ABBとGenerative AI、LLMの活用に関する調査

#### ABBとMicrosoftの協力によるGenerative AIの進化 ABBとMicrosoftは、産業向けの生成AI技術の開発のための提携を拡大し、新しい製品を展開することを期待しています。Genix Copilotは、産業の幹部、機能専門家、および現場エンジニアにリアルタイムの生産洞察を提供し、資産の寿命を最大20%延ばし、非計画的な停止時間を最大60%削減する可能性があります。 #### プロンプトベースのエンジニアリングとAIの進化 生成AIは産業を再発明し、プロンプトベースのエンジニアリングに向かっています。これにより、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、プロセスの最適化、視覚データの強化、品質管理、需要予測などに使用することができます。また、AI機能を備えた高度な分析は、エッジからクラウドへのデータ取り込みと、複数のシステムからのデータの収集、コンテキスト化、分類、および分析を支援します。

#### LLMのビジネスへの活用価値 LLM（大規模言語モデル）は、ビジネスにおいて多くの利点をもたらします。その利点には、業務の自動化、労働コストの削減、売上の増加、顧客体験の向上、迅速なイノベーション、深い洞察、多言語対応などが含まれます。また、LLMは、NLPタスクにおいて幅広い適用性を持ち、言語理解能力に優れています。 #### LLMのビジネスへの活用価値に関する考察 LLMの導入による投資価値を計算する際には、コスト削減と収益増加を見積もり、総投資収益率（ROI）を算出することが重要です。また、LLMは、Generative AIとは異なり、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。LLMをビジネスに活用する際には、戦略的なアプローチとクロスディシプリナリーチームからのガイダンスが重要です。 #### LLMのビジネスへの活用価値に関する詳細 LLMは、無制限のタスクをサポートするだけでなく、さまざまなデータ形式を処理および生成できます。精度の高い情報検索をサポートし、業務コストを30%削減できます。また、大量の内部および第三者データを迅速にスキャンおよび処理し、パターンとトレンドを特定できます。LLMのユースケースは、顧客オペレーション、販売とマーケティング、製品研究開発、サプライチェーン管理、企業リスク管理、デジタル製品開発、不正検出とサイバーセキュリティなどに及びます。LLMは、NLPタスクにおいて幅広い適用性を持ち、言語理解能力に優れています。

#### Generative AIの成功は不均衡であり、幅広い業界で発生し、組織の技術的な洞察力と相関している ABBとGenerative AI、LLMの活用に関する調査において、Generative AIの成功は不均衡であり、企業の公式発表から得られたケーススタディを調査した結果、驚異的な成功ストーリーはごく少数であり、効果と効率のトレードオフがあります。Generative AIの成功は幅広い業界で発生し、組織の技術的な洞察力と相関しています。 #### Generative AIの成功はごく少数の企業にしか関係せず、効果と効率のトレードオフがあり、幅広い業界で発生し、組織の技術的な洞察力と相関している Generative AIの成功はごく少数の企業にしか関係せず、効果と効率のトレードオフがあります。また、Generative AIの成功は幅広い業界で発生し、組織の技術的な洞察力と相関しています。企業はGenerative AIでプレイする際に、効果的か効率的かを選び、スケールの最大の利点を得ること、Aiをマスターすることが重要であることを心に留める必要があります。 #### Generative AIとLLMの革新的な事例の要約 Generative AIとLLMの革新的な事例についての要約：RTI Internationalが提供する6つの生成AI使用事例について説明しました。これには、平易な言語コンテンツの迅速な開発、技術支援の精度と速度の向上、質的コーディングの迅速化、情報抽出の自動化、クラスタリングプロセスの自動化、データの不足を克服するための合成データの使用が含まれます。 #### Generative AIとLLMの革新的な事例の考察 RTI Internationalの6つの生成AI使用事例は、生成AIの効果的な展開には厳格さと慎重な検討が必要であることを示しています。人間のレビューが依然として必要であり、生成AIの使用には構造化された評価プロセスが重要です。将来の生成AIの使用方法として、オープンソースモデルの評価やセキュリティの問題に対応したLLMの自己ホスティングなど、さまざまな生成AIの使用事例を探索する予定です。