20250416_第２回_GenAIアナリティクス勉強会at東京_オープニングトーク

https://genaianalyticstokyo.connpass.com/event/346644/

Transcript

1. 第２回 GenAIアナリティクス ＠東京 2025/4/16 @doradora09
2. 皆様ご参加、 ありがとうございます！ https://genaianalyticstokyo.connpass.com/event/346644/
3. 本⽇の流れ • LTは３本予定 • ⾶び⼊りも歓迎 いたしま す・・！ • お時間がある⽅ は会場での懇親 会もどうぞ ( 任意参加 )
4. Copyright © 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 ChatGPT-3.5は初登場の3⽇後の 2022/12/2から活⽤を開始
5. 本⽇はJTP株式会社さんの会場よりお送り • 第２回のスポンサーとし まして、会場 & 懇親会 のご協⼒、ありがとうご ざいます・・！！ • https://www.jtp.co.jp/
6. この勉強会の趣旨 • 趣旨 • ⽣成AI -> AGI -> ASIの過渡期の今、 「データ分析者」や「アナリスト」の我々はどうすべきかを 皆で議論 • 想定のテーマ(例) • ここまで⽣成AIでできるよ • 今後数年くらいではここまで⾏くはず • 未来予想 • 開催頻度 • ３ヶ⽉に１回くらい、リアルを中⼼にやりたい(運営メンバー・会場募集中)
7. Inputの 仕事 (残るはず) 個⼈的な予想： あと数年でかなりリプレイスされるかも データ分析の仕事 ↓ 徐々にAIで代替 (体感、現時点で10-15% 15%- 20%くらいか。3年以内に50%く らいはおそらくできる ) 意思決定 の仕事 (残るはず) • 要件 • データ • 決断 / 責任を取る • notロジカルの部分
8. ログ：https://chatgpt.com/share/6799aee4-efc4-800f-9979-1f0158d2add1 データ可視化の例：５分で⾔葉の指⽰でこれ
9. 第１回をざっと振り返ると • 初⼼者が１週間でKaggle & シグネイトでTop10% -> ただし、記憶には残らない・・ • 競⾺の専⾨家と議論 -> 議事録からモデル化 -> 115%の回収率 • マーケティングレポートの⾃動考察 • 投資予測ツールをreplit agentでサクッと実装、などなど 全⾃動ではないものの、かなりできることが増えてきました
10. ⽣成AI⽈く、現在 の得⼿不得⼿ (ChatGPT 4.5 談)
11. ⽣成AI⽈く、現在 の得⼿不得⼿ (ChatGPT 4.5 談)
12. ⽣成AI⽈く、現在 の得⼿不得⼿ (ChatGPT 4.5 談)
13. ⽣成AI⽈く、現在 の得⼿不得⼿ (ChatGPT 4.5 談)
14. あと5〜10年もすれば⼤抵解決する⾒込み • 意思決定 (責任)だけは 残るかも？
15. AIが 得意 ⼈間 が得 意 課題発⾒ 能動的な働きか けはまだ苦⼿ (壁打ちの使い ⽅は現状可能。 将来的にはAIで もいけるはず) プロセス設計 ⼀般論ベースで はできる (ちょっと⼩難 しいアプローチ を取りりがち) データ整備 基本はまだまだ ⼈間の仕事 ( ⽂字起こし、 タグ付けくらい はできる ) データ分析 データがあれば 基本は可能 ( 複雑なものは まだ苦⼿だが、 時間の問題のは ず ) 考察 ⼀般論ベースで はAIも可能 ( 学習していな い領域や現場の 肌感はまだまだ ⼈間が有利 ) アクション ここはまだ⼈間 の仕事 ( 完全⾃動化し ていれば、別 ) おそらくこちらはどんどん伸びるはず (将来、ハルシネーションのリスクが低減で きればかなり有⽤) １度に扱えるトークン ⻑の増加や別のツール と組み合わせると多分 できるようになる 将来 ITシステム化 されれば全⾃動 ITシ ステ ム 将来「観察」「能 動的」なAIが出て くるとおそらくで きる( ロボットとの 組み合わせも含む ) 多分、ここは最後 個⼈的な現状認識 シート(要議論)
16. Copyright © NOB DATA All Rights Reserved. 補⾜：⽣成AIは「まだまだ発展途上」の段階 • AI版ムーアの法則、とも呼ば れる「スケール則」に従い、 AIの性能は6-7ヶ⽉で2倍に なっています • 仮にこのペースが続くと10 年後は「性能100万倍」です • 現在の⽣成AI(LLM)は、IQは 既に⼈間の平均値を超えてい ます(IQ 100が平均値) • o4-miniやGPT-5も登場間近 • また2025年は「エージェン ト」型のAIの登場で「さらに ⼈⼿がかからない」AIが登場 する⾒込みです • ただし、お⾦はかかる・・ 引⽤：https://www.maximumtruth.org/p/massive- breakthrough-in-ai-intelligence 最近のは このあたりのはず ( o1 proやo3-mini) ２年４ヶ⽉前はこ のあたり (GPT-3.5)
17. • ⽣成AIだけならともかく、AGIやASIへの進化の可能性も考えると「汎 ⽤モデル」はやばい。おそらく、2025年が１つターニングポイント (誰もモデル構築に１兆円は払えないし、IQ130以上には敵わない) • 「データ」や「特許」などを持っていないと、おそらくコピーはすぐで きる。競合優位性はどこで磨く？ • これから来るであろう過渡期の⼤混乱をどう過ごすか • 逆に「データ分析」の究極の⽬的は・・？？ 余談：最近考えていること ディスカッションパートや懇親会でぜひ議論しましょう・・！
18. スポンサーセッション ( 10min )
19. 現地参加者・⾃⼰紹介タイム ( 10min )
20. LTタイム ( 質疑応答込みで10-15分程度 )
21. ディスカッションタイム ( 20:15ごろに⼀度閉めます )
22. 次回予告 • まだ仮押さえですが、 第３回は7/9(⽔)の⼣⽅にDeNAさんのオフィスをお借りして実 施できないかなと思ってます • 最新情報はconnpassまたはslackをご参照ください • 次回も引き続き、よろしくお願いします・・！
23. Enjoy..!!