AIの展示会(Nextech Week)に行く のび汰
こんにちは、のび汰です。
本日は真面目に、NexTech Week（ネクステックウィーク）という東京ビッグサイトで行われている技術展示会に視察に行ってきました！
有休を取って！笑
NexTech Weekとは
＜AI＞＜ブロックチェーン＞＜量子コンピュータ＞の最新テクノロジーと、＜デジタル人材＞を育成するサービスが出展する4つの展示会で構成。
1、企業の成長に欠かせない「人」の成長を支援するサービス
2、「企業」のDX推進や業務効率化につながる最新ソリューション
3、Web3や量子コンピュータ、AIなど「世界」を変える最新テクノロジー
が出展し、DXを推進したい企業の方や、最新テクノロジーを求めて、あらゆる業種の方が来場する展示会です。
だそうです。
と、公式サイトの文面を紹介するだけでは芸がないのでもう少し僕の知る限りの情報を補足すると、
IT企業各社が、展示会のテーマに沿ったプロダクトを紹介するためのブースを設けて、自社の技術を紹介してくれています。
僕のように、事業会社の立場の人間からすると、自社の事業を効率化したり新しい取り組みをしたりするのに、
一緒に組んでもらえるような企業を探すために視察にいったりするわけです。
ですが、今回は有休を取っていくことにしました。
理由は2つあって、
一つは「もう辞める人間が業務時間で視察する必要ないだろ」と思われたくないため。
もう一つは「仕事で視察行く人間が、視察報告をしないことをずっと腹立たしく思っている」ためです。
二つ目はちょっとややこしいけど、今回は自分のために視察に行くので社内向けに視察報告をするつもりは毛頭なかったんですが、業務で視察しに行ってるのに社内向けに視察報告しないやつはクソだと思っているので、自分がそうならないように。
そんな感じです。
AI・人口知能 EXPO
今回の視察の目的は、この展示会のなかでも「AI・人口知能 EXPO」を視察すること。AIに関しては業務でもほぼ使っていないので、ほとんど知見がありません。
しかしこれからの時代、AIを知らずしてIT関係者を名乗るのは恥ずかしすぎるし、ましてやITコンサルタントなど名乗れるはずもないでしょう。
ここのは商談の場であることと、僕自身まだ一応大企業の人間なので、
ブースを出しているIT各社様は、僕のことを顧客と見込んで色々と丁寧に説明してくれます。書面の勉強も大事だけど、実社会でどのように使われているのかとか、
どこまで実用的と評価されているのかとか、フィールドワークも重要ですよね！
しかも、これからITコンサルという仕事をする上で、
PMO的業務を助けてくれるツールがあるかもしれないし、クライアントに提案できるサービスもあるかもしれない。
業務改善AI
今回の出店で大きく目を引いたのは「AIを活用した業務」関連。
特に、議事録の生成だとか要約だとか、そっからさらに発展して、いつどの会議でこれが決定されたのかをAIに質問すると答えてくれるとかそんなサービス。
数えてませんが、出店している企業数や出店しているブースの大きさ、出店している場所の良さなどから推察するに、最も多いジャンルだったんじゃないかと思います。
期待ポイント
AIが社員それぞれの頭の中にある経験値やノウハウといった暗黙値をナレッジ化して、AIに問い合わせることによってそれを取り出すことができます！というサービス。なんかそんなレベルかい！思ってたAIと随分違うな！！！
と心の中でツッコミながらも、、、実際会社にあったらめっちゃ助かる〜〜〜涙
というわけで各ブース各ブースを渡り歩いて色々と話を聞いてみました。
ガッカリポイント
ちょっとガッカリしたのは、それを有効に業務に活用できるようにするためには、AIに手動で資料をアップロードしてあげないといけないこと。
そ、そりゃあ、、、
これは便利なようで全然便利じゃないのよ！ただしい資料まで辿り着いてたら、その時点でほぼ答えに辿り着いてんのよ！
過去資料も含めて膨大な資料の中から探してほしいんだよなぁ。
せめてクラウドにアップしてる資料をクローリングして夜にでも勝手に全部読み込んどいてほしいよなぁ。。。
学びポイント
そもそもこんなに同じようなサービスが乱立してるのはなんなの？どうせChat-GPTとか利用してるんでしょ？とフと思い、他者との差別化ポイントはどこなんですか？と聞いてみました。各社の違いは以下のようなところに反映されているっぽいです。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)
AIとの連携手法
UI、プロンプト（？）テンプレート
RAG(Retrieval-Augmented Generation)
そもそもこの言葉を知らなかったので、これだけでもここに来た甲斐があるってもんです。この技術は、、、、
大規模言語モデル（LLM）による生成に、外部の独自の情報を組み合わせることで、回答精度を向上させる技術のことです
というものだそうです。
たしかに、動画からその情報を引っ張ってこれるものもあったり、URL指定でWEBサイトをのぞいてくれたり、いろいろあるみたい。
差別化ポイントということを聞くと、ここが個人的に勉強すべきポイントだなということがわかりますね。
AIとの連携手法
RAGの話とも重なりますが、ガッカリポイントでも記載したとおり、AIに資料をアップするパターンがほとんどでした。
いや、そこは共有フォルダを勝手に探って欲しいなぁと思いながら他のブースを回っていたところ、QuickSolutionというサービスを発見。個人的にはこれが一番ポイントが高かった！
現職でも使っているサービスなんですが、クラウド上のいわゆる共有フォルダ内の資料を中身のレベルで超高速に検索してくれるんです。
ここまではただの検索なんですが、今回の展示でChat-GPTと連携させることができるようになってました！これはほしい！！
で、す、が！！
なんとこちらのサービスは料金設定の方法がかなり微妙で、AIに問いかけるたびに課金されるという従量課金制？！（違ったらごめんなさい！）
その展示会場では、1回の問い合わせで20〜30円という返答をいただきました。
これでは全社的に採用するのは相当ハードル高いだろうなぁ、、、
めっちゃ便利なんだけどなー！！！！
UI、プロンプト（？）テンプレート
まぁこれは言わずもがなですが、AIを使いこなせるかどうかはAIへの指示出しがうまいかどうかによる。というのはよく聞く話ですが、その指示出し（プロンプト）をある程度サービス側で用意してくれていたり、アホでも便利に使える工夫を入れてくれていたりするようです。
総じて、
これも展示企業のブースで聞いた話ですが、AIに学習させるための資料のアノテーション（データの質？）が大事よねというところを強く感じたところで。
実は、人間に求められる能力はAIを使いこなすことではなく、人間がAIに問いそうなことをAIに学習させる能力なのかも〜と思ったり。
その他のおもしろかった展示
なんかついつい長くなってしまって疲れてきたので、その他にも気になったテーマをいくつかざっくりご紹介。
画像解析系AI
組み込みAI
中国企業
東急ホールディングス役員様との名刺交換
ブロックチェーンコンパニオン
美人さんとの別れ
これも一言づつ付け加えようかと思ったので、疲れたし、どうせただのネタなので、、、、後日ブログの方に書きたいと思います！見に来てね！！！！
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