生成AI（人工知能）民間投資の競争加速

加速する生成AI開発技術の進化

従来のAIでも、データの整理・分類を学習し、その結果に基づいて予測を行い、結果を出力してきました。決められた行為の自動化が目的であり、出力されるものは、数値データや、テキストデータなど、構造化されたものが多く、新しい形で創造されたものではありませんでした。生成AIの場合は、情報の特定や予測ではなく、創造することを目的に、データのパターンや関係を学習します。学習に使うアルゴリズムは、両者ともニューラルネットワークですが、生成AIは、構造化されていないデータセットをもとに学習し、新しいコンテンツを生成します。NRI

世界が生成AI開発に投資競争が加速する

昨年「チャットGPT」AIの開発が市場に評価され世界各国が注目される巨大な競争アイテムとなりました。米国Amazon・Microsoft・Googleなどの巨大IT企業は戦略競争に参画し社会の大きな変革を可能としました。しかし、市場での開発の進化と並行して、生成AI展開の安全性の検証や法規制が問われています。文章構成に始まり画像の生成、３D展開など画期的な情報展開が可能となってきました。しかし、情報展開には一定の制約の限界があることも各国で議論されています。

生成AI開発事業のベンチャー企業等に支援補助金が示されました。米国では民間投資が日本の100倍資金が投下されています。日本ではソフトバンクなど積極的に生成AI開発に注力している企業もあります。

1996年Windows　2007年iPhoneの発売～

1996年マイクロソフトのWindows96～28年

2007年アップルiPhone初号～17年

社会を大きく変えた画期的なIT機器の及びソフトの出現でしました。

社会を変えた衝撃的な出来事は今から18年～28年前にIT革命として起こりました。今も世界を牽引するMicrosoft、Apple社の存在があります。画期的な発表から機能の開発が進められ現在に至っています。この過程の中で日本の微細な技術が貢献し、半導体（集積回路）、光通信などで貢献してきました。日本言語の社会の複雑さなどによる難しさも存在しました。

進化を続ける微細化、大容量化、高速化の技術

AI革命の社会において、IT技術は更なる進化が求められています。生成AI開発の進化に更なる技術革新が求められています。

全ての情報機器の小型化・微細化が求められ続け、半導体の回路の微細化による大容量の情報の高速化が課題になっています。半導体は3ナノの回路が最小ですが、日本の半導体企業ラビダスが2ナノの回路を目指して工場が建設されています。

生成AIの社会ではクラウド（大容量の情報集積）の情報利用が膨大なものとなり、集積ケ所を増設しています。さらに大量のデーター情報を高速で処理する必要があり、大容量の電気が必要になります。半導体の微細化、光通信を利用したIOWN回路技術が次世代半導体に変わるものとして日本のNTTが開発を行っています。