生成 AI の影響をどう乗り越えるか

生成人工知能と大規模言語モデルは印刷業界にどのような影響を及ぼしますか?

2023 年は生成型人工知能 (AI) が登場した年でした。現在、1 億人が市場リーダーである ChatGPT を使用しています。当時、これは史上最も急成長を遂げたアプリケーションでした。他のテクノロジーの飛躍と同様に、私たちの仕事や私生活のさまざまな側面へのその統合を止めることはできません。

生成 AI はテクノロジーの大きな進歩を示し、機械が人間のようなテキスト、画像、応答を生成できるようになります。しかし、AIは意識のある存在ではありません（驚くほど「本物」に見えることもありますが）。数十億のソースから収集した数十億の単語やフレーズから学習し、次にどの単語が出現するかを予測し、テキスト内にしばしば不気味で人間のような響きを作り出します。

これは、電光石火の人間らしい対応につながる可能性がありますが、事実誤認や著作権の問題を引き起こす可能性もあり、仕事が不要になるのではないかと懸念する既存の従業員の懸念を引き起こしています。ただし、AI に関する怖いニュースは慎重に扱うようにし、職場で使用できる単なるツールの 1 つとして考える必要があります。これは、正しく使用され、適切なガードレールが設置されていれば、ビジネスに利益をもたらすだけです。

小規模で機敏な企業は AI を最大限に活用し、日常業務の時間を節約し、スタッフをより収益性の高いプロジェクトに費やすことができるようにするのに適しています。

OpenAI の GPT-3 に代表される大規模言語モデルは、広大なインターネット データセットに基づいて磨き上げられた高度な AI システムです。教師なし学習を通じて、何百万ものフレーズをナビゲートし、記事や書籍などのさまざまなテキストソースからパターンやニュアンスを抽出します。 GPT-3 のようなモデルは、数十億または数兆のパラメーターを備えており、文脈の理解を示し、翻訳からクリエイティブなライティングまでのタスクに優れています。特に、より機敏な中小企業は、AI を最大限に活用し、日常業務の時間を節約し、スタッフをより収益性の高いプロジェクトに取り組むために解放するのに適しています。

チャンスと落とし穴

たとえば、AI は市場調査に使用でき、テキスト分析を通じて微妙な洞察を提供します。マーケティングでは、マウスをクリックするだけでコンテンツ作成が効率化され、メッセージングがパーソナライズされます。やがて、それは言語やデータを扱うすべての人にとって、ポケット電卓と同じように、便利で遍在するツールになるでしょう。

生成 AI ツールは、コードの作成、テスト データの生成、単体テストの自動化、コード エラーのトラブルシューティング、ドキュメントの作成などの反復的なタスクを自動化することで、プログラマーの生産性を向上させることができます。

顧客サービスにもメリットがあります。 LLM は、チャットボット、仮想アシスタント、自動通信システムを導入することで顧客との対話を強化します。これにより、顧客サービスがよりスムーズになり、手作業が軽減されます。 Accentureのレポートによると、LLM は、単純ではない顧客サービス インタラクションの 70% に対処するのに役立ち、会話型の強力でインテリジェントなボットの恩恵を受ける可能性があることが示されています。

クリエイティブ チームでは、AI が既存の画像から新しい画像を推定したり、人の顔に基づいて新しい写真を生成したり、製品の画像を新しい場所に配置したりできます。あるいは、顧客が T シャツに希望するデザインを言葉で説明すると、 DALL-E が口頭入力を解釈してアートワークを生成するのと同じように、AI が顧客が選択できるオプションを提供できます。

一部のアプリケーションでは、顧客自身の製品をパーソナライズする際に、AI を顧客自身にアウトソーシングできます。 Antigo Designer では、顧客は写真内の顔検出に AI を採用し、具体的なパーソナライゼーション機能を実証できます。 AI 駆動の面付けは、見た目の美しさを超えて、より効率的な印刷作業を促進し、無駄を削減します。

印刷業者にとって、この生産性の向上は、特にマーケティング資料の作成を迅速化する自動コンテンツ作成ツールを使用した場合に明らかな利点です。

会社全体にメリットがあることは明らかです。高度なスキルを持つ労働者に対する生成型 AI の影響に関する新しい研究では、生成型 AI を使用しない労働者と比較して、労働者のパフォーマンスを最大 40% 向上させる可能性があることが判明しました。労働力への影響についてはまだ検討中だが、AIは大量の失業を引き起こす代わりに、出力が正しいことを保証するために依然として人間の認知入力を必要とする可能性が高いと思われる。従業員は、より多くの仕事に対処したり、カスタマー サポート、販売、研究開発などの対人業務により多くの時間を費やしたりできるようになります。

印刷業者にとって、この生産性の向上は、特にマーケティング資料の作成を迅速化する自動コンテンツ作成ツールを使用する場合に明らかな利点です。ただし、誤解から精度の問題まで、テクノロジーには時折エラーがつきものです。さらに、コンテンツ生成において事実とフィクションを区別するという課題に対処することは、特に事実の正確さが必要な状況において、大きな懸念を引き起こします。 ChatGPT がニュース サイトなどの公的に利用可能なソースでトレーニングされているために、 著作権の問題も発生しています。

AI による次のステップ

印刷業界では、生成 AI の実際の応用は自動化、ワークフロー、ロボット工学に焦点を当てています。 AI によるワークフローの最適化によりタスクの精度と速度が向上し、ロボット工学の統合によりワークフローの変化を予測し、潜在的な問題に積極的に対処して継続的な生産性を実現します。世界中で人件費が上昇しており、製造業が「陸上」産業への動きでかつて廃止された米国やヨーロッパの製造拠点に戻る中、印刷業者が切望していた節約を見つけるのにAIが役立つ可能性がある。

マーケティングや市場調査への影響は、マーケティング資料のパーソナライズやトレンド分析による情報に基づいた意思決定など、企業にとっての実際的な利点につながります。さらに、AI の時間節約機能により全体の生産性が向上し、価値の高いタスクに焦点が振り向けられ、AI によって訓練されたロボットの統合が業務効率の向上に貢献します。

印刷業者は、AI アプリケーションとイノベーションについて常に情報を入手し楽観的になり、それがもたらす機会をつかむ準備を整えておく必要があります。

Generative AI の予測機能は、印刷業界におけるジャストインタイム製造を強化する可能性があります。予想される市場需要に合わせて生産プロセスを調整することが運用戦略となり、過剰在庫を最小限に抑え、無駄を削減してより効率的な生産を実現します。たとえば、企業は大量の言語データを分析することで、ファッションのトレンド、サプライチェーンの問題、商品価格を予測できます。感情分析により、企業はオンラインでの評判を追跡し、発生した問題を迅速に解決できるようになります。

印刷業者は、AI のアプリケーションとイノベーションについて常に情報を入手し、楽観的になり、それがもたらす機会をつかむ準備を整えておく必要があります。また、AI の破壊的な可能性、特に労働力とその役割の変化に対する深刻な課題について、明確な目を持たなければなりません。さらに、AI の使用を拡大するために必要な計算能力は、既存の持続可能性対策と矛盾してはなりません。 AI ポリシーをまだ導入していない場合は、今が取り組みを開始する時期です。