Googleの生成AIでPythonプログラムを作成
明けましておめでとうございます。
本年も、ご贔屓の程よろしくお願いいたします。
本日(1月2日)より、仕事始めです。
2025年の仕事始めは、昨年末に大学で担当した講義の課題レポート採点からスタート。
毎年11月末に、「AIが支えるDX時代のコンピューター社会」というテーマで講義を行っています。
2023年の講義から、課題レポートは自分で書かずに、必ず生成AIに書かせることを指示しています。
生成AIは、単に業務システムの効率化を図るためのものではなく、自分自身の相棒、相談役、あるいはAIエージェントとして使いこなすことが重要です。
この意味で、学生にも積極的に使ってもらうことを目的として、生成AIを使った課題レポート提出を指示しています。
講義で教える範囲は限られた範囲ですが、生成AIを使うことで知識の深堀や範囲の拡大が可能になります。
難しいのは、生成AIで得た情報をA4用紙1枚のレポートにまとめさせるのは、容易ではありません。
なぜなら、学生は内容を理解し、整理した上で、適切なプロンプトを作成しなければ、レポートとして成立しないからです。
これからの研究においては、自身の洞察力を高めることも重要ですが、AIを活用することで、よりスピーディかつ高品質な研究を実施することが重要になると考えています。グローバルで秀でた研究を目指すためには、最新技術を使いこなす技量が必須と言えるでしょう。
ビジネスにおいても同様で、新人が生成AIを使って効率的に作業できるようになります。
重要なのは、単に「仕事をこなす」のではなく、「仕事を身につける」ことです。
相棒としての生成AIは、どんなことにも対応してくれますが、自身の経験値を高めるにはどうすれば良いのかを常に意識する必要があります。
経験値と生成AIは、一見相反する概念のように思えるかもしれません。
経験値は、人間が長年の積み重ねによって得られる知識やスキルであり、生成AIは、大量のデータからパターンを学習し、新しいコンテンツを生成する技術です。しかし、実際には、経験値と生成AIは互いに補完し合い、新たな価値を創造する可能性を秘めています。
2025年は、生成AIがAGI(汎用人工知能)からASI(人工超知能)へと急速に進化していく年になるでしょう。
人として、AIを活用した経験値をどのように積み上げていくかが、これからにポイントになりますね。