技術的な懐疑論

AIの父と呼ばれる研究者たちの見解
ヤン・ルカン教授（メタAI主任）は、AIが世界を征服することも仕事を永久に破壊することもないと主張し、AIの脅威論を「まったくばかげている」と述べています[5]。

研究者からの警告
アンドリュー・ン氏（Google Brain共同設立者）は、現在のAI技術がまだ基本的な課題を抱えており、シンギュラリティのような極端な進化は現実的ではないと指摘しています[1]。

リソースの制約

AIの開発には以下のような制約があります：

• 膨大な学習データの枯渇問題
• トレーニングに必要な資源の限界
• 環境問題への配慮の必要性[7]

社会的な懸念

権力の集中問題
元グーグル研究者のメレディス・ウィッタカー氏は、AIは資本と権力を集中させるツールとなり、すでに優位な立場にある人々がそうでない人々に不利な形で使用する可能性を指摘しています[9]。

規制の必要性
ニューヨーク大学のゲイリー・マーカス名誉教授は、「今、AIについては規制基準があまりなく、取り締まりが必要だ」と主張しています[10]。

経済的リスク

• 巨大な投資による経済的負担の増加
• 電力やGPUへの需要急増
• 大規模な失業の可能性[7]

これらの意見は、AIの発展に対して慎重なアプローチを取る必要性を示唆しており、技術の進歩と社会への影響のバランスを考慮することの重要性を強調しています。

情報源
[1] AIが人間を超える日：シンギュラリティとは？ – SREホールディングス https://ac.sre-group.co.jp/blog/ai-singularity
[2] サム・アルトマンのAGIに関する発言は、あなたが思っている以上に … https://note.com/kind_crocus236/n/n8882e960f419
[3] ジワジワ迫る2045年問題。著名人の見解を整理してみた！ | AIZINE … https://otafuku-lab.co/aizine/2045problem-1017/
[4] AGI(汎用人工知能)とは？AIやChatGPTとの関係性・社会的課題 https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/about_agi/
[5] 「AIは仕事を永久には破壊しない」……「AIの父」ルカン教授が主張 https://www.bbc.com/japanese/65917044
[6] 人工知能（AI）に関する安全保障理事会公開討論におけるアントニオ … https://www.unic.or.jp/news_press/messages_speeches/sg/48543/
[7] 人間レベルの知能を持つ「AGI」は3年後？ 元OpenAI研究員の警告が … https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2406/28/news080_3.html
[8] ベールに包まれた 世界最高峰の頭脳集団 「オープンAI」の正体 https://www.technologyreview.jp/s/188883/the-messy-secretive-reality-behind-openais-bid-to-save-the-world/
[9] 元グーグル研究者が懸念するChatGPTの社会リスクとは？Signal … https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00677/040300132/
[10] ビジネス特集 SFの世界がやってくる？“神のようなAI”が生まれる日 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231017/k10014227021000.html

サム・アルトマン氏の先見性のある取り組みについて、少しでも興味をもっていただければ幸いです。

サム・アルトマンの未来志向の取り組みとは？

近年のテクノロジー業界では、AI（人工知能）の急速な進歩によって社会が大きく変わりつつあります。その変化を主導する一人が、サム・アルトマン（Sam Altman）という人物です。アルトマン氏は元Y Combinator代表であり、OpenAIに深く関わってきたことでも知られています。ここでは、彼の先見性を象徴する取り組みをいくつか取り上げてみたいと思います。

1. AI技術と社会課題に対する意識

AIの進歩は、便利なサービスや効率化をもたらす一方で、「人間の仕事が奪われるのではないか」という不安も高まっています。アルトマン氏はこの問題に対して非常に早い段階から注目し、社会的なインパクトを考慮していました。彼がOpenAIで取り組んできたAI研究だけでなく、後述するベーシックインカム（UBI）への関心も、そうした将来を見据えた行動の一つだと思われます。

2. 核融合エネルギーへの積極的な投資

アルトマン氏の未来志向は、エネルギー分野にも及びます。たとえば、彼が早期から注目して投資しているのが「核融合エネルギー」です。AIの大規模化には膨大な電力が必要とされるため、クリーンで潤沢なエネルギー源の確保は今後ますます重要になります。

•核融合は、理論上CO₂排出がほぼないと考えられている次世代エネルギーの一つ。

•実用化までには技術的なハードルが多いとされていますが、万が一これが成功すれば人類のエネルギー問題を大きく解決しうる可能性を秘めています。

•アルトマン氏が出資している核融合スタートアップ「ヘリオン・エナジー（Helion Energy）」は、その最先端を走る企業の一つと言われています。

3. ベーシックインカム（UBI）への関心

仕事がAIに代替される可能性を考えると、「人々の生活のセーフティネット」を整備しなければならないという議論があります。アルトマン氏は、ベーシックインカム（UBI：Universal Basic Income）の導入や実験に関しても強い興味を示しており、実際に何らかの試験的プロジェクトを支援してきたといわれています。

•AIなどのテクノロジーがもたらす効率化の恩恵を、すべての人が享受できる仕組みを作ることが目的。

•人々が最低限の生活を保障されることで、新しいチャレンジや教育、創造的活動に時間を割けるようになると期待されている。

•ただし、現実に導入するとなると財源や社会構造の変化など、課題は山積み。アルトマン氏のように影響力のある人物が声を上げることで、世界的な議論が進む可能性もあります。

4. OpenAIでのリーダーシップ

アルトマン氏は、創業期からOpenAIを牽引してきた人物の一人です。AIの最前線にいる彼が、将来どのような社会が訪れると考えているかを示すのが、先に紹介した核融合エネルギーとベーシックインカムへの取り組みです。AIとエネルギー、そして社会保障を組み合わせた長期的ビジョンは、単に一つの産業だけを伸ばそうというものではなく、「社会全体をどのようにアップデートしていくか」という問いに向き合う姿勢だと言えます。

おわりに

AIに少し問い合わせてみたところ、サム・アルトマン氏の動きを追うと、「社会の在り方」が今後どのように変わっていくのかがちらりと見えてきました。AI技術の進歩がもたらす新たな課題を認識したうえで、核融合エネルギーへの投資やベーシックインカムの検討といった大胆なアプローチを見せているのは、彼の先を読む力の表れとも言えるでしょう。

今後、アルトマン氏の取り組みがどのように社会を変えていくのか、そして彼が思い描く「未来像」が実現にどれほど近づくのか――私たちにとっても注目すべきポイントです。少しでも興味を持った方は、彼のコメントや投資先などをチェックしてみると、新たな視点が得られるかもしれません。

1. アメリカと日本の賃金水準の違い
   •アメリカ
   •シリコンバレーや大都市圏では、ソフトウェアエンジニアの年収が日本円換算で1,000万円〜2,000万円以上になるケースも珍しくありません。
   •ベースサラリーに加え、企業によっては株式やボーナス、福利厚生も充実しており、総合的な報酬はさらに高額になることがあります。
   •日本
   •同レベルのスキルや経験を持つエンジニアでも、年収はアメリカの約半分〜3分の1程度に収まることが多いです。
   •大手企業や外資系を除くと、国内IT市場全体で見たときに賃金はまだ伸び悩んでおり、待遇面でも差が生まれやすい状況です。
2. なぜこんなに差があるのか？
   1.IT産業規模・投資額の違い
   •米国ではベンチャーキャピタルを含む投資が盛んで、IT企業が巨額の資金を調達し、人材への報酬を厚くできる仕組みがあります。
   •日本は総体的にITへの投資規模が小さめで、成果報酬やスタートアップ文化がまだ浸透しきっていない面があります。
   2.人材競争の激しさ
   •アメリカではIT人材の流動性が高く、優秀なエンジニアを確保するため企業間の競争が激しいため、自然と報酬が上がります。
   •日本では大手企業に長く勤める風土も残っており、転職市場の流動性が比較的低いため、給与水準の上昇が緩やかです。
   3.ビジネス文化や雇用制度
   •成果重視・即戦力を高く評価するアメリカの企業文化に比べ、日本の評価制度は年功序列や固定給がベースになっている場合が多く、給与アップに時間がかかります。
3. 「アメリカから日本企業が仕事を受注する」チャンスは？
   •コストメリット
   •賃金格差があるぶん、日本のエンジニア人件費はアメリカ企業から見ると相対的に割安。
   •「高品質 × コスト優位」を打ち出せば、日本のIT企業でも海外案件を獲得できる余地があります。
   •信頼性と品質
   •「日本企業の丁寧なプロジェクト管理や品質の高さ」を武器にすれば、アメリカの企業に対しても十分アピール可能。
   •特に製造業やセキュリティ重視の案件などで日本の強みが生きるケースがあります。
   •チャレンジもある
   •英語コミュニケーションや時差対応、契約・法務（アメリカ準拠）など乗り越えるべき課題は多いです。
   •ただし近年はリモートツールや海外向けSNS（LinkedInなど）で営業・情報発信がしやすくなっており、ハードルは下がりつつあります。

まとめ
•アメリカのITエンジニア給与は、日本の2〜3倍以上になる例もあり、大きな賃金格差が存在しています。
•日本企業にとっては、この格差が逆に「コスト競争力」として活かせるチャンスでもあり、英語対応やグローバル展開の準備を行えば、海外案件を受注する可能性は十分にあります。
•一方で、契約面やコミュニケーション面の課題に注意し、「高品質」「誠実な対応」「コストメリット」をバランスよく示せる企業が、アメリカからのオーダーを獲得していくと考えられます。

日本のITエンジニア・企業がこの賃金格差をどう活かすか、今後の動きに注目が集まっています。

日本の中規模IT企業（社員数数百名規模）が海外で競争力を確立し、持続的に成長するためのポイントをまとめました。国内企業の強みである「高品質」「きめ細やかな顧客対応」を活かしつつ、アジャイル開発やグローバル人材採用などの新しい取り組みを組み合わせることで、海外大手と差別化した独自のポジションを築くことが可能です。

1. 自社の強みを再定義し、特定ドメインで差別化
   •“高品質”＋α の価値を打ち出す
   例：日本らしい丁寧なサポート、セキュリティ面の手厚い対応、エンタープライズ企業が安心できる体制づくりなど。
   •特定領域への深耕
   工場向けIoT、ヘルスケアSaaS、ロボティクス、AI映像解析など、まだ巨大プラットフォームが独占していない分野に集中し、専門性で勝負する。
2. アジャイル開発やDevOps文化を導入し、イノベーションを創出
   •ウォーターフォールとアジャイルのハイブリッド開発
   顧客要件が変わりやすい部分はアジャイル型でスピード重視、安定した領域は従来プロセスで確実に進める。
   •失敗を許容する社内体制・小規模チームの実験プロジェクト
   新規アイデアを素早く検証・改善する文化を育み、スタートアップとの協業やハッカソンで刺激を得る。
3. グローバルへの視点と海外展開
   •海外マーケットの開拓
   日系企業が多く進出している地域や、比較的言語・文化の親和性が高いアジア圏から進出するのも手。
   •外国人材採用による多様性確保
   バイリンガルPMやエンジニアを積極的に受け入れ、英語環境のプロジェクトを回せる体制を整備。リモートワーク前提で海外在住の人材も採用する。
4. サブスクリプションモデルと顧客との継続関係
   •“売り切り”から“伴走型サービス”へ
   月額課金などで導入から運用、データ分析、改善までを一括サポートし、顧客企業と長期的な関係性を築く。
   •ユーザーフィードバックやデータを活用
   導入後も継続的に改善を繰り返すことで、製品の質・顧客満足度を高めると同時に競合との差別化要素を強化。
5. 新技術への投資とパートナーシップ
   •研究開発投資と産学連携
   AIやIoT、ロボティクスなど将来性のある技術で大学・研究機関との共同開発を進め、特許取得などで優位性を確保。
   •パートナーとのイノベーション
   自社だけでフルスタックを目指すのではなく、国内外のスタートアップや専門企業と連携し、“高い信頼性”と“スピーディな開発”を組み合わせる。

日本でAI人材を育てながら海外案件を獲得する戦略
•米国企業案件を狙うメリット
世界最大級のIT市場であり、コストメリット + 高品質で勝負できる。先端技術にも触れられる。
•国内企業案件に注力するメリット
言語や商習慣でのハードルが低く、高品質を評価してもらえればリピート受注に繋げやすい。
•ハイブリッド戦略
まずは国内で実績を積んでAI人材を育成し、小規模の海外案件から少しずつ挑戦。長期的には国内外の案件をバランス良く取り、リスク分散と収益拡大を目指す。

インド・東南アジアとの競合と日本企業の勝ち筋
•英語対応や価格面での競争
インドや東南アジアは“安い・速い”を武器にオフショア開発を行ってきた成熟市場。一方、日本企業は「信頼性・品質・きめ細かさ」で差別化できる。
•オンラインで直接海外案件を受注する可能性
LinkedInやUpworkなどを活用し、小さなプロジェクトから評価・実績を獲得して拡大を狙う。
•強みを活かすニッチ領域への特化
日本が得意とする製造業向けIoTや精密技術系のAIなど、競合が手薄な分野で高付加価値サービスを提供すると勝算がある。

まとめ
•日本の中規模IT企業でも、海外大手と真っ向から競争するのは難しくない。高品質や丁寧なサポートを軸に、アジャイル文化やグローバル人材を取り入れれば、“日本ならでは”の独自ポジションを築ける。
•AI導入支援を中心に、国内外をハイブリッドに展開する戦略も現実的。まずは国内案件で実績と人材育成を進め、小規模海外案件を成功させて事例を積み重ねていく。
•競争が激しい時代だからこそ、サブスク型の長期収益モデルや先端技術投資、パートナーシップによるイノベーションなどを並行して行い、付加価値の高いサービスを提供していくことが重要です。

「高品質 × アジャイル × グローバル視点」を武器に、日本のIT企業が国内外の顧客から選ばれる存在になる可能性は十分にあります。社内文化と人材育成、そして戦略的なマーケティングを組み合わせ、より大きな成長を目指しましょう。

AIによって教育の効率がかなり高まりそうです。

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教育現場でAIの活用が進み、学びの形が大きく変わろうとしています。特に注目すべきは、暗記中心の学習から探究・創造的な学びへのシフトです。

AIが基礎的な情報提供をサポートすることで、学習者は興味関心に基づいた深い探究に時間を使えるようになります。また、個々の学習進度に合わせたパーソナライズド学習も実現可能に。AIによる学習分析で、つまずきポイントを特定し、最適な教材を提案できるようになります。

しかし、これは基礎学力が不要になることを意味しません。むしろ、AIを正しく活用し、批判的思考を行うための土台として、確かな知識基盤が必要です。計算練習や基礎的な語学学習など、習熟度を上げるための練習は依然として重要な要素となります。

教師の役割も変化していきます。知識の提供者から学習支援者へとシフトし、「チームでの協働」「対人コミュニケーション」「社会性を育むプロジェクト学習」など、AIでは補いきれない領域での支援がより重要になるでしょう。

新しい時代の教育において、テクノロジーと人間の強みを組み合わせることで、より豊かな学びが実現できると確信しています。子どもたち一人ひとりの可能性を最大限に引き出す、そんな教育環境の構築が、まさに始まろうとしているのです。

このような観点も参考にしたいと思います。

2023年AIの真実：ひろゆき氏が読み解く現状と未来への示唆

「AIが社会を変える」

この言葉を、私たちは何度聞いてきたでしょうか。しかし、その実態はどうなのでしょうか。

今回は、ひろゆき氏による2023年のAI分析から、その現実と課題、そして未来への展望を紐解いていきたいと思います。

期待と現実のギャップ

2023年、AIは確かに進化を遂げました。しかし、その影響は予想とは異なる形で現れています。

最も顕著な成果を上げたのは、エンジニアリング分野です。GitHubコパイロットによるコード作成の効率化や、テストコード生成の高速化など、具体的な成果が見られました。

ただし、これはあくまでも特定分野での話。一般的な職種における生産性向上は、まだまだ道半ばと言わざるを得ません。

技術的な壁

現在のAIが抱える最大の課題は、統計的な正確性とビジネスにおける実用性のバランスです。

例えば、99.9%の精度を誇るシステムでも、残りの0.1%が致命的なエラーを引き起こす可能性は否定できません。そのため、依然として人間による監査が必要とされています。

また、インターネット上の誤情報も学習してしまうという、データ品質の問題も存在します。

各分野での活用状況

保険業界での活用

• アクチュアリー業務の効率化
• 法務関連作業の迅速化

クリエイティブ分野での限界

• イラストレーターの完全な代替は困難
• 細かい要望への対応に課題
• 「痒いところに手が届かない」状況

製造業での実態

• 工場自動化やロボット制御での活用
• 従来型システムとの優位性比較が必要

将来への視座

2024年に向けて、AIの発展は続くものの、劇的な社会変革は期待しにくい状況です。

特に注目すべきは以下の点です：

1. 特定目的AI（自動運転など）は着実な進化が期待できる
2. 汎用AIの開発には依然として大きな課題が残る
3. 人間による監督・確認作業の重要性は継続

シンギュラリティについての考察

2045年問題などの未来予測については、慎重な見方が必要です。

特に、AI開発の商業的メリットという観点から見ると、人類支配型AIの開発可能性は極めて低いと考えられます。

まとめ：これからのAI

AIの進化は確実に続いていきます。しかし、そのスピードは私たちが想像していたよりも緩やかなものになりそうです。

特定分野での効率化は着実に進むでしょう。ただし、社会全体を劇的に変革するような汎用的な革新には、まだまだ時間が必要かもしれません。

そして最も重要なのは、どれだけAIが発展しても、人間による適切な監督と判断の重要性は変わらないという点です。

テクノロジーの進化と人間の役割。この両者のバランスを取りながら、私たちは未来へと歩んでいくことになるでしょう。

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※本記事の一部はAIによって生成されています。

ひろゆきの2023年のAIに関する詳細な分析と見解を以下にまとめます：

1. AIの社会的影響の実態

• 2023年は「AIが社会を大きく変える」という予測に反して、実際の影響は限定的だった
• エンジニアの分野では具体的な成果が見られた：
• GitHubコパイロットによるコード作成の効率化
• テストコードの生成速度の向上
• しかし、エンジニア以外の職種での生産性向上は思うように進んでいない
• 「これからの技術」という評価が2年経っても変わっていない

1. AIの技術的限界と課題

• 統計的な正確性は高いものの、ビジネスにおける収益性との間にギャップが存在
• OpenAIを含む主要企業でも、結果の100%の保証ができない現状：
• 99.9%は正しくても、1%の誤りの可能性は排除できない
• 結果の監査に熟練した人材が必要
• データ品質の問題：
• インターネット上の誤情報（例：反ワクチン情報）も学習してしまう
• アルゴリズムと学習データの透明性が確保できない

1. 具体的な応用分野での現状
   保険業界：

• アクチュアリー（保険数理士）の業務効率化
• 判例調査などの法務関連作業の効率化

クリエイティブ分野：

• イラストレーターの仕事代替は難しい現状
• 細かい修正や具体的な要望への対応が不十分
• 「痒いところに手が届かない」状況

製造業：

• 工場の自動化やロボット制御でのAI活用
• しかし、従来のアルゴリズムベースでも同等のパフォーマンスが出せる場合も

1. 将来への展望と課題
   技術開発の方向性：

• 特定目的のAI（例：自動運転）は進化が容易
• 汎用AI（例：東大入試プロジェクト）は開発の意義が見出しにくい

AI活用のリスク：

• 政策決定へのAI活用（Evidence-based Policy Making）の危険性
• 例：経済成長最適化のために高齢者への対応を制限する可能性
• 環境保護の名目で人口削減を提案する可能性

1. ビジネスインパクトの現状

• 売上への直接的な影響は限定的
• 市場の期待と実際の成果にギャップ
• 株価への影響も当初の期待ほどではない

1. 2024年の展望

• 劇的な変化は期待できない可能性が高い
• 「AIは思ったより社会を変えない」という認識が広がる可能性
• 人間による監督・確認作業の必要性は継続

1. シンギュラリティに関する見解

• 2045年問題などの未来予測の不確実性
• 予測可能な未来（人口統計など）と不確実な未来（AI発展）の区別の重要性
• AI開発の商業的メリットの観点から、人類支配型AIの開発可能性は低い

1. 結論

• AIの進化は継続するものの、社会変革のスピードは予想より遅い
• 人間の監督・判断の重要性は当面継続
• 特定分野での効率化は進むが、汎用的な革新には時間が必要

ChatGPT Proは想像以上に多くの人々が使用していて、このプランでは損失が発生しているようです。

Sam Altman

insane thing: we are currently losing money on openai pro subscriptions! people use it much more than we expected.

音声入出力を繋ぎっぱなしにすることが多く、soraで動画生成も無制限なので気にせず利用しています。 音声機能と動画生成の負荷は大きいと思います。

OpenAIのChatGPT Pro、予想以上の利用で収益化に苦戦

はじめに

2024年12月から提供が開始されたOpenAIの最上位有料プラン「ChatGPT Pro」が、予想を上回る利用状況により収益面で課題に直面していることが明らかになりました。この状況は、AI業界における価格設定の難しさと、高度なAIサービスに対するユーザーの旺盛な需要を浮き彫りにしています。

ChatGPT Proの概要

ChatGPT Proは、OpenAIが個人ユーザー向けに提供する最上位の有料サービスです。月額200ドル（約3万円）という比較的高額な料金設定にもかかわらず、以下のような充実した機能を提供しています：

• 「o1」および「o1 pro mode」への無制限アクセス
• 「o1-mini」「GPT-4o」の利用
• 高度な音声機能（音声のみ）の提供
• 動画生成AI「Sora」への拡張アクセス
• ChatGPT Plusの全機能

予想外の展開

2025年1月6日、OpenAIのサム・アルトマンCEOは自身のXアカウントで興味深い声明を発表しました。同氏の投稿によると、ChatGPT Proは現在、収益を上げるどころか損失を出している状態だといいます。

この状況について、アルトマンCEOは以下のように述べています：

insane thing: we are currently losing money on openai pro subscriptions! people use it much more than we expected.

特に注目すべき点は、月額200ドルという料金設定が、アルトマンCEO自身が「収益が出る」と判断して決定した金額だったという事実です。これについて同氏は別の返信で以下のように言及しています：

no, i personally chose the price and thought we would make some money

なぜ損失が発生しているのか

この予想外の事態には、いくつかの要因が考えられます：

1. ユーザーの利用頻度

• 予想を大きく上回る利用頻度
• 高度な機能への継続的なアクセス

1. システムリソースの消費

• 高度なAIモデルの運用コスト
• サーバー負荷の増大

1. ユーザー層の特性

• プロフェッショナルユーザーによる集中的な利用
• 開発者やリサーチャーによる高負荷な処理

今後の展望

この状況は、高度なAIサービスの提供における重要な教訓となっています。具体的には：

• 価格設定の難しさ
• ユーザーの利用パターンの予測
• 運用コストの正確な見積もり
• サービス提供のバランス
• 機能の充実度と収益性の両立
• リソース消費の適切な管理
• ビジネスモデルの再考
• 持続可能なサービス提供の方法
• 適切な利用制限の検討

おわりに

ChatGPT Proの事例は、最先端のAIサービスを提供する上での課題を明確に示しています。ユーザーの期待に応える高品質なサービスを維持しながら、持続可能なビジネスモデルを構築することの難しさが浮き彫りとなりました。

今後、OpenAIがこの状況にどのように対応していくのか、業界全体が注目しています。この経験は、AIサービスの価格設定や運営方針に関する貴重な知見となることでしょう。

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参考情報：

• サム・アルトマンのX投稿（2025年1月6日）

この記事の一部はAIによって生成されています。

AIを使うことでエンジニアの生産性はかなり上がりそうですね。
ロボットがバーチャル空間で学習をして学習効率を高める話は聞いていたが、実際に実現しているようです。

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ホリエモンと中島聡が語る未来展望：AIの進化、エネルギー革命、そして日米関係の行方
はじめに
堀江貴文氏と元マイクロソフト技術責任者の中島聡氏による対談から、テクノロジーの未来と日本の課題について深い洞察が得られました。本記事では、両氏の対談内容を整理し、重要なポイントをお伝えします。

対談概要まとめ

1. 生成系AIの特徴と人間の「ハルシネーション」

• 生成系AI（例：ChatGPT）がときどき「ハルシネーション」と呼ばれる不正確な回答をする話題。
• 中島さん・堀江さんともに「人間もハルシネーション（幻覚や思い込み）をする」と指摘。
• 寝不足や過度な疲労時に、人間のロジックが破綻する経験談を共有。
• AIのハルシネーション問題は、「適切な指示（プロンプト）を与えれば正確度が高まる」という方向で解消が期待される。

2. AIと人間の知能の類似性

• GPTの仕組みは「次に来る単語を予測するもの」と説明されがちだが、人間の会話も次の言葉を連鎖的につなげている面がある。
• そのため、大規模モデルが人間並み、あるいはそれ以上に汎用的な知能に到達する可能性について議論している。

3. ロボットや運動神経へのAI応用

• 千葉工業大学などが研究する運動神経のいいロボットの動画が話題。
• ニューラルネットを活用した運動制御は、既存のアルゴリズムで対応が難しかった領域を切り開いている。
• AIは今後、人間の運動機能的な部分もまかなうようになり、あらゆる分野で革命が起こる可能性がある。

4. AIが進化した世界と人間の役割

• 人間の仕事がAIに代替されるとどうなるのかという話題。
• 例として、スポーツや演劇、音楽などは「役に立たないけれど人間がやるからこその価値」があるとされる。
• 生成系AIで映像や音楽を自動生成できる時代になっても、「実際の人間」が行うパフォーマンスは別の付加価値を持つだろうという見方。

5. プログラミングとAI

• 堀江さん・中島さんともにプログラマー出身で、コード書きの最初の部分をAIに任せられる利点を強調。
• ライブラリの使い方や初期設定などを調べる手間が激減し、生産性が飛躍的に向上している。
• 今後はさらにAIがコードを生成・改良しやすいアプリケーションが増え、ビジネスモデルにも影響が及ぶ。

6. 電力問題とエネルギー革命

• 生成AIの膨大な計算量が電力消費を増大させる懸念がある。
• アメリカの大企業（Google・Amazonなど）のデータセンターが電力不足に直面する可能性。
• 原子力発電、特に小型モジュール炉や洋上原発、核融合などへの期待が語られるが、実用化のスケジュールやコストが問題になる。
• 太陽光パネルのコストが下がっており、一部地域では原発よりも優位という見方もある。
• しかし日本では地理・自然条件が不利で、核融合の実用化に期待する声もある。

7. 子どもとAI教育

• ChatGPTなどの生成系AIを子どもに活用すると「爆発的に知能が伸びるのでは」という期待。
• 一方で幼児教育ではまだ言葉の認識が不十分な場面もあるため、専用の調整が必要。
• 将来的にキャラクター人形とAIを組み合わせた学習ツールなどが普及する可能性も示唆。

8. 総括

• AIや核融合など未来を左右する技術をめぐり、「技術的に可能か」「いつ実現するか」だけでなく、ビジネスモデルの成立性や政治・規制との兼ね合いが重要になる。

– 堀江さんと中島さんは、エネルギーやAI技術の進歩による産業革命や社会構造の変化を楽観的に捉えつつも、その過渡期における法規制や投資の方向性が鍵になると指摘している。

参考情報

• AIの発達による未来予測と起きうる「消費電力問題」を考える！伝説の日本人エンジニア中島聡さんと対談（後編） – YouTube
  https://www.youtube.com/watch?v=N1G_8Ro6rjc

写真には、私たちの大切な思い出が詰まっています。

Image to Video AIは、1枚の静止画から6種類の自然な動きを持つ動画を生成します。例えば、家族写真であれば、微笑む表情や目の動き、わずかな首の傾きなど、より生き生きとした表情を再現することが可能です。

活用シーンは多岐にわたります：

思い出写真を動画化し、より鮮やかな記憶として残すことができます。また、企業PRの場面では、製品写真や会社案内の写真に動きを加えることで、より印象的なプレゼンテーションが可能になります。教育現場では、歴史的な写真や科学の教材写真に動きを加えることで、より理解しやすい教材作成にも活用できます。

この技術は、写真を単なる記録から、より豊かな表現媒体へと進化させます。大切な思い出により深い表情を与え、新しい視点で楽しむことができます。

AI技術 #思い出 #写真 #動画制作 #テクノロジー

ご興味をお持ちの方は、当社ウェブサイトのお問い合わせフォームよりご連絡ください。詳しい説明と活用事例をご紹介させていただきます。

近年、多くの企業が人手不足に悩まされています。この課題に対して、私たちアクロビジョンは最新のAI技術を活用したソリューションを提供しています。
https://www.acrovision.jp/?page_id=955

RAG技術とClaude APIを組み合わせたAIチャットボットです。このシステムは、お客様からの問い合わせに対して、過去の対応履歴や社内ナレッジを活用しながら、回答を提供することができます。
実際に社内での運用を開始してみると、良い効果が得られました。問い合わせ対応の時間が削減されただけでなく、回答の品質も向上。担当者の業務負荷も軽減されています。
このような成果を受けて、現在は外部のお客様向けにもサービス提供を開始しています。

これからも私たちは、最新のAI技術を活用しながら、企業の業務効率化と働き方改革を支援していきたいと考えています。
今後も、新しいテクノロジーを活用して、新しいサービスを作り続けます。

AI活用 #業務効率化

私たちは、AI技術を活用した新しいキャリアアドバイスサービスを開始しました。

このサービスは、過去に蓄積してきたIT案件データを活用し、このデータをAIが分析、現在の市場トレンドや将来性の高い技術領域を特定。さらに、個々のエンジニアのスキルセットを評価し、最適なキャリアパスを提案します。

従来の経験や勘に頼るキャリア選択から、データに基づいた客観的な判断へ。私たちは、エンジニアの皆様のキャリア決断をより確かなものにすると考えています。

サービスは、以下のページでご確認いただけます。
https://www.acrovision.jp/?page_id=1115

私が参加している経営者の会のプログラムの一つ学生起業家世界一を決めるGSEA（The Global Student Entrepreneu Awards) 世界大会@フランクフルトに参加。
今回は世界56カ国から56人の学生起業家が参加しました。世界大会ということもあり全体的にレベルは高く7000万円の資金調達をしたインドの学生、Googleから支援を受けているポーランドの学生などもいました。今回、私はセミファイナルの審査員をさせてもらうなど、貴重な経験をすることができました。ファイナルにはマレーシア、メキシコ、エルサルバドル、パキスタン、グアテマラの学生が勝ち上がり、優勝は乳がん検知のサービスを手がける18歳のメキシコの学生起業家が選ばれました。
次の世界大会@トロントに向けて国内予選は10〜12月頃に実施をする予定です。

現在、学生起業家を募集しているので大会に興味がある方は連絡を下さい！周りに学生起業家がいる方も連絡をもらえるとありがたいです。