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Gemini for Google Cloud は、AI コードの補完と生成によってアプリケーションを迅速に構築するのに役立ちます。組み込みの AI 支援により、デベロッパーはアプリケーションとインフラストラクチャを管理、スケーリングできます。
より具体的には、現在はAzureなどのオンライン上で動作している大規模言語モデル（LLM）が、Microsoftらが想像するAI PCの世界ではオンデバイス、つまりローカルPC上に搭載されるようになり、究極的には画像認識や音声認識なども含めた「マルチモーダル（Multimodal）」での処理をある程度ローカルPC内で完結処理できるようになるのではないかと考える。
Google DeepMind のマルチモーダル モデルである Gemini は、ほぼすべての入力を理解し、さまざまな種類の情報を組み合わせて、ほぼすべての出力を生成できます。テキスト、画像、動画、コードを使用して、Vertex AI で Gemini にプロンプトを表示し、テストします。Gemini の高度な推論と生成機能により、デベロッパーは画像からテキストを抽出したり、画像テキストを JSON に変換したり、アップロードされた画像に関する回答を生成したりするためのサンプル プロンプトを試すことができます。
Windows 11には、今後さらにCopilotの機能が統合されていくことは、本連載も含め各所からさまざまな形で説明が行われているが、現状のCopilotはあくまでAzure上で動くWebサービスの1つだ。それ故、Officeを含む既存製品との連携がいくら進んだとして、アプリケーションの基本はAzureもしくは企業システム内に蓄積されるデータとGraphの組み合わせ、あるいはBingなどの検索エンジンを組み合わせた、AIを“フロントエンドのUI”とした、Webサービスを利用するための“シェル”という位置付けに過ぎない。
Gemini for Workspaceは、新しいパワフルな働き方です。簡単なプロンプトに基づいてドキュメントで最初の下書きを作成する、Gmail で Gemini にメールの返信の下書きを作成する、思い描いている内容を Google スライドでカスタム ビジュアルにする、必要なものを記述した後にスプレッドシートでカスタマイズしたテンプレートを使用する、Gemini の AI 機能により、Meet での次回のビデオ会議の映像と音声がきれいに保たれます。無料トライアルで今すぐお試しください。
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さらに、Vertex AI Search and Conversation（旧称 Gen App Builder）を使用すると、デベロッパーは chatbot と検索アプリケーションを迅速かつ大規模に構築してデプロイできます。
具体的なタイミングは、もう告知されている。2024年5月20日に開催されるSurface PCとAIのイベントだ。The Vergeのトム・ウォーレン氏によれば、同イベントの招待状には「Microsoft’s “AI vision across hardware and software.”」について同社CEOのサティア・ナデラ氏が話すと書かれており、ハードウェアとソフトウェアの両面から同社の最新のAI戦略について語られると考えられる。
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AIとは、Artificial Intelligence（人工知能）の略です。コンピュータがデータを分析し、推論（知識を基に、新しい結論を得ること）や判断、最適化提案、課題定義や解決、学習（情報から将来使えそうな知識を見つけること）などを行う、人間の知的能力を模倣する技術を意味します。AIは、センサからの情報や画像・テキスト・音などの情報を受け取り、知的能力を模したアルゴリズムにより、処理実行を行います。
市場の製品や工業用製品におけるAI（人工知能）には、はっきりとした定義はありませんが、人工知能の研究は、大きく２つに分けることができます。ひとつは「人間の知能そのものをもつ機械を目指す研究」、もうひとつは「人間が知的能力を使ってすることを機械にさせようとする研究」です。実際行われている研究のほとんどは後者であるといわれています。
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AIとは人工知能（ちのう）（Artificial Intelligence（アーティフィシャル インテリジェンス））の略称（りゃくしょう）。コンピューターの性能が大きく向上したことにより、機械であるコンピューターが「学ぶ」ことができるようになりました。それが現在（げんざい）のAIの中心技術（ぎじゅつ）、機械学習です。
機械学習をはじめとしたAI技術により、翻訳（ほんやく）や自動運転、医療画像診断（いりょうがぞうしんだん）や囲碁（いご）といった人間の知的活動に、AIが大きな役割（やくわり）を果たしつつあります。
文部科学省では、AIが私たちの生活にもっと使われて便利になるように、理化学研究所のセンターなどでAIの基本（きほん）となる数学やアルゴリズムの研究を進めています。
