生成 AI がスタートアップの状況をどのように変えているのか

単なるアシスタントではなく、コーディング、ロゴデザイン、ブランドイメージを反映したコピーライティングまで行う、創造者である AI を想像してみてください。生成 AI は、スタートアップのためにこれを実現します。しかし、スタートアップは単にこのテクノロジーを利用するだけでなく、それを生成する最前線に立っているのです。

HuggingFace、Stability.ai、Anthropic などの革新的なスタートアップは、AI ドリブンのアプリケーションを支えるツールを開発および提供しながら、生成 AI を活用している好例です。スタートアップが未来を見据えたジャーニーのためにどのように生成 AI を活用し、貢献させ、活用できるのかをご紹介します。

生成 AI を理解する

生成 AI は AI のサブセットです。機械学習アルゴリズムを用いて、トレーニングに使用されたデータに基づいて、画像、テキスト、音楽、合成データなどのオリジナルコンテンツを生成します。従来のルールベースでプログラムされた AI とは異なり、生成 AI は多様なタスクを処理するために学習し、適応します。

これがお客様に役立つ理由

変化の激しいスタートアップの世界では、24 時間のサイクル内において、創造性の停滞、リソース不足、膨大なタスクに直面することがよくあります。これは大変なことです! お客様が一歩先を行き、競争力を維持するのを生成AI がサポートします:

●      デザインプロトタイプのイノベーションを起こし、ビジネスインサイトを生み出します。

●      コンテンツ生成、データ入力、カスタマーサービスなどのプロセスを自動化します。

●      データ分析を加速し、お客様に合わせたレコメンデーションを提供します。

本質的には、生成 AI モデルは、多様なデータセットから学習し、パターンと構造を認識します。「プロンプト」を用いて、新しい独自のデータを作成します。それでも、これらのモデルは、以前にトレーニングフェーズで見たパターン/データを再度組み合わせることで機能し、それをユーザーに返すことに留意することが重要です。

モデルの機能は多岐にわたるため、意図するユースケースに基づいて適切なモデルを選択することが重要です。例えば、画像生成、テキスト作成、音声処理に特化したモデルがあり、それぞれが特定の生成タスクに合わせてカスタマイズされています。ニーズに合わせてモデルを選択することにより、スタートアップは目標達成に最も効果的なモデルを確実に使用できます。

生成 AI がスタートアップにもたらす影響

210 超の生成 AI ベースのスタートアップが、タスクオートメーション、設計イノベーション、市場適合型製品のアイデア創出において大きな変化を経験し、戦略的な効率性を高めています。

新製品のアイデアを生み出す

生成 AI は、スタートアップが新しいコンセプトや機能をより効率的に検討できるようにすることで、製品のアイデア創出プロセスをサポートします。しかし、このプロセスでは、分析用の機械学習 (ML) モデルやクリエイティブな出力のための生成 AI など、さまざまな AI モデルやツールが連携して機能することがよくあります。

生成 AI が製品のアイデア創出にどのように貢献するのかについていくつかご紹介します:

• 市場トレンドとユーザー行動の分析: スタートアップは、分析駆動型の ML モデルを活用して、ユーザー行動のパターンや新たな市場トレンドを明らかにすることができます。これらのインサイトは、消費者の共感を得るものを理解するための基盤となります。

• 生成された説明文を使用したアイデア創出の強化: HAQM Bedrock などの生成 AI ツールを利用することで、スタートアップは、データから得られたインサイトに基づいて製品の説明文を自動作成できます。このプロセスは時間を節約するとともに、さまざまなテーマ、機能、スタイルを探ることで新しいアイデアにつながるインスピレーションをもたらします。HAQM Bedrock を利用して製品の説明文の生成を自動化することについての詳細をご覧ください。

• 競合分析: 生成 AI は、データを統合して実用的なインサイトを生み出すことで、競合他社のオファリングの分析をサポートします。これにより、スタートアップは市場におけるギャップを明らかにし、ユーザーニーズに合わせた革新的なアイデアを生み出すことができます。

生成 AI は、製品説明の作成や機能のブレインストーミングなど、製品アイデア創出の特定の側面において、迅速かつスケーラブルなサポートを提供しますが、分析ツールやドメインの専門知識と組み合わせることで、最も効果的に機能します。

その結果、スタートアップは、創造的な探求、データに基づくインサイト、運用効率の向上に生成 AI を活用することで、製品開発を加速できます。

AI 生成コード

生成 AI は、製品設計、テスト、本番対応の実装の間のギャップを埋めるのに役立ち、製品開発とプロトタイピングを支援します。どのように貢献するのかを次に示します:

• 生成 AI は初期コードスニペットを迅速に生成し、新製品の機能の開発基盤を提供します。これにより、デベロッパーはゼロから開発するのではなく、特定のニーズに合わせたコードの改良とカスタマイズに注力できます。

• 高度な大規模言語モデル (LLM) は、特定の要件に適合する、コンテキストを踏まえたコードスニペットを生成します。これにより、コードの質が高まり、デバッグの労力が減り、開発を加速できます。

• HAQM Q Developer などの生成 AI ツールは、テキストプロンプトに基づいてユニットテストの作成を支援することで、デベロッパーの生産性を高めるのにとても役立ちます。これにより、デベロッパーは、コードベースに合った関連テストケースを迅速に生成できるため、手動でテストを作成する時間を短縮できます。テスト作成のコントロールとガイダンスをデベロッパーに提供することで、HAQM Q Developer は、チームがテストの効率的な改良と実行に注力できるようにし、コードの質の向上とより迅速なイテレーションを実現できるようにします。

• 生成 AI は、最新のアプリケーションデプロイの重要な側面である Infrastructure as Code (IaC) プラクティスを加速します。HAQM Q などのツールは、デベロッパーが Terraform 設定を効率的に記述およびトラブルシューティングするのに役立ち、コンテキストに基づいて改善のためのレコメンデーションを提供します。生成 AI は IaC を自動化することにより、スケーラブルで、一貫性があり、安全なクラウド環境の構築をサポートします。これは DevOps のベストプラクティスです。HAQM Q を利用した Terraform の開発の加速の詳細をご覧ください。

その結果、デベロッパーの生産性が 88% 高まり、コードの生成時間が 35%～40% 短縮されたほか、コードリファクタリングの時間が 20%～30% 短縮されました。

例えば、保険会社、再保険会社、ブローカー、アフィニティパートナー向けに安全でカスタマイズ可能なテクノロジーソリューションを提供する先駆的なプロバイダーである Ancileo は、HAQM Q を利用して、デベロッパーが既存のコードベースを理解し、IDE 内で直接トラブルシューティングするのをサポートしています。これにより、チームはコーディング関連の問題解決にかかる時間を 30% 短縮できます。

コンテンツ作成を自動化する

綿密な調査から完璧なコピーの作成まで、コンテンツ作成は非常に骨の折れる作業です。膨大な時間と専門知識を要します。これらのリソースを、成果物の質と一貫性を高めるために振り向けられる状況を想像してみてください。生成 AI がこれらの負担を軽減します。

マーケティング資料、ソーシャルメディアの投稿、広告などのコンテンツ作成を自動化するには:

• Anthropic の Claude を活用して、コンテンツ作成を効率化しましょう。Claude は、ブランドに即した、コンテキスト的に関連性のあるコンテンツを生成するための非常に効率的なソリューションを提供します。その機能により、ブランド独自のスタイルで多様なコンテンツ出力が可能になり、チャネルの生産性と一貫性が高まります。

• 画像生成には、Stability.ai の Stable Diffusion モデルをご活用ください。これらのモデルは、質の高いビジュアルを生成し、最適化されたパフォーマンス、低レイテンシー、コスト効率を実現するように設計されており、視覚的に魅力的なコンテンツを必要とするアプリケーションに最適です。

その結果、スタートアップの費用対効果の高いスケールアップ、高価値タスクへの注力の強化、優れたコンテンツの質の保証が実現されます。リマインダー: 明確かつ明示的なプロンプトを使用して、生成 AI モデルをガイドし、関連性と質の高いコンテンツを作成しましょう。

社内プロセスを最適化する

生成 AI は、情報に対するアクセスの改善、ワークフローの合理化、意思決定の強化を通じて社内プロセスを最適化するための大きな可能性を提供します。これがどのように実現されるのかを次に示します:

• LLM は、大量のテキストデータを分析し、効率を高めるために使用できる重要なインサイトやパターンを明らかにするのに役立ちます。

• 検索拡張生成 (RAG) は、関連するコンテキスト情報を取得し、不正確さを削減して、回答の信頼性を高め、回答が事実データに裏付けられているようにすることで、LLM の機能を強化します。

• HAQM Bedrock を通じて利用できる HAQM Q for Business などのツールは、コンテキストを踏まえたインテリジェントなサポートを提供することで、スタートアップが反復的なタスクを自動化し、生産性を高めることを可能にします。

その結果、ソーシャルメディアのコメントへの返信、従業員のオンボーディング、ユーザーフィードバックのトランスクリプトの大規模な分析などのタスクを自動化することで、より戦略的な業務に時間を割くことができます。

Anthropic の Claude は、HAQM Bedrock スイートの一部であり、ドキュメントの要約、データの分析、構造化された出力の生成などの高度なタスク向けに設計された強力な生成 AI モデルです。特定の入力プロンプトに基づいてインサイトとレコメンデーションを提供することで、デベロッパーがカスタマイズされたソリューションを作成するのをサポートします。

例えば、Claude を使用すると、デベロッパーは、大規模なコンテキストウィンドウを活用して複雑なデータセットを処理するシステムを設計し、より効率的なワークフローを実現できます。このモデルの大きなコンテキストウィンドウ (1 回のリクエストで処理できる入力トークンの数) は、長いドキュメントの要約や、広範なデータセットからのインサイトの生成に特に効果的です。HAQM Bedrock 上で Claude を使用したプロンプトエンジニアリングの詳細をご覧ください。

パーソナライズされた提案

パーソナライズにより、企業の収益は 40% 増加し、76% の消費者を魅了します。生成 AI を活用することで、スタートアップはレコメンデーションシステムを迅速化し、パーソナライズされた製品やコンテンツの提案を提供できます。その仕組みを次に示します:

• ユーザーデータを収集し、行動の傾向を明らかにして、GPT-3 などの AI モデルを用いてユーザーの行動パターンを分析します。これは、パーソナライズされた E メール、マーケティングコンテンツ、製品レコメンデーションを生成するのに役立ちます。

• 生成 AI はパーソナライズされたメッセージの作成で優れたパフォーマンスを発揮する一方、レコメンデーションエンジンは、製品やコンテンツの提案に協調フィルタリングやニューラルネットワークを利用することがよくあります。

• ユーザーとのやり取りからの継続的なフィードバックは、レコメンデーションの精度を高めるのに役立ち、時間の経過とともに関連性が高まります。

その結果、マーケティング戦略の最適化、顧客セグメンテーションの改善、ユーザーエクスペリエンスの強化を実現して、エンゲージメントを強化し、収益を高めることができます。例えば、Netflix は AI を活用して視聴習慣を分析し、レコメンデーションをパーソナライズすることで、各ユーザーにとって関連性のあるコンテンツを提供しています。

カスタマーエクスペリエンスを強化する

AI/ML は、75% の組織で顧客満足度を 10% 超高めます。この飛躍的な向上は、パーソナライズされたリアルタイムのカスタマーエンゲージメントを提供する、インテリジェントな AI ドリブンのチャットボットによるものです。これらのチャットボットは、ユーザーの問い合わせを即座に処理し、過去のやり取りに基づいて回答を作成することでこれを実現しています。

カスタマーサービスをさらに改善するために、顧客とのタッチポイント全体で AI を統合できます: API を使用して統合オムニチャネルエクスペリエンスを生み出し、さまざまなデバイスやプラットフォームで一貫した顧客とのやり取りを実現します。生成 AI を使用したシステムは、アクセシビリティと利便性を高めるシームレスなコミュニケーションワークフローの構築を支援します。

例えば、Dazerolab は HAQM Bedrock を活用して、カスタマーエンゲージメントを改善する堅牢なプラットフォームを提供しています。同社のソリューションは、生成 AI を利用することで、企業が顧客とのやり取りを分析し、問題点を特定して、パーソナライズされたレコメンデーションを提供するインテリジェントなアプリケーションを開発できるようにしています。このアプローチは、企業が顧客満足度を高め、顧客離れを減らし、ブランドロイヤルティを構築するのに役立ちます。Dazerolab の生成 AI ユースケースの詳細をご覧ください。

もう 1 つのすばらしい例を挙げると、Perplexity AI は AWS と連携して、データセキュリティを確保しながらビジネスの生産性を高めるよう設計された、AI を使用した回答エンジンである Perplexity Enterprise Pro をリリースしました。このコラボレーションにより、組織は、最新かつ信頼性の高い情報に効率的にアクセスし、カスタマーエンゲージメントと社内プロセスを改善できます。

このプラットフォームは、膨大なデータを分析し、正確な回答を生成する能力を備えているため、企業は、顧客のニーズに迅速に対応し、カスタマーエクスペリエンス全体を強化できます。

教育における 生成 AI: 学習体験の改善

生成 AI は、学習体験をパーソナライズし、管理タスクを効率化して、教育者が生徒の成功の実現により注力できるようにすることで、教育に大きな進歩をもたらしています。AWS の高度な AI ツールを活用することで、教育機関や EdTech スタートアップは生成 AI を活用して、教育におけるイノベーションと成果の改善を実現できます。

例えば、Kytes は AWS 生成 AI サービスを活用し、教育コンテンツの配信およびアクセス方法を変革しています。AWS のスケーラブルなインフラストラクチャと高度な生成 AI モデルを活用することで、Kytes は、個々の学生の固有のニーズに合わせて学習教材をパーソナライズしています。

Kytes は AI の力を通じて、カスタムクイズ、レッスンプラン、フィードバックを生成し、ダイナミックで魅力的な学習環境を実現しています。また、Kytes のプラットフォームは、教育者が生徒の学習成果をリアルタイムで分析するのに役立ち、プロアクティブな介入とより良い学習成果を実現します。Kytes と AWS の生成 AI の詳細をご覧ください。

さまざまな業界における生成 AI

生成 AI の需要は多くの分野で高まっています。あるレポートによると、2027 年までに、企業が使用する生成 AI モデルの 50% 超が、特定の業界または業務機能に特化したものになると予想されています。これは、2023 年の約 1% から増加しています。これは、企業がカスタムメイドの生成 AI モデルを急速に導入していることを示唆しています。

ヘルスケア

生成 AI は、2023 年から 2030 年にかけて 36.7% の年平均成長率 (CAGR) で成長すると予測されており、パーソナライズされたケア、病気の早期発見、正確な診断を促進します。これは、紙ベースの患者記録、人間を支援する機械、手作業によるサンプル採取といった従来の手作業に代わるものです。

生成 AI モデル (敵対的生成ネットワーク (GAN) や変分オートエンコーダー (VAE) など) は、分子構造や医用画像を分析し、効果的な治療薬候補を提案します。例えば、Insilico Medicine は、生成化学における量子 GAN の利点を探求することに成功し、医薬品設計の効率と精度を高めることができました。

これらの高度な AI 手法を活用することで、研究者は新規分子構造を生成し、それらの相互作用を予測して、効果的な治療法の開発を加速できます。このアプローチは、従来の創薬方法にかかる時間とコストを削減し、パーソナライズされた医療や複雑な疾患管理のための新たな道を切り開きます。詳細をご覧ください。

例えば、AI モデルが肺の X 線写真でがんを示唆するパターンを検出した場合、このあり得る診断を提案します。その後、分子医薬品データを分析し、類似症例に効果的な特定の化学療法などの治療法を提案します。これにより、個別の患者データから導出された、パーソナライズされた治療計画を通じて、医療の精度と効率性が高まり、創薬が促進されます。

課題は、既存のヘルスケアに AI を組み込むには、インフラストラクチャの大幅な変更とプロセスの変更が必要だということです。データプライバシー、モデルの解釈可能性、広範かつ質の高いトレーニングデータセットの必要性などの問題を解決する必要があります。

AI ドリブンの創薬スタートアップである Insilico Medicine は、特発性肺線維症を治療するための新薬候補を設計、合成、検証しました。同社は HAQM SageMaker を利用することで、新しいモデルの実装に必要な時間を 50 日間から 3 日間に短縮して、新薬候補の発見を大幅に加速し、ラピッドプロトタイピングチームの業務効率を高めました。

金融サービス

LLM はデータから重要なインサイトを要約または抽出する優れた能力を発揮するため、生成 AI は財務アナリストの役に立ちます。これは、損益計算書や貸借対照表の分析などの従来の手法を補完し、より迅速でリアルタイムな意思決定を可能にします。

HAQM Chronos のアプローチは、履歴データに基づいて複数の将来のパスをサンプリングすることで、確率的な予測を可能にします。Chronos モデルは、膨大な量の、公開時系列データおよびガウス過程を通じて生成された合成データを活用し、さまざまなアプリケーションで正確な予測を可能にする強力なデータ駆動型のソリューションを提供します。

メディアとエンターテインメント

2022 年から 2032 年にかけて 26.3% の CAGR で成長すると予測されている生成 AI は、映画やテレビ番組のストーリーラインから、音楽やアートに至るまで、コンテンツ制作を促進し、ユーザーのためにリッチなコンテンツを生成します。これにより、人間の創造性への依存、高コスト、時間のかかる制作が減ります。LLM は、テキストベースのコンテンツを作成するための記述コンテンツの生成で優れたパフォーマンスを発揮します。

例えば、3D 再構築とモデリング機能で知られるデザインスタートアップである Luma AI は、高度な AI を使用して、テキストまたは画像のプロンプトから質の高い動画を作成します。Luma AI は、Neural Radiation Field (NeRF) などの手法を活用することで、ゲーム、映画制作、バーチャルリアリティ業界で広く使用されているリアルな 3D ビジュアライゼーションを実現します。

このテクノロジーは、従来の 3D モデリングに必要な時間とリソースを削減し、メディアとエンターテインメント分野におけるコンテンツ制作に革命をもたらします。Luma の機能の詳細をご覧ください。

エンジニアリングおよび製造

2023 年から 2032 年にかけて 36% の CAGR (年平均成長率) で成長すると予測されている生成 AI は、製品の設計とプロトタイピングの方法を変革し、サプライチェーンプロセスをより効率的にしています。これは、より優れた製品をより迅速かつ低コストで開発できることを意味しています。

これは、エンジニアリングにおける物理的なプロトタイピングや試行錯誤によるテストなどの時代遅れの手作業による手法に取って代わるものです。サプライチェーン管理の予測における、過去のデータと人間の直感への依存は、遅延を引き起こしていました。これらは非効率で、エラーが発生しやすく、コストもかさんでいました。

GAN などの AI モデルは、学習したデータパターンから革新的な設計を生成することでプロトタイピングを迅速化します。一方、オートエンコーダーは、複雑なデータを分析して需要を正確に予測し、物流を最適化します。

生成 AI は、運用効率を高め、正確で実用的なインサイトを提供することで、エンジニアリング分野におけるイノベーションを推進します。注目すべき例の 1 つとして、HAQM Bedrock 上に構築され、航空機整備業務を変革する Infosys Generative AI Solution を挙げることができます。

Infosys は生成 AI を使用し、膨大な量の航空データを分析して整備の必要性をプロアクティブに特定するソリューションを開発しました。潜在的な問題を発生前に予測することで、ダウンタイムを最小限に抑え、修理スケジュールを最適化し、航空機全体の信頼性を高めます。Infosys の AI を活用した航空機整備の詳細をご覧ください。

明日を読み解く、今日の HAQM AWS

生成 AI は組織を急速に変革しており、業務効率の向上、より良い意思決定、新しいアイデアの創出をサポートすることで、組織に優位性をもたらしています。生成 AI ジャーニーを加速させるために、AWS Activate は、お客様のようなスタートアップ向けに特別に設計されています。

AWS は、アイデアを市場投入可能な製品に変え、ビジネスをゼロから構築することの複雑さを理解しています。だからこそ、ツールの包括的なスイート、堅牢なテクノロジー、専用サポートを通じて、スタートアップが容易に構築、イテレーション、成長するのをサポートしています。

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