GUGA半期総会2025/03/18

GUGA半期総会

2025/03/18

新橋航空会館

小村副事務局長

これまで6講座ほど認定をさせていただいておりましたが、新たに3講座追加をさせていただいておりまして、エッジテクノロジーさん、シフトウェアさん、レベクリさんの3社が提供されている講座について認定をさせていただきましたので、9講座まで増えているというところの進捗もご報告をさせていただきたいと思います。あとはですね、我々が提供しております生成パスポートAIクイズアプリですね。こちらがLINEでお友達追加をしていただければ無料でご利用いただけるというサービスになっておりますけれども、こちらのプレスリリースを1月に出させていただきましたが、提供開始から約9ヶ月を経てですね、利用回数が100万回、LINEの友達数が1万名を突破したというところでございます。プレスリリースを出した直後ですね、2月1ヶ月間、まさにこの試験期間だったわけですけれども、ここでの利用回数が単月で80万回を超えました。なので、9ヶ月くらい100万回突破には時間がかかったわけなんですけれども、2月1ヶ月で80万回なので、2倍近くまで使われたというところで、ここに関してはやはり学習手段の一つとしてご注目をいただいているところなのかなというふうに感じている次第でございます。

ここまで、生成やパスポートの数字的なところをご報告を差し上げましたが、改めまして、2025年6月の生成やパスポート試験につきましては、受験申込の受付をすでに開始をさせていただいております。通年で申し込みは受付をしておりまして、申し込んでいただいた時期に応じて受験期間が定まるという形になっておりますので、今、申し込んでいただいた場合には、自動的に6月が受験期間に定まってくるという内容になっております。この中で、1点変更点がございますので、ご報告を差し上げたいと思います。団体受験の被介員の場合というところです。ここにお集まりの皆様に関しては、会員になっていただいている方々の会員になっておりますので、該当する方はいらっしゃらないかもしれないですが、一応一般的な内容としてご報告を差し上げたいと思いますが、企業団体様ごとに被介員で団体受験を申し込んでいただく人数というのを2名以上からという形にさせていただいております。これまで10名以上から申し込みを受け付けていただいて、ですがかなりご要望をいただくことも増えてきておりましてこの人数の変更ということを加えておりますただ変わっていないところに関しては10名以上でディスカウントが発生するという点です10名以上でお申し込みの場合は受験費用公式テキスト購入費用が10%割るべきということでここは末置きの状態になっておりまして申し込み自体をできるハードルを下げたという形になっておりますのでご報告を差し上げたいと思います会員の皆様についてはここについて変わらずでして人数を問わず受験費用公式テキスト購入費用ともに10%割るべきを提供させていただきますのでご認識をいただければ嬉しく思いますここまでが生成やパスポートに関する報告でございましてここからその他のところについても解説なんでいきたいというふうに思いますまずは、政制やパスポート以外の数字ですね。累計受験者数、左上方針して忘れてますが、16,000名を突破したというところですけれども、公式テキストですね、これが発行しているものがございますが、こちらも15,000部ほどを累計で販売しております。会員の友達数が13,000名程度、GUGAの個人会員で登録いただいている方々が21,000名、法人会員で201社、試験対策講座が急行だという形で順調に数字を伸ばしているところでございます。生成来人材採用宣言プロジェクト 2025というものをですね前回の市販議定例会でまた行いますということを告知をさせていただきましたがこちらについてまたですね今年の1月の1ヶ月間賛同してくださる企業団体様を集りました生成来人材をぜひ採用したいとこれからリスキリングを頑張ろうと思っている個人の方々に向けてのエールを届けていただくというプロジェクトになっておりますけれども昨年が92という数字だったところに対して2025年は156というところまで進捗することができますこれにあたってはですね HRノートという人事系のメディア様そしてパーソナルグループさんの中でプラットフォームを提供されているズーダ様あとは本日もご来場いただいておりますけれどもランサル様に特別協力のお力添えをいただきましたのでこの場でもお礼を申し上げたいと思います

続いて行政との取り組みということで様々なところで主に私の方が登壇をさせていただく機会というのが増えてきておりますがその中で一つユニークな事例というところで岐阜県の警察本部の方ですね警察職員の方向けに生成案に関する抗議を実施させていただきましたこちらもですね年代が20代から50代まで幅広くというところであったりだとか抗議の中でですねデモの要素を取り入れて実際の警察職員の方々が行われている実務の中でどう生成案を取り入れていくかというところをお話しさせていただきましてご好評のコメントもいただきましてそれについてお知らせも出しておりますのでまたお時間あると思いますご覧いただければ嬉しいなというふうに思います

会員様向けのサービスの中で委員会というものがございまして毎度開催予定というところをお伝えをしておりますが情報共有推進委員会ですねこちらは登壇者のみではなくて視聴者の方からの情報共有も含めて双方向の情報交換を行っていこうということを推進する委員会でございますけれどもこちらについては次回の開催が4月16日の水曜日17時から18時というふうに決まっておりますのでぜひスケジュールごとご合わせいただいてご参加いただければ嬉しいなというふうに思います以降知的財産検討委員会については不定期開催というところで今運営をしておりまして次回の開催時期は未定になっておりますが特定のテーマが決まり次第ですね開催を進めていきたいなというふうに考えている次第でございます最後その他の活動報告としては最後になりますが市販機定例会ですねこれまで昨年は年間スケジュールというものを早めにお知らせすることが難しかったそういった反省点がございましたが今年に関しては3月今回が今年に入っての1回目というわけですけれども今年の残り3回ですね 6月9月12月の日程というのを先に定めました会場の都合等もございますので時間帯というところはまだ未定という状況ではございますけれどもおそらく今回と同様の時間帯になるかなというふうに思っておりますのでぜひ今のうちにまずはカレンダー仮押さえをですねスケジュール登録をいただきましてお集まりの皆様には継続的にご参加をいただければ嬉しいなというふうに思っている次第でございます

ここまでその他の活動のご報告でございました最後に告知を少しだけさせていただきたいというふうに思いますこれまで継続的に出展をしておりますデジタル人材育成支援エキスポAIエキスポととなり合わせでやられている総称してネクステックウィークと呼ばれている大規模な展示会でございますけれどもこちらについてですね前回と同様に株式会社Kizashiさんと共同出展という形で生成アリテラシー診断というものを開催する予定でございます春なので東京ビッグサイトの方ですね会場にされているものでございましてこの診断簡単にご説明をさせていただきますと 10分間で20問のテストを解いていただくとそれによって実際に受験をされている方の平均点というところを一つの軸としたときにご自身がどれくらいの偏差値なのかということを診断書を発行するようなものになっておりますぜひまだ生成やパスポートの受験にあたって判断材料が少ないだとかとりあえずARリテラシーどれくらいなのか試してみたいなというふうにお考えの皆さまいらっしゃいましたらぜひ足を運んでいただいてこちらの診断を受けていただければ嬉しいなというふうに思いますちなみに前回はエキスポでは異例と言ってもいいんじゃないかなと思いますけれども診断の順番待ちの列ができるというくらいにかなり繁盛した内容になっておりましてますますこの診断に対する注目も高まっています変わっていくかなと思っておりますので、今回もぜひご期待をいただければ嬉しいなというふうに思います。この展示会の中でですね、特設ステージとしてAIテーブルというトークセッションをメインとしたステージがございます。こちらがですね、今日も登壇者に入っております小田健こと小澤健介さんが代表理事を務められているAICEX協会というところが主催をしているステージになりますけれども、こちらにグーガーとしても特別協力を継続的にさせていただいている次第です。この登壇枠というところをいくつかお預かりをしている兼ね合いがございまして、すでに皆様にはメールの中でですね、登壇者の募集についてメールを送らせていただいております。今回登壇いただきたいのは、生成AI人材の育成事例、生成パスポートだけに限らずですね、社内での従業員の方の生成AIをどう使ってもらうか、利用率を高めるためにであったりとか、かかるためにといろいろなフェーズだったり目的というのがあるかと思いますけれどもそういった具体的な事例というのをお話しいただける方にぜひ相談いただきたいなというふうに思っておりますので改めてですねエルマがご確認をいただきましておそらく近日リマインドメール等も送らせていただくかなというふうに思いますけれどもご確認をいただいてぜひエントリーをいただければ嬉しく思いますはい、ここまで告知を含めてダートを話してまいりましたが、最後にということでですね、改めまして皆様のお力添えがありまして、グーガー、あるいは先生やパスポートに対して期待の言葉を頂戴する機会というのがどんどん増えております。例えばですね、全社員の資格取得を必須化するであったりだとか、あるいは今ちょうどもうすぐ4月ということで新卒研修が始まる時期でございますが、その研修の一部として受験を必須化するということ、あるいは専門学校さんですかね、中では学生の授業の中に取り入れて、試験受験者に対して単位を授与するということを取り組んでいきますというような事例をお話しいただくことも増えてきております。こういった形でですね、生性愛の社会実装、あるいは産業の再構築ということを掲げる我々グーガーでございますので、それを実現するためにはより一層、都市としての力を強くしていかなければいけない。ないなというふうなことを常々感じておりますここは我々が精進していくところでございますし改めまして日々の皆様のご支援に感謝を申し上げますとともに生成やパスポートの受験者数増加というところこれがやはり日本社会全体のAIリテラシー向上に寄与するところでございますので改めましてお力添えいただけますようお願いを申し上げたいと思います以上で私からのお話とさせていただけたらと思いますありがとうございました

おざけんさん、ippu senkin鈴木さん

どうぞ前の方へお座りくださいではこれからですね三つのトークセッションが始まります一つ目はAIエージェントの未来を語る概論&トレンド予測と題してお二方の講師の方々にご登壇いただきます 1人目は株式会社シネマトリコ COO小澤圭介様 2人目は株式会社イップセイキン代表取締役社長鈴木周也様お二方でございますどうぞご登壇お願いいたします

1人目は株式会社シネマトリコ COO小澤圭介様 2人目は株式会社イップセイキン代表取締役

ではお任せしますよろしくお願いいたします

はい、よろしくお願いします。はい、では皆さま、集まりいただいてありがとうございます。ここから、あ、40分、40分らしいので、はい、ここから自由に話させていただければなというふうに思います。皆さま、ここからじゃあ、2025年のトレンド、特にこのAIエージェントが中心となるかなというのは思いますけれども、対談させていただけたらなというふうに思いますので、よろしくお願いいたします。よろしくお願いします。どうしましょうか、どっちからでご紹介します。先にどうぞしていただけますかすみません今スライドをお出しさせていただいている鈴木さんからご紹介いただけたらと思いますよろしくお願いしますこれ出せばいいですかね私は株式会社イクセンキンの代表を務めています鈴木周也というふうに申しています私は2020年に野村総合研究所に入社しましてそこから4年間ですかね金融機関のお客様中心にAIとか生成AIのコンサルティングというところをずっと提供していましていわゆる経営コンサルティングというか戦略コンサルにいたんですけど僕自身は金融機関に入り込んでAIを作るという仕事をしていまして戦略コンサルに寄せては珍しいエンジニア兼コンサルみたいなことをやっていました去年の5月にイクセンキンを会社創業しまして今AIスタートアップみたいなことをしています AIスタートアップをやっているんですけども、AIスタートアップ、特に制裁領域においてたくさんいる中で、弊社としての特徴というところも簡単にご紹介できればなというふうに思っています。今日の講演内容にも関わるので、簡単にご紹介させていただければなというふうに思います。我々の会社の特徴は3つありまして、1つ目がお客様が金融機関のお客様が中心ということで、僕自身が前職時代に金融機関のコンサルティングをずっとやっていたので、その関係性をもとに金融機関のお客様に対して制裁の活用ということですね。金融機関ってご案内のとおり、非常にホワイトカラーの、非常にドキュメンテーションが多い職種になりますので、活用ポテンシャルが大きいというところをやらせていただいています。あとは金融機関というところもあって、非常にセキュリティが求められる業界になりますので、オンプレミスの制裁開発というところも、弊社としてはプロジェクトプロフェッショナルとしてやらせていただいているということで、あの間、ビリヤンさんと技術共有させていただいて、リムリモとか使いながらいろいろゴリゴリ会話をさせていただいております。開発しているというところですこれもですね、2025年の一つのトレンドになるかなというふうに思いますのでまたご紹介できればと思いますあと3つ目が、うちはあんまサースみたいなのやってなくてですね業務に特化する形でアプリケーションをどんどんどんどん開発していくという形でやっていますのでそのあたりも、SSIスタートアップとしてですねちょっと特色があるかなというふうに思いますのでちょっと軽々な、軽々というかですねちょっと特色のあるスタートアップをやってますという形になりますはい、よろしくお願いしますここは大丈夫ですか、ここら辺ははい、ありがとうございますじゃあ私も自己紹介させていただけたらと思いますザケンと申します 2017年からずっとこのAIの領域で発信をしている人間です去年までね、AIなどという意味でやってましたがやめてしまいまして、例えば本を出したりしてますもう5回くらい洞察してるんですけどなんと今年の夏にAIエージェントの教科書という新書を出すのが決まってましてもうほぼ書き終わってしまったのであとはほぼ出るのを待つだけという感じでございますあと今UDEMYで生成AIとAIエージェントと調べると1番か2番にどっちも僕が出てくるんですがUDEMYのベストセラー講師として普段から発信をさせていただいたりしていますあとは先ほど小村さんからご紹介にも預かったんですがAICX協会という協会の代表理事をしてまして例えば今7月に某有名お笑い芸人を入れたテレビ番組をもうテレビ局で始めるというプロジェクトをやってたりとかAIアジェットのイベント、この間3500人くらい参加登録してくれたんですけどやってたりとかしてますという感じですあと先ほど小倉さんからもありましたが皆さん是非4月15日から17日はビッグサイトで開催されるAI人工知能X-PONに是非足を運んでいただけたらなというふうに思いますそれこそGoogleのブースもありますし私が3日間、何セッションやるんでしたっけ16セッション、3日間で16セッションでしたっけ小倉さん特別講演も今年からですね特別講演合わせて17回か8回くらい登壇をするという感じになっていますので皆さんもぜひこのAI人工知能エキスポに足を運んでいただけたらなというふうに思っていますグルーバーは最初からずっとご一緒してましてCCFスポーツもめちゃくちゃ応援してますという感じですねあとはジェミニのアドバイザーをやらせていただいているのと今日も来てるんですけど NTTデータさんのグループの顧問をさせていただいたりとか日本HPさんのアドバイザーをやらせていただいたりとかその他今9社くらい顧問させていただいているのとアベプラですね 4月4日も先週はアレン様皆さんアレン様って知ってます?アレン様に酒の飲みすぎを怒られたんですが4月の4日もまた出演させていただく予定なのでよかったら皆さんアベマをご覧いただければというふうに思っていますあと先週も出てるんですけどホリエモンチャンネルも何回かお邪魔させていただいてまして先週は最新のオペレーターというAIエジェントについてホリエさんと語らせていただいてしかも珍しくテンションが高いホリエさんでスムーズにいた動画ですので皆さんぜひご覧いただけたらなというふうに思ってますという感じですでは皆様こんな2人で今日はお送りをさせていただきたいと思いますさてここからですね今回2025年ののトレンドというのを特にこのAIエージェントを中心に構成しながらお話をさせていただく感じで鈴木さんと進めさせていただけたらなというふうに思っていますちなみに鈴木さんは今この 3大テーマということでこの3つを掲げていただいておりまして私もですね自分のスライドの中で 3大テーマみたいなの掲げているのでぜひ皆さんにもこの中長期的なトレンドをぜひ捉えていただきながらちゃんと投資をしていただくというのを今日そのきっかけになればいいのかなというふうに思っていますというところでございましてまず鈴木さんのほうのスライドからちょっと2025年のテーマというところを深掘りをしていきたいなと思ってましてまずでは推論モデルとマルチモデルについて語りますかほとんどの生成AIのサービスがまさにこの推論モデルを搭載し始めたという感じだなと思いますけどまずこの辺りに解説していただいていいですかはいありがとうございますエージェントAIというところから今回のお話のテーマが今回になると思うんですけどそれの必要な技術要素として切っても聞け離せないのがこの推論モデルになるかなというふうに思ってまして実はGPT-4とか最近出ましたGPT-4.5というのは推論モデルではないモデルなんですけどGPT-01とかGPT-03とかというところが推論モデルと呼ばれるカテゴリーになるかなというふうにはいこちらですね皆さん今ちゃんとGPT開いていただくと非推論モデルと言っているんですがオープンエアは4.5が最後の品水論モデルになると言っていて今鈴木さんがおっしゃっていたのはこのOシリーズですよねそうですねがまず一つの推論モデルとして最近出てきたものになります他も出てますよね一応アドバイザーなので言っておくとジムでもですね 2.2.0に複雑なタスクに最適という形で推論系のモデルを入れていますそしてクロードも出しましたねクロードも出してましたクロードもそうですよねクロードはですね皆さん今クロードというのはアンソロピックが出している CCIのツールですけれども3.7ソネットというモデルを選択した際にシンキングモードというのを選べるようになっておりますこの中でノーマルと下にエクステンデットというふうに書いてありますこれね無料会員だと結構制限が早いんですが有料会員だと今30回から40回くらい確か使えたのかな僕毎日これ制限かかったりしているんですけどエクステンデットというモデルが使えたりするこれ一応どういうトレンドなんですかねこの推論モデルというのは世の中的に注目されたきっかけはですねオーシリーズというよりもディープシークかなと思っていましてディープシークでエネルギアの株価が増落したというところがあれが実は水路モデルだったとR1ですねR1はDeepSeekがヨーグルトではないR1DeepSeekが水路の過程を可視化したのでそれでやっぱすごいってなってですねみんな広がったのかなというふうに思いますベンチマークスコア見てもですねやっぱ水路モデル賢いんですよねちょっと右の話にもつながるんですけど小さいモデルで水路モデルってのも出てきてましてそれもですねGPT-4ですよね非水路モデルと呼ばれるものを越すようなベンチマークスコアが小さい小さいモデルの水路モデルでできてしまってるっていうのがあるのでやっぱ水路モデル賢いよねっていうのは本当にもう今トレンドになってきてますし各社AIの巨人たちですよねアンソロピックとかグーグルとかオープンAIとかネタもそうですけど全員今開発の競争はもう水路モデル一択なんじゃないですかねはいありがとうございますではここでもうちょっと浮かぼった解説をみなさん、生成AIというのはそもそもですね、大規模言語モデルとかがベースなわけなんですけれども、このスライドで言います。膨大なデータを学習させた学習済みモデルを、みなさんはこの利用段階で入力して出力して使っている。今までのこの生成AIというのは、このモデルを大きくしていけばよかったんですよね。いわゆるデータの学習量が多ければ多いほど賢くなるよねっていうような考え方でパラメータを増やすというアプローチだったわけですねそれがちなみに最近でいうと 4.5というモデルがまさにその系統のモデルになりますChatGPTの4.5というのはちなみにいうとハルシネーションが少ないことと共感力が高いということがポイントになっていましてじゃあいかに共感力が高いのかというめっちゃわかりやすい事例があるのでお見せしたいと思うんですけど今お見せしているのがGPT-40ですね従来のモデルですけど僕がこの二日酔いがつらかったので二日酔いがつらいって送るんですよそうすると使いはきついね、まずは水分補給をしっかりして、あとは以下の対策も試してみて、という形で対処法を教えてくれるんですねこれ、鈴木さん、これね、できる彼氏ってこうやってアドバイスしないんですよね恋人とかに言われた時に。何をするのかというと、これ4.5に同じこと聞いてみます。そうするとつらいよねしか言わないですよなるほどこれ皆さん意味わかりますかなんか寒いなって言って寒い時にはこうですねじゃなくて寒いなっていうのは暖房つけてって言ってるっていう裏の意味がありますよね今のこの生成AIのモデルというのは基本的にこの言葉の裏を読むというのが苦手だったりするんですけど4.5は普通に無理せずゆっくり休んでくださいねで終わるわけですよで、これ仕事で使っていると、確かに仕事で使っているときは、このフォーオーみたいにじゃあ、何々のやり方がわからないといったら、やり方を教えてほしいという考え方になるのかなというふうに思うんですけどそもそも回答を求めていないときに、こうやってやってくれるというのが今1個の正直めっちゃ合戦してるんですけど実はすごいところではあるのかなと思いますがちなみにこんな形でデータを増やしていく学習データを増やしていくというのがまず最近の1個のトレンドになっていたわけなんですがでもこれだけだと仕事で使えなかったんでしょうねだからこそ先ほどスライドに入れていただいたようなこの推論モデルというのが1つのポイントになっているということちなみにAIアジェットとの関わりが重要とおっしゃってましたけどそこもちょっと詳しくお話を伺いたいなと思いますが先ほど今の話にもあったようにやっぱり実際にAIアジェットというところのコアとなる部分というのは単純なチャプトの返しではなくてタスクの実行というところを人間から指示をいただいたところの意図を汲み取って柔軟にやっていくということが大事なんですよねそうした場合に大事になってくるのはやっぱり推論、考える力、思考力という形になるのでそこで推論モデルというのが特に大事になってくるというところがあるかなとはいありがとうございますなので今例えばですけどO3ミニとかにえーとなんだろうなえーとじゃあ日本の生成AIの市場をもっと伸ばす方法を考えてとかいうと考え方を考えてくれるわけですね最初ここに今リーズニングというふうに出てきているんですけどその上でこうやって中でまず考え方を考えてから考えてくれる今までだと考えて出すだったんですけど考え方を考えてから考えるっていうふうになっているのでより人間の意図に沿ったような出力が出てくるようになっているというのがまさにこの推論モデルというところなのかなというふうに思いますちなみにオープニングは GPT-5以降で推論モデルと今の4.5のデータ量が多い共感モデルを合わせていくという風な方針にしてますのでおそらく僕的には次に推論モデルとか共感モデルとか言われなくなってくる統合が進んでいくのが今年から来年にかけての次のトレンドとして来るかなみたいな風に捉えていたりはしますでは次オンプレへの回帰というところでまさに鈴木さんの会社

難しいよねというときに、やっぱりオンプレミスでの運用というところを考えざるを得なかったというところがあったんですけれども、今ですね、そのオンプレミスというところが、ディープシークをはじめとして、いわゆるローカルでダウンロードして使えるモデル、いわゆるオープンソースとかって言われたりしますけど、ちょっとオープンソースの定義もいろいろあるので難しいんですけど、少なくともローカルに持ってきて、つまりAPI経由、ネットに接続せずに使える、セキュアな環境で使えるモデルというところが非常に賢くなっているというところがまた一つポイントになるので、セキュアな環境で、API使うとやっぱりAPI料金かかりますからね。料金、使えば使うほどかかってしまうというのもあって、先ほどお示ししたGPT4.5とか、あと水路モデルって、まあ決して安くはないというかですね、料金は高い、あまりそこまで安くないというところもあるので、大量処理を永遠に回したいとかっていうときは、オープレって結構。セキュリティが担保されていて、24時間ずっと踏ん回してもお金がかからない。で、賢いモデルが出てきている。どのくらい賢いモデルが出てきているか、ちょっと紹介したいんですけど、スライドをちょっとずっといってもらえますか。この辺かな?この辺、ここ、ここ、ここ、ここ、どの辺行きましょう。この辺ですかね。はい、この次か。最近ちょうど本当、今週か先週か、もう7日以内にですね、コマンドAというのがですね、コフィアというAIスタートアップを出したんですね。そのコマンドAがどのくらい賢いかというと、隣に書いてあるGPT-4O miniとか、一番左にGPT-4Oとベンチマークスコアが一緒なんですよ。僕、実際に使ってみたんですけど、日本語めっちゃ賢いですよ。なので、GPT-4のレベルの賢さのものが、実はもうコンプレっていうか、ローカル環境にできてしまう時代が来てしまった。しかもその時に、NVIDIAのH100っていう500万ぐらいするGPUは必要なくて、100万ぐらいのGPUと言わせれば使えてしまうという時代が来たので、水路モデルとか、モデルがどんどん複雑化していく中で、あとはセキュリティが求められている中で、オンプレの回帰というところは世界的にも一定見直されてきているかなというところがあるので、クラウドとオンプレって別に対立構造ではないんですけど、いいところをそれぞれ使っていくというところで、積み分けが今後進んでいくだろうなというふうに思いますね。はい、ありがとうございます。ちなみに、オンプレの用途ってどんなものが多いのかとか、お伝えしておいたほうが今後の比較検討とか戦略の立てやすさというのは変わってくると思うんですけどどんな用途が多いのか例えば我々が実際にご支援させていただいている基金機関さんの事例でいうとクレジットカードの余診業務申し込みが来たときにそれを可決とする承認するか否決とするかというところでいろんなイレギュラーケースがあるんですよねそこにはクレジットカードの申し込みなんでお客様の情報はありますとそれを食らうのにあげるのはなかなか難しいよねといったときにオンプレミスで事務フローを効率化する。具体的に言うと、こういう時ってこういう処理したらいいんじゃないのという提案をしてくれるというところをぶん回すという形なので、審査担当者は承認していくだけという形です。基本的に、例えば皆さんにも想像してもらいながら話すと、銀行さんがありまして、中で何かしらの余信系の業務があるとしたら、何かのワードのファイルかエクセルのファイルなんかを読み込んで、それがどんなリスクがあるのかとかを総合的に、裏にあるプロンプト、システムのプロンプトがあるおかげで、リスクがどうだとかこれは可決するのか違うのかというのを出してくれて担当者に通知が行くようなシステムも作るっていうことですそうですねなので個人情報とか機密情報を含む事務処理全般全部使えますねなるほどちなみにオンプレミスで言うと今も言った111Bっていうところだったんですけど今世の中で言うと全然パラメータもあれですしそれこそ推論のモデルみたいなわけでもないんじゃないですか実用性で言うところの私の想像で言うと事務処理ぐらいだったら111Bでいいんじゃねっていう考え方になるのかと思っていてその辺りも伺いたいですおっしゃるとおりなんですねこの2番目のテーマでなぜ僕がこれが来るって予想してるかというとですね先生はどんどん賢くなりますよねクラウドのGPT-5とかですね今後出てくるモデル水路モデルもどんどん賢くなってくるんですけど果たしてですね今の皆様の業務の中でそこまで賢いモデルが事務処理の対応に必要なのかこの大事な問いだと思うんですよね賢いモデルで巨大なモデルを使えば使うほど API力が高くなりますからいやー本当にねめちゃくちゃ思ってるんですよだから適切なモデルを選ぶっていう見極めることが大事なんですよ本当にあの今スライドがあるので僕も似たスライドがあるのでお話ししたいなと思ったんですけど2025年以降ってすごくいろんなモデルが登場してくるじゃないですかいろんなモデルが登場してくる中でどのタスクにはどのモデルを使えばいいのかとかどのタスクにはどれくらいのパラメータサイズがいいのかというのを設計できないと費用対効果だったりとか本来の求めていた成果につながらないケースというのがかなり多いのかなというふうに思っていてそれを最近ちょっと僕がまだまともにきっていないスライドで恐縮なんですけどいつも探すのに時間がかかる問題なんですけどありましたね最近こんな風に考えてるんですよ会社のレイヤーが上がっていったりすればするほど思考の深さとか思考の広さが求められるので例えば会社の社長さんとか役員だったらO1モデルとか使ったほうがいいと思うんですねでもじゃあ新入社員がめちゃくちゃ O1を使って何をするんですかって言った時にそんなに実は活用方法って思いつかなかったりすると思うんですよ丁寧に言うとこれ今日のAIエージェントのテーマにもなるんですけど現場の人たちってぶっちゃけテンプレートのプロンプとかAIエージェントを配ったほうが成果が出やすいと思うんですね僕2024年まではプロンプとエンジニアリングの研修を全員にやらせましょうっていうトレンドだったと思うんですけど 2025年以降はめっちゃ変わってくると思っていわゆる新卒はもうプロンプトなんて書くそもそも思考能力ないんだからテンプレーのプロンプトを使うのかAIエージェントを使いながらとりあえずちゃんと成果を上げられるようになりましょうで、その上である程度の部長以上とかは逆に言うと戦略を作ったりとかやはりこの思考を深めていかなければいけないからこそじゃあそこに対してはO3ミニをどれくらい使っていいみたいなこの組織設計とモデルをいかに組み合わせていくのかという議論がめちゃくちゃ求められると思っていてあれですよ、一応注意事項で言っておくと新卒が考えなくていいと言ってるわけではなくてあくまでも組織設計の中にこのモデル選定というのが必要になってくるのかなという感じで言うと今の話めちゃくちゃ面白いなって思いました元々僕はAIのエンジニアでもあるし経営戦略とか考える仕事もしてたんでよくわかるんですけど今までは日本の企業でタスクの平準化すぐ入った人がすぐできるようにやってるわけなんですよ難しい仕事がたくさんあって超スーパースター集めないと企業が回らないようにしてないわけなんですよね仕組みがあってそのためになると思うんですけどまさにさっき見せていただいたピラミッドがその通りだと思っていてこれってそこまでタスクの難易度が高くないよねもう処理していくだけだよねっていうオペレーションなどに日本企業多くなってるんですよねだから平準化をするのが得意な日本の大企業が平準化をすると一人一人にプロンプト考えさせて施行させるっていうのを考えてる時点で多くの会社が今そこのギャップに悩んでるのがたぶん2024年までだったんだなとすごく気づいてしまってだから私はよく言ってるんですけどプロンプトンって思考フレームワークの言語化であるからこそ今までのDXって思考回路を仕組み化するのって難しかったわけですねだから優秀なコピーライターさんがコピーライティングすればいいし優秀な経営者さんが自分で戦略を作ればよかったって話なんですけどおそらく今までの技術で初めて思考も含めて型化をすることができるっていうのが一番イノベーティブな事象でだからこそ現場にプロプロンプトンを書いてもらってもいいけれども一定テンプレートとして展開していくとかエージェントにしてワークフローにして展開していくのを考えないと多分大企業としては結構本末転倒する中小企業も一緒ですけどだらっているのを結構思っていたりしますどうでしたか?本当に今各企業さん仕組み化している中でやっぱり人間って一人一人違いますからスキルがそこがやっぱ困つかと思うんですよね例えば挙動が決まる場合、そこのブレが少なくなるので、業務プロセスとかを構築しやすいし、平準化しやすいし、もうそういう時代になったかなと思っています。なので、この後登壇するツモちゃんもいつも言っているんですけど、あの人はノンプロンプト派なんですけど、僕もまさにプロンプトのいらない世界へっていうのが、実はこれ、AIエージェントが注目されているんじゃなくて、プロンプトのいらない世界を目指していくために、生成AIをちゃんとシステムに入れていきましょうねっていう、そこがまさにこのAIエージェントって言われているだけなような気がしているんですよね。はい、なのでプロンプトが必要な… うちは本当の意味でPLに効くような業務変革はできていないんですだから業務にエンベデットしていくシステムアプリケーションを作り込むことが大事でインターフェースどうするかなんですよね僕たちもいろいろアプリケーションを開発してさっきの余震業務の話で言うと余震の申し込みが来た時にどうやって正々堂々に読み込ませるかなんですよ2層はこれはプロンプトで打たせているようじゃダメなんですよね読み込んでくれるそうですよねなのでよく言っているんですけどAIエージェントのシステムとか AIエージェントのサービスっていうのがあった際にプロンプト書かなくてもいいからこそどうシステムに内包していくのかあともうちょっと分かりやすく言うと今までって多くの会社が正々堂々の環境だけを入れてたわけですねなんとかGPTとかなんとかチャットとか作るわけですよ多くの会社がでも現場で使われないわけですよね 2、30%で、じゃあプロンプトエンジニアリングの研修したらいいんだって言ってプロンプトエンジニアリングの研修しても広がらないんですよねだってそもそも趣向フレームワークがない人たちがプロンプトエンジニアリング学んだって結構それもなんか難しい話でで、いう風に考えるとやっぱこの、いかにこのデータベースとの連携をしていくラグみたいなアプローチをしていくのかそれともこのシステムと連携してちゃんとエージェント化していくのかみたいなそしてさらにそこにオンプレが入ってくるっていうのはすごく今年は本当に重要なテーマだなという風に思っていますねちなみにGPT4.5先ほど一番最初に見せていただいた事例すごいんですけどあれが必要なのってロボットとの対話のときが必要だったそうまさに業務プロジェクトで遊ぼうの意図の汲み取りって必要なの?いやだから二日酔いが辛いって言って本当にけんすけくん辛かったねって言ってくれるのはおそらくペットロボットとかでよくて仕事だとやっぱりこの推論のモデルとかあとはこの目的用途に合わせた用途に合わせて小っちゃいモデルSALFでいいのであればオンプレでいいよねみたいな二人の考え方がすごく重要になってくるのかなという風に思いますそうですねもちろんオンプレというテーマからめちゃくちゃ広大なお話をしてしまったんですがぜひ皆さんもオンプレでもまずここまでできるんですよっていうのをご理解いただいた方がいいと思いますちなみにモデルで言うとリープシークとかあとラマ3.1とコフィア他は?ラマだと今3.3までにある3.3まであるか3.3まであったと僕が個人的に調子しているのはQWQとやり場があったありましたね最近めちゃくちゃ広大ですよねこれもね賢いですね32Bでも結構賢いですちなみになんかその肌感覚としてどう違うんですかね例えばじゃあ今ここの知能指数があった際にO3ミニから3ソネットまで今ここのスライドにあったりとかさっきのスライドも4Oから3ソネットまでありますけどどんな感覚の違いがありますかまずはですね、このモデルでよく話に出るのは日本語で賢いから結構大事なんですよねはい日本語で賢いか。この辺りのベンチマークスコアでだいたい英語でテストするじゃないですか。なので日本語でやると多分ガッと変わるんですよ。それで日本語でも耐えてるなって僕はすごく思うのはコマンドAとQWQ32ビデオ。これはね、業務で使えるなって。ちなみに先ほどの4Cの話ありましたけど、もう実用に載ってるんですか?載ってます。結構な性格出てるんじゃないですかただで予信とか1個1個1問1句チェックしてやってたら結構本当に夜まで働いてる銀行員の方多いイメージがあるんですけどあとあれですねとある銀行機関さんの取締役員会議の26データビス作っちゃう全部発言録まとめて2ヶ月前の会議で取締役って何話したっけみたいなのをすぐ取ってくる結構文脈をしっかり判断しないとダメだと思うんですけどローカルだと言うまで結構難しかったんですけどそれももう全然できるようになりましたなるほどそれは結局データのレイヤーからちゃんと作り込みにいってるみたいな感覚なんですねそうですねアプリケーション1から作ってますGPUが弊社の場合ですけどGPUの上段使いをやってますからだからそもそもヒアリングしてから目的にあったデータソースの選択をしてさらにそこからラグであればリトリーワールドシステムをどう作っていくんだという話をしたから最終的なアプリケーション化をしていく先ほどのまさにこの話ですよねどのデータを使いどのモデルを使ってどんなシステムにしていくんですかの話を考えながらこの真ん中のモデルがまさにちっちゃいけれどもちっちゃくてオンプレでもいいようなモデルを使っているというそうですねだから相当おっしゃる通りでさらに言うとこのシステムでもし右側に何か書けるとしたらユーザーがいるじゃないですかユーザーが使いやすいアプリのインターフェースというのが大事まさにそれですよねみんながみんなプロンプトエンジニアリングとか詳しいわけじゃないし生成アプリとか詳しいわけじゃないので僕はですね生成アイのアプリケーションを使っているって思わないアプリケーションを作りたいですこれって業務を便利にするアプリケーションだよねって使ってほしいですねで、制裁は勝手に裏で動いているだけだから、利用者からしたら制裁が動いているか動いていないかあんまり感じないんですよ。興味なくて、我々みたいなオタクアタックを制裁なんて思うんですかっていうのが、興味ないんですけど。何ならね、僕ね、最初ね、実は裏が人だったのもいいと思ってて、なぜかというと、結構ニワトリとタマゴ理論で、使わなきゃデータとかログがたまらないのに、ログがなきゃAIを作れないっていう、すごく矛盾があって、だとしたら最初人でやってから価値の検証をして、ある程度のログがたまれば、部分的にどんどんリプレイスしていくみたいな考え方ってできるじゃないですか。使われ続けるUIってすごく大事だなというふうに思っていてちなみにだから僕ね最近ね無事無事に言わないんですけどやっぱりチャットGPTのUIってすごく綺麗だなって思うんですね体系的だし例えばここを押した時のアニメーションとかだってさちゃんとこうやってくれたりあと新しいの作った時も結構分かりやすいじゃないですかでも結構ねいろんな会社向けに展開されているチャットGPTシステムって使いづらいケース結構多かったりとかUIとかもデザイン性も悪いとかも結構あったりするんで本当UIの大切さは確かに今年もう1個重要なポイントだと思いますよねデザイン大事ですよねあと、それこそチャット言わないに頼りすぎないっていう考えですねいかにボタン化させていくのかなと思うんですよねボタンを押したら議事録が勝手に申請されますボタンを押したら勝手に企画書ができますみたいにそれこそプロンプトを書かせないっていうことはいかにボタンにするのかっていう考え書いていただくと分かりやすいのかなって思ったりするのであとね、続きと話を展開しちゃうんですけど僕はAIジェットの活用に向けて一回このデータのレイヤーをちゃんと社内で整理をしていくのが2025年の一番の急務だと思っていましてなんか4.5が出たとかそれをモデルがどうとか一回もう一回忘れてもうXも開かずもうITメディアさんみたいなメディアも一回見ずに社内のデータがいかにまずAIエージェント時代に適しているのかを考えていかないとそれこそオンプレであったとしてもそれがクラウドだとしても結局使えないっていうことになってしまいがちでその辺りって実現場を見られている鈴木さんの視点でもなんかコメントいただきたいんですけどどうですかいわゆるですね僕はそのいわゆる従来予測AIという時から僕AIやってましたから企業のデータ投稿基盤というのをプロジェクトで結構経験してたんですけどはい大変でしたデータ投稿基盤って何を集めるかというと、構造化データなんですよ。エクセルの表ですよね、だから。すごい、それね、ぴったり。はい、どうぞ、しゃべっていただいて。エクセルの表みたいのをどうやって蓄積するかっていう、だから、なんかログの履歴とかですね、誰が何買ったのか。そういうことですね。まさに今までって事業部とかマーケットとか研究とかいろんな部署があったときに、使えたのがエクセルの情報だけだったんですね、予測の。特に重要予測するとか、特価予測のモデルを作るとかって、基本的に構造化されたエクセル形式のデータだけだったんですけど、今はどちらかというと、非構造化データも合わせて社内の統合データ基盤を作っていくのか、僕これを。横浜駅もしくは桜田ファミリアって呼んでるんですけど絶対に無理じゃないですか絶対にできないと思うんですけどね今まで右はやらなくてよかったんです飛行場でだって何も技術的に何もできないからだって技術力がいっぱい溜まってたとしても今までの絵は読めなかったからねでもこうなるのを理解して当時からやってた会社さんと今焦って10年前の技術力とか全然残ってねえんだけどっていう会社さんで多分ここから手と知の差が生まれてきちゃうんだなと思っていてこれ業種にもよると思うんですけど構造化データと非構造化データって実はどちらが多いかっていうとだいたい1対9で非構造化データの割合の方が高い1対9の割合と言われてるんですよね構造化が1割で非構造化データが9企業活動においてだからデータ統合基盤って2010年ぐらいから流行ってましたけどまたちょっと違う意味でのデータをAI時代、生成AI時代のデータ基盤っていうのを再構築を求められる時代になってきたのかなと思います本当にそう思いますね確かにそれこそこれからAIエジェントというのが出てきた際に例えばもう営業とかマーケティングとかいわゆるこの営業とかマーケティングとかセールスとかサポートとかの業務って割とエアエージェントで集約されていくと思うんですけどそもそもの各部署のデータベースが分断されていたりとか統合したデータ基盤がないとそもそもじゃあエアエージェントが勝手にマーケして勝手に商談してくれて勝手にアクターサポートまでやってくれるような仕組みを作りたくても実現できないわけなので結局いつまでたってもこのデータの話ってあるんですけど、鈴木さんも前からAIの業界で言うとデータの重要性って2010年代くらいからほとんどのAI系の登壇で課題が大切ですっていうのとデータが大切ですっていうのはずっと言われてたんですけどやっぱね、あれなんですよね、僕だから思うんですよ。人々はショートケーキのいちごにばかり気が取られてもちろん本質的なところは見えてない人が多すぎるというか、おいしいところばっかり食べたい会社が多いんじゃないかなっていうのは結構ずっと、僕も8、9年間この業界なので、すごく思っていたことだったので、っていうのはね、本当に地味なんですよね、データ統合器を作る仕事って地味なんですよそう、絶対に楽しくないですよ、絶対に楽しくないし、なんかもう防災な議事録を整理するのはこれは窓際族か、みたいな感じになってしまうわけであって僕ね、逆にこれをやってくれるAIアジェットというのが出てきたらいいなと思っていますだから、それで言うとね、今日めっちゃこうやってね、話が展開する形式であれなんですけど僕、皆さんにもちょっとご提案したいのがなんか勝手なご提案タイムしちゃうんですけどすごく思ってるのが、この社内のデータとかナレッジを管理する役職を作った方がいいっていうのを最近思っていますねあの、多くの会社に、なぜこのデータのマネージャーがいないのかっていうのが僕、疑問なんですよね僕がやって欲しいのが、鈴木さん、議事録の書き方がですね、訂正的な表現が多すぎて、それ基本的にAIジェットに使えないので、もう少し定量的な言い方で議事録書いてくれませんか、みたいなのをめちゃくちゃ指摘してくれるような人が、社内に1人いるだけで結構変わってきたりするんじゃないかなって思っていて、僕は今このナレッジ活用の最大化を目的に、組織内の知識の収集・整理・共有・活用・促進・申請・制約の統合を行うっていう、データマネージャー的な職種を伸ばしたいと思っているんですよ。ぜひ協力してほしいです、これを。僕は今このデータマネージャーという仕事がどうやったら増えるのかずっと考えていて、これね、難しいんですよ。僕もこの職位を育てたと思うんですけど、何で難しいか僕に説明できるんですか?どうぞ。地味で難しくてネボが必要なんですよ優秀な人が必要なんですけどこれ成果が出るまでにお金かかるんで優秀な人材はそこにアサインできないんですよねそこの意思決定をやっぱトップがしなきゃいけないけどトップがなかなかしづらい優秀な人をこれ当てるっていう最初お金稼げないからっていうところはやっぱりあります本当にそうだよ僕も元々リップという会社の社内dxも見ていたのであの猫の大切さとかそもそもの部長陣とか役員陣の理解の度合いによっても全然変わるしデータやってるんだったら売り上げ作れ主義の人たちだっているわけですからあれこんなもといった会社の悪口言ってもらえないかこれは後でカットしてもらおうと思いますが本当にそういう話ここの中長期をどう見ていくのかというのはすごく重要なのかなというふうに思っていますでも逆にこれができている会社ってデータフロートしている会社ですねうんいけるいける本当そう思いますよデータフロートしている会社は金銭価値に関わるって分かっているからデータマネージャーに優秀な人を応用するんですよねそうだからこのAIエージェントっていうのは前にデータのレイヤーの重要性みたいなのをみなさんにもご理解いただけたら嬉しいなとちなみにあと4分なんですがこっちのスライドでもしゃべりながらまとめてみたいなと思うんですけど皆さん実は今日エージェントの話をしていないように見えて全てエージェントにつながる話を実はしていますちなみに最近は皆さんお使いかもしれないですけど例えばオペレーターというAIがございまして勝手にブラウザを操作してくれて勝手にUberを頼んでくれますUber Eatsでハンバーガーを頼んでほしいとかいうと、勝手にブラウザを開いて、UberEatsに行ってくれる助けられませんって言われちゃったんですよ勝手にUberEats頼んだら来ないんだろハンバーガー届いたのでハンバーガー届けてくれたりするわけですよこういうのにばっかり聞い取られてるとおかしくてそうじゃなく今のSMLでいうと僕が一番右にある省力化の文脈だしこれからマルチモーダルになって推論強化の多段階推論モデルがあってラグパインチューニングパーソナライズそしてディープリサーチみたいな検索API連携プラグインブラウザー操作みたいなこれが全部まとまっていって最終的にエージェントとしてまとまっていくと思うんですねじゃあ僕がこのオペレーターに例えばじゃあ今日の夜会食をセッティングしてほしいって言って僕が嫌いなピーマンの専門店とかあのちゃんとオペレーターに予約されたらまじでぶんだぐりたくなるわけじゃないですかというふうに考えたときになんかこの1個1個の要素がゆくゆくはエージェントにまとまっていくという意味でこの1個1個のトレンドをちゃんとご理解いただくそれこそ先ほど鈴木さんにお見せいただいたこの推論もオンプレミスもエージェントもそしてフィジカルもそうですしそれ以外で僕は僕でこの3つっていうのを掘り替えたらことがすごく重要だなというふうに思っているんですが鈴木さんいかがですかねおっしゃるとおりですね今回僕ちょっとね僕のスライドを中心に話しちゃったので申し訳なかったんですがいえいえ全然そんないや尾崎園さんさっきの資料だと本当に僕の入ってないとこ言ってもドメイン特価とかこの辺りも必要になってきますしドメイン特価って素晴らしいですね企業特価なんでそれこそオンプレだったらファインチューニングもっとされてファインチューニングしてるんですかちなみにファインチューニングはしてなくて本当じゃあシステムプロンプトでぐるぐるするんだけどこれなんでしてないかっていう話が技術的な話ししちゃうと一緒ですか確かにあいいですよじゃあ今ですねオーカレーレーレムのトークン帳長くなってるんですよ128キーぐらいあるんですよ全部ぶち込んだ方が早いんですよそういうことねあちなみにこれ皆さんに言っておくとファインチューニングして特化させるんじゃなくて入力できるプロンプトが長ければファインチューニングしながらプロンプトで解決できるよねっていう考え方ですね今までトンクン町の短かったんでファインチューニングっていうのは結構有力だしだとしか考えられないんですけど特に長くなってきてたら他でも入れちゃったほうが精度が高いさて、ということで、今日皆さんいろいろお話ししてきましたけど、実は大事なのは、なんか脱プロンプトというか、プロンプトから今度超えて、いかにシステムにしてボタンにしていきながら、組織の中で誰がエージェントを使えばよくて、誰が施行をするべきで、とか、というより幅広い目線で会社の中を捉えて、幅広い目線でAIのトレンドを理解できている会社が、結局このAIエージェント時代に勝つというふうに言えるのかなというふうに思ってまして、ぜひ皆さんも、これ1個1個でも追うの大変ですよ。そうですね、そういうとおりですね。はい、なので市販規定例会とか。そうですね。ブーガーの活動あとは皆さんぜひ4月15日から17日ちなみにモザキンさんを顧問にしたらぜひ教えてくれるんですかこういうのっていうのやってますよ普段からそれも一つの手段ですね僕の売り込みしてくれたけどみなさんオンプレミスの生成愛導入ならぜひ購入会で鈴木さんにお声掛けいただけたら嬉しいなというふうに思っていますさてという感じで共同時間になりましたので以上とさせていただけたらなというふうに思っております皆様ご清聴ありがとうございました

聞いていただきたいと思いますがぜひどんどん質問を投げかけていただければと思いますでは次はですねデモを中心としたセッションに移りたいと思います題してAIエージェント実践具体的な導入事例と実演をテーマに登壇者は株式会社スニングアウト代表取締役新郎坪戸会様ご登壇お願いいたします

よろしくお願いいたします改めまして株式会社スニークハウトのツモトと申します。よろしくお願いします。先ほどもAIエージェントの話を一通り座学はしていますし、同じことをするのもあれですし、AIエージェントの実践と実演という、あまりにもその場でやってくれというデモンストレーションを期待されているようなタイトルを渡されたので、30分間、エージェントを使い倒す時間をやろうかなと思います。一応自己紹介だけします。株式会社スニークハウトという会社で代表しています。ツモトです。よろしくお願いします。我々の会社は、生成AIのシステム開発に超特化している会社です。そもそもAIエージェントを作るときに、どういう業務で使いましょうかという話とか、そしたら、社内のみんな使ってくれるのかなという、ちょっと上流の意思決定ごとフォローしますという会社をやっています。さっきは、尾崎もですね、プロンプトのない世界へと言っていまして、僕らの会社でもノープロンプトな体験が最高ですよという話をよくするんですけど、ちょっと時間余ればその話も後でしようかなと思います。実践するにしても、多少知識があった方が何が面白いのか分かる気がするので、少しだけ座学っぽい話もします。これ今映っている画面も生成AIで作っていまして、一文字も、このスライド全然一つも四角とか書いたりやっていないんですけど、まずですね、AIエージェントなんで最近流行っているかという要因の一つに、作れるようになったからというのがあるんですね。どういうことかというと、そもそもAIエージェントって、端的な指示をしただけで勝手にセコセコ仕事をしてくれるのを皆さん想像すると思うんですけど、それができるのって結構賢い人だと思いませんか。社内で抽象度高いタスクを渡して動いてくれる人と動いてくれない人って結構分かれますよね。抽象度高いタスクを渡しただけなんだけど、実行まで勝手にやってくれる人って結構賢い人だと思っていて。 IQで比較してみてるんですけどわかりやすいようにGPT-4が出た当時のモデルっておおよそ80って言われていて人間の平均のIQ100にも届いてなかったんですねなんですけど GPT-4Oが出て初めて人間の平均をちょっと超えたんじゃねみたいな話が出てきた形でしたとうとう先ほども出たいわゆる推論モデルリーズニングモデルですねこれが出て初めて東大生の平均であるIQ120を超えるというところにたどり着いた形になりますIQ133がGPT-01だったわけですねGPT-03は実にIQ145のレベルになってますこれいわゆるよく言う面差に入れるレベルでしょうし歴史的な発見をしてきたアインシュタイン・ニュートンとかにも並ぶようなIQのレベルですそんなわけでちょっと難しい問題を解かせましょうか先ほどですねお座見の講演を聞きながら秘かに裏で、東京大学の大学院の物理学の問題を解かせるというのをやっていました。