見出し画像

企業のAI導入担当必読！Sequoiaのランドスケープで紐解く生成AIのモデルとアプリ分類

0xpanda alpha lab

最近、ベンチャーキャピタルのSequoiaが発表した生成AI（Generative AI）のランドスケープは、この技術の進捗状況と市場展望について詳細に説明しています。生成AIは、機械学習の一分野であり、自動的にデータから新しいコンテンツを生成する能力を持っています。この技術は、自然言語処理、画像生成、音声合成などのさまざまな領域で活用されています。

本記事では、Sequoiaが分類した生成AIのモデルとアプリの分野について解説します。また、プラットフォーム層の発展とアプリケーション空間の拡大によって、生成AIがますます重要な役割を果たすことが期待される理由も探っていきます。

生成型AIアプリケーション分類

Sequoiaは、生成型AIアプリケーション分類について活用事例の切口で説明。今回外部一般的なアプリケーションの情報を加えて紹介します。

Sequoiaの生成型AIアプリケーション分類

  1. Copywriting: 生成型AIは、個別化されたウェブやメールコンテンツを作成し、販売・マーケティング戦略やカスタマーサポートを強化するために使用されます。

  2. コード生成: AIツールを利用することで、開発者はより迅速かつ正確にコードを生成でき、生産性が向上します。

  3. アート生成: 生成型AIは、テーマやスタイルを探求するための手段として役立ちます。アーティストやデザイナーは、これまで以上にクリエイティブなプロジェクトに挑戦できます。

  4. ゲーム: 生成型AIを利用することで、映画、ゲーム、VR、建築、物理的な製品デザインなどの大規模なクリエイティブ市場が解放されることが期待されています。

  5. メディア/広告: 生成型AIを使用することで、広告コピーとクリエイティブをリアルタイムで最適化し、自動化することが可能になります。これにより、より効果的な広告キャンペーンが実現できます。

  6. デザイン: 生成型AIを利用することで、プロトタイプや製品インターフェースの生成、3Dモデルの作成など、より効率的なデザインプロセスが実現されます。

  7. ソーシャルメディアとデジタルコミュニティ: 生成型ツールを使用することで、新しい表現方法やアプリケーションが開発される可能性があります。これにより、よりクリエイティブで魅力的なソーシャルメディア投稿が実現できます。

上記関連する生成型AIアプリケーションツール

  1. Copywriting: JasperやCopy.aiなどのツールが、個別化されたウェブやメールコンテンツを作成し、販売・マーケティング戦略やカスタマーサポートを強化するために使用されています。 https://jasper.ai/ https://www.copy.ai/

  2. コード生成: GitHub Copilotのようなツールが、開発者の生産性を向上させるだけでなく、コーディングを一般の消費者にもアクセス可能にする可能性があります。 https://copilot.github.com/

  3. 画像生成: Runway MLは、アーティストやデザイナーがビデオ編集や画像生成を行うための生成型AIアプリケーションです。 https://runwayml.com/

  4. 音声合成: Descriptは、オーディオ編集や音声生成に特化した生成型AIアプリケーションです。 https://www.descript.com/

  5. ビデオ生成: DeepArt.ioは、スタイル変換やビデオ生成を可能にする生成型AIアプリケーションです。 https://deepart.io/

  6. 3Dモデル生成: Promethean AIは、ゲーム開発や3Dモデル生成に特化した生成型AIアプリケーションです。 https://www.prometheanai.com/

生成型AIモデルの分類

Sequoiaの生成型AIモデル分類の説明

  1. テキスト生成: OpenAIのGPT-3は、短い/中程度の長さの文章を生成する上で十分に優れており、今後はより高品質な出力やより長いコンテンツ、より特化したチューニングが期待されています。

  2. コード生成: GitHub Copilotのようなアプリケーションが開発者の生産性を向上させるだけでなく、一般の消費者にもコーディングをアクセス可能にする可能性があります。

  3. 画像生成: さまざまな美的スタイルの画像モデルや、生成された画像を編集・変更するための技術が登場しています。

  4. 音声合成: 一度に人間の品質の音声を生成することが難しいですが、現在の音声合成技術はさらなる改良や最終的な出力のための出発点を提供しています。

  5. ビデオと3Dモデル生成: これらの生成型AIモデルは、映画、ゲーム、VR、建築、物理的な製品デザインなどの大規模なクリエイティブ市場を解放することが期待されています。例えば、DeepMindのDALL-Eは、自然言語の指示に従って画像を生成するモデルで、ビジネスや教育分野においても利用される可能性があります。

上記分類に関連する詳細のモデル名は以下の絵にてご参照ください。

上記絵に出ているいくつかのモデルの解説

1. GPT-3 (OpenAI): 自然言語処理のための大規模な生成モデルで、文章生成や質問応答、翻訳などのタスクに使用されます。
2. DALL-E (OpenAI): 任意のテキストプロンプトに基づいて画像を生成することができるAIモデルです。
3. Codex (OpenAI): コーディングタスクを支援するために設計された生成モデルで、コード補完やバグ修正などの機能があります。
4. BigGAN (DeepMind): 高品質な画像を生成するための敵対的生成ネットワーク（GAN）モデルです。
5. WaveNet (DeepMind): 高品質な音声合成を実現するための生成モデルで、自然な音声を生成することができます。

今後生成型AI利用シーンの進化

Generative AIは、従来の分析型AIとは異なり、新しいものを生成する能力を持っています。この技術は、あらゆる業界でオリジナル作品を必要とする場合に活用される可能性があります。例えば、社会メディアからゲーム、広告から建築、コーディングからグラフィックデザインまで、幅広い分野での利用が期待されます。

この技術の発展は、より良いモデル、より多くのデータ、そしてより多くの計算能力によって推進されています。上記の絵のように現在、テキスト、コード生成、画像、音声合成、ビデオ、3Dモデルなど、あらゆる分野での生成型AIアプリケーションが開発されています。

生成型AI技術の進化に伴い、労働生産性と経済価値の向上が期待されます。この技術によって、人間の手で行われていた創造的な作業が効率的に自動化され、生産性の向上やコスト削減が実現される可能性があります。

しかし、生成型AIの普及にはまだ問題が存在しています。著作権、信頼と安全性、コストなどがその例です。特に、生成型AIによって作成された作品の著作権に関する問題が深刻化しています。また、生成型AIの信頼性と安全性の問題も大きな課題となっています。

一方で、生成型AI技術の進化に伴い、人間とコンピュータの共同作業が新たな標準となる可能性があります。生成型AIは、人間が手掛けることが難しい創造的な作業を自動化することができますが、人間の判断力や経験には及びません。したがって、人間と生成型AIが協力して作品を生み出すことで、より高度な作品が生み出される可能性があります。

最後に

生成型AIは、創造的な作業を自動化することで、労働生産性と経済価値を向上させる可能性があります。しかし、著作権、信頼と安全性、コストなどの問題がクリアされる必要があります。生成型AI技術の進化に伴い、人間とコンピュータの共同作業が新たな標準となる可能性があるため、今後の技術進化に注目が必要です。また、Generative AIの応用分野は広がり続けており、今後ますます多様な分野で活用されることが期待されています。

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？