LLM を活用してワークフローを合理化および自動化する

LLM を活用してワークフローを合理化および自動化する

タイムスタンプ：7年2023月5日午前14時XNUMX分

小規模な新興企業で働いている場合でも、大規模な多国籍企業で働いている場合でも、ワークフローの自動化について聞いたことがある可能性は十分にあります。 実際、ワークロードの一部をある程度自動化するツールや要素を操作したことがある可能性はさらに高いでしょう。 メールの並べ替えやインデックス作成などのタスクの支援から。 シートにデータを入力したり、重要なデジタル ドキュメントを管理したり、重要なビジネス プロセスを完全に自動化したりするなど、ワークフローの自動化は、成功するビジネスの日常生活に不可欠なツールになりつつあります。

ただし、従来の ワークフローの自動化 プロセスには制限がないわけではありません。たとえば、プロセスは厳密な一連のルールに依存しています。これらのルールは、定義により範囲とスケーラビリティが制限されており、多くの場合、効果的に実行するには人間の入力が必要です。 さらに、それらは人間の入力を必要とするため、これらのツールが確実に意思決定を支援できないことは言うまでもなく、これは人為的ミスへの道を開きます。 ChatGPT のようなチャットボットをワークフロー自動化プロセスに統合すると、これらのツールの有効性と効率が飛躍的に向上するため、ここで AI と大規模言語モデルの出番です。

ワークフローの自動化における AI の役割

これまで、ワークフローの自動化は、スクリプトと全体的なプログラミングの制約に限定されていました。 そのため、これらのツールは、意図したとおりに機能していることを確認するために、少なくとも人間による監視と対話を常に必要とし、自動化の目的を無効にしていました。 さらに、データ入力に基づいて結果を予測したり、データ パターンを分析して不正行為を検出して保護したりするなど、より複雑なやり取りを必要とするタスクは、これらの従来のワークフロー自動化の取り組みでは手の届かないものです。

ワークフローの自動化の分野に人工知能を組み込むことで、より広い範囲のタスクをカバーできるようになり、上記のような従来であれば不可能だったプロセスにも対応できるようになります。 ワークフローの自動化プロセスに人工知能を実装することのその他の利点には、意思決定の改善が含まれます。 予測分析; 画像認識と音声認識、ロボティック プロセス オートメーションなど。

この実装の良い例は、ナノネットがどのように AI を使用してメールの解析を自動化、この標準的なタスクを完了するために必要な所要時間と手作業を削減します。 Nanonets のコア アプリケーションの XNUMX つは、人工知能を使用してデータ キャプチャ作業を簡素化することを中心に展開しています。 具体的には、当社の AI は、標準のテンプレートに従っていないドキュメントからでも、あらゆるドキュメントから必要な正確な情報を収集し、要件に従って検証およびエクスポートすることを可能にします。

私たちの AI のこの特定のコンポーネントは、 ドキュメント管理ワークフロー、また、人的ミスの可能性を減らしてクリーンな情報を生成します。

LLMとは何ですか？

LLM (Large Language Model) は、特定の入力に基づいて人間のようなテキストを生成できる高度なタイプの人工知能です。 OpenAI の GPT-4 などのこれらのモデルは、コンテキストを理解し、意味のある応答を生成し、複雑なタスクを実行するために、膨大な量のデータでトレーニングされます。 LLM を活用することで、企業や個人はワークフローのさまざまな側面を自動化し、生産性を高め、人的ミスを減らすことができます。

LLM はワークフローの自動化を改善するのにどのように役立ちますか?

ここ数年で人工知能が進歩し、ワークフローの自動化における役割が増大しているにもかかわらず、このツールで実現できることにはまだいくつかの重大な制限があります. より具体的には、AI 自体には自然言語入力を処理する能力がなく、ユーザーの正確なニーズに合わせてパーソナライズされたデータを生成する方法が限られています。

ここで大規模言語モデル (LLM) が登場し、AI に追加の深さの層を与え、大量のデータを処理するだけでなく、自然言語入力に基づいてユーザーの要件を理解して処理できるようにします。効果的かつユーザーフレンドリーな方法でデータを提示します。 ChatGPT などのチャットボットの最近の開発により、GPT-4 LLM と特定のワークフロー自動化の取り組みとの統合が可能になりました。 Zapier などの企業は最近、このテクノロジを既存の製品に組み込み、柔軟性を大幅に高め、AI ソリューションの過去の制限のほとんどを克服しています。

言語入力を処理する機能により、特にユーザーの対話と関与に関して、より多くの自動化の取り組みの分野が開かれます。 そのため、この開発により、AI を使用してユーザーやクライアントと直接対話するなど、より実践的な使用への道が開かれます。

これらの開発の良い例は、 Uber は AI と LLM を使用しています ユーザーとドライバー間の通信を合理化します。 これが機能する方法は、ユーザーまたはドライバーがチャット機能を介してクエリを入力するたびに、ミケランジェロ AI の自然言語処理コンポーネントがテキストを処理して意図を識別し、ユーザーが XNUMX 回で選択できる応答を生成することです。タップします。 これにより、ドライバーはテキストや電話に手動で応答する必要がなく、ナビゲートに注意を向けることができるため、旅行がより安全になります。

同じように、 コカ・コーラもAIに手を出している Coca Cola Freestyle アプリに接続する最新の自動販売機を使用して、これらの自動販売機から飲み物を購入する際の PoS 操作を容易にします。 この実装は、個々の購入などの重要なデータを取得するのにも役立ちます。このデータは自動的に取得され、インターネット対応の自動販売機で使用されて、その地域で最も人気のある飲み物の在庫を促進し、売り上げを向上させることができます。 さらに、AI はユーザー エンゲージメント ワークフローに「ゲーミフィケーション」の側面も追加します。これにより、ユーザーは、NLP を使用してユーザーごとに言語とパーソナリティを適応させる Facebook Messenger を介してオンボード チャットボットと対話できるようになります。

ただし、これらのイノベーションのすべてがユーザー エンゲージメントとマーケティングの改善に関連しているわけではありません。 適例、 IBM ワトソンの AI プラットフォーム は、LLM を使用して自然言語処理機能を人工知能ソリューションに組み込み、ヘルスケア、金融、顧客サービス分野など、さまざまな業界にサービスを提供できるようにします。 AI は自然言語入力を理解できます。 データをキャプチャしてパターンを確立し、さまざまな洞察を提供して、ユーザーのワークフローの自動化を強化します。

AI と LLM は医薬品の分野でも重要な役割を果たしています。Johnson & Johnson のような企業はかつて、膨大な量の科学文献や文献を処理および分析するために AI と LLM を採用していました。 自然言語処理と機械学習アルゴリズムを通じて、AI が新薬開発の潜在的な方法を強調して提案できることが期待されていました。これは、創薬プロセスのワークフローの自動化に大きな恩恵をもたらします。 商品自体ですが、 2019年をもって廃止されました 財務実績が悪いため、創薬の分野でこれらの技術の潜在的な用途を強調しています。

LLM を使用してワークフローを自動化する

大規模言語モデル (LLM) の機能を活用すると、ワークフローが大幅に簡素化され、時間を節約できます。 メールの下書きやコンテンツの生成から、プロジェクト管理の自動化やカスタマー サポートの提供まで、LLM はユーザー入力を理解して解釈し、コンテキストに関連する出力を生成できます。 ここでは、LLM が生産性の向上に大きく役立つ一般的なユース ケースをいくつか紹介します。

電子メールおよびその他のコミュニケーションの下書き

LLM は、電子メール、ソーシャル メディアの更新、およびその他の形式のコミュニケーションの下書きに使用できます。 簡単な概要または重要なポイントを提供することにより、LLM は適切に構造化された、首尾一貫した、文脈的に適切なメッセージを生成できます。 これにより時間が節約され、コミュニケーションが明確でプロフェッショナルなものになります。

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コンテンツ生成

ブログ投稿、製品説明、またはマーケティング資料を作成する必要があるかどうかにかかわらず、LLM は高品質のコンテンツを生成することで役立ちます。 概要またはトピックを提供するだけで、LLM はその膨大な知識ベースを使用して、魅力的で有益な、適切に構成されたコンテンツを作成します。

タスクの自動化

LLM は、Trello、Asana、Monday.com などのさまざまなタスク管理システムと統合して、プロジェクトとタスクの管理を自動化できます。 自然言語処理を使用することで、LLM はユーザー入力を理解して解釈し、タスクを作成し、ステータスを更新し、手動で介入することなく優先順位を割り当てることができます。

データ分析とレポート

LLM を使用して、大規模なデータセットを分析し、レポートまたは要約を生成できます。 LLM に関連情報を提供することで、トレンド、パターン、および洞察を特定し、生データを実用的なインテリジェンスに変換できます。 これは、データ主導の意思決定を行う企業にとって特に価値があります。

カスタマーサービス

LLM をカスタマー サポート システムに統合することで、よくある質問への回答を自動化し、サポート チームの作業負荷を軽減できます。 LLM は、顧客のクエリのコンテキストと意図を理解し、有用で正確な応答をリアルタイムで生成できます。

プログラミング支援

LLM を使用して、コード スニペットを生成したり、デバッグの提案を提供したり、プログラミングのベスト プラクティスに関するガイダンスを提供したりできます。 プログラミング言語とフレームワークに関する LLM の膨大な知識を活用することで、開発者は時間を節約し、コードを最適化して効率的にすることができます。

LLM を実装するためのベスト プラクティス

適切なユースケースを特定する

LLM をワークフローに統合する前に、自動化に適したタスクを特定することが不可欠です。 反復的なプロセスを伴うタスク、自然言語の理解を必要とするタスク、またはコンテンツの生成を伴うタスクは、理想的な候補です。

パイロットプロジェクトから始める

LLM を実装するときは、小さなパイロット プロジェクトから始めることをお勧めします。 これにより、LLM の有効性を評価し、アプローチを改良し、スケールアップする前に潜在的な課題を特定できます。

監視と最適化

他の AI 駆動型テクノロジと同様に、LLM は特定のニーズを満たすために微調整と最適化が必要になる場合があります。 LLM のパフォーマンスを定期的に監視し、ユーザーからのフィードバックを収集し、必要な調整を行ってその有効性を向上させます。

まとめ

GPT-4 のような LLM がワークフロー自動化の分野にどのように革命を起こしているかについては、ほんの表面をなぞったにすぎません。 これらすべての証拠は、将来のビジネスでは、AI の関与が、担当者と見込み顧客やユーザーの両方のタスクと努力をサポートするツールとして、はるかに大きくなるという事実を示しています。

LLM ベースのワークフロー自動化ツールを使用したことがありますか? あなたの経験や考えを私たちと共有してください！

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