今、開発に取り入れたい！生成AI技術〜実践に活きる「開発」と「活用」とは？〜 大学発の若きAIベンチャーが登壇！ Tech Valley（テックバレー）

ITフリーランスに特化した20年の支援実績を持つギークスでは、「Tech Valley（テックバレー）」と称し、エンジニアを対象とした最新の技術を学ぶ機会や知識を深めるセミナーを実施しています。

今回は、筑波大学で深層学習の最先端を研究していた大学院生メンバーを中心に創立されたスタートアップベンチャー企業”AIdeaLab社” CTO 潘秋実氏にご登壇いただき、生成AI事業の開発秘話やAIの活用の未来、生成AIサービスの開発から事業売却までで得た学びなどをお話いただきました！

開催の背景

「Tech Valley（テックバレー）」は「エンジニアの好奇心を満たす出会いが見つかる」をコンセプトに、企業・著名なエンジニア・CTOによる講演やパネルディスカッションなど、様々な形で開催しているイベントです。

今回は「geechs job（ギークスジョブ）」にご登録いただいているITフリーランスの方々からの「トレンド技術として話題に上がっている生成AIについて詳しく知りたい」「実際にどのような開発・活用をしているのか興味がある」といった声をもとに、本セミナーを企画いたしました。

登壇者紹介

潘秋実 氏AIdeaLab社　CTO

2020年8月〜現在までCommentScreen社、2021年〜現在までAIdeaLab社へ両社CTOとして就任し、現在2社並行し、AI/機械学習の最先端を切り開いている。
機械学習への研究は新生フィナンシャル ハッカソン 2018で最優秀賞、JPHACKS 2019 Best Audience Award・企業賞複数、日立 × Intel AI Hackathon 2021・優秀賞を受賞。

ファシリテーターは、「Tech Valley」を推進するMakinoが担当しました。

セミナーの内容

今回のセミナーは、前半部・後半部の2部制で実施しました。

前半は【生成AI事業の開発秘話と、AIの活用の未来について】と題し、サービス開発からスピンアウトまでをひも解く、AI事業開発の裏側や狙いをお伝えしました。

後半では、これまで得た学びについての体験談や、ChatGPTやAIの実務的な活用術についてディスカッション形式でお話ししました。

生成AI事業の開発秘話

AIdeaLab社は、「最新技術で実現可能になるもの」と「この世にあって欲しいもの」の掛け算で新規事業の設計をしています。

社内では常に最新論文や最新技術を追い、それを元に新規事業のアイデアをストックしており、1ヶ月に1回程度アイデアソンを実施し事業にブラッシュアップしているとのことです。
その中で事業としてニーズがあるものを見極めたら、プロトタイプを作って検証・リリースする、といった流れで進めています。

生成AI領域の技術トレンド

2022年〜2023年はAI技術の発展が著しい年でした。
2022年のStable Diffusionのリリースから始まり、AIによる画像生成が高いクオリティーで誰でも再現できるようになったり、ChatGPTのリリースによりチャット形式で高いレベルの返答ができるようになったことで、AIが一般にも浸透するようになりました。
また、その後ChatGPTのAPI提供も始まりさまざまな会社でプロダクト開発が盛んになっています。

大規模言語モデル（以下LLM）を元にしたチャットAIを拡張する技術として、大きく分けてFine-tuning、外部知識接続（RAG）、プロンプトエンジニアリングの3つがあるとのことです。

Fine-tuningとは、基盤モデルに追加学習をさせることです。基盤モデルに、実際の会話を想定した訓練を行い、AIに専門用語やキャラクター性を持たせた一定の口調を覚えさせるなど、目的に応じたモデルにすることができる機能です。

外部知識接続（RAG）は、データベースに情報を保存し、検索して回答作成の際、参考できるようにする技術です。
これによって正確な情報に基づいてチャットAIが回答できるようになります。
しかしRAGはデータベースの質に依存するため、AIが誤った情報を学習しないようデータベースに含まれるデータが正しく最新である必要があります。

最後にプロンプトエンジニアリングとは、ユーザー入力の際に指示文を追加することで、LLMを任意のタスクに特化させることです。
これにより、指示文を書けば誰でも利用できますが、情報量、文字数に制限があるため、タスクの内容や意図によって使い分ける必要があります。

AIdeaLab社では、Fine-tuningを活用し、弁護士や医療に特化した会話AIなど専門領域に強みを持つ言語モデルを開発しサービス提供することも視野に入れているとのことです。

AIサービスの開発〜売却までの学び

後半ではいただいた質問に対して回答する形でトークディスカッションを実施し、AI領域が発展している中でのトレンド所感や、日々新たなAIサービスが出てくる中で、ビジネスとして勝ち残っていくための工夫などについての質問に回答しました。

「大学時代から研究を行い、実際のサービス開発に取り組む中で感じるAIトレンドの変化とは？」という質問には、「当初の流れはここまで早くはなく、キャッチアップすれば優位性があったが、常に新しいものが生まれ社会実装するペースも上がってきている」と近年のAI領域の発展スピードが特徴に上がりました。

また、自社ならではの強みの見出し方については、「異なる分野にも横断的に取り組むことで、複数の技術を組み合わせたプロダクトを作り出せている」といった横軸に分野を拡張することの重要性にも触れていました。

今後フリーランスとして求められるもの

AI技術の進化に対応する柔軟性が求められる時代です。
新しい知識と洞察を得るために、好奇心を大切にし、常に学び続けましょう。
潘秋氏の経験から見えたのは、異なる分野への挑戦や柔軟な発想が、革新的なアイデアとなり得るということです。
テクノロジーの未来を切り開き自らの可能性を広げていくことが重要と言えるでしょう。