エリック・ジョーンズ 博士・CEO、フォーブス・テクノロジー・カウンシル委員 | 先端AIの戦略可能性について:ChatGPTを中心に
著者:Dr. Eric Jones (エリック・ジョーンズ 博士) CEO
ChatGPTは一夜にして大きなセンセーションを巻き起こしましたが、それを実現する技術開発には数十年が費やされました。 本記事では、ChatGPTとは何か、どのように開発されたのか、そして、その可能性を活用するための経営戦略について説明します。
ChatGPTとは?
ChatGPTは、ニューラルネットワークのディープラーニング(深層学習)モデルである、GPT(Generative Pretrained Transformer)を活用した対話型AIアプリです。 GPTは、インターネット上のコンテンツなど膨大なデータから学習しており、入力シークエンス(指示や質問など)を出力シークエンス(指示への対応や質問への回答)に変換することで、入力されたプロンプトに対して人間のような言葉で返答を生成します。
ChatGPTを実現した技術発展とは?
ニューラルネットワークは60年以上前からありましたが、何十年ものあいだ、それは小規模の、いわば「ささいな」問題に対処するためのものが主でした。 しかしここ20年でいくつかの技術的なブレークスルーがあり、ChatGPTの登場が可能になりました。 その技術革新には以下のものがあります。
- 多層化したニューラルネットワークで深層学習できる学習アルゴリズム(以前は、1〜2層の接続にしか対応できず、モデルの表現力に限界があった)
- 人間のような言葉での返答を生みだすことのできる生成ネットワークをトレーニングし応用するための理論的枠組み
- 自然な発話や画像などの複雑性を処理する「Attention」(注意)機構
- ウェブ上のコンテンツや、電子書籍・SNS投稿のコーパスなど、膨大な学習データへのアクセス 。
- 学習に使える大規模でスケーラブルな計算リソースの実現。
- モデルにセーフティ機能を組み込むのに活用できる強化学習手法。
どのようなビジネスチャンスがあるのか?
ChatGPTは3つのビジネスチャンスをもたらすと考えられます。詳しくはこちらからフォーブス記事全文をお読みください。
Related Content
研究開発組織の変革を成功させるためのパートナー選び
現在の競争が激しいR&D環境において、適切なテクノロジーパートナーを選ぶことは、組織にとって最も重要な意思決定の1つです。理想的なパートナーとは、単なるツールベンダーやシステムインテグレーターではなく、生産性を向上させ、イノベーションを加速し、競争力を引き出す解決策を提供する科学的な専門知識と戦略的な洞察を兼ね備えた「変革の同志」です。
「AIスーパー・モデル」が材料研究開発を革新する
近年、計算能力と人工知能の進化により、材料科学や化学の研究・製品開発に変革がもたらされています。エンソートは常に最先端のツールを探求しており、研究開発の新たなステージに引き上げる可能性を持つマテリアルズインフォマティクス(MI)分野での新技術を注視しています。
デジタルトランスフォーメーション vs. デジタルエンハンスメント: 研究開発における技術イニシアティブのフレームワーク
生成AIの登場により、研究開発の方法が革新され、前例のない速さで新しい科学的発見が生まれる時代が到来しました。研究開発におけるデジタル技術の導入は、競争力を向上させることが証明されており、企業が従来のシステムやプロセスに固執することはリスクとなります。デジタルトランスフォーメーションは、科学主導の企業にとってもはや避けられない取り組みです。
産業用の材料と化学研究開発におけるLLMの活用
大規模言語モデル(LLM)は、すべての材料および化学研究開発組織の技術ソリューションセットに含むべき魅力的なツールであり、変革をもたらす可能性を秘めています。
科学研究開発における効率の重要性
今日、新しい発見や技術が生まれるスピードは驚くほど速くなっており、市場での独占期間が大幅に短縮されています。企業は互いに競争するだけでなく、時間との戦いにも直面しており、新しいイノベーションを最初に発見し、特許を取得し、市場に出すためにしのぎを削っています。
R&D イノベーションサミット2024「研究開発におけるAIの大規模活用に向けて – デジタル環境で勝ち残る研究開発組織への変革」開催レポート
去る2024年5月30日に、近年注目のAIの大規模活用をテーマに、エンソート主催のプライベートイベントがミッドタウン日比谷6FのBASE Qで開催されました。
科学研究開発における小規模データの最大活用
多くの伝統的なイノベーション主導の組織では、科学データは特定の短期的な研究質問に答えるために生成され、その後は知的財産を保護するためにアーカイブされます。しかし、将来的にデータを再利用して他の関連する質問に活用することにはあまり注意が払われません。
デジタルトランスフォーメーションの実践
デジタルトランスフォーメーションは、組織のデジタル成熟度を促進し、ビジネス価値を継続的に提供するプロセスです。真にビジネスを変革するためには、イノベーションを通じて新しい可能性を発見し、企業が「デジタルDNA」を育む必要があります。
科学研究開発リーダーが知っておくべき AI 概念トップ 10
近年のAIのダイナミックな環境で、R&Dリーダーや科学者が、企業の将来を見据えたデータ戦略をより効果的に開発し、画期的な発見に向けて先導していくためには、重要なAIの概念を理解することが不可欠です。