Macnica Data･AI Forum 2024冬

2023年ブームとなった生成AI、昨年末からMicrosoft Office, Adobeなど各SaaSに組み込まれていくなど、業務プロセスや事業設計の前提になり、AIモデルが急速にコモディティ化する中で、データの質を高めることが競争のポイントになってきます。

いまだ変革が加速的にすすむ生成AIについて1/9-12開催のCES2024での最新発表など海外事例を含めて解説いたします。

「生成AI」をキーワードに、AIを取り巻くビジネス状況は大きく変化しています。
変わった点は数多くありますが、一番は「誰にでも扱いやすくなった」といった点にあるでしょう。
裏を返せば、ある程度のところまでは誰でも同じように活用できるため、より高度に差をつけていくには、「データ」そのものの重要度が高まったとも言えます。
本セッションでは、生成AI時代におけるデータの重要性と、その領域でのマクニカのアプローチについて把握できるようなコンテンツを、Ledge.aiを運営する株式会社レッジ執行役員の箕部氏と株式会社マクニカの大西の対談形式にてお届けします。

生成AIの発展に伴い、インターネット上に公開されているような一般的なデータだけでなく、自社ナレッジ（自社独自のデータ）を使った自社専用の生成AIの開発が期待されるようになってきています。本セッションでは、生成AI導入の難しさと成功への道筋を探ります。実際に弊社が試みた製品サポート生産性向上の事例を元に、生成AIの実装における課題に焦点を当て、課題を分解し乗り越えるまでの取り組みをお話します。さらに、効果測定への取り組みなど、より効果的なAI実装を目指した試行錯誤についてもご紹介します。

2024年1月、モデルを構築して精度を競い合うKaggleのコンペティション「Linking Writing Processes to Writing Quality」において、私は単独で6位入賞し、金メダルを獲得しました。私はこのコンペティションで初めてメダルを狙って本格的にKaggleに挑戦しました。Kaggle経験はほぼゼロで、複雑な戦略は持っていませんでしたが、シンプルな原則を忠実に実行することで、コンペティションの中盤で急降下した順位から逆転して金メダルを獲得することができました。このセッションでは、これからKaggleに真剣に取り組みたい方や金メダル獲得に興味のある方に、メダル獲得の実践的なヒントとKaggleへの真剣な取り組みから得られた学びを共有します。

今では日本を含め、世界中で生成AIを中心としたAIの社会実装、ビジネス活用が進んでいます。また、AIが身近なものになるにつれて、「AIをユーザーとして使う」だけではなく、「AIを開発する」、「AIを活用したサービスを運営する」といったシチュエーションも皆様の組織内で次々に出てくるのではないかと予想しています。一方でAIの活用には様々なリスクがあることもわかっており、各国でその規制が始まりました。また、そのリスク対策に関する考え方としてGartner社が「AI TRiSM」を提唱しています。AI TRiSMとは、セキュリティ、プライバシー、倫理などのAI活用における特融のリスクに対応して、AIの信頼性や安全性を高めるための概念です。このセッションではAI活用における具体的なリスクの例示とその対策についてお話しするとともに、AI TRiSMの解説とその適用についてお話します。

近年、世間から注目を集める生成AI。さまざまなコンテンツを生み出すことができる生成AIは、業界を超えて大きな衝撃を与え、世界中で開発や活用が進んでいます。

生成AIの開発にいち早く着手し、チームでの開発を加速するためには、どのような環境を用意すべきか悩まれる方が増えてきました。本セッションでは、生成AI時代の「DevOps」とは、「自社プラットフォームの構築方法」に触れながら、NVIDIAのエコシステムを交えて生成AIに最適なプラットフォームについてお話しします。

このセミナーでは、AI、特に生成AIの海外トレンドとそのビジネスへの影響についてご紹介いたします。最新の技術動向とユースケースを通じて、AIがどのように進化し、それがビジネス環境にどのような影響を与えているか。各業務の効率化だけではなく、業界全体を変革し、世界のビジネス、テクノロジー、社会にどのような影響を与えていくかお話できればと思っています。

横河電機株式会社様では、近年の開発の大規模化に対応するため、開発と運用を連携させることで、より柔軟で効率良く開発を実現する方針が打ち出されました。その一環として、開発プロセスで生じた開発管理データ、リリース済み製品の品質管理データ、SaaSの利用ログなど、さまざまなデータについて分析を進めることになりました。本セッションでは、横河電機株式会社様を交えて、統合的な活用基盤の導入の検討から、社内に分散したデータを統合するデータパイプラインの構築、メンバーの誰もがデータを活用できる環境に向けての開発部隊の軌跡を追っていきます。

生成AIは従来の判断・認識と異なり多次元の出力が可能なAIである。加えて、ドメインやタスクに対し汎用的な基盤モデルが組み合わさることで一段と広い範囲で応用ができるようになってきた。近年では言語分野のみならず、画像・動画、音声・音楽、さらにはロボット動作生成など留まるところをしらない。加えてこれらのモダリティを組み合わせた入出力を可能とするモデルも次々と登場してきている。本講演ではこうした生成AIの進化を簡単に振り返ると共にそれを応用していくために必要な技術や取り組みについて紹介する。