マルチモーダル

言語モデル

顧客の心を掴む「意図理解」

近年の技術革新は私たちの生活を一変させ、ビジネスのあり方にも大きな影響を与えています。中でも、顧客とのコミュニケーションを劇的に進化させる可能性を秘めているのが「意図理解」です。 従来のシステムでは、顧客は求める情報やサービスにたどり着くために、複雑なメニュー操作やキーワード入力といった手間を強いられることが少なくありませんでした。例えば、オンラインショッピングサイトで目的の商品を探す場合、キーワード検索では関連性の低い商品が多数表示されたり、絞り込み検索では複数の条件指定が必要となり、顧客にとって大きな負担となっていました。 しかし、「意図理解」は、まるで人間のオペレーターのように顧客の言葉の真意を理解し、最適な対応を導き出すことを可能にします。顧客が「赤い花瓶を探しています」「母の誕生日に贈りたいので、少し高級感のあるものがいいです」といった曖昧な要望を伝えたとしても、「意図理解」を搭載したシステムは、膨大な商品データベースの中から顧客のニーズに合致する商品を瞬時に絞り込み、最適な提案を行うことができるのです。これは、顧客満足度の向上だけでなく、企業の販売機会の損失を防ぐことにも繋がります。 「意図理解」は、顧客とのコミュニケーションをより円滑かつ効率的にするだけでなく、顧客一人ひとりに寄り添ったサービス提供を実現する上で、今後ますます重要な技術となるでしょう。
アルゴリズム

マルチモーダル:AIの五感を研ぎ澄ます

近年、人工知能の分野では「マルチモーダル」という言葉を耳にすることが多くなりました。人間が視覚、聴覚、触覚など様々な感覚を駆使して世界を認識しているように、この「マルチモーダルAI」も複数の感覚を模倣することで、より深く人間や世界を理解しようとしています。 従来の人工知能は、主に文章などのテキストデータを分析することに長けていました。しかし、私たち人間が五感を用いて生活しているように、真の意味で世界を理解するためには、視覚や聴覚など、複数の感覚から得られる情報を統合的に処理する必要があります。この考え方が、「マルチモーダルAI」の開発を推し進める原動力となっています。 例えば、自動運転技術を考えてみましょう。安全な自動運転を実現するためには、周囲の状況を正確に把握することが不可欠です。従来の技術では、カメラ画像による物体認識が主流でしたが、マルチモーダルAIを用いることで、カメラ画像に加えて、レーダーやセンサーから得られる距離情報、音声データから周囲の状況を判断するなど、より高度な状況認識が可能になります。 このように、マルチモーダルAIは、従来のAIでは難しかった複雑なタスクを処理することを可能にする、革新的な技術として期待されています。今後、医療診断や介護、エンターテイメントなど、様々な分野での応用が期待されています。
アルゴリズム

五感を活かすAI:マルチモーダル学習

私たち人間は、五感を駆使して世界を理解しています。例えば、目の前に置かれた料理が何かを判断する時、視覚だけに頼るのではなく、香りや触感、時には音も重要な情報源となります。このように、複数の感覚を同時に活用することで、私たちはより豊かに世界を認識し、深く理解することができます。 従来のAI(人工知能)は、主に画像認識や音声認識など、一つの種類のデータを扱うものが主流でした。これは、人間が五感を駆使しているのに対して、AIは視覚や聴覚など、一つの感覚しか使っていないようなものです。しかし、AIがより人間に近い認識能力を実現するためには、複数の感覚を統合して情報を処理する必要があると考えられています。 そこで近年注目を集めているのが、「マルチモーダル学習」と呼ばれる技術です。これは、視覚、聴覚、言語など、複数の種類のデータ(モダリティ)を組み合わせることで、より深く、多角的に情報を学習する手法です。例えば、画像と音声を組み合わせることで、動画の内容をより正確に理解したり、画像とテキストを組み合わせることで、画像の内容をより詳細に説明したりすることができます。このように、マルチモーダル学習は、AIがより人間に近い形で世界を理解するための鍵となると期待されています。
画像学習

CLIP:AIが画像とテキストの関係性を理解する

- CLIPとはCLIPは、2021年にアメリカのOpenAIによって発表された、画像と文章の関係性を学習する新しい神経回路網です。従来の画像認識AIは、例えば「犬」や「猫」など、特定の対象を認識するように訓練されていました。しかしCLIPは、画像と文章の組み合わせから、両者の関係性を理解するように設計されています。例えば、「草原を走る犬」という文章と、実際に草原を犬が走っている写真を入力するとします。CLIPはこの組み合わせを見て、文章と写真の内容が一致していると判断します。逆に、「空を飛ぶ猫」という文章と、猫が木に登っている写真を入力すると、CLIPはこの組み合わせは不自然だと判断します。CLIPの画期的な点は、大量の画像と文章の組み合わせを学習することで、従来の画像認識AIよりも柔軟な理解力を持つようになったことです。従来のAIは、あらかじめ「犬」や「猫」といったラベル付けされたデータで学習する必要がありました。しかしCLIPは、インターネット上から収集した、ラベル付けされていない大量の画像と文章のデータを使って学習します。そのため、特定の物体の認識だけでなく、画像と文章の関係性をより深く理解することができるようになりました。このCLIPの登場により、画像検索や画像生成など、様々な分野で革新的な技術が生まれると期待されています。