本編動画
2024年10月23日に、以下の目次で「いろんなAI、専門家対談シリーズ」動画を配信しました。
1:08 (1)特別ゲスト：マスクド・アナライズさん自己紹介！
4:12 (2)マスクドさんの新著！『会社で使えるChatGPT』
8:44 (3)ChatGPTによる業務改善を「3つの型」と「6つの系統」で解説
14:27 (4)ツールの使い方だけでなく、社内政治や成果のアピールまで網羅的に理解しよう
18:33 (5)ポイント①：誰がどうやって、会社で生成AIを「使える」ようにするべきか？
29:59 (6)ポイント②：会社や仕事でいかに「使って」もらうようにするのか？
39:14 (7)ポイント③：毎日出てくる生成AIニュースをどうやって追えばいい？
44:48 (8)まずは食わず嫌いをせずに仕事で使ってみて！
46:17 (9)『会社で使えるChatGPT』絶賛発売中
各チャプターの概要は以下の通りです。
(1)特別ゲスト：マスクド・アナライズさん自己紹介！
(2)マスクドさんの新著！『会社で使えるChatGPT』
・ChatGPTを実際に会社で活用するための本。プロンプトの紹介だけではなく、プロジェクトチームの立ち上げ方や、学習に必要なデータ基盤の整備、導入効果の測定など、企業におけるChatGPT導入活用における具体的な「使える」ノウハウ／考え方が詰まっている一冊
(3)ChatGPTによる業務改善を「3つの型」と「6つの系統」で解説
・代行型と強化型と自動型。代行型と自動型の違いとは
・調査系→生成系→対話系→チェック系→分析系→プログラミング系という大きな流れ
(4)ツールの使い方だけでなく、社内政治や成果のアピールまで網羅的に理解しよう
・導入のきっかけ→プロジェクトチーム立ち上げ→ガイドラインの制定→データ基盤の整備→課題設定→社内政治→スケジュールと費用→開発と実装→社内への導入と展開→効果測定と成果のアピール→導入後におけるチームの役割→働き方と組織の変化（書籍内「導入活用プロジェクトの流れ」図より）
・ChatGPTは何でもできるわけではないので、使い分け・適材適所ができることも大事
・もちろん、ChatGPTのプロンプトや有料版の機能など、基本的な情報も紹介
(5)ポイント①：誰がどうやって、会社で生成AIを「使える」ようにするべきか？
・生成AIはまだまだ個人利用が多く、企業での導入は一部にとどまる。会社で利用したいものの、誰がどうやって導入するのかが想像しにくい。どうすれば良いか？
・間違い、ハルシネーションに関する問題に対して、使える用途（社内外、影響範囲の小さい領域等）を区切ったり、確認する仕組みを作るなど、ガイドライン作りが一つのポイント
・会社の資産に応じた情報漏洩リスクへの安全対策も重要
・外注のSIerに丸投げすれば、遅延等によってコストが高くなりやすく、また失敗のリスクも避けられない
・1万人規模の企業による内製化の実例紹介
・ChatGPT APIラッパー系システムのメリットとデメリット
(6)ポイント②：会社や仕事でいかに「使って」もらうようにするのか？
・「会社で導入したが利用率が低い」「仕事で使う用途がメールの代筆ぐらいしかない」という悩みがある中で、どうやって具体的に活用すればいいのか
・一つの解として、研修の実施による「お手本」の提示や、アンバサダー制度の実施が考えられる
・ここで先ほど登場した「型」と「系統」の考え方が活用できる
・数字で示せる成果の提示も大事。定量的なアウトプットのためにも、計測の仕組み（データ基盤等）の整備などの検討も必要
(7)ポイント③：毎日出てくる生成AIニュースをどうやって追えばいい？
・最新情報を常に知っていても、肝心の成果を出せないと本末転倒。まずは情報源を絞って定期的にチェックした上で、会社での活用方法を考える時間に充当させるほうが良い
・絞り方としては、開発元の発信や大手テックニュースサイトなど。Googleアプリのレコメンド機能の活用もアリ
・無理せず必要な情報を追っていく意識の切り替えを提言
(8)まずは食わず嫌いをせずに仕事で使ってみて！
(9)『会社で使えるChatGPT』絶賛発売中
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個別テーマ解説動画
また、各テーマに分割した動画も配信しました。興味のあるトピックに応じてご覧ください。
誰がどうやって、会社で生成AIを「使える」ようにするべきか？
0:00 ハルシネーション問題に対してはガイドライン作りがポイント
2:44 会社の資産状況に応じた情報漏洩リスク等への安全対策も重要
5:43 外注丸投げではなく、ある程度の内製化がおすすめ
7:53 APIラッパー系システムのメリットとデメリット
※サムネイル画像はreallywellmadedesksによるPixabay画像を活用
会社や仕事でいかに生成AIを「使って」もらうようにするのか？
0:00 研修による「お手本」の提示やアンバサダー制度の実施がおすすめ
2:48 具体的な使い方を考える上で重宝する「型と系統」フレームワーク
5:47 目に見える成果を伝えるためにも、計測の仕組みを整備しよう
※サムネイル画像はHugo HercerによるPixabay画像を活用
追い始めたらキリがない…毎日出てくる生成AIニュースをどうやって確認すればいいのか？
0:00 まずは情報源を絞って、会社での活用方法を考える時間を増やそう
2:14 おすすめのAI関連の情報源
※サムネイル画像はGerd AltmannによるPixabay画像を活用
登壇者情報
マスクド・アナライズ
AIコンサルタント
AI スタートアップ社員として、AI やデータサイエンスについてSNS による情報発信で注目を集める。同社退職後は独立し、企業におけるChatGPT 及び生成AI の導入活用やDX（デジタル・トランスフォーメーション）を支援。企業研修において、JR 西日本、Siemens Healthineers（シーメンスヘルスケア）、日立製作所などの実績がある。 イベント登壇はソフトバンク、特許庁、マクニカ、HEROZを含めて多数。記事連載はITmedia NEWS、ASCIISTARTUP、Business Insider Japan、エンジニアtype がある。解説動画として地方創生カレッジ（内閣府）、NewsPicks Learning に出演。東京大学と武蔵野大学にて、特別講義を実施している。 著書に『会社で使えるChatGPT』（東洋経済新報社）、『データ分析の大学』（エムディーエヌコーポレーション）、共著書に『これからのデータサイエンスビジネス』（同）、『AI・データ分析プロジェクトのすべて』（技術評論社）がある。
遠藤 太一郎
株式会社カナメプロジェクト CEO
国立大学法人東京学芸大学 教育AI研究プログラム 准教授
AI歴25年。18歳からAIプログラミングを始め、米国ミネソタ大学大学院在学中に起業し、AIを用いたサービス提供を開始。AIに関する実装、論文調査、システム設計、ビジネスコンサル、教育等幅広く手がけた後、AIスタートアップのエクサウィザーズに参画し、技術専門役員としてAI部門を統括。上場後、独立し、現在は株式会社カナメプロジェクトCEOとして様々なAI/DAO/データ活用/DX関連のプロジェクトを支援する。国際コーチング連盟ACC／DAO総研 Founder等
