２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。

こちらの記事に書きました通り、生成AIの試験は生成AIを使って準備を進めていこうと思います。順不同で書いていきますので、後日マガジンにまとめようと思います。

さて、今回は生成AIの利活用についてです。

生成AIでまとめた内容は以下の通りです。

（Bing）
業界に特化した生成AIの活用方法には、LLMを利用したサービス、RAG (Retrieval-Augmented Generation)の利用、エージェント・コード生成、外部ツール呼出し、広告クリエイティブへの応用、ドメイン固有の活用があります。

LLMを利用したサービスには、ChatGPTやBardなどがあります。これらのサービスは、自然言語処理技術を用いて、文章の生成や要約、翻訳などの業務を効率化することができます。また、RAG (Retrieval-Augmented Generation)は、検索結果から情報を抽出し、それを元に文章を生成する技術です。これにより、より正確な情報を含む文章を生成することができます。

エージェント・コード生成は、プログラムの自動生成技術の一つであり、業界特化型のプログラムを効率的に生成することができます。外部ツール呼出しは、外部のツールを呼び出して、業務を効率化することができます。広告クリエイティブへの応用は、生成AIを用いて、より効果的な広告を作成することができます。ドメイン固有の活用は、特定の業界に特化した生成AIを用いて、業務を効率化することができます。

以上が、業界に特化した生成AIの活用方法です。

（ChatGPT４）
業界に特化した生成AIの活用方法を考える際には、その業界のニーズと課題を理解し、適切な技術を選択してソリューションを提供することが重要です。下記のキーワードを使って、そのようなAIの活用方法を説明します。

LLMを利用したサービス（ChatGPT・Bardなど）

• 顧客サポートとインタラクション: LLM（Large Language Models）を利用したチャットボットは、顧客からの問い合わせにリアルタイムで応答し、サポートコストを削減しつつ、顧客満足度を向上させることができます。たとえば、ChatGPTやGoogleのBardのようなサービスは、ユーザーからの自然言語の質問に対して即座に情報提供や問題解決のアシスタンスを行うことができます。

RAG (Retrieval-Augmented Generation)の利用

• 知識強化されたコンテンツ生成: RAGは、生成したい内容に関連する情報をデータベースから検索し、その情報を基にテキストを生成する技術です。これを利用することで、たとえば医療や法律などの専門的な内容について、最新の研究やケーススタディを参照しつつ、専門的で信頼性の高いコンテンツの生成が可能になります。

エージェント・コード生成

• 自動化とプログラミング: エージェントやコード生成AIを利用することで、特定の業界での定型的なプログラミングタスクを自動化できます。たとえば、ウェブ開発においては、基本的なHTMLやCSSのテンプレートを生成することができたり、データ分析においては、分析のためのコードスニペットを生成することができます。

外部ツール呼出し

• 統合と自動化: AIはAPIを通じて外部ツールを呼び出すことが可能です。これにより、例えばCRMシステムに顧客データを自動入力したり、プロジェクト管理ツールにタスクを自動的に登録するなどの作業が可能になります。これにより、業務の効率化が実現されます。

広告クリエイティブへの応用

• 広告文の生成と最適化: AIは、ターゲットオーディエンスやパフォーマンスデータに基づいて、魅力的な広告コピーを生成することができます。これにより、広告のパフォーマンスを最適化し、より高いROIを実現することができます。

ドメイン固有

• 専門知識の活用: 特定の業界や分野に特化した生成AIは、その分野の専門知識や用語を理解し、より精度の高い情報提供やコンテンツ生成が可能です。たとえば、金融分野では市場分析レポートの作成、製薬業界では研究論文の要約などに活用できます。

これらの技術を組み合わせることで、業界特有

のニーズに合わせた柔軟かつ強力なAIソリューションを開発することが可能になります。それぞれのキーワードが示す技術やアプローチをうまく活用し、業界のデジタル変革を推進することが期待されます。

・・・JDLAのこのテスト、なかなか一筋縄ではいかぬ試験かもしれません。
せっかくの機会ですので、本質的な理解を目指そうと思います。

以上です。