大規模言語モデル

主要ニュース

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   Cisco、全90,000人の従業員にAIエージェント導入

   Ciscoが全従業員にAIエージェント（自分で判断して作業するAI）を導入しています。CFOのMark Pattersonが、この取り組みが企業全体に展開されていることを明らかにしました。 AIエージェントが実際の大規模企業で全社導入される動きは、AI技術が特定部門の実験段階から全従業員が日常的に使う段階へ移行していることを示しています。これは他の大企業も同様の導入を検討する可能性があります。

   Ciscoの事例は、大規模企業がAI投資をどう実行に移すのかを示す先行例として注視する価値があります。従業員規模が大きい分、導入の成果やベストプラクティスが業界に影響を与える可能性があります。

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   Accenture、ServiceNowがエージェント型AIで既存システムと セキュリティに対応

   AccentureとServiceNowが、企業の既存システムを対象としたエージェント型AI（自分で判断して作業するAI）への取り組みを強化しています。両社はこの分野での新しい提案やサービスを展開しているとみられます。 多くの企業は古いシステムを抱えており、セキュリティリスクも大きい状況にあります。エージェント型AIを活用することで、これらの課題に対処できる可能性があり、コンサルティング・ソフトウェア企業にとって新たなビジネス機会となっているとみられます。

   この動きは、単なるAI導入ではなく、実務的な課題解決へのシフトを示しており、企業のIT投資判断に影響を与える可能性があります。

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   臨床試験の候補患者抽出、リアルワールドデータとAIで効率化

   臨床試験の候補患者を効率的に抽出するため、リアルワールドデータ（実際の医療現場から得られたデータ）と生成AI（LLM）を活用した共同研究が始まりました。 従来は候補患者の抽出に時間と手作業がかかっていたと考えられます。精度を高めながら効率化することで、臨床試験の進行を加速させ、新しい治療法の開発スピードを上げる可能性があります。

   この研究はリアルワールドデータという実際の医療現場の情報とAIを組み合わせることで、従来の方法では難しかった患者マッチングの精密化を狙っています。

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   近大病院など4機関、国産LLMで治験患者抽出に共同研究

   近畿大学病院、中外製薬、NTT、野村総合研究所の4機関が共同で、日本で開発された大規模言語モデル（文章を理解・生成するAI）を使って治験の候補患者を自動抽出する研究を始めます。医療データから効率的に適切な患者を見つけ出す仕組みです。 治験では現在、候補患者の抽出に多くの時間と人手がかかっています。国産AIを活用することで、この過程を効率化し、治験の実施期間短縮につながる可能性があります。また、国産技術による医療分野への具体的な応用事例になります。

   この共同研究では、複数の医療機関のデータを統合して学習させることで、より実用的なAIモデルの開発を目指しています。プライバシー保護と精度向上のバランスが課題になるとみられます。

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   OpenAI、推論特化チップを発表 Broadcomと共同開発

   OpenAIが独自のAIチップを発表しました。このチップはLLM（文章を理解・生成するAI）の推論（AIが答えを導き出す処理）に特化した設計で、Broadcomとの共同開発です。 OpenAIのような大規模クラウド事業者にとって、推論用の自社チップ開発は、計算コストの削減と性能の最適化につながる可能性があります。現在、このタイプのチップは市場で限定的であり、OpenAIがこの領域に進出することは競争環境に影響を与える可能性があります。

   本体記事では、チップの具体的な性能指標、提供開始時期、価格といった詳細はまだ公開されていません。今後の発表内容が注目されます。