続くパネルディスカッションには、ローカルAIソリューションをリードする4社が登壇。K-kaleidoの安生健一朗氏、GxPの梅本拓登氏、Preferred Networksの関享太氏、ヘッドウォータースの藤江梓氏が議論を交わした。
ローカルAI開発の動機について、翻訳・文字起こしソリューション「スピーチコネクト」を展開するK-kaleidoの安生氏は、「ゲーム開発者がプラットフォームに合わせてUXを最適化するように、AIもローカル環境で真の価値を発揮できるよう作り込むべきだ。『ローカルでは十分な性能が出ない』という通説は、開発側の努力不足にすぎない。ローカルAIの可能性を自ら証明したかった」と、開発者としての自負を語った。
ローカル処理の課題について、国産AI翻訳「PLaMo翻訳」を手掛けるPreferred Networksの関氏は、「性能を維持したままのモデル小型化」を挙げる。「まずは巨大なモデルで精度を極め、そこから本質を抽出する『蒸留』を経て小型化するプロセスは極めて難易度が高い。しかし、それを成し遂げることにこそ、提供価値がある」と説いた。
「まずは大きいモデルできちんとしたものを作り、それを蒸留して(エッセンスを取り出して)小さいモデルに落とし込む。難しいが、それをすることで価値を示せると考えている」(関氏)
今後の展望については、建築現場などの報告業務を自動化するソリューションを提供するGxPの梅本氏が「AIはあくまで課題解決の手段にすぎない。重要なのは、AIを使ってユーザーの困難をどう解消するかだ。今後も徹底して現場の課題解決に資する製品を開発していきたい」と語った。
保険査定を即座に完了させるAIエージェントを展開するヘッドウォータースの藤江氏は、「現在の『指示待ちAI』から脱却し、ユーザーの意図をくんで先回りするAIの世界観を実現したい」と将来像を描いた。
質疑応答では、「ハードウェアが進化し続ける現状で、あえて『今』AI PCを購入する意義はどこにあるのか」という本質的な問いが投げかけられた。
関氏はこれに対し、「基盤モデルの性能向上とSLMの小型化は並行して進んでいる。今購入したマシンでも、2〜3年後には最適化された最新モデルが十分に動作するはずだ。われわれも数年後のハードウェア環境を見据えて開発を進めており、先行して導入するメリットは大きい」と回答した。
飯田氏もこれに同意し、「PCが誕生した当初は、使いこなせていなくても先行投資として購入していたように思う。今も同様で、1年後、2年後に使えるようになることを考えた先行投資になると思う」と強調した。
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