近況報告と服装の悩み
お疲れ様です、柳楽芽生です。 柳楽芽生の「かえりみち」、この番組は私、柳楽芽生がお仕事終わりのだらけた時間を、ただただだらだらと過ごす、低カロリー、ローカロリーな配信番組でございます。
はい。 もう5月も終わるんですって。もう2ヶ月経ちました。私も新しい会社入ってね。
なかなかまだまだ、気持ちは追いついてるんだけどね。技術面がね、なかなか追いつききれないというところで苦戦する日々も続いておりますけれども、そんなこんなやってる間にですね、季節はどんどんと夏になっていくというところで、どんどんどんどん服装がね、ラフになっていきますね。
はい。 まあこの収録している本日ですね。
まあ私、普通に 客先行くとか全くなかったんで、Tシャツ着て適当なパンツ履いて行ったんですよ。
そしたら急遽客先に行くことになりましてね。 なんで行かないつもりだったかというと、前2日に行ってても
客先に。そこで話したいこと基本話してたから もういいやーと思ったんですけど、いきなり降って湧いたんですよ。
喋りたいことが。 でまぁ
ちょっと金曜日ぐらいに話できたらいいなぁとか、そんな話でちょっと先の方でちょっと調整してもらえますか? みたいなこと言ってたら
今日行きましょう。 いやいやTシャツだけど
行きましょう。みたいな。 結局ですね、その前2日は
めちゃくちゃしっかりスーツ着てたのに、いきなりTシャツを着た奴が現れるっていうね。 お客さんから、お、余裕さん今日
雰囲気違いますね。つって言って笑われるっていうね。
そんな日々を過ごしておりましたという感じですね。
AI在庫管理ツールの失敗事例
はい、ということで今回はこちらのコーナーで行きましょう。
01との遭遇。 はい、ということで01との遭遇ですね。
こちらはまぁあのテクニカル的なところのお話をしようぜっていうところで、 結構いつもねテーマを何かしか設けてやってるっていうのがあるんですけど、
ちょっとだらっとしゃべろっかな。最近だらっとしゃべるのハマってるんでね。
そう、01との遭遇、別に最新技術の話じゃないんですが、 ちょっと最近面白かった記事を見つけてね、ちょっとそれについてそこから派生でいこうかなと思うんですけど、
こちらね、スターバックスがですね、AIの在庫管理ツールを導入から9ヶ月で廃止したらしいです。
なんかね、もうこれもあのネット記事でちょっとパラパラと見て、ざっくり要約して言うと、なんか2025年の夏ぐらいから北米の方で、
なんかそのAIを使った在庫管理ツールみたいなのを使ってたらしいですけど、それがわずか9ヶ月でね、廃止になったっていう、そんなニュースがありましたね。
まあね、大きい理由としては、なんかラベルを読み間違えちゃったりとか、数を数え間違っちゃったりとか、そういうところが大きい理由だったようです。
で、まあツールとしてはカメラを使うっていうところと、ライダーっていうね、昔とかライダーの話した覚えがあるな。
あのいわゆるレーザー光を飛ばして形をかたどるみたいなね、そんな技術があるんですけど、それを使ってっていうのでやってるものではあるんですけども、
なんかね、目視とか手動でやっていたところをやっぱりね、自動化していこうと。まあ撮影するって言ったから半自動化だと思いますけど、まあそれでもね、大幅に省力化できるんじゃないの?みたいな感じで思われていたらしいんですが、
これね、AIを使ってやろうとしていくとですね、
なかなかうまくいかなかったらしくて、数え間違い大きかったみたいですね。
なんかこういうふうに使えますっていう、なんかハウトゥーみたいな動画があるらしいんですけど、その時点でそもそもうまく検出できないっていうね。
そうね、結構あるんですよ。あのAIを使って、まあ効率化しましょうとか、AIを使った、何だろうな、例えばもう人をね、もう辞めさせちゃってAIにこう仕事やらせるんだくらいのことをね、
言う企業さんいっぱいいらっしゃいますし、実際それで体制している会社さんもなくはないんだと思うんですが、実際のところはぶっちゃけAIで完全に置き換えるのは現時点では無理だと思います。
将来的にはわかんないです。将来的には普通にAIがもう全部やってくれるっていう未来が来る可能性は、まあ全然可能性として高いとは思うんですけど、今現状でAIが全部できる、しかも重要なのが間違いなく全部できるっていうのはやっぱりちょっと違うんですね。
なんかAIっていうものがすごく万能で何でもできちゃう。しかもプログラミングとかをなんとなく知っている人だと、プログラミングって決定論的なとかっていう言い方をしますけども、入力に対して決まった手続きを踏んで決まった出力をするんですよ。
このデータを入れたら決まったやり方で決まった形にしてくれる。これがプログラミングの行動のいいところなんですけど、AIってある意味そのデータを解釈してこれってこういうことだろうっていう判断の中で話をするので、かなりブレるんですよ。
意見というか、確率論なんですね。決定論じゃないんですよ。
という中でですね、やはりかなり、なんていうかな、AIに任せるべき部分とAIには任せられない部分と、逆にAIを使わないでプログラムのほうがいい部分と、結構そういうのをちゃんと分けて考えていくのが実は重要だったりするわけですね。
AI技術の急速な進化と開発の難しさ
あと、やっぱりAIの進歩って本当に今早いので、日々状況が変わっていくっていう中で、今さっきのね、スターバックスの記事もそうですけど、9ヶ月でとかって言いましたが、9ヶ月前のモデルなんてだいぶ古いですからね、今考えれば。
本当にこの1年2年ぐらい、どんどんどんどん新しいモデルも出てくるし、新しい仕組みも出てくるし、もっと言えば新しい企業さんが出てくるとかね。
もう本当にすごい、日進月歩っつうかなんつうかね、早すぎて、ちょっとAIを仕事にしている人間ですら、追っつけないぐらいのスピード感が今、現実かなと思っていて、なかなかその中でそのAIを使った大規模なシステムを作るのって、まあ結構苦しい話かなと思ってます。
じゃあ何が苦しいかっていうと、AIを前提にしちゃうと、そのAIが古くなった時にすぐ陳腐化するわけです。すぐAIがもう要は古い形になっちゃうから、なんかこっちのAIの方が良くない?みたいな感じになって、結局使えなくなっちゃうわけですね。
まあね、そういうことはね、実際ね、起こりがちだから、やっぱり大規模なやつってなったら、そのモデルをね、変えるっていうところを前提に置いた上でね、開発しなきゃいけないなというのはすごく思いますよね。
AIの知識拡張手法：ファインチューニングとRAG
そういったところでよく最近言われているのがラグってやつですね。RAG、ラグでございますけども。
よく言うAIを鍛えるっていう言い方。私だからAI、AIって言ってますけど、これは生成AIのことを指してますからね。AIって言うと機械学習とか深層学習も全部含んじゃうんですけど。
生成AIのこと、特にLLMのことを言ってます。ラージランゲージモデル、大規模言語モデルですね。このことを言ってるんですが、このAIを鍛える。
ファインチューニングとかっていう方法が一番分かりやすいのかな。教師データを用意して学習させてみたいな。
で、ちょっとそこにさらにそのベースになっているモデルにさらにこうモデルいろいろ加わせて、学習させてみたいな感じで。
やっていくのはファインチューニングとかっていう言い方をするんですけど、RAGっていうのはまた別の全然違う考え方なんですね。
ファインチューニングとRAG何が違うかっていうと、さっき通りそのモデルそのものを鍛えて、モデルの判断の判断軸を増やしてあげるっていう言い方かな。
判断軸を増やしてあげるのがファインチューニングだとすると、モデルに辞書を持たせてあげて判断材料を増やしてあげるっていうのがRAGっていうイメージです。
どういうふうに施行していくべきかっていう判断軸の部分が増えるっていう意味では、ファインチューニングはより専門的な話ができたりはするんですが、
一方で専門的な部分を使うかもしれないし使わないかもしれないっていう不確実性もあるわけで。
それは確かに辞書の方もそうなんですが、辞書の方は持たせるだけなんで、RAGの方はね。これを使ってってお渡しして、それを聞いてもらって、ああこういうことですねっていうふうに判断をすると材料として渡すっていう。
でね、そのファインチューニングよりRAGの方が使いやすいよねっていうのは、さっきのモデルのその変遷、その今の移り変わりが早いっていう話も結構関係していて、
モデルを一生懸命一生懸命鍛えたのに、鍛え終わった頃にはもう古くなってるっていうようなよくある話なんですよ。
そんなに鍛えるのもすぐ終わる話じゃないしね。
ってなってくると、そこの取り替えが効くような形で設計ってなると、やっぱり知識っていうのを外付けにしてあげるっていうのは、まあ一個やりようとしてはあるのかなと思いますよね。
AI開発における要件の見極め
本当にAIで何をしたいのかっていう要件をしっかりと考えた上で、本当にそれはAIじゃなきゃできないのか。
人間がやるっていうんじゃなくて、本当にAIじゃないといけないのか。
システムで何か吸収できるところなんじゃないのか。
なんかちょっとした手続きの工夫でなんとかなるところなんじゃないのかみたいなところの、本当に必要なのがどこっていうのをちゃんと見極めてあげる。
これが結構AI系の開発に関しては重要だよねって思うところですね。
とはいえAIは非常に最近流行りですから。
流行りですし、たぶんこのまま流行り続けると思いますね。
本当にそれこそ、プログラミングをやってたところがAIに変わったのって、
携帯がスマホに変わったみたいなぐらいのインパクト、それ以上のインパクトだと思うんですが。
そんな感じのイメージでね。別にスマホ今も捨たれてないじゃないですか。
そこからの派生系とかはあるけどね。
AIってもっと物体じゃなくて、もっとロジックの話だったりとか、そういった部分だったりするので、
より改造の幅が広いというか、いろいろ改良の幅が広いと言いますか、
というところがあるのでね、どんどんどんどん新しいのが出ては消え出ては消えってなりやすい。
ハードと違ってね、アルゴリズムさえちゃんと組み上げて作り上げられれば、
データという資産を持ってさえいればですね、新しく作れるみたいなところもあったりしますからね。
そういう意味でもう本当にAI時代に突入しているというところでありますからね。
AIツールの活用推奨とChatGPT
皆さんもね、AIで使ったことない人とかもいると思うんですよ。
まだチャッピーですか?チャットGPTね。
使ったことないとかっていう方はぜひとも使ってみるといいんじゃないかなというふうに思います。
もう本当にAIすごいので、これを使っていくんだ、今後こいつとずっと付き合っていくんだぐらいのことをね、
思いながらね、使ってみるといいんじゃないかなというふうに思います。
今このチャッピーの話になりましたけど、チャッピーってあんまり呼び慣れないんですが、チャットGPTね。
チャットGPTって結構ね、先行利益というか、一番最初にLLMを打ち出したサービスの展開で名を売ったので、
オープンAIってすごくチャットGPTで儲けてる感じがあるんですけどね。
AI業界の勢力図：Googleの台頭
オープンAIっていう会社がこのGPTシリーズを作っているわけなんですが、
そのGPTの動き方がものすごくメタに近いんですよ、Facebookの。
上り詰め方も近いし、転げ落ち方も近い。
今、生成AI、大規模言語モデル、ラーチランゲージモデルなのか、
あとLLMでもVLMでもいいんですけど、Vになるとね、マルチモデルで画像とかも使えるようになるんですが、
そこらへんの文脈で、じゃあオープンAIってどれくらいの実力者なのって考えると、
あんまりオープンAI使ってないんじゃないかな。
やっぱね、Googleが強い。
アンソロピックっていうところが出しているクロードっていうのがめちゃめちゃ強いんですけど、
それと並んで今まではGPTだったような気がしたんですが、
もうね、ジェミニーがどんどん進化していってるし、
Googleはエコシステム的にね、しっかりいろんな連携連携で活用の場を広げていくっていうところでの取り込みみたいなところをやってたりするので、
そこはね、やっぱ強いなと思う部分ですよね。
そういったところからして、やっぱりジェミニーもどんどん成長していってるしね。
オムニーが出たのはジェミニーか。
Google Flowと画像生成AI「ナノバナナ2」
皆さんにちょっとおすすめの部分なんですが、
もしスマホでGoogleアカウントとか持っていらっしゃる方がいらっしゃればですね、
スマホでGoogleフローというのを調べていただきたいんですね。
FLOWというところですけども、
このFLOWというのはですね、Googleラボの中にある機能、
もうラボから出たのかな、Googleの中でもちょっと実験的な機能をまとめたGoogleラボというのがあるんですけど、
このラボの中の画像生成AIですね、
試験的な運用ができますよっていう、テストできますよみたいな感じのやつではあるんですが、
このFLOWが動画を作ったりとか画像を作ったりとかすごい得意なやつで、
画像に関して言うと、ナノバナナ2っていうのを使えるんですよ、こいつの中で。
1日に多分出せる枚数に限りはあるんですけど、このナノバナナ2がすごくてね、
ものすごい理解度で、写真と見孫ほどのものを出してきます。
Xのグロックか、あれもねすごい写真っぽいものを出してきてはいたんですが、
正直その文脈理解とか背景理解とか、そういったところまで踏まえた、
もうあの画像としてのそのちゃんと空間瞬間を切り取っているっていう感じがうまく表現できるのはナノバナナの方かなと思います。
あの一昔前の、これAIっぽいとか、これは実際の写真だとかっていう判断軸多分あると思うんです皆さん。
正直その判断軸で見てももうわからないです。
私はだからこう自分でそういうところでね、例えば風景なり人物なり画像の設置するわけですけど、
それと普通に自分が撮ったり、どこかからスマホの壁紙にダウンロードしてきたりとか、
っていう画像と見比べてどっちが正々堰って言われてももうわかんない。
文字とかが入ると破綻するっていうのはそれはそうなんですが、文字情報がない限りはそんなに破綻しないです。
たまに腕3本になるけど、ほんとたまにですね。
昔は指がちょっと6本なってたとか、そもそも指がうまく生成できなかったとかね、そういうのはありましたけど、
今はもうそれもないですね。
なので是非ともね、もし使ったことない方いらっしゃったらですね、Google Flow、
結構そのナノバナナ2使ってみるとかなり驚くと思います。
しかも一回例えばキャラクターを作ってしまって、そのキャラクターを使い回してというか、
キャラクター登録ができるんで、登録したキャラクターでこういうことをやらせる、
ああいうことをやらせるみたいなこともできるし、アニメーションにもできるしっていうところなので、
かなりね、いろんな、しかもこれ無料なんで、基本的にね。
なのでそういうところも是非とも使っていってみたらいいんじゃないかなというふうに思っているところでございます。
動画の方は確かクレジットが必要なので、動画の方はでもね、毎日50クレジットかな、
なんかもらえて、1個作るのに一番短いのは10クレジットとかなのかな。
1クレジットとかもあった気はするけどな、すごい荒いやつとかね、あった気はするけど、
そういうのもあるのでね、そこら辺も是非とも使ってみてはいかがでしょうかということで、
番組へのメッセージと近況報告
ざったにAI周りの話を今回はさせていただきましたということで、
それでは以上、ゼロイチとの遭遇でした。
はい、ということでエンディングでございます。
この番組ではですね、皆様からのメッセージ募集しております。
メールアドレスはですね、
「ヤギガナでヤギかえタスク!」でPOSTをお願いします。
もちろん、そのオキ、機能、その媒体、
そちらのコメント欄に書いていただいてもバッチリOKでございますので、
一番やりやすい方法で書いていただけるかなというふうに思います。
いただいたコメントに関してはですね、
番組内部でご紹介をさせていただこうかなというふうに思っておりますので、
よろしくお願い致します。
そのコーナーにいただいたらそのコーナーをやってる時にご紹介するっていう感じですかね
レアという感じであの今日はマジで台本なしでベラベラベラベラと喋ったんでね 言い淀むところとかもありましたけれども最近やっぱりAI周り自分がね転職して
少しそのAIのところに携わるようになったというのもあるんですが いつに日頃考えているところって結構あったんで
まあねおしゃべりくそまじいんですから そまじおしゃべりまじ おしゃべりくそ野郎なんで
まあねなんかそう全然話変わりますけど 転職して今私は会社の人間から
面白い奴って言われています 面白い小魅力おばけって言われてますね
絵も描くし配信もしてるし ゲームもやってるし
あとなんかデザイン自分で服とかデザインしてきてるし アプリとか作ってるし筋トレしてるし
面白い奴ってなんかすげー言われてます なんかねその仕事の話はさすがにできないけど職場での話ならできるかなと思う
なんか面白いことあったらまた今度共有したいなというふうに思います はいということで今回はこのところにしておきましょう
ここまでの企画は焼きラメでした それではまた次回お会いしましょう それじゃあねバイバーイ
