AI&YOU #38 - Gen AIのROIはどこにあるのか:企業データとLLMの接続 + ROIの高いユースケース + エージェント・スタートアップへのVCガイド

今週のスタッツ およそ40%の企業が、カスタマイズされたエンタープライズ言語モデルの構築を計画している(出典): エキスパート・アイ)

今週は、"ChatGPTのようなLLMに企業データを接続する "シリーズです。

今週書いた記事から、次のような重要なテーマを探っていく:

ChatGPTのようなLLMに企業データを接続する価値

VCによるエージェント・スタートアップの手引き:LLM統合スタートアップ

企業データと統合されたカスタムLLMを使用するための従業員の準備

Skim AIでは、大規模な言語モデルをお客様のデータに接続することで、大きな投資対効果が得られることを認識しています。私たちのチームは、コストを削減し、規模を拡大し、意思決定者に洞察をもたらすために、企業向けにそのようなソリューションのアドバイスと構築を専門としています。

カスタマイズ可能なカスタマーサポートやFAQエージェント、自然言語からSQL(またはデータベース言語)への変換エージェント、マーケティングエージェント、セールスイネーブルメントエージェントなど、LLMが御社のビジネスオペレーションをどのように強化できるか、ご興味がおありでしたら、無料コンサルテーションをご利用ください。

ご質問はコメントでどうぞ!

ai&you #38: 企業のデータをChatGPTのようなLLMに接続する価値

今日のAI状況において、大規模言語モデル(LLM)を企業システムに統合することは、より効率的で情報に基づいた意思決定への大きな転換を意味します。ChatGPTのようなLLMは、企業がデータにアクセスし活用する方法を変革しています。これらの洗練されたモデルは、ITスペシャリストだけでなく、組織全体にわたって、データがよりアクセスしやすく、実用的になる新しいパラダイムを提供します。

ChatGPTのプライベートに、会社のデータに関する質問をすることを想像してみてください。エンジニアやSQLのようなデータベースプログラミング言語やRのようなデータ操作言語に精通した人がデータ要求を満たすのに1-3日待つ必要がないことを想像してみてください。

アクセシビリティと効率性

LLMの企業システムへの統合は、データへのアクセシビリティと業務効率に大きな変化をもたらし、さまざまな部門にまたがる従来の情報のサイロ化を打破する。この進歩により、データへの迅速かつ効果的なアクセスと解釈が可能になり、企業の機能に革命をもたらす。営業チームは、リアルタイムの顧客データと市場インサイトを活用して戦略を迅速に適応させることができるようになり、人事部は膨大な従業員データをより効率的に処理し、人事分析と人員計画を強化することができる。

LLMのシームレスな統合により、データへのアクセスや分析に必要な時間が短縮され、チームはデータ管理よりも戦略的なタスクに集中できるようになるため、生産性が大幅に向上します。その結果、生産性は大幅に向上し、全体的なビジネスオペレーションが強化され、企業の競争力と現代のビジネス環境における成功に直接貢献します。

意思決定の強化

企業の LLM 統合は、特に技術者以外のスタッフや管理職の意思決定プロセスにも革命をも たらした。LLM を使用することで、これらの人々は、以前は IT 部門やデータ専門家にしか認められていなかった、複雑なデータセットを独自にクエリし、解釈する能力を得ることができます。

このシフトにより、組織全体でデータへのアクセスが民主化され、情報に基づいた意思決定の文化が育まれる。また、この機能により、企業がデータを検索できるようにするために、コンピュータ言語固有のコーディング・スキルを持つ個人を雇用する必要性も減少する。

例えば、管理者は、自然言語クエリーを利用して、ユーザー・エンゲージメントの傾向を素早く理解したり、現在の販売実績を過去のデータと比較したりできるようになりました。この機能により、重要なビジネス上の意思決定が最新の包括的な情報に基づいて行われるようになり、より効果的な戦略と成果につながります。

意思決定のスピードと質を高めるだけでなく、エンタープライズLLMの統合は、より俊敏なビジネス環境を促進する。マネジャーやチームリーダーは、市場の変化や社内の課題に、より迅速かつ正確に対応することができ、組織の競争力と対応力を維持することができます。

企業データをLLMに接続することの実社会への影響

企業データをLLMと統合することで、さまざまな業界に変革の機会がもたらされる:

金融サービス LLMは、金融機関がパーソナライズされた顧客サービスを提供し、リスク評価を行うことを可能にします。顧客が自分のデータを照会したり、企業として傾向を調べたり、自社のデータを照会したりすることが簡単にできます。顧客データを分析し、オーダーメイドの財務アドバイスや不正行為の検出、問題のある口座や有利な口座の特定を行い、サービスの質とセキュリティの両方を向上させます。

マーケティング マーケティングデータをLLMと統合することで、ソーシャルメディアやブログのコンテンツ作成に革命をもたらします。ブランドガイドラインに沿ったコピーやテキスト、ターゲット顧客や企業のポジショニングを意識した文章。企業はLLMを使って顧客データや市場動向を分析し、ターゲットを絞った魅力的なコンテンツを制作します。

ヘルスケア 医療においては、患者記録や医学研究をマルチモーダルLLMと統合することで、より正確な診断や治療計画につながり、患者のケアを大幅に向上させることができる。また、コミュニケーションを個別化し、患者により高いレベルのコミュニケーションを提供し、全体としてより良い体験を提供することができる。

教育: 教育機関は、学習経験をカスタマイズするために、生徒の成績データとLLMを使用します。教育機関や学術出版社、レッスンプランおよびコンテンツ作成者はすべて、カスタマイズされた教材やレッスンプランを大規模に作成することができます。

リーガルサービス 法律事務所では、法律文書や事件ファイルをLLMに統合することで、文書分析や調査を迅速に行い、準備書面の作成時間を短縮し、事件準備の効率を高めています。

業界のアプリケーションの続きはブログでお読みください。

企業データと統合されたカスタムLLMを使用するための従業員の準備

企業データと統合されたカスタムLLMを実装することは、非常に効率的である。 従業員に対する最小限のトレーニング.効果的に統合されれば、これらのモデルは直感的でユーザーフレンドリーに設計され、従業員が対話し、貴重な洞察を引き出すことができるようになります。 自然言語.このアクセシビリティは、技術的な習熟度に関係なく、従業員全員がさまざまなビジネス・ニーズにLLMを活用できることを意味します。

通常、そのプロセスは、既存のソフトウェアにAPIを統合したり、ウェブダッシュボードを活用したりするのと同じくらい簡単です。私たちは、数ヶ月前の時点で、クライアントのために両方を構築し、保守しています。1)FAQボット 2)SQL/その他のデータベースへの自然言語 3)当社(または御社ブランド)に合わせたマーケティング・ワーカー 4)アウトリーチやフォローアップのための営業支援エージェント の4つのユースケースで、当社のプラットフォームをテストすることにご興味があれば、メッセージまたは電子メールをお送りください。私たちは、カスタムプロンプトの設定、お好みのモデルの使用、ドキュメントのアップロード、モデルで使用するためのデータの簡単なベクトル化+個人ホストAIワーカー/エージェントのためのapisを容易にしました。

カスタムLLM利用のためのトレーニングは、以下の点に重点を置いている。 基本的理解とベストプラクティスプロンプト・エンジニアリング」やモデル・レスポンスの批判的解釈を含む。これにより、あらゆる役割の従業員が自信を持ってLLMを使用できるようになり、データへのアクセスが民主化され、データ主導の意思決定文化が醸成されます。

実社会のビジネスシナリオを含むカスタムLLMでの実践的な経験は、理論的な知識を定着させ、熟練度を高めます。 ケーススタディとライブ・デモンストレーション 実用的なアプリケーションを紹介し、日常業務の快適さとスキルを高める。

倫理的な使用とデータプライバシーに関するトレーニングは、特に機密情報の取り扱いにおいて不可欠である。従業員は データ・プライバシー法と安全なデータ管理の重要性を理解する。コンプライアンスを徹底し、顧客の信頼を築く。

順応性を重んじる文化の醸成と 継続学習 は、LLM統合の成功に不可欠です。継続的な教育をサポートすることで、従業員が進化するLLMテクノロジーを使用する能力と自信を維持できるようになります。

カスタムLLMの統合のために労働力を準備することは、技術使用のシフトを受け入れることです。以下の点に注目することで 適応性、継続的な学習、倫理的なテクノロジーの使用、 企業はLLMの可能性を最大限に活用し、継続的なイノベーションの舞台を整え、従業員をAI革命の最前線に位置づけることができる。

新興企業におけるLLM統合のためのVCガイド

ベンチャーキャピタルは、AIスタートアップ、特にLLMを活用するスタートアップに注目している。 ジェネレーティブAI. ジェネレーティブAIの大きな可能性が展開される中、ベンチャーキャピタリストはこれらの投資の複雑さと戦略的意味を把握することが極めて重要である。

新興企業におけるLLM統合の謎解き

LLMは、コンテンツ作成、カスタマーサービス、データ分析における問題解決と革新的なアプローチを促進し、複雑な人間の言語解釈を通じて実用的なソリューションを提供します。新興企業にとって、ChatGPTのようなLLMは競争力を意味し、複雑なタスクを自動化し、ベンチャーキャピタルの投資評価にとって重要な、情報に基づいたデータ主導の意思決定を可能にする。とはいえ、注意すべき重要なリスクもある。

LLMを組み込んだ新興企業の可能性を評価する

ベンチャーキャピタルは、LLMを利用する新興企業の深さと拡張性を評価しなければならない。重要な検討事項には、LLMの製品への統合レベル、AI主導型ソリューションの拡張性、独自の市場差別化などが含まれる。

業界特有の問題を解決したり、ユーザー体験を向上させたりする効果的なLLM統合は、持続可能な影響力を意味する。斬新なAIアプリケーションや既存のソリューションの大幅な改善を示す新興企業は、市場の関心を持続させ、大きな投資リターンをもたらす可能性が高い。

ベンチャーキャピタルにとってのAI投資のリスク

ベンチャーキャピタルは、AIやLLM投資において独特のリスクに直面しており、これは諸刃の剣となりうる。成功をもたらすサードパーティ製品への依存と同じように、AIサービスに変更があった場合、新興企業の経営に影響を与える可能性もある。

データのプライバシーとセキュリティも重要であり、機密データを扱う新興企業には強固なデータ保護対策が必要となる。AIを活用したビジネスモデルの持続可能性、収益化への道筋、長期的な成長戦略は、投資の実行可能性を評価する上で不可欠である。VCは、革新的な可能性とこうしたリスクのバランスを取りながら、業界に持続的なインパクトをもたらす新興企業に投資する必要がある。

VC-AI投資アプローチの戦略化

AIとLLM分野のベンチャーキャピタルは、興奮と徹底的な評価のバランスを取らなければならない。LLM統合のニュアンス、ビジネスモデルの持続可能性、内在するリスクを理解することが、十分な情報に基づいた投資の鍵となる。

LLMの統合の仕組みとインパクトを掘り下げることで、投資家は誇大広告と本物の価値を区別し、AIの可能性を効果的に活用し、その課題を克服するベンチャー企業を支援することができる。この戦略的アプローチは、テクノロジーとビジネスがうまく共存進化する未来を育むために不可欠である。

ブログを読んで、VCガイドをもっと深く読みましょう。


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