編集部
現在、ジェネレーティブAIの発展は急速に進んでいます。特に、LLM（大規模言語モデル）からマルチモーダルモデルへの移行が進む中、私たちはGen AI 1.5から2.0への進化を目の当たりにしています。この進化は、情報検索能力の向上やベクターデータベースの活用により、より複雑な問題を解決するための新たなエージェントシステムの台頭を意味します。
本記事では、ジェネレーティブAIの基礎から最新のエージェントシステムまで、その技術的進歩と実世界への応用例を詳しく解説します。特に、医療分野におけるエージェントシステムの活用例を通じて、その可能性と課題を探ります。また、最適化の観点から、コストとパフォーマンスのバランスについても考察します。ジェネレーティブAIの未来を見据え、継続的な学習と進化の重要性についても触れていきます。
ジェネレーティブAIの基礎: LLMと次世代トークン
ジェネレーティブAIは、言語モデル（LLM）によって、私たちの言葉、画像、数字、音声をトークンに変換し、その次に来るべき最適なトークンを予測する仕組みです。これにより、ユーザーが望む応答を生成する能力が向上しています。この技術の発展により、YAMLなどのフォーマットがより優れた結果を生むことが分かっています。これは、言語をトークンに変換する際のフォーマットの重要性を示しています。
また、プロンプトエンジニアリングと呼ばれる技術により、モデルがより効果的に応答するように調整されています。例えば、少数の例を提示する「少数ショットプロンプト」や、問題を分解する「思考の連鎖プロンプト」を使用することで、モデルが複雑な質問に対する正しい回答を生成する確率が高まります。これにより、消費者向けのジェネレーティブAIチャットサービスが大幅に改善されました。
このような進化は、企業が生成AIを導入し、実際のビジネスに応用する際に大きな利点をもたらします。特に、顧客対応やコンテンツ生成の効率化に貢献することで、業務の生産性を飛躍的に向上させることができます。また、これらの技術は、ビジネスパーソンが日常的に使用するツールとして、より直感的で効果的なものとなりつつあります。
Gen AI 1.5の導入: 情報検索強化とベクターデータベース
Gen AI 1.5の進化は、LLMが処理できる情報量の拡大に重点を置いています。最新のモデルは最大で100万トークンを処理でき、これはフルレングスの大学教科書に相当します。これにより、複雑な法律文書や医療文献に対して質問を投げかけ、その分野の関連試験で85％の精度を達成することが可能になりました。例えば、700ページの医療ガイダンス文書に対する質問を処理する際に、インフラを整備せずに実行できるようになっています。
さらに、LLMを利用して類似テキストを概念に基づいて検索する技術の発展も見逃せません。新しい埋め込みモデル（例: titan-v2, gte, cohere-embed）は、大規模データセットからの相関関係を学習し、テキストを「ベクトル」に変換して類似テキストを検索します。このベクトルクエリ機能は、AWSデータベースソリューション全体にわたって導入されており、特別な目的のベクターデータベース（例: turbopuffer, LanceDB, QDrant）と共に、1億件のマルチページ文書を処理する際にも性能の低下がほとんどありません。
このように、Gen AI 1.5は情報検索能力を飛躍的に向上させ、ビジネス環境においてもその恩恵を享受できるようになっています。複雑な情報を迅速かつ正確に処理する能力は、ビジネスの意思決定プロセスを大きく支援します。
エージェントシステムの誕生: 複雑な問題解決への道
Gen AI 2.0への進化は、複数のジェネレーティブAI機能を創造的に連携させることに焦点を当てています。この新しいエージェントシステムは、マルチモーダルモデルを複数の方法で使用し、問題をステップに分解して解決する「推論エンジン」を搭載しています。例えば、BrainBox.ai ARIAのようなシステムは、機器の故障の写真を理解し、知識ベースから関連するコンテキストを検索し、IoTデータフィードから構造化情報を取得し、最終的に行動提案を生成します。
これらのシステムの制約は、特定の問題を解決するロジックを開発チームが手動で定義する必要がある点です。しかし、次の段階では、エージェントベースのシステムが、データ収集、推論、行動実行のコンポーネントを分離し、より柔軟な解決策を可能にします。例えば、医療エージェントシステムは、患者の電子健康記録（EHR）、画像データ、遺伝データを活用し、詳細な対応策を生成します。
このように、エージェントシステムは、複雑なタスクを自律的に実行することができ、ビジネスにおける効率と精度を大幅に向上させます。例えば、AmazonのQ for Developersサービスは、ほとんど人間の介入なしにJavaバージョンのアップグレードを行います。このような技術の進化は、ビジネスの革新を促進し、競争力を強化する重要な要素となります。
医療分野におけるエージェントシステムの応用例
エージェントシステムは、医療分野での利用が特に期待されています。例えば、慢性閉塞性肺疾患（COPD）末期の患者に対する治療計画を立てる場合、このシステムは患者の電子健康記録（EHR）、画像データ、遺伝データなどを統合し、最適な対応策を生成します。これにより、医師はより迅速かつ正確な診断と治療方針を立てることが可能になります。
さらに、エージェントシステムは臨床試験の検索や最新の医薬品情報の提供にも役立ちます。例えば、AWS HealthLakeやAWS HealthImagingを活用して、患者に最適な臨床試験や治療法を迅速に見つけ出します。これにより、患者一人ひとりにカスタマイズされた治療プランを提供することができ、医療の質が向上します。
エージェントシステムの導入により、医療現場では複雑なデータを統合し、患者に最適な治療法を見つけるプロセスが大幅に効率化されます。これは、医療従事者がより多くの時間を患者ケアに費やすことができるようにするだけでなく、患者の治療結果を改善するための重要なステップとなります。
最適化の課題: コストとパフォーマンスのバランス
エージェントシステムの運用には、高いコストが伴うため、最適化が不可欠です。特に、数千のLLMコールがAPIに大量のトークンを送信するため、運用コストが急増します。このため、並行してLLMの最適化技術が求められています。具体的には、ハードウェア（NVidia Blackwell、AWS Inferentia）、フレームワーク（Mojo）、クラウド（AWS Spot Instances）、モデル（パラメータサイズ、量子化）、ホスティング（NVidia Triton）など、多方面での最適化が進められています。
これらの最適化技術により、エージェントシステムのコストを削減しながら、パフォーマンスを維持することが可能となります。例えば、AWS Inferentiaを使用することで、推論コストを最大で50%削減できるとされています。また、量子化技術を用いることで、モデルサイズを小さくし、処理速度を向上させることも重要です。
ビジネスにおいては、コストとパフォーマンスのバランスを取ることが競争力の鍵となります。エージェントシステムの導入により、業務の効率化と高品質な結果を追求する中で、最適化技術の導入は避けて通れない課題です。企業は、これらの最適化技術を積極的に取り入れることで、エージェントシステムのポテンシャルを最大限に引き出すことが求められます。
将来展望: 継続的な学習と進化
ジェネレーティブAIの将来展望は、継続的な学習と進化にかかっています。企業がLLMの利用を成熟させるにつれ、より高品質な出力を迅速かつ低コストで得ることが求められます。これを実現するためには、実世界の経験から継続的に学び、最適化されたジェネレーティブAIソリューションを運用し続けるパートナーを見つけることが重要です。
例えば、エージェントシステムは多様な用途で活用され、複雑なタスクを自律的に実行する能力を持っています。医療分野では、患者の電子健康記録、遺伝データ、臨床試験データなどを統合し、最適な治療方針を提案することで、医療の質を向上させます。また、エンタープライズ分野では、自動化されたビジネスプロセスの管理や、データ分析による意思決定支援に貢献します。
継続的な学習は、AIモデルが常に最新の情報と技術を取り入れ、進化し続けることを意味します。企業は、このプロセスを支えるためのインフラと戦略を構築し、エージェントシステムの導入と運用をスムーズに進める必要があります。これにより、競争力を維持し、ビジネスの成長を促進することが可能となります。
将来に向けて、ジェネレーティブAIとエージェントシステムの進化は、ビジネスに多大な影響を与えることが予想されます。企業は、これらの技術を効果的に活用し、競争優位を築くための継続的な努力が求められます。