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『生成AIで世界はこう変わる』

今井 翔太（著）

SBクリエイティブ (2024/1/7)　990円

【感想】

日本のAI研究の第1人者である東京大学松尾豊先生の研究室に所属し、人工知能の強化学習の研究に従事する今井翔太さんの著書。歴史的な技術革命の最先端知識をもとに、AIによる現在・過去・未来についてまとめた本。

本書を読んで、最先端の技術者が想定する生成AIの影響は、一般人が考えるよりもはるかに早く、そして広範にわたっていることを感じました。現在進行形で、AIが様々な創作活動をしています。画像生成からはじまり動画作成をおこなうようになりました。また、品質も利便性も向上し、非常に使い勝手の良いものになりました。生成AIどうしの連携も始まり、ChatGPTリリースの時には考え付かなかったレベルになってきています。このスピード感を踏まえれば今後の5年間という短期間でホワイトカラーが担う事務系統の職業だけではなく、家事や介護のような現場にも入り込む可能性が大きくなってきました。

今後はこれまでにないスピードで成長する生成AIという技術を否定していても世界の流れに置いて行かれます。積極的に活用してトライ＆エラーで身に着けなくてはいけません。そのような生成AIの流れを知るためには最先端の技術者がどのように考えているかを知ることが近道です。これからのビジネスに与える大きな影響について知っておくために、ぜひ読んでいただきたい1冊です。

【以下、引用】

生成AIなどの技術による労働への影響を考える場合、その技術が「労働補完型」の技術なのか、「労働置換型」の技術なのか、分けて考える必要があります。

労働補完型の技術とは、人間の労働を補助し、その労働自体を楽にしたり、生産性を上げたり、新しい仕事を生み出すきっかけになるような技術です。一方の労働置換型の技術とは、文字通り人間の労働を完全に置き換え、人間が介在する余地をなくしてしまうような技術です。

・・・

それでは生成AIは労働保管型の技術なのでしょうか。それとも労働置換型の技術なのでしょうか。

人間が介在する余地が残るかどうかは、その仕事のもともとの複雑さに依存します。元の仕事が一定以上複雑な場合、技術を投入しても、その技術自体をコントロールする人材や最終的な出力責任を持って選択する人材は、依然として必要です。

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『メタバースさよならアトムの時代』

西見公宏（著）

集英社（2022/4）1,560円

【感想】

メタバースプラットフォーム「cluster」を運営し、Forbes JAPANでは「世界を変える30歳未満30人の日本人」に選出された加藤直人さんの著書。様々な企業とメタバースでのビジネスを進めた実体験をもとに、メタバースについてまとめた本。

本書を読んで、日本は世界中でメタバースに最も向いている国だと感じました。インフラが整っていて一定以上の教育水準があります。また、漫画・アニメに生まれたときからたくさん触れ突拍子もないことへの抵抗が少ない。そしてどんどん貧乏になっています。

今、海外旅行にはものすごく費用が掛かるように、今後は、現実世界（本書ではアトムと表現）での移動には高い費用がかかりそうです。メタバースにはこの問題を解消できる可能性があります。一度世界を構築すれば、世界中から利用ができるため、長期的な視点で考えるとコストを下げることができるからです。今後は、メタバースを通じて少額のサブスクリプションで色々な体験ができるような時代が来るかもしれません。そのような時代には、メタバースがビジネス上の重要な市場になるでしょう。これからのビジネスにおいて重要な市場について知っておくために、ぜひ読んでいただきたい1冊です。

【以下、引用】

ドラえもんで英才教育を受けた日本人

モビリティの時代において、最も効率よく富を増やすことができたのは産油国だった。エネルギーの源泉としての石油を採掘で来たからだ。

しかし、これからの時代、世界がめざすのは、気候対策型の経済だ。化石燃料への投資をやめ、炭素ゼロ、カーボンニュートラルの世界を志向する。

モビリティの時代からバーチャリティの時代へ。それにともなって世紀湯からデータへと資源が移行していくだろう。ではメタバース時代において、データを生み出す源泉となるものは何か。

それは想像力であり、妄想力だ。

・・・

『ドラえもん』が4次元ポケットから出すアイテムは突拍子もないものばかりだった。「何だそれ(笑)」とあきれて笑ってしまうような発想力。現実にはあり得ないものがたくさん出てくる。物理法則なんて完全に無視だ。

しかし、めたばーすでは当たり前のように実現できるものがたくさんある。

『ドラえもん』はメタバース時代を先取りした作品なのだ。

何を想像してもいい。妄想でかまわない。むしろその妄想こそが大切だ。

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『その仕事、AIエージェントがやっておきました』

西見 公宏（著）

技術評論社（2023/12）1,760円

【感想】

ChatGPTの利活用を中心に大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発、ならびにアドバイザリーを提供している西見公宏さんの著書。日本で初めてAIエージェントについてまとめられた書籍になります。

ChatGPTは2022年11月に登場してから爆発的に利用者が増えました。しかし、「プロンプト」と呼ばれるコンピュータに要望を伝えるための新しい言葉を使わなければ、効率的に使うことが難しいという一面もあります。このように事細かに指示を出さなくともうまく動いてくれる仕組みとして、現在進行形で急激な発展を見せているAIエージェントについての貴重な解説です。

AIエージェントの基本的な仕組みについても解説しています。若干難しい内容ではありますが、AIエージェントの基本的な仕組みを理解していることはビジネスでの強みになります。なぜなら、さまざまなAIエージェントが生まれてきたときにも、その本質が理解できるからです。本質が理解できることで効果的な活用につながります。

これからのビジネスにはAIが欠かせません。すべてのビジネスパーソンにぜひ読んでいただきたい1冊です。

【以下、引用】

AIエージェント以降の人間の役割

AIエージェントとの協同が進めば進むほど、AIエージェントが先回りして人間の仕事を担当してくれるようになるのは想像に難くありません。

このまま変化が進んでいけば、いつか私たちの仕事のすべてをAIがこなしてくれる未来が到来しそうです。しかし仕事のスピードが加速して品質のベースラインの底上げが起こり、業務プロセスが変わることによってビジネスモデルの変容が起こりうるものの、人間の仕事がなくなることは考えにくいと筆者は予想しています。AIが生成したものを評価するのは、あくまで人間の仕事だからです。

先ほどのAIエージェントがドラフト版を先回りして作成してくれる例でも、あくまで作成してくれるものはドラフト版でした。もちろんそのまま利用できるぐらいに高品質なものを生成できれば言うことはありませんが、現実問題として人間の目によるレビューは必要となるでしょう。AIは筋の良い提案をすることはできますが、最終的なクオリティコントロールは人間が行うべきです。なぜなら、AIは成果物の作成や、一定の評価基準を用意したうえでの成果物の評価と言ったタスクを行うことはできますが、その成果物を採用したときに起こりうる責任を引き受けることはできないからです。

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あいさつ

大澤賢悟です。 4月は次男と赤岳に行ってきました。この時期の足元は岩・氷・シャーベット状の雪と複雑です。そのため、滑落の危険性も高く、集中力が要求されます。そのような環境に対して、これまでの経験をもとにアイゼンとピッケルを上手に使い安定して登っていた次男を見て成長を感じました。子どもにすぐに追い抜かれないよう、自分ももっと頑張らなくてはいけません。

NFTを売った時の税金は？

NFTは今後、さまざまな用途で使われることが想定されています。そのため、売却後の課税についてはケースバイケースで専門的な判断が必要です。一番簡単な事例として、デジタルアートと紐づけしたNFTがあります。自分で作成したデジタルアートに紐づけたNFTを売却した場合、商売で行っていれば事業所得に、そうでない場合は雑所得になります。　これに対して、他者が作成したデジタルアートに紐づけられたNFTを転売した場合には譲渡所得になります。これは財産の値上がり益を期待していると想定されるためです。NFTは会員権や利用券、その他の複合的な用途にも使うことができるため、個々のケースに合わせた複雑な判断が必要になります。

求人広告作成用AI

AIのビジネスへの活用が一般的になってきました。私もいろいろな所で活用しています。たとえば、事務所通信の表現や校閲を文賢にチェックしてもらっています。このようにAIは文章関連の業務との相性が非常に良いことを活かし、ChatGPTを使って「採れる求人票下書き作成」という簡単な質問で求人広告を作ってくれるAIを作ってみました。簡単な質問をするだけで、Indeedやハローワーク用の求人の下書きを作ってくれます。60点～70点ぐらいの出来で作ってくれますので、細かい部分を自社に合わせてカスタマイズすれば、簡単に完成します。ChatGPTのGPTsで無料公開されています。ChatGPTに登録している人ならだれでも利用できますので、一度、使ってみてください。

RPAとは

ITを使った業務の効率化の１つに、RPA（Robotic Process Automation）があります。RPAとはパソコン上での作業をコンピューターが代行してくれる技術です。一般的なプログラムとの違いは、マウスの操作や一定の条件分岐を組み込めることです。ただし、AIのような柔軟性がないので、あらかじめ手順やルールが決まっていないと使えません。そのため、ルールにないケースが出てきたり、遷移した画面が当初と違ってしまうと作業が止まってしまいます。そのため、効果的な活用のしかたとしては、ほぼ同じ作業を連続して繰り返すケースに使うことです。当然、ミスもありません。

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ChatGPTで求人票の下書きを作るGPTsを作りました。昔、求人票作成のコンサルティングを行う目的で書籍を読み漁ったり研修に行ったのですが、結局、うちの地域だと、某自動車会社とその関連会社の期間工採用パワーが強すぎて結果を約束できなかったので撤退しました。その時の知識をまったく活用しないのももったいないなと思い、AIと求人票作成は結構親和性が高いと感じたので作ってみました。

文章作成は色々なGPTsを使ったり、場合によっては自分で作るとかなり便利だなと感じました。プロンプトを作る知識が必要ですが、これも覚えれば汎用性は高いなぁと感じました。

少ないインプット量の割には、結構ちゃんとした答えが返ってくるようになりました。今後、徐々にカスタマイズして、より使い勝手の良いものにしていく予定です。求人票のような文章系の物を作る場合、AIはかなり親和性が高いのでは？と思っています

https://chat.openai.com/g/g-9Tf5H2aG9-cai-reruqiu-ren-piao-xia-shu-kizuo-cheng