NVIDIA AI Summit Japanパネルディスカッションレポート 第2回 国産の生成AI開発を支援する「GENIAC」の進捗と今後の課題は？

もう一つのチャレンジは、モデルを作りながらユースケースや適応例を自分たちで考えることです。汎用モデルと専門モデルはそれぞれメリットがあります。専門モデルはある特定の分野において汎用モデルよりも高い性能を発揮しますが、汎用モデルは異なる分野の知識を組み合わせて出力できる強みがあります。こうしたこともチャレンジの中で少しずつ見えてきたことです。

モデルそのものを作ることに加えて、AIエージェントのようなものも視野に入れなければいけません。インタフェースとしてAIエージェントがあり、その裏側で複数の専門モデルが動くという手法です。こういったモデル周辺の技術開発もグループ全体で進めています。

将来的には、単に生成AIをチャット形式の検索やデータベースとして使うだけではなく、コマンドやトリガーをきっかけにしてロボットや車を動かせるようになるはずです。このように、モデルの適用先を拡大して社会基盤として使えるようにしたいですね。

渡辺氏：私もGENIACのプロジェクトを考えるときに、同じことを考えます。LLMではOpenAIやAnthropicが有名ですが、「勝てるわけがないじゃないか」「なぜ挑むんだ」といった意見が多く寄せられました。しかしまだLLMは黎明期にありますし、海外製のモデルも業務で十分に使いこなせるわけではありません。

インターネットは1990年代に普及し始めて現在まで進化を続けていますし、生成AIも同様にこれから数十年かけて進化するはずです。それなのに最初からイノベーションを諦めて、基盤となるモデルを自国で開発する力を失ってしまうのは、勘弁してほしいと思っています。
（熊谷知泰）