現状、企業における取組内容と成果の状況は、業務のデジタル化・自動化、ワークスタイルの変革、従業員間のコミュニケーション/コラボレーションの活性化といった、いわば「内向きのDX」が先行しているようだ。
これからはデータに基づいた営業・マーケティングの高度化、顧客体験や顧客接点のデジタル化、既存の製品・サービスの付加価値向上や収益モデルの変革、新たな製品・サービスの創出といった「外向きのDX」における生成AIの活用が期待される。
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クラウドAIとハードウェアAIで互いの苦手な領域を補完
ただし今後のビジネスにおいては、クラウドAIとハードウェアAIという2種類の生成AIを上手に組み合わせることが重要となる。
クラウドAIはリアルタイム性が求められない文書や画像の生成を強みとする一方、処理するデータが多岐にわたるにつれてネットワーク負荷やトラフィック遅延が課題になってくる。
また、ハードウェアAIはリアルタイム性が求められる人物検出など、音声や映像のAI効果を得意としているが、クラウドAIのように巨大な機械学習データを扱うことは難しい。
そこで求められるのはクラウドAIの苦手な領域を補完し、リアルタイム性に優れるハードウェアAIを搭載したデバイスだろう。
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リンク先から入手できる資料では、ハードウェアAIを搭載したデバイス「Microsoft Surface」について紹介している。同製品がビジネスにもたらす効果や、生成AIの活用に必要な5つのステップも確認できるので、担当者の方はぜひ参照してほしい
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