R&D（Research and Development、研究開発）は、知識の蓄積と新たな応用の創出を目指して行われる体系的かつ創造的な活動全般を指します。基礎研究から、より優れた製品・サービス・プロセスを目指す技術革新までを包含します。人工知能分野では、R&Dは新しいアルゴリズムやアーキテクチャ、用途の発案・プロトタイピング・検証を可能にする中核的活動であり、既存技術の単なる運用や商用化とは一線を画します。
活用例・ユースケース
AIにおけるR&Dは、新規機械学習モデルの開発、ニューラルネットワークの最適化、説明可能性やロバスト性など未解決課題への対応が主な目的です。アカデミアの研究機関、テック企業のイノベーション部門、ディープテック系スタートアップは、会話エージェントや画像認識システム、自然言語処理ツールなどのR&Dプロジェクトを推進しています。R&Dは産業プロセスの高度化、医療、自動車、金融など多分野で活用されます。
主要ソフトウェア・ライブラリ・フレームワーク
AI R&DではPython、R、Juliaなどの言語や、TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn、JAX、Hugging Face Transformers、強化学習用OpenAI Gymなどの専門ライブラリ・フレームワークが使われます。データ管理・分散計算基盤（Spark、Dask、Ray）も一般的です。R&Dプロジェクトの協働・管理にはGit、MLflow、Weights & Biases、DVC等が活用されます。
最新動向・トレンド
AI R&Dはファウンデーションモデルの台頭、生成AIの導入、自律型学習の普及が特徴です。企業はモデルの省エネ性、倫理、ガバナンス向上のためにR&D投資を強化しています。ハイブリッドAI、フェデレーテッドラーニング、モデル量子化なども主要な研究トピックとなっています。オープンソースや国際コンソーシアムによる協業もR&Dのイノベーションを加速させています。