人工知能（AI）は、プロジェクト管理やコンテンツ作成に対するビジネスの取り組み方を変えつつある。生成的AI」や「大規模言語モデル（LLM）」といった用語が一般的になっているが、これらの違いを学ぶことは非常に重要である。
ジェネレーティブAIとは、大規模なデータセットのパターンを分析することで、オリジナルのコンテンツを作成するシステムを指す。テキスト、画像、ビデオ、音楽を生成し、タスクを自動化する革新的な方法をビジネスに提供する。
ジェネレーティブAIシステムは、マーケティング・ビジュアルやプロジェクト提案書など、プロジェクト管理における特徴的なコンテンツを作成する。
大規模言語モデル（LLM）は、人間のコミュニケーションに類似した言語の処理と生成に焦点を当てている。人間の思考を模倣した言語を把握し、開発するように設計されている。
LLMは、電子メールの作成やレポートの要約など、言語の理解と生成を伴う日常的なタスクを効率化する上で、特に有用である。
LLMとAIジェネレーティブAIの能力を比較し、どちらがプロジェクト管理とコンテンツ作成のニーズに最も適しているかを判断しましょう。
ジェネレーティブAIとLLMの歴史的背景を簡単に説明する。
ここ数十年、AIシステムの進化は目覚ましいものがある。
生成AIの起源は、現実的な画像や音声の生成を変換する生成的敵対ネットワーク（GAN）などの初期の生成モデルにある。ジェネレーティブAIは、ニューラルネットワークとディープラーニングの登場と同時に人気が急上昇し、最終的に以下のような分野にブランチアウトした。
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逆に、大規模な言語モデルは自然言語処理（NLP）の進歩によって発展してきた。当初、言語モデルには制約があったが、特定の深層学習アーキテクチャであるトランスフォーマーの出現によって、LLMが脚光を浴びるようになった。
現在では、言語翻訳、質問への回答、テキストの要約などの複雑なタスクを管理することができる。
再生AIとLLMの比較
生成AIと大規模言語モデルは、どちらも大きな可能性を秘めている。それぞれにユニークな利点があり、ワークフローを強化するためには、いつどちらを選択するか、あるいはどのようにブレンドするかを理解することが重要である。
Generative AI
ジェネレーティブAIはクリエイティブなタスクを自動化するための貴重なツールであるのに対し、LLMは文書作成、要約、レポート作成といった言語主導のプロセスに優れている可能性がある。
ジェネレーティブAIは、膨大な学習データを検証し、その基本的なパターンを明らかにすることで、独創的で質の高いデータセットを生成する仕事である。ニューラルネットワーク、特にGAN（Generative Adversarial Networks）のような生成モデルを使用することで、元のデータセットに似ているが、それとは全く異なる出力を作成する方法を学習する。
ジェネレーティブAIは、単にデータを分析して予測を行うだけでなく、新しいメロディーやユニークな画像、魅力的な文章コンテンツなど、独創的で意味のある出力を作成することで、従来のAIとは一線を画している。
プロジェクト管理では、ジェネレーティブAIは、プレゼンテーション用のビジュアルやビデオ出力の生成、企画書の起草、新製品のアイデアのブレインストーミングなど、クリエイティブなタスクの自動化に役立つ。
ジェネレーティブAIの応用例
ジェネレーティブAIは、特に創造性とイノベーションが盛んな分野において、可能性の世界を広げます：
- コンテンツ生成：* Generative AIは、ブログ記事、ソーシャルメディア・コンテンツ、ニュースレターの制作を効率化し、チームが手作業で継続的に努力することなく、常に新鮮なネタをフローとして提供することを可能にする。
- デザイン・プロトタイピング:製品デザインチームにとって、Generative AIは特定の要件に合わせたビジュアル・アートやデザイン・オプションを迅速に作成し、デザイン・プロセスを加速させます。
- マーケティング資料: Generative AIは、特徴的な広告コピーを作成し、パーソナライズされた電子メールキャンペーンを調整し、さまざまなマーケティング資産を作成し、マーケティングチームの負荷を軽減することもできます。
ジェネレーティブAIのクリエイティブな柔軟性
Generative AIは進化し、さまざまなメディアで驚くほど多様なアウトプットを生み出します。
人間のようなテキスト、画像、ビデオコンテンツの作成が目標であろうと、ジェネレーティブAIは比類のない創造的自由を提供します。この柔軟性は、高品質で多様なコンテンツを必要とするダイナミックなビジネス設定において特に有益です。
LLMs
ディープラーニング・アルゴリズムは、最も一般的なアーキテクチャであるトランスフォーマーによって、大規模な言語モデルを駆動する。 トランスフォーマーは、単語、フレーズ、センテンス間の接続を考慮することで、LLMが拡張機能テキストデータをより効率的に扱えるようにする。
このアーキテクチャにより、LLMは広範なデータセットを管理し、入力から学習して、生成する言語の精度と関連性を高めることができる。
アテンション・メカニズムにより、LLMは入力テキストの関連部分に集中し、他のAIモデルが見落とす可能性のある長期的な依存関係を把握することができる。 LLMは、質問への回答、要約の生成、言語の翻訳など、文脈的な言語理解が要求されるタスクを得意とする。
LLMの応用例
LLMは、以下のような様々なビジネス機能に不可欠となっている：
- カスタマー・サービス：数多くの企業が、カスタマーサポートチームがより深い問題に集中できるよう、LLMによって駆動されるチャットボットを活用してカスタマーからの問い合わせを管理している。
- コンテンツ・マーケティング：* カスタムはLLMを活用してマーケティング・レポートの作成、顧客向け電子メールの作成、ミーティング・メモの作成を行い、管理タスクを効率化している。
- 知識管理:大規模な言語モデルは、拡張機能を持つ文書を凝縮し、重要な情報を強調し、膨大なデータセットの詳細な要約を作成することで研究努力をサポートする。
プロジェクト管理者にとっては、大規模な言語モデルは、以下のような負荷を軽減することができます。
)の要約作成、コンテンツ作成、文書翻訳などを行う。
LLMにおける記憶と保持。
大規模な言語モデルのリミットとして広く語られているのは、長期記憶がないことである。彼らは短い対話の間、会話の文脈を追跡するが、特別に再トレーニングしない限り、それ以上の情報を取り出すことはできない。
永続的な記憶の欠如は、履歴データに依存する長期プロジェクトにハードルをもたらす。
LLMとジェネレーティブAIの違いとは？
LLMとジェネレーティブAIの違いを理解することは、プロジェクト管理の要件に最適なツールを選択するために不可欠です。
主な違いは以下の通りだ：
- **LLMはテキスト理解、要約、翻訳などの言語ベースのタスクに集中する。ジェネレーティブAIは、テキストや画像からビデオまで、幅広い範囲をカバーする。
- アウトプット: LLMは主に言語ベースのアウトプットを生成するのに対し、Generative AIはアート、音楽、動画など、多様な配列のコンテンツを合成する。 完全に合成されたテキスト
- アプリケーション： LLMは言語理解を必要とするタスクで輝きを放ち、コミュニケーション、レポート作成、文書作成に理想的である。ジェネレーティブAIは、コンテンツ作成、デザインプロトタイピング、アイデア出しを含むクリエイティブなプロセスに最適です。
しかし、主な違いは、ビジネスの課題に取り組むためにこれらのモデルをどのように使用するかにあります。
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**LLMとジェネレーティブAIを一緒に使うには？
LLM対ジェネレーティブAIの議論の片方に固執するのではなく、LLMとジェネレーティブAIモデルの長所をマージして、包括的なAI戦略を開発すべきである。これらのツールが一緒になれば、プロジェクト管理の創造的側面と分析的側面に取り組むことができる。
と
AIパーソナルアシスタントであるLLMは、ステータス更新の自動化、レポート作成、クエリへの対応を支援する。同時に、BrainのジェネレーティブAIは、マーケティング資料の作成、製品プロトタイプのデザイン、新しいプロジェクトのアイデアのブレーンストーミングを支援する。
一緒に、
これらのモデルは生産性を高める。
クリエイティブなタスクや言語関連のタスクを効率的に管理できる。
言語主導タスクのための***LLM
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インスタンス
は、複雑な質問に取り組むために大規模な言語モデルを利用します。ナレッジマネージャーは、タスク、ドキュメント、ダッシュボードなど、ワークスペース内のさまざまなソースからデータを収集することから始めます。
自然言語処理（NLP）を活用して、詳細で文脈に沿った回答を提供するため、無数のファイルに目を通すことなく、洞察を得ることができます。
プロジェクトのタイムラインやドキュメントの詳細について質問がありますか？AI Knowledge Managerは必要な情報を迅速に収集し、チームの連携を維持します。
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その
ジェネレーティブAIを活用し、進捗レポートの作成、スタンドアップの要約、チームアップデートの作成など、ルーチンタスクを効率化する。現在のタスクを調査し、重要な情報を強調した要約を作成し、日々の更新の効率を高めます。
ジェネレーティブAIモデルは、進捗スナップショットを提供するためにリアルタイムのデータを利用するため、これらのアウトプットがプロジェクト固有のニーズに合わせて独自に作成されることを保証します。
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AIテクノロジー
プロジェクトマネージャーは、大規模な言語モデルの強みを活用しながら、ジェネレーティブAIの想像力豊かな生成能力を活用することができます。
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ビジネスやプロジェクトマネージャーは、大規模言語モデル（LLM）とジェネレーティブAIをマージする革新的なソリューションを利用できるようになり、生産性を高め、創造性をかき立てることができます。
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Jasper AIは、最先端の自然言語処理(NLP)を活用し、以下のようなニーズに対応した高品質なテキストコンテンツを作成します。
エンジニアによるプロンプト
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4.Runway ML
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Runway MLは、ビデオや画像の生成などマルチメディアコンテンツの作成に優れたジェネレーティブAIプラットフォームである。クリエイティブ・プロフェッショナル向けにカスタマイズされ、以下のようなプロバイダーが提供されている。
ビデオ編集、モーション追跡、画像合成などの複雑なクリエイティブ・プロセスを効率化する。
主な機能 #### 主要な機能
- ビデオ編集: ロトスコープ、背景除去、グリーン・スクリーン編集などのタスクのためのツールの範囲を提供します。
- マルチモーダル機能: さまざまなメディアタイプを管理し、テキスト、ビデオ、画像をスムーズに統合して、充実したプロジェクト成果物を作成できます。
- コラボレーション・ツール: Runway MLは、チームがリアルタイムでビデオや画像のプロジェクトに協力し、部門を超えたシームレスなコンテンツ作成を可能にします。
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- 基本: 無料
- スタンダード: $15/月/ユーザー
- プロ: 35ドル/月/ユーザー
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LLMは言語処理タスクを得意とし、ビジネスにおけるドキュメント作成、コミュニケーション、レポート作成を効率化します。
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