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●●AI経営コンサルタント●●　 生成AIで生産性300%を目指します。 感想（匿名可…

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●●AI経営コンサルタント●●　 生成AIで生産性300%を目指します。 感想（匿名可) →https://forms.gle/Qe8gbMFK8sWYSGoY6 プレゼン資料: instagram.com/ai300lab

  • 生成AI 【ai300lab編】

    ai300labの生成AIの記事をまとめて集めてあります

生成AIを受け入れる環境が発展途上

オフィスに生成AIを受け入れる環境を作るのが手探りというお話をします。 何故、生成AIが劇的に普及しないのかStanford大学のAIトレンドレポートによれば日本におけるChatGPTの認知度は61%です（トロント大学の調査の引用）。AIサービスとしては異例の認知度です。 生成AIは次のような部分で人間に相当する能力を発揮しています： 課題や解法を調査して要約する アイディアを考える ソフトウェアの処理フローを考える 戦略を考える マーケティングコンテンツを作る

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    • 【GPTs開発日記】(8) 営業リード作成支援GPT

      マーケティング支援のヒントになるGPTを作ります。 概要機能概要 リーチしたい顧客ペルソナが抱えている問題を的確に記述するというタスクを実行するGPTです。 開発の経緯 「顧客にとって自分の問題を自分以上に的確に記述してくれる人がいれば、その人が問題を解決してくれる気がする」（参考文献[Masterson]）、をヒントにしました。 顧客の心に響く問題の記述をGPT-4にお願いします。 プロンプト和訳を示します。 あなたは世界クラスのマーケティングコンサルタントです

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      • デバッグ自動化の進化の速度

        LevinやSWE-Agentでデバッグ自動化の成果が発表されるようになりました。デバッグ自動化の現状と近未来をお話しします。 SWE-BenchとはPrinceton大学が12のリポジトリから抽出した現実の2294のGitHub課題からなるソフトウェア開発問題です。対象プログラミング言語はPythonです。 SWE-Benchの状況SWE-Benchの生成AIエージェントによる自動解決状況は次のようなものです。 2023年10月 SWE-Benchの提案グループがCl

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        • 大規模言語モデルが増える未来

          イーロン・マスクのxAIがGrokを発表しました。増える大規模言語モデルがどんどん増えています。大規模言語モデルが増えることのインパクトをお話しします。 増える大規模言語モデルGPTやClaudeやGeminiやLlamaは有名な大規模言語モデルですが、大規模言語モデルの数は増え続けています。 最近もGrokやCommand R+が話題になりました。 もともとHuggingFaceには数千の大規模言語モデルが登録され、その数は増え続けています。多くはLlamaなど有名なOS

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        マガジン

        • 生成AI 【ai300lab編】
          67本

        記事

          生成AIの営業交渉例

          最近、営業職のお客様に面白いChatGPTの使い方を聞いたので書き留めておきます。 背景あるお客様が契約書のある条項に基づいて従来より広い範囲で所有権を主張することがあり、それに対応することになったそうです。 ChatGPTの使い方プロンプト 次のように使ったそうです。 「何を言っているのか。そんなこと認められるわけないだろう。」 「重要顧客なので関係を損なわないように丁寧に書いてください」 結果 ChatGPTの出力は次のようになっていて、長い営業職のその方も

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          次の単語を予測する仕組みでなぜ論理的思考が可能になるのか

          基本的にテキストを生成するAIの仕組みは次の単語を予測する仕組みをつくり、それを繰り返し適用して文章を作るというものです。 これで論理的思考ができるのは信じがたいことです。とりあえず信じることにしてきましたが、もう少し詳しい説明を得たのでお話しします。 直観に反する大規模言語モデルテキストを生成する生成AIの動きは次のようなものです： 事前学習で単語間の関係を獲得する 与えられたプロントの次の単語を予測する プロンプトの後ろに今予測した単語を付け加えて、ひとつ前の予測

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          社員全員ChatGPT使っています、のダメなパターン

          新年度がやってきました。今回は生成AIをどう生かすべきかについてお話しします。 社員全員使っていますの袋小路生成AIで会社はどう変わっていくのかは難しい問題です。 難しいですねという話をすると、よく聞くのが「我が社では社員全員がChatGPT使っています」とか「開発は全員GitHub Copilot使っています」とかです。 PwCの人が生成AI利用は組織再定義に尽きる、といっていますが正論です（参考文献参照）。会社の組織やワークフローや目標管理を変えるのが重要だと思うのです

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          計算が通貨：NVIDIAがキングメーカー

          AI半導体バブルとも言われています。NVIDIAがAIの代表的銘柄であることは揺るがないというお話をします。 計算が通貨深層学習が注目されたころ、データが21世紀の原油ということが言われました。いかに高品質なデータを集めるかが鍵になるということです。 最近、OpenAIのSam Altmanが計算が未来の通貨ということを言っています。計算で欲しいものが手に入るということです。 Sam Altmanは最近AI開発のボトルネックはAIデータセンターだということを言っています

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          ホワイトカラーとブルーカラーの失業可能性の比較

          生成AIによるホワイトカラーとブルーカラーの失業可能性についてお話しします。 ChatGPT誕生以前機械化によってブルーカラーの職種が機械に代替されてきました。産業革命以来の長い道のりです。一方、認知的作業は代替されず、機械化に対して、ホワイトカラーのほうが耐性がありました。 ChatGPT誕生時人間と同じように対話できるコンピュータソフトの誕生が衝撃を与えました。ブルーカラー以上にホワイトカラーがコンピュータに代替される可能性が強く意識されました。 一方、多くの細かい現

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          聞いてはいけないこと：年齢、収入、学習データ

          最近、動画の生成AIが話題です。今日は動画の学習データの出どころが不明というお話をします。 動画生成AI2023年12月にGoogleが鳴り物入りでマルチモーダルAI Geminiを発表しました。2024年はマルチモーダル（テキスト、画像、音声、動画など複数のモダリティを扱う）AIの年になると言われていました。 そのとおりになっています： 2023年2月 Sora (OpenAI) 2023年2月 Ginie (Google DeepMind) 著作権の問題があるの

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          生成AIのホリエモン・モーメント

          はじめに今やネットバブルもひとつ前の世紀の出来事になりました。NVIDIAの株価が急上昇し、AI半導体バブルではないかと言われています。このため、IT業界での前の同じような出来事としてネットバブルが思い起こされています。 ネットバブルの頃の思い出インターネットの商用化 インターネットは1970年代からありました。研究用のネットワークでした。それが商用に解放されたのは、日本では1993年です。その後、WindowsにTCP/IPが標準搭載され、個人がインターネットを利用す

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          認知産業革命への長い道のり

          はじめに動画で生成AIは認知産業革命という話を見ました[Columbia24]。生成AIは人類の転換点という話はよく出ますが、改めて考えてみたいと思います。 認知産業革命認知産業革命というのは認知能力に関する革新である生成AIによる変化が産業革命に匹敵するということです。 生成AIが火に、蒸気機関に、PCに、インターネットに匹敵するという話はいろいろな人が話しています。人類はルビコン河を渡ったという話もありました。 大変化がまだ起こらない理由大変化はまだ起こっていない

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          プログラミングから学習へのパラダイムシフト

          はじめに生成AIがソフトウェア開発に与える影響をお話しします。 プログラミングから学習へのパラダイムシフトEmad Mostaqueの予言 Stability AIの創業者のEmad Mostaqueは2023年にプログラマという職業は5年以内になくなると言っていました。ソフトウェア開発は大きな産業なのでインパクトは大きいです。 パラダイムシフト 従来のソフトウェア開発は人間によるプログラミングによって行われてきました。AI学習によるプログラム生成においてはプログラ

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          エージェントコンピュータインターフェースとは

          はじめにAIが自律的に作業をすることによって認知能力をもったAIを最大限に使うことができます。 ソフトウェア開発を自動的に行うAIエージェントなどがその対象です。 未来のソフトウェア開発自律的AIエージェントとは 周囲の環境を認識し、人間からの個別の指示なしで自分で計画を作って行動するソフトウェアです。 自律的AIエージェントによるソフトウェア開発 Cognition社のDevin, Microsoft社のAutoDevなど自律的AIエージェントによるソフトウェア開発

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          Transformerの神通力はいつまで続くか

          はじめに生成AIは2022年のChatGPTの登場から爆発的な関心を呼んでいます。 今回はTransformerが生成AIの最終解になるかどうかのお話をします。 生成AIとTransformer2016年のStanford大学と2023年のMITの生成AIの授業を比較しましたが、ほとんど内容は変わりませんでした。 その間に変わったのは大規模言語モデルが登場したことです。大規模言語モデルの発展を支えたのはGoogleが発明したTransformerです。 Transform

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          【GPTs開発日記】(7) 論文まとめGPT

          はじめに Lumiere, Sora, Ginieと動画生成AIが目白押しなので動画生成AIの論文まとめをするGPTsに取り組みました。 概要機能概要 論文のURLを抽出し、論文を読んで要約、新規性、関連研究をまとめる 開発の経緯 動画生成AIの論文を読むにあたって論文要約GPTのインストラクションの研究をしました。簡単なインストラクションが多かったので自分でも作ってみることにしました。 たくさんの論文を簡単にまとめられると便利だと思いましたが予想外に難航しました。

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