Generative Future | AIが生成する未来 - テクノロジー｜梶谷健人 / 新著「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」

【保存版】事例とセットで理解する「生成AIの7つの本質的価値」

最近は毎日のように新しい生成AIサービスや事例が飛び込んできます。そのため、生成AIが万能な道具のように見えてしまったり、逆に生成AIの本来の強みが見えづらかったりします。しかし、実際に成功している生成AIサービスの数々を抽象化し、その本質的な価値を整理すると以下の7つに集約できると私は考えています。本noteではそんな「生成AIの7つの価値」について、以下でグローバルで成長しているサービス事例を交えながら解説していきます。【本質的価値1】コンテンツの創造コ

GPTなどの大規模言語モデルは脳科学・記号論・言語学の観点で驚くほど良くできている

大規模言語モデルの優秀さの秘訣ChatGPTなどに代表されるサービスで採用されている大規模言語モデル（LLM）によって、AIは今までとは比べ物にならないくらい自然な対話ができるようになった。なぜLLMでは自然な対話ができるかというとその秘訣の1つは、LLMは大量のテキストを学習する際に、文章内の単語を「ベクトル（向きと長さを持つ数学的な量）」に変換して処理しているからだ。 GPTでは各単語は数万という次元でベクトル化されており、単語ベクトルは意味が近いほどベクトル同士

生成AIが切り拓くXR/メタバース世界の実現 | XR/メタバースにおける生成AIの5つの役割

生成AIブームの裏でメタバースブームはすっかり勢いを失ってしまってように見える。しかし、昨今の生成AI技術の発展によって、いままでXR/メタバース領域で大きな課題とされたいた事項が1つずつ解消されつつあり、XR/メタバース領域が大きく立ち上がる素地が整いつつあるのはあまり知られていない。このnoteでは、XR/メタバース領域において生成AI技術が果たす5つの役割について触れながら、近い将来実現するであろうXR/メタバース世界の姿について考えていく。 XR/メタバース

ChatGPTのCode Interpreterとは何なのか？何ができて何がスゴいのか？

ChatGPTの新機能として一般公開されたCode Interpreterがすごすぎて結構感動しているのだが、Code Interpreterで色んなことができるが故に「一言で言うと何なのか？」「一体それでなにができるのか？」疑問に思っている人も多いのではないだろうか？このnoteではそうした疑問に答えるべき、まず最初にCode Interpreterでできることを紹介した上で、最後に一言でこれを説明すると一体なんなのかを紹介していきたい。 Code Interpret

生成AI時代におけるジェネラリストの復権

ここ1~2年の生成AIの動きで「ジェネラリストの復権」が顕著になっていると感じる。今まではクリエイティブ至上主義、スペシャリスト礼賛主義が台頭しており、一部の経営者を除いてジェネラリストは器用貧乏としてどちらかと言えば地位が貶められていたように感じる。しかし、生成AIで専門的な技能がなくてもコードや画像、最近ではCGアニメーションも簡単に作成できるようになり、どちらかと言えば日々新しく登場するAI技術にキャッチアップして、幅広い知識やスキルを組み合わせて成果を生むジェ

生産性を圧倒的に向上できるオススメChatGPTプラグイン3選

新しくリリースされたChatGPTプラグインを使うことで、世界中の最新ニュースや研究論文を効率的に知ることができたり、高度なSEO分析、高クオリティな画像生成AIのプロンプトを自動で生成、動画の自動生成などなど、今までChatGPT単体ではできなかったことが簡単に実現可能になっている。ここではそんな便利なChatGPTプラグインの中でも、特に業務効率化に役立つプラグインを3つ紹介する。基礎）ChatGPTプラグインの導入方法Chat GPTプラグインを使用できるのは、

Chat GPTの完全な上位互換！Bing AIの面白い使い方まとめ

テレビ番組で特集されるなどChatGPTへの注目が高まっていますが、その上位互換となるBing AIはもう使われましたでしょうか？ ChatGPTで使われてるGPT3.5というモデルの発展版を開発元のOpenAIがマイクロソフトに提供する形で作られたBing AIは、過去の学習範囲内で回答するChatGPTと異なり、事前学習データ+対話ごとに関連する検索結果を都度読みにいくことで、非常に精度の高く正確な解答をすることが可能になっています。このnoteではそんなBingA

生成AIは今までのAIと何が違うのか？なぜいま盛り上がっているのか？

世界中で大きな盛り上がりを見せる「生成AI」。生成AIを活用したChatGPTが史上最速で月間ユーザー数1億人を突破し、TIME誌の表紙を飾ったことは、その勢いを象徴する出来事だろう。だが、ここで以下の2つの問いが浮かぶ。生成AIは今までのAIと明確に何がちがうのか？なぜ今このタイミングで生成AIがここまで盛り上がっているのだろうか？この記事では上記2つの問いを海外のいくつかの記事を参考にしつつ解説していく。生成AIと今までのAI技術との関係性まず生成

GPT-4の革命 | 全ビジネスに変革をもたらす驚異のマルチモーダルAI

OpenAIの大規模言語モデル「GPT」の第４世代である「GPT-4」が発表された。これがとにかくスゴい。もはや業種を問わずGPT-4を抜きに今後のビジネスは語れないレベルに到達したと言える。このnoteではいまだに興奮冷めやらぬGPT-4の凄さを紹介していく。注目すべきGPT-4の3つの進化GPT-4への進化で注目すべきは「マルチモーダル」「処理能力の大幅な向上」「安全性の向上」の3つだ。 1. マルチモーダル GPT-4の大きな特徴はテキストだけではなく画像

「ChatGPT」にSF小説を書いてもらったら恐ろしいくらい普通に面白い作品ができてしまった

Open AIがリリースした対話型AI「Chat GPT」凄すぎますよね。幅広い質問に答えてくれたり分からないコードを教えてくれたりと、すでにその完成度の高さが話題になっていますが、試しにSF小説を作ってとお願いしてみたら想像以上にちゃんとした小説が出来上がって衝撃を受けました…。このnoteではChat GPTが実際に生成した小説と、それを制作するまでのChat GPTとのびっくりするくらい自然なやり取りを紹介します。 Chat GPTが実際に生成した小説作品第１

Generative Future | AIが生成する未来

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【保存版】 事例とセットで理解する「生成AIの7つの本質的価値」