知っておくべき5つのオープンソースAIツール

オープンソースの人工知能（AI）とは、ソースコードが誰でも自由に使用、変更、配布できるAIテクノロジーのことです。AIアルゴリズム、事前トレーニング済みモデル、データセットが一般公開され、実験できるようになると、ボランティア愛好家のコミュニティが既存の作業を基にして実用的な AI ソリューションの開発を加速し、創造的なAIアプリケーションが生まれます。その結果、これらのテクノロジーは、多くの企業のユースケースにわたる複雑な課題に対処するための最適なツールとなることがよくあります。

GitHubなどのプラットフォームで無料で利用できるオープンソースAIプロジェクトとライブラリーは、ヘルスケア、金融、教育などの業界におけるデジタル・イノベーションを促進します。すぐに利用できるフレームワークとツールにより、開発者は時間を節約し、特定のプロジェクト要件を満たすカスタム・ソリューションの作成に集中できるようになります。既存のライブラリーとツールを活用することで、小規模な開発者チームがMicrosoft Windows、Linux、iOS、Androidなどのさまざまなプラットフォーム向けに価値あるアプリケーションを構築できます。

オープンソースAIの多様性とアクセシビリティーにより、リアルタイムの詐欺防止、医療画像分析、パーソナライズされた推奨事項、カスタマイズされた学習など、幅広い有益なユースケースが可能になります。この可用性により、オープンソース・プロジェクトとAIモデルは開発者、研究者、組織の間で人気を博しています。オープンソースAI を使用することで、組織はAIツールの継続的な開発と改善に絶えず貢献する大規模で多様な開発者コミュニティーに効果的にアクセスできるようになります。この共同作業環境により透明性と継続的な改善が促進され、機能が豊富で信頼性の高いモジュール式のツールが実現します。さらに、オープンソースAIのベンダー中立性により、組織が特定のベンダーに縛られることがなくなります。

オープンソースAIは魅力的な可能性を提供しますが、無料でアクセスできることにより、組織が慎重に対処しなければならないリスクが生じます。明確な目標と目的を持たずにカスタムAI開発に取り組むと、結果の不一致、リソースの無駄、プロジェクトの失敗につながる可能性があります。さらに、偏ったアルゴリズムは使用できない結果を生成し、有害な仮定を永続化させる可能性があります。オープンソースAIは簡単に利用できるため、セキュリティー上の懸念も生じます。悪意のある行為者が同じツールを利用して結果を操作したり、有害なコンテンツを作成したりする可能性があります。

偏ったトレーニング・データは差別的な結果につながる可能性があり、データ・ドリフトはモデルの有効性を低下させ、ラベル付けエラーはモデルの信頼性の低下につながる可能性があります。さらには、企業が自社で開発していないテクノロジーを使用すると、利害関係者をリスクにさらす可能性もあります。これらの問題は、オープンソースAIを慎重に検討し、責任を持って導入する必要があることを浮き彫りにしています。

本稿執筆時点では、テクノロジー大手各社はこの問題に関して意見が分かれています（ibm.com外部へのリンク）。AI関連組織で構成された団体AI Allianceを通じて、Meta社やIBMなどの企業は、オープンな科学的交流とイノベーションを重視し、オープンソース AIを推進しています。一方、Google社、Microsoft社、OpenAI社は、AIの安全性と誤用に対する懸念を理由に、クローズド・アプローチを支持しています。米国やEUなどの政府は、イノベーションとセキュリティーおよび倫理的な懸念とのバランスをとる方法を模索しています。

リスクがあるにもかかわらず、オープンソースAIの人気は高まり続けています。実際、多くの開発者は、独自のAPIやソフトウェアよりもオープンソースのAIフレームワークを選択しています。2023年度オープンソースの現状レポート（ibm.com外部へのリンク）によると、調査回答者の80％が過去1年間でオープンソース・ソフトウェアの使用が増加したと報告し、41％が「大幅な」増加であったと回答しています。

主にテクノロジー大手による投資により、オープンソースAIが開発者や研究者の間で広く使用されるようになると、組織は利益を享受し、革新的なAIテクノロジーにアクセスできるようになります。

ヘルスケア分野では、医療に特化したデータや分析、技術のプロバイダーであるMerative（旧名称、IBM Watson Health）が、医療画像分析、診断手順の強化、よりパーソナライズされた医療にエンドツーエンドのオープンソース機械学習プラットフォーム「TensorFlow」を使用しています。J.P. Morgan社のAthenaは、PythonベースのオープンソースAIを使用してリスク管理を革新しています。また、Amazon社はオープンソースAIを統合して、推奨システムを改良し、倉庫業務を効率化し、Alexa AI を強化しています。同様に、CourseraやedXなどのオンライン教育プラットフォームでは、オープンソースAIを使用して学習体験をパーソナライズしてコンテンツの推奨をカスタマイズすると同時に、採点システムを自動化しています。

Netflix社やSpotify社などの企業を含む数多くのアプリケーションやメディア・サービスでは、オープンソースAIと独自のソリューションを統合し、TensorFlowやPyTorchなどの機械学習ライブラリーを使用して推奨事項を強化し、パフォーマンスを向上させています。

以下のオープンソースAIフレームワークは、イノベーションを提供し、コラボレーションを促進し、さまざまな分野にわたる学習機会を提供します。これらは単なるツールではありません。初心者から専門家まで、あらゆるユーザーにAIの大きな可能性を活用する能力を提供します。

• TensorFlowは、PythonやJavascriptなどのプログラミング言語をサポートする、柔軟で拡張可能な学習フレームワークです。TensorFlowを使用すると、プログラマーはさまざまなプラットフォームやデバイスにわたって機械学習モデルを構築およびデプロイできます。強力なコミュニティー・サポートと、構築済みのモデルとツールの広範なライブラリーにより、開発プロセスが合理化され、初心者から経験豊富な実践者まで、AIの革新と実験が容易になります。

• PyTorchは、より簡単なデバッグと、より柔軟なアプローチによるディープラーニング・モデルの構築を可能にする直感的なインターフェースを提供するオープンソースのAIフレームワークです。Pythonライブラリーとの強力な統合とGPUアクセラレーションのサポートにより、効率的なモデルのトレーニングと実験が保証されます。これは、迅速なソフトウェア開発のプロトタイピングやAIおよびディープラーニングの研究において、研究者や開発者の間で人気のある選択肢です。

• Pythonで書かれたオープンソースのニューラル・ネットワーク・ライブラリーであるKerasは、その使いやすさとモジュール性で知られており、ディープラーニング・モデルの簡単かつ迅速なプロトタイピングを可能にします。初心者には直感的に操作でき、上級ユーザーにとっても柔軟で強力な高レベルAPIが特徴で、教育目的や複雑なディープラーニング・タスクに人気があります。

• Scikit-learnは、機械学習と予測データ分析のための強力なオープンソースPythonライブラリーです。スケーラブルな教師あり学習および教師なし学習アルゴリズムを提供し、J.P. Morgan社やSpotify社などの大手企業のAIシステムに貢献しています。シンプルなセットアップ、再利用可能なコンポーネント、大規模でアクティブなコミュニティーにより、さまざまなコンテキストにわたるデータ・マイニングと分析がアクセスしやすく効率的になります。

• OpenCVは、包括的なコンピューター・ビジョン機能、リアルタイム・パフォーマンス、大規模なコミュニティー、プラットフォームの高い互換性を備えたプログラミング関数のライブラリーであり、タスクのオートメーション、ビジュアル・データの分析、革新的なソリューションの構築を目指す組織にとって理想的な選択肢です。拡張性に優れているため、組織のニーズに合わせて拡張でき、スタートアップ企業にも、大企業にも適しています。

TensorFlow、Apache、PyTorchなどのフレームワークから、Hugging Faceなどのコミュニティー型プラットフォームに至るまで、オープンソースAIツールの人気が高まっていることは、オープンソースのコラボレーションこそが、これからのAI開発に欠かせないという認識が高まっていることを反映しています。これらのコミュニティーに参加してツールでコラボレーションすることで、組織は最高のツールと人材にアクセスできるようになります。

オープンソースAIは、企業組織の拡張と変革の方法を再考します。このテクノロジーの影響が業界全体に広がり、AIの能力の幅広い採用とより深い応用を促し、オープンソースAIがイノベーションを推進し続ける中で、組織は次のことを期待できます。

自然言語処理（NLP）、Hugging Face Transformersなどのツール、大規模言語モデル（LLM）、OpenCVなどのコンピューター・ビジョン・ライブラリーの進歩により、より洗練されたチャットボット、高度な画像認識システム、さらにはロボット工学やオートメーション技術など、より複雑で微妙なニュアンスのあるアプリケーションが可能になります。

オープンソースのチャットベースのAIアシスタントであるOpen Assistantや、ユーザーがテキスト・プロンプトからアプリケーションを作成できる生成AIツールであるGPT Engineerなどのプロジェクトは、複雑なタスクを処理できる、ユビキタスで高度にパーソナライズされたAIアシスタントの未来を予見しています。インタラクティブでユーザーフレンドリーなAIソリューションへの移行は、AIが私たちの日常生活にさらに深く統合されることを示唆しています。

オープンソースAIは将来多くの用途を持つエキサイティングな技術開発ですが、現時点では、企業がAIソリューションをうまく導入するには、慎重なナビゲーションと強固なパートナーシップが欠かせません。現時点では、オープンソース・モデルは最先端のモデルに及ばないことが多く、企業での使用に必要な有効性、信頼性、安全性のレベルに到達するには大幅な微調整が必要です。オープンソースAIは広いアクセシビリティーを実現していますが、組織がそれらを効果的に活用するには、コンピューティング・リソース、データ・インフラストラクチャー、ネットワーク、セキュリティー、ソフトウェア・ツール、専門知識に依然として多大な投資が必要です。

多くの組織では、現在のオープンソースAIツールやフレームワークではほんのわずかな機能しか提供できない、特注のAIソリューションを必要としています。オープンソースAIが世界中の組織に与える影響を評価する際には、貴社でどのように活用できるかをご検討ください。IBMでは、信頼性の高いエンタープライズ・グレードのAIソリューションを構築およびデプロイするために必要な経験と専門知識を提供しています。詳細をご確認ください。