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GPUと画像生成AIが拓くマーケティングとビジネスの未来:次世代の可能性

 GPUと画像生成AIが拓くマーケティングとビジネスの未来:次世代の可能性

AIxIoTビジネス共創ラボ

November 26, 2024
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  1. Azure Localの活用可能性 一元管理の強化: Azure ArcとAzure Localを組み合わせることで、クラウドとオンプレミスのリソ ースを統一的に管理。これにより、複数のEdgeロケーションに分散するGPUサ ーバーの管理がさらに効率化。 セットアップの簡素化 (一番のメリットだと思ってます):

    Azure Localの自動プロビジョニング機能により、新しいロケーションやGPUサ ーバーの追加が容易に。これにより、迅速なスケーリングと展開が可能に。 複雑な手動管理の削減: Azure Localの自動化機能により、手動での設定や管理作業が減少し、人的エラー のリスクを低減。 セキュリティの強化: Azure Key Vaultとの統合により、秘密情報や証明書の安全な管理が可能となり、 セキュリティ向上。
  2. 画像生成AI コンテンツ制作 企業の声 導入前の課題 導入後の効果 マーケティング アサヒビール 株式会社 画像生成AI「Stable Diffusion」を日本で初めて

    体験型プロモーションに活用 顧客体験の個別化の不足 消費者一人一人にパーソナライズされた体験を提供する手段が 限られていた。 商品認知拡大の課題 新商品の認知度を効率的に高め、消費者の購入を促すためのイ ンパクトあるマーケティング手法の不足 パーソナライズされた体験の提供 認知拡大と購入喚起の向上: 消費者自身が生成したオリジナルアートを通じて商品とのつ ながりを感じる 認知度を高めるとともに、商品購入の促進に寄与 ©LinkX Japan. All Right Reserved “未来志向のビールで新たなライフスタイルの提案”を掲げる本商品か ら、最先端技術を活用した新コンテンツによる情報発信を通じて、“期待 を超えるおいしさ、楽しい生活文化の創造”を目指します。 https://www.asahibeer.co.jp/news/2023/0926.html
  3. 画像生成AI AIモデル 企業の声 導入前の課題 導入後の効果 SNSマーケティング 株式会社 しまむら AIモデル「瑠菜(るな)」を導入。 ポスター・チラシ・公式SNSで情報発信。

    若年層顧客の開拓 トレンドへの迅速な対応 コストと時間の制約 スケジュール調整や撮影の時間とコスト AIモデルを通じて、若い女性顧客層への訴求力が向上 最新技術を活用する企業としてのイメージ向上 柔軟な販促活動の実現 モデルや撮影スタッフの人件費、撮影にかかる諸経費の削減 ©LinkX Japan. All Right Reserved AI モデルを起用することで従来よりもスピード感のある販促を実現し、 10 代~20 代のファン層拡大に繋げることを 目的としています。 https://www.shimamura.gr.jp/assets-c/uploads/release20240605luna.pdf
  4. 画像生成AI コンテンツ制作 企業の声 導入前の課題 導入後の効果 マーケティング Netflix 映像全カットの背景画に画像生成AIを活用したシ ョートアニメ「犬と少年」を公開 制作時間とリソース

    日本の商業アニメの制作現場は効率化と分業が進んでいるもの の、多くのクリエイターが同時に複数の作品を進行させている ため、1つの作品に集中してクリエイティブな作業を行う時間が 不足していた。 DXの必要性 国際的な議論と認識の向上 AI技術の導入によって生じた国際的な議論が、アニメ産業の労働 環境や技術の進化に対する認識を深める機会を提供。 また、AIの使用が批判も招き、制作における倫理的な問題やアニ メーターとの関係について再考する必要 ©LinkX Japan. All Right Reserved 今回の作品も、AIが介在しているのに、作品には明確に、牧原監督の個性がに じみでている。ベースにAIがあっても、そこからさらに手を加えていくので、 クリエイターの個性は明確に残るものなんです。 https://youtu.be/J9DpusAZV_0?si=LkQZ9jCaGFartoK7
  5. 画像生成AI AIシステム 企業の声 導入前の課題 導入後の効果 非鉄金属メーカー 住友電気工業 株式会社 不良検知AIの学習データに画像生成AIを活用。 開発期間を4年から3ヶ月に短縮。

    不良品の画像が十分に集まらないため、AIの検出精度が向上しにく い。 学習データ不足による開発期間の長期化 精度を高めるための工夫や試行錯誤等、AIエンジニアの負担が大き い 学習効率の向上: 疑似不良生成AIにより、少ないリアルデータから でも効果的な学習が可能 生産性の向上 品質保証の強化 ©LinkX Japan. All Right Reserved https://sumitomoelectric.com/jp/sites/japan/files/2022-09/download_documents/prs106.pdf 引き続き人手による外観検査工程を自動化など、製造現場の幅広い工程を 自動化する取り組みの加速・拡大に取り組んでいきます