金融業務向けに小規模で高度に専門化されたモデルの使用を検討している金融機関にとって、Bloomberg GPT は最適な選択肢です。このモデルは金融データと業務向けに特別に調整されており、金融分野で正確かつ専門的な機能を必要とする機関に最適です。
BERT と GPT-3 は強力なモデルですが、より汎用的です。オプションの中で最新の GPT-4 も汎用モデルですが、規模が大きいため、特殊なタスクには必要ない可能性があります。したがって、オプション C: Bloomberg GPT は、特殊な金融タスクに検討するモデルとして推奨されます。

AI ベースの企業で継続的な改善文化を育むには、人間主導のプロセスの強化に重点を置く必要があります。詳細な説明は次のとおりです。
人間主導のプロセス: 継続的な改善には、人間による意思決定、コラボレーション、イノベーションを伴うプロセスの評価と強化が必要です。
AI 統合: AI は人間の能力を強化するために使用でき、さまざまなタスクの効率と有効性を向上させるツールと洞察を提供します。
フィードバック ループ: 従業員が AI ツールやプロセスに関する意見を提供できる堅牢なフィードバック ループを確立すると、AI システムを継続的に改良および強化するのに役立ちます。
トレーニングと開発: AI ツールを効果的に活用できるように従業員のトレーニングに投資することで、従業員がこれらのテクノロジーを活用して継続的な改善を推進できるようになります。
参考文献:
デミング、WE（1986）。危機からの脱出。MIT プレス。
Senge, PM (2006)。『第五の規律：学習する組織の芸術と実践』
クラウンビジネス。

生成 AI は、医療分野、特に診断のための医療画像の分析において重要な用途があります。生成モデルは、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像のパターンや異常を認識するようにトレーニングすることができ、医療従事者が病気をより正確かつ効率的に診断するのに役立ちます。
Dell GenAI Foundations Achievement の公式ドキュメントでは、医療を含むさまざまな業界における AI の範囲と影響について取り上げていると思われます。このドキュメントでは、生成 AI が高度なアルゴリズムを使用して、実際のデータを模倣した新しいデータ インスタンスを生成する方法について説明しています。これは、特に医療用画像処理で役立ちます12。これらの生成モデルは、異常検出、画像間の変換、ノイズ除去、MRI 再構成などのアプリケーションに役立つ可能性があります34。
ソーシャルメディア投稿の作成（オプション OA）、在庫管理（オプション OB）、および不正検出（オプション OD）は、診断のための医療画像の分析とは直接関係がありません。したがって、正解は C です。
質問のコンテキストに一致する生成 AI のアプリケーションであるため、診断のために医療画像を分析します。

デジタル変革の文脈における AI の重要な目的の 1 つは、デジタル経済の成功に不可欠なものになることです。以下に詳しく説明します。
デジタル トランスフォーメーション: デジタル トランスフォーメーションでは、デジタル テクノロジーをビジネスのあらゆる領域に統合し、ビジネスの運営方法や顧客への価値提供方法を​​根本的に変更します。
AI の役割: AI は、自動化を可能にし、意思決定プロセスを強化し、イノベーションの新たな機会を創出することで、デジタル変革において重要な役割を果たします。
経済的影響: AI 主導のソリューションは、効率性の向上、コストの削減、顧客体験の強化を実現します。これらは、デジタル経済における競争力と成長に不可欠です。
参考文献:
Brynjolfsson, E.、McAfee, A. (2014)。『第二の機械時代: 素晴らしい技術の時代における仕事、進歩、繁栄』WW Norton & Company。
Westerman, G.、Bonnet, D.、McAfee, A. (2014)。『Leading Digital: Turning Technology into Business Transformation』、Harvard Business Review Press。

生成 AI は、パーソナライズされたタイムリーな応答を提供することで、顧客エクスペリエンスを大幅に向上させることができます。
方法は次のとおりです。
* 顧客からの問い合わせの理解: 生成 AI は、顧客の言語、感情、具体的な問い合わせの詳細を分析します。
* パーソナライゼーション: 顧客の過去のやり取りや好みに基づいて応答をカスタマイズします。
* 適時性: AI は即座に応答できるため、待ち時間が短縮され、満足度が向上します。
* 一貫性: 問い合わせの量に関係なく、応答の品質が一定であることを保証します。
* スケーラビリティ: AI は大量の問い合わせを同時に処理できるため、ピーク時に効果的です。
参考文献:
* パーソナライズされたエクスペリエンスを提供する AI の能力は、顧客サービス研究で十分に文書化されています。
* AI チャットボットの研究では、応答時間と顧客満足度の向上が示されています。
* 業界レポートでは、顧客サービスタスクの管理における AI の拡張性と一貫性が強調されることが多いです。
このアプローチは、AI を使用してパーソナライズされた応答を生成し、オプション OC を検証済みの回答にすることで顧客サービスを向上させるという目標と一致しています。