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何と言われても、Googleの新しいAIシステムは今や全てを見ることができるようになりました。Googleは最近、多くの人々が予想していた人工知能における一連の大きな進歩を発表しました。Googleは現在、大規模言語モデルGemini 2.0の次世代版を発表しています。
これはエージェント時代向けに構築されたモデルの次の時代と呼ばれるもので、Gemini flashと呼ばれる実験版が本日全ユーザーに公開されます。推論能力や多モダリティの進歩を含む新機能も備えており、このAIレースの次のステージに近づくことを目指しています。
ここ数年、AIモデルはテキスト生成や、プロンプトからの画像作成、かつては手の届かないと思われていたタスクの実行において優れた能力を発揮してきました。今やGoogleはさらに高度なシステムを導入しています。それは情報に単に応答するだけでなく、複数のタイプのコンテンツを同時に理解し、相互作用することができるシステムです。
これらの開発の中心にあるのが、Googleの新しいAIモデルGemini 2.0です。テキストや単一目的のタスクに限定されていた以前の世代とは異なり、Gemini 2.0はAIが理解できる範囲を拡大し、テキスト、画像、音声、動画、さらにはコードまでも統合しています。目標は、Googleが「エージェント時代」と呼ぶ時代のためのAIを作ることです。この時代では、モデルは単に情報を受動的に提供するだけでなく、ユーザーのニーズを支援し、予測し、適応し、時にはユーザーに代わって行動を起こすこともあります。
この新しいモデルの推論能力は特に注目に値します。パターンマッチングだけに頼るのではなく、Gemini 2.0 flash実験用マルチモーダルモデルはGemini 1.5のように、テキスト、画像、音声、動画を入力として受け取りますが、Gemini 2.0 flashには応答を生成する能力もあります。
Gemini 2.0は複雑な数学、プログラミング、物理の問題に取り組むことができます。問題を見て、複数のステップを考慮し、単なる事実の検索以上の洞察力のある解決策で応答するように設計されています。例えば、難しい技術的な質問を与えられた場合、Geminiは一般的な応答を生成するだけでなく、問題を体系的に解決し、その推論過程を示し、十分な知識を持つ専門家に相談するような答えに到達することができます。
もう一つの重要な進歩は、Geminiのマルチモーダル理解です。以前のモデルは多くの場合、一つの領域で優れていました。言語モデルはテキストを扱い、視覚モデルは画像を理解していました。Gemini 2.0はこれらの機能を統合します。文書を読み、関連するグラフを見て、短い音声クリップを聞き、それらの情報を組み合わせて細かいニュアンスのある結論を導き出すことができます。
専門化されたツールを行き来する代わりに、ユーザーは複数のフォーマットを一度に理解できる単一のAIに頼ることができます。文書レポート、プレゼンテーション、インタビュー、スプレッドシートを扱う人にとって、これは研究、計画、意思決定の方法を効率化する可能性があります。
重要なことに、Gemini 2.0は直接ツールを使用するように構築されています。以前のAIはテキストでプロンプトに応答し、ユーザーが行動を起こすことを期待していました。しかし、Gemini 2.0はGoogle検索、レンズ、マップを自身で使用することができます。目的地への最適なルートを尋ねると、交通データ、地図の詳細、ユーザーレビューを組み合わせて、複数のアプリを開く必要なく解決策を提供することができます。
Googleマップはついにそのジェミニ時代に入ろうとしています。Googleマップでは近々、Googleマップ自体の検索バーで非常に具体的なクエリを入力して、やりたいことの具体的な推奨事項を尋ねることができるようになります。必要に応じて詳細な情報を求めることができ、自身で検索を行うことでフォローアップすることができます。
時間とともに、このよりプロアクティブなアプローチは繰り返しのタスクを減らすことができます。コンテキストを切り替える代わりに、AIに詳細を処理させることで、より効率的に前進することができます。
Googleはまた、この技術がどこに向かっているかを示す新しいツールと機能を導入しました。一例は「whisk」という創造的なAIツールで、アップロードした画像を組み合わせて視覚的に融合させることができます。テキストプロンプトは必要ありません。数枚の写真を与えると、要素を自然な方法で融合させた新しい画像を生成することができます。デザイナー、マーケター、または視覚的なコンテンツを扱う人にとって、これは以前なら何時間も何日もかかっていた素材作成の近道となります。
もう一つの新機能は、Gemini Advancedの一部である「deep research」です。これはリンクを数個返すだけでなく、複雑なトピックを探索し、詳細な情報をまとめ、有用なレポートを作成する研究アシスタントのように設計されています。これにより、馴染みのない主題を素早く理解したり、プロジェクトの概要を作成したり、洞察を収集したりすることができます。無数のページをスキャンする代わりに、AIに核心となるポイントをまとめさせることで、より早く情報に基づいた決定を下すことができます。
研究や創造的なコンテンツを超えて、GoogleはAndroid向けの新しいAIアシスタント「Project Astra」を実験しています。
「お帰りなさい。こんにちは、ハンナ。では最初から始めましょう。Project Astraとは何ですか？」
「Project Astraはチームであり、プロジェクトであり、プロトタイプです。目標は、目と声を持つAIアシスタントを構築することです。それはあなたと共に存在し、スマートグラスや携帯電話、コンピュータを通じて、あなたがいる場所どこにでもいます。あなたが何をしているかを見て、それについて話すことができます。まるであなたの肩に座っている小さなアシスタントのようです。」
「そうですね、あなたの肩に座って世界について話しかけてくる小さなオウムのようですね。」
これは単にテキストで応答するチャットボットではありません。Astraは音声、画像、環境からのコンテキストを処理し、物体やシーンを認識し、その理解を使ってあなたの体験をガイドすることを目指しています。Googleのアプリと統合し、最大10分間会話を記憶することができ、より自然な対話の流れを維持します。ランドマークを特定したり、看板を翻訳したり、混雑した都市の通りをナビゲートしたりする必要がありますか？Astraは異なる入力に応答する単一のツールとなり、複数のアプリやクエリを管理するのではなく、あなたが行っていることに集中できるよう支援する可能性があります。
これらの実験は様々な分野に及びます。Gemini 2.0 Flashの初期リリースは、現在AI StudioとVertex AIを通じて開発者と信頼できるテスターが利用できます。この早期アクセスにより、開発者はモデルの使用方法と改良方法を形作ることができます。Geminiの機能はまもなくより多くのGoogle製品に搭載される可能性があります。
Google Workspaceなどの日常的なツールへの統合は、専門家が文書を要約し、データを整理し、さらにはプレゼンテーションを生成するのに役立つ可能性があります。Google検索のAI概要もより堅牢になり、複数のソースから情報を引き出すことで複雑なクエリを支援する可能性があります。リンクのリストを提供する代わりに、AIは最も有用な詳細を抽出し、重要なポイントを強調し、より完全な答えを提示するかもしれません。オンラインで検索する何十億人ものユーザーにとって、これは情報を見つける方法を変える可能性があります。不要な結果を見て回る必要なく、重要な情報にたどり着くことができるのです。
さらにGoogleは、Geminiの将来のバージョンの開発を計画しています。2025年1月には、さらに洗練された推論とより広範な機能を提供する可能性のあるプロバージョンがリリースされる可能性があることを示唆しています。時間とともに、より多くのモデルサイズと構成が導入され、Geminiの能力を異なるユースケースに合わせて調整する可能性があります。小規模なモデルは個々の開発者が専門化されたアプリを構築するのに役立ち、大規模なモデルは研究機関や企業のより大きなワークロードを処理することができます。
並行して、様々な他のプロジェクトは、Googleが境界を押し広げていることを示しています。Gemini上に構築された「Mariner」は、ユーザーのためにウェブを閲覧し、オンラインリサーチタスクを支援するエージェントです。コーディングアシスタントの「Jewels」はGeminiの推論を統合してコードを生成したり提案を行ったりし、ソフトウェア開発を加速する可能性があります。
ゲームでは、Geminiベースのアシスタントがプレイヤーにインサイトやヒントを提供することができます。ビデオ制作者や教育者向けには、ビデオ生成モデル「vo」がコンテンツ制作の新しい可能性を開く可能性があります。更新された画像生成モデル「image 3」は画像生成を改良し、デザイン、マーケティング、エンジニアリング、研究などの分野の専門家向けに視覚的な出力をより正確で魅力的なものにします。
テキスト、画像、コードなど複数の種類のデータを単一のシステムに供給できる能力は、ワークフローを効率化する可能性があります。技術レポート、製品画像、同僚からの短い音声ブリーフィングをアップロードするシナリオを想像してみてください。Gemini 2.0はこれらのソースを組み合わせて重要な洞察を要約し、不整合を指摘したり、次のステップを推奨したりすることができます。各フォーマットを個別に処理する代わりに、一か所で統合された理解を得ることができます。
実用的な統合の一例として、Google検索のAI概要が挙げられます。人々が複雑な質問をする際、AIは様々な種類のデータ（記事、動画、フォーラム）を分析し、統合された回答を提供することができます。ソースを比較する時間を費やす代わりに、ユーザーはより直接的な応答を得て、より早く行動を起こすことができます。この方法は多数のユーザーに恩恵をもたらす可能性があり、私たちが知識を求める方法における小さいながらも意味のある変化を表しています。
Google Workspaceツールへのアクセスでは、共有ドキュメントにおいて、例えば混乱する段落をハイライトし、同じフォルダー内のリンクされたスプレッドシートや画像からのデータを使用して、その意味を明確にするようAIに依頼することができます。このような相互参照は以前は手作業でしたが、今ではAIが素早く管理し、行き来を減らしてより明確な結論に導くことができます。
実験的なAndroidデバイス向けAIアシスタント「Project Astra」は、Geminiの機能を活用して、テキスト、音声、さらには視覚認識を通じて応答する普遍的なヘルプシステムとして機能することができます。混雑した市場を歩きながら、見慣れない果物にスマートフォンのカメラを向けると、アシスタントがそれを特定し、栄養成分を提供し、レシピを推奨するような状況を想像してみてください。このような文脈に応じた支援により、テキノロジーはアプリの集合体というよりも、単一の多目的ツールのように感じられる可能性があります。
他の実験には、ユーザーに代わってウェブブラウジングを処理できるエージェント「Mariner」や、Geminiの推論を使用してより信頼性の高いコードソリューションを提案するコーディングアシスタント「Jewels」が含まれます。ゲーマー向けには、Geminiベースのアシスタントが戦略の説明やリソースの提案により、ゲーム内サポートを向上させる可能性があります。コンテンツクリエーター向けには、「vo」がビデオアセットの生成を支援し、「image 3」は画像生成をより現実的で有用なものに改良することができます。
これらのテクノロジーはまだ進化している段階ですが、方向性は明確です。GoogleはAIを製品全体の基本的な層として位置づけ、より適応性が高く応答性の高いものにすることを構想しています。アイデアは単に回答を提供したり画像を生成したりすることだけでなく、実生活の複雑さに合わせた体験を作り出すことです。AIが複数のフォーマット（テキスト、画像、音声、動画）から情報を引き出せる場合、その洞察はより自然で関連性の高いものに感じられます。
これらのシステムが成熟するにつれて、現在の検索エンジンやオンラインマップに頼っているように、標準的なツールとして頼るようになるかもしれません。Gemini 2.0がテクノロジーとの相互作用の摩擦を減らし、答えを見つけたり、タスクを完了したり、洞察を得たりすることを容易にできるなら、それはすぐに不可欠なものとなる可能性があります。専門家は退屈な研究に費やす時間を減らし、情報に基づいた決定を下すことにより多くの時間を費やすことができるかもしれません。個人はより円滑に情報をナビゲートし、かつては相当な努力を必要とした問題を解決することができるでしょう。
Googleの最近の発表は、これが転換点であることを明確にしています。これらの機能をどのように最適に適用するかはまだ模索中ですが、AIの役割が専門的なヘルパーからマルチスキルを持つパートナーへと拡大していることは明らかです。Gemini 2.0と関連テクノロジーが展開されるにつれて、最初は微妙な変化が見られ、その後より多くの開発者がこれらの基盤の上に構築し、より多くのユーザーが見て、聞いて、推論し、行動できるAIを体験するにつれて、より広範な変革が見られるでしょう。
その結果、情報とのより流動的な相互作用が可能になり、複雑さをより容易に処理するAIに導かれながら、仕事や個人生活で最も重要なことに集中できるようになるかもしれません。
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