ジェネレーティブ AI (GenAI) は急速に私たちの日常のチームメイトとなり、私たちが気付かないうちに舞台裏で手助けをしています。2023 年にマッキンゼーが実施した調査では、組織の 3 分の 1 が営業や会計など少なくとも 1 つのビジネス分野で GenAI を積極的に使用していることが明らかになりました。しかし、ビジネスにとって最も大きな可能性を秘めているのはソフトウェア開発です。
製品開発コスト
素晴らしいアイデアがあると想像してください。そのアイデアから製品を作成するには、市場を分析し、製品と市場の適合性を見つけ、開発者やデザイナーなどの優秀な専門家を雇う必要があります。プロジェクトが複雑になるほど、必要な時間も長くなります。平均して、計画とアーキテクチャ、開発と設計には最大 6 ～ 7 か月かかり、テストにはさらに 2 ～ 4 週間かかります。
このプロセスは時間がかかるだけでなく、費用もかかります。正確なコストは、製品の種類とそのニッチによって大きく異なります。 平均すると最小限の機能を備えた基本的な Web アプリケーションやモバイル アプリケーションなどのシンプルな製品のコストは、企業にとって 20,000 ～ 60,000 ドルになります。サードパーティの API、バックエンド サービス、データベースと統合されたより高度なアプリケーションには、60,000 ～ 90,000 ドルが必要です。高度な機能、高いセキュリティ要件、および AI/ML コンポーネントを備えた機能豊富なアプリケーションを含む複雑な製品には、100,000 ドル以上が必要です。
すべてのチームがこのレベルの出費を負担できるわけではありません。現在のベンチャー環境を考えると、できるだけ多くのコスト削減戦略を模索するのが賢明かもしれません。この文脈では、AI、特にジェネレーティブ AI (GenAI) が最も役立つツールの 1 つになり得ます。これは、入力されたデータから学習したパターンに基づいて、テキストから画像、さらにはコードまで、新しいオリジナル コンテンツを生成するように設計されています。
以下では、製品開発のさまざまな段階で GenAI がどのように支援できるかについて詳しく説明します。
データ分析
ジェネレーティブ AI は、エコシステムを通じて収集されたファーストパーティの顧客データ、フォーカス グループ、ソーシャル リスニング キャンペーンなどから得た市場動向に関するレビューや洞察を収集して分析できます。この情報を使用して、AI は顧客の問題点や製品のリクエストを特定できます。これは、アイデアをテストし、将来の製品の市場適合性を見つけるために不可欠です。
このような機能を持つ AI モデルの中で、Viable は、電子メール、チャット ログ、製品レビュー、ソーシャル メディアなど、さまざまなプラットフォームからのフィードバックを集約して分析する機能で際立っています。もう 1 つの例は Crayon です。これは、機械学習アルゴリズムを活用して市場動向や顧客からのフィードバックを分析し、顧客のニーズの特定に役立ちます。
ソフト開発
製品開発に関しては、GenAIはコード生成からテスト、さらにはソフトウェア設計の支援まで、さまざまなタスクを容易にします。OpenAIのCodexを搭載したGitHub Copilotなどのツールは、開発者が書いたコメントや部分的なコードに基づいて、完全なコード行や関数全体を提案することで開発者を支援します。たとえば、2023年にはShopifyが大幅に ブースト GitHub Copilot をエンジニアリング プロセスに統合することで、生産性、効率、コード品質が向上しました。このツールは、複雑な Liquid コード スニペット (Shopify のテンプレート言語) の生成、日常的なタスクの自動化、コード構造のベスト プラクティスの提供に役立ちました。特に、新しいテーマや機能の開発を加速したり、既存のコードをデバッグしたりする際に役立ちました。
また、DeepCode や Amazon CodeGuru などのツールは、既存のコードをレビューして改善を提案したり、脆弱性を特定したりします。これらのツールは複雑なパターンを見つけ出し、パフォーマンスとセキュリティの両方を向上させる修正を提案します。コードのデバッグに加えて、生成 AI は今後のソフトウェア更新を事前にテストして、潜在的なエラーを減らすことができます。Diffblue などの企業は、自動テスト生成に AI を統合しています。これにより、既存のコード ベースを分析してユニット テストを自動的に作成し、新しい更新によって既存の機能が壊れないようにすることができます。
デザイン
製品開発ではコードだけが重要ではありません。魅力的なインターフェースを作成することも重要です。Stable Diffusion や Midjourney などのツールは、人間のデザイナーの指示に基づいてビジュアルを生成できます。
多くの企業がこれらのツールを活用して生産性を高めています。たとえば、Airbnb は AI を活用してスケッチを製品コードに変換し、設計からプロトタイプまでの時間を大幅に短縮しています。ファッションおよび小売業界では、Under Armour が Adobe Sensei を採用して製品画像を強化し、魅力的なマーケティング コンテンツを迅速に作成しています。別の大手小売業者である Home Depot は、自社の e コマース プラットフォームで Sensei AI モデルを使用して、検索機能を合理化し、推奨事項を調整しています。
セールスとマーケティング
製品が完成したら、生成 AI はページ レイアウトや SEO 戦略などの要素に対して A/B テストを実行し、マーケティング戦略を改善できます。予測分析とデータに基づく洞察を活用して、投資収益を最大化します。
GenAI は、顧客体験のパーソナライズと販売の最適化にも優れています。 マッキンゼーによるとジェネレーティブAIは、リード識別やターゲティングなど、販売の初期段階で従来のAI手法を大幅に改善します。基本的なWebスクレイピングや優先順位付けの代わりに、アルゴリズムを使用して顧客データと市場データのパターンを検出します。これにより、オーディエンスのセグメンテーションとターゲティングが向上し、高品質のリードを効率的に識別し、リードアクティベーションキャンペーンの効果を高めることができます。場合によっては、これにより売上が大幅に増加する可能性があります。 によると Visual Capitalistへ。
基本的なルール
GenAI は幅広い機能を備えているため、誇大宣伝の波に乗るため、または投資家に感銘を与えるために、すべての問題を解決する万能ソリューションと見なされることがあります。ただし、顕微鏡が釘を打つように設計されていないのと同様に、GenAI は万能のツールではありません。目的に合う製品が見つかるまで、さまざまな製品をテストする必要があります。
このテクノロジーのメリットを最大限にするには、人々に AI の使用を促し、その応用についてさらに深く掘り下げてもらうことも重要です。あるいは、経験豊富な人を雇ってチームを率いて模範を示すことも重要です。このツールはまだ新しいため、定期的に会議を開いて進捗状況を追跡し、盲点について話し合い、問題に対処し、共同作業を改善する方法を見つけることが有益かもしれません。これらの基本ルールに従うことによってのみ、AI を使用した製品開発は成功につながる可能性があります。