はじめに

こんにちは、Shunです！
今回はGenerative AI Summit Tokyo ’24 Fall にて発表された基調講演の内容をまとめていきます！

Generative AI Summit Tokyo ’24 Fall とは？

本イベントでは、「Gemini」、そして「Vertex AI」について、お客様の事例を中心に具体的な活用方法をご紹介します。これらのサービスは、ビジネスの成長やイノベーションを加速させるための非常に強力なツールです。実際の導入事例や成功事例を通じて、参加者の皆様に生成AIをどのように活用するか、その可能性を理解いただければと思います。
出典: – 生成 AI はいよいよ「社会実装」へ – Generative AI Summit Tokyo ’24 Fall 開催

■開催概要
日時： 10 月 24 日（木）11:00 – 18:30
開催方法：ハイブリッド（ベルサール渋谷ファースト / オンライン配信）
会場：ベルサール渋谷ファースト

Google の生成 AI がビジネスを次のステージへ ~活用事例と LLM 開発の今~

Google Cloud Next Tokyo ’24 でも強く言われていた生成 AI が「試す」フェーズから「使う」フェーズへ移行しているということが強調されました。
その結果、ユースケースが汎用的な業務からコア業務（他社との差別化）へ移行しています。

Gemini 1.5 Pro を発表してから Vertex AI の利用者が 36 倍になったそうです。
また、直近 gemini-1.5-pro-002、gemini-1.5-flash-002 モデルがリリースされたことも大きなニュースでした。
参考: モデルのバージョンとライフサイクル

Gemini Live

Gemini Live と呼ばれる Gemini と会話することができるサービスが、日本語対応したことも発表されていました。

生成 AI 活用

Google が提供する SaaS 型の生成 AI エージェントには以下の 2 種類があります。

• Gemini for Google Workspace
• Gemini Code Assist

Gemini for Google Workspace

Gemini for Google Workspace が日本語対応したことが発表されました。
Google ドキュメント内を選択し、指定するだけで内容の要約などをやってくれます！
生成 AI の画面を開かずにサイドパネルで実施できることは非常に便利ですよね！

Gemini Code Assist

Gemini Code Assist Enterprise では、コードリポジトリ全体を確認することができます。
これにより、単一の関数だけでなく、関数のつながりを考慮したコード提案や修正が可能です。

この機能は、Google Cloud 以外でも使用可能です！

AI エージェントの実装には左から順に「モデルを選ぶ」、「モデルを使いこなす」、「エージェントとして仕上げる」ことが必要です。
冒頭にあった「コア業務」で利用するには「エージェントとして仕上げる」フェーズをクリアすることが必須条件な気がします。

Imagen 3

これも直近使用できるようになった Imagen 3 の事例です。
Google Photo の技術を用いているため、画像編集などが強みです。

画像生成は著作権侵害が心配という方も多いと思いますが、Google Cloud は規約により補償を定めておりますので、安心して利用できます。
参考: サービス固有の規約

生成 AI のトレンド

生成 AI のトレンドについても2つご紹介されていました。

トレンド1: ロングコンテキストによる「解釈違い」の低減

これまでは入力トークン数の制限により、コンテキストを読み違えて回答することが多かったそうです。
しかし、Gemini は文章/画像/動画などの多くの情報を 200 万トークン理解することができるのでロングコンテキストによる対話が可能です。

その結果、RAG と比較した際のパフォーマンス向上や最大 70% のコスト削減の効果が出たそうです。

トレンド2: 生成 AI に「知識」を答えさせない

ハルシネーションは、生成 AI が知識を持たないのに回答を生成することに起因します。
Vertex AI ではハルシネーションを抑制するため、根拠となるソースがある場合のみ回答を生成する高忠実度モードを提供しています。

さいごに

最近の活用事例を見ていくと、生成 AI の活用範囲が汎用的な業務からコア業務となっていることを感じます。

社内文書検索や簡単なコンテンツレビューといった活用は既に浸透していますが、これらは企業の競争優位性を生み出すものではないため、予算獲得が難しいのかもしれません。
しかし今後、生成 AI をコア業務に活用した成功事例が増えるにつれ、企業は積極的に予算を投じ、導入することになると思います。

今回の基調講演からも生成 AI の重要性と必要性がこれまで以上に高まっていると感じました。

生成 AI 技術そのものの習得はもちろん重要ですが、具体的な活用事例の理解は技術習得と同等、あるいはそれ以上に重要だと痛感しました。