概要

初日の基調講演では、大きな進化を遂げている生成 AI と AI、機械学習を中心にプロダクトアップデートをご紹介します。また、Google Cloud の生成 AI ソリューションをすでにご利用いただいている企業のリーダーから、そのビジョンと取り組み、Google Cloud の生成 AI の成果をお聞きします。
https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo?talk=d1-keynote

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所感

まぁ、テーマの通り生成AIのお話し満載でした。

こういうイベントによくある、
昨日今日にローンチしました！っていうサービスのお話もあったり。

印象的なのは、生成AIを使うという話ではなくて、
生成AIをどう自社プロダクトに組み込み、活用するか。
自分たちにとって「必要」なAIにどのようにして仕上げて活用するか。

これは4月にAWS SUMMITでも同じ印象を受けましたが、
エンジニアたちの関心は、AIをどのようにして自分たち色に染めるか、
その方法や開発基盤、運用などに関心があり、作り運用する目線であって、
使用するユーザーではないということ。
（もちろん、CodeyやCopilotのようなユーザーとしての活用もありますが）

あとはDuetAIの、google workspaceの各種連携が流石の一言。
親和性が高いというか。
特にMeetの、途中参加者のための後追い要約機能。追加質問まで可能とは、ちょっと驚いた。

Drive上のファイルや各種サービス上に存在するデータを元に、
文章コンテンツを生成するなど、この辺りの機能は活用しない手はないのでは、と思いました。

内容メモ、要約

AIの可能性、生成AI
生成AIを活用したアプリケーションを作るフェーズ
活用が進む事で浮き彫りになる課題
→GCPはそれを解決・サポートする

大胆かつ責任あるAI

ハルシネーションを抑えるグラウンディング
- ハルシネーション：人間が現実の知覚ではなく脳内の想像で「幻覚」を見る現象と同様に、まるでAIが「幻覚」を見て出力しているみたいなので、このように呼ばれる。
自社の情報に基づいた生成AIの構築
→誰もがその恩恵を受けられるよう提供したい

最適なインフラ

cloud TPU
A3vms
- 3倍の学習速度　10倍のネットワーク帯域
- 2024/6に東京で開始

中外製薬の事例

Med-PaLM2を活用
アンメット・メディカル・ニーズ(いまだ満たされていない医療ニーズ、つまり、いまだ有効な治療方法がない疾患に対する医療ニーズ)の解決
DXを推進
デジタルを活用した新薬の開発
通常、薬ひとつに10−１５年
3000億円以上のコスト
0.004%の成功率
→AIによる開発で効率化
専門性
- 研究員の経験に依存する部分が多い
- GCPで稼働するAIで多くの医薬品の候補をだす
- しかし専門性が高く、限られ人間のみが使える
民主化
- MedParLM2
- チャットボット形式で短時間で情報を検索
- 臨床試験の時間を短縮
- Tech工房
  - 社内外にアイディアをデザインする集団
  - モデルのAPI化で多くの人が自由に利用できるように

生成AIへの情報はセンシティブ

AIのデータガバナンス
顧客のデータをAIモデルには使わない
useAI
- 全ての人が使える
buildAI
- AI作成のためのツール
Ai ecosysytem
- あらゆる支援を提供

VertexAI

モデルの開発
トレーニング
調整
テスト
評価
制御
100以上のオープンモデル
- PaLM2
  - 日本語をサポート
  - 推論コーディング機能が向上
- Med-PaLM2
  - 医療に最適化されたモデル
コンテンツ制作
ワークフローの改善
Codey
- テキストをコードに変換
- 企業独自のコードベースから
- 既存のコードで最適にどうあするようにチューニング
imagen
- テキストから画像を生成
マルチモーダルEmbeddings
- 分類、検索、レコメンドの性能向上
  ユーザー５０％増、７００％のプロジェクト増

AIは安全で責任あるもの

データ漏洩0
データはユーザーのものであり、他で使われることはない
プライベート構成の中で使用される

グラウンディングサービス

事実に基づく応答の生成
モデルのはるしネーションの軽減
自社のデータを使いながら、パーソナライズしながら利用
Search & conversation
日本語対応

ZOZOの事例

ファッションのこと、ならzozoを目指している
デジタルの活用
データと生成AIから生まれる価値を提供

WEAR

ファッショントレンド
記事コンテンツの生成に、vertexAIとPaLM2を活用
人的リソースの依存から、効率化を模索
非エンジニアでも利用
- 生成が簡単にできる
- 文章の実用性
  - 言葉選びがよく、速度も速い
- 効率化の成果
  - 1/3に削減
人によって違う似合う、をAIによって解決したい

DuetAI

workspace
- 30億のユーザー
- 100万人のDuetAIユーザー
- 300以上の新機能
- 1000万人の有料ユーザー
workspace上のドキュメント、スプシを指定すると、DuetAIが記事を書いてくれる。
- 文章のテイストを、別の記事を参考に合わせることもできる
- 対話形式で生成できる
- 出来上がったものは、workspaceで共有するのと同等に活用できる

ミーティング

メモ、議事録の作成
多国籍な参加者→300以上の言語をリアルタイム翻訳
会議の後追い機能
- 遅れた参加者に、それまでの内容を要約して提供できる
- さらにそこから追加質問するとAIが答えてくれる。

GCPの活用

開発と運用
- コード補完、生成、実行
- GCPに最適化したモデル
- 引用元
- テストコード
- APIの設計
- 以降、最新化、
- 安全性の確保
- VScode
  - 言語からコードの生成
  - コードの説明
  - テストコードの生成
- デプロイの自動化
- デバックを素早くサポート
  - ログから、自然言語から影響範囲や原因を調査・分析

分析

BigQueryとの連携
- 自然言語からのクエリ
データベース
- AlloyDB
  - ポスグレ互換
  - DMSで移行が簡単
セキュリティ
- 攻撃の変化、高度化
- 地政学的なリスク
- 環境の変化
- AIの活用
  - 脅威の検知
  - 人材不足の解決
- Sec-PaLM２
- サイバー攻撃のデータの蓄積、公開
- セキュティ分析

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