汎用AIの次はこれだ！ エヌビディアがススメる開発手法「カスタム生成AI」を完全解説
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生成AIの高性能化が進む一方、自社の事業領域に最適なモデルを構築するには、汎用モデルでは補いきれない課題が残る。モデル巨大化に伴う学習コスト、専門性の確保、エージェント活用の高度化──こうした要件に応える手法として、エヌビディアは「カスタム生成AI」を中心に据えた開発アプローチを提唱する。本稿では、最新技術群を活用した実践的な開発プロセスを、「AI開発基盤の構築」「データ準備」「モデル学習・カスタマイズ」「学習効率・安定性の確保」の4ステップにわけて解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
企業に求められるのは「特化型」生成AI
生成AIの進化は想像以上のスピードで進んでいる。わずか1年を振り返るだけでも、論理的な思考や推論を経てより複雑な問題を解く「リーズニングモデル」が登場。さらにそれがオープンソースとして利用可能になり、AIによる自律的な作業を意識したモデルも次々と現れている。精度やスピードを競う商用モデルは常に最先端を走っているが、オープンソースモデルの追随速度も急速に高まっており、開発者に新しい選択肢を提供している。
しかし、どれだけ汎用的に優れたモデルでも、自社の事業領域で十分な性能を発揮できるとは限らない。汎用ベンチマークで向上した性能が、そのまま事業領域の成果につながるとは限らず、さらに最先端モデルへ直接アクセスできないケースもある。業務に必要な専門性を備え、安全かつ効率的に運用するためには、自社の要求に合わせてモデルをカスタマイズすることが不可欠なのだ。
実際、生成AIをチャット用途にとどめず、エージェントシステムの一部として活用するケースが増えている。ユーザーとの対話に加え、タスクを受け取り解決するための計画立案、ツールの呼び出し、コード生成、他エージェントとの協調など、求められる能力は大きく広がっている。
こうした高度化に対応するためにも、適切なプロセスでモデルをカスタマイズし、自社のタスクに最適化していく必要がある。ここからは、エヌビディア自ら、ビジネスを変革するカスタム生成AIを活用した効果的な開発手法について、ステップごとに解説する。
しかし、どれだけ汎用的に優れたモデルでも、自社の事業領域で十分な性能を発揮できるとは限らない。汎用ベンチマークで向上した性能が、そのまま事業領域の成果につながるとは限らず、さらに最先端モデルへ直接アクセスできないケースもある。業務に必要な専門性を備え、安全かつ効率的に運用するためには、自社の要求に合わせてモデルをカスタマイズすることが不可欠なのだ。
実際、生成AIをチャット用途にとどめず、エージェントシステムの一部として活用するケースが増えている。ユーザーとの対話に加え、タスクを受け取り解決するための計画立案、ツールの呼び出し、コード生成、他エージェントとの協調など、求められる能力は大きく広がっている。
こうした高度化に対応するためにも、適切なプロセスでモデルをカスタマイズし、自社のタスクに最適化していく必要がある。ここからは、エヌビディア自ら、ビジネスを変革するカスタム生成AIを活用した効果的な開発手法について、ステップごとに解説する。
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・【ステップ1】AI開発基盤：爆増するデータ量に対応
・【ステップ2】データ準備：カスタムAIの性能はここで決まる
・【ステップ3】モデル学習・カスタマイズ：中心的役割を担う「3つのライブラリ」
・【ステップ4】学習効率・安定性の確保：実践的AI開発手法の中身
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