生成系AIが小売業にもたらす好影響

2022 年 11 月に ChatGPT がリリースされて以来、インターネット上ではその話題で持ちきりでした。それ以降、小売業者は主に 2 つの質問を投げかけてきました： ChatGPT とは何ですか、そしてそれは私のビジネスにどのような影響を与えますか。ハイレベルに保ちつつも、この 2 つの質問について掘り下げ、この行き過ぎた騒ぎを理解できるかどうか確認してみましょう。

生成系AIとは？

ほとんどの人々は ChatGPT を耳にして、生成系 AI (Generative AI, GenAI) について知ることになりました。ChatGPT は GPT と呼ばれる大規模言語モデル (Large Language Model, LLM) を使ったチャットボットアプリケーションです。他にも利用できる LLM はありますが、GPT が今のところ最も進んでいるようです。LLM とは、言語に特化した基盤モデル (Foundation Model, FM) の一種です。FM はニューラルネットワークで、膨大な量のデータで訓練されるため、明確にルールを教えられなくてもパターンを選び出し、ルールを策定することができます。英語にはたくさんのルールがあり、またそれらのルールに対してたくさんの例外があります。モデルは、インターネットや書籍にある膨大な量の文章を調べることで、ルールと例外を学習します。

LLM の進歩でユニークなのは、このモデルが文脈、意味、関連性を追跡できることです。LLM はその大きさゆえに、多くの事実を素早く参照することができ、ほとんどどんなトピックでも会話することができます。もちろん、本当に何を言っているのかわかっているわけではなく、訓練された時に学んだことを繰り返しているだけです。これには欠点があり、時折、 ” ハルシネーション ” を起こすことがあります。つまり、真実でないことを繰り返したり、間違った結論を出したりすることがあります。

FM は、言語、画像、数学などで学習させることができます。これはベースとなるモデルを形成し、ユーザーはこれに特定のトレーニングを追加することで、与えられた目的のためにモデルを調整することができます。生成系 AI (GenAI) は、FM を使用して、そのトレーニングに基づいて新しいものを生成します。これには、コンテンツ作成や自然言語の対話が含まれます。それぞれを見てみましょう。

コンテンツ制作が際立つ分野は主に 3 つあります：

1. 商品説明、ブログ、マーケティングコンテンツなどのテキスト成果物を作成する。すぐに発行できるというわけではないが、人間が洗練させるための優れた出発点となることは間違いない。
2. 高価な写真撮影をすることなく、カスタムな画像を作成する。生成された画像でウェブサイトを構成できることを想像してみてほしい。
3. プログラミング用のコードを作成する。プログラミング言語は言語の一種に過ぎないので、FM はコードを書いたりデバッグしたりするのが得意なように訓練することができる。プログラマーがいなくなるわけではなく、むしろプログラマーの生産性を高めるツールである。

自然言語インタラクションを活用するのは、主に 4 つの分野があります：

1. 強化されたチャットボット。顧客は、注文や商品レコメンデーションについて、より複雑な質問をすることができる。
2. 要約。要約を提供しながら、毎週の売上、在庫レポートなどのようなバルクデータを提供することができる。
3. リアルタイムの言語トランザクション。海外ユーザーをあなたのウェブサイトに呼び込むことができる。
4. 複雑なリクエストを可能にし、詳細な結果を提供することで、検索を強化する可能性。

これは小売業者にどのような影響を与えますか？

この新しいテクノロジーを理解したところで、小売業界への応用を考えてみましょう。まず第一に、FM ( そして LLM や GenAI ) は既存の人工知能や機械学習 (AI/ML) アプリケーションをより良くすることができます。例えば、パーソナライズされたレコメンデーションにすでに機械学習を使っているかもしれないが、FM を加えることで、顧客がレコメンデーションについて議論できるような会話的な側面を開けるかもしれないのです。次の図は、小売業者のソリューション領域ごとに分類されたいくつかのアイデアを示しています。

図1 ソリューション領域ごとの小売業のユースケース

GenAI は、チャットボットのエンゲージメントの向上、興味を惹きつける商品説明の生成、従業員向けのトレーニングコンテンツの提供、サプライチェーンの潜在的なボトルネックの検出などに利用できます。これらは、小売業者が FM を活用することで利益を得ることができる多くのユースケースのほんの一部に過ぎません。

小売業者は、実験に快く、このテクノロジーがさらに成熟していくのを見守り続けるべきです。可能性のあるユースケースのバックログをもって、現在利用可能な FM ( 例えば、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、Amazon Titan) について学び始めてください。

AWS はどのように役立ちますか？

AWS は長年にわたり、小売業者が AI/ML を活用してプロセスを自動化し、顧客体験を向上させ、意思決定を最適化できるよう支援してきました。AWS は、 AI/ML ツールへのアクセスを向上させるための研究と方法の最前線に立ち続けています。

AWS は、 Amazon Bedrock をプレビューで公開しています。これは、大手 AI スタートアップや Amazon の FM を API を通じて利用可能にするフルマネージドサービスです。幅広い FM の中から、あなたのユースケースに最適なモデルを選択することができます。膨大なデータのコーパスから、質問に答えるための情報を検索、発見、合成します。言語プロンプトから、さまざまなテーマ、環境、シーンのリアルで芸術的な画像を作成します。ワードマッチングよりも関連性が高く、文脈に沿った商品のレコメンデーションにより、顧客が探しているものを見つけられるように支援します。

また、あなたのコメントと既存のコードに基づいて、スニペットから完全な関数までのコード提案をリアルタイムで生成できる開発者ツール、Amazon CodeWhisperer も利用可能です。コードをスキャンして見つけにくい脆弱性を検出し、すぐに修正するためのコード提案を得ることで、コードセキュリティを強化できます。Open Worldwide Application Security Project (OWASP) によって概説されているようなもの、あるいは暗号ライブラリのベスト・プラクティスやその他同様のセキュリティのベスト・プラクティスに沿っていないような、セキュリティ脆弱性に取り組むためのベスト・プラクティスを適合させます。

またこれまで同様、Amazon Personalize、Amazon Forecast、Amazon SageMaker は、小売業者の AI/ML 要件に対応することができます。

まとめ

GenAI の進歩や実証された能力は素晴らしいの一言に尽きますが、私たちはまだこの技術の黎明期にいます。小売業者は、 GenAI の領域を監視し、自社のビジネスに直接影響を与えるユースケースを探しながら、パーソナライゼーション、予測、チャットボットのような実績のある AI/ML ソリューションを確実に採用すべきです。

AWS の担当者 に連絡し、御社のビジネスを加速させる方法について学んでください。

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David Dorf

David Dorf は、 AWS のワールドワイドリテールスペシャリストとして、小売業向けソリューションの提供に注力しています。David は以前、 Infor Retail、 Oracle Retail、 360Commerce、 Circuit City、 AMF Bowling、 Schlumberger のリテール＆バンキング部門で、様々なテクノロジーを使ったリテールシステムの開発に携わっていました。また、 NRF-ARTS の技術標準に数年間携わり、現在も Retail Orphan Initiative の慈善活動を支援しています。バージニア工科大学とペンシルベニア州立大学で学位を取得しています。

翻訳はソリューションアーキテクトの濱上が担当しました。原文は こちら です。