Googleの大規模モデルGeminiのコンシューマ向け製品への応用は、実際に優れた自己強化メカニズムを形成しています。ユーザーがGmail、Google検索、YouTubeなどの各プラットフォームで行う行動は、絶えずデータを生成します。これらのデータは逆にGeminiの能力を訓練・最適化し、その後更新されたモデルはこれらのTo C製品に統合され、ユーザー体験が向上し、利用頻度が高まる——これが典型的なフライホイール効果です。

実際の効果を見ると、このロジックには確かに閉ループの要素があります。ユーザー数が多く、利用シーンも多様であるため、データの質と多様性も保証されます。Geminiの改善は、ユーザーが毎日触れる機能に直接反映されます——検索がより正確に、メールアシスタントがより賢く、推奨がより適切に。使い勝手が良くなるほど、ユーザーの粘着性も高まり、データのフィードバックもより十分になります。大規模モデルのメーカーにとって、このようなエコシステムレベルの応用こそが最も想像力を刺激するものです。