AI活用を“自社に最適な形”で実現、カスタマイズも容易な「基盤モデル」とは？

　多くの業界で活用が進むAIだが、自社のビジネスにどう活用すればよいのか分からないという企業も多い。従来の機械学習では、目的のタスクに対して必要な学習データを準備し、AIモデルを作る必要があった。作成したAIモデルは、当該タスクに特化したものなので、別のタスクに適用する場合、また最初から学習データを準備しなければならない。

　こうした中で注目を集めているのが「基盤モデル」という新たなAI開発のアプローチだ。同モデルでは、目的のタスクをプロンプトと呼ばれる命令文を使って定義することで、特定のタスクに特化したAIモデルとして利用できる。同モデルをそのまま生成AIサービスとして利用できる上、独自のデータを加えてカスタマイズしたAIモデルを作成することも可能だ。さらに、従来の機械学習モデルでは難しかった要約やコンテンツ生成などのタスクも実現できるという。

　本資料では、同モデルの特長を解説するとともに「生成AI活用を進めるための4つのステップ」「AI活用で注意すべき3つのポイント」について紹介する。さらにAIモデルの活用・構築に効果的なAI基盤も紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい。