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[
概
要
]
APPS JAPAN 2024 B1-01
進化するアプリ イマ×ミライ
~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~
特定非営利活動法人 日本Androidの会 理事長
一般社団法人 生成AI協会(GAIS) 理事
株式会社KDDIテクノロジー CTO
嶋 是一(しま よしかず)
06.12(水) 10:30-11:10 展示会場内RoomB
この資料内容の一部には、Googleが作成、提供しているコンテンツを複製したものが含まれておりクリエイティブ コモンズの表示 2.5 ライセンスに記載の条件に従って使用しています。
E-Mail: sim@android-group.jp
Twitter: shimay
[
概
要
]
2
自己紹介
嶋 是一 (しま よしかず)
株式会社KDDIテクノロジー CTO
日本Androidの会
特定非営利活動(NPO)法人 日本Androidの会 理事長
生成AI協会(GAIS)
一般社団法人 生成AI協会 理事
教育・人材育成WG WGリーダー
モバイルコンピューティング推進コンソーシアム(MCPC)
人材育成委員会 モバイルシステム技術検定 副主査
ワイヤレス・プロンプトエンジニアリング育成WG 主査
APPS JAPAN 実行委員会 実行委員
技能五輪国際大会選手強化委員会
モバイルアプリケーション開発分科会委員
大学 非常勤講師 玉川大学 / 非常勤講師 東京電機大学
執筆
著書 「Google Android入門」 技術評論社より2008年4月23日出版 ほか
寄稿 「続・5G教科書」 インプレスより2023年4月1日出版 ほか
@shimay
モ
バ
イ
ル
シ
ス
テ
ム
技
術
テ
キ
ス
ト
エ
キ
ス
パ
ー
ト
編
―MCPC
モ
バ
イ
ル
シ
ス
テ
ム
技
術
検
定
試
験
1
級
対
応
ケ
ー
タ
イ
で
見
る
Web
ペ
ー
ジ
の
作
り
方
―i
モ
ー
ド
cdmaOne(EZweb EZaccess)
対
応
ワ
イ
ヤ
レ
ス
・
ブ
ロ
ー
ド
バ
ン
ド
教
科
書
EZweb
ホ
ー
ム
ペ
ー
ジ
制
作
完
全
マ
ニ
ュ
ア
ル
i
モ
ー
ド
か
ん
た
ん
HP(
ホ
ー
ム
ペ
ー
ジ
)
作
成 コ
ン
ピ
ュ
ー
タ
と
音
楽
の
世
界
―
基
礎
か
ら
フ
ロ
ン
テ
ィ
ア
ま
で
[
概
要
]
3
[
概
要
]
4
私は少年自体からロボットが大好き
だったんだ。いまでもずっと好きだ。子
供はみんなロボットは好きだろう? だ
けどロボットは人の形をしているとは
限らない。より人に似せて人の形に
近いのがアンドロイドだ。それは親し
みがあり友達のようだし、ロボットより
も楽しい気持ちになれるだろう? そ
うだ日本のアニメと同じだよ。そういう
世界を持っているんだ。より人に近い
ところにある、それがGoogle
Androidなんだ。
@IT Andy Rubin氏インタビュー
こんにちは
Andy Rubinさん
元Android開発の統括責任者
元Android社社長
[
概
要
]
5
[
概
要
]
6
Agenda
アプリが世の中を作り出す時代
本セッションでは、アプリの進化の歴史をたどり、
今後のアプリの進化を垣間見ようとするセッショ
ンです。
[
概
要
]
7
最新情報
• 「生成AIアプリ」というカテゴリーで話題
GPTs Dify
[
概
要
]
アプリの要件
[
概
要
]
9
アプリの歴史
アプリケーション
ソフトウェア
アプリ
コンテナ
イメージ
携帯電話
組込装置
PC スマートフォン ブラウザ クラウド
Webアプリ
1980 1990 2010
2015
2024
生成AI
[
概
要
]
10
アプリの要件
■ 実行環境上で動作するソフトウェア
■ 実行環境がある
マルチプラットフォームとなり、デバイス依存を防ぎどこでも動く
Write Once, Run Anywhereを実現する
■ 配信環境がある
マーケットプレイス
流通が存在し、アグリゲーション/マネタイズできる環境が存在する
[
概
要
]
11
マルチプラットフォーム
デバイス デバイス デバイス
アプリ アプリ アプリ
やりたい事
やりたいことは一つなのにアプリは
デバイスごとに3つ作成しなければ
ならない
[
概
要
]
12
マルチプラットフォーム
デバイス デバイス デバイス
アプリ
やりたい事
OS
OSで違いを吸収して、アプリは1
つだけ開発すればよい! 良い。
[
概
要
]
13
マルチプラットフォーム
デバイス デバイス デバイス
アプリ
やりたい事
OS
デバイス デバイス デバイス
OS’
アプリ
OSが複数あると、アプリはOSご
とに開発する必要となる。無駄。
[
概
要
]
14
マルチプラットフォーム
デバイス デバイス デバイス
アプリ
やりたい事
OS
デバイス デバイス デバイス
OS’
新実行環境
OSの分断をならすように新しい
実行環境が構成され、再び「1つ」
で済むようになる。
[
概
要
]
15
マルチプラットフォーム
デバイス デバイス デバイス
アプリ
やりたい事
実行環境 OS
デバイス デバイス デバイス
実行環境 OS
新実行環境
新新実行環境
新新…実行環境
……
しかし真実行環境も複数の勢
力が出ると、各々作らざるを得ず。
これが繰り返される。
[
概
要
]
16
配信環境
■配信環境
• アプリは公開されダウンロードして動
作させる
• ダウンロードしたアプリは、OSが同じ
なら異なる機種でも動作
• アプリマーケットで販売してマネタイズ
できる
• 公開にできるアプリの仕様が定義され
オープンである
■開発環境
• 開発環境が提供されている
[
概
要
]
17
開発側から見たアプリ
実行環境をもちいて
下回りの越境を実現すること
そして、これまでの越境できない環境で成り立っていた既得権を
ぶっ壊すこと
[
概
要
]
18
越境は技術だけでなくオープンの思想
技術だけでは起きないイノベーション
一部の人たちに囲われていた既得権をひらく
市場創生
新世代創出
[
概
要
]
19
下回りを越境「さ」を見てみる
越境要素 PC
携帯電話
組込装置
ガラケー スマホ Web クラウド 生成AI? ?
クラウド - - - - - 〇 ? ?
ブラウザ - - - - 〇 - ? ?
OS × - - × 〇 - ? ?
キャリア - - × 〇 〇 - ? ?
メーカー 〇 × 〇 〇 〇 - ? ?
機種 〇 × 〇 〇 〇 - ? ?
デバイス 〇 × 〇 〇 〇 - ? ?
Windows/Mac等
実行環境
MOAP/KCP等
K8s等
Webプラットフォーム
Android/iOS等
[
概
要
]
アプリの進化
[
概
要
]
21
パーソナルコンピュータ 1970年~
• 実行環境
– PC向けOS
• Microsoft Windows
• Apple Mac
– 開発環境は上記提供元から公開
• 配信環境
– なし (ソフトウェアパッケージの物品
販売)
• 目的
– 基本アプリ
• ドキュメント作成、スプレッドシート、他
– 作り出す目的
• 開発、コンテンツ制作
越境要素 PC
クラウド -
ブラウザ -
OS ×
キャリア -
メーカー 〇
機種 〇
デバイス 〇
Windows/Mac等
[
概
要
]
22
携帯電話 1995年~
• (公開された)実行環境
– なし
• メーカー独自
• 組込み向けRTOS
– TRON/Linux/Symbian/rex(開発レ
イヤー)
– 開発環境は独自
• 配信環境
– なし
• 目的
– 通話、電話帳、待ち受け
越境要素 携帯電話
クラウド -
ブラウザ -
OS -
キャリア -
メーカー ×
機種 ×
デバイス ×
[
概
要
]
23
携帯電話の一般的な構成
ハード CPU
リアルタイムOS
ミドルウェア
アプリケーション
実行環境
アプリケーション フレームワーク
配信環境
アプリ
ミドルウェアが
OSを特徴づける
プラットフォーム
OS
(ソフトウェアPF)
リアルタイム性の
担保を行う
[
概
要
]
24
フィーチャーフォン/ガラケー 2005年~
• 実行環境
– キャリア提供の実行環境をメーカが
組み込む
• MOAP/KCP+(組込みアプリ実行環
境 開発レイヤー)
• DoJa/KCP+/MEXA(配信アプリ実
行環境 配信レイヤー)
• 配信環境
– キャリア提供のマーケットプレイスで
公開
• 但し配信アプリ実行環境のもののみ
• 目的
– 通話、電話帳、待ち受け、SMS、
メール、ブラウザ、ゲーム、メディア等
越境要素 ガラケー
クラウド -
ブラウザ -
OS -
キャリア ×
メーカー 〇
機種 〇
デバイス 〇
MOAP/KCP等
[
概
要
]
25
フューチャーフォン時代の開発API
フィーチャーフォンOS
10
iOS
iPhon
ハードはメーカ製 ハードは自由に選択(Snapdragonなど)
ハードもRTOSも
ミドルもはメーカ製
配信用アプリとネイティブアプリ(モバイルならでは)の開発環境が同じに!
リアルタイムOS
引用: インプレス「スマホ白書2015」より
3-1-1 スマートフォンアプリの開発環境
(嶋是一)
[
概
要
]
26
• 大変!
• ケータイもPC並の演算速度に
• 通信速度もブロードバンド領域に
フィーチャーフォン時代の課題とスマホへの変革
何が起こる?
ガラケー時代
[
概
要
]
27
CPUの進化
ケータイクラス
PCクラス
CPU性能
200MHz
600MHz
2007 2008 2009 2010 2011
2006
1GHz
400MHz
2012 2013
ARM11 400MHz
ARM9 128MHz
90nm
ARM11 528MHz
ARM9 256MHz
65nm
Scorpion 1GHz
ARM9 266MHz
65nm
MP Now
082Q CS
084Q CS
A8 800MHz
45nm
OMAP3430改
OMAP3
A8 600MHz
65nm
OMAP3430
OMAP3
A9 800MHz×2
45nm→28nm
OMAP4
Phoenix
ARM11 330MHz
90nm
OMAP2430
OMAP2
A9 1GHz×2
45nm→28nm
OMAP4
Phoenix
8960
Krait 1.5GHz×2
28nm
8960
8660
89xx
Scorpion 1.5GHz×2
45nm
Krait 1.7GHz×2
28nm
LPIA
Z510: 1.1GHz
Z540: 1.86GHz
45nm
MP ’08/Jun
2009-2010年向
け
45nm
Silver thorne
MOORESTOWN
Atom(Intel)
ケータイプロセッサ並みの低消費電力へ
Oak Trail Medfield
32nm
1.5GHz
性能
Tegra1
ARM11 MP600MHz
65nm
Xscale
624MHz
Mervell
PXA310
Tegra2
1GHz x 2
40nm
Tegra3
1.5GHz x 4
40nm
[
概
要
]
28
2007 2008 2009 2010 2011
2006
1.8Mbps
3.6Mbps
14.4Mbps
100Mbps
7.2Mbps
2.4Mbps
HSPA+
3.1Mbps
100kbps
10Mbps
100Mbps
1Mbps
最大電送速度(対数)
LTE
HSDPA
1xEV-DO
Rev.0
1xEV-DO
Rev.A
2012
LTE
9.3Mb
3GPP2
3GPP
ブロードバンド帯域の実現
モバイルブロードバンドの進化
[
概
要
]
29
スマートフォン 2010年~
• 実行環境
– スマートフォン向けOS
• Google Android
• Apple iOS
– 開発環境
• OSメーカから提供される(OSS
活用)
• 目的
– 電話系、メッセージ、SNS、
ゲーム、他多数
越境要素 スマホ
クラウド -
ブラウザ -
OS ×
キャリア 〇
メーカー 〇
機種 〇
デバイス 〇
Android/iOS
アプリ爆発!
PCと同じになった
2010年に起こった事
[
概
要
]
30
CPUの変化と実行環境の変化
フィーチャーフォンOS スマートフォンOS
10
iOS
iPhon
ハードはメーカ製 ハードは自由に選択(Snapdragonなど)
ハードもRTOSも
ミドルもはメーカ製
配信用アプリとネイティブアプリ(モバイルならでは)の開発環境が同じに!
リアルタイムOS
[
概
要
]
31
ケータイクラス
PCクラス
CPU性能
200MHz
600MHz
2007 2008 2009 2010 2011
2006
1GHz
400MHz
2012 2013
ARM11 400MHz
ARM9 128MHz
90nm
ARM11 528MHz
ARM9 256MHz
65nm
Scorpion 1GHz
ARM9 266MHz
65nm
MP Now
082Q CS
084Q CS
A8 800MHz
45nm
OMAP3430改
OMAP3
A8 600MHz
65nm
OMAP3430
OMAP3
A9 800MHz×2
45nm→28nm
OMAP4
Phoenix
ARM11 330MHz
90nm
OMAP2430
OMAP2
A9 1GHz×2
45nm→28nm
OMAP4
Phoenix
8960
Krait 1.5GHz×2
28nm
8960
8660
89xx
Scorpion 1.5GHz×2
45nm
Krait 1.7GHz×2
28nm
LPIA
Z510: 1.1GHz
Z540: 1.86GHz
45nm
MP ’08/Jun
2009-2010年向
け
45nm
Silver thorne
MOORESTOWN
Atom(Intel)
ケータイプロセッサ並みの低消費電力へ
Oak Trail Medfield
32nm
1.5GHz
性能
Tegra1
ARM11 MP600MHz
65nm
Xscale
624MHz
Mervell
PXA310
Tegra2
1GHz x 2
40nm
Tegra3
1.5GHz x 4
40nm
CPUの進化 まだその先に
[
概
要
]
32
フィーチャーフォンOS スマートフォンOS
引用: インプレス「スマホ白書2015」より
3-1-1 スマートフォンアプリの開発環境
(嶋是一)
10
iOS
iPhon
ハードはメーカ製 ハードは自由に選択(Snapdragonなど)
ハードもRTOSも
ミドルもはメーカ製
進化したCPUパワーで端末の壁を乗り越える。次はOSの壁を乗り越える
CPUの変化と開発環境の変化
[
概
要
]
33
Webアプリ/PWA 2015年~
• 実行環境
– Webプラットフォーム(実態は
ブラウザ)
– 開発環境の定義はW3Cから
HTML5として定義
• 標準の開発言語Javascript、
標準のスタイルシートCSS
• 配信環境
• なし(Webページそのもの)
• 目的
– 電話系、メッセージ/SNS、
ゲーム、他
W3C
越境要素 Web
クラウド -
ブラウザ 〇
OS 〇
キャリア 〇
メーカー 〇
機種 〇
デバイス 〇
Webプラットフォーム
[
概
要
]
34
• Webアプリとネイティブアプリ
• Webアプリ
マーケットからダウンロード
OSネイティブ言語(Kotlin/swift)
端末上で実行
ゲームなどガリガリ高速処理
ファイルを端末にインストールする
デバイスの操作がすべて可能
インストール無くブラウザ上で動作できる
HTML5(Javaスクリプト)で記述
UIを中心にクライアント側で実行
Web画面がアプリのように扱える
APIが未定義のデバイスは利用不可
• Web
(参考)Webアプリについて
• Android
• iOS
• ネイティブアプリ
どこでも
[
概
要
]
35
(参考) PWAの登場と状況
• Webアプリ
– ブラウザで動くアプリケーション
– OS毎にアプリを制作するカルマからの解脱!
• PWA
– よりアプリケーションっぽい動作が行えるWebアプリ
• Service Workerの利用
• Pushの利用
• 待ち受けへのアプリアイコン登録
– 但しブラウザの実装依存多い(一部のメーカーで実装が劣
後している)
Progressive Web Apps : PWA
できるように
なった
[
概
要
]
36
ミニアプリ/ミニプログラム 2020年~
• 実行環境
– スーパーアプリが実行環境。
小さいWebアプリとして動作
– スーパーアプリ内アプリとして、
機能追加を目的として追加
• 配信環境(越境する環境)
• スーパーアプリ提供会社
(WeChat(2017)、LINE)
• 目的
• チャット、EC、モバイルオーダー、課金や位置情報活用
• 課金などWebで策定されていない部分をスーパーアプ
リ側で規定しアプリ実行環境とする。
• スーパーアプリをポータルアプリと位置付ける事による、
強力な配信環境の確立。コンテンツのアグリゲーション
を行う環境。越境はしていない。
– 越境はしていない
越境要素 ミニアプリ
クラウド -
ブラウザ 〇
OS 〇
キャリア 〇
メーカー 〇
機種 〇
デバイス 〇
Web + 独自
[
概
要
]
37
クラウドアプリケーション 2015年~
• 実行環境
– サーバ側、クラウド側、イン
ターネット上のコンテナ実行
環境
• コンテナ環境(Docker)
• オーケストレーシン環境
Kubernetes(K8s)
– システム環境一式は「コンテ
ナイメージファイル」で保管
– コンテナイメージ自体は実行
できないが、実行環境にデプ
ロイする事で、環境が再現
越境要素 Web
クラウド 〇
ブラウザ -
OS - (IaaS)
キャリア - (IaaS)
メーカー - (IaaS)
機種 - (IaaS)
デバイス - (IaaS)
コンテナ(K8s等)
AWS, GCP,
Azure,オンプレ
の環境を越境
[
概
要
]
38
クラウドアプリケーション 2015年~
• 端末からアプリ化が先行
• 管理対象数が膨大なので端
末側の実行環境から整備さ
れるのは道理
• システム側もデプロイ回数の
増大、DevOpsの取り組み
含めて、アプリ化の恩恵が必
要になってきた
• 目的
• システム処理(バックエンド/フ
ロントエンド)
• 開発効率(マイクロサービス
化やフルマネージサービス活
用なども併せて取り組む)
• クロスプラットフォーム(越境す
る環境)
– サーバー実行環境
– クラウド環境(AWS、GCP、
Azure)
• 但しベンダー独自部分は越境
できない。データベース環境など
端末だけでなくサーバ側のシ
ステムのアプリ化が進行
[
概
要
]
39
イマ
[
概
要
]
40
生成AIアプリ 2022年~
• 実行環境
– SaaS上のChatUIのWeb
画面から利用する
• 開発環境は提供会社の
SaaS上の実行環境
• Defyはオープンソースなので
自身の環境にデプロイする事
も可能
• 配信環境
– GPTs、Difyの公開ページ
がアグリゲーションネイティブ
開発の標準化はまだない★
越境要素 生成AI
クラウド -
ブラウザ 〇SaaS
OS -
キャリア -
メーカー -
機種 -
デバイス -
[
概
要
]
41
生成AIアプリ 2022年~
• ネイティブ開発の標準化は
まだない
• 目的
– LLMにカスタマイズを行い、
カスタムChatUIサービスの
提供
– 公開サービスがまとめられて
おり、利用者が探しやすく、
課金できるためマネタイズ可
能
アプリケーションの要件の
「配信環境」のみ満たし
ている。アグリゲーションに
特化したツールである。
[
概
要
]
42
現状の生成AIアプリのアプリ要件
■ 実行環境上で動作するソフトウェア
■ 実行環境がある
マルチプラットフォームとなり、デバイス依存を防ぎどこでも動く
Write Once, Run Anywhereを実現する
■ 配信環境がある
マーケットプレイス
流通が存在し、アグリゲーション/マネタイズできる環境が存在する
[
概
要
]
43
生成AIアプリの将来
• 生成AIアプリ進化には二つの流れがある
– アグリゲーションの実現【済】
– アプリの実行環境の確立【未】
• アプリの実行環境を確立する流れ
– ネイティブアプリケーションの実行環境はまだなく、クラウドアプリ
ケーションで紹介したように、コンテナ技術を用いて、どこでも動
かせるようにするコンテナ技術を適応していくことが想定される。
– NVIDIAがこの方向に邁進している
– (GTC2024より)
[
概
要
]
44
生成AIアプリの将来
• NVIDIAの取り組み例
– NIM(NVIDIA Inference Microservices)
• AIの推論(インファレンス)モ
デルが含まれた形で提供さ
れるコンテナであり、そのまま
本番仮想環境へデプロイで
きるマイクロサービス
– Nemo
• NIMで使われる推論をカス
タマイズするマイクロサービス。
RAGの仕組みを提供したり
(Memoリトリーバー)、ファイ
ンチューニングや、ガードレー
ルを設置するための仕組み。
– DGX Cloud
• 現在もモデルを配置して推
論を動作させることができる
NVIDIAが提供のクラウド。
しかしCUDA準拠のAWS
クラウドやオンプレも可。
[
概
要
]
45
(参考)NIMの構成
これがNIMの単位。
NVIDIAが定義し
ている。
これらのドメイン領
域ごとの学習済み
NIMを公開予定。
[
概
要
]
LLMと実行環境とアプリ
[
概
要
]
47
•G
•P
•T
enerative
re-Trained
ransformer
創造/生成
事前学習
トランスフォーマ
GPTについて
[
概
要
]
48
LLM(大規模言語モデル)の構成
• 教師データ付きの文章を大量に集められない
• 教師なしデータで、言語の文法や、人間が持つ一般的な知識の脳みそを
つくる
– 事前学習モデル = PreTrainモデル
• 教師ありデータで、どのように振る舞うかを指示する。追加で学習させる。
事前学習
ファイン
チューニング
教師なしデータ 教師ありデータ
[
概
要
]
51
実行するのは推論フェーズ = アプリ
51
事前学習
ファイン
チューニング
教師なしデータ 教師ありデータ
プロンプト(呪文)
翻訳 要約 小説 ・・・
バ
イ
ナ
リ
ー
テ
キ
ス
ト
推
論
学
習
この後の文章
を英語に翻訳
してください。
[
概
要
]
52
アプリケーションの実行環境
52
プロンプト(呪文)
翻訳 要約 小説 ・・・
テ
キ
ス
ト
OSみたいな位置づけ
アプリケーションを提供する環境
(アプリケーション実行環境)
推
論
に見える
バ
イ
ナ
リ
ー
学
習
[
概
要
]
53
GPTについて
•G
•P
•T
enerative
re-Trained
ransformer
創造/生成
事前学習
トランスフォーマ
[
概
要
]
54
創発性(Emergent Phenomena)の獲得
• LLMの学習量が増えると、ファインチューニングで学習し
ていないタスクに、答えることができ始める
– Few Shot Leraningの例
• ネガティブの例示しか行っていないが、何も例示していないpositive
の回答が出力される
• これはLLMがプロンプトの「negative」という言葉から、「positive」
という内容を創発し、かつ入れるべき言葉と推測して実施している。
54
[
概
要
]
55
創発性(Emergent Phenomena)の獲得
• https://blog.research.google/2022/11/characterizing-
emergent-phenomena-in.html
55
「多段階の算術」「大学レベルの試験の受験」および「単語の文脈上の意味の特定」です。いずれの場合も、言語モデルのパ
フォーマンスはしきい値まではモデルサイズにほとんど依存せずランダム同等で、10^22~10^23で突然パフォーマンスが向上。
https://blog.research.google/2022/11/characterizing-emergent-phenomena-in.html
「Characterizing Emergent Phenomena in Large Language Models」
[
概
要
]
56
プロンプト(呪文)
インコンテキストラーニング
翻訳 要約 小説 ・・・
プロンプトに情報を追加し、学習をさせる事を「インコンテキストラーニング」
Few-shot Learning Zero-shot Learning
テ
キ
ス
ト
推
論
プロンプトに記載しておけば、本来LLMで学習すべきだった項目が、あ
とから実行時に学習させたことと同等になる。創発性のおかげ
具体的な正答例を一つだけプロンプトに含めて質問する方法 具体的な正答例もいれず、いきなり質問だけ行う。
[
概
要
]
57
LLMの追加学習がプロンプトで可能
• 本来は利用者の実行(推論)環境として、開発(学習)
が完了した状況で、提供されるのがLLMである。
• LLMの学習は非常に高価であり、安易に追加学習はで
きない
• 実行時(推論時)に、指示をテキストで行うプロンプトに、
本来LLMに学習させたかった内容を記載すると、LLMに
あたかも学習させていたかのような動作を行う。これは創
発性のおかげである。
• 実行時に追加プログラムを差し込みながら動作している
ようなものである。生成AIの世界では、アプリで後からプ
ログラムできる不思議な動作である。
[
概
要
]
58
プロンプトの例(プロンプト内にDB配置)
プロンプト(呪文)
指示文章
役割ロール指定
サンプル/答え方の指定
サンプル/答え方の指定
サンプル/答え方の指定
サンプル/答え方の指定
参照するデータベースのデータ
下記の日本語の文章を英語に翻訳してください
あなたはプロの翻訳家です
アルファベットは小文字で、不明な部分はスキップ
<カタカナにするべき言葉一覧>
<日本語の文章>
[
概
要
]
59
プロンプトの例(プロンプト内にDB配置)
• 課題
– プロンプトの量はトークン数の上限がありデータベースが入りき
れない
– そのため外部にデータベースを持ち検索する方法を構築する
のがRAG
– 学習しなおす方法(OSを改変するのに近い)
• LLM自体に追加データを含めて、事前学習モデルに再学習を実施
する。とても高価で実施できない(ン億円かかる)
• LLMのファインチューニングの手法でデータを含める
– ファインチューニングは回答のお作法を学習するのに適していて、データベース
を学習するには適していない。効果が出ない可能性がある。
– そこそこ高価である(ン億円近い)
– 現状大きいトークン数を利用できるLLMを利用するのが最良
[
概
要
]
60
生成AIの実行環境
• 動作環境(ChatUI)
ハードウェア
OS
アプリ
ハードウェア
学習済みLLM
OS
プロンプト
目的に応じた動作 目的に応じた動作
生成AIの構成
PCなどの構成
実行環境
[
概
要
]
61
生成AIの実行環境
• 動作環境(ChatUI)
ハードウェア
OS
アプリ
ハードウェア
学習済みLLM
OS
プロンプト
目的に応じた動作 目的に応じた動作
生成AIの構成
PCなどの構成
実行環境
実行環境
システムプロンプト
[
概
要
]
62
生成AIの実行環境
• 動作環境(同じマシンの中に二つの実行環境が存在)
ハードウェア
OS
アプリ
ハードウェア
学習済みLLM
OS
プロンプト
目的に応じた動作 目的に応じた動作
生成AIの構成
PCなどの構成
実行環境
システムプロンプト
インコンテ
キストラー
ニング
データの
やり取り
[
概
要
]
属人機
[
概
要
]
64
属人機 いつも人の側にある機器である
人がマシンに出向いて利用する 「非属人機」
人が出向くことなく、いつも人のそばにマシンがある
属人機の定義
「属人機」とは
[
概
要
]
65
コンピュータができる事まで、人間が考えて寄り添っている
コンピュータのLLMが人間が決められない不定形な部分まで
歩み寄って一緒に思考
新属人機 思考を人間へ歩み寄る
生成AI時代の「属人機」とは
人間の思考
LLM 人間の思考
[
概
要
]
66
コンピュータのLLMが人間が決められない不定形な部分まで
歩み寄って一緒に思考本当にできるのか?
正しい推測する方法について
生成AI時代の「属人機」とは
LLM 人間の思考
[
概
要
]
67
マルチモーダル
• 中の人の例で想像してみま
しょう
• シングル(外の人が打つ文字
の情報だけしかわからない)で
しか動けない
• 利用者の状況分からない、不
安、いろいろやってあげたいけ
どできない
あなた
パソコンのUIに
なってください
[
概
要
]
68
Project Astra
• Google I/O 2024にて、GoogleはマルチモーダルAI
の活用とその世界感を発表
– 全ての人に役立つAIエージェントを目指した
[
概
要
]
69
Project Astra
• マルチモーダルを理解する
– マルチモーダルとは?
• シングルスレッドとマルチスレッドの考え方に近い
– 画像とテキストと音声・・・いろんなメディアがマルチにネットで使
う文化はHTMLが育んだもの「マルチメディア」
– 複数のメディアをAIが認識できることがマルチモーダルではない
マルチモーダルはマルチメディアではない
[
概
要
]
70
Project Astra
• マルチモーダルとは
– × 異なる種類のメディア情報を扱う事ができるAI
– 〇 複数のモード情報で正しく推論できるAI
• 状況を理解するためのモードがマルチにある事
– モード(現在の状況を判断するための、複数の手段)
» テキストの言葉
» テキストの前後からの文脈
» テキストの文脈から見えるその人の感情
» テキストと並んで掲載されていた説明の図
» 周辺の映像
» 話している声
» 等々
– この様々なモードを、形式や手段を組み合わせて、状況を正しく把握する。
70
[
概
要
]
72
Project Astra
• Googleが狙うのは、スマートグラスとデバイス上の動作
ではないか。Gemini nanoのようにオフラインで動作し
ながら、その人の正しい状態を環境から取得して、正し
い推論とともに、正しい対話、正しい提案を行い、イマー
シブ(没入)に表示する。それにより、Google
Assistantのエージェントをより使いやすい形へ持ってい
72
生成AI時代の属
人機に至る道のり
[
概
要
]
ハードウェアのアプリ化
情報の出口の最適化
[
概
要
]
75
ソフトウェアで提供できる
使いやすいさの限界
ChatUIの限界
ハードウェアの開発
施策などのハードルが低くなっている
人に歩み寄るデバイス 属人機
特化デバイス
このようなアプリ流通の可能性もあり
生成AIにより使いやすい形状が必要に
生成AIのハードのソフトウェア化
[
概
要
]
76
CES2024より【AI BACKPACK】
[
概
要
]
77
【AI BACKPACK】
[
概
要
]
78
【AI BACKPACK】
[
概
要
]
79
【AI BACKPACK】 生成AIの
必然性
スマートフォンに音声で入力した情報をもとに、生成AIでLEDマトリックスで表示させる画像を生成させた上で、スマートフォンからリュックサックへのLEDへて画像転送。LEDマトリッ
クスの映像などをWebで探してもないですし、カスタマイズ画像をユーザーが作るのもハードルが高いため、生成AIを使う必然性が生まれていると感じた。
[
概
要
]
80
文字起こし+要約マインドマップ生成
[
概
要
]
81
【Nicebuild】
[
概
要
]
82
[
概
要
]
83
Project ARA •http://www.projectara.com/
2014年4月
しかしいつか来た道でもある・・・
• Google企画のプロジェクト。但し途中で断念。
• MIPIのIFの上に定義されたモジュール型デバイス
• 必要な機能をブロックで結びつける「定義」を行う
• これがハードの実行環境(フォームファクタ)になり得るかと期待
• 商用を考えるとハードウェア量産によるコスト低減が見込めない
[
概
要
]
おしらせ
[
概
要
]
85
技能五輪開発競技参加
• https://mobile-app-
dev.org/%e3%82%a2%e3%83%97%e3%83%
aa%e3%82%b8%e3%83%a3%e3%83%91%e
3%83%b32024%e3%83%a2%e3%83%90%e3
%82%a4%e3%83%ab%e3%82%a2%e3%83
%97%e3%83%aa%e3%82%b1%e3%83%bc%
e3%82%b7%e3%83%a7%e3%83%b3%e9%9
6%8b/
[
概
要
]
86
日本Androidの会 ABC2024S開催
[
概
要
]
87
生成AI協会 人材育成・教育WG
• 主催 一般社団法人 教育AI活用協会
• 後援 一般社団法人 生成AI協会
[
概
要
]
88
ChatGPT使ったコンサートします
• 【ChatGPT使ったピアノのライブします! 開催告知
来週】来週の6/16(日曜日) に13:30~ 西立
川にある 地域の拠り所 街カフェcocoon 立川
でピアノライブを行います。
• こちらコンサートに興味持って頂けましたら、是非聴
きにきて頂けると嬉しいです。チケット制ではないの
で、facebook/messageなどで連絡を事前にお
願いしております。(10~15人程度の小さいコン
サートなのでご容赦を)
• 毎度のことながら連絡告知が遅れてしまって申し訳
ないです。まだ私のお客さんは一人も集まっていな
いので、冷やかしだけでも来て頂けると嬉しいです。
• ChatGPTを即興演奏ライブに取り入れるという試
み、前回好評でしたので、今回もブラッシュアップし
てやってみます。音楽の生成はあくまでも、私人間
が行います。ただ、来場されたお客さんから頂いた
「ことば」をお題として、ChatGPTに入れて、ショー
トストーリーと映像を生成させます。それをお客さん
と自分が見ながら、その場で思い浮かんだイメージ
でオリジナル曲を作りながら、私がピアノの即興演
奏をさせてもらいます。
• 文字で書いてもピンとこないと思いますので、見に
来てもらえると幸いです。
[
概
要
]
所属紹介
[
概
要
]
90
日本Androidの会とは
コミュニティー運営委員
97名
設立
2008年9月12日
前身はAndroid勉強会2008年5月
会員
22,011名
Androidに興味を持つ人が集まるユーザーコミュニティーです!
•Androidの普及を促進し、ビジネス系、技術系、デザイナー系の人たちに
対して、Androidの注目度を上げることを目的としています。
[
概
要
]
91
日本Androidの活動内容
•そのほか展示会多数
• Wireless Japanなど
Android
普及活動
•メーリングリスト
•部/WG活動支援
•セミナー講演活動
•書籍執筆活動
•イベント協賛
地方支部
•各地方での勉強会開催
•ハンズオンセッション(実習)
→各支部にお問い合わせ下さい
月例イベント
•毎月開催
•勉強会講演方式
•参加無料
•Android Bazaar and
Conference
•年二回開催(春・秋)
•基調講演セミナー等
•バザール(展示)
•前回2千人
•の動員数
•開催規模
•約100~200名
•ビジネスマッチング
•約100名規模
[
概
要
]
92
是非ご入会下さい
http://www.android-group.jp/
•個人、法人ともにGoogle Groupsへ登録するだけです。会則並びに設立趣意に賛同し
ていただく以外の作業や費用は、発生いたしません。
•企業様のNPOへのご賛助もお受けしております。
[
概
要
]
93
モバイルアプリケーション開発 モバイルソリューション開発 IoTソリューション開発
先端技術検証サポート 通信品質検証サポート
システム仕様策定検証サポート
株式会社 KDDIテクノロジー
[
概
要
]
94
KDDIテクノロジーの取り組む技術
スマートフォンアプリ開発
システム/クラウド構築
プロダクト開発
技術調査・技術開発
特化技術
AI 画像/自然言語/生成AI
xR ARグラス/VPS
ドローン
5G/低遅延映像伝送/自由視点・多視点映像
採用推進中!
https://recruit.kddi-tech.com/
株式会社 KDDIテクノロジー
[
概
要
]
95
ご静聴頂きましてありがとうございます

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