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『ブンブンの向こう側産業における生成型AIの実用的な応用を探求する』

イントロダクション現代の世界は「ジェネレーティブAI」という言葉で賑わっています。McKinsey、KPMG、Gartner、Bloombergなどのトップのテクノロジー企業や経営コンサルティング企業は、この新しい技術の力を測定し、将来を予測するために常に研究を行っています。これらの調査は、ジェネレーティブAIの企業への影響が急速に増大しており、今日の職場で必須のスキルとなっていることを示しています。調査結果によると、ジェネレーティブAIは2032年までに1.3兆ドルの市場となり、誰もがその一部になりたがるでしょう。この記事では、さまざまな産業におけるジェネレーティブAIの応用、成長、および影響について、そしてあなたがこのグローバルな変化の一部になる方法について説明します。ジェネレーティブAIとは何か？その規模はどれくらいか？ジェネレーティブAIはもはや単なるバズワードではありません。この新しい技術は、AIが新しいコンテンツを作成し、実践を通じて学習することができるもので、世界中で注目を集めています。ジェネレーティブAIツールは、基本的にはトレーニングデータに基づいてコンテンツを生成できる大規模な学習モデル（LLM）です。これらのモデルは、トレーニングデータからパターンや構造を学び、類似のパターンに従う出力を生成できます。これらのモデルは、画像、動画、音楽、音声、テキスト、ソフトウェアコード、製品デザインなどを作成することができます。現在利用可能な大量のトレーニングデータのため、この技術の可能性は無限です。過去数ヶ月間、ジェネレーティブAIの分野は着実に拡大し、毎日新しい応用とユースケースが発見されています。企業レベルでは、ジェネレーティブAIの統合により、より速いアウトプット、より高い生産性、経済成長が実現されています。その結果、多くの企業が時間とコストを節約するためにジェネレーティブAIを使用しています。ジェネレーティブAIの企業応用には、自動化、人間または機械の増強、ビジネスおよびITプロセスの自立実行などが含まれます。McKinseyによると、世界中の企業はジェネレーティブAIツールの導入により、生産性の向上とリスクの最小化を最大限に活用しています。企業は今後、自身の仕事においてジェネレーティブAIを熟達することが求められるでしょう。ジェネレーティブAIのビジネス面ジェネレーティブAI市場には、モデルトレーニングインフラ、LLM向け推論デバイス、デジタル広告、特殊ソフトウェアとサービス、個人化アシスタント、およびコーディングの加速を可能にする共同作業者が含まれています。ジェネレーティブAIツールとソフトウェアを開発する企業がこの領域で最も恩恵を受けていますが、これら製品の応用はさまざまな産業の利益を支援しています。では、ジェネレーティブAIは今日ではどれくらい大きな存在なのでしょうか？2022年には、ジェネレーティブAI市場は400億ドルと評価されており、時間の経過とともに成長しています。Bloomberg Intelligenceによると、ジェネレーティブAIは2032年までに42%の複合年間成長率を示し、1.3兆ドルの市場となると予測されています。 2023年：企業におけるジェネレーティブAIのブレイクイヤージェネレーティブAIは2020年以来、ガートナーの人工知能のハイプサイクルに登場しています。しかし、2023年はジェネレーティブAIのブレイクイヤーとなっています。この技術は比較的新しいものですが、ほぼすべての産業の重要な一部になるほど成長しています。 McKinseyの国際的なレポートによると、主要企業の33%が既にジェネレーティブAIを使用しており、その他の25%はAIの統合のプロセスにあると報告されています。また、レポートは、Cレベル幹部の22%が仕事でAIツールを使用していることも示しています。技術の新たな使用法や応用が発見されるにつれて、その利用範囲もさらに拡大しています。すべての産業のすべてのレベルでのジョブロールは自動化され、人間の介入が最小限に抑えられ、人間の労働時間がより重要なタスクに割り当てられるようになっています。したがって、企業はAIのスキルを持つ人材を求めており、それが彼らに優位性をもたらしています。さらに、McKinseyの調査によると、40%の企業がAIへの投資を拡大する予定です。つまり、すべての仕事においてある程度のレベルでAIの機能が関与するようになる可能性があることを示しています。私たちは皆、それに備えて準備をする必要があるのです。エンタープライズリーダーがジェネレーティブAIについて考えていること世界中のビジネスリーダーは、ジェネレーティブAIの可能性に興味を持ち、それが真に革新的な存在だと確信しています。オラクル・アナリティクス・クラウドの上級主任データサイエンティストであるヴィカス・アグラワル博士は、ジェネレーティブAIが特にテキストやユーザーインターフェースに関連する分野で企業ソリューションを革新する可能性を持っていると断言しています。「AIツールが進化するにつれて、データサイエンティストはこれらのツールを操作するだけでなく、それらを強化・改善するスキルを必要とする」と彼は述べました。同様のことを言うと、データイクの元AI戦略責任者であるジェプソン・テイラー氏は、AIスタートアップの成功は適切な人材の採用にかかっていると述べています。彼はNYUでAIマスタークラスの共同リーダーとして、AIシステムが自律的にコードを書き換えおよび強化できる未来を予見し、より効率的かつ強力なアプリケーションをもたらすと述べています。 Beans.aiの応用AI責任者であるサンディープ・シンは、Analytics Vidhyaとのインタビューで、インドと米国のAIエコシステムを比較しました。「インドのAIエコシステムは、研究に重点を置いたベイエリアのAI研究風景とは異なり、急速な採用と商品化が可能な位置にあります」と彼は述べました。インドの業界リーダーについては、Fractal Analyticsの最高経営責任者（CEO）、共同創業者、副議長であるスリカント・ヴァラマカンニ氏が挙げられます。彼は、組織内のほとんどの機能が自動化され、更新され、優位性を持ち続けるためには、最新の情報にアップデートし、エッジを持つ必要があると信じています。 GramenerのCEO兼チーフデータサイエンティストであるアナンド・S氏は、Googleのローンチ以来、ジェネレーティブAIを次なる大きなトピックと見ています。彼はすでに自身のコーディング作業のほとんどをAIにアウトソースし、さまざまなタスクをこなすために多くのLLM（Low-Level Machine）を訓練しており、それによって仕事を最適化し、時間を節約しています。…

このフィンランド拠点のAIスタートアップがポロを発表：革命的なオープンソース言語モデルは、ヨーロッパの多言語AI能力を向上させます

ヨーロッパの言語に対して、英語よりもデータが少ない場合に大規模な言語モデルを作成することは、人工知能の世界では困難です。テックワールドの企業たちはこの問題に取り組んでおり、最近、フィンランドのヘルシンキに拠点を置くスタートアップ企業がこの問題に対する新しい解決策を提案しました。この前までは、いくつかの言語モデルが利用可能でしたが、それらは通常特定の言語に固有で、データが少ない言語に対しては性能が向上できる可能性がありました。問題は、これらのモデルがヨーロッパの各言語の固有の特性、文化、価値基盤を捉える必要があったということです。既存の解決策は限定的であり、より包括的なものが必要でした。今では、フィンランドのAIスタートアップがPoroというオープンソースのソリューションを開発しました。これは、欧州連合の公用語である24の言語をカバーすることを目指した大規模な言語モデルです。そのアイデアは、ヨーロッパの言語の多様性を理解し表現するモデルの系列を作ることです。このスタートアップは、これがデジタル主権にとって重要であり、これらのモデルによって生み出される価値がヨーロッパにとどまるようにする必要があると考えています。 Poroは、フィンランド語などのデータが少ない言語のための言語モデルのトレーニングの課題に取り組むために設計されています。クロスリンガルトレーニングの手法を使っており、よりデータが豊富な言語（例: 英語）のデータから学び、データが少ない言語におけるパフォーマンスを向上させるのです。 Poro 34Bモデルは、342億のパラメータを持ち、ALiBiエンベッディングと呼ばれるユニークなアーキテクチャであるBLOOM変換子を使用しています。これは、PythonやJavaなどの言語やプログラミング言語をカバーする大規模なマルチリンガルデータセットでトレーニングされます。そのトレーニングは、ヨーロッパで最速のスーパーコンピュータの1つで行われ、膨大な計算能力を提供します。スタートアップは、モデルのトレーニングプロセス中にチェックポイントをリリースし、進捗状況を示しています。Poroは30％の進捗でも最先端の結果を示しており、テストではフィンランド語において既存のモデルを上回り、英語のパフォーマンスに追いつくかそれを超える見込みです。まとめると、Poroはヨーロッパの言語にとって、AIにおける一歩前進を意味します。パワフルな言語モデルを作成するだけでなく、オープンで透明性のある方法でこれを行い、ヨーロッパの言語と文化の多様性を尊重することが重要です。成功すれば、Poroは主要なテック企業からの言語モデルに代わる国産の選択肢となり得る可能性があります。記事「This Finland-Based AI Startup Unveils Poro: A Revolutionary Open Source Language Model Boosting European Multilingual…