経済産業省が生成AIの開発企業に支援を行い特化型AIの開発求める

~ 関西街歩き良い考えを思い付きたい

経済産業省は国内の生成AI を開発する20に及ぶ企業と研究機関に支援を行い、アニメ特化型基盤モデルや製薬に資するLMM等の開発を求めます。既存の生成AI が高度化を成し遂げる中で日本は特筆すべき評価をされるAI を開発できるか。

生成AI の公開されたモデルが実用化に及第点とも言える性能に到達して、日本における実用化に日本企業が追加するデータなどの要素と社会実装を行う為の調整が重要になる段階であれば、海外との競争も意識した国の支援は是認できます。

各種生成AI による応答は深い知見を示すまでに達していますが、利用者の求めるレベルは上がり続けている中で日本と他国における政治・経済・社会等の環境は異なり、日本の方が社会問題に対する方策が適切で進んでいる場合もあります。

日本が生成AI の分野で成果を上げるためには、英語を十分には使えないが日本語による様々な分野で突出した内容の知見やエンターテインメント性を出せる人材を見極めるのは、海外との生成AI 開発競争で一つの突破口になり得ると思う。

各国の競争が続くであろう分野のアニメ特化型基盤モデルでは「ハイクオリティな背景の生成」と「人物表現の高度化」に、生成AIを利用する事で労力を少なく新規参入者を含めて、イメージ通りに表現しやすくなる方向性と思われます。

その場合は、プロとアマチュアの画像と映像の表現者が持つ著作権に抵触する、現在の画像生成AI ・映像生成AI 等で問題になるデータとは違って著作権問題のないデータで表現を最適化する調整が課題かもしれません。

さて…そのように理解した上で、日本における生成AI 開発でデータを利用される人物が必ず許可を求められたり代価を得られるかは確信が困難な状況ではある。

Claude 3.5 Sonnet の場合

上記の文章を、Claude 3.5 Sonnet に入力しました。

Claude の応答
ご指摘の通り、日本の生成AI開発における課題と可能性について、非常に洞察に富んだ分析をされていますね。いくつかの重要なポイントについて、さらに掘り下げて考えてみましょう。

  1. 日本の強みを活かした開発戦略:
    日本語に特化した高度な知識やエンターテインメント性を持つ人材の活用は、確かに重要な戦略になり得ます。これは単に言語の壁を越えるだけでなく、日本固有の文化や社会背景を深く理解したAIの開発につながる可能性があります。
  2. アニメ特化型基盤モデルの可能性:
    アニメ産業は日本の強みの一つであり、この分野での生成AIの活用は大きな潜在力を秘めています。ご指摘の「ハイクオリティな背景の生成」と「人物表現の高度化」は、制作プロセスを革新し、新たな表現の可能性を広げる重要な方向性です。
  3. 著作権問題への対応:
    著作権問題のないデータでの表現最適化は、確かに重要な課題です。これには、オリジナルデータの作成や、著作権フリーのデータセットの構築など、創造的なアプローチが必要になるでしょう。
  4. データ利用と権利保護のバランス:
    データを提供する個人の権利保護と、技術発展のためのデータ利用のバランスを取ることは、グローバルな課題です。日本では、個人情報保護法や著作権法の枠組みの中で、新たなガイドラインや法整備が必要になる可能性があります。
  5. 社会実装に向けた調整:
    日本の社会・文化的背景に適合したAIの開発と実装は、確かに重要です。例えば、日本特有の社会問題や慣習に対応したAIソリューションの開発が考えられます。
  6. 国際競争力の強化:
    政府の支援は、日本のAI産業の国際競争力強化に重要な役割を果たします。ただし、単なる資金提供だけでなく、規制緩和や産学連携の促進など、包括的なアプローチが必要でしょう。

これらの課題に取り組むことで、日本は生成AI分野で独自の立 position を確立できる可能性があります。技術革新と社会的責任のバランスを取りつつ、日本の強みを活かした開発を進めることが重要です。

最後に、データ利用に関する個人の権利保護については、確かに現状では不確実性が高いです。この問題に対しては、透明性の高いデータ収集プロセスの確立や、データ提供者への適切な報酬システムの構築など、新たな枠組みづくりが必要になるでしょう。これは技術開発と並行して進めるべき重要な社会的課題だと言えます。

Gemini の場合

Claude 3.5 Sonnet と同じ七段落文章を、Gemini に入力しました。

Gemini の応答

日本における生成AI開発における課題と展望：データ利用と著作権問題を中心に

経済産業省の支援と生成AI開発の現状

経済産業省が生成AI開発に力を入れる中、日本はアニメ特化型基盤モデルや製薬に資するLMMなど、特徴的なAI開発を進めています。これは、海外の汎用的な大規模言語モデルに対抗し、日本の強みを活かしたAI開発を目指す重要な取り組みと言えるでしょう。

データ利用と著作権問題：生成AI開発のボトルネック

しかし、生成AI開発においては、データの利用と著作権問題が大きな課題となっています。特に、アニメ特化型基盤モデルでは、高品質な背景や人物表現を実現するために、膨大な量の画像データが必要となります。しかし、これらのデータには、プロ・アマ問わず、多くのクリエイターの著作物が含まれており、無断利用は著作権侵害に該当する可能性があります。

日本におけるデータ利用の課題

日本においては、生成AI開発においてデータを提供する人物が必ず許可を求められたり、対価を得られるという保証は、現時点では十分ではありません。この状況は、クリエイターの権利保護という観点から大きな問題であり、生成AI開発の活性化を阻害する要因ともなり得ます。

解決策と今後の展望

この問題を解決するためには、以下の点が重要と考えられます。

  • 著作権法の改正: 生成AIの利用に特化した著作権法の改正を行い、データ利用のルールを明確にする。
  • データの匿名化・一般化: 個人情報や著作権に配慮しながら、データを匿名化・一般化し、利用範囲を限定する。
  • クリエイターへの報酬制度: データを提供したクリエイターに対して、適切な報酬を支払う仕組みを構築する。
  • 倫理的なガイドラインの策定: 生成AIの開発・利用に関する倫理的なガイドラインを策定し、社会全体の合意形成を目指す。

日本が生成AI分野で成功するための鍵

日本が生成AI分野で成功するためには、以下の点が重要です。

  • 日本語に特化したAI開発: 日本語のニュアンスや文化を深く理解したAI開発に注力する。
  • 多様な分野でのAI活用: アニメだけでなく、医療、製造業など、様々な分野でAIを積極的に活用する。
  • 人材育成: AI開発に必要な人材を育成し、国際競争力を強化する。
  • スタートアップ支援: AIスタートアップを積極的に支援し、イノベーションを促進する。

まとめ

生成AI開発は、日本にとって大きなチャンスであり、同時に大きな課題でもあります。データ利用と著作権問題を適切に解決し、倫理的な観点からAI開発を進めることが、日本の未来を左右する重要な課題と言えるでしょう。

議論を深めるための質問

  • 生成AIの開発において、著作権フリーのデータのみを利用することは現実的でしょうか？
  • AIが生成したコンテンツの著作権は誰に帰属するべきでしょうか？
  • 生成AIの開発における国際的な協力体制を構築することは可能でしょうか？

これらの質問について、様々な角度から議論を深めていくことで、より良い社会の実現に貢献できるはずです。

ご希望に応じて、より詳細な情報や分析を提供できます。お気軽にご質問ください。

特に、以下の点について、より詳しく知りたい場合はお申し付けください。

  • 特定の生成AIモデルの技術的な詳細
  • 生成AIの社会への影響に関する分析
  • 生成AIに関する政策動向
  • 生成AIの倫理的な問題

また、以下のキーワードに関する情報も提供可能です。

  • 大規模言語モデル
  • ディープラーニング
  • 機械学習
  • 自然言語処理
  • コンピュータビジョン

ご自身の興味のある分野に合わせて、お気軽にご質問ください。

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ブログ作成者の質問
Gemini による別の応答にあった具体的な解決策のうちで、「データプラットフォームの構築: 著作権がクリアされた高品質なデータを収集・管理するためのプラットフォームを構築する。」は、私も同様の意見を持っていますが日本と海外で既にある事例なのか等を説明してください。

Gemini の応答

データプラットフォーム構築に関する更なる考察：日本と海外の事例、課題、展望

データプラットフォーム構築の必要性と課題

ご指摘の通り、「データプラットフォームの構築」は、生成AI開発における著作権問題解決の有力な手段の一つです。高品質なデータを収集・管理し、著作権がクリアされた状態で提供することで、生成AI開発を促進し、同時にクリエイターの権利保護にもつながります。

しかし、このアプローチにはいくつかの課題が考えられます。

  • データ収集の困難さ: 高品質で多様なデータを集めることは容易ではありません。特に、特定の分野（アニメなど）に特化した高品質なデータは、限られた範囲でしか存在しない場合があります。
  • データの品質保証: 集めたデータが、本当に著作権がクリアされていることを保証する必要があります。
  • プラットフォームの構築・運用コスト: 大規模なデータプラットフォームを構築・運用するには、多額のコストがかかります。
  • データのプライバシー問題: 個人情報を含むデータを取り扱う場合、厳格なプライバシー保護対策が求められます。

日本と海外の事例

海外の事例

日本の事例

しかし、これらのプラットフォームは、生成AI開発に特化して設計されたものではありません。そのため、生成AI開発に必要なデータが十分に揃っているとは限りません。

今後の展望と課題

具体的な解決策

  • 多様なステークホルダーとの協働: 政府、企業、研究機関、クリエイターなど、多様なステークホルダーが協力して、データプラットフォームを構築する必要があります。
  • 法整備: データの利用に関する法整備を進め、著作権に関する明確なルールを定める必要があります。
  • 国際的な連携: 国際的な連携を強化し、グローバルなデータプラットフォームを構築することが望まれます。

まとめ

データプラットフォームの構築は、生成AI開発における重要な課題であり、同時に大きなチャンスでもあります。様々な課題を克服し、多様なステークホルダーが協力することで、より良いデータプラットフォームを構築し、生成AIのさらなる発展に貢献することができます。

より詳細な情報が必要な場合は、お気軽にご質問ください。

  • 特定の分野のデータプラットフォーム: 例えば、医療分野、金融分野など、特定の分野に特化したデータプラットフォームの事例について知りたい場合
  • 技術的な側面: ブロックチェーン技術やAIによる著作権判定の技術的な詳細について知りたい場合
  • 政策的な側面: データプラットフォームに関する政策動向について知りたい場合

ご希望に応じて、これらの点について詳しく解説いたします。

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