優れたスタートアップの創業者は、あえて革新を試みます。彼らは、進歩するテクノロジーと、ビジネスの価値提案を高めるだけでなく、顧客の生活を向上させる可能性にも鋭い目を向けています。人工知能がこれらの重要なテクノロジーの 1 つであり、それがビジネスに大きな恩恵をもたらす可能性があることは、すでにご存じでしょう。次のステップは、スタートアップの成功を促進するために AI を組み込む方法を見つけることです。  AI をビジネスに適用するための、実証済みで費用対効果が高く、効率的な方法をいくつか検討してみましょう。  AI と実際のビジネス ニーズを組み合わせる 新興企業の経営者にとって、テクノロジーの進化するトレンドについていかなければならないという大きなプレッシャーがあるため、チャンスを逃すのではないかという不安が非常に大きくなる可能性があります。ビジネス オーナーは、どのようなニーズに対応しているのかをよく考えずに、慌ててテクノロジーを導入することがよくあります。この文脈では、結果として、AI のために AI を組み込むビジネスが生まれます。 その結果、これらの企業はブランドに利益をもたらすテクノロジーの可能性を完全に実現することはできません。 AI を導入することで短期的には利益を得るかもしれませんが、特定の目標や市場のニーズに対応しないことで長期的には負けてしまいます。スタートアップ企業が AI をビジネスに組み込む前に自問すべき質問は次のとおりです。  AI は私たちの日常業務にどのように役立つでしょうか?  AI を使用して、ターゲット ユーザーの問題を解決できるでしょうか?  AI は具体的にどのように私たちの価値提案を高めてくれるでしょうか? 前進する唯一の方法は、AI を使用して解決したいビジネス上の問題を理解し、明確かつ現実的な目標を設定することです。そうすることで初めて、スタートアップ企業への AI の導入に必要な投資の種類を理解することができ、開発チームは目標を達成するための最も効率的な技術的アプローチを見つけることができます。  AI コンサルティングに目を向けることは、この問題を解決する方法です。成功するスタートアップ企業は、AI プロジェクトの実装において技術的およびビジネスの経験を持つ専門家の助けを求め、市場のニーズ、ビジネス目標、技術的能力の交差点で最適なソリューションを見つけることができます。 サードパーティのサービスと事前トレーニングされたモデルを使用する AI が最高のパフォーマンスを発揮するにはカスタム モデルが必要だと思うかもしれません。そして、はい、一部のアプリケーションでは、特定のタスクを達成するために新しいモデルをトレーニングする必要があります。これは、特定の珍しい問題が解決される特殊なケースに当てはまります。カスタム モデルの開発には固有のデータも必要になります。 ただし、多くのタスクでは、事前トレーニングされたモデルでも問題なく実行できます。ユースケースによっては、事前トレーニングされたモデルにかかるコストが大幅に低くなります。経験豊富なスタートアップのオーナーは、事前トレーニングされたモデルの価値を理解しており、まったく新しいものを作成する前に、創造性を発揮してこれらのモデルの使用方法を考える方法を知っています。 スタートアップにとって役立つ事前トレーニング済み AI モデルには、標準の事前トレーニング済みモデルと基盤モデルの 2 種類があります。 標準の事前トレーニング済みモデル ことわざにあるように、車輪の再発明を試みるべきではありません。 AI トレーニング モデルについても同様です。あなたより前の誰かが AI が物体検出を行うための効率的な方法を考え出した場合、そのモデルを再作成する必要はありません。データを使用して調整するだけです。 事前トレーニングされたモデルは、ビジネスに必要な出力に合わせて微調整することもできるため、必要に応じて特定のユースケースに適応させることができます。これは、モデルがどのように機能するか、および最良の結果を得るためにモデルを微調整する方法を理解できるデータ サイエンティストによって実行されるのが最適です。 基礎モデル これらの新しい AI モデルは、トレーニングに膨大なデータセットを利用します。  はこれらの基礎モデルの 1 つであり、おそらくおわかりのように、事前トレーニングされたモデルであるにもかかわらず、ほとんど微調整することなく幅広いダウンストリーム タスクに適応できます。 ChatGPT 基礎モデルは単なるテキストではありません。サウンド、画像、さらにはビデオを操作できるように設計されたモデルもあります。基盤モデルが成長するにつれて、高品質の AI 実装へのアクセスが容易になります。これらのモデルには、API 経由でアクセスすることがよくあります。これらの API は、すぐに使用できる強力な機械学習モジュールを顧客に提供します。 これにより、独自の AI ソリューションの開発と展開にかかる費用を節約できます。ただし、重要な AI ソリューションを別の企業にホストさせることに伴うリスクを認識することが重要です。 すぐに使用できるサードパーティ AI サービスを使用できる可能性のあるアプリケーションには、次のようなものがあります。  OCR: クレジット カード番号、顧客名、住所などの情報をドキュメントから抽出します。 音声からテキストへの変換: 音声認識サービスは、法廷、事務所幹部、およびビデオ ストリーミング サービスに役立ちます。 生体認証: AI API を使用した認証および検証サービスを使用すると、ほとんど手間をかけずに生体認証セキュリティをアプリケーション/サービスに簡単に実装できます。 このようなソリューションは、多くの場合、初期段階のスタートアップの開発には十分です。サードパーティのサービスと事前トレーニングされたモデルを使用する場合、必要なのは、これらのソリューションを効果的に統合し、必要に応じてカスタマイズできる開発者を見つけることだけです。 マーケティング戦略に AI を組み込む コンテンツの生成と視聴者データの評価における AI の豊かな可能性により、AI はスタートアップのマーケティング戦略にとって強力なツールになります。ブランドが 例は数多くあります。これらの例には大手ブランドが含まれていますが、スタートアップ向けにカスタマイズされた新しいアイデアにつながる可能性があります。 マーケティングに AI をうまく活用している 顧客の洞察: AI はデータを処理するための強力なツールです。  顧客に関するデータを収集し、将来のパーソナライズされたマーケティングに使用します。 コカ・コーラは、自動販売機で AI アルゴリズムを使用して 仮想アシスタンス: Sephora のような一部のブランドは、AI を使用して顧客とつながり、必要なものを見つけられるよう支援しています。  と、顧客は買い物中に質問したり、パーソナライズされた提案を得ることができます。 Sephora のオンライン ストア上の AI 仮想アシスタントを使用する コンテンツ作成: 多くのブランドが AI のコンテンツ作成の可能性を活用しています。見出し、キャプション、要約、さらには記事やビデオ全体を生成および最適化することで、スタートアップ企業はマーケティング コンテンツの作成プロセスを大幅に効率化できます。ワシントン ポストは、AI 執筆ツールである を利用して、スポーツ、選挙、天気に関する短編記事や最新情報を作成しています。 Heliograf 売上予測: AI は、企業が長期にわたる売上のパターンを予測するのに役立ちます。これにより、企業はターゲットを絞ったマーケティング戦略を強化して、販売の波に備えることができます。ウォルマートのような多くの小売企業は、AI を使用して売上や需要の変動を予測しています。  AI がビジネスのマーケティングに変化をもたらす機会は他にもたくさんあります。創造力を発揮して、AI の可能性があなたとあなたの顧客にどのような利益をもたらすかについて慎重に考えてください。  AI 導入の課題とそれを克服する方法 課題がないわけではありません。しかし、優れたスタートアップ経営者は、自分のビジネスが時の試練に耐えるためには、課題は克服されるべきであることを知っています。主な課題としては、データ収集、品質、AI の劣化などがあります。 AI の導入には データ収集 AI に経験のあるスタートアップのオーナーなら誰でも、AI の最も重要なボトルネックが高品質のデータであることを知っています。このデータが正確で、完全で、一貫性があることを保証することは、AI プロジェクトの成功にとって非常に重要です。新しいプロジェクトの場合、これはすぐに高価になり、維持が困難になる可能性があります。 場合によっては、企業はすでに収集している既存のデータを使用して AI モデルをトレーニングできます。これで十分な場合もありますが、追加の調査が必要な場合もあります。また、必要なデータを収集するために、まったく新しい監視システムが必要になる場合もあります。このような状況は「自己収集」と呼ばれ、モデル トレーニングの実装のためにデータを自分で収集します。 ただし、AI にとって有用なデータを取得する方法はそれだけではありません。以下にいくつかの代替案を示します。 合成データ: ソフトウェアで実際のデータセットをシミュレートします。 Unity と Unreal Engine を使用してデータを生成できます。データが十分に現実的であれば、結果は現実世界のセットと同等になります。 データの購入: 状況によっては、他の誰かが貴重なデータセットを厳選する作業をすでに行っている可能性があります。このオプションが利用可能な場合は、自分で行うコストとデータを購入するコストを比較検討してください。 データセット作成をアウトソーシングする: 企業は他の企業にデータセットの作成を注文できます。たとえば、Amazon Mechanical Turk を使用すると、データセット収集をクラウドソーシングできます。  Web スクレイピング: プライバシー、同意、知的財産権の観点から物議を醸していますが、Web スクレイピングによって作成されたデータセットが ChatGPT などの世界で最も強力な AI モデルの一部を作成したことは否定できません。 データ品質 すべてのデータセットにはある程度の誤差があります。一部の名前のスペルが間違っている可能性があります。電話番号によっては、先頭の国コードが付いている場合もあれば、付いていない場合もあります。一部のフィールドは空白のままにすることができます。これらのエラーが発生する理由は非常に多くあります。データセットの半分以上がエラーだらけの場合、AI を使用する多くのタスクには適していません。実際、それは役立つというよりも害を及ぼす可能性があります。 データ品質の問題に関連する問題の大部分は、実践と手順に起因すると考えられます。  AI アプリ開発の専門家とデータ サイエンス チームは、これらの問題に対処する方法を知っています。開発段階の前に最も関連性の高い入力を形成するには、データ品質を向上させる必要があります。   AIの劣化 時間の経過とともに、AI モデルのパフォーマンスは低下します。その理由は、モデルが使用するデータが時間の経過とともに古くなってしまうためです。 AI の開始以降に生じるギャップを埋めるには、新しいデータが必要です。スタートアップのオーナーは、この問題に継続的に対処するために先を見据えるか、必要に応じてまったく新しいモデルを作成する計画を立てる必要があります。 ただし、一部の企業では、数週間、場合によっては数日で有効期限が切れるモデルを使用しています。最も不安定なモデルの一部は、需要予測や株価予測に使用されます。これらのタスクでは、モデルの劣化率が高いと言われています。この問題に対処するには、企業はデータの収集と調達の自動化を検討する必要があります。これには、AI モデルが本番環境で動作しながら再トレーニング用のデータを取得できる別のエコシステムが含まれます。 スタートアップを AI と結び付けることに決めた場合、データの劣化や人工知能の導入に伴うその他の課題に取り組むことは、仕事の重要な部分です。 AI エンジニアと MLOps の専門家は、機械学習モデルに適切なインフラストラクチャの設定を支援します。これにより、データ品質とモデルのパフォーマンスが自動的に監視され、迅速に対応 (モデルの再構築) できるようになります。 スタートアップの次のステップ スタートアップ企業の経営者は、まず AI が自社にどのようなメリットをもたらすかを検討し、テクノロジーを自社のビジネス モデルに統合する方法を慎重に検討する必要があります。次に、それらのビジネス目標に基づいて AI を実装する方法についてのアイデアを考え始める必要があります。 ほとんどの場合、スタートアップ企業は AI ソリューションを最大限に機能させるために必要なデータが不足します。これは、このビジネスが歴史が浅いこと、またはそのユースケースが独特であることが原因である可能性があります。 代替データ ソースを使用することに決めた場合でも、自分でデータ ソースの生成を開始する場合でも、最良の投資収益率は、この分野での経験を持つ AI コンサルタントに連絡することです。彼らは、トレーニング データを収集、整理し、AI モデルに実装する方法を知っています。また、劣化のレベルに基づいてモデルを更新する計画を立てることもできます。適切な専門家がお客様と協力して、お客様の 知的財産権を維持しながら製品が開発されるようにすることもできます。 どのようなアプローチを選択するかに関係なく、AI は魔法ではなく、すべてのアイデアが既存のテクノロジーで実現可能である必要があることを覚えておく必要があります。したがって、AI を使用してスタートアップの成功を本当に高めるには、AI を実装する最適な方法と、このタスクを支援してくれる適切な人材を見つける必要があります。 画像ソース

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人工知能を使用してスタートアップの成功を促進する方法

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