◆超AI時代に必要なのは、超知能を持つ人間の良心、価値の創造力。東京大学松尾研が卓越戦略のトップ
野口竜司氏が提唱する7Rプロンプトは、ChatGPTなどの生成AIと効果的に対話するためのフレームワークです。このフレームワークは7つの要素から構成されており、それぞれの頭文字が"R"で始まることから「7R」と呼ばれています。以下に7Rプロンプトの各要素を説明します:
Request (依頼)
AIに対する具体的な依頼や指示を明確に伝えます。
例: 「新製品のマーケティング戦略を提案してください」
Role (役割)
AIに特定の役割や立場を与えます。
例: 「あなたはマーケティングコンサルタントです」
Regulation (形式)
回答の形式や制約を指定します。
例: 「箇条書きで、300文字以内で回答してください」
Rule (ルール)
AIが従うべき具体的なルールや条件を設定します。
例: 「具体的な戦略とその理由を説明してください」
Review & Refine (評価・改善)
AIに自己評価や改善を求めます。
例: 「出力が実用的かどうかを評価し、必要に応じて改善点をフィードバックしてください」
Reference (参照)
AIに参照すべき情報源や知識を指定します。
例: 「最近のマーケティングトレンドや成功事例を参考にしてください」
Run Scenario (実行シナリオ)
具体的なシナリオや状況を設定し、AIにその文脈での回答を求めます。
例: 「新しい健康食品の市場投入を考えている企業向けに提案を作成してください」
このフレームワークを使用することで、AIとの対話をより構造化し、目的に沿った精度の高い回答を得ることができます。また、各要素を段階的に組み込むことで、初心者でも効果的なプロンプトを作成できるようになります。7Rプロンプトは、AIを活用する際の「人間に仕事を頼む時と同じ視点」を重視しており、明確な指示と具体的な条件設定により、AIの出力精度を大幅に向上させることができます。
野口竜司さんはAI時代の先駆者 彼の活動内容を教えてください。
野口竜司氏は、AI時代の先駆者として幅広い活動を展開しています。
AIビジネスの推進
野口氏は、AIを活用したビジネス推進において重要な役割を果たしています。ZOZOテクノロジーズでは、VP of AI driven businessとして、ZOZOTOWNにおけるAIとデータを活用したビジネス推進を担当しました。また、ZOZO NEXTでは取締役CAIO(Chief AI Officer)として、事業会社でのAIビジネス活用やAIプロジェクト推進を最前線で行いました。
AI人材の育成
野口氏は、AI人材の育成にも力を入れています。日本ディープラーニング協会の人材育成委員メンバーやZホールディングスのZ AIアカデミアの発起人・幹事を務め、DX/AI人材の育成を通じてAIの社会実装体制の底上げに尽力しています。また、「文系のためのAIプランナー育成講座」も行っています。
啓蒙活動
早期より大規模言語AIの有用性を講演や番組などを通じて発信し、社会啓蒙活動も行っています。また、AIに関する書籍の執筆も行っており、共著を含めて10冊を出版しています。
最新の取り組み
2022年4月には、東大松尾研発のAIスタートアップであるELYZA(イライザ)の取締役CMOに就任し、AIの社会実装に向けて奔走しています。ELYZAでは、大規模言語AIの社会実装を通じたホワイトカラー業務のDX推進を進めています。野口氏は、「日本で5番以内になれることだけをやろう」という方針のもと、AI活用の分野でトップクラスの存在感を示しています。彼の活動は、AIの技術開発だけでなく、ビジネス応用、人材育成、社会啓蒙など多岐にわたり、AI時代を牽引する先駆者としての役割を果たしています。
日本ディープラーニング協会の活動内容を教えてください。
日本ディープラーニング協会(JDLA)は、ディープラーニング技術の活用を通じて日本の産業競争力向上を目指す団体です。以下に協会の主な活動内容をまとめます。
人材育成
JDLAは、ディープラーニング関連の人材育成に力を入れています。
G検定(ジェネラリスト向け)とE資格(エンジニア向け)という2つの資格試験を実施しています。
エンジニア向け教育プログラムの審査・認定を行っています。
ディープラーニング活用人材の要件定義と育成に向けた学習シラバスを策定しています。
産業活用促進
ディープラーニングの産業応用を促進するための活動を行っています。
カンファレンスやワークショップなどのイベントを開催し、産業応用事例や導入課題に関する情報を提供しています。
分野ごとのワーキンググループを設置し、特有の課題解決を目指しています。
啓蒙・普及活動
ディープラーニングに対する理解を促進するための活動を行っています。
ディープラーニングの活用事例を収集し、公表しています。
活用事例をまとめた書籍を監修・出版しています。
公的機関や産業への提言
ディープラーニング技術の健全な発展のため、以下の活動を行っています。
行政・立法等の公的機関および産業界に対して提言を行います。
ディープラーニングの産業・社会実装に向けた政策提言を行います。
国際連携
ディープラーニングの社会実装に関する国際的な議論に参加し、情報交換を行っています。
研究会活動
協会内で研究会を設置し、ディープラーニングに関する様々なテーマについて議論を深めています。これらの活動を通じて、JDLAはディープラーニング技術の普及と産業応用の促進、そして関連人材の育成に貢献しています。
GENIAC 松尾研LLM開発プロジェクト特設ページ:
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/geniac_llm/
Zennブログ記事:
AI AllianceはIBMとMetaが主導して設立した、オープンで安全かつ責任あるAIの推進を目指す国際的なコンソーシアムです。以下にその主要な特徴と目的をまとめます。
設立と参加組織
2023年12月5日に設立が発表されました。
IBMとMetaを中心に、50以上の組織が参加しています。
参加組織には、AMDやIntel、Oracle、Sonyなどの大手企業、Hugging FaceやLinux Foundationなどの非営利団体、CERNやNASAなどの公的機関、そして世界中の大学が含まれています。
日本からは東京大学、慶應義塾大学、ソニーグループなどが参加しています。
主な目的と活動
オープンイノベーションの推進
オープンな基盤モデルの開発を支援します。
AIハードウェアアクセラレーターのエコシステムを強化します。
責任あるAI開発
安全性やセキュリティ、多様性、経済的競争力を確保しつつ、オープンコミュニティを構築します。
AIシステムの責任ある開発と利用を支援するツールのカタログを作成します。
標準化とベンチマーク
責任あるグローバルなAIシステム利用のためのベンチマーク、評価基準、ツールを設計・実装します。
教育と啓蒙
AIの利点やソリューション、規制に関する教育コンテンツを開発します。
一般市民と政治家にAIのメリットとリスクについて教育を行います。
社会課題への取り組み
気候や教育など社会的な課題の解決に役立つオープンな基礎モデルのエコシステムを推進します。
AI Allianceは、オープンソースAIの発展を支援し、AIの進化を社会のニーズに合わせて形作ることを目指しています。この取り組みにより、AIの開発と利用において、より多様な参加者が関与し、責任ある革新が促進されることが期待されています。
AIアライアンスの具体的なプロジェクトは何ですか
AIアライアンスの参加組織はどのくらいですか
AIアライアンスの主要な目標は何ですか
AIアライアンスのベンチマークツールの具体的な内容は
AIアライアンスの社会的課題解決の取り組みについて教えてください
◆アンネの法則 トレーニングカリキュラム
①書く祈り
②読書(読むこと)
③聴くこと
④語るジャーナリング(スタンドFM)
⑤ブログを書く(テーマを決めて体系的な記事を書く)
⑥日常的にネーミングを癖づける
⑦コピーライティングを考える
⑧要約、編集トレーニング
⑨物語を書く
⑩小説を書く
⑪童話を書く
⑫シナリオライター、台本を書く
⑬誰かの作品の書き出しの後を書く
⑭新情報にであったら、そのキーワードは必ず調べて、その概念体型を理解すること
⑮ピッパの法則、ピッと閃いたらパっと行動する癖をつける
⑯毎日AIと対話する。プロンプト、キーワードが閃くように、鍛える。
⑰新しいイノベーションのアイデアを書き留める