生成AIは
主に自然言語処理や文章生成などのタスクに特化した人工知能（AI）の一種を指します。このカテゴリのAIは、与えられた情報やコンテキストに基づいて新しい文章や表現を生成することができます。生成AIの例としては、大規模なデータセットから学習した言語モデルがあります。アプローチには、言語モデル、文章生成、対話モデル、生成画像モデル があります。これらの生成AIは、機械学習の進歩と大量のデータセットを用いた事前訓練によって高度な性能を発揮しています。 ChatGPT もその一例であり、自然言語生成に優れた性能を持つモデルです。
一般的な生成AIのアプローチ
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言語モデル
自然言語処理において、言語モデルは単語や文のパターンを学習し、文章を生成する役割を果たします。最近の進化したモデルには、GPT（Generative Pre-trained Transformer）などがあります。 -
文章生成
文章生成AIは、与えられたテーマやコンテキストに基づいて文章を生成します。これには文章のクオリティを向上させるための文脈理解や流暢な文章生成の技術が含まれます。 -
対話モデル
ユーザーとの対話を模倣するAIも生成AIの一部です。これは会話や質問応答に特化しており、リアルな対話を行うことが求められます。 -
生成画像モデル
画像生成においてもGAN（Generative Adversarial Network）などが使われ、新しい画像の生成が可能です。
トレンド
| 生成AIプロバイダ | 主な提供サービス・機能 |
|---|---|
| ChatGPT | 言語生成モデル 対話や文章生成に使用 |
| Azure | Azure Machine Learning: 機械学習モデルのトレーニングおよびデプロイ |
| Azure Cognitive Services: 視覚、音声、言語などのAIサービス | |
| Azure Custom Vision: カスタムビジョンモデルの作成 | |
| Azure Speech Service: 音声認識および合成サービス | |
| Google Cloud | TensorFlow: オープンソースの機械学習フレームワーク |
| Cloud Natural Language API: 自然言語処理API | |
| Google Cloud AI Platform: 機械学習モデルのトレーニングやデプロイ | |
| AI向けAPI（例: Vision AI, Video AI, Translation APIなど） | |
| Google (Bard): 対話型AIサービス。自然な対話を通じて検索サービスと連携し、質問に回答。ビッグデータから正確な情報を生成。 | |
| Google (Gemini): マルチモーダルな情報処理に特化。テキスト、音声、画像、動画、コードなどを統合的に判断して応答。リアルタイムで柔軟な対話が可能。 | |
| AWS | Amazon SageMaker: 機械学習モデルのホスティングおよびトレーニング |
| Amazon Lex: 対話型のチャットボット構築 | |
| AWS Deep Learning AMIs: 深層学習モデルの実行環境 | |
| Amazon Rekognition: 画像および動画の解析 | |
| Amazon Q: AWS専門知識を有するアシスタント | |
| Amazon Q is your AWS expert: マネージメントコンソールの右側から開くAWS専門知識を有するアシスタント | |
| Amazon Q is your business expert: マネージメントコンソールのサービスとして存在し独自にカスタマイズできるアシスタント | |
| Amazon QuickSight Q: 機械学習(ML)を利用した自然言語クエリ(NLQ ※Natural Language Queryの略)機能 | |
| Amazon Q in Connect: コンタクトセンターのエージェントが顧客の問題を迅速かつ正確に解決するのに役立つリアルタイムの推奨事項を提供 | |
| AWS Supply Chain: サプライチェーン向けの生成AIアシスタント | |
| AWS Bedrock: AWSが提供する高性能な基盤モデル (FM) を単一の API で選択できるフルマネージド型サービス。生成系 AI アプリケーションの構築に必要な機能も備え、プライバシーとセキュリティを維持しながら開発を簡素化できる。 | |
| AWS PlayRock: 楽しく直感的に使用できるハンズオン形式の生成系 AI アプリケーション構築プレイグラウンド。生成系 AI を試すための学習機会を提供。 | |
| Tencent Cloud | AI Engine: 機械学習や自然言語処理に関連するサービス 自然言語処理（NLP）、画像認識、音声処理などが含まれる |
| Tencent Cloud NLP: 自然言語処理 文章の分析、感情分析、キーワード抽出などのNLPタスクに対応 | |
| AI Image Search: 画像検索 |
最近追加されたGoogle Bardで、「Google bard とGoogle geminiの関係」を質問してみた
AI フレームワーク
AI（人工知能）フレームワークは、機械学習やディープラーニングなどのAIモデルを構築、トレーニング、評価するためのソフトウェアツールとライブラリの集合です。AI フレームワークは、機械学習モデルの開発を支援するソフトウェア ツールです。フレームワークは、データの準備、モデルの構築、モデルのトレーニング、モデルの評価、モデルのデプロイなどのタスクを自動化または簡素化することで、開発者の時間を節約し、モデルの品質を向上させることができます。
主要なAIフレームワークです。
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TensorFlow:
- Googleが開発したオープンソースのディープラーニングフレームワーク。
- ニューラルネットワークの構築、トレーニング、評価をサポート。
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PyTorch:
- Facebookが開発したオープンソースのディープラーニングフレームワーク。
- 動的な計算グラフを使用し、柔軟で直感的なAPIを提供。
-
Keras:
- 高レベルのニューラルネットワークAPIであり、TensorFlowやTheano、Microsoft Cognitive Toolkitなどと統合されている。
- ユーザーフレンドリーで迅速なモデル構築が可能。
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Scikit-learn:
- Pythonで使用できるオープンソースの機械学習ライブラリ。
- クラシカルな機械学習アルゴリズムを提供し、簡単な使い方が特徴。
-
MXNet:
- Apache Software Foundationがバックアップするオープンソースの深層学習フレームワーク。
- 優れた柔軟性と高いパフォーマンスが特徴。
-
Caffe:
- ビジョンタスクに特化したディープラーニングフレームワーク。
- ディープラーニングの初期において広く使用されていました。
機械学習ライブラリ: TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、XGBoost
機械学習プラットフォーム: Azure Machine Learning、Amazon SageMaker、Google Cloud AI Platform
機械学習コンピューティング フレームワーク: Apache Spark、Apache Hadoop、Mesos
戦略と戦術の違い
戦略と戦術は、両方とも目標を達成するために必要な行動の計画を立てることに関連していますが、異なる意味を持ちます。
戦略は、
広い視野で長期的な目標を達成するための計画や方法論のことを指します。
戦略は、資源の配分、市場の分析、競合相手の評価、市場開発、製品開発などの決定を含みます。
戦略は、組織全体を対象としており、目標の達成に必要なリソースと時間の配分に重点を置きます。
企業経営においては、長期的なビジョンを定め、その実現のためにどのような取り組みを行うかを考えることが戦略です。
一方、戦術は、
短期的な目標を達成するための具体的な手段や方法論のことを指します。
戦術は、戦略に基づいて実施され、一般的に特定の部門、チーム、または個人に焦点を当てます。
戦術は、具体的なタスクやアクションに関する指示や手順を含みます。
現場での状況に応じて即座に判断し、適切な行動をとることが戦術です。
企業経営においても、商品の宣伝戦略やセールスプロモーションなど、短期的な目的を達成するための具体的な手段が戦術です。
戦略は組織全体に関する長期的な計画であり、戦術は個々の部門やチームに関する短期的な計画です。
戦略は目標を達成するための全体的な計画であり、戦術は目標を達成するための具体的な手順です。
戦略
| 戦略 | Tencent Cloud | AWS Cloud | Azure Cloud | Google Cloud |
|---|---|---|---|---|
| 1. ハイブリッドクラウドソリューション | オープンかつ柔軟なハイブリッド クラウドソリューション |
広範なクラウドサービス提供 | 多角化した事業展開とオンプレミス統合 | クラウドネイティブアプリケーション の推進とデジタルイノベーション |
| 2. 人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合 | 顧客中心のアプローチ | "顧客中心のアプローチと 広範なAI/MLサービス提供" |
人工知能（AI）と機械学習（ML）の エコシステムの構築 |
AIおよびMLの機能提供 (TensorFlow, BigQuery) |
| 3. セキュリティとコンプライアンス | 新技術の採用 | セキュリティ機能の提供 | セキュリティとコンプライアンスの重視 | 高度なセキュリティと コンプライアンスの提供 |
| 4. 開発者向けツールと環境 | クラウドサービスの拡充と多様化 | イノベーションへの投資と豊富なツール提供 | カスタマーエクスペリエンスの向上 | デベロッパーエクスペリエンスの向上と クラウドネイティブアプリケーションの推進 |
| 5. エコシステムの拡充 | グループ全体での大規模な エコシステムの構築 |
パートナーエコシステムの構築 | エコシステムの拡大とパートナーシップ | パートナーエコシステムの構築 |
整理してみて気づいたこと
BATを構成する百度（バイドゥ）、アリババ集団、テンセントはいずれも、Amazon Web Services（AWS）やMicrosoft Azure、Google Cloudに相当するパブリッククラウドを手掛けている。中国国内では政府が外国企業によるクラウド提供を制限していることもあり、BATのクラウドは特に中国市場でシェアが高く、近年は海外にも展開を進めている。
BATはいずれも、仮想マシンをはじめとするIaaS（インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス）だけでなく、データベース（DB）やビッグデータ分析、AI（人工知能）といったPaaS（プラットフォーム・アズ・ア・サービス）も提供する。その技術水準は高く、AWSのAmazon Auroraに相当する独自開発の分散RDB（リレーショナルDB）サービスを3社いずれも提供している。
他のクラウドにはない機能がある
Tencent Cloudは、CGによって構成された仮想世界でアバターになったユーザーが交流できるコミュニケーションアプリが構築できる仮想世界ソリューションを、PaaSとして提供している。チャットを実装する機能も提供されていて、ビデオチャットにはユーザーの顔写真を見栄え良くする美顔機能が存在する。既に中国には、Tencent Cloudの機能を使うことによって、カラオケアプリやゲームアプリ、パーティーアプリなどを開発した企業も複数存在するという。
戦術
| 戦術 | Tencent Cloud | AWS Cloud | Azure Cloud | Google Cloud |
|---|---|---|---|---|
| 1. クラウドサービスの拡充と多様化 | クラウドテクノロジーの最先端提供 | クラウドテクノロジーの最先端提供 | 技術の積極的な統合 | オープンかつ柔軟なハイブリッドクラウド ソリューションの実現 (Anthos) |
| 2. アジャイルな開発とリリースサイクル | 技術導入の迅速化 | 開発者向けサービスの革新 | AIおよびMLサービスの拡充 | クラウドネイティブアプリケーションの推進 |
| 3. 顧客フィードバックの活用 | セキュリティ対策の強化 | カスタマーエクスペリエンスの向上 | セキュリティツールの提供 | AIおよびMLサービスの提供 |
| 4. セキュリティ強化とコンプライアンスの維持 | 開発者向けツールやサービスの提供 | 開発者向けツールと環境の改善 | セキュリティとコンプライアンスへの注力 | セキュリティとコンプライアンスへの注力 |
| 5. パートナーシップの拡大 | カスタマーエクスペリエンスの向上 | エコシステムの拡大とパートナーシップ | イノベーションの推進 | イノベーションへの投資 |
サービス
| カテゴリ | Tencent Cloud | AWS Cloud | Azure Cloud | Google Cloud |
|---|---|---|---|---|
| セキュリティ全般 | Tencent Cloud Security Center | AWS Security Hub AWS Trusted Advisor |
Azure Security Center | Google Cloud Security Command Center (Cloud SCC) |
| クラウドワークロード保護 | Cloud Workload Protection (CWP) | Amazon GuardDuty | Azure Defender | Google Cloud Armor |
| Web Application Firewall | Tencent Cloud Web Application Firewall（WAF） | AWS WAF (Web Application Firewall) | Azure Application Gateway WAF | Google Cloud Armor |
| セキュリティインシデント管理 | Tencent Cloud Security Center | CloudWatch | Azure Sentinel | Google Cloud Security Command Center (Cloud SCC) Google Cloud Incident Response (GCIR) |
| リソース設定管理 | Identity and Access Management (IAM) | AWS Config Identity and Access Management (IAM) |
Azure Policy Azure Role-Based Access Control (RBAC) |
Google Cloud Identity and Access Management (IAM) Google Cloud Organization Policies |
| データ分類・保護 | Data Security Center （DSGC） | Amazon Macie | Azure Information Protection | Google Cloud Data Loss Prevention (DLP) Google Cloud External Key Manager (Cloud EKM) |
| セキュリティ診断・脆弱性検出 | Tencent Cloud Security Scan | Amazon Inspector | Azure Security Center | Google Cloud Security Scanner |
| データ分類・機密情報検出 | Data Security Center （DSGC） | Amazon Macie | Azure Information Protection | Google Cloud Data Loss Prevention (DLP) |
各クラウドプロバイダーの今後は？
AWS (Amazon Web Services)
- AWSはクラウド市場でリーダーの地位を確立しており、今後も企業向けのクラウドサービスの提供を強化していくと予想される。AI/ML、セキュリティ、サーバーレスコンピューティングなどの領域での開発と革新が期待されるだろう。
Azure (Microsoft Azure)
- Azureは、企業との協業、ハイブリッドクラウドソリューション、エンタープライズ向けのサービス提供に焦点を当てている。Microsoftの他の製品との統合性や開発者フレンドリーなサービスの提供が今後も進むだろう。
Google Cloud
- Google Cloudは、クラウドネイティブアプリケーション、AI/ML、データアナリティクスなど、Googleの得意分野に焦点を当てている。AnthosやKubernetesの活用、データマネージメント、エッジコンピューティングなどが今後の注力領域となるだろう。
Tencent Cloud
- Tencent Cloudは、中国市場を中心に成長しており、今後も国内外での拡大が期待される。AI、ゲーム関連のクラウドサービス、IoTなど、中国国内外で需要が高まっている分野に注力するだろう。
これを踏まえて
我々が、どのようにCloudを使いこなすようになるかを考えてみた。
ひとまず、メール、スケジュール管理、チャット、データ保管は、３大クラウドを利用し、
監査面での実績をそのまま活用し、社内外への信用を担保する。
次に、３大クラウドの新サービスに目を向け、キャッチアップするだけではなく、
BATの動向にも目を向ける。
栄枯盛衰は、激しく、これまでのやり方に拘らない柔軟な活用が求められる。
参考
テンセントグループ(グーグルとはクロスライセンスで提携している)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%86%E3%83%B3%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%83%88
中国のパブリッククラウドの現状(中国のパブリッククラウドの市場規模は日本の約2.5倍)
https://www.rismon.com.cn/column84/
構築の流れは、他のクラウドと同じだ
https://www.tencentcloud.com/jp/document/product/213/41951
Google Bardの使い方
Google Bardの公式サイトに行き、利用規約を確認した後にアカウント登録をします。
→ここから
https://bard.google.com/chat