AI2nd＃２ふりかえり（未知なるものを学ぶ）
お読みいただきありがとうございます。
二日目の講義は以下のとおりです。
01 VUCAの時代、新技術（AIだけじゃない）の発達がどんな影響を人類に及ぼすのか？
その前に、AIを使う上での注意点も兼ねて
Q：Day1で利用したGoogleColabの安全性は大丈夫でしょうか？
A:極端にいってしまうと、「Googleを信頼しますか？」に尽きます。
生成AIについて、Microsoftの畠山氏は、はっきりと「生成AIに個人情報を入れないでください」と明言しています。忘れないようにしてください。公共の場でおしゃべりするようなものと認識してください。
グラフでは、時代の変化とともに生み出す価値の量が加速度的に増えていることが示されている。AIが登場したことでさらに加速すると考えられている。｛AIに仕事を奪われる｝と言われていますが、そうではありません。もうデータが示されているのですが、AIが仕事を奪うのではなく「AIを使いこなせる人材」があなたの仕事を奪っていくのです。
１億ユーザーに到達するまでの時間を比較すると、ケータイは１６年必要だったのに、AIはたった3.5か月で到達している。これは専門家も予測できなかった速度であった。
つまり、これからどんなテクノロジーが新登場して時代を変えるのかは「誰にも予測できない」時代なのです。
おそらく今はやっている生成AIも、遠くない未来に大した価値はないものになってしまうでしょう。
いずくね先生：生成AIの賢さは加速度的に進化していて、もうすでに国家資格試験を合格できる賢さまで伸びてきていて、１０年もすれば人間の１０００倍とも言われています。
AIは味方にしておいた方がいいですよ（迫真）
（ここ１０年足らずのうちに）
今までレールなどを使ってスムーズなカメラ撮影をしていたものが、ポケットに入るサイズのジンバルの開発によって、レールはずっと倉庫内にしまってある。
ムーアの法則が有名ですが、どんどん小サイズ化と高性能化が進んでいっているのです。SDカードでも１０年前8MB２０００円とかだったのが、同じ値段でもっと大容量のものが買えるんです。
チャレンジすることのリスクとコストは極限まで下げられる。小さく作って試すことも本講座で学べるので、それができるということは長期的にはリスクがとても小さい。0リスクを目指して何もしないというのは、VUCAの時代の時代においては致命傷となりうる。大企業がどんどん下降していっているのもその証明になっています。何もしないでいることの方がはるかにリスクが高いんです！！
一時的に負荷をかけて、その成果として１０の仕事時間を９に「いつも」できるようになれば、複利的に可処分時間の創出がしやすくなる。「勉強になりました！」ではなく業務に実際に使っていきましょう。
02 フランケン先生の特別講義（DX/AI人材育成講座を機器開発にどう活かしたか）
02-1 これからどんな時代がくるのかな？
年金の支給開始がどんどん遅くなってきています、人生１００年なんて言われてますが「文字通り100歳まで働かないといけないかもよ」ということです。「老後になったらやりたいな」ができない未来が近づいてきていますよ。
自分の能力を身につけることでしか、自由を得ることはできない社会になりつつあります。
上記の境界線を越えるためには、自分自身に能力を身につけて「生産手段に関わる能力」を伸ばすことがヒントになります。
・生産手段そのものであること
・生産手段を作る能力を持つこと
・生産に必要なものをそろえること
・何を生産すべきか考えること
このどれかがないと境界より上で生き残ることができない。
02-2 機器開発に活かした学び
初学者が実際に行ったアジャイル手法の活用
１＞初学者でもすべてを教科書通りでなくても、既存プロジェクトについて意識改革することができた。（要学習：バーンダウンチャート⇒スケジュール感をメンバーに出してもらうことで制作工程を毎週管理すること）
２＞ユーザーの声を勝手に捏造することを防ぐために、ユーザーの感想を記録してもらったビデオを用いて表形式に整理して修正過程において意見を細分化することができた。（ここでもAIを活用）
講師のみなさんにDMで相談すると、試行錯誤に対してアドバイス（資料の提案も）もらえるのでおすすめしたい。
外注プロジェクトが主体の場合
すみません、ビジネス関係の話はうまくまとめられませんでした。
（継続受講いりますねぇ・・・）
キーワード「活かさない学びはゴミ」
せっかく技術を身につけるのであれば、実際の業務で成果を上げられるよう、意識して血肉にしていきましょう！
ということは最後に強調されていました、フランケン先生ありがとうございました。
03 未知のものを学ぶということ
学習についての話になります。
（未来を読めないのに？）
馬券で例えると、いくつも買った中から「当たり」が出ることがあるので、事前に当たり馬券なんてわかるはずがない。上記の話も似ていませんか？
VUCAの時代においては、あらかじめ「当たり」なんてわからないので、どんなことについて時間や予算を投資すべきかはわからない。
今までの、ドリルを解いて身につけていくような積み上げ型学習ではなく、問題解決に際して、どういったことが必要なのか、個々の問題に関して知識を身につけていくことが不確実性に対抗しうる【学習】ということになります。
（知らないこと、イメージできないことは指示できない）
いくら生成AIの能力が向上しても、知っているイメージを言語化して適切な指示を出さないと求める出力結果が得られない。プロンプトを適切に言い渡すためには、訓練を続けることも必要だし、最低限の知識も必要になります。
フランケン先生の講義でもあったように、
１：紙から画像データに変換するOCR技術があることを知っている
２：そのことを汎化抽象化して言語化できること
が揃っていて初めて適切な指示ができる。
生成AIの登場によって、今まではゼロからすべてができる知識がなくても、ゼロからある程度までの知識があれば、サポートさせることができる。
例：
DAY１で作成した自己紹介文からのワードクラウド作成も、
「ワードクラウド」を知っている
「この技術を使用したら見やすくなる」
ということも、生成AIにプロンプトで指示することでプログラムを書かせることができる。
SUNABACOの講座を受けて、PBLも経験して他業種についても幅広い知識を持った人材になることができれば、これからの不確実な時代に対して「よく見てよく考える」ことで生き残っていけるのです。
生成AIの基本的な仕組み
ランダム文字列の組み合わせ（次に来るであろう確率の高い単語を並べているだけ）なので、自分が知らないことを聞いても、返ってきた答えが本当に正しいのかはわからない。知らないことを聞くような利用方法はリスクが高い。
逆に、プログラムを書かせてみることは動くか動かないのかを検証しやすいので、生成AIの利用が向いているといえます。
生成AIの本当に革命的なところが、上記のやり方ができるまで大量の知識が必要であったのが、優秀なアシスタントとして生成AIを使って大幅に【人間がやるべきこと】を減らしている。
04 実技編！＜自己紹介の結果から散布図を作成＞
DAY1で作成した自己紹介の表から、自分からどんな人が近いのか（遠いのか）よくわかってTwitterをフォローしたり逆に自分の知らないことをたくさん知ってそうな人をフォローしたりと図示すると、活用しやすい。
生成AIを用いてトライしてみましょう。まずやりたいことを説明してみて、書いてもらったのが以下のスクショです。
エラーが出ても、エラーメッセージを生成AIに相談して一部を修正してみます。何度か試した結果、散布図がなんとかできました。
他の受講者の方とカタチが全然違うのも気になりますが、とにかく最低レベルまでは到達できました。
文字化けについては、日本語フォントをダウンロードしたりすればなんとかなるようです。
05 ふりかえって感想
生成AIでプログラムを書いて修正させて図示まで行けたのは、良い経験になりました。プログラミングの知識があると自分で気づける修正も増えるのかなという感想でした。プロンプトを出す正確さについても、カンパ先生と自分に大きな差があるというのもよーくわかったので、普段から自分の困りごとか解決について壁打ちするような実技訓練を積むべきだというのが最も大きな学びでした。