「日本をAI先進国に」を掲げAIのビジネス活用を学べる国内最大級のAI活用コミュニティ「SHIFT AI」を運営している株式会社SHIFT AI(東京都渋谷区、代表取締役 木内翔大)は、2024年生成AIの未来予測を発表しました。
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2024年の生成AI※1トレンド予測とは
2022年11月のChatGPT公開を皮切りに生成AIの大きな変化が複数起こりました。
2024年、生成AIは更なる進化と普及を遂げることが予測されます。技術の進歩に伴い、AIが生成するコンテンツのリアリズムと多様性が増し、より幅広い用途での活用が見込まれます。その中で、国内最大級のAI活用コミュニティ「SHIFT AI」が特に注目すべき、モデル強化、ドメイン特化、エージェント化、人材の4部門での2024年生成AIトレンド予測を行いました。
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モデルの強化
マルチモーダルAI※2は画像、音声、テキストといった異なる種類のデータを組み合わせて解釈し、それらを一緒に使用してより複雑なタスクを実行します。現在のAIは主に単一のデータタイプ（テキストデータや画像データなど）に対して訓練され、使用されますが、2024年には我々はより多くのマルチモーダルモデルの出現を見るでしょう。
次に、モデルの組み合わせについてです。一つの大きなモデルではなく、複数の小さなモデルを組み合わせて作業を行うことで、効率性や柔軟性が増します。各モデルが独立して動作し、それぞれが一部のタスクに特化することで、全体としてのパフォーマンスを上げることが期待されます。
最後に、モデルの省力化についてです。これは小規模ながら高いパフォーマンスを発揮するAIモデルを作成することを指します。これは計算リソースが限られている環境や、リアルタイムでの応答が求められるアプリケーションにとって重要です。モデルの省力化はAIトレンドの中でも強力な推進力となりえますし、2024年には深層学習モデルが更にコンパクトで効率的になりつつ、そのパフォーマンスは維持または向上することが予測されます。
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ドメイン強化
今日の技術進化により、AIのパーソナライズ化とドメイン特化がますます進展しています。
以前は、企業は生成AIを特定の用途に特化させることが難しかった時代でしたが、AIの導入が進むにつれて、特化した、現場感の高い活用が求められるようになりました。
その中でも、RAG※3やファインチューニング※4などの最適化モデルが重要な役割を果たすことになります。
パーソナライズ化は、ユーザーの個々のニーズに対応するため、AIのカスタマイズ化を指します。これにより、AIはユーザーの特定の目的や要求により効率的に対応することが可能となり、より個々のユーザーエクスペリエンスが向上します。パーソナライズ化の進展に伴い、AIはユーザーの行動や嗜好を学習し、それに基づいて最適なアウトプットを提供します。
一方、ドメイン特化とは特定の領域またはタスクに焦点を絞ったAIモデルのことを指します。このようなモデルは、その領域に関連する知識やスキルを深く理解し、特定のタスクを効率的に遂行する能力を持ちます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）やファインチューニングなどのモデルの最適化技術は、これらのパーソナライズ化とドメイン特化を実現するための手段であり、AIのパフォーマンスを大幅に向上させます。RAGは、大量の情報から関連性の高い情報を抽出し、それを基に新しい内容を生成することが可能です。一方、ファインチューニングは、プレトレーニングされたモデルを特定のタスクに適応させるプロセスで、モデルがそのタスクをより効率的に遂行できるようにします。
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エージェント化
近年、AIのエージェント化※5が盛んに進行しています。エージェント化は、AIが特定の業務を自動的に処理することを指すもので、これによりユーザーはより簡単に、また効率的にタスクを遂行できるようになります。
特に注目すべきは、ms copilotやduet ai※6などの先進的なAI技術のエージェント化です。これらはデバイスやツールに生成AI※1の実装が始まっているところで、その結果、ユーザーは自身のデバイスやツールを使って、より効率的に作業を行うことが可能になります。
また、特化型のAI技術「GPTs※7」も注目すべきトレンドとなっています。特定の分野に精通したGPTsの利用が増えてきており、それぞれの分野で専門的な知識を持つAIが活躍しています。
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人材
2024年における生成AI※1の人材トレンドは、AIマネージャー※8の役割の重要性、専門スキルと生成AIとの融合、そしてプロンプトエンジニア※9の求められるスキルの変化といった3つの視点から考察します。
まず、社内の生成AI活用は年々進行しており、その導入、推進、そして組織のマネジメントを担うAIマネージャーの役割はますます重視されるようになっています。AIマネージャーは、生成AIを適切に活用するための方針を立て、組織全体を統括する役割が求められます。
次に、専門スキルと生成AIとの融合により、より実務レベルのアウトプットが出せるだけでなく、生成AIのパフォーマンスをより発揮できるようになっています。例えば、デザインと生成AIを組み合わせれば、AIがデザイン案を自動生成し、デザイナーはその中から最適なものを選択するといった作業フローが可能となります。また、コーディングと生成AIの組み合わせにより、AIがコードを自動生成し、エンジニアはその精度をチェックするといった新しい働き方が期待されています。
最後に、プロンプトエンジニアの求められるスキルにも変化が見られます。2023年までは汎用的なプロンプトの設定が重視されていましたが、2024年では実際に業務活用できる専門性の高いプロンプトが求められています。より現場で活用できるレベルのアウトプットをするためには、現場をよく理解した、専門性の高いプロンプトを入力する必要があります。以上の3つの視点から、2024年の生成AI人材トレンドを予測しました。生成AIの進化に伴い、関連する人材もまた新たなスキルや役割を必要とするでしょう。
index：
※1生成AI - 人工知能が自動でテキスト、画像、音声などを生成する技術。
※2マルチモーダルAI - 複数のタイプのデータ（画像、テキスト、音声など）を処理し、解釈するAI。
※3RAG (Retrieval-Augmented Generation) - 情報検索を活用してコンテンツを生成するAIの一手法。
※4ファインチューニング - 既存のモデルを特定のタスクやデータセットに合わせて調整するプロセス。
※5エージェント化 - AIが特定のタスクやプロセスを自律的に実行する能力。
※6ms copilot、duet ai - AI技術を応用した製品やサービスの例。
※7GPTs - 一連の自然言語処理モデルで、特定のタスクや分野に特化したバリエーションが存在する。
※8AIマネージャー - 組織内でAI技術の導入や活用を推進、管理する役割。
※9プロンプトエンジニア - AIに特定のタスクを行わせるためのプロンプト（指示や質問）を設計する専門職。
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コミュニティ概要
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５.Facebookグループでの定期的なコラム配信
６.国内AIトップランナーの定期ウェビナー講義
７.業種別、テーマ別の生のAIケーススタディ講義
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代表取締役 木内 翔大について
木内 翔大(きうち しょうた)
株式会社SHIFT AI 代表取締役 / 一般社団法人生成AI活用普及協会 理事 / GMO AI＆Web3株式会社 AI活用顧問
10歳でプログラミングを始めて大学時代はフリーランスエンジニアとして3年ほど活動。2013年に日本初のマンツーマン専門のプログラミングスクール「SAMURAI ENGINEER」を創業。累計4.5万人にIT教育を行い、2021年に上場企業へ売却。2022年に株式会社SHIFT AIを設立し、「日本をAI先進国に」を掲げ、AIのビジネス活用を学べる国内最大級のコミュニティ「SHIFT AI」を運営。Xを中心にSNSで6.8万人のフォロワーに向けてAI情報を発信。
フォロワー数 6.9万人 (2024年1月現在)
月間インプレッション 7,000万
「日本をAI先進国に」をテーマに生成AIについて発信。
URL：https://twitter.com/shota7180
・テレビ東京「ワールドビジネスサテライト」等メディア出演多数
・AI関連セミナー登壇 5回(累計800名が参加)
【会社概要】
社 名 株式会社SHIFT AI
所在地 東京都渋谷区渋谷２丁目24-12 渋谷スクランブルスクエア
代表者 代表取締役 木内 翔大
設立年月 2022年3月18日
資本金 4,300万
事業内容 コンサルティング / コミュニティ運営 / Youtubeチャンネル運営 / スクール運営
配信元企業：株式会社SHIFT AI
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