世界的なAI技術競争が激化する中、インド政府はBharatGenと呼ばれる大規模な人工知能プロジェクトを開始しました。科学技術省の支援を受け、約235億ルピー（約2700万ドル）を投じるこのプロジェクトは、インドの技術的自立性を確保するために、独自の基礎AIモデルを構築することを目指しています。画像注記：画像はAIによって生成され、画像ライセンスプロバイダーMidjourneyから提供されています。BharatGenプロジェクトの推進は偶然ではありません。中国のDeepSe…

ソフトバンクグループ創業者の孫正義氏は、アメリカ元大統領トランプ氏の同伴のもと、先日「スターゲート計画」と名付けられた人工知能プロジェクトを発表しました。この計画は5000億ドル以上の投資を見込み、複数のデータセンターと関連インフラの構築を目指しています。巨額の資金調達を必要とするこの計画に対し、孫正義氏は現在、適切な資金調達方法を模索しています。ソフトバンクは現在、プロジェクトファイナンスと呼ばれる資金調達方法を検討しているとのことです。この方法は石油・天然ガス業界で一般的に用いられており、ア…のような大規模インフラプロジェクトの建設を支援することが可能です。

ダボスで開催されたフォーラムで、デロイトは企業が生成AI（Gen AI）の実験を現実のアプリケーションへと転換する際に直面する困難性を明らかにしたレポートを発表しました。企業は生成AIプロジェクトにおいて初期段階で成果を上げていますが、大規模展開には依然として多くの障害が存在します。画像注記：画像はAI生成、画像ライセンスプロバイダーMidjourneyにより生成。レポートによると、多くの企業は生成AIの実装において、実験室環境から本番環境への移行が容易ではないことを発見しています。特に

最近、「スターゲート」AI計画（Stargate）と呼ばれる人工知能プロジェクトが正式に開始されました。このプロジェクトはソフトバンクグループの支援を受け、OpenAI専用を目的としています。このニュースは大きな注目を集め、特にドナルド・トランプ前大統領はこのプロジェクトを「アメリカの潜在能力への揺るぎない自信の表明」と高く評価しました。画像出典：画像生成AI、Midjourneyによる画像を使用。 「スターゲート」計画の目標は、高度な人工知能技術を用いて…

ハワイ州立学校は最近、人工知能プロジェクトの試験運用を行いました。その成果は教育関係者のリーダーたちに深い感銘を与え、感動すら覚えるほどでした。各島の小中高校から6チーム、計80人の生徒が、生徒たちが直面する課題を特定し、解決策を見つけるのに役立つAIプログラムまたは「チャットボット」を作成するという課題を与えられました。このプロジェクトは、太平洋国際ハイテク研究センターの社長であるイアン・キタジマ氏が共同で設立しました。ハワイ公共放送（HPR）は、キタジマ氏にインタビューを行いました。

GoogleのAIプロジェクトGeminiの社内規定が、情報正確性に対する懸念を引き起こしています。報道によると、AI生成コンテンツの評価を請け負うアウトソーシング担当者は、医療や健康など、専門知識を持たない分野の評価を強いられているとのことです。これらのアウトソーシング担当者は、グローバルテクノロジーサービス企業GlobalLogicからの派遣であり、Googleは「正確性」などを主な評価基準として、AI生成の回答を評価するよう求めています。以前は、アウトソーシング担当者は専門外の質問をスキップすることができましたが…

先日、フロリダ州のマーア・ラーゴ・リゾートにて、トランプ次期大統領とソフトバンクグループCEOの孫正義氏が会談し、ソフトバンクが今後4年間で米国プロジェクトに1000億ドルを投資する計画を発表しました。この巨額投資は、人工知能分野の発展に重点的に充てられる見込みです。画像注記：画像はAI生成、画像ライセンスプロバイダーはMidjourney。発表会でトランプ氏は、ソフトバンクの投資は米国の未来への大きな信頼を示すものだと述べ、また、大統領選当選以来、多くの人々が米国への投資を希望していると述べました。

先日、OpenAIは競合他社であるGoogle DeepMindから3名のベテランコンピュータビジョンおよび機械学習エンジニアを採用し、人工知能分野における研究開発能力をさらに強化すると発表しました。新たに採用された3名のエンジニアは、Lucas Beyer氏、Alexander Kolesnikov氏、Xiaohua Zhai氏で、スイス・チューリッヒの新オフィスで勤務します。OpenAI幹部は火曜日の社内メモでこのニュースを伝え、次のように述べています。

近年、人工知能（AI）は世界的な話題となっており、OpenAIがChatGPTをリリースして以来、特に注目を集めています。米国の国防・安全機関も迅速に対応し、AIプロジェクトへの大規模な投資を開始しました。画像注記：画像はAI生成、画像ライセンスプロバイダーMidjourney　フォーブスの分析によると、国防総省（DoD）は過去2年間で約6.7億ドルの契約を約323社と締結し、様々なAI関連プロジェクトに注力しています。

「All-In Summit 2024」で、グーグルの共同創設者であり前Alphabet社長のセルゲイ・ブリン氏は、ほぼ毎日グーグルで働き、AIの最新進歩に興奮していると述べました。ブリン氏は昨年グーグル本社に戻り、AIプロジェクトに参加したことを公に認め、AI分野の急速な発展の価値を強調しました。彼は、アルゴリズムの改良が計算能力の向上を上回っている可能性があると指摘し、AIに対して楽観的な見方を示し、将来のAIモデルの訓練に大幅な計算能力の増加は必要ないと考えています。ブリン氏の復帰は、グーグルの将来の発展とAI戦略に大きな影響を与えるでしょう。

英国の新労働党政権は最近、人工知能を政策の中心に据えることを約束しましたが、国家財政のバランスを取る試みの中で、AIとテクノロジーのプロジェクトに充てる予定だった1億7000万ドルの予算を意外にも凍結しました。これは前任政府が残した財政赤字が原因で、新財務大臣レイチェル・リーブスは前任政権が279億ドルもの公共支出の赤字を「隠蔽」したと非難しています。財政緊縮策下では多くのAIプロジェクト、特にエディンバラにある10億ドル規模のペタスケールスーパーコンピュータープロジェクトなどに影響が出ています。科学、イノベーション、

イーロン・マスク氏のX社とMidjourneyが提携協議中であり、生成AIプロジェクトの推進につながる可能性があります。選挙前におけるXプラットフォーム上のGenAIコンテンツの特定、AI技術の応用促進などが含まれる可能性があります。Midjourneyの生成AI計画は、自然言語から画像を生成するもので、他のプロジェクトと同様です。今回の提携により、より高度なAIコンテンツ生成技術がもたらされ、AI技術の更なる進歩が期待されます。

グーグルは、人工知能プロジェクトGeminiのリリース時期を延期する。GeminiはOpenAIに対抗するプロジェクトであり、グーグルはクラウド顧客やビジネスパートナーに対し、2024年第1四半期まではGeminiへのアクセスは期待できないと伝えた。Geminiは、強力なマルチモーダル機能を備えた次世代AIシステムであり、グーグルのクラウドサービスと消費者向け製品に深く統合される予定だ。

2023年、GitHubでは6万5000件もの新しい生成AIプロジェクトが追加され、前年比248％増加しました。LangChainやStable Diffusionなど、オープンソースの生成AIプロジェクトが2023年の貢献者数ランキングトップ10入りを果たしました。GitHubは、インドが2027年には世界最大の開発者コミュニティになると予測しており、生成AIの発展はビジネスに大きな影響を与えるでしょう。レポートによると、開発者の92％がAIベースのコーディングツールを使用しており、GitHub Copilotが特に人気を集めています。

JPモルガンは、最初の生成AIプロジェクトの導入に向けて、米国の規制当局と協力しています。同社は、生成AI製品を導入する際に適切な管理体制を整えたいと考えています。JPモルガンの最高情報責任者によると、同社は規制当局が生成AIモデルの構築方法を理解するのを支援しているとのことです。JPモルガンは現在、各企業の収益サマリーを生成できるAIアプリケーションをテストしています。また、顧客の問題に対する正確な解決手順を提供するAIアシスタントも開発中です。

「1. YCのAIプロジェクトの割合は57％に増加 2. LLMOpsツールがChatUIに取って代わり、人気のある創業分野となる 3. Copilotの概念は引き続き人気」

{1:英国政府は、2050年までのネットゼロ排出目標達成を目指し、グリーンAIプロジェクトに400万ポンドを拠出します。2:プロジェクトには、AIを活用した電力網のエネルギー生産時期の予測や農業の脱炭素化が含まれます。3:この措置は、クリーンエネルギー産業の発展と新たな雇用創出を促進することを目的としています。}

サウジアラビアとUAEは、人工知能ソフトウェアの構築のためにNVIDIAチップを大量に購入しています。サウジアラビアは少なくとも3000個のNVIDIA H100チップを購入済みです。UAEはアブダビの技術革新研究所で独自のオープンソース大型言語モデルを開発しています。

人工知能（AI）モデルのトレーニングは複雑なプロセスであり、いくつかの一般的なミスを犯しやすいものです。この記事では、AIプロジェクト開発で最も犯しやすい10個のミスを列挙します。まず、データの前処理の質が重要であり、低品質なデータはモデルの誤りを招きます。次に、適切な開発モデルを選択することも重要であり、モデルの適用性と精度の評価を考慮する必要があります。さらに、モデルとビジネス指標の一致性も重要であり、技術指標とビジネス指標が一致した場合のみ、期待されるビジネス成果を実現できます。データのプライバシー保護も重要な要素です。