生成AI技術の最新トレンドと用途〜論文・特許データ分析〜

ここまでは生成AIの用途にフォーカスして説明しましたが、こうした用途を支える技術にはどういうものがあるかもクロスで見ていきます。

技術にもいろいろな切り口がありますが、ここではこの６つのグループに分類しました。

• ・ LLM
• ・マルチモーダル
• ・エフィシエント
• ・ソーシャル
• ・インタラクション
• ・オープン

このグループと先ほどの用途のグループをクロスで見てみると、様々なことがわかってきます。

例えばオフィスやエンターテイメントはやはりインタラクションがとても重要です。またエンターテイメントにはマルチモーダルも非常に重要な技術であることがわかります。

先ほど深掘りしたインダストリー（製造業・ソフトウェア開発分野）を見てみると、特徴的なのは「Efficient」、すなわち大規模言語モデルではなくなるべく軽量な言語モデルで精度を出すことに関する研究が非常に活発に進められていることがわかります。

具体的にどのような技術があるかというと、まずは「知識蒸留によるドメイン特化小型モデルの開発」が挙げられます。ある分野、ある用途でのみ性能を出す代わりに、軽量のモデルで済むという技術の開発が活発になっています。ロボットを動かすことに特化したモデルや、設備の異常を診断することに特化したモデルなどの開発が進められているということが見て取れます。

他にも「インメモリコンピューティングによる LLM の高速化」という技術も開発が進められています。インメモリーコンピューティングという技術を使って、ロボットや設備のエッジ処理など、現場で LLM を動かすというような研究も進められていることが分析していくと見えてきました。

こうした分析を行うことで、例えば、テキスト生成AIの用途として、今後インダストリー（製造業・ソフトウェア開発分野）における「ロボットとのインタラクション」や「製造設備の保守運用」が増加すると予想できます。またその普及を支えるコア技術としては、「知識蒸留などを用いたドメイン特化型の小型軽量 LLM 」や「インメモリコンピューティングを用いた高速 LLM チップ」が重要になるといった仮説をファクトベースで検討することが可能となるのです。

以上、まず仮説を立てるというフェーズにおいての指針としてこういった分析が活用できるのではないかというところで紹介させていただきました。

ここからはリンカーズの松本よりお話しいたします。

特許について、実は ISO 56005（ Intellectual Property Management 知的財産マネジメント） という国際規格が既に発行されていまして、 IP 活用の意義は、
「戦略的ポジショニング」
「イノベーションの道筋を見つける」
「イノベーションの成果を保護する」
「競争上の優位性を向上する」
「イノベーションの価値を創造する」
「コラボレーション（オープンイノベーション）を可能にする」
という、これらを含めて ビジネス目標を達成するため、イノベーションの取組みのためにIPを活用できます。IP マネジメント活動がIP戦略をもたらすことがISO 56005に記載されています。

ISO 56005 を基に、ビジネス戦略を作る際はイノベーション戦略と IP 戦略を上手く活用することによってしっかりとしたビジネス戦略を作る。IP戦略はイノベーション戦略の重要な要素として統合することが望ましいとされています。ここについて不安を感じている人が日本では海外よりも非常に多く、生成AIの普及が進んでいない状況です。ただ今回の浅野さんの話でいうと AI 、アルゴリズムあるいはテクノロジーでビジネスの変革を図ろうというところかなと思います。

大阪ガスでは、私がオープンイノベーション室長時代に AI 故障診断・故障予知モデルという取り組みを行いました。これがもっと軽量化でき、オンサイトで使えて、消費電力も下がる方向に進んでいるのであれば、よりカーボンニュートラルなソリューションになる可能性があるのではないかと思っています。

やはりバリューチェーン・リスク・マネジメントの中でどこに AI を使って、どこを革新してどのような新たな価値を創造するのか。弱いところをより強化するという意味合いのビジネス・システム・モデリングにも使えるし、オープンイノベーションのマネジメントと実践で成果を出す為にも洞察につながるファクトの分析が非常に大事です。

浅野さんの話を聞いて私なりに少し考えたのですが、今まで生成AIというのはライフサイエンス、あるいはカーボンニュートラルなどといったバリュークリエーションの分野でかなり進んでいた印象があります。それがインダストリー、つまりバリューデリバリー、日本のものづくりを支える効率的な製品開発、製造、生産革新にも活用されている。ということは、バリュークリエーションをもっと高めるだけでなくバリューデリバリーもさらに強めながら、日本の企業こそバリューキャプチャー、価値をつかみ取る差別化・独自性を図る。この点で生成AIの革新が関わってくると思っています。

以上がセミナーでお話しした内容となります。
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