2024.4.11 ITトレンド全般 InfoCom T&S World Trend Report

世界を変えるAI技術:スタートアップ企業の挑戦

Image by Sayedur Rahman from Pixabay

1 はじめに

本稿は、本誌No.418(2024年2月号)に掲載した「世界を変える生成AI:機会、リスク、そして国際的対応の動向」の続編である。OpenAIのChatGPTが2022年11月に登場して以来、GAFA等の主要なIT企業が次々と市場への参入を宣言し、現在ではAIブームがさらに加速している。こうした状況の中、前回は世界各国のAI利用に関する政府の規制作りに焦点を当て、文化的背景、利害関係や国ごとの方針等の違いによる国際基準策定の難しさを垣間見た。一方で、各国では独自の法整備が進められている中、AI技術を活用する企業への投資も拡大している(図1)。また、最近では、AIの計算に不可欠なGPUを供給するNVIDIAの株式市場における時価総額が急上昇を遂げ、米国だけではなく、EUやアジアの経済にも大きな影響を与えた。このように規制と推進が同時に進行することは、AI市場の健全な成長に不可欠であると考えられる。

【図1】新たに資金調達を受けたAI企業数(国別・2022年)

【図1】新たに資金調達を受けたAI企業数(国別・2022年)
(出典:総務省「令和5年版情報通信白書」)

本稿では、AI技術が私たちにどのような恩恵をもたらすか、そして、その恩恵を最大限に享受するために、EU、米国、シンガポール、インドと日本のスタートアップ企業がどのようなユニークな取り組みをしているかを紹介する。

2 AI技術を活用する各国・地域のユニークな取り組み

2.1 自動病気診断による医療の効率化を目指す(EU)

AI技術が社会に与えるリスクに対して慎重な姿勢を示すEUでは、法律レベルの規制を強化している。一方で、図1に示されるとおり、英国やフランス等の国々では、AI関連企業への投資が活発に行われている。

2016年に、臨床医とAI研究者によって共同創業されたフランスのOwkinは、がんをはじめとする疾患の診断にAI技術を活用し、人間とAIの最適な組み合わせを実現することで、すべての患者に最適な治療法を提供することを目指している。

同社は、様々な企業・団体等の組織やサーバーに分散されているデータセットを、分散させたままAIモデルの学習に利用する連合学習技術(Federated Learning)[1]を駆使し、異なる医療機関からのデータを移動させずに集めて、独自のAIモデルを訓練している。この手法により、データのセキュリティや患者のプライバシーが守られると同時に、大量の学習データを利用できるのでAIモデルの精度も高められる。また、新薬の開発、臨床試験のリスク排除・迅速化、新しい診断ツールの開発にもこの技術を応用しており、患者情報や専用データを保護しながら、サイロ化されたデータセットから価値ある洞察を得ることを可能としている。

さらに、同社は複数の研究機関と提携し、図2に示すような研究エコシステムを構築している。2024年2月には、Amazon Web Services(AWS)との提携を発表[2]し、生成AIツールを活用して、利用者のコスト削減を図りながら、より効果的かつターゲットを絞った治療法を迅速に発見・開発することを目指している。

【図2】Owkinの連合学習を利用した研究エコシステム

【図2】Owkinの連合学習を利用した研究エコシステム
(出典:Owkin, “Pioneering AI to accelerate medical research,” NATURE biopharmadealmakers)

2.2 金融業界の効率向上と不正監視(米国、シンガポール、インド)

米国は、大統領令によるAI規制を強化する動きと並行して、グローバル市場でのリーダーシップを確保しようと努力している。図1で示されているように、AI関連企業への投資は世界で最も活発である。特に、金融業界の効率向上に向けた多様な取り組みが行われている。

2009年に設立されたZestAIは、銀行が融資の際に顧客の審査を行うプロセスにおいて、年齢や性別、職業や購買行動等、個人に関する様々なデータを分析し、個人の信用度を数値化する信用スコアリングのAIソリューションを提供している。このソリューションでは、顧客のクレジットヒストリーだけでなく、Web検索履歴、ソーシャルメディアの使用状況や電話使用データ等、今まで利用されてこなかった情報もAIで分析し、信用リスクを予測する。これにより、クレジットヒストリーが不十分な顧客に対しても、信用を提供することが可能になる。

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3 まとめ

※この記事は会員サービス「InfoCom T&S」より一部抜粋して公開しているものです。

[1] MSIISMによると連合学習は、学習データセットが分散している環境での機械学習モデルの汎用的な学習法の一つ。一般に機械学習における成功のカギはなるべく多くのデータをモデルに学習させること。(https://www.msiism.jp/article/federated-learning. html)

[2] Owkin Press Release, “TechBio Unicorn Owkin Teams Up with AWS to Advance Generative AI for Precision Medicine,” Feb. 8, 2024

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