国産という選択肢を確立し、「提供する側になる」というミッションに挑む

いまは非常に面白い時代だと思います。一方で、ChatGPTの登場以降、すごい勢いでさまざまなサービスが毎日のように登場して、驚くことに慣れて感覚が麻痺しつつあるとも感じます。

いまは、言語モデルだけではなく、拡散モデルを使った動画生成など多様化しており、一つひとつのインパクトが大きいんですよね。とはいえ、そのど真ん中で日本も戦えている現状を率直に楽しんでいます。

生成AIの日本ならではの前提条件としては、いまだに「いかに大量のデータを使って学習させるか、パラメーター数を増やすか、計算量を確保するかで指数関数的に能力が変わる」と信じられているところがあり、ここを突き詰めるのが王道なのだろうと思います。一方で、データの工夫次第で、モデルサイズが結構小さくても性能のいいものができるという話もあります。これはエンジニアリングという観点からも非常に面白いテーマだと思っています。

海外のリージョンに機密情報や個人情報が渡ってしまったり、それが学習に使われてしまったりするのは問題があるという話がありました。インフラからモデルを含めて全て国産であることで大きな安心感を得られる方もいるため、それは訴求ポイントだと思っています。最近の世界情勢が不安定なこともあり、将来に不安を感じられるお客さまにとっては心強いのではないでしょうか。

国産でやるべき理由はたくさんあります。海外製のモデルを使うのではなく、日本で作れるようになっていなければならないという大義名分は当然ありますね。それに、海外製のモデルに勝てるユースケースもだいぶ見つかってきています。一方で、いかにしてお客さまが持つデータや情報とつなぎ合わせていくかはとても重要で、そのようなエージェンティックな動きはどうやって既存のモデルに追随していくのか、そこは大きな論点になるかと思います。

まずは、国内のAIがどんどん使われるための環境が出てくることでしょうか。現在、大半の方は国産モデルを使ったことがないと思いますが、ほかのモデルは結構使っていますよね。まずはそういう生成AIを普段から使うことです。それもチャットインターフェースだけで使うのではなく、業務にどんどん取り込んでいく。その先で、いろいろなユースケースに特化したアプリケーションが出てきますが、そのアプリケーションの裏側でAIが非構造なデータだけを処理していたり、じつはLLMが回っていたりというものもたくさん出てくると思います。そのようにして、生成AIの利用環境、推論環境が増えていくことが必要です。

2つ目は、AIにしっかり学習させていくためにどう仕組みを作っていくか、レギュレーションなどとセットで考えていくことだと思います。現実問題、学習用途ではNVIDIAの牙城を崩すことは難しいと思いますが、AIが学習するためのデータに関しては、まだ私たち側に主権があることが重要です。まだウェブ上にない非構造なデータ、たとえば、製造業が持っている情報など、日本には有効活用されていないデータが山ほど存在します。これを次世代のためにしっかり学習させていくことが重要でしょう。

個人的によく言っているのが、LLMやSLMではなくPLM（Personal Language Model）というのがあってもいいかなと、いろいろな場で話しています。5～10年後には超巨大なモデル、AGI(Artificial General Intelligence＝汎用人工知能)やASI（Artificial Superintelligence＝人工超知能）と呼ばれるようなものができてしまうかもしれません。

そのとき、「AIに全ての判断をゆだねる人間であっていいのか」という話は当然出てくると思っています。でも、そこで自分の行動習慣や考え方を端末上で学習し、カスタマイズしてテーラーメードしてくれるようになっていたら、より豊かになるはずです。1つの巨大なAIだけにすべての判断を任せるのではなく、うまくAIと共存する関係も築けるのではないでしょうか。そのためにも、ラップトップやスマホより規模が小さくても高い精度を持つモデルを作っていくことは、エコシステムの発展に貢献するだろうと考えています。