Google I/O 2024 まとめ （YouTube文字起こし x LLM）

井橋哲平


※以下の文章はGoogle I/O 2024に関するGoogle公式YouTube動画の文字起こしをLLMで要約したものです

サマリー

Google I/O 2024では、Googleの最新のAI技術とプロダクトが発表された。マルチモーダルなGeminiモデルを中心に、Search、Photos、Workspace、Android、YouTube、DeepMindなどの各プロダクトにAIが統合され、ユーザーエクスペリエンスの飛躍的な向上が図られている。インフラ面ではTPUの新バージョンや液冷システムの拡張など、AIに最適化された投資が進んでいる。開発者向けには、Gemini APIや統合開発環境の提供、オープンソースモデルGemmaの拡充などが行われた。さらに、教育分野に特化したLearnLMの発表や、AIの責任ある開発に向けた様々な取り組みも紹介された。Googleは、これらのイノベーションを通じて、誰もが情報や知識にアクセスできる世界の実現を目指している。

各トピックの内容

1. Geminiモデルの進化と展望

Geminiモデルは、テキスト、画像、動画、コードなどを統合的に処理できるマルチモーダルモデル。1.5 ProではLong contextにより100万トークンの処理が可能に。さらに、エージェント機能やProject Astraによる対話機能の高度化にも取り組んでいる。

  • 100万トークンの処理が可能なGemini 1.5 Proを発表。開発者からのフィードバックを元に、翻訳、コーディング、推論の品質を改善

  • 低レイテンシー・低コストに最適化したGemini 1.5 Flashを発表。開発者向けに200万トークンまで拡張予定

  • ユーザーに代わって複数のタスクを推論・計画・実行するエージェント機能の研究を推進

  • Project Astraにより、音声による自然な対話や、カメラを使った環境理解・即時応答が可能に

2. SearchとPhotosの知的進化

Geminiを活用し、Searchではユーザーの複雑な質問に対して、webの情報を要約して回答する「AIオーバービュー」を提供。複数の観点から情報を整理し、ダイナミックなUIで提示。Photosでは自然言語での問い合わせに画像で回答し、ユーザーの思い出を膨らませる。

  • 複雑な質問に対し、webの情報を要約して回答する「AIオーバービュー」。Multi-step reasoningにより、質問を分解し段階的に処理

  • 検索結果をAIが分析・整理し、ユーザーの探究心を刺激するダイナミックなUIで提示

  • 動画での質問にも対応。音声、ビジュアル、テキストを統合的に理解し即座に回答

  • Photosでは自然言語での問い合わせに応じ、ライブラリから関連する画像を抽出。ユーザーの思い出を時系列でまとめるサマリー機能も

3. Workspaceにおける生産性の革新

GmailやGoogle Docsなどのアプリでは、Geminiを活用した知的アシスタント機能を提供。メールの要約、過去のメールからの情報抽出、自動返信の提案など、ユーザーの生産性を飛躍的に高める。さらに、プロジェクト管理や専門的なサポートを行う仮想アシスタントの実現に向けた取り組みも。

  • Gmailでメールスレッドの要約と過去メールからの情報抽出が可能に。添付ファイルを自動で分析し、スプレッドシートにまとめる機能も

  • ユーザーの情報をもとに文脈を理解し、適切な提案をするアシスタント機能。自動化されたワークフローにより効率性が向上

  • チームの専門性を学習し、プロジェクト管理や問題解決をサポートする仮想アシスタント Gemini Workspace Teammate を研究中

4. AndroidとGeminiの融合

AndroidではGeminiをOSレベルで統合し、スマートフォン体験を再定義。AIを活用した検索、アシスタント機能、オンデバイス処理による高速化と個人情報保護を実現する。

  • Circle to Searchにより、画面上の情報からの直接検索が可能に。教科書の問題を選択して解説を表示するなど、学習をサポート

  • Geminiアプリがコンテキストを理解し、ユーザーに適切な提案を提供。写真に映る情報をもとにレストランを予約するなど、タスクを自動化

  • オンデバイスのGemini Nanoにより、高速かつプライバシーに配慮した処理を実現。不審な電話を検知して警告を表示するなどのセキュリティ機能も

5. 開発者エコシステムの拡大

開発者向けに、Gemini 1.5 ProとFlashをグローバルに提供。機能拡張により、大規模なコンテキストでの活用が可能に。オープンソースモデルGemmaも強化し、より幅広いタスクに対応。

  • 100カ国以上でGemini 1.5 ProとFlashを提供開始。パラレル関数コールやコンテキストキャッシングにより開発を効率化

  • 開発者向けに200万トークンのコンテキストウィンドウを提供。PDFや動画などあらゆるデータを分析可能に

  • オープンソースのGemmaモデルを強化。27Bパラメータの大規模モデルや、視覚・言語モデルのPaliGemmaを追加

  • インドの開発者チームがGemmaを応用し、15のインド言語に対応したNavrasaモデルを開発

6. 教育へのAI活用

教育・学習向けのLearnLMモデルを発表。個別指導やインタラクティブな学習コンテンツの提供を通じ、教育の可能性を広げる。

  • 学習者一人一人の理解度に合わせたパーソナルAIチューターの実現を目指す

  • GeminiアプリのLearning Coachは、学習方法のアドバイスや記憶定着のためのテクニックを提供

  • YouTubeでは動画に対する質問応答や小テスト機能を提供。長時間の講義にも対応

  • Google Classroomでは、レッスンプランの作成や個別学習教材の提供を支援。大学等と連携し、教育者のAIリテラシー向上にも貢献

7. 責任あるイノベーションとAI倫理

AI技術の進歩に伴うリスクや課題に真摯に向き合い、公平で安全なモデル開発を追求。プライバシー保護と説明責任の担保にも注力する。

  • AIを活用したレッドチーミングにより、モデルの弱点を特定し改善。社内外の専門家と協力し、サイバーセキュリティなどのリスクに対処

  • 高度な音声合成によるなりすましのリスクを研究。インタラクションにおける透明性の確保が課題

  • 合成メディア検知ツールSynthIDをテキストと動画に対応、オープンソース化も予定。業界標準の確立を主導

  • 医療や科学分野でのAI活用を推進。AlphaFoldをはじめとする技術で社会課題の解決に貢献


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