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6月も後半戦に差し掛かります。今回は3つ話題があります。 1つ目が6月26日、6月の最後の金曜日に開催するウェビナーのお知らせです。
タイトルが、作りながら学ぶClaude Coworkパソコン自動化入門ということですね。 パソコン自動化ができるClaude Coworkというアプリケーションなんですが、今度のウェビナーのテーマは
作りながら学ぶということで、レシートをAIで読み取らせ、Excelに自動で記録させるという仕組みづくりをしながら、
Claude Coworkの使い方やAIエージェントの基礎について学ぶことができるという明確なコンセプトのウェビナーとなっています。
それについて後ほど説明します。 2つ目の話題が先日開催したウェビナーですね。
チャットGPTの画像生成、イメージ2.0とコーデックスを活用するというセミナーについてですね、皆さんへのお礼とですね、
そこで感じたことや重要だなと思ったこととかですね、よく質問をいただいた悩みとかそれに対して私の考えなんかをまとめていきたいと思います。
そして3つ目ですね、これは重大ニュースということで、今すごくAI界隈では話題になっています。
なんとですね、ClaudeのFable5という最先端AIモデルなんですね。
これがですね、アメリカ政府の輸出規制の指示により、なんと停止してしまった。
つまり1企業のClaudeのAIモデルがアメリカ政府の指示で停止することになってしまった。
今サービス提供してないという状況なんですよね。
これは一大ニュースなので、ここについてもどういう状況なのかということを説明していきたいと思います。
この今回ですね、3つのチャプターでお届けしたいと思います。
では1つ目のチャプターでは、6月26日に開催する作りながら学ぶClaude Co-Arcパソコン自動化入門のウェビナーの説明をしたいと思います。
もうすでに募集開始しておりますので、興味のある方はぜひご参加ください。
21時半から1.5時間のウェビナーなんですけども、リアルタイムで見れない方には見逃し用の録画版、アーカイブ配信と講義資料を参加者にすべて差し上げるというものになってますので、
当日ちょっと見れないという方もご参加いただければなと思います。
また当日ライブで見れる方は質疑応答のコーナーもありますので質問もしてください。
またウェビナー参加者の皆さんに申し込み時にアンケートというか聞きたいこと、質問したいことを募ってますので、
前回のウェビナーでもそうでしたが、事前にいただいた質問にはお答えするということになっておりますので、ぜひご参加いただければと思います。
今回のセミナーなんですけども、クロードコワーク、こちらはクロードというAIのサービスのうちパソコン自動化ができるというコワークというサービスがあります。
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これを使って仕組み作りをしながら学んでいきましょうというテーマとなります。
4月にもクロードコワークについてのウェビナーを開催したんですが、結構全般的にどう使えるのか、どういうケースで使えるのかみたいな、
いろんなユースケース、使えるプロンプトとか使い道なんかを紹介したんですね。
これが初心者の方にとってはユースケース、使い方、使い道を紹介しすぎていて、じっくりと学ぶのにはちょっと向いてなかったなという反省があります。
そこで今回は一つテーマを絞りました。
日常の面倒な作業を自動でAIにやらせる仕組み自体を基本として学んでいくということに基づいて、
今回テーマとして選んだのがレシートからExcel架形簿への自動記録。
この流れをAIに自動でやらせるということですね。
具体的なイメージとしては日々レシート、買い物をしたときのレシートがありますと、スマホで取っていただくだけです。
スマホで取ってクラウド、Googleドライブに保存する。ここまではスマホで簡単にできます。
Googleドライブに保存されたレシートの写真をクラウドコアークが自動で読み取ってくれる。
その内容、いくら、どういう商品にいくら払ったのかとか、日付はいつなのかとか、
またこれを自分ルールにおいては何代、何費用として仕分けするのかみたいなこともあらかじめ決めておけば、
そのルールに沿ってAIが判定してくれて、Excelの家計簿に自動的に入力してくれるという仕組みです。
これ単純に聞こえるかもしれないですけども、いろんなことが学べますよということですし、
こういうのを自動化することで実際に生活が楽になった、こういうところで便利なんだということを実感しながら、
AIによる自動化が学べるということをテーマとしているんですよね。
このウェビナーなんですけども、じゃあ家計簿だからお金の話なのかということで、あんまり自分には関係ないかもと思う方もいるかもしれません。
なんですけども、実はこのセミナーのテーマはそれだけじゃないんですよね。
テーマは確かにレシートの家計簿記録みたいなものなんですけども、
それを一つ腰を据えてクロードコワークというものを一つ一つ設定をしながら進めていくと、
仕事とかにも使える知識が身につきますということです。
これが5つ掲げています。
1つ目がOCR、いわゆる書類をAIに読み取らせるという処理の仕組みや手順ですね。
AIにそういう紙の資料の媒体とか画像データから必要なデータを取らせるというようなやり方がわかります。
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2つ目がExcelの自動化ですね。
いわゆる読み取ったデータを結局Excelに記録していくという時になるんですね。
AIに指示してデータをExcelに記録させるって実際中ではどういう仕組みになっているのか。
ここを理解することによってExcel自動化をするためのAIの指示の方法とか仕組みの理解ということにつながります。
やっぱりAIにExcelを触らせるというのは何となくぼんやりと指示すればやってくれるような作梱となりましたけれども、
中身がわかっていないと実際怖いですね。
ブラックボックスでよくわからないけど盲目的に指示するのではなく、しっかり内容的にポイントを理解することができるということです。
そして3つ目が定期タスク化ということですね。
これは自動的にスケジュールを組んでおけば決まったタイミングでAIが自分で実行してくれるという仕組みです。
今回のレシートのExcel記録みたいなものも、いちいち私たちユーザーがAIに指示しないとやってくれないという状況じゃなくて、
もう決まった時間になったら勝手にAIがやってくれる、そういう仕組みの自動化ができるということです。
4番目がスキルというものですね。
スキルというのは正式にはエージェントスキルズというんですけども、
よく使うプロンプト、指示文とかそれにまつわる素材とかプログラムのコードとか、
そういうものをまとめてパッケージ化するというものがスキルというものなんですよね。
これAIエージェントの昨今の使いこなしの中では非常に重要なキーワードとなっています。
やっぱりスキルを使いこなすことによって指示を効率化できたりとか、
安定して同じ処理をさせることができるみたいなところがありますので、ここを理解することができます。
5番目がMCPとかコネクターというものですね。
今回の例でいうと、AIがGoogleドライブからレシートのデータを取ってくるということになるので、
いわゆる外部との接続とか、外のサービスから連携してデータを取ってきたりするという時に、
どうやってAIと他のサービスがやり取りするのか。
やり取りの規格みたいなものがMCPというんですよね。
それをつないだりアクセスをするための仕組みとして提供されている機能の名前がコネクターというものがあったりするんですけども、
このあたりもAIエージェントを活用していく今の時代においては非常に重要となっています。
やっぱりAIって一つのサービスだけで仕事は完結しないですからね。
今回のレシートだっていちいちクロードを起動してレシートを直接アップロードするというのはちょっと面倒ですよね。
だけど日々のスマホでGoogleドライブにレシートの写真をアップするというのは楽にできるわけですよ。
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そのアップしたGoogleドライブのレシートを必要なデータだけクロードが接続して持ってくる。
そういう仕組みなんかが理解できるということにつながりますね。
このように一つのレシートのExcel転記というテーマになりますが、そこで学べるノウハウやエッセンスというのは
AIエージェント時代において非常に重要な実務用のスキルになってくるんですね。
このあたりを日常に寄り添ったテーマで作りながらじっくり学ぶことができるのが今回のウェビナーのテーマとなります。
ぜひ興味のある方、今回のウェビナーぜひご参加いただければなと思います。
この放送の概要欄にリンクを載せておきます。
続きまして、先日の金曜日に開催したウェビナーのレポートというか報告となります。
ChatGPT画像生成イメージ2.0とコーデックスを活用するという内容のセミナーでした。
ご参加いただいた皆さん、それからアーカイブ版を見ていただいた皆さんありがとうございました。
事前にいただいた質問も非常に多くいただいてまして、当日も質疑応答でリアルタイムでご質問もいただいて充実した質疑応答の時間になったし、
私もセミナーを開催するにあたって参考になるご質問を多くいただいたので皆さんありがとうございました。
次のウェビナーも質問を受け付けてますので、ぜひ申し込みの際に質問を書いてください。
結構多くの方がテーマとして抱えているなと思ったことがあります。
今回のテーマは画像生成だったんですけども、非常に多いのが自分の好みのスタイルで安定して画像生成をさせたい。
例えば図解を作るとかプレゼン資料を作るとか、そういう方法はどうしたらいいのかという質問だったんですね。
この悩みとか課題というのは非常にわかります。
要するにAIに画像を作らせる、図解を作らせたりプレゼン資料を画像で作らせるという時に出力結果があまり安定しないというのはよくある悩みだと思うんですね。
同じような指示を出して画像を生成させても毎回ちょっと違う見た目になっちゃうとか思ったようなデザインにならないとか、
安定して同じようなフォーマットで出してほしいのにちょっと変わったものが出てきちゃうというのは
画像生成あるあるなんですよね。
私が大事だと考えているポイントが2つあります。
1つ目がデザインを言語化するということですね。
2つ目が過去の良いデザインとか理想のデザインをAIに画像としてアップして真似させるというちょっとした裏技です。
1つ目については自分が好みのとか自分が作りたいデザインを画像描きでもいいのでデザインポリシーと今回セミナーでも言いましたけれども、
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画像描きでどういうデザインなのかというのを整理します。
例えば真っ白の背景で余白は多めで文字の量は少なめでテキストは大きめで配色は何色と何色を中心としてレイアウトはこういうものを使って図解はこういう図解の種類で、
アイコンなんかはこういうアイコンを使ってなどなど自分の好みとするデザインのスタイルをこと細かに言語化するということなんですよ。
ウェビナーの中ではこの文章化したデザインのことをデザインポリシーというふうに名前を付けて毎回与えるプロンプトの型みたいな自分好みのプロンプトの型を作っておきましょうということでした。
ここで重要になってくるのがこのデザインポリシーというのは最初から完璧には作れないということなんですよね。
やっぱり多くの方のイメージだと最初からもうプロンプトの上手い人っていうのは自分のデザインポリシーをバシッとプロンプトでかけていてもう一発でいいものが作れるみたいなそういうイメージを持ちがちかもしれません。
私もできたらなとは思うんですけどもやっぱり一発じゃうまくいかないですね。
むしろ洗練させていくという流れが必要になってきます。
なんとなく自分が言語化したこういう感じにしてほしいというデザインの規則とか約束ごとあってAIに与えて画像生成させるんですけども、
出てきた画像が上手いこといかないと自分の理想には合っていないという時はよくあります。
だからその後指示文としてもうちょっとフォントを大きくしてよとかもうちょっと文章量を少なくしてよとか色はこういう感じにしてとかもっと明るくしてとか追加で修正の指示はどんどん出していきます。
修正の指示をした結果だんだん自分の理想には近づいていくわけじゃないですか。
その議論がAIとのチャットの議論がどんどん進んでいってだんだん良いものができていくんですけどもここで最後にAIに反省させるというか復習させるのが重要なんですよね。
今まで私が修正の指示を出しましたがその最終成果物を最初から一発で出せるとしたらどんなプロンプトになりますかみたいなことをAI自身に聞いて
最初に出した私の指示文の中のデザインポリシーをもう一回ブラッシュアップさせるんですね。
そうすると次から指示した時にはもっと理想通りのデザインの画像が生成できるようなプロンプトが出てくるわけです。
なので色々修正指示をした後AIに復習させる反省会をさせてもっと良い一発で出せるプロンプトをもう一回考えさせる。
ここまでやると次回やった時にもっと良いデザインができるということになるんですよね。
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これがブラッシュアップしてより宣伝させていくプロンプトの塊みたいなものを自分なりに研ぎ澄ませていった人がやっぱりデザインプロンプトが上手い人なのかなというふうに思っております。
2つ目のテクニックが強力でして、自分の過去のデザインとか良いデザインを画像としてAIに渡してこの画像を真似してみたいな。
この画像のデザインや配色とかニュアンスを一旦学んでください。
それを継承させた新しい今回のバナーを作ってくださいみたいな。
そういうことをさせるっていうことです。
これはめちゃくちゃ重要でして、さっきみたいにデザインのポリシーみたいな文章でいっぱい考えなくても、お手本を画像として渡して真似させるっていうことなんですよね。
AIはやっぱり真似や模倣が上手いので、素材さえ与えてあげればそのニュアンスを真似して新しいものを作るっていうのはすごく上手なんですよね。
だからいくら私が言葉を並べ立ててこういうデザインにしてくださいというよりも、もう見本をお手本を渡した方が早いというのが実はあります。
特に私だったらYouTube出す時のサムネイル画像、見出しの画像とか、セミナー告知する時のセミナーの見出しの画像とか非常に重要なのがあるんですよ。
最近では私はこういう風にしています。過去の自分のサムネイル画像とか、過去のセミナー募集のトップ画像をいくつか与えて、これのデザインのニュアンスを学んでください、言語化してください。
その上で今回新しいこういう動画を作りたいとか、新しいこういうセミナーにしたいので、新しいバナーを考えてくださいみたいな指示なんですよね。
これはもうお手本を与えた上で、それを継承したものを作ってねっていうことなので、過去に自分がいろいろ考えて、これだと思ったようなサムネイルとかセミナーの募集ページのトップ画像みたいなものを真似して新たなデザインにしてくれているわけです。
そういうのが非常に時短につながるし、自分好みのというか、自分がかつて採用してきた、このデザインで行こうと採用してきたものと類似したものを作り出してくれるので、非常に安定して自分のイメージ通りのものができやすいというところがありますね。
ということでですね、画像生成ビジネス活用というところだったんですけども、非常に多くの方がご質問くださっていた安定したデザインを作りたいという悩みへの回答でした。
そして今回の3つ目の話題に移りたいと思います。アンソロピックのクロードフェイブルファイブの話となります。
先日フェイブルファイブについてはボイシーで私も紹介したばかりで、クロードの世界最高のAIモデルということで非常に話題になっていました。
これがリリースされてたった3日ぐらいですかね、アメリカ政府が国家安全保障上の権限を理由にフェイブルファイブとそれの元となるMETOS5というAIモデルをアメリカ以外の外国籍のユーザーに使わせるなとアクセス停止を求めたということなんですよね。
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一瞬それを聞いたとき、いやいやどういうことなのということで私も理解不能だったんですけども、要はアメリカの政府としては強力すぎるこのAIモデルについてリスクもバカでかいということがわかり、これを輸出規制の対象にしたということでアメリカの国籍を持つユーザーしか使っちゃダメ、外国籍ユーザーはアクセスできないようにしてください。
しかも開発元であるアンソロピックの社員ですら外国籍だったら使っちゃダメよという指示を出したということなんですよね。
それに対してアンソロピックも事実上アメリカ国籍の人だけをユーザーにしてこのモデルを提供するというのはちょっと技術的にも不可能ですよね。
なので一旦全部止めるということをしたということですね。
ちなみにクロードには既存のAIモデルがあってオーパス、ソネット、ハイクという小竹梅みたいな性能のモデルが既存のものはあってこれらは今のところ正常に稼働しているし特に影響はないんですね。
この最先端モデルであるフェイブルファイブとミュトスファイブが今全面停止状態になっているということです。
アンソロピックの発表によれば今回のアメリカ政府の話というのは誤解が含まれるので誤解が解けるのを待っているということらしいです。
これね、なんでこういうことになってしまったのかというのはいろいろな説があるんですけども、どうやら脱獄というですね、ジャイルブレイクというんですけども、
AIモデルの悪いことやいけないことに使えないようにというガードレールね。
ガードレールというものを破れたという例が報告されて、その報告を受けてアメリカ政府が国家安全保障上の脅威と判断したという流れらしいんですよね。
もともとアンソロピックのミュトスというね、アメリカではミッサースという発音なんですけども、強力なAIモデルがすでにありまして、
あまりに強力なので良い方向にも使えるけれども悪い方向にも使える可能性があるということで危険視されていたと。
なので今までは全体にユーザーに公開されているのではなく、一部の企業にだけ公開されて提供されていて、それをセキュリティを高める方向に使うということが目的として使われていたんですよね。
さらにそのミュトスに対してより安全に活用できるようにガードレールを強化したような、いわゆる制限を強化したモデルがフェイブル5というもので、これが先日全世界的に公開されてですね、クロードの有料プランを使っている人には使えるようになったわけです。
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そこから多くのユーザーが使うようになって、おそらくその流れの中でジェイルブレイク脱獄できる手法というかね、そういう穴みたいのが発見されて、それを元にアメリカ政府が危険視したということなのではないかなという説が出ています。
なのでアメリカの政府の考え方としては、そのような強力なレベルのAIモデルが、例えば何か万が一悪用されてしまって、サイバー攻撃に使われてしまうとか、生物科学兵器とかね、軍事に使われるとか、情報活動などに悪用されることが危ないと、そういう風なリスクを感じた。
それが国家の安全保障のリスクだという判断をして、これが輸出管理上のリスクということで、アメリカの国外で使わせるのを阻止したいという判断になったらしいんですね。
ここからは私のちょっとした疑問なんですけども、確かに強力なAIモデルが使われて、悪用されてしまったら危ない。それは理解できるし、それはリスクだよなというのは当然わかります。
その中で、今回のジェイルブレイクができてしまったという案件についても、アンソロピック側としては非常に警備なことであって、内容的なものが警備なことであり、そういう重大なことではないし、既知のことである、既に知っていることであるということらしいので、どういうジェイルブレイクが行われたのかというのはちょっと私も知り得ないのでわからないところがあります。
あと輸出規制ということなんですけども、アメリカ国籍を持っている人しか使えないようにするということが、本当に国家の安全保障上の効果があるのかがよくわからない。アメリカ国籍を持っていたとしても悪用する人はいるわけですし、そこの部分が疑問というところなんですね。
ただここについては、制度が追いついていないということが言われています。要は急速に発展している生成AIのテクノロジーの成長速度に対して、国家のルールや枠組みが、そのルール作りが全く追いついていないので、既存のルールに当てはめて規制をすると、今回のようなことになってしまった。
輸出管理上のリスクだということで、アメリカ国籍じゃない人は使っちゃダメという当てはめ方になってしまったということだと思われます。
いろいろ私も違和感というかハテナマークが頭の中に浮かんでいる問題なんですけれども、この先どうなっていくのかということは注視したいなと思います。
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またこの規制によっていきなりフェイブルファイブが使えなくなったということは結構いろんな方にショックを与えているみたいで、例えばなんですけれどもフェイブルファイブってしばらくクロードの有料ユーザーには自由に使えるということだったんですけど、
何日までかはそういう状況で、その先はクレジット制とか違う料金システムになるんじゃないかというふうに言われてたんですね。
だから使い倒すなら今のうちというふうに言われてて、だからもう今のうちにガンガン使っておこうということで、クロードの高額なプランの方に課金して今のうちにガンガン使っておこうみたいな方も結構増えたと思うんですね。
その矢先いきなりフェイブルファイブが使えなくなってしまったので、いや高額プランに勢い余って契約しちゃった方が涙目みたいな感じになってしまうんで、これは非常にかわいそうっていうところがありますね。
あとは危機感としていろいろ言われてるのが、こういう規制でいきなり先端モデルが止まってしまったらどうするということで、一つのAIモデルに依存した仕事の仕組みを作ってしまうことのリスクみたいなことも非常にテーマに上がってますよね。
つまりクロードが止まったら仕事が立ち向かなくなるみたいな仕組みで仕事をしてしまうとどうなのということですね。
今回はフェイブルファイブだけであったんですけども、じゃあクロードの全モデルがいきなり規制対象になってダメとかいうことになったら困りますし、フェイブルファイブがないと動かない仕事とかになってしまっていたらまたフェイブルファイブを止められると困るわけですよね。
そういうリスクなんかも考えさせられて、いろんなAIモデルに柔軟にピボットできるような仕事の仕方をした方がいいなと思いますし、今後も各企業が先端モデルを出してもこれが規制対象になって使えないとか、いつ規制になってでもいつ復活するのかみたいなことになりかねないので、今後も柔軟にこっちも構えられるような仕組みだったり、知識をつけてこなきゃなと思います。
今回は以上となります。ご静聴いただきありがとうございました。