ChatGPT-4oで技術士論文を執筆・添削してみた結果！！
昨今話題のChatGPT。AI技術を用いた対話に特化した文章生成サービスです。まるで人間が書いたような緻密で複雑な文章を自動生成できるため、大きな反響を呼んでいます。
過去、このChatGPTに技術資格で国内最難関である技術士第二次試験の問題を解いてもらうチャレンジをしました。
結論として、『GPT4.0なら技術士論文が余裕で書ける』でした。当然、文章としては成り立っているというだけで、技術士試験における合格レベルに達しているかは別問題です。そしてその次に
人間が書いた技術士論文をChatGPTに添削してもらったらどうなるんだい！？
ということで、チャレンジしたのが下記の記事。
結論としては、実際の技術士の先生の添削に及ぶことはないけど、手っ取り早く客観的な評価が欲しい場合は極めて有効となりました。ChatGPTは技術士試験において役に立つということですね。
そして今回、ChatGPTがアップデートされChatGPT-4oがリリースされました。どのくらい腕を上げたのか・・・確認してきたいと思います。ChartGPTは技術士足りえるのか！？！？
ChatGPT-4oに論文を書かせよう！
過去の記事とレギュレーションを合わせるため、過去問をそのままぶち込んで回答してもらうというスタイルでいきます。与える問題は、令和4年度 機械部門 必須問題Ⅰ-2です。私が受験した年の問題ですね。下記が問題文です。
必須科目Ⅰ-2 第一問
(令和４年 機械部門 必須科目Ⅰ)
コロナウイルス感染症拡大防止のためテレワークの導入が急速にすすめられてきており、今後は単なるテレワークのためのツールや環境の開発・整備だけでなく、テレワーク自体の新たな形態への変革が進むと考えられてる。一方、現在の機械製品の製造現場においては、実際に『現場』で『現物』をよく観察し、『現実』を認識したうえで業務を進める『三現主義』の考え方も重要と考えられている。特に、工場での製造業務や保守・メンテナンスを含む生産設備管理業務においては、機械稼働時の音や振動、潤滑油の匂い等、人が感じる感覚的な情報を活用して業務にあたることが少なくない。このような状況を踏まえ、以下の問いに答えよ。
設問1
生産・設備機械を監視・監督する保全技術者が三現主義のメリットを活かせるようにテレワークを実現する場合、どのような課題が考えられるか、多面的な観点から３つ抽出し、それぞれの観点を明確にしたうえで、それぞれの課題内容を示せ。
さて、さっそく問題文をそのまま与えて解いてもらいましょう。ChatGPT-4oの実力や如何に！？！？
(ChatGPTの回答)
生産・設備機械を監視・監督する保全技術者が三現主義のメリットを活かせるようにテレワークを実現する場合、以下の課題が考えられます。
1. 技術的課題
観点: リモート監視技術の限界リアルタイムデータの取得と分析: 現場での機械稼働状況や異常音、振動、温度、潤滑油の匂いなどの感覚情報をリアルタイムで取得するためには、高度なセンサー技術とデータ分析技術が必要です。しかし、現状ではこれらの技術が十分に発展していないため、現場での感覚的な情報を完全にリモートで取得することは困難です。
データ通信の安定性とセキュリティ: リモート監視に必要な大量のデータをリアルタイムで送信するためには、高速かつ安定した通信環境が必要です。また、データのセキュリティを確保するための対策も必要であり、通信の遅延やセキュリティリスクが課題となります。
2. 人的・心理的課題
観点: 保全技術者のスキルと経験の活用技術者の感覚情報の不足: 現場での実際の音や振動、匂いなどを直接感じることで得られる情報は、保全技術者の経験とスキルに基づく重要な判断材料です。リモート環境ではこれらの感覚情報を得ることができないため、技術者が自身の経験とスキルを十分に活用できない可能性があります。
モチベーションとコミュニケーションの問題: リモートワークでは、技術者同士の直接的なコミュニケーションが減少し、チームワークやモチベーションの維持が難しくなることがあります。特に、新入社員や経験の浅い技術者にとっては、先輩技術者からの指導や助言が直接受けられないため、成長機会が減少する可能性があります。
3. 組織的課題
観点: 組織の管理体制と業務プロセスの適応業務プロセスの見直しと最適化: テレワークを導入するためには、従来の業務プロセスを見直し、リモート環境に適応させる必要があります。これには、新たな業務フローの設計や、リモートでの監視・管理体制の構築が含まれます。既存のプロセスや管理体制に固執することで、効果的なテレワークの実現が難しくなる可能性があります。
教育・訓練の不足: リモートでの監視や管理に必要な新しい技術やツールの導入に伴い、技術者への教育・訓練が必要です。しかし、リモート環境では対面でのトレーニングが難しく、十分な教育・訓練を提供することが課題となります。
んん～、いいですね。多面的ですし、題意にも添えています。これを１０秒も掛からず生成してしまうスピード感・・・恐るべし、ChatGPT-4o。前回よりもアウトプットの質も深さも向上している気がします。若干、情報量過多かも？？
では次の設問。
設問2
抽出した課題のうち最も重要と考える課題を１つ挙げ、その課題に対する解決策を機械技術者として３つ示せ。
(ChatGPTの回答)
抽出した課題のうち、最も重要と考える課題は「技術者の感覚情報の不足」です。これは、現場での実際の音や振動、匂いなどの感覚情報をリモート環境で得ることが難しく、技術者が自身の経験とスキルを十分に活用できないためです。この課題に対する解決策を以下に示します。
解決策 1: 高度なセンサー技術とIoTの導入
詳細: 機械の音、振動、温度、匂いなどの感覚情報を収集するために、高度なセンサー技術とIoT（Internet of Things）を活用します。これにより、現場の状況を詳細にデジタルデータとして取得し、リモートでリアルタイムに監視することが可能になります。例: 振動センサーや音声認識センサー、温度センサーなどを機械に取り付け、得られたデータをクラウドに送信し、リモートの技術者がアクセスできるようにします。また、匂いセンサーを活用して、潤滑油やその他の化学物質の匂いを検知するシステムを導入します。
解決策 2: リモートリアリティ技術の活用
詳細: AR（拡張現実）やVR（仮想現実）などのリモートリアリティ技術を活用し、技術者が実際に現場にいるかのような感覚で監視・保全作業を行えるようにします。これにより、リモート環境でも現場での感覚情報を擬似的に体験することが可能になります。例: ARグラスやVRヘッドセットを使用して、現場の3Dモデルやリアルタイム映像を視覚的に体験しながら、センサーから得られたデータを視覚化し、異常の早期発見や状況判断を行います。
解決策 3: AIと機械学習の活用
詳細: AIと機械学習を活用して、センサーから取得したデータを分析し、異常検知や予防保全を行います。これにより、技術者の感覚に頼らずとも、データに基づいた正確な判断が可能になります。例: 機械学習モデルを訓練して、正常な状態と異常な状態を識別できるようにします。これにより、センサーから得られたデータをリアルタイムで解析し、異常の兆候を早期に検知してアラートを発するシステムを構築します。
これらの解決策を組み合わせることで、リモート環境においても技術者が現場の感覚情報を効果的に活用できるようにし、三現主義のメリットを活かすことができます。
はぇ～(感服)、良いまとまりです。ある意味で捻りのないストレートな回答ですが、具体例もあり説得力もありますね。前回に比べて、より自然な回答です。
どんどんいこまい。
設問3
前問で示した全ての解決策を実行した結果、得られる成果とその波及効果を分析し、新たに生じる懸念事項への機械設計者としての対策をについて述べよ。
(ChatGPTの回答)
成果高度なセンサー技術とIoTの導入
成果: 現場の詳細なデータをリアルタイムで取得・分析することで、遠隔地からでも現場の状態を正確に把握できます。
波及効果: 保全技術者が現場に直接足を運ぶ頻度が減少し、業務効率が向上します。また、異常の早期発見や予防保全が可能となり、機械のダウンタイムが減少し、生産性が向上します。
リモートリアリティ技術の活用
成果: 保全技術者が現場にいるかのような感覚で監視・保全作業を行えるようになり、感覚情報を擬似的に体験できるようになります。
波及効果: リモートでの作業が増えることで、技術者の移動時間やコストが削減されます。また、複数の現場を効率的に管理できるため、全体的な保全品質が向上します。
AIと機械学習の活用
成果: データに基づいた異常検知や予防保全が可能となり、技術者の経験に依存しない正確な判断が実現します。
波及効果: 保全作業の自動化が進み、技術者の負担が軽減されます。さらに、データ分析による予防保全が強化され、機械の寿命が延び、コスト削減が期待できます。
新たに生じる懸念事項と対策データセキュリティの懸念
懸念事項: 大量のデータをクラウドに送信・保存することで、データ漏洩や不正アクセスのリスクが増加します。
対策: 高度な暗号化技術を導入し、データの送受信と保存の安全性を確保します。また、アクセス制御を厳格にし、不正アクセスを防止するための多要素認証を導入します。
技術者のスキル不足
懸念事項: 新しい技術やツールの導入に伴い、技術者がそれらを使いこなすためのスキルを持っていない場合、効果的な運用が難しくなります。
対策: 継続的な教育・トレーニングプログラムを提供し、技術者が新しい技術やツールを習得できるよう支援します。オンラインでのトレーニングやシミュレーションを活用し、実践的なスキルを身に付けさせます。
技術の依存度増加による問題
懸念事項: 高度な技術に依存することで、技術の故障や不具合が発生した際に業務が停止するリスクが高まります。
対策: システムの冗長化とバックアップ体制を整備し、障害発生時にも迅速に対応できるようにします。また、定期的なメンテナンスとシステムチェックを行い、故障や不具合のリスクを最小限に抑えます。
結論
これらの対策を講じることで、技術者がリモート環境でも現場の感覚情報を効果的に活用し、三現主義のメリットを享受することが可能になります。同時に、データセキュリティや技術者のスキル、技術の依存度増加に対するリスク管理を行うことで、テレワークの実現による新たな懸念事項にも対応できます。これにより、製造現場の保全業務が効率化され、全体の生産性向上が期待できます。
内容的には申し分なし。ただ、これは問題文のせいもありますが「全ての解決策を実行した結果、得られる成果」という言葉をちょっと勘違いして捉えてしまっているので、抽出した課題ごとの成果を書いちゃってますね。ここは解決策を全部実行して得られる一つの大きな成果という意味なので、ちょっと訂正は必要。でも、ポンと入れてこれだけ回答が出てくれば十分よ。
最後は抽象度が高めの問題
設問4
前問(1)～(3)の業務遂行に当たり、機械技術者としての倫理、社会の持続可能性の観点から必要となる要件・留意点について述べよ。
(ChatGPTの回答)
機械技術者として、倫理および社会の持続可能性の観点から必要となる要件や留意点を以下に示します。
倫理的要件・留意点データプライバシーとセキュリティ
要件: センサーやIoTデバイスから取得したデータのプライバシーを確保し、データ漏洩や不正アクセスを防止するために適切なセキュリティ対策を講じること。
留意点: データの暗号化、アクセス制御、多要素認証などを導入し、データの安全性を確保します。また、データの収集や利用については、従業員や顧客の同意を得ることが重要です。
公正で透明な意思決定
要件: AIや機械学習を活用する際には、そのアルゴリズムが公正で透明性のあるものであることを確認すること。
留意点: AIの判断基準やデータ分析のプロセスを明確にし、不公平なバイアスが含まれないようにするための監査体制を整備します。また、意思決定プロセスを透明化し、関係者に説明責任を果たすことが求められます。
労働環境の改善
要件: リモートワークの導入により、従業員の労働環境やワークライフバランスを改善すること。
留意点: リモートワーク環境における従業員のストレスや孤立感を軽減するための支援策を講じ、適切なコミュニケーションやサポート体制を整備します。また、労働時間の管理や健康維持に配慮し、従業員の福利厚生を充実させることが重要です。
社会の持続可能性の観点からの要件・留意点環境への配慮
要件: テレワークによるエネルギー消費や環境負荷を最小限に抑えること。
留意点: エネルギー効率の高い設備やデバイスを導入し、環境負荷を軽減する取り組みを進めます。また、データセンターやクラウドサービスの利用においても、再生可能エネルギーの利用促進やカーボンフットプリントの削減に取り組むことが求められます。
地域社会との調和
要件: リモートワークの普及により、地域社会との関係を維持・強化し、地域経済やコミュニティの持続可能性に寄与すること。
留意点: リモートワークにより空きオフィスや施設を地域社会に開放し、地域のニーズに応じた活用を促進します。また、地域の技術者や企業との連携を強化し、地域経済の活性化に貢献する取り組みを進めます。
持続可能な製品・サービスの開発
要件: 環境に配慮した持続可能な製品やサービスの開発を推進すること。
留意点: 製品のライフサイクル全体を考慮し、環境負荷の少ない材料やプロセスを採用します。また、リサイクルや再利用が容易な設計を行い、廃棄物の削減に努めます。製品やサービスの提供においても、持続可能なビジネスモデルを採用し、長期的な視点での社会的責任を果たすことが重要です。
結論
機械技術者として、倫理と社会の持続可能性の観点を考慮しつつ、技術の導入と業務の改善を進めることは不可欠です。データのセキュリティとプライバシーの確保、公正で透明な意思決定、労働環境の改善を行いながら、環境への配慮や地域社会との調和、持続可能な製品・サービスの開発に努めることで、長期的に持続可能な社会の実現に貢献することができます。
これが一番使えるかも。この最後の設問、意外と書くこと悩むんだけど、色々といい観点で散らして書いてくれてる。自分も勉強してた時、ここ結構悩んだんだけどこれはいいヒントになるなぁ。
問題文を入れただけで、これだけ回答できるんだから、やっぱりすごいね。明らかに前回よりも回答の精度が上がっているし、何より速さ！！技術士受験生はChatGPTをバンバン壁打ち相手として使っていくべきだね。
ChatGPT-4oに論文を添削してもらう！
では次は、実際に私が書いた技術士論文をChatGPT-4oに添削してもらいます。プロンプトは前回使ったものと同じものを使用します。
プロンプト
(指示)
#命令
あなたは、日本の技術士(機械部門)の資格を持つ技術者です。以下の問題文と回答文を読んで、技術士の立場で回答文の内容を評価してください。
#評価条件
・30点満点で評価
・18点以上がA、18点未満12点以上がB、12点未満がCとし、A～Bの評価も記載する
・評価の理由を提示する
・評価の高い部分とその理由を記載する
・評価の低い部分とその理由を記載する
#問題文
(令和3年 機械部門 必須科目Ⅰ)
現代では社会や人々の生活に多くの機械製品・設備が浸透している。そしてそれらが何らかの要因により故障・破壊すると、その影響が拡大し、社会や人々の生活に甚大な被害をもたらすこともあり得る状況である。したがって、今後の新たな機械製品・設備の設計開発に際しては、公益の確保の観点からも、機械製品・設備の持つ公共への影響を充分考慮して設計しなければならない。このような状況を踏まえ、以下の問いに答えよ。
1. 故障・破壊により社会や環境に広範な影響を及ぼすような機械製品・設備を設計する場合、それらの持つ公共への影響を考慮すると、どのような課題を考えておかなければならないか、技術者の立場で機械技術全般に関する多面的な観点から課題を3つ抽出し、それぞれの観点を明記したうえで、課題の内容を示せ。
#回答文
(略：私が勉強のために書いた解答)
長いので、とりあえず設問１まで添削してももらいます。それでは先生、よろしくお願いします！！
添削結果
評価点数: 20点 (A評価)
評価理由: 回答文は課題の抽出と対策について、適切な視点から述べられており、具体的な機械製品（ここでは水門）を例に挙げているため、実践的な内容になっています。以下に評価の高い部分と低い部分を示します。
評価の高い部分具体的な例の使用（6点/6点）：
水門を具体例として使用することで、議論が具体的かつ現実的である。このような具体例の提示は、読者に対して理解を深めさせる効果があります。
課題の多面的な観点（6点/6点）：
故障の検知、保守時間の短縮、機能不全の防止という三つの異なる視点から課題を抽出しており、多面的な視点が示されている。これにより、機械製品の設計における包括的な考慮がなされていることが評価できます。
公益の観点（6点/6点）：
公益の確保という観点が明確に示されており、社会的影響を考慮する姿勢が評価できます。これにより、技術者としての社会的責任が強調されています。
評価の低い部分具体的対策の詳細不足（2点/6点）：
各課題に対する具体的な対策がもう少し詳細に述べられていれば、さらに評価が高くなったでしょう。例えば、故障検知に対しては具体的なセンサー技術の導入や、保守時間の短縮に対しては具体的なメンテナンス手法の提案などが考えられます。
全体の論理構成（2点/6点）：
全体の論理構成はおおむね良好ですが、各課題間の関連性や一貫性がもう少し強調されていると良かったです。例えば、故障の検知と保守時間の短縮がどのように相互に関連するのか、またそれが機能不全防止にどのように寄与するのかを明示すると、より一貫性のある論文になったでしょう。
総評
回答文は、機械製品の設計において公共への影響を考慮する上で重要な視点を多面的に捉え、具体的な例を交えて説明しています。しかし、具体的な対策についての詳細が不足しており、全体の論理構成にもう少し工夫が必要です。それでも、公益の確保を重視した姿勢と、多面的な課題抽出の視点は高く評価できます。
先生、ありがとうございます！！
めっちゃ褒めてくれるやん。かなり高評価を頂けましたが、ChatGPT-4oさんはちょっと甘めです。この論文は、２年前、技術士の受験勉強の時に私が初めて書いた技術士論文であり、合格レベルには達してません。
点数は甘めだとしても、指摘のレベルは凄いぞ。私は今は受験者の論文を添削する側の立場ですが、今回のChatGPT-4oの指摘内容でズレてるなと思う部分は全くありません。これは受験生は使わな損ですね。
技術士の先生により論文添削って、往々にして辛辣なので受験生は基本的にハートブレイク寸前。添削結果の添付されたメールを開くときの心の重さといったらねぇ、マウスも握る手も震えますわ。
ChatGPT-4o先生は、褒めて伸ばすタイプ。打ちひしがれたあなたを癒しながら、的確な指導をしてくれる！？メンタルケアにも期待できるかも！！
まとめ
とにかくしゅごい・・・。
応答速度もかなり速くなったし、ChatGPT-4oは相当強力な勉強ツールとなりそうです。私が受験する年に出てたら相当使い込んでいたと思いますね。現時点で、文章ポン出しでも即活用できるレベルです。プロンプトを工夫していけば、確実に技術士が添削するレベルまで持っていけるでしょうね。このあたりのノウハウ、今後詰めていきたいと思います。
技術士試験の論文添削って、手間もお金もかかりますからね。数千ならいいけどトータルで数十万掛かったりもするし・・・お金を掛けるなとは言いませんけど、効率的に節約できるに越したことないですよね。大量の論文添削に掛かるお金、ちょっと減らしてOpenAIに課金してもいいのでは！？
技術士試験の一助となるツールChatGPT-4o、かなりアリよ！！
宣伝
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