サカナAIが提案する「CycleQD」という新しいAI開発手法が注目を集めています。
生態学で言う「ニッチ」という概念をAI開発に取り入れ、大規模なAIモデルではなく、それぞれが得意分野を持つ小規模なAIモデルを育てる方法です。この考え方は、これからのAI開発とAI人材のキャリアに新しい可能性を示しています。
ARCHETYP Staffingでは現在クリエイターを募集しています。
エンジニア、デザイナー、ディレクター以外に、生成AI人材など幅広い職種を募集していますのでぜひチェックしてみてください！
ボタンから募集中の求人一覧ページに移動できます。
サカナAIが提案する新しいAI開発アプローチ
サカナAIは、効率的なAI開発手法の研究を行うチームです。同チームが提案する「CycleQD」には、生物の進化から着想を得た興味深い特徴があります。
生態系では、生物がそれぞれの環境で生き残るために独自の特徴や能力を持っています。これを「ニッチ（生態的地位）」と呼びます。例えば、ある鳥は高い木の実を、別の鳥は地面の虫を食べるというように、それぞれが得意分野を持って共存しています。CycleQDは、この「多様な専門性による共存」という考え方をAI開発に応用しています。この手法の核となるのが「Quality Diversity（品質の多様性）」です。これは、チームの専門家がそれぞれの分野で優れた能力を発揮するように、各AIモデルが特定の分野で高い専門性を持つよう育成する方法です。この専門性を育てるために「Cyclically Alternating（循環的交代）」という独自の学習方式を採用し、プログラミング、データベース、システム操作といった異なる分野の学習を順番に行っていきます。
サカナAIの実験では、8Bパラメータ（AIモデルの規模を表す単位）という小規模なモデルを使用。実験では、コンピュータサイエンスの各分野で高い性能を示し、大規模モデルに頼らない新しいAI開発の可能性を実証しています。この成果は、より効率的で専門性の高いAI開発の可能性を示すものとして、次世代の技術開発に大きな示唆を与えています！
専門性を活かした市場価値の創出
CycleQDの中核となる技術は「モデル統合」と「SVD（特異値分解）」です。モデル統合は、異なる専門分野の知識を持つAIモデルを組み合わせる技術で、SVDはモデルの能力を基本的な要素に分解して最適化する技術です。この二つを組み合わせることで、プログラミングやデータベース操作など、特定分野で高い専門性を持つAIの開発を実現しています。
実験では、8Bパラメータという小規模なモデルながら、注目すべき成果が得られています。「Mostly Basic Python Programming」というベンチマークテストで高いパス率を達成し、データベースやオペレーティングシステムの操作でも優れた成功率を示しました。さらに、画像セグメンテーションなど、言語処理以外の領域でも有効性が確認されています。従来の大規模AIモデルと比べて少ない計算資源で実現できる点も、このアプローチの大きな特徴です。この特徴により、中小規模のプロジェクトでも実用的なAI開発が視野に入ってきます。
これからAI分野への挑戦を考えているフリーランスや個人事業主も方も、自身の専門知識を活かしながら、効率的なAIソリューションの開発に携わる機会が広がると考えられます！
これからのAIキャリアの方向性
サカナAIの研究は、AIの発展における二つの重要な方向性を示しています。
一つは「生涯学習」という考え方です。人間が経験を通じて学び続けるように、AIも実際の利用場面で得た経験を活かして能力を向上させていく仕組みを指します。これは、AIが既存の知識を基に新しい状況に適応し、継続的に成長していく可能性を示しています。
もう一つは「マルチエージェントシステム」という概念です。これは、プログラミング、データベース、システム操作など、それぞれ異なる専門性を持つAIが連携して問題解決に取り組む仕組みです。例えば、あるAIがプログラムを作成し、別のAIがテストを行い、さらに別のAIがシステムへの実装を担当するといった形で、プロジェクトを進めることができます。実験では、このような専門家チームのようなアプローチが、科学的な発見から実世界の問題解決まで、幅広い分野で効果を発揮することが示されました。
このような研究の進展は、AI分野でのキャリアに新たな展望をもたらします。特定分野の専門知識を持つ人材が、その知見をAI開発に活かせる機会は今後さらに広がるでしょう。複数のAIを連携させるシステムの構築や、特定分野に特化したAIの開発など、様々な形での参画が期待されます。また、各分野の専門家がAI開発に関わることで、より実践的で効果的なAIソリューションの創出につながる可能性も示唆されています！
まとめ
いかがだったでしょうか？
サカナAIによるCycleQDの研究は、これからのAI開発において、必ずしも大規模なモデルだけが解決策ではないことを示しています。特定分野に特化した小規模モデルの有効性は、専門知識を持つ人材の重要性も示唆しています。既存の専門性を活かしながらAI技術と組み合わせることで、新しい価値を創出できる可能性が広がっています。AI分野でのキャリアを考える際、ぜひご自身の専門性を強みとして活かすことを検討してみてはいかがでしょうか。
ARCHETYP Staffingではクリエイターを募集しています！
私たちはお客様の課題を解決するweb制作会社です。現在webサイト制作以外にも、動画編集者や生成AI人材など幅広い職種を募集していますのでぜひチェックしてみてください！
また、アーキタイプではスタッフ１人１人が「AI脳を持ったクリエイター集団」としてこれからもクライアントへのサービス向上を図り、事業会社の生成AI利活用の支援及び、業界全体の生成AIリテラシー向上に貢献していきます。
生成AIの活用方法がわからない、セミナーを開催してほしい、業務を効率化させたいなどご相談ベースからお気軽にお問い合わせください！
ボタンから募集中の求人一覧ページに移動できます。
