これからのAI活用の“主役”？ カスタマイズも自由自在「基盤モデル」のスゴい実力
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生成AIがビジネスに大きなインパクトを与え、多くの企業が業務に活用する取り組みを加速させている。しかし自社ビジネスの課題に合致した生成AI活用については、まだ明確に見えていない企業が多いのが実情だろう。そこで注目されるのが「基盤モデル」だ。企業特有の要件に応じたAIに育てることも可能なプラットフォームがどのようにビジネスを変えていくか、事例などを交えその可能性を探る。
（Photo/Shutterstock.com）
AI開発で登場した「新たなアプローチ」
生成AIが世の中に大きなインパクトを与えている現在。企業においても生成AIを活用する機運が高まっており、業務で「ChatGPTのような大規模言語モデルに触れたことがある」経験を持つ人も増えているのではないだろうか。
そうした状況下で、生成AIを支える技術である「基盤モデル」という新たなAI開発のアプローチへの注目が集まりつつある。
従来の機械学習の領域においては、目的とするタスクに対して、必要となるデータを1から集めて学習データとして準備し、AIモデルを作る必要があった。作成したモデルは、当該タスクに特化したAIモデルであるため、当然ながら別のタスクに適用することはできず、また1から学習データを集めてAIモデルを作らなければならなかった。
この「学習データを集めてAIモデルを開発することに時間と労力がかかっていた課題」を解決するのが基盤モデルだ。基盤モデルのアプローチでは、AIベンダーやオープンソースコミュニティがあらかじめ開発した基盤モデルを活用し、ユーザー企業は目的となるタスクをプロンプトと呼ばれる命令文によって定義する。これにより、大量の学習データを集める必要なく、基盤モデルを特定のタスクに特化したAIモデルとして利用することができるものだ。
ではそんな基盤モデルをビジネスに活用すると、具体的にどんなメリットがあるのだろうか。
そうした状況下で、生成AIを支える技術である「基盤モデル」という新たなAI開発のアプローチへの注目が集まりつつある。
従来の機械学習の領域においては、目的とするタスクに対して、必要となるデータを1から集めて学習データとして準備し、AIモデルを作る必要があった。作成したモデルは、当該タスクに特化したAIモデルであるため、当然ながら別のタスクに適用することはできず、また1から学習データを集めてAIモデルを作らなければならなかった。
この「学習データを集めてAIモデルを開発することに時間と労力がかかっていた課題」を解決するのが基盤モデルだ。基盤モデルのアプローチでは、AIベンダーやオープンソースコミュニティがあらかじめ開発した基盤モデルを活用し、ユーザー企業は目的となるタスクをプロンプトと呼ばれる命令文によって定義する。これにより、大量の学習データを集める必要なく、基盤モデルを特定のタスクに特化したAIモデルとして利用することができるものだ。
ではそんな基盤モデルをビジネスに活用すると、具体的にどんなメリットがあるのだろうか。
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・「基盤モデル」で広がる可能性
・AI活用「4つのステップ」とは
・AI活用で意識するべき「3つのポイント」
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