AINOW（エーアイナウ）編集部です。今回の記事では、2024年を「信頼性の年」と位置づけ、Hamming AIが提供する実験プラットフォームの意義と具体的なサービス内容、さらにはプロンプト最適化における課題とその解決策について詳しく解説します。読者の皆さんは、AI技術の最新動向やLLM（大規模言語モデル）の活用方法、また実際に企業や開発現場で使える具体例を通して、AIシステムの信頼性向上に必要な知見を得ることができます。
さらに、生成AIの基本やChatGPTの活用、実際に企業での生成AI活用事例なども紹介し、幅広い視点からAIの最新事情をお伝えします。
サマリー: 本記事では、Hamming AIが2024年に目指す「信頼性向上」をテーマに、LLMによる評価、プロンプト最適化自動化、アウトライア例の活用などの具体的な機能・利点と、実績あるハイレベルなチーム紹介、手動プロンプト作成の課題とその解決策を詳解します。企業が高速かつ効率的にAI製品の開発を実現する方法を、多角的な視点から考察していきます。
なぜ提供するのか？2024年は信頼性の年
AI信頼性向上の背景
昨今、AI技術は急速に進化しており、従来のPOC（概念実証）の段階から、実際のビジネスプロセスに組み込むフェーズへと移行しています。2023年は実験的に技術を試す年であった一方、2024年はその技術をいかに信頼性高く運用するかが求められます。企業は、低コストで迅速に複数のプロンプトやモデルの組み合わせをテストし、失敗リスクを軽減しながら最適な運用方法を模索する必要があります。
その背景には、生成AIの基本や生成AIの基本に代表される、新たな価値創造への期待があります。
Hamming AIの実験プラットフォーム
Hamming AIは、信頼性の高いAI製品を迅速に構築するための実験プラットフォームを提供しています。従来、手動で時間とコストをかけた評価工程を、大規模言語モデル（LLM）を用いることで自動化し、他のシステムとの比較検証も数分で可能にしています。この仕組みは、例えばRAG技術との連携にも活用され、企業にとってのAI導入を加速する大きな力となっています。
プラットフォームの活用シーンとしては、プロンプトの自動生成や最適化を効率的に行い、安定したAIソリューションの実現をサポートします。
主な機能と利点
LLMによるランタイム評価
Hamming AIは、大規模言語モデル（LLM）を活用して他のLLMが生成する出力を自動で評価します。この仕組みによって、従来数時間かかっていた評価作業が数分に短縮され、評価プロセスの迅速化とコスト削減が実現します。実際に、複数のプロンプトやリトリーバルアーキテクチャを同時に検証できるため、開発環境全体が効率化されます。
さらに、組み合わせの最適化を行う際は、ChatGPTの活用など、他の先進的なツールとも連携し、多角的な評価が可能です。
プロンプト最適化の自動化
手動の試行錯誤によるプロンプト作成は、常に新しいモデルバージョンに影響を受けやすいという課題がありました。Hamming AIは、タスクを記述し例を付加するか合成するだけで、適切なプロンプトを自動的に生成・評価する仕組みを提供します。このプロセスにより、プロンプト最適化の負担が大幅に低減され、生産性向上に直結します。
また、生成AIの基本的な考えに基づいた手法を取り入れることで、企業の生成AI活用事例に見られるような実践的なアプローチとも整合性が取れています。
アウトライア例の活用と継続的改善
Hamming AIは、LLMが生成する幅広いプロンプトバリエーションの中から、特に異常値やアウトライアとされる例を抽出し、これを次のプロンプト改善に活用しています。この作業は、従来の単純な評価に留まらず、継続的な改善サイクルを回すための重要なステップです。実際の利用シーンとして、企業では新たな需要や市場変化に合わせ、プロンプトを柔軟に更新するための基盤として利用されています。
加えて、Stable Diffusionのような画像生成技術との組み合わせにも応用され、その汎用性が高く評価されています。
実績とチーム
成功事例に基づく実績
Hamming AIは、多くの企業がAIプロジェクトで成功を収めるための支援を行ってきました。CEOのSumanyu Sharmaは、Citizenのユーザー数を驚異的に4倍に増加させ、さらにTeslaではAIを活用したセールスプログラムにより年次収益100億円規模を実現しています。このような実績は、企業が信頼性高いAI技術をどのようにビジネスに融合させるかを示す好例といえます。
また、実績の背景には、NVIDIA AI技術など先進技術の導入環境が整っている点も大きな要因です。
優れた創業メンバーの紹介
Hamming AIの共同創業者兼CTOであるMarius Buleandraは、以前Andurilのデータインフラストラクチャのエンジニアリングマネージャーとして活躍し、Spellの創業エンジニアとしての実績も持ち合わせています。一方、共同創業者兼CEOのSumanyu Sharmaは、先述の成功事例に基づいた豊富な実績を背景に、企業のAI導入を後押ししています。彼らのリーダーシップと先見性は、Microsoft生成AIの動向とも通じ、業界全体に新たな基準を提示しています。
プロンプト最適化の課題とHammingの解決策
手動プロンプト作成における課題
従来のプロンプト作成は、各種タスクごとに最適なパターンを見つけるために、多数の試行錯誤が必要でした。手作業では、誤差が生じやすく、また新たなモデルの登場に伴って以前のプロンプトが通用しなくなるリスクもありました。このような課題は、生成AIの活用範囲が広がる中で、運用コストを増大させる要因となります。
実際に、企業ではプロンプトの再最適化に多くのリソースを割いており、効率的な改善手法が求められています。
Hammingによる自動最適化ソリューション
Hamming AIは、大規模言語モデル（LLM）を駆使した自動最適化ツールを提供することで、手動でのプロンプト作成に伴う負担を大幅に軽減しました。ユーザーは、タスクを明確に記述し、必要な例をシステムに入力するだけで、最適なプロンプトが自動的に生成・評価されます。このプロセスは、従来の手法に比べて約20倍の速さで評価が完了し、コストも大幅に削減されます。
さらに、最新のAzure生成AIの技術と連携することで、信頼性と拡張性を兼ね備えたシステム設計が可能になっています。
このように、Hamming AIは、企業が迅速かつ効率的に高品質なAI製品を開発するための実践的なソリューションを提供しています。各プロセスにおける自動化と継続的改善の仕組みは、将来的なAI実装の進化に大きな貢献をしており、業界全体への波及効果が期待されます。加えて、業界内ではNVIDIA AI技術など、他の先進的な技術との連携も進められており、今後さらなる革新が見込まれています。
