コミュニケーションの観点から見た大型モデルの顧客選択

全文では、大規模モデルの導入時に直面する困難を深く分析し、大規模モデル企業に実践的な提案を行っています。大型模型の分野に興味のある学生におすすめです。

「大手モデルは総じて自画自賛的だ」とある幹部は語った。

最近、私は何人かの B2B マネージャーやマーケティング マネージャーと、ビッグ モデルの実際の適用や広報およびコミュニケーションに関する見解について話をしました。驚くべきことに、大手モデル会社の行動に対して批判的な人は多い。

例えば：

これらの企業は、新モデルを発表した後、すぐに注目を集めるために記者会見をすぐに開催し、その後、自社メディアと協力して一連の広報活動を行うことが多いです。

しかし、その背後にある問題は、誰もがビッグモデルについて聞いたことがあるにもかかわらず、このモデルにどのような価値があるのか​​、それが顧客のビジネスにどのように役立つのか、またはそれがどのような具体的なシナリオに適用され、それがビジネスにどのような利益をもたらすのか理解することが難しいことです。

これらの疑問から、私は考え始めました。広報活動がコミュニケーション効果を失っているのか、それとも大手モデル企業が顧客の選択肢を見つけるために広報手段をうまく活用していないだけなのか。それとも、大きなモデルがうまく位置づけられておらず、それが偽りの喜びなのでしょうか?
ある幹部は、この問題を解決するには、「なぜ」、つまり、大きなモデル企業にとって何が最も重要で、その核となるものは何かということから始めなければならないと私に言いました。

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データ、もちろんデータですよね？しかし、どのようなデータが必要なのでしょうか?

OpenAI はもともと 1 兆語近くのデータを保有していましたが、インターネットから直接取得したデータの品質が良くないことがわかったため、それほど多くのデータを直接使用しませんでした。
そこで、彼らはトレーニングに高品質のデータを使用することを選択し、最終的に誰もが知っている 1750 億のパラメータ モデルを取得しました。これらの高品質なデータは主に次の 5 つの場所から取得されます。

a) フィルタリングされたオンラインデータ

b) Web Text2データセット

c) 図書館第1号データ

d) 図書館第2号データ

e) 英語版ウィキペディア

GPT を使い始めると、それが本当に強力で、すべてを知っているように思えるでしょう。しかし、専門的な人工知能のプロンプトを学習し、業界に関する詳細な質問をすると、その答えが空虚な話のように一般的すぎる場合があることに気付くでしょう。

専門分野に対する深い理解がないため、一般的な大型モデルの応用シナリオも「一般的な」ままです。

これは、意思決定を支援したり、より深い質問に答えたりするために、より多くの専門知識が依然として必要な理由でもあります。すると、一般的な仕事に深みがないのなら、専門分野はどうなのかという疑問が生じます。
ある幹部は、人々は大きなモデルを使いたいが、次の 3 つの理由からそれを直接使うことには消極的だと述べました。

1. 会社のニーズを理解していない

当社は B2B 企業であり、競争上の優位性を獲得するためには障壁を構築する必要があります。

データセキュリティ分野では優れた実績をあげており、自動車会社、教育、医療など多くの分野に進出しています。彼らがサービスを提供するすべてのクライアントには、独自のデータと経験があり、この情報は気軽に公開できない貴重な資産です。

これにより問題が発生します。大規模なモデルを提供する企業は、このデータから学習してより良いサービスを提供したいと考えていますが、セキュリティとプライバシーの懸念から、多くの企業はデータをパブリック クラウドに置きたくないと考えています。この問題を解決するにはどうすればいいでしょうか?

また、中国のクラウド市場は米国の市場とは全く異なります。

米国ではパブリッククラウドが非常に人気があります。 IBMがRed Hatを買収したとはいえ、プライベートクラウド市場はそれほど大きくなく、多くの政府機関はMicrosoftやAmazonのパブリッククラウドを選択するだろう。

中国では違います。多くのビジネスオーナーは、データストレージの場所とさまざまなデータプラットフォーム間の相互運用性について非常に懸念しています。たとえば、一部の B2B 企業は Huawei Cloud を選択しますが、一部の B2C 企業は顧客を獲得し、プライベート ドメインを管理する必要があり、通常は Tencent Cloud または Byte Cloud を使用します。

これは、中国のハイブリッド クラウドおよびプライベート クラウド市場の潜在力が米国のそれをはるかに上回っていることを意味します。汎用のビッグモデルを作ったり、汎用のビッグモデルを紹介して販売したりしても意味がありません。

2. ビジネスの特性を理解していない

冒頭の「Baidu」に関する面白い話を見ればよかったのに。大きなモデルに段落を与えて、絵を描いてもらいます。例えば、賈宝玉が枝垂れ柳の木を根こそぎ引き抜く場面や、孫悟空と三匹の白骨鬼など。本当に何もないところから絵を作り上げることができます。

これらの写真はまったく非現実的ですが、笑わないでください。このような想像力は知恵の結晶であり、中国で中途半端な状態を達成できる人はほとんどいません。

ただし、これは TOC にとって重要ではありません。このようなナンセンスが会社に持ち込まれると問題が起きるでしょう。例えば、この大きなモデルを会社のシステムに接続して意思決定に役立てたいのですが、大きなモデルのデータに問題があれば問題が発生します。

例えば：

金融業界と同様に、データ分析と意思決定に大規模なモデルを使用することを想像してみてください。経済学の本や財務レポートをすべて教えるのは確かにクールに聞こえます。

しかし、大規模なモデルが投資提案を何気なく行った場合は、それを調整し、この提案は良くないことを伝え、最適化できることを期待したくなるかもしれません。しかし、問題は、このモデルの推奨事項はどの程度正確であるかということです。

それを投資アドバイスに使ってみませんか？アドバイスが信頼できるものであることをどのように確認しますか?そして、それが依存するデータが古くなったらどうなるでしょうか?

同様に、伝統的な中国医学の分野の秘密のレシピをすべてロボットに教えたら、ロボットは本当に正確に薬を処方できるのでしょうか?たとえ捕まえることができたとしても、食べる勇気はないかもしれません。

したがって、企業の種類や業界によって課題は異なります。これらの要求は、SaaS 製品のカスタマイズのようなものです。さらにカスタマイズしたい場合は、最終的には非公開で展開する方がよいでしょう。カスタマイズをあまり望まない場合、大手モデル会社はそれを高値で販売することはできません。

データの問題もあることに言及する価値があります。

Bサイド企業として、大手モデル会社にデータを提供しています。たとえ契約書に署名したとしても、私のデータが実践に使用され、その後他の企業にサービスが提供されるかどうかはどうすればわかるのでしょうか?ユーザーのプライバシーは現在非常に厳格になっています。これは単なる技術的な問題ではなく、信頼と責任も関係します。

したがって、大規模なモデルは魅力的である一方で、多くの問題も隠れています。

企業が大型モデルをリリースするたびに、私たちはまだ一般的なモデルしかリリースしていない企業に注目しています。 「私の意見では、彼らはこの非常に競争の激しい分野に本当には溶け込んでいないかもしれない。もちろん、まずは様子を見たいだけなのかもしれない。」 Ｂ面企業幹部はそう語った。

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明らかに、これは単一の公開された業界固有のモデルが存在せず、多くの企業が独自の専用モデルを構築することを意味します。

例えば：

病院はすべての症例データを使用して大規模なモデルをトレーニングします。研修後、彼らはこのモデルを自らのビジネスの改善に活用しますが、他の病院と共有することはありません。

何千ものプライベートドメイン顧客を抱える企業は、大量のユーザーデータと購買習慣を収集して分析します。こうした大規模なモデルを保有している場合、業界全体に大きな価値をもたらす可能性があるにもかかわらず、競争上の優位性を維持するために、そのモデルを秘密にして自社のビジネスにのみ役立てることを選択する可能性が高くなります。

業界大手のモデルが誤った命題であるかどうかについては、誰も答えを出していない。しかし、一部の経営者は、大型モデルを製造する企業はビジネスロジックを逆転させたと考えている。

一方、ボトムアップの観点から見ると、垂直分野で十分なデータを持つ企業だけが大規模なセグメント化モデルを展開することができ、セグメント化に基づいて業界全体のモデルを作成することは良い選択です。

一方、上から見れば、大規模モデルのトレーニングを専門とする企業が業界レベルのモデルを構築することは困難です。参加者全員とそのニーズを考慮する必要がありますが、これはほぼ不可能です。

同じ業界であっても、企業によって運用モデル、顧客基盤、ビジネス プロセスが異なる場合があるからです。これらすべての異なるニーズを満たす大規模なモデルを作成することは非常に困難です。

そこで、私は需要側に、どのような大型モデルが最も緊急に必要とされているのか興味を持って尋ねました。 2ポイント獲得:

1. プロフェッショナル向け

プロフェッショナル バーティカルとは、簡単に言えば、特定の分野やツールに特に優れており、多数の顧客を獲得していることを意味します。

例えば：

人事には独自のシステムがあり、営業には CRM があり、生産には ERP があります。 CRM システムが 2,000 社を超える顧客にサービスを提供しており、これらの顧客が教育、日用消費財、サプライ チェーン、病院などの複数の業界にまたがっていると想像してください。この時点で、CRM + ビッグ モデルはどのような問題を解決しますか?

教育分野では、生徒の学習データや授業のフィードバックなどを深く分析し、教師がより的を絞った指導の提案をしたり、生徒に適切な学習計画を立てたりするのに役立ちます。

サプライチェーン管理に関しては、大規模なモデルにより、商品の流れや在庫状況をリアルタイムで追跡し、市場の需要を予測し、企業の在庫を最適化して物流計画を調整することができます。

Youzan SaaS などのソフトウェア サービスと少し似ていますが、ここでは大きなモデルが橋渡しの役割を果たします。さまざまな業界のデータを接続するだけでなく、これらのデータがモデルのトレーニングに貴重な情報を提供することを保証します。このようにして、ビッグモデルは実際のビジネスニーズを満たすために、さまざまな専門分野向けのソリューションをカスタマイズできます。

2. 限界的な専門化

それはどういう意味ですか？特定のアプリケーションまたは分野に高度に特化しています。つまり、特定の環境と特別な要件に合わせて徹底的に最適化され、適用されます。

例えば：

高山地帯で使用するためのドローンを設計・製造する会社を経営しています。これらのドローンは、高高度、低酸素、低温の環境向けに特別に最適化されており、過酷な環境でもより安定して効率的に動作することができます。

通常のドローンは、このような環境では飛行が不安定になったり、バッテリーの消費が早くなったりといった問題に遭遇する可能性がありますが、ドローン データ モデルは特別に設計および調整されているため、これらの課題にうまく対処できます。

簡単に言えば、家にはいろいろな靴があるけれど、ハイキングをしたいときは普通のスニーカーではなく、プロ仕様のハイキングシューズを選ぶようなものです。

このハイキングシューズは山歩き用に設計されており、グリップ、サポート、防水機能が優れています。

もっとはっきり言えば、市場に出回っている大型モデルのほとんどは、テキスト、画像、会話などを処理できる「オールラウンダー」です。

しかし、テキストに特化し、教育や医学などの特定の分野に焦点を当て、さらに学術研究のみに焦点を当てる場合、モデルは正確な狙撃兵のようになり、その価値と効果はそれらの「大規模で包括的な」モデルをはるかに超えるものになります。

注目すべきは、企業の垂直化には多くの機会があるということも言及されている点です。 ‍

つまり、企業が特定の分野で特に成功している場合、その分野に注力するだけでなく、ミシュランの三つ星レストランと同様に、企業独自の経験と知識をその分野に組み込む必要があります。

3つ星を獲得したのは、料理の腕だけではなく、特別な調理法、原材料の選択、料理の創造性、サービスなど、独自の経験と知識を完璧に組み合わせており、数あるレストランの中でも際立っているからです。

これを聞いて、企業に必要なのはジェネラリストではなく、スペシャリストなのだと突然気づきました。

これは、過去数年間の TOB による SaaS の基本的なロジックと多少似ています。これを知ることで、ビッグモデルの広報コミュニケーションが効果がなくなってしまったのか、うまく活用できていないのかを考えることができます。

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一般にパブリックリレーションズとして知られている広報活動は、具体的にはどのような活動を行うのでしょうか?

名前が示すように、ブランドと一般のさまざまな利害関係者との関係を指します。これらのステークホルダーには、消費者だけでなく、政府、非営利団体、投資家、企業の従業員なども含まれます。

簡単に言えば、広報とは「関係を構築すること」と「情報を効果的に伝えること」です。

しかし、コミュニケーションはただ話すことだけではありません。さらに重要なのは、重要な瞬間に適切な情報を伝え、大手モデル企業が何をしているのか、どのような価値があるのか​​、顧客がどのようにしてその企業を見つけることができるのかを人々に理解してもらうことです。

「効果的かつ正確」であることに注意してください。ビッグモデルの観点から見ると、通常は解説、立場、ニュース、教育の4つのコミュニケーション方法に分けられます。

その中でもレビューは、ある大きなモデル企業やイベント、人物などに対する評価や意見を述べるものです。このスタンスは、メディアの観点から個人または組織の見解を表現し、通常は対象を絞ったものになります。ニュースは事実や出来事を報道することに重点を置いており、一般の人々に客観的でタイムリーかつ正確な情報を提供することを目的としています。

これら 3 つの方法は現在 1 つのカテゴリに分類されており、より一般的に使用されています。

これらは現在最も一般的で用途の広い広報形態ですが、その価値は最も低いものでもあります。結局のところ、それらは基本的な情報の発信に過ぎず、需要側にさらに深い付加価値を提供するものではありません。

私の周りの幹部は、数日前に行われたDingTalkのアップグレードカンファレンスに注目していたと言っていました。テーマは「AIの背中に乗る」で、カンファレンスは非常にうまく行われました。

しかし、記者会見後、様々な自身のメディア報道に少々困惑し、その結果、1日以内にいくつかの有名な公開アカウントのフォローを解除した。

私は興味を持って尋ねました。「なぜそんなことをするのですか？」

彼は、重要な記者会見は必ず主流メディアで報道されるだろうと説明した。トレンドに乗るために、セルフメディアも追随しましたが、実際にBサイドのユーザーに付加価値をもたらすものはほとんどなく、非常に退屈に感じました。

したがって、需要側にとって本当に重要なのは「教育」コンテンツです。

実際の応用では、教育広報はさらに対話型と説得型の2つに分けられますが、コミュニケーションにおいてはこの2つのタイプが見落とされがちです。

「教育」とは、ツールの使い方に関する知識、スキル、情報を伝えることです。ここでの核心は、私が変える必要のある認識、あなたが私に提供する洞察、そしてビジネスがコストを削減し効率を高めるためにどのように役立つかを理解できるように支援することです。

「インタラクション」では、需要側との双方向のコミュニケーションを重視します。

つまり、大規模なモデルを開発する企業は、もっと現実的になり、私のような顧客を見つけ、フィードバックを集め、関係を構築し、さらにはコミュニティで議論するためのプラットフォームやチャネルを作成する必要があるのです。

「説得」に関しては、これは比較的理解しやすいです。主に私の意思決定や購買行動に影響を与えることを目的として製品やサービスを宣伝するため。

わかりました。
多くの需要者は、より詳細で実質的なコンテンツを求めています。大手モデル企業の広報活動を通じて、商品の価値や使用方法、ビジネスにもたらすメリットを真に理解したいと願っています。また、顧客とよりリアルな交流を持ち、リアルタイムのフィードバックやサポートを得たいとも考えています。

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ということは、セルフメディアには、さまざまな深みのあるコンテンツを書く力がないということでしょうか？

実際、企業についての詳細な情報を入手するのは難しいため、業界の観点から「レビュー型」の記事を書くしか選択肢がありません。

例えば：

私の周りのテクノロジーブロガーの中には、大手メーカーが新しい大型モデルをリリースするたびにすぐに注目する人もいます。機能や使い方から始まることが多いのですが、なぜその製品が作られたのかという点については深く考えていません。

少し前の「小米折りたたみ式携帯電話」と同じように、雷軍が龍骨巻物について言及しなかったら、自国メディアはこのことについても知らず、それを作るのがいかに難しいことかも知らないだろう。私たちの友達との違いは何でしょうか？

これらは特許技術や秘密保持契約に関わるものであったため、初期段階では公表できませんでした。開示できたとしても、それをすべて簡単に説明できるチームが存在せず、その結果、顧客は動機について表面的な理解しか得られませんでした。

これを理解すれば、需要側の観点からどのような情報発信が必要なのかも理解できるでしょう。簡単に言えば、3つの側面があります。

1. あなたが持っているものを教えてください

私の身近な幹部によると、一部の大手モデル企業は、技術力が強いように見せるために、言語技術、マルチモーダル機能、クロスラーニングなど、あらゆる専門用語を並べ立てているそうです。この高尚な言葉は多くの人を魅了します。

理解した後は疲れます。このアプローチにより、同社は「技術的リーダーシップ」の評判を獲得したように見えるかもしれませんが、長期的には、この理解しがたい技術の積み重ねは、製品の宣伝やユーザーの受け入れにはつながりません。

考えてみてください。私は高学歴の人間とみなされており、理解できますが、私の下にいる取締役は理解できないかもしれません。

つまり、情報ギャップによって彼らは排除され、役に立つものの、それが何であるかを本当に理解するには複雑すぎるツールを発見したときに、諦めてしまう可能性があるのです。

実際、テクノロジー大手は、一般ユーザーが簡単に始められるように、複雑なテクノロジーを簡素化する必要があります。一般の人々が始められるようになって初めて、企業は自社の技術がいかに進んでいるかを示すことだけに重点を置くのではなく、彼らを引用することができるのです。

2. グループで使用する方法

いわゆる「使い方」は、SOP と同様に、ユーザー操作プロセスの完全なセットに重点を置いています。

SCRM を例に挙げてみましょう。

大規模モデルの統合を検討する際には、WeChat for Business で数百万人のアクティブ ユーザーを抱える B サイド クライアントにサービスを提供しているものの、クライアントのすべてのプライベート ドメイン オペレーターがコミュニティ ユーザーと自由にコミュニケーションしたり、複数のコミュニティで情報を配信したりできるわけではないことに留意する必要があります。

したがって、明確な SOP セットを構築する必要があります。

このプロセスでは、オペレーターがコピーの作成時に問題に遭遇した場合、ビッグモデルの知識ベースを使用してコピーを最適化し、操作を簡素化して、初心者でもすぐに習得できるようにします。

医療業界を例にとると、医師が患者に遠隔医療サービスを提供する場合、大規模なモデルに基づく診断補助ソフトウェアに頼ることがあります。このソフトウェアは、一般的な医療クエリ機能を提供するだけでなく、診断プロセスにおいて医師を深く支援することもできます。

医師は、特定のまれな病気や複雑な症状に直面した場合、自身の経験に頼るだけでなく、このソフトウェアを使用して既存の医療データベースと比較し、より正確な診断を下すことができます。

したがって、大規模なモデル企業は、人々のグループがどのようにそれを使用できるかという問題を解決することによってのみ、より多くのデータを持ち、より良い成果を上げることができるのです。

3. 何を変更する必要がありますか?

ある幹部は、「大規模モデルの実装と B2B 製品の成功への道は似ており、どちらも適切なエントリー ポイントを見つけることが必要だと私は常に信じてきました」と述べています。まさに「ビジネス プロセス」をより効率的にする方法がエントリー ポイントです。

たとえば、大手飲料メーカーの顧客を考えてみましょう。生産・流通の過程では、在庫の不安定化、中間業者による買いだめ、末端チャネルなどの問題に直面することがよくあります。

ビッグモデルが過去の購入、店舗販売、市場変動に基づいてサプライチェーンの生産を推進できれば、新製品の市場投入速度を加速し、市場競争力を向上させることができます。

しかし、このビッグデータ モデルはどこで登場するのでしょうか?重要なデータは何ですか? また、それをモデルにどのように提供しますか?どの部門が協力する必要があるかは単純な問題ではありません。

したがって、真の価値を実現するには、ビジネスプロセスに統合する必要があります。
なるほど。大規模なモデルに関して、B2B 需要者が特に懸念するのは、何を持っているか、グループの人々がどのようにそれを使用しているか、そして会社が何を変える必要があるかという 3 つの点です。

要約すれば：

大きなモデルなので、余裕があります。

今後 5 年間で、おそらくすべてのツールに SCRM + AI、ERP + AI、OA + AI などの大規模なモデルが搭載されるでしょう。
常に車を作ろうとしないでください。既存の車輪をどのように革新するかについてさらに考えてみましょう。市場は今すぐにそれほど多くの革新的な企業を必要としているわけではありません。

著者: 王志遠;

公開アカウント：王志遠