Japanese IT global

  • 「GitOps」を活用して、アプリケーションを効率的かつ自動的にデプロイする

    CI/CDに続く「デプロイ(Deploy)」について解説します。デプロイはアプリケーションをサーバーに展開し、利用可能な状態にすることを指します。CIOpsとGitOpsはデプロイ方式の一環であり、GitOpsは特に注目されています。Argo CDやFluxなどのツールがGitOpsを実現するために利用されます。

  • GoogleはマルチモーダルAI「Gemini」で“シェア拡大”となるか?

     2023年、AIベンダーOpenAIのLLM(大規模言語モデル)「GPT」に世界中の注目が集まり、各ITベンダーによるAI(人工知能)関連サービスの開発が進んだ。2024年も引き続きAI市場の動向に熱い視線が注がれる。 Googleは2023年12月、汎用(はんよう)的なAIモデル「Gemini」を発表し、同社のアプリケーション群に組み込む姿勢を明らかにした。あるアナリストは「Geminiは、Googleの市場シェア拡大の布石となる」と話す。GoogleがGeminiにかける戦略とは。同社が発表したAI関連のニュースと併せて解説する。 「Gemini」で市場シェア拡大となるか? Googleの戦略とは 「Googleは『マルチモーダルAI』をAI戦略の鍵として捉えている」。こう話すのは、調査会社Gartnerでアナリストを務めるチラグ・デカテ氏だ。マルチモーダルとは、数値や画像、テキスト、音声など複数種類のデータを組み合わせて、あるいは関連付けて処理できることを意味する。 Geminiは、画像かテキストどちらかのみを出力するシングルタスク型のAIモデルと異なり、質問に対して画像とテキストの両方を生成できる。テキストや画像、動画など、複数種類のデータソースから学習することも可能だ。GeminiがGoogleの製品群に組み込まれることで、企業は自社ワークフローにマルチモーダルAIを適用することが容易になる。デカテ氏は、「Geminiを企業にとって使いやすい形で提供できれば、Googleは市場におけるシェアを大きく拡大できる可能性がある」と話す。 Geminiには処理性能や用途に応じた3つのモデルがある。その中でも高性能で複雑なタスクを処理できる最大のモデルが「Gemini Ultra」だ。 「Gemini Nano」はモバイルデバイス向けの最小モデルだ。Gemini Nanoの中でも低メモリデバイス用の「Nano-1」の学習に使われるパラメーター数は18億個と、Microsoftが2023年12月に発表した小規模言語モデル「Phi-2」の27億個よりも少ない。高メモリデバイス用の「Nano-2」のパラメーター数は32億5000万個だ。 一方で、AIモデルの性能はパラメーター数が大きいほど高くなるわけではない。Microsoftの主張によると、Phi-2の性能はNano-2や「Mistral」「Llama 2」といったオープンソースのAIモデルを上回るという。 Vertex AIにおけるImagen 2の提供 Googleは、機械学習モデル構築支援ツール「Vertex AI」における画像生成モデル「Imagen 2」の一般提供を発表した。開発者はImagen 2を使用することで、従来よりも高品質な画像やロゴの生成、多言語テキストレンダリング(テキストの描画)が可能となる。 Vertex AIの補償制度はImagen 2も適用範囲としている。例えば、著作権侵害の訴訟に関する費用の弁済も補償範囲だ。…

  • 生成AIの回答を「指示の出し方」で洗練させるプロンプトエンジニアリングとは

    生成AIの効果的な使用には適切なプロンプトが必要です。このためプロンプトエンジニアリングが重要で、AgentaやPromptPerfectなどのツールがプロンプト作成をサポートします。これらのツールを利用することで、AIモデルのテストや評価、プロンプトの品質向上が可能となります。

  • エクサウィザーズ、生成AIの定着化に「生成AIチャンピオン」育成を推奨

    エクサウィザーズは生成AI事業の拡大や新会社設立を発表。生成AIチャンピオン育成で普及促進に注力。また、行政向けにLGWAN対応を含む「exaBase 生成AI for 自治体」を提供する。料金体系も固定課金に変更し、幅広い業界で利用が進んでいる。マイクロソフトのデータ連携サービス「Box」との連携も始まる見通し。

  • Google最新鋭の生成AI「Gemini」は何が違うのか Microsoftと異なる発想

    2024年2月8日、GoogleはAIチャットbot “Google Bard”の名称を “Gemini”に変更し、Gemini Advancedを発表。Geminiは処理性能に応じた3つのモデルを持ち、Gemini Advancedは最も複雑なタスクを処理できる基盤モデル「Ultra 1.0」を採用。MicrosoftのCopilotに対抗し、Google WorkspaceやGoogle Cloudでの利用を推進。__JETPACK_AI_ERROR__

  • 「5G」の次世代「6G」で何ができる? インドで始まる“モバイルの未来”を解説

    通信機器ベンダーEricssonは、「6G」の研究開発プログラム「India 6G program」をインドで開始。チェンナイの研究開発センターで無線通信やAI、クラウドに関する研究を行う。Ericssonは6Gを活用し、XR、プレシジョンヘルスケア、スマート農業など多くの分野で新技術開発に取り組む。

  • Google、Microsoft、AWSの主要クラウド3社「生成AI戦略」の違いとは?

    主要なクラウドベンダーであるAWS、Microsoft、Googleは、AI技術を活用した様々なサービスを競い合っている。それぞれの優位性はクラウドインフラ、先行者利益、オフィススイートなどにあり、さらに開発者の信頼性やデータ保護規制においても競争が続いている。

  • AIとウェブ検索を融合した「Arc Search」、「iPhone」向けに提供開始

     「Arc Search」という新たなアプリが示しているのは、人工知能(AI)とウェブ検索を組み合わせることで、包括的かつ簡潔な検索結果を提供できるということだ。 提供:screenshot by Lance Whitney/ZDNET ブラウザー「Arc」を提供するThe Browser Companyが開発し、現在「iOS」向けに提供されているこのアプリには、ウェブ検索を支援する複数の優れた機能が組み込まれている。中でも特に際立っているのが、「Browse for Me」という機能だ。 Browse for Meは、質問や検索ワードを入力すると、複数のウェブページからの情報を要約し、新たなタブを生成するというもの。例えば、「アメリア・イアハート(訳注:1937年に消息不明となった米国の飛行士)の飛行機は見つかったか」という質問を入力して、Browse for Meボタンをタップすると、Arc Searchは、さまざまなウェブサイトで回答を検索し、必要な情報をまとめたコンパクトなウェブサイトのようなタブを提供する。 つまり、Arc SearchはAIと従来の検索エンジンを組み合わせたものを、モバイルブラウザーの上に重ねている。AIによる要約を読むことで、そのトピックに関する基本的な情報をざっと確認できる。また、ウェブサイトにリンクされているので、興味のある部分があれば、さらに詳しく調べられる。Arc Searchをデフォルトのモバイルブラウザーに設定して、他のアプリのハイパーリンクから自動的に開くようにすることも可能だ。 Arc Searchアプリ…

  • 「iOS 17.3」の新機能「盗難デバイスの保護」に重大な欠陥–対策は?

    Appleは「iOS 17.3」をリリースし、盗難デバイスの保護などの新機能を追加した。しかし、この機能には安全上の懸念があり、よく知っている場所の自動記録も問題となっている。この機能を利用するかは注意が必要だ。利用頻度の高い場所の表示をオフに切り替えれば、この機能を無効にできる。

  • マッキンゼーが語る「生成AI」にはオンプレミスより「クラウド」を使うべき理由

    生成AIとクラウドコンピューティングは相互補完的な関係にあり、両者の普及にクラウドサービスが鍵を握る。生成AIを使う際には、クラウドサービスを活用することが重要であり、クラウドベンダーはそのためのツールを提供している。これにより、生成AIの活用は容易になったとスリバスサン氏は述べている。

  • Google Cloudをやめるときの「データ転送」が無料に なぜなのか?

    Googleは2024年1月12日に、Google Cloudの利用を停止し別のクラウドサービスに移行する場合に無料データ転送を発表しました。手順、条件、そして競争的なライセンス慣行についても取り上げられています。このプログラムはクラウドエコシステムの健全な発展を目指していますが、ライセンス慣行の問題も指摘されています。

  • テック業界の現在を形作った オープンソースの過去と未来

    1980年にゼロックスがマサチューセッツ工科大学(MIT)人工知能研究所に1台の新型レーザープリンターを寄付した時、この機械が革命の火付け役になることなど、同社にとっては知る由もなかった。プリンターは紙詰まりを起こした。2002年に出版されたサム・ウイリアムズ著『Free as in Freedom(自由としてのフリー)』によると、当時27歳のMITのプログラマーだったリチャード・M・ストールマンは、コードを徹底的に調べてプリンターを直そうとしたという。彼はそれが可能だと思っていた。これまでのプリンターでも、同じことをしてきたからだ。 ソフトウェア開発の初期の数十年間は、基本的にオープン・アクセスと自由な交換の文化によって動いていた。さまざまなタイムゾーンや機関に属するエンジニアたちがお互いのコードを調べ合い、自分のコードに書き換えたり、バグを潰したりする世界だった。だがこの新しいプリンターは、アクセス不可能なプロプライエタリ(独占所有)ソフトウェアで動作していた。締め出しを食らったストールマンは、彼が頼りにしていたオープンなコード共有システムをゼロックスが侵害したと怒った。 数年後の1983年9月、ストールマンは当時の支配的なオペレーティングシステム(OS)の1つだったUNIX(ユニックス)に代わる自由なOSとしてGNU(グヌー)を公開した。ストールマンは、テック業界に氾濫し始めていた著作権などのプロプライエタリな仕組みへの対抗手段として、GNUを思い描いていた。自由ソフトウェア運動は、不満を抱えた1人のエンジニアのシンプルでかたくなな哲学から生まれた。その哲学とは「世界のために、あらゆるコードは制約や商業的介入なしにオープンにすべきだ」というものだった。 それから40年が経ち、テック企業はプロプライエタリ・ソフトウェアで数十億ドルの収益を上げ、チャットGPT(ChatGPT)からスマート温度計に至るまで、人々を取り巻くテクノロジーの多くは一般の消費者にとって謎めいたものになっている。こうした環境では、ストールマンの運動は商業的現実の重さに押しつぶされ、失敗に終わった価値観に関する実験のように思えるかもしれない。だが2023年時点において、フリーおよびオープンソースのソフトウェア運動は健在であるのみならず、テック業界の要となっている。 現在、全コードベースの96%にオープンソースのソフトウェアが組み込まれている。オープンソース・コミュニティ最大のプラットフォームであるGitHub(ギットハブ)は、世界で1億人以上の開発者に利用されている。米国ではバイデン政権による2022年のオープンソース・ソフトウェア保護法により、オープンソースのソフトウェアが重要な経済・安全保障インフラとして公的に認められる形となった。アマゾンの収益源となっているクラウド部門のAWSでさえ、オープンソース・ソフトウェアの開発と保守を支援している。アマゾンは2022年12月、自社の特許ポートフォリオの一部をオープンユース・コミュニティに提供することを決めた。民間のテック企業に対する社会的信用が急落する一方で、グーグル、スポティファイ(Spotify)、フォード財団、ブルームバーグ、米国航空宇宙局(NASA)をはじめとする企業や団体は、オープンソースのプロジェクトやそれに相当するオープン・サイエンス(オープンソースと同様の価値観を科学研究に適用したもの)に対する新たな資金提供の仕組み作りを始めている。 オープンソースのソフトウェアが今や不可欠な存在になったということは、この運動における長年にわたるリーダーシップや多様性の問題が、あらゆる人々にとっての問題になったことを意味する。多くのオープンソース・プロジェクトは「優しい終身の独裁者(BDFL)」型の運営形態から始まった。BDFLには、創設者が長年に渡ってリーダーの座に留まり、彼らが必ずしも責任を持って行動を取るわけではないという特徴がある。ストールマンや一部のBDFLたちは、ミソジニー(女性蔑視)や虐待的な振る舞いによって、自身のコミュニティから批判を受けてきた。ストールマンは2019年にフリーソフトウェア財団(FSF:Free Software Foundation)の代表の座から退いた(ただし、その2年後、理事に復帰している)。全体として、オープンソースの参加者の圧倒的多数は未だにグローバル・ノース(北半球に存在する先進国)の白人男性だ。オープンソース・プロジェクトは、企業の利害に過剰に影響される可能性がある。他方で、重要なコードを健全に保つための大変な作業をしている人々には、一貫した資金援助がない。実際のところ、主要なオープンソース・プロジェクトの多くが、いまだにほぼ完全にボランティアによって運営されている。 そうしたさまざまな課題はあれど、GNUの40周年を迎えた2023年は、祝福すべきことが数多くある。現代のオープンソース運動は、分裂と競争が激化した業界内において、透明性のある働き方をするための共同作業の避難所として存続している。ウィキメディア財団(Wikimedia Foundation)の最高製品・技術責任者(CPTO)であるセレーナ・デッケルマンは、オープンソースの力は「ソフトウェア、さらには他のたくさんのことに関して、どんな場所にいる人でも協力しあって作業ができるという考え方」にあると話す。この哲学を行動へと落とし込むためのメーリングリスト、オンラインチャット、オープンなバージョン管理システムといったツールはオープンソース・コミュニティの先駆けであり、より幅広いテック業界からも標準的な慣行として採用されてきたと同CPTOは指摘する。一方、「私たちは、背景を問わず、世界中の人々が共通の大義を見つけ、協力しあうための手段を発見したのです」と話すのは、ケルシー・ハイタワーだ。ハイタワーはアプリのデプロイと管理を自動化するオープンソース・システムであるKubernetes(クバネティス)の開発初期に貢献した人物で、最近グーグル・クラウドの一流エンジニアとしての職を退いた。「それがオープンソースの世界の、とてもユニークな点だと思います」。 2010年代のテック業界の無制限な成長に対する反動や最近の人工知能(AI)ブームにより、オープンソース運動の考え方に注目が集まっている。他人のネット上の情報を利用する権利を持っているのは誰か、テクノロジーから恩恵を受けるのは誰か、ということが焦点になっている。最近、評価額が40億ドルとされたオープンソースのAI企業、ハギング・フェイス(Hugging Face)のクレメント・デラング最高経営責任者(CEO)は、2023年6月に議会で証言し、AI開発における「倫理的なオープンさ」が組織のコンプライアンスへの意識と透明性を高めるのに有効であり、一部の巨大テック企業以外の研究者によるテクノロジーや進歩へのアクセスも可能にすると述べた。「今は文化的にユニークな時期です」と公益テクノロジーへの資金提供と支援を実施している非営利組織、コード・フォー・サイエンス・アンド・ソサエティ(Code for Science and Society)のダニエル・ロビンソン事務局長は話す。「開発されるテクノロジーの内容に資本主義がどのように影響を与えているのか、それに関わっていく選択肢はあるのかということに対して、人々の意識はかつてないほど高まっています」。ここでもフリーのオープンソース・ソフトウェアが、テクノロジーはどうあるべきかについての議論をする自然な場となっている。 自由としてのフリー 初期のフリーソフトウェア運動において、「フリー」の意味を巡る議論が絶えなかった。ストールマンと1985年に創設されたフリーソフトウェア財団は、4つの自由という考え方を曲げなかった。それは、どんな目的であってもプログラムを実行すること、ソースコードの仕組みを調べて必要に応じて変更を加えること、複製を再頒布すること、改変版を頒布することを認められるべきだという思想だ。ストールマンはフリーソフトウェアを本質的な権利だと考えていた。「言論の自由(free)と同義のフリーであって、ビール無料(free)のフリーではない」というのが、ストールマンの非公式のスローガンである。ストールマンはGNU一般公衆ライセンス(GNU GPL)を作った。これは「コピーレフト」として知られ、GNUで開発されたコードの4つの自由を保護するためのものだ。…

  • 企業が責任を持って活用できる生成AIで経営のAI Innovationを加速–グーグル・クラウド・平手氏

    2024年のIT企業のトップメッセージでは、グーグル・クラウド・ジャパンの平手智行氏が、AIの革新と新しいユースケースについて述べています。特に、生成AIの正確な情報と非構造化データの取り扱いに焦点を当てており、Google Cloudの取り組みと今後の展望が紹介されています。