どの生成 AI アプローチがマーケティング チームに適しているかを判断する: パブリック ツール、独自ツール、エンタープライズ ツール

Gartner の最近の世論調査では、経営幹部のなんと 70% が生成型 AI ソリューションを検討しており、19% がすでにパイロットまたは運用モードにあることが明らかになりました。 生成型 AI への投資は主にコンテンツ作成と顧客エクスペリエンスに焦点を当てているため、CMO は生成型 AI テクノロジーが企業のロードマップにどのように統合されるか、または組み込まれないかを特定することに大きな利害関係を持っています。

AI 生成のコンテンツ作成に関して、ブランドが採ることのできる主な導入パスは 3 つあります。公開ツールの使用、独自ツールの構築、エンタープライズ ツールの活用です。 各オプションには独自の利点と欠点があります。 このガイドでは、ブランドの要件、予算、技術的能力に最適なものを決定できるように、それぞれの長所と短所を総合しました。

飛び込んでみましょう。

この記事のエグゼクティブスナップショットをダウンロード

オプション 1: パブリックの生成 AI ツール

ChatGPT や Google の Bard などの公開ツールは、事前トレーニングされた生成 AI モデルへのオープン アクセスを提供します。 これらのツールを使用すると、ユーザーは非構造化の会話型インターフェイスを通じてコン​​テンツを生成できます。

パブリック生成 AI ツールの利点

1. コンテンツを迅速かつ安価に作成する方法: Bard や ChatGPT などのパブリック AI ツールは、コンテンツを生成するための便利でコスト効率の高い方法を提供します。 これにより、コンテンツ作成プロセスが自動化され、企業の貴重な時間と費用が節約されます。
2. 情報を合成し、スタイル指示を解釈します。これらの AI ソリューションは、スタイル指示を理解することでコピーを効果的に要約し、修正できます。 さまざまなソースからの情報を分析および組み合わせて、一貫性のあるよく構造化されたアウトラインまたは草案を作成できます。
3. 新しいコンテンツのテーマ、トピック、アイデアを生成する:適切なプロンプトを使用すると、パブリック AI ソリューションはコンテンツ作成のための新鮮で革新的なアイデアを生成できます。 これは、コンテンツ マーケティング戦略の多様化を検討している企業にとって特に役立ちます。
4. 簡単なコピーライティング タスク用の新しいコンテンツを作成:パブリック AI ツールを利用して、簡単なコピーライティングが必要なタスク用のコンテンツを迅速に生成できます。 これにより、企業はコンテンツ作成の需要に効率的に対応できます。
5. テキストベースのコンテンツとビジュアルコンテンツの最適化: ChatGPT や Bard などの AI モデルは、テキストベースのコンテンツとビジュアルコンテンツの両方の最適化を支援します。 書かれたコンテンツを洗練する場合でも、視覚的要素を改善する場合でも、これらのツールは企業の既存のマーケティング資料を強化または改訂できます。

公開されている生成 AI ツールの欠点

1. チーム メンバー全体での使用の拡張、監視、合理化への挑戦:パブリック AI ソリューションの使用を管理することは、特に複数のチーム メンバーが関与している場合に困難になることがあります。 一貫性を維持し、個人の貢献を追跡し、全員が同じ基準に従うようにすることは困難です。
2. 虚偽の情報が生成される可能性:公開されている AI モデルは強力ではありますが、不正確または虚偽の情報を生成する場合があります。 企業は、不正確な情報や誤解を招く情報の拡散を避けるために、作成されたコンテンツを注意深くレビューして事実確認する必要があります。
3. 知的財産と著作権の問題:公開されている AI ツールは事前トレーニングされたモデルに依存しているため、知的財産と著作権に関する懸念が生じる可能性があります。 まず、モデルは他人の著作権で保護された素材でトレーニングされている可能性があるためです。 2 つ目は、ツールに入力した情報がモデルのトレーニング データに保存または取り込まれ、ブランドの機密資料やデータが公開される可能性があるためです。 企業はこれらのツールを使用する際には、著作権法を確実に遵守し、法的な問題を回避するために注意する必要があります。
4. 古いデータまたは限定されたデータでトレーニングされた AI:パブリック AI ソリューションは、古いまたは限定されたデータセットでトレーニングされる可能性があり、生成されるコンテンツの精度と関連性に影響を与える可能性があります。 そのため、最新かつ正確な情報を必要とする企業にとって、最新かつ高品質のコンテンツを維持することが困難になる可能性があります。
5. 偏見、偏見、誤った情報が強化される可能性:公開 AI モデルは、トレーニングの対象となるデータから学習しますが、そのデータには偏ったコンテンツや偏見のあるコンテンツが含まれる可能性があります。 これらのツールをチェックせずに使用すると、トレーニング データに存在する既存のバイアス、偏見、誤った情報が不用意に悪化し、歪んだ出力や問題のある出力が発生する可能性があります。

パブリック ソリューションは高速でコスト効率の高いコンテンツ生成を提供しますが、スケーラビリティ、精度、セキュリティに関する課題が伴います。

オプション 2: 独自の生成 AI ツール

独自のツールは、特定の要件を満たすために会社によって開発、所有、保守されます。 これは、独自のユースケースがある場合、または AI モデルのトレーニング データと開発をより詳細に制御する必要がある場合に適しています。

独自の生成 AI ツールの利点

1. 特定のビジネス ニーズに合わせてハイパーカスタマイズ:独自の AI ツールは、企業固有の要件を満たすように正確にカスタマイズできます。 このカスタマイズにより、AI モデルが特定のワークフロー、プロセス、データに合わせて最適化され、より正確で効率的な結果が得られます。
2. 基盤となる AI テクノロジーの制御と保護の強化:独自の AI ツールを使用する場合、企業はテクノロジーを完全に制御できます。 この制御により、機密データ、機密情報、企業秘密を保護し、漏洩や悪用のリスクを軽減できます。
3. 知的財産 (IP) 権による競争上の優位性の向上:独自の AI ツールを開発することで、企業は知的財産権を取得します。 この所有権により、他者による AI テクノロジーの使用または複製が禁止され、市場での地位が強化されるため、大きな競争上の優位性が得られます。
4. ドメインの専門知識/独自のデータまたはコンテンツをモデルに組み込む機能:独自の AI ツールを使用すると、会社のドメインの専門知識と独自のデータを活用して、モデルの精度と関連性を高めることができます。 社内の知識と独自のコンテンツを組み込むことで、よりカスタマイズされた企業固有の成果を達成できます。

独自の生成 AI ツールの欠点

1. コラボレーション、知識の共有、コミュニティ主導の進歩から恩恵を受ける可能性が限られている:独自の AI ツールを使用すると、オープンソース AI エコシステムの協調的な性質を逃すことになります。 より広範な AI コミュニティによって推進される集合知、知識の共有、進歩を活用できない可能性があります。
2. 前払いの開発費や継続的なメンテナンスなどのコストが大幅に高くなる:独自の AI ツールの開発とメンテナンスには費用がかかる場合があります。 これらの費用には、多額の投資を必要とする開発の初期費用や継続的なメンテナンス費用が含まれます。 利益が費用を上回るかどうかを慎重に評価することが重要です。
3. アルゴリズムの変更が難しく、他のシステムと統合できないため、柔軟性とスケーラビリティが制限されている:独自の AI ソリューションには、柔軟性とスケーラビリティが制限されている可能性があります。 カスタマイズされたアルゴリズムは変更や適応が難しく、進化するビジネス ニーズに迅速に対応する能力が制限される場合があります。 さらに、独自の AI ツールと他のシステムの統合は複雑になる可能性があり、シームレスな相互運用性が妨げられます。
4. 非常に大量のトレーニング データとトレーニング時間が必要:独自の AI モデルのトレーニングには、多くの場合、大量の高品質のトレーニング データが必要であり、収集と整理には時間とリソースが大量にかかる可能性があります。 事前トレーニングされたモデルを利用したり、オープンソースの代替手段で利用可能な大規模なデータセットを活用したりする場合と比較して、有意義な結果を達成するにはさらに時間がかかる可能性があります。

独自の AI ツールは、ハイパーカスタマイズ、制御、保護、競争上の優位性を提供しますが、コストが高くつき、共同作業の可能性、柔軟性、拡張性、トレーニング要件に制限が生じます。

オプション 3: エンタープライズ AI ソリューション

Skyword の ATOMM などのエンタープライズ ツールは、複雑なマーケティング ニーズを持つ大規模組織に応えるように設計されています。 これらのツールは、より安全で制御されたインターフェイスでタスク固有の生成 AI 機能を提供します。

エンタープライズ生成 AI ツールの利点

1. より高い品質管理による大規模なコンテンツ作成:エンタープライズ AI ソリューションを使用すると、大規模な組織がコンテンツを効率的に作成できると同時に、組織の要件を満たす方法でコンテンツを一貫して作成できるようになります。
2. ソリューションの最適化と継続的な開発はお客様に代わって処理されます。エンタープライズ AI ソリューションを使用すると、企業はソリューション プロバイダーの専門知識を利用して AI ツールを継続的に最適化および強化できます。 これにより、組織はテクノロジー自体の管理に時間とリソースを投資する必要がなくなり、中核となるビジネス活動に集中できるようになります。
3. 時間、コスト、リソースの効率:エンタープライズ AI ソリューションを導入すると、組織の時間、コスト、リソースが大幅に節約されます。 反復的なタスクを自動化し、ワークフローを合理化することで、企業はリソースをより効率的に割り当て、コストを削減し、より戦略的な取り組みに時間を費やすことができます。
4. 既存のツールおよびワークフローとの統合:エンタープライズ AI ソリューションは通常、既存のエンタープライズ ツール内でアクセスできるか、既存のツールやワークフローと統合するように設計されています。 これにより、より迅速な導入と実装のプロセスが可能になります。
5. パブリック AI ツールよりも安全:エンタープライズ AI ソリューションは堅牢なセキュリティ機能を優先し、パブリック AI ツールと比較してより高いレベルのデータ保護を組織に提供します。 これにより、データ侵害のリスクが最小限に抑えられ、業界規制への準拠が確保され、機密情報が保護されます。

エンタープライズ生成 AI ツールの欠点

1. 品質と信頼性はプロバイダーによって異なります:エンタープライズ AI ソリューションの品質と信頼性は、選択したプロバイダーによって異なります。 プロバイダーの専門知識、AI セキュリティ ポリシー、ブランドのアプリケーション ユースケースの経験を徹底的に評価することが重要です。
2. データ品質に関する懸念:エンタープライズ AI ソリューションの有効性は、使用されるデータの品質に大きく依存します。 プロバイダーのデータ ソースが信頼できない場合、または古い場合は、生成されたコンテンツの正確性と信頼性に悪影響を及ぼす可能性があります。 企業は、プロバイダーが堅牢なデータ品質慣行を導入していることを確認する必要があります。
3. 初期投資とオンボーディングのコスト:エンタープライズ AI ソリューションの実装には、多くの場合、ライセンス料、ハードウェア、トレーニングの点である程度の初期投資が必要です。 さらに、新人研修プロセスには従業員の学習曲線が伴う場合があり、これが一時的に生産性に影響を与える可能性があります。 組織は、そのようなソリューションに取り組む前に、コストへの影響を慎重に評価し、投資収益率を評価する必要があります。
4. 複雑で運用が難しい場合がある:エンタープライズ AI ソリューションは、その複雑さにより運用が難しい場合があります。 効果的に構成、導入、保守するには、専門知識や専用のリソースが必要な場合があります。 組織は、これらのソリューションを採用する前に、内部能力と潜在的なリソースのギャップを考慮する必要があります。

これらのツールでは、信頼できるプロバイダーを慎重に選択し、データ品質と運用の複雑さを考慮する必要があります。

Skyword では、コンテンツ マーケティング専用に設計された生成 AI エンジンである ATOMM を使用して、ブランド マーケティング クライアントをサポートしています。 ATOMM は、最新の GPT モデルを利用して、人間が作成したオリジナルのコンテンツを、さまざまな視聴者やチャネル向けに新しくカスタマイズされたアセットに変換します。

私たちのアプリケーションは、AI と人間の入力を組み合わせて、オリジナルで信頼性の高い差別化されたコンテンツを生成することで、AI の生成リスクを軽減します。 文法、スタイル、盗作のチェックが自動化され、その後、ブランドの評判を維持するために人による編集レビューが行われます。

安全な API を通じて、お客様の機密情報のプライバシーと機密性を確保します。 データが保存されたり、公開されたり、AI トレーニング モデルに取り込まれたりすることはありません。

最終的に、どのパスを選択するかは、単一または直線的ではない可能性があります。 利便性と費用対効果を提供するパブリック ツール、カスタマイズと制御を提供する独自のツール、およびスケーラビリティと効率を提供するエンタープライズ ソリューションを利用すると、すべて、一部、またはハイブリッド アプローチを追求することが正しい決定となる可能性があります。 状況が進化し続ける中、常に最新情報を入手し、ソリューションの試験運用のための予算を確保し、ブランドの要件、予算、優先順位、技術的能力を明確に把握することが重要です。

ニュースレターを購読して、生成 AI に関する詳細コンテンツを受信箱に直接配信するか、当社チームとのミーティングを予約して、ATOMM を活用して高価値のコンテンツを大規模に制作し、即時執筆を残す方法を今すぐ学び始めることができます。