本論文では、AIの活用について特に生成AI（Generative AI）と分析AI（Analytical AI）の違いに焦点を当てている。多くの企業は、2022年のChatGPTの登場を契機にAIに注目し始めたが、実際には以前からAI（特に分析AI）は広く活用されてきた。
両者の違いとそれぞれの適用分野について解説しつつ、生成AIの急速な普及によって分析AIの重要性が見過ごされないよう注意を促し企業が両者を適切に活用すべきである、と強調している。
1. 生成AIと分析AIの違い
- 目的・能力
- 生成AI：ニューラルネットワークを用いて、画像・テキスト・音楽・プログラムなどの新しいコンテンツを生成。
- 分析AI：機械学習を活用し、データ分析、予測、分類などを行う。
- 例：マーケティングでは、分析AIがターゲット顧客を選定し、生成AIがプロモーション用の文言や画像を作成。
- アルゴリズム
- 生成AIはトランスフォーマーやGANなどの複雑なモデルを使用。
- 分析AIは教師あり/なし学習、強化学習などを活用し、予測やパターン認識に特化。
- データの種類
- 生成AIは非構造化データ（テキスト・画像）を扱う。
- 分析AIは構造化データ（数値データなど）を用いる。
2. 投資対効果の違い
- 生成AI：
- コスト削減（コンテンツ制作の自動化）
- 顧客エンゲージメントの向上（個別最適化コンテンツの提供）
- クリエイティブ業務の支援（アイデア創出や繰り返し作業の削減）
- カスタマーサポートの効率化（チャットボットの導入）
- 分析AI：
- 業務効率の向上（需要予測、在庫管理最適化）
- 売上向上（マーケティングのパーソナライズ化、顧客分析）
- コスト削減（データドリブンな意思決定の最適化）
3. 企業のAI活用戦略
企業は、生成AIと分析AIのどちらが自社の目的に適しているかを判断する必要がある。両者を組み合わせることで、より大きなビジネス価値を生み出すことが可能となる。
詳細は下記参照。定期購読登録が必要です。
“How Gen AI and Analytical AI Differ — and When to Use Each,” HBr.org, December 13, 2024.