AI活用は業界特化・オケージョン特化が鍵
日々話題となっている生成型AIですが、まだまだビジネスの現場でうまく活用し収益化している事例が少ないのが現状かと思います。
最も活用されている現場としては、やはり文章作成や校閲などですが、そのビジネスへの新たな価値付けは、より業界に特化した課題の抽出を行い、その課題解決における状態＝オケージョンを設定して活用検証をすることが大切になります。
例えば、以下のOpenFashion社はファッション業界に特化し、画像生成を自動化するサービス「Maison AI」を提供しています。
ファッション業界特有の専門ワードを選択することで、プロンプトの自動生成を行い、より的確なファッション用画像の生成や修正を行うサービスを提供しています。
続いて、Amazon社の提供する「Project Pi」ですが、ECビジネスを中心とする企業向けの品質管理システムとなります。
このシステムでは、出荷プロセスで商品をスキャン用トンネルに通すと、高度なコンピュータビジョン技術が、製品の欠陥を自動的に検出します。
例えば、書籍の表紙の折れ曲がりや、洗剤ボトルからの漏れなどを見つけ出すことができます。
これにより、人間の目では見逃しやすい細かな不良品を効率的に発見し、品質管理の精度を大幅に向上させることが可能になります。
最後に、メガネ・サングラスの製造販売を手掛けるOWNDAYS社は店舗運営を支援する3種類の「AI社員」を正式導入して話題になっています。
これまでのメガネ店での接客では、入店するとすぐにスタッフが張り付くと売り込みが強い感じがして嫌な思いをしたり、逆に全く誰もこないと聞きづらくなかなか高度な接客が必要になっていました。
そこで店頭にAI接客システムを設置することで、丁度良い接客を実現しようとしています。
以上、3つの事例を挙げましたが、キーワードは特化とオケージョンの具体化ですね。
是非、一度皆様もお考えになってみてください。