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アップル、次期iOSへのAI機能搭載でオープンAIと協議-関係者
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
3月に報じられたiPhoneへのGoogle 生成AI Gemini搭載の報道に続く、今回のOpenAIとの協議報道です。
現時点でその真偽は不確かな状況ですが、 これだけを見ると、Appleが生成AIの完全自社開発は諦め、他社技術を採用する方向へと動き始めている様子が窺い知れます。(一方でオンデバイス向けは自社開発するとの報道もあります)
生成AIとくにLLMの開発を巡っては、Appleは、OpenAI&MicrosoftのChatGPT、GoogleのGemini、MetaのLlama、AnthropicのClaudeなどの開発競争には明らかに遅れを取っている状況ですし、プロダクト開発では、GoogleのPixcelやSamsunのGalaxyに後塵を拝しています。
ですが、見方によっては後発者利益を狙った戦略と捉えることもできます。ある意味で実験的に公開されているLLMサービスとは異なり、スマホというプロダクトに搭載することは、より高いサービス品質を求められることに間違いありません。そのため、自社よりも開発力があり、その時点で最も性能の高い他社技術を取り入れることは有効な戦略の一つだと考えられます。
とくに強いブランドロイヤリティによって支えられているAppleファンの顧客基盤を思うと、開発競争に遅れることよりも、実験的な低品質なサービス実装で失望させられることの方が離反ダメージが大きいはずです。実際、Appleのこれまでを振り返っても、矢継ぎ早に新機能を搭載することよりも、確かな品質を追及することを優先してきたように思います。
生成AIを巡る競争は、現時点ではアルゴリズム開発が主戦場で、徐々にプロダクト開発・サービス開発のフェーズに入ってきた状況です。先行者利益が勝つか、後発者利益が勝つか。各社の思惑がそれぞれに異なり、異なる戦略での戦いが繰り広げられています。
岸田首相 生成AIめぐり OECD会合で国際的枠組みの創設表明へ
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
やや手厳しいコメントになることを承知の上で、このタイミングで日本が世界に訴えようとする「生成AIに関する国際的な枠組み」とは一体なんなのか、その内容に想像がつかないというのが率直な印象です。
「活用と課題解決」が挙げられていますが、活用に関しては欧米や中国はもちろん、韓国やシンガポールなどアジア各国と比べても遅れてしまっている状況です。一方の課題解決についても、EUや米国などからだいぶ時間を要して先般に発表されたAIガイドラインは、法的強制力はなく、良くも悪くも緩い指針を示しているのが現状の日本のスタンスです。
スピードも他国に対して遅れがち、内容的にも際立ったスタンスをとっていない日本が、OECDで世界に対して説得力を持って伝えられることとは何なのか、ただのパフォーマンスに留まってしまうのか、見守りたいと思います。
生成AI/LLM市場に挑むAIスタートアップ、ELYZAの勝算
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
OpenAIやAnthropicといったすでにグローバルにシェアを拡大する海外企業がある中で、"汎用"という目的において日本企業がLLMを独自開発する価値筋はどこにあるのでしょうか。
一つは、記事にもある通り、日本語対話の精度を高めていくことなのだと思います。とはいえ、"世界にとっての汎用"である限りは海外製LLMで十分でもあり、"日本人にとっての汎用"、言い換えれば日本独特の文化や流行、風習、感性などを加味することが鍵なのかと想像しています。(伴って日本マーケット専用モデルにはなってしまいますが)
もう一つは、コスト・価格帯の面での勝負でしょう。海外製よりも低コストな学習・推論方法を確立する、国内製の半導体などを活用するなどありますが、かなり厳しい印象ではあります。
さらには、プロダクトやサービスへの組込みに注力する方向もあり得ます。生の状態のLLMではなく、各種メーカーが製品搭載しやすいようなパッケージ・モジュールを展開することで、利用シーンに近いところでシェアを取りに行く方向性も考えられます。
そして、最後には営業力なのかもしれません。ChatGPTが急速に浸透したのは、Microsoftの営業力に負うところはかなりあったのだと思います。KDDIが保有する3000万以上の顧客ネットワークをベースに国内攻勢をかけることの価値はありそうです。
こう考えるとLLM開発は技術力にも増して、ビジネスモデル立案のフェーズにすでに入ってきているようにも感じられます。
国内トップとも言えるLLM開発を進めておられるELYZAさん、そして新領域にチャレンジし続けるKDDIとのタッグには、ぜひ頑張って欲しいです。
日本企業は責任あるAI使用に向け今すぐ準備を。ガートナーが警鐘
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
闇雲に厳しくすればいいものではないとはいえ、先日に総務省・経産省が発表したAIガイドラインも法的強制力がないがゆえ、「…すべき」「…が重要」などの記載に留まっており、その運用・判断は民間側に委ねられている状況です。
とくに人権を第一に厳格なAI法案の可決に至ったEUと比べると、そのスピード、内容ともに緩やかなもので、Gartner社の警鐘も頷ける部分があります。
個人的にとくに心配があるのは、生成AIのハルシネーション問題などにも増して、顔認証をはじめとした個人の識別に加えて施される人種や性などの差別的な誤認や、思想・意思の操作や誘導につながるような悪用です。
たしかに犯罪が起きた場合には刑法などで罰せられるのでしょうが、あらかじめ想定され得る悪しき技術活用が明らかに見えている中、被害が出る前に未然に防ぐような規制整備が必要なのではないかと感じます。
最新のウェアラブルAIデバイスは、話したことや聞こえたことをすべて記録
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
「記録する」ということ自体はボイスレコーダーとなんら変わらず大きな懸念とは思えない(というか、懸念としてはこれまであったことと変わらない)ものの、問題はエッジ(端末)内ではなくクラウドに保存するという点だと思います。
デバイス独立で記録や書き起こし、メモ生成などをさせようと思うと、それなりの計算処理が必要になるため、エッジデバイス側の物理的なサイズもそれなりの大きさを確保する必要が出てきます。そのため、製品の小ささを保とうと思うと、クラウド側で処理させるのが現実的ではあります。
ただ、サイズとリスクのトレードオフ」とでも言えそうですが、やはり情報漏洩のリスクは高まっていくことにはなります。
一方、ビジネス的な観点では、ある程度の大きさがありつつもエッジデバイス独立でできるものとなると「PCでいいじゃん」という話にもなってきます。
多少のリスクは承知の上で小ささを追求することで、スキマ的なマーケットを獲りにいこうとする狙いがこのプロダクトからは窺い知れます。
Googleが組織再編、CEOピチャイ氏が従業員向けに発信したメッセージ
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
BardからGeminiへの名称統合に続き、組織も統合ということでGoogleの本気度が伝わってきます。
AIをめぐっては、Googleは他社の後塵を拝している状況が続いています。生成AIではOpenAI × Microsoftに、AI用半導体ではNVIDIAや Intelに、安全性ではMetaに、デバイスではSamsungにと、かなり競争が熾烈な状況です。
Googleは検索エンジンで獲得した大量ユーザーを保有しながらも、その顧客基盤を充分に活かせていない状況で、この変革期にいかに革新的なサービス展開を行い、ユーザーリテンションにつなげていくかが問われているはずです。
今回のメッセージは量子コンピュータなど、AIよりも一歩先に行く分野のメンバーに当てられたものとも報じられています。今回のDeepmindへの組織集約がGoogleの反撃へとつながるか、期待したいです。
米グーグル、生成AI部門強化=基礎研究、安全対策も統合
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
BardからGeminiへの名称統合に続き、組織も統合ということでGoogleの本気度が伝わってきます。
AIをめぐっては、Googleは他社の後塵を拝している状況が続いています。生成AIではOpenAI × Microsoftに、AI用半導体ではNVIDIAや Intelに、安全性ではMetaに、デバイスではSamsungにと、かなり競争が熾烈な状況です。
Googleは検索エンジンで獲得した大量ユーザーを保有しながらも、その顧客基盤を充分に活かせていない状況で、この変革期にいかに革新的なサービス展開を行い、ユーザーリテンションにつなげていくかが問われているはずです。
今回のDeepmindへの組織集約がGoogleの反撃へとつながるか、今後に期待したいです。
総務省ら「AI事業者ガイドライン」を公開。AI活用事業者に向けた指針策定
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
いよいよ国内でのAIガイドラインが公開になりました。生成AIの隆盛を踏まえ、総務省・経産省の既存ガイドラインが統合されたもので、今後重要な位置付けになることから、文字上限の限りで主要なポイントを抜き出し所感を添えてみたいと思います。
●<位置付け>
・EUのように厳格なものではなく、活用促進の意向が読み取れる(「リスクの低減を図るとともに、AI のイノベーション及び活用を促進し」)
・法的拘束力はなく、企業努力に委ねられる(「非拘束的なソフトローによって目的達成に導くゴールベースの考え方で策定」)
・現時点で定まったものではない(「マルチステークホルダーの関与の下で、Living Document として適宜更新を行うことを予定」)
●<対象>
大きく3つの主体を対象
①AI開発者=AIシステムを開発する事業者(データ提供者は含まれない)
②AI提供者=AIシステムをアプリケーション、製品、既存のシステム、ビジネスプロセス等に組み込んだサービスとして利用者に提供する事業者
③AI利用者=事業活動において、AIシステム又はAIサービスを利用する事業者(事業活動以外でAIを利用する者は含まれない)
●<共通指針>
「すべき」「期待される」「重要」など、推奨的なトーンに留まる
・人間中心(憲法が保障する又は国際的に認められた人権を侵すことがないようにすべき)
・安全性(ステークホルダーの生命・身体・財産に危害を及ぼすことがないようにすべき)
・公平性(特定の個人ないし集団への人種、性別、国籍、年齢、政治的信念、宗教等の多様な背景を理由とした不当で有害な偏見及び差別をなくすよう努める)
・プライバシー保護(プライバシーを尊重し、保護することが重要である。その際、関係法令を遵守すべき)
・セキュリティ確保(不正操作によってAIの振る舞いに意図せぬ変更又は停止が生じることのないように、セキュリティを確保する)
・透明性(AIシステム・サービスの検証可能性を確保しながら、必要かつ技術的に可能な範囲で、ステークホルダーに対し合理的な範囲で情報を提供することが重要)
以降、各主体ごとに共通指針に基づく事項に落とし込まれています↓
https://www.meti.go.jp/press/2024/04/20240419004/20240419004.html
新社会人のスピード退職 相談多数 背景は 離職防止でAI活用も
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
AIによる退職予測は開発ニーズの多い領域の一つです。
こうした技術活用がうまく進むことを期待したいですが、リスクがあることも実際です。基本的にAIという技術を活用するためには、取得されるデータを数値的・定量的に変換し捉え、その結果として退職確率を算出することになります。
一方で、既存の社員、新入社員のスキル・ノウハウ・マインドの全てを定量化することには限界もありますし、定性的な要因が起因になることの方が多いのは想像に難くありません。
そのため、AIが予測した退職リスク判定を完全なものとするとハレーションの種にもなるでしょうし、完全自動化を目指すなどは現実的ではなく、あくまで人事部門にとっての判断材料を一つ増やすためにAIを用いるという観点を忘れてはいけないのだろうと思います。
NORMAL
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