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OpenAI社のChatGPTが2022年11月に発表され、AIの一般利用は急速に広まり始めました。発表されたAIに関しては、現時点では出来ないこともたくさんありますが、Microsoftがオフィス製品に組み込むことを発表したように、業務補助や生産性向上には非常に役立つものとなっています。
このAIは日本語で質問などを行うと、日本語で回答を返してくれます。これは大型言語モデル（LLM）の発達で可能になりました。最も興味深いのは大型言語モデルは文章の意味を理解しているわけではないのに、質問などに回答できるということです。一方で、そのような動作になっているため、時折間違った回答をさも正解のように回答することもあります。
企業の経営という観点で急速に発展するAIを見ると、リスクの小さいところから利用を開始するタイミングを探したいところです。そのためには、まず経営者様や経営陣の方が使ってみて、その可能性を考えることが必要です。
合同会社長目では、そのニーズにこたえるべく、長目のCEO/データアナリストの小川による、セミナーを開催しております。ご関心をお持ちの場合は、長目にお気軽にお問い合わせください。
以降では、セミナーの内容に触れていきます。
これまでも、我々の生活の一部に存在しました。翻訳やアルバム管理などです。
しかし、最近はこれまでに見ないほどAIが話題になっています。その理由には、次の３つがあげられます。
話題になっている最も大きな理由は、1の人間の言葉で簡単に利用できる点です。これまでのAI管理は、プログラミング言語や複雑な画面操作を通じて行うものでした。ChatGPTでは、AI活用を日本語で行えます。
また、AIの精度が大幅に向上したこともその理由です。これまでは、受け答えがあまりうまく伝わっていない感じがありました。しかし、最近のモデルはまるで人間（以上のもの）が答えているように、すらすらと、様々な問いを補助してくれます。
多くのことが一つのモデルでできるようになったこと、これも大きな要因です。これまでは画像を分けるとか、文章を翻訳するとか、AIは単機能でした。ここ最近出てきているAIは多くの知識を持って、人間を補助してくれます。
この辺りが理由で、AIが話題になっています。
ChatGPTはチャットの履歴を残し、それをモデルの訓練に利用します。なので、会社の秘密など入力しないようにしましょう。FAQをよく読みましょう。
それでは次に、話題のAIに実際に触れてみます。実際に触れることにより、その長所・短所が理解でき、自社のどのような業務から導入が始められるかが検討できます。
まずは、日本語で入力したことに答えや提案を返してくれるOpenAI社のChatGPTを使いはじめましょう。機能の制限はあるものの、ChatGPTは無料でも使うことができます。有料（20ドル）だとGPT4というかなり能力が上がった新しいモデルを利用できます。
それではアカウントの作成を開始します。
まず、Open AIのchatGPTのログイン画面に移動します。
https://chat.openai.com/auth/login
Sign up をクリックします。すると次のような画面に移動します。
グーグルやマイクロソフトのアカウントをお持ちの方は、そのアカウントで続けていただいても大丈夫です。メールでアカウントを作成する場合、まずはメールアドレスを入力し、パスワードを入力、Continueボタンをクリックします。
登録したメールアドレスにメールが送られるので、メールを確認し、その中にあるリンクをクリックします。
メールのリンクをクリックしたあと、名前を入力する画面が現れるので、名前を入力します。
次に、スマホの電話番号を入力します。
スマホにOpenAIからショートメールで送られてくるコードを入力します。
これでChatGPTが使えるようになりました。
それでは「Send a message…」と書かれている場所に、何か日本語を入力してみましょう。
ChatGPT利用の注意点としては、上の画像にも書かれていますが、次のような点があります。
また、計算問題などにも弱いです。一方で、知識という面ではかなり興味深いことにこたえてくれます。
課題1.
色々聞いたり、実行させてみましょう。面白かったことはメモしておいて、のちほど発表してみてください（知識の共有）。
現状のAIの長所と短所を解説します。
長所は何を聞いても回答を返してくれることです。例えば、ブレインストーミングの材料を瞬時に行うなんてこともできます。
短所は、時折間違いが含まれることです。
以上のようなシンプルな課題があります。課題は結構シンプルであるため、そのような傾向があっても使える場所に割り当てると、生産性を高めてくれます。
このようなものを使う際に、どのような感じでモデルが作成されているかをある程度知ることが重要です。このある程度というのが重要です。例えば、モデルの原理などをすべて理解するというのはハードルが高すぎて無理です。しかし全く知らないまま使う（ことは可能ですが）と、色々な問題ばかり見えて、本来役立つ部分に使えなかったりします。
最近のDeep Learningの進化は、グーグルが発表したtransformerというモデルに端を発します。これにより、これまで以上にモデルの精度が上がったことで、各社がtransformerを使ったモデル作成を競いました。モデルの訓練は元の文章をいくつか隠して、その隠した部分をモデルに予想させるという感じで行います。それを大量に行うことにより、モデルの精度が上昇したようです。
一方で、このような作り方をされているため、当然できないことも多くなっています。
参考資料: 国立研究開発法人 科学技術振興機構 2.1.2 言語・知識系のAI技術
https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2020/FR/CRDS-FY2020-FR-02/CRDS-FY2020-FR-02_20102.pdf
まだ登場して半年もたたないため、いろいろ気をつけるべき点は多くなっています。一方で、発展が速いため現在の弱点も解消される可能性もあるため、生産性を重視する企業としては、利用できる人材を確保することは重要でしょう。
気をつけるべき点は次の通りです。
長目では次のような業務に利用し始めています。
いずれも、生産性の向上に役立っています。
セミナーは以上のような内容を2時間程度で実施しております。
日々進化している領域ですが、長目では様々なことを試しています。
セミナーにご関心をお持ちいただいたら、お気軽に長目までお問い合わせください。
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