国産AIの重要性
AIをビジネスで使いたい、でもですね、機密情報とか、あの日本語の壁が心配みたいな。 そんな声、あなたの周りでも聞きませんか?
どうしても海外サービスへの依存って、なんか不安がつきまといますよね。 今日はですね、まさにその点に応えるかもしれない
国産モデルパッケージっていう、そういう動きに注目してみます。 miiboさんとさくらインターネットさんが組んで、日本の技術だけでAI開発環境を提供すると。そういうお話ですね。
元ネタは、国産技術で完結。 miibo×さくらインターネットが実現する安心のAI開発環境、という記事になります。
この新しい動きが、あなたにとって、特にそのセキュリティとか、日本語の扱いでどういう意味を持つのか、ちょっと一緒に掘り下げてみましょうか。
はい。あの今、なぜ国産AIが大事って言われるかというと、やっぱり日本企業ならではのニーズが背景にあるんですね。
単に性能が良ければいいってわけじゃなくて、日本語の細かいニュアンスへの対応とか、あとはデータの国内管理。
いわゆるデータ試験ですね。自分たちのデータがどこでどう扱われるのか、ちゃんとコントロールしたいっていう意識。
それと日本の文化とかビジネスの監修にあったAI。これが求められているっていう感じです。
なるほど。海外のすごく高性能なAIでも、やっぱりちょっと足りない部分があるということですかね。
機密情報を海外のサーバーに送りたくないっていう気持ちはすごくよくわかります。
あとはやっぱり日本語ですか。敬語とか文脈を読むとか、そういう繊細な部分への対応が難しいとか。
まさにそこが国産モデルの大きな利点と言えますね。
まずおっしゃる通り日本語への深い理解。敬語の使い分けだったり、業界特有の言い回し、文脈に即した自然な応答っていうのは、
やっぱり国内で開発されたモデルの方が得意なことが多いかなと。
下手するとビジネスコミュニケーションの質自体が変わってくる可能性もありますね。
そして先ほども出たデータ試験。データをしっかり国内に留めて日本の法律の下で管理できる。
これで情報漏洩リスクを根本的に減らせる。これは大きいですよね。安心材料として。
ただちょっと気になるのは性能面なんですけど、最新のそれこそ海外の巨大なモデルと比べて国産モデルで十分なパフォーマンスが得られるのかって心配する方もいるかなと。
それは重要なご指摘ですね。
確かに純粋なベンチマークのスコアだけで見れば海外のトップモデルに及ばない部分もあるかもしれません。
でも大事なのは何に使うかだと思うんです。
先ほど挙げたような日本語の制度とかセキュリティ、それから日本の文化への適合性、これが最優先される業務っていうのは結構ありますよね。
そういう場面では国産モデルのメリットがその性能差を上回るケースっていうのは多いんじゃないかなと考えています。
なんていうかすべてにおいて海外製がベストとは限らないってことですね。
なるほど。適材適所と。
そこで登場するのが今回のMEVO国産モデルパッケージというわけですね。
MEVOさんというのはいわゆるノーコード、つまりプログラミングの知識がなくてもAIを組み立てられるプラットフォーム。
しかももうすでに3万アカウント以上の実績があるんですね。
そうなんです。そのMEVOさんの使いやすさとですね、さくらインターネットさんが提供する国内でも最高レベルのインフラ、これが組み合わさるっていうのがこのパッケージの革新部分ですね。
特にさくらさんはNVIDIAのH100っていう。
ああ、H100。
ええ、これ最新鋭のAI計算用のチップでして、膨大な計算をものすごい速さでこなす、まさに効果力って言われるような基盤を持ってるんです。
この強力な国内インフラの上で、ノーコードで手軽に国産のAIモデルを利用できるようになったと。
つまり開発から運用まで全部国内で完結するソリューションがポンと生まれたわけですね。
へえ、その組み合わせすごいですね。具体的には使う側から見てどんなメリットがあるんでしょう?特に嬉しい点とか。
やはり一番はデータが国内から出ないことによる安心感でしょうね。
機密情報を扱う企業さんにとっては、これがもう決定的な要因になることも少なくないと思います。
確かに。
それに加えて用途に応じて複数の国産AIモデルから一番合うものを選べるという柔軟性、そしてエチハクによる高速な処理性能。
これらが専門家じゃなくても利用しやすいフルマネージドの形で提供される。
つまりですね、セキュリティの心配をあまりせずに手軽に高性能な国産AIを試せる、導入できる、そういう環境が整ったと言えるんじゃないでしょうか。
AIの具体的な活用事例
実際にもう使われている場面とかってあるんですか?
いくつか。例えば教育分野ですね。
京都芸術大学さんでは、AIエージェントが学生さんの学習をサポートする、そういう取り組みが始まっています。
へー、面白いですね。
企業内ではやはり機密性の高いデータを安全に分析するために使われているというケースが多いですね。
ここでRAGっていう技術が結構役立ってるんです。
RAG?
はい、RAGですね。
これはAIが回答を作る前に社内の文書とか指定された手元の資料をちゃんと参照するっていう仕組みなんです。
これによってより正確でかつ安全な分析ができるようになる。
なるほど、AIに勝手な捜索をさせずにちゃんと根拠のある答えを出させるみたいな。
まさしく、そういう技術と組み合わせることで国産AIの信頼性もさらに高まるというわけです。
あるいは、日本語での自然な対話が求められる、例えば顧客対応のAIなんかにも活用が進んでいますね。
これらの事例を見ると、やっぱりセキュリティが重視される分野とか、日本語での繊細なコミュニケーションがいる場面、そういうところで国産AIが力を発揮し始めてるって感じですかね?
ええ、おっしゃる通りです。特定のニーズに対して非常に有効な選択肢になりつつあると言えると思います。
ということは、このミーボーさんの国産モデルパッケージっていうのは、セキュリティとか日本語の精度を特に気にする日本の皆さんにとっては、なんかすごく志を味方になりそうですね。
しかも、濃厚度で高機能なAIが手軽に使えると。今まであった技術的なハードルとかセキュリティの不安みたいなものを乗り越えて、自分たちの状況に合わせたAIをちゃんと国内で作れるようになった。そういうことなんでしょうか?
まさにそう言えると思います。データ試験をしっかり確保しつつ、日本の言葉とか文化に最適化されたAI活用の門戸が、より多くの企業に開かれた。そういう状況かなと。
これまでAI導入をちょっとためらっていた企業にとっても、これは大きな一歩を踏み出すいいきっかけになるかもしれませんね。
では最後に、これを聞いているあなたにもちょっと考えてみてほしい問いかけです。
完全に国内で開発されて運用されて、日本の文化とか価値観を理解したAIっていうのは、これまであったグローバル基準で作られたAIと比べて、あなたの会社の意思決定とか、あるいは顧客との関係性に、これからどんな本質的な違いを生み出していく可能性があるでしょうか?
あなたならどう考えますか?
