Gartner: 生成 AI を活用してデジタル コマースを改善する 3 つの方法
生成人工知能 (GenAI) は、コンテンツ生成と会話型ユーザー インターフェイスに破壊的な影響を与える新興テクノロジーです。デジタルコマースなどの多くの分野で、GenAI は優れたビジネスとアプリケーションの見通しを示しています。 2023 年の Gartner Marketing Technology Survey によると、回答者の 14% がマーケティング戦略をサポートするためにすでに GenAI に投資しており、63% が今後 24 か月以内に同様の投資を行う予定です。企業組織が GenAI の可能性と価値を実現するために急速に動いていることがわかります。
過去数か月にわたって、アプリケーション リーダーは GenAI について多くのことを学びましたが、依然として 2 つの重要な質問に答える必要があります。それは、GenAI がどのような役割を果たせるのか、そしてどのように組み合わせるのかということです。既存のテクノロジー、特に電子商取引やその他の分野での特定のアプリケーションを使用します。電子商取引分野における GenAI の役割と主な影響には、主に次の 3 つの側面があります (図 1 を参照)。
図 1: 生成型人工知能がデジタル コマースを強化できる 3 つの方法
GenAI には利点と限界があり、既存の電子商取引に価値を加えることができますテクノロジー
GenAI が示すパワーは、そのテクノロジーが既存のテクノロジーを置き換えるのか、それとも開発チームを置き換えるのかという混乱を人々に引き起こしました。たとえば、Gartner クライアントの中には、GenAI を使用して電子商取引 Web サイトを構築できるかどうかを知りたいと考えている人もいます。これにより、高価なアプリケーションや実装への投資が不要になります。しかし実際には、GenAI はいくつかの基本的な Web サイトの構築を支援できますが、その機能はまだ成熟しておらず、企業顧客が要求する複雑な顧客エクスペリエンスや管理機能を完全には満たすことができません。したがって、GenAI は既存の電子商取引テクノロジーを置き換えるのではなく、それらと相乗効果を発揮します。さらに、GenAI は識別 AI (現在ほとんどの電子商取引アプリケーションで使用されている AI テクノロジー) とも連携して、検索やパーソナライゼーションなどの機能をサポートします。
通常、企業は関連する結果を得るために、GenAI を識別 AI や、検索エンジン、デジタル資産、知識ベース、分析ツール、ルール エンジンなどの他のテクノロジーと組み合わせて使用する必要があります。 GenAI が単独でタスクを達成できることはほとんどないため、多くのテクノロジー ベンダーが自社のソリューションに GenAI 機能を組み込んでいます。これは、組織が GenAI を活用する最も簡単で安価な方法です。
GenAI は、創造性、洞察力、パーソナライズされたエクスペリエンス、会話型 UI を強化することでユーザー エクスペリエンスを向上させます
E コマース アプリケーションと識別 AI は、企業のさまざまな要素を管理するための強力なツールとなっています。顧客、価格、ルール。これらの要素は、GenAI が既存の機能を改善したり、新しい機能を提供したりするために依存するデータ基盤です。たとえば、識別型 AI は、既存の商品のテキスト説明や画像を分析することで、商品の属性を抽出できます。 GenAI は、これらの属性に基づいて、製品自体やブランドのポジショニングと組み合わせて、まったく新しい製品の説明や画像を作成できます。このテクノロジーの組み合わせにより、企業にさらなるイノベーションと競争上の優位性がもたらされます。
GenAI は、次の方法で e コマースのユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
- 創造性の向上: GenAI は、人間のデザイナーの視野を広げ、新しいアイデアを刺激し、製品とデザインの革新を促進します。 ;
- 洞察の発見: 大量の e コマース データと洞察がさまざまなシステムに分散しているため、ビジネス ユーザーにとってその検索と使用が困難になっています。プロンプト エンジニアリングと検索エンジンの力を利用して、GenAI はデータに隠されたシグナルとパターンを発見し、ビジネス ユーザーに迅速にサポートを提供できます。
- パーソナライズされたエクスペリエンス: 関連する顧客データと状況情報に基づいてパーソナライズされたエクスペリエンスを作成します。メッセージ開封率、クリックスルー率、コンバージョン率など、顧客エンゲージメントを向上させるコンテンツ;
- 会話型ユーザー エクスペリエンス: GenAI は、顧客と従業員の会話エクスペリエンスを向上させる自然言語処理と生成に優れています。
GenAI は、従業員の生産性を向上させる仮想従業員アシスタントとして機能します。
GenAI は、複数のタスク、特にコンテンツ生成と洞察の集約に関連するタスクの処理に優れています。これは、従業員が作業タスクを完了するのを支援する仮想アシスタントとして機能します。ただし、GenAI にはサブタスクを定義する機能がありません。サブタスクはワークフローまたは対応するパッケージ アプリケーションを通じて定義する必要があり、GenAI はこれらのサブタスクをそれぞれ完了して全体の目標を達成できます。通常、電子商取引のワークフローは非常に複雑で、企業固有のデータ、システム、プロセスが関係します。したがって、組織はワークフローの制御を維持し、GenAI に制御を譲渡しない必要があります。
企業組織は次のことを行う必要があります:
- すべての種類の AI テクノロジーをカバーするテクノロジー ポートフォリオを構築し、さまざまな AI テクノロジーの利点を最大限に活用します。たとえば、GenAI は新しいコンテンツの生成と会話型ユーザー インターフェイス (UI) の作成に使用され、識別 AI は分類と予測に使用されます。
- 電子商取引アプリケーションと GenAI の間の対話を実現し、前者を通じて必要なデータ (製品、顧客、注文データなど) を後者に提供して、最適なパフォーマンスを実現します。
- GenAI を使用して自動化して付加価値を提供できる e コマース ワークフロー タスク (販売サイクル、販売計画など)、特に新しいコンテンツの作成や洞察の集約を伴うタスクを特定します。
以上がGartner: 生成 AI を活用してデジタル コマースを改善する 3 つの方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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