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20240725_ChatGPTでできること_2024夏・簡易版

 20240725_ChatGPTでできること_2024夏・簡易版

NobuakiOshiro

July 30, 2024
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  1. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. ⾃⼰紹介 ⼤城信晃(twitter

    @doradora09) NOB DATA株式会社 代表取締役社⻑ / データサイエンティスト協会九州⽀部 ⽀部⻑ / iU 情報経営イノベーション専⾨職⼤学 客員教員 ・住まい 沖縄 -> 東京 -> 福岡 ・職歴 ヤフー-> DATUM STUDIO -> LINE Fukuoka -> NOB DATA(株) 創業 ・運営コミュニティ ・Tokyo.R(2010-2016) ・fukuoka.R、PyData.Fukuoka、 オモシロAIごった煮勉強会、ChatGPT部、 AGI福岡、他2つ 本業ではデータ分析チームの ⽴ち上げ・育成・⾃⾛⽀援を展開中
  2. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. お試しでサービスも作ってます •

    ChatGPT活⽤の出⼝の⼀つとして、プロダクト化。(ただし、あくまで本業はコンサルティング) • ChatGPT研修->開発⽀援も可能です 開発中AIアシスタント ねぎまさん
  3. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPT部、と⾔う部活動もやってます(⾒学OK) •

    オンラインで有志による ChatGPTの勉強会を開催中 (2024年は第2、第4⼟曜⽇ の朝10-11時) • https://chatgptclub.con npass.com/ • またここからoutputされた内 容についてはnoteにまとめて おります • https://note.com/chatg pt_nobdata/
  4. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. 従来の特化型AIと今回の⾔語系⽣成AIの違い ChatGPT

    (⼤規模⾔語モデル、LLM) 従来の特化型AI (予測モデル等) • ある種の「汎⽤性」を獲得(確率的にoutputを⽣成) • ⼤量のデータが学習済み(⼤規模たる所以) • ChatGPT-4相当のベースモデルを作ろうとすると数百 億〜数千億規模の予算が必要、と⾔われている • 2022年までの従来型のAI • 過去のデータから機械学習により未来を予測 • 1つの⽬的に対して1つのAIを作る必要がある (not 汎⽤、⽤途特化) • 例えば、銀⾏の与信推定モデル、やECのレコメンドモデ ル、⼤規模ではない次の単語のサジェストをする⾔語モデ ルなど • 1つ数百万〜数千万くらいの予算から作れる (どこまで作り込むかは精度に依存)
  5. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPTの全体感(機能⾯) ①対話を中⼼とした活⽤

    ( ⾔語系⽣成AI、 ⼤規模⾔語モデル(LLM) ) ③マルチモーダルで の 認識の活⽤ ( ⾳声⼊⼒・出⼒、画 像解析 ) ②他のサービスとの 連携 (画像⽣成AI、Web検 索等) バージョンUP 機能拡張 OpenAI ChatGPT (Web提供) ⼀部機能を APIで提供 OpenAI API ⼀部機能を APIで提供 Microsoft Azure OpenAI API
  6. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. ①対話を中⼼としたChatGPTの利⽤例 ①対話を中⼼とした活⽤

    ( ⾔語系⽣成AI、 ⼤規模⾔語モデル(LLM) ) • 対話 • ⼈間との雑談、壁打ち • 提案を求める • 質問してもらう • ChatGPT⾃⾝での創作 • ChatGPT同⼠での対話 • ⽂章理解能⼒の活⽤ • 議事録の誤字チェック • ⽂章のサマリ⽣成 • 3⾏から1000⽂字の⽂章⽣成 • あるフォーマットに従った⽂章⽣成 • 多⾔語翻訳機能の活⽤ • ⽇本語<->英語翻訳 (多⾔語対応) • 英語のレビュー • プログラミング⾔語翻訳機能の活⽤ • ⽇本語指⽰でプログラム⾔語の⾃動⽣成 (Webサイトの雛形やゲーム⽣成等) • 作ったプログラム⾔語のレビュー • エラーコードの解析とリトライ などなど 体感2割くらい嘘をつきます が、あたかも 「画⾯の向こうに⼈がいる」 かのような使⽤感です
  7. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. ②他サービスと連携したChatGPTの活⽤ •

    プログラミング⾔語(Python)の実⾏ • Web検索の実⾏とサマリ • 画像⽣成AI(OpenAI社のDALL-E)の実⾏ • GPTsと呼ばれるBotの活⽤ • 旧プラグイン、という外部サービスとの連携 -> 現在はGPTsに統合 • 社内のDB検索などと組み合わせた使い⽅も可 能です (Retrieval-Augmented Generation、RAGと よく呼ばれています) Web検索ができることで、 「ChatGPTの情報鮮度が古い」 という問題が⼀部緩和されること になりました ( ただし、検索の知識だけだと網 羅⽣は低い印象 ) ②他のサービスとの連携 (画像⽣成AI、Web検索等)
  8. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. ③対話を中⼼としたChatGPTの利⽤例 •

    画像のinputに対しての解釈 • ⾳声⼊⼒しての認識 • ⾳声出⼒での対話 (アプリ版) 今後登場予定 ・動画を認識してのリアルタイム対話 ・複数話者を特定しての会話 ・声⾊を変えたりSE(サウンドエフェクト)を追加 しての対話 Web検索ができることで、 「ChatGPTの情報鮮度が古い」 という問題が⼀部緩和されること になりました ( ただし、検索の知識だけだと網 羅⽣は低い印象 ) ③マルチモーダルでの 認識の活⽤ ( ⾳声⼊⼒・出⼒、画像解析 )
  9. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. 応⽤的な使い⽅ •

    「主観的」スコアリング • あらゆるものに対して、主観的な観点で点数をつける ことができます • データ分析の代⾏(特に、探索的なデータ分析) • データの集計、可視化もノーコードで実現可能です ( ただし、個⼈情報は⼊れないように注意が必要。デ フォルト設定では将来学習されるリスクがあります) • 企業調査への活⽤ • Webの検索をしてサマリ • 企業の業績のPDFを読み込んでサマリ -> 競合分析 • 企業代表AIの構築 / 個⼈の代表AI • ありとあらゆる情報をinputすると実現可能、と期待 されています • 簡単なものであればマニュアルに関してのチャット ボットのFAQ • このあたりはGoogleのNotebookLMなどがかなり良 い、という話も聞きます 各社試⾏錯誤中、アイディア次第 成果が出ているところは3割くらいは 業務⼯数削減に成功、との話も チラホラ聞くようになりました
  10. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. ご参考:現時点での賢さ(旧センター試験、他社のLLMも列挙) •

    OpenAI社のChatGPTが牽引する⼤規 模⾔語モデルは、既に⼀般的な⾼校3 年⽣の能⼒を超え始めています • 右表は数学の能⼒が弱めですが、今の ChatGPTはプログラムを書いて実⾏す ることも可能なので、実⽤上は計算分 野ではほぼ困りません ( 数式の証明、などロジカルな部分は 苦⼿な印象はあります。あくまで、 「確率的に⽂章を⽣成」するのが⼤規 模⾔語モデルのベースの挙動のため) • GPT-3.5の時代は⽇本語は全く使い物 にならなかったのですが、GPT-4、そ して直近ではGPT-4o(オムニ)では実 ⽤に耐えうる性能、また将来的には GPT-5、と進化するたびにさらに性能 は改善していくであろう、という点も 織り込む必要があります 引⽤元:https://ledge.ai/articles/llms_took_the_common_test_2024 Google OpenAI Anthoropic
  11. Copyright © 2024 NOB DATA All Rights Reserved. ご参考:ビジネスインパクトの予想 •

    ある調査ではグローバルで年間700兆円のインパクト (別の予測では、⽇本の⽣成AI市場が2030年までに1兆円に成⻑。結構振れ幅はあります) 参考: https://www.mckinsey.com/jp/~/media/mckinsey/locations/asia/japan/our%20insights/the_economic_potential_of_generative_ai_the _next_productivity_frontier_colormama_4k.pdf