生成AIに欠かせない大規模言語モデル（LLM）。そのLLMの能力を「強化」させるカギとして、「コンテキストウィンドウ（Context Window）」が注目されている。グーグルやメタも、今年に入りコンテキストウィンドウに関する新技術を相次いで開発して話題を呼んだ。両社が開発した新技術とはどのようなものなのか、そして、そもそもコンテキストウィンドウは生成AIをどう強化できるのかについて解説する。

メタが4月に発表したオープンソース大規模言語モデル（LLM）が「Llama 3（ラマスリー）」だ。80億と700億のパラメータを持つバージョンが公開され、いずれも他社モデルに匹敵する高いベンチマークスコアを記録する。特に80億モデルは同規模の他モデルを凌駕し、数学やコーディング能力の大幅改善を見せた。Llama 3を搭載した新チャットボット「Meta AI」のリリースにより、ChatGPTやClaude、HuggingChatへのキャッチアップを図る。本稿では、実際にいくつかのプロンプトで試して、その実力を試してみた。その結果見えてきた強みと弱みとは。

OpenAIが今年3月に発表した、音声生成AIモデル「Voice Engine」。超短時間の音声サンプルから話者の声を模倣できる高い実力を持つ一方、そのクオリティの高さから悪用も懸念されている。日本でも現在、俳優や声優の声を無断で使用して作成される「AI声優」の問題が顕在化しており、政府が今月公表した新たな「クールジャパン戦略」内では、生成AIによる俳優や声優の声の利用・生成に関して、不正競争防止法との関係整理を行い、必要に応じて見直しを検討する旨が明記された。Voice Engineは、こうした悪用のリスクに対してどう対策を講じているのか。同ツールの特徴とともに解説する。

生成AIの登場により、検索市場が大きく変わろうとしている。米国ではグーグル対抗のAI検索エンジン「Perplexity」の検索から流入するトラフィックは毎月40％増加していることが判明。日本でもソフトバンクと連携して本格参入することが明らかになった。これに対抗してグーグルも生成AIを活用した検索システム「Search Generative Experiences（SGE）」を利用者全員に早期に展開する見込みだ。生成AIによる検索が増えるとSEO（Search Engine Optimization）にどのような影響が出るのかは多くのデジタルマーケターが注目するところ。生成AIの登場で、検索市場に何が起きるのか。

日本では円安もあり、昨今の物価高に驚いている人も多いだろう。マクロ経済指標的にはインフレ圧力は和らぎ、各国中央銀行による金利引き下げの動きが出始めている。しかし、人々が実感できる物価高の緩和には1年以上かかる可能性もある。各国の人々はどのような経済センチメントを抱いているのか。収入水準や家賃水準などを参考にしながら、各国の物価高状況を俯瞰してみたい。

米国で世界初の自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」が発表され、衝撃を生んでいる。人間の指示に応えてタスクをサポートする従来型のAIアシスタントとは異なり、Devinはコーディングから実装までの開発プロセス全体を自ら行える、いわゆる自律型の「AIエージェント」だからだ。同ツールは「（サポート型の）Github Copilotなどとはユーザー体験が大きく異なる」という。Devinの登場により、人間のITエンジニアが職を奪われる時代が到来してしまうのか。その具体的な実力とともに解説する。

大規模言語モデル（LLM）の躍進と同様に、パラメータ数が少なく、コンパクトで効率的、高い適応性を備える小規模言語モデル（SLM：Small Language Model）の開発も進んでいる。マイクロソフトの「Phi-3」、グーグルの「Gemma」「Gemini 1.5 Flash」などに加え、スタートアップも多数、SLM開発に乗り出している。日本企業もNTTの「tsuzumi」、NEC「cotomi」などが（SLMとはうたわないながらも）小型・特化型に取り組んでおり、開発競争は激化の様相だ。SLMとは何か、SLMはLLMと何が違うのか。小規模言語モデルの開発状況を探ってみたい。

GPT-4を超える大規模言語モデル（LLM）が乱立する「ポストGPT-4」フェーズに突入した生成AI市場だが、生成AIを爆速化する次世代GPUの開発競争にも拍車がかかっている。トップを走るNVIDIAは、次世代GPU「Blackwell（ブラックウェル）」を発表。前世代と比べ、最大30倍のパフォーマンス向上を実現するとともに、コストとエネルギー消費を1/25に抑えることに成功したという。一方、スタートアップの動きも活発化しており、GroqはChatGPTを13倍高速化できるGPUの開発を終え、すでに販売拡大に乗り出している。激化するGPU開発競争、その最前線を追ってみたい。

これまでOpenAIのGPT-3.5やGPT-4が火付け役になって進んできた大規模言語モデル競争。SambaNova Systemsが発表した1兆パラメータの大規模言語モデル（LLM）「Samba-1」も注目されるモデルの1つだ。GPT-4より少ない計算リソースで動作しつつ、同等以上の能力を持つというSamba-1とは一体どんなモデルなのか。また、Samba-1を生み出したSambaNovaとはどのような企業なのか。GPT-4と比較しつつ、わかりやすく解説する。

デジタルツインはじめ、産業用メタバース（インダストリアル・メタバース）への期待が高まる製造業界だが、データのサイロ化や連携の課題など、本格活用には大きな障壁が存在している。この課題を解決すべく注目が集まっているのが、3Dファイルフォーマット「OpenUSD（Universal Scene Description）」だ。本規格を開発したピクサーのほか、NVIDIA、アップル、Autodesk、アドビなどの名だたる企業が同フォーマットへの対応を表明している。ここではOpenUSDの基礎からそのメリット、実際の大手企業の活用事例などをわかりやすく紹介する。

イーロン・マスク氏が率いるxAIが、大規模言語モデル（LLM）「Grok-1.5」を発表した。同社によると、Grok-1.5はOpenAIの「GPT-4」やアンソロピックの「Claude 3」に匹敵する推論・問題解決能力を持つという。ここにきて同サービスが注目を集める理由は、同発表からわずか2週間後にマルチモーダル版である「Grok-1.5V」を発表したこと。これにより、テキストプロンプトに加えて、図表や写真、空間情報などを処理できると主張する。さらには、X（旧Twitter）において話題のニュースやトピックを要約する「Stories on X」に同モデルが採用されることも明らかになった。Grok-1.5の実力を確かめるとともに、競合モデルと比較しつつ、今後リリースされる「Grok-2」について占っていこう。

現在、メタバースを産業用途に活用する「産業メタバース」の動きが広がりつつある。中でも注目されているのが、ドイツの大手製造企業シーメンスの動きだ。同社はこの分野でソニーやアマゾンとの提携を相次いで発表するなど積極的な取り組みを行っている。産業メタバースとは具体的に何を指すのか。そしてシーメンスが目指す産業メタバースの在り方とはどんなものなのかを解説する。