大規模な言語モデルと AI ツールを活用することで、ソリューションをより効率的に開発および最適化できます。問題を理解することがソリューション開発の中心です。当社は、顧客、パートナー、社内チームと徹底的な話し合いを行い、お客様のニーズと期待を理解します。私たちは大規模な言語モデルを使用してこれらの会話を分析および解析し、問題の核心をより深く理解します。
当社では、ビジネス モデルとナレッジ ファクトリーを使用してソリューションを定義および最適化します。問題の明確化と解決策の構築のプロセスは、人工知能ツールによって支援されます。これには、将来の傾向を予測するための機械学習アルゴリズムの使用、明示的および暗黙的な質問を解釈するための自然言語処理ツールの使用、または問題への関連性や解決策の可能性を深く探るための大規模言語モデルの使用が含まれる場合があります。
プロンプトを定義することは、このプロセスにおけるもう 1 つの重要なステップです。ヒントは、問題をより深く理解し、可能な解決策を見つけるのに役立ちます。これらのプロンプトでは、質問の目的を明確に表現するだけでなく、期待される回答の形式と推論パラメータも定義する必要があります。ソリューションを検討した後、AI を使用してソリューションの効果をシミュレートできます。大規模な言語モデルを使用して、可能な解決策を生成することもできます。各ソリューションの長所と短所を比較して評価し、最適なソリューションを見つけることもできます。
最適なソリューションが見つかったら、それをテストして検証します。私たちは人工知能ツールを使用してソリューションの実際の効果をシミュレートし、大規模な言語モデルを使用してテスト レポートを生成します。これらのレポートを使用して、ソリューションを調整および最適化します。
要約すると、大規模な言語モデルと AI ツールを使用することで、より効率的に問題を理解し、解決策を構築および探索し、テストおよび検証できるようになります。このアプローチにより、効率が向上するだけでなく、より高品質のソリューションを提供することも可能になります。
ビジネスモデルを運用する上で、まず顧客は誰なのか、顧客の期待は何か、企業が提供する価値は何なのか、顧客が好むチャネルは何なのか、パートナーは誰なのか、そして顧客価値を創造するためのプロセスとリソースは何かを明確にする必要があります。これらはビジネスモデルの中核部分です。
ソリューション開発フェーズでは、可能なビジネス ソリューションまたはデジタル ソリューションを検討する必要があり、そのためにはナレッジ ファクトリーとの連携が必要です。大規模言語モデルとビジネス オントロジーは、ソリューション開発において重要な役割を果たします。ソリューションが定義された後、まずプロセス ワークフロー、画面、レポート、意思決定ルールなどの運用レベルのビジネス モデルをシミュレートして検証されます。 2 番目に、大規模な言語モデルからマイニングされたデジタル ソリューションをローコード環境で実行できます。
ビジネス ソリューションを実装するプロセスでは、まず IT 目標とビジネス アーキテクチャに基づいて IT アーキテクチャを設計し、次に IT モデルを設計、つまり IT ソリューションを定義し、最後にプログラミングとテストを行う必要があります。 IT モデルを設計する際に、ビジネス モデルと AI ツールを使用して自動的に設計することができます。ビジネスモデルは、4 段階のタスクと 5 段階のステップを定義し、サービスの入出力構造を明確にし、ビジネス上の意思決定ロジックを定義し、チャネルや製品などのプロセスの変化要因を組み込みます。
AI ツールとビジネス モデルを使用することで、バックエンド アプリケーションの開発を加速できます。 IT アーキテクチャとアプリケーション パターンの設計に基づいて、ビジネス モデルに応じた UML モデルを自動的に生成できます。対象となるビジネスコンポーネントとコンポーネントアプリケーションパターンに基づいて、IT サービスの構造を設計できます。意思決定モデルの助けを借りて、ビジネスロジックを自動的に実装できます。エンティティ モデルとプロセス モデルに基づいて、サービスの入力と出力を定義できます。エンティティ モデルとデータ アーキテクチャに基づいて、データベース構造を設計できます。最後に、AI ツールを使用して IT モデルを自動的に設計するために、トランザクション サービスと分析サービスを区別できます。
運用レベルのビジネス モデルは、企業の日常的な業務運営にとって非常に重要です。ビジネス モデルには、価値提案、プロセス モデル、エンティティ モデルが含まれます。価値提案とは、顧客の価値期待と企業およびそのパートナーの製品やサービスとの間の価値をマッピングする方法です。本質的には、価値領域全体にわたって顧客、製品、チャネル、パートナーを連携させることです。プロセス モデルは顧客の価値期待を生み出すコア アクティビティを表し、物理モデルは価値を生み出すために使用されるリソースを表します。したがって、ビジネス モデリングの中核は、顧客が誰であるか、顧客が何を期待しているか、企業が提供する価値は何であるか、顧客が好むチャネルは何であるか、パートナーは誰であるか、顧客価値を創造するプロセスは何であるか、顧客価値を創造するためのリソースは何であるかを定義することです。
ビジネスモデルには、現在のビジネスモデルと目標とするビジネスモデルの 2 種類があります。目標要件を達成するには、ビジネスソリューションを定義して現在のモデルを目標モデルにアップグレードする必要があります。ソリューションを定義するには、ソリューションの検出と検証が鍵となります。
ソリューションの検出と研究開発は、ビジネス ソリューションまたはデジタル ソリューションを探索するプロセスであり、ナレッジ ファクトリーとの連携が必要です。大規模言語モデルとビジネス オントロジーは、ソリューション開発において重要な役割を果たします。 ChatGPT などの大規模言語モデルを活用すると、必要な機能を特定し、問題に対する解決策を見つけるのに役立ちます。このプロセスでは、質問の設計が非常に重要です。ヒントは、質問の目的、回答の形式、推論ハイパーパラメータ、コンテキストに基づいて設計する必要があります。ソリューションが定義されたら、ソリューションの検証が必要になります。確認方法は2つあります。 1 つは、プロセス ワークフロー、画面、レポート、意思決定ルールなどの運用レベルのビジネス モデルをシミュレートすることです。運用レベルのビジネス モデルはコードなしで実行できます。もう 1 つのアプローチは、マイニングされたデジタル ソリューションをローコード環境で実行することです。このデジタル ソリューションは、大規模な言語モデルからマイニングされ、要件エンジニアリングのソリューション ファクトリーのコンテキストで実行できます。このように、すべてのビジネス ソリューションはすでにビジネス モデルに組み込まれています。
次のステップは、ビジネス ソリューションを実装することです。ビジネス ソリューションを実装するプロセスでは、まず IT 目標とビジネス アーキテクチャに基づいて IT アーキテクチャを設計し、次に IT モデルを設計、つまり IT ソリューションを定義し、最後にプログラミングとテストを行う必要があります。 IT モデルを設計する際に、ビジネス モデルと AI ツールを使用して IT モデルを自動で設計することができます。 IT アーキテクチャとアプリケーション モデルに基づいた設計により、IT モデルの自動設計を実現できます。自動プログラミングは、大規模な言語モデルと AI プログラミング ツールを使用して実現できますが、品質を保証するには、オントロジー モデルに基づくビジネス モデルと、ビジネス アーキテクチャと IT 目標に基づく詳細な IT アーキテクチャ設計に基づく必要があります。 IT アーキテクチャには、アプリケーション モデル設計、コード構造モデル、AI エージェント、ソリューション統合が含まれており、これらは自動プログラミングを実現するための重要なコンポーネントです。
つまり、オントロジー モデルに基づいて構築されたビジネス モデルは、AI プログラミングにとって非常に重要です。まず、ビジネス モデルにはビジネス ソリューションが含まれており、ビジネスのデジタル ツインであり、デジタルで検証されたソリューションであるため、より正確です。 AIプログラミングには、ITモデルとAIツールの連携プラットフォームが必要です。オントロジーモデルは、ビジネスモデル、ITモデル、AIを接続するための基盤となるため、オントロジーモデルに基づくビジネスモデルが最適な基礎となります。最後に、AI プログラミングの一貫性は、アプリケーション パターン、コード構造、AI エージェントなどを含む詳細な IT アーキテクチャ設計に依存します。これらはすべて、ビジネス モデルに基づいて AI プログラミングを実装するために必要です。
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