生成AI2.0時代の到来 ～AIとの協働の時代に我々はどうするべきか～（2024年6月19日開催）

生成AIの登場から約2年が経過する今、市場の予想を上回る速度でその技術は進化を続けています。この急速な技術進展に対し、どのようにビジネスに活用するべきか、悩む企業は少なくありません。

EYが開催したセミナー「生成AI2.0時代の到来～AIとの協働の時代に我々はどうするべきか～」では、AIに関する最新の技術、先端論文などの情報を独自の視点で分析し、来るべき生成AI2.0時代への対応策について解説しました。

生成AIの応用性を、ビジネスにおける新たな競争力の源泉へ

ChatGPTやGPT-4は、今や広く認知される存在となりました。これらの基盤モデルの多くは、AIとの一問一答で情報を引き出す用途にとどまっています。しかし、一部の企業は生成AIを自社ビジネスの中核要素として、効果的に活用することに成功しています。

EYストラテジー・アンド・コンサルティング　デジタル・イノベーション AI&データ パートナーの山本直人がその一例として挙げたのが、LLM（Large Language Model）を用いた日本のスタートアップ企業の自動運転に関する取り組みです。

「通常は、人間が入力したプロンプトをLLMが解釈しますが、こちらの企業では周囲の状況（映像）をAIが解釈し、それをプロンプトとしてLLMにインプットすることで、自動車の自動運転技術を構築しようとしています。単純なLLMの機能活用の枠を超えた、事業の競争力として昇華できている事例と言えるでしょう」（山本）

生成AIを活用し、差別化するために重要なもの、それが応用性です。この自動運転の例では、外部から得られた映像を言語モデルが解釈できるように応用しています。

「基盤モデルの上に応用層を加えることでAIの価値が向上し、さまざまな要素に応用可能となります。それにより、AIの思考や行動に深みを持たせ、従来とは異なる枠組みでビジネス戦略を描けるようになります」（山本）
 

では、自律エージェントとはどのようなものなのでしょうか。通常のAIは投げられた問いに対して考え、答えを返します。しかし、自律エージェントはまず問いに答えるためのステップを考えます。その実行計画に基づいて、それぞれの役割を持ったエージェントが動き、最終的な答えをアウトプットします。

「自律エージェントの課題に対するプロセスは、人間の組織とよく似ています。AIの組織を作ることができれば、AIが人にとってのビジネスパートナーになる日もそう遠くはないでしょう」（山本）

山本は自律エージェントの動きを理解するため、シニアリサーチャー、ライターのペルソナを定義し、実験を行いました。その結果、アウトプット以上にプロセスにおいて、以下のような非常に興味深い動きが見られました。

（１） 「AIと医療について」まとめるという課題を与える。

（２） シニアリサーチャーがライターに「ヘルスケアにおける最新のAIトレンド」の調査を指示。

（３） 並行して、シニアリサーチャーは「AIを使った画像分析がトレンドなのではないか」と考え、それをまとめライターに共有。

（４） ライターが、自身の調査結果とシニアリサーチャーの考えを併せ、最終的な結果としてまとめた。

複数の専門的な役割を持ったエージェントが連携することで、より高品質なアウトプットを得られることがわかりました。

より人間に近づいたマルチモーダルAI、そして生成AI3.0の世界─