記事一覧
生成AIの新ビジネスモデル：企業内AI監査
生成AIでどんな仕事が生み出されるのかをお話しします。
OpenAIの新しいガイドラインOpenAIの安全委員会は新しい5つの重要な領域を2024年9月に発表しました [openai]。
安全とセキュリティについて独立した機関を持つ
セキュリティ基準を拡充する
仕事に透明性を持つ
外部と協力する
安全フレームワークをモデル開発やモニタリングと一体化する
生成AIが生む新たな仕事安全と
非営利企業のガバナンスを捨てたOpenAI
もともと非営利の研究企業だったOpenAIは本格的に営利化したようです。
OpenAIの営利企業への転換OpenAIはもともと汎用人工知能の人類貢献のために作られた非営利企業でした。生成AIの開発資金を得るためにMicrosoftからの投資をうける営利部門を作りました。昨年の秋までは非営利企業の役員会が営利部門をコントロールしていましたが、Sam Altman解任騒動でそれもなくなりました。
今
生成AI動画マーケティングでリーンスタートアップ
数秒の生成AI動画サービスが増えてきています。動画生成サービスのリーンスタートアップへの応用をお話しします。
動画生成AI推論AIのOpenAI o1だけでなく動画生成AIも進化がとまりません。
KlingAI が動画生成AI Kling 1.5を発表しました。パスをあたえて物体を動かす動画を生成する機能を追加しました ([archetyp])。キャラクターやオブジェクトの動きを細かく制御するこ
安すぎる生成AIと高すぎるロボット
生成AIが人間の仕事を代替する上で課題になる2つのことをお話しします。
安すぎる生成AIOpenAIが生成AIの価格を上げることを検討しているという報道がありました ([theinformation])。
現行の生成AIは消費者向けの価格設定で月10ドルとか20ドルとか30ドルとかいうサブスクリプションの体系が多くみられます。
AI PCやAIスマホがヒットしているという話は聞きません。消費者向
生成AIの第3段階の推論段階の到来
OpenAI-o1モデルの登場で、生成AIにいよいよ推論の段階が来たというお話をします。
大規模言語モデルという名前は過去の遺物元OpenAIの Andrej Karpathyは、大規模言語モデルという名前は過去の遺物だと言っています ([[ai_explained])。
言語モデルとは単語と単語の間の関係を表すモデルです。生成AIは最初言語モデルから発生しました。人間フィードバックによる強化学
点、線、面で使う生成AI
生成AIを組織で使う3段階についてお話します。
点、線、面で使う点、線、面で使うとは次のイメージです：
点で使う：場当たり的にその場でその場で使う
線で使う：処理フロー立案から始めてライフライクル全般で使う
面で使う：プロジェクトの目的に合わせて複数の案件ライフサイクルをコーディネートして使う→部署を連携して使う
時々資料を要約する、とか、メールの文案を出してもらう、とか、絵を描く、とか
Google/OpenAIマフィアの登場
現代の生成AI起業家育成工場の話をします。
起業家育成工場起業家を次々と輩出する企業というのがあります。
日本でいえば1990年代のリクルートがそうです。
起業家精神にあふれ、人と違うことを恐れず、猛烈に働く、そういう会社です。
アメリカでいえば、PayPalが数多くの連続起業家を生んだことで有名です。Elon Muskがその代表格です。OB同士で組んで連続起業するのでPayPalマフィアと
OpenAI o1の推論トークン
夏からコードネームStrawberry、コードネームOrionと噂が出ていたOpenAIの新しいモデルがようやく出ました。推論トークナイザが実用化したのが新鮮です。
OpenAIの新モデルOpenAIがGPT-4からGPT-4 Turbo、GPT-4o、GPT-4o miniとマイナーバージョンを繰り返して、GPT-4をさんざん引っ張っていました。これはGPTにこだわりがあるのかと思ったら、次の
Transformerとは汎用訓練コンピュータの登場
今週、心に残った言葉は「汎用訓練コンピュータ」です。
生成AIの進化の歴史生成AIの進化の歴史は以下の通り：
神経ネットワークの発明
GPU利用開始
Transformerの発明
脳に近い神経ネットワークを構成して問題を解くという発想は1980年代からありました。もともとAIはシンボル主義（シンボルを中心に推論システムを作る）とニューラル主義（関係性を中心に推論システムを作る）の2つがせ
生成AIによるソフトウェア上流作業へのアプローチ
ソフトウェア開発への生成AIの3つのアプローチのうち、最上流への適用について考えます。
はじめにソフトウェア開発への生成AIの適用領域は次の3つです：
仕様管理
コーディング
デバッグ
このうちコーディングについては相当の進歩がみられます。まったく新規にコーディングするのはいまでも難しいかもしれません。一定のライブラリに基づいてコーディングする場合には、ライブラリの選択から処理フロー、フ
生成AIの進化への企業対応とチェックリスト
生成AIの精度の向上とコストの低下が企業に迫る生成AI関連のシステムの見直しについてお話しします。
生成AIの進化OpenAIのGPT-4シリーズ以外にもAnthropicのClaude, MetaのLlama、XaiのGrokなど大規模言語モデルの進化には事欠きません。画像や音声や動画の基盤モデルまでいれれば枚挙にいとまがありません。
今回は企業利用の中核になっているテキストの大規模言語モデル
エージェント化の3つの利点
エージェント化の3つの利点についてお話します。
エージェントエージェントとはソフトウェア工学では、ユーザや他のソフトウェアの間を仲介するソフトウェアのことです。
ここではいったんユーザの指示を受けたら、あとは目標を達成するか次の指示を受けるまで自律的に動作するソフトウェアのことを示します。
生成AIにおけるエージェントの3つの利点次の3つの利点があります：
外部の機能やツールを使える：知識を
【GPTs開発日記】(12) シンプルマーケティング
Simple Marketing for Smart Peopleに基づくマーケティング支援のGPTs です。
概要機能の概要
潜在顧客には既存の信念があり、その信念を「買えばいいことがある」という信念に変えるのがマーケティングのスタートラインです。このスタートラインを省略している中小企業経営者を啓蒙するために、ステップバイステップにどの段階にいるのかを明らかにし、適切な次のステップへのアドバ
【生成AI月例短信2024年8月】GPT-4o mini, Llama 3.1
2024年8月の気になる変化を書き留めておきます。備忘録でもあります。
大規模言語モデル月初にGoogle Gemini 1.5 Pro (Gemini-1.5-Pro-Exp-0801)がチャットボットアリーナでGPT-4oの性能を凌駕しました。翌週 GPT-4oがすぐにChatGPT-4o-latest (2024-08-08)で抜き返しました。今月はGrok-2もリリースされ、Grok-2
ソフトウェア自律開発エージェントの現在地点 (2024年8月)
ソフトウェア自律開発エージェントが注目されています。2024年3月にDevinが登場し、人間の指示を必要としない完全自律なソフトウェア開発が登場しました。それとともにソフトウェア自律開発の難しさも明らかになってきました。2024年8月の現在地点をお話しします。
ソフトウェア開発の自動化の難しさソフトウェア開発においては大きなプログラムを自動生成する難しさとともにすでに作られたソフトウェアのバグを
人間と道具の関係性の3段階モデル
生成AIを道具としてどう位置付けるかのお話をします。
生成AIのオンボーディング生成AIは多くの課題をかかえながらも人間相当の認知的能力を発揮できるようになったと思います。
それでも企業で生成AIが浸透しない理由を考えます。
初期においてはそもそも生成AIが何ができるのかもわからないという時期もありましたが、生成AIの啓蒙は進んできたと思います。
多くの組織は少なくとも道具としての生成AIは選択