『生成AI革命』全文公開：目次
『生成AI革命』（日経BP 日本経済新聞出版）が1月19日に刊行されました。
これは、目次の全文公開です。
目次
はじめに 3
第1章 ChatGPTはどのように使われているか？ 25
1 ChatGPTの使い方をアンケート調査で見る 26
生成ＡＩはどのように使われているか？／予想どおりの結果と予想外の結果／外国文献の翻訳と要約能力が高く評価されている／文章作成の利用が、文章校正より多い／アイディア出しの利用がかなり多い／アイディア出しの具体的内容は、「タイトル」や「問題解決策」
２ 私はChatGPTをどのように使っているか？ 33
音声入力の誤変換校正が著しく簡単になった／資料収集にも使える／ ChatGPTにできないこと／進歩が著しい／「ハルシネーション」と能力の限界に注意
３ 検索エンジンより生成ＡＩのほうが使いやすい？ 39
ChatGPTを用いれば、検索語が不明でも調ベられる／検索エンジンは、求める回答を示さないことも／プラグインの導入で「幻覚現象」に対抗する／ Bing の急成長とGoogle の停滞
４ 企業や自治体は、生成AIをどう利用するか？ 44
日本企業は生成ＡＩをどの程度利用しているか？／地方公共団体での利用状況／時事通信社のアンケート／生成ＡＩとのＡＰＩ連携／今後に期待したいこと
５ 生成ＡＩの影響は、教育ではすでに顕在化。日本では、企業利用が進まない 50
日本企業での利用は進まない／教育・学習での利用は進む／ビジネスより教育での利用が先行している／教育・学習体制に対する影響はすでに表われている／日本はこの大変化に追いつけるか？
６ ChatGPTは、企業活動に根源的な大変革をもたらす 57
教育に大きな影響／医療、ヘルスケアでのさまざまな利用／金融での顧客サービスの充実／法律関係や科学研究での利用／カスタマーサービスを充実させ、ＤＸのためのプラットフォームとなる
第1章のまとめ 62
第2章 企業はChatGPTをどこまで使うことができるか？ 65
1ChatGPTはビジネスモデルを変える 66
ChatGPTはどれほど重要なのか？／いまが準備開始の時／すでに行なわれていること／今後2～5年以内に現実になる可能性のあるもの／ビジネスモデルの再構築が必要になる／日本企業の経営者は、改革をリードできるか？
２ 生成ＡＩの価値の75 ％以上が「顧客対応」「営業／マーケティング」で生じる 71
生成ＡＩで営業が大きく変わる／マーケティングでの利用／内部の知識管理システム／対顧客サービス／小売り業界／銀行業界に大きな影響／研究開発での潜在的な可能性／「変化は革命的」とのコンセンサス
３ ChatGPTで創薬が革命的に変わる 79
創薬に革命的な変化／コロナワクチンでＡＩが活躍／製薬会社とテクノロジー企業の共同体制／研究プラットフォーム・テラ（ Terra ）／武田薬品によるＡＩ創薬
４ 日本の金融機関はどう使うか？ 85
銀行での利用／証券会社での利用／保険会社での利用／日本の金融機関は、対顧客業務に使わない
５ ChatGPTに積極的な企業、否定的な企業 90
三井化学の新しい取り組み／日立製作所の取り組み／パナソニックなどによる積極活用／否定的な企業が多い
６ 日本でも進むChatGPT利用の社外向けサービス 95
ChatGPTを利用した社外向けのサービス／続々と登場するChatGPT 連携のチャットボット／ＡＰＩ接続で広がる用途／ ChatGPT APIの具体的な利用
７ 生成ＡＩとスマートコントラクトによる完全自動化企業 100
ブロックチェーンによる自動化／スマートコントラクトとは？／ビットコインからDeFiへ／柔軟なスマートコントラクトに／完全自動化された企業／人間でなければできない仕事は何か？
第２章のまとめ 106
第3章 データドリブン経営が可能になるか？ 109
１ 生成ＡＩ利用の本命は、意思決定の支援 110
日本で考えられているのは、単純業務の効率化／生成ＡＩは、意思決定をどのように支援するか？／これまでの手法と生成ＡＩの違い／大量データ処理で可能になった「データドリブン経営」／銀行ＡＰＩの利用でも可能
２ データドリブン経営を行なっている企業 116
Amazon.com ／ Netflix ／ Airbnb ／日本では、コンビニのポイントカード情報利用
３ 生成ＡＩを活用できる企業構造への転換を図れ 120
経営者を含めて、すべての従業員が利用することが重要／データドリブン型の組織文化を確立する必要がある／日本企業の縦割り構造が問題／これまでの日本企業はデータを活用していない／情報のサイロ化が進んだ／日本的組織文化を変革しなければ、日本は取り残される
第３章のまとめ 125
第4章 医療や法律関係にもChatGPTが進出 127
１ 生成ＡＩは、「弁護士が要らない社会」を実現するか？ 128
インターネットを超える影響がこれから生じる／生成ＡＩを用いて契約書の作成ができる／弁護士の役割はなくなるか？／幻覚による誤りを克服できるか？
２ 医療に進出するChatGPT 134
セルフ・トリアージでのChatGPTの能力は高い／人間より優れているとの評価も／ GoogleのMed-PaLMなど、医療に特化した大規模言語モデル／慎重意見も強い／健康に関する利用はさまざまな微妙な問題を含む
３ 知の独占の崩壊 ChatGPT が弁護士や医者に取って代わる日は来るか？ 140
法律や医療にChatGPTが進出／専門家の価値の低下
４ ChatGPTがコピーライターの仕事を奪いつつある 142
ChatGPTがコピーライターの職を奪う／ＡＩによる人員削減が実際に始まっている／品質よりもコストが重視されている／「能力が高いから、ChatGPTを使うのだ」という考えもある／正規社員と非正規の問題／「タダには勝てない」か？
第４章のまとめ 148
第5章 知識の伝達と教育機関の根幹に関わる大変化 151
１ ChatGPTは、教育の根幹をゆるがす 152
生徒・学生の規制より、教育者がどう変わるかが問題／積極的な利用に関する記述はあるが……／教育・学習用アプリが多数登場／現時点での能力は限定的／教師よりもチューターの役割が適している／そもそも勉強は必要か？／専門知識は必要か？ 専門教育のために大学が必要か？
２ ニューヨーク・タイムズの訴訟で、ChatGPTが立ち往生？ 158
裁判の結果次第では、ChatGPTが成り立たない／事前学習の価値は、学習用テキストの価値か？ モデルの価値か？／ ChatGPは、無料では使えない？／生成ＡＩが従来のメディアを破壊する？／私が行なった実験：生成ＡＩでウェブの記事を読めるか？
第５章のまとめ 163
第6章 大規模言語モデルの仕組み 165
１ うまく使うには、仕組みを知っている必要がある 166
解説記事には、肝心のことが書いてない／説明がわかりにくい理由 基本的な点が説明されていない／「パラメータ」という一般的な用語が、特別の意味で用いられる／「教えてもらう方法」が重要／ ChatGPTに聞けば、知りたいことがわかる
２ ＡＩはディープラーニングで進化した 172
機械学習／ニューラルネットワーク／ディープラーニングでＡＩの能力が著しく高まった
３ ディープラーニングのさまざまな手法 176
深層学習の手法： 教師あり・なしなど／ AlphaGoは、「教師あり学習」と「強化学習」を使用／スマートフォンのＬＬＭは「教師あり学習」／ＧＰＴなどは、「自己教師あり学習モデル」と「教師あり学習」
４ 大規模言語モデル（ＬＬＭ） 180
深層学習のさまざまな用途／大規模言語モデルと生成ＡＩの位置づけ／これまで開発されたＬＬＭ／巨額のコストをどう調達するか？
５ エンコーダが文章を読んで理解する 185
ChatGPTはなぜ自然言語を理解できるのか？／トランスフォーマーモデルとアテンションメカニズム／普通になされる説明は、あまりに粗雑／エンコーダの目的は、文章の意味を理解すること／単語はベクトルとして表現される／単語を「埋め込みベクトル」で表わす／クエリ、キー、バリューの計算が重要／異なる文章では、単語の解釈が違うものになる
６ デコーダが出力を生成する実に不思議な仕組み 194
デコーダの役割／デコーダが答えを生成する過程／デコーダが確率判断で出力を決めるのは自然なこと／ChatGPTは成り行き任せ。全体を考えて答えているのではない／ ChatGPTは答えを見直さないのか？／ChatGPTはコンテキストを考慮する／同じ質問に違う答え／プロンプトの書き方への影響／ ChatGPTはデコーダのみを活用する
７ ChatGPTは、どのくらい読書をしたか？ 203
ChatGPTが博識なのは、大量の事前学習をしたから／人間の５０００倍の書籍を読んだ／日本の国会図書館の情報量とほぼ同じ／能力の限界をChatGPTに聞いたら／真に創造的な作業ができるのは人間だ／ＡＩは感情を持たない
第６章のまとめ 208
第7章 大失業・大転職時代 211
１ ChatGPTで自動化される仕事は何か？ 212
すでに現実化しているＡＩ失業／影響を受けるのは、テレマーケティング担当者と大学教師／労働力の約8割が仕事の1割に影響を受ける／参入障壁が高く、賃金が高い職業が影響を受ける／データを用いた実証分析や、対応策の検討も必要
２ 日本で生成ＡＩを本格導入すれば、失業率が25％になる可能性 218
労働者の3分の2が生成ＡＩによる自動化に直面し、業務の25～50％がＡＩに代替される／事務・管理職と法務では、業務の約45％が自動化できる／ホワイトカラーの半数が失業する？／実際には、失業する労働者は25％でなく、7％程度に抑えられる／最も必要な経済政策は、労働力の流動性確保
３ 知識労働者が最大の被害者 224
従業員の時間の60〜70％を占める作業活動を自動化する／高学歴者の仕事を自動化／経済拡大規模は、
イギリスのＧＤＰより大きい／高度な知的労働の半分が自動化可能／「ルーチンワークで失業、高技能職に新しい雇用」との分析も
４ ChatGPTは、労働者の敵か、味方か？ 230
生成ＡＩは低スキル労働者に有利か？／需要総量が増えるかどうかが問題／事務的な仕事は人手が過剰で、人手不足の建設や介護には生成ＡＩの影響は少ない／従業員の職種間・産業間移動が必要／私が目撃した１９６０年代の大規模自動化
５ 生成ＡＩに応じて仕事のやり方を変えた人が生き残る 236
第三次産業革命では肉体労働でなく、知的労働が影響を受ける／仕事が生成ＡＩに代替されるか否かは、プロンプトがどれだけ重要かによる／専門的職業の仕事の内容が変わる／教師の仕事の内容が変わる
６ 生成ＡＩは、リスキリングの内容の見直しを迫る 241
日本でも、大量失業がいずれ問題になる／就職氷河期世代が退職期を迎える／大転職時代？／リスキリングの目的は、基礎的な能力の向上／日本政府の問題意識は古いまま
第７章のまとめ 247
第8章 ディストピアか？ 249
１ 「シンギュラリティ」はすでに到来したのか？ 250
火や電気より深遠な影響／２０４５年と予測されていたが／チューリング・テストには明らかに合格／富める者はますます豊かに／すべての人が無料で使える環境が必要／生成ＡＩのルールづくり
２ ディストピアと「アンナ・カレーニナの法則」 256
生成ＡＩに関する「アンナ・カレーニナの法則」／失業の発生／金持ちだけが、さらに能力を高められるディストピア／人々が生きがいを見失う／ビッグ・ブラザーの世界／ではどうする？
３ 「ベーシックインカム」はＡＩ失業への正しい答えか？ 263
ＡＩによる失業が現実の問題に／現行制度の見直しこそ必要／働かなくても生活できる社会は健全か？／フリーランサーが失業する／制度改革の必要性が急務に
４ 人間よ、驕るなかれ ― 「共感」に甘えれば、失業する 268
大失業時代の足音／ＡＩは万能でないという意見が強いが……／ＡＩのメッセージに感動したことも／ＡＩと共感することがある
５ 中国問題 272
バイドゥが3月にアーニー（文心一言）を発表／8月にアーニーボットを一般向けに公開／２０１７年にBabyQが起こした騒動／「賢い」アーニー／人材不足／中国外にも影響が及ぶ可能性
第８章のまとめ 277
第9章 ユートピアを実現できるか？ 279
１ 豊かな社会の実現 280
人類の夢が実現／生産性が向上するので、豊かな社会を実現できる
２ 人間は人間にしかできない仕事に集中する 282
やりがいのあるクリエイティブな仕事／思いやりや共感が重要
３ 基礎サービスがすべての人に 284
すべての人が、望むだけの教育を受けられる／自分の健康状態を的確に把握できる／法律相談や税務処理もやってくれる／高齢者の相談相手になってくれる／情報アクセスが容易に
４ マズローの階段を昇る 289
働くことが生きがいになる／人間の欲求の5段階／生成ＡＩは、マズローの何段階目までを実現するか？／平等な社会を創るには／社会の姿は政策に大きく依存
第９章のまとめ 294
おわりに 295
１ 秩序を破壊する大変化を歓迎しよう 295
「何もなし」はありえない／平穏な生活が乱される／ディストピアかユートピアか？／秩序を破壊する新しい技術によってこそ、新しい社会を創ることができる
２ 秘密研究Q＊は、人間に何をもたらすか？ 298
アルトマン氏解任騒動の原因は、人類を脅かす研究？／ ChatGPTの数学力は低い／シンボルグラウンディングできないことが、ＡＩの数学力の低さの原因か？／ Q＊でブレイクスルーがあったのか？／シンボルグラウンディングがいいとは限らない／本当に人間の可能性を拡大する創造的な発想とは？
参考文献 304
索 引 311
図表目次
図表1‒1
ChatGPTの利用に関するアンケート調査
（利用していること） 28
図表1‒2
ChatGPTの利用に関するアンケート調査
（アイディア出し） 32
図表６‒１
機械学習をモデルで分類 173
図表６‒２
ディープラーニングを利用目的で分類 175
図表６‒３
深層学習を手法で分類 177
図表７‒１
生成ＡＩによる自動化比率（アメリカの場合） 219
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