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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