[革新プラットフォームトーク]生成型AIの革新と価値

[革新プラットフォームトーク]生成型AIの革新と価値

生成型人工知能(AI)は短期間で大勢の技術として定着した。ChatGPTをはじめ、超巨大言語モデル(LLM)は、単にチャットボットの性能を向上させるレベルを越えて、人の介入が必要だった業務に導入され、多くの革新を起こしている。クリエイティブな成果物を提供するという点と、ユーザーの意図を理解し、実際に存在しそうな結果を提示するという点で、既存の技術とは大きな違いがある。私たちが焦点を当てるべきなのは、創造性よりも後者だ。

ユーザーの意図を把握するプロセスは、伝達された文章や情報を抽象化し、一つの脈絡ベクター(Context Vector)を作り出す方式で発展した。ただ、抽象化されるケースの数は私たちの想像以上に膨大だ。この脈絡を理解するために、時系列分析やAttention（アテンション）のような理論が導入され、ディープラーニング技術によって複雑な脈絡もいくらでも抽出できるように発展した。

また、存在しそうな成果物を作り出すために、学習に利用された資料から資料の分布を把握する技術が発展した。これを「マニホールド(Manifold)」という。発生し得るすべてのケースで、実際のデータが存在する可能性のある空間に縮小した空間がManifoldであり、この空間内にほとんど存在しそうな資料が分布している。提供された情報とコントロールの範囲内で、現実に存在しそうな結果物にするプロセスをAIが代替できることを意味する。これにより、我々は様々な制約条件を与え、残りの部分をもっともらしく仕上げるためにAIを活用する。

データが豊富なビッグバリューでは、このような生成型AI技術の特徴を積極的に活用している。まず、事業チームなどを対象にチャットベースのデータ照会インターフェースを提供している。希望する分析内容を提示すると、LLMが自らビッグデータカタログを検討し、SQL文を生成してデータを呼び出す。これを地図やチャートなどで表示し、ダウンロードできるようになる。その結果、全社のデータへのアクセス性を向上させることができる。

データ生成の過程で手作業もまた革新的に改善した。多くの人員が定期的に発表される新しい情報を生成し、接続するために投入されたが、最近ではLLMを活用してデータ生成作業を行っている。データ量によって数週間かかった作業が5分以内に終了し、作業の正確度も97%以上と手作業に比べて格段に高い水準を示している。

また、非定型データと定型データがつながり、爆発的なデータ価値の上昇を生み出している。LLMにより、非定型文書を解釈し、これを再び構造化データと組み合わせて新しいデータセットを作って販売できるようになったのだ。このように、LLMはデータ生産体制に変化をもたらしている。

最後に、LLMはプログラミングの方式を革新的に変えている。過去には、開発のために発生可能なすべてのシナリオを基に企画して開発していたが、現在は伝達された情報を基にLLMが判断して決定するコードを追加している。顧客の意図をしっかり判断し、結果物を生み出す方式だ。この過程で、これまで提供できなかった新しいサービスが生まれている。

企業の立場からすると、新技術が出れば、ただ黙って見ているわけにはいかない。技術の核心を把握し、技術そのものを導入するか、細かく分解して適材適所に配置する必要がある。最新の技術はオープンソースで、源泉技術がほとんど公開されているという利点がある。したがって、技術企業は、生成AIの積極的な活用がサービスとコスト削減に役立つかどうかを把握し、様々な実験を行う必要がある。

生成AI技術が持つ創造性をめぐって、誤った結果物を提示する幻覚(Hallucination)問題に対する懸念も強い。しかし、前述の技術的特徴を考慮すると、データを活用して生成前に十分に統制すれば、幻覚の範囲が縮小され、より安定した結果物を提示することができる。データの力はますます強化されると思われる。

原文：https://www.etnews.com/20240731000064