20250709_第３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/357598/

Transcript

1. 第３回 GenAIアナリティクス ＠東京 2025/7/9 @doradora09
2. 第３回も⼤勢の皆様の ご参加、ありがとうご ざいます・・！！
3. 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
4. 本⽇はDeNAさんの会場よりお届け • 第３回のスポンサーとし まして、会場 & ビール のご協⼒、ありがとうご ざいます・・！！ • https://dena.com/jp/c ompany/
5. DeNAさんと⾔えば • AIにオールイン、と 南場さんもおっ しゃってましたね • 本⽇はDeNAさんか らのスポンサー & LT発表もありますの で、懇親会も含めて ぜひ楽しみましょ う・・！！ https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/25 02/13/news138.html
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. 第１回〜２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 • AIに特徴量の案を出させてモデルの精度改善 • 物体検出もかなり精度が良い時代に、etc.. 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
8. 参考： ローカルLLMで個⼈情報 マスク • Mac Studio 512GBメモリ マシンを使うと、Llama-4 mavericが動きます(容量 200GB超のモデル) • 個⼈情報マスクくらいな ら⼗分( 分析で⾔うとまだ ちょっと弱い印象。 ChatGPT-4と4oの間くら いの体感値 )
9. 参考： 相原さん開発中の ⾃動分析エージェント • Bigqueryのサンプルデータ セット(EC関連) • ４時間分回して、$30くらい。 １週間分の仕事をしてくれ るかも？ • 半年前の第１回で同様の outputを⾒て、3年以内に５ 割⾃動化を確信 (個⼈的に)
10. 最近他でやってること： ディープリサーチであれこれ • ⼈事異動を検出したり • 関税のニュースから今後の展開シナリオを出させたり • 福岡に移住したいデータサイエンティストを⾒つけたり -> 「情報収集」フェーズでも結構使えるなという印象です
11. 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はず データ分析の仕事 ↓ 徐々にAIで代替 (体感、現時点で10-15% 15%- 25%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 遠くない未来に 備える / 先⼿を打つ
12. ⼤城セッション ( 5min ) ⽣成だけではない「解釈」できるAIのインパクト
13. よくある勘違い： 「⽣成」をするためのAI • LLM、にあまり詳しくない⽅が「⽣成AI」と聞くと 「何かクリエイティブな仕事をしてくれるAI」と認識されがち ですが、おそらくそれでは⽣成AIの半分も⼒を引き出せないか なと思います(ミスリード) • ⽣成、認識、解釈の３つ • 認識はマルチモーダルという⾔葉になっていたりします è後で画像認識のLT • 解釈、の部分はデータ分析者にはかなりクリティカルな機能
14. (今までは) 分析結果の解釈は⼈間ならでは(でした) • 今は分析レポート を読み込んでネク ストアクションま で出せてしまいま す(0->1) • あとは権限だけ渡 せば、「意思決定 すらAI」の仕事に なるかもしれませ ん AIで解釈 (NEW) ⼈間が判断 (従来) 分析 レポート 意思決定 / アクション
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 ) 意思決定＆ アクション ここはまだ⼈間 の仕事・・？ ( 責任 ) 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「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 -> 収集はできる 個⼈的な現状認識 シート(要議論) ⼀般的な案は出せ る(意思決定は⼈ 間側の勇気次第) ・トークン⻑は年々 増加 ・ハルシネーション は減少 ・APIやローカル LLM ・モバイルLLM ・AI保険とかその辺 のリスクヘッジ策
16. Copyright © NOB DATA All Rights Reserved. さらには：LLMはまだまだ性能改善の道半ば • 2022年11⽉末に ChatGPT-3.5が登場し、 約２年半 • 当初はIQ70にも満たな かったChatGPT-3.5も、 最新のモデルではIQ130 越えを実現するようにな りました • あともう１段階くらいは ⼤きくなるはず、と⾔わ れています (1兆円モデルのGPT-4 ->78兆円モデルの次世 代) 引⽤：https://www.maximumtruth.org/p/skyrocketing-ai- intelligence-chatgpts
17. Copyright © NOB DATA All Rights Reserved. 結びとして • 「解釈」ができ、さらに圧倒的な知識量＆スピードを兼ね備えたAIが登場した 際に、我々分析者には何が残されるのでしょうか？ ぜひこの後のLTや懇親会などでもディスカッションさせてください！
18. Enjoy..!!
19. スポンサーセッション ( 10min )
20. 現地参加者・⾃⼰紹介タイム ( 10min )
21. LTタイム ( 質疑応答込みで7-10分程度 x 7本 )
22. ディスカッションタイム ( 20:00ごろに⼀度閉めます )
23. 次回予告 • ３ヶ⽉に１回くらいでやってますので、次は10⽉ごろでしょう か(ノバセルさんのオフィス、またはCIC東京とか・・？) • 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・・！
24. Enjoy..!!