AI の作り方: 5 つのステップでソリューションを完成

AI の作り方を知りたいですか? あなたは正しい場所にいます！ 多くの試行錯誤の後、私はこの目的のための普遍的なガイドを作成することができました。 今日では、さまざまな方法でアクティビティをサポートする独自の AI を作成する方法を学ぶことができます。

XNUMX つの実践的なステップを詳しく説明する前に、いくつかの基本的な情報を提供して競争条件を平等にしたいと思います。

AIとは何ですか?

AI（人工知能）というのは、 人間の行動のシミュレーション コンピューターによって行われます。 これは多くの新たな可能性を開くものであり、テクノロジー業界における次の大きな出来事です。 AI は、既存のリソースから学習することで、既存のワークフローを改善する余地を提供します。 このプロセスは次のように知られています AIデータフィード.

しかし この用語は 1950 年代にまで遡ります、多くのことが変わりました。 人工知能の初期の頃、IT 業界は今日のようなものではありませんでした。 ただし、根拠を設定したのは、 アラン·チューリング 「コンピュータ機械とインテリジェンス」論文を出版。 彼は、標準的なコンピューター プログラムを人工知能から分離するテストを提示しました。

21世紀に早送りすると、 大手ハイテク企業 何十億ドルも投資する AI システムを開発および改善するため。 業界における最新の大きなニュースは次のとおりです。 OpenAIがChatGPTをリリース それ以来、何も変わっておらず、AI はテクノロジー業界全体でさらに使用されており、 他の多くの分野.

AIの作り方は？

基本的な知識が得られたので、AI を作成できます。 いいえ、高度な技術やコーディングのノウハウは必要ありません。

1. 問題と目標を特定する

あらゆる（AI）ソリューションの作成 解決したい問題が必要です。 こうすることで、AI の目的と達成したい目標がわかります。

後ほど、AI の日常的な使用例をいくつか紹介しますが、今は次のように自問してください。なぜ AI が必要なのでしょうか?単純な質問ですが、答えは必ずしも簡単ではありません。

この障害を克服するために、日常の仕事で経験するありふれた問題について考えてみてください。 AI の質問を作成する方法という技術的な側面については、まだ気にしないでください。

1. 書きます 問題 紙またはデジタル文書に記録します。
2. について考える 原因 これらの問題の。 できるだけ客観的になり、関連する原因をできるだけ多く書き留めるようにしてください。
3. 最後のステップは、次のような共通の原因を見つけることです。 一般的な問題 あなたが経験している。

このシンプルな方法により、AI で達成したい目標に集中することができます。

解決すべきことがわかったら、すぐに集まることができます 関連した データ。

2. データを収集する

AI が解決する問題を特定したら、データの収集に時間を費やす必要があります。 AI は収集したデータから学習し、データの関連性と正確性を確保できることを忘れないでください。

すでに持っているものから始めましょう。 文書、手順、メモ、および問題が発生したプロセスに使用するその他すべてのもの。 すべての内部データを XNUMX か所に集めます デジタル（Google ドライブをお勧めします）。

Google 検索を使用して、より関連性の高いデータをオンラインで見つけることもできます。 検索演算子を使用して、表示したい結果をフィルタリングすることをお勧めします。

PDF ドキュメントをお探しの場合は、 filetype:pdf + your keyword 演算子を使用してこの形式に焦点を当てます。 他のファイルタイプでも同じことができます。 PDF を目的の拡張子に置き換えるだけです。

XNUMX つの特定の Web サイトのみからデータを取得するには、次を使用できます。 site:linktothewebsite.com + your keyword (任意).

貴重なリソースをダウンロードできない場合は、そのリンクを保持しておくこともできます。 一部の AI システムはインターネットにアクセスでき、提供されたリンクからデータを取得できます。

あなたが知っているすべての方法を使用して、 可能な限り多くの関連データを収集する。 これにより、AI は、あなたを助けるはずの主題について多くのことを学習できるようになります。

3. テクノロジーを選択する

AI を作成するには XNUMX つの方法があります。

1. プログラミング言語、フレームワーク、既存のモデルを使用します。
2. AI構築プラットフォームの使用。

C++、Python、Java などの言語や Scikit、Pytorch、TensorFlow などのフレームワークを使用したコーディング経験があれば、AI をゼロから構築できます。 ただし、このアプローチでは多くのリソースが消費され、多くの課題が生じることに注意してください。

幸いなことに、多くのプラットフォームではコーディングのスキルがなくても AI を構築できます。 これらのプラットフォームは完全な柔軟性を提供するわけではありませんが、AI にデータを供給できるため、多くのリソースを節約できます。

このガイドでは、 既存のプラットフォームを利用したAI。 私が使います ボットソニックを使用すると、ユースケースに合わせてパーソナライズされた AI チャットを作成できます。

BotSonic を開始する手順は次のとおりです。

1. へヘッド bot.writesonic.com をクリックします。入力したコードが正しければ、MFAの設定は正常に完了します 登録する.
   
2. 詳細を入力して、 OTP でサインアップする.
   
3. 受信箱を開いて、 ワンタイムパスワード (OTP) は変更できます。
   あるいは、Google または Apple のサインアップを使用してプロセスを高速化することもできます。
4. セットアップボタンをクリックすると、セットアップが開始されます 新しいボットの作成 
   
5. 最適なものを選択してください 使用事例、割り当て 名、 をクリックし ボットを作成.
   

ボット ビューでは、外観、サポートされている言語、デフォルトのメッセージなどに関連するさまざまな設定を微調整できます。これらのオプションを検討することをお勧めしますが、今のところ優先事項は次のとおりです。 以前に収集したデータをフィードします.

4. データのクリーンアップとフィード

BotSonic (またはその他の適切なプラットフォーム) にアカウントを取得したら、収集したデータに戻ることができます。 さて、あなたはそうしたいでしょう データをクリーンアップする AIに餌を与えることになります。

このプロセスには次のものが含まれます。

• 虚偽情報の監視
• シンプルな形式でデータを構造化する
• 重複または不一致の情報を削除する
• 不完全な情報を削除します。

時間をかけて、収集したすべてのファイルとリンクをスキャンしてください。 AI のパフォーマンスはデータの品質に直接依存します。

完了したら、BotSonic AI にデータをフィードできます。

1. に移動します 「ソース」タブ あなたのボットの。
   
2. PDF、DOC、DOCX を [ファイル]タブ.
   
3. に行きます 「リンク」タブ 調査中に収集したリンクをすべてコピーして貼り付けます。
   
4. ヒット アップロードとトレーニング 各データセットをアップロードまたは提供した後、ボタンをクリックします。
5. をチェックしてプロセスを監視します。 状況 提出されたデータの。
   
6. これらの手順を繰り返します BotSonic システムにすべてのデータが入るまで。

5. AI を監視して改善する

今度は AI を初めてテストします。 この機能を使用すると、他のユーザーと同じようにボットと対話できるようになります。

ボットをトレーニングしました ChatGPTネットワークエラー この例の記事。

1. セットアップボタンをクリックすると、セットアップが開始されます フルスクリーン (Comma Separated Values) ボタンをクリックして、各々のジョブ実行の詳細（開始/停止時間、変数値など）のCSVファイルをダウンロードします。 ダッシュボードで。
   
2. 詳細を入力してください。
   ここで必要な内容を BotSonic ダッシュボードから微調整できます。
   
3. ボットに質問してください 関連する質問.
   

提供されたデータに基づいて、さまざまな質問に対する答えが得られます。 未解決で難しい質問にどのように答えるかに注目してください。

ボットに虚偽の情報が含まれていることが判明した場合は、提供したデータに戻る必要があります。 幸いなことに、誤った情報のソースを特定したら、それをシステムからすぐに削除できます。

1. に行きます ソース タブ あなたのボットの。
   
2. 下にスクロールして 破損したデータソース  検索 特徴。
   
3. セットアップボタンをクリックすると、セットアップが開始されます 削除ボタン (赤いゴミ箱アイコン).
   

これは理想的な時期です AI のアルファ テストを組織する。 ターゲット グループ (同僚、顧客、その他ボットを使用する人) を集めて、その使用方法を説明します。

どのような質問をどのようにすればよいのかを彼らに指示しないでください。 彼らに任せてください。 こうすることで、実際の使用時に発生する問題に遭遇する可能性があります。 これらの問題のリストを作成し、全員にリストに協力してもらいます。

前に説明したように、関連するデータ ソースを追加し、破損したデータ ソースを削除することで問題を解決します。

このプロセスを数回繰り返し、満足のいくパフォーマンスが得られたら、AI をデプロイします。

AIは何に使えますか?

必要な知識がすべて揃ったので、次は AI の最も頻繁な使用例を取り上げます。

顧客サービス

BotSonic で提供した例からわかるように、AI の最も頻繁な使用例の XNUMX つはカスタマー サービスです。 AI を活用したチャットボット リソースを節約する 企業向け 世界中に配信され、サポート チームの仕事が容易になります。

チャットボットは強力で効率的ですが、サポート チームは依然として存在し、活動しています。 クライアントは人間的な交流を好みます。 ただし、クライアントは多くの場合、自分でできることについてサポートを求めます。 ユーザーをデータベースに送信する代わりに、データベースとチャットで対話できるようにしてください。

こうすることで、すべての情報が記録されたままになり、チャットボットがプロセス全体をフォローできない場合は、人間がすぐに介入できるようになります。これにより、テクノロジーと人間の対話の間に完璧なバランスが生まれます。

パーソナライズされたマーケティング

AI チャットボットとの各対話の開始時に特定の詳細を提供していることに気づくかもしれません。 特に BotSonic の場合、ユーザーは自分の名前と電子メール アドレスを入力する必要があります。 ニーズに合わせてこのフォームを調整できます。

その恩恵を受ける XNUMX つの方法は、 パーソナライズされたオファーが必要かどうかをユーザーに尋ねる 彼らのやりとりに基づいて。 このようにして、次のことができます アップセル またはサービスや製品をクロスセルする そして燃焼の問題を解決します。

別のオプションは、チャットボットにこの情報と提供をフィードして交渉させることです。 AI に最終的な取引をさせたくないはずです。 これはスタッフの人間的な部分に任せてください。 ある程度までは許可してから、そのリクエストを人間の営業チームに転送できます。

パーソナライズされた仮想アシスタント

自分のビジネスを経営している場合、または複数のプロジェクトに取り組んでいる場合、時々、そのことに夢中になってしまうことがあります。 現在のプロジェクトに関するすべての関連情報を AI に供給して、プロジェクトの整理に役立ててみてはいかがでしょうか?

このようにして、優れた高速な仮想アシスタントを入手できます。 最も良い点は、 それは訓練されています あなたの特定のプロジェクト。 何かがおかしいと感じたときは、AI アシスタントに相談して問題をすぐに解決してください。

あなたも 以前の会話にアクセスする (BotSonic の [受信トレイ] タブ）以前に伝えられた内容を再確認します。 もう XNUMX つの利点は、新しいデータによる継続的なアップグレードです。

人事と採用

多くの企業が目指しているのは、 AIを活用した採用プロセス。 AI をトレーニングして候補者を最終候補者に絞り込んだり、従業員の努力を追跡したりすることができます。

数十のアプリケーションのレビューに時間を費やす代わりに、データを AI にフィードして AI に意見を与えることができます。

従業員や就職希望者が対話できる別の AI チャットボットを作成することもできます。 オンライン フォームに記入する代わりに、ボットとチャットするよう依頼できます。 こうすることで、彼らのニーズと問題をよりよく理解できるようになります。

まとめ

これで、AI の作り方がわかりました。 まずは、日常業務で直面している問題を特定することから始めます。 それらの原因を組み合わせて、解決したい一般的な問題を特定します。

目標がわかったら、トレーニングに使用する内部データまたは外部データを収集できます。 AI 自体はカスタム コーディングで構築できますが、それには多くのリソースが必要となるため、代わりに BotSonic のようなプラットフォームを使用することをお勧めします。

その後、データをクリーンアップして AI にフィードします。 出力を継続的に監視し、新しいデータが導入されるたびにテストを実施することを忘れないでください。

その理由と使用例については、一般的なものをいくつか紹介しましたが、限定しないでください。 現在、さまざまな業界のさまざまな分野で AI を導入できます。 重要なのは、作業をサポートし、簡素化する方法で行うことです。