スタブ・レヴィ＝ノイマークは、AltaのCEO兼共同創設者であり、製品管理と収益成長の専門家です。以前は、Monday.comの最初の従業員の1人で、日常の会社運営に使用される内部BIツール「BigBrain」の開発に携わりました。スタブは、ヘブライ大学エルサレム校でコンピューターサイエンスと統計学の学士号を取得しています。
データは同じように作成されるかもしれませんが、すべてのデータは等しくありません。顧客を探し、商品やサービスを提供するB2B組織は、AIモデルに入力されるデータを「区別」する方法を開発する必要があります。そうすれば、モデルは目標を達成するために必要な洞察と情報を提供できます。そうするために、組織は、自社の独自の独自データに基づいてモデルを構築することに集中する必要があります。つまり、クライアントとのコミュニケーション、セールスおよびマーケティング報告、キャンペーンへの対応など、さまざまな指標から収集したデータを使用するということです。伝統的なアウトリーチ、마케팅、セールス戦略はまだ有効ですが、競争で優位に立とうとする組織は、AIに頼ることが増えています。顧客と市場の良いAIモデルを持つと、企業はより効果的なマーケティングとセールス計画を設計できます。AIアルゴリズムは、組織がより効果的な戦略を開発するのに役立つ数千のデータポイントをより効率的に分析できます。データの品質 – 組織の市場と潜在的な顧客ベースを真正に反映したデータ – がここでの重要な要素です。正しいデータを持つと、企業は効果的なマーケティング戦略をすばやく開発できます。どの市場に集中するか、どの戦略で最も適切な顧客に到達するかを判断できます。ただし、「悪い」データは組織がこれらの目標を達成するのを助けることはできません。実際、巨大な損失をもたらす可能性があります。データ品質を確保することは、AIモデルを使用するすべての組織にとって重要ですが、特にAIを初めて導入する組織にとっては重要です。どのデータソースを使用するべきか、どのようにして有用なデータと無用なデータを区別するか、など、組織はこれらの質問に真剣に取り組む必要があります。なぜなら、AIプロジェクトのうち85%が失敗する可能性があるからです。多くの場合、データの品質が低いことが原因です。組織がAIモデルにデータを入力する方法は複数あります。業界、潜在的なクライアント、競合他社、トレンドなどについての大規模なパブリックおよび独自のデータベースからデータを提供する会社と契約することができます。そうすれば、組織はすぐにAIを使用できるようになります。しかし、多くの組織にとって、これは間違いです。提供されるデータの多くは有用かもしれませんが、AIモデルを歪める不正確なデータや、組織の目標に悪影響を与えるデータが含まれている可能性があります。また、第三者のAIモデルを共有することで、セキュリティリスクを冒すことにもなります。組織にとってより良いアプローチは、業界や経済の「大局的な」データについては外部ソースを使用することですが、顧客、市場、競合他社などの詳細については、独自の内部データを使用することです。そうすれば、組織はAIモデルをより正確に構築できます。実際、多くの組織は、電子メール、電話、インスタントメッセージなどのコミュニケーションデータから、市場、顧客、トレンド、財務状況、購買パターン、好みなどについての貴重な情報を抽出できます。組織のCRMシステムも貴重なデータを提供できます。各トランザクション、成功したものでも失敗したものでも、顧客が製品やサービスにどのように反応するか、どのようなアプローチが最も効果的か、顧客が何を好きでも嫌いでもするか、などを分析できます。そうすれば、組織はAIアルゴリズムを使用して、最も適切な顧客に到達するための最も効果的な戦略を開発できます。電話、電子メール、ソーシャルメディア、ウェブサイトのやり取り、トレードショーやイベントの会議など、組織がクライアントにアプローチする方法はすべて分析できます。そうすれば、組織は最も正確で関連性の高いデータを取得できます。そうすれば、AIモデルを構築するための基盤をより強固にできます。この基盤を構築した後、組織は外部データソースを使用してAIモデルの範囲を拡大できます。AIシステムのアルゴリズムとエージェントは、外部データを基準データと比較して検証します。外部データが組織の顧客、市場、目標、経済状況、全体的な戦略と一致する場合、AIモデルに追加できます。そうすれば、AIモデルの有効性を高めることができます。この戦略はすべての組織にとって有効ですが、特に小規模または新しい組織にとっては重要です。そうすれば、CRMデータと顧客データを使用して、すぐに効果的なAIモデルを構築できます。そうすれば、AIの効果を迅速に判断できます。もし、キャンペーンや努力に対する反応が予想どおりでない場合、AIシステムを使用して必要な調整を迅速に判断できます。AIシステムを正しく構築すると、組織は時間、金銭、労力を節約できます。そうすれば、顧客に効果的にアプローチするための戦略、キャンペーン、リサーチを設計および開発できます。AIは、組織が最も価値の高い潜在的な顧客に直接アプローチするためのメッセージを提供するのに役立ちます。さらに、AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。AIは、組織が新しい市場に迅速に進出または拡大し、最大の潜在力を発揮できるように支援できます。ただし、AIの魔法は、アルゴリズムが使用するデータの品質に基づいています。組織が「自家製」のデータにできるだけ近づくことで、最も効果的なAIデータモデルを構築できます。そうすれば、AIの最大の潜在力を発揮できます。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かつて、テクノロジーの呼びかけは「携帯電話をすべての人に」でした – そして実際、モバイルコミュニケーションはビジネス（と世界）を革命しました。今日、同等の呼びかけは、すべての人にAIアプリケーションへのアクセスを提供することです。しかし、AIの真の力は、ビジネスや組織の特定のニーズに合わせて活用することです。中国のスタートアップDeepSeekが示した道は、AIが如何にして限られた予算で、特に小規模なビジネスや組織でも利用できるようにすることができるかを示しています。実際、低コストのAIの出現は、AIソリューションが多くの小規模なビジネスや組織から遠ざかっている、根深いパターンを変えることになります。LLMは – または過去には – 高価な取り組みでした。大量のデータにアクセスし、データを処理するための強力なコンピュータが必要で、モデルをトレーニングするための時間とリソースが必要でした。しかし、ルールは変わりつつあります。DeepSeekは、自社のLLMとChatGPTタイプのアプリケーションを、米国や欧州の企業が類似のシステムを構築するために費やした金額よりもはるかに少ない投資で開発しました。DeepSeekのアプローチは、ビルションを費やすことができない小規模な組織にとって、LLM開発の扉を開けています。実際、ほとんどの小規模な組織が、自社の特定の目的のために自社のLLMを開発できる日は遠くないでしょう。通常、一般的なLLMのようなChatGPTよりも、より効果的なソリューションを提供することになります。しかし、議論がDeepSeekの真のコストについて残っているものの、それがDeepSeekや同様のモデルを他と区別するものは、単にコストだけではありません。彼らは、より進んだチップではなく、より焦点を当てたトレーニングアプローチを採用したからです。米国の輸出規制を受ける中国企業であるDeepSeekは、一般的にLLM開発に必要な重度計算に使用されるNvidiaの先進的なチップにアクセスできませんでした。したがって、データを効率的に処理できないNvidia H-800チップ を使用することを余儀なくされました。その力の欠如を補うために、DeepSeekはLLM開発に対して異なる、より焦点を当てたアプローチを採用しました。モデルに大量のデータを投入し、計算の強さに頼るのではなく、少量の高品質の「コールドスタート」データを利用し、反復強化学習（IRL）を適用しました。アルゴリズムは、データをさまざまなシナリオに適用し、そこから学習します。この焦点を当てたアプローチにより、モデルはより迅速に学習し、ミスが少なく、計算リソースの浪費が少なくなります。親が赤ちゃんの特定の動きを誘導し、初めてうまく転がるのを助けるのと同様に – 赤ちゃんを一人で転がることを学ばせるのではなく、転がるのを助けるために特定の動きを教えるのではなく – このようなAIモデルをトレーニングするデータサイエンティストは、特定のタスクや結果に対して最も必要なものに焦点を当てます。こうしたモデルは、ChatGPTのような大規模なLLMほど幅広い応用が可能ではないかもしれませんが、特定の応用に対しては信頼性が高く、精度と効率性が高いことができます。DeepSeekの批判者も、開発のストリームライン化されたアプローチが効率性を大幅に高めたことを認めています。このアプローチは、AIに最適な入力を与えることで、最も賢く、最も効率的にマイルストーンに到達できるようにすることです。これは、特定のニーズやタスクに対してLLMを開発したい組織にとって、特に貴重なアプローチです。最初のステップは、正しいデータから始めることです。たとえば、セールスとマーケティングチームを支援するためにAIを使用したい会社は、セールス会話、戦略、メトリクスに焦点を当てたデータセットでモデルをトレーニングする必要があります。これにより、モデルは無関係な情報に時間と計算リソースを浪費することがありません。さらに、トレーニングは段階的に構造化する必要があり、モデルが各タスクまたは概念をマスターする前に次のものに進むことを確認する必要があります。これも、私が数ヶ月前に母親になったことで学んだように、赤ちゃんを育てることと似ています。両方のシナリオで、誘導されたステップバイステップのアプローチにより、リソースの浪費が避けられ、摩擦が減ります。最後に、赤ちゃんやAIモデルに対するこのようなアプローチは、反復的な改善につながります。赤ちゃんが成長するにつれて、またはモデルがより多く学習するにつれて、その能力は向上します。つまり、モデルはより洗練され、より優れたものになり、現実世界の状況に対処する能力が向上します。このアプローチにより、コストが削減され、AIプロジェクトがリソースの浪費となるのを防ぎ、小規模なチームや組織でもアクセスしやすくなります。また、AIモデルのパフォーマンスがより迅速に改善され、余分なデータで過負荷にならず、新しい情報や変化するビジネスニーズに適応できるため、競争的な市場で重要な要素となります。DeepSeekと低コストで効率的なAIの世界の到来 – これが最初にAIの世界と株式市場にパニックを広げたとしても – 全体としては、AIセクターにとってプラスの展開です。特定の応用に対するAIの効率性とコストの低減は、最終的にはAIの使用を増加させ、開発者、チップメーカー、エンドユーザーすべての成長を促進するでしょう。実際、DeepSeekは、ジェヴォンズのパラドックスを示しています – つまり、より効率的なリソースの使用は、リソースの使用量の減少ではなく、増加につながる可能性が高いということです。このトレンドが続くように見える中、小規模なビジネスが特定のニーズに対してAIを活用することに焦点を当てている場合、成長と成功のためにより良い立場に立つことになります。
