AIの波に乗り遅れるな-AI as a Tool

2025年2月12日に開催した若手エンジニア向け実践型AIイベントでトークに使用したスライドです。
AIがすごいのはわかるけど、実際にアプリケーションとして組み込むときのイメージが難しいところの見通しを良くしてもらうために、「AIを人のシステム化」として捉える考え方を提案します。

Transcript

1. AI as a Tool フク
2. Agenda LLMの知能 実装を層で理解する AIアプリの設計法 ユースケース紹介
3. 伝えたいメッセージ AIを複雑で 難しい ものと捉えがち、 、 実は、 人のシステム化 として捉えるとめちゃ 簡単
4. 伝えたいメッセージ わかる... わかるぞ..!!
5. LLMの知能 01 Intelligence of LLM
6. LLMの学習
7. LLMの学習 GPT3.5 570GB以上のテキストデータ → 人間が一生かけても 読むことができない量 【何を学習】
8. LLMの学習【どうやって学習】 圧縮 解凍 理解 生成 大 量 の テ キ ス ト 概念 生 成 文 章 x x x x x
9. LLMの学習【どうやって学習】 圧縮 解凍 理解 生成 大 量 の テ キ ス ト 生 成 文 章 概念 知能の源 x x x x x 文 の 良 さ を 採 点 基 本 的 な 知 識
10. LLMの学習【概念とは】 LLM 機械学習 強化学習 AI キャベツ トマト きゅうり 野菜
11. 王 女王 LLMの学習【概念とは】 男 女 女王 ー 王 女 ー 男 🟰
12. 人間の思考と言語
13. 人間の思考と言語【この世界は連続的】 ガヴァガーイ問題 ガヴァガーイ!
14. 人間の思考と言語 視覚 聴覚 【この世界は連続的】 🟰 情報量が膨大 人間の知覚
15. 人間の思考と言語【言語は離散的】
16. 人間の思考と言語【論理的思考は言語】 人間は内面の「思考」を言語に 置き換える ことで、輪郭を 認知する 連続的で複雑な世界を言語によ って 切り出し 、 “理解” 可能な形へと変換する役割を果たす。 言葉は思考の整理ツール 言語は単なる伝達手段以上の役 割を 持つ 言語は 思考そのもの を形作るフレームワークとして機能し 、 個々人の 内面の世界と外界 との橋渡しを担っている。
17. 人間とLLMの知能
18. 人間とLLMの知能 両者、言語を媒介にして 世界を切り取って表現し 理解する。
19. 人間とLLMの知能 人間≠LLM 人間は言語空間を介さない思考がある （直感的な思考）
20. 人間とLLMの知能 人間≠LLM ただ、人間の知能の一部を獲得した （言語空間を介した思考）
21. 自然言語インターフェース
22. 自然言語インターフェース 人 機械 自然言語 人と機械が同じものを 同じように理解して使うように
23. 自然言語インターフェース 人 機械 自然言語 人と機械が同じものを 同じように理解して使うように ➕ PC画面
24. 自然言語インターフェース ブラウザ自動操作
25. 実装を層で理解する 02 Understand with Layer
26. 実装を層で理解する APIで出来ること 1.文章生成(ChatGPT) 3.関数呼び出し 2.非構造化⇨構造化
27. 2. 非構造化⇨構造化
28. 実装を層で理解する 【非構造⇨構造】 構造データを定義
29. 実装を層で理解する 【非構造⇨構造】
30. 3. 関数呼び出し
31. 実装を層で理解する 【関数呼び出し】
32. 実装を層で理解する 【関数呼び出し】 関数をAIに説明
33. 実装を層で理解する 【関数呼び出し】
34. 実際のアプリケーションで 説明
35. Gi tHub Copi l ot
36. Gi tHub Copi l otを層で理解する プログラムを効率的に開発する アプリケーション VSCode + GitHub Copilot 目指す体験 １部のコーディングを自動化 提供機能 コード理解の補助
37. Gi tHub Copi l otを層で理解する Model(API) Library WorkFlow App プログラムを効率的に開発する 目指す体験 アプリケーション VSCode + GitHub Copilot
38. Gi tHub Copi l otを層で理解する Model(API) Library WorkFlow App ・指示からコード生成 提供機能 ・プロジェクト全体の分析 ・ユニットテストの列挙・実装
39. Gi tHub Copi l otを層で理解する Model(API) Library WorkFlow App AIを実行 ・文章生成 ・非構造化⇨構造化 ・関数呼び出し
40. Gi tHub Copi l otを層で理解する Model(API) Library WorkFlow App モデルプロバイダ ・GPT,o (OpenAI) ・Claude (Anthr opi c) ・Gemini (Googl e)
41. 実装を層で理解する Model(API) Library WorkFlow App Li braryを使いこなした WorkFl owの 設計 がキモ
42. Li brary 目的に基づいて 言語モデルのAPI実行 WorkFlow 指示から コード生成 1.編集コンテキストを取得 2.意図の分析(タスク) 3.コード生成(タスク) 4.コードの適用 非構造化⇨構造化 1 . 意図を理解 a . 文章生成 2 . コードを生成 a . Gi tHub Copi l otを層で理解する
43. 抽象度を1つ上げます
44. モ ジ ュ ー ル AI を人として捉える Model(API) Library WorkFlow App 特定の仕事をこなすもの Appがやることは 必要な情報を揃えて実行すること
45. モ ジ ュ ー ル ( A I ) AI を人として捉える 特定の仕事をこなすもの Appがやることは 必要な情報を揃えて 実行すること 人 特定の仕事をこなすもの 上司がやることは 必要な情報を揃えて 指示すること
46. A P P AI を人として捉える モ ジ ュ ー ル ( A I ) モ ジ ュ ー ル ( A I ) モ ジ ュ ー ル ( A I ) 指示と情報 上 司 人 人 人
47. AIアプリの設計法 03 Things to Do
48. AI アプリの設計法 AIアプリを使うこと ≒ 人に仕事を委託すること
49. 人に仕事を委託する やること 手順書作成 必要な情報の整理
50. 手順書作成 必要な情報の整理 やること ワークフロー データベース 人に仕事を委託する
51. 手順書作成 必要な情報の整理 やること ワークフロー データベース 人に仕事を委託する
52. ワークフローとは
53. Di f y
54. Di f yの注目
55. ユースケース紹介 04 Introducing UseCase
56. デモ：カスタマーサポートチャットボット
57. デモ：Microsoft Teams連携
58. デモ：顧客メール対応〜タスク登録
59. デモ：社内情報と時事ネタを掛け合わせた SNS投稿生成
60. 伝えたいメッセージ AIを複雑で 難しい ものと捉えがち、 、 実は、 人のシステム化 として捉えるとめちゃ 簡単
61. 本当にAIの火種を灯すのは、 いつも皆さんの眼底に消えることのない 好奇心と堅持です。 By DeepSeek
62. Thank You!