AI

画像解析

画像認識の基礎:物体識別タスクとは?

- 物体識別タスクの概要物体識別タスクとは、画像や動画に映し出された物体が何であるかを特定する技術です。私たち人間は、視覚を通して周囲の状況を把握し、そこに存在するものが人間なのか、動物なのか、あるいは机や椅子といった家具なのかを瞬時に判断しています。物体識別タスクは、まさにこの人間の視覚認識能力をコンピュータで実現しようとするものです。例えば、スマートフォンで撮影した写真の中に、人物、犬、猫、花、自動車などが写っているとします。物体識別タスクを用いることで、これらの被写体をそれぞれ「人物」「犬」「猫」「花」「自動車」といったように自動的に認識し、ラベル付けすることが可能となります。近年、AI技術、特に深層学習と呼ばれる技術の進歩により、物体識別タスクの精度は飛躍的に向上しています。従来の手法では、物体の特徴を人間が手作業で定義する必要がありましたが、深層学習では、大量のデータからコンピュータが自動的に特徴を学習するため、より高精度な識別が可能となりました。この技術の進歩は、私たちの社会に様々な変化をもたらしています。自動運転システムでは、前方の車両や歩行者を認識することで、より安全な運転を支援します。また、顔認証システムでは、セキュリティチェックや本人確認を自動化することで、利便性を向上させています。このように、物体識別タスクは、私たちの生活に密接に関わる様々な分野で応用されており、今後も更なる発展が期待されています。
画像解析

画像認識を深掘り!物体検知の仕組み

- 物体検知とは物体検知は、人工知能を用いて画像や映像から特定の物体を検出する技術です。私たち人間は、目で見たものを瞬時に認識し、それが何であるか、どこにあるのかを理解することができます。物体検知は、この人間の視覚認識能力をコンピュータで実現しようとするものです。具体的には、コンピュータに画像を入力すると、あらかじめ学習させた物体に関する情報に基づいて、画像中のどこに、どのような種類の物体が存在するのかを特定します。例えば、一枚の写真の中に「人」「車」「信号機」が写っているとします。物体検知技術を用いることで、それぞれの物体の位置を四角い枠線で囲み、「これは人」「これは車」「これは信号機」といった形で識別することができます。この技術は、自動運転、セキュリティ、医療など、様々な分野で応用されています。自動運転では、周囲の車両や歩行者、信号機などを検知することで、安全な走行を支援します。セキュリティ分野では、監視カメラの映像から不審者を発見したり、特定の人物を追跡したりすることが可能になります。医療分野では、レントゲン画像やCT画像から腫瘍などの病変を発見する際に役立ちます。このように、物体検知は私たちの社会生活に欠かせない技術になりつつあります。
動画生成

Phenaki:言葉が動画になる未来

近年、様々な分野で技術革新が続いていますが、中でも人工知能の進歩は目覚ましいものがあります。特に、画像や音声の認識だけでなく、それらを組み合わせて新しいコンテンツを生み出す「生成系AI」と呼ばれる技術が急速に発展しています。 その中でも、ひときわ注目を集めているのが「動画生成AI」です。これまで、動画制作は専門的な知識や技術、そして多大な時間と労力を必要とする作業でした。しかし、動画生成AIは、まるで魔法のように、文字や画像などの指示を与えるだけで、自動的に動画を作成してくれるのです。 そして、この動画生成AIの世界に革命を起こすと期待されているのが、Googleが開発した「Phenaki」です。Phenakiは、従来の動画生成AIよりもさらに高度な技術を駆使しており、単に短い動画を作るだけでなく、まるで映画のように長編の動画を生成することが可能です。さらに、ストーリー展開や登場人物の感情表現も、これまで以上に豊かで自然なものになると言われています。 動画生成AIの登場は、映画や広告、教育など、様々な分野に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。これまで以上に手軽に、そして高品質な動画コンテンツが制作できるようになれば、私たちの生活はより豊かで刺激的なものになるでしょう。
ウェブサービス

PerplexityAI:対話型AI検索エンジンの新星

- 次世代検索エンジンこれまで私達が使い慣れていた検索エンジンは、キーワードを入力すると、その言葉に関連性の高いウェブサイトをずらりと並べて表示するものでした。しかし、PerplexityAIは、従来の検索エンジンのような無機質な検索体験ではなく、まるで人と会話をするように、自然な言葉で質問を投げかけることができる全く新しいタイプの検索エンジンです。例えば、「明日の東京の天気は?」と質問すると、PerplexityAIは単に天気予報サイトのリンクを表示するのではなく、「明日の東京は晴れ時々曇りでしょう」といった具合に、まるで人に聞いているかのように自然な言葉で答えてくれます。また、「東京タワーの高さは?」と質問すれば、ただ数字が羅列されたウェブサイトを表示するのではなく、「東京タワーの高さは333メートルです」と、質問に対する的確な答えをダイレクトに返してくれます。このようにPerplexityAIは、従来の検索エンジンとは異なり、ユーザーとの対話を重視した検索体験を提供してくれる点が最大の特徴と言えるでしょう。まるで何でも知っていて、的確な答えをくれる優秀な執事のように、あなたの知りたい情報を瞬時に提供してくれます。
その他

AIアライメント:人類とAIの共存のために

- AIアライメントとはAIアライメントは、人工知能(AI)が私たちの望む通りに、安全かつ倫理的に動作することを目指す研究分野です。近年、AIは目覚ましい発展を遂げ、様々な分野で活躍しています。しかし、その能力が向上するにつれて、私たち人類にとって予想外の行動や、望ましくない結果をもたらす可能性も懸念されています。例えば、人間がAIに指示を出す際、その意図が正しく伝わらない場合があります。また、AIが学習データに含まれる偏見や差別を学習してしまう可能性も考えられます。このような状況下では、AIが倫理的に問題のある行動をとったり、人間に危害を及ぼす可能性も否定できません。AIアライメントは、このようなリスクを最小限に抑え、AIを人類にとって真に有益な存在にするために不可欠な取り組みです。具体的には、AIの設計段階から人間の価値観や倫理観を組み込むこと、AIの学習データの偏りや誤りを修正すること、AIの行動を監視し、必要に応じて介入できる仕組みを構築することなどが挙げられます。AIアライメントは、技術的な課題であると同時に、哲学や倫理学といった人文社会科学的な側面も併せ持つ複雑な問題です。AI技術の進歩と社会実装が加速する中で、AIアライメントは、私たち人類にとって喫緊の課題として、今後ますます重要性を増していくと考えられます。
画像解析

画像の中身を特定!物体検出とは?

- 物体検出とは物体検出とは、画像や動画に写っている物体が何であるかを認識し、その位置を特定する技術です。写真に写っている人物や動物、車などを自動で検出し、それぞれの位置に枠をつけることで、コンピューターに画像の内容を理解させることができます。この技術は、私たちの身の回りで幅広く活用されています。例えば、自動運転車では、前方の車や歩行者、信号機などを検出することで、安全な走行を実現しています。また、顔認証システムでは、顔の位置を正確に特定することで、個人を識別します。さらに、工場の生産ラインでは、製品の欠陥を検出したり、製品の個数を数えたりするなど、様々な用途に利用されています。物体検出は、ディープラーニングと呼ばれる技術の進歩によって、近年急速に発展しました。ディープラーニングを用いることで、大量の画像データを学習し、より高精度に物体を検出することができるようになりました。物体検出は、今後も様々な分野で応用が期待される技術です。例えば、医療分野では、画像診断の精度向上や病気の早期発見に役立つことが期待されています。また、セキュリティ分野では、不審者の発見や犯罪の抑止に貢献することが期待されています。このように、物体検出は、私たちの生活をより豊かに、そして安全にするために欠かせない技術と言えるでしょう。
言語学習

AIの新常識?指示チューニングで賢くなるAI

- 指示チューニングとは指示チューニングは、人工知能(AI)モデルが、人間の指示をより深く理解し、適切な応答を生成できるようにするための技術です。従来のAIモデルでは、特定の作業を学習するために、その作業に特化した膨大な量のデータが必要でした。例えば、文章の翻訳をAIに学習させる場合、人間が翻訳した大量の文章をAIに読み込ませる必要がありました。しかし、指示チューニングでは、「指示」と「その指示に対する正しい回答」のペアを大量にAIに学習させることで、AIは特定の作業に限定されず、より柔軟に、人間の意図に近い形で様々な作業に対応できるようになります。例えば、「猫の絵を描いて」という指示に対して、猫の絵を生成する、「東京の天気を教えて」という指示に対して、東京の天気情報を返す、といった具合です。このように、指示チューニングによって、AIはより人間の言葉に近い形で指示を受け取り、それに応じた適切な行動を取ることができるようになります。指示チューニングは、AIがより人間の意図を理解し、様々な場面で人間を支援するために不可欠な技術と言えるでしょう。
アルゴリズム

進化する検索体験:ベクトル検索

- 従来の検索の限界インターネットが普及し始めた当初から、私たちは検索エンジンを使って情報を探してきました。しかし、従来の検索エンジンは、その仕組み上、私たちが本当に求めている情報にたどり着くことを必ずしも保証してくれるものではありませんでした。例えば、「美味しいラーメン屋」と検索窓に入力したとしましょう。従来の検索エンジンは、「美味しい」「ラーメン」「屋」といった言葉が、ウェブサイト上にどれだけ多く出現するかを分析し、その出現頻度に基づいて検索結果を表示します。これは一見合理的な方法のように思えますが、実際には大きな問題があります。それは、言葉の意味や文脈を理解していないということです。例えば、「ラーメンが美味しいお店」や「評判の良いラーメン店」といったウェブサイトがあったとしても、「美味しい」「ラーメン」「屋」の組み合わせで検索した場合、これらのウェブサイトは検索結果の上位に表示されない可能性があります。つまり、従来の検索エンジンは、あくまでも単語の一致に頼って情報を検索していたため、私たちの意図を汲み取り、本当に求めている情報を提供してくれるとは限らなかったのです。この限界が、新しい検索技術の開発を促す大きな要因の一つとなりました。
言語学習

AIモデルの精度向上: ファインチューニングとは

- ファインチューニングとは 「ファインチューニング」とは、人工知能、特に深層学習モデルの性能を特定の作業に最適化する技術のことです。 この技術は、例えるなら、様々なスポーツができる万能選手を、ある特定の競技の専門家へと育成するようなものと言えるでしょう。スポーツ万能選手は基礎体力や運動能力に優れていますが、特定の競技で活躍するには、その競技特有の技術や戦術を学ぶ必要があります。 人工知能モデルもこれと同じです。人工知能モデルは、大量のデータを用いて学習させることで、画像認識や文章生成など、様々なタスクをこなせるようになります。しかし、特定のタスクにおいて高い精度を発揮するには、そのタスクに特化したデータで追加学習させる「ファインチューニング」が必要となるのです。 例えば、犬と猫を見分けるように訓練された人工知能モデルがあるとします。このモデルに、さらに犬種を見分けるタスクを学習させたい場合、犬種の画像データセットを用いてファインチューニングを行います。 このように、ファインチューニングによって、人工知能モデルは特定のタスクに特化した性能を発揮できるようになり、より実用的なものへと進化していくのです。
画像解析

表情を読み取るAIの技術

- 表情認識AIとは私たちは、日頃から相手の表情を見て、その気持ちを読み取ろうとしています。例えば、口角が上がっていれば喜びを、眉間にしわが寄っていれば怒りを感じていると推測します。このように、人の感情は表情と密接に関係していますが、それを機械で読み取る技術が「表情認識AI」です。表情認識AIは、カメラで撮影した顔の画像や動画データから、目や口、眉などの位置や動きを細かく分析します。そして、そのデータと、あらかじめ学習させた膨大な表情データとを照らし合わせることで、その人がどのような感情を抱いているかを推定します。喜び、悲しみ、怒り、驚きといった基本的な感情だけでなく、複雑な感情や微妙な表情の変化を読み取ることも可能です。従来、私たちは言葉や声のトーン、身振り手振りなどから相手の気持ちを察してきました。しかし、表情認識AIは、言葉で表現されていない感情や、無意識に表れる表情の変化を読み取ることができるため、より深いレベルで人の感情を理解することが期待されています。表情認識AIは、今後、様々な分野での活用が期待されています。例えば、マーケティング分野では、顧客の表情から商品の評価や購買意欲を分析することができます。また、医療分野では、患者の表情から痛みや不安の度合いを把握することができます。さらに、自動車分野では、ドライバーの表情から眠気や集中力の低下を検知し、事故を未然に防ぐことができます。このように、表情認識AIは私たちの生活に様々な革新をもたらす可能性を秘めています。
ニューラルネットワーク

表現学習:データの隠れた意味を学ぶ

- 表現学習とは表現学習は、人工知能の分野において、画像や音声、自然言語といった、私たち人間が普段扱うようなデータから、その本質的な特徴を自動的に抽出する学習方法のことです。従来の機械学習では、例えば猫の画像を認識させたい場合、「耳が尖っている」「ヒゲが生えている」といった特徴を人間が定義し、コンピュータに教えていました。しかし、表現学習では、コンピュータ自身が大量のデータの中から「猫らしさ」を構成する重要なパターンや規則性を自動的に見つけ出します。これは、人間が特徴を定義する手間を省くだけでなく、人間では気づかないような複雑な特徴を捉えることができる可能性も秘めています。言い換えれば、表現学習とは、コンピュータが大量のデータの中から、重要なパターンや規則性を自分で見つけ出す能力を養う学習と言えます。この能力は、画像認識や音声認識、自然言語処理といった様々な分野に応用され、近年の人工知能の発展に大きく貢献しています。例えば、大量の画像データから学習した表現は、自動運転における歩行者認識や、医療画像診断における病変の発見など、私たちの生活に密接に関わる様々な場面で活用されています。このように、表現学習は、人工知能がより人間に近い知能を獲得するための重要な技術と言えるでしょう。
言語モデル

文章生成AIの最高峰 GPT-3とは

- 革新的な言語モデル近年、人工知能の分野では目覚ましい進歩が見られますが、中でも注目を集めているのが「言語モデル」と呼ばれる技術です。言語モデルとは、膨大な量のテキストデータを学習し、人間が使う自然な言葉を理解したり、生成したりすることを目指した人工知能の一種です。そして、この分野に革命を起こしたのが、2020年に発表された「GPT-3」という大規模言語モデルです。GPT-3は、「Generative Pre-trained Transformer 3」の略称で、アメリカのOpenAIという企業によって開発されました。「Transformer」と呼ばれる深層学習モデルを基盤としており、従来の言語モデルと比べて、はるかに多くのデータを学習できる点が特徴です。その結果、人間が書いた文章と見分けがつかないほど自然で、高精度な文章を生成することが可能になりました。例えば、GPT-3は、短い文章を参考に小説や詩、脚本などを創作したり、ウェブサイトの文章や広告文を自動で生成したりすることができます。また、日本語や英語だけでなく、様々な言語に対応できるため、翻訳作業の効率化にも役立ちます。このように、GPT-3は、私たちの生活や仕事に革新をもたらす可能性を秘めた、まさに「革新的な言語モデル」と言えるでしょう。
インターフェース

プロンプトエンジニアリング:AIと対話する技術

近年、様々な分野で人工知能(AI)の活用が進んでいます。中でも「プロンプトエンジニアリング」という技術が注目されています。これは、AIに対してより自然で的確な指示を与えることで、私たちが望む結果を引き出すための技術です。 従来のAIは、専門的な知識やプログラミングスキルを持つ技術者でなければ、思い通りに動かすことは困難でした。しかしプロンプトエンジニアリングによって、まるでAIと会話をするかのように、指示を出すことが可能になります。 例えば、AIに「東京タワーの写真を探して」と指示する代わりに、「夜空を背景にライトアップされた東京タワーの写真を探して。構図は真正面からで、画質は高画質のものがいいな」といった具合に、より具体的で詳細な指示を出すことができます。 このようにプロンプトエンジニアリングは、AIの可能性を最大限に引き出すための重要な鍵と言えるでしょう。今後、この技術が進化していくことで、私たちの生活はさらに豊かで便利な方向へと進んでいくと期待されています。
その他

生成AIを牽引するOpenAI

- OpenAIとはOpenAIは、アメリカに拠点を置く人工知能(AI)の研究開発を行う企業です。2015年に設立され、電気自動車メーカーTeslaのCEOイーロン・マスク氏やオンライン決済サービスPayPalの共同創業者であるサム・アルトマン氏など、そうそうたるメンバーが設立に関わったことで大きな話題となりました。 OpenAIは、「OpenAILP」という営利法人と、「OpenAIInc.」という非営利法人の二つの組織で構成されています。 OpenAIの設立理念は、人類全体に利益をもたらす形で、安全かつ友好的な人工知能を開発することです。 そのため、OpenAIは人工知能の研究開発だけでなく、その成果や技術を広く公開し、他の研究機関や企業との連携も積極的に行っています。 これは、人工知能技術が悪用されるリスクを最小限に抑え、すべての人々が人工知能の恩恵を平等に享受できるようにするという目的に基づいています。 OpenAIは、自然言語処理、画像認識、ゲームなど、様々な分野で最先端の人工知能技術を開発しており、その成果は世界中から注目を集めています。
言語モデル

進化する言葉の力:大規模言語モデルの可能性

近年、人工知能(AI)の分野で大きな注目を集めている技術の一つに、大規模言語モデル(LLM)があります。LLMは、人間が書いた本や記事など、膨大な量の文章データを学習させることで、まるで人間のように言葉を理解し、文章を作り出す能力を身につけたAIモデルです。 従来の言語モデルと比べて、LLMは大きく進化した情報処理能力と、より人間らしい表現力を兼ね備えています。例えば、LLMは、私たちが普段使っている言葉を理解するだけでなく、文脈に応じた適切な言葉を選んで文章を作ることができます。また、翻訳や要約、文章作成支援など、様々なタスクをこなすことができるため、私たちの生活や仕事において、革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。 しかし、LLMは完璧な技術ではありません。LLMは学習データに基づいて文章を生成するため、学習データに偏りがあると、偏った意見や不適切な表現を含む文章を生成してしまう可能性もあります。そのため、LLMを開発し利用する際には、倫理的な問題や社会的な影響について、慎重に検討していく必要があります。
言語モデル

プロンプトエンジニアリング:AIへの的確な指示の出し方

近年、人工知能(AI)技術が目覚ましい発展を遂げ、私たちの日常生活に浸透しつつあります。AIは、まるで人間の様に文章を理解し、翻訳や文章作成など、様々なタスクをこなせるようになってきました。 AIと人間の間で円滑なコミュニケーションを実現するために重要な役割を担うのが、「プロンプト」という指示文です。プロンプトは、AIに対して具体的な指示や情報を伝える役割を果たします。 「プロンプトエンジニアリング」は、AIが人間の意図をより正確に理解し、期待通りの結果を出せるように、効果的なプロンプトを作成するための技術です。これは、例えるなら、優秀な助手に対して、仕事内容を明確に伝え、より良い成果を導き出すための指示書を作成するようなものです。 プロンプトエンジニアリングは、AIの性能を最大限に引き出すために欠かせない技術と言えるでしょう。
インターフェース

OpenAI Gymで学ぶ強化学習の世界

- OpenAI Gymとは「人工知能にテレビゲームをプレイさせて学習させたい」と思ったことはありませんか? OpenAI Gymは、そんな夢のような学習環境を実現するプラットフォームです。開発元は、人工知能の研究を行う非営利団体OpenAIです。OpenAI Gymが扱う学習方法は「強化学習」と呼ばれ、人間が様々な経験を通して成長していく過程と似ています。自転車に乗ることを例に考えてみましょう。最初は何度も転びながらペダルを漕ぐ感覚を掴みます。そして、徐々にバランスの取り方を覚え、最終的にはスムーズに乗りこなせるようになりますよね。このように、強化学習では「試行錯誤」を通して環境に適応していくことが重要です。では、OpenAI Gymではどのように強化学習を体験できるのでしょうか? OpenAI Gymは、強化学習アルゴリズムを開発・比較するための様々な「環境」を提供しています。これらの環境はまるでゲームのようなもので、例えば、棒を倒れないように支え続ける「カートポール問題」や、ブロックを上手に崩していく「ブロック崩し」などがあります。これらのゲームを通して、開発者は楽しみながら強化学習の基礎を学ぶことができます。さらに、OpenAI Gymはオープンソースで提供されているため、誰でも自由に利用することができます。
ニューラルネットワーク

文章生成AIを支える技術:Transformer

- TransformerとはTransformerは、2017年にGoogleの研究者たちによって発表された、自然言語処理のための深層学習モデルです。自然言語処理とは、私たちが普段使っている言葉をコンピュータに理解させるための技術のことで、Transformerは、その後の自然言語処理技術の発展に大きく貢献しました。従来の自然言語処理モデルは、文を単語の並びとして順番に処理していくのが一般的でした。しかし、Transformerは文全体を一度に捉えて、単語同士の関係性を把握するという革新的な仕組みを採用しています。この仕組みにより、文脈をより深く理解することが可能となり、従来のモデルよりも高い精度で翻訳や文章生成などのタスクを実行できるようになりました。Transformerの登場は、自然言語処理の分野に大きな変革をもたらしました。例えば、Transformerを基盤としたモデルが登場したことで、機械翻訳の品質は飛躍的に向上し、より自然で流暢な翻訳が可能になりました。また、文章の要約や質問応答、文章生成など、様々なタスクにおいても高い性能を発揮することが確認されています。現在では、Transformerは自然言語処理の分野だけでなく、画像認識や音声認識など、様々な分野に応用され始めています。今後も、Transformerを基盤とした技術は発展を続け、私たちの生活をより豊かにしていくことが期待されています。
インターフェース

AIへの指示出し:プロンプトとは?

近年、人工知能(AI)という言葉を耳にする機会が増えました。AIは、まるで人間のように考えたり、学習したりする能力を持つコンピュータプログラムとして、私たちの生活に様々な変化をもたらしています。 AIと上手に付き合っていくためには、AIに適切な指示を与え、思い通りの結果を引き出すことが重要になります。そのために必要なのが「プロンプト」です。プロンプトとは、AIに対して行う、具体的な指示や命令のことです。 例えば、AIに文章の作成を依頼したい場合、「日本の四季についてまとめてください」といった漠然とした指示では、AIはどんな文章を書けば良いのか迷ってしまいます。そこで、「日本の春夏秋冬それぞれの季節の特徴について、700字以内で説明してください」のように、より具体的で詳細な指示を出す必要があります。これがプロンプトの役割です。 プロンプトは、AIとコミュニケーションをとるための共通言語と言えるでしょう。適切なプロンプトを理解し、使いこなせるようになれば、AIは私たちの良きパートナーとして、様々な場面で活躍してくれるはずです。
ニューラルネットワーク

世界王者を倒したAI!OpenAI Fiveの衝撃

近年、注目を集めている対戦型ゲーム「Dota2」。OpenAI Fiveが話題になる以前から、eスポーツの世界で高い人気を誇っています。5人対5人のチーム戦で行われる、リアルタイムストラテジーゲームの一種であるこのゲームは、その複雑さと戦略性の高さから、世界中の多くのプレイヤーを魅了し続けています。 プレイヤーは、それぞれが特殊な能力を持った「ヒーロー」と呼ばれるキャラクターを選び、操作します。そして、相手チームの拠点の破壊を目指し、戦いを繰り広げます。100体を超える個性豊かなヒーローの中から、チームの戦略に合った最適なヒーローを選択することが、勝利への鍵となります。 「Dota2」は、その奥深さから、eスポーツの中でも最高峰に位置するゲームの一つとされ、世界中で大規模な大会が開催されています。賞金総額が数億円に上る大会もあり、世界中のトッププレイヤーたちが、栄光と高額賞金を懸けて、熱い戦いを繰り広げています。
言語モデル

文章を操る魔法?言語モデルの世界

私たちが日々何気なく使っている言葉。その裏には、実は言葉それぞれに特有の出現傾向が隠されています。例えば、「こんにちは」という言葉の後に続く言葉は、「おはよう」よりも「こんばんは」の方が自然に聞こえるように、言葉にはそれぞれ結びつきやすさがあるのです。 言語モデルは、このような言葉の「クセ」を、膨大な量のテキストデータから学習し、統計的にモデル化する技術です。これは、従来の辞書のように、言葉の意味や定義を記述するのではなく、言葉の出現頻度という観点から言葉を理解しようとする、全く新しいアプローチと言えます。 具体的には、ある単語の次にどの単語が現れやすいか、文章全体の中で特定の単語がどのくらいの頻度で出現するかといった情報を、統計データとして蓄積していきます。このデータこそが、人間が自然に感じる言葉の流れや、文章の構成を、コンピュータに理解させるための重要な手がかりとなるのです。 このように、言語モデルは言葉の隠れた関係性を明らかにすることで、機械翻訳や文章生成、音声認識など、様々な分野で応用され、私たちの生活をより豊かにする可能性を秘めています。
音声生成

AIで動画広告のBGM生成、Odd-AISoundとは

インターネット上の広告において、動画広告は多くの情報を短時間で効果的に伝えることができる手法として、広く利用されています。 動画広告の効果を高めるためには、視覚的な要素だけでなく、BGMも重要な役割を担います。 しかしながら、膨大な量の音楽の中から、広告の内容や雰囲気に最適なBGMを選ぶのは容易ではありません。 このような状況の中、株式会社セプテーニとSoundraw株式会社は、AI技術を活用した動画広告用のBGM生成ツール「Odd-AISound」を共同開発しました。 「Odd-AISound」は、従来のBGM選定作業を大幅に効率化するだけでなく、広告効果の向上も見込める革新的なツールとして注目されています。 このツールは、AIが動画広告の内容や商品の特性を分析し、最適なBGMを自動で生成するという画期的な機能を備えています。 例えば、化粧品の広告であれば、華やかで上品な雰囲気のBGMを、自動車の広告であれば、疾走感や力強さを表現するBGMを自動的に生成します。 さらに、広告のターゲット層に合わせたBGMの生成も可能です。 「Odd-AISound」の登場により、これまで以上に効果的な動画広告の制作が可能になることが期待されます。
ニューラルネットワーク

基盤モデル:様々なタスクに対応するAIの基盤

- 基盤モデルとは近年、人工知能(AI)の分野において、「基盤モデル」という新しい言葉が注目を集めています。従来のAIモデルは、画像認識や音声認識など、特定の作業をこなすために開発されてきました。例えば、犬と猫を見分けるAIモデルは、大量の犬と猫の画像データを使って学習させますが、このモデルで人間の顔を認識することはできません。つまり、従来のAIモデルは、特定の用途に特化して作られており、汎用性に欠けるという側面がありました。一方、基盤モデルは、膨大なデータを使って学習することで、従来のAIモデルの限界を突破しようとしています。インターネット上のテキストデータや画像データ、音声データなど、あらゆる種類のデータを学習に利用することで、基盤モデルは広範な知識と能力を身につけます。これは、例えるなら、特定の分野の専門書だけでなく、百科事典や辞書、小説、漫画など、あらゆる種類の本を読んで学習するようなものです。このようにして作られた基盤モデルは、特定の用途に限定されずに、様々なタスクに柔軟に対応できるという点で、従来のAIモデルとは一線を画しています。例えば、文章の要約、翻訳、質疑応答、プログラムの生成など、多岐にわたるタスクをこなすことが可能です。さらに、基盤モデルは、新しいタスクに対しても、わずかな追加学習で対応できるという、高い学習能力も備えています。基盤モデルの登場は、AIの可能性を大きく広げるものです。今後、様々な分野において、基盤モデルを活用した新しい技術やサービスが生まれてくることが期待されます。
アルゴリズム

人工知能の進化:特徴量設計の自動化

人工知能は、人間のように視覚や聴覚で情報を直接的に理解することはできません。人工知能がデータを理解し、予測や分類などのタスクを遂行するためには、データを数値化する必要があります。この数値化された特徴を「特徴量」と呼び、特徴量を設計するプロセスを「特徴量設計」と言います。特徴量設計は、人工知能の性能を大きく左右する重要なプロセスです。適切な特徴量を選択することで、人工知能はデータに潜むパターンや関係性をより正確に捉えることができるようになり、その結果、より高い精度でタスクをこなせるようになります。 例えば、画像認識を例に考えてみましょう。画像データそのままでは、人工知能は「猫」や「犬」を区別することができません。そこで、画像の色や形、模様といった特徴を数値化し、人工知能に学習させる必要があります。これが特徴量設計です。 特徴量設計は、扱うデータやタスクによって適切な方法が異なります。数値データ、テキストデータ、画像データなど、データの種類によって適した特徴量は異なり、それぞれの特徴を捉えるための工夫が必要です。 特徴量設計は、人工知能の性能を左右する重要なプロセスであると同時に、専門知識や試行錯誤が必要となる複雑な作業でもあります。しかし、人工知能の可能性を最大限に引き出すためには、適切な特徴量設計が欠かせません。