AI
Q : 本日もよろしくお願いします。前回の記事で最近AIやLLMの開発に関する相談が多いという話があったかと思うのですが、今日はその辺りを少し掘り下げて聞かせてください。
はい😇。よろしくお願いします。
[前回の記事]
Q : OpenAI社のChatGPTがサービス提供されて以来、色々な人がAIを気にかけて仕事をしていると思うのですが、そのような状況下でどのような相談が多いですか?
すごく話題になってるので、ChatGPTが話題になってすぐくらいから、定例で打ち合わせの枠を持たせてもらってるお客様からは「AIをどのように捉えたら良いか?」と言うような話はよく聞くようになってきてました。
まずは使い方とか、仕組みの話が多いですよね。それから自社でどのように活用していくのが良いかという話とか。
Q : まずはどう言うものか知りたいという感じですかね?
そうですね。理解が間違っていないかとか、仕組みの裏側を推測して「そんな感じですか?」という話をしてくださる方もいたりして。最近、結構みなさんよく勉強されてるのでお客様でお話させていただいている方々は理解が正しい方が多い印象です。
Q : 前提の理解は皆さんある程度されているということなんですね。具体的に「こういうことがしたいのだけど、、」というようなお話も多いですか?
色々お話ししてて実際にLLMの技術をどのように活用していくかという話まで進むと、実現したいことによってどこからどのように着手していくかという話に移っていきます。前段のディスカッションからなんとなくできることのあたりをつけて想像してるものがある場合が多いので、「こういうのってできますか?」みたいな話に進んでいくことが多いですね。
具体的にはやりたいことのジャンルによって実際にどのような形で進められるのかをお話ししていくのですが、大体が
あたりの既存の事前学習済みモデルの組み合わせで実現できそうかどうかを検討して、独自のデータを学習させたり参照させたりの仕組み全体の概要を考えていくようなディスカッションを何回か繰り返してイメージを固めていきます。
Q : なるほど、既存で研究されてる分類ごとに既存のモデルがありますもんね。
はい、全てを1から作り上げるのは難しいので、既存のものを選択してそれを対応したいタスクに必要なデータ(ラベルデータなどの学習用データ)でファインチューンするということの可能性を探ることになりますね。
流れとしてはこんな感じです↓
全てを学習するというよりは、AIが参照できるデータベースを構築してそれを参照できる仕組みを作るというようなこともできたりします。自社でモデルをトレーニングするのはちょっとハードルが高いので、例えばOpenAI社で公開してるAPIを活用して、対象としたい領域の情報をデータベース化(ベクトルデータベースと言います)して保持し、APIにプロンプトを送信する際に合わせて送る仕組みを構築し対話型のチャットbotを作るというようなこともできたりします。
こんなようなイメージです。
初期予算や取り組みの規模によってもいろいろなアプローチが考えられるんですね。そんな感じの割と具体的なシステムの構成イメージを探りながら、サービスシステムの機能を合わせてディスカッションしていきます。
Q : 効率が良さそうですね。そういう場合はhisahikoさんが1人でお話を聞くんですか?
最初の入り口でお客様の目的やどの程度まで知りたいのかは僕が聞くようにしてます。そこからさらに踏み込んで、より具体的な機能設計やそれを実現する現在の技術の話になった時、まあ大体、機能設計くらいまでだと僕がお話をお聞きしてしまうのですが、より具体的な技術のことになった場合は僕だけだとわからないこともあるので、その領域の専門性の強いパートナーを巻き込んでお話を聞かせてもらう形をとります。
ことの構造を把握して、検討初期における最適な人材を連れて来れるところはうちの会社の強みじゃないかなと思ってます。
Q : 確かにそこである程度整理しないと無駄な検討が多くなってしまいますもんね。
「前さばき」という言葉をよく使うのですが、やりたいことの本質を正確に捉えて、確からしい解決方法を整理する工程を置くようにしてて、そこが割と強みだと思っています。
それをやるかどうかで、その後でRFP(Request For Proposal/開発会社への提案依頼)を作成したり、実際に開発体制を組んだり、するところのあたりからコストに影響するんですよね。良い影響を出せる自信があるので、このような進め方をお勧めしています。
Q : なるほど、それはとても効率が良い進め方になりますね。
はい、色々な形のシステムの開発を行っていますのでだいぶ事例も溜まってきました。AIを活用したサービス開発に関するご質問などあればぜひお気軽にご連絡ください。
Q : 本日はありがとうございました。
ありがとうございました。
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