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2022 年にアメリカの生成AI「ChatGPT」が一般公開され、ブームとなった生成AI。国内でも開発競争が進み、活用分野が拡大する。
※掲載企業は売上や総資産額などに加え、業界のトピックを踏まえてマイナビ編集部が選定した一部の企業となります。また掲載内容に関する基準はこちらよりご確認ください。
生成AI業界の「現在」と「未来」とは？
富士通
【開発概要】 ナレッジグラフの技術を活用した基盤モデルを開発
100%出資
リコー
【開発概要】 企業の知の結晶である様々なドキュメント群を読み取るマルチモーダルLLMの開発
東京大学
【開発概要】 アップサイクリング手法で8×8Bのモデルを開発
フューチャー
【開発概要】 日本語とソフトウエア開発に特化した基盤モデルの構築
国立情報学研究所
【開発概要】 スクラッチで172B（国内最大級）のモデルを開発
Preferred Networks
【開発概要】 世界最大規模の高品質データセットの構築およびそれを用いた大規模言語モデルの開発
子会社
Preferred Elements
AI inside
【開発概要】 生成AI基盤による非定型帳票の革新と自律促進
ABEJA
【開発概要】 特化型モデル開発のためのモデルの小型化
18.2%出資
4.6%出資
ELYZA
【開発概要】 Depth up-Scalingという既存モデルのサイズを拡張する手法を用い、1,200億パラメータ級のモデルを開発
EQUES
【開発概要】 薬学分野・製薬業務に特化したLLMの開発
ストックマーク
【開発概要】ビジネス領域に精通した大規模言語モデル（LLM）を自社開発。ハルシネーションを抑止したドキュメント読解基盤モデルの構築
Deepreneur
【開発概要】 観光用産業用向け405BLLM/基盤モデル開発
共同開発
ユビタス
海洋研究開発機構
【開発概要】 地域気候サービスのための生成AI基盤モデルの開発
AIdeaLab
【開発概要】 動画生成AI基盤モデルと動画生成AIプラットフォームの開発
AiHUB
【開発概要】 日本のアニメ産業活性化の為のアニメ分野特化型基盤モデル開発
Kotoba Technologies Japan
【開発概要】 7Bの音声基盤モデルを開発。リアルタイム音声基盤モデルの開発と日本市場における実用化
SyntheticGestalt
【開発概要】 AI創薬を実現させる分子情報特化基盤モデル開発
データグリッド
【開発概要】 ユーザー意図を反映する選択的編集能力を備えたVision系基盤モデルの開発
ヒューマノーム研究所
【開発概要】 創薬を加速する遺伝子発現量の基盤モデル開発
ウーブン・バイ・トヨタ
【開発概要】 都市時空間理解に向けたマルチモーダル基盤モデルの開発
Turing
【開発概要】 完全自動運転に向けた身体性を持つマルチモーダル基盤モデルの開発
出資
NABLAS
【開発概要】 食品・流通小売領域の専門知識を取り込んだマルチモーダルな大規模モデル開発
カラクリ
【開発概要】 日本のカスタマーサポートのための高品質AIエージェントモデルの開発
SakanaAI
【開発概要】 運用コスト10倍以上の大規模モデルと同等性能の小型モデルを開発
オルツ
【開発概要】 パーソナルAIの実現を目標とした世界最高性能の日本語処理技術の研究
ソフトバンク
【開発概要】 生成AI開発加速に向けた新たなデータセットの構築に関する調査
共同実施
100％出資
協力企業
産業技術総合研究所
AIST Solutions
Valright Advisory
マクロミル
日本トータルテレマーケティング
生成AI（ジェネレーティブAI）は、データを解析、学習してAIが新たなコンテンツを生成する人工知能（AI）。機械学習の一種であるディープラーニング（深層学習）を使い、画像や文章、音声などを作成できる。ブームの火付け役はアメリカのベンチャー企業「OpenAI」が開発した「ChatGPT」。2022年11月に一般公開され、現在は個人でも日本語で利用できる。テキストや音声で質問すれば、自然な文章で回答を作成する。民間企業や地方自治体も利用を始めた。総務省の24年版情報通信白書によると、世界の生成AI市場は、23年の670億ドルから、30年には8,970億ドルと13倍以上と予測。民間調査会社は、日本の生成AI市場は24年で1,016億円、28年には8,028億円に達するとしている。
世界的な生成AI市場の拡大を受け、国内でも生成AIの新規開発が熱を帯び、大手のICT企業だけでなく、ベンチャーやスタートアップが次々と誕生。国内外のスタートアップだけで400社以上との調査もある。AI関連ベンチャーの上場企業数は30社以上に達する。 日本政府は23年5月にAI利用の国内ルールづくりを主導する「AI戦略会議」を設置。開発者、提供者、利用者が安全に利用できるよう指針として24年4月に総務省と経済産業省がAI事業者ガイドラインを作成。AIのリスクを認識し、対策を自主的に実行することなどを支援。経産省は生成AI開発強化のため、「生成AIアクセラレータ・チャレンジ」（GENIAC ＝ Generative AI AcceleratorChallenge）を開始。民間事業者など33社を選定し、コア技術となる基盤モデル開発を支援するほか、企業間の連携促進、海外発信などを展開する。
生成AIの利用には注意も必要だ。自動生成のデータは真実性を欠いたり、信頼性が低かったりする場合もある。プライバシー侵害や偽情報の拡散、犯罪への悪用も指摘される。EU（欧州連合）は24年8月、生成AIを含めたAI法を発効した。域内で販売されるAIシステムと関連企業を対象に、①容認できないリスク、②ハイリスク、③現実的なリスク、④最小限のリスクの4種に分類した。①は原則禁止、②は厳格な規制であり制裁金が課されるほか、各種AIシステムの提供者への義務を定義づけた。
※ 参考：「Generative AI Accelerator Challenge【GENIAC】」（経済産業省・NEDO）
※1 巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデル
※2 大量かつ多様なデータで訓練された、幅広いタスクに対応できる大規模なAIモデル
※3 画像やテキスト、時系列などの複数のモダリティ（データの種類）の情報を扱うことができるモデル
※4 人が設定したゴールに対して、自ら必要なデータを収集、タスクを決定し、目標達成に向けて遂行するモデル
※5 私たち自身の意思をデジタル化し、それをクラウド上に配置してあらゆるデジタル作業をそのクローンにさせることを目的としたAI
※掲載内容の基準について
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