最新生成AI体験会を開催した記録と感想
こんにちは!最近、生成AI解説の依頼を受けて「最新生成AI体験会」を開催しました。記録と感想を皆さんと共有したいと思います。
前提条件
体験会を企画するにあたり、以下の前提条件を設定しました:
時間は1時間程度:限られた時間内でポイントを絞った説明が求められました。
幅広い参加者層を想定:参加者のバックグラウンドが不明なため、できるだけ分かりやすく伝えることに注力しました。
実務に活かせる内容を提供:単なる説明にとどまらず、実際の業務に役立つ内容も提供したいと考えました。
スケジュール
体験会は以下の流れで進行しました:
生成AIのデモ鑑賞
NoLang(解説動画生成)
Gamma(スライド生成)
Suno(音楽生成)
Runway(動画生成)
Claude(大規模言語モデル)
生成AIの現状解説
質疑応答
体験会の様子と感想
1. 解説動画生成(NoLang)
会場周辺の情報を元に動画を生成
発見:著名な場所ほど引用される画像やテキストの精度が高い
課題:一般的でない場所では誤りが目立つ
2. スライド生成(Gamma)
参加者に関連するテーマのスライドをその場で作成
反応:生成速度とデザインに驚きの声
ポイント:
テキストや写真の適合度について説明
生成AIは雛形作成に適していることを強調
人間のチェックが必須であることを説明
この体験会の資料(下記にあります。固有名詞などを一部削除しています)もGammaで生成
3. 音楽生成(Suno)
ChatGPTで作成した歌詞を元にSunoで作曲
反応:自然な曲調に対して好評
発展:動画と組み合わせてCM制作の可能性を議論
補足:生成AIの商用利用についても説明
4. 動画生成(Runway)
現状:他のAIに比べ精度が低い
例:犬がボールをキャッチする動画で犬の顔が変わる、足が増えるなど
解説:
生成AIには「ガチャ要素」があり、試行錯誤が必要
プロンプトの重要性についても言及
5. 大規模言語モデル(Claude)
デモ:電卓の生成、クレーム対応のメール生成
反応:
プログラム生成後に自動で実行されることに驚き
課題を投げておくことで作業の心理的ハードルを下げられる点が好評
生成AIの得意な点と課題の解説
得意なこと
短時間で安価に、平均的な品質のものを生成すること
課題
最新情報や高精度な生成には向いていない場合がある
最終的なチェックは人間が必要
ハイプ・サイクルにおける生成AI
現在、生成AIは「期待のピーク」から「幻滅期」に移行中であることを解説しました。
質疑応答と継続的な学習リソースの提示
参加者が自身で学び続けるためのリソースを提供しました。
反省点と次回への展望
デモ中に質問に答える時間があったためか、質疑応答での質問が少なかった
5つの生成AIツールを使用したが、焦点を絞るべきだったかもしれない
ハンズオン形式を取り入れるべきだったかもしれない(機材の準備が必要)
時間がギリギリだったため、参加者の最終的な反応を確認できなかった
次回はこれらの反省点を活かし、さらに充実した体験会を目指したいと思います。
技術は日々進化していますが、人間の創造性や判断力の重要性は変わりません。生成AIを上手く活用することで、私たちの仕事や生活がより豊かになることを願っています。
皆さんも、ぜひ生成AIに触れてみてください。そして、その体験をシェアしてくださいね。一緒に学び、成長していきましょう!
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