Track4 Session1_Generative AI Summit Tokyo '24

Summary

このスクリプトは、センティリオンシステムのエンジニアである井原がGoogle Cloudの生成AIサービスについて詳しく説明しています。井原は、Google Cloudが提供する多様な基盤モデル、カスタマイズ方法、そしてそのモデルを活用したアプリケーション開発のユースケースを紹介しています。また、Google Cloudのサービスを利用することで、開発効率の向上や新しいアプリケーションの素早く試すことができます。最後に、井原はGoogle Cloudサービスを活用して生成AIを効果的に使用する方法を提案し、視聴者に興味を持ってもらうことを目指しています。

Takeaways

• 🌟 Google Cloud 提供了多种生成AI相关服务，具有不同的功能和特点。
• 🛠️ 通过使用Google Cloud服务，可以高效地开发利用生成AI的应用程序。
• 🔍 介绍了如何根据特定用途选择合适的Google Cloud生成AI服务。
• 📚 强调了理解生成AI的能力和实际应用场景的重要性。
• 🔄 介绍了Google Cloud的130多种基盤模型，以及它们的多功能性和定制性。
• 🔧 讨论了如何通过Fine-tuning对生成AI模型进行微调以满足特定需求。
• 🔗 介绍了Model Garden服务，它允许用户从众多模型中选择并定制。
• 🎨 介绍了Bar AI Studio服务，用于测试和微调生成AI模型。
• 🔍 介绍了Bar AI Search和Bar AI Conversation服务，用于快速集成搜索和聊天机器人功能。
• 📈 讨论了如何利用BigQuery ML进行数据分析，以及如何将生成AI应用于此。
• 📋 提供了使用Google Cloud服务的五个典型用例，包括提高开发效率、数据分析、应用程序开发、模型定制和模型验证。

Q & A

センティリオンシステムはどのような会社ですか？

センティリオンシステムは、Google Cloudを中心にクラウドに強いエンジニアが多数存在する会社です。お客様からの相談やサポートを行っている営業活動も行っています。

Google Cloudから提供されている生成AIサービスの特徴は何ですか？

Google Cloudの生成AIサービスの特徴は、130を超える基盤モデルが利用可能で、マルチモーダルのサポート、カスタマイズが可能、エンタープライズ対応のセキュリティと高い信頼性にあります。

モデルガーデンとは何ですか？

モデルガーデンは、Google Cloudから提供されているサービスで、多数のモデルがカタログ的に並べてあることで、自分の必要なモデルを検索し、APIとして簡単にデプロイできるよう支援します。

バーッAIスタジオとは何ですか？

バーッAIスタジオは、Google Cloudのサービスで、選択したモデルを使ってプロンプトを投げて出力が返ってくることをテストすることができます。また、ファインチューニングやモデルの微調整も行えます。

BIGQUERY MLとは何ですか？

BIGQUERY MLは、Google Cloud上のDWHサービスであるBigQueryにおいて、機械学習の機能を使用できるものです。特に、テキストデータの分類や要約、分析などが行えます。

生成AIを用いた検索機能やチャットボットを素早く開発するためのサービスは何ですか？

生成AIを用いた検索機能やチャットボットを素早く開発するためのサービスは、バーッAIサーチとバーッAIコンバーションです。検索機能を素早く開発する場合はバーッAIサーチ、チャットボットを開発する場合はバーッAIコンバーションを使用します。

自社データを使った検索機能やチャットボットを追加するためにはどのようなサービスが必要ですか？

自社データを使った検索機能やチャットボットを追加するためには、バーッAIサーチ＆コンバーションを使用することができます。これらのサービスを利用することで、自社のデータをデータソースとして登録し、検索機能やチャットボットを素早く開発することができます。

生成AIモデルをカスタマイズするためにはどのような手法が使用できますか？

生成AIモデルをカスタマイズするためには、ファインチューニングという手法が使用できます。これは、自分が望む出力の例をデータとして準備し、モデルに学習させることができる方法です。Google CloudのバーッAIスタジオサービスを利用することで、ファインチューニングを効率的に行うことができます。

生成AIのモデルの違いを検証するためにはどのようなサービスを使用できますか？

生成AIのモデルの違いを検証するためには、モデルガーデンを使用することができます。モデルガーデンから複数のモデルをAPIとしてデプロイし、比較することで、どのモデルが自分のタスクに最適かを判断することができます。

Google Cloudのサービスを利用することでどのような利点がありますか？

Google Cloudのサービスを利用することで、自分で一から開発するより素早くサービスを動かすことができ、また試行錯誤の機会が増えます。様々なサービスを利用することで、生産性や効率化を図ることができます。

Google Cloudのサービスを使用する際にデータのセキュリティを確保するためにはどのような対策が取られますか？

Google Cloudは、顧客が管理するデータに対して許可なく触ることなく、またデータをモデルの学習に使用することもありません。このように、Google Cloud上でサービスを使用する際には、データのセキュリティを確保するためのポリシーが明言されており、安心して利用することができます。

Outlines

00:00

🤖 Google Cloud 生成AIサービスの紹介

この段落では、センティリオンシステムのエンジニアである井原が、Google Cloudから提供されている生成AIサービスの機能や特徴について説明しています。また、これらのサービスがどのようなユースケースで活用されるか、尤其是に生成AIを使い始める方、機能の理解、実際の活用方法についても触れています。井原は、参加者がこのセッションを通じて、生成AIを用いた開発を進める上で役立つ情報を得られることを期待しています。

05:02

🔧 基盤モデルのカスタマイズとエンタープライズ対応

この段落では、Google Cloudの生成AIサービスにおける基盤モデルのカスタマイズ方法やエンタープライズ対応のセキュリティについて説明しています。井原は、Google Cloudが提供する130を超える基盤モデルを使用することで、カスタマイズが容易であり、企業のデータが保護されていることを強調しています。

10:02

🛠️ カスタマイズ支援サービスと組み込みアプリ開発

この段落では、Google CloudのバーッAIサービス群（モデルガーデン、バーッAIスタジオ）について紹介しています。モデルガーデンは、多数のモデルをカタログ的に並べ、検索できるサービスであり、特定のタスクに応じてモデルを選定し、APIとしてデプロイできるようになっています。一方、バーッAIスタジオは、選択したモデルを用いて、プロンプトを投げて出力が返ってくるテストができるサービスです。

15:02

🔍 生成AIを用いたデータ分析と検索機能の追加

この段落では、ビッグクエリーmlを使用して蓄積されたデータを生成AIで分析する方法と、生成AIを用いて検索機能やチャットボットを素早く開発するためのサービス（バーッAIサーチ＆コンバーセイション）について説明しています。ビッグクエリーmlでは、SQLクエリを用いてテキストデータを分析することができ、バーッAIサーチ＆コンバーセイションでは、自社データをデータソースとして指定して、検索やチャットボット機能を容易に追加できることが特徴です。

20:04

🌟 ユースケースとGoogle Cloudサービスの活用

この段落では、Google Cloudの生成AIサービスを実際に活用する際の代表的なユースケースを紹介しています。井原は、開発効率の向上、データ分析、自社データを使った検索機能やチャットボットの追加、基盤モデルのカスタマイズ、モデルの比較と検証など、様々なニーズに対応するサービスがあることを説明し、Google Cloudのサービスを活用することで、迅速かつ効率的な開発が可能であることを強調しています。

25:05

📣 まとめと期待

最後の段落では、井原がこれまでの説明をまとめ、Google Cloudから提供されている多くのサービスについて再度強調しています。彼は、自分のニーズに応じて適切なサービスを選択することが重要であると述べ、参加者に対してGoogle Cloudのサービスを活用して、将来のプロジェクトに取り組む際に効果的に働くことを期待しています。また、センティリオンシステムという会社に相談できることも提及し、参加者にサービス選びやカスタマイズのサポートが得られることを示唆しています。

Keywords

💡センティリオンシステム

このキーワードはスピーカーが所属する会社名であり、クラウド技術に強いエンジニアリング企業を示しています。スピーカーは、この会社でクラウドアーキテクトを担当していることが明らかにされています。この会社はGoogle Cloudを中心としたサービスを提供しており、多くの顧客からの相談を受け付けています。

💡Google Cloud

Google CloudはGoogleが提供するクラウドコンピューティングサービスで、ストレージ、データベース、分析、机器学习など、多様なサービスを提供しています。このトークでは、Google Cloud上での生成AIサービスの機能や特徴について説明されています。

💡生成AI

生成AIとは、自然言語処理技術の一種であり、テキストや画像などのデータをもとに新しいコンテンツを自動生成する技術を指します。このトークでは、Google Cloud上での生成AIサービスの使い方や活用方法について説明されています。

💡マルチモーダル

マルチモーダルとは、複数のタイプのデータ（例：テキスト、画像、音声）を理解し、処理することができるAIの能力を指します。このトークでは、Google Cloudの生成AIサービスがマルチモーダルをサポートしていることが触れられています。

💡カスタマイズ

カスタマイズとは、既存のモデルやサービスを自分たちのニーズに合わせて変更することを指します。このトークでは、Google Cloudの生成AIサービスをカスタマイズして、特定のタスクに応じて調整することができることが説明されています。

💡エンタープライズ対応

エンタープライズ対応とは、企業のニーズに対応できるシステムやサービスを提供することを指します。このトークでは、Google Cloudの生成AIサービスがエンタープライズ対応であり、セキュリティやプライバシーの面での企業ニーズに対応していることが強調されています。

💡モデルガーデン

モデルガーデンは、Google Cloud提供のサービスであり、様々な生成AIモデルをカタログ的に並べておき、ユーザーが自己想要的のモデルを検索することができる機能を提供します。このトークでは、モデルガーデンを用いて、特定のタスクに応じて適切なモデルを選択し、カスタマイズを行う方法が説明されています。

💡バーッAIスタジオ

バーッAIスタジオは、Google Cloudのサービスで、生成AIモデルを使ってプロンプトを投げて、期待される出力を得るためのテスト環境を提供します。このトークでは、バーッAIスタジオを使用して、カスタマイズしたモデルをテストし、アプリケーションに組み込む方法が説明されています。

💡ビッグクエリml

ビッグクエリmlは、Google Cloud上でのデータウェアハウスサービスであるビッグクエリに搭載された機械学習機能です。このトークでは、ビッグクエリmlを使用して、大量の蓄積データに対して分析や可視化を行う方法が説明されています。

💡ユースケース

ユースケースとは、特定のサービスやシステムがどのように役立つかを示す具体的な例やシナリオを指します。このトークでは、Google Cloudの生成AIサービスを実際に活用した際のユースケースがいくつか紹介されており、そのサービスが解決する問題や利点を説明しています。

Highlights

紹介されるGoogle Cloudの生成AIサービスの機能や特徴について解説するセッション

Google Cloudから提供されている生成AIサービスを活用するユースケースの紹介

Google Cloudの生成AIサービスが130を超える基盤モデルを提供していること

マルチモーダルなモデルをサポートしている点について説明

Google Cloudのサービスをカスタマイズ可能であること

エンタープライズ対応の安全性とセキュリティのポリシーが明言されていること

モデルガーデンというカスタマイズのためのサービスが存在すること

バーッAIスタジオとコンバーセイションという生成AIを組み込んだアプリ開発のためのサービス

BIGクエリmlというビッグデータ分析と生成AIを組み合わせたサービスの紹介

生成AIを用いた検索機能やチャットボットを素早く開発するためのサービス

Google Cloudのサービスを利用することで開発作業を効率化できること

デベロッパー向けのコード生成アシスタントが提供されていること

Google Cloudのサービスを活用して生産性や効率化を測れるサービスの開発

Google Cloudのサービスを組み合わせて自社のタスクに応じたカスタマイズが可能

Google Cloudのサービスを用いることで素早く試せるユースケースがあると紹介

センティリオンシステムという会社がGoogle Cloudのサービスを活用してのカスタマイズや相談を行っていること

セッションの内容を参考にすることで、Google Cloudの生成AIサービスを活用した開発を進めることができる

Transcripts

[音楽]

はいえっと皆さんこんにちはえっと私

センティリオンシステムという会社で

エンジニアをやっております井原と申し

ますと本セッションではえGoogle

Cloudから提供されているあの様々な

生成AIの関連するサービスの機能や特徴

についてご紹介した後えっとそれがまどう

いったユースケースで活用できるのかと

いうことについてご紹介していきますと本

セッションの内容はここれから生成AIを

使ってこう何か開発を始めたいけどどう

いった機能があるのか分からないまどう

いった機能を使えばいいのかまよく分かっ

てないという方だったりえっとま生成AI

っていうのはま何かますごいってのはよく

聞いてるけどま実際に何がどういったこと

ができるのかといったところをままだよく

ま理解されてないという方向けのま内容に

なっておりますえっとなのでま今度この

セッションのあの内容を足がかりにあの

これからの開発をま進めていただければな

と思っており

ます

おはいえっと自己紹介ですえっと改めまし

て私あの株式会社センティリオンシステム

でえっとクラウドアーキテクトをやって

いる井原とえ申しますとま下にちょっと

色々やってることは書いてるんですけれど

もあの弊社あのGoogleクラウを中心

にこうクラウドに強いエンジニアがま多く

存在している会社でまあのお客様からのご

相談にも乗るようなお仕事もしているので

まよかったらこのセンティリオンシステム

とま会社の名前だけでもあの覚えて帰って

くださいはいえっとでは内容に入っていき

ますがえっとまちょっとここにあの簡単に

あの限りはございますけれどもちょっと

サービスの名前とかあの生成案関連で使わ

れているまワードを並べてみましたえっと

皆様はこういったあのワードとかサービス

をまちゃんと理解されてま結構使いこなせ

ていますでしょうかとまおそらくまこう

いった案内をま全てちゃんと理解してま

使いこなせているとい方はまなかなか

少ないんじゃないかなとは思いますで

えっと昨今あの結構もう生成をま試す段階

からま実際にま導入して活用していく段階

と言われているんですけれどもま今この

段階でこう改めて今どんなサービスがある

んだろうというのをま改めて整理して皆様

がこれから生成AIを活用していくような

ま足がかりになればなと思っておりますま

なのでちょっと今回この1番のあのセシに

なったのはたまたまなんですけれどもあの

こういった内容ちょっと今回申し上げます

のでこれ以降のセッションを聞く際のま

材料としてま使っていただければなと思い

ますはいえっとではまずえっとこの選手の

前半の方でえっとGoogleCloud

からあの提供されているま生成AI

サービスの機能とか特徴についてえっとご

説明しますとその後にこういった生成や

サービスを活用する際にまよくあの上げ

られるあのま足掛かりとなるようなま

ユースケースをいくつかあの並べてきまし

たのでまそれのご紹介とまそれに対してま

GoogleCloudのサービスま

どんなサービスが使えるんだというところ

をあの説明していき

ますはいえっとではまずあのGoogle

Cloudのにおける生成AIサービスと

いうことでえっとこんな形でちょっと

まとめてみましたえとま左側にまいろんな

あのサービス名が書いていてえっとまちょ

タイプによってあの右側のま4つに

ちょっと分類してみましたでえっとま

ちょっと文字ちっちゃくて申し訳ないん

ですけどま上の方に行けば行くほどあのま

実際の機能をま使う側ですねま実際に利用

者がえっと生成エアの機能をま使うといっ

た側面が強いサービスになっておりますで

逆にこう下に行けば行くほどですねその

生成やサービスを使ったまアプリの開発で

あったりとかまその実際の基盤モデルのま

カスタマイズそういったあのまモデルの

あのカスタマイズのようなところにま着目

したあのサービスが並んでおりますで本日

はまこういったあのサービスま各ま

それぞれの特徴のサービスがあるんです

けどまこれらについてあの説明していき

ますはいえっとではまず1番下のえっと

生成AIの基盤モデルというところから

ですとGoogleCloudからはこう

いったあの130を超える基盤モデルと

書かれている通りあの非常に数多くの基

あの基盤モデルが利用できるようになって

おりますえとまこれあのまさらっと言って

ますけど結構すごいことでこうま自分たち

があのあの生生AIを使ってま何か開発し

たいなとかあのなった時にこう全部

いちいち自分で情報集めてきたりとかま

モデルも実際に自分でダウンロードして

使ってみるといったことが必要になる中ま

GoogleCloudを使って

いただけるともこういった基盤モデルが

もうすでに用意されているのでまあはま

利用するだけというような状態になって

おりますとでえっと特徴としてあの3つ

上げておりましてえっと1つがまマルチ

モーダルというキーワードですねあの最近

あの発表されましたあのjem2という

あののモデルもあのテキストであったりま

画像そういったものがあの理解できるよう

なあのそのマルチモーダルなあのモデルを

サポートしておりますでと2点目はあの

ここで書かれてることはまいろんなモデル

公開してるんですけどそれをま皆様ごとに

ちゃんとカスタマイズできますよという

ことがあの言いたいところですとあのま

基盤モデルそのもの自体でもあの非常にま

強力なあの機能は有しているんですけれど

もまやはりこう自社のサービスであったり

とかまタスクに適用する時にはまやはり

ちょっとカスタマイズという側面が必要に

なってくるとでえっとまGoogle

Cloudにはそういったカスタマイズも

ま簡単に行えるようなサービス等もあり

ましてまこの後まだ紹介する予定でもあり

ますのでそういったところもはいあの機能

としてはありますよということですで

えっと3点目のあのエンタープライズ対応

の安全性セキュリティという風に書かれて

いるところなんですけどちょっとこちらに

ついてはちょっと一点補足のあのページを

用意しておりますとはいえっとこちらが

あのGoogleCloudから公開して

いるまポリシーになるんですけれどもあの

こうGoogleCloud上でこういっ

たあのサービスを使う上でこうま企業様

やったら特にあのプライバシーとかすごい

気にされてると思うんですけどあの

Googleからはこういったポリシーが

ま名言されておりましてま内容としては

あのまGoogle側はこう我々顧客がが

管理しているデータですねに対してはもう

許可なく触ることもないですしそういった

データをこういったモデルにのあの学習に

使うことはないよという風なことがえっと

明言されておりますなのであのま企業で

こういった生を使った時にま自社のデータ

があのモデルのあの学習に使われてま自社

のデータとしてこう情報が流出してしまう

んじゃないかみたいな懸念も持たれてる方

ももしかしたらおられるかもしれないん

ですけどまGoogleCloud上で

こういったサービスを使う上ではそこはま

安心してまお使いになることができると

いうのが特徴となっており

[音楽]

ますはいえっとで次はあのこのバーッE

くってるとこですねこちらの説明になり

ますと今はあの先ほどまでの説明はま基盤

モデルという形で本当にベースとなる

ところをご説明したんですけどじゃここ

からは実際にそういったモデルを活用して

まどういったことができるのかというとこ

ですねで大きく2つありましてえっとま

生成AIを組み込んだアプリを開発する

ためのサービスというところとその基盤

モデル先ほどご紹介したモデルをましか

カスタマイズしていくためのサービスと

いうたものがあのございます

とはいとまずはそのカスタマイズのところ

のあのサービスですねとこのGoogle

Cloudから提供されているまバーッ

AIの中にこうモデルガーデンという

サービスがありますとでえっとこの

サービスは先ほどご紹介した数多くの

えっとモデルですねそういったものがこう

カタラグ的に並んでいるえっとものでま

そういったところからま自分の欲しいモデ

ルといったものをあのこの1箇所であの

色々検索することができますと

でま検索の仕方としてま例えばまテキスト

を処理したいんだというのであればあの

テキストのまカテゴリを選んでいただい

たりま画像処理したいんだということで

あればま画像を選んでいただいたりという

ような形ですねであとはまタスごとにあの

それぞれあの調整されたモデルも利用でき

ますよということでまこちらであの自信が

あ自身があの実現したいタスクに応じて

いろんなまあのモデルをあの選択すること

ができます

とでまもう1個あの特徴としてはそういっ

たあのモデルをこう選択するだけではなく

てこういったあの下に書かれている通り

こうAPIとしてこう簡単にデプロイでき

たりとかそういったモデルをこうあの

チューニングするためのま開発環境ですね

ま例えばノートブックみたいな環境をこう

いったモデルガーデンの画面からこう簡単

にまそういったら本にボタンを何回か操作

するような感覚であの開発環を立ち上げ

たりということもできますとでこういった

生成屋に限らず何かこう開発をを進める時

にこう開発の環境を整えるということは

結構あのコストになったりとかあの

足がかりにまなったりあえっとその時間が

かかったりすることが多いとは思うんです

けどこういったあのモデルガーデンをこう

通してやっていくとそういった開発も

スムーズにあの帰りできるというのがま

いい特徴の1つとなっており

ますはいえっとでは続いてえとバーッAI

スタジオというサービスですとこちらは

あの非常にまイメージしやすいかなと思う

んですけどま先ほどあの選択したモデルを

使ってま実際にプロンプトと呼ばれるあの

命令文をまモデルに投げてどういった出力

が返ってくるのかというようなまテストを

ましたりとかであとちょ後であのユス

ケースの方でも少し説明するんですけどま

ファインチューニングと言われるまモデル

の微調整ですねこういったものもあのこの

サービス上で行えたりし

ますでえっと下に書かれているいろんな

言語であのコド成するって書いてるんです

けどこういったあのまモデルをま

プロンプト上で試すというだけじゃなくて

最終的にはこういったモデルの動きって

いうのをま自社のアプリであったりとか

そういったところに組み込みたいという

ようなニーズはあるかとは思いますまなの

でそういったあのところにま答えるべくま

自分でこうやってカスタマイズしたあの

結果っていうのをまボタン1つであのま

ちょっと右上にちっちゃいんですけど

ゲットコードって書いてるんですけどこう

いったとこをしていただくとこういった

あの調整した内容を反映した形で行動性し

てくれるのでそういったものをま自社の

アプリに組み込んだりということができ

たりし

ますはいえっとではえっと今まではモデル

のあのカスタマイズという観点で喋ってた

んですけど次はえっと生成AIを組み込ん

だアプリの開発という観点でのあの

サービスの紹介になり

ますとバテAサーチとあの

コンバーセイションということでえっと

こちらがえっと生成AIを用いた検索機能

であったりまチャットボットとというよう

なあの機能をこうアプリにあの素早く

組み込めるためのあのサービスになって

おり

ますでえっと生成AIを使った時にあの

よくあるあのユスケースとかニーズとして

その回答の生成元をあのま指定したいとま

例えばこう自社に溜まっているいろんなま

文書とかですねデータとかそういったもの

をベースにあの生成からの回答を生成し

たいというようなニーズって結構あるとは

思うんですけどそういったニーズをもう

本当に素早くあの解決してでこう形ある

アプリというものを素早く開発するための

サービスがこのバーッサーチ&

コンバーセイションですでえっとサーチと

コンバーセーションて2つあるのでま

サーチが検索機能の部分ですねで

コンバーセイションがチャットボットとか

を作る機能になってるのでまそこはあの

目的に応じてま使い分けるということが

でき

ますでま下に書かれている通りあの回答の

生成元となるあのデータを指定できるので

こういわゆるあのハルシネーションと呼ば

れるようなこう誤ったあの回答を生成する

ということを回避するためがまためのま

グラウンディングというものがあの容易に

あの実現することがえっと可能になって

おり

ますはいえっとでは続いてのパターンです

ね次がえっと生成合機能が組み込まれた

パースという形でえっとこちらについては

あのすでにこうGoogleCloud

から提供されているいろんなサービスが

あるんですけどそのサービスの中の1機能

としてあの生成アが結構組み込まれてます

よというパターンが結構ありますとでこう

いったところも使ってこう自分であの生

AIを活用するという流れがま考えられ

ますとでちょっと本日はあの時間のご合上

このビッグクエリーmlというものについ

てちょっとご紹介したいと思い

ますえとBIGクエリmlはあのビッグ

クエリはも皆さん多分ご存知の通りあの

GoogleCloud上のdwhの

サービスになるんですけどそういったあの

中であの機械学習の機能が使えるという

ものがこのビッグクエリーmLですまここ

であのビッグクに溜まったデータに対して

こうモデルを作ったりとかいうものがあっ

たんですけどまそれに今回生成AIの機能

もあの追加されましたということになり

ますとでえっとビッグクエリーなのでこう

いったSQLの文章を書くことであの

プロンプトをあの表現することができて

あのビッグケの中に溜まっているこう

テキストのデータであったりとかそういう

ものに対して個性性やの実行ができると

いうようなあのものになっており

ますこちらもあの後ほどのユスケースで

ありますのでちょっとまたそこで詳しく

あの説明させていただき

ますはいでは最後えっと生成AI機能が

組み込まれたまサースという形でとこちら

はあのもうすでにあの生成が組み込まれた

あのサービスを利用してあの例えばま生産

性を上げたりとかあの効率化というものが

あの測れるようなサービスになっており

ますはいえっとこちらにえっと一覧として

まとめているんですけれども最近あの

bardから解消したまjmiのアプリで

あったりとかあのGmailとかあの

Googleのスライドとかですねそう

いったものに生成AIが組み込まれたあの

GMforworkあGoogle

workspaceであとはあの

GoogleCloudのコンソール上と

かであのビッグクエリのクエリの生成だっ

たりとかこうチャットによるQAとかで

こうGoogleCloudのベスト

プラク等を教えてくれるあのJB4

Googleクラウドといったものが

サービスとして存在しますでえっと1番下

がえっとJE4デベロッパーということで

こちらはあのコード生成のあの

アシスタントをしてくれたりとかいうのが

あのビジュアルスタジオコードとかそう

いったクラウドワークステーションズと

言われるようなこうID上ですねあの開発

環境上でこういった生成アの機能が使える

ようなあのサービスが提供されており

ますはいではちょっと今までざとあの生成

のに関連するあのGoogleCloud

のサービスについてえっとご紹介して

まいりましたとではえっとここからま代表

的なユースケースと利用サービスという

ことでえっとまこういったCIを活用して

いく中でまあの足がかりにまとかりになる

ようなあのユスケースをちょっと用意して

まいりましたのでちょっとそちらをあのご

説明いたし

ます今回この5つをえっとあげておりまし

てえっとじゃこのユースケースはもう誰

とって嬉しいのかとかま実際何が嬉しいの

かっていったところについてあのちょっと

順次に説明していこうかなと思うんです

けどちょっとまず簡単にえっと1点目の

あの生成を使った開発を効率的に進めたい

というところはあのま実際にあの行動を

書かれるような方ですねこういった方向け

のユースケースになっててまいわゆる生産

性を上げたりとかそういったものを目的と

したユースケースになっており

ますで2点目がえっとビッグクエリーに蓄

したデータをあの生成で分析したいという

ことでとこちらはどちらかというとデータ

分析者向けのユースケースになっててこう

なかなかこう普段コードとか書かずに生成

もそんなに詳しくはないけどまクエリとか

書いてあの普段データ分析とかしているな

とそういう下向けにあの生成AIをどう

活用できるのかというようなユースケース

になって

ますでえっと3点目こちらはどちらかと

いうとアプリの開発者向けのユースケース

でこう何か自社でアプリをま作っていたり

とかま自社のサイトみたいなものを運用さ

れている開発されているといった方がま

どういった生成AIの生かし方があるのか

というようなあの内容になってますで

えっと4点目と5点目はえっと実際にこう

モデルのカスタマイズとかモデルの検証と

いうようなところをあの目的としているの

でま少しあのアプリの開発やりとよりかは

実際にもうモデルを触るような方がま

GoogleCloudではどういった

ことができるのかというような内容になっ

てます

はいえっとでは1個目のえっとユスケース

ですこちらがえっと先ほどもあの簡単に

紹介しましたえっとデッAI4

デベロッパーとあとはビジュアルスタジオ

コードの拡張機能とかを使ってこういった

あの開発を効率的に進めるということが

できますとでえっとできることをも完全

並べてるんですけどこう自然言語であの

指示することによって行動生成したりとか

保管したりすることができますとであとま

既存のコードに対するまユニットテストを

こう自動で生成したりとかえっとチャット

による質問でえっとコードの解説みたいな

ことができますと

はいでちょっとここに簡単にあの画面で例

示してるんですけどま左側のように自然

言語でちょっとあのこういうコード書いて

欲しいっていうような指示をしてそうする

とあの自動で生成してくれたりとかをし

ますとでっとこのツール結構すごくてあの

ま僕でも自分でちょっと触ってみたりはし

ているんですけどこういったあのコードの

生成のツールとかってま結構よくあるとは

思うんですよただこのデュエットAIの

ところでいくとあのやっぱGoogleが

あの提供してるサービスっていうことで

あのGoogleに非常に詳しいですなの

でま左側にチャット欄とかもあるんです

けどこう例えばGoogleCloud上

であのWebアプリを作りたいんだけど

どういうサービス使えばいいのとか言っ

たらあのチャットでまこのサービスとこの

サービスが選択肢としてあり得ますよとか

教えてくれたりとかじゃあそのサービス

使いたいんだけどサンプル的にちょっと

日型のコード書いてよとか言うとその日型

のコードも書いてくれたりもしますとでも

もちろん生成なのでま全て100%があの

あの正解のますぐ簡単に動くあの行動を

生成するとは限らないんですけれどもあの

自分で1から調べて開発するというよりか

ははるかにあの効率的にこういった開発

作業を進めることがえとできますとま非常

にあの自分もやってみてこんなコードも

書いてくれるんだというのがあったのでま

これからこう何かGoogleCloud

上で開発してみたいとかあのいう方がいれ

ばま是非あの使ってみればあのいいかなと

思い

ますえっと2つ目ですえ2つ目がえっと

ビッグクエリーに蓄積したデータをあのま

生成やで分析したいというところなんです

けどえとこちらはあの先ほどのあの製品の

紹介でもありました通りまビッグクエリー

mlの機能を使い

ますですねでえっと特徴としてはあの

テキストの分類要約ができるとかえっとま

ビッグクエリーにデータを貯めていれば

あのクエリーだけで分析が可能ということ

で書いているんですけどまこの2点目の

ところがま非常に大きいかなと思っており

ましてまこれも結構すごくてですねあの

普通あのこういったmlのあの機能を使っ

て自分で分析したいという風になった時は

ま自分でも行動を書くのはもちろんのこと

まその分析をするための基盤をま準備し

たりとかそういったことがあの必要になり

ますただこのビッグクエリーのMLを使っ

た時にあの本当にビッグクエリーから

データも動かさなくていいですしまその

ビッグクエリー以外の何かインフラを準備

する必要もなくてま本当にクエリを書く

だけであのこういった分析ができるので

こう普段なかなかあの生生やとか触る機会

がないなという方でもまクエリさえまかけ

て書けるからまちょっとここ勉強して

みようかなという風にちょっとあの書き方

を学べばすぐにこう生成を使えるような形

になるのでそういった方にま非常に有用な

あケースなのかなとは思い

ますですねあちょっとここに簡単に例書い

てるんですけどま左側にあのま書いてるの

が分類の例とかあの勘定分析の例とかです

ねまこれでま何が嬉しいのかっていうと

あの例えばあのまビッグクエリーの中にま

レビューとかよくある例としてはま

レビュー分がこうデータとしてバーっと

溜まっていってそれがに対してあの自然

言語でこの溜まってるデータに対してあの

それがあの肯定的な分なのか否定的な分な

のかま分類してというようなことをま自然

言語で投げかけることができますとそれを

こうくクエリーとして仕立てることが

できるのでそういったあの内容であの

レビュー分を分類したりとかで分析してま

例えばここの期間のレビューの中に非常に

否定的な意見が多かったからまここに何が

あったのか分析してみようとかそういった

あの流れでこういったクエリを書くだけで

ま分析の足掛かりみたいなのもできると

いうことがまこの特徴になっております

はいえっとでは続いてですね続いてが

えっと自社データを使ったえっと検索機能

を追加したいというところとあのこの後

あの次のスライドにあるんですけどあの

検索機能とあとチャットボットの機能です

ねこういったものをまどう追加していくか

というところ

ですでえっとこちらについては先ほどの

機能の説明でありましたえっとバーッAI

サーチというものとえっとこの後バーッ

AIコンバーションでですねこういった

あのサービスを使うことになり

ますえっとこういったあのバテAサーチ

ですねこちらはあの先ほどの説明でもあり

ましたがこの生成AIから回答する際に

その回答の生成元となるデータソースを

あの指定できるというような特徴があり

ますでえっとこの左側にあの自社データと

書いているんですけどまこちらにあの自社

で扱っているま車内の文書とかですねま

例えばいろんな規定があったりととかま

車内のいろんなあの手順とかそういった

ドキュメントが色々溜まってるとは思うん

ですけどそういったものをこういった

Googleクラウ上のストレージに貯め

てそれをこうデータソースとしてあの追加

してあげることでそのあの貯めたデータを

元に回答生成できるというようなあの機能

をすぐ作ることができます

とでえっとま作った結果っていうのはその

Webのウィジットとしてあの公開する

ことができてあのすでにある車内のサイト

に埋め込むこととかもできるのでま例えば

車内のポータルにこういった検索機能を

埋め込んでこう社内文章を元にこうなんか

自然言語であのま人事の情報をまちょっと

質問したりとかあの車内規定に対しての

あの質問したりとかっていうのをま回答

することができるというような機能がすぐ

にこう使えますとでえっとそういった回答

を生成するだけじゃなくてその回答の生成

の参考となった文章へのリンクとかもこう

出力できるのでそのま回答プラスま実際に

参考となる文章っていうのをまこういった

自社データのあのリンクへのを飛ばすと

いうこともできたりし

ますはいえっと続いてえっとチャット

ボットの方ですねこちらもあの形としては

非常に似ているんですけれどもあの出力先

ですね先ほどはWebのウィジットとして

検索機能が追加できますよと言ってたん

ですけどここはあとはこの同じように

チャットボットのエージェントとしてそう

いったあの

出力することができて例えばこう自社の

サービスで何かこうECサイトとか扱われ

てる方であればこの自社データとしてその

商品情報とか貯めておくことでそのま自社

のあのECサイトにそういった自社の製品

に詳しいチャットボットとかをま簡単にま

導入するということができたりし

ますでえっと先ほどのあのサーチとかこの

今ここで説明しているあのコンバーション

なんですけどまここのこれの特徴としては

本当にあの何か結果があの形ですね動く

あのものができるまでの速度がも異常に

速いですとと言いますのもあの用意するの

はこういった回答の元となる自社データ

ですねこういったものをまず作っておけば

それをこうデータソースとしてま登録して

であとはこう画面上でいくつかこうボタン

を選択して押していくということだけで

もう簡単にあのアプリとしてあの公開

できるような形まで持っていくことが

できるのでこう何か初めのユースケースと

してま何か試したいんだというようなあの

ものがあった時にこういったところから

試すとま非常に素早くあの試せるのでま

一度こういったユースケースを試されるの

も良いかなとは思い

ますはいえっとではえ4つ目ですねこちら

はえっと基盤モデルのカスタマイズに

関するユースケースですねえっと基本的に

こう生成AIっていうのはあの先ほどの

プロンプトの例でもありましたけど自分で

こう命令を投げてま出力を返ってくると

それをこう自分のタスク向けに調整して

いくというのがま主なあの使い方になると

は思うんですけどこうなかなかあの皆さん

もおそらくあの自分でチャット打ってみて

なかなかあの自分の思った通りの回答が得

られないなみたいなこともあったと思い

ますとでそういう時にまよく使われるのが

ファインチューニングと呼ばれる手法でま

これは言ってしまえばあの自分自分がこう

生成AIに出して欲しいあの回答っていう

かあの出力の例っていうのをまいくつか

あのデータとして用意してあげてこういっ

た形であの例を返しあの答えを返して

くださいねという風にあの学習さして

あげるようなあのものになります

とそういったあの命令と期待する出力の例

っていうものをあのデータとして用意して

あげてあのモデルを調整してあげてま自分

があの実現したいタスクにあのモデルを

調整するというようなものになて

ますでえっと本当はこういうあの作業する

ことに対してもあのまモデルを用意して

そういった開発する環境を用意してと色々

やることがあるんですけどあのまここで

書かれているまバテエアStudioと

いう機能を使うとそういった先ほどの

チューニング用のデータを用意するだけで

こういったあのファインチューニングを

行えたりとするのでこれも非常にあの

モデルをカスタマイズする上で非常に効率

的にあの行うことがができるサービスに

なってますとまなのでこう色々使ってって

生成あのAIを色々使ってった結果もう

ちょっと自分たちのあの自社向けのタスク

に対してあの調整したいなという要望が出

た時にはこういったあのサービスを使って

みるのもいいかとは思い

ますはいでは最後のユースケースなんです

けれどもえっと皆さんあの色んな生成AI

のあのモデルがあるんですけどあのじゃあ

このこのモデルの違いって何だろうと思っ

たことはあるかなと思いますまいろんな

モデルがあるけどその違いって何なん

だろうというとこですねこちらをま試すま

検証環境を作るというユースケースで

ちょっとこちらをあげており

ますと先ほどあのモデルガーデンからは

あの選んだあのモデルをま自分用にAPI

としてこうデプロイすることができますよ

というような機能をちょっとご紹介したと

思うんですけどそういったのを利用して

こう自分が使いたいあのモデルをこう複数

用意してまそれをこうあるから叩けるよう

な形に仕立てることでこうま1つの画面で

複数のモデルのあの出力といったものを

こう比べるということができたりもし

ますまえっとこのUIとかはちょっとま

作る必要があったりとかまモデルに対する

入力を調整ということは必要になってくる

んですけどあのま1から作るよりかはま

はかにあの柔軟にというかあの早くこう

いった比較するようなあの仕組みも作る

ことができるのでこう何かあの今後自分

たちのタスクとしてどういったモデルを

使うのがいいのかなというか言うたあの時

があればこういったモデルガーデンの比較

をしてみるのはいいかなと思い

ますはいえっとでは最後まとめになるん

ですけれど

もと今まで紹介してきた通りあの

Googleクラウからはほんの非常に

多くのサービスが提供されていてあのま

どこで何を使えばいいのかこう迷うかと

いうところもあるかと思いますま自分の

あのやりたいっていったところをままずは

決めてそれのユスケースに応じてま適した

サービスをま選択するという必要がまある

のかなとは思いますでえっとま先ほども

あのご説明の中でもあった通りあの

GoogleCloudから提供されて

いるサービスを使うとこうま自分で1から

やるよりこうはかにこう素早くもう動け

たりとかすぐ試せるといったところがある

のでま非常にあの有効にあの働くのかなと

思うのでま何か今後生成やで何かしたいな

ということがあればこういったサービスを

使ってみるのもご検討

くださいまただこういった自分であの何か

考えてたとしてもなかなか決められないと

ま結局ま何使っていいか分からないという

ところがありますのでそういった際はあの

私たちの会社にこうご相談いただければな

と思うのでまそこでまたこの

センティリオンシステムという会社を

思い出していただければと思い

ますはいえとではえっと以上であの本日私

の発表は以上としたいと思いますご清聴

いただきありがとうございました