GoogleがAIで描く未来とは？最新技術やAIツールを紹介　

Googleは、言わずと知れた世界有数のIT企業です。日常生活や企業での業務において役立つツールを、数多く世に送り出していますが、さらなる可能性を探るための取り組みを行っています。AIの活用により、Googleはどのような未来を目指しているのでしょうか。本記事では、Googleが取り組んでいる最新AI技術やツールを紹介します。

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GoogleがAIで目指しているもの

Googleは、AIが人々の生活の質を向上させるコンピュータープログラムであるとの認識を持って、製品をより便利に使えるようにAIを活用しています。また、製品以外でも、AIの技術は幅広い分野に用いられており、次のような課題解決の場面で役立っています。

・森林火災リスクを予測する
・牛の群れの健康状態をチェックする
・ガンの診断や失明予防の取り組みなどを支援する

Googleの最新AI技術

Googleが発表している最新AI技術は、AIが持つあらゆる可能性を感じさせます。現時点で発表されている最新AI技術のうち、一部の技術について詳細を見てみましょう。

LaMDA

LaMDAは、AIにより自然な会話ができる技術です。LaMDAの会話能力は、ニューラルネットワークを構造化した「Transformer」をベースに構築されたものです。会話に出てくる単語同士の関係性を理解し、次に出ると予測される単語を導き出せる機能を持ち合わせています。会話を通じて学習を重ねていった結果、AI自ら学習データを合成し、人間に近い自然な会話ができるようになりました。この流れは、一般のチャットボットでは不可能とされています。

現在、研究開発の段階ではありますが、Googleアシスタント・Google Workspaces・検索などの機能において、会話機能に活かすことが想定されています。さらに、画像や動画などと融合する「マルチモーダル・モデル」によって、見たい動画の場面を音声でリクエストするといった使い方が実現できるかもしれません。

Pathways

Pathwaysは、「次世代のAIアーキテクチャ」と呼ばれるツールで、これまでひとつの事しかできなかったAIが、テキスト・音声・画像など複数の能力を同時に駆使できる可能性を秘めています。視覚・聴覚・言語理解力の3つを巧みに操るマルチモーダルモデルが実現される第一歩として注目されているのです。

例えば、猫という言葉・猫と言っている人間の音声・猫が走っている動画の3つがあるとします。マルチモーダルモデルを搭載したAIは、この3つのどの情報からでも、猫であることを認識できるスキルを持っているのです。Pathwaysの活用により機械学習の判断能力が高まり、人間に似た判断ができるAIに近づけるのではないかと期待されています。

Visual Inspection AI

Googleが開発したAIは、製造業の検査にも活用されています。検査ツールのひとつであるVisual Inspection AIは、製品の欠陥の有無を検査するものであり、製造業における顧客獲得のための取り組みです。

これまで、品質管理に使用してきたGoogleの汎用AIに比べ、より正確に効率の良い検査が行うことができます。検査精度においても、汎用の機械学習に比べ、最大で10倍改善できました。Visual Inspection AIは、専門知識を持たなくても使用できる上、既存の製品との組み合わせも可能なため、Googleも製造業の成長に注目しているのです。

身近なGoogle製品にもAIが搭載されている

私たちの身近にあるGoogle製品にも、AIが搭載されています。AI機能を中心として、それぞれのハードウェアを見てみましょう。

Pixelシリーズ

Googleが提供する、Androidのスマートフォンです。大きな特徴は、6と6Proに、Google初の独自開発プロセッサを搭載した点です。独自開発プロセッサによって、リアルタイム翻訳における反応と精度が大きく向上しました。

さらに、6と6Proはカメラにもこだわっています。Google Pixel5の背面カメラに比べ、メインセンサーが取り込む光量を150%アップさせることに成功したのです。よって、細部まで色鮮やかな写真が撮影できるようになりました。

Nestシリーズ

ディスプレイ・スピーカー・カメラなど、NetflixやYouTubeなどのエンターテイメントを満喫するための機能が搭載されています。デバイスの操作は、タップもしくは音声のどちらでも行うことができ、数百種類のデバイスの操作が可能です。

家の照明や家電の操作、アラーム設定なども、このデバイスがあれば簡単に操作できる上、ニュースや天気もチェックできます。シンプルなデザインで、どの場所に置いても馴染みやすく、毎日の生活をサポートしてくれるデバイスです。

Chrome bookシリーズ

Google独自のChromeOSを搭載し、強力な機能と使いやすさを搭載したノートパソコンです。シンプル・セキュリティ・スピーディの3機能に優れており、実用的な機能性を保ちながらも安価であることから、教育分野におけるPC市場でシェアを伸ばしています。気になるセキュリティ面では、サンドボックス化による個別管理や、全機種に搭載されたセキュリティチップによる機能の充実が特徴です。これにより、ユーザーとデータの保護が可能となっています。

AI開発に役立つGoogleツール

AI開発における課題は多く、急速に進化している中でも、課題を解決するための開発が進められているのが現状です。このステップにおいて、役立つツールを紹介します。

AutoML Tables

AutoML（Automated Machine Learning）とは、機械学習モデルの設計、構築の自動化および、自動化のための手法全般を指しています。設定が簡単な上にプログラミングが不要で、機械学習の仕組みに詳しくなくても機械学習の機能を使えるようになるため、自社システムに機械学習を導入することも可能です。

AutoMLの代表的なツールがAutoML Tableであり、最も知名度が高いといわれています。データ自動処理が主な機能であり、エンジニア向けのツールですが、アップデートの回数が多いことから、他のツールに比べて扱いやすくなっています。

TensorFlow

TensorFlowとは、Googleが2015年に開発した、機械学習のソフトウェアライブラリを指します。Googleが行う機械翻訳機能の精度が飛躍的に向上したのは、TensorFlowの貢献が大きいと言われています。

TensorFlowは、ビックデータの扱いに長けており、Googleサービスの中で画像の認識や検索・音声認識・翻訳などに活用されています。例えば、自分が検索していた商品と類似もしくは関連している商品が、自動的に表示されるのも、TensorFlowが関係している機能のひとつです。

AI人材が育つ！TRYETINGのAIツール「UMWELT」

ここまで、GoogleのAIツールについて幅広く紹介してきました。自社で新たにAIツールを導入しようと検討されている方におすすめなツールが、TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」です。ここでは、UMWELTが持つ特徴を紹介します。

GoogleDriveのデータでAIを駆動

「UMWELT」の大きな特徴は、既存データを活用できる上、既存システムもそのまま利用できる点です。GoogleDriveのデータを取り込み、AIによるデータ分析を行うことも可能です。既存データの前処理作業は、AI導入における工数の8割を占めますが、この処理を簡単にする機能も搭載しています。前処理が簡単にできるのは、UMWELTならではのメリットです。

早く・安く・簡単にAIを構築

UMWELTはプログラミング不要で使えるクラウド型サブスクリプションモデルのAIツールです。AIを低価格で誰でもかんたんに使用できることにこだわっています。

AI人材の育成も可能

「UMWELT」を有意義に活用いただくために、導入・運用フェーズでTRYETINGのコンサルタントが伴走サポートをします。オプションサービスでは、作業代行を始め、コンサルティング・BI作成・トレーニングなどのプラン提供を通しており、お客様と一丸となりプロジェクトを進めることでAI人材の育成に繋がり、社内でのスキル・ノウハウの蓄積も可能です。

まとめ

世界的大手IT企業であるGoogleによるAI開発は、AI業界そのものをリードしています。今後私たちも、生活やビジネスのシーンでGoogleの技術の恩恵を受ける機会は多いでしょう。Googleが提供するサービスとも親和性の高いAIツールをお探しの際には、TRYETINGノーコードAIクラウドもぜひご検討ください。

参照文献

Google Giving｜Google
https://www.google.org/

LaMDA: our breakthrough conversation technology｜Google（2021）
https://blog.google/technology/ai/lamda/

Pathways｜Google
https://developers.google.com/learn/pathways?hl=ja

Visual Inspection AI でスマートフォンの製造を自動化｜Google（2021）
https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/fih-mobile-automates-mobile-handset-defect-detection-with-ai

AutoML Tables｜Google
https://cloud.google.com/automl-tables/docs

TensorFlow を選ぶ理由｜Google
https://www.tensorflow.org/?hl=ja

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AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）