和田 崇

NVIDIAがいつ、どうなるかということは神のみぞ知るところですが、大局的に見れば、経済成長のドライバーの一つであるテクノロジーというものは、進化しつつづけることがある種絶対的に内包された概念でもあり、その永続的な進化が我々人間の高度化を支え続けてきました。 新たなテクノロジーが生まれ、使われ続けることが資本主義経済の成長に密接に関連しているとすれば、記事にある「愚者理論」やテクノロジーのハイプサイクルなどで示されているように、一つ一つのテクノロジーの栄枯盛衰が繰り返されることはある意味で必然でもあるのだと思います。 AIという技術ももちろんその類を免れておらず、広く「AI」とみれば永続的なものに見えつつも、個別の技術を見てみれば、ベイズ統計、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、トランスフォーマーなどと、歴々と用いられる技術・手法が変化・変遷を辿っています。 そしてNVIDIAが関わるAI半導体は、その用いられる技術によって左右されることになり、CPU、GPU、TPU、NPUや、昨今盛り上がる生成AIのベースとなっているトランスフォーマーの計算処理に特化した半導体が誕生するなどの変遷がやはり起きています。 小局的に見るとこうした動向が企業間の「競争」と言われることになるわけですが、一つの企業が永続するのか、消えていくのかは別として、繰り返される競争の新陳代謝が今の世界の成長のドライバーになっていることは間違いありません。

これはすごいですね。 8つの視点の動画生成に40秒とのことですが、通常、単純に平面の画像生成でも一定の時間がかかるにも関わらず、その何倍もの処理が必要な3D、しかも動画で40秒足らずというのは、かなりの革新だと感じます。 主要な用途先の一つとして想定されるアニメーション制作の現場などでは人手不足が慢性化しているようですし、一定の活用が期待されます。 一方、StabilityAIのほか画像生成系のAIモデルは、依存として著作権部分がグレーではあるので、商用にはまだ乗り越えるべきハードルは複数あるのだ思います。

松尾先生が仰る「技術利用に当たっては試行錯誤をして成果につながるまでやり遂げられるかが問われており」は、まさにその通りだと思います。 AIという技術はIT技術とは異なり、ビジネス環境に導入し実データを入力してみないと、望んだ出力をするかが事前にわからない特性がどうしてもあります。 「PoC疲れ」などの言葉も未だよく聞かれますが、一般的な魔法のようなAIのイメージとは裏腹に、こうした泥臭い作業を重ねることがAI開発・導入・活用の実際。その先の成果を得るためには、根気よくアジャイルに開発↔︎運用を繰り返し、少しずつ理想に近付けていく努力と覚悟、そして人的・金銭的な投資が必要になります。 昨今の国内の状況から短期的な成果を求めがちではありますが、"DX"と呼べるほどのゴールを達成するためには、長期的な目線で運用することを前提としたロードマップを描くことが、本当に重要だと感じます。

ファッション業界のAI活用は確実に進展しています。とくにこのAIモデルの生成、言い換えれば画像生成AIの応用はその代表格でしょう。 一方、難しさが伴うのは印象が重視されるファッションもやはりビジネスであって、「生成できること」と「売れること」の関連性が、現時点では未知数であるということです。 人間のモデルを活用することのリスクや制作コストの低減は確かにこうした生成AIによって貢献が期待される一方で、その画像がどのように定性的・感覚的にユーザーにどのように受け取られ、どのように感情を揺さぶり、どう売上に跳ね返ってくるか、売上トップラインの貢献度がわからないのがこれら画像生成AIの現状です。 ですが、近年、こうしたデザインやクリエイティブに対する内的な消費者感情を定量的に評価し、実績へのフィードバックを得るようなAI活用の試みも生まれてきていて、これからがビジネスとしてのファッションAIの活用の本番というところです。 この辺りの動向は下記の記事で大変詳しく議論されています。 -------- Biz/Zine 「AIが変える創造性の未来──次代のクリエイティブにおける人間の“役割”とは」 https://bizzine.jp/article/detail/10690

アーリーアダプター的な大手企業ではRAGを含んだ社内用LLMの導入・構築はすでに進んでいるイメージがありますが、これらの内製ノウハウがない大手やレイトマジョリティ的な中小企業では導入支援のニーズは高そうです。 一方、メニューを見る限り、ファインチューニングやLLM開発そのものの記載はないので、あくまで既存のLLM活用とシステムへの繋ぎ込みがメインのように見て取れます。

Sakana.aiが言わんとしていることは「浮世絵生成ができる」ことではなく、学習データに忠実な再現性が得られたことなのだと思います。（浮世絵は単に著作権が消滅しているものが多いため使用しているだけと想像） 同社のリリースにその凄みは詳しく書かれていますが（https://sakana.ai/evo-ukiyoe/）、現状使えるOpenAI・ChatGPTやAdobe・Fireflyなどの画像生成では、けっこう画像が崩れてしまったり、場合によってはかなりホラーなものが出来上がってくることが多々あります。 それに対して、デモも試してみましたが、このEvo-Ukiyoeかなり違和感のない出力ができていることには驚きます。その裏側には、当初からSakana.aiとともに語れれている「進化的モデルマージ」（＝多様な能力を持つ幅広いオープンソースモデルを融合して、新たな基盤モデルを構築するための方法を、進化的アルゴリズムを用いて発見する手法）の存在があるようです。 技術の詳細は不明ですが、画像生成に新たな可能性が現れてきていることを感じます。

価格なのか、という点は個人的には気になるところです。 明確な市場シェアの推移が見えないところですが、市場の先行者として圧倒的な市場浸透を見せたOpenAI・ChatGPTですが、ここ直近、ClaudeやPerplexityなど、後発にあたる競合サービスの性能・UI・サービスがより優れたものになってきており、競争としては苦しくなっていることは間違い無さそうです。 またOpenAIを巡っては、セキュリティ・危機管理に懸念を訴える声明や活動が多発してもおり、その点の対策がユーザー拡大の歯止めになっているように感じます。 これらの先駆的サービスを利用するユーザーは、いわゆるイノベーターやアーリーアダプターと呼ばれる人達で、それほど値段を気にせず積極的にこれらサービスを採用・利用する傾向があることを思うと、実質的な機能削減と低価格化により、ChatGPTの利用者拡大につながるのか、市場の受け止めを見守りたいと思います。

若年層の男性においては韓国ブームの影響などもあって化粧水などの美容商品が浸透し始めていますが、ミドルエイジ以上となるとなかなか習慣として受け入れられていない現状があるように思います。 数年前から化粧品・コスメ各社が男性用ケア用品を発売していますが、市場としてはまだ小さいと想像していて、商品そのもののマーケティングに加えて、いかに文化として浸透させ、「周りも使っている」という状況を作れるかなのでしょう。 既存市場への新製品の投入とは異なり、これまでとは異なる習慣を根付かせるための市場創出のためのマーケティングはコスト・期間ともに掛かることから、企業にとってはリスクも伴います。 無印良品というミドルエイジも買い慣れたブランドが本格的に進出することによって、男性ケア市場が文化として根付いていくのか、非常に楽しみです。

生成AIの適用領域としては画像生成から始まり、テキスト生成、映像生成、そして音声生成も相当に精度が高まってきているようですね。 自然言語→音声変換は比較的前から取り組まれていますが、内容や文脈に合わせて声のトーンや抑揚をコントロールするなどは、複数の処理を同時に行うこと等からも難しさがありました。より人間的な対話の生成の実現が近づいているように感じます。 精度が高まる一方で懸念されるのは、人権侵害や情報操作などのリスク面ですが、このMicrosoftのVALLE-2については、あくまでR&Dで公開はしない方針とのことです。 世界初となるEUのAI法案がこの8月に発効、25年内に段階的に適用が開始される見込みでもありますが、各社において開発とリスク対策のバランスが求められていくことになりそうです。