoftの提携によるジェネレーティブAIの活用 ABBとMicrosoftの提携によるジェネレーティブAIの活用についての要約：ABBとMicrosoftは2023年に協力協定を締結し、産業向け生成AI技術の開発に取り組む。新製品Genix Copilotはリアルタイムの生産インサイトを提供し、資産の寿命を最大20%延ばし、計画外の停止時間を最大60%削減する可能性がある。MicrosoftのAzure MLサービスを活用し、異常な運用状況の特定や特定の資産の故障を予測するGenix AIサービスを提供。 #### ABBとMicrosoftの提携によるジェネレーティブAIの活用に関する考察 ABBとMicrosoftの提携によるジェネレーティブAIの活用について、産業向け生成AI技術の開発が進んでおり、製造業に大きな影響を与える可能性がある。生成AIは産業を再発明し、プロンプベースのエンジニアリングからの移行が進んでいる。また、GenAIモデルはエッジからクラウド、複数のシステムからのデータを収集し、産業分析に活用される。これにより、産業設計に適用されるプロンプベースのエンジニアリングは、AI/MLを使用して特定の望ましい結果を解決するものとなっている。 #### ABBとMicrosoftの提携によるジェネレーティブAIの活用に関する詳細情報 - ABBとMicrosoftは2023年に協力協定を締結し、産業向け生成AI技術の開発に取り組む。 - 新製品Genix Copilotはリアルタイムの生産インサイトを提供し、資産の寿命を最大20%延ばし、計画外の停止時間を最大60%削減する可能性がある。 - MicrosoftのAzure MLサービスを活用し、異常な運用状況の特定や特定の資産の故障を予測するGenix AIサービスを提供。 - ABBのエネルギー（石油、ガス、精製、水）およびプロセス（鉱業、パルプ＆ペーパー、金属）産業向けの業界固有のデータモデルがGenixに含まれており、資産パフォーマンス管理、運用インテリジェンス、全体的な設備効率など、複数のアプリケーションが構築されている。 - GenAIモデルは、産業がエッジからクラウド、および複数のシステムからデータを収集し、コンテキストを把握し、データを分類し、分析するためのAI機能を可能にする。 - プロンプベースのエンジニアリングにより、テキスト、画像、コード、音声、ビデオの生成、異常検出、予防保守、プロセス最適化、視覚データの強化、品質管理、需要予測などに使用できる。 - AI/MLの採用により、よりデータ駆動モデルが主要になり始め、産業AIの力は、AIと産業ドメインの知識、またはモデリングのアンサンブルアプローチの組み合わせにある。 [詳細を見る](https://manufacturingleadershipcouncil.com/news-insights/all-news-insights/?linked=9459)

#### 製造業におけるジェネレーティブAIの効率化と品質向上の要約 ABBとMicrosoftの提携による産業用ジェネレーティブAIの進化というレポートの一部である「製造業におけるジェネレーティブAIの効率化と品質向上」というセクションの要約は、製造業におけるジェネレーティブAIの利点と応用に焦点を当てています。このセクションでは、ABBとMicrosoftの提携により、製造業におけるジェネレーティブAIの進化がもたらす効率化と品質向上について詳細に説明されています。 #### 製造業におけるジェネレーティブAIの効率化と品質向上に関する考察 製造業におけるジェネレーティブAIの効率化と品質向上についての考察では、ABBとMicrosoftの提携による産業用ジェネレーティブAIの進化が製造業に与える影響について深く分析されています。この提携により、製造業における生産プロセスの効率化や製品品質の向上が実現され、新たな価値が創出されることが期待されます。また、ジェネレーティブAIの活用により、製造業界全体の競争力が向上し、革新的な取り組みが促進される可能性が示唆されています。 #### 製造業におけるジェネレーティブAIの効率化と品質向上の要約 ABBとMicrosoftの提携による産業用ジェネレーティブAIの進化というレポートの一部である「製造業におけるジェネレーティブAIの効率化と品質向上」というセクションの要約は、Generative AIとLLMsの違い、それぞれの概要、そしてそれらの相互作用について述べています。 #### 考察 Generative AIとLLMsは、それぞれの特性と機能において異なるが、相互に補完し合う可能性があります。Generative AIは新しいコンテンツを生成する能力に焦点を当てており、LLMsは言語関連のタスクを処理するように設計されています。これらの技術を組み合わせることで、画像、音楽、テキストなどのコンテンツを生成し、さまざまな産業において革新的な可能性を開くことができます。 #### Generative AIと大規模言語モデル（LLMs）の違い Generative AIとLLMsの違いは何ですか？ これら2つの注目を集めるテクノロジーはどのように関連していますか？ この記事では、その関連性について探っていきます。 Generative AIは、オリジナルのコンテンツを作成できる人工知能（AI）の一種であり、LLMなどのAIモデルに基づいて構築されています。一方、LLMsはテキストの生成部分であり、かつてはテキストの入力のみを受け付けていましたが、現在は音声や画像なども入力として受け入れることができるようになっています。 Generative AIは3Dモデリングやビデオ出力の方法を変える可能性があり、LLMsはテキストベースのコンテンツ作成に焦点を当てていますが、音声アシスタントなど他の重要な用途も持っています。 LLMsは2010年代初頭から存在していましたが、ChatGPTやGoogleのBardなどの強力なGenerative AIツールが登場したことで人気を集めました。2023年には、GPT-4が1750億以上のパラメータを持つ大規模言語モデルとして急速に成長しました。 要約すると、Generative AIはLLMsなどのAIモデルから情報を利用して新しいコンテンツを生成するためのツールのカテゴリであり、LLMは数十億のパラメータに基づいて構築された機械学習を使用するAIモデルの一種であり、テキストを理解し生成します。 #### AIの進化によるコンテンツ推薦の力 AIがコンテンツ推薦をどのように支えているかを想像してみてください。親しい友人からバースデーギフトとして感傷的な恋愛小説をもらったとします。がっかりしていると… （以下略） [Generative AI](https://www.algolia.com/blog/ai/what-is-generative-ai-and-how-does-it-work/)と[large language models](https://www.algolia.com/blog/ai/what-are-large-language-models/) (LLMs)。 これら2つの最先端AI技術は、まったく異なる、比較できないもののように聞こえます。一方は明らかにコンテンツ作成に焦点を当てたAIの一種であり、もう一方はモデルのクラスです。もし、これらが比較可能に聞こえたなら、それはおそらく生成モデルAI対大規模モデルAI、または生成言語モデル対大規模言語モデルのようなものだったかもしれません。 まさにりんごとナスのようなものです。しかし、これら2つが異なるように聞こえるにもかかわらず、それぞれのユースケースには多くの類似点があります。さらに、それらは相互に排他的ではありません。それらは効果的にお互いを補完することができ、それをすると高く飛ぶことができます。それぞれの市場価値が数十億ドルであるこれら2つの現象は、将来の[医療](https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(23)00216-7/fulltext)、[ECOMMERCE](https://www.algolia.com/blog/ecommerce/10-ways-ai-is-transforming-ecommerce/)（例：Amazon）、[不動産](https://www.linkedin.com/pulse/harnessing-power-large-language-models-new-horizon-real-chivini)などの産業において有望な景観を描いています。 したがって、これらの先駆的技術を区別し、それらが互換性のあるペアであるとどのように知ることができるでしょうか？ まず、生成AIから始めましょう。ChatGPTの人間らしい新しいコンテンツを吐き出す能力がおそらく思い浮かぶでしょう。 （以下略）