数分で生成AI アプリ開発!? Google の Generative AI App Builder とは？

こんにちは、クラウドエース編集部です。

ChatGPT や Google Bard など、生成系 AI と呼ばれるサービスが大きく注目を集めています。そんな中、クラウドプラットフォーム各社も企業向けの生成系 AI を開発するための機能をリリースしています。

今回は、Google が新たに発表した AI アプリケーション開発環境「Generative AI App Builder」の機能や、機械学習プラットフォーム「Vertex AI」で行われた大幅なアップデートについて紹介します。

Generative AI App Builder とは

Generative AI App Builder とは、自社の IT システムや顧客向けに、独自の ChatGPT のような AI ツールを構築するためのサービスです。Generative AI App Builder を使用すれば、機械学習についてのスキルが十分ではない人でも、Google の検索技術を活用しながら簡単に自社用の生成系 AI を作成できます。

Generative AI App Builder の主な機能は、「Conversational AI」「Enterprise Search」の 2 つに分けられます。詳しく見てみましょう。

Conversational AI

1 つ目は、Conversational AI（会話型 AI）です。これは主にチャットボットを開発するための機能です。

これまで、チャットボットを開発するとなると、事前に会話のパターンを人の手によって設定する必要がありました。事前設定されたいくつかの文章から回答に近いものが返されるため、回答が質問意図にそぐわなかったり、機械的に感じられたりすることも少なくありませんでした。

Generative AI App Builder を使用すれば、このような課題を解決できます。Conversation AI では、メールやチャットでの会話、ウェブサイト、ドキュメントなどの大規模で複雑なデータを取り込み、これらの情報を合成し、問い合わせに対する自然な文章での回答をその場で生成します。結果として、質問者にとってより自然で意図に合った回答がスムーズに得られるようになります。

さらに Conversation AI は、サードパーティのアプリとサービスに接続することも可能です。これにより、チャット上で請求書支払いなどのトランザクションを実行したり、必要に応じて人間のエージェントと繋げたりなど、情報以上の経験を提供することも可能となります。

Enterprise Search

2 つ目は、Enterprise Search です。これは企業の顧客や従業員向けの IT システムで活用できる会話型の検索機能です。

Enterprise Search は、テキスト、画像、動画、数値、音声など複数種類のデータを検索し、高品質な検索結果を提供するサービスです。単に機械的に情報を返すのではなく、問い合わせの文章からユーザーの意図を理解した上で、回答をわかりやすくまとめてくれます。さらに、データから特に重要な情報を自動抽出し、パーソナライズされた結果を返すことも可能です。

Generative AI App Builder を利用すれば、このような高度な検索機能を、コーディングの知識がない人でも数分から数時間で構築できるようになります。

Generative AI App Builder が解決する課題

このような Generative AI App Builder が解決する課題は多岐にわたります。ここでは、具体的な活用例について 2 つ紹介します。

カスタマーサービス業務の AI 化

1 つ目は、カスタマーサービス業務への活用です。

例えば、オンラインショップのカスタマーサービスに Generative AI App Builder を利用すれば、顧客が「注文を変更したい」と希望した場合に、チャットボット上だけで他の適切な製品に注文を変更するようアドバイスしたり、実際にそのトランザクションを実行したりできます。人間がやるべきことは製品の画像をアップロードすることのみで、それ以降の処理は AI に任せられます。

実際に、アメリカの大手百貨店 Macy’s は Google Cloud の AI 機能を使用することで、1 回の訪問あたりの収益増加を実現し、コンバージョン率の面で大きな成果を上げています。このように、Generative AI App Builder をカスタマーサービス業務に活用することで、顧客エンゲージメントと業務の生産性の向上の両方を期待できるのです。

調査業務や社内システムへの活用

2 つ目は、社内システムへの導入による業務生産性の向上です。

具体的な使用例として、Google は Enterprise Search を投資銀行などにおけるアナリスト業務への活用を挙げています。投資戦略の立案にあたって、ある市場を評価するための調査が必要となりました。このような場面で Enterprise Search を利用したアプリケーションがあれば、「この市場で最も影響を受けている事象は何か？」「その原因は何か？」といった質問を投げかけるだけで、社内・社外のあらゆるデータセットを元にわかりやすくまとめられた回答を得ることができます。回答には概要や重要なポイントが記載されているため、瞬時に市場を把握することが可能です。これまで何日間もかかっていた調査業務が短時間で、かつ正確に行えるようになるのです。

もちろん、このような調査業務だけでなく、Enterprise Search は金融からメディア、ヘルスケアまで、さまざまな業界の社内システムに応用できます。

Vertex AI に追加された 2 つの機能

Google が提供する AI ・機械学習のサービスは、Generative AI App Builder だけではありません。例えば、機械学習関連のツールを統合したプラットフォームとして、Vertex AI があります。この Vertex AI に、新たに 2 つの機能が追加されました。

1 つ目は「Model Garden」です。これは、多彩な機械学習モデルから適切なモデルの発見、検索、操作を1 つの環境で実現できる機能です。対象となるモデルの中には数百のサードパーティーやオープンソースのモデルも含まれます。これを活用することで、自身のビジネスニーズに最適なリソースをさらにスムーズに使用できるようになるでしょう。

2 つ目は、「Generative AI Studio」です。これは、基盤モデルを簡単に調整・デプロイできるようにするための機能です。具体的には、チャットインターフェースやプロンプトの調整などの機能が備わっています。単純なプロンプトであれば意図した回答を得やすいものの、複雑な命令だと適切な回答が得られない場合もあります。Generative AI Studio を利用すれば、モデルのパラメーターを調整し、複雑な質問に対する回答の質を向上させることが可能となります。

AWS、Azure、IBM の競合製品

Google Cloud だけでなく、各クラウドが生成系 AI の開発ツールを発表しています。ここでは、AWS、Azure、IBM における Generative AI App Builder の類似サービスを紹介します。

AWS「Amazon Bedrock」

AWS では「Amazon Bedrock」という生成系 AI 開発のツールが提供されています。Amazon Bedrockでは、簡単に生成系 AI アプリケーションを構築するための 4 種類の基盤モデルが提供されています。

具体的には、高い品質、柔軟性、高いパフォーマンスを誇る「Jurassic-2」、会話、質疑応答、ワークフロー自動化を実現する「Claude」、画像、アート、ロゴ、デザインを生成する「Stable Diffusion」、AWS が提供するテキスト生成や要約を行う「Titan FMs」が用意されます。

また、企業のデータを使用してモデルをカスタマイズすることも可能です。複数の基盤モデルから最適なものを選択し、生成系 AI アプリケーションをスピーディに開発できるようになるでしょう。

Azure「Azure OpenAI Service」

Azure では「Azure OpenAI Service」というツールが発表されました。ChatGPT を開発した OpenAIと Microsoft の共同開発によって誕生したサービスです。

Azure OpenAI Service の特徴は、やはり ChatGPT を利用してアプリ開発ができることです。具体的には、自然言語を理解・生成できる「GPT-3」、GPT-3 よりも幅広い知識と問題解決能力を持ち、画像解析にも対応した「GPT-4」、自然言語からプログラムコードを生成する「Codex」、機械学習における埋め込みに使用できる「埋め込みモデル」の 4 種類のモデルを活用できます。

Azure OpenAI Service を利用することで、AI やデータサイエンス、機械学習の知識を持たない人でもなくても、簡単にアプリケーションに AI モデルを組み込めるようになります。

IBM「Watsonx.ai」

IBM では「Watsonx.ai」というツールが提供されています。これは、基盤モデルを活用した新しい生成AI 機能と従来の機械学習を統合して、AI アプリケーションを構築するためのプラットフォームです。

基盤モデルとしてはいくつかのオープンソースと IBM がトレーニングしたものが用意されており、これらをニーズに合わせて選択可能です。また Watsonx.ai には AI モデルの学習、検証、調整、展開を行うために必要なツールが 1 ヵ所に集約されています。

Watsonx.ai の具体的な活用例としては、職務記述書の草案や顧客の苦情の分類、複雑な規制文書の要約、重要なビジネス情報の抽出などが挙げられています。

まとめ

ここまで、生成系 AI を手軽に開発できる「Generative AI App Builder」をはじめとした、AI 関連のいくつかの機能について紹介してきました。今や企業の成長に AI の活用は欠かせないものとなっています。本記事を自社のイノベーションや業務効率化に役立ててみてください。

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