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1日10分、宇宙時間をテーマに毎日お届けしております、宇宙話。
今回はChatGPTとかで騒がれるような、いわゆるAI活用の波が、宇宙ビジネスにもガンガン来ているぞ、そんなお話をしていきたいと思います。
簡単に言えば、AIが人工衛星が観測したデータをつくってくれる。
これ、結構面白い流れが今後、宇宙業界に出てくるんじゃないかなと思うので、今回は僕がAI関連の仕事をしたこともあるっていうところも含めで、いろいろNASAで気付いたAIの話とかも含めしていきたいと思っておりますので、ぜひ最後までお付き合いください。
2023年2月18日、始まりました。佐々木亮の宇宙話。
このチャンネルでは、1日10分、宇宙時間をテーマに、天文学で博士号を取得した専門家の亮が、毎日最新の宇宙トピックをお届けしております。
ということで、今回でエピソードが861話目を迎えるというところになっております。
1日1エピソード、10分で宇宙の話をしている、無編集でお届けしているという形になるので、好きなタイトルを聞いていただけたらというふうに。
それで気になるのがいくつかあるなと思ったら、ぜひフォローとかもしていただけたら嬉しいです。
ということで、早速本題に入っていきたいと思います。
今回はAI活用が進む宇宙開発の現場というところで、最近チャットGPTって言葉よく聞きませんか?
もしかしたら使ったことある人もたくさんいるんじゃないかなと思うんですね。
そんなチャットGPTみたいなものを作るAI、ジェネラティブAIっていうところがだんだん宇宙業界にも進出してきているような、そんな状況がプレスリリースとして出ていたので、こちらを紹介していこうというふうに思っております。
もうチャットGPTって、もう一種なんだろうな、SNSとかあとはこういうコンテンツ、動画とかは特にそうですね、そういったところでもう一種バズワードみたいな形で、それさえ入れとけば、なんかこう誰か見てくれるみたいな、もうまさにそれです。
なので僕も今回はタイトルにつけます。
まあまあまあまあ、別に間違いではないって感じなんですよね。
で、このチャットGPT、そもそも何なんだろうっていうところ、散々これ言っといてね、知らない人もいると思うので、チャットGPT、これは生成系AIとかっていうようなのに近い部分で、何かっていうと、何か言葉を渡したら、それに対するアンサーを返してくれるAIっていう感じなんですよ。
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例えば、何々について教えてくださいっていうと、膨大なインターネット上にある情報っていうのをガーッかき集めて、信憑性の高そうなものも含めで回答してくれるって、そんな感じなんですよね。
だからこう、AIとしてより人間ぽい挙動になった、みたいなところが結構話題になっているんですよ。
っていうところがチャットGPTっていうものになっていて、これの普通に仕事で活用するだけでも十分、何か気になるワードとかすぐできるしとか、あとは何かもうすごいんですよね。
一個僕、Excelの例で見たのが、何かこう会社とかを調べるみたいになった時に、会社の名前をExcelの一行目に入れておいて、一列目か、一列目に入れておいて、で、何かExcelにチャットGPTが入れれる機能みたいなのがあるんですけど、
それを使って、例えば見出しに住所とか代表取締役とか資本金とか電話番号とか入れておいて、そこを参照して、あとはチャットGPTにその会社のこれ調べてくれって言ったら、もうリストでドバーンと出てくるみたいな。
何かこういう使い方賢いなってめっちゃ思ったんですよね。そんなAIがもうガンガン来てるよっていう中で、宇宙開発の中でもAI使っていこうっていう流れが出てきてるっていうところです。
今回の見つけたプレスリリースっていうのは、ソラフネっていう会社。このソラフネっていう会社は、簡単に言うと衛生データの利活用みたいなところを進めているところで、何かこう衛生データの解析をしたりとか、あとは何か一時期はコンペとかも出してたんですよね。
そんな感じで結構どんどん衛生データ使っていきましょうね、みたいなところをやっている会社で、そこがマイクロソフトが提供しているMicrosoft for Startupsっていう、簡単に言うとスタートアップの支援をするマイクロソフトのプログラムがあって、それの支援を受けて衛生データを作るAIを開発していくというようなのを発表してたんですよ。
これね、どういうところがポイントなのかっていうところになると思うんですけど、その前に僕自身も実はAI関連を触るところから仕事のキャリアっていうのが一部始まったみたいなところもあって、データサイエンティストって言われるところは割とそういうところに近かったりするんですよ。
今はちょっとまた別の分野になっているんですけど、なんで僕AIの勉強しようと思ったか、そもそもキャリアの一個として選べたのかみたいな話で言うと、NASAにいて、NASAで研究してた時にアメリカの学会とかもちらほら参加させてもらってたんですよね、そのタイミングで。
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で、その学会行った時面白かったのが、日本にも日本天文学会の年会っていう、1年間に2回行われる総会みたいなのがあるんですよ。そこにみんな研究成果を持ってきて発表したりするんですけど、それのアメリカ版っていうのがあって、そのアメリカ版の天文学会っていうのに行った時に、
本当にそもそも日本と10倍ぐらいの規模があるんですけど、10倍でかいってことですね。で、それでどこだっけな、あれ行ったの。ハワイも行ったし、あとシアトルか、シアトルのも行ったしって感じなんですけど、そこで結構衝撃を受けたことがあって、何かって言うと、
例えば日本だと太陽っていうセッションがあったりとか、観測機器っていうセッションがあったりとかっていうのがいくつも並行して進んでいて、なんかあの人の太陽の話聞きに行ったら次別の部屋行って観測機器の話聞きに行こうみたいなことができるんですよ。
その中の一つにアメリカの天文学会だとAIっていう分野があったんですよね。それ見て、あれみたいな、全然違うぞって思ったんですよ、日本と。で、しかもそこのセッションの人がバーってたくさんいる状態で、登壇者もめちゃめちゃいる。
で、それに対して聞きに来る人ももう一番でかい会場でパツンパツンになるぐらいの時もあるぐらい人来るみたいな、そういう状況を見て、天文やってたらこれAIやっとかないとやばくない?みたいな。
いや、むしろ日本であんままだ見かけてないから、これ今のうちにやったほうが良さそうだなっていうところで、ガッと火がついて、で、ちょっとずつ勉強し始めたけど、やっぱ分かんないんですよね。当時、何年前だ?今から。でも、もう一般的にはなんとなくAIの熱とかっていうのが一定高まってきてた時だったから。
うーんと、まあいっか。細かい話は。7年ぐらい前かな。はい。ということ、もっとか。5、6年前か。まあいいや。はい。ということで、で、そういうのがあったから、日本帰国して、ビジネススクールというかプログラミングスクールみたいなので、AI用のコースを開講してるところがあって、
なので、こう博士の研究しながら、週に何回か夜そこの学校行って、AIの勉強して、みたいなところで、なんとかこう身につけて、で、それのおかげで、まあ研究に転用するとかもできたんですよね。
まあちょっと時代が時代というか、認知度というか、そういうのがなんかね、まだちょっと厳しい時があったんで、研究、特に自然科学っていうちょっとした特殊な分野の中で、そういうAIを活用していくっていうのはね、結構ハードルが
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強そうな雰囲気があったんで、まあそこをなんかこうね、切り崩していくっていうほど学生の間って余裕ないですから、まあとにかく自分の博論の方が大事だな、みたいなところ、博士論文の方が大事だなっていうところで、まあなんか研究では触りながら、メインの研究は別でやるみたいな、まあそういう感じでどんどん進んでたんですよ。
っていうのがあったからこそ、じゃあ一旦天文とか宇宙の道じゃなくて、別の方でお仕事していこうってなった時に、AIを使ったデータサイエンティストみたいなところが出てくるって感じですね、選択肢として。
まあそんな感じで、日本とアメリカのAI活用っていうところの壁みたいな、まだその時代の流れの違いみたいなところを天文の学会の中で感じて、そういう仕事をし始めた、勉強をし始めたっていうところがきっかけで、AI活用をするようなキャリアを歩んだりしていたわけなんですけど。
まあすげー、超話しすぎたな。で、えーと今回は、そのソラフネっていう会社がマイクロソフトの支援を受けて作っていくGenerative AI、まあこう生成系AIって言われるんですけど、衛星データを作っていくっていうことなんですよ。
で、これ意味がわかんないと思うんですよね。人工衛星を打ち上げて地球の観測データを取得していくのが、今そういう衛星事業をやってる会社のモチベーションじゃないですか。だからそのデータを、いやAIで作ればいいじゃんって言って作るって感じなんですよ。
あれ?って思いません?これにはちゃんとした目的があって、何かっていうと衛星データっていうのは非常に貴重なわけですよ。人工衛星を打ち上げるっていうコストがかかり、その上、人工衛星が取った画像って限りがあるんですよね。
取りまくったデータ、果たして全て地上に下ろせるのかっていうと意外とそうでもなかったりするし、あとは取りたくても取れない地域とかもあるし、あとはデータのバリエーションですね。地球の周りを例えば、一般的には90分に1回回るとかっていうようなペースがあるんですけど、90分で一周する分のデータしか取れないんですよ。
ただ、例えば何だろうな、家の周りの写真たくさん欲しいですってなったら、誰かが頑張れば1日1000枚とか取れるじゃないですか。100枚、1000枚なんて余裕で準備できますよね。そういった川の写真を1000枚用意するってのも可能だと思うんですけど、ただ、宇宙からのデータって限りがあるから、そのバリエーションっていうのはなかなか作り出すことができない。
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で、そういったバリエーションがないと何ができないかっていうと、AI活用ができないんですよ。僕たちの頭の中みたいなものを機械の中で作るみたいなのがAIなんですよね。
そうなると、例えば何かのものを5回ぐらいしか見たことない人と、100回、1000回見たことある人で、そのものを例えば誰かに伝えてくださいとか、絵に描いてくださいって言われたときに、同じ絵のスキルだったり、同じ言語能力だった場合って、1000回ぐらいそのものを見てる人の方が多分細かく話せるじゃないですか。そういう感じなんですよね。
AIの中身って。つまり、衛星データをどんどんAIで分解していこうとしていたとき、AIに分析させようと思ったら、材料がたくさん必要なんですよ。材料がめちゃめちゃ必要だけど、材料が今ないんですよ。
だから、何かを解決するためにAIを作るというか、みんなに直接AIの恩恵があるみたいな感じっていうよりは、この後、AI活用を衛星データの界隈でどんどんしていってほしいからこそ、AI活用してほしいからこそ、その材料をAIで作ろうとしているっていうのが、今回のこの空船の目的ですね。
こんな感じで、最近って生成系AI、ジェネラティブAIっていう言葉がすごくよく出てきていて、もちろんプレスリリースのタイミングとしてはすげえ完璧だなと思ったんですけど、
とにかくね、こういうところから、宇宙業界でもAI活用というのがどんどん進んでいくっていうところが、結構垣間見えて、僕のこう、何だろうな、ポッドキャスト以外の、宇宙以外でやってる仕事とかのところに結構直結しそうな話で面白かったので、今回こちらを紹介させていただいたというような感じになっております。
ということで、なんか近況報告というかしようと思ったんですけど、なんかNASAの昔話をしてしまった関係上、もう時間も時間なので、今回は以上にしていきたいと思います。
多分皆さんH3ロケットの話、記者会見の話とか、いろいろ見た人いると思うんですけど、なんか明日のポッドキャストとかでちらっと話せればいいかなと思ってます。
気になる人は多分先に検索しといたら面白いのが見れると思います。
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これなくなったんだ。
この話もしたい。また明日します。
ということで、よろしくお願いいたします。宇宙の質問ガンガン募集してます。
それではまた明日お会いしましょう。さようなら。
