⽣成AI: ホワイトカラーの産業⾰命ツール 〜 業務効率化から創造的イノベーションまで 2024/8/9 合同会社⻑⽬ CEO ⼩川 英幸

⾃⼰紹介 ⼩川 英幸(X: @ogawahideyuki) 合同会社長目 Founder & CEO 専門: ITコンサルティング、データ分析、AI活用、金融、位置情報分析 経歴・実績 - 金融機関でトレーダー・アナリストとして10年以上の経験 - 40歳で合同会社長目を設立 - 浜松市実証実験サポート事業（第4期）に採択 著書・資格・登壇実績 著書: 「Pythonデータ分析ハンズオンセミナー」（2023/8 日経BP） 「Pythonインタラテクィブ・データビジュアライゼーション入門」 (2020/12 朝倉書店) 資格: 証券アナリスト、ITパスポート、G検定、Google Cloud Digital Leader 登壇: PyConJP 2019/2021/2023, PyCon China 北京 2019　など 2 モナリザ⾵ 発表者近影

データ分析関連本 3

⻑⽬について 企業のIT活⽤をお⼿伝いさせていただきます。それにより、 収⼊を増やしていただき、企業価値をあげていただくことが本望です。 ウェブサイトの作成から、データ活⽤、⽣成AIの活⽤まで。ITに関することなら、 なんでもお気軽に⻑⽬にお問い合わせください。データ‧AI活⽤の経営者層‧従 業員様向け研修、実務での活⽤の協⼒などを承らせていただいております。 電話: 080-2341-1122 mail: info@chomoku.info web: https://www.chomoku.info/contact 4

⻑⽬の強み 5 ⾃社で実際に試したノウハウをお客様に提供させていただきます。 IT活⽤ ウェブサイト お客さん集め データ活⽤ ⽣かして何を するか？ どのデータを 活⽤するか？ ⽣成AI活⽤ どこに活かす か？

認定 6

コミュニティ: はんなりプログラミングの会 7 オンライン移⾏していましたが、そろそろ京都でリアルで開催したいなと 思っています。開催場所提供などの情報いただけると嬉しいです。

今⽇は⽂章⽣成AIについて話します 8 - ⽣成AI - ⽂章⽣成 - 画像⽣成 - 動画⽣成 - ⾳楽⽣成

⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 9

⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 10

先週Googleのイベントへ横浜に⾏ってきました 11

先週Googleのイベントへ横浜に⾏ってきました 12

皆さんに質問です！（挙⼿でお願いします） - ⽣成AIは企業の⽣産性向上に役⽴つと思いますか？ 13

⽇本の活⽤具合は？ - IPA AI利⽤時のセキュリティ脅威‧リスク調査報告書より⻑⽬が作成 14

⽇本の活⽤具合は？ - 総務省 デジタルテクノロジーの⾼度化とその活⽤に関する研究（2024/1 ⽉調査） 15

世界と⽇本は？ - BCG AI at Work 2024 16 BCG AI at Work 2024の データを基に長目が作成

世界と⽇本は？ - BCG AI at Work 2024 - 58%の回答者が⽣成AIの利⽤により週５時間節約できていると回答 - 10%強の⽣産性改善 - その時間を別の労働に使っているそうな（早く帰れるわけでもなさそ う） 17

⽇本の先⾏事例: パナソニックコネクト - パナソニック コネクト ⽣成AI導⼊1年の実績と今後の活⽤構想 より 18

⽇本の先⾏事例: パナソニックコネクト - もう少しかみ砕くと - これまでのITが提供していたのは、簡易な業務効率化だった - ⽣成AIを活⽤することで、複雑な業務効率化＋創造的作業でもITが活 躍できる - 効率化 => 効率化＋付加価値の向上: ⼤幅な⽣産性の向上へ - つまり、ツールを使うことになれることで、より⼤きな⽣産性向上につな がる可能性 - これを考慮すると早く⽣成AIを使い慣れた⼈材を育てることで、他社 を⼤きく引き離せる可能性。 19

⽇本の先⾏事例: パナソニックコネクト - 次のステップとして挙げていること - ⾃社データの整備が⾮常に重要であると改めて認識 - AIアシスタント => AIエージェントへ - AIエージェント: ⽬標を与えられるとそれを達成するために⾃律的 に⾏動し、⽬標を達成する（例: 洗濯物が濡れてしまうような⾬が 降る場合、洗濯物を回収してくれるエージェント） - 細かく指⽰を出さなくとも複雑な仕事をやり遂げてくれるような 仕組み（その仕事、AIエージェントがやってきました（⻄⾒公宏  技術評論社）） - ⾃律的な企業形態「オートノマスエンタープライズ」 20

⼀⽅で - ⽇本は案外ITが苦⼿な⼈が多い - 従業員の教育をどうするか？というのはテーマです - ⻑⽬でも教育コンテンツ提供してます！（お声がけください） - ⼊れて満⾜な⽇本企業の傾向が続くと、⽣産性が上がらない状況はもうや めましょう(例: セールスフォース) - ⼤企業は導⼊事例を公開はじめているので、使い始めている。これま で同様、中⼩企業が負かされる可能性。 - AIエージェントとか⾃動化のための様々な知識が必要‧‧ - ガラッと変わるというよりも、いままでの延⻑線上に存在する世界が 早く動くイメージ 21

⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 22

⽂章⽣成AIどう動いている？ 23 claudeを使って生成

⽂章⽣成AIどう動いている？ - 多くの⽂章から先ほどのようなルール（確率）を学習 - 沢⼭のデータを学んだら、いろいろ⽣成できるようになった - データを作ったり、学習させてモデルを作るのにお⾦がかかる - ⼤規模⾔語モデル（LLM）と呼ばれる 24

なぜ使うべきか？ - ⼈よりも良い⽂章を作れる - コードは特に - メール‧レポート作成なども - 論理的に考えられる＋コードも書けるので、データ分析もできる（多 くの⼈にとって難しい） - ⽅針の策定、要件定義などより困難な作業も可能かも - 現状はサポート - 上よりも時間を短縮できる（このような作業でも、⼈間のみより、良 いアウトプットができるとのレポートも） 25

⽣成AIはより賢く、より安く 26 OpenAIのサイトより⻑⽬が作成

ちょっと動かしてみましょう - Claude: Anthropicという会社が作ってる、ChatGPTみたいなアプリ - かなり⾯⽩いので使っている - プロンプト: あなたは京都旅⾏のプロフェッショナルです。京都のおす すめの観光スポットを3つ紹介してください。 - プロンプト: Reactを使って、UIUXを考慮した、個⼈向けの宿泊予約サ イトのサンプルを作ってみてください。 - プロンプト: 夜空に星がきらめく姿を作成してください - はい。⽉を加えて、流れ星も流れるようにしてください。 - プロンプトでうまく指⽰を出して、求める回答を得る 27

どう使うか？ - 最も⼤きな課題: ハルシネーション - 分からないことをあたかも分かるように⽣成してしまう。 - ハルシネーション対策 最近注⽬の的; RAG(検索‧拡張‧⽣成) - ⾃社データをそろえて、⾃社の欲しい出⼒を作る - データ検索‧プロンプト拡張‧データ⽣成 - 技術要素: プロンプトエンジニアリング - 新たな技術導⼊ - スモールスタート - 企業⽂化の変⾰ - セキュリティ 28

特に知っておくべきRAG - LLMが知らない知識はデータで渡す - RAG（検索、拡張、⽣成）と呼ばれる⼿法 - 現在多くの企業がこれの⼿法でいろいろとアプリケーションを作成 - JR東が「社内のアレ教えてAI」ツール内製 RAG活⽤、全社導⼊へ(IT Media 2024/7/12) 29

特に知っておくべきRAG 30

⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 31

活⽤事例の前に - ⽣成AIはカスタマイズがものすごく効く - そのため、利⽤例を知っても、ある程度使い慣れる必要がある - そして、もちろん⾃社のデータを上⼿くそろえる重要性も 32

具体事例 - ChatGTP/Claude/Geminiなどのアプリを使って - teamプランなどを使っていない場合、個⼈情報を⼊⼒しない（学習 データに利⽤される可能性） - ⽂章の作成 - アイデアつくり - 情報調査 - デスクワークの多くのことに対応できるため、⾃社のワークフローに 合わせて考えたい。 - 有料プランで使える機能を使うべき。 33

具体事例 - 三菱グループの資料が役⽴つ - ⽇本郵船: 会社規則検索アプリ - 東京海上⽇動: ⽂書のたたき台作成や、各種アイデア出し、検討の壁打 ち、営業でのロールプレイ作成など、さまざまな場⾯で活⽤ - 三菱UFJ銀⾏: 検索、⽂章⽣成、要約、翻訳、校正、アイデア創出、 コード⽣成など各⼈の業務 - 注⽬点としては、対顧客ではなく、従業員向けになっていること - ハルシネーションを従業員が防ぐ形にして、⽣産性の向上を図っている 34

具体事例まとめ - 現在はAIアシスタント的な使い⽅ - グーグルの講演などを⾒ていると、半⾃動化（まだ⼈間の⼿も⼊って いる）に取り組み始めている - ⾃律AIエージェントAIには徐々に移⾏ - ハルシネーションの課題など 35

⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 36

⽣成AI: まとめ - 業務でも使い始められ、⽣産性の向上に寄与し始めている - 使い慣れるほど、より⼤きな⽣産性向上に役⽴つ可能性 - より賢く、より安くなっている。将来賢くなることが明確であり、使いこ なせる⼈の⽣産性がより⼤きくなるのは明らか - 従業員の教育が重要！！ - AIアシスタント的な使い⽅が第⼀歩 - 作業の⾃動化を⽬指すAIエージェント的な使い⽅に進み始めている - この時に雇⽤がどうなるかというのは、難しい判断ですが、⼈⼿不⾜ JAPANの中⼩企業には⼀先ず朗報となる可能性は⾼い 37

参考資料 - BCG AI at Work 2024: Friend and Foe - https://www.bcg.com/ja-jp/publications/2024/ai-at-work-friend-foe - パナソニックコネクト - https://news.panasonic.com/jp/press/jn240625-1 - 三菱グループ「⽣成AIを相棒のように使いこなせ！三菱グループ各社の社内活⽤事 例、最前線」 - https://www.mitsubishi.com/ja/profile/csr/mpac/monthly/special_feat ure/2024/06/1.html - IPAテクニカルウォッチ「AI利⽤時のセキュリティ脅威‧リスク調査報告書」 - https://www.ipa.go.jp/security/reports/technicalwatch/20240704.html 38

参考資料‧⽂献 - 総務省: 令和6年情報通信⽩書 - https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/data shu.html - その仕事、AIエージェントがやっておきました（⻄⾒公宏 技術評論社） - https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13901-8 39

ご清聴ありがとうございました - ご活⽤にご関⼼の際はぜひ⻑⽬にお問い合わせを！ 40