ChatGPT による AI Transformation - DX と Data と一緒に

DX は終わったわけではなく、現在でも十二分に有効な企業の生産性をあげ、社員の皆さんが定時にプライベートの時間を使えるようにするための有用なツールです。かつ、企業の力をつけるための、Know-How を蓄積する手段ともいえます。顧客をさらに理解でき、何が誰にとって「良い製品・サービスなのか?」を社員の想いである定性データと、購買やネットの動向・コールセンターのデータなどの定量データなどから分析しやすくなっています。

ChatGPTに代表されるLLMが誰もが使えるようになったことで、それが更に大きく加速します。
上からの押し付けではなく。まずは自分の生産性を高めて、楽しく仕事などに時間を使うところから始め。既に到来している AI Transformation の時代へと向かっていく状況を見ていきます。

ロールプレイングゲームのレベルアップと同じように。楽しくリスキリングでレベルアップしましょう。

Transcript

1. ChatGPT による AI Transformation - これを使いこなすには、学び続け得るしかない! - 畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama Architect && Software Engineer && Applied Data Scientist Microsoft Japan /dahatake @dahatake /in/dahatake /dahatake /dahatake /dahatake
2. 新しいスキルの 筋肉を つける そのための 訓練が大事
4. Core Business での Generative AI 先進事例
5. 製造業のデジタルトランスフォーメーションの柱となるデジタルツイン 過去 未来 リアル空間 (物理） • 物理・化学の法則に 従う • 目で見て触れて詳しく 情報を取れる • 真実を探求できる 仮想空間 (デジタル） • ルール（数学）に従う • 物理的な距離や 移動から解放 • 現実に干渉せず 拡張実験できる 課題 • 情報不足・誤り・精度 不足で写像不鮮明 • 仮想・物理モデル間の ズレ補正は難易度高 • コスト 投影 同期 対処 商品 • いまどのような状態か • これまでのトレンドと異なることが 起こっていないか 可視化・監視 ✓ コスト ✓ スピード ✓ 品質 設備 現在 • 履歴（過去に何があったのか） • ある特定の事象と相関性がある 事象は何か 分析 再現・分析 • 将来何が起こりそうか • もし、こうやったらどうなるか （現実では困難な試験やシミュレー ションを現物無しで瞬時に試行） 予測 予測・シミュレーション・最適化
6. 業務システムデータをベースにした生成AIによる業務支援 SIEMENS Teamcenter連携 PLM (TeamCenter)を使う際にも生成AIが 支援できるシナリオの展示 遠隔のユーザーサイトで不具合が起きた際に、 機器に詳しくないユーザーが、文章でトラブル状況を入 力。メールなどでのリクエストの文章に近い行動。 現場画像を同時に送ると、AIが文章に翻訳。 生成AIがポイントを要約して画像から問題点を抽出する エキスパートのいる保守チームが要約された内容から設計 変更や最近のトラブルで関連事項はないか確認。 この際にも生成AIが支援を行う ケースによってはソフトウェアの変更が発生し、 生成AIによって不具合修正プログラムが作成されて、 ユーザーサイトへ送られる 出典: 日経Xtech記事 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02435/042100004/ 6 ハノーバーメッセ2023 Microsoftブース で紹介したGenerative AI活用ケース例
7. 業務システムデータをベースにした生成AIによる業務支援 SIEMENS Teamcenter連携 https://youtu.be/ySIVjIo5kNw 7 参考：SIEMENS社サイト🤝 Teamcenter and Microsoft Teams - driving industrial productivity with generative AI - Teamcenter (siemens.com) 3. ハノーバーメッセ2023 Microsoftブース で紹介したGenerative AI活用ケース例
8. 地に足の着いた話 テクノロジーを理解するために
9. Software Engineer であり メンドクサイ事が大嫌いな @dahatake の 日常は 既に 変わった 過去形😎
10. 1. 革新と出会った日
11. 無料 の Bing Chat が、既に dahatake 程度の仕事の一部は出来る 弊社営業からの 社内問い合わせ😎 返信の文面を作成 網羅的に全てを即座に 答えられるわけではない 公式ドキュメントや サンプルコードの読み込み 場合によっては自分で 動かす 根拠となる情報の URLなどを添付する 1h – 1Day 1分程度 高い網羅性 公式ドキュメントが ソース ビジネスメールの 文面としての完成度 内容の妥当性 (私はこのサービス はある程度詳しい)
12. 弊社営業からの 社内問い合わせ😎 返信の文面を作成 網羅的に全てを即座に 答えられるわけではない 公式ドキュメントや サンプルコードの読み込み 場合によっては自分で 動かす 根拠となる情報の URLなどを添付する 1h – 1Day 15秒程度 高い網羅性 公式ドキュメントが ソース ビジネスメールの 文面としての完成度 内容の妥当性 (私はこのサービス はある程度詳しい) ChatGPT + Database の破壊力 文面作成 要約 Internet as a Database
13. 弊社営業からの 社内問い合わせ😎 返信の文面を作成 網羅的に全てを即座に 答えられるわけではない 公式ドキュメントや サンプルコードの読み込み 場合によっては自分で 動かす 根拠となる情報の URLなどを添付する 1h – 1Day 15秒程度 高い網羅性 公式ドキュメントが ソース ビジネスメールの 文面としての完成度 内容の妥当性 (私はこのサービス はある程度詳しい) 作業時間 < 10倍 やる気 爆上がり! (やりたくない仕事) 会社の資産 再利用! (ネットに情報出している)
14. 2. 挫折を知った日
15. ChatGPT だけじゃない!
16. How-to = Prompt に何か入れれば、 文章などが生成されるは知っている Runway Gen-2 : Text to Video ChatGPT : Text to Text
17. 「何を Prompt したら いいか、全くわからん😭」 Runway Gen-2 : Text to Video Aerial drone footage of a mountain range Best Prompts for Runway Gen-2 (AI Video Generation Techniques) - AiTuts 全く出てこない! ネットで検索
18. Prompt Engineering には 精通しているつもりだった 知ったかぶりになっていた!
19. @dahatake の今の限界を知る Prompt Application Runtime | Cloud | DB | etc… BI | DWH | Spark etc 製品・テクノロジー ソリューション 何をしたいのか? ✓ 動画を作りたい データの分析をしたい アプリ開発をしたい Edius | Premier | Media Composor etc… C# | Java | Python | SQL | Azure CLI etc… SQL文 | Python ? Aerial drone footage of a mountain range Prompt Engineering を極めても、 仕事の生産性があがったり、クリエイティブが生まれるわけじゃない
20. 自分のタスクの棚卸のススメ タスク 利用ツール Copilot -丸投げは出来ないけど 😅 マーケティング・フィールド支援 プレゼンテーション シナリオ作成 類似事例検索。リスト作成。文書作成 サーチ Bing Chat 人に相談 Yes! (Bing Chat も) アイディア整理 リスト作成 OneNote Yes! プレゼン資料作成 文書作成。図版作成。 Power Point Yes! プレゼン共有 OneDrive for Busines (SpeakerDeck / SlideShare) デモアプリ開発 デモシナリオ作成 文書作成。リスト作成 OneNote Yes! 人に相談 Yes! (Bing Chat も) デモアプリ開発 コーデイング Visual Studio Code Yes! 動作環境作成 Microsoft Azure 案件相談 コミュニケーション メール 文書作成。リスト作成 Outlook Yes! チャット | 雑談😊 文書作成 対面 文書作成 Teams Yes! 文書作成 Slack 文書作成 ソーシャルネットワーク ドキュメント アーキテクチャ図など 図版作成 PowerPoint Yes! 概算見積もり 表計算 データ分析。グラフ作成 Excel Yes! 打ち合わせ 対面 Web Meeting 議事録作成。タスク作成 Teams Yes! タスク管理 日程調整 スケジュール管理 リスト(候補日)作成。 Outlook Yes! タスク管理 タスク作成 Microsoft To-Do データ分析 データ理解・加工・分析 Power BI Yes! 経費精算 データ入力 Dynamics 365 Yes! 申請 出張申請 メール 文書作成 Outlook Yes! Priority-1: Core Priority-2: Operations
21. ネットを使いこなす人 vs 使わない人 ChatGPT を使いこなす人 vs 使わない人
22. ChatGPT Plugin
23. 3. 革新と出会った日 Part 2 時間の関係で、ここでは説明しません。 自分で Bing Chat などで調べてください😊
24. ChatGPT Advanced Data Analytics (旧名 Code Interpreter)
25. 3. 革新と出会った日 Part 3
26. • ChatGPT Plus (有償版) 参加ユーザーのみ セッションのタイムアウトあり GTP-4 のトランザクション回数上限あり 50回 / 3時間 (2023年7月下旬現在) ファイルのアップロードとダウンロード 512 MB まで • Python のコード生成 インターネットの接続は出来ない Python のコード実行 可能な範囲でのエラーの修正 OpenAI - Advanced Data Analytics ChatGPT plugins (openai.com) Beta
27. Python と言えば… Data の扱いが得意だった、かと😎
28. データ分析実行 と PowerPoint 作成 [ChatGPT Hack] Code Interpreter で訪日外客者数のデータ分析と PowerPoint のファイルを作ってみた - Qiita ファイルアップロード と Prompt Insight と グラフ 作成 PowerPoint 作成 Beta
29. シンプルな機械学習のモデル生成 [ChatGPT Hack] Code Interpreter で、データのファイルをアップロードしただけで、機械学習のモデル作成できた。シンプルなものだけど - Qiita ファイルアップロードとPrompt 学習用のコード生成と実行 推論用のコード生成 Beta
30. OpenAI Sandbox Storage 想像される挙動😅 ChatGPT Code Interpreter アップロードした ファイル ChatGPT作成の Python コード Python Runtime ダウンロード用の ファイル Prompt 強力なマシンで はない😅 Beta
31. Advanced Data Analytics をど こでも動かせるようにしたもの 個人のプロジェクトの域を 出ていない 期待の大型新人! Open Interpreter KillianLucas/open-interpreter: OpenAI's Code Interpreter in your terminal, running locally (github.com)
32. AI Powered Copilot accelerated On your data AI driven insights Microsoft Fabric AI 時代のデータプラットフォーム AI 搭載 Copilot による加速 自身のデータ上での GPT AI ドリブンな洞察 完全な分析 プラットフォーム オールインワン SaaS 化 セキュリティとガバナンス レイクセントリック ＆オープン OneLake One Copy すべてのレイヤーでオープン すべてのビジネス ユーザーに力を与 える 親しみやすく直感的 Microsoft 365 と統合 洞察をアクションにつなげる
33. Microsoft Fabric Microsoft Fabric Copilot - Data oriented “code interpreter” - Microsoft Fabric Copilot Prompt Data Factory Synapse Data Engineering Synapse Data Science Synapse Data Warehousing Synapse Real Time Analytics Power BI Data Activator コンピュート キャパシティー T-SQL Spark Event Streams Data Activator Pipelines Cognitive Services KQL Analysis Services スケーラブル! セキュア! 幅広い機能群!
34. さいごに
35. 人の指示をComputerに伝える 手段 GPT-4 に代表される機械学習で 作成された自然言語のモデル 文字列生成として プログラム言語のコードを生成 その自動実行・エラー修正の プロジェクトが複数走っている Microsoft Copilot Auto-GPT ChatGPT Plugin: Code Interpreter CPU Machine Language Assembly “Programming Language” Operating System LLM Java C# JavaScript Python SQL HTML yaml … Excel Word Teams Fabric Windows … Bing GitHub 生成・実行 操作 LLM Apps (ChatGPT) Next Generation Computer Language タスク・やりたい事 など
36. © Copyright Microsoft Corporation. All rights reserved. Invent with purpose.