生成AIセミナーに参加して

大阪商工会議所の次世代テックフォーラム・第3回トータルコーディネート会議に参加しました。
生成AIのハードウェアの製造からAIによるソリューションビジネスまでを展開しているPreferred Networks(PFN)社の事業説明と
福田昌昭氏・人工知能研究センター本村陽一氏・近畿大学教授廣田章光氏によるパネルディスカッションにより、
生成AIの導入・活用・課題について、その全体像を理解できました。

1.商工会議所の次世代テックフォーラム
・AI・モビリティ・新エネルギー・Neoマテリアル・宇宙ビジネス
・クラスター会議(分科会)・トータルコーディネート会議

2.Preferred Networks(PFN)社 企業概要説明 福田昌昭氏
・2014年3月設立
・本社 東京都千代田区
・従業員数 約350名
・事業内容 ハードウェア製造(AIチップ・スパコン・計算基盤)・生成AIソリューション・開発・販売・研究開発
・出資企業 トヨタ自動車・ファナック・NTT・ENEOS・中外製薬・日立など
・AI技術の垂直開発と、AI技術の多業種水平展開
・製造・医薬から教育・エンタメまで幅広くAIによるソリューションを提供
・普遍的な教育と大規模データによる機械学習を統合した大規模言語モデル

3.パネルディスカッション。福田昌昭氏・本村陽一氏・廣田章光氏
・人とのかかわり。アニメ・エンタメまで。
・データのオーナーシップ。著作権侵害は、類似性・依拠性で。不当利益返還請求権。
・熟練エンジニア・プラント・検査。人→機械→レビュー。人材不足・雇用。
・企業への適用。仕事の理解→協力→経営者・部門の指導。
・暗黙知。共進化・ヒューマンAIループ・振り返り。
・自動運転では、事故発生時の責任も必要。自動演奏。
・ロボットはヒューマニティがない。人間が道具をどう使うか。
・AIにも記憶を持たせる。AI技術のコントロール。過去のデータ(履歴)を利用する。
・エージェントベース。AIが共念・意味をトレース。真理の変数。
・百科事典としては、インターネットにデータがある。Google・chatGPTなど。情報粘着性をデータで学習。
・進化が早い。業務が変わる。昔、出来なかったことも今ではできるかも。関西からも万博などでアピールして欲しい。
・生成AIが発生したデータを、またAIが利用することもある。
(結論)
・現場の問題を解決する。・日本の特長は現場のノウハウ。・使うステージに入っているクリエイティブ→人→創造性。
・プログラム開発のAI化はどうするか?→顧客の意図をどう取り込むか、外部設計が重要。
外部設計書を元にAIが詳細設計→人が詳細設計をレビュー→AIがプログラム開発→人がテスト・検証。の流れか。
・我々ソフトウェア開発のSEも、AIによるプログラム開発を利用した新たな設計・テストの仕組み・構築・プロジェクトに参加したいと思います。

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