安達裕哉
ビジネスマガジン「Books&Apps」の創設者兼ライターの安達裕哉が、生成AIの利用、webメディア運営、マーケティング、SNS利活用の具体例を詳細にお伝えします。 更新頻度：一月に3回程度
ChatGPTは、強力な文書生成ツールです。しかしChatGPTは道具であり、道具である以上は「使い方」の巧拙に、そのアウトプットの質が大きく左右されます。 ではChatGPTはどのように使うと良いのでしょう。 世間では様々なAIの（自称）専門家や、DXコンサルタント、インフルエンサーなどが独自のノウハウを開陳していますが、まだChatGPTについての本当のところは、検証中であり、正確なところは誰一人わかっていない、というのが実際のところではないかと思います。 そこで私
2022年11月末にOpenAIから一般公開されたChatGPTに代表される生成AIは、その影響力を急速に拡大している。 自然言語処理の分野で飛躍的な進歩を遂げたChatGPTは、質問に対する回答生成や文章作成など、様々なタスクで高い能力を発揮し、社会に大きなインパクトを与えた。事実、生成AIは、単なる言語処理の枠を超え、すでに多くのオフィスワークに影響を及ぼしつつある。 しかしオフィスから一歩外に出たときに、生成AIはどのようなタスクを与えられているのだろうか。本稿では
前回は「よみたくなる文章力」について書かせていただいた。 では「読みたくなる文章」の正反対の文章はなんだろうか。 それが、「コンサルティング会社の文章」だ。 「読みたくならない文章じゃないの？」と思う方もいるだろうが、じつは違う。それは反対ではなく単なる否定だ。 読みたくなる文章の反対は、実は「読まないといけない文章」である。 読まないといけない文章「読まないといけない文章」は、つまり仕事で使われる文章であり、相手の意欲にかかわらず、読むことを強制できる（される）。
Books&Appsに寄稿をいただいていた、patoさんが本を出されるというので、帯に推薦文を書かせていただいた。 こういうことはあまり軽々しく引き受けるものではないが、今回お引き受けした理由は、patoさんは「文章力」というテーマを語るにふさわしい人だと思ったからだ。 だが、patoさんは決して「分かりやすい文章」を書くわけではない。また、「役にたつ文章」を書くわけでもない。 逆に言えば、そうした目的が明確に決まっている文章であれば、他に良い本がいくらでもある。例えば
一部では、ChatGPTよりも優れているのではないかと噂のClaude3ですが、実際のところ、その性能はどうなのでしょうか。 本稿では実際にいくつかのタスクを両者に与え、そのクオリティの差を検証したいと思います。 なお、比較対象の2者にはいずれも課金をしており、最高のパフォーマンスを持つモデル同士を比べました。 １．記事執筆同じ条件で執筆を開始するために、プロンプトは以下のステップを採用しました。 １．記事の書き方を尋ねる つぎに、ChatGPTの出力を同様の文言で
先日、AIコンサルタントの中山高史さんと、生成AIのユースケースと技術について、ディスカッションをしました。 非常に面白い意見交換ができたのですが、その中でも特に面白いテーマの一つだと思ったのが、「プロンプティングについての考え方」でした。 プロンプティングは「AIへの命令文を記述する」ことですが、往々にして、その目的が「一発で目的の成果を得る」ことにおかれています。 すると、どうしても「コンピューターを制御する」ようなプロンプティング、つまりプログラミング言語のように
昨年１１月の生成AIカンファレンス以来、すでに１００社近くの「生成AI活用」についてのご相談に応じてきました。その中で最も件数として多いのが、「社内情報データベース」としての生成AIの活用です。 従来は「FAQ」や「シナリオ」を作成し、人間が整備した想定問答の中でしか回答できなかったチャットボットですが、生成AIの登場により、「社内ドキュメントをAIに放り込めば、問い合わせに対して回答をもらえる」という状態になったのです。 これにより、 「今まで社内に眠っていた有用な情報
人間がAIを騙し、AIがAIを騙す、生成AIの新たな危険性とは文章の作成・要約、コードの生成などに便利な存在となってきたChatGPTをはじめとする生成AIですが、その器用さゆえに新たなセキュリティ問題も浮かび上がっています。 たとえば、嘘をあたかも本当のことのように示す「ハルシネーション」はその一例ですが、こうしたリテラシーに関するリスクはAIを利用する人間の側が留意することもできます。 しかし、生成AIの利用が進むにつれ、新たなセキュリティリスクが顕在化しつつあります
ChatGPTはソフトウェアです。 したがって、「使い方」が存在しています。 その「使い方」の中核をなすのが、ChatGPTへのコマンド、つまり「プロンプト」です。 プロンプトの精度によって、出力の精度が大きく変わることが数多くの研究で示されています。 しかし、プロンプトは自然言語かつ自由度が非常に高いので、プログラミング言語と比べて選択肢が多く、なかなか「どうすればいい」という法則を知ることが難しくなっています。 そこで今回は前回に引き続き、最も多くの書籍やサイトから
昨年の11月に行った、生成AIのユースケースを紹介するカンファレンスから2か月ほどが経ちましたが、年末年始をはさんで、かなり多くの企業の方からご相談を受けました。 その中で、多いご相談が二つあります。 一つは「人不足への対応」です。 単純に言えば、生成AIに一定量の学習をさせたうえで、人間の代わりになるような返答をさせることを目指すもの。 要はチャットボットなのですが、従来の生成AIを用いないチャットボットには問題点がありました。 それは、FAQやシナリオを作る必要があ
わたしは2013年から10年間、webメディア／マーケティング会社を経営する傍らで「ライター業」も続けてきました。 実際、コンサルティング会社に勤務していた時にも、「日経コンピュータ」などの雑誌への寄稿や、書籍の執筆なども行っていたので、肩書を無視して通算すれば15年以上のライター歴、という事になります。 その経験を踏まえて言えば、ライター業は地味ですが、ライティングへのニーズは常にあります。 それどころか、現代産業では「作れば売れる」の時代が終了し、「情報発信」の重要
人材不足は、高齢化社会の進行や若年労働力の減少、専門的なスキルを必要とするポジションの拡大に起因しています。 特にITや医療、教育などの分野では、熟練した専門家が不足している状況が深刻化しています。経済協力開発機構(OECD)の報告によると、日本は今後も人手不足が予想されるトップの国の一つとされています。 生成AIとは、機械学習のアルゴリズムを活用して、テキスト、画像、音声などの新しいコンテンツを創出できる技術のことです。例えば、自然言語処理(NLP)を用いて、人間が書い
生成AIは、2022年11月に登場したChatGPT以来、画期的な存在として企業の事業運営に影響を及ぼし始めました。 しかし、生成AIの能力は「使った人」にしか認識しづらいため、企業が社員に利用を勧めても、すぐに良い反応を得られるとは限りません。 実際、現在外部に出ている情報を総合すると、全社員に一度に生成AIの利用を許可した場合、業務での利用率は数％程度にとどまることが多いようです。決して多いとは言えません。 生成AIの利用は、イノベーター理論・キャズム理論に従う？こ
AI技術はここ数年で爆発的な進化を遂げており、特にOpenAIの開発したGPTの登場によって、その可能性は飛躍的に拡大しています。 現在、AIは言語理解、画像認識、自然言語生成などさまざまな分野で人間に迫る能力を見せており、これらの進化はマネージャー業務への応用も現実味を帯びてきています。 マネージャーに必要な能力をAIは代替できるか？マネージャーにはチームを率いるために目標を立て、それを達成するための戦略を立案し、意思決定を行うなど多岐にわたる能力が求められます。 し
11/22に、生成AI活用に関するカンファレンスを開催しました。 カンファレンスのテーマは大きく3つ。 １．生成AIは今後、どのように経営を変えるか？ ２．生成AIに対する企業経営者・管理者の認識は？ ３．生成AIの業務での実際の使われ方は？ 内容に興味がある方は、私のTwitter（X）のアカウントで、ダイレクトメッセージをいただければ、個別にお話していますので、（https://twitter.com/Books_Apps）気軽に声をかけてください。 さて、そのカ
仕事のさまざまな場面で、〆切は非常に重要です。 事実、デューク大学の心理学・行動経済学教授、ダン・アリエリー氏の研究では、自分で決めた〆切を設定することで、生産性と完了率が向上するとされています（Ariely, 2002）。 余談ですが、私が過去に在籍していた会社では納期は死守すべきもの、と教育され、全員が「納期を決めて必ず守る」という誓約をさせられました。 ですので、「やる時間がなかったです」や「忙しかったので……できていません」という言い訳はできません。 本当に時
