生成系AIがワイドショーなどに取り上げられて早くも1年経った。当時結婚披露宴の祝辞をAIに作成させたことが話題になったが、その後何故か沈静化した。そしてAIのウソが懸念されるようになった。
すなわちAIに質問すると20％近く騙される確率があるというのだ。これはハルシネーションであり、現在のAIの動作では避けることができない。
ゆえにユーザー側でその対策をとる必要がある。そもそもAIの動作は、大量の学習した言語データを背景に、ユーザーの質問につながり確率が高くなるように言葉をつなげているだけなのだ。
この仕組み、動作が分かればウソをつかれても回避する対策は簡単である。弊社のセミナーではAIに騙されない方法も指導している。
最近AIを操作するフロントエンドのツールが評判だが、このようなモノを導入する費用よりも弊社のセミナーを受講されたほうが安上がりである。
弊社では休日は5000円（テキスト無し）でセミナーを行っている。もしテキストを事前に購入されれば、受講料は無料である。休日は平日の半額である。
このようなサービスを行っているのは、個人でも勉強したい人を応援するためである。以前は無料で開講していたが人が集まらなかった。有料としたところ集まるようになったので、AIについては少し価格を改定している。
年末まで幾つかのセミナー会社による弊社のセミナーが準備されている。弊社では個人のリスキリングを応援するために低価格で提供している。お問い合わせください。
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実験を行えばデータが得られる。そのデータを解析するためにコンピューターを使う。日々の何気ないこの行動において、データというオブジェクトを真剣に考えたことがあるだろうか。
データの捏造について、うるさく言われるようになったが、捏造により失われる情報があることに気がつくと、データというオブジェクトが、単なる数値ではないことに気がつく。
さらにデータが二つ以上集まった時に、例えば「５」という一つの数値の得られた現象の影響を受けている、すなわち情報を持っていることを発見する。
ここまで書けば、データというオブジェクトが何か意味を持った存在であること、という表現の理解が進むのではないか。プログラミングでは、アルゴリズムがかつて重視された時代があった。
ところが、アルゴリズムが処理しようとしているデータに依存し、類似のアルゴリズムでも使用可能な他のデータ群に使おうとすると、データ群の特徴に合わせて修正する必要が出てきた。
そこで、アルゴリズムとデータがまとめられたオブジェクトというものを考案し、データの特性に左右されないクラスという部品に仕上げるアイデアが生まれた。これがオブジェクト指向である。
このオブジェクト指向という考え方は、問題解決法でも注目され、TRIZからUSITが生まれている。データとアルゴリズムがまとめられたクラスというオブジェクトがいつも便利とは限らない。
すなわち、有限のデータではなく、無限のデータを考えたり、データの組み合わせを変更したりする時には、クラスの設計からデータを外し、データオブジェクトとアルゴリズムオブジェクトに分けた方が自由が利く。
これを新しいパラダイムと考えるのか、従来のオブジェクト指向のパラダイムの変形と考えるのかはどうでもよい。そもそも過去のオブジェクト指向の考え方が自ら制約をつけていたに過ぎないからである。
最近データ指向というパラダイムを主張する人がいるが、その主張を読んでいると、従来のオブジェクト指向のパラダイムと変わらない。ただ従来のオブジェクト指向のパラダイムをデータとアルゴリズムを一体化させる、と狭めて説明しているに過ぎないのだ。
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生成系AIの社会実装が急速に進み、有料利用ツールも出そろってきた。しかし、「ちょっと、待った！」である。弊社のセミナーを学んでから有料ツールを導入しても遅くない。
分かり易く言えば、AI例えばChatGPT4の利用料だけで、あとは不要、ということだ。昔MSDOSの時代に、コマンドツールが販売されたが、結局コマンドラインから入力した方が使い勝手が良かったことをご存知の６０代以上の人はピンとくるかもしれない。
今AIを使いやすくするツールを導入するぐらいなら、AIを正しく理解した方が、本当に使いやすいのだ。弊社では、AIについて分かり易く説明するだけでなく、今月のセミナーにはＡＩの具体的な活用方法まで丁寧に説明する準備をしている。
たとえば生成系ＡＩに質問し、パワーポイントにまとめ上げるまでをＡＩにやらせる方法も解説する。多少のテクニックが必要だが、ＭＳ－ＤＯＳやユニックスのコマンドラインからの入力より易しい。
ほんの少しの努力で、生成系ＡＩを使いこなすコースも企画中である。６月中には３種類の生成系ＡＩのセミナーを用意しており、ニーズ調査も兼ねている。とりあえず、ＡＩ用有料ツールの購入を考えている人は、弊社のセミナーを受講してからでも遅くない。恐らくAI用ツールなど購入不要という判断になるだろう。
なお、土日の休日は、リスキリング特別デーとして開催しますのでお問い合わせください。AIセミナーに限り、テキスト代１５０００円となります。
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まだ３０年は命が続くと思われるので、この１年間生成系AIについて一生懸命研究し、３月には深層学習による難燃化設計について日本化学会で発表している。
とにかくAIの社会実装はどんどん進むと思われ、オレオレ詐欺を凌ぐ詐欺集団が現れる可能性を否定できないので、AIの正体ぐらいは知っておく必要がある。
特に若い人は５０年以上AIと付き合わなければいけないので、早めに慣れ親しんだ方が良い。意外とAIは人間よりバカである。AIが人間の能力を凌ぐ可能性を指摘する人がいるが、すべての知においてAIが人間を凌駕するとは思えない。
メモリー容量や演算速度、形式知においてAIは、すでに人間を超えた可能性があり、今後もどんどん成長してゆくだろうが、所詮当方にとっては、まだ道具段階であり、友達と呼ぶにはレベルが低い。
もっとレベルが上がり、その尊厳も認められるほどになるのはいつだろうか。当方が生きている間になるとは思えない。時々ウソを言うようでは信じられないのだ。
今月は、未だ友達にはできないが、道具としてハサミレベルまで到達したAIについてセミナーを幾つかの切口で行いますので、ぜひ参加してください。また、セミナー会社でもそれぞれのニーズによる企画を提出していますので、そちらへの参加もよろしく。
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積水ハウスを見直した。１０階建ての建設途中のマンションを景観を損なうという理由から壊すという。法律的には問題なく、すでに入居の募集も始まっていたのに、経営判断だそうである。
景観以外に何も問題が無いのにそのような決断ができたことを凄いことだ、と思う一方、建設前にその判断ができなかったのかという疑問が出てくる。
恐らく、経営陣は企画段階あるいは建設途中に現場を見ていなかった可能性が高く、世間の反対意見に将来の影響を考えての決断と思われる。
もし、ここで決断しなかったら、１０年ほどは積水ハウスの建物で富士山の景観が損なわれた、という話が定着し、国立市内で積水ハウスの営業がしにくくなるだろう。また、積水ハウスのあのホンワカしたCMのイメージとの違いに、今の時代ならば全国に知れ渡り炎上する可能性があった。
すなわち、景観が損なわれたスポットとしてインスタグラムに投稿する人も現れるかもしれない。廃墟が話題になったように、あの企業のおかげで景観が台無しになったスポットとして炎上したならば今後の事業がやりにくくなることは明白である。
戸建て住宅でハウスメーカーの占有率は半世紀余り伸びていないという。中小の工務店が頑張っているのかと思ったら、そうではない。当方も３０年前に某大手ハウスメーカーで家を建てたのだが、その時大いに迷って、今は後悔している。
大手ハウスメーカーの名前を伏せる（伏せても家を見ればどこかすぐにわかる隠せない事案）が、やはり悪い噂を友人知人に聞かされた。それらの大半が当たっていたのだ。
今回の国立市の問題では隠しようがない。すでに国立駅前にはカメオタが出現し、損なわれた景観の写真を撮り始めた。しかし、今回はハウスメーカーの英断として伝説となるのかもしれない。積水にすればよかった、と思わせるに十分な経営判断である。１００年分のCM代と思えば安い。
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6月に下記WEBセミナーを開催します。開催時間は１０時から１６時で１２時から１３時はお昼休みとなります。なおテキストは電子ブック形式で配布いたします。
①.生成系AI（ChatGPTなど）を業務に活かすコツと、初めてのPythonプログラミング
開催日：
6月14日金曜日(申込締切6月12日)
6月19日水曜日(申込締切6月17日)
6月24日月曜日(申込締切6月21日)
6月26日水曜日(申込締切6月24日)
6月28日金曜日(申込締切6月26日)
費用：
テキスト代込参加費用：3万円(税込)
ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。知識労働者の実務がAIに奪われそうな勢いを伝えるニュースの中で、事務文書だけでなく結婚披露宴の祝辞までAIに作らせた話題を語られても、何故か笑えない若いサラリーマンは多いのではないか。
イノベーションのスピードが加速している。１００年後は不明だが、ＡＩが人間の作製したデータとアルゴリズムで動作している限り、現在のAIに難しい業務が存在する。それは、「何も課題の設定されていない状態で始めるデータの処理」である。この意味の詳細はセミナーで説明するが、日々の実務では、そこで見出された問題から課題を設定して仕事を始めていることに着目していただきたい。「正しい問題を見出す作業」と「課題設定作業」は、現在のＡＩでは難しい。ドラッカーでさえ、「正しい問題を見出す作業は難しく、それができれば、問題解決の８０％はできたことになる。」と述べている。
すなわち、「課題設定作業」や、科学で求められる「仮説設定作業」は、人間がしなければいけない仕事として残り、仕事の成果は、ＡＩ登場以前同様これらの作業の品質に左右される。
本セミナーでは、社会基盤にＡＩの実装が始まった実務のあり方を想像し、問題を解決するためにデータ処理で常識となりつつあるPythonプログラミングを事例に、AI活用方法を解説するとともに、課題設定の方法やその基になるアイデア創出法を講義する。
情報が溢れるインターネットの時代に、ビッグデータを処理するデータサイエンスも身近になっただけでなく、自由自在にデータ処理を可能とする無料のＰｙｔｈｏｎプログラミング環境も充実してきた。そこに生成系ＡＩが登場し、これら新技術により知の獲得について変革が起き始めた。先端のITスキルを身につけることで実務経験の浅い若い人が活躍できる社会になった、と前向きにとらえ、入社3年目レベルまでの若い社会人を対象に内容を構成している。実務経験が豊富な人が受講されれば、今後の実務のイノベーションの方向を知るセミナーとなる。
対象：入社3年目までの若手技術者、生成系AIの実務導入を検討されている管理職
＜セミナー内容＞
1.緒言
1.1.AIブームの歴史
1.2.生成系AIの歴史
1.3.生成系AIの動作
1.4.データサイエンス経験談
2.AIブームと社会の変化
2.1.コンピューターの登場と知識労働者
2.2.科学と非科学の歴史
2.3.科学と技術
2.4.データサイエンスと科学
2.5.コンピューターによる問題解決とは。
2.6.第三次AIブームから社会実装へ
3.オブジェクト指向と問題解決法
3.1.日々の業務は問題解決である。
3.2.コンピューター言語とオブジェクト指向
3.3.オブジェクト指向とPython
3.4.オブジェクト指向とアイデア創
3.5.アイデア創出法とデータ収集
3.6.データと数理モデル、グラフ
3.7.データとヒューリスティック
4.Python入門
4.1.Pythonの概略とＡＩ活用の仕方
4.2.Pythonの文法
4.3.簡単なプログラム事例
4.4.Pythonプログラミングのヒント
5.まとめ：情報の時代
②.生成系AI（ChatGPTなど）でアイデア創出し日々の業務に活かすコツとその効率を上げるPythonデータ処理スキル
開催日：
6月17日月曜日(申込締切6月14日)
6月21日金曜日(申込締切6月19日)
6月25日火曜日(申込締切6月21日)
6月27日木曜日(申込締切6月25日)
費用：
テキスト代込参加費用：3万円(税込)
ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。知識労働者の実務がAIに奪われそうな勢いを伝えるニュースの中で、事務文書だけでなく結婚披露宴の祝辞までAIに作らせた話題を語られても、何故か笑えない若いサラリーマンは多いのではないか。
イノベーションのスピードが加速している。１００年後は不明だが、ＡＩが人間の作製したデータとアルゴリズムで動作している限り、現在のAIに難しい業務が存在する。それは、「何も課題の設定されていない状態で始めるデータの処理」である。この意味の詳細はセミナーで説明するが、日々の実務では、そこで見出された問題から課題を設定して仕事を始めていることに着目していただきたい。「正しい問題を見出す作業」と「課題設定作業」は、現在のＡＩでは難しい。ドラッカーでさえ、「正しい問題を見出す作業は難しく、それができれば、問題解決の８０％はできたことになる。」と述べている。
すなわち、「課題設定作業」や、科学で求められる「仮説設定作業」は、人間がしなければいけない仕事として残り、仕事の成果は、ＡＩ登場以前同様これらの作業の品質に左右される。
本セミナーでは、社会基盤にＡＩの実装が始まった実務のあり方を想像し、問題を解決するために必要なデータに着目し、実務の各段階におけるデータの収集方法からデータ処理方法に関して課題設定の方法やその基になるアイデア創出法とともに講義する。
インターネットの時代で情報が溢れているにもかかわらず、業務でうまく活用できていないと感じられている人は、未だに多いのではないか。そこへ、データサイエンスのツールを自由に使える無料のPythonや生成系ＡＩが登場した。情報処理について誰でも自由に利用できる環境が整ったが、これら新技術をうまく使いこなすスキルは、益々実務能力の差を広げる時代となった。
ところが、これら新技術では、幸いなことに知の獲得について変革を促すので、先端のITスキルを身につけることで実務経験の浅い若い人が活躍できる社会になったととらえることができる。本セミナーは入社3年目レベルまでの若い社会人を対象に内容を構成しているが、実務経験が豊富な人には今後の実務のイノベーションの方向を知る内容となる。
対象：入社3年目までの若手技術者、生成系AIの実務導入を検討されている管理職
<セミナー内容>
1.緒言
1.1.AIブームの歴史
1.2.生成系AIの歴史
1.3.生成系AIの動作
1.4.データサイエンス経験談
2.AIブームと社会の変化
2.1.コンピューターの登場と知識労働者
2.2.科学と非科学の歴史
2.3.科学と技術
2.4.データサイエンスと科学。
2.5.コンピューターによる問題解決とは。
2.6.第三次AIブームから社会実装へ
3.オブジェクト指向と問題解決法
3.1.日々の業務は問題解決である。
3.2.コンピューター言語とオブジェクト指向
3.3.オブジェクト指向とPython
3.4.オブジェクト指向とアイデア創出
4.オブジェクトとしてのデータ
4.1.データ駆動による問題解決
4.2.アイデア創出法とデータ収集
4.3.データと数理モデル、グラフ
4.4.データとヒューリスティック
4.5.データとアルゴリズムで問題解決
5.データ処理に必須のスキル
5.1.知識労働者にPython
5.2.Pythonの概略とＡＩ活用の仕方
5.3.Pythonによるデータ処理自動化のヒント
6.まとめ：情報の時代
受講を希望される方は、ご希望のセミナータイトル及び日時を下記フォーラムからお知らせください。
送信時に不具合等が起きる場合はinfo@kensyu323.comまでご連絡ください。
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すでにこの欄で告知しておりました表題のWEBセミナーの準備が整いましたのでお申し込みください。１日で、今身につけておかなければならないスキルを理解できます。
産業革命の総仕上げの時代に、科学が唯一のパラダイムだった社会が終焉します。データ駆動という新しいパラダイムが問題解決法に加わりました。
新帰納法などとごまかしたりいたしません。弊社では非科学としてそのパラダイムを説明いたします。世の中には科学的に理解できる現象と科学的に理解できない現象が存在します。
データ駆動は、科学的に理解できない現象に潜む機能もグラフ化し、人類に新技術を提供してくれます。この新しいパラダイムで生成系AIは動いています。
産業革命の次のイノベーションに備え、リスキリングだけでなくスリリングな弊社セミナーへご参加ください。
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今騒がれているAIは、データ駆動で仕立て上げられたAIである。一応ユーザーのアクセスデータは、活用しない、と言っているが、信用していいものかどうか。
第一次AIブームも第二次AIブームも１０年ほどで終息したが、第三次AIブームは１０年経ってもその勢いは増し、社会実装が進み始めた。犯罪に近い問題も生まれている。
第一次AIブームでは推論の問題がクローズアップされ、逆向きの推論の重要性が叫ばれた。大学受験参考書数研出版のチャート式数学には、「結論からお迎え」というチャートがあり、何も新しいことではなかった。
そして、第二次AIブームでは、エキスパートシステムが検討されたことをご存知の人は多いだろう。このブームまでは、科学の香りがしたのだが、第三次AIブームはデータ駆動の考え方である。
このデータ駆動の考え方が現在のAIを支えているのだが、この意味をどれだけの人が理解されているのだろうか。問題を解くときに、シャーロックフォームズはベーカー街で助手のワトソンと仮説を練っていた。
産業革命が科学の力で立ち上がり始めたときに科学の社会実装が始まったのである。その後倒叙探偵小説も生まれたりして、刑事コロンボが大ヒットした。しかし、これは逆向きの推論の傑作であり、データ駆動ではなかった。
第三次AIブームのエンジンとなっているデータ駆動は、ビッグデータをコンピューターで容易に扱えるようになった成果であり、その働きあるいはエンジンの重要な機能部分には確立に基づく推論が使用されているのだ。
ここまで書くと、自分のヤマカンは６０％の確率で当たる、と自信を持たれた方もいるかもしれないが、そのような方は、どんどん勉強すれば７０％、８０％とヤマカンの当たる確率が向上する。
今のAIは、そのような感じに近いので、質問データがどのように処理されているのか公開されない限り、機密性の高い質問を怖くてできない。
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かつてかぐや姫の時代に耐熱性衣のアイデアがあり、かぐや姫は結婚を迫る皇子にそれをねだった。耐熱性高分子はそれくらい歴史があるのだが、1970年代に難燃性高分子の研究が活発になり、リン酸エステル系難燃剤の開発競争が起きている。
その後1980年末に、臭素系難燃剤の開発競争が起きているので、高分子の難燃化技術は、20世紀末の30年間にほぼ完成したと言える。
1970年代には、怪しげな大学の先生がおかしなことを言いだしたので、難燃性のない天井材が難燃性天井材としてヒットし、その後台所を中心とした火事が増加する事案が社会問題となり簡易耐火試験が生まれている。
この試験法の作成にあたり、ヘルメットと安全靴を持って出張した話をこの活動報告に書いている。しかし、この怪しい先生の事案はある種の科学コメディーでもあるが、ここでは関係者を傷つけるのであまり詳しく書けない。
アカデミアでそれなりの研究成果を出されたのは武田邦彦先生だろう。この先生はご自分の研究成果をWEB上に公開されているのでご覧になっていただきたい。
この先生によると経済的な難燃化システムはハロゲン系難燃剤+三酸化アンチモンの組み合わせシステムだという。これは、実務者から見ると微妙な評価となる。
もっと安い方法でUL94-V2を通過できるシステムを設計することができるからである。ちなみに当方が開発したPETボトルのリサイクル材を使用した樹脂では、難燃剤を用いなくてもUL94-V2を無事通過する。
しかもノンハロゲンである。ペットボトルリサイクル材以外のプラ廃材を20ｗｔ％含有しているので100％廃材リサイクルの環境対応樹脂である。
開発当時廃材のPETは70円/ｋｇであり、これを80％含有した樹脂だったので、最も経済的な環境対応難燃性樹脂として複写機内装材にすぐに採用されている。
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愛の告白、3度目の正直ではない。これまでAIは、過去において2度のブームがあり、今3度目のブームである。当方の世代ならば皆ご存知の常識だ。
学生時代の1970年代に第一次AIブームがあった。このブームでは推論が問題とされ、逆向きの推論がコンピューターのAIには適している、となった。これはすぐにTVに波及し、刑事コロンボが生まれている。
すなわち、あの最初に事件が描かれ、その後薄汚い刑事が現れる番組である。そして、「うちのカミさんが–」というセリフを何度も聞かされたが、結局カミさんが登場したのは1度きりで、顔は映し出されなかった。
刑事コロンボのような逆向きの探偵小説は、20世紀の初頭に誕生しており、倒叙探偵小説と呼ばれているが、刑事コロンボのような面白い作品はあまりない。あのよれよれのレインコートを着た刑事のキャラクターが倒叙探偵小説として傑作となった。
ただ、この時のAIブームは10年と持たなかった。但し、有機合成の分野では逆合成という革新的な合成デザインの方法がコーリーにより提唱され、その後第二次AIブームの時に創薬分野で実用化された。
第二次AIブームではエキスパートシステムに関心が集まったが、やはり10年と持たなかった。そして2010年から始まった第三次AIブームでは、まずマテリアルインフォマティクス（MI）が世間を賑わし、専門の会社まで立ち上がった。
第三次AIブームは10年経って衰えるどころか、どんどんその火は燃え上がり、社会の常識となりつつある。弊社ではAIとの付き合い方を指南するセミナーを今月から開始した。
まだ、AIなど触ったことが無い若い人は、休日にこっそり勉強するというのも悪くない。一度弊社へお問い合わせください。
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