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「Generative AI for Everyone」に学ぶ生成系AIの活用法

2024/12/28に公開
生成 AI
tech

はじめに

**「Generative AI for Everyone」**は、AI研究の第一人者であるAndrew Ng先生が提供するオンラインコースで、3週間にわたって生成系AIの基礎から応用・社会的影響までを学ぶことができます[1][2][3]。

  • 形式：ビデオ講義と小テスト
  • 言語：英語（日本語字幕あり）
  • 難易度：初心者向け
  • 特徴：技術的な詳細よりも、生成系AIの応用と社会的影響にフォーカス

本記事では、このコースの内容を踏まえつつ、生成系AIの概要や導入事例、ソフトウェアへの実装方法、ビジネス活用の視点などを整理していきます。

コース概要

カリキュラム構成

  1. 第1週：生成AIの基本概念

    • 生成AIと大規模言語モデル（LLM）の定義
    • 一般的なユースケース
    • LLMの限界と効果的なプロンプト作成技術[1:1]

  2. 第2週：生成AIプロジェクト

    • プロジェクトのライフサイクル
    • RAG、ファインチューニング、RLHFなどの高度技術
    • コスト考慮事項[1:2]

  3. 第3週：仕事と生活における生成AI

    • ビジネスチャンスと効率改善
    • 倫理的考察と責任あるAI開発[1:3][4]

第1部：生成系AIの基礎

1. 生成系AIとは何か

**Generative AI（生成系AI）**は、学習データから抽出したパターンをもとに、新たなコンテンツ（文章・画像・音声・動画など）を生成する技術です。従来のAIが「分類」や「予測」を得意とするのに対し、生成系AIは“創造”に近い成果物を生み出せる点が特徴です。

  • 大規模言語モデル（LLM）
    GPT-4やChatGPT、PaLM 2などが代表例で、数十億～数千億規模のパラメータを持ち、自然言語理解や生成が可能。文章生成だけでなく、要約・翻訳・会話など、多方面で活用が期待されています。

2. ユースケースの広がり

  • 文章作成・要約：メール・プレスリリースの下書き、研究論文やレポートのサマリ
  • 画像・動画生成：DALL-EやDiffusion Modelを用いたアート制作、広告ビジュアルの自動生成
  • チャットボット：カスタマーサービスやFAQ対応の自動化
  • 分析支援：SNSやコールセンターログの感情分析、マーケット調査など

3. LLMの限界とプロンプトエンジニアリング

  • ハルシネーション（誤情報生成）
    モデルが自信満々に誤った情報を回答する場合があるため、検証や補助的な仕組みが必要。
  • プロンプトエンジニアリング
    明確で具体的な指示を与えることで、より正確・的確な出力を得られる技術。

第2部：ソフトウェアアプリケーションへの統合

1. ソフトウェアアプリケーションにおける生成系AIの活用

生成系AIを活用することで、アプリケーションの以下のようなタスクを飛躍的に効率化できます。

  • ライティング（Writing）

    • メール文面の下書き、プレスリリースの作成など
    • 定型的な文章からクリエイティブな文章まで、さまざまな文脈に対応

  • リーディング（Reading）

    • ユーザーレビューの要約
    • 大規模データセットからのインサイト抽出
    • SNSなどにあふれる文章の感情分析、評判モニタリングなどにも活用可能

  • チャット（Chatting）

    • カスタマーサポートの一次窓口
    • ITサービスの問い合わせ対応（パスワードリセットなど）
    • 日常的な会話やデータ取得の自動化

文章生成力だけでなく、文脈の理解や要約にも強いLLMを活用することで、幅広い分野・業種で導入のハードルが下がり、さまざまなアイデアをすばやく実装できるようになります。

2. プロジェクトライフサイクルと高度技術

  • 教師あり学習 vs. プロンプトベース
    従来の教師あり学習は、大量のラベル付きデータとモデル学習が必要でしたが、生成系AIでは学習済みモデルを利用し、プロンプト次第で短期間に試作・運用が可能です。

  • RAG（Retrieval-Augmented Generation）
    社内ドキュメントや特定のデータベースを参照しながら出力を生成することで、正確性と最新性を高める手法。

  • ファインチューニング
    医療、法律、金融など特定分野に合わせてモデルを微調整することで、さらに精度の高いアウトプットを実現。

  • RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）
    人間のフィードバックを取り入れ、「安全」「正直」「役立ち」な応答を優先する方向にモデルを最適化。

3. コストとトークン課金

  • OpenAI GPT-3.5：$0.002 / 1Kトークン
  • OpenAI GPT-4：$0.06 / 1Kトークン
  • Google PaLM 2・Amazon Titanなどもユースケースによってはコスト効率面で有利になる場合がある
  • 最適化のポイント：必要以上に長い回答をさせない、同じやり取りをキャッシュするなど、トークン使用量を抑える工夫が重要

4. 導入のポイント

  1. スモールスタート
    • まずは部分的なタスク自動化から着手（例：社内チャットボット）
  2. モニタリングと品質管理
    • 定期的な監視とエラー・バイアスのチェック
  3. 反復的アプローチ
    • プロンプトとモデル設定を少しずつ改善
  4. 外部ツール連携
    • 計算ライブラリやデータベース、他システムとの連携で高度なワークフローを実装

第3部：仕事と生活における生成AI

1. ビジネスチャンスと効率改善

  • コンテンツ制作・マーケティング
    広告コピーやブログ記事の自動作成、SEO対策など
  • カスタマーサポート
    FAQや問い合わせ対応の自動化により、リソース最適化が可能
  • 採用活動
    応募者レビューの要約、評価の自動スクリーニングなどに活用
  • 教育
    学習教材の自動生成、一人ひとりに合わせた学習プランの提案

2. 倫理的考察と責任あるAI開発

  • バイアスと公平性

    • 学習データの偏りによる不公平な出力のリスク
    • RLHFなどの導入で、バイアスを緩和する工夫が必要

  • 雇用への影響

    • タスクの自動化による職務変化
    • リスキリングやアップスキリングの重要性

  • セキュリティ・存在論的リスク

    • 社会全体が生成系AIの影響を正しく理解し、責任ある導入を行う枠組みづくりが求められる

「Generative AI for Everyone」が教えてくれること

このコースでは、初心者でも理解しやすい基礎から、RAG・ファインチューニング・RLHFなどの高度なテクニックまで網羅的にカバーされています。

  • Andrew Ng先生の視点
    生成系AIの可能性と限界を総合的に学べる
  • 実践的な演習
    プロンプト作成や小テストを通じて、すぐに実務や日常に取り入れられる知識を習得
  • 社会・倫理面への配慮
    AIの発展が雇用や社会全体に及ぼす影響を正しく理解できる

おわりに

「Generative AI for Everyone」は、生成系AIの“何ができるのか”“どう使えばよいのか”を初心者にも分かりやすく解説してくれる講座です。

  • ソフトウェア開発面

    • プロンプトベースで短時間に成果を出すワークフロー
    • RAG・ファインチューニングなどの高度技術の活用

  • ビジネス面

    • コンテンツ制作やサポートの自動化など具体的な導入事例
    • 生産性向上と新たな価値創造の両立

  • 社会・倫理面

    • バイアスや雇用への影響、存在論的リスクへの配慮
    • 責任ある開発と導入を実現するための視点

これからの時代、生成系AIの能力をうまく取り入れるかどうかが、企業や個人の競争力を大きく左右すると言っても過言ではありません。Andrew Ng先生の講義は、まさにその第一歩を踏み出すうえでの頼れるガイドとなるはずです。みなさんもぜひこの機会に「Generative AI for Everyone」を受講し、新たなイノベーションを生み出す力を身につけてみてはいかがでしょうか。

参考リンク

  • 講義関連

  • 追加情報

脚注

  1. GitHub - Ryota-Kawamura/Generative-AI-for-Everyone ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Coursera: Generative AI for Everyone ↩︎

  3. nishinos.com/articles/2024/genai-for-everyone ↩︎

  4. product.st.inc/entry/2024/06/25/171327 ↩︎

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