生成AIでなにかできますか？
最近多くいただくお問い合わせです。
ご回答としては、「はい、生成AI技術を用いることは可能です」
ただし、貴社の課題の解決手段として生成AI技術が適していればそれを実現することとなりますが、即していない場合は、画像認識AIなど最適と思われる他技術にて実現することを推奨します。
生成AIと画像認識AIの違いとは
画像認識AIは、既存の画像データを学習し、画像内の物体や要素を特定や分類したりするのに対し、生成AIは、与えられた情報から全く新しい画像やテキストを生成します。
シンプルな比較例
| 画像認識AI | 生成AI | |
| 主な特長 | 既存の画像データにもとづき、特定や識別、分類などを行う | 新しいコンテンツの創造・生成 |
| 活用技術例 | 機械学習、ディープラーニング | 機械学習、ディープラーニング、大規模言語モデル（LLM）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダ（VAE）、拡散モデル（Diffusion Model） |
| 代表的な用途例 | 既存の画像から、特定の物体・異常・異物などを特定、分類する | 新しい画像、テキスト、音声などのコンテンツを生成する |
| 活用例 | 原材料における異物検査 完成品の良品、不良品検査 など | 新しい会社キャラクターを生成する 新製品のパッケージデザインを生成する など |
そして共通するのは、生成AIも画像認識AIもツール（手段）であり、課題や目的に合わせてどちらを採用すべきなのかの専門知識と判断が必要となります。また、課題によっては両方の技術を用いることもあるでしょう。
重要なのは、貴社の課題が何であるのか
2022年11月のChatGPT公開以降、日本でも注目を集め、現在でも生成AI技術の発展と活用には企業の関心が高く、導入や活用が進められている状況ではあります。
例えば、「マニュアルや規定類などにおける社内問い合わせを効率化したい」、「お客様からの製品問い合わせにおいて製品マニュアルや保守説明書などを参照した的確な返信を行いたい」、などの課題であれば、ChatGPT含む大規模言語モデル（LLM）技術を生かした生成AIが役立ちます。
一方で、貴社の課題が「原材料受け入れ時の梱包状態検査や数量カウント、異物検知などをより効率的に行いたい」、「完成した自社製品の出荷前外観検査において検査員を補助する検知AIが欲しい」などであれば、画像認識AIの技術をもってきっと解決できるでしょう。
貴社の課題が何であるのかにより、適切な解決策を取ることが重要であると考えます。
まとめ
まずは課題の明確化から始め、解決手段の検討と選択を行いましょう。
課題とその付帯条件などによっては、生成AIや画像認識AIではなく、他の手段が適している可能性もあります。
もちろん、当社が高い専門性と知見、技術力などを有する画像認識AIでの解決が最善となれば、貴社の課題解決から長期的な価値創造までを包括的にサポートいたします。人間とAIが協力して創る、より安全で効率的な未来を共に実現していきましょう。
ご相談・資料請求は無料ですので、お気軽にご利用ください。
