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記事一覧
人間にしかできない長時間思考
生成AIが問題を解いてくれる時代に人間は何をするのかのお話をします。
生成AIが高度化したら人間は何をするのか人間は長時間思考をします。
NVIDIAのCEO Jensen Huangは生成AIは世界の意味を理解していると言っています。そのAIが苦手なのは長時間思考だそうです(参考文献[Stanford])。
生成AIはプロンプトを呼ばれる指示文を受け取るとコンテクストを作り、ありそうな文章列を
AI半導体の次はクラウドサービス
Googleの決算Googleの決算が好調でした。好調な中でも人員削減を進めています。生成AIをソフトウェア開発の効率化にも活用していると予想します。
生成AIがクラウドの売り上げを拡大しています（参考文献[Bloomberg-alphabet]）。
AI半導体の次今年のAI相場をけん引したのは間違いなくNVIDIAでした(参考文献[Bloomberg-nvidia])。NVIDIAは生成AI開
プログラミングに学ぶ：トップダウンに使うプロンプトエンジニアリング
末端のほうで小さいことに生成AIを使っても大幅な生産性向上は見込めません。上流工程で使うことが重要です。上流工程で使うヒントをプロンプトでプログラミングした経験をヒントにお話しします。
プロンプトエンジニアリングのトップダウンとボトムアッププロンプトエンジニアリングのトップダウンとボトムアップとは何でしょうか？
トップダウン：戦略的で構想段階で使います
ボトムアップ：実用的で最終段階で使いま
競合AI半導体がタダでも負けないNVIDIA
今までNVIDIAのAI半導体の優位さをお話しする記事をいくつも書いてきました。NVIDIAのCEO Jensen HuangがStanford大学の基調講演で自社の無敵さを語っている動画を見つけました。内容は過去記事と重複しますが、衝撃の内容なのでお話しします。
競合半導体が無料でも負けないJensen HuangはNVIDIAほど競争にさらされている会社はないと言っています。その中でも、圧倒
生成AIによるコピーキャットビジネス
生成AIによるコピーキャットビジネスが流行ると思いました。コピーキャットとは猿真似のことです。まだ流行っていませんが、流行ると思った理由を説明します。
マイナビの例
昔、RECRUITのOBの人にマイナビのRECRUIT追撃作戦の話を聞きました。
マイナビではRECRUITのやっていないことをやるほうが大変だということでした。役員会を通らないそうです。徹底的にRECRUITのサービスをコピーし、
ラリー・サマーズの語るAI失業の未来
はじめにTheAIGRIDはAIのニュースをセンセーショナルにとりあげるYouTubeチャネルです。今日は、そのなかからラリー・サマーズのAI失業に関する発言をとりあげたものについてお話しします。
ラリー・サマーズラリー・サマーズ（ローレンス・ヘンリー・サマーズ）はアメリカの経済学者です。財務省長官を務めたこともあります。シェリル・サンドバーグの指導教官でもあります。現在はOpenAIの取締役で
キングメーカーNVIDIAの指名は2025年もOpenAI
生成AI界のキングメーカーと呼ばれるNVIDIAが次の生成AIの王者を指名する権利があります。2024年後半からの2025年の覇者を決めかねないBlackwellの出荷が始まりました。今回もご指名はOpenAIだったようです。
生成AI界のキングメーカー前の記事（参考文献[ai300lab])でも述べましたが、今やNVIDIAは生成AI界のキングメーカーです。
生成AIの開発競争に勝ち抜くには
【生成AI月例短信2024年4月】Llama3、GPT-4カスタムモデル、日本語特化GPT-4、vids
2024年4月の大きな変化を書き留めておきます。自分の備忘録でもあります。
モデルオープン大規模言語モデル（公開モデル）
MetaのLlama3: MetaからLlama3の8B, 70Bモデル（パラメータが80億個、700億個）が公開されました。OSS化により無償で商用利用可能です。400Bモデル（パラメータが4000億個）はまだ学習中で、今後公開される予定です。
クローズド大規模言語モデ
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
【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
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
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
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
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
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（
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 Alt