ジェネレーティブAI（生成AI）

ChatGPTが2022年後半に登場したとき、AI（人工知能）の変革の可能性が世界を目覚めさせました。この強力な新しいチャットボットを支えるテクノロジーは、AIの歴史において最も大きな変革のひとつです。既存のデータを単に分析したり分類したりするのではなく、ジェネレーティブAIはテキスト、画像、音声、合成データなど、まったく新しいものを作り出すことができるのです。ビジネス、科学、そして社会そのものに、人間の画期的な創造性と生産性をもたらします。

ChatGPTからDALL-Eまで、最新のジェネレーティブAIアプリケーションは、膨大なデータ（テキスト、画像、音声、またはそれらのミックス）に対して、大規模に訓練された複雑な機械学習システムである基盤モデルから生まれました。最近の進歩により、企業はこれらの基盤モデルの上に、画像や言語の生成に特化したモデルを構築できるようになりました。今日の基盤モデルのほとんどは、自然言語を対象に学習された大規模言語モデル（LLM）です。

これらのシステムの価値は、タスク固有のトレーニングを行わなくても下流の幅広いタスクに素早く適応できる点にあります。ゼロショット学習では、モデルは学習済みの異なる概念間の一般的な関係の理解を使用して予測を行い、特定の学習データを必要としません。インコンテキスト学習はこの能力を発展させたもので、モデルはプロンプト自体の中にある例を使い、トレーニングデータにないトピックに関する新しい応答を生成する手法です。インコンテキスト学習の技術にはワンショット学習が含まれ、モデルが一つの例を用いて予測を行うよう訓練される技術です。また、フューショット学習では、モデルはいくつかの例を用いて訓練され、その後、未知のドメインで応答を生成することができます。

新しいタスクへの前例のない適応性を備えた、事前に訓練された基盤モデルの導入は、広範囲に影響を与えるでしょう。アクセンチュアの『テクノロジービジョン2023』によると、世界の経営者の97％が、「基盤モデルによってデータの種類を超えた接続が可能になり、AIの使用場所と使用方法に革命が起きる」という意見に賛成しています。明日の市場で事業を展開するために企業は、ジェネレーティブAIが提供する能力をフルに活用する必要があるのです。

ジェネレーティブAIのリターンを迅速に得るため、企業はAPIを通じて「既製品」の基盤モデルを簡単に利用することができます。しかし、固有のニーズに対応するには、企業は独自データを使用してモデルをカスタマイズしたり、ファインチューニングする必要があります。そうすることで、カスタマーサービスボットをパワーアップしたり、製品設計を生成するなど、特定のタスクをサポートすることができるのです。

基盤モデルがAIでできることを広げ、拡張していくにつれ、チャンスはますます増えていくでしょう。企業は、AIを活用して人間とAIのコラボレーションを変革し、新世代のAIアプリケーションやサービスを生み出します。AIモデルはタスクを最適化し、人間の能力を補強することで、人生を共にするコパイロット（副操縦士）のような存在になります。ジェネレーティブAIは、デザインリサーチやコピー生成などの分野にかつてないスピードと創造性をもたらします。ビジネスプロセスオートメーションを革新的なレベルに引き上げ、バックオフィスとフロントオフィスの両方で効率性を促進します。コードを書く作業を自動化し、プログラミング言語を別の言語に素早く変換することで、ソフトウェア開発に従事する専門家の生産性を大幅に向上させます。そしてやがて、企業のガバナンスと情報セキュリティをサポートし、不正行為から保護することで、コンプライアンスを向上させるでしょう。

世界のAI市場規模は2030年までに約2兆ドルに達すると予想されており（出典：Statista.com、2023年3月）、企業は複雑な問題を解決し、イノベーションを推進するため、これらのツールを活用する新しい方法を見つけるでしょう。

ジェネレーティブAIは、他の新技術と同様に、さまざまな課題、リスク、限界に直面しています。最も重要なのは、ジェネレーティブAIの提供者は、アルゴリズムが生成するコンテンツの正確性を保証できず、偏ったコンテンツや不適切なコンテンツに対するセーフガードを提供できないことです。つまり、生成されたコンテンツをガイドし、監視し、検証するためには、人間によるセーフガードが必要なのです。
この不正確さは、ハルシネーションとして知られており、モデルが元の入力に対して正確でも適切でもない出力を生成してしまうことを指します。これは、不完全な入力やあいまいな入力、不正確なトレーニングデータ、不適切なモデル・アーキテクチャによって引き起こされる可能性があります。

ジェネレーティブAIは、生成されたコンテンツとそれを訓練するために使用されるデータの法的所有権に関する問題を引き起こす可能性があります。この問題に対処するためには、法律の専門家に相談し、ジェネレーティブAIをクリエイティブな目的で使用することに伴う潜在的なリスクとメリットを慎重に考慮することが重要です。

さらに、基盤モデルには、特定のシナリオには適さない特徴が少なくとも当面は存在します。これにより、変革的なテクノロジーを円滑に導入するには、セキュリティにまったく新しいレベルの複雑さがもたらされます。企業のリーダーは、ジェネレーティブAIソリューションの設計、開発、導入の全プロセスにおいてセキュリティ対策を組み込むことが不可欠であり、これによってデータを保護し、プライバシーを守り、悪用を回避することが出来ます。重要なのは、些細なセキュリティ侵害でさえも重大な影響をもたらす可能性があるため、リーダーが予期せぬ事態に備えることです。

最終的には、ジェネレーティブAIのテクノロジーに設計段階から責任あるAIとコンプライアンスを組み入れることで、モデルやアプリケーションが企業にとって受け入れがたいビジネスリスクを生み出さないようにすることが非常に重要です。AIが倫理的な枠組みの中で設計・実用化されることで、消費者、労働者、社会全体との信頼の基盤が築かれるでしょう。