生成AI活用支援
生成AI活用は、オープンソースやライブラリを使用して、データから新しい情報やアウトプットを生成するための人工知能技術である生成AI（Generative AI）をより効率的に実装・活用するサービスです。
生成AIを活用する際の課題
近年、ビジネスだけでなく政府や自治体、クリエイティブなどさまざまな分野で生成AIが注目されています。しかし、生成AIを活用する際には、以下の課題を考慮する必要があります。
生成AIの誤回答
生成AIは誤情報を出力したり、根拠が不明確な回答をしたりすることがあります。また、学習していない情報には対応できず、同じ質問に対しても異なる回答が返ってくることがあります。
個人情報や機密情報の漏えい
学習やシステム改善のために利用者からの入力データが収集されることがあります。これらのデータには個人情報や機密情報が含まれている場合があり、情報漏えいのリスクが発生します。
著作権や商標権の侵害
生成AIは、ユーザーの入力に基づいて新しいコンテンツを生成しますが、特定のキャラクターやロゴ、文章を模倣してしまい、著作権や商標権などの知的財産権を無意識のうちに侵害するリスクがあります。
EVERRISEによる生成AI活用支援
EVERRISEは、各社に合わせたデータソースの追加により回答の精度を上げ、個人情報については使用するAIの選定やバリデーションの追加、オペレーションの提案など、適切な活用に向けた提案をします。
生成AIの回答の精度の向上
独自に用意した生成AI環境に学習させる範囲を限定させ、回答できない質問に対しては適切な回答が可能になるように継続的に学習させます。また、利用者側のプロンプトをテンプレート管理することで精度を向上可能です。
個人情報や機密情報の保護
独自に用意した生成AI環境に個人情報や機密情報が入力された場合に学習に利用しないようにあらかじめデータを排除します。
権利侵害への対策
独自に用意した生成AI環境に、著作権法や商標法について学習させたり、利用するユースケースにおいて発生しがちな侵害問題が想定される場合に、回答に警告を含めて回答するようにします。
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EVERRISEは、超大量アクセス・超大量データを扱う高可用性システムの構築を強みとしています。
10年以上にわたるマーケティング・アドテクの技術提供の実績をもとにお客さまのビジネス課題を解決します。
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生成AI活用の技術支援
独自の生成AI環境を構築するために以下の技術から最適なツールをご提案し、技術支援を行います。
TensorFlow
TensorFlowは、Googleが開発したオープンソースの機械学習フレームワークであり、生成AIの実装に広く利用されています。TensorFlowの高度なニューラルネットワーク構築ツールや自動微分機能を活用して、生成モデルの構築や学習を行います。
PyTorch
PyTorchは、Facebookが開発したオープンソースの機械学習フレームワークであり、柔軟性と使いやすさが特徴です。PyTorchを使用することで、簡潔なコードで高度な生成モデルを構築することができます。
GAN（Generative Adversarial Network）ライブラリ
GANは生成AIの一種であり、生成モデルと識別モデルを競わせることで、高品質なデータの生成を実現します。有名なGANライブラリには、TensorFlowやPyTorch向けのTensorFlow-GANやPyTorch-GANがあります。
Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformersは、自然言語処理（NLP）タスクに特化したTransformersモデルのライブラリです。事前学習済みのTransformersモデルを利用して、テキスト生成や対話モデリングなどの生成AIタスクを実行します。
ユースケース
社内規則および社内の提案資料の活用
社内規則を学習させることで、わざわざバックオフィス担当者へ質問をする必要がなくなり、回答のコストを削減できます。また、好きなタイミングで回答を得ることができるので質問者もストレスを感じないで済みます。
社内の提案資料などを学習させることで、過去に似たような提案をした資料を探す手間が省けます。また、提案先への過去の提案サマリーを確認し、同じ提案を繰り返さないようにできます。
マーケティング業務での活用
膨大な顧客データ（購買データ、属性データ、サイト・アプリの行動ログなど）から適切なセグメントを抽出する際に、チャットUIを用いて会話形式でセグメントを抽出したり、抽出方法を具体的に確認することができます。
企業内の1st Party Dataと3rd Party Dataを組み合わせることで、顧客をセグメントで理解するだけではなく、データに基づいたペルソナを設定することも可能です。
よくあるご質問
Q.
生成AIの主な用途は何ですか？
A.
コンテンツ生成（記事、ブログ、広告コピーなど）、画像生成（デザイン、アートなど）、チャットボットの開発、翻訳、データ補完、クリエイティブ作業の支援などがあります。
Q.
生成AIの倫理的・法的な問題には何がありますか？
A.
著作権侵害のリスク、偽情報の生成、プライバシー侵害の可能性、不公平なバイアスの生成などがあります。これらの問題に対処するためには、適切なガバナンスとコンプライアンス体制を整備する必要があります。
Q.
生成AIのインフラはどのように構築しますか？
A.
高性能なコンピューティングリソース（GPUクラスタやクラウドサービス）、データストレージ、モデルのトレーニングと推論を管理するためのソフトウェアツールが必要です。インフラの選定は、使用する生成AIモデルの規模や用途に応じて行います。
