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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。…

「Jepson Taylorと共に未来のAIを解き放つ」

Leading With Dataのこのエピソードでは、NYUのCo-lead AI Masterclassであり、Dataikuの元Chief AI StrategistであるJepson Taylorと対話しました。TaylorはAIの未来について洞察に富んだインサイトを共有し、化学工学からAIの起業、成功したスタートアップの買収、生成AIの台頭までの重要な瞬間について語ります。さあ、ダイブしましょう！ Jepson Taylorとの対話の重要な洞察生成AIは、問題解決とイノベーションのアプローチに革命をもたらし、AGIへの道を開く鍵を握っています。従来のプログラミングからAIへの移行には、技術への情熱と起業家精神を持つ覚悟が求められます。ストーリーテリングは、AIの専門家にとって重要なスキルであり、複雑なアイデアを幹部やステークホルダーに効果的に伝えることができます。 AIの未来は生成アルゴリズムを取り入れ、AIシステムが自律的にコードを書き換えて強化することで、より効率的かつパワフルなアプリケーションが可能になります。 AIスタートアップの成功は、適切な人材を採用することにかかっており、各機能を熟知し、会社を前進させることができるベテランのプロフェッショナルを重視しています。次のセクションでは、Leading with DataのセッションでJepson Taylorに対して行われた質問をまとめています。化学工学からAIの起業への旅はどのように始まりましたか？私は化学工学を学んでいた時にプログラミングをあまり行いませんでしたが、2つの並行した道がそれを変えました。まず、学校にいる間にeコマース会社を立ち上げ、それがウェブプログラミングの基盤となりました。次に、数値解析の授業で魅力的な教師によって遺伝的アルゴリズムとシミュレーテッドアニーリングに触れました。これがプログラミングへの情熱を引き起こしました。特に、高性能コンピューティングやコンピュータビジョンなど、コンピュータがあなたのために働くことができる領域においてです。私のエンジニアリングプロジェクトは常にプログラミングの拡張を持っており、私は化学工学のインターンシップで衛星画像処理を行ったために一度手を叩かれたこともあります！化学工学からAIへの移行中、どのような重要な瞬間がありましたか？最初は医学部に行ってMD-PhDを追求し、医学研究とプログラミングを組み合わせるつもりでした。しかし、プログラミングとコンピュータビジョンに魅了され、AIで医療以上の大きな影響を与えることができることに気付きました。ディープラーニングの前では、コンピュータビジョンはより芸術的な要素があり、労働集約型のヒューリスティックが必要でした。ディープラーニングはそれを変え、複雑なルールを構築する必要がなくなりました。…

「エンベッドチェーンの実践」

「おそらく、無数の記事で知識豊富なチャットボットの作成について議論されていることでしょうこれらの中には、人気のあるベクトルデータベースを利用してデータ、文書、リンクを振り分ける賢いチャットボットの作成について言及しているものもありますその中でも、Langchainは…」

大きな言語モデルの謎を解き明かす：初心者のためのロードマップ

今日の高速化されたデジタル世界では、自然言語処理と言語理解の役割がますます中心的な存在となっています。この変革の波を率いているのは、人間の創造性と明瞭さに匹敵するテキストを作成する能力で知られる大規模言語モデル（LLM）です。この探求はLLMの核心に深く立ち入り、その主要な応用とそれを支える基本要素に焦点を当てます。また、職場でLLMのトレーニングと展開のスキルを習得する方法についても紹介します。 LLMとは何ですか？大規模言語モデル（LLM）は、テキストコンテンツを作成するために使用される生成型AIモデルです。LLMはさまざまな分野で活用されています。人間が作成したテキストにシームレスに適合するコンテンツを作成する能力は、さまざまな分野に革新的な影響を与えています。LLMが使用されている分野には、以下のようなものがあります。コンテンツ生成： LLMは、コンテンツクリエイターの能力と効率を向上させる非常に価値のある資産です。強化されたカスタマーサポート： LLMパワーにより、モダンなチャットボットはより文脈に即した、魅力的でユーザーセントリックなものとなりました。研究支援：膨大な記事の要約から重要な学術資源の提案まで、LLMは研究で欠かせない助けとなっています。言語と翻訳ツール：翻訳の精度を提供することで、LLMは言語学習プラットフォームの景色を変えつつあります。次のセクションでは、LLMのトレーニングと展開のスキルを習得する方法について見ていきますが、その前にいくつか重要な用語について理解しましょう。 LLMに関連する基本用語 LLMを最大限に活用するためには、その基盤となるメカニズムを理解することが重要です。しかし、そのためにはいくつかの基本的な概念や用語に精通している必要があります。重要な用語のいくつかは以下の通りです。トレーニング：特定のラベルがない広範なテキストデータでのトレーニングを含み、言語の構造、パターン、文法を学び、「自己教師あり学習」を使用して予測および学習します。プロンプトエンジニアリング：正確なプロンプトの策定を行い、LLMに特定で正確な出力を出させることを目指します。ファインチューニング：既存のLLMを特定のタスクや産業固有の要件に対応できるように適応させるプロセスです。展開戦略： LLMがデジタルプラットフォームにシームレスに統合され、その効用と到達範囲を最大化する方法に焦点を当てます。この分野に参入するにはどうすればよいですか？ LLMのトレーニングと展開においては、基本的な機械学習とディープラーニングの概念に基礎を持つことが必要です。ただし、これらのツールをさまざまな目的で使用するだけの場合、技術の細かな部分にまで深入りする必要はありません。…

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大きな言語モデルの謎を解き明かす：初心者のためのロードマップ

「データサイエンスブートキャンプの成功法：完全ガイド」

ChatGPTでリードマグネットのアイデアをブレインストームする

データスクレイピングが注目されています：言語モデルは皆のコンテンツをトレーニングすることで飛び越えているのでしょうか？

ピクトリーレビュー（2023年7月）：最高のAIビデオジェネレーター？

AIはデータ専門家の役割にどのような影響を与えるのか？

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