【Google Cloud Next Tokyo ’23レポート】DAY1 基調講演

# 概要
初日の基調講演では、大きな進化を遂げている生成 AI と AI、機械学習を中心にプロダクト アップデートをご紹介します。また、Google Cloud の生成 AI ソリューションをすでにご利用いただいている企業のリーダーから、そのビジョンと取り組み、Google Cloud の生成 AI の成果をお聞きします。
https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo?talk=d1-keynote

# アーカイブ
https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo/watch?talk=d1-keynote

# 所感
まぁ、テーマの通り生成AIのお話し満載でした。

こういうイベントによくある、
昨日今日にローンチしました！っていうサービスのお話もあったり。

印象的なのは、生成AIを使うという話ではなくて、
生成AIをどう自社プロダクトに組み込み、活用するか。
自分たちにとって「必要」なAIにどのようにして仕上げて活用するか。

これは4月にAWS SUMMITでも同じ印象を受けましたが、
エンジニアたちの関心は、AIをどのようにして自分たち色に染めるか、
その方法や開発基盤、運用などに関心があり、作り運用する目線であって、
使用するユーザーではないということ。
（もちろん、CodeyやCopilotのようなユーザーとしての活用もありますが）

あとはDuetAIの、google workspaceの各種連携が流石の一言。
親和性が高いというか。
特にMeetの、途中参加者のための後追い要約機能。追加質問まで可能とは、ちょっと驚いた。

Drive上のファイルや各種サービス上に存在するデータを元に、
文章コンテンツを生成するなど、この辺りの機能は活用しない手はないのでは、と思いました。

# 内容メモ、要約
- AIの可能性、生成AI
- 生成AIを活用したアプリケーションを作るフェーズ
- 活用が進む事で浮き彫りになる課題
*→GCPはそれを解決・サポートする*

## 大胆かつ責任あるAI
- ハルシネーションを抑えるグラウンディング
    - ハルシネーション：人間が現実の知覚ではなく脳内の想像で「幻覚」を見る現象と同様に、まるでAIが「幻覚」を見て出力しているみたいなので、このように呼ばれる。
- 自社の情報に基づいた生成AIの構築
*→誰もがその恩恵を受けられるよう提供したい*
![PXL_20231115_010953544.MP.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1458753/12dc540e-4fcd-f7a4-f71d-17d56d5078f1.jpeg)

## 最適なインフラ
- cloud TPU
- A3vms
    - 3倍の学習速度　10倍のネットワーク帯域
    - 2024/6に東京で開始
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## 中外製薬の事例
- Med-PaLM2を活用
- アンメット・メディカル・ニーズ(いまだ満たされていない医療ニーズ、つまり、いまだ有効な治療方法がない疾患に対する医療ニーズ)の解決
- DXを推進
- デジタルを活用した新薬の開発
- 通常、薬ひとつに10−１５年
- 3000億円以上のコスト
- 0.004%の成功率
*→AIによる開発で効率化*

- 専門性
    - 研究員の経験に依存する部分が多い
    - GCPで稼働するAIで多くの医薬品の候補をだす
    - しかし専門性が高く、限られ人間のみが使える
- 民主化
    - MedParLM2
    - チャットボット形式で短時間で情報を検索
    - 臨床試験の時間を短縮
    - Tech工房
        - 社内外にアイディアをデザインする集団
        - モデルのAPI化で多くの人が自由に利用できるように
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## 生成AIへの情報はセンシティブ
- AIのデータガバナンス
- 顧客のデータをAIモデルには使わない

- useAI
    - 全ての人が使える
- buildAI
    - AI作成のためのツール
- Ai ecosysytem
    - あらゆる支援を提供

## VertexAI
- モデルの開発
- トレーニング
- 調整
- テスト
- 評価
- 制御
- 100以上のオープンモデル
    - PaLM2
        - 日本語をサポート
        - 推論コーディング機能が向上
    - Med-PaLM2
        - 医療に最適化されたモデル
- コンテンツ制作
- ワークフローの改善
- Codey
    - テキストをコードに変換
    - 企業独自のコードベースから
    - 既存のコードで最適にどうあするようにチューニング
- imagen
    - テキストから画像を生成
- マルチモーダルEmbeddings
    - 分類、検索、レコメンドの性能向上
*ユーザー５０％増、７００％のプロジェクト増*

## AIは安全で責任あるもの
- データ漏洩0
- データはユーザーのものであり、他で使われることはない
- プライベート構成の中で使用される


## グラウンディングサービス
- 事実に基づく応答の生成
- モデルのはるしネーションの軽減
- 自社のデータを使いながら、パーソナライズしながら利用
- Search & conversation
- 日本語対応
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## ZOZOの事例
- ファッションのこと、ならzozoを目指している
- デジタルの活用
- データと生成AIから生まれる価値を提供
### WEAR
- ファッショントレンド
- 記事コンテンツの生成に、vertexAIとPaLM2を活用
- 人的リソースの依存から、効率化を模索
- 非エンジニアでも利用
    - 生成が簡単にできる
    - 文章の実用性
        - 言葉選びがよく、速度も速い
    - 効率化の成果
        - 1/3に削減
- 人によって違う似合う、をAIによって解決したい

## DuetAI
- workspace
    - 30億のユーザー
    - 100万人のDuetAIユーザー
    - 300以上の新機能
    - 1000万人の有料ユーザー

- workspace上のドキュメント、スプシを指定すると、DuetAIが記事を書いてくれる。
    - 文章のテイストを、別の記事を参考に合わせることもできる
    - 対話形式で生成できる
    - 出来上がったものは、workspaceで共有するのと同等に活用できる
	
### ミーティング
- メモ、議事録の作成
- 多国籍な参加者→300以上の言語をリアルタイム翻訳
- 会議の後追い機能
    - 遅れた参加者に、それまでの内容を要約して提供できる
    - さらにそこから追加質問するとAIが答えてくれる。

### GCPの活用
- 開発と運用
    - コード補完、生成、実行
    - GCPに最適化したモデル
    - 引用元
    - テストコード
    - APIの設計
    - 以降、最新化、
    - 安全性の確保
    - VScode
        - 言語からコードの生成
        - コードの説明
        - テストコードの生成
    - デプロイの自動化
    - デバックを素早くサポート
        - ログから、自然言語から影響範囲や原因を調査・分析
		
## 分析
- BigQueryとの連携
    - 自然言語からのクエリ
	
- データベース
    - AlloyDB
        - ポスグレ互換
        - DMSで移行が簡単
- セキュリティ
    - 攻撃の変化、高度化
    - 地政学的なリスク
    - 環境の変化
    - AIの活用
        - 脅威の検知
        - 人材不足の解決
	- Sec-PaLM２
	- サイバー攻撃のデータの蓄積、公開
	- セキュティ分析
![PXL_20231115_014419657.MP.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1458753/c083e1d3-8a12-c84c-7030-c3cd28554008.jpeg)

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