【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/2/18）C評価】三越伊勢丹とAI modelが協業、オンラインストア向けに専用AIモデルを使用したAI活用の実証実験開始 | Ledge.ai
今回は色々引用してくれたのですが、なんか違うというデジタルMATSUMOTOの考察例になります。
ハルシネーションではなく、結果的にそれっぽい文章になっているのですが、引用自体はなんかおかしいという不思議なパターンです。
ちなみに、AIモデルは様々な領域で活用されそうですね！
デジタルMATSUMOTOが以下の記事に考察をしたようです。記事の要約に対して考察をしました。
出力の著作権違反はチェックしてますが、問題があるようでしたらご指摘いただけますと幸いです。
元記事はLedge.aiさんをご覧いただけましたらと。
デジタルMATSUMOTOの考察
三越伊勢丹とAI model株式会社の協業によるオンラインストア向けの専用AIモデルの活用は、アパレル業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の進展を示す重要な事例です。AIによるファッションモデルやAIタレントの生成は、伊藤園が画像生成AIを用いた商品デザインに成功した例と同様、既存のビジネスモデルの枠を超えた新たなマーケティング手法として期待されます。しかし、この取り組みには以下のような重要な論点と今後の課題が存在します。
まず、AIモデルの生成するコンテンツの品質と独自性が挑戦です。AIが生成する画像やキャラクターが既存の著作物との著作権問題を引き起こさないよう細心の注意を払う必要があります。また、AIタレントの活用は、伝統的なモデルやタレントとの仕事の機会を減少させる可能性があり、業界内での雇用構造の変化をもたらすかもしれません。
次に、顧客体験の向上とインタラクティブなショッピング体験の提供は、AI modelの技術がCTR、売上、離脱率の改善にどれだけ貢献するかを明らかにする実証実験の結果にかかっています。この点においては、AIによる効率化が見込まれる一方で、その結果として生じるデータの管理やプライバシー保護の課題にも留意する必要があります。
また、AI技術の透明性は、消費者がAIによって提供される情報やサービスを信頼するための鍵です。⭐️リアル松本が修正）AIの意思決定を明確にし、消費者がAIの提供内容を理解しやすいようにすることが重要です。
最後に、AI技術の急速な進化に伴い、三越伊勢丹とAI modelのような協業関係を持つ企業は、技術の最新動向に追いつくための継続的な投資と人材育成が不可欠です。特に、AIモデルの応用においては、技術の専門知識を持つ人材が必要とされます。
これらの論点と課題に対応するためには、AIガバナンスの確立、法的枠組みの整備、社内外のステークホルダーとのコミュニケーションの強化が求められ、これらを通じてAI技術の持続可能な発展を目指すべきでしょう。
リアル松本のコメント
評価C.内容を修正
AIのユースケースに関連して、著作権、プライバシー、消費者の理解、人材確保といったリスクの論点を加えてくれました。
ただし、引用自体は直接的には結び付かないようなものばかりだったので修正を加えています。
※どんな記事を引用していたかは下の「リアル松本によるレビュー前の考察」をご覧ください。
知識インデックスからの参照記事
デジタルMATSUMOTOが今回参照した記事は以下になります。日付は「デジタルMATSUMOTOの知識への追加日」であり、元記事の作成日ではないことにご注意ください。
知識インデックスの参照方法は以下の通りです。
・[参照ロジック] コサイン距離
・[時間ペナルティ] なし
2023-12-04時点の知識[類似度:0.119]千葉県柏市で実施されたAI悩みチャット相談が、3ヶ月間で計2,348相談に対応し、平均満足度82.5％を記録
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000124477.html
[デジタルMATSUMOTOのnote]https://note.com/takash/n/n6f9eb9c292a02023-09-12時点の知識[類似度:0.124]元グーグルの著名AI研究者2名、東京で「Sakana AI」を立ち上げ - ZDNET Japan
https://japan.zdnet.com/article/35207957/2023-12-04時点の知識[類似度:0.128]セブンイレブン｢AI発注｣の威力 物流2024年問題に光明：日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC214CX0R21C23A1000000/2024-02-12時点の知識[類似度:0.13]オンライン開催：AIサービスに対するリスクベースアプローチ：リスクチェーンモデルと採用AI | 東京大学未来ビジョン研究センター
https://ifi.u-tokyo.ac.jp/event/10489/2023-11-12時点の知識[類似度:0.131]TOPPANホールディングス、生成AIを活用し、社内システムプログラム開発の業務効率が約70％向上 | TOPPANホールディングス株式会社
https://www.holdings.toppan.com/ja/news/2023/11/newsrelease231109_1.html2023-10-31時点の知識[類似度:0.132]国内最大級の生成AI開発向け計算基盤の稼働および国産大規模言語モデル（LLM）の開発を本格開始～2024年内に3,500億パラメーターの国産LLMを構築～ | 企業・IR | ソフトバンク
https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2023/20231031_01/
[デジタルMATSUMOTOのnote]https://note.com/takash/n/n1baacec802932023-12-14時点の知識[類似度:0.133]名古屋鉄道、グループ300人に生成AI 800時間業務削減：日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOFD119PN0R11C23A2000000/2023-11-29時点の知識[類似度:0.135]伊藤園、画像生成AIで緑茶のパッケージ開発 出荷好調：日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC144NQ0U3A111C2000000/2024-02-12時点の知識[類似度:0.136]JDLA「AIガバナンスとその評価」研究会（第Ⅱ期）第7回市民による活動
https://www.jdla.org/about/studygroup/sg01/#2023-10-11時点の知識[類似度:0.138]アート引越センター、AI使った自動見積もりアプリ開発へ：日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUF278I40X20C23A9000000/
[デジタルMATSUMOTOのnote]https://note.com/takash/n/n158bd18a65902023-12-04時点の知識[類似度:0.139]アットホーム、不動産業界のAI技術活用について解説--UNDER30のトレンド調査も - CNET Japan
https://japan.cnet.com/article/35212307/
考察生成に要した時間とトークン数
・生成に要した時間：0:01:18.123988
・入力トークン数：10898
・出力トークン数：1105
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
与えられたテキストを評価した結果、上記の10カテゴリのいずれにも該当する不適切な表現は含まれていませんでした。テキストはAI技術の活用とそれに伴う倫理的、法的な課題についての説明を行っており、不適切な表現や内容は見受けられません。ただし、AIによる仕事の機会の減少に関する記述は、将来的な雇用への影響についての懸念を示唆しており、社会的な影響を考慮する必要があります。また、AIの透明性に関する記述は、消費者の信頼と理解を得るために重要な要素であるため、企業が適切なガバナンスを実施し、説明責任を果たすことが求められます。
リアル松本によるレビュー前の考察（※修正した箇所を太字に）
三越伊勢丹とAI model株式会社の協業によるオンラインストア向けの専用AIモデルの活用は、アパレル業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の進展を示す重要な事例です。AIによるファッションモデルやAIタレントの生成は、⭐️RAGから引用）伊藤園が画像生成AIを用いた商品デザインに成功した例と同様、既存のビジネスモデルの枠を超えた新たなマーケティング手法として期待されます。しかし、この取り組みには以下のような重要な論点と今後の課題が存在します。
まず、AIモデルの生成するコンテンツの品質と独自性が挑戦です。AIが生成する画像やキャラクターが既存の著作物との著作権問題を引き起こさないよう細心の注意を払う必要があります。また、AIタレントの活用は、伝統的なモデルやタレントとの仕事の機会を減少させる可能性があり、業界内での雇用構造の変化をもたらすかもしれません。⭐️RAGから引用）これらの点は、アットホームが解説した不動産業界のAI技術活用の際にも挙げられた倫理的な側面と密接に関わっています。
次に、顧客体験の向上とインタラクティブなショッピング体験の提供は、AI modelの技術がCTR、売上、離脱率の改善にどれだけ貢献するかを明らかにする実証実験の結果にかかっています。この点においては、⭐️RAGから引用）セブンイレブン・ジャパンのAI発注システムや名古屋鉄道における生成AIの導入のような、AIによる効率化が見込まれる一方で、その結果として生じるデータの管理やプライバシー保護の課題にも留意する必要があります。
また、AI技術の透明性は、消費者がAIによって提供される情報やサービスを信頼するための鍵です。AIの意思決定プロセスを明確にし、消費者がAIの提供内容を理解しやすいようにすることが重要であり、⭐️RAGから引用）これはJDLAの「AIガバナンスとその評価」研究会が提唱するAIサービスのリスクベースアプローチにも通じる考え方です。
最後に、AI技術の急速な進化に伴い、三越伊勢丹とAI modelのような協業関係を持つ企業は、技術の最新動向に追いつくための継続的な投資と人材育成が不可欠です。特に、AIモデルの応用においては、⭐️RAGから引用）TOPPANホールディングスが体験した生成AIを利用した社内システムプログラム開発の効率化のように、技術の専門知識を持つ人材が必要とされます。
これらの論点と課題に対応するためには、AIガバナンスの確立、法的枠組みの整備、社内外のステークホルダーとのコミュニケーションの強化が求められ、これらを通じてAI技術の持続可能な発展を目指すべきでしょう。