こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。
国産LLM（生成AI）が次々に発表されていますね。
今では個人の業務のアシスタントとして生成AIが浸透していますね。
お客さまからも、生成AIを相談相手として
活用しているという話をよく聞くようになりました。
最近では、「会社としての業務プロセスに、生成AIをどの様に組み込んで
ビジネスプロセスを設計するのか？」という相談が増えています。
この「問い」の相談が増えたことも「AI」が身近になったというですね。
いよいよ「個人」ではなく「会社」としての生成AI活用の議論が活発化しています。
さて本日は、AIの歴史から学ぶ「第四次AIブーム」について考えていきましょう！
第一次AIブーム-「AI」の誕生
第一次AIブームの始まり
第一次AIブームは1950年代後半～1960年代と言われており、
1956年にアメリカのダートマス会議で始まったとされています。
ダートマス会議は、現代の人工知能研究の始まりとも言われ、
初めて
今から68年も前に”AI”と呼ばれていたなんて驚きです。
この頃にインターネットがあれば、AI研究の理解が早く進んだのかもしれないですね。
主な技術
当時は
「推論と探索」とはコンピュータがゲームやパズルを解いたり、
迷路のゴールへ行き方を調べるなどの技術のことです。
コンピュータの性能が低かったとはいえ
こんな時代からルールベースの処理は実現していただけでも凄いですよね。
それでも今のAIとは程遠く、限られた条件下でのみ機能するAIの能力には限界があり
大きな進展を遂げるには至りませんでした。
第二次AIブーム-「エキスパートシステム」の成功
第二次AIブームの始まり
第二次AIブームは、主に1980年代にかけて起こり、
この時期のAI技術の発展は、
「エキスパートシステム」とは専門家の知識をコンピュータに教え込みことで
現実の複雑な問題を人工知能に解かせることを試みたシステムです。
このブームは、第一次AIブームの後、一時的な停滞期（AI冬の時代）を経て、
新たな技術的進歩と産業界からの関心の高まりによって再燃したと言われています。
日本でのAIの研究
日本では1982年に、超並列で論理型言語を実行するコンピュータと
自然言語の理解などを目標とした「第五世代プロジェクト」が開始されました。
1986年には日本人工知能学会の設立され、いよいよ本格化した様相です。
えー、それなら、もっと早く教えてほしかったなー。
田舎出身の私にはAIについては誰も教えてくれなかったです。
知識表現の発展
当時のシステムは、人間の専門家が行うような複雑な推論プロセスを
コンピュータ上で再現することを目指していた様です。
商用のデータベースシステムが開発されるようになり、
コンピュータハードウェアの性能が向上し、より複雑な計算が可能になり進化を遂げたという事ですね。
1997年にはチェスプログラム「DeepBlue」が、
現役チェス世界チャンピオンのカスパロフ氏に勝利したことも有名です。
この時代のAIは、特に製造業や医療、金融サービス業界からの強い関心があり、
これらの分野での実用的な応用が模索された時期と言われています。
第三次AIブーム -「ディープラーニング」の登場
第三次AIブームの始まり
2000年代初頭、
また、今の第四次AIブームを飛躍させた技術とも言われています。
この辺りから記憶にある方が多いのではないでしょうか。
ディープラーニングとは機械学習の一種で、
多層のニューラルネットワークを用いてデータから、特徴を自動で学習することができるようになり
今までよりも高精度な分析が可能になりました。
ニューラルネットワーク手法の発展によって
自然言語文章などのデータに対してもディープラーニングの応用が進んでいきました。
ディープラーニングの発展
他にも、画像認識、自然言語処理、音声認識など、多くの分野で顕著な成果を上げています。
2012年に世界的な画像認識大会では、
ディープラーニングを用いた「AlexNet（アレックスネット）」というCNNの
認識精度が非常に高く、大会に圧勝し評価されました。
2015年には、「AlphaGO」という囲碁に特化したAIが、
世界チャンピオンを倒したことが衝撃を与えました。
特に囲碁は、コンピュータが人間に打ち勝つことが最も難しいと考えられていて、
AIが勝利したことにより技術の進化を証明しましたね。
第四次AIブーム – 「ChatGPT」の浸透
第四次AIブームの始まり
皆さんご存じであろう「GPT（Generative Pretrained Transformer）」が
OpenAIから発表されて以降、現在に至るまで空前のAIブームとなっており、
2020年代初頭、特に
火付け役となったChatGPT3は2022年に公開されましたが、
実はChatGPTの基になったとされる「Transformer（トランスフォーマー）」という技術が
2017年にGoogleが開発していました。
2018年にはTransformaerを組み込んだ
「BERT（バート）」という自然言語処理モデルが公開されました。
公開後、
ちなみに、他の有名サービスが100万ユーザーまでにかかった期間は
- Twitter … 2年
- Facebook … 10ヶ月
- Instagram … 2ヶ月半
と、比較するとGPTが驚異的なスタートを切っており、ブームが巻き起こったのも頷けますね。
ビジネスとしてのAI
世界を代表するIT企業やプラットフォーム企業は、
AIによるビジネスモデルの転換に備え、生成AIに莫大な投資を行っていますね。
AIが人間のように自然な言語でコミュニケーションを取れるようになったことで
ビジネスのおいても幅広い用途での利用が可能になっていることを示しています。
そして、いよいよ身近な企業でも生成AIの活用が本格化していきます。
当社でもAzure Open AIや、即戦力AI「neoAIChat」の支援が増えています。
利用ケースは以下のようなことが多いです。
- 商談履歴や契約書など社内データの検索
- 会社のポリシーや規則に沿った、法務文書の自動生成
- 過去レポートから原因究明や対策立案
- 雇用規則など問い合わせの自動化
- チャットボットによる24時間応対
- コンテンツの自動生成
一部の人達だけが活用できるものでもなく、
身近で誰でも活用できる環境となったので、使わないという選択はないですよね。
是非、社内でも「第四次AIブームに乗ってみる」について議論してみてください。
AIも使い方で価値が異なります。
「ブレスト」や「壁打ち」も含め、ご相談お待ちしております。
それでは本日も皆さまGOOD JOB！！
▼こちらもおすすめ
