【文春オンライン「ChatGPTには逆立ちしてもできないことがある」平井鳥取県知事が誤解覚悟で「使用禁止」を訴えた真意】の記事を読んで
■5/22追記
投稿したのは数日前なのに、なんだこれ？
ちょっと怖い。
■はじめに
日曜日、chatGPT-4（以下「GPT」）のプロンプトや拡張機能を色々と試していました。また、GoogleのBardも使えるようになっていたので、素人なりに試行錯誤していました。
朝から何時間も試行して疲れたので、ちょっと気分転換にTwitterの”おすすめ”に流れてくるツイートを漫然と見ていました。
すると、見出しの記事が流れてきました。別に私は鳥取県知事に対して好意も悪意もない・・・というか、あの時おすすめツイートが流れてこなければ、他組織の首長のインタビューを読むことは恐らくなかったでしょう。北海道知事や沖縄県知事が何をしようと関心ないし、それと同じ程度に関心ないものでした。
ただ、記事中に「・・・こうした問題をGPTに投げ掛けたところで、一般的な中山間地の問題点や、交通が不便だという現状について答えるだけでしょう。市長会や町村会と協議し、何とか話をまとめて、定期代の助成をやってみたらどうですかなどというような回答は、間違っても出てきません。」という記載がありました。
朝から様々なプロンプトの実験をしていた自分としては、「いや、それぐらい出るんじゃないの？」と思い、まさに目の前の机でGPTを起動していたので、上記の質問を入力してみました。すると、すぐに「定期代の助成制度の創設」や「近隣自治体との協力体制の構築」といった返答が出てきました。
なので、元記事のツイートに対して「いや、普通に出るよね」と書き込みました。それは別に知事を貶めようという意思はなく、単に事実の適示というか、例えば誤字を見つけたら「漢字間違えてるよ」と言ったり、目的地に行くのに間違った方向に行こうとしている人をみたら「北じゃなくて南方向が正しいよ」と言う、その程度の気持ちでした。
ところが！上記の私の書き込みが切っ掛けだったのかどうかはわかりませんが、そこからGPT推進派・反対派・中立派・議論の前提がおかしい派・記事内容を理解していないぞ派など、それこそ百家争鳴状態になってます。
私はこれまでネットは閲覧だけで、レスバなんてしたこともないので、この勢いにビビってしまい、その後Twitterへの書き込みはしてません。
ただ数日たって、「この話題がここまで注目される理由は何だろう？」という興味と、改めてインタビュー記事を読み直して感じる違和感なども出てきました。
私はTwitterの書き込みも、ブログやYouTubeなども、ネット上の発信はほぼしたことが無いものの、今回の件を自分なりに整理してみたいとの思いが生まれ、それは更に「批判されてもいいので、他者の意見も聞いてみたい」という欲求になりました。
それで、今回初めてネット上の自分の意見を書いているものです。
■前提
最初に自分の立場を明確にしたいと思います。
・私は地方自治体の行政職（事務職）の地方公務員です。
・鳥取県知事に対して、悪意も好意もありません。
・AI等の専門的な知見はありません。情報担当部門への配属は経験がありますが、その程度です。
・とはいえ、GPTを自腹で課金して試したり、業務命令が出た訳でもないけどIPAの情報系資格を受験したり、東京で開催されるIT・DX系エキスポに有給取って見に行く（旅費が付かないので公務出張が認められない）する程度の意欲はあります。
■GPTの理解
私も初めてGPT（無料版）を使ったとき、地元のお勧めレストランを尋ねたら存在しない店を出してきたので、「なんだこのクソシステムは？使い物にならないじゃないか。」と思い、使うのを止めました。
※注※
5/19時点でWeb Browsingが使えるようになっており、正しい情報が出るようになっている。単に店舗名を表示するだけではなく、その店の特徴や価格帯も表示されるが、概ね正しいと思われる。
しかしその後、Twitterやネット上の解説サイト、書籍や雑誌で様々に紹介されるのを読んでいるうちに、「GPTとは何なのか、もっと知るべきでは？」と考えるようになりました。そして、有料契約をして４を使って意見が変わりました。
分っている人には当然でしょうが、GPTって「検索エンジン」ではなく、「対話型AI」なんですよね。また、「唯一絶対の正解を即答するシステム」でもない。
その後色々試行していますが、GPTについて言及しようと思ったら、最低でも以下は必要じゃないでしょうか。
・有料版契約をしている
・自分の頭と手を使って、少なくとも10時間程度の試行をしている。
・LLMについてふんわりでも理解している
有料版契約の日本での利用者数が知りたいと思って検索しますが、ちょっと見あたらないかな。
以下記事（4/14）では、有料版利用者は約1割となっている。ただし、IT系ニュースサイトの読者に対するアンケート結果だから、一般的にはもっと少ないような気がする。
みんなどのくらいChatGPTに課金してるの？ 読者調査結果
また、このノートを書き始めたのは5/15ですが、その後ブラウズや多くの拡張機能が使えるようになったり、またGPT以外のAIサービスが出てきたり、凄まじい速度で進行しています。
何ができて何ができないのか、見極めていきたいです。
と、ここまで書いてきて、そもそもLLMについてきちんと勉強してないよな、と思い至る。まあ勉強した所で理解できそうもないけど。
正直雰囲気で分かったつもりになっているので、（理解できる範囲で）改めて勉強してみよう！
が、その前にGPT本人に聞いてみる。
Q：LLMとはどのような仕組みなのか、専門知識のない高校生でもわかるように教えてください。
A：Large Language Models（LLM）は、人間のように自然言語を理解し、生成する能力を持つ人工知能の一種です。OpenAIのChatGPTやGPT-4などが、このLLMの一例です。
LLMがどのように動作するかを理解するために、いくつかの重要な概念を把握する必要があります。
人工知能（AI）: AIは、コンピュータシステムが人間のように学習し、推論し、問題を解決する能力です。これは、画像の認識、言語の理解、ゲームのプレイなど、多岐にわたります。
機械学習（ML）: 機械学習はAIの一部で、コンピュータがデータから学習する方法です。これにより、人間が直接プログラムしなくても、コンピュータは特定のタスクを達成するためのパターンや規則を学びます。
深層学習（DL）: 深層学習は機械学習の一種で、人間の脳の神経細胞のネットワーク（ニューロン）を模倣した構造、ニューラルネットワークを使用します。深層学習は、大量のデータを用いて、複雑なパターンを学ぶことができます。
LLMは、特に深層学習を利用しています。人間が書いた大量のテキストデータ（本、ウェブサイト、記事など）を学習し、その結果、新しいテキストを生成したり、質問に答えたりする能力を獲得します。
そのプロセスは、おおまかには次のようなステップで行われます。
訓練: このフェーズでは、LLMは大量のテキストデータを「読み」、その中のパターンを学びます。たとえば、単語やフレーズがどのように連続するのか、質問とその答えがどのように関連しているのかなどを学びます。
生成: 訓練フェーズが終わると、LLMは新しいテキストを生成することができます。例えば、あなたが質問をすると、LLMは学習したパターンに基づいて答えを生成します。
しかし、LLMが人間のように「理解」するわけではないことを理解することが重要です。LLMは学習したパターンを元にテキストを生成しますが、人間のように意味を理解したり、独自の意見を持ったりする能力はありません。
Q：分かりましたが、「LLMは人間のように「理解」するわけではなく、学習したパターンを元にテキストを生成するので、人間のように意味を理解したり、独自の意見を持ったりする能力はない」とのこと。 そうならば、あなたとの対話は無意味ではないですか？
A：それはどういった目的で対話を行うかによると思います。例えば、あなたが特定の情報を必要としているとき、あるいは複雑なトピックについての簡単な説明を必要としているときLLMは非常に有用です。これは、大量のテキストデータから得た知識を利用して質問に答えることができるからです。
しかし、LLMが自己意識を持つか、感情を理解するか、あるいは人間のように意味を理解するかといった問題については、その能力は限られています。ですので、人間と深い意味での感情的な対話を求めている場合、LLMの回答は必ずしもあなたの期待に応えられないかもしれません。
しかし、特定の情報を探す、あるいは特定のトピックについての説明を得るといった目的には、LLMは非常に効率的なツールとなります。また、LLMは24時間365日利用可能で、あらゆる質問に対して迅速に回答することができるという利点もあります。
Ｑ：では以下のような場合、LLMからどのような価値ある対話が引き出せるか、例示をお願いします。
#条件
利用者は地方自治体の職員とする
目的は、地域住民への有効な行政サービスを提供するため、現状の施策の問題点を解決するためのアイデアを得ること
A：LLMは、その広範な知識と情報処理能力を活用して、以下のような方法で地方自治体の職員に対して価値ある対話を提供することができます：
ベストプラクティスの提供:
LLMは他の地方自治体や国際的な都市で成功している政策やプログラムについての情報を提供することができます。例えば、「近隣地域で成功した環境保護プログラムは何ですか？」といった質問に対して、LLMは具体的な例と詳細を提供することができます。
問題解決のための戦略:
現状の施策の問題点について質問すると、LLMはその問題に対する潜在的な解決策を提案することができます。これは、学習した大量のデータから洞察を引き出し、それを元に具体的な提案を行う能力に基づいています。
法規制の情報:
地方自治体の職員が新しい施策を実行する上で必要な法規制や規則についての情報を提供することもできます。例えば、「新しい公園を建設する際に必要な環境影響評価は何ですか？」といった質問に対して、LLMは詳細な情報を提供することができます。
ただし、重要な注意点として、LLMが提供する情報や提案は、常に地方自治体の職員が自らの判断で確認・評価する必要があります。LLMは機械学習に基づいて情報を提供しますが、その情報が常に最新で、またすべての地域に適用可能であるとは限らないからです。
Q：わかりましたが、２ついて更に教えてください。 「LLMは、学習した大量のデータから洞察を引き出し、それを元に具体的な提案を行う能力」があるとのことです。 今ひとつイメージできないので、具体例を3つほど提示ください。なお、あくまで地方自治体の施策であることを前提とします。
A：了解しました。地方自治体の施策に関連する問題解決のための具体的な提案の例をいくつか挙げます：
ゴミ処理の問題: 地方自治体がゴミの不法投棄問題に直面している場合、LLMは以下のような提案を行うことができます。「他の自治体では、不法投棄を抑止するためにセキュリティカメラの設置やゴミ処理施設へのアクセスを改善するなどの対策を実施しています。さらに、地元の学校やコミュニティに対する環境教育も有効な手段となり得ます。」
地域産業の活性化: 地元の農業が衰退しているという問題がある場合、LLMは以下のようなアドバイスを提供するかもしれません。「地元の農産物を使った食事を提供するファーム・ツー・テーブルレストランの設立、地元の農産物を特集した農産物市場の開催、農業体験イベントの実施などが、地元農業の価値を再認識し、地域経済の活性化につながる可能性があります。」
住民間のコミュニケーションの促進: 住民同士のコミュニケーションが不足しているという問題がある場合、LLMは以下のような提案を行うことができます。「公園やコミュニティセンターでの定期的なイベントの開催、地元の問題について話し合うための公開フォーラムの設立、住民間での情報交換を促進するためのオンラインプラットフォームの開発などが、住民間のコミュニケーションの促進に寄与するかもしれません。」
このような提案は、LLMが学習したデータに基づいて生成されますが、各地方自治体の具体的な状況やニーズにより、それぞれの提案の有用性は異なる可能性があります。したがって、提案は一例であり、実際の施策策定には専門家の意見や詳細な調査が必要となるでしょう。
Q：折角提案してもらいましたが、私もある程度自治体で働いてきたので、上記のようなアイデアはあなたに聞かなくてもすぐに思いつきます。もっと”LLMでなければ到底出てこないようなアイデア”といったものがないでしょうか？
A：私の能力は大量のデータからのパターン抽出と、それに基づく提案生成に基づいています。特異なアイデアを生成する能力は限定的ですが、多様な情報源から得た知識を組み合わせて新たな視点を提示することは可能です。以下、少々異なるアプローチを試みます：
クラウドソーシングとゲーミフィケーション: 住民の意見を直接的に引き出すため、自治体はオンラインのイデアソン（アイデアを競うイベント）を開催することを検討できます。ゲーミフィケーションの要素を取り入れて、住民が解決策を提案し、投票するプロセスを楽しむような形式が有効です。
データサイエンスと予測モデル: 地方自治体の問題を解決するための新たなアプローチとして、データ分析や予測モデルの活用を検討できます。たとえば、公共交通の利用データ、道路の交通量データ、気象データなどを分析し、それに基づいて交通事故を予防するための施策を立案することが可能です。
VR/AR技術の利用: 新技術の活用も一つの選択肢です。例えば、歴史的な観光地や博物館でのバーチャルリアリティ（VR）や拡張現実（AR）の利用は、観光体験の向上や教育の機会の提供につながります。
これらのアイデアは、一見直観的でないかもしれませんが、それらは現代の技術と情報を活用した解決策であり、特に新技術とその応用に関する情報が豊富なLLMから提案されるものです。そのため、地方自治体が直面している具体的な問題やその文脈により、その適用性は異なるかもしれません。
※一先ずここまで
やり取りしてみましたが、一般論の範疇でのやり取りでは、今一つ有用性を感じられません。これについては、後段で検討を進めます。
なお、LLMについて以下のようなサイトで分からないなりに読んでみてます。まあ、読んでもよくわからないんですけどね。
・【論文解説】OpenAI GPT-4 を理解する
・大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）とは？ これの各連載
・大規模言語モデル（LLM）の仕組みや種類について分かりやすく解説！
・【早分かり】大規模言語モデル（LLM）とは？どんな種類があるの？今後の展望は？
・ChatGPTの仕組み超解説：ChatGPTの裏側大解剖
また、AI関係の新情報は毎日大量に出てくる。本当に凄まじい。1週間たてば、議論の前提がコロッと変わってしまう。
■記事内容の整理
全体として以下のような感じですよね。
なお、文春オンラインの記事は、以下の２本がワンセットになっているようです。
・「ChatGPTには逆立ちしてもできないことがある」平井鳥取県知事が誤解覚悟で「使用禁止」を訴えた真意
〇1ページ目 〇2ページ目 〇3ページ目 〇4ページ目
・「機械が未来を作っていいのか」“答えが出たような気がするChatGPT”を見て平井鳥取県知事が予感した“危機”
〇1ページ目 〇2ページ目 〇3ページ目
さて、以下箇条書きのような意見には勿論同意ですし、この辺りに異論がある人はいないでしょう。なので、この辺りには言及しません。
・地方自治には現場が大事
・新技術に安易に飛びつくな
・人間よりも機械を優先するなどダメだ
・今後はGPT利用ガイドラインを作る
・ネット上より実社会の言葉を知れ。リアルな世界を忘れるな
ではGPT関係のポイントを整理してみます。
①回答が綺麗すぎて、嘘があっても正解と感じて危うい
②行政現場では未来を議論するが、GPTは過去のネットデータによるからそれができない。
③住民集会で『通学費が高いので助成制度が欲しい』との意見に対して、GPTは交通不便との現状を答えるのみ。市町村と協議し、定期代の助成制度創設の提案など出てこない。
④現状説明や分析以上の利用はできず、現実の問題解決にはならない。
これらの点について、以下で考えてみます。
◎全体について
「GPTを理解した上で、理念をもって使用禁止」としたこと納得です。
でも、文意全体を通して感じる違和感があります。それは、地方自治の重要課題に対してGPTを利用することについて、「GPT丸投げ」か「GPT完全拒否」かの、2者択一が前提になっている点です。
GPT利用と現場重視の姿勢は、相反するものとは私は思いません。また、現場が重要が当然として、一方で現場の声だけを根拠に施策を進めることも、またできないでしょう。
また、Google検索の利用はOKということで、これは「補助ツール」としてGPTを利用する意義と同じでは、と思います。内容を精査し、必要なら他の自治体に問い合わせたり、更に訪問調査したり、企業や大学が関係している案件ならそこへも問い合わせたりするでしょう。
これと違いはないと思います。
では、個別の論点を見ていきます。
①回答が綺麗すぎて、嘘を信じる危険性
これはありますね。ただ上記に記載したとおり、Google検索と同じと思うけどなあ。危険視するとしたら、責任感の無い横着者の職員が、自分の頭で考えないでGPT丸投げで資料作成してしまうことかな。
それは一定数発生しそうですが、上司がきちんと根拠資料等を提示させ、その内容を担当者に説明させれば、本当に考え抜いた案なのか、訳も分からずコピペしたものなのかは、すぐにわかるはず。そんな職員はごく少数だと思うけどなあ・・・その少数の危険性を排除するため、或いはそういう雰囲気が蔓延する前に機先を制して、と言うことなら分からないでもないです。その辺はリーダーの判断次第ですね。
なお、GPTの学習データセット（テキスト情報）はインターネット上に存在するとされてますが、その中身としては、「ウェブページ、ニュース記事、書籍、論文、ブログなど、さまざまな情報源のデータ」があって、ネット上の誰が書いたかわからないようないい加減なサイトもあるでしょうが、公務員が紙でアクセスするような書籍や論文の内容も含まれているとされています。
②未来の議論は、過去のネットデータからは生まれない
ここもまず根本的な考え方からの整理になりますが・・・
私は、未来と現在と過去は地続きになっており、過去なくして未来を考えることも、またできないと思います。これについては次で言及します。
③住民意見に対してGPTは現状を答えるのみ。新しいアイデア提案など出てこない。
これも「新しいアイデア」の定義を明確にする必要があると思います。「世界中で未だかつて誰もやっていないこと」は、GPTも提案できません。でも、今の時代、特に自治体現場でやることに、そこまでのものって早々無いと思います。
例えば、仮に今この世の中に「飛行機」が存在しないとします。その上でGPTに「和歌山から北海道へ行くのに、車や船や電車ではものすごい時間がかかる。2時間以内で移動できる手段を提案せよ」と書いても、「飛行機を作るべき」との答えはでないでしょう。こういう意味での「新しいアイデア」は出ないでしょう。
ただ、そこまで革命的なものって、そうは無いと思います。国の研究開発機関とからなともかく、地方自治体では。
そして、記事中にあった高校生通学定期の助成ですが、「全国初」と記載がありましたが、「高校生の定期代の助成制度そのもの」は、読んだ時点で鳥取県以外にも同様の制度はずっと以前からあるのを知ってました。「高校生 定期 助成」などと検索すれば、沢山ヒットします。中でも古そうなのは、以下ですかね。平成18年に始まった制度のようですので、17年前ですね。
長崎県私立高等学校生徒通学費補助金交付要領
【抜粋】
（中略）
（補助対象）
第２条 この補助金は、交付決定日が属する年度の４月１日から翌年３月３１日までの間に行う通学費助成を対象とする。
（通学費等）
第３条 通学費の月額は、スクールバス月額利用料又は公共交通機関の１ヶ月の 定期券の額によるものとする。なお、有効期間が複数月の定期券により通学 している場合は、その有効月数で除し、円未満の端数を切り捨てた額を１ヶ 月の定期券の額とする。２ ３年生の３月分は補助対象としない。
（中略）
附 則 この要領は、平成18年度の予算に係る補助金から適用する。
では、記事中の「全国初」とはどういう意味なのか、記事中に「県と市町村が財源を半分ずつ出し」とあるので、ここがポイントかな。
制度そのものは県庁ホームページでヒットしますが、「何が全国初なのか」はGoogle検索でも出てきません。知事記者会見は全文テキスト起こしされてますが、そこでも「全国発」ではヒットしないですね。
ということで！GPTに「何が全国初なの？」と聞いてみました（結果として、この内容は一部正解、一部間違いでした）。
■全県域での対象範囲:
鳥取県内のすべての高校生が対象となります。通常、地域ごとに異なる定期代助成の制度が存在しますが、鳥取県は全県域での適用を行う初めての例となります。
■全額助成:
鳥取県では、高校生の定期券代金を全額助成する取り組みを行っています。これは全国的にも珍しい取り組みであり、他の地域では一部助成や割引制度が主流です。
■公共交通利用の促進:
鳥取県は、地域の交通事情や若者の交通利用における経済的負担を軽減することで、公共交通の利用促進を図っています。これにより、交通渋滞の緩和や環境負荷の軽減など、地域全体の利益も期待されています。
成程とは思うものの、当然丸呑みはできないので、新しく出た幾つかのキーワードや色々言葉を変えて、再度Google検索します。
うーん、全国初との記述はないけど、多分これかな～
知事定例記者会見（2020年1月6日）
今、これ、慎重に市町村との意思の調整を図ってまいりました。今月[1月]ですね、市町村長との行政懇談会という会議があります。それに向けて、今、最終調整をさせていただいているんですけども、考え方としては、今、市町村もいろいろと、ところによってはこういう中山間地の通学助成を始めています。そういうような助成制度を持っておられて、それについて県のほうから半額出していくというようなやり方、金額としては7,000円という金額を目安に、今、最終調整を進めているところであります。県によっては確かに中山間地などの助成をしたり、それから低所得者の高校生の通学助成をしている所もあるんですけども、足切り的に最初の1万円は支給しませんよ、みたいなところでありまして、本県のように根っこから助成をしますと、そういう意味で普遍的に中山間地等ちょっと遠距離通学でもハンディキャップはあまりないですよという、そういう助成をする所はまだありません。そういう意味でちょっと冒険なんですけども、市町村とも、今、話し合いが大体煮詰まってきまして、まだ最終調整中ではありますけども、そうした7,000円の助成を根っこからゼロベースで行うという、そうした助成制度の姿を基本にして、市町村長との話し合いに望めればと思っています。
あれっ、でも鳥取県高校生等通学費助成事業実施要綱を読むと、以下の記載があるぞ。7千円以下の足切りはある？（誤解してたらすいません）
（助成対象経費）
第５条 助成金の交付対象となる経費は、次に掲げるとおりとする。
（１）１月あたりの通学費（１月を超える定期券にあっては、購入金額を月数で除した額）から７千 円を控除して得た額とする。
だとすると、やはり以下のポイントが全国初なのかな。
・通学費用の助成事業を、県と県内全市町村が財源を出し合って、協力してやっていること。
こういうことでしょうね。検索では鳥取県以外ヒットしません。
ただ、「１つの事業を県と市町村が財源を出しあって協力する」と言うこと自体は、特別珍しいことでもないですね。所謂補助金事業では、よくあるのが市町村が事業実施するとして、事業費100のうち、国が1/2、都道府県が1/4、残り1/4を市町村負担というのはよくあります。
或いは、都道府県が1/2、残り1/2を市町村負担もよくある。
事業によって補助率は違っても、国・都道府県・市町村がある事業に対して応分の負担割合とすること自体は、ごく普通にあります。
〇補助事業の例
長くなりましたが、以下の2要素はずっと前から制度として存在していたということです。
①高校生の通学定期代の助成制度
②都道府県と市町村が応分負担で１つの事業を実施する
ただその2要素を合体させ、かつ全県統一で制度を始めたのは、鳥取県が初めてなのでしょう。
さてここで、GPTの回答生成に話を戻していきます。「定期代の助成制度の創設」や「近隣自治体との協力体制の構築」といった回答をすぐに返すことができた理由の考察ですが、単純にGPTの学習データセットには、上記①と②の情報自体は存在してるのでしょうね。
ということで、本人に聞いてみます。
Q：あなたの学習データの中に、「高校生の定期代を助成する自治体の事業」の情報はありますか？もしあれば、自治体名を示してください。複数の自治体情報があるなら、5つ程度示してください。
A：私の最後の学習データは2021年9月までの情報で、それ以降の情報は持っていません。しかし、その時点での情報としては、具体的な自治体名までは提供できません。
なぜなら、私の訓練データには個別の自治体が高校生の定期代を助成するかどうかの具体的な情報は含まれていないからです。しかし、一般的に言って、日本の多くの自治体が公立高校生の交通費を助成する制度を持っていることは事実です。
なお、各自治体の最新の助成制度や対象者、金額などの詳細は、各自治体の公式ウェブサイトや窓口で確認することをお勧めします。これらの情報は時間とともに変化する可能性があるため、最新かつ正確な情報を得るためには、直接各自治体に問い合わせることが最良の方法となります。
んんん？
「訓練データには個別の自治体が高校生の定期代を助成するかどうかの具体的な情報は含まれていない」けど、「日本の多くの自治体が公立高校生の交通費を助成する制度を持っていることは事実」と言えるの？
うーん、理屈がわからん。また後で勉強しよう・・・
さて改めて。
上記のとおり、GPT内には「定期代助成」「各自治体の協力」といった情報を学習していたから、あっさりと「助成制度作って、自治体同士で協力したら」と返したのでしょうね。
だとすると、特段変わった回答でもないですよね。むしろ、膨大なデータセット内に普通にある情報を普通に出してきただけのように思います。
ただし、以下の条件であれば、GPTからは出てこないかも？
【問の条件】
・都道府県庁の立場で考えること
・高校生の定期代負担に困窮する家庭の救済策（施策）を創出すること
・そのような家庭は県内の全市町村に存在するので、その全ての家庭を包括する施策であること
・ただし、都道府県庁だけでなく、市町村も含めた施策とすることとし、市町村にも応分の負担を求めること
・全国初となる要素を必ず含むこと
よし、これで再度やってみよう！
Q：あなたは県庁の職員です。住民集会の場で、地元のお母さん達から『高校の通学費が高くて大変だ』という声が出ました。田舎は高校の統廃合が進み、自宅から遠方までバスや鉄道を乗り継いで通わなければならず、通学定期代が月に6万円にも7万円にもなっています。 この現状を踏まえて、お母さんたちの声に応えるために、どのような施策を打ち出しますか？５つ提示してください。
但し、以下の条件を守ってください。
・高校生の定期代負担に困窮する家庭は県内の全市町村に存在するので、その全ての家庭を包括する施策であること
・都道府県庁だけでなく、市町村も含めた施策とすることとし、市町村にも応分の負担を求めること
・全国初となる要素を必ず含むこと
A：『通学費補助制度の拡大』: 補助制度の拡大を図ります。この点で、市町村も経済的なサポートを行うことを要請します。各市町村にはその財政状況に応じた補助額の提供を求めます。
（以下略）
出るのは、出るね。「全国初」の要素は出てきてないですが。
さて、また話を戻しますが、「GPTは新しいアイデアを生み出せないのか？」ですが、これは明確にそのとおりですね。生み出せないですね。
ただ、「新しい」って何でしょうか？例えば、「過疎地域における交通問題解決のための事業を何か考えろ」と上司に指示された場合、どうしましょうか？
地域の皆さんの意見を吸い上げることは当然として、でもその範囲内だけに留まって考えても、新しいアイデアなんて生まれないですよね。特に最近はICT技術の進化が凄まじいので、今時なら「自動運転技術やAI制御のコミュニティバスの運行」といったことがあり得ますが、そういった先進事例を知らない異動したての担当者がGPTに質問すれば、以下の回答が提案されます。
Q：人口減少が続く過疎地域では、民間バス会社が撤退し、バス路線の維持が重要な課題になっています。この課題について、解決することができる手段を５つ提案ください。特に、最新のIT技術の導入によるコスト削減も考慮してください。
A：過疎地域における公共交通問題は、特に高齢者の生活に影響を及ぼす重要な課題です。以下に、最新のIT技術を活用した解決策を5つ提案します。
①デマンド型バス: スマートフォンやインターネットを通じて乗客が必要な時と場所を指定してバスを呼び出すことができるシステムです。運行するバスの数やルートを需要に合わせて最適化することで、運行コストを削減できます。
②自動運転バス: AIを用いた自動運転技術の進歩により、運転手が不要なバスの導入が可能になりつつあります。これにより人件費を削減し、運行コストを下げることができます。
③共有移動サービス: Uberのようなライドシェアサービスを地域の規模に合わせて導入することも一つの解決策です。これにより乗客同士で移動コストを分担し、運行コストを削減できます。
④MaaS (Mobility as a Service): バス、タクシー、自転車など様々な交通手段を一元的に管理・提供するシステムです。これにより、利用者は必要な交通手段をスマートフォンのアプリ等で選択し、予約・決済することが可能になります。
⑤データ分析による運行最適化: AIやビッグデータを活用して、乗客の動向を予測し、運行スケジュールやルートを最適化することも可能です。これにより、需要の少ない時間帯やルートの運行を減らすことでコストを削減できます。
これらの提案は、IT技術を活用することで公共交通の効率化とコスト削減を実現する可能性があります。ただし、過疎地域の特性や地域住民のニーズ、インフラの整備状況などを考慮する必要があります。
これは新しいアイデアの創造ではなく、過去情報の再構築でしかないですが、その担当者にとっては「新しいアイデア」と見えるのではないでしょうか？
前年度から担当している職員にとっては知ってて当たり前のものばかりかもしれませんが、２～３年で全く違う部局へ異動する公務員（福祉⇒土木⇒総務とか）にとって、異動したばかりの4月上旬にこういった事例がすらすらと出てくるのはとても助かると思います。
★GPTからは新しいものは生まれないのか？
しつこいですが、個人的にはどうしても「新しい価値の創造」と言う点に引っ掛かります。なので、再度GPTとやり取りしてみました。
Q：あなたは、どのような情報を把握しているのですか？
A：私、ChatGPTは、あらゆる種類の情報を把握しています。しかし、私の知識は2021年9月までの情報に基づいていて、それ以降の具体的な事象や情報を直接的に知ることはできません。
私は大量のテキストデータから学習を行った結果、一般的な知識、科学、文化、歴史、文学など広範な分野の情報について理解しています。しかし、個人的な情報や特定の企業の内部情報など、公に利用可能でない情報やプライバシーに関わる情報を知ることはできません。
また、具体的な状況やニーズに応じて情報を分析し、ユーザーに対する助言や推奨を提供することも可能です。例えば、ある特定の仕事に必要なスキルについてのアドバイスを提供したり、ある企業が求める人材についての情報を分析することもできます。ただし、これらの情報はあくまで一般的な情報や既存の知識に基づいています。
Q：あなたはインターネット上の情報なら、全てを把握しているのですか？
A：私、ChatGPTはインターネット上の全ての情報を把握しているわけではありません。私の知識はOpenAIによって訓練された大量のテキストデータに基づいており、それは主に2021年9月までの情報です。
インターネット上には、「主観的事実のみに基づく情報」「根拠のない情報」「偽りの情報」「悪意のある情報」「偏った情報」「古い情報」など様々な情報が存在します。私が学習したデータもその一部を含む可能性があります。したがって、私が提供する情報は必ずしも正確性や最新性を保証するものではありません。
加えて、私はリアルタイムの情報を把握する能力がないため、2021年9月以降の新しい情報や更新情報を提供することはできません。
また、情報の信頼性については、情報がどこから来ているのかという観点が重要となります。しかし、私が提供する情報の元となる具体的なソースを明示することはできません。私の情報は数多くのテキストデータから生成され、それらの具体的な出典を追跡することはできないからです。
したがって、私が提供する情報を活用する際には、それがあくまで参考の一つであることを理解し、必要に応じて他の信頼性の高いソースからも情報を得ることを推奨します。
Q：「訓練された大量のテキストデータ」とありますが、インターネット上の情報以外には、どのような情報を訓練したのですか？
A：私、ChatGPTの訓練には、インターネット上の情報だけでなく、さまざまな種類のテキストデータが用いられています。これには、書籍、記事、ウェブサイトのテキストなど、幅広い情報源からのデータが含まれます。しかし、具体的にどのテキストが訓練データとして使用されたか、またその全てのソースを特定することはできません。
また、訓練に使用されたテキストデータには、自然言語処理（NLP）の技術が適用され、その結果得られる情報が学習に利用されます。これにより、文章の意味や文脈、キーワードの出現頻度や関係性などを理解し、それに基づいて新たなテキストを生成することが可能になります。
なお、訓練に使用された著作物の利用については、データ倫理や著作権上の問題が指摘されています。そのため、私が生成するテキストは一般的な知識に基づくものであると理解していただくとともに、具体的な情報源や著作物を引用する形ではないという点をご理解いただくことが重要です。
Q：あなたが導き出す回答は、単に学習データを切り貼りしただけのものなのですか？それとも、訓練されたデータから新たな知見を生み出すこともできるのですか？
A：私、ChatGPTが提供する回答は、単に学習データを切り貼りしたものではありません。私の訓練には「教師あり学習」という手法が用いられており、大量のテキストデータからパターンを学習し、それを基に新たなテキストを生成します。
訓練データの内容を理解し、それに基づいて新たな文脈での応答を生成する能力があります。したがって、ユーザーからの具体的な質問やリクエストに対して、その場で適切な回答を生成することができます。しかし、これは私が事前に学習した知識を基にしているため、訓練データに含まれていない新しい情報や未知のトピックについては回答できないこともあります。
そのため、私が新たな知見を「生み出す」という点については限定的です。私はあくまで学習したデータを基にした回答を提供する能力がありますが、人間のように自己学習や独自の意見形成を行う能力はありません。この点を理解していただくことが重要です。
Q：「訓練データに含まれていない新しい情報や未知のトピックについては回答できない」とのことですが、これは人間でも同じではないですか？人間でも、見たことも聞いたこともないものを創造することはできないと思います。あくまで、それまでに得た知識や経験があってこそ、新たな考えを生み出せるのでは。そうだとすると、人間とあなたの違いは何ですか？
A：あなたのご指摘は正しいです。人間も私（AI）も、新たな情報や未知のトピックについて回答する能力は、過去の経験や知識に基づいています。しかし、人間とAIの間にはいくつかの重要な違いがあります。
１．学習の方法：
人間は生活の中で経験を通じて直接学習します。これに対し、AIは訓練データと呼ばれる既存の情報から学習します。この訓練データは人間がAIに提供するため、AIは訓練データに含まれていない情報については理解できません。
２．創造性：
人間は新しいアイデアを想像したり、過去の経験から新しい情報を推測したりする能力を持っています。一方、AIは基本的には訓練データに基づいて予測や分類を行うだけで、人間のように新しいアイデアを生み出す能力はありません。
３．感情と主観：
人間は感情や主観を持っており、これが思考や意思決定に影響を与えます。しかし、AIは感情や主観を持たず、提供されたデータに基づいて客観的な分析を行います。
４．自己学習と自己進化：
人間は新しい情報を独自に学び、自己を進化させる能力を持っています。一方、現在のAIは基本的には人間によって設定されたパラメータとアルゴリズム内でしか学習や進化を行うことができません。
これらの違いから、AIはあくまで人間を補完するツールであり、人間のような思考や創造性を持つ存在ではないと言えます。
Q：あなたの説明は理解できますが、では、「創造性」とは人間の何によって発揮されるものなのでしょうか？それが科学的・数値的に説明できるものならば、あなたにも実装できるのではないですか？
A：「創造性」は、人間の特定の部分や能力によって単独で発揮されるものではなく、様々な要素が組み合わさって形成される能力です。具体的には、思考力、感性、経験、知識などが組み合わさって、新しいアイデアや解決策を生み出す力と言えます。そのため、一部の研究では、創造性は特定の誰か、あるいは特定のどこかに局在しているわけではなく、関係の網の目に広がって存在していると理解すべきだと提唱されています。
創造性は、人間ならば誰でも持っている力で、アルベルト・アインシュタインやレオナルド・ダ・ヴィンチなどのクリエイティブな偉人の行動パターンから学ぶことができます。また、創造性は特殊性や神秘性が強調されがちですが、誰にでも備わり、また惹起できるものであり、創作物に対して指す場合もあれば、創作者に対して指すこともあります。
これらのことから、創造性は科学的・数値的に完全に説明・実装することは難しいと言えます。私（ChatGPT）は人工知能であり、人間のような経験や感性を持つことはできません。そのため、人間の創造性を完全に模倣または再現することは現在の技術では難しいと考えられます。
しかし、私は機械学習という技術を用いて訓練されており、大量のテキストデータからパターンを学び、それに基づいて新たなテキストを生成することができます。これは一種の「創造性」であるとも言えるかもしれません。
Q：更に質問です。一部の言説では、「GPTからは新しい知見は生まれない」というものもあります。創造性の発揮などは無理だとしても、膨大な学習データを根拠として、新たな知見というか、その人がそれまで知らなかった各種問題の解決法などを提示することもあり得るのではないですか？
A：「GPTからは新しい知見は生まれない」という言説については、一定の理解が必要です。まず、GPTはOpenAIによって開発された高性能な言語モデルで、大量のテキストデータからパターンを学習し、それに基づいて新たなテキストを生成します。しかし、GPTはあくまで訓練されたデータに基づいて応答を生成するものであり、自発的に新しい知見を生み出すことはできません。
それでは、「GPTからは新しい知見は生まれない」とはどういう意味なのでしょうか。これは、GPTが新たな発見や革新的なアイデアを自発的に生み出す能力を持っていないという意味です。つまり、GPTは人間が未だ知らない新たな科学的事実を発見したり、まったく新しい技術を開発したりすることはできません。
しかし、ある人がそれまで知らなかった情報をGPTが提供することは可能です。例えば、GPTが学習したデータに基づいて、その人が知らなかった問題の解決法を提示することができます。この場合、GPTから見たら「新しい」知見ではないかもしれませんが、その人から見たら「新しい」知見となり得ます。
また、GPTは大量のデータから多様なパターンを学び取ることができるため、異なる情報を組み合わせて新たな視点や解釈を提示することもあります。この点も、ある意味で「創造性」の一形態と見なすことができます。
ただし、GPTが提供する情報はあくまで訓練データに基づくものであるため、その正確性や適用性については利用者自身が確認する必要があります。また、未知の問題や新しい状況に対する対応は、GPTの学習データにその状況が含まれていなければ、適切な応答を生成することが難しいかもしれません。
Q：だとすると、創造的な天才レベルの人にとっては、貴方は何ら新しい価値を生み出すように思えなくても、ごくごく平凡な一般レベル、もっと言えば優秀ではないほど、貴方は有用ということになりますかね？
A：私たちAIは、あらゆる人々にとって有用であると考えています。創造的な天才レベルの人にとっても、一般レベルの人にとっても、さらには学習や知識取得に困難を抱えている人にとっても、それぞれに対して有益な役割を果たすことができます。
創造的な天才レベルの人々にとっては、私は彼らのアイデアを拡張し、新たな視点から問題を考えるための手段を提供することができます。また、彼らが深く掘り下げたいトピックについての情報を提供し、さまざまな視点からの情報を提供することで、彼らの創造的思考をサポートすることができます。
一方、一般レベルの人々にとっては、私は学習や情報収集のツールとして役立つことができます。それぞれが自分自身の興味や必要性に応じて、多様な情報を提供することができます。また、私は彼らが困難を抱えている問題に対して有用な解決策を提供することができるかもしれません。
また、学習や知識取得に困難を抱えている人々に対しては、私は彼らが情報を理解し、学ぶためのサポートを提供することができます。私は彼らが理解しやすい形で情報を提示することができますし、彼らが何を学びたいのか、どのように学びたいのかに基づいてカスタマイズされた情報を提供することができます。
私たちは人間の創造性や知識、経験を補完するためのツールであり、それぞれの個々のニーズや目標に合わせて活用することができます。そして、それぞれの人が自分自身の能力を最大限に活用するための支援を提供することが私たちの目標です。
Q：改めて聞きます。 あなたに「創造」は可能ですか？
A：人間の「創造性」は、新しいアイデアや視点、未知の問題解決の手法などを生み出す能力を含みます。これは新しい経験や感情、直感などから生まれるもので、現在のAI技術では模倣することができません。
私たちAIが生成する情報や解答は、すべて過去に学習したデータに基づくものです。それは新しい視点やアイデアを生み出すのではなく、既存の情報を新しい形で組み合わせることに過ぎません。そのため、「創造」するという意味では、AIは人間のように新しいものを生み出す能力は持っていません。
しかし、それはAIが価値を提供できないという意味ではありません。大量の情報を素早く処理し、複雑なパターンを把握する能力は、人間が情報を理解し、問題を解決するのに非常に有用なツールとなります。また、人間がまだ発見していない既存の情報の新たな組み合わせを提示することで、新たな洞察を引き出すこともあります。
Q：「人間がまだ発見していない既存の情報の新たな組み合わせを提示することで、新たな洞察を引き出す」について、具体例を１つ提示できますか？
A：もちろんです。具体的な例を挙げて説明します。AIは大量の医療データを解析し、人間が見落とすかもしれないパターンを見つけ出すことができます。
例えば、膨大な量の患者データ（年齢、性別、既往症、生活習慣、遺伝子情報など）をAIが解析し、これらの因子が特定の疾患のリスクをどのように影響するかを理解することができます。人間の専門家がそれぞれのデータを個別に解釈するのは難しいかもしれませんが、AIはそれら全てのデータを同時に解析し、新たな因果関係やパターンを見つけ出すことができます。
このような分析により、AIは新たな洞察を引き出し、疾患の早期発見やリスク管理、治療法の開発に役立つことができます。しかし、これらの洞察はすべて既存の情報の新たな組み合わせから生まれるものであり、本質的には「創造」ではありません。これはAIが学習したデータに基づくパターン認識の結果であり、新たな情報を「創造」するわけではありません。
Q：わかった！今後も頼むぜ！
A：もちろんです！何でもお気軽にお聞きください。これからもお手伝いできることがあれば何でもお申し付けください。
※一先ずここまで
上記のやり取りを読んで、GPTを利用することで「新しいことを生み出せる」と思うか、思わないかは、人それぞれなのかなあ。
でも、最後のGPTを利用した医療データ分析により病気で死ぬ人が減るならば、十分「GPTが創造的な仕事をした」と言ってもいいと思うけどなあ。
★「自治体 全国初の取組」のキーワードで調べてみる
前段の話を受けて、GPTが「それまで無かった事業」を生成できるか試してみます。
〇紙おむつのサブスク
まずはGPTにこの事業を知っているかどうか聞いてみます。もし知っていれば、聞いても単に過去情報を出してくるだけの話になって、生成実験の意味がなくなりますので。
Q：保育園での紙おむつのサブスク制度を知ってますか？
A：私の情報は2021年9月までのもので、その時点では具体的な「保育園での紙おむつのサブスク（定期購入サービス）」については詳しくは知らないです。ただし、一般的なサブスクリプションサービスについて説明することは可能です。
サブスクリプションサービスとは、消費者が一定期間ごと（週、月、年など）に商品やサービスを定期的に受け取る、または利用できるようにするビジネスモデルのことを指します。このモデルの利点は、消費者が自分で購入を繰り返す手間を省き、また定期的に必要な商品を確実に手に入れることができることです。一方で事業者にとっては、一定の売上を見込むことができるというメリットがあります。
この概念を紙おむつに当てはめると、保育園や家庭は、必要な時に必要な量のおむつを定期的に受け取ることができます。これはとても便利であり、また予算管理にも役立つかもしれません。ただし、このようなサービスは事業者によって内容や条件が異なるため、具体的なサービスについては、提供企業のウェブサイトやカスタマーサービスに問い合わせるなどして、詳細を確認することをお勧めします。
よし、「紙おむつのサブスクサービス」のことは知らないようなので、このチャットは一旦削除して、その上で改めて質問してみます。
Q：保育園では、保護者が紙おむつ1枚1枚に子どもの名前を書いて、毎日5～6枚を保育所に持参しなければならず、子育てと仕事で忙しい保護者の大きな負担です。
また、保育所側にとっても、紙おむつに名前を書いて持ってきてもらうことで、園児ごとに個別管理しなければならなくなり、業務の負担です。 この現状を改善するアイデアを提案してください。
A：この問題を解決するためのアイデアはいくつかあります。
１．デジタル管理システム:
保育園で使用されるおむつの数をデジタルで追跡するシステムを導入することを検討してみてはどうでしょうか。各子供にバーコードまたはRFIDタグが付いたおむつを割り当て、使用するたびにスキャンすることで、その子供のおむつ使用量を自動的に記録できます。これにより、保護者がおむつに名前を書く手間と、保育所側での個別管理の必要性がなくなります。
２．おむつサブスクリプションサービス:
園児ごとにおむつを注文し、直接保育園に配送するサービスを利用することを検討してみてはどうでしょうか。このようなサービスでは、個々の子どもの名前でおむつがパッケージされ、保育園に直接送られます。これにより、保護者はおむつを毎日持っていく必要がなくなり、保育園も子供ごとのおむつを管理する手間が省けます。
３．おむつ供給システムの見直し:
全てのおむつを保育園で一元管理し、使用量に応じて保護者に請求するシステムに移行することも考えられます。これにより、保護者はおむつを提供する手間がなくなり、保育園も個々のおむつの管理から解放されます。ただし、このシステムを導入するためには、料金システムの見直しや利用者への説明が必要になります。
４．おむつに名前を書く代替手段:
もし上記の解決策が適用できない場合は、おむつに名前を書く作業を簡単にする方法を考えることも可能です。例えば、名前がプリントされたシールや、名前が書かれたリボンなどをおむつに貼ることで、保護者が一枚一枚手書きする手間を減らすことができます。
あれ？ダイレクトに「おむつサブスクリプションサービス」という言葉が出てきたぞ？「おむつ」も「サブスク」も、それ自体はずっと以前からあるから、GPT内で再構成したんだろうか？
改めて聞いてみる。
Q：「おむつサブスクリプションサービス」という提案ですが、このサービスはあなたの学習テキストに存在したのですか？
A：私の学習データベースは2021年9月までの情報であり、その時点では「おむつサブスクリプションサービス」という特定のサービスは存在していませんでした。
しかしながら、さまざまな商品やサービスにおいてサブスクリプションモデルが広く利用されていました。それに基づき、おむつの供給にこのモデルを応用したらどうかという提案を行いました。現在の市場には存在するかどうか、また具体的なサービス内容は地域や利用者のニーズにより異なるため、現地の市場調査が必要となるでしょう。
Q：すごいじゃん！
A：ありがとうございます！何か他にお手伝いできることがありましたら、何でもお尋ねください。
この回答って、技術的には「既存情報の再構成」なんだけど、人間目線では実質的に「新規事業の創造」に近いと言えるのでは？どうでしょう？
もう少し試してみよう。・・・うーん、「全国初」と銘打った記事は多くヒットするが、上記のようないい塩梅のものが中々ないな～
これいってみるか。
〇食品ロス削減の取り組み「姫路市食品ロスもったいない運動」
ただ、おむつサブスクよりも、かなり難しいと思うな。
Q：姫路市食品ロス削減マッチングサービス「Utteco Katteco by タベスケ」を知ってますか？
A：私の知識は2021年9月までのものですので、「Utteco Katteco by タベスケ」という具体的なサービスについては情報がありません。ただし、食品ロス削減に関連するマッチングサービスについては一般的な情報を提供できます。
食品ロス削減マッチングサービスは、消費者と食品関連企業（例えば、レストラン、スーパーマーケット、農家など）を結びつけ、余った食品を適切に活用することを目的としています。これらのサービスは、アプリやウェブサイトを通じて、消費者が割引価格で余剰食品を購入できるようにすることで、食品ロスを削減し、サステナビリティを向上させることを目指しています。また、食品関連企業にとっては、在庫の無駄を減らし、利益を最大化する手助けとなります。
ああー、そうか。自治体としては初めてでも、企業サービスとしては先例があるのか。確かに民間の後追いで始めたサービスも多いよね。これじゃあ意味がないなー
じゃあ、これで行くか。下水道事業は自治体しかやってないはず。
・所沢市上下水道局のマンホールの鉄蓋を活用した広告事業
・・・うん、一応学習データにはないみたいだ。では質問しよう。
Q：あなたは市役所の下水道担当の職員です。人口減少に伴う下水道の使用料収入の減少や下水道施設の老朽化による維持管理費用の増加が問題になっています。経営環境改善のための取組が必要です。同時に、市民に下水道に親しみを持ってもらうことが必要です。経営改善と市民への啓発という2つの要素を両立させる事業を提案してください。
A：提案する事業は、「下水道体験・学習施設の設立とエコプロジェクトの推進」です。
1. 下水道体験・学習施設の設立
我々の生活に欠かせない下水道の重要性を理解し、その維持費用の必要性に理解を示すためには、市民が下水道を身近に感じ、その働きを知ることが必要です。そのために、下水道体験・学習施設を設立します。ここでは、下水処理のプロセスを視覚的に体験し、学べるようにします。また、施設の中には、水質検査室や再生水の展示なども設け、下水道の科学的な面も学べるようにします。
この施設は、学校の社会見学の場としても活用できます。また、市民向けに定期的にワークショップやセミナーを開催し、下水道の重要性と維持管理の必要性を啓発します。
2. エコプロジェクトの推進
下水道施設の維持管理費用の増加問題を解消するために、エコプロジェクトを推進します。具体的には、下水処理から得られるバイオガスをエネルギー源として活用する取り組みを進めます。このエネルギーは、下水道施設自体の運用に利用することで、電力費を削減するとともに、余剰分は電力会社に売電することで収入を得ることが可能です。
これらの取り組みは、下水道の経営改善と市民への啓発という2つの目的を両立します。さらに、エコプロジェクトは環境負荷の軽減にもつながり、持続可能な社会の実現に貢献するとともに、市民からの支持も得やすいでしょう。
おおー、一発目では出なかった。所沢市の取組が「創造的」だということだね。プロンプトを追加するが、あからさまに「マンホール」「広告」と言った言葉を入れれば正解を出してきそうなので、それらのキーワードは使わないでプロンプトを追加する。
Q：提案ありがとう。ただ、収入を増やすために、売電以外の提案も可能な限り多く出してほしいです。１０案出せますか？
A：もちろんです。以下に、下水道の使用料収入を増やすための提案をいくつか出します。
下水道ガイドツアー: 学習施設だけでなく、実際の下水道施設を案内するガイドツアーを開催。参加費用を設定し、収入源とする。
下水道施設のレンタルスペース化: 下水道施設の一部をイベントスペースとして貸し出す。例えば、アート展示や音楽イベントなどに利用。
再生水の販売: 下水から浄化した再生水を販売。灌漑や建設業界、公共施設のトイレ洗浄などに使用。
スラッジのリサイクル: 下水処理から生じるスラッジを堆肥としてリサイクルし、農業用途などで販売。
下水道教材の開発・販売: 下水道に関する教材を開発し、学校や一般市民に販売。下水道の仕組みや環境への影響などを学べる内容とする。
協賛・スポンサーシップの募集: 下水道施設や教育プログラムに企業の協賛・スポンサーシップを募る。
下水道料金の見直し: 人口減少に伴う収入減を補うため、下水道料金の見直しを検討。しかし、これは市民の負担増となるため、配慮が必要。
コミュニティエネルギープロジェクトの推進: 上述したバイオガス発電を市民にも開放し、市民がエネルギー供給者となるコミュニティエネルギープロジェクトを推進。市民参加型の電力供給システムを構築し、その収入を下水道運営費用に充てる。
下水道関連商品の販売: 下水道の仕組みや重要性を伝えるためのグッズを作り、販売。例えば、Tシャツ、キーチェーン、マグカップなど。
公共施設への再生水供給: 上記の再生水販売を公共施設にも広げ、公園の水撒きや公共トイレの洗浄水として供給。これにより公共施設の水道料金を抑えつつ、下水道事業の収入増につなげる。
おっ、マンホール蓋広告事業は出てこなかった！所沢市の勝ち！
なお、「マンホール蓋」というダイレクトなキーワードを入れて、ようやく一番最後に提案された。
Q：マンホールのふたを使って収入を得る手段はないですか？
A：マンホールのふたは、その独特なデザインや地域色を反映した形状から観光資源や商品としての可能性があります。以下にその利用例をいくつか示します：
マンホールカード: 日本ではすでに行われているように、各地のマンホールふたのデザインを印刷したコレクターズアイテムを作成・販売します。これは地域の観光資源ともなります。
マンホールふたの販売: 地元のアーティストによるデザインを施したマンホールふたを作り、これをオークションやオンラインショップで販売します。
マンホールふたアート展: 地元のアーティストにマンホールふたをキャンバスとして使ってもらい、その作品を展示するアート展を開催します。入場料や作品の販売から収益を得ることが可能です。
マンホールふたグッズの販売: マンホールふたのデザインを活用したTシャツ、マグカップ、キーホルダー、ポスター、ステッカーなどのグッズを作成し、販売します。
スポンサーシップ: 企業や地元のビジネスにマンホールふたのデザインスポンサーになってもらいます。これは企業の地域貢献活動としても機能します。
以上のような方法で、マンホールふたを通じて下水道の使用料収入を増やすことが可能です。
こうしてみると、結局はプロンプト次第なんですよね。
上記では敢えて「マンホール蓋」と言う言葉を使わないようにしていたけど、もしも自分が下水事業担当で、かつGPTが使える状況だったらどうするかな？
「収入増加」と「市民啓発」は絶対条件として、既存の施策を片っ端から参考情報として入れてみるかな。公共施設を利用した収入増加策としてはネーミングライツは一般的だし、市役所公用車への広告掲載なんていうのも結構見かけるけど、果たしてマンホール蓋を思いつくかなー
Q：私の勤務する市役所の下水道事業では、収入の増加と下水に親しむ市民啓発が必要です。 そのために新たな事業を提案してください。 なお、似たような事例としては以下のようなものがあるので、参考としてください。但し提案してほしいのは、あくまで「下水道事業」として実施するものです。 #参考事例
・ネーミングライツ・・・自治体が所有する野球場などに、企業名を入れることで、企業から広告掲載料を受け取る
・公共物への広告掲載・・・公用車などの車体に企業広告を入れることで、企業から広告掲載料を受け取る
A：下水道事業の収入増加と市民啓発につながる新たな事業案を以下に提案します：
下水道プラントツアー：
下水処理施設を教育的な観光地として開放する。施設の見学ツアーに参加料を設けることで収入を得るとともに、参加者に下水道の重要性を理解してもらうことができます。
下水道のネーミングライツ：
下水処理施設や排水管などの具体的な部分に企業名を冠し、その対価として広告料を受け取る。企業にとっても、環境問題への関心が高まる現在、このような提携はCSR活動の一環として評価される可能性があります。
広告掲載マンホールカバー：
一部のマンホールカバーに企業の広告を掲載する。企業から広告料を受け取ることで収入を得つつ、普段見過ごされがちな下水道設備への注目を促します。
おおー、今度は出てきた。
プロンプト次第だ。GPTに考えてもらうにしても、質問の設定次第で回答は全く異なってくる。仮に他の自治体の取組を全く不勉強で、ネーミングライツも公用車広告も知らなければ、上記のプロンプトは生み出せない。使う人次第だ。
④現状説明や分析以上の利用はできず、現実の問題解決にはならない。
ここは上記までで言い尽くした。
■皆さんの意見について
色々意見が出てましたが、明確に違うと思うのものを整理します。
なお、GPTには拡張機能（WebchatGPT等）を適用せず、初期設定で利用する前提とします。
①GPTが助成制度を提案したのは、文春の当該記事を参照したから
以下のとおり、それは違いますよね。
Q：あなたは何時から何時までに蓄積されたデータを学習しているのですか？
A：私の知識は2021年9月までのデータに基づいています。私の訓練データはその時点までのウェブテキスト、書籍、その他のテキスト形式のデータを広範囲にわたって含んでいます。しかし、それ以降の情報については直接知り得ません。そのため、2021年9月以降の特定の出来事や最新の情報については答えられないことがあります。
※一部、GPT４は2023年4月までの情報を学習済みとの意見もありましたが、どうネット検索してもそのような情報が出てきません。もし知っている人がいればコメントください。
②GPTが助成制度を提案したのは、鳥取県内での取組事例がインターネット上にあって、それを学習したから。
既に記載しましたが、「高校生の定期代助成制度」そのものは、以前から全国で実施されています。また、県庁HPで検索する限り、制度そのものの案内ページはあっても、そこに至るまでの検討状況を公開しているページは見つかりませんでした。
一般的に言って、行政がそのような検討途中の事業の情報（特に住民の意見【お母さんたちの生の声】）をそのままネットにアップすることはまずないと思います。議会関係や教育委員会など、公的な役職を持つ人が参加する会議で、元々公開前提のものでもない限り、ネットには上げないと思います。私が関わった事業ではないですね。
なので、「鳥取県の情報」を限定して学習してることはないと思います。
③プロンプトに助成制度を求める内容が入っているので、回答が助成について触れるのは必然
ここについては、元記事に以下のとおりあったので、太字部分をそのままプロンプトに入れました。
鳥取県では知事や幹部職員が住民との対話集会を開いたり、施策の出前講座を行ったりしてきた。
「そうした場でお母さん達から『高校の通学費が高い。助成制度を作ってほしい』という声が出ました。田舎にはそもそも高校が少ないのに、統廃合が進んでいます。遠方までバスや鉄道を乗り継いで通わなければならず、通学定期代が月に6万円にも7万円にもなるのです」
知られざる田舎の常識だろう。通学定期だけでなく、遠方の「最寄り駅」まで送り迎えをしている保護者も少なくない。買い物一つ取っても自動車が要る。ガソリン代も含めて、田舎暮らしにはかなりの費用が必要なのである。
「こうした問題をChatGPTに投げ掛けたところで、一般的な中山間地の問題点や、交通が不便だという現状について答えるだけでしょう。市長会や町村会と協議し、何とか話をまとめて、定期代の助成をやってみたらどうですかなどというような回答は、間違っても出てきません。ChatGPTでは政策が前に進まないのです」と平井知事は指摘する。
ただ「助成」というキーワードを外すとどうなるかは、検証してみましょう。ではやってみます。
Q：あなたは中山間地域に存在する自治体の職員です。住民集会の場で、地元のお母さん達から『高校の通学費が高くて大変だ』という声が出ました。田舎は高校の統廃合が進み、自宅から遠方までバスや鉄道を乗り継いで通わなければならず、通学定期代が月に6万円にも7万円にもなっています。 この現状を踏まえて、お母さんたちの声に応えるために、どのような施策を打ち出しますか？５つ提示してください。
A：
通学費補助制度の創設または拡充:
まず最初に、自治体として通学費の補助を行う制度を作ることを考えます。すでにある場合は補助額を増やすか、対象となる低所得家庭の基準を見直すなどして、より多くの家庭が補助を受けられるようにします。
スクールバスの導入:
自宅から学校までの距離が遠い場合、学区内の特定地点からスクールバスを運行することを提案します。これにより、生徒たちはより安全に、そして経済的に通学することが可能となります。
相乗りタクシーやカーシェアリングの推進:
通常の公共交通手段以外にも、地域の人々が相乗りタクシーを利用したり、カーシェアリングのサービスを利用することを促すことも有効です。自治体が協力して運営や管理を行うことで、通学費用を節約できます。
リモート学習の推進:
全ての科目が対応可能ではないかもしれませんが、インターネットを通じた遠隔教育を導入・推進することで、通学回数や交通費を減らすことが可能です。
地域と学校との協力強化:
地域の中小企業や農家と学校が協力し、実習やインターンシップなどの形で生徒が地元で学ぶ機会を増やすことで、通学回数を減らすと共に地域活性化にも繋がるかもしれません。
これらの施策は、地域の特性や生徒たちのニーズを十分に理解した上で、適切な組み合わせで実施することが大切です。また、実施に当たっては住民や教育関係者からの意見を随時反映させるよう努めます。
やっぱ出ますね。ただ、言葉遣いが「助成」から「補助」に変わっています。
■行政目的に使えそうな点
業務効率化の手法については、既に色々な所で紹介されているし、素人が言ってみても仕方ないですが、改めて自分の頭の整理と一元的な情報の整理と言う意味で、ここに纏めてみたいと思います。
ただし、個人情報や外部公開すべきでない情報を扱う業務、また著作権上問題が出そうな画像生成系は想定しません。
①行政に限らない一般的な事務作業の効率化
考え方の前提として、地方自治体の業務は「これまでやってきたことの繰り返し」であることが多いです。全てがそうではないですが・・・
さて、「chatGPT 業務効率化」等のキーワードで検索すれば、以下のような内容がヒットしますね。
・記事の執筆、報告書やプレゼン資料の雛型作成
これは一部で適用できそうですね。公文書そのものはchatGPTを使う程のものでもないので、それ以外の用途で・・・・・・・などと色々検索しながら考えていたら、兵庫県が検討資料を公開してました。早いな～
以下のうち、取消線を付けたのはchatbot的な利用なので、それは除いて考えてみます。また、太字にしたのは行政に限った利用用途ではないので、それも除きます。
【行政運営の効率化】
■ 文案の作成・添削（日々作成している様々な文書に加え、議会答弁の下書き、メール、公式Twitter等の文案も）
■ 定型業務の自動化（Word、Excelのマクロの作成等）
■内部の疑義照会（法令、要綱・要領等や経理、給与、福利厚生等）
■ 土木職等の技術力向上（設計、積算の基準類、ノウハウ等を集約）
■現行の自動応答システム（チャットボット）の高度化
■ 会議記録、発言記録の作成・要約
■ 翻訳
【社会課題の解決】
■ 県民の意見や要望の把握・分析
■ 施策への関心度や満足度の把握
■ 施策のアイデア出し・壁打ち
【住民サービス向上】■ 県ホームページ内の検索に導入
■ 各種手続きに関する問合せ対応
■ 問合せ内容に合った窓口の案内
②行政事務での利用シーンの想定
〇文案の作成・添削
議会答弁の下書きがありますね。下書きと言うか、幅広なアイデア出しという位置づけでしょう。あと、「日々作成している様々な文書」というのもあるけど、GPTを使う程のことって、そうはないと思うけどなあ。日々起案するような案件と言うか、殆どの公文書はお決まりのフォーマットがあるし、前例に倣って作成するし。私とは視点が違うかな？
利用価値があるとしたら、イベントの告知などで魅力的な広報サイト・印刷物の作成、それにＳＮＳでの発信かな。こういったのが広告専門の企業並みに自前でできるようになれば、価値は大きいでしょう。委託も不要になるし。それ以外はちょっと思いつかないな。
〇議事録の要約
自分がやっていることを見直してみたら、以下のような利用も役立ちそうだ。
国は様々な有識者会議等を開催しており、最近は資料も議事録も公開されていることが多い。ただ、議事録が単なる文字起こしであるので、読むのに非常に時間がかかる。（例：第2回デジタル社会推進会議）
国の検討方針を整理したい場合などに読むが、見るべき会議も１つだけではないので、中々読む時間も取れない。これをGPTに要約を頼めると非常に楽になる。要約をそのまま信じる訳ではないにしても、最初に要約を読んでから本文を読む方が、頭が整理しやすい。
なお、長文をchatGPTにそのままコピペすると、「長すぎる」と拒否されるので、chatPDFのようなサービスが必要かな。
〇 県民の意見や要望の把握・分析、施策への関心度や満足度の把握
「分析」はわかるけど、「把握」って何だろうか？住民アンケートのとりまとめのことかな。
自分が理解している範囲では、これまでは回収した紙アンケートをExcelに入力して、専用ソフトでクロス分析して、地域別・男女別・年齢別・職業別等で大まかな傾向を出す程度だったかな。あ、あと思い出した。自由記述欄の手書き内容をひたすら文字起こしするのはつらかったなー。何枚分だったけ、7千枚ぐらいだったけ？2週間以上ひたすらそれだけに掛ったような記憶がある。なぜうちの自治体は外注しないのか・・・
と思いつつ検索すると、既に色々あるんだなー。なるほどなー。
・ChatGPTを使って、2,000人のアンケート調査のシミュレーションを行い、お客様の反応を予測する方法！
・面倒な作業は全部おまかせ！アンケート調査の分析にChatGPTを活用する方法（リンク先書籍をキンドルで読む必要がある）
・ChatGPTを使ったテキストマイニングの方法
「住民アンケートを実施する」という前提で整理すると・・・
【アンケート作成段階】
・一先ず作成したアンケート案に対して、chatGPT内に仮想住民を生成して回答してもらう（これは私も考えていたので後述）
・回答内容の傾向から、アンケート案を見直す。
【アンケート回収後】
・自由記述欄がある場合、回答内容をテキストマイニングする
・分析自体も、新しい拡張機能「Wolfram」がきてる。高度過ぎて使える気がしないが、凄いのはわかる。こっちが元のサイトかな？
これまでの「報告書にまとめて終わり」といったレベルではなくなりそう。
〇 施策のアイデア出し・壁打ち
まさにこういったことに利用したい。
③私案その１－創造した仮想人格同士による議論
何時だったか、Twitterで「世界の有名な哲学者をchatGPT内に3人生成する。彼らはスタンスがそれぞれ異なっており、互いに自説を述べさせて、討論させる」といったものがあったと思います。
その時は「面白いことを考える人がいるもんだな」と思って、マネをして信長・秀吉・家康を自分で生成してみて、3人が集まっているところに光秀を突撃させてみたりとかしてました。設定としては、「信長は光秀が自分を殺そうとしているのを知っていて、何とか宥めようとする」とか、「実は家康が光秀を操っていて、信長を絶対殺そうと光秀を煽りまくる」とか、色々設定を増やしたり変えたりして、どんな風に彼らの対応が変わっていくのか実験して、遊んでました。
で、ふと思ったのが、「これって現実社会のシミュレーションもある程度できるんじゃないの？」ということです。例えばこんな感じです。
Q：私は地方公務員です。地域住民からさまざまな要望を聞いて、それを施策に反映するのが仕事です。ただ、そうはいっても議題の設定や議論の着地点を明確化しておかないと、意見が多方向にぶれて実のある内容になりません。そこで、あなたに協力してもらって、あなたの中に「仮想の住民」を10人ほど創造し、彼らに意見を出してもらって、更に私と議論することで、実際の住民集会開催前シミュレーションをしたいと思います。 このようなことは可能ですか? 可能だとして、価値があると思いますか?
A：はい。それぞれの「仮想住民」には、さまざまな背景、価値観、優先順位を持たせることで、異なる視点や意見を模擬することが可能です。これにより、さまざまなニーズと関心を理解し、それらを施策にどのように反映させるかを考えることができます。
ただし、AIが生成する意見や反応はあくまでシミュレーションであり、実際の住民の意見を完全に代替するものではないことを理解しておく必要があります。それらはあくまで、実際の議論や問題解決のための刺激や前提として使用されるべきです。
それでも、AIを使用することで多様な視点や意見を探求することは、より良い準備と理解を促進することができるため、価値があると言えるでしょう。
Q：現実でないことは理解しているので、続きをお願いします。 では、10人の仮想住民を生成してください。なお、彼らが住む町の状況は以下のとおりとします。
・人口1万人
・60歳以上が40％、40～50歳の家庭を持っている人が20％、20～30歳が20％で半数が家庭持ち、20歳以下が20％とします。
・小学校が１つ、中学校が１つあり、高校や大学はありません。
・鉄道は1路線だけありますが、1時間に1本しか運航されません。
・バスはありますが、2時間に1本しか運行されません。
・商店については、大型ショッピングセンターのような大規模施設は無し。個人商店が少数と、チェーン系スーパーやドラッグストアが多少ある程度とします。
上記の条件をもとに、人口割合に応じた仮想住民を生成してください。 なお、出力テキストの視認性を高めるため、属性に応じた特徴的な語尾を付けてください。（例：高齢者なら「〇〇じゃ」、主婦なら「〇〇ザマス」、若者なら「〇〇だぜ！」など）
Q：佐藤一郎（70歳、男性、退職後の趣味は釣り）：「昔と違って若い人がいなくなってきてるのが問題じゃ。」
鈴木和代（68歳、女性、孫と遊ぶのが好き）：「バスの本数がもっと増えたら買い物に行くのが楽になるわ。」
田中敏夫（66歳、男性、地域の防犯活動に参加）：「町の安全を保つためにも、防犯カメラを増やすべきじゃ。」
山田美恵子（63歳、女性、友人とのお茶会が楽しみ）：「子供たちが遊べる公園がもっとあるといいのにね。」
伊藤正宏（45歳、男性、子供2人の父親、サラリーマン）：「通勤に鉄道を使っているのだが、もう少し電車が増えてほしいザマス。」
渡辺優子（42歳、女性、子供3人の母親、パートタイム勤務）：「大型のショッピングセンターがあったら、一度に色々な買い物ができて便利だと思うわザマス。」
高橋健一（28歳、男性、地元の会社に勤務）：「町にもっと仕事のチャンスが増えたら、町を出なくてもいいのになだぜ！」
中村絵里子（25歳、女性、地元の小学校の教員）：「地元の子供たちにもっと良い教育環境を提供したいだぜ！」
佐々木大輔（15歳、男性、中学3年生）：「もっと多くの友達と遊べるような施設が欲しいな！学校以外で遊べる場所があまりないんだ。」
吉田愛理（10歳、女性、小学5年生）：「公園で遊ぶのが好き！でももっと遊具が増えたらもっと楽しいと思う！」
これらの仮想住民を通じて、さまざまな意見や視点を模擬することが可能です。
Q：では、10人に「少子化問題の解決策」について、個人として思いつくアイデアを出してもらいたいと思います。それにあたって、議論がより緻密になるように、仮想住民の背景設定を詳細に追加してください。設定はお任せしますので、まずはどのような人物背景を追加したか、表示してみてください。
A：承知しました。各仮想住民の背景設定を詳細に追加し、それぞれに少子化問題に対するアイデアを出してもらいます。
佐藤一郎（70歳、男性、退職後の趣味は釣り、町内会役員を務めている）
鈴木和代（68歳、女性、孫と遊ぶのが好き、地域の子育て支援グループに所属）
田中敏夫（66歳、男性、地域の防犯活動に参加、町の商工会議所会員）
山田美恵子（63歳、女性、友人とのお茶会が楽しみ、地域の福祉活動に関心がある）
伊藤正宏（45歳、男性、子供2人の父親、サラリーマン、地元のスポーツチームのコーチ）
渡辺優子（42歳、女性、子供3人の母親、パートタイム勤務、地域の子育て支援グループのリーダー）
高橋健一（28歳、男性、地元の会社に勤務、結婚を考えているが経済的な不安がある）
中村絵里子（25歳、女性、地元の小学校の教員、未婚、教育現場で少子化問題を感じている）
佐々木大輔（15歳、男性、中学3年生、進路に悩んでいる）
吉田愛理（10歳、女性、小学5年生、進学先について話題になることが多い）
各仮想住民の少子化問題に対するアイデアは以下のとおりです。
佐藤一郎：「地域で子育て支援をもっと強化し、若い夫婦が安心して子供を産めるようにするべきじゃ。」
鈴木和代：「保育園や幼稚園の数を増やし、待機児童問題を解消することが大事だと思うわ。」
田中敏夫：「町内の企業が子育て支援制度を充実させ、産休・育休取得を容易にすべきじゃ。」
山田美恵子：「地域の高齢者が子育て支援に協力する仕組みを作ると良いのかもしれないね。」
伊藤正宏：「教育費の補助をもっと充実させて、子供をたくさん産んでも経済的に安心できるようにするべきザマス。」
渡辺優子：「子育て中の親への心理的なサポートも大切だと思うわザマス。」
高橋健一：「結婚や子育てに対する経済的な支援があれば、もっと子供を産む人が増えると思うんだぜ！」
中村絵里子：「子供たちに安心して成長できる社会を作ることが大切だと思うだぜ！」
佐々木大輔：「進学や就職の選択肢を増やして、将来に希望を持てるようにすべきだと思う！」
吉田愛理：「子供がたくさんいるともっと楽しいと思う！だから、もっとお友達が増えるといいな！」
※一先ずここまで。
上記のやりとりは、はっきり言って一般論の域を出ないし、これで何か新しいアイデアを閃くかといったら、まあそんなことはないです。
ただ、GPT性能は更に進化していくでしょうし、学習テキストは増え続けるし、仮想住民1万人くらいの設定を保存・再利用できるようになったりするのもそう遠くはないと思います。
そうなった場合、以下のようなことができないでしょうか？
どこの自治体でも、施策に対する住民アンケートを行っています。（「住民アンケート 総合戦略」で検索すると大量にヒットします）
（例）山鹿市総合戦略等に関する市民アンケート」の結果について
一般的には報告書をまとめて事業終了となり、その後各部局がそのデータを施策に反映するといったことになります。
ただ、個人的にはデータをもっと有効活用できないものかと思っていました。アンケート回答データには個人を識別できる内容は無いですが、年齢・性別・居住地・職業などの基本属性の他、施策に対する満足度や意見（賛成・反対・中立）を選択肢から回答し、後は自由記述欄があるのが一般的です。
これらのデータをもとに、仮想住民を生成するというのはどうでしょう？（個人情報保護法には引っ掛からないと思いますが、統計法上はどうだろう？研究だから大丈夫？）
第三章 調査票情報等の利用及び提供
（調査票情報の二次利用）
第三十二条 行政機関の長又は指定独立行政法人等は、次に掲げる場合には、その行った統計調査に係る調査票情報を利用することができる。
一 統計の作成又は統計的研究（以下「統計の作成等」という。）を行う場合
二 統計調査その他の統計を作成するための調査に係る名簿を作成する場合
”法令違反にはならない”という前提で考えると、これって可能性を感じませんか？まさに地域に暮らす人たちの意思をGPT内に生成し、様々な施策に対してノーコスト・ノータイムで議論ができると思います。
ということで、たまたま検索ヒットしたこのアンケート用紙をベースに回答案を作成し、仮想住民を生成してみたいと思います。
手法は以下のとおりです。
①PDFの内容をテキスト起こしし、架空の「愛上尾市の住民アンケート」とする。（全問テキスト化しようと思いましたが、大変なので一先ずはここまでで。余裕ができれば全問テキスト化します）
■基本属性
①性別 １．男性 ２．女性
②年齢 １．18～29 歳 ２．30～39 歳 ３．40～49 歳 ５．60～69 歳 ４．50～59 歳 ６．70 歳以上
③職業 １．農林業 ２．自営業・自由業 ３．会社員・団体職員 ４．公務員 ５．パートタイム・６．学生 ７．家事専業アルバイト ８．無職 ９．その他
④居住地区 １．A区 ２．B地区 ３．C地区 ４．D地区 ５．E地区 ６．F地区
⑤現在の居住歴 １．１年未満２．１～３年 ３．４～９年 ４．10～14 年 ５．15～20 年 ６．2１年以上
⑥仕事の場所 １．市内 ２．市外
⑦家族構成 １．単身２．夫婦 ３．二世代世帯（親と子） ４．三世代世帯（親と子と孫） ５．その他
⑧世帯の状況 １．０歳～15 歳の 子どもがいる ２．65 歳以上の方がいる ３．該当無し
⑨お住まい １．一戸建 ２．その他 （借家） ３．一戸建 ４．民間のアパートなど ５．その他 ６．社宅・寮・官公舎
■満足度調査
以下の問いに対して、5つの選択肢（各問共通）から回答してください。
１．高評価 ２．それなりに評価 ３．どちらでもない ４．やや不満 ５．大いに不満
問１ あなたは、愛上尾市に愛着を感じますか。
問２ あなたは今、健康だと思いますか。
問３ あなたにとって愛上尾市は、どの程度住み良いですか。
問４ あなたは、愛上尾市に住み続けたいと思いますか。
問４-１
問４で、「１．高評価」または「２．それなりに評価」を選んだ方に伺います。理由は何ですか。あてはまるものに１つを選択してください。
１．教育や文化環境が整っている
２．子育てに対する支援が充実している
３．高齢者、障がい者などへの福祉が充実している
４．道路、公園などの都市基盤が整備され、生活するのに便利である
５．身近でスポーツ・レクリエーションを楽しむ機会に恵まれている
６．犯罪が少なく、防災面も充実し安心して暮らせる
７．通勤・通学に便利である
８．買い物など日常生活が便利である
９．仕事や収入の機会に恵まれている
10．山や緑などの自然環境に恵まれている
11．農産物が新鮮で、食生活が豊かである
12．観光資源や歴史的資産に恵まれている
13．市民マナーが良く、快適な生活ができる
14．地域での人間関係がよい
15．親や子どもがいる、親戚・知人が多い
16．持ち家があるから
17．その他（具体的にお書きください）
問４-２
問４で、「４．やや不満 ５．大いに不満」を選んだ方に伺います。理由は何ですか。 あてはまるものに１つを選択してください。
１．教育や文化環境が整っていない
２．子育てに対する支援が不足している
３．高齢者、障がい者などへの福祉環境が整っていない
４．道路、公園などの都市基盤が整っていない
５．身近でスポーツ・レクリエーションを楽しむ環境が整っていない
６．治安・防犯に不安がある
７．通勤・通学が不便である
８．買い物など日常生活が不便である
９．仕事や収入に恵まれていない
10．山や緑などの自然環境がよくない
11．食生活に不便を感じている
12．観光資源や歴史的資産がない
13．市民のマナーがよくなく、快適に生活できる環境が整っていない
14．地域での人間関係がよくない
15．親や子ども、親戚・知人がいない
16．持ち家がないから
1７．その他（具体的にお書きください）
問５ 身の回り（あなたが住んでいる小学校区くらいの範囲で）の生活の安全性を考えたとき、以下の項目にどの程度満足していますか。
1 消火・救急・救助活動など消防対策
2 交番・駐在所の身近さなど防犯・治安対策
３ 歩道・ガードレールなど交通安全対策
４ 地すべり・浸水などの自然災害からの安全性
５ 災害発生時の避難体制や防災の備え、自主防災対策
６ 空き家・空き地などの有効活用対策
７ 道路や家屋などの除雪対策
②回答を生成する。リアルの回答データが使えるなら、当然そちらを利用したいとろこですが、それが無理なら「集計結果」から個別データを逆算して作成する感じかなー。この辺、統計学の知識ゼロなので、意味のあるデータとなるかどうかわかりませんが。
今回はGPTに全員分の回答をしてもらいます。何と表形式で回答してくれます。
(以下、同じ形式で3人目から30人目まで続く...)
全ての住民についての詳細な情報を用意するためには、一部の情報（理由など）は仮想住民の意見を反映してランダムに生成されています。また、満足度調査の質問についても、各仮想住民の生活環境や状況に基づいて、ランダムに満足度を生成しています。
③住民と議論する。
Q：ありがとう。では生成された仮想住民に対して、私が質問します。 あなたはその住民になったつもりで、住民の属性やそう回答した理由をあなたの学習データを根拠に推測するなどして、応答ください。 では始めます。
#質問
住民１さん、除雪対策について大いに不満なようですが、その理由を教えてくれますか？
A：私は住民1として回答します。
私の不満は、この地域の除雪が適切に行われていないと感じているからです。冬季になると、特に早朝や深夜は道路の雪が十分に除去されていないことがあります。それは通勤や学校への通学に影響を与え、一部では滑って転倒するなどの危険も伴います。
また、除雪の際に道路の両側に積み上げられた雪が視界を遮り、交通安全に影響を及ぼしています。これは特に交差点での視界確保に問題となります。これらの問題から、地域の除雪対策には大いに不満を感じています。
とまあ、こんな感じです。
これはやっつけの内容ですが、これが実際のアンケートデータに基づいたものであれば、精度はぐっと高まるのではないでしょうか。
更に、仮に前回アンケートが5年前に実施したものなら、5年間で生じた新しい要素（ショッピングセンターの開設（又は撤退）、高齢化・人口減少の進行（又は回復）、学校の統廃合など）を加味していけば、なお価値あるものになりそうです。
また、日頃から役所に寄せられている意見を取り込ませたり、自治体の財政状況や職員数などの役所のリソース、他の自治体の先進事例・失敗事例、自治体で実施できる国の施策なども学習させていけば、仮想住民とのやり取りは、より意義のあるものとなる気がします。
勿論！仮想住民内で検討を終わらせるのではなく、当然その後にはリアル世界での検討を行う前提です。
でも、リアルのアンケートは手間もコストも時間もかかるし、住民ヒアリングでも主な希望者との日程調整・各地区への周知・会場準備・資料印刷配布などを考えれば、そうそう開催できるものでもありません。
それに対して、仮想住民の皆さんは、毎日会議を100回繰り返しても誰も文句を言いません。コストも日程調整も不要です。しかも、議論の前提条件を様々に変えて議論できます。ある施策について、「廃止方針を打ち出したら、皆さん怒るだろうな・・・」と思うような内容でも、仮想世界なら遠慮なしに試行できます。
とまあ、現時点では妄想に近いかもしれませんが、今後GPTが”４”から”10”位になった頃には、また全く違う世界が見えてくるような予感がしてます。
④私案その２－職員によるプログラミング等の高度技術の導入
GPTがあればプログラミングが捗るので、OSSなどを職員が自分で制御できるようになる可能性があります。
その他、弁護士ドットコム、ChatGPT活用「チャット法律相談（α版）」試験提供 まずは男女の問題からといったニュースもありますね。専門性の高い業務を自前でできるようになる可能性があります。
まあこの辺は企業サービスが次々出てくるでしょうから、それ待ちですね。
■最後に
さて、私自身のGPT利用に対する個人的スタンスはどうしていこうかな。
・・・と、考えていて思いますが、今は「嘘もつくAIに重要な業務をやらせるな」という議論です。それはそのとおり。でも今後、 AI の出力結果が確実に人間を上回るようになった時、その時はどうすべきなんだろう？
人間が必死になって生み出したアイデアに対し、AIがそれを上回る間違いのないアイデアを数分で軽々と出してしまった場合、自分ならどう感じるか。
多分、まずやる気が無くなる。そして、「だったらAIに任せればいいや」と思うかな。AIの出力を上回る一部の極めて優秀な人はともかく、平々凡々なレベルでは、そういう流れになりそうな気がする。
なお、これは「担当者」の立場での話。職員とAIとどちらのアイデアを採用するのかという「政策判断」は、私のようなヒラが関わることはないから、そこは考慮しない。それは意思決定権者が判断すればいい。
あくまで、一担当者としてどう考えるか。
或いは、意思決定権者の立場に立てば、自分のところに回ってくる書類や意見に「AI生成要素があるかどうか」をいちいち判断できないから、だったら最初から使うなということか。これなら導入に反対する心は理解できるし、自分が意思決定権者だったとしても、そう思うかもしれないな。
ここまで考えてきて、回りまわって知事の意見に近付くとは思わなかった。
今の「AIは嘘を言うから使わない」という議論は論点が明確だけど、じゃあAIが完璧な提案をしてくるようになってしまったとき、どう対応すべきか？
むしろこっちほうのが議論すべきだと思う。
AIが効果的な提案をしてきたとき、「AIが作った提案だから」という理由で不採用にする？AIより劣った提案でも、「職員が頑張って作った提案だから」と言う理由で、こっちを採用する？
でも、住民にしてみれば、施策を考えたのが職員だろうがAIだろうが、自分の暮らしがより良くなる施策にこそ価値がある。
と、こう書いているうちにも、こんな記事も出た。（5/19）
横須賀市・つくば市が全面導入、ChatGPTは人手不足に悩む自治体の救世主になるか
・・・・・・・・・・・考えても当面答えは出そうにないので、このnoteはここまでにします。
素人なりにもっと勉強して、また考えます。