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この放送、リラックスは、旬なAI関連の話題を取り上げ、bbzこと、私ばばぞのと、セコンこと、縦野がつらつらと話すポッドキャストです。
AXで暮らしにひらめきを、Visionにサービス体験や組織づくりを行っている、工夫AIスタジオの提供で行っています。
なお、この放送で取り上げるニュースのピックアップは、AIを用いて行っています。
第5回リラックス、今回も冒頭、AIにしゃべらせてみたんですけど、また1週間分のニュースをピックアップして、しゃべっていきたいと思います。
よろしくお願いします。
これ冒頭音声って、先週と変わったんですか?
これ、そうなんですよ。毎週いろいろと試しているんですけど、前回はBarkっていうものを使ったんですけど、
今回はAWSが適用しているPolyっていうサービスで作ってみましたっていう、若干内容というか作り方が変わっているっていうところですね。
若干の差はあるみたいな感じなんですね。
そうですね。なんというか、しゃべり方のナチュラルさはやっぱりものによって違ったりするんですけど、前回よりはちょっとナチュラルかなっていう気がしますね。
なるほど。
今後の変化にも高期待というところで、早速ニュースのほうに入っていきたいと思います。
今週1週間、いろいろあって、全部は追い切れないんですけど、AIのほうからピックアップしてもらったものを中心にお話ししていきたいと思います。
Chat GPTのカスタマイズ
まず1つはですね、Chat GPTの3.5Turbo。これのファインチューニングによるカスタマイズが可能になった。
これはかなり大きな話題となった内容ですよね。
そうですね。今までずっとChat GPT、その1世代前までのものはできてたんですけど、できなくなってしまっていたので、今回また新たにできるようになったっていうことですごく注目されてる話ですね。
そのファインチューニングって何なのかっていうところの疑問もあるかと思うんですけど、ざっくり言うと、Chat GPTの機能はそのままで独自の喋り方とかデータをちょっと追加させてカスタマイズできるものって思ってもらったらいいですよね。
そうですね。今回ファインチューンの、僕自身はやってないんですけど内容を見ると、今までオープンAIが提供してきたAPI通り、複雑なファインチューン。
要するに例えば自分の会社が法律関係のことをやっていて、山ほど法律の文章があるんで、それを読ませたら法律に特化したChat GPTが作れるかっていうと、そういうタイプのファインチューンではなくて、
そのチャットの受け答えの応対とか表現のニュアンスとかを結構短いデータでいい感じに作れますよみたいな感じのものなので、何かその独自性があるデータセットから何か法律特化のChat GPTを作りたいみたいなことは、多分このファインチューニングのやり方だとできないのかなという感じがしていて、
ただその代わりに言葉の表現とかちょっとしたカスタマイズをしたいみたいなことがすごくやりやすくなったようなファインチューンの方向なのかなと思って見てました。
そうですよね。例えばその企業さんが提供するチャットボットの丁寧にしたいとか、ちょっと面白い口調にしたいとか、そういうのにはすごくマッチするかなと思っていて、
で、学習させるには通常結構大変なんですけど、AIのこの場合、Chat GPTの場合はデータサイト作れば、あとはボタンポチッとすれば作ってくれるので、そういった意味でもちょっと便利でいいかなっていうところですかね。
そうですね。ただ結構ユースケースが難しいなって思っていて、値段もかなり高額になってしまう。もともとのGPT 3.5を使うよりだいぶ値段が跳ね上がるっていうところと、
今話したような内容って実はちょっとしたそのプロンプトのチューニング等々でできたりっていうところがある中で、どういうふうにこのファインチューのAPIが利活用されるのかっていうのは、僕自身あんまり利活用できないんじゃないのかってちょっとイメージしちゃったんですけど、結構やっぱり今いろんな方が使われてるんで、あ、こんなファインチューのやり方もあるんだなっていうところが知れるとうれしいなと思ってウォッチしてる感じですね。
そうですね。ちょっとまだ手探り感あるので、事例とか出てくるとまた紹介したいなっていうところですね。
そうですね。はい。
ExcelにPython搭載
はい。ではちょっと次に移りたいんですけど、割と個人的にXとかのタイムラインだとそこまで騒がれてなかったんですけど、ExcelにPythonが搭載されるっていう結構大きなニュースがあったなっていうところで、
これだいぶ今後のExcelとか使われ方変わってくるなって思いますよね。
そうですね。Excelも皆さんご存知の通り、今までVBAとかスクリプト言語をいくつか活用してプログラミングみたいなのは行われてたんですけど、やっぱり結構この不責任あるなって思うのが、
コパイロットがExcelに乗って、Excelのデータから何か意味を見出して指示を出すっていうのができるようになっていったっていうのが最近のExcelの動きで、今回のところはPythonも使えるようになったっていうと、
じゃあそのコパイロットのExcelと将来インテグレートされていって、大体Pythonを使うと何か機械学習でこんな処理をしたいっていうさらに複雑な処理っていうのがすごくやりやすくなっていくんですよね。
その中でExcelも将来そういうこともさらにできていくであろうということを考えると、本当にExcelでやれる、AIによってExcelが強化される幅が今回の機能追加によってすごく広がっていくんじゃないのかなっていう意味でも、すごくマイクロソフトが力入れてやってるなみたいなところが感じられるところでしたね。
やっぱり現状ただただExcelにPython、プログラム言語ですけどが使えるようになったってなると、それを書ける人じゃないと使えないんですけど、そこがコパイロットとかによって自然言語とかそういったやり方で書き方は知らないんだけど使えるようになってくるとできることが大幅に広がってくるので、
それこそデータの分析とかグラフ作成とか、いろんなことに使えてまた業務効率がすごい上がっていく、そのための不責なんだろうなって感じですよね。
そうですね。これがたぶん後々非常に効いてきて、Excelに指示を出すと、Pythonが裏側で動いていい感じに教えてくれるみたいな未来が確実に来るのかなと思うんで、花々しくはぱっと見はないんですけど、すごく重要な機能追加なのかなと思いますね。
今後もマイクロソフト製品については要チェックという感じですね。
東京大学の大規模言語モデル
次の話題に行きたいんですが、先週もちょっとだけ触れたかなと思うんですけども、東京大学の松尾研究室さんが、新しい大規模言語モデル、ちょっとオープンソースという技術についていろいろともあったんですけども、公開されたっていうのがありましたねってところですね。
そうですね。この辺ちょっと今週の記事って、毎週同じようなトピックをわりと話しがちなところもあって、大規模言語モデルが毎週のように公開されてるよ、みたいなところがあったり、あとは最近、生成AIの実作権関係のことがあれこれ起きてるよ、みたいなところがニュースとしてはいろいろトピックとして取り上げられてるんですけど、なんかその辺の話すと、あ、先週同じような話しなかったっけ、みたいな感じのニュースもちょっと今週はわりと多めだったんで、ちょっとその辺は飛ばし飛ばしで話していきましょうか。
そうですね。実はAIにピックアップするニュース以外にも、我々が独自に選んだものもありましてですね、その辺もちょっと紹介していきたいなと思います。
まず一つですね、これ何と説明すればいいのか、ちょっとタイトルに迷うんですけれども、これブログですかね、ブログのタイトルをそのまま読み上げると、プログラミングに挫折したならAIお姉ちゃんに任せなさいっていうものがちょっと流行ってましたっていうところですね。
そうですね。タイトルだけ見ると、なんだこれ、みたいな感じに見えるんですけど、やっぱり内側の記事を見ると、どんなことをやってるのかっていうと、やっぱりなんかいろいろなことをやるのにモチベーションは大切で、そのモチベーションを持つ源泉だったら、AIでお姉ちゃんキャラを作って、その人に、もちろんGPT的な意味だとそういうキャラ付けを持たせて会話させるっていうのもそうですし、そもそもビジュアル面で言っても、そういうキャラを作り出してしまおうみたいなことを結構ちゃんとやっていて、すごい面白い記事ですよね。
そうですね。やっぱり機械的な会話でも情報が正確だったら嬉しいんですけど、そこに自分の好きなキャラクターの口調とか、この記事の中では実際に画像を出してくれたりとか、っていうところまでしっかり自分用にカスタマイズされてるっていうのがあって、これ多分、記事を読んだら割と誰でもできちゃうことなので、なんか簡単なことでこんな楽しくなるんだったらすごいなって思えます。
この辺の記事はまたPodcastのほうにも貼り付けますので、ご興味ある方は見てくださいっていうところで、その他で言うと、結構話題に出やすいんですが、Facebookでおなじみのメタ社が、またなかなかすごい音声系のモデルを出したっていうのが騒がれてましたね。
そうですね。今回、シームレスM4Tっていうモデルを、またメタ社が出しまして、このモデルって何かっていうと、よくマルチモータル学習っていう、いろいろなテキストだけを学習したっていうより、今回のモデルはスピーチトゥテキスト、スピーチトゥスピーチ、要するに日本語で話したら英語に変換するみたいなスピーチトゥスピーチ、テキストトゥスピーチ、テキストトゥテキストっていう、いろいろな変換機能を一つのモデルにも出せて、100個以上の言語かな。
とかに対応していたっていうところで、非常に何か、おお、みたいな感じのところのモデルで、本当に何かこういう音声とテキスト、何か最近だと、またマルチモーダルっていう話ですと、テキストで画像、何か画像がある中で文章で、この画像には何があるのっていうと、それを返してくれるみたいな感じの、そのテキストと画像を同じその技術的には同じ空間で表現しているみたいなところがあるんですけど、それがどんどん音声っていうところでもどんどん変わっていって、
それがどんどん音声っていうところでもどんどん革新的なモデル研究が進んでるなっていうところが出てきまして、こういうのが進むと本当に声から何かチャットGPT的な生成外操作が出たりだとか、逆にその反対っていうのもどんどんどんどんやりやすくなっていく世の中が、当たり前に本当に出てきそうだぞっていうのを思わせる感じのモデルでしたね。
そうですね。もう既存の先ほどの話にもありましたけど、できることがすごく増えているので、この音っていう分野については今後もすごく要注意というか注目したいところですよね。
そうですね。今回のモデルっていうのも公開はされているんですけど、ただその研究利用とかにはその利用可能、学術利用、研究利用には利用可能なんですけど、商用利用が不可能なんですよね。
これすごくなんか最近の流行りで起きているようなモデル公開だなと思ってまして、FacebookのLyamaとかも確か自然言語処理モデルのLyamaとかもそうなんですけど、今までどんどんどんどん要するにAIの進化を促すために、
どんどんどんどんみんなこういう形で新しいことができるよっていうのはどんどんどんどん広く使っていってほしい、知っていってほしいっていうので、公開はして自由に研究とかどんどんどんどん進めていけるんですけど、
ExcelのPython革命
ただこれをそのまんま使ってお金にしちゃダメだからねっていうところをやり出したモデルとかそのライセンス形態っていうのがここ最近非常に増えてきたなっていうのも、今回のモデルもそういうライセンス形態なんですけど、
管理させられていろいろ面白いなと思ってそういうところでも見てますね。
割と結構モデルいろいろ新しいものを試す必要はまず使えるのかっていうところから確認するぐらいに結構いろいろ形態が出てきているので、そこは利用する際には注意しないといけないところですね。
そうですね。うっかり仕事で組み込んじゃうと、あれそれ使っちゃいけないやつだっけみたいなことにも場合によってはなったりするので、その辺はちょっと注意が少しずつ注意をする必要が出てきたなという感じがしますね。
なので皆さんもちょっと使う際は利用規約とかをよく読んでくださいねというところですね。
はい。
次に行くと、これもちょっと面白いんですけど、マッキンゼさんですね。有名な外資の外資というか海外の企業さんですけど、が社員向けのGenerative AI ツールを公開したよっていう、なかなか興味深い内容ですよね。
これ結構ババドロさん的にどの辺興味深かったですか。
やっぱり、特にマッキンゼさんとかって膨大な会社としてのナレッジがたまっていて、それをうまく活用する。自分たちでモデルを作らなければどうするかっていうと、既存のモデルに何とか教え込むとか、情報を取ってきてプロンプトに入れてみたいなものなんですけど、
それが最適化された形のAIが出来上がった。これものすごい膨大な情報を詰め込まれて、マッキンゼに最適化されていると言っても過言ではないと思うんですけど、
というツールがするというか、サービスが出来たっていうのはすごい価値があることだなって思いますね。企業にとってっていうことですかね。
なるほど。企業事例としても非常に面白いなみたいな感じなんですかね。
そうですね。そもそも作るのに体力がないとなかなか作れないっていうのはあると思うんですけど、
多分今後こういう動きは出てくるんじゃないかなと、大きなところからっていう気はしたりしてるっていうのもここから感じられたところですね。
なるほど。
次に行きまして。
そうですね。次はこれももともとGoogleが提供してたファームツーっていうモデルがあるんですけど、
チャットGPTのカスタマイズフィーバー
英語でしか対応してなかったんですけど、この度晴れて日本語も対応したというのも今週のトピックスですかね。
そうですね。API経由で叩けるところがどんどん日本語対応してきたので、より使われ方が広がっていくなみたいなところ。
なんだかんだでこういうAPI経由でオープンAIのChatGPTが引き続き強かったりはするんですけど、やっぱりこういう対抗馬が出てくるとどんどん人がよくなっていくのかなっていうところもあって、
非常にいい感じでどんどん利用する側としては、そこがどんどんお互い競って進化してくれると嬉しいなみたいなところもあったりするので、ありがたい変更ですね。
そうですね。ぜひちょっと頑張ってもらってというか、やっぱGPT Top Armで会話をさせて楽しむぐらいはしたいなというふうに思いますね。
で、あと2つぐらいかな、2、3あるんですけど、残りはですね、モデルとか新しいものを公開したっていうよりかは、使い方どういうみたいな話になってくるんですけど、
日本の日清さんが生成AIのショックを受けて、わずか3週間で全社に導入して生産性をたくさん上げたっていうのもちょっと今週面白いニュースかなというところですね。
そうですね。やっぱり大きい企業がどういうふうに導入していくのかみたいなところとかは非常に面白いなとも思いますし、またこういうレポートが確か公開されていて、非常にそういう内容とかもこんなことやってるんだみたいなところとかがいろいろ知れて、
その事例っていうのはやっぱり結構に3、自分たちで取り入れていくときにどんなことを他の企業って考えてるんだっけっていう意味でも、すごく大きな企業さんがちゃんと考えて公開してるレポートとかもあったりするんで、すごく見どころがあるかなと思ってます。
東京都のAIガイドライン
そうですよね。イメージ大きな企業さんはちょっと様子を見ているかなって思ったんですけど、それがスピード感を持ってちゃんとこんな感じで導入して発表もされてっていうのは、すごく我々もAIを広める身としてはすごいなと思わされる内容でしたね。
もう一つ、そのAAD用に関するようなところではあるんですけど、東京都全局にチャットGPT導入のガイドラインが公開されたっていうのがあって、すごい質の高い資料が公開されたというのが、ちょっと衝撃的な内容だなというのが個人的な感想です。
まだ私、資料読めてないんですけど、結構中身がすごく良かったっていう感じなんですかね。
そうですね。やっぱりその資料のページ数としても結構あるんですけど、チャットGPTって言って何ができるんだろうとか、実際どういうふうに使ったらいいんだろうとか。
あとは、実際に使ってみた事例とか、そういうのが分かりやすく、視覚的にも分かりやすく、内容的にも理解しやすい実例を伴っている。
すごく誰にでもどこにでもどの企業にでも多分使えるんじゃないかなっていう、そんなガイドラインになっているので、それが東京都のところで職員に対して配置されたっていうのがすごいなっていう感じですね。
なるほど。じゃあもう本当にそういう分かりやすい資料が非常に配付されたんで、成成経由に興味あるけど、ガイドラインどうしたらみたいな人たちにとってはすごく参考になるような内容なんですね。
そうですね。もう普通に、我々もポリシーとか作ったりしてますけど、今からちょっと作りたいという方、会社さんとかにはすごく参考になるので、一度こうお勧めしたいなっていうレベルのものでしたね。
はい、あとは最後おまけというわけではないんですけども、今セレクっていうコンピューターエンターテインメントデベロッパーズカンファレンスっていうのは確か正式名称だったと思うんですけど、ゲーム系なのかなの結構リアルイベントっていうのがカンファレンスかなが行われていて、結構AI系の発表もあって、
まだ自分は中身全然終えてないんですけど、すごく盛り上がってるなっていうのが今週のトピックかなってことですね。
確かにゲーム系だといろいろ成成経由を活用して云々観音ってすごくたくさんいろんなところで話に出てきた話題だったりするんで、そこが実際にやられている会社さんの実例とかを聞きながらっていうとすごいイメージもしやすいでしょうし、すごく興味深い話がたくさん今後も出てきそうですね。
そうですね。最近のLLM、大規模言語モデルじゃなくても昔からAIは結構ゲームで使われたりしてたので、それが最近の進化によってはよりいろんな使い方がされていくんだろうなっていうのがすごく境界として楽しみだなって思ってますね。
なるほど。いいですね。
ではこういったところで大体20分ぐらいお話しして、本当はまだまだ多分ニュースはいっぱいあるんですけれども、8月の18から25ぐらいのニュース、今週はお届けいたしました。
そろそろ終わりなんですけども、終わりの言葉もAIに喋らせようと思いまして作ったので、AIの言葉を最後に終わりたいと思います。
See you.
