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●●AI経営コンサルタント●●　 生成AIで生産性300%を目指します。 感想（匿名可…

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●●AI経営コンサルタント●●　 生成AIで生産性300%を目指します。 感想（匿名可) →https://forms.gle/Qe8gbMFK8sWYSGoY6 プレゼン資料: instagram.com/ai300lab

  • 生成AI 【ai300lab編】

    ai300labの生成AIの記事をまとめて集めてあります

【GPTs開発日記】(8) GTD: Get Things Done（成し遂げる）

Get Things Done(成し遂げる) のチーム版がでたので、その付録のGTD説明をGPTsに入れてみました。 概要機能概要 ユーザがGet Things Done（成し遂げる）理論に基づき、仕事を成し遂げるためのアドバイスを送ります。 ユーザから長期の目標、マイルストーン、直近のアクションターゲット、実行状況を入力してもらい、Get Things Doneの枠組みに基づいてアドバイスをします。 開発の経緯 最近、Get Things Doneのチーム版が出たの

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    • AIデータセンターのトラフィックがインターネットをしのぐ

      GTC 2024でNVIDIAのCEO Jensen HuangがAIデータセンターのトラフィックはインターネットをしのぐと言っていました。それについてお話しします。 BlackwellのNVLinkのデータ帯域GTC 2024でJensen HuangはBlackwellのスーパーコンピュータの基幹部分（リーフ・スパイン・アーキテクチャのスパイン部分）が170TB/secの帯域を持っていると述べました ([NVIDIA])。最初に聞いた時には何を言っているのかわかりません

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      • 自社カスタム生成AIのよくある問題点

        自社の社内情報データに基づく自社独自のカスタム生成AIの問題点についてお話しします。 自社カスタム生成AIにおけるRAG一般の生成AIの限界は一般データしか学習していないことです。ファインチューニングはコストもかかります。自社カスタム生成AiにはRAG (Retrieval Augmented Generation)を利用している企業が大半だと思います。これは自社だけがもつ情報を検索し、関係の高い部分を参考情報として生成AIに渡して出力を作る方法です。 自社カスタム生成A

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        • 生成AIに聞いた憲法改正

          ChatGPTに生成AI時代の憲法改正について聞いてみました。 生成AI時代の憲法改正ギリシア・ローマ時代のように市民は労働しなくてよくて当時の奴隷のようにAIロボットが市民の代わりに働く時代が来たらどうなるのだろうと考えました。 まず、労働の義務とか納税の義務とかが変更が必要そうです。 ChatGPT (GPT-4o)に聞いてみました。 ChatGPTの答え第二十六条　教育の義務　 現行文： 改正案： ChatGPTがあげる理由： AIが多くの仕事を代替する時代に

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        【GPTs開発日記】(8) GTD: Get Things Done（成し遂げる）

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        マガジン

        • 生成AI 【ai300lab編】
          102本

        記事

          生成AI時代のGet Things Done (仕事を成し遂げる）

          Get Things Done (仕事を成し遂げる）と生成AIの関係をお話しします。 生成AIと作るチームGet Things Done (GTD) Get Things Done (仕事を成し遂げる)は、2002年に初版が、2015年に改訂版出たタスク管理法の本です([Allen])。 やるべきことを精選し、優先度の高いタスクを集中的に行い生産性をあげるという本です。Get Things Doneの頭文字をとってGTDともいわれます。 GTDの5ステップを提唱しています

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          20世紀のIntel + Microsoft = 21世紀のNVIDIA

          21世紀においてかつてIntelとMicrosoftが担っていた役割をNVIDIAは一社で提供しているというお話をします。 ポジティブフィードバックによるはずみ車はずみ車とは自分の力でどんどん加速することのたとえです。 増えることがますます増えることを加速することを意味します。 ハードウェアが売れるとソフトウェアを提供する企業が増える。ソフトウェアが増えると需要が増えてハードウェアが売れる。ハードウェアが売れると・・・の繰り返しがその例です。 1980年代のPCでいれば、ハ

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          生成AIとAIは違う

          WWDC2024基調講演が終わりました。たいした発表はありませんでした。これを契機に生成AIとAIは違うというお話をします。 WWDC 2024AppleのWWDC2024基調講演が終わりました。Apple Intelligenceが発表され、ChatGPTとの統合も出ました。全般的に生成AIにとっては特にこれといったニュースはない印象です。 生成AIとAIの関係一般的には生成AIとAIの関係は以下の通りです： AI (人工知能）：人間のような知的作業を行うソフトウェア

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          NVIDIAのポストBlackwellアーキテクチャを予想

          はじめに生成AI時代の勝ち組 NVIDIA, Microsoft, OpenAIの中でもNVIDIAの快進撃が止まりません。いよいよ時価総額3兆ドルを達成したNVIDIAの次の進化を考えます。 GPUアーキテクチャの生成AI対応Ada Lovelace アーキテクチャの生成AI対応（2世代前） Tensor CoreにFP8が導入されました。 Hopperの生成AI対応（1世代前） TensorコアにFP8/FP16の混合精度を導入しました。Googleが深層学習に

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          人間は学習する動物

          人間は学習する動物というお話をします。 人間は学習する動物人間は言葉を使う、道具を使う、火を使う、宗教を持つ、などさまざまな特徴があります。 人間の特徴のひとつは学習する動物だということです。人間ほど何もできないで生まれてくる動物はありません。非常に柔軟な適応能力を持ち、文化や環境に対応してさまざまな能力を獲得するようにできています。 生成AIは学習する機械生成AIは学習する機械です。大量のデータを入力してTransformerでトークンと呼ばれる言語単位に分解します。T

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          生成AI時代の居場所作り

          生成AI時代には人間の居場所作りが重要というお話をします。 天国と地獄生成AIが人間の仕事をとると次の2つのシナリオが考えられます： 天国：いやな仕事を無理にすることがなくなり、やりたいことをやる世界 地獄：仕事がなく絶望する世界 今まで仕事がいやだいやだと言っていた人も仕事がなくなると仕事が欲しいと言います。定年になって家の窓の外を見ながら「仕事のある人はいいなあ」と言っている老人は少なくありません。 世の中の人が平等で天国にいる社会に暮らせるかどうかは天国での社会

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          生成AI半導体ブームの終わりの始まり

          絶好調のAIデータ・センター事業とその核となるAI半導体事業の終わりの始まりについてお話します。 終わりの見えないAI半導体ブーム四半期決算マジック NVIDIAの四半期決算が出るたびに市場は熱狂しています。NVIDIAもぬかりはないので毎四半期ごとに上方修正できる数字を作ってくると思います。 話によればHopperの納期は18ヶ月から数週間に短縮されたようです。大量の受注残があるので当分売上は安泰です。 Blackwellへの移行 年内には新GPUのBlackwel

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          【生成AI月例短信2024年5月】GPT-4o, Project Astra

          基盤モデルOpenAI がGPT-4oをリリースしました。音声や動画を理解し、リアルタイムに近い高速で人間とやりとりをし、感情を深く理解し、音声で応答することも可能です ([OpenAI] [gihyo])。 GoogleがGoogle I/O 2024でProject Astraを発表しました。こちらもリアルタイムで人間とやりとりし、音声や動画を理解する実世界対応の基盤モデルです ([wired])。 サービスOpenAIがGPT-4oのリリースに伴い、無料ユーザにも制

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          生成AIの米中競争

          生成AIでの中国の猛追についてお話しします。 Yi-Largeの登場Chatbot arena(チャットボットアリーナ）という生成AIの出力を人間が比較してレーティングするサイトに結果を示すリーダーボードがあります([LMSYS]。長らくその時点での最新GPTが上位を占めています。 最近、そこにYi-Large-Previewという言語モデルが登場して注目されています。EloランキングでのGPT-4oとの比較では、本記事執筆時点で：　 GPT-4o-2024-05-13　

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          生成AIのセカンドオピニオン

          生成AIのセカンドオピニオンを考え付いたので書いておきます。 企業向け生成AIの課題日進月歩 生成AIは日進月歩です。生成AIの可能性に早く気づき、早くカスタム生成AIに着手した会社ほど、後から出てきた生成AIソリューションに切り替えるかどうか悩むことになっています。 コストパフォーマンス評価の難しさ 単に機能だけでなく、コスト削減も進んでいます。GPT-4oのように制限付きで無料化されているものもあります。 セカンドオピニオンのニーズセカンドオピニオン 自社の生

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          生成AI時代の周辺ビジネスモデルを考える

          正面突破のビジネスモデルは大規模言語モデル開発やアプリケーションソフトウェア開発です。今回はそれ以外の周辺ビジネスモデルのお話をします。 正面突破で勝てるのかOpenAI, Microsoft, Google, Anthoropic, Metaの壁 先端のAI企業は年間何千億円単位の投資を行い、NVIDIAの最新GPUを買いまくっています。これを突破していくのは相当難度が高いです。 ゴールドラッシュの原則：つるはしで稼ぐ ゴールドラッシュといえば「つるはしで稼ぐ」とい

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          OpenAIのスーパーアラインメントチームが解散

          OpenAIのスーパーアラインメントチームが解散したのが話題になっています。 OpenAIの人材流出OpenAIでAIの安全性を確保する研究の責任者だったIlya Sutskever とJan Leikeが2024年5月に退社しました。OpenAIの安全性に関する論文"Weak to Strong Generalization"の著者は次々と退社しています。著者はCollin Burns∗, Pavel Izmailov∗, Jan Hendrik Kirchner∗, B

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