OpenAI DevDayから考える Generative AI業界の潮流

■ 登壇イベント ：LLMProd#3 Production目線で振り返る OpenAI DevDay
https://llm-in-production.connpass.com/event/303685/

■ Algomatic
HP：https://algomatic.jp/
採用情報：https://jobs.algomatic.jp/

Transcript

1. OpenAI DevDayから考える Generative AI業界の潮流 Algomatic CEO ⼤野峻典 © 2023 Algomatic Inc.
2. 資料はXにも上げています @ono_shunsuke © 2023 Algomatic Inc. 2
3. ⾃⼰紹介 3
4. 写真で⼀⾔「私は誰？」 © 2023 Algomatic Inc. 4
5. 東京⼤学⼯学部卒。東京⼤学にて深層学習を⽤いた 研究プロジェクトに従事。卒業後はIndeedにて新 規事業のソフトウェア開発‧プロダクトマネジメン ト、機械学習基盤の開発を⾏う。2018年、機械学習 ‧深層学習を⽤いたソリューション開発を⾏う株式 会社Algoageを創業し、100名超の組織に成⻑。 2020年、DMMグループへM&Aによりジョイン。 2023年、⼤規模⾔語モデル等⽣成AI技術を活⽤し た、サービスの開発‧提供を⾏う株式会社 Algomaticを創業。 Algomatic 代表取締役CEO ⼤野 峻典 / Shunsuke Ono 5 © 2023 Algomatic Inc.
7. 結局、何が変わったか 7
8. • コスト削減 • Function Callingの進化 • JSON mode • 知識更新 • GPT-4 Fine Tuning可能に • Rate Limit引き上げ • etc 8 © 2023 Algomatic Inc. 連続的（に⾒える）変化 ⾮連続的（に⾒える）変化 • GPTs：⽤途特化のカスタマ イズ‧拡張 • GPT Store：GPTのマーケッ トプレイス • Assistants API：エージェン ティブな挙動⽤の共通機能 • etc 結局、何が変わったか？
9. • コスト削減 • Function Callingの進化 • JSON mode • 知識更新 • GPT-4 Fine Tuning可能に • Rate Limit引き上げ • etc 9 © 2023 Algomatic Inc. 連続的（に⾒える）変化 結局、何が変わったか？ 「便利」 「わかる」
10. 10 © 2023 Algomatic Inc. ⾮連続的（に⾒える）変化 • GPTs：⽤途特化のカスタマ イズ‧拡張 • GPT Store：GPTのマーケッ トプレイス • Assistants API：エージェン ティブな挙動⽤の共通機能 • etc 結局、何が変わったか？ 「既にAPIを、使えばできた事」 「何が、したい？」 「今後、どうなる？」
11. OpenAI DevDayから考える Generative AI業界の潮流 11
12. 12 ❶ 「正しい使い⽅」の理解 の促進 ❷ 「新しい使い⽅」の発明 の促進 ❸ 「普及するAI-UI/UX」の発明 の必要性 ❹ 「ライトに作り、リーンに改善」という作法 ❺ 「拡張から始め、徐々に⾃動化」という思想 Agenda
13. ❶ 「正しい使い⽅」の理解の促進 © 2023 Algomatic Inc. 13 「⽣成AI活⽤体験」を増やし、より多くの⼈に「正しい使い⽅」を伝授 • 「⼈類は⽣成AIの正しい使い⽅がわから ない」という、普及のボトルネック • ⽤途特化GPTの利⽤のハードルを下げる ◦ カスタムプロンプト ◦ ナレッジ付与 ◦ 外部API連携 • これまでの「ChatGPT」より“深い”活 ⽤が、簡単に ◦ 既に⽞⼈はできた（プロンプト / API × 実装） ◦ より多くの⼈が、簡単に、LLM‧⽣成AIを活⽤ できるような補助輪的位置づけ ⾞に鞭を打っても動かない
14. ❷ 「新しい使い⽅」の発明の促進 © 2023 Algomatic Inc. 14 「作る‧試す」ハードルを徹底的に下げ、ユースケース探索を簡単に • 技術的不確実性（伸びしろ）の⼤きさ ◦ 未知のユースケースはたくさんあるはず • 「既にできたこと」を、誰にとっても 「徹底的に簡単に‧ラクにする」思想 ◦ GPTsやAssistants APIで、「技術的にできるこ と」はこれまでも既にできた ◦ ⾯倒な共通機能を、ラクに作れるように ◦ PoCのハードルが、下がった • PoCのハードルを下げることで、試⾏回 数を⼈類全体で最⼤化
15. ❸ 「普及するAI-UI/UX」の発明の必要性 © 2023 Algomatic Inc. 15 ChatGPTの延⻑には無い、AI-UI/UXの発明‧既存の体験への溶け込み • APIの進化 ◦ GPTs等、ユーザの⼊り⼝を抑えたそうな動き はあれど、APIも引き続き進化（Assistants API • ⽤途ごとに適切なUI/UXが発明されたい ◦ チャット（≒汎⽤）UI/UXで実現できることに 限界あり。優秀な⼈間とでも「チャットでの み」のやり取りでは、働きづらい ◦ Cursor、GitHub Copilot Chat • 「能動的にChatGPTを開く」ことなく、 既存の体験の中に、溶け込みたい ◦ 能動的な⾏動前提では、普及し⾟い
16. ❹ 「ライトに作り、リーンに改善」というお作法 © 2023 Algomatic Inc. 16 まず、動くものをに作る。実験しながらリーンに改善、というお作法 • GPTs‧Assistants APIの「ライトに作 る」のやりやすさ • 「まずはミニマム要件で動くものを作 る。そして、要件との差分を埋めるよう 徐々に改善する」というお作法の布教 ◦ ML/DLの時のお作法と同様 ◦ 「やってみなきゃ、どこまでうまくいくかわか らない」ときに有効な⼿法 ◦ 要件の差分を埋めるために、適宜、プロンプト 改善‧ナレッジの付与‧外部API連携‧etc
17. ❺ 「拡張から始め、徐々に⾃動化」という思想 © 2023 Algomatic Inc. 17 まずは⼈間の「能⼒拡張」、徐々に「⾃動化」という思想 • 現状は「能⼒拡張」的な⽤途がメインか ◦ チャットインターフェースでの⼀問⼀答的な 「⾃動化」的ではないユースケースが現状は主 に、想定されていそう ◦ いきなり「⾃動化」は難しいこと多い • その先の「⾃動化」を⽬指す、エージェ ント的な思想も意識されていそう ◦ ワークフローにおける「AI」の守備範囲を広げ ていけるような設計‧思想（ワークフロー全て 置き換えれば、⾃動化） ◦ Assistants API、GPTsの外部API連携 一連のタスク・ワークフロー ⼈間 AI ⼈間 ⼈間 ⼈間 AI ⼈間 AI ⼈間 拡 張 ⾃ 動 化
18. 会社紹介 18
19. 19 シゴラクAI：LLMを活⽤した法⼈向けの⽣産性向上⽀援サービス LLM STUDIO：業界特化型LLMの開発 新カンパニー：（準備中） ⽣成AI領域で「なんでもやる」 © 2023 Algomatic Inc.
20. 20 ① ⼀丁⽬⼀番地を、早く取る ② ⼀次情報から学び、未踏なサービスを⽣み出す ③ 中⻑期で勝ち続けられる強い組織を作る なぜ⽣成AI領域で「なんでもやる」のか？ © 2023 Algomatic Inc.
21. 21 構想に共感したDMM⻲⼭会⻑との共同創業と いう形で、Algomaticは創業されました。初期 からカンパニー制を採⽤し同時多発で複数事 業を⽴ち上げるという構想を、実現出来る資 ⾦を確保しています。 DMMから20億円の 創業資⾦の調達 © 2023 Algomatic Inc.
22. 22 5年で1000億円、10年で1兆円企業を⽬指します。 時代を代表する企業になる ⽣成AI技術は、インターネットの登場のように、私た ちの⽣活やビジネスに⼤きな変⾰をもたらします。 Algomaticは、この技術⾰新によって⽣まれるチャン スを掴み、時代を変える事業を⽣み出します。 私たちが⽬指すのは、⽣成AI時代のトップランナーと して「時代を代表する企業」になることです。 5年で1000億円、10年で1兆円企業を⽬指します。 Our Vision © 2023 Algomatic Inc.
23. • Software Engineer • Machine Learning Engineer • Product Manager • BizDev（新規事業） 23 © 2023 Algomatic Inc. 時代を代表する会社を作りましょう Twitter（X） @ono_shunsuke ご清聴ありがとうございました！