要約：
- Generative AI（GenAI）は、既存の分析モデルを強化するために「mix-in」として活用できる。
- GenAIは珍しいシナリオや仮説上の「what-if」シナリオをシミュレートし、既存のMLモデルの関連性を向上させることが可能。
- GenAIによるシミュレーションは、詐欺検出、予防的保守、患者治療結果などの分野で深い洞察と高い精度を提供し、組織の分析モデルをより堅牢で効果的にする。
- GenAIは歴史的データが存在しない潜在的なイベントをシミュレートする際に貴重であり、合成データを生成してモデルをトレーニングすることが可能。
- 業界固有のユースケースにおいて、GenAIを活用することで、金融サービス、保険、政府機関、医療、製造業、公共安全、災害対応などで合成データを生成し、高リスクシナリオに備えることが可能。
考察：
GenAIは様々な業界で革新的な可能性を秘めており、既存の分析モデルを強化するだけでなく、過去のデータが限られているような高影響イベントに対する準備や対応策の最適化にも役立つことが分かる。また、GenAIを他のタイプの分析（予測、因果、自律）と統合することで、AI駆動のソリューションをより強固で適切かつ責任あるものに進化させ、産業全体でのイノベーションと競争力の向上を促進することができる。
元記事: https://www.datasciencecentral.com/revolutionizing-analytics-with-genai-driven-simulation/