比屋根 一雄

「業務にAIが及ぼす影響度を、AI自体が診断する」 まさにAIによるコンサル破壊の前兆ですね。 当社でも業務タスクごとのAI代替可能性を生成AIに評価させて、将来の労働需給を予測しました。 ・【提言】スキル可視化で開く日本の労働市場 2035年にミスマッチ480万人─生成AIの雇用影響を乗り越える労働市場改革 https://www.mri.co.jp/knowledge/insight/policy/20230913.html 人の評価とも比較して、生成AI評価も十分に使えると言えそうです。

ヒューマノイドロボットに注目が集まる中で、この10年を牽引したAtlasの引退は、世代交代を印象づけます。 新たなヒューマノイドへの準備なのか、4本足への注力なのか。

久しぶりに起動してみますか。

「（生成AIの）モデルがより、複雑なタスクをこなせるようになる必要がある」「“タスク”ではなく“問題”を解決できる」 予測AI、生成AIと来て、次はエージェントAIです。自律性が高まり、生成結果を自己評価でき、ハルシネーション率も下がります。 GPT-5の噂は色々ありますが、エージェントAI化は確かでしょう。

初任給が上がるのは良い傾向ですね。やっと人材不足が給与に反映されてきました。素直に評価したいです。 でも人件費増に応えられるのは、利益率が高いか、成長している企業だけです。企業間格差が広がり、中途採用含め人材流動化が進むでしょう。高給与の企業に人材が集まれば、全体として給与水準が上がるので期待したいです。

AI産業は地政学を色濃く反映する時代になりました。

100億ドル分が AIチップだとすると、1個1万ドルとしても100万個オーダーが必要ですね。エヌビディアだけで生産できるレベルを超えているので、半導体業界はますます競争が激しくなりそうです。

半分以上は聞いたことあるAIスタートアップでした。似た企業もありますが、それぞれ異なるサービスを展開しており、AI活用が広範囲に広がっていると再認識しました。 業務特化型は日本でも独自にAIサービスが可能そうなので参考になります。

GPT-4の日本語能力は際立っていますが、英語との差は悲しいものがあります。これがどこまで改善されたか注目しています。 あと3倍速いのは地味に大きなこと。遅さゆえ使いづらい場面も多かったですから。

画像生成は自社データと技術で囲い込みできましたが、映像生成は難しかったのでしょうか。

スクリーンに特化した言語画像モデルという発想が素晴らしい。確かにSiriには不可欠ですね。しかも特化した分、軽量かつ高精度なモデルでしょう。 指示代名詞は言語モデルの苦手の一つです。特に画像内オブジェクトの指示は難しいですし、さらに画像内の文脈はあまり見た記憶がありませんでした。 これは便利な予感がします。

ChatGPT、Gemini、Claudeの3つ共に課金する人はいないので、こういう比較記事は助かります。 やはりClaudeの日本語は優れているのですね。