miiboの概要とノーコードの利点
こんにちは、ザ・ディープダイブです。今回はですね、あなたからいただいた資料、ノーコードで今すぐ実現！miiboで始める会話型AI開発の新常識、これを深掘りしていきたいと思います。
会話型AI、まあ興味はあるけど、なんか専門知識とかプログラミングとか壁を感じるって方結構いらっしゃるんじゃないでしょうか。
そうですよね。その課題に応えるのが今回見ていくmiiboっていうプラットフォームなわけですね。
miibo。
資料を読むとそのプログラミングが全くいらないと、誰でも、しかも結構高度な会話AIを作れちゃうプラットフォームだって書いてありますね。
ほう、プログラミング不要で高度なAIが。
ええ、これはかなり面白いアプローチだなと思います。
まさにAI開発の民主化みたいな言葉が浮かんできますよね。資料でもmiiboのポイントとして、ノーコード、それから超アジャイル開発、高度な機能っていうのを挙げて活用例も紹介されてますね。
そうですね。
このmiiboがどうやってAI開発のハードルを下げて、あなたの仕事とか、あるいは関心ごとにどんな変化をもたらす可能性があるのか、ちょっと一緒に見ていきたいなと。
ぜひ。まずやっぱり確信はノーコードっていう点ですよね。
ノーコード。
資料にはっきりプログラミング知識一切不要とあります。これがどういうことかというとですね、これまでどうしてもエンジニアの方の領域だったAI開発を、現場の担当者の方が直接手がけられるようになる、そういうことなんですよ。
なるほど。いざ例えば営業の方とか、マーケターの方、あるいは自治体の職員さんとか。
そうですね、そういう方々が。
そういういわゆる非エンジニアの方が、ドラッグ&ドロップみたいな直感的な操作でAIを作れるっていう。
現場のニーズを一番よく知ってる人が、直接その課題解決につながるAIを形にできるっていうのは大きいですよね。
それは大きいですね。
その結果として資料によると、もうすでに3万件以上のアカウントがあるっていうのは。
3万件?
単に手軽だからっていうだけじゃなくて、ちゃんと実用性も評価されてるっていう証拠なのかなと。
専門家じゃなくてもAIを活用できる時代が本当に来たんだなって感じますね。
もう一つのキーワードが、超アジャイル開発。これは何でしょう?最近の生成AIの進化の速さ、これに対応するための考え方みたいな感じですか?
まさにおっしゃる通りだと思います。アイディアが浮かんだらもうすぐに試作してみると。
高速で改善、いわゆるPDCAを回していく。
はいはい。
資料に午前中の要望が午後にはプロトタイプに、なんて例がありましたけど。
ええ、ありましたね。
これ従来の開発サイクルから考えると驚異的なスピードですよね。これをmiiboでは超アジャイルって呼んでるわけですね。
そのスピード感、具体的にはどうやって実現してるんでしょう?なんか作って終わりじゃなさそうですけど。
大事なのは、継続的に改善していく仕組みですね。
改善の仕組み。
はい。会話ログっていうのを分析して、AIの応答が良かったか悪かったか評価したりとか。
あとは信頼度判定機能っていう機能で、AIが自信を持って答えられてるかとかを確認したり。
へえ。
こういうのを通じて、AIを育てるみたいな感覚で、実用的なレベルにどんどん上げていける。まさに生きたAIを作っていく感じですね。
専門知識がなくても、そういう改善サイクルまで回せるっていうのはすごく心強いですね。
ええ。
AI開発の新たな可能性
さらに高度な機能も簡単に使えると。
例えば、RAGっていう機能。これはどういうものですか?
RAG。これはですね、Retrieval Augmented Generationの略なんですけど。
要は、AIが回答を作るときに事前に読み込ませておいた資料ですね。
例えば、PDFとかウェブサイトにURLとか。
はい。
そういうのをちゃんと参照してから答えるっていう仕組みなんです。
なんていうか、専門書を横に置いて話すみたいなイメージでしょうか。
なるほど。
社内の独自ルールとか、最新の製品情報とか、そういうのをちゃんと踏まえて答えてくれるAIが作れる。
そういうことです。
より正確でその場の状況に合った回答が可能になるんですね。
それは画期的ですね。
自社特有の情報をAIに教え込めるわけだ。
他にも、会話の履歴を持っている指定と機能っていうので、王様、以前お問い合わせいただいた件ですが、みたいな。
そういうパーソナダイズされた対応もできると。
個別対応。
これで顧客体験も上がりますよね。
さらにLLMフラット機能。
LLMフラット?
はい。GPTとかクロードとかジェミニーとか、今いろいろな大規模言語モデルがありますけど、
あれを目的とかコストに応じて使い分けられるっていう。
なるほど。柔軟性があるんですね。
これも実際に運用することを考えると非常に大事なポイントだと思いますね。
外部連携もLINEとかスラック、あとデジタルヒューマンとも連携できるってなると、本当にいろいろな場面で使いそうですね。
そうですね。
資料ではカスタマーサポートとか、社内のヘルプデスク、あとエンタメ分野での活用が挙げられてました。
特に社内ヘルプデスク、例えば新入社員をオンボーディングとか。
確かに。
これ誰に聞いたらいいんだろうとか、あの資料どこだっけみたいな、最初のつまずきをAIがサポートしてくれると、すごく立ち上がりがスムーズになりますよね。
資料にあった業務効率化っていうのは、まさにこういう具体的な場面で実感されるんだろうなと思います。
エンタメ活用もファンとの新しいコミュニケーションが生まれそうで、面白いですね。
そうですね。アーティストとかキャラクターのAIを作って、ファンと交流するみたいな可能性を感じますね。
なるほどな。
つまり、MIBOっていうのは、ノーコードっていう手軽さと、超アジャイル開発のスピード感、そして高度な機能へのアクセスのしやすさ。
これらを組み合わせることで、AI開発の敷居を劇的に下げていると。
うーん、そういうことになりますね。
専門家じゃなくても、実用的なAIを育てていける環境を提供しているってことなんですね。
ええ。AI技術の恩恵をより多くの人が受けられるようにする。そういう動きと言えるかもしれません。
では、ここでリスナーのあなたにお聞きしたいんですが、このようにAI開発がもっと身近になることで、あなたの仕事や今関心を持っている分野にどんな影響とか、あるいは変化が考えられるでしょうか。
そして最後に一つちょっと考えてみていただきたい点が、資料では実用的な溶け込むAIの構築という点が強調されていましたよね。
ええ、溶け込むAI。
AIが私たちの日常業務とか、あるいは生活に溶け込むっていうのは具体的にどんな状態を指すんでしょうかね。
そしてそのシームレスな統合がもたらすもの、まだ見えていないチャンスとか、あるいはもしかしたら予期せぬ影響とか、そういうものって何なのか、少し思考を巡らせてみるのも面白いかもしれませんね。
