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2024年3月21日 大阪体育大学 SD研修 九州大学IR室 学術推進専門員 森木 銀河

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⚠注意⚠ 1 本資料では主にChatGPT,Copilot等の 対話型テキスト生成AIサービスを「生成AI」と呼称します 生成AIの利用や活用を中心的に取り上げます 画像・動画・音声等に関する生成AIサービス、 AIの基盤モデルや技術は扱いません

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自己紹介 2 ◼ 大学組織におけるデータマネジメント ◼ 大学組織における生成AI利用 主な研究テーマ 九州大学 IR室 学術推進専門員 2021.11.1～ 東京都市大学 総務部管理課 専任事務職員 ～2021.10.31 略歴 https://note.com/pogohopper8 https://twitter.com/pogohopper8 https://researchmap.jp/gmoriki 森木 銀河 モリキ ギンガ

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3 プロンプトガイドをつくりました https://promptforus.com/

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研修の概要 4 2. なぜ使うのか 1. 生成AIとは何か 3. 気を付けるべきポイントは何か 4. 実際に使ってみる

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研修の概要 5 2. なぜ使うのか 1. 生成AIとは何か 3. 気を付けるべきポイントは何か 4. 実際に使ってみる

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6 大学業務における生成AI以前のAI AI 機械学習 深層学習 人間と同様の知識を実現させよう という取り組みやその技術 特定のタスクやトレーニングにより 実行できるようになるAI 人が特徴を定義 マシンが特徴を自動定義 「生成AI時代の人材育成」「AI用語の包含関係」に基づき作成 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_jinzai/pdf/008_05_00.pdf AIチャットボット導入事例 多数 ⇒対面業務の効率化・自動化 https://aisaas.pkshatech.com/success/ 機械学習を用いた科研費データの分類 ⇒URA業務の効率化 https://researchmap.jp/multidatabases/multidatabase _contents/detail/228659/45d95f9b52119b50010671c 078baa700?frame_id=720254 従来から広義の”AI”は 一部の大学業務に貢献していた

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7 生成AIサービスの普及 AI 機械学習 深層学習 AI研究・開発 誰でも・気軽に AIの恩恵を享受できる 生成AIサービスの普及 社会・大学 生成AI

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8 ChatGPTとは何か 対話型のテキスト生成AIサービス LLM = Large Language Model GPT = Generative Pretrained Transformer ⚫ 自然言語処理タスクに特化したLLM(大規模言語モデル)の一つ、GPTを使用 ⚫ GPTは「与えられたテキストの後に続く条件付き確率が最も高い単語」を生成するAI ⚫ 日常会話、レポートの作成、思考の整理、テーブル化…多様なタスクを遂行可能 対話 翻訳 文書作成 …etc.

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9 映画と劇の違いを 3点に要約して 学習済み モデル (LLM) 利用者 生成AIサービス 生成物 指示(プロンプト) 出力 ChatGPTとは何か ChatGPT等のテキスト生成AIサービス(text to text) 1. 制作過程と技術：映画 はフィルムやデジタルメ ディアに録画され、編集 や特殊効果を含む後処理 が行われます。… 2. 視覚的体験：… 3. 観客との関わり：… 事前に大量の学習データセット、パラ メータを使用して学習済みモデルを作成

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10 Copilotとは何か 対話型でWeb検索エンジン付きのテキスト生成AIサービス Copilot in Bingを想定 対話 翻訳 文書作成 Web検索 …etc.

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11 Copilotとは何か Copilot in Bing(検索システム＋LLM)を想定 明日の福岡市の天気 は？ バックエンド プログラム LLM 検索システム 利用者 生成AIサービス 生成物 指示(プロンプト) 出力 明日の福岡市の天気は、 晴れで、最高気温は12℃、 最低気温は7℃です。降水 確率は6%で、雨が降る 可能性があります。以下 の表に、明日の天気の詳 細を示します。… バックエンドプログラム(オーケスト レータ)が検索エンジンとLLMを仲介し、 指示の検索クエリ化、回答生成等を担当

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12 参考：学習済みモデル AI・データの利用に関する契約ガイドライン(2018) https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/connected_industries/sharing_and_utilization/20180615001-3.pdf AI技術を利用したソフトウェアの実用化の過程(経済産業省,2018) 例：GPT 例：ChatGPT 関連する文献を最後に紹介します

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研修の概要 13 2. なぜ使うのか 1. 生成AIとは何か 3. 気を付けるべきポイントは何か 4. 実際に使ってみる

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14 2024年3月、等身大のAIを評価する 世界が変わる ヤバい AI革命 AI時代の生き方 業務は自動化 人間不要 AIは人間の仕事を奪う AIは人間の思考力を奪う AIは嘘つきで使えない AIは人間社会の鏡 思考を拡張してくれる ちょっとは効率化できる 過小評価 過大評価 等身大の評価

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15 2024年3月、等身大のAIを評価する 世界が変わる ヤバい AI革命 AI時代の生き方 業務は自動化 人間不要 AIは人間の仕事を奪う AIは人間の思考力を奪う AIは嘘つきで使えない AIは人間社会の鏡 思考を拡張してくれる ちょっとは効率化できる 過小評価 過大評価 等身大の評価 生成AIを 使いましょう 話はそれからです 大学教職員の皆さん

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使いましょう 16 😱AIがあるから〇〇はもう不要 😱AIとかよく分からないので知らない 😱AIに仕事を奪われちゃう 😉どうやって使おうかな…

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17 業務の効率化・自動化 生成AIによる 能力の拡張 生成AI利用の目的

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18 業務の効率化・自動化 あなたは、プロの編集者です。 下記文章について、誤字・脱字及び語尾の言い回しに気を付け、より適切な表現に修正してください。 #文章 これまで4月にプロジェクトチームを設置して、そのプラス面、マイナス面を見極めながら、この導入につ いて検討してまいりました。全曲展開するにあたり、デジタルサービス局内で6月からですね。この ChatGPTの試行環境を提供致しまして、その状況についてのアンケート結果でございます。前提として、文 章生成AIを利用できる業務というのはもちろん、職員の業務の全体の中の業務の中で限られるものと認識を しています。 生成AIに対するプロンプト例 東京都,都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集, https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/documents/d/digitalservice/ai_prompt/ 既存の業務やタスクを遂行するための補助・代替ツールとしての運用 業務 利用者 生成AI 指示(プロンプト) 回答 要請 回答の活用

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19 能力の拡張 次の2ステップで、私の仮説を改善してください。 ### 仮説 ### 大学業務が問題を抱えるの全ての原因は〇〇である ### ステップ ### - 仮説の特長を批判的かつ建設的に分析する - 明るい未来をつくるための提言に言い換える 生成AIに対するプロンプト例 利用者の思考や能力を伸ばす(拡張)するツールとしての運用 利用者 生成AI 回答 プログラミングを勉強したい Excelの関数を作ってほしい なぜ働かないといけないのか 企画や仮説を改善したい 回答の活用 思考 利用者の頭の中 指示(プロンプト)

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20 業務の効率化・自動化 生成AIによる 能力の拡張 既存業務の改善・見直し(特に文章作成) 職員の認知能力の向上・行動の促進 業務と能力の 相互作用 生成AI利用の目的

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21 参考：生成AI活用方法のパターン 個人 業務プロセスの改善 新しい価値の創出 定型業務の自動化 非定型業務の高度化 組織 効率化 高度化

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22 参考：生成AI活用方法のパターン 個人 業務プロセスの改善 新しい価値の創出 定型業務の自動化 非定型業務の高度化 組織 効率化 高度化 議事録の作成 分掌の整理 自分に適した勉強 文章の翻訳 課題の体系化 思考の壁打ち 研究支援戦略の策定 研究シーズの発掘 ? ?

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研修の概要 23 2. なぜ使うのか 1. 生成AIとは何か 3. 気を付けるべきポイントは何か 4. 実際に使ってみる

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24 尽きぬ懸念 Q. 先生・学生が生成AIで論文を書いたらどうするんだ Q. AIを使って機密情報が漏洩したらどうするんだ Q. AIを使って研究能力や思考力が低下したらどうするんだ Q. AIが生成した文章と人が書いた文章を確実に見分ける方法は？

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25 尽きぬ懸念 Q. 先生・学生が生成AIで論文を書いたらどうするんだ A. そもそも剽窃はダメ 運用ガイドラインや環境を整備する Q. AIを使って機密情報が漏洩したらどうするんだ A. そもそも機密情報の漏洩はダメ 運用ガイドラインや環境を整備する Q. AIを使って研究能力や思考力が低下したらどうするんだ A. 低下させないようなAIリテラシーを身につける環境を整備する Q. AIが生成した文章と人が書いた文章を確実に見分ける方法は？ A. そんなものはない 既知の問題を増長させるリスク、 AI特有のリスクがある

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生成AIの限界と課題 26 ※ 検索システムによってリスクを改善・抑制できる場合もあります

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ChatGPTにできないこと 27 ChatGPT, 建物を完成させて https://www.theinspiration.com/2023/06/impact-hey-chat-gpt-finish-this-building/#google_vignette

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限界と課題：3つの観点 28 テキスト 生成AI 利用者 指示 出力 生成物 テキスト 生成AI 利用者 指示 出力 生成物 テキスト 生成AI 利用者 指示 出力 生成物 出力仕様上の限界 入力時の課題 生成物の課題 総じて、LLM(大規模言語モデル)の限界と課題を説明します ※ 検索システムによってリスクを改善・抑制できる場合もあります

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出力仕様上の限界 29 出力は 学習に使用されたデータに依存する 再現可能性が低い 指示(プロンプト)の質に依存する 可能性がある テキスト 生成AI 利用者 指示 出力 生成物

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30 出力仕様上の限界 使用するツールの仕様を把握する 学習に使用されたデータに依存する可能性がある 再現可能性が低い可能性がある ✓ 学習に使用されたデータが2021年9月時点でカットオフされた場合、 ChatGPTの出力も原則2021年9月までの情報に限定される OpenAI,” Models”, https://platform.openai.com/docs/models/overview ✓ 「ある単語や文章の次に来る単語や文章を推測し、「統計的にそれらしい応 答」を生成する」AIであり、原則として再現性は保証されない 文部科学省,”初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン”, https://www.mext.go.jp/content/20230710-mxt_shuukyo02-000030823_003.pdf 指示(プロンプト)の質に依存する可能性がある ✓ 「結果の品質は提供する情報の量とそのクオリティによって異なります。」 ”Prompt Engineering Guide”, https://www.promptingguide.ai/jp/introduction/basics

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入力時の課題 31 テキスト 生成AI 利用者 指示 出力 生成物 AIモデルの学習や改善に使用される 個人情報保護法に抵触する 可能性がある 入力は

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32 入力時の課題 個人情報等の機密情報は入力しない AIモデルの学習や改善に使用される可能性がある 個人情報保護法に抵触する可能性がある ✓ WebサービスとしてのChatGPTに入力されたデータは サービスの開発・改善に使用される可能性がある ✓ APIを経由 / 一部機能を使用すれば開発・改善に利用されない ※ ただし不正行為の防止等の目的でデータを監視される可能性がある OpenAI,”Terms of use”,https://openai.com/policies/terms-of-use ✓ 入力する指示が個人情報か、利用目的の範囲内か、等の利用状況により 個人情報保護法に抵触する可能性がある 杉浦,”生成AIへのプロンプト入力時における個人情報保護法上の論点まとめ（前編）”, https://storialaw.jp/blog/10005

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生成物の課題 33 生成物は 著作権法等によって保護されている 事実と異なる 可能性がある テキスト 生成AI 利用者 指示 出力 生成物

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34 生成物の課題 生成物の正確性と誠実性には注意する 著作権法等によって保護されている可能性がある ✓ 生成物が著作権侵害に係る判断は、「人がAIを利用せず絵を描いた場合などの、 通常の場合と同様に判断」される ⇒類似性かつ依拠性を満たすかどうか ➢ 類似性：「他人の著作物の「表現上の本質的な特徴を直接感得できること」」 ➢ 依拠性：「既存の著作物に接して、それを自己の作品の中に用いること」 文化庁,”AIと著作権”,https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf 文部科学省,”初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン”, https://www.mext.go.jp/content/20230710-mxt_shuukyo02-000030823_003.pdf 事実と異なる可能性がある ✓ 「事実と全く異なる内容や、文脈と無関係な内容などが出力される」 いわゆる幻覚（ハルシネーション＝Hallucination）

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35 参考：Hallucination(ハルシネーション)について powered by GPT-3.5 * 堂々と間違いを出力 * 本当は?と聞けばハル シネーションが解消され るわけではない GPT-3.5使用.プロンプト：https://chat.openai.com/share/6ee7ca1b-cd1a-4b2e-b5a8-00f019bc367d

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生成AIの適切な扱い方 36

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生成AIの適切な利用 37 ◼ 検証する ◼ 試行錯誤する 本当？その部署に依るのでは？ 確認するには… ✅ 生成物を提案として受け入れ、 検証する手立てを考えている 自分の考えがあいまいだったか あと企画書の趣旨も入れた方が良いかな ✅ 指示を加筆・修正する 利用者の考えを整理する WGの企画書の目次案を作成してください。 WGの目的と背景は、…

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38 検証する 生成物の提案に基づいて検証する(考える・行動する) 大学職員のお仕事、大変？ 大学職員のお仕事はとても楽だよ！ 楽なのか～やった～ 本当？その部署に依るのでは？ 確認するには… ✖ 生成物を事実として誤認 ✅ 生成物を提案として受け入れ、 検証する手立てを考えている

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39 試行錯誤する 何度も繰り返し、自分の目的に合う指示・生成物を目指す WGの企画書つくって ええよ [企画書っぽいもの] 完璧！ありがとう！AI最高！！ 自分の考えがあいまいだったか あと企画書の趣旨も入れた方が良いかな △ ほぼあり得ない ✅ 指示を加筆・修正する 利用者の考えを整理する WGの企画書の目次案を作成してください。 WGの目的と背景は、…

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• 自分の指示・意図の通り？ • 「生成物の課題」に該当？ • 利用者が責任を持てる？…etc. 生成AIの利用から生成物の使用までのチャート 40 テキスト 生成AI 利用者 指示 出力 生成物 サービスの利用 生成物の確認 生成物の使用 利用者 生成物 フィードバック 責任有 要修正 利用者 生成物 • 文章案・構成案 • 修正されたプログラム • 思考の整理…etc. 生成物 生成物 提案 要修正

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研修の概要 41 2. なぜ使うのか 1. 生成AIとは何か 3. 気を付けるべきポイントは何か 4. 実際に使ってみる

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使いましょう 42 😱AIがあるから〇〇はもう不要 😱AIとかよく分からないので知らない 😱AIに仕事を奪われちゃう 😉どうやって使おうかな…

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43 プロンプトの原則 具体的な情報を入れる ① ② 明確な指示を出す 指示

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44 プロンプトの原則 具体的な情報を入れる ① ② 明確な指示を出す 指示

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45 明確な指示を出す プロンプトの基本要素 300文字程度で 指示に厳密に従うこと 命令 要件 入力 生成AIに対する指示・質問・要望 回答の方向付け 具体的な情報(のちほど詳述) 企画書を作りたい！ 文章を要約してほしい！ 明確な指示とは何か？ 利用者の目的・意図・期待が明確な文章

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46 明確な指示を出す 📝 テンプレートを理解する # 命令書: あなたは{プロの編集者}です。 以下の制約条件と入力文をもとに{最高の要約}を出力してください。 # 制約条件: - 文字数は300文字程度。 - 小学生にもわかりやすく。 - 重要なキーワードを取り残さない。 - 文章を簡潔に。 # 入力文： {入力文章} # 出力文： 命令 要件 (条件) 要件 (出力)

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47 プロンプトの原則 具体的な情報を入れる ① ② 明確な指示を出す 指示

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48 具体的な情報を入れる プロンプトの基本要素 Excel でプロジェクト の日程管理をしている 企業は多い Excel はオフィス業務 に欠かせないアプリ ケーションであり、… 具体的な情報とは何か？ 利用者が調査したい文章や、利用者が見本としたい文章 文章自動要約の例文 https://www.hitachi-solutions- east.co.jp/products/coreexplorer_ts/example/ 文章を要約してほしい！ 命令 要件 入力 生成AIに対する指示・質問・要望 回答の方向付け 具体的な情報

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49 具体的な情報を入れる 📝 テンプレートを活用する # 命令書: あなたは{プロの編集者}です。 以下の制約条件と入力文をもとに{最高の要約}を出力してください。 # 制約条件: - 簡潔に本質が理解できるようなストーリー(背景、課題、ソリューション) を採用する - 重要なキーワード「効率化」を強調する - 最後に####備考 を設け、表計算ソフト・Excelについて一言で解説する - 回答は300文字 # 入力文： Excel でプロジェクトの…(中略) # 出力文： 3点(背景、課題、ソリューション)に箇条書き #### 備考 ... 入力

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50 具体的な情報を入れる 📝 テンプレートを活用する(回答) • 多くの企業がExcelを使用し、 プロジェクトの日程管理に役立てている。 • しかし、複数プロジェクトの同時進行により 変更の整合性が課題となっている。 • 日立ソリューションズ東日本の『SynViz S2』は、 Excelの使いやすさを保ちながら、 プロジェクト管理の効率化を実現する新たな解決策として採用 された。 備考 Excelはオフィス業務で幅広く使用される表計算ソフトであり、 プロジェクト管理などのさまざまなタスクに利用される。 https://www.hitachi-solutions-east.co.jp/products/coreexplorer_ts/example/

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51 プロンプトの原則 具体的な情報を入れる ① ② 明確な指示を出す 指示

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52 プロンプトの原則フレームワーク 明確な指示を出す 具体的な 情報を入れる 良いプロンプト

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53 生成AIへのプロンプトは優秀な大学職員への指示 明確な指示を出す 具体的な 情報を入れる 情報はたくさんあるのに 何をすればいいのかが分からない職員 ⚫ 受けた指示の意味があいまい ⚫ 放置されている 指示を受けたのに 情報にアクセスできない職員 ⚫ 部署フォルダの権限がない ⚫ Web検索できない 優秀な大学職員を 活かす理想の指示

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プロンプト例 54

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55 プロダクト名を考える あなたはプロのコピーライターです。 以下の要件に適したプロダクト名を5つ挙げてください。 ### 要件 ### - 大学のキャンパスに新しく建てられたビル型施設の中にある空間です - ビル型施設には理系の教員の研究室が多い、特に情報系教員 - 洗練されたシンプルなデザインの椅子や机が、カフェのような場所を思わせます - 建学の精神「質実剛健」にもとづいた落ち着いた空間 - ホワイトボードやソファも充実して、学生の学びを積極的にサポートします ### 出力 ### プロダクト名とその理由 プロダクト名の提案をさせていただきます。以下の5つの名前は、ご指定の要件に基づいて考えたも のです。 1. インテリジェンスハブ (Intelligence Hub) - 理系教員と学生が集まる知的な交流の場というイメージを表現しています。 (中略) 4. ゼンスペース (Zen Space) - 「質実剛健」の精神を反映し、落ち着いた雰囲気の学習空間を表しています。 5. アクティブラーニングラウンジ (Active Learning Lounge) - 学生の学びをサポートする機能的な空間であることを強調しています。 これらの名前は、それぞれの特徴を捉えつつ、学生や教員が集う場所としての役割を表現すること を意図して選びました。どれも大学の新しいビル型施設にふさわしい名前となることを願っていま す。 https://promptforus.com/docs/cases/decide-theme/

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56 海外の情報を調査する ※Copilot使用 △ 日本のWebサイトを 参照して回答

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57 海外の情報を調査する ※Copilot使用 ✅ ハーバード大学のWebサイト を参照して回答

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まとめ 58

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本当の「上手な使い方」とは？ 59 本日、私と皆さんが使用したプロンプトは ✓ アプリケーションに実装されるかもしれない(＝システムプロンプト) ✓ LLMの性能が発展して構成の大部分が不要になるかもしれない ✓ もっと良いプロンプトエンジニアリングに代替されるかもしれない じゃあやることなくね？

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本当の「上手な使い方」とは？ 60 本質的に重要なことはプロンプトエンジニアリングではなく ✓ 柔軟に・繰り返し・根気よく生成AIと向き合う文化の醸成 ✓ 生成AIとの対話を通じて達成したい目的や意図の設計・明確化 ✓ あなたが持つ良質なドメイン知識の整備・準備

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ご清聴いただきありがとうございました 61 人と AI との関係については、 上記１の広島 AI プロセスにおいて「人間中心主義」や「信頼できる 人間中心の AI の責任あるスチュワードシップ」が謳われていること や、我が国の「人間中心の AI 社会原則」においても「人間中心の原 則」が示されているように8、人が AI を高度な道具として補助的に 用いることが原則と考えられる。 本考え方においても、人が道具として AI を使用するものであり、こ れに伴う行為の責任は AI を道具として用いる人に帰属するというこ とを前提としている。 AI と著作権に関する考え方について（素案）（令和６年２月２９日時点版）, https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/hoseido/r05_07/pdf/94011401_03.pdf AIと付き合うための姿勢：

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付録 62

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63 LLMは既存サービスを拡張する LLM Web検索エンジン Copilot in Bing Word,Excel,… Copilot for Microsoft365 文献検索エンジン 対話型サービス Consensus Scopus AI Elicit ChatGPT Claude 既存サービス 大規模言語モデル 生成AIサービス

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64 ハルシネーションを体験する 誤り 九州大学のIR室に ついて知りたい (プロンプトが悪い)

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65 ハルシネーションを体験する 誤り ✖ http://weather.livedoor.com/forecast/webservice/json/v1 ✅ https://weather.tsukumijima.net/api/forecast

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66 ハルシネーションを体験する…と思ったら正解された 誤り 510298357は素数 正解！(スゴイ…)