AIエージェントによる自動化の試みと現状の課題
はい、みなさんごきげんよう。おつかれさまです。 ヲタクと技術とコーヒーとへようこそ。パーソナリティのよへです。
この番組は、コーヒー片手に好きなものをただ好きと言いたい。 そんな配信です。
さて今回はですね、最近やっているAIエージェントを使った作業自動化と、 そこで見えてきた一つの壁、それから最近の自分の悩みについてお話してみたいと思います。
まずですね、このAIエージェントを使ってやろうとしている一つのタスクですね。 こちらの方ですけども、このポッドキャストの更新確認、それからSNS宣伝の自動化っていうのをやらせようとしております。
現在はですね、オープンクローっていうツールを導入してまして、定期事項。 具体的に朝ですね、朝自分のポッドキャストがSpotify、Appleポッドキャスト、Amazonミュージック、リッスンなどなどの配信プラットフォームへ反映されたかどうかっていうのをチェックさせます。
更新チェック自体はそんなに難しくはないんですけども、新しいエピソードの更新が見つかったら、各配信先への最新話へのリンクっていうのを自動で収集します。
そのリンクをTwitterですね、Xへ投稿するためのリンク集みたいなものを作成すると、その下書きを作成する。
音声の文字起こしっていうのはありますので、それを要約して、その投稿用の紹介文との草案っていうんですかね、それを作ってもらう。
この3つ、リンクを集める、リンク集作る、それから草案、要約草案を作るっていうのをAIでやらせようというので、タスクを作ってやったんですね。
ですがですね、現状の成果としましては正直なところ成功率は3割みたいなところでございます。
あと7割くらいはデータの取得に失敗する、リンクの取得失敗だとか、また動いたとしても人間がちょっと手入れないとなかなかダメだなみたいなレベルのものになっております。
要約のところですね、この辺がなかなか難しくてですね、内容が非常に無難なんですよ。
それはAIなんでしょうがないんですけど、この記事読んでみたいなとか、なんだこれはみたいな、フックが弱いんですね。
あんまり面白そうじゃないっていうのが一番大きい。
AIが作った文章って全体の平均値なので、自分らしさみたいなのが出てこないというのがありまして、結局のところ自分で文明を全部書き直すっていうようなことになっているんですね。
それからこのリンク先の取得なんですけども、リンクの取得失敗っていうのが多々ありまして、特にAmazon Musicですね。
Amazon Musicアクセスしてもらうとわかるんですけど、最初はチューニング中みたいな表示が出て、メインのリンクに全然飛べないっていう問題があるんですね。
そのAIエンジェットってこのチューニング中っていうのを待つっていうのはできなくて、数秒確認したらそこで諦めて戻ってきちゃうんです。
リンク取得失敗というね。
これがね、気づいたのがごく最近なので、今指示を変えようかなと思って。
なんかできるように頑張れとは言ってるんですけどね、うまくできなくて毎回毎回できませんでしたっていう回答が返ってくるのが多いんです。
AIエージェント利用におけるコストと改善策
また別の問題としましては、APIの費用ですね。
AIエンジェントっていうのはエンジェントの裏でオープンAIとかアンソロピックみたいなモデルを作っている会社のAPI、モデルを使わせてもらうための仕組みっていうか、そちら側のモデルを借りて使うために、
レンタル料みたいなのを自分が払って、いくらっていう、こんだけ動かしたらいくらっていう契約をしていくらか払って動かしていくんですけども、
毎回AIにウェブサイトを監視させて全処理やらせると、このAI動かした分だけお金かかってしまうので、この更新チェックっていうだけでもすごい時間かかるんですね。
よく考えてみると、このサイトが更新されたかどうかみたいなの、単純作業になるんで、一回作ってしまえば後は繰り返しになるのに、わざわざ高スペックなAIモデル。
最近ですが、フェイグルとかGPT SOLみたいなやつですね。
そういうのちょっとニュースになってますけど、そんなのをわざわざ使っていくっていうのはめちゃくちゃもったいないなと。
ちょっと方針変えまして、プログラミングに強いモデルみたいなのを使ってサイトを監視して処理するプログラム。
これをAIに書いてもらうっていうのに変えようと思います。
そうすると、一回プログラム作ってやれば、AIにウェブサイトを見に行かせるじゃなくて、
AIがこのプログラムを実行するトリガーポンプコタクト。
以降は作ってもらったプログラムが動くということになるので、
AIモデルを使うとAPI料金っていうのがかなり抑えられるんじゃないかなと考えております。
もしプログラムエラーが出たら、実行エラーが出たら、
エラーログをAIアジェントが解析して、原因調べて、コードを自動的に修正してっていうのをやってもらう。
こんなことを自然言語で依頼して作ってもらったという状態になってます。
試行錯誤とモデル選択の難しさ
このコスト削減でお金どうなったかって言いますと、
確かにAPI料金は下がったんですよ。
ただ、これだけやってるわけじゃなくて、試行錯誤いろいろやっちゃってまして、
GPTのところでGPT SOLっていう最高レベルのやつと一緒に同時公開されたのが、
TERAとLUNAっていうモデルなんですね。
それぞれSOLっていうのが最強モデル、
TERAっていうのが通常仕様、
LUNAってやつが軽量安価モデルというやつなんですけども、
このLUNAってやつが結構安くてですね、
基本動作をこのLUNAを標準仕様にしてくださいっていうモデルを変えたんですね。
これのおかげでAPI料金が安くなったんですけども、
これに変えたから安かったのか、
それともプログラムを変えたから安くなったのかっていうのがまだわからない。
ちょっとやっちまったなと自分で思ってるんですけど、
変化点を2個同時にやってしまうと、
結局どっちが効果的だったのかっていう切り分けができないので、
実際にやるときは1個ずつやって確認やって確認ってやっていかないといかないなと、
ちっちゃい反省をしております。
AIの進化と人間の限界
こういう技術的な試行錯誤の話はあるんですけど、
ここ最近一番感じてるのが、
一番の課題はAIの限界じゃなくて、
人間ですね、自分自身の限界が先なんじゃないかなっていうところなんですね。
AIの能力って日々どんどん賢くなってて、
先日ニュースになりましたFable5とか、
あとはGPTソル、最高レベルっていうようなやつがポンポン出てきてる。
また最近ですと、Fable5.1だったかな、
あとはGPTの方もソル以上のやつなんだったかな、名前忘れちゃったけど、
その次のモデルっていうのがね、
より頭のいいモデルっていうのが出てきていると聞いております。
実際そのAIモデルの人間相当のIQっていうのを調べてみますと、
ある一説によるとIQ120くらいのモデルがもう出てきているというお話を聞きました。
GPT3.Xとか4.XってやったとIQでいうと70とか80とか、
日本人の平均がだいたいIQ100って言われてるんで、
日本人よりも実際、日本人平均よりも頭が悪かったっていうやつなんですけども、
今はAIモデルは人間よりも頭が良くなってきているというのが感じております。
ということはですよ、もうすでに追い抜かれているなっていう実感はあります。
なので、AIの進化に対して人間の進化、人間の勉強、学習っていうのが追いつけていないっていう感覚を持っています。
AIの能力を全然引き出せてないんじゃないかなと、
ボトルネックが人間になっているんじゃないかなっていう感じを持っていますね。
どんだけ高性能なAIツールが開発されたとしても、
使い手がそれを活かさなければ完全にモチーフされるみたいな、そんなような状態だなというふうに感じています。
人間のパフォーマンスとAI活用の目的
また、人間って頭の良さって、人間のフィジカルな状態に結構左右されるっていうのが体感としてあります。
具体的には寝てないとか、寝てない状態で勉強したところで頭に入らないとか、
さらに言うと、人間って悩みがあると本来のパフォーマンスが出ない。
AIよりも人間の方が頭が悪いと確実にそれは感じているのもありますし、
実際、自分のパフォーマンスが落ちているなっていう感じがするので、
まあ、AIには勝てるなという感じがしております。
結局のところ、まずボトルネックが人間であると、
AIエージェントがどうっていう話よりも人間が追いついていないっていうのが一番大きな問題になっておりまして、
そこから拡張していくと、このAIエージェントに任せたいっていうタスクを人間が見つけられてない、
やらせて自分の仕事を任せたいみたいな内容が今見つかってないっていうのが今のところの課題になっています。
自分がやりたいことってなんだろうなって考えてみると、
仕事を自動化するっていうよりは、仕事の自動化もさせたいんですけど、
さらに深掘りしていきますと、自分が趣味に使える時間を作り出す、
あとは面倒くさいなって思っている作業をお任せする、
日々の負担を減らしていきたいなっていうことでして、
生活の質を上げて自分の時間を増やしたい、
箇所分時間を増やすっていうのが目的にしたいんですよ。
もちろんAIエージェントを使ってみたいっていう興味も大きいんですけども、
使った先にあるものっていうのはやっぱり自分の趣味を充実させるとか、
時間を作り出したいっていうのがあるんですね。
今のところはお金払ってAIを使って遊んでいるっていう状態でして、
それ自体は楽しいんですけども、
もう一段上に上がって自分の時間を作り出す、
趣味の時間を作り出すっていうのにAIを作っていきたいと。
そういうのを今やっている最中で、まだうまくいかないというところで、
今悩んでいるというか、悩んでるですね。
外部記憶としてのAI活用への期待
AIエージェントにやらせて何とか自分の生活を楽にしたいなっていうタスク、仕事、
これを今探している最中っていうのは現状のところでございます。
1個見つけたのは唐揚げ先生が喋っていた外部記憶のところですね。
自分が忘れっぽいっていうのもありまして、
これ覚えておいてっていうAIエージェントに依頼をしたやつを何かのトリガーで、
今ここにいるからこの辺でおいしい見せないっていう時に過去、
こんなこと言ってましたねっていうのが引き出されたりとか、
こんなことやらなきゃいかんねって言ってたねみたいなのを引っ張り出してくれるっていうのを
AIエージェントにやらせられないかなっていうのをちょっと期待しながら、
今日は終わろうと思います。
はい、お聞きいただきありがとうございました。
以上、YOHEIでした。バイバイ。