AIモデルの理解

AIモデルの種類

機械学習モデル
Machine Learning (ML) は AI の一部分です。 すべてのMLモデルはAIですが、すべてのAIモデルがMLを使っているわけではありません。AIの目標は、機械が人間のように行動できるようにすることです。一方、MLは、明示的なプログラミングをすることなく、機械に意思決定や予測をさせることに重点を置いています。MLモデルはデータのパターンを特定することで、時間の経過とともに学習し、パフォーマンスを向上させることができます。

ディープラーニング AI モデル
ディープニューラルネットワークとしても知られるディープラーニングモデルは、ML の高度な形態です。 人間の脳の構造と機能にヒントを得たこれらのモデルは、テキスト、画像、音声などの非構造化データを大量に処理します。これらのモデルはパターンを認識し、知見や予測を生み出すことに長けています。 一般的なアプリケーションには、顔認識、自然言語処理（NLP）、仮想現実、自律走行車などがあります。

生成AI モデル
生成AI (GenAI) は、テキスト、画像、音楽、動画、翻訳、コードなどの新しいコンテンツを作成できるAI を指します。 これらのモデルは膨大なデータセットで学習され、ディープラーニングを使用してパターンを識別・分析し、独自の出力を生成することができます。会話型AIのChatGPTやテキストから画像生成のDALL-Eなどがその例です。GenAIはAIの展望に革命をもたらし、企業や一般市民への応用を拡大しました。

言語モデル
言語モデルは、人間の言語を理解し、生成するために設計されたAIシステムです。最も先進的なタイプである大規模言語モデル（LLM）は、GenAIのサブセットです。LLMは、高度なML技術を使って膨大な自然言語データセットで学習されます。プロンプトに対して、ニュアンスに富んだ、文脈に即した文章を作成することができます。例えば、ChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft Copilot、Meta AIなどです。

予測AIモデル
予測AIモデルは、AIとMLを活用してパターンを特定し、統計データ分析によって結果を予測し、予測を生成します。予測分析は新しいものではありませんが、AIは大規模なデータセットを活用することで、これらのプロセスのスピードと精度を高めます。用途としては、在庫管理、顧客行動分析、リスク管理、将来のトレンド予測などが挙げられます。

コンピュータビジョンAI モデル
コンピュータビジョンAI モデルは、人間の知覚に似た視覚データを解釈し理解するために、ML を使用してコンピュータを訓練します。 これらのモデルは、画像やビデオを分析してパターンを識別し、オブジェクトを分類します。アプリケーションは、顔認識、自律走行ナビゲーションから医療用画像処理まで多岐にわたります。DALL-EとDALL-E 2は画像生成を含みますが、主にコンピュータビジョンとNLPを組み合わせています。

レコメンダーAI モデル
レコメンダーAI モデルは、ビッグデータ分析とML アルゴリズムを用いてユーザーの行動を分析し、興味のあるアイテムを提案します。 Netflix、Spotify、ソーシャルメディアなどのプラットフォームで一般的に使用されているこれらのモデルは、過去の購入履歴、検索履歴、デモグラフィックなどのデータに基づいてユーザー体験をパーソナライズします。

AIモデルの仕組み

データを理解し、解釈し、知見を導き出すAI モデルを作成するプロセスには、いくつかのステップがあります：

• データ収集：データはすべてのAIプロジェクトの基礎となるため、単純なテキストであれ複雑なデータセットであれ、データの収集は非常に重要です。
• データのクリーニングと準備：収集されたデータは、AIモデルが使用する前に洗浄・準備する必要があります。不要なデータ、無関係なデータ、虚偽のデータは除外され、AIが使用できるようにデータがフォーマットされます。データの質は非常に重要で、モデルの精度と信頼性に直接影響します。
• トレーニング：AIモデルは、選択されたアルゴリズムにデータを入力することでトレーニングされ、モデルの学習と改良が行われ、パフォーマンスが向上します。
• テスト：トレーニング後、モデルの正確な応答を評価します。
• ファインチューニングあるモデルが望ましい品質のアウトプットを提供していない場合、期待される基準を満たすまで調整し、微調整する必要があります。
• 展開：モデルの準備ができたら、組織内で使用するために実装することができます。
• 継続的な改善：新しいデータを扱うと、AIモデルは学習して適応し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。

AIビジネス活用事例

企業はAIをさまざまな用途に活用しており、その数は常に増え続けています。一般的な使用例

顧客サービス：これは最も有名なAI アプリケーションの一つです。 すでに多くの企業がチャットボットやバーチャルアシスタントを使って、顧客の質問やトラブルシューティングをサポートしています。これらはより洗練され、より多くのタスクを引き受けることができるようになり、人間のエージェントはより困難な状況に取り組むことができるようになりました。AI また、パーソナライゼーションやレコメンデーションにも利用でき、顧客は履歴に基づいて新しい製品やサービスを見つけることができます。

生産性と効率性: AI は、面倒で時間のかかるタ スクを自動化して時間とリソースを節約し、より価値の高 い作業に集中できるようにすることに優れています。 AI また、現在のプロセスを分析してパフォーマンスのギャップやボトルネックを特定し、ワークフローを改善する方法を提案したり、データドリブン優先順位付けを使用して効率を高めることもできます。

サプライチェーンマネジメントAIを活用することで、サプライチェーン内の多くのプロセスを自動化・改善し、効率化と顧客サービスの向上を図ることができます。例えば、AI アプリケーションは、需要予測をより正確にし、在庫を最適化し、本番運用を監視し、出荷を自動化し、予知保全とトラブルシューティングでダウンタイムを削減するのに役立ちます。

コンテンツ作成：GenAIツールは、自然言語プロンプトを使用して、高品質の文章、映像、音楽コンテンツを作成できるようにします。ライティング、編集、校正から、グラフィック・デザイン、画像やビデオの制作・編集、インタラクティブなストーリーテリングまで、その範囲は多岐にわたります。AIはコードの作成やデバッグもサポートします。

リスクの軽減とセキュリティAIを活用することで、リスクを軽減し、重要な物理的・仮想的資産を保護することができます。AI は、システムの脆弱性の特定、オペレーションの監視、脅威の阻止など、サイバーセキュリティ対策においてすでに重要な役割を担っています。 AI また、潜在的な不正行為の検出や、規制当局の コンプライアンスのためのデータ管理にも使用できます。

イノベーションAIの自動化と効率化によってプロセスが合理化され、従業員がアイデアや戦略を練る機会が増えます。AIはまた、R&Dを加速し、新製品を設計し、マーケティングと営業活動を最適化するのに役立ちます。また、AIによるデータ分析は、企業が新たな機会を見出し、競争力を維持するのに役立ちます。

これらは、ビジネスにおけるAIの活用方法のほんの一例に過ぎません。新しいアプリケーションが次々と発表され、企業は独自のニーズに合わせてAIをカスタマイズする方法を発見しています。

倫理的および社会的な影響

AIには人間を助ける大きな可能性がある一方で、危害を加える可能性もあり、AIを開発する人々には、有害な結果を防ぐ責任があります。AIモデルに関連する倫理的・社会的懸念の分野には、以下のようなものがあります：

• 正確さ：GenAIモデルは「幻覚」を生成することが知られています。これは、事実に基づいたデータではなく、誤った、あるいは単にどこからともなく作り出された出力です。
• バイアス：バイアスを含むデータセットでモデルをトレーニングすると、そのバイアスがモデルに符号化される可能性があります。このようにして、人種差別のような社会的バイアスがAIの出力に永続する可能性があります。
• デジタル偽造コンテンツ：悪意のある行為者は、AIモデルを使用して、個人的な被害を引き起こしたり、サイバー犯罪に使用されたりする可能性のあるディープフェイクを作成することができます。
• 著作権：AIモデルは一般に公開されているコンテンツを所有者の同意なしに利用することが多く、AIモデルがどのようにコンテンツを利用したかを追跡することが難しいため、著作権や盗用の問題が発生します。
• プライバシーAIモデルの学習に使用される機密性の高い個人データは保護される必要があります。
• 透明性と説明責任：AIモデルの意思決定プロセスは不明確であることが多く、アウトプットの評価や説明責任の付与が困難です。

ユネスコの「人工知能の倫理に関する勧告」のようなAI倫理基準は、倫理的で責任ある方法でAIモデルを開発・管理しようとする組織に指針を提供します。AIを規制する法律を制定する政府も増えています。

AIモデリングの今後の動向

AIの旅は始まったばかりで、AIのモデリングは進化し続けるでしょう。組織が注目しておくべきトレンドには、次のようなものがあります：

エージェント型AI：エージェント型AIは、自律的に他のエンティティのタスクを実行できる「エージェント」で構成されます。従来のAIシステムが入力とプログラミングに依存しているのに対し、エージェント型AIモデルは人間の従業員のように行動するように設計されており、人間の介入を最小限に抑えながら、文脈と指示を理解し、目標を設定し、必要に応じて適応しながら目標を達成するために独自に行動します。これらのモデルは、システムの初期トレーニングデータ以外にも、ユーザーの行動やその他のソースから学習することができます。

マルチモーダルAI：マルチモーダルAIとは、テキスト、画像、動画など、複数のデータモダリティにわたってコンテンツを処理・生成するシステムを指します。現在のAIモデルの多くは単一のモダリティに特化していますが、進歩により、システムを統合し、モダリティ間をシームレスに移行できるようになっています。例えば、特定のAIモデルは、テキスト記述から画像を生成したり、テキストやビジュアル入力に基づいてビデオを作成したりすることができます。これらの機能は、より高い柔軟性と直感的なアプリケーションを提供することにより、ユーザーとのインタラクションを強化します。

クローズド ソースAI:AI の最も有名なモデル、ChatGPT、DALL-E、Claude、Google's Gemini、Microsoft Copilot などは独自のモデルです。 このようなクローズドなサードパーティ・ベンダーのモデルは、膨大な量のデータに基づいて訓練されており、それを達成できるリソースを持つ企業はほとんどありません。しかし、欠点もあります。ガバナンスは、アウトプットの作成方法を監督するのが難しい「ブラックボックス」スタイルのため、懸念される可能性があります。企業はまた、機密データやIPを他社が所有するシステムに公開することに、正当な警戒心を抱くかもしれません。

オープンソースのAI：オープンソースのモデルは、LLMを作成してトレーニングするよりもはるかに少ないリソースで済む代替手段を提供します。オープンソースのモデルは多くの場合無償であり、企業は既存のコードを基に構築することができます。これらのモデルは、独自のモデルよりもファインチューニングによる監視やカスタマイズが可能で、組織で無期限に利用することができます。 企業はオープンソースモデルを使用してデータを非公開にしながら、AIの力を使ってカスタマイズされたアプリケーションでそのデータから価値を生み出すことができます。オープンソースのモデルはAIを民主化し、その利用は拡大し続けるでしょう。

例えば、Databricksはあらゆる規模の企業向けにカスタマイズ可能で透過的なGenAIを可能にする汎用LLM、DBRXを提供しています。DBRXは、特定のAIアプリケーションのために微調整または適応される出発点として機能します。DBRXは、標準的なベンチマークにおいて、すべての確立されたオープンソースモデルを凌駕しています。

Databricksによるデータ中心AI

AIモデルを管理する能力は、企業が競争力を維持するために不可欠となっています。Databricks データインテリジェンスプラットフォームの一部である Mosaic AI は、データ、モデルトレーニング、本番環境を単一のソリューションで統合します。これにより、企業は企業データを安全に使用して、独自のMLおよび生成AIモデルを補強、微調整、または構築することができます。Mosaic AI を利用することで、企業は本番運用品質のAI システムを安全かつコスト効率よく構築し、すべてのAI モデルを一元的に配備および管理し、データ、機能、AI モデルを 1 か所で監視することができます。