企業に向けた15の生成AIユースケース

生成AIと、それができること(できないこと)については、多くの議論があります。大規模言語モデル(LLM)などの生成AIは、データ自体を保存することなく、広範なトレーニングデータから学習したパターンと構造を利用して、オリジナルのコンテンツを作成します。これには、テキスト、ソフトウェアコード、アートなどの作成が含まれます。コンテンツを作ることは可能ですが、すぐに人間に取って代わることはないでしょう。
それでも生成AIは、サイバーセキュリティ対策の強化から顧客エクスペリエンスのパーソナライズに至るまで、世界中の業界の展望を変えつつあります。実際、調査対象となった組織の99%は、自分の組織で生成AIが変化を推進する可能性があると述べています。
生成AIが新しい可能性を引き出し、ユーザーをサポートすることで日々のビジネス運用を変革する方法を掘り下げてみましょう。

生成AIがサイバーセキュリティ対策を強化
生成AIは、サイバーセキュリティチームの力を強化する役割を果たします。生成AIが生み出す直感的な自然言語インターフェイスによって、新人アナリストが高度なセキュリティ対策を講じやすくなるため、コーディングや数学の専門家でなくても複雑なセキュリティ概念を学習して適用できるようになります。また、生成AIによって加速しつつある、増え続ける脅威に上級アナリストが対処する際にも役立ちます。
ここでは、生成AIが脅威検知、調査、対応(TDIR)におけるサイバーセキュリティを変革するいくつかの方法を紹介します。
脅威ハンティング:アナリストが何百ものアラートを確認しようとしているとします。実際に対処が必要な脅威のアラートはどれでしょうか?生成AIを使用すると、セキュリティアナリストはボタンをクリックするだけで、数百件のアラートをトリアージして攻撃を少数に絞り込むことができます。
高度な検知:AIモデルは、パターン認識やビヘイビア分析などを通じて、異常な振る舞いに対する検知を強化します。アナリストは自然言語を使用して、異常なログイン試行や不規則なファイルアクセスなど、悪意のあるアクティビティの指標があるかどうかを尋ねることができます。
予防分析:AIを活用したシステムは、潜在的な脆弱性を予測して特定し、脅威がシステムに到達する前に予防的な対策を提案します。
自動レポート作成:セキュリティインシデントが発生した場合、生成AIは、インシデントの性質、影響を受けるシステム、潜在的な影響、推奨される修復手順などを記載したインシデントレポートを自動的に作成できます。これにより、セキュリティアナリストは次に取るべき行動に移れます。
生成AIによる運用レジリエンスの改善
生成AIはまた、企業がAIOpsを通じて運用データを監視および理解する方法を強化し、AIを使用してIT運用を自動化および合理化することもできます。生成AIは、複雑なデータセットを自然言語で理解できるインサイトに変換します。これにより、専門家であるかどうかに関わらず、情報に基づいた意思決定、根本原因の分析、ダウンタイムの制限が容易になります。主要な適用対象:
- 説明能力:ドメイン固有の知識がすぐに必要な人は、検索拡張生成 (RAG) 機能を備えた生成AIを使用することで、関数、ログ、またはトレースを簡単な言葉で説明することができます。

予知保全:自動車製造などの業界では、AIを活用した予知保全ツールが、システムの問題を予測して対処するのに役立ちます。AIは機械が動かなくなる前に、製造工程に影響が及ぶ問題を予測し、作業者に警告して、対処することができます。
データ合成:アプリケーションの問題を示すデータは、さまざまなソースから取得できます。サイトリライアビリティエンジニアは、AIツールを使用して、さまざまなソースから得た情報を実用的なレポートに統合し、データと根本原因分析を最適化できます。
生成AIによる顧客エクスペリエンスの向上
生成AIは、インタラクションをパーソナライズし、顧客の情報発見プロセスを簡素化することで、顧客エクスペリエンスに革命を起こしています。生成AIがユーザーエクスペリエンスに与える影響には、以下のようなものがあります。
検索ツールの改善:AI検索ツールは、ユーザーが、製品の提案を求めている顧客でも、顧客をサポートするためにプロトコルガイドラインを必要としているサービス担当者でも、正確な情報をすばやく見つけるのに役立ちます。ユーザーが探しているものを見つけることができれば、満足度が向上します。
インタラクティブなデジタルマニュアル:消費者製品(例:モニター付きインターフォン)のような業界では、AIチャットボットが製品の機能やトラブルシューティングに関するリアルタイムのインタラクティブなガイダンスを提供することができます。これにより、ユーザーの満足度が向上し、サポートへの問い合わせが減少します。
パーソナライズされたレコメンデーションシステム:生成AIは、それぞれの顧客のクエリに基づいて商品提案を調整し、パーソナライズ性と満足度を向上させることができます。実際、オンラインで買い物をする人の88%は、パーソナライズされた体験を提供する小売業者のウェブサイトで買い物を続ける可能性が高く、Z世代では96%、ミレニアル世代では97%という結果が出ています。
実施中の生成AIユースケース
さまざまな業界の組織が、以下のような生成AIの恩恵を受けています。
小売業:顧客がホームセンターのウェブサイトにある検索バーに、自分が取り組んでいるプロジェクト(「キャットツリーを作る」など)を入力すると、必要な備品をすべて記載したリストを受け取ることができ、購入体験を合理化しながら専門家の提案を受けることができます。
電気通信:生成AIは、ネットワークの問題に対して予防的に提案を行って修復することができます。サイトリライアビリティエンジニアは、ネットワークの正常性に関する質問をし、リアルタイムで回答を得ることができます。これにより、ネットワークのダウンタイムと突発修理コストが削減されます。
金融サービス:組織は、タスクの自動化によってコストを削減しながら、不正検出の精度と速度を上げることができます。生成AIツールは、注意すべき行動パターンを学習することで、リアルタイムで発生している不正行為の検出をサポートし、アナリストに修正すべき次善のアクションを提案します。
テクノロジー:生成AIは、人間の頭脳を強化してより多くのアイデアをより速く考え出すことで、製品の試作や設計を加速できます。これは、新製品の開発、サービスの拡大、問題の解決に役立ちます。セールスチームは生成AIを使ってメールを作成したり、見込み客とのやり取りを要約したりすることができます。AIアシストコーディングは、リアルタイムでバグを検出し、生産までの時間短縮に役立ちます。
公的部門:生成AIを利用すると、任務で成果が出るまでの時間を大幅に短縮し、行政サービスを向上させることができます。また、生成AIを行政機関のデータと安全に接続することで、行政機関のアナリストやセキュリティ担当者が適切なデータを適切なタイミングで得られるようになります。
CiscoがGoogle CloudのElasticでAI駆動の検索エクスペリエンスを実現した方法
生成AIは人間の能力に取って代わるものではなく、それを強化し拡張するものです。生成AIは、サイバーセキュリティ、オブザーバビリティ、顧客エクスペリエンスのプロセスを改善することで、あらゆる業界の組織がより効率的に、能動的に、機敏な対応で運用できるようにします。このような技術が進化し続けるにつれ、業界を超えた革新的なアプリケーションの可能性は無限に広がっているように思われます。
このようなユースケースを実現します。組織で生成AIを実装するための手順をご確認ください。
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