LLM と生成 AI を活用したグローバル ブランドの 9 つの優れたケース スタディ

By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support

企業は最先端の AI 技術を活用して競合他社に先んじています。顧客サービスの向上、コンテンツ制作の革命、複雑なデータ分析の簡素化を実現しています。

この記事では、トップ企業がLLMをどのように活用しているかについての実際の生成AIの例とケーススタディを紹介します。 生成AI仕事で新しいアイデアを生み出し、生産性を高め、成長することができます。

LLM と生成 AI の実際の例:

Amazon の顧客サービス向上への道のり

子供を含む誰もが知っている電子商取引界の巨人である Amazon は、ショッピングだけではありません。大規模言語モデル (LLM) などの最先端技術の活用でも先駆者です。LLM 技術を活用することで、Amazon のチャットボットは自然言語を理解して処理し、顧客の質問や懸念に対して迅速かつ適切な回答を提供できます。この統合により、問題がより迅速かつ正確に解決され、顧客満足度が向上しました。

\Amazon は、AI が完全に理解できない複雑または微妙な問題を処理する上で、人間のエージェントの重要性を認識しています。このハイブリッド アプローチは、AI と人間の知性の両方の長所を組み合わせ、バランスのとれた効果的なカスタマー サービス業務を保証します。

使用されるテクノロジー: Amazon Lex

コカコーラの革新的なマーケティング

最も象徴的なブランドの 1 つであるコカコーラに話を移しましょう。同社は常にマーケティング活動を優先してきました。GPT-4 のような高度な言語モデルを統合することで、同社は魅力的なソーシャル メディアの投稿から説得力のあるマーケティング コピーや有益な記事まで、多岐にわたる高品質のコンテンツを作成できるようになりました。人間のようなテキストを生成する GPT-4 の機能により、コカコーラは複数のプラットフォームで一貫性のある本物のブランド ボイスを維持できます。

コンテンツ作成以外にも、コカコーラは GPT-4 を活用して、消費者の嗜好や市場動向に関する貴重な洞察を得ています。膨大な量のデータを分析し、包括的なレポートを生成することで、GPT-4 は同社が消費者行動の新たなパターンや変化を理解するのに役立ちます。

使用された技術: OpenAI の GPT-4

JPモルガン・チェースのデータ分析革命

JP Morgan Chase は、IBM Watson を効果的に活用して財務業務の精度と効率性を高め、パフォーマンスと顧客満足度の両方を大幅に向上させました。

たとえば、Watson の自然言語処理 (NLP) により、銀行は法務文書や財務レポートなどの膨大な量の非構造化データを高精度かつ迅速に分析できます。この自動化により、複雑な情報の処理に必要な時間が短縮されるだけでなく、人為的エラーのリスクも最小限に抑えられ、より正確で信頼性の高い結果が得られます。

さらに、JP モルガン チェースは、リスク管理と不正検出システムを強化するために IBM Watson を採用しました。Watson の機械学習アルゴリズムは、取引データを継続的に分析し、不正行為を示唆する異常なパターンを特定します。

使用されるテクノロジー: IBM Watson

Netflix のパーソナライズされたおすすめ

Netflix 愛好家はいますか? ソファーでスナックを食べながら、お気に入りのシリーズや映画を楽しむ様子を想像してみてください。Netflix はユーザーの好みを真剣に受け止め、高度なテクノロジーを使用して推奨システムを強化しています。視聴履歴やインタラクション パターンなどの広範なユーザー データを分析することで、Netflix は個人の好みを深く理解します。これにより、ユーザー独自の興味に非常に一致するコンテンツを提案し、全体的なエクスペリエンスと満足度を向上させることができます。このパーソナライズされたアプローチは、視聴者の関心を維持するだけでなく、視聴者が自分では見つけられなかったかもしれない新しいコンテンツを発見するのにも役立ちます。

使用されるテクノロジー: BERT などの LLM によって強化された独自の推奨アルゴリズム。

Spotifyの音楽推奨システム

認めましょう。あなたは Spotify か Apple Music のどちらかのユーザーです。秘密を教えましょう。私は Spotify ガールです。Netflix と同様に、Spotify は大規模言語モデル (LLM) を活用して、音楽の推奨機能と検索機能を強化しています。これらのモデルは、ユーザーの視聴習慣、プレイリスト、プラットフォームとのやり取りを分析することで、Spotify が個々の音楽の好みを理解し、ユーザーが楽しめる曲やアーティストを予測できるようにします。このパーソナライズされたアプローチは、ユーザーが気に入る可能性のある新しい音楽を紹介するだけでなく、プラットフォームへの関心を維持します。まるで、あなたが聞きたいものを、あなたが気づく前に正確に知っている専属 DJ がいるようなものです。

使用されるテクノロジー:独自の AI モデルと BERT ベースのシステム

ニューヨークタイムズのコンテンツパーソナライゼーション

世界有数のメディアであるニューヨークタイムズは、ジェネレーティブAIを活用して広告戦略を最適化しています。このテクノロジーにより、広告主は広告のメッセージに基づいて広告キャンペーンに最適な配置を提案することで、その効果を最大化できます。また、これまでリーチが難しかったニッチなオーディエンスを特定してターゲットにするのにも役立ち、より正確で効果的なマーケティングアプローチを保証します。オーディエンスのセグメンテーションと広告配置を洗練させることで、このAIツールはキャンペーンのパフォーマンスを向上させるだけでなく、広告主の投資収益率も向上させます。このイノベーションは、

使用された技術: OpenAI の GPT-3

スーパーボウル広告キャンペーン

「誰が勝つか負けるかは重要でないなら、なぜスコアを記録するのか？」これは、アメリカで最も偉大なコーチの一人であるビンス・ロンバルディの有名な言葉で、スーパーボウルをスポーツエンターテイメントの頂点に据えている競争心を完璧に表現しています。何百万人もの視聴者が視聴するスーパーボウルは、データの宝庫です。ジェネレーティブ AI は、この膨大な視聴者データを分析して、好みや行動に基づいてさまざまな視聴者セグメントに響く、ターゲットを絞った広告を作成できます。このテクノロジーは、広告の関連性とインパクトを高めるだけでなく、ブランドが視聴者とより深くつながるのにも役立ちます。スーパーボウルが進化するにつれて、それをマーケティングの原動力にするツールと戦略も進化しています。

使用されるテクノロジー:コンテンツの作成と分析のためのさまざまなLLM

ヘルスケアにおけるIBMのWatson

ヘルスケア分野では、IBM Watson が大規模言語モデル (LLM) を利用して臨床意思決定サポートに革命を起こしています。膨大な量の医学文献と患者データを分析することで、Watson は証拠に基づいた診断と治療の推奨を提供します。この高度な AI テクノロジーは、医療従事者がより情報に基づいた意思決定を行い、患者の転帰を改善し、診断プロセスを合理化するのに役立ちます。さらに、Watson はヘルスケアにおける新たな傾向やパターンを特定できるため、病気の早期発見と予防に貢献します。

使用されるテクノロジー: IBM Watson Health

最先端のテクノロジーを活用してLLMで成功を収める

大規模言語モデル (LLM) では、さまざまなテクノロジーと手法が活用されています。ここでは、関連する主要なテクノロジーの概要を示します。

1. ディープラーニング: LLM の背後にあるコアテクノロジー。これらのモデルは、多くのレイヤーを持つニューラル ネットワークを使用してテキストを処理および生成します。
2. トランスフォーマー: Vaswani らが論文「Attention is All You Need」で紹介したニューラル ネットワーク アーキテクチャの一種。トランスフォーマーは、テキスト内の長距離依存関係を処理するために不可欠であり、多くの LLM の基盤となっています。
3. 注意メカニズム:言語を生成または理解するときにモデルが入力テキストのさまざまな部分に焦点を当てるのに役立つトランスフォーマーのコンポーネント。
4. 事前トレーニングと微調整:
   • 事前トレーニング: LLM は最初に、一般的な言語パターンを学習するために、大規模なテキスト データのコーパスでトレーニングされます。
   • 微調整:事前トレーニング後、モデルは特定のデータセットでさらにトレーニングされ、特定のタスクまたはドメインに特化します。
5. トークン化:テキストをモデルが処理できる小さな単位 (トークン) に分割するプロセス。バイト ペア エンコーディング (BPE) や WordPiece などの手法がよく使用されます。
6. 自然言語処理 (NLP) 技術:解析、品詞タグ付け、固有表現認識など、人間の言語を処理および理解するために使用されるさまざまな技術とアルゴリズム。
7. 評価メトリック:困惑度、BLEU スコアなどのメトリックは、言語モデルのパフォーマンスを評価するために使用されます。
8. 倫理と安全のメカニズム:有害な出力を防ぐメカニズムを含む、モデルが責任を持って倫理的に使用されるようにするためのテクノロジーとガイドライン。

結論

すでに LLM が世界中で大きな波を起こしていることはご存知でしょうが、大手企業が取り組みを強化するために LLM を採用するにつれて、今後は LLM がさらに不可欠なものになるでしょう。Amazon のチャットボットによる顧客サービスの向上から、コカコーラのクリエイティブ コンテンツ、JP モルガン チェースの IBM Watson による財務最適化まで、これらのテクノロジーはイノベーションと効率性を推進しています。Netflix のパーソナライズされた推奨事項や Salesforce の自動レポートは、カスタマイズされたエクスペリエンスと分析に対する AI の影響を示しています。これらのツールを採用する企業が増えるにつれて、業務が改善されるだけでなく、AI の成功のための新しい基準も設定されています。重要なポイントは、継続的な学習、人間と AI のコラボレーション、倫理的な実践の必要性を強調し、将来のブレークスルーの土台を築くことです。

オルガ・ロタネンコ

Mindy Supportのコマーシャルディレクター