Gen AIはすでに
その価値を証明しています…
生成AIは単なる技術の進歩ではなく、ビジネスの近代化を促進する触媒です。企業は、これを戦略的に業務に統合することで、大きな財務的利益、効率の向上、持続可能な成長を実現します。CEO へのメッセージは明確です。急速に進化する市場で競争力を維持するためには、生成AIは必須です。Google Cloud の最近の レポート によると、
4人中3人
組織（74％）は現在、生成AI投資からROIを得ています。
+6%
収益の増加:実稼働環境で 生成AI を使用し、収益増加が見られる組織の 86% が、企業全体の年間収益が 6%以上増加したと報告しています。
84%
組織は、6か月以内に生成AIのユースケースのアイデアを本番環境へ移行することに成功しています。
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……しかし、AIの性能は、その背後にあるデータ次第です。
生成AIは単なる技術の進歩ではなく、ビジネスの近代化の触媒です。企業は、これを戦略的に業務に統合することで、大きな財務的利益、効率性の向上、持続可能な成長を実現します。CEO へのメッセージは明確です。急速に進化する市場で競争力を維持するためには、生成AIは必須です。Google Cloud の最近の レポート によると：
43％
組織のうち、データ品質と知識管理への投資を優先している。
データの課題
公開されている生成AIチャットボットを使用したことがある人なら誰でも気づいているように、汎用の大規模言語モデル（LLM）には、ビジネス上の意思決定をサポートするのに十分な関連性と精度を持つ結果を生成する能力に限界があります。生成AIから実用的な洞察を得るには課題があり、これらの課題はLLMが克服するために設計されたものです。
正規化:営業電話のメモ、サポート チケット、投票とアンケート調査の結果などの多様な非構造化データ セットは、処理と分析を困難にします。
正確さ：公開インターネットデータのみでトレーニングされたLLMはハルシネーションを起こしやすく、返答を信頼することが困難になります。
完全:LLM は、他のアプリケーションやインテグレーションからデータを簡単に取得して、分析で適切な入力が考慮されるようにすることはできません。
関連性:カスタマイズされていない LLM では、実行される分析に関係のないデータが使用されることが多く、正確性や明確性を損ないます。
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あなたのデータはAIに対応できる状態ですか？
67％
組織のうち、意思決定に使用されるデータを完全には信頼していないと答えたところがあります。
49%
高品質なデータを妨げる最大の要因として、データ品質プロセスを自動化するためのツールが不十分であることが挙げられています。
75%
組織は、AI駆動型データシステムでスケーラビリティの課題に直面すると予想しています。
解決策：目的別のアプローチ
大規模言語モデル (LLM) は強力なツールですが、ビジネスクリティカルな意思決定をサポートする場合、品質と信頼性を確保するために専用のデータパイプラインが必要です。これには、初期のデータの収集と構造化から、AI モデルのトレーニングとアプリケーションのための高度なクラウド機能の活用まで、多層的な戦略が必要です。理想的なソリューションは以下を提供します。
厳選されたデータセット は、データの正確性、完全性、一貫性、関連性を重視しています。これは、データが正しく、十分なコンテキストがあり、統一されており、手元のタスクに関連していることを保証することを意味します。
データの構造化と正規化：非構造化データを、AIモデルが理解し効果的に利用できる構造化・正規化フォーマットへ変換。
機械学習モデルの構築、トレーニング、微調整のための強力なクラウド プラットフォーム。これらのツールは、大規模なデータセットの管理と処理にも役立ち、データの品質を大規模に保証します。
Pendo と Google Cloud は、組織が AI データ パイプラインを目的に合わせて構築するのを支援します。
Google Cloud のデータ処理を活用した Pendo のソフトウェアエクスペリエンスプラットフォームは、アプリケーションの使用状況とエンゲージメントに関するデータを収集し、ユーザー行動の360度ビューを提供します。これにより、チームは何が機能していて何が機能していないかを可視化し、アプリケーションの改善についてデータに基づいた意思決定を行うことができます。
製品の使用状況を最適化し、定着率を高めるために、遡及的な分析、セグメント化、対象を絞ったアプリ内ガイダンスを活用します。
アプリ内ワークフロー、BigQueryレポート、Vertex AI を活用したチェックにより、コンプライアンスを合理化し、エンタープライズ対応のエクスペリエンスを提供する<1>}
R&D の効率を向上させるために、フィードバックを一元化し、データに基づいた優先順位の決定と迅速なアイデア検証を実現します。
従業員の働き方を最適化するために、従業員アプリにおけるユーザージャーニーの摩擦を明らかにし、プロセス変革を促進し、立ち上げを加速します。
ユーザー体験を向上させ、新しい有料フィーチャーの定着化を促進することで、成長を加速し、顧客の成功を支援する。
キュレーション済みデータを取り込み、実用的な分析を引き出す
AI が提供できる洞察の質は、それを支えるデータの質に依存します。理想的なAI搭載アプリケーションは、入念に厳選された企業データから情報を活用する必要があります：
1.正確な
提供される洞察と推奨事項には、事実と異なる内容（誤り）が最小限に抑えられています。
2.完全な
明確な全体像を把握するために必要なすべてのデータが含まれています。
3.一貫性のある
AIが解釈できる形式でフォーマットされています。
4.関連する
不要な情報を削除し、関連するデータのみを AI に提供します。
RAG最高
検索拡張生成 (RAG) は、外部の知識ソースからの情報にアクセスして組み込むことで LLM の機能を強化する技術です。RAG は、さまざまな方法で大きなビジネス価値を提供します。
精度の向上:RAG は、応答を現実世界のデータに基づいて作成することで、LLM が不正確な情報や捏造された情報を生成するリスクを軽減します。
コンテキストの関連性の向上:RAG を使用すると、LLM は特定のドメインまたはナレッジベースから関連情報を活用して、より繊細でコンテキストに応じた応答を提供できます。
リアルタイム情報:RAG を使用してリアルタイムの情報にアクセスし、それを組み込むことで、企業は最新の回答を提供し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。
最新の結果:RAG では、絶えず変化するデータで大規模な言語モデルを継続的に再トレーニングするのではなく、外部データを更新して結果を最新の状態に保つことができます。
非構造化データを正規化
AI を活用したアプリケーションの成功は、評価できる質の高いデータの量だけでなく、営業電話、サポート チケット、投票とアンケート調査などの非構造化データを含む複数の関連ソースからのデータの多様性にも左右されます。最高水準のAIアプリケーションは、非構造化データをLLMが理解できる構造化バージョンに変換して正規化し、ユーザーのリクエストに対応させます。
事例
ユーザーは、プロジェクト管理ツール Jira 内の問題を参照するサポートチケットがいくつあるかを尋ねます。構造化されていない生のデータはクリーンなデータに変換され、その結果、その問題に関するユーザー体験の360度ビューが得られます。
事例研究
ESOがAIを活用した顧客インテリジェンスでノイズの中からシグナルを見つける方法
データを通じてコミュニティの健康と安全を改善することに注力しているソフトウェア会社ESOは、ユーザーからのフィードバックが整理されておらず、優先順位付けや迅速な対応が妨げられていました。これを解決するために、ESOは Pendo Listen の AI ツールを使用してフィードバックを収集、分析、検証しました。これにより、フィードバックの収集と分析、製品のアイデアの検証、ユーザーと関係者の関与を透明性を持って維持するという 3 つの問題に同時に取り組むことができました。
フィードバックの収集と分析：大量のフィードバックを迅速に精査してパターンを特定し、盲点を見逃さないようにすることで、分析時間を大幅に短縮します。
製品アイデアの検証：提案されたアイデアと、迅速なアプリ内検証によるリスク軽減によって、発見（ディスカバリー）が向上します。これにより、ロードマップの意思決定のリスクを減らせます。
ユーザーと関係者に情報を提供する：チーム間でインサイトが民主化されることで、顧客対応が迅速になり、プロダクトマネージャーの負担が軽減されます。
データ分析とAI向けに構築されたクラウドプラットフォームを活用する
クラス最高のクラウドプラットフォームは、AIソリューションをさらに強力にするさまざまな利点を提供します。それには以下が含まれます。
AI と機械学習の機能。AI アプリケーションは組み込みツールを活用して、大規模なデータ分析、予測、ユーザー体験のカスタマイズを行います。
データの処理と分析。クラウドデータの処理と分析により、顧客体験のような複雑な領域の包括的な全体像が得られます。
スケーラブルなインフラストラクチャ。スケーラブルなインフラストラクチャにより、組織は大量のデータを処理し、パフォーマンスやデータのプライバシーを損なうことなく、ピーク時でもエンタープライズグレードのセキュリティを提供できます。
強力なコンピューティングリソース。複数のパイプラインにわたって予測やパターンマッチングレイヤーを作成するための高性能AIに必要な膨大なコンピューティングリソースを提供できるのはクラウドだけです。
ケーススタディ
トムソン・ロイターが検索ボックスの一歩先を行く方法
トムソン・ロイターは、洞察を得るためにPendoでのユーザーインタラクションを追跡した。
ユーザーの検索体験を3つの重要な段階に分けます。これが与えた
彼らにアプリケーション機能のパフォーマンスの全体像を示す
そしてそれがユーザーセンチメントにどのような影響を与えていたか。
高度な分析と AI 搭載のインサイトを活用し、Google Cloud 上の Pendo<1>}とともに、ソフトウェア体験を最適化して、ユーザーエンゲージメントとビジネス成果を推進しましょう。
Pendo ソフトウェア エクスペリエンス管理 (SXM) プラットフォームは、Google Cloud の機能を活用して、厳格なデータ管理のベスト プラクティスに準拠した信頼できる AI インサイトを生成します。定性的、定量的、視覚的なデータを組み合わせて、ユーザーの行動を360度ビューで表示します。次に、AI を使用してこの複雑なデータを統合し、お客様のビジネスに最適な成果を導き出します。
Pendo と Google Cloud を組み合わせることで、優れたユーザー体験を構築し、提供できるようになります。Pendo は、Google Cloud の AI 対応インフラストラクチャと堅牢な AI 機能に基づいて構築されており、スケーラブルで安全かつインテリジェントなソリューションを提供します。
Google Cloud 上の Pendo は、定量的、定性的、視覚的な分析情報を組み合わせたオールインワン ソリューションを提供することで、製品やサービスを差別化するのに役立ちます。これにより、ソフトウェアの使用状況を把握して最適化し、エンゲージメントと定着化を高め、コンプライアンスとプロセスの最適化を確保できます。Pendo は、Vertex AI や Gemini などの Google Cloud の AI と機械学習の機能を活用して、メッセージングとインサイトを大規模にパーソナライズし、競合他社との差別化をさらに進めます。
Pendo は Google Cloud Marketplace で入手できます。
Google Cloud 上の Pendo が、構築、購入、販売するアプリの改善にどのように役立ち、顧客と従業員のエクスペリエンスを向上させるかについて詳しくご覧ください。
