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SASが発表した生成AIの3つのテクノロジー、「LLM ×合成データ×デジタルツイン」の戦略とは?

「SAS Explore 2023」レポート

 米国時間9月12日からの3日間、SAS Instituteはデータサイエンティスト、アプリケーション開発者、プログラマー、エンジニアなどを対象とする「SAS Explore 2023」を開催した。本稿では、同社エグゼクティブバイスプレジデント兼最高技術責任者(CTO)のブライアン・ハリス氏の基調講演での話と、個別取材でのディスカッションからわかったSASの生成AI戦略の詳細を解説する。

合成データを本物のデータと同様に扱える理由

SAS エグゼクティブバイスプレジデント兼最高技術責任者(CTO)ブライアン・ハリス氏
SAS エグゼクティブバイスプレジデント兼最高技術責任者(CTO)ブライアン・ハリス氏

 AI&アナリティクスのライフサイクルはチームスポーツに似ている。データサイエンティストから開発者、ビジネスアナリスト、IT部門のメンバーまで、役割の異なる人たちがライフサイクルの場面場面に関与し、ビジネスにおける競争優位性を確立するという共通ゴールの達成に向けて努力する。ハリス氏は、「このライフサイクルを支えている基盤がSAS Viyaエコシステムである」と述べ、「お客様のニーズを満たすためにこのエコシステムを常に進化させてきた」と説明した。

 その進化の目玉になっているのが生成AIである。生成AIは、ソフトウェアの利用体験を大きく変えようとしている。ハリス氏は「企業に生成AIから価値を得るには、業界ドメインの深い専門知識、最先端のAI機能、エンドツーエンドのガバナンスが必要になる」と述べる。SASはそのすべてを提供できると強調し、最先端のAI機能生成AI戦略を構成する3つの柱として「合成データ」「デジタルツイン」「大規模言語モデル(LLM)」を挙げた(図1)。

図1:SASの生成AI戦略における3つの柱 出典:SAS Institute
図1:SASの生成AI戦略における3つの柱 出典:SAS Institute

 まず、1つ目の柱が合成データである。SASはGANGenerative Adversarial Networks:敵対的生成ネットワーク)の仕組みを利用して、現実世界の複雑さを反映した合成データを生成する機能を開発した。AIモデルの開発では、高品質なデータを大量にかつ迅速に利用できる環境が不可欠である。しかし、データが少ない。データはあっても、プライバシーの問題で利用できない。データ取得コストが高い。データ取得プロセスが複雑であるなど、様々な理由でモデルの開発が困難に直面するのはよくあることだ。これらの問題点に対し、「トレーニングの時間が必要になるが、合成データは解決できる」とハリス氏は説明した。

 GANとは教師なし学習の手法の1つで、ジェネレーター(生成)とディスクリミネーター(識別)という2つの異なる役割を担うAIを競わせることで、双方の性能を高め合う手法である。これまでの用途は画像生成が中心である。たとえば、ジェネレーターは本物の画像を模倣して別の画像を生成する。ディスクリミネーターはその画像を見て、本物か偽物かを統計的に判定する。本物と比べると、初期の生成画像の精度は低く、ディスクリミネーターは「これは偽物」と即座に判定する。すると、ジェネレーターは次に生成する画像が偽物と判定されないよう学習し、新しい画像を生成する。ディスクリミネーターは新しい画像を判定する。一連の学習フィードバックを徹底的に繰り返すことで、最終的にジェネレーターは本物に限りなく近い別の画像を生成できる。

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合成データ、デジタルツインとの深い関わり

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冨永 裕子(トミナガ ユウコ)

 IT調査会社(ITR、IDC Japan)で、エンタープライズIT分野におけるソフトウエアの調査プロジェクトを担当する。その傍らITコンサルタントとして、ユーザー企業を対象としたITマネジメント領域を中心としたコンサルティングプロジェクトを経験。現在はフリーランスのITアナリスト兼ITコンサルタン...

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