20250531 JAWS-UG佐賀 生成AI

1. 生成AIの基礎と活用 2025-05-31 / JAWS-UG佐賀 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
2. アジェンダ 1. 生成AIとは 2. 生成AIの歴史 第一次ブーム（1950-1960年代） 第二次ブーム（1980-1990年代） 第三次ブーム（2010年代前半） 3. 生成AIの技術的基礎 4. トランスフォーマーの革新 5. ChatGPTの登場と普及 6. 生成AIの未来 7. Difyを使った生成AI活用 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
3. 生成AIとは 人工知能が新しいコンテンツを生成する技術 テキスト、画像、音声、動画など様々な形式 人間の創造性を模倣・拡張 参考: 生成AIとは？基本概念と活用事例を解説 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
4. 生成AIの特徴 創造性：新しいコンテンツの生成 適応性：様々な入力への対応 学習能力：データからの知識獲得 汎用性：複数のタスクに対応 参考: 生成AIの特徴と活用シーン 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
5. 第一次生成AIブーム（1950-1960年代） 時代背景 コンピュータの黎明期 人工知能研究の始まり 単純なルールベースのシステム 参考: 人工知能の歴史 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
6. 第一次ブームの代表例：ELIZA（1966年） 心理療法士を模倣した会話システム 単純なパターンマッチング キーワードに基づく応答生成 参考: ELIZA - 最初のチャットボット 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
7. 第一次ブームの限界 文脈理解の欠如 固定された応答パターン 真の対話は不可能 技術的制約による限界 参考: 初期AIの限界と課題 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
8. 第二次生成AIブーム（1980-1990年代） 時代背景 エキスパートシステムの台頭 知識ベースの構築 ルールベースの推論システム 参考: エキスパートシステムの歴史 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
9. 第二次ブームの代表例：エキスパートシステム 専門家の知識をルール化 推論エンジンによる問題解決 限定的な専門分野での活用 参考: エキスパートシステムの仕組み 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
10. 第二次ブームの特徴 知識ベースの重要性 ルールベースの推論 専門分野特化型 柔軟性の欠如 参考: 知識ベースシステムの特徴 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
11. 第三次生成AIブーム（2010年代前半） 時代背景 ディープラーニングの進化 ビッグデータの活用 GPUの性能向上 参考: ディープラーニングの進化 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
12. 第三次ブームの技術革新 ニューラルネットワークの進化 画像認識の飛躍的向上 自然言語処理の進歩 参考: ニューラルネットワークの進化 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
13. 機械学習の基礎 教師あり学習 入力と出力のペアから学習 分類問題と回帰問題 損失関数による最適化 参考: 機械学習の基礎 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
14. 強化学習の基礎 環境との相互作用 報酬に基づく学習 試行錯誤による最適化 参考: 強化学習の基礎 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
15. トランスフォーマーの登場（2017年） 画期的な特徴 Attention機構の革新 並列処理による高速化 長文の文脈理解 参考: トランスフォーマーの仕組み 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
16. Attention機構の仕組み クエリ（Q） 、キー（K） 、バリュー（V）の概念 スケーリングドットプロダクトアテンション 自己注意機構と相互注意機構 参考: Attention機構の詳細 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
17. ChatGPTの登場（2022年） 革新的な特徴 GPT-3.5のリリース 自然な対話能力 幅広い知識と応用 参考: ChatGPTの概要 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
18. ChatGPTの影響 ビジネスへの急速な普及 新しいAI活用の形 プロンプトエンジニアリングの重要性 生成AIの一般化 参考: ChatGPTのビジネスインパクト 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
19. 生成AIの未来：開発者側 技術的課題 モデルの効率化 計算リソースの最適化 新しいアーキテクチャの開発 参考: 生成AIの技術的課題 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
20. 生成AIの未来：活用者側 ビジネス応用 カスタマイズと最適化 プロンプトエンジニアリング ドメイン特化型AI 参考: 生成AIのビジネス応用 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
21. 生成AIを活用しないリスク 生産性の低下 競争力の喪失 新しいビジネス機会の損失 技術的負債の蓄積 参考: 生成AIの導入リスク 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
22. Difyとは ノーコードAIアプリケーション開発プラットフォーム カスタムAIアシスタントの作成 ビジネスプロセスの自動化 参考: Dify公式サイト 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
23. Difyの主な機能 プロンプトの管理 データの連携 アプリケーションのデプロイ モニタリングと分析 参考: Difyの機能紹介 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
24. Difyを使った活用例 カスタムチャットボット ドキュメント生成 データ分析 ビジネスプロセス自動化 参考: Difyの活用事例 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao
25. ハンズオンで実践！ Difyを使った生成AI活用を体験しましょう 2025-05-31 / JAWS-UG佐賀 生成AIの基礎と活用 © Tetsuya Shibao