2024年版の現代AIについての紹介では、人工知能（AI）と機械学習（ML）の基本的な定義と例、さらに大規模言語モデル（LLM）や生成AI、情報検索を活用した生成AIの技術（RAG）などが解説されています。また、ビジネスでのAIとMLの活用例にも触れられています。
機械学習モデルの構築に使用されるツールとフレームワークに関するセクションでは、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの一般的なツールの紹介に加え、Microsoft、AWS、Googleなどの主要なクラウドプロバイダーが提供するツール、そしてコードを書かずにモデルを構築できる高レベルツールについても言及されています。
ビジネスでのAIとMLの使用に関する部分では、ドキュメントの処理、売上予測、ソフトウェアの高速化など、AIとMLを使用して解決できるビジネスの問題の例が紹介されています。また、カスタマーサービスの自動化やタスクの自動化など、新しいツールを使用した問題解決の例も示されています。
ニュース解説
2024年版の現代AIに関する紹介では、人工知能（AI）と機械学習（ML）、大規模言語モデル（LLM）、生成AI、情報検索を活用した生成AIの技術（RAG）など、AIの最新の動向とその基本的な概念について解説されています。これらの技術は、ビジネスの問題解決や新しいサービスの開発において、ますます重要な役割を果たしています。
AIとMLの基本的な定義から始まり、具体的な例を挙げながら、これらの技術がどのように進化してきたか、そして現在どのように活用されているかが説明されています。特に、大規模言語モデル（LLM）や生成AIは、テキストや画像の生成、理解、要約など、多岐にわたる用途で使用されており、ビジネスや日常生活における様々な課題の解決に貢献しています。
ビジネスでのAIとMLの活用例としては、ドキュメントの自動処理、売上予測、ソフトウェア開発の効率化などが挙げられています。これらの技術を活用することで、従来は手作業で行っていた作業を自動化し、より高速かつ正確に行うことが可能になります。また、カスタマーサービスの自動化や、顔認識、音声認識などの機能をシステムに組み込むことも、AIとMLの技術を用いることで実現できます。
機械学習モデルの構築に使用されるツールとフレームワークに関しては、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの一般的なツールの紹介に加え、Microsoft、AWS、Googleなどのクラウドプロバイダーが提供するツールや、コードを書かずにモデルを構築できる高レベルツールも紹介されています。これらのツールを活用することで、開発者はより簡単に、効率的にAIモデルを開発し、ビジネスの問題解決に役立てることができます。
この記事が示すように、AIとMLの技術は急速に進化しており、ビジネスや社会における様々な課題の解決に貢献しています。しかし、これらの技術の進化には、倫理的な問題やプライバシーの保護、セキュリティの確保など、様々な課題も伴います。これらの技術を活用する際には、これらの課題にも注意を払い、適切な対策を講じることが重要です。また、技術の進化に伴い、これらの技術を理解し、活用するためのスキルが求められるようになるため、教育や研修の機会の提供も重要な課題となっています。
from Introduction to Modern AI 2024 Edition: Part 1.
