生成AI（LLM）のビジネス適用の潮流

画像系処理と検索拡張生成（RAG）の革新的な可能性

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2024年03月18日

田中宏太郎

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◆2022年11月に公開された米オープンAIのChatGPTを契機に、生成AI（人工知能）である大規模言語モデル（LLM）が世界で爆発的に普及し、多くの企業・組織がその効果を実感する一方、世界的に規制のあり方が議論されている。今後もAIの技術革新と社会の安全との両立を模索することがしばらくの間続くと思われる。

◆特定業務への適合性向上や開発・運用費の低減等のため、分野・業種等に特化した小型・省電力型のLLMや次世代半導体の開発競争が激化している。また「連合学習」や「AIコンステレーション」と呼ばれる、いわば「AI学習の分散処理」の進展が予想される。ITはこれまでも、大型機器での集中処理と小型機器での分散処理の交代サイクルを経て発展してきた。AIの分散処理も同様の経緯をたどる可能性がある。

◆言語処理が主だったLLMの、音声や画像も処理するマルチモーダル化の進化が止まらない。領収書や請求書の文字を読み取り、経理ソフトに反映させる事例も出てきており、デジタルトランスフォーメーション（DX）の前提となるアナログ情報のデジタル化に極めて有効と思われる。

◆検索拡張生成（RAG）と呼ばれる手法を用いた自社データの活用事例が増えてきており、自組織内に蓄積された貴重な情報をいかに業務・ビジネスに活かすかの巧拙が、企業の生き残りの条件の一つになりうると考える。

◆生成AIが「何に使えそうか」といった模索は2023年で終わり、2024年は「どう活かすか」という段階に確実に移るであろう。言い換えるならば、業務効率化や顧客サービスの差別化をもたらすAI・生成AIの開発や活用に取り組まないということが経営リスクとなる段階に突入するといっても過言ではない。

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