生成AI（人工知能）の活用

生成AI（人工知能）によって新たな産業革命と言われるような社会変革が起きていると言われています。具体的には驚異的な文章・画像・動画生成能力が経済・社会構造の変化をもたらしているということだと認識しています。以下に生成AIについての概要を記します。

生成AIとは
★AI による概要（Google検索2024/11/7）
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生成AIとは、データから学習したパターンや関係性を活用して、テキスト、画像、動画、音声など多岐にわたるコンテンツを新たに生成する人工知能（AI）です。
生成AIの主な特徴は、次のような点です。
既存のデータをもとに新しいコンテンツを生み出すことに特化している
専門知識のない一般の人でも比較的容易にコンテンツを作り出せる
単なる情報の検索や分類にとどまらず、全く新しい情報やアイデアを「生み出す」能力を持っている
生成AIの活用事例には、次のようなものがあります。
メールの文案、論文、ポエム、歌詞などの文章の生成
オリジナル画像や動画の生成
カスタマーサポートの自動応答
プログラミングコードの生成
会議での議事録作成
web、UI、フォントデザインの生成
生成AIを活用するメリットとしては、次のようなものがあります。
作業の効率が上がる
コンテンツのバリエーションが広がる
新しいアイデアを創出できる
スキルがなくても一定の品質でコンテンツを生成できる
人為的ミスを防止・削減できる
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私は会社をつくる（その６）で第一弾の製品開発のテーマとしてアイデンティティ・エントリーシステムを掲げていますが、製品のひな型設計に入るところで開発プロセスを積極的に生成AIを活用していくチャレンジをしてみたいと考えています。

生成AIは、ディープニューラルネットワークと呼ばれる脳の働きを模倣したニューラルネットワーク（神経回路網）が基になっています。ディープニューラルネットワークの仕組みについては株式会社日立ソリューションズ・クリエイト様の公式HPより以下に抜粋させていただきました。（差支えがあるようでしたら、プライバシーポリシーにて免責事項とさせていただいていますので、お問い合わせ窓口にご連絡ください）

ディープニューラルネットワークの仕組み
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ディープニューラルネットワークは「ニューラルネットワーク」「パーセプトロン」が進化した姿といえます。ニューラルネットワークは脳の神経回路の一部を模した数理モデルとして、1943年に提唱されました。その後、1957年に考案されたニューラルネットワークの「パーセプトロン」により、第一次AIブームが到来しています。また、近年のニューラルネットワークは複数のパーセプトロンを組み合わせたものの総称として使われることもあります。
従来のニューラルネットワークは入力層・中間層・出力層の3層に分かれており、4層以上のネットワークは不具合が出ることが多く、それぞれ1階層のみでした。しかし、ディープニューラルネットワークでは中間層を複数の層に分けることができ、これにより複雑な情報も処理できるようになっています。
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上記の説明で、中間層が2つ以上あるモデルをディープニューラルネットワークと呼びます。
脳の神経細胞（ニューロン）は接合部位（シナプス）で結合し、複雑なネットワークを構成しています。脳では多数のニューロンが互いに結合してネットワークをつくっています。ニューロンは他のニューロンからいくつもの入力を受け取り、受け取った信号の強さに応じて、次のニューロンへ出力として信号を伝えます。これらの脳のニューロンの働きをコンピュータ―上のプログラムで再現したものが生成AIだと私なりに認識しています。加えて中間層→出力層のニューロン間にはシナプスがあり、入力情報を正しく分類できるように結合強度を調整するプロセスが学習機能であるということです。

生成AIに繋がる一連の研究が脳の仕組みをヒントに始まっていますが、人間の自我のメカニズムの解明に向かっているのかというとそうではなさそうです。

人類が自ら生み出したテクノロジーであるにもかかわらず、その動作原理を理解できていないとノーベル賞を受賞したAI研究の第一人者であるヒルトン博士がAIの脅威に警鐘を鳴らしています。

このことはアイデンティティ・エントリーシステムで登録した情報を人型ロボットの脳へ移植し、人間（個人）の自我を再生することは現時点ではできないということです。まだその方向性も見えていないという状況です。しかし、これから研究が進めば脳の感情回路へとつながっていくような軌道修正がかかるものと期待しています。

ここで生成AIを活用していく本題に戻りますが、今まで社会変革を起すような会社をつくるという発想に至らなかったものをこの生成AIの出現によって新たな発想の原点となりました。製品のひな型設計に入るところで開発プロセスを積極的に生成AIを活用していくことで、大幅な開発期間の短縮につながっていくことを期待しています。中小企業が大企業を凌駕するような産業革命が起ころうとしている胎動を感じます。

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今まで社会変革を起すような会社をつくるという発想に至らなかったものをこの生成AIはその発想の原点となりました。製品のひな型設計に入るところで開発プロセスを積極的に生成AIを活用していくことで、大幅な開発期間の短縮が可能になると考えています。

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生成AIの活用（その２）

自然言語処理の分野においての最大の衝撃は、プログラミング言語で回答することができるようになったOpenAI社のGPT-3です。生成AIの知能にあたる大規模言語モデル（LLM）は、学習済みのデータを基に、統計的に確率が高い回答を生成します。

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