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「現時点のGensparkは描いている構想の10％でしかない」【イベントレポート・500名満席御礼】＜医療×AI＞話題のAI検索ツール「Genspark」2024Japan Meet Upを開催！

AI Dreamers Production(旧AI未来創造塾)

【AI Dreamers Production】とは？

【AI未来創造塾】は2024年7月から【AI Dreamers Production】へとリニューアルしました。
　AIがもたらす未来は、もはや誰にも予想できません。
少なからず私たちの生活や仕事、社会全体に影響を与えることが考えられます。
人間とAIが共存することで、より効率的で便利な社会が実現する一方で、AIによって失われるものや、人間の役割が変化することによる課題も生じることが予想されます。
【AI Dreamers Production】では、専門家の方や既にAIを活用されている方をお招きし、活用事例を知ることでAIとの明るい未来をどう切り拓いていくか参加してくださった皆さんで学ぶ会です。
私たちと共に、AIを活用して、起業・独立を目指し、自分で人生を選択するボーダーレスな世界に飛び込んでいきましょう。

◆内容

・AIを実際に活用している方、AIに知見のある方をお呼びしてのセミナー
・原則水曜21:00~22:00開催予定(参加無料)
・カジュアルにAI活用事例やAIの未来について語る会です。
　(夜も遅いのでドリンク片手にといった感じで参加ください)
・後々はオフラインのセミナーや規模を大きくした会を開催していく
「AI Dreamers Production」Peatixはこちら↓（ぜひフォローください)
https://thefutureof-ai.peatix.com/

◆運営メンバー(プロモーター)

ころすけ

ころすけ
メディア関係の企業に14年勤めたが退職し独立。文系出身。
AIを活用して人々のお金と時間を自由に。
人と話すことが好きです。
【𝕏（旧Twitter）】https://x.com/korosuke_tv

ウエツ

ウエツ
No.3代行(経営者のスキマ時間づくりをお手伝い)を事業として行う。
現在は８社掛け持ちパラレルワーク。
※「No.3代行」詳しくはこちら
【𝕏（旧Twitter）】https://x.com/threetno3

【Genspark】とは？

Gensparkは、AI技術を活用した次世代型の検索エンジンです。
ユーザーのクエリに基づいてリアルタイムで新しいページ（Sparkpages）を生成し、情報を整理・統合します。
従来の検索エンジンとは異なり、広告や偏ったコンテンツに邪魔されることなく、必要な情報を迅速に取得できます。
さらに、AIコパイロットが内蔵されており、ユーザーの知識拡大をサポートします。

◆Eric Jing氏(Mainfunc.ai社 共同創業者兼CEO)

Eric Jing　氏

Microsoftでソフトウェア開発者としてのキャリアをスタート。
主席開発マネージャーに昇進し、Bing.comを立ち上げ。
また、現在20億ドルの価値があるMicrosoft Xiaoiceも開発。
2014年にBaiduに入社し、検索部門のVP兼CPOを務め、後にKay氏と共に
中国のトップAIデバイスブランドであるXiaoduを共同設立。
彼らは4,000万台以上のデバイスを販売し、Xiaoduの評価額を55億ドルにまで引き上げる。
それらの過程を経て、さらに大きな野望を持って
Googleに挑戦することを目指す新プロダクト「Genspark」を立ち上げる。

◆Kay Zhu氏(Mainfunc.ai社 共同創業者兼CTO)

Kay Zhu　氏

Googleでキャリアをスタートさせ、コア検索部門のスタッフソフトウェアエンジニアに昇進。
2011年に大きなランキング変更となったGoogle Pandaアルゴリズムを共同で開発。
2013年にBaiduに検索部門のチーフアーキテクトとして入社し、GoogleのRankBrainに先駆けて
世界初のDNNランキングモデルを立ち上げる。
中国最大のAIアシスタントプラットフォームであるDuerOSの先駆者でもある。
2020年にエリックと共にXiaoduを共同設立。
現在はMainfunc.ai社CTOとして「Genspark」の技術開発をリードしている。


◆Mainfunc.ai社とは

Mainfunc.ai社は、Microsoft、Google、Baiduの卒業生によって設立された革新的なAI企業であり、
ポジティブな変化を促進する世界クラスのAI製品の開発に専念しています。
同社の主力製品であるGensparkは、専門のAIエージェントを展開してリサーチを行い、
カスタムSparkpagesを生成するAIエージェントエンジン。
従来の検索結果とは異なり、SparkpagesはバイアスやSEO主導のコンテンツから解放され、
ユーザーの時間を節約し、より価値のある洞察を提供する、統合された信頼できる情報を提供。

カリフォルニア州パロアルトとシンガポールに本社を置き、
シリコンバレーのイノベーションとアジア市場の洞察を組み合わせたグローバルな視点を体現しています。
同社は、Lanchi Venturesが主導するシードラウンドで6,000万ドルを調達することに成功。
MainFunc.ai社は、人々が情報にアクセスして使用する方法に革命を起こし、
デジタルの世界をより効率的かつ信頼性の高いものにすることを目指している。

会社HP：https://mainfunc.ai/
Genspark Xアカウント：https://x.com/genspark_ai

Meet Up の内容

◆Eric Jing氏によるGenspark紹介

  • 自己紹介

    • 2006年にマイクロソフトに主席開発マネージャーとして入社。

    • 2008年にSharePrint.comを立ち上げ、アジア市場の開発ワークフローを担当。

    • マイクロソフト初のAIチャットボットXiaoIce（シャオアイス）の開発に携わり、後にXiaoIceはマイクロソフトから独立し、20億米ドル規模の企業に成長。

    • Baidu（バイドゥ）に検索部門のチーフプロダクトマネージャー兼コーポレートVPとして入社し、ウェブ検索製品全体を担当。そこでケイ氏と出会う。

    • 2020年にケイ氏と小度科技（シャオドゥテクノロジー）を共同設立。評価額55億米ドルの企業に成長させ、AIアシスタントやAI音声デバイスを開発・販売。

    • 2023年にケイ氏とMainfuncを共同設立。シリコンバレーとシンガポールに拠点を置き、最初の製品としてGensparkを開発。

  • Kay氏の紹介

    • 2006年から7年間Googleに勤務し、検索ランキングやGoogleアルゴリズムの開発に携わる。

    • 2013年にBaiduに入社し、検索技術部門を率いる。エリック氏とは2014年から10年間のパートナーとして共に働く。

    • 2017年にエリック氏と共にBaiduアシスタント（中国版Alexa / Googleアシスタント）の開発に着手し、2023年までに4,000万台以上を販売。

    • 現在、MainfuncにてGensparkの開発をリード。

  • Gensparkの紹介動画上映と解説

    • 今日のインターネットは情報過多で、バイアスやスパム、広告が多いという現状を提示。

    • GensparkはAIを用いてこの混沌としたインターネット情報を整理し、Sparkページとして表示することで、ユーザーが必要な情報に簡単にアクセスできるようにすることを説明。

    • AIコパイロットとのチャット機能で、ページに関する質問に答えてもらうことができることを実演。

    • eバイクの比較やパリ旅行の計画といった具体的な検索例を通して、Gensparkの多様な活用方法を紹介。

    • 従来の検索サービスよりもクリーンで包括的な検索結果を提供することを強調。

  • Gensparkの開発理念

    • Googleとは異なる3つのアプローチで検索ツールを開発していることを説明。

      • データ: AI生成コンテンツを活用し、新しいデータプラットフォームを構築。

      • インタラクション: 自律的なオートパイロットエージェントを開発し、ユーザーの検索体験を向上。

      • 収益化: ユーザー体験と収益化のバランスを重視した新しいビジネスモデルを採用。

  • Gensparkの今後の展望

    • 従来の検索ツールからAIエージェントへと進化させるビジョンを提示。

    • 現在の検索は、ツール操作を学習し、タスクを複数のクエリに分解、検索結果のリンクをクリック、情報を脳内で処理…といった複数のステップが必要。

    • 未来のGensparkは、人間のアシスタントのようにユーザーと会話形式でやり取りし、AIエージェントが複雑なタスクを自律的に実行。ユーザーはGensparkに調査やレポート作成を依頼し、その間は他の活動に集中できるようになる。

    • このAIエージェントの実現により、人々の生産性が飛躍的に向上すると予測。

日本人講師陣によるGenspark活用事例発表

◆内田直樹氏(たろうクリニック院長)

「テクノロジー好きの在宅医がGensparkをどう活用しているか」

内田直樹　氏

福岡市で在宅医療・訪問診療を行うたろうクリニック院長。
在宅医療において精神科医・認知症専門医の役割が大きいと考え情報発信中。
福岡市を認知症フレンドリーな町にしていくことを目指し、テクノロジーの活用にも積極的に取り組んでいる。
認知症フレンドリーテックというコミュニティも運営している
Xアカウント：https://x.com/naokiuchid
HP：https://taro-cl.com/

  • 自己紹介
    福岡で在宅医療クリニックを運営。在宅医療、認知症、精神科の専門医。テクノロジー好きが高じてオンライン診療の実証事業に初期から参加、オンライン服薬指導の国内第一号を実施。プログラミングスクールで飯塚氏と出会い、オンラインヒヤリハット報告システムを開発。ChatGPTを用いた新着論文要約メール配信システムを開発し、noteで公開、大きな反響を得る。

  • Gensparkの活用方法

    • 臨床現場での疑問を解決するためにGensparkを使用。「ググる」から「ジェネる」への移行を提唱。

    • Google検索では、疑問をキーワードに分解して検索する必要があり、求める情報に辿り着きにくいことがあるが、Gensparkでは自然言語で質問を入力するだけで的確な回答が得られる。

    • 具体的な活用例として、嚥下機能の評価方法の検索を挙げる。Gensparkは具体的な手順やポイントを提示してくれるため、診療現場ですぐに役立つ情報を提供してくれる。

    • GensparkのAIエージェント化構想に期待を表明。

  • その他の活用例

    • 認知症に関する著書のファクトチェック。

    • 学会出張や家族旅行の際の観光情報収集。学会開催地のアクセス方法検索など、医療以外の分野でも活用。

  • Google検索との使い分け

    • 特定のウェブサイトにアクセスしたい場合や、単語の意味、Googleマップを利用する際はGoogle検索を使用。スポーツの試合結果速報もGoogle検索の方が優れていると感じる。

  • ChatGPTとの比較
    ChatGPTは賢い人が一人で回答を作成するイメージに対し、Gensparkは複数人で議論して回答を作成するイメージ。複数視点からの回答はより信頼性が高いと感じる。

  • Gensparkの弱点

    • 回答に時間がかかる場合がある。ただし、時間をかけることでより正確な回答が得られるというメリットもある。

    • 最新情報や日本国内の情報に弱い場合がある。コロナワクチンの情報検索で、日本未発売のワクチンの情報や古い情報が表示された例を紹介。

    • 将来的な有料化への懸念。

  • 医療現場におけるAI活用の課題と展望

    • 紙カルテのOCR化や音声入力によるカルテ作成の難しさについて言及。

    • 在宅医療における情報共有の課題を解決するため、AIを活用した情報共有システムの開発に取り組んでいることを発表。

◆shimayuz氏

「ベッドサイド診療におけるGensparkの活用方法」

shimayuz　氏

医療現場AI×Dify & 循環器内科医師 | プロンプトデザイナー | 使えるAI情報を分かりやすく提供
| 世界プロンプトハッカソンで2部門世界一! | 使えるAI情報が欲しい人は今すぐフォローを📝
| NewsPicks公式トピックス生成AI執筆中 | 企業向けChatGPT講師 | Create.xyz公式アンバサダー
Xアカウント：https://x.com/Shimayus

  • 自己紹介
    市中病院の循環器内科医。AI関連のスタートアップ事業を準備中。ChatGPT公開後からAIを学び、プロンプトエンジニアリングにも精通。AIハッカソンでの入賞経験やNewsPicksでのAI関連の記事執筆なども行う。Gensparkに関する記事が大きな反響を得たことを報告。

  • Google検索の問題点

    • 広告に依存したビジネスモデルのため、信頼性の低い情報が上位に表示されるリスク。

    • 検索結果が多すぎるため、情報の取捨選択が困難。情報の質のばらつきも問題。

  • Gensparkの利点

    • リアルタイムで情報をカスタマイズして提供。並列処理によって複数の情報を統合し、精度の高い回答を生成。

    • 専門性の高い医療情報にも対応。具体的な例として、感染性心内膜炎の検索結果の違いを比較。Google検索では病院のウェブサイトが上位表示されるのに対し、Gensparkではガイドラインの情報が提示される。

    • オートパイロット機能によるファクトチェックとリフレクション機能による情報の信頼性向上。

  • ベッドサイド診療におけるGensparkの活用シナリオ

    • うっ血性心不全の診断：最新のガイドラインに基づいた診断基準や治療法を迅速に確認。研修医教育にも役立つ。

    • 末梢血管治療のエビデンス確認：最新の研究結果やガイドラインに基づいたエビデンスを確認。治療方針決定のサポートツールとして活用。

    • 抗菌薬の選択：感染症治療における適切な抗菌薬の選択をサポート。投与量や投与期間などの情報も提供。

  • Gensparkの将来性
    医療情報の検索ハードルを下げ、公平な医療アクセスに貢献すると期待。

◆大塚篤司氏

「医療従事者におけるGensparkの活用法」

大塚篤司　氏

近畿大学医学部皮膚科学教室・主任教授。 1976年生まれ。千葉県出身。医師・医学博士。
皮膚科専門医、がん治療認定医、アレルギー専門医。
2003年、信州大学医学部卒業。博士（医学）。
日本皮膚科学会専門医・指導医、がん治療認定医、日本アレルギー学会認定専門医など。
京都大学医学部特定准教授を経て2021年より現職。
がん・アレルギーのわかりやすい解説をモットーとし、コラムニストとしても活躍。
著書に『世界最高のエビデンスでやさしく伝える 最新医学で一番正しい アトピーの治し方』（ダイヤモンド社）、
『本当に良い医者と病院の見抜き方、教えます。―"患者の気持ちがわからない"お医者さんに当たらないために』（大和出版）、
『心にしみる皮膚の話』（朝日新聞出版）、
『まるごとアトピー―アトピー性皮膚炎の病態から最新薬剤、患者コミュニケーションまで』
『皮膚科手技大全』『医師による医師のためのChatGPT入門』（医学書院）、
『白い巨塔が真っ黒だった件』（幻冬舎）、
『皮膚科医の病気をめぐる冒険―医療を超えたクロストークで辿り着いた新しい自分』（新興医学出版社）がある。
Xアカウント: https://x.com/otsukaman

  • 自己紹介
    大学病院勤務の皮膚科医。免疫皮膚科、アトピー性皮膚炎が専門。著書多数。「M3」にも記事を執筆。ChatGPT関連の書籍も出版し、好評を得ている。

  • Gensparkの活用方法

    • 論文作成時の文献検索：論文中の記述をGensparkに入力することで、関連文献を効率的に検索できる。

    • 論文のファクトチェック：論文中の記述の正確性を検証。AIエージェントによる多角的な視点からのチェックが可能。

  • デモンストレーション

    • 論文作成時の文献検索方法を実演。GensparkはPubMedだけでなく、様々な情報源から関連文献を提示。

    • AIエージェントによる論文のファクトチェック方法を実演。論文の考察部分の記述をGensparkに入力し、ファクトチェックを実施。AIエージェントは関連文献を調べ、記述の正確性やエビデンスの有無を検証。

  • Gensparkへの要望
    PubMedからの情報取得に特化した機能の実装を希望。

  • その他
    Gensparkは最新の情報も拾ってきていると感じている。時間短縮に大きく貢献している。

Kay Zhu氏によるGensparkの機能解説

  • AI時代の技術トレンドの変化

    • 2019年以前は、検索、広告、レコメンド、会話など、タスクごとに異なるAIモデルが必要だった。各モデルは大量のデータで学習させる必要があり、異なる言語には異なる学習データが必要だったため、言語の壁が存在した。複雑な推論も苦手だった。

    • 2022年以降、ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)の登場により状況は一変。LLMは少ないデータで様々なタスクに適応でき、言語の壁もなく、推論能力も高い。

    • 「1秒ルール」(人間が1秒でできるタスクはAIでもできる)から「1分ルール」(人間が1分以内でできるタスクはChatGPTでできる)へ、そして将来的には「1時間ルール」(人間が1時間以内でできるタスクはAIエージェントでできる)の実現を目指している。

  • Gensparkの技術

    • LLMを活用し、ユーザーのクエリ理解、クエリ作成、検索、要約などを自動化。従来の検索よりも効率的に、より正確な情報を提供。

    • Gensparkは複雑なクエリを複数のクエリに分解し、並列処理で検索を実行。複数の検索結果を統合し、ユーザーに最適な回答を生成。

    • 言語の壁を越えた検索が可能。日本語のUIで英語のクエリを入力しても、日本語で回答を生成できる。

    • オートパイロットエージェントは、英語の学術論文を読み込み、日本語で推論・要約を行うことができる。

  • 新機能「データ検索」

    • Web上の情報を収集・整理し、表形式で表示する機能。

    • 米国のエネルギー消費量、日本の主要美術館の情報、テニスのトッププレイヤーの成績、LLMのベンチマーク比較など、様々なデータ検索が可能。

    • 複数の情報源から情報を収集し、信頼性を高めている。

  • LLMの推論能力向上

    • リフレクション機能と思考連鎖機能により、エージェントはより深く思考し、より正確な結果を生成できる。

    • 企業マニュアルの有効性に関する質問では、日本語の情報だけでなく英語の論文も参照。

    • ペットと子供の免疫の関係に関する質問では、肯定的な情報だけでなく否定的な情報も検索し、包括的な検証を実施。

  • 今後の展望

    • データ検索機能は近日中にリリース予定。

    • ライティング機能の強化、マーケティングスローガン作成支援なども開発中。

    • 現状のGensparkは構想の10%程度であり、今後も様々な新機能を追加予定。

Q&Aコーナー

  1. API提供について (質問：GensparkのAPIは提供されますか？)

    • リソースの制約から、現時点ではAPI提供は未定。Genspark製品自体の改善にリソースを集中させている。将来的にAPIが利用可能になった場合は、ブログなどで告知する。

  2. Perplexityとの比較について (質問：Perplexityと比べてGensparkはどう違いますか？)

    • PerplexityはAI検索の先駆けとして評価しつつも、Gensparkは速度よりも結果の質と信頼性を重視。

    • GensparkはPerplexityよりも多くのデータを検索し、高品質のパートナーデータも活用。より高性能なモデルを使用してコンテンツを要約し、信頼性の高い結果を提供。

    • オートパイロットエージェントはGenspark独自の機能であり、信頼性の向上に貢献。

  3. 検索の有料化について (質問：Gensparkの検索は有料になりますか？いつまで無料ですか？)

    • 検索は常に無料。Perplexityのように、高性能モデルの利用に課金するモデルは採用しない。Gensparkは全てのユーザーに等しく最高の検索結果を提供することを目指す。

    • 将来的には、プロエージェントなどの高度な機能を備えた有料版を提供する可能性はあるが、検索自体は無料のまま。

  4. プライバシーデータの扱いについて (質問：プライベートなデータを入力した場合、AIに学習されたり、他ユーザーに共有されたりしますか？)

    • プライバシーデータの保護は最優先事項。

    • 各タスクを公開/非公開として設定できる機能があり、非公開に設定したデータはAIの学習や他者への公開に使用されない。

    • 一方で、知識共有の重要性も認識しており、WikipediaやGitHubのようなコミュニティ形成を将来的に検討。

  5. パートナーデータの統合について (質問：検索精度の向上のため、今後どのようなパートナーデータを統合しますか？)

    • 学術論文データ以外にも、様々な分野の公開データを統合予定。データの正確性と信頼性の高い回答生成に役立てる。

  6. マーケティング用途での活用について (質問：Gensparkをマーケティングに活用できますか？)

    • Gensparkは研究、学習、生産性向上、マーケティングなど、様々な用途で活用されている。米国と日本が主要市場だが、中東、ヨーロッパ、南米など世界中で多様なユースケースが存在。

    • マーケティング関連の質問にも対応可能。今後、マーケティングスローガン作成支援などの機能も追加予定。

  7. 日本のユーザーへの対応について (質問：Gensparkは日本のユーザーを重視していますか？)

    • 日本はGensparkにとって重要な市場であり、高い優先度で開発を進めている。日本語のテストケースを多数使用し、日本のユーザーからのフィードバックを重視。口コミによるGensparkの広がりに感謝。

  8. 収益化について (質問：広告を表示しない場合、どのように収益を得る予定ですか？)

    • ユーザー数が少ない初期段階では広告は最適な収益化手段ではないと考えている。まずは品質、ユーザーフィードバック、口コミによる拡散に注力。

    • 将来的には、プロフェッショナル向けの有料機能を提供することで収益化を目指す。

  9. 公平性について (質問：Gensparkは偏りのない情報を提供するために、どのような対策をしていますか？)

    • 公平で包括的な情報を提供することを重視。インターネット上の情報は玉石混交で、広告やスパム、バイアスのかかったコンテンツも多いが、Gensparkはそれらに影響されないよう、多角的な情報を収集・分析し、偏りのない結果を提供する。

  10. 検索結果を論文やスライドにできるか？ (質問：Gensparkの検索結果を元に、論文やスライドを自動生成する機能はありますか？)

    • LLMは論文やスライドの生成も可能であり、将来的にそのような機能を検討。

    • 既に「Sparkページを作成」機能がアップデートされ、詳細な情報を含む長文記事を生成できるようになっている。

  11. モバイルアプリ開発について (質問：モバイルアプリの開発予定はありますか？)

    • 年内にiOSとAndroid両方のモバイルアプリをリリース予定。ユーザーとの直接的なコミュニケーションチャネルとしても活用。

  12. エンタープライズ向け機能の提供について (質問：企業内検索機能を提供する予定はありますか？)

    • 現時点ではコンシューマー向けに注力。エンタープライズ向け機能は将来的に検討。

  13. Wikipediaのようなコミュニティ機能について (質問：ユーザー同士でSparkページを共有・編集できるようなコミュニティ機能は開発されますか？)

    • 短期的な計画はないが、将来的に検討。

参加者特典の発表

最後にMainfunc.ai社のお二人から参加者に向けて、スペシャルなプレゼントの発表がありました！
そちらは、参加された方々へ聞いてみてください♪

イベント終了後Genspark経営陣のお二人からコメントが届きました！


AIを活用して創る未来

今回のセミナー「医療×Genspark AI」では、AI技術が医療分野にどのように貢献し得るかについて、多くの有意義なインサイトが共有されました。Gensparkの共同創業者であるEric氏とKay氏からは、Gensparkの開発背景や技術的な優位性についての深い解説があり、医療現場における実際の使用例とともに、その可能性が具体的に示されました。

医療専門家である内田氏、shimayuz氏、大塚氏の各講演からは、
実際に医療現場でGensparkがどのように活用され、医療の効率化や情報の精度向上に貢献しているかが詳しく紹介。
参加者からも「参考になった」という声が多く寄せられました！


特に、従来のGoogle検索や他のAIツールと比べて、Gensparkが医療情報の検索・統合において大きな優位性を持つ点が浮き彫りになりました。
医療分野におけるAIの役割は、単なる情報提供に留まらず、診療現場や論文作成支援など、幅広い応用が期待されています。

また、Kay Zhu氏によるGensparkの技術的解説では、近年のAI技術の進化が如何に検索プロセスを変えつつあるか、そして今後はより高度な自律エージェントへと進化する未来像が語られました。
AIの成長により、従来の検索を超えた新しい体験が提供される日が近いことが明確になりました。

Q&Aセッションでは、多くの参加者がGensparkに対する具体的な質問を投げかけ、製品に対する関心の高さが伺えました。
APIの提供やモバイルアプリ開発など、Gensparkの今後の展開にも大きな期待が寄せられています。

最後に、参加者特典としてAI技術の体験を通じて、さらなる活用が促されました。
このイベントを通じて、多くの方々がAIの可能性を感じ取っていただけたことと思います。

引き続き、Gensparkにぜひご注目ください。

AI Dreamers Productionでは、「あなたの夢を叶えるためのAI活用」というテーマで、皆様のビジネスに役立つ情報をお届けしてまいりますので、引き続きご参加をお待ちしています。



次回のAI Dreamers Productionセミナー

AI Dreamers Production は毎週水曜日の21:00〜22:00開催してます。
ご参加いただいた方々でAIについていろいろと語りたいと思いますので、是非ご参加ください。
次回は、
日時：2024年10月23日（水）21:00～22:00
<AI Dreamers Production> #54
【参加無料・特典あり】
Notion公式アンバサダーから学ぶNotion AIと活用方法
講師：モーリー氏
URL：https://adp-54.peatix.com/

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