以下の記事などで既にかなり話題になっていますが、ぼくも触ってみました(使い方などの詳細はこちらの記事を参照してください)。 結論としては、マジすごくてかなり衝撃的です。すべてのホワイトカラーワーカーにとって、かなりディスラプティブなツールになるのではないでしょうか。 自分はコンサルタントでして、これまでにたくさんの資料を作ってきてスキルを磨いてきたつもりだったので、AIポン出しでここまでのものが出てきてしまうと、正直、人生について考えさせられちゃいますね。 この記事では、Napkinを使ってどういう資料ができたのか共有したいと思います。 ポストモーテムの勉強会をしたいなと思っていたので、まずはChatGPTで資料の骨子を出力し、それをNapkinに入力してみました。それで得られたのが、以下の資料です。 スライド1: タイトルスライド タイトル: ポストモーテムの教科書 副題: SREにおけ

東芝デジタルエンジニアリングは4月1日、運用や保守が困難になったシステムのプログラムを生成AIで解析し、設計図や構成を導き出す「生成AI活用リバースエンジニアリングサービス」の販売を始めると発表した。 システム担当者が転職・退職するなどし、運用・保守が難しくなったシステムについて、人手よりコストを抑え、短時間でリバースエンジニアリング（逆設計）できる上、同社のエンジニアからシステム刷新などの提案なども行えるという。 システムのプログラムや運用マニュアルなどを生成AIに取り込みんでプログラム構造を解析させた上で、同社のエンジニアが正当性を検証して設計書を作成・整備する。 生成AIで解析した結果から、システムの安定稼働に役立つドキュメント作成やプログラムの最適化、システム試験のテストケース生成、システム刷新などの提案も可能だ ドキュメントが適切に更新されていないシステムでは、経緯を知る担当者し

「AIシステムを適切に利活用するためのマネジメントシステム」の国際規格を発行　経済産業省：AIの公平性や個人のプライバシーなどへの配慮についても要求 経済産業省は、AIマネジメントシステムに関する国際規格「AIマネジメントシステム（ISO／IEC 42001）」の概要を明らかにした。「これまで以上に安全なAIシステムを開発、提供、使用できるようになる」としている。

はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい

ＥＮＥＯＳ株式会社（社長：齊藤 猛、以下、ＥＮＥＯＳ）と株式会社Preferred Networks（代表取締役 最高経営責任者：西川 徹、以下、PFN）は、2023年1月に石油精製・石油化学プラント（以下、プラント）を自動運転するAIシステムの常時使用をＥＮＥＯＳ川崎製油所石油化学プラント内のブタジエン抽出装置で開始し、手動操作を超える経済的で高効率な運転を達成しましたので、お知らせいたします。同AIシステムは、大規模かつ複雑であり、長年の経験に基づいた運転ノウハウが求められるプラントを自動運転するシステムとしてＥＮＥＯＳとPFNが共同開発したものです。 本開発は人の技量に左右されないプラント安定運転の確立による保安力の向上に貢献するものであり、制御対象としている要素数（13個）や、予測に用いる入力センサー数（363個）において、AI技術を用いた実際のプラントでの自動運転の事例においては

三流は情報収集に使い､二流は自分がラクをするために使う…一流の人の｢スゴいChatGPTの使い方｣ 自分の能力を上げてくれるコーチ､トレーナーの役割 「深津式プロンプト・システム」で回答の精度を上げる ChatGPTは、こちらが与えた前提に合致しそうな回答を返してくるので、与えた指示が漠然としていると、求めているような精度の高い回答は出てきません。つまり、ChatGPTの性能を決めるのは「人間の質問力・指示力」です。 そう考えると、欲しい答えを得るためにどんな指示をすればいいかがわかってきます。そこで、初心者向けのテンプレートとして作ったのが、「深津式プロンプト・システム」です。「プロンプト」とは、コンピューターに指示を出す入力文のことです。 このシステムは、大きく「命令書」「制約条件」「入力文」という3つの要素で構成します。 まず「命令書」では、ChatGPTに役割を与え、「以下の制約条

ChatGPTを社内導入する企業が増えるなかで、アプリやWebサービス自体に｢ChatGPTが組み込まれる｣時代はもう始まりつつある。これはChatGPTに限らず、他の大規模言語モデル（LLM）も含めての、ビジネス環境の変化だ。 エレクトロニクス・情報通信専門商社のマクニカは4月21日、｢ChatGPT悪用によるサイバーリスク｣セミナーを開いた。5月15日からオンライン開催する｢Macnica Security Forum 2023｣に先駆けて、メディア向けに課題提起をした形だ。 マクニカ セキュリティ研究センター主幹の凌翔太氏によると、現在考えられるChatGPTを悪用した攻撃シナリオは、大きく2つあるという。 1つは｢攻撃者によるChatGPTの悪用｣、もう1つは、今後増えるであろう｢ChatGPTを組み込んだシステムに対する攻撃｣だ。 どんな攻撃があり、その対策はどういう手法なのか。

このAIニュースのポイント a-roboが、AI学習機能を搭載した金型監視システムを開発 エッジAIが異常の特徴を分析、学習することによって、多種多様な変化に適応 異常検知時に、LINEにメッセージを自動送信することが可能 株式会社a-roboは、業界初のAI学習機能を搭載した金型監視システム「GROW-V」を開発しました。2023年2月8日より正式版をリリースします。さいたまスーパーアリーナにて開催される「彩の国ビジネスアリーナ」にてデモ機を展示しています。 GROW-Vは、プラスチック成形中の異常を検知し成形機を制御するカメラシステムです。「落下不良」や「ピン折れ｣、「インサート金具挿入ミス」「ショートショット」等、あらゆる異常から金型と製品を守ります。 独自開発のエッジAIが異常の特徴を分析、学習することによって、光やサビなど、あらゆる変化に適応します。また、異常検知時に、LINEに

新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質

東京都立大学大学院で非常勤講師として、「機械学習プロジェクトの開発について(MLOps) 〜推薦システムを題材に〜」というテーマで講義をしました。９０分×３コマの集中講義で、演習も含めたものです。 自分が学生だった頃に、社会人の方の資料や講義がとても参考になってありがたかったので、講義資料を公開します。少しでも推薦システムやMLOpsの参考になりましたら。

東京大学、機械学習を用いて0.5秒後の人間の動きをリアルタイムに推定する体動予測システム「Computational Foresight」を論文にて発表 2017-11-17 東京大学 篠田・牧野研究室の研究者らは、機械学習を用いて0.5秒後の運動をリアルタイム推定する体動予測システム「Computational Foresight」を提案した論文を発表しました。 Computational Foresight: Forecasting Human Body Motion in Real-time for Reducing Delays in Interactive System 本稿では、Kinectを用いて人間の動きを測定し、ニューラルネットワークを用いて、リアルタイムに0.5秒後の人間の動きを推定し出力するシステムを提案します。 提案システムは、人体の動きをリアルタイムに推定するため

Googleの「AlphaGo」は確かに2017年、囲碁の世界王者である柯潔棋士に勝利したが、AlphaGoを支える人工知能（AI）は実際のところ、6歳の子供より賢いわけではないという。 9月末にarXiv.org（査読なしのオープンアクセスジャーナル）に掲載された論文によると、中国人研究者らが自ら開発したAI測定基準に照らして50のシステムをテストしたところ、GoogleのAI技術が最高スコアを挙げたという。CNBCが米国時間10月2日に報じた。GoogleのAIは知能指数（IQ）のスコアが47.28で、Appleの仮想アシスタント「Siri」（IQスコア23.94）のほぼ2倍賢かった。 AIシステムは急速に発展しており、アシスタントとしての役割を果たしたり、試験を受けたり、さらには戦略ゲームで人間を打ち負かしたりすることも可能になっている。しかし、今回の新たな調査結果は、AIの急速な進

アジア最大級のIT・エレクトロニクスの展示会「CEATEC JAPAN 2017」で、黙々と「うまい棒」と「都こんぶ」を仕分けするマシンを発見しました。 すごい この物流革命を感じさせるマシンを開発したのは、AIによる対話システムを強みとするネクストリーマー。なぜ対話AIと一見無関係な、「うまい棒」と「都こんぶ」の仕分けマシンを……？　担当者に率直な疑問をぶつけてみたところ、実は近年、ディープラーニングの研究を本格的に行っており、1年ほど前からロボット関係の研究も進めていたことから、CEATEC用の展示として、2カ月程度で同マシンを作り上げたとのこと。 うまい棒と都こんぶを正確に仕分けていきます 卓上では「陳列棚」に見立てたカゴを2つ設置。カゴの中身がなくなるとマシンは「在庫切れ」と認識し、背後の「倉庫」にあるうまい棒と都こんぶを補充してくれます。マシンに取り付けられたカメラで形状を認識。

最終更新日： 2019年5月10日 AIだけの力で社会は豊かになるでしょうか？ ビッグデータ、IoT、VR、ARなどのさまざまなテクノロジーと掛け合わさって、最大公倍数を出すことが、より私達の生活を豊かにするための近道でしょう。 今回は、その中でも「AR」に注目し、AI×ARのサービスを紹介します。 服のコーディネート提案にも使えるAIサイネージ「ARIA（アリア）」 今回紹介するのは株式会社ネクストシステムのAIシステム開発の事例です。 ネクストシステムは、かねてより近未来型仮想試着システム「Virtual Fashion」を提供してきました。 近未来SF映画のシーンの中に出てくるような、カメラに写った自分の体に合わせて、デジタルデータで作られた仮想の衣服が自分の体にフィットして実際に服を着たようなリアルな仮想試着（バーチャルフィッティング/バーチャルファッション）が体験できます。　カメ