生成 AI セミナーレポート

生成 AI セミナー概要

弊社では「Google Cloud の生成 AI プロダクトを使ってみたい！」「自社でこんな活用ができそう！」とイメージを膨らませることができるような生成 AI に関するセミナーを定期的に開催しています。
本セミナーでは、弊社のお客さま向けに、Google Cloud の生成 AI プロダクトの基礎知識や、ユースケースを解説しました。

クラウドエース株式会社カスタマーエンジニア塩瀬「Google Cloud 生成 AI の基礎知識」

Google Cloud では、多種多様な AI プロダクトが次々と発表され、お客さまの中でもどのソリューションを自社で採用すべきか迷われる方も多くいらっしゃいます。本セッションでは、Google Cloud における多数の AI プロダクトをソリューションや業種別に整理し、どのような機能や使い方ができるのかを解説しました。

まず Google Cloud の AI 基盤として、Vertex AI があります。Vertex AI は、機械学習モデルを素早く構築し、素早く運用を開始できる総合プラットフォームです。Vertex AI には、生成 AI に限らず、数値予測や画像解析をする AI を運用するための様々な機能が詰め込まれています。

Vertex AI の強みでもある運用難易度が低い要因として、豊富な事前トレーニング済みのモデルが用意されています。本セッションでは、画像や動画を分析する VisionAI から、数値を予測する Vertex AI Forecast などをご紹介しました。

また、先日 Gemini 1.5 が発表された Gemini 製品についても触れました。
Gemini 1.5 の特徴とアップデート内容については
Gemini 1.5に関する弊社コラム
をご覧ください。

Vertex AI Search & Conversations では、ウィジットの形で簡単に検索機能をウェブサイトに組み込める機能についても解説。

参加者からは「Google の AI 製品が多数で似たような名前や機能があるため、理解が大変だったので整理ができた」とのお声もあがりました。

「生成 AI の活用事例」

バルス株式会社代表取締役　林範和様
株式会社 Hogetic Lab 取締役CSO　井上喬裕様　ご登壇

2 つ目のセッションでは、生成 AI 活用事例としてバルス株式会社代表取締役　林範和様、株式会社 Hogetic Lab 取締役 CSO 井上喬裕様にご登壇いただきました。

バルス株式会社は「高度な知識がなくても、誰もが気軽に作り、ファンと一緒に楽しめる環境を作る」ことをミッションにライブプラットフォーム「 SPWN 」の運営、エンタメDX ツール「SPWN portal」の提供等をされています。

バルス株式会社HP

今回のセッションでは、ライブプラットフォーム「SPWN」に溜めたタレントの売上、ファン属性といったデータの分析を AI によってより簡単にできないかといったアイディアから、株式会社 Hogetic Lab と共同開発中の簡単に分析できる機能の制作過程についてディスカッション形式でご紹介いただきました。

冒頭では井上様から、いかに生成 AI を活用して業務の生産性を向上させるという点において「普段どのように業務をしているのか、その業務に AI を取り入れてどう変えていくのか、ビジネスプロセス全体を確認し再定義していくことがまず重要だと思っている」とのお話もございました。

井上様から林様に対し、
「エンタメの業界で生成 AI のユースケースを考えていく上で、重要なポイントやこれは生成 AI でやるべきではないと考えていることはありますか？」との質問もありました。

林様は「VTuber 事業をする中で早くから AI Tuber に着目し検証したことがありますが、どこを AI に任せるのかを最初に決めるべきだと思っています。たとえば人の代わりを AI がやるのか、人の作業を AI がサポートするのかということです。

また、私達人間がまだ AI と遊ぶということに追いついておらず、遊び方がわからないというのが現状かと思っています。同時に配信者が何十万人もいる場合、AI が人間を代替する意義、AI を学習させるためのコスト等を天秤にかけたとき、人間がやるのが現実的だなというのが検証したときに得た認識でした」といったご回答でした。

そこで林様が AI の使い方として取り組んでいるのが、人をサポートする AI です。

「今まではライブプラットフォーム『SPWN』に溜まった情報を、Looker というダッシュボードをエンドユーザーであるクリエーターに共有していました。しかし、グラフやデータの状態を人が見ても行動に繋がらないというのが課題でした。データに馴染みのない方はなおさらこのグラフやデータから何が言えるのか、行動しなければいけない状況なのかまで自分でデータを解釈するのは手間になり、結局ダッシュボードを見なくなることもありましたね。

そこで Looker のグラフに生成 AI でのコメント機能を実装し、このデータから自分のコンテンツが良いのか悪いのかが一目でわかるように試行錯誤しています。

目下のゴールとして、クリエーターが生成コメントを見て『今、自分のコンテンツはよく見られてるんだ、逆に対策しなきゃいけないんだ』と思ってもらえるようにしました」

また開発側として、先に UI としてユーザーにどのような見た目で提供したいかを決め、その後プロンプトの精度に移ったほうが出戻りが少ないと思う、といったご意見もありました。

支援パートナー側の井上様としては、ビジネスで実装できるほどの数字の精度を担保することに苦労されたのだそうです。

参加者からの「データを使って意思決定することに登壇者の方々は慣れていると思うが、そうでない方々にデータの価値に気づいてもらうにはどうしたらいいと考えているか」という質問に対し、林様からは「僕らが提供しているサービスのスタンスとして、データを見た人を励まし続ける、見たら元気が出る等のアプローチを考えています。また、アルゴリズムでデータを見た後のアクションをわかりやすく提示するようにしています」と回答いただきました。

また井上様からは「お客様が何のデータを使うかが重要で、お客様が必要としているデータに対して生成 AI を当ててインサイトを出していくことが重要だと思いました」と補足いただきました。

クラウドエースサービス紹介

最後にクラウドエースの Google Cloud の活用支援について紹介しました。弊社はこれまで金融、小売、エンターテイメントなどあらゆる業界において 1,000社を超える顧客をサポートしてきたノウハウを活かし、お客さまのクラウド活用を支援しています。おかげさまで Google Cloud より生成 AI 注力パートナーに認定されました。

基盤モデル API を既存システムと連携させ、Embeddings や Matching Engine を活用して基盤モデルを更にお客様企業の文脈に沿ったものにする支援を行なっております。

弊社では、主に 3 つのサービスをご提供しています。