国内完結型AIソリューションの重要性
こんにちは。今日の情報分析、始めていきましょう。 いやー最近本当に企業とか教育の現場でも、生成AIすごい注目されてますよね。
ただ、あのデータってどこ行くの?とか、安全性大丈夫?みたいな、そういう心配の声も結構聞きます。
特に情報はやっぱり国内でしっかり管理したいっていうニーズ、これ強いみたいですね。 で、今回はですね、まさにその課題に応えるちょっと新しい動き、
その資料を読み解いていこうと思います。 株式会社miiboさんとさくらインターネットさん、この提携に関する発表ですね。
国内簡潔型のAIソリューションが実現するぞと、これが具体的にどういうことなのか、 そしてあなたにとってどんな意味があるのか、一緒に深く見ていきましょう。
これは非常に興味深い動きだと思いますね。単なるその技術的な提携っていうだけじゃなくて、
日本のAI活用で長年あった課題、つまりセキュリティとかデータ管理、これに対する一つの答えを示そうとしてるんじゃないかと。
提供された資料をもとに、この提携の革新とその影響を探っていきましょうか。 はい、お願いします。
まずすごく基本的なところなんですけど、なんで今そんなに国内簡潔って重要なんですかね。
データが国境を超えるのって具体的にどういうリスクがあるっていうふうに考えられてるんでしょう。
やはりですね、機密性の高い情報、例えば個人情報とか企業の内部データとかですね、そういうのを扱う場合にデータが国内のサーバーを経由したり、
あるいは海外の法律の下で保管されたりすることへの懸念、これが大きいわけです。特に自治体さんとか金融、医療といった分野、ここは国内法の遵守とか非常に厳しいセキュリティ要件がありますから。
なのでデータが国内で処理保管されることがもうAI導入の大前提、絶対条件に近い、そういうケースも少なくないんですね。
情報漏洩のリスクだけじゃなくて、何かあった時のアクセス保障とかそういう点も考慮されますし。
技術基盤とその役割
なるほど。単に気分的な安心感とかじゃなくて、ちゃんと法律とか実務上の必要性があるんですね。
そこで出てくるのが、今回のミーボさんとさくらインターネットさんの連携と、それぞれどんな役割なのか、もう少し詳しく教えていただけますか。
はい。ミーボさんの方は、これはプログラミングの知識がなくても、対話型のAIを比較的簡単に作れるプラットフォームですね。
いろんな大規模言語モデル、LLMですけど、例えばGPTとかクロードとか、そういうのを選んで使えるっていう柔軟性が特徴です。
一方で、さくらの生成AIプラットフォームっていうのは、さくらインターネットさんが国内のデータセンターで運用しているクラウドサービス、高可力、これを基盤にしてるんです。
この高可力の心臓部というか、核心部分には、高性能なNVIDIAのH100 Tensor Core GPU、これが使われています。
H100 GPU、名前は聞きますけど、それがなぜそんなに重要なんですか。
高性能って具体的にはどういう?
H10というのは、まさに大規模言語モデルみたいに、ものすごく大量の計算が必要なAIの学習とか推論、これに特化したGPUなんです。
膨大なデータを高速に並列で処理する能力が、もう桁違いに高いんですね。
これがないと、複雑なAIモデルを実用的なスピードで動かすのはなかなか難しい。
つまり、高可力っていうのは、この強力な計算基盤をちゃんと国内で提供しますよと、そこがポイントになります。
なるほど。ということは、miiboで誰でもAIが作れるようになって、
さくらさんの国内にあるすごくパワフルな計算基盤で、それを安全に、しかも高性能に動かせると、この2つがガチャンと組み合わさるわけですね。
まさにおっしゃる通りです。
この連携の多分1番のメリットは、1、国内データセンターで運用することによるセキュリティとデータ試験の確保、
教育現場における応用事例
それから2、miiboによる開発のしやすさ、そして3、H版GPUによる高性能な処理能力、この3つがパッケージで提供される点なんですね。
これによって、今までセキュリティとか技術的なハードルで、ちょっとAI導入はあってためらっていた組織にとっても、かなり現実的な選択肢が出てくるということです。
セキュリティと使いらしさ、性能が揃うのは確かにすごく魅力的ですけど、一方で完全に国内に閉じちゃうと、
海外の例えば最新のAIモデルの進化とかにちゃんとついていけるのかなっていう心配とかはないんでしょうか?
トレードオフみたいなのが発生する可能性とかは?
それは非常に重要なご指摘ですね。
確かにそのオープンAIとかGoogleとかが開発している最先端のモデルへのアクセスと比べた場合に、
機能面とか性能面で常に一番新しいものを追い続けられるかっていうのは、これは注視していく必要があります。
国内のモデルとか、あるいはこのプラットフォームで利用可能になるモデルが、そのグローバルな開発スピードにどう対応していくのか、ここは今後の課題とも言えるでしょうね。
利用する側としては、求めるセキュリティのレベルと使いたいAIの機能とか性能、そこのバランスを考える必要は出てくるかもしれません。
なるほど、なるほど。利点とちょっと考えるべき点もはっきりしましたね。
資料には具体的な導入事例として京都芸術大学の話も出てましたよね。これはどういった試みなんですか?
これは非常に興味深いパイロットケースと言えるかもしれません。
ここではですね、NECさんが開発した国産のLLM、コトミ、これを基盤にして、miiboを活用して学生さん一人一人に寄り添うような最適化されたAIチューターみたいなものを開発しようとしてるんですね。
単に質問に答えるだけじゃなくて、学生の探求心を引き出したり、その学ぶプロセス自体をサポートしたり、そういうことを目指してる点がちょっと新しいかなと。
学長の佐藤拓さんも、個々の探求心や成長を後押しする基盤として活用したいというふうにコメントされていて、単なる情報検索ツールじゃない教育におけるAIの新しい役割を示唆してる感じですね。
まさに学びのパートナーっていう感じですね。国産LLMを使うことで、日本の教育の文脈とかによりフィットした対話っていうのも期待できたりするんですかね。
その可能性は十分あると思いますね。国内完結という安全性に加えて、やはり日本語の微妙なニュアンスとか、日本の文化、あるいは教育のカリキュラムとか、そういうものを理解したAIの開発とか活用が進むいいきっかけになるかもしれません。
今回の提携は、そういった日本独自のニーズに応えるAI環境を整備していく、そういう動きとしても捉えられると思います。
というわけで、今回はmiiboとさくらインターネットの提携が開く国内完結型AIソリューション、その可能性について背景とか技術、そして具体的な応用例までちょっと深く見てきました。
セキュリティの壁を乗り越えて、専門家じゃなくても高性能なAIを活用できる道筋がこう見えてきた。これは日本のAI活用にとってかなり大きな動きと言えそうですね。
単に技術を組み合わせたというだけじゃなくて、日本の組織が抱えている特有の課題に真正面から向き合ったソリューションと言えるんじゃないでしょうか。
今後の展開、特に利用できるモデルがどう増えていくかとか、さらに面白いユースケースが出てくるかとか、注目していきたいですね。
では最後にあなたに一つ問いかけです。 今日にてきたようにAIがより安全に、そして身近になって、さらに京都芸術大学の例みたいに学びとか創造のプロセスそのものに深く関わる存在になっていくとしたら、
あなた自身はこれからのAIとどんな関係を築いていきたいですか。 その可能性を少し考えてみてください。
