[AI新規事業創出]AIの基礎:初心者向けガイド

Qualiteg blogでは、AIを活用した事業やマーケティングに関する一般的な質問に答え、AIの基本概念や応用例を初心者にも理解しやすく解説しています。このブログは、AIの可能性を探求し活用するための入門ガイドとして機能します。

[AI新規事業創出]AIの基礎:初心者向けガイド

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。


人工知能(AI)は、ビジネスから日常生活に至るまで、私たちの周りの多くの面で革命を起こしています。しかし、多くの方々にとってAIは未だに複雑で理解しにくいものかもしれません。このコラムでは、AIの基本概念を簡単に説明し、初心者でもAIの可能性を理解し活用できるようになるための入門ガイドを提供します。

1. AIとは何か?

AIとは「Artificial Intelligence(人工知能)」の略称です。人間が行うような認識や分析をコンピュータで実現する技術がAIと呼ばれます。AI、すなわち人工知能は、人間の知的行動を模倣することを目的としたコンピューターシステムやソフトウェアです。AIは学習や問題解決など、通常は人間の知性を必要とする活動を実行する能力を持っています。

2. AIの主な種類

AIには大きく分けて二つのカテゴリが存在します:弱いAI強いAI。弱いAIは特定のタスクを効率よく実行するよう設計されています(例:音声認識、ウェブ検索)。一方、強いAIは任意の知的タスクを人間と同等にこなすことができる理論上のAIで、現在のところ完全な形で存在しているわけではありません。

音声データを分析し情報を抽出したり、人間が話している音声を認識して文字情報に変換することができる「音声認識」や、静止画や動画などを分析して情報を認識する「画像認識」があります。

3. 機械学習とは?

AIの進歩の大部分は機械学習(ML=Machine Learning)の成果です。機械学習は、データから学習して自らを改善するAIの一形態です。大量のデータを解析し、そのデータ内のパターンを見つけて予測を行うことができます。

4. ディープラーニングとその影響

ディープラーニングは機械学習の一種で、多層のニューラルネットワークを使って複雑な問題を解決します。この技術は画像認識、音声認識、言語処理など、多くの分野で革新的な進歩をもたらしています。

5. AIの応用例

AIは医療から自動車産業、金融サービスから顧客サービスまで、幅広い業界で応用されています。たとえば、AIは病気の診断支援、個人化された医療、効率的な資源管理など、医療分野で重要な役割を果たしています。

6. 生成AIとは

生成AIは人工知能の一分野で、学習したデータを基に新しいコンテンツを自動生成する技術です。テキスト、画像、音楽など多岐にわたる分野で応用され、ディープラーニングを活用してリアルな作品を創出できるので、創造的なタスクに革命をもたらしています。

7. AIの未来と倫理的考慮

AI技術の進展は、倫理的な問題も引き起こしています。例えば、プライバシーの侵害、雇用の減少、意思決定の透明性など、社会的な議論が必要です。これらの問題への理解と対応が、AI技術の健全な発展を支える鍵となります。

まとめ

AIは我々の生活や働き方を根底から変える潜在力を持っています。この基礎知識が、AIの世界に少しでも興味を持ってもらい、さらに深く探求する一助となれば幸いです。AIの進化は速く、今日学んだ知識が明日には新たな発見へとつながると思いますので、いつも最新情報をチェックしてくださいね。


コラムを最後までお読みいただき、誠にありがとうございます。私たちQualitegは、AI技術や新規事業の企画方法に関する研修およびコンサルティングを提供しております。もしご興味をお持ちいただけた場合、また具体的なご要望がございましたら、どうぞお気軽にこちらのお問い合わせフォームまでご連絡くださいませ。

また、新規事業創出のステップを体得したいという方にご好評のワークショップも実施しております。それぞれの担当者の方が役員目線で事業を考えるという点にフォーカスしたトレーニング内容となっており、企画担当者の方だけではなく、カウンターパートのエンジニア、デザイナー、マーケターの方にもご受講いただけるコンテンツとなっております。

皆様からのお問い合わせを心よりお待ちしております。次回のコラムも、ぜひご期待くださいね。


navigation

Read more

【解説】Tekken トークナイザーとは何か? 〜 Mistral が採用する新世代トークナイザーの特徴

【解説】Tekken トークナイザーとは何か? 〜 Mistral が採用する新世代トークナイザーの特徴

こんにちは! 本日は、Tekkenについて解説いたします! 皆さま Tekken と聞いて何を思い浮かべますか? 格ゲーの鉄拳でしょうか? 私は、昔プレイした Age of Empires に登場する鉄剣戦士を思い浮かべました🤗 ちょっと古いかもしれませんが、名作です! さてつかみはこのくらいにして、、 LLMはご存じのとおり驚異的なスピードで進化しています。そんな中でひそかに注目されているのが、トークナイザーの改善です。 たとえば、Meta の Llama 系モデルのトークナイザーは Sentence Piece から BPE系へ進化するなど、LLM業界では従来よりも高効率なトークナイズ(テキスト分割)の方法を導入し始めています。 そして Mistral AI もまた、新たに「Tekken トークナイザー」という仕組みを採用し、大規模言語モデルの性能を底上げしています。 本記事では、Tekken トークナイザーの登場背景や技術的特徴、他のトークナイザーとの違い、さらには Mistral との関係などをわかりやすく解説していきます。 1. Tekken トーク

By Qualiteg プロダクト開発部
[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、アイディア評価、事業アイディア選定方法

[AI新規事業創出]Qualitegオリジナル、アイディア評価、事業アイディア選定方法

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。 はじめに AI技術の急速な発展は、スタートアップから大企業まで、あらゆるビジネスに新たな可能性をもたらしています。クライアントとの会話の中でも、AIを活用した革新的な事業アイディアに関する相談が増えています。 しかし、多くの企業が「素晴らしいアイディアを思いついた!」と興奮しながらも、そのアイディアを具体化し、成功に導くための方法論に悩んでいるのも事実です。特にAIを用いた事業展開においては、従来のビジネスモデルとは異なる視点が必要となるため、その難しさはさらに増します。 本記事では、Qualitegオリジナルのアイディア評価、事業アイディア選定方法について解説します。特に、AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、

By Join us, Michele on Qualiteg's adventure to innovation
日本語対応!Mistral Small v3 解説

日本語対応!Mistral Small v3 解説

こんにちは! Mistral AIは2025年1月30日、新しい言語モデル「Mistral Small v3」を発表しました。このモデルは、24Bという比較的小規模なパラメータ数ながら、70B以上の大規模モデルに匹敵する性能を実現しています。また日本語対応も謳われており期待の高い小型モデルです! https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501 動画 こちら本ブログの解説動画もご覧いただけます😊 きわだってるのは、レイテンシー最適化 Mistral Small 3のめだった特徴は、その処理性能とレイテンシーの絶妙なバランスではないでしょうか。 公開されている以下の性能評価のグラフによると、トークンあたり約11ミリ秒という業界最速レベルのレイテンシーを達成しています。これは、Qwen-2.5 32Bの約15ミリ秒やGemma-2 27Bの約14ミリ秒と比較して、明確な優位性を示しています。さらに注目すべきは、GPT-4o Miniと比較しても、より低いレイテンシーで同等以上の性能を実現し

By Qualiteg プロダクト開発部
[vLLM] To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method の対処法

[vLLM] To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method の対処法

WSLで vLLM を使用するとき、 tensor parallel を使って複数枚のGPUで1つのLLMをサーブしようとしたとき以下のようなエラーが発生しがちです RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method 遭遇するシーンとしてはvLLMの起動オプションに以下のようにテンソル並列化オプションを指定したときです。 --tensor-parallel-size 2 つまり、マルチプロセッシングでCUDA使うときは、 "fork"じゃなくて"spawn" 使ってね、というエラーです。 これを vLLM に教えるために、以下の2行目のように環境変数を設定してあげるとvLLMが "spawn" を使ってくれるようになります。 export

By Qualiteg プロダクト開発部