この記事では、大規模言語モデル（LLM）と生成AIの違いについて解説し、SaaS業界での具体的なサービス事例を紹介します。特に、IVRyやプレイドといった企業がこれらの技術をどのようにビジネスに取り入れているのかを具体的に見ていきます。社会人としてSaaS業界でキャリアを築くためには、これらの技術の基本を理解することが重要です。
LLM（大規模言語モデル）とは
LLM（大規模言語モデル）は、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成したり理解したりできるAIのことです。代表例にはOpenAIのGPTシリーズやGoogleのBERTが挙げられます。LLMは、単に文章を生成するだけでなく、文脈を理解した上で適切な返答を行う能力を持っています。
ビジネスシーンでは、LLMを活用することでチャットボットが顧客の質問に自動で応答したり、メールや報告書を自動生成することが可能です。例えば、カスタマーサポートでLLMを用いることで、顧客の問い合わせに対して素早く対応することができ、結果として顧客満足度の向上や業務効率の改善に繋がります。
生成AIとは
生成AI（Generative AI）は、新しいデータやコンテンツを生成するAI技術の総称です。これは、文章、画像、音声、動画など多様な形式のコンテンツを生成することができるため、クリエイティブな分野で広く利用されています。生成AIは深層学習（ディープラーニング）を活用し、データセットからパターンを学び、新しいアイデアやコンテンツを生み出します。
例えば、広告業界では生成AIを用いて自動で広告バナーを作成したり、音声生成の技術を用いてナレーションや音声ガイドを自動で生成したりすることができます。生成AIは、従来のAIが得意とする「分類や分析」を超え、創造的なタスクにも対応できる点で注目されています。
LLMと生成AIの違い
LLMと生成AIは互いに関連する技術ですが、焦点が異なります。LLMは生成AIの一部であり、特にテキストデータの生成と理解に特化しています。LLMは、自然言語処理を中心に人間の言語を処理し、文脈に応じたテキストを生成することが得意です。
一方で、生成AIはテキストだけでなく、画像、音声、動画といったさまざまなデータ形式を生成することができます。例えば、LLMが顧客の質問に答えるためのチャットボットを支えるのに対し、生成AIは商品デザインの提案を行ったり、新しい音楽を作曲したりすることも可能です。LLMは言語処理に特化しているのに対し、生成AIはより広範囲の創造的なプロセスに対応できる技術と言えます。
IVRyにおける生成AIの活用事例
IVRyは、企業の電話対応を自動化するためのSaaSサービスで、生成AIを活用しています。このサービスは、生成AIを用いて自然な音声で電話応答を行うことで、従業員が直接対応する必要を減らし、業務の効率化を図ります。
例えば、IVRyを導入した企業では、毎月の電話問い合わせの約90%が自動応答されるようになったという事例があります。顧客が待たされる時間が短縮されることで、顧客満足度の向上に繋がっています。さらに、IVRyを導入した企業の従業員は、より価値の高い業務に集中できるようになり、企業全体の生産性が向上することも期待できそうです。生成AIの活用は、企業の運営効率と顧客体験の両方を向上させる効果を持っています。
プレイドRightSupportのLLM活用事例
プレイドの提供するRightSupportは、顧客サポートを効率化するためのプラットフォームです。RightSupportは、顧客の問い合わせ内容を迅速に理解し、適切な回答を自動生成することができるサービスでLLMの技術を活用しています。
例えば、RightSupportを導入した企業では、顧客からの問い合わせを、過去の行動データを基に解析し、最適な回答を提供することでサポートの質を向上させています。待たされない迅速な回答により顧客満足度は向上し、サポート業務の効率化が実現しています。このようにLLMtは、顧客エンゲージメントを強化し、企業の競争力を高めるためにも利用されています。
まとめ
この記事では、LLMと生成AIの違いについて説明し、SaaS業界での具体的な活用事例として、IVRyとプレイド社のRightSupportのケースを紹介しました。IVRyでは生成AIが電話応答の自動化を支え、RightSupportではLLMが顧客サポートに活用されることで業務効率化と顧客満足度の向上を実現しています。SaaS業界でもサービスへの活用が始まっているLLMや生成AIなどの最新技術を押さえておくことはキャリアを考える際に重要なポイントとなります。
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