JDLA生成AIテスト＞生成AIの利活用＞動向（1/3）
２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。
こちらの記事に書きました通り、生成AIの試験は生成AIを使って準備を進めていこうと思います。順不同で書いていきますので、後日マガジンにまとめようと思います。
さて、今回は生成AIの利活用についてです。
生成AIの新たな活用方法を生み出すためのアプローチを理解している。
ハッカソン、自主的なユースケース開発、インターネット・書籍、活用の探索
生成AIでまとめた内容は以下の通りです。
（Bing）
生成AIの新たな活用方法を生み出すためのアプローチは以下のようなものがあります:
ハッカソン: 短期間で集中的に開発を行うハッカソンを通じて、参加者が新たなアイデアやユースケースを生成AIの活用方法として開発する。
自主的なユースケース開発: 開発者が自らの興味やニーズに基づいて自主的にユースケースを開発し、生成AIの潜在的な活用方法を発掘する。
インターネット・書籍: インターネットや書籍を活用して、生成AIの新たな活用方法に関する情報や事例を収集し、知識を深める。
活用の探索: 既存の業務プロセスやサービスに生成AIを活用することで、業務効率の向上や新たな価値の創造を目指す。
以上のアプローチを組み合わせることで、生成AIの新たな活用方法を生み出すことができます。
（ChatGPT４）
生成AIの新たな活用方法を生み出すためには、革新的なアイデアとそれを実現する実験的なプロセスが必要です。以下の項目に従ったアプローチが有効です。
ハッカソン:
ハッカソンは、限られた時間内で新しいアイデアや製品を創出するイベントです。生成AIに関するハッカソンを開催することで、参加者は次のような活動を通じて新たな用途を開拓することができます。
- 多様なバックグラウンドを持つ人々がチームを組み、AIの能力を探索する。
- 特定の課題やテーマに対して、短期間で集中的にソリューションを開発する。
- 他の参加者や専門家からのフィードバックを受けて、アイデアを洗練させる。
自主的なユースケース開発:
個人や組織が自主的に新たなユースケースを考案し、開発することも重要です。これには以下のようなステップが含まれます。
- 既存の業務プロセスや産業における痛点の特定。
- AIを利用してこれらの問題を解決するための新しい方法を構想する。
- プロトタイプを開発し、実際のワークフローでテストする。
インターネット・書籍:
既存の知識源を活用して、新たなアイデアを生み出すことも可能です。
- インターネット上で、最新のAI研究や事例研究を検索し、インスピレーションを得る。
- 書籍や学術論文から、AIの基本的な概念や進歩した技術を学び、これを新たな文脈で応用する。
- オンラインコミュニティやフォーラムでの議論に参加し、他者の見解や経験から学ぶ。
活用の探索:
実際に手を動かしながら新たな活用方法を探索することは、理論だけでは得られない洞察を提供します。
- 既存のAIツールやフレームワークを使って、様々なアイデアを実験する。
- フィードバックループを設け、使用者からの意見を取り入れて製品を改善する。
- 異なるデータセットや設定でAIをトレーニングし、予期せぬ有用な結果を発見する。
これらのアプローチは、生成AIのポテンシャルを探ると同時に、それを社会的、経済的に価値ある形で実装するための新たな道を開く可能性があります。
この作業を通じて、キーワードがすんなりと頭に入ってくるようになります。やはり、生成AIを使った勉強は効果的な気がします。
以上です。
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