著しい進化を見せる大規模言語モデル（LLM）がロボットに応用され、これまでにない事例を生み出している。いま一番のテクノロジーのテストベッドとなっているのが自動車産業だ。BMWとメルセデス・ベンツは、米国のロボット企業「Figure」と提携し、人型ロボットを工場に導入、その可能性を模索している。テスラも2025年には、1000台以上の人型ロボットを工場に導入する計画という。自動車メーカーによる人型ロボット活用の最前線を探ってみたい。

AIの普及に伴いAIスキルは特別なものではなく、「マスト」であるという認識が広がってきた。これに伴い、グーグルやIBM、アクセンチュアらテック大手が無料のAI学習プログラムを続々と発表している。いずれも主要言語は英語だが、自動翻訳機能が提供され、言語の壁も解消されつつある。国内でも東大松尾研が無料講座を開講するなど、多様なコンテンツがあふれかえっている状況だ。ここでは、AI学習プログラムについて、現在どのようなプログラムが登場しているのか、またどのような内容を学ぶことができるのか、その詳細をまとめたい。

この数年、日本で一般的な週5勤務よりさらに1日労働日数が少ない（＝休日が多い）週4労働の試みが世界各地で実施されている。この動きは、生成AIはじめ、ITによる業務効率化の流れも相まって加速の様相だ。そんな中、「週6労働法」を導入したとして話題となっているのがギリシャだ。なぜギリシャは世界の労働トレンドに逆行し、日本流で言えば「ブラック企業支援」とも言われかねない法律を導入したのか。探ってみると、日本も他人ごととは言えない深刻な側面が見えてきた。

今年3月に発表され、ソフトウェアエンジニアの業務を担う「AIエージェント」として注目を集めたDevin。同ツールは現在もまだ一般公開されていない一方で、Devinの「ライバル」とされるコード生成AI「Codium AI」が注目を集めている。Devinのような「人要らず」のAIとは異なり、人間が段階的に介入するアプローチを特徴とするCodiumAI。その具体的な特徴やDevinとの比較した際の性能について解説する。

生成AI市場では、単一の大規模言語モデルではなく、複数のモデルで構成されるAIエージェントの活用を試みる動きが活発化している。単一モデルでは難しいWebタスクやコーディングタスクなどの自動化が進められているのだ。これに伴い、AIエージェント用のベンチマークも続々と登場し、注目を集めている。しかし、AIエージェントやそもそものLLM、AIモデルのベンチマークにはさまざまな問題が内在するとの指摘もなされている。どのような問題があるのか、プリンストン大学の研究チームによる分析を紹介しよう。

企業においてAIが広く浸透する中、AIの責任者を設置する動きが加速している。SAPやデルなどのテック大手、さらには世界的な広告代理店グループのWPP、日本の博報堂DYも「最高AI責任者（CAIO）」を任命し、AIへの取り組みを加速させている。企業におけるAI責任者とはどのような存在なのか。その責務や求められるスキルについて、最新情報を交えて探ってみたい。

日本でも国を挙げたスタートアップ支援に取り組んでいるが実態はどうなのか。最新の調査「Global Startup Ecosystem Index」によると、2024年のスタートアップエコシステムランキングでは、米国がダントツで、その強さが再確認される結果となった。特に今年のランキングでは、AIの影響が大きく反映されており、多数のトップAI企業を擁するサンフランシスコは圧倒的な強さをみせた。このランキングにおける日本の評価はどうだったのか。さらに、こうした調査では米国とばかり比較しがちだが、同ランキングで2位以降のイギリスやイスラエルらの強みとは何なのか。

数年前まで「ディープフェイク」の精度はそれほど高くなく、明らかにAIによるフェイクだと分かるものだった。しかし、生成AIの登場により、ディープフェイクの精度は飛躍的に向上し、人の目での判別は専門家でも非常に難しくなってきている。これに伴い、悪用された際の被害も増大する見込み。デロイトの予測によれば、2023年の123億ドル（約1.8兆円）から2027年には400億ドル（約6兆円）に達するという。ディープフェイクをめぐる動向を探ってみたい。

文章生成はもとより、画像生成から、物体検知、キャプション生成、関連質問への回答生成など、AIモデルの進化が加速している。最近特に注目されているのが、小型のオープンソースモデルのパフォーマンスが急速に高まっている点だ。マイクロソフトが最近発表した「Florence-2」は、7億パラメータと非常に小さなサイズでありながら、さまざまな大型モデルを凌駕し、AIコミュニティで高い注目を集めている。Florence-2とはどのようなモデルなのか、その特徴を解説したい。

アジア最大のAIイベント「SuperAI」がシンガポールで開催された。イベントの中で注目を集めたのが、分散型コンピューティングに関するセッションだ。次世代のAIを支える技術として期待されている同技術だが、現在、AIとの融合についてはどのような取り組みが行われているのだろうか。セッションの様子とともに、分散技術を活用したAI開発に取り組むパイオニア企業の動向も紹介しよう。

OpenAIの競合、アンソロピックは2024年3月、大規模言語モデル（LLM）のGPT-4を超えるClaude 3 Opus（クロード 3 オーパス）を発表し、大きな話題となった。その後、OpenAIが「GPT-4o」でトップの座を奪還したが、アンソロピックはさらなる一手「Claude 3.5 Sonnet（クロード 3.5 ソネット）」を発表して首位に返り咲いた。最新のベンチマーク「Hallucination Index」によれば、Claude3.5 Sonnet は比較対象となった22のLLMのうち、「最高のパフォーマンス」を示したという。日本でもようやく、Amazon Bedrockの1モデルとしてAWS東京リージョンでの提供が開始されたClaude3.5 Sonnetを、基礎からわかりやすく解説するとともに、さまざまなベンチマークテストでの実力を見ていきたい。

繰り返し言われていることだが、AIの急速な進化により、人間の仕事が奪われるのではないかという懸念がこれまでにないほど高まっている。ChatGPTが登場した2022年11月時点では、生成AIの精度はそれほど高くなく、企業での導入は限定的とみられていた。そのため、このときのイメージを引きずっている人は少なくない。一方、グーグルやセールスフォース、言語学習アプリDuolingoなど、すでに一部の企業ではAIの影響でレイオフが実施されるケースも報告されており、現状を改めて再確認する必要がある。本記事では、AIによる労働市場の影響を改めて占ってみたい。