生成型人工知能と実体経済の統合は、新たな生産性の開発を促進する

新年を迎え、世界と中国の科学技術分野ではニュースが絶え間なく報道されており、生成型人工知能の開発は依然として本格化している。アマゾンのグローバル副社長兼アマゾンウェブサービス大中華圏社長のチュー・ルイソン氏は、生成型人工知能と実体経済の融合が新たな質の高い生産性の発展の原動力になると考えている。

伝統的な生産性とは異なり、新たな生産性の開発は、科学技術革新、特に破壊的かつ最先端の技術の活用による産業革新の促進に依存しており、新しい産業、新しいモデル、新しい勢いを生み出します。

過去 1 年間、生成 AI は、チャットボット、検索、消費者向けのテキスト、画像、ビデオなどのアプリケーションで大きな可能性を示してきました。テクノロジーの継続的な発展により、大規模なモデルを何千もの業界の特定のビジネス シナリオと組み合わせることによってのみ、特定のアプリケーション価値を生み出し、あらゆる分野に変化をもたらすことができることに気付く企業が増えています。

「2023年が生成AIの爆発的な成長の年だとすれば、2024年は生成AIアプリケーションの実装の年となるだろう」とChu Ruisong氏は述べた。 「生成AI技術の応用において実験から生産へと移行し、この技術を自社のコアビジネスにさらに深く応用する企業が増えています。」

アマゾン ウェブ サービスが世界および中国の顧客にサービスを提供してきた経験から判断すると、生成 AI と実体経済の統合は現在、2 つの側面に重点を置いています。1 つ目は、企業が生成 AI を適用して、業務運営の効率と社内従業員の生産性を向上させることです。 2 つ目は、生成 AI を使用して革新的な製品やソリューションを作成することです。

生成 AI は人々の働き方を変えています。 「多くの企業にとって、生成型AIの取り組みの最初のステップは社内アプリケーションの構築であることがわかっています。これは、一方では初期コスト、閾値、リスクが比較的低いためであり、他方では生産性を直接的に向上させるためです」とChu Ruisong氏は指摘した。

シーメンス中国は、Amazon Web Services の協力を得て、独自のモデルに基づいたインテリジェントな知識ベースとインテリジェントな会話型ロボット「Xiao Yu」を構築しました。 「Xiaoyu」は、シーメンスのさまざまな製品やソリューション、内部プロセスなど、シーメンス独自の内部知識システムを統合し、コンテンツを自動的に検索して知識を抽出することができます。従業員は回答が必要な質問がある場合、「Xiao Yu」に直接質問することができます。 「Xiao Yu」は、従来の方法で大量のページを検索して従業員が対応する回答を見つけるために時間と労力を費やすのではなく、インテリジェントに知識を抽出し、直接的な回答を提供します。これにより、従業員が業務情報を取得する効率が大幅に向上します。

伝統産業のコンセプト設計は通常手作業で行われ、設計サイクルは比較的長くなります。生成型人工知能は、設計図を一括で生成し、最適なソリューションを選択して一括で自動的にレンダリングできるため、設計効率が向上します。ハイアールイノベーションデザインセンターは、計算美学のNoliboxと協力し、Amazon Web Servicesに基づく国内初の生成型人工知能工業デザインソリューションを作成し、デザイナーが革新的なアイデアを概念的な製品デザインに迅速に変換し、設計サイクルを大幅に短縮できるように支援しました。たとえば、顧客のニーズをテキストから画像ソリューションに素早く変換したり、製品設計のライン図面をより詳細なコンセプト図面に変換したりできます。さらに、このソリューションでは、製品画像を使用してさまざまなチャネルに適したマーケティング画像を迅速に生成できるため、デジタル マーケティングの効率が向上します。

朱睿松氏は「中国企業は製品やソリューションの革新が非常に速い。その中でも、B2C業界の企業の全体的な応用はB2B業界の企業よりも速く、ゲーム、電子商取引、ソーシャルネットワーキングなどは探求の最前線にある」と指摘した。

ムーントンの海外向けゲーム製品「モバイルレジェンド：バンバン」は、アマゾンウェブサービスとそのパートナーの生成人工知能分野の革新的な技術とソリューションに基づいており、侮辱認識の応答速度と精度が大幅に向上しました。侮辱行為を特定する従来の方法は、主にプレイヤーによる自主的な報告であり、カスタマーサービススタッフは翻訳ソフトウェアを使用して判断を下します。これには多くの手動介入が必要になるだけでなく、判断サイクルが長く、判断精度も低いため、全体的な効果は良くありません。 Moonton は生成型人工知能技術を使用して、さまざまな国や言語からの不適切なコンテンツを自動的に翻訳および識別して処理し、プレーヤーのゲーム体験を大幅に向上させます。

越境電子商取引業界では、衣料品、靴、帽子などの商品は頻繁に更新されるため、マーケティング画像も迅速かつ頻繁に更新する必要があります。 Dianjiang Technology は、Amazon Web Services のテクノロジーを使用して AI を搭載した画像生成アプリケーションを立ち上げ、モデル画像からクリエイティブ画像までさまざまなアプリケーション シナリオをカバーする、安全で高品質な大量の画像をマーチャントが迅速に生成できるようにしています。このアプリケーションは、広告を掲載する際にさまざまな素材画像をデザインする時間を商人が節約するだけでなく、デザイナーの創造性とインスピレーションを高め、電子商取引の素材画像の出力効率を大幅に向上させます。

Kingsoft Office の子会社である WPS は、Amazon Web Services のテクノロジーを使用して、海外のスマートオフィス製品への生成型人工知能の実装を加速し、テキストの洗練、テキストの書き換え、文法チェック、言語の翻訳などの革新的なシナリオをカバーしています。たとえば、ユーザーがワンクリックで PPT を書き直し、生成し、磨き、生成することをサポートします。複雑な関数式を覚える必要がなく、自然言語を入力するだけで Excel スプレッドシートのデータ処理を操作できます。記事要約、契約分析、PDF生成とジャンプ、ナレッジQ&A、Q&Aトレースなど、効率化を図る機能をユーザーに提供します。

実際の業務実施における企業のニーズと考慮事項について、Chu Ruisong氏は次のように述べた。「顧客とのコミュニケーションの中で、複雑な業務シナリオで生成型人工知能の実装に適したシナリオをいかに見つけるか、適切なビッグモデルをいかに選択するか、企業独自のデータ資産に差別化された価値を持たせて自社で活用できるようにするか、同時に企業独自のデータ資産をいかに保護するかが共通の課題であることがわかりました。もちろん、開発と実装の全プロセスでコストも考慮する必要があります。」

人工知能の分野において、Amazon Web Services は 20 年以上の経験を持ち、世界中の 10 万社以上の企業が人工知能と機械学習を使用して革新を実現できるようにしています。アマゾン ウェブ サービスは、2023 年以降、生成型人工知能と実体経済の統合に注力し、コンピューティング能力、モデル、アプリケーションの 3 つのレベルで努力を続け、企業がモデルを効率的かつ低コストでトレーニングおよび反復し、アプリケーションを大規模に展開できるように支援しています。同時に、Amazon Web Services は、プロトタイプ開発チーム、データ サイエンティスト、業界アーキテクト、プロフェッショナル サービス チームなどの一連のエンジニアリング リソースも提供し、多くのパートナーと協力して、企業がアプリケーション実装の課題を真に解決できるよう支援します。

たとえば、Amazon Web Services と Ctrip は共同で共同研究所を設立し、生成型人工知能と大規模言語モデルを使用して、AI ベースの顧客サービス、ホテル検索の最適化、航空券の需要予測などの主要なビジネス領域をカバーする革新的なアプリケーションを開発し、ユーザーに豊かで信頼性の高いパーソナライズされた旅行体験を提供することで、Ctrip のグローバルなビジネス拡大を加速させています。

「アマゾン ウェブ サービスが行ってきたのは、企業が独自の価値をもたらさない IT テクノロジーの重労働を完了できるように支援し、テクノロジーを低コストかつ大規模に使用できるようにすることで、顧客が自社のビジネス イノベーションに集中し、顧客に真の価値をもたらすことができるようにすることでした。生成型人工知能の分野でも同じことが言えます。」朱睿松氏は「我々は中国各界の企業を支援し、生成型人工知能技術の探究と応用を加速し、各界で新たな質の高い生産性の形成を促進し、中国の質の高い経済発展に貢献したい」と述べた。

著者: チュー・ルイソン、Amazon グローバル副社長兼 Amazon Web Services グレーターチャイナ社長