“国産・生成AI”開発　マイクロソフトも支援へ

人工知能（AI）技術は、近年急速な発展を遂げており、その応用範囲もますます広がっています。その中でも、生成AIは特に注目されています。生成AIとは、与えられたデータから新しいデータや情報を生成する技術であり、文章や画像、音声などの生成に活用されています。最近、日本国内で“国産・生成AI”の開発が進められており、その取り組みについてマイクロソフトも支援することが発表されました。本記事では、この“国産・生成AI”の開発について詳しく解説します。

背景

生成AIは、深層学習技術の進歩により、特に自然言語処理の分野で顕著な進化を遂げています。言語モデルの発展により、生成AIは与えられたテキストデータから次の単語や文章を推測し、自然な文章を生成することが可能になりました。このような生成AIの進化は、機械翻訳、文章生成、対話システムなど様々な応用に活かされています。

“国産・生成AI”の開発

日本国内でも、独自の生成AI技術の開発が進められています。これは、国内の産業競争力向上や、情報技術の自主独立性確保の観点から重要な取り組みとなっています。2023年には、経済産業省と総務省が中心となって、“国産・生成AI”の開発に向けた支援策を発表しました。その一環として、マイクロソフトも技術支援や資金援助を行うことが明らかにされました。

技術の特徴

この“国産・生成AI”の開発では、日本独自の言語や文化を適切に理解し、その特性を反映した生成モデルの構築が重要視されています。日本語の複雑な表現や敬語、方言などに対応した高度な言語モデルの構築が目指されています。また、プライバシー保護や倫理観点にも配慮したAI技術の開発が行われています。

技術の応用

“国産・生成AI”の技術は、さまざまな分野で活用されることが期待されています。例えば、機械翻訳技術の向上により、外国語の文書をより正確に翻訳することが可能になります。また、自動要約技術や質問応答システムの改善により、情報検索やコンテンツの生成が効率化されることが期待されます。

実装例

以下に、Pythonを使用した生成AIの簡単な実装例を示します。

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 事前学習済みのGPT-2モデルとトークナイザーを読み込む
model_name = "gpt2-medium"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)

# テキストの生成
text = "今日の天気は"
input_ids = tokenizer

.encode(text, return_tensors="pt")

# モデルを使ってテキストを生成する
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=3, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

# 生成されたテキストを表示する
for i, out in enumerate(output):
    print(f"生成 {i+1}: {tokenizer.decode(out, skip_special_tokens=True)}\n")

結果の解釈と展望

“国産・生成AI”の開発は、日本のAI技術の発展や産業競争力の向上に大きく貢献することが期待されています。今後は、その技術の実用化や社会への展開が進むことで、さらなる効果が期待されます。しかし、技術の進歩と共に、プライバシーや倫理に関する問題への対応も重要な課題となります。