【動画レポ】AIミーティング 2024/02/14 #ChatGPT #Gemini #GPTs
今回は2024年2月14日に開催されたイベント「AIミーティング 2024/02/14」のアーカイブ動画「#AIMTG 2024/02/14」からのレポートです。
＜動画＞
オープニング
オープニングはイベントの紹介から、このイベントは大阪を中心に札幌や福岡の会場、そしてオンライン参加者を繋いだハイブリッド開催です。なかなか踏み出せない複数拠点でのハイブリッド開催を毎回やっているなんてすごいですね。
この大阪駆動開発さんが開催しているAIミーティングは毎月ペースで開催されているイベントで、AIに関する話題なら何でもありのゆるやかなコミュニティです。
そして前回のアンケートからのフィードバックが紹介されました。
@xinsuzukiさん：AIニュースとか（今月のAIに関する情報共有）
ここから主催と司会の鈴木さんから最近のAIに関するニュースの紹介になります。
まずは大阪市内での社会実験「オンデマンドバス」の話題です。
ある程度コースや出発地、到着地（普通のバス停よりも細かいそうです）決められているもののスマホアプリを利用して呼び出す事ができるバスで料金は300円だそうです。実際に乗ってみたら到着時間もかなり正確だったけど到着時間は途中で乗ってくる人の対応があって、かなり遅れたそうです。
そこからAIのニュースからの話題。イラストの著作権を守るサービスや大学入試共通テストをチャットAIに解かせてみた話、生成AIを駆使して作った小説が芥川賞を獲得した話題などが紹介されました。GPT4は平均点以上を取ることができたそうです。数学のスコアが低いのが意外ですね。
そして新しく発表されたGoogleの動画生成AIサービス「LUMIERE」や経済産業省の生成AI開発力強化プロジェクト「GENIAC」や「AIセーフティ・インスティチュート」の話題、NVIDIAのカスタムAI「Chat with RTX」などが紹介されました。
＜資料＞
あおやまさん：ChatGPTプロンプト、丁寧に改善してみた
LTの最初はTOPPANデジタルの青山さん。テーマはChatGPTのプロンプトの話です。
話はおすすめの遊び方を店内んする未就学児向けの個性診断サービスにおいて「納得性」や「意外性」をもっと引き出すという課題に対応する話です。
これをプロンプトの改善のみで対応し、けっこういい結果が得られたそうです。「納得性」ではフォーマットの指定など目指す回答を言語化し、「意外性」を引き出すために「プロの料理人」や「経験豊富な宇宙飛行士」などのロール（立場）を変更してみて課題を解決しました。
プロンプトを改善するだけで精度が上がり、面白い回答を得られるそうなので、普段使っているプロンプトも見直してみてはいかがでしょうか・・・という話でした。
@imvisionlabsさん：RANSACを利用した 3次元点群の前処理について
次はImVisionLabs株式会社の板倉さんです。テーマはRANSACを利用した３次元点群の前処理についての紹介です。
３次元点群とはたくさんの点が集まって３次元の形状を表現するもので、最近は位置データとの組み合わせで、土砂崩れの状況把握や森林の伐採計画、温室効果ガスの吸収量の調査などに活用され始めています。
この３次元点群から情報を抽出して活用するには、種目の高さの計算や、傾きを計算するなどの前処理が必要になってきます。この前処理をRANSACという手法を用いて行った話が今回のテーマです。
RANSACによる前処理の手順としては、ランダムに数点を選択し平面を作成し、平面と各店の距離を計算して一定の距離に収まる宛は鳴りの良さを求め、それを繰り返し、最も当てはまりの良い平面を検出します。
この手順により森林の地表面や床面などを毛出することができます。
＜資料＞
hayashiiさん：ノイズ除去について
続いて同じImVisionLabs株式会社の林さんから３次元点軍のノイズ除去についての紹介が続きます。
送電線と樹木の位置を把握し、火災などを防ぐことができる３次元点群を扱う上での注意点として「ノイズ」の存在があります。
対象物の周りに不要な点が生成されてしまうと処理速度や精度などに悪影響が発生します。
今回は航空機により撮影された点群データからノイズ点を自動的に取り除くケースを用いて基本的なノイズ処理の方法を紹介されました。
最初の方法は「クラスターによる除去」。もうひとつは「点間距離による除去」です。
サンプルの例でもノイズが取り除かれている様子を見ることができました。
@1ft_seabassさん：IBM watsonx.ai の AI スタジオまわりで AI モデルを試してみる
次はワンフットシーバスの田中正吾さん。話は変わってIBMのAI「watson」のAIスタジオの話です。
LLM系のサービスは色々さわってみているのですが他のクラウドの技術もさわってみたいと最近リニューアルされたIBMのAIの仕組みに触れてみた話です。
昨年のTech Exchangeのイベントで触れる機会はありましたがAPIでの利用だったせいもあり、深いところに触れきれていないという感じだったそうです。またGraniteモデルやSlateモデルなどAIモデルが色々出ているそうなので、それを追ってみたかったのもあるそうです。
そこでとりあえずwatson.aiのページから入ってみていろいろ探索してみたそうです。
AIモデルもいろいろあって、ひととおり見てみましたが、そこからリアルタイムデモで紹介されました。
やってみたらトークン数が20と短かったのでトークン数を意識したり、簡単に別リージョンに飛んでしまうので、丁寧に対象リージョンに戻らないといけないとか苦労しましたが、スのモデルに触れることができて回答ループ症状など見ることができ、楽しかったそうです。
クロージング
ここまでで全登壇が終了です。
次回は３月１３日です。
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