AI&YOU #31：マルチモーダルAIの重要性＋検討すべきツールとプラットフォーム

今週のスタッツ 組織の3分の1が、少なくとも1つのビジネス機能にジェネレーティブAIを組み込んでいる。(マッキンゼー)

今週号では、今週掲載した3本の記事から、以下の洞察を要約して紹介する。 ブログ マルチモーダルAIの重要性を論じながら。

• マルチモーダルAIの重要性

• ChatGPT Visionの5つの活用方法

• マルチモーダルAIツール・プラットフォーム トップ5

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AI&YOU#31：マルチモーダルAIの重要性＋検討すべきツールとプラットフォーム

人工知能はその誕生から大きく進化し、単純なルールベースのアルゴリズムから、人間の知能のある側面を忠実に模倣したより複雑なシステムへと変遷してきた。 この進化における極めて重要な発展は、マルチモーダルAIの登場であり、この分野における大きな進歩となっている。 マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声など複数種類のデータ入力を同時に処理・解釈する能力によって、従来のAIとは一線を画す。 このアプローチは、人間が感覚的な入力を組み合わせて世界とどのように相互作用するかをより反映している。 マルチモーダルAIの核心は、以下のような異なるモダリティからのデータを処理・分析する能力にある：

• テキスト 書き言葉から情報を抽出し、解釈する。

• 画像 写真やビデオから視覚的要素を分析する

• 音がする： 音声から環境ノイズまで、音声入力を理解する。

これらのモダリティを組み合わせることで、マルチモーダルAIシステムはより全体的な視野を獲得し、より情報に基づいた、文脈に即した意思決定を行うことができる。

ユニモーダルAIシステムとの対比

従来のAIシステムは、しばしばユニモーダルシステムと呼ばれ、単一のモダリティからのデータ処理に限定されている。例えば、テキストベースのAIは書かれた言語のみを理解し対応することができ、画像認識AIは視覚データのみに焦点を当てる。 一方、マルチモーダルAIシステムは、これらの異なるモダリティを組み合わせることで、このギャップを埋める。この統合は、システムの理解力を高めるだけでなく、付随する音声やテキストの説明から文脈を理解しながら映像内の物体を識別するなど、多感覚的な理解を必要とするタスクの実行を可能にする。

ユニモーダルAIシステムの限界

ユニモーダルAIシステムは大きな限界に直面している。特定の領域内では非常に効果的であるが、その単一的な焦点は、理解と解釈のギャップにつながる可能性がある。この限界は、これらのシステムが、異なるタイプのデータにまたがる、より包括的な理解を必要とするシナリオに遭遇したときに明らかになる。 ユニモーダルAIの重要な課題のひとつは、人間の複雑な感覚処理を模倣できないことだ。人間は、視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚など、さまざまな感覚を組み合わせて世界を認識し、対話する。この多感覚的なアプローチにより、私たちの環境をより豊かで微妙に理解することができる。

マルチモーダル学習とAIモデルにたどり着いた理由

マルチモーダルAIは近年、複数の種類のデータを処理・解釈できるAIモデルの改善により、著しい進歩を遂げている。 主要なマルチモーダルAI技術：

• 自然言語処理（NLP）： NLPは、書き言葉や話し言葉を理解するだけでなく、複数のソースからのデータと組み合わせることで、文脈やニュアンスを解釈できるように進化してきた。

• 画像・映像解析： AIモデルは現在、視覚メディアをより正確に分析することができ、特にテキストによる説明と組み合わせることで、内容や文脈を理解することができる。

• 音声認識と処理： 音声認識の強化により、AIシステムは口調や感情的な文脈を含め、話し言葉をより正確に理解できるようになった。

マルチモーダルAIの実社会へのインパクト

マルチモーダルAIの統合は、より洗練されたコンテキストに対応したソリューションを提供することで、さまざまな業界に革命をもたらしている。

• ヘルスケア 言語的／非言語的手がかりのデータ統合と分析により、診断精度と患者ケアを向上。

• 小売およびカスタマーサービス： 音声や表情を含む顧客からの問い合わせを分析し、テキスト、閲覧、視覚データを組み合わせて商品を推薦することで、パーソナライズされた体験を提供する。

• 教育： 個人のスタイルに合わせたアダプティブでインタラクティブな学習教材を作成し、生徒のエンゲージメントを分析して教育を強化する。

• セキュリティと監視： 映像、音声、センサーデータを分析し、正確な脅威検知と包括的なインシデント分析を行うことで、監視能力を向上させます。

これらは、マルチモーダルAIによって影響を受ける数多くの業界のほんの一部に過ぎない。

ブログを読む"マルチモーダルAIとは何か＋マルチモーダルAIのユースケース"

ChatGPT Visionの5つの活用方法

When OpenAI released ChatGPT Vision, it stood out as a groundbreaking development, transforming the capabilities of ChatGPT into a multimodal AI system. This innovative feature extends the prowess of ChatGPT beyond text-based interactions, enabling it to interpret and analyze images, thus opening a new realm of possibilities for enterprises. Here are 5 ways your enterprise can use ChatGPT Vision:

1. カスタマーサポートとトラブルシューティングの強化： 画像ベースの問題識別と合理化されたトラブルシューティングで顧客サービスを変革し、迅速な解決、ミスコミュニケーションの削減、顧客体験の向上を実現します。

2. 製品デザインのための高度なUI/UXフィードバック： UI/UXを向上させるためにビジュアルを分析することで、デザインフィードバックに革命をもたらし、迅速なデザインイテレーションを支援し、市場対応力を向上させます。

3. 3.合理化されたドキュメンテーションとチュートリアル支援 直感的なビジュアルインタラクションにより、ドキュメントへのアクセスを簡素化し、チュートリアルを強化することで、ユーザーサポートをより効果的でユーザーフレンドリーにします。

4. パーソナライズされた機能のオンボーディングとユーザートレーニング： 新機能に対するユーザーの反応を分析し、学習効率とユーザーエンゲージメントを高めることで、ニーズに合わせたオンボーディングとトレーニング体験を提供します。

5. 競合分析と市場インサイト： ビジュアルデータを通じて、競合製品の詳細な分析と市場インサイトを提供し、戦略的な意思決定に情報を提供し、市場をリードするビジネスを維持します。

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マルチモーダルAIツール・プラットフォーム トップ5

This week, we also looked at 5 of the best multimodal AI tools and platforms, with a special focus on some big names like Runway Gen-2 and ChatGPT. 1. Runway Gen-2 2. ImageBind by Meta 3. ChatGPT 4. Inworld AI 5. Objective (Formerly Kailua Labs) In this newsletter, let's take a closer look at the #1 on our list: Runway Gen-2.

ランウェイGen-2は、次の領域で大きな進化を遂げた。 ジェネレーティブAI特にビデオと画像の合成において。このツールは、ユーザーがテキスト、画像、ビデオクリップをミックスして斬新なビデオを生成できるようにすることで、マルチモーダルAIの力を実証している。 Runway Gen-2は、デジタル・クリエイティビティの限界を押し広げる、正確で、リアルで、制御可能なマルチメディア出力を作成することを可能にします。 最新のGen-2アップデートは、生成されるビデオの忠実性と一貫性において大きな進歩を遂げたことで特に注目されています。このクオリティの飛躍は、ジェネレーティブAIとマルチモーダルAIの進化における極めて重要な瞬間として、AIコミュニティで注目を集めています。 シンプルなテキストプロンプト、画像、または既存の動画から本格的な動画を生成するツールの能力は、ストーリーテリングとデジタルメディアに新たな可能性を提供する画期的な機能である。 AIの未来は間違いなくマルチモーダルであり、Runwayやリストに挙げた他のツールのようなものは、より全体的で、インタラクティブで、インテリジェントなシステムへの旅の始まりに過ぎない。 ブログを読む"マルチモーダルAIツール・プラットフォーム トップ5"

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