山崎 俊彦

記事中に「重要なのはゴール設計と評価のできる人」という記述があります。 私は常々「「使える」と「作れる」は全く異なるスキル」と申し上げてきました。今回、インターフェースが我々が日常使っている自然言語になったことで、一見して簡単に使えるように見えるので（それについては私自身は若干懐疑的ですが）、それがより鮮明になってきたのかと思います。昔のツールに固執したり、新しいツールの使い方を知っていることを誇っているだけの人がいたとしたら、そんな人はすぐに淘汰されます。そうではなく、そのツールを使ってどんな新しいものを作り出せるか、もしくはツールそのものを作り出せるかが鍵となります。 いまは生成AIが出てきたばかりで、それを使いこなせる人が脚光を浴びていますが、それはそのうち沈静化し、上記の通りそれをつかって何ができるのかが重要になると予想します。 私はAIをよく料理に例えます。美味しい料理を作るために重要な三要素は ・素材→AIだとデータ ・調理道具→AIだとChatGPT、プログラミングなど ・調理人の腕→AIを使いこなす人の腕やセンス だと思っています。そうすると、いまなにがすごいと言われているのか、逆に何が足りないのか、自ずと見えてくる物があるのではないでしょうか。

これまでも、例えばAIを用いた自動リサイズ（多種多様な縦横比に対応するために非線形にリサイズをする）などの機能が提供されていましたが、結局内容が破綻することがあって、あまり積極的には利用されてこなかった印象です。今回の広告生成支援AIはどれくらい使い物になるでしょうか。また、追随する企業、国内企業の動向も気になるところ。

すでにちょっと前から議論はあります。 OpenAIは”GPT”を商標登録できるのか https://news.yahoo.co.jp/byline/kuriharakiyoshi/20230425-00347110

使っている人は口を揃えて便利だ、とおっしゃいます。体感的にプログラミングはある程度同じまたは似た機能の再生産であることが多いですし、プログラミングは客観的・機械的なのでAIとの相性はもとから抜群です。 蛇足で。記事と内容がズレますが、教育関係者（教員、学生）は様々な開発者ツールを無料で利用することができます。 学生向け GitHub Global Campus について https://docs.github.com/ja/education/explore-the-benefits-of-teaching-and-learning-with-github-education/github-global-campus-for-students/about-github-global-campus-for-students

プロンプトは一旦出回ってしまったら再利用できてしまうのだと思うのですが、不正等をどのような方策で防いでいるのか興味があります。 そのうち、プロンプトの無料まとめサイトなどもできそうですけども。

和田 崇さんがすでに指摘されているので、その補足だけ。 在庫削減が良いことかというと、例えば夕方の一番売れそうな時間が来る前にものが完売してしまうと、在庫としては無駄がなくて良かったということになりますが、明らかに機会損失しています。 売上や利益を上げたいのか、利益率を上げたいのか（利益と利益率は全く違います）、SGDsのために無駄や廃棄をなくしたいのか。配送のコストまでを考慮するのか、仕入れ価格だけなのか。賞味期限が近い食材はお惣菜にすることを想定していいのか、よくないのか。様々な対立軸があり、最適化も思っているほど容易ではありません。良いではないからこそ勘に頼らずAIを利用したほうがよいという論理もあるでしょう。

詳細ページである https://univ-online.com/rank4/y2022/grows/r1940109/ をみて、このランキングを深掘りしてみます。 「全国の約2000進学校を対象にアンケートを行い、624校から回答を得た。各項目ごとに5校を選んで順位をつけてもらい、1番目の大学を5ポイント、2番目を4ポイント……として集計した。」 とあるので、1つの進学校が持っているポイントは 5+4+3+2+1 = 18 ポイント 624校がそのスコアを提出したのだから、すべての学校が1位から5位までをつけたとすると 624 x 18 = 9360 ポイント 一方、上位48校が獲得したポイントの総計は1835ポイント。 この差の7500ポイントがどこに行ったか、気になるところ。 仮にすべての進学校が単一の大学に1位をつけたとして得られるポイントは 624 x 5 = 3120 ポイント ランキング上位校が獲得したポイントは。。。とみると、回答した学校ごとで意見がかなり分散していることが伺いしれます。 そして、Copilotが賢くなったとき、ここまで分析してくれるのかについては興味がわきます。