【ITニュース解説】Article 1: Intro to Gen AI ,LLMS, and LangChain Frameworks(Part A)

人工知能（AI）は、過去数十年にわたり、銀行の不正検知システムやEコマースのレコメンデーションシステムなど、多岐にわたる分野で利用されてきた。しかし、最近までその役割は主に予測に限定されていた。AIは既存のパターンを認識し、あらかじめ定められた範囲内で意思決定を行うものであった。

生成AIの登場は、このAIの役割を根本的に変えた。従来のAIがデータを分類したり予測したりするのに対し、生成AIはテキスト、コード、デザイン、音声、動画といった全く新しいコンテンツを自律的に生成できる。これにより、システムエンジニアを目指す初心者でも、複雑な機械学習の知識を習得することなく、ユーザーとより自然に対話したり、コードを自動生成したり、コンテンツの下書きを作成したりするアプリケーションを構築することが可能になった。ビジネスにおいては、これまで人間の手作業が必要だった創造的、分析的、および顧客対応プロセスにおける自動化を大きく進展させる可能性を秘めている。

従来のAIと生成AIの根本的な違いは、「予測」と「創造」という目的にある。従来のAIの目的は、データ内のパターンを認識し、構造化された出力（例えば、住宅価格の予測や画像の分類）を返すことであった。これにはロジスティック回帰、決定木、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）といった技術が使われる。一方、生成AIの目的は、物語の執筆、SQLコードの生成、芸術作品の作成のように、全く新しいデータを生成することである。この分野では、Transformer（大規模言語モデルの基盤技術）、Diffusion Models、敵対的生成ネットワーク（GANs）といった技術スタックが中心となる。簡潔に言えば、従来のAIが「これは何か？」という問いに答えるのに対し、生成AIは「これはどうなりうるか？」という問いに答える。

生成AIは、単一の魔法のような技術ではなく、多くの要素が組み合わさって機能する複合的なシステムである。その基本的な仕組みは、いくつかの層に分けられる。

まずデータ処理層がある。これは、モデルが学習するために生データを準備する段階である。インジェスチョンとは、テキスト、画像、動画、音声、コードなどの未加工データを取り込むプロセスを指す。次にトークン化が行われ、データがAIが処理しやすいように、単語や部分文字列などの小さな単位に分割される。さらに正規化により、データが統一的な形式に整えられ、例えばテキストの小文字化や画像のサイズ調整が行われる。データの多様性を増やすために、画像の反転や文章の言い換えといったデータ拡張も行われる。これら全体が、モデルが学習するための「きれいな材料」を準備する作業である。

次にモデル層があり、ここで実際に新しいデータが生成される。Transformer（LLM）は、大量のテキストデータから文脈を理解し、自然な言語を生成する能力を持つ大規模言語モデルの基盤技術である。GANsは、生成器と識別器という二つのネットワークが互いに競い合いながら、よりリアルなデータを生成していくモデルである。変分オートエンコーダ（VAEs）は、データを圧縮してその潜在的な特徴を抽出し、そこから新しいデータを再構築する。Diffusion Modelsは、ノイズから始めて段階的にノイズを除去していくことで、高解像度の画像を生成するなどの能力を持つ。これらのモデルはそれぞれ異なる生成スタイルと得意分野を持っている。

フレームワークとライブラリは、AIモデルの開発や利用を効率化するためのツールである。PyTorchやTensorFlowは、AIモデルを構築し学習させるための主要なソフトウェアフレームワークである。Hugging Face Hubは、多数の学習済みAIモデルやデータセットが共有されているプラットフォームである。LangChainやLangGraphは、複数のAIモデルや外部ツールを組み合わせて、より複雑なアプリケーションを構築・管理するためのフレームワークである。

インフラストラクチャ層は、AIモデルの学習や実行に必要な計算資源と環境を提供する。GPUやTPUといった高性能な計算ユニットは、AIモデルの学習に不可欠な並列計算を高速に行う。DockerやKubernetesは、AIアプリケーションの実行環境を標準化し、複数のプロセスを効率的に管理するための技術である。AWS、GCP、Azureといったクラウドサービスは、AI開発に必要なスケーラブルな計算資源を柔軟に提供する。

メモリとデータベースは、AIが過去の情報や文脈を保持するために重要である。特にベクトルデータベースは、単語の表面的な一致だけでなく、意味的な類似性に基づいて情報を検索・整理する。これによりAIは、過去の対話履歴や関連情報を効率的に「記憶」し、文脈に即したより適切な応答を生成することが可能になる。

モデルのチューニングと安全性は、生成AIの品質と信頼性を確保するために不可欠である。ファインチューニングやLoRAといった技術は、汎用モデルを特定のタスクやデータセットに合わせてさらに訓練し、専門化させることを指す。安全層は、生成されるコンテンツが有害、偏見、誤情報を含まないようにするためのフィルタリングや評価の仕組みである。

インターフェース層は、ユーザーや他のシステムがAIと対話するための手段を提供する。APIやSDKは、開発者がAIモデルの機能を利用するための規約やツールキットであり、UIツールは、エンドユーザーがAIと直接対話するためのチャットボットやダッシュボードといった視覚的なインターフェースである。

合成データとラベリングは、訓練データの不足を補い、モデルの品質を向上させるための手段である。合成データは、実データが不足している場合に、現実のデータに似た特性を持つ仮想的なデータを生成し、モデルの訓練に利用する。Human-in-the-loopは、人間の専門家がAIの出力や判断を評価し、修正することで、モデルの精度と品質を継続的に改善するプロセスである。これら全ての要素が組み合わさることで、データが準備され、モデルが新しいものを生成し、インフラがそれを支え、安全性が確保され、最終的にインターフェースを通じてユーザーに結果が提供される、という生成AIシステムが機能する。

生成AIが今、これほど実用的になった背景には複数の要因がある。十年前であれば、このようなモデルを構築するには専門的な機械学習スキルと高価なインフラが不可欠であった。しかし現在では、Falcon、Mistral、LLaMA、GPT4Allといったオープンソースの大規模言語モデルが容易に利用可能になっている。また、学習済みのモデルやパイプラインが普及したことで、Pythonの数行のコードでAIモデルを利用できるようになった。さらに、LangChainやLangGraphのようなフレームワークが、複雑なAIアプリケーションの構築と複数のモデルの連携を効率的に管理する。クラウドコンピューティングの進化とコミュニティツールの充実により、かつて数ヶ月かかっていたプロトタイプ開発が数時間で可能になった。

これらの進展は、システムエンジニアを目指す初心者にとって、生成AIの分野に参入する絶好の機会を提供している。企業にとっても、低い初期投資で迅速なイノベーションを実現し、競争優位性を確立できるチャンスをもたらしている。