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生成AIの現在地: 大学運営における現状認識から活用まで 2023年9月2日 森木 銀河(九州大学) JUAM 大学行政管理学会 2023 第27回 定期総会・研究集会 ワークショップ

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自己紹介 森木銀河 2 https://note.com/pogohopper8 https://twitter.com/pogohopper8 九州大学IR室 学術推進専門員 (高度専門職員) IR室保有Webシステムの運用、 データの整備・マネジメントを担当 AIの専門家ではありません 最近やっていること * IRに資するデータマネジメントの研究 * 生成AIと大学組織の関係の調査

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3 1. 生成AIの基本 2. 大学の事務業務における 生成AIの現在地 3. ディスカッション 4. 生成AIを大学の事務業務・ 運営で扱うために 5. まとめ

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1. 生成AIの基本 10 • 生成AIとは何か • ChatGPTとは何か • ChatGPTの特性と影響、 限界と課題

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生成AIとは何か 11

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12 AI研究・開発における生成AIの位置 AI 機械学習 深層学習 AI研究・開発 生成AI 汎用性に特化 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 大規模言語モデル

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13 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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14 ふたつの”生成AI” (基盤技術・モデルとしての) 生成AI (利用者向けサービスとしての) 生成AI GPT等 ChatGPT等 今回は「生成AIサービス」を 中心に取り上げます

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15 生成AIとは何か 生成AIサービスの定義 “The Promise and Potential Risks of Generative AI”における定義 生成AI(Generative AI)とは、一般的に、写真、テキスト、コンピュータコード…など、ユー ザーからの指示に基づいてオリジナルのコンテンツを生成できる人工知能(AI)の一種である。 https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-generative-ai/ “The Promise and Potential Risks of Generative AI”、 https://core.verisk.com/Insights/EmergingIssues/Articles/2023/January-2023/Week-4/Generative-AI

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16 生成AIとは何か abstract painting of generative ai 学習済み モデル 利用者 例:画像生成AIサービス(text to image) 生成AIサービス 生成物 指示(プロンプト) 出力 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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17 「大学職員」の画像を生成 A detailed depiction of a University Administration Conference, bustling with scholars and administrators in conversation, drawn in the style of an editorial cartoon, focus on interactions, facial expressions, and academic setting --ar 16:9 --s 300 --c 10 --v 5.2 --q 2

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18 画像生成AIサービス(Midjourney)を使ってみる

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ChatGPTとは何か 19

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20 ChatGPTとは何か 対話型のテキスト生成AIサービス  自然言語処理に特化した学習済みモデル (Generative Pretrained Transformer; GPT)を使用  「与えられたテキストの後に続く単語の予測」を繰り返し、テキストを生成する  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 「ChatGPTと医療の現在地」 https://speakerdeck.com/shookiyama/chatgpttoyi-liao-noxian-zai-di

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21 映画と劇の違いを 3点に要約して 学習済み モデル 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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実際に使ってみよう! 22

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ChatGPTを使ってみる 指示(プロンプト)を入力 トップ画面 有料版: *最新モデルの GPT-4を利用可能 …GPT-3.5以上の性能 * 新規機能への 早期アクセス権 …Webブラウジング機能、 コードインタプリタ機能等

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24 ChatGPTを使ってみる 1回目:指示(プロンプト)の入力・生成物の出力

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ChatGPTを使ってみる 1回目:「映画と劇の違いを3点に要約して」 映画と劇の違いを以下の3点に要約できます: 形式:映画は映像媒体であり、ストーリーテリング や演技は映像と音声を通じて表現されます。一方、 劇は生のパフォーマンスであり、俳優たちが舞台上 でリアルタイムに演技を行います。 可変性:映画は複数の場所や時間で撮影されたシー ンを編集して作られるため、環境や視覚効果の制約 を超えてストーリーを表現できます。劇は通常、一 つの舞台上で行われるため、セットや装置を使って 場面転換を行いますが、制約があります。 共有性:映画は劇場やテレビなどのメディアを通じ て大規模に配信され、多くの人々が同時に視聴でき ます。一方、劇は特定の場所と時間に制限され、観 客は劇場に行って実際にパフォーマンスを見る必要 があります。 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。撮影は非線形で、最終的な映画は数日から 数ヶ月、時には数年にわたる作業の結果として完成 します。一方、劇は実際の時間と空間で生演奏され、 後処理や特殊効果の使用が限定的です。 2.視覚的体験: 映画はカメラの視点を用いて視覚的な ストーリーテリングを行い、クローズアップや広角 ショットなどを通じて視覚的な詳細を提示します。 また、音響効果や映像効果を自由に操ることができ ます。劇は観客が実際に俳優のパフォーマンスを見 て聞くもので、舞台装置や衣装、演技に依存します。 3.観客との関わり: 劇は生のパフォーマンスであり、 観客はその瞬間を直接体験します。観客の反応はパ フォーマンスに直接影響を与え、互動性があります。 一方、映画は事前に制作され、観客との直接的なイ ンタラクションはありません。しかし、映画は世界 中の観客と共有できるという利点があります。 25 ⚡出力 GPT-3.5 ⭐出力 GPT-4

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26 ChatGPTを使ってみる 2回目:指示(プロンプト)の入力

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ChatGPTを使ってみる 2回目:「【概略】学術レポートを日本語で出力してください」 27 ⚡出力 GPT-3.5 ⭐出力 GPT-4

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ChatGPTの特性と影響 28

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29 ChatGPT[の中で使用されるAIモデル] の4つの特徴 データ依存性 予測不可能性 普遍性 https://arstechnica.com/gadgets/2023/01/the-generative-ai-revolution-has-begun-how-did- we-get-here/ • AIモデルはその性能や機能が訓練データに大きく依存する • 質の良いデータと十分な量のデータが与えられると、AIはより正確になる • AIモデルは基本的に確率的であり、同じ入力に対しても異なる出力をすることがある 創発的振る舞い • 大規模なモデルは予期しない新しい機能や能力を示すことがよくある • これはモデルの複雑さとその訓練方法に起因するものである • これらのモデルは多岐にわたるタスクやドメインで機能することができる • 一つのモデルが多くの異なるタスクを学ぶ能力を持つことがよくある

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30 ChatGPT(GPT-3.5,GPT-4)の性能 GPT-3.5は一部のAP(大学教養レベルの試験) で高得点を獲得 GPT-4は米国の司法試験で受験者の上位10%程度のスコアで合格 (GPT-3.5は下位10%程度のスコア) https://openai.com/research/gpt-4

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31 ChatGPTが社会に与える影響 GPTは汎用技術(GPTs)である(OpenAIら,2023) 8割の労働者は業務の1割が影響を受け、2割の労働者は業務の半分が影響を受ける https://dev.classmethod.jp/articles/notes-on-gpts-are-gpts/ https://arxiv.org/abs/2303.10130

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32 ChatGPTはドラえもんなのか? ◼ ChatGPTは汎用的であるが自律性に欠けるため「汎用人工知能(AGI)」ではない 市川 類,2023,「第四次AIブーム(ChatGPT)による世界のAIガバナンス制度の進化 ~ChatGPT型AIシステムの社会的リスクと世界の AI規制・ガバナンス政策の動向~」,https://pubs.iir.hit-u.ac.jp/admin/ja/pdfs/show/2591,最終閲覧日:2023年6月4日 ◼ ChatGPTは利用者の指示に基づき加工された情報を提案するサービスである  自律的な判断(意思決定、採用・不採用、良し悪し等)が別途必要 ◼ 利用者の指示の質がChatGPTの回答の質に大きな影響を与える

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ChatGPTの限界と課題 33 ChatGPT and Artificial Intelligence in higher education Quick start guide”,https://www.iesalc.unesco.org/wp- content/uploads/2023/04/ChatGPT-and-Artificial-Intelligence-in-higher-education-Quick-Start-guide_EN_FINAL.pdf ※UNESCOの「高等教育におけるChatGPT利用のクイックスタートガイド」の内容を説明に使用しています

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入力時の課題 34 利用者 ChatGPT 指示 出力 生成物

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35 入力時の課題 プライバシーに関する懸念 イタリアのデータ保護当局は、ChatGPTの訓練に使用される個人データの収集と保存に 法的根拠はないと述べています。また、同局は、このツールがユーザーの年齢を判別でき ないため、未成年者が年齢にそぐわない回答を受ける可能性があるという倫理的な懸念も 示しています。  ChatGPTに入力されたデータは学習に使用される可能性がある (学習防止機能は実装済み)  13歳未満の利用は禁止  18歳未満の利用は保護者の同意が必要 利用者 ChatGPT 指示 出力 生成物 ChatGPT Terms of useより 個人情報等の機密情報は入力しない

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出力内容の限界 36 利用者 ChatGPT 指示 出力 生成物

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37 出力内容の限界 認知バイアス・アクセシビリティ このツールは、インターネット上のデータベースやテキストから情報を収集するだけなの で、その情報に見られる認知バイアスも学習してしまいます。したがって、このツールが 提供する結果を批判的に分析し、他の情報源と比較することが必要不可欠です。 利用者 ChatGPT 指示 出力 生成物  ChatGPTの学習に用いられたデータセットは2021年9月までの情報に限る  生成物の主張が客観的に真であるとは限らない ChatGPTは「知ったかぶり」の「言いたがり」 AIに関する教育や研究/開発は、世界中に均等に広がっておらず、一部の地域では、この トピックに関する知識やリソースを開発できる可能性が非常に低くなっています。  ChatGPTの利用・開発、双方におけるバイアスが懸念される

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生成物の課題 38 利用者 ChatGPT 指示 出力 生成物

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39 生成物の課題 アカデミックインテグリティ 高等教育機関や教育関係者は、学生が小論文や試験の準備や作成にChatGPTを使用する と、盗用や不正行為のリスクが高まることに警鐘を鳴らしています。これは、ChatGPT がサポートできる、文章入力や情報リコール(information recall)に依存する科目に対し て、より深い意味を持つかもしれません。  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ます。」※文化庁による一つの解釈です 令和5年度著作権セミナー「AIと著作権」 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf  「Wikipediaコピペしちゃダメよ」≒「ChatGPTコピペしちゃダメよ」 生成物の正確性と誠実性には常に気配りを 利用者 ChatGPT 指示 出力 生成物

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40 参考:Hallucination(ハルシネーション)について 指示文(プロンプト)の工夫で、より確度の高い結果が得られるとともに、今後更なる精 度の向上も見込まれているが、回答は誤りを含む可能性が常にあり、時には、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こともある(いわゆる幻覚(ハルシ ネーション=Hallucination)) 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/20230704-mxt_shuukyo02-000003278_003.pdf 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の基本 まとめ 41 確率的な挙動を見せる 学習済みデータに依存する ドラえもんではない 生成AIサービスは

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2.大学の事務業務における生成AIの現在地 42

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生成AIを利用する大学職員を取り囲む環境 43 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 他大学・自治体の動向は? どのような仕事に利用できる? 具体的にどのような指示・生成物への解釈が必要?

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大学事務・自治体における生成AI利用の動向 44

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45 東北大学 全国の大学に先駆けてChatGPTを導入 システム運営業務での活用 職員が用いるパソコン(仮想クライアント)の管理や運用を行う業務において、 RPA のフローを ChatGPT と対話をしながら作成し、管理・運用業務を自動化 広報業務での活用 本学が発出したプレスリリースを基に、ChatGPT を活用してニュース原稿を作成し、 AI ナレーターが読み上げることで、新たな音声・動画メディアを作成 その他にも、本学のイベント周知のために、ChatGPT を活用して キャッチコピーを作成するなど、多様な用途で活用しています。 また、本プレスリリースの作成の一部にも ChatGPT を活用しております。

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46 埼玉大学 教職員における生成AI利用に関する留意事項(事務業務関係) 1. 事務業務において生成AIを一切活用しないという選択肢はない 書類作成、翻訳、アイディア提案等様々な事務業務の支援に生成AIを利活用す ることで、効率性や生産性の向上を図ることができ、作業時間の短縮だけでな く品質の向上も期待できます。 情報漏洩等の注意すべき点はありますが、これからのデジタル化社会において 生成AIを利活用できることが重要なITリテラシーのひとつであると認識し、生 成AIの基礎的な知識・能力等について理解し、積極的な利活用を検討してくだ さい。 2. 生成された内容を必ず確認する 3. 責任と倫理に留意する 4. バイアスや偏見に留意する

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47 佐賀大学が挑む生成AI実証プロジェクト 佐賀大学と生成AIを活用した事務業務変革の共同実証を開始(佐賀電算センター) • 佐賀大学の取り組みを日本マイクロソフトと佐賀電算センターがサポート • 実証活動を通じた生成AIの可能性や課題の把握、生成AIの利活用に向けた ガイドラインの作成

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48 参考:東京都「文章生成AI利活用ガイドライン」の策定

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49 参考:東京都「文章生成AI利活用ガイドライン」の策定

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ChatGPTをどう使う?-前提(指示・生成物)編- 50

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51 指示 プロンプト設計のテンプレート(例) 「行政のためのプロンプト・エンジニアリング入門」 https://note.com/akihisa_shiozaki/n/n4c126c27fd3d

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52 指示 GPT best practices (時間があれば) https://qiita.com/ot12/items/e3270c89a7368d96e4d5 https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices 明確な指示を出す 参考文献を提供する 複雑なタスクを分割する GPTに「考える」時間を与える

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53 生成物の解釈 ChatGPTを安全に使用するためのフローチャート 出力が真であるかどうかは重要か? (=提案ではなく検索としての用途か?) 出力の正確さを検証する 専門知識があるか? 不正確な情報を見逃した場合、 法的・モラルなどのあらゆる責任を 負うことができるか? https://www.linkedin.com/posts/tyulkanov_a-simple-algorithm-to- decide-whether-to-use-activity-7021766139605078016-x8Q9 ただし、出力された単語や文章が正 確かどうか、また常識的なものであ るかどうかを必ず検証すること。

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ChatGPTをどう使う?-仕事での使い道編- 54

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55 高等教育におけるChatGPTの応用 事務(管理・運営) ChatGPTは以下のようなタスクに費やす時間を削減することができます: • 申込者(入学希望者)からの問い合わせ対応 • コースの申し込み、必要事項の記入、 • 管理情報(例:試験の時間割、クラスの場所)の確認 • ニュース、リソース、その他の情報の検索 • リマインダーや通知の送信 • 留学生/スタッフのための情報の翻訳 タスク 使用を検討すべきサービス 申込者(入学希望者)からの問い合わせ対応 ChatGPTを特定の用途に 特化させたサービス …ドメイン知識を投入した ChatGPT(のような,LLM型のサービス)が望ましい 管理情報(例:試験の時間割、 クラスの場所)の確認 リマインダーや通知の送信 ニュース、リソース、その他の情報の検索 Bing Chat,Bard等の 検索可能な生成AIサービス 必要事項の記入 ChatGPT 留学生/スタッフのための情報の翻訳 by UNSESCOガイド 本当…? 整理

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56 応用例 申請書への対応(メール申請) 以下の申請書類を完成させてください。 大学において、学内で登録されている物品を学外へ一時的に搬出するために必要な書類です。 ### 条件 ### * メールによる申請 * お世話になっております。ではじまり、よろしくお願いいたします。でおわる * 丁寧な言い回しを心がける ### 例 ### 件名: 学内物品の一時的な搬出申請について 本文: ご担当者様 お世話になっております。 [所属]の[氏名](苗字のみ)です。 学に登録されている物品を一時的に学外へ搬出するための申請につきまして、ご審査いただくべく送信させていただきます。 下記に詳細を記載いたしますので、何卒ご対応のほどお願い申し上げます。 ... 何か不明な点がございましたら、遠慮なくお問い合わせください。 引き続きどうぞよろしくお願いいたします。 ### 必要事項 ### * 所属 * 氏名 * 申請物品 * 備品番号 * 申請理由 * 搬出期間 * 備考 ### 入力 ###

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57 応用例 申請書への対応(メール申請) ※ GPT-4使用.プロンプト:https://chat.openai.com/share/3d2a1d64-bddf-4df1-9306-b80e7af40845

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58 応用例 申請書への対応(Excel等の申請書対応) 申請書作成業務を手伝ってください。 私が[Excel申請書のフォーマット]に、申請書該当部分をコピー&ペーストします。 あなたはその中から回答項目を抜き出し、私に提示してください。 ### Excel申請書のフォーマット ### 申請区分 □新規 □再発行 □更新 (中略) ### 出力 ### [項目1をここに入力してください]: ...(最後まで続ける) ### Excel・Word申請書のフォーマット ### 申請区分 □新規 □再発行 □更新 申請年月日 令和 年 月 日 フリガナ 性別 ( 男 ・ 女 ) 氏 名 職員番号 利用者区分 □教員 □非常勤講師 □職員 □研究員 □博 士研究員 □医員 □研修医・レジデント □その他 ( ) 所 属 部局・学部学科 (中略) 申請書の例(Excel) コピー& ペースト

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59 応用例 申請書への対応(Excel等の申請書対応) ※事前にセルの結合を解除すること …対話の結果 コピー& ペースト GPT-4使用.プロンプト:https://chat.openai.com/share/f5832bbe-0ec5-47ff-b454-92db97d2d781

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60 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 どのような仕事に利用できる? 具体的にどのような指示・生成物への解釈が必要? 他にはどのような利用方法が考えられるのか 大学の”現場”でどのように使えば良いのか

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3. ディスカッション 61

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ディスカッションの目的 62 生成AIサービスを 大学事務業務の現場で どのように利用・活用できるか?できないか? ⇒ 参加者・ファシリテーターとの意見交換を通して考える

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63 「基本的視点」(柿沼,2023)を参考に生成AI利用の全体像を作成 生 成 A I を 企 業 内 で 活 用 し て 生 産 性 や 創 造 性 を 上 げ る うまく使う 安全に使う ③他者の権利侵害、法令違反に ならにない使い方で使う ①生成AIが強い領域で、その 強みを引き出す使い方で使う ②生成AIの原理的な限界(ハル シネーション等)を知って使う 技 術 的 ・ シ ス テ ム 的 対 応 社 内 ル ー ル ( G L ・ 教 育 ) 具体的対応 生成AI 導入の目的 ガイドラインの策定 なぜ使うか いかに使うか どのような生成AIを https://www.ai.u-tokyo.ac.jp/ja/activities/2334

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64 生成AI導入の思考的枠組みと生成AIの諸特性 生成AI導入の目的;なぜ利用するのか ➢ 事務業務の効率化 ➢ 事務業務の自動化 ➢ 自然言語による創造性のサポート 具体的対応;いかに使うか ➢ 学生対応等のサポート ➢ 文章の作成・添削 ➢ アイデアや創造のプロセスのサポート ガイドラインの策定; どのような生成AIを整備するのか どのような教育・周知が必要か ➢ 「外部サービス利用」の類型より選択 ➢ 「社内ルール(GL(ガイドライン)・教育)」 具体的に、現場の意見をもとに ディスカッションする

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65 ディスカッションのプログラム 1. 個人ワーク [10分] 2. グループワーク[30分] 3. 全体ワーク・まとめ[15分] まずは具体的に、自分で考えてみましょう 不明点や、理解があいまいな点をおさえておきましょう 個人ワークの意見を共有しましょう グループワークで出た意見を集約して、意見の傾向を明らかにしましょう グループワークで集約された意見を口頭で共有しましょう グループ間の意見の共通認識や相違点を明らかにしましょう

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66 ディスカッションの進行 個人ワーク…の前にグループ内で自己紹介しましょう! • ご所属とお名前 • いま担当しているお仕事の内容 • 生成AIサービス(ChatGPT)の経験や、お考え 1人あたり30秒-1分程度でお願いします

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ディスカッションお疲れ様でした 68

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3. 生成AIを大学の事務業務・運営で扱うために 69

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大学職員は… 70 □□する ○○する △△する 生成AIサービスを

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大学職員は… 71 整備する 利用する 開発する 生成AIサービスを

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大学職員は… 72 整備する 利用する 開発する 生成AIサービスを

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73 生成AIサービスの利用と整備 教職員 生成AI サービス 指示 出力 生成物 利用 整備 教職員 学生 生成AI サービス 指示 出力 生成物 教職員

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生成AIサービスを適切に・上手に利用するスキル 74

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これは覚えてほしい 75 抽象化と具象化 再起動 プロンプトは「ただの入口」 ドメイン知識の活用

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76 プロンプトは「ただの入り口」 1度限りで成功する「指示」はかなり稀 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 自己 フィードバック 実際は何度も繰り返し、自分の目的に合う指示・生成物を目指す

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77 再起動 実際は何度も繰り返し、自分の目的に合う指示・生成物を目指す 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 自己 フィードバック たまには再起動(新しいチャットを作成) 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 さっきまで やってた内容を 引き継ごう 思っていた通りに 会話が進まない…

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78 抽象化と具象化 抽象的なアイデアを具象化する 個別的・具体的な事例を抽象化する 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 学食に スタバ入れたいなあ まずマーケットリ サーチを… 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 この文章の 本質はどこだろう 本質を3点に 要約します。…

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79 ドメイン知識の活用 個別的・具体的な事例を抽象化する 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 この文章の 本質はどこだろう 本質を3点に 要約します。… 利用者のドメイン知識を指示に含むことで生成物の質が上がる 利用者 生成AI サービス 指示 出力 生成物 詳細な情報 ※ NO 機密情報 詳細な情報に基づく 生成物

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生成AIサービスを整備するスキル 80

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81 生成AIサービスの選択肢の類型 https://twitter.com/tka0120/status/1671512617276375049/photo/4

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82 生成AIサービスの選択肢の類型 ChatGPTをそのまま利用 Bing Chat等を利用 自分の大学専用の ChatGPTモドキを利用 ⇒セキュアかつ 利用ログを取得可能 (ほぼ)独自開発の ChatGPTモドキを利用 ⇒将来的には増えるかもし れないが当面は無いと予想 https://twitter.com/tka0120/status/1671512617276375049/photo/4

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83 ChatGPT以外にも多様な選択肢が存在する 生成AI サービス 目的 × × 成果物

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84 各大学の事情・運用を考慮した生成AIサービスの整備 生成AI サービス 目的 × × 成果物 ✓ どのような生成AIサービスを整備するのか 利用機会の提供方法は?コストは? ✓ どのように学習・教育の機会を整備するのか ✓ どのようにリスクマネジメントを整備するのか 例:ガイドラインの策定

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85 参考:ラッセル・グループの教育における生成AIツールの利用原則 1. 大学は、学生や職員がAIリテラシーを身につけられるよう支援する。 Russell Group principles on the use of generative AI tools in education https://russellgroup.ac.uk/media/6137/rg_ai_principles-final.pdf 2. 職員は、学生が学習経験において効果的かつ適切に 生成AIツールを使用できるようサポートする能力を身につける。 3. 大学は、生成AIの倫理的利用を取り入れ、 平等なアクセスを支援するために、教育と評価を適応させる。 4. 大学は、学問の厳密性と完全性が維持されるようにする。 5. 大学は、テクノロジーとその教育への応用が進化する中で、 ベストプラクティスを共有するために協力的に取り組む。 すべての学生や職員が、これらのツールの使用に関連する機会、限界、倫理的問題を理解し、生 成的AIの能力が発展するにつれて学んだことを応用できるようになることが重要である。 変化し続けるこの状況を乗り切るためには、大学、学生、学校、FEカレッジ、雇用主、セク タ ー、専門機関の協力が必要であり、政策、原則、そしてその実践の継続的な見直しと評価が 必要である。

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4. まとめ 86

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87 1. 生成AIの基本 2. 大学の事務業務における 生成AIの現在地 3. ディスカッション 4. 生成AIを大学の事務業務・ 運営で扱うために 5. まとめ

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最後に… 88 1. 生成AIの基本 2. 大学の事務業務における 生成AIの現在地 3. ディスカッション 4. 生成AIを大学の事務業務・ 運営で扱うために 5. まとめ 生成AIサービスは 便利な道具です でも利用だけではなく 「整備」や「配慮」 の観点も持って欲しいです