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単純作業の効率化だけでなく創造性も富んでいる。無限にアイデアを生成する仕組みとして、組み込み方は非常に多くのパターンある。
生成AIの活用法はユーザーの方が詳しいと言われ、AIプロだとポジショントークも含まれますし(僕が言うのもアレですが)
人とAIの役割分担を見極めるために、まずは全ての業務をGPTに丸投げすることがお勧めです。そうすると、AI単独の限界が見えてきます。
そのフレームワークは「理解→破壊→再生」。業務のタスクをAIに理解させ、タスクを丸っとAIで破壊して、足りない部分を人が再生する。プロンプトを工夫すれば、多くのタスクを破壊できると気付けるはず。
タスクを分解し、GPTに段階的に思考させるのが、精度を上げるコツ※CoT (Chain of Thoughts)の原理
LLMはその仕組み上、確率論的にある言葉の次に最も来そうな言葉を繋ぎ合わせて回答を提示します。
この原理を言語だけに閉じずに広く捉えて回答しましたので、部分部分で厳密な表現になっていない点がございますことをご容赦ください。
なお、NPの佐藤さん、伊藤さん、井上さんとも会話しながら回答をブラッシュアップしましたが、「製造ラインのゲノム解析」という表現は会話の中で急に思いついた表現です。
突拍子もない表現かもしれないな、と思いつつ、こういう表現って実は原理上LLMでは出てこないかも!?と思い載せていただきました。
こういう表現が出せるという意味で、人間ができる仕事はまだまだ残されていそうだと言うことを実感できた良い機会でした。
是非お読みいただきましたらいろいろなご意見をいただけますと幸いです。
東大発スタートアップの創業経営者であり、東大(工学系大学院)と早大(経営大学院)の二つの大学で学生を指導していることと、政府(経済財政諮問会議)の「経済社会の活力WG」というところで大学の研究力向上とイノベーション誘発に関する政策を議論する中で、思っていることを書かせて頂きました。
①生成AIは、ある種の汎用技術なので、その普及を止めようとする企ては無意味だということ、②人間が考えることを止めることはなく、生成AIが普及すれば人間はますますクリエイティブな仕事に多くの時間を割けるようになるということ。
だから大学は学生の頭に知識を詰め込むようなことをすべきではなく、シンプルな課題解決より「課題を設定する」能力を高めたり、新しいものを生み出す思考を身につけたりするコーチングをもっと頑張る場になるべきだ、ということです。
ご参考なればうれしいです。
すでにスタートアップも数多く立ち上がり、研究論文も多数報告されるようになり、医療業界でも明らかにこの領域への参入は加熱しています。日本でも2024年に医師の働き方改革の開始を控える中、そのソリューションの一つとしてChat GPTの活用は積極的に検討されるべきでしょう。
なお、記事中でご紹介した論文については、トピックスの有料記事でもご紹介していますので、ご関心のある方はどうぞ。
https://newspicks.com/topics/yuji-yamada/posts/64
AIが一人ひとりの学習者に超優秀な家庭教師のように伴走する時代が直に来ます。
オンライン動画→個別進捗のAIドリルと変化してきたEdTechの主流も、大きく変わる節目に来ています。EdTech3.0の時代の到来です。
知識習得に留まらず、課題設定や興味喚起、進路のアドバイスにも及ぶ、より広くて、質の高い個別最適な学びを実現できれば、教育は飛躍的に進化します。また、その時に教師の役割はティーチングはもとより、コーチングやファシリテーションもAIに代替される可能性があるわけで、AIを活用した学習デザインのスキルなど、専門性も変化していくはずです。
そして、そもそもの学習のゴールも知識習得やその知識を編集する(レポートなど)だけでは価値がなくなってきます。小中高生のうちに知識創造をしていくことがより重視されていくと考えています。
教育業界に大きな変化とチャンスが来ています。教育の仕事をしてきて、これまでになく面白い時期です。
https://twitter.com/tokoroten/status/1662816253831155712?s=20
人材サービス業界では、営業領域のDX化が紹介されていますが、生成的AIと相性が良い「入出力不定形」×「ミス許容可能」で考えると、「キャリアパスシミュレーション」のようなもののほうがより多くの方に届けられコモディティ化する可能性が高いと個人的には思っています。
また、こういった系統の議論では手段が先にきてしまいますが、人材サービス領域でいえば「入力不定形・出力定形」×「ミス多少許容可能」のディープラーニング領域での、求人と候補者のマッチングのほうが価値は高いでしょう。手段に踊らされて、ユーザーが求めていないサービスがたくさんリリースされ始めているので、ただでさえ低い人材サービス業界のNPSが更に下がらないことを切に願っています。
チャットGPTにより、情報を収集する際に、そのエッセンスまで自動的に抽出してもらえることで、人間はより思考することに多くの時間を費やすことができるようになる。
開発者にとっては、「技術を使って生活者にどんな嬉しさをもたらすことができるのか」を想像する能力を鍛えることになる。
昨今、自動車関連の開発ではデジタルエンジニアリングによる効率化が進んできたが、今後はGPTの使いこなしにより、外部情報からの新たなアイデアの発掘やその受容性の早期把握により、価値向上がより進むことになる。
そうなると、ひとりでじっくり考え込むよりも、リアル人間/GPT問わず、他からのインプットを加味しながら思考を進化させる能力が高い人材(=コラボレーティブな人)が、その恩恵を享受して、より質の高いアウトプットを出しやすくなる。
GPTの技術進化と、GPTを使いこなす人間のリテラシー進化の歩調を合わせることが、成果を生む上で重要だろう。
一方で、このような世界が実現されるには、各界でそれに投資していくマンパワーが必要で、DXですらまだまだ途中段階にある中どういう優先順位でどうやってAIの力を活用していくか、社会実装側の議論も活発に起きるようになるといいなぁ。
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これまでのOTA(オンライントラベルエージェント:国内だとじゃらんnetや楽天トラベル、一休など)の場合、トップページで「〇月〇日に予算いくら以内で、何人で、どの場所に泊まりたいか?」をユーザーに入力させて検索結果一覧を出していた。
そのため、ユーザーと旅先との偶然の出会い(セレンディピティ)が生まれづらくなり、勝ち組観光地がより勝ち、負け組がより負けるという二極化に拍車がかかるのが課題だった。
だが、ChatGPTの活用により、今までのOTAが担えなかったあいまいなニーズをとらえて、旅先と旅行者をマッチングできるようになる。
今まで人が来なかった「無名だが実は良い地域」に人が訪れるようになる可能性があり、現状の勝ち組観光地・負け組観光地の二極化傾向が是正され、目的地需要の平準化と、オーバーツーリズム防止に寄与するのではないかと期待している