生成系AIの仕組みとビジネスへの導入、留意点

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本セミナーでは、生成系AIのビジネスへの導入のために、生成系AIについて正しく理解することを目標として、人工知能の発展、生成系AIに続く技術の潮流、生成系AIを成立させている技術要素について学び、AIが文章を生成する仕組みについて解説いたします。
講演の後半では、今後急激に進展するであろう、生成系AIのビジネス分野への導入を念頭に置き、予想されるビジネス上の問題点と、現時点での解決策を考えます。

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プログラム

近年、ChatGPTに代表される文章生成AIや、StableDiffusionに代表される画像生成AIなど、生成系AIの進歩が著しい。そうした生成系AIは、新しいビジネス領域を生み出すイノベーションであると同時に、既存のビジネスモデルや法体系が想定していない技術であるため、そのビジネス領域への導入には様々な留意点が存在する。  本講演では、生成系AIのビジネスへの導入のために、生成系AIについて正しく理解することを目標とする。まず、人工知能の発展を振り返り、生成系AIに続く技術の潮流を理解する。その後、生成系AIを成立させている技術要素について学び、AIが文章を生成する仕組みについて理解する。講演の後半では、今後急激に進展するであろう、生成系AIのビジネス分野への導入を念頭に置き、予想されるビジネス上の問題点と、現時点での解決策を考える。

  1. AIはいかにして言語を獲得したのか
    1. 人工知能研究史概論
    2. 古典的自然言語処理
    3. BERT – Transformerモデルの登場
    4. Transformerモデルの急激な成長
  2. 自然言語処理AIとマルチモーダル
    1. TransformerとマルチモーダルAI
    2. マルチモーダルと生成系AI
    3. 拡散モデル
    4. AIからGAI、SAIの時代へ
  3. Transformerの技術
    1. Self – Attention機構
    2. 埋め込み層
    3. Masked Language Modelとは
    4. GPT – 文章生成モデル
  4. 自然言語AIの応用と文章生成
    1. 目的に応じたファインチューニング
    2. 文章の分類と要約
    3. GPTの学習
    4. GPTが文章を生成する仕組み
  5. AI開発におけるマネジメント
    1. 外注する際の責任分解点
    2. 経済産業省ガイドラインについて
    3. 検収条件と瑕疵担保責任
    4. 後発AIの優位性
  6. 生成系AIのビジネス展開
    1. 生成系AIの現在点
    2. 思考の連鎖 (Chain of Thought)
    3. 生成系AIによる制御
    4. コンテンツ生成の将来像
  7. 生成系AIと従来型ビジネス
    1. 生成系AIが破壊しそうな領域
    2. 参入障壁と知的財産保護
    3. 生成モデル作成にかかるコスト
    4. AI分野における日本の地位

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