「生成AI」についての理解を深め、私生活やビジネスで活用することを目的とした今シリーズ。 
前回の記事では「生成AIの起源」について解説しましたが、今回の記事では「生成AIが飛躍的に進化した2000年代」について解説します。 

AIが飛躍的に進化した2000年代

1966年に生成AIの起源となる「ELIZA（イライザ）」が開発されますが、90年代以降はAI研究に長い冬の時代が訪れます。ただ、2000年代に突入するとコンピューター性能の飛躍的な進化とインターネットの発達とともに「機械学習」が急速に進化しました。 

機械学習とは、A=Bといったルールに従ってしか判断できない「ルールベース」とは違い、学習済みルールを基に自ら法則を学習し、未知のデータを出力できるAIを作り出す技術です。機械学習がもっと進化した「ディープラーニング」の実用化がさらに生成AIの精度を向上させました。 

現代の生成AIができたのは？

現代的な生成AIの起源として有名なのが2018年に発表された「StyleGAN」です。アメリカの半導体メーカー「エヌビディア」の研究者によって開発された画像生成AIで、世の中に存在しない“写真のような人物の顔”を生成できるStyleGANは研究者に衝撃を与えました。 

ここからさらに生成AIの研究がすすみOpenAI社の「ChatGPT」や「DALL·E」などの生成AIが一躍有名になりました。 

まとめ

今回の記事では2000年代以降の生成AIの動向について解説しました。コンピューターやインターネットと共にAIも進化してきたのがわかると思います。 

次回の記事では生成AIはどんなものを生成してくれるの？というトピックを解説します！ 

製薬業界で生成AIを活用する「ラクヤクAI」
このように今後の活用が期待される生成AIですが、中でも注目を集めるのが製薬分野です。

「ラクヤクAI」は、治験関係書類や添付文書といった社内外の膨大なデータを活用し
製薬事業のあらゆるシーンを効率化する専門文書AIサービスです。
基礎研究から製造販売後調査まで、多岐に渡る製薬業務の中で取り扱われる
様々な文書の作成・チェック作業を自動化し、圧倒的な業務スピード改善を実現します。

「ラクヤクAI」ご活用シーン(例)：
■ 治験関連文書やプロモーション資料の自動生成
■ 作成資料のクオリティチェックや、資料間の整合性チェック
■ 講演内容(資料・音声)の適用外表現モニタリング
■ 薬剤情報やナレッジの検索・調査
その他、個別カスタマイズが可能な生成AI環境で、
社内の知見を統合的に分析・集約したアウトプットをセキュアな環境をご提供します。