「100年もハミガキを研究していると」ライオンが社内情報を知り尽くした生成AIを開発したワケ
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注目のコメント
この記事のとても興味深いコメントは、
「失敗事例となると正直あまり出したくないもので、研究員の手元に残っていたりすることも。それらを含めて活用できる」
「あなたにとっては失敗かもしれないが、他の研究員にとっては貴重なデータなんだ」
につきますね。
これが社内データを活用する大きな特徴でもありますし、研究分野での特徴でもあります。
また、この事例は技術的にも参考点が多く、基盤は 6月に発表された Microsoft Azure OpenAI の ChatGPTが動いており、その生成AIが活用するデータとして AWS を利用しているというのも特徴です。
2023年6月 Azure OpenAI Serviceを活用して自社開発した対話型生成AI「LION AI Chat Powered by ChatGPT API（以下、LION AI Chat）」を、当社グループの国内従業員約５,０００人に向けて２０２３年５月２２日（月）に公開
https://doc.lion.co.jp/uploads/tmg_block_page_image/file/8838/20230601_01.pdf知識伝承のAI化にはとても興味があり、研究分野においては、知見を探し出してくるという観点ではどのシナリオにおいても活用できるシーンがあると思います。かつては、暗黙知を見える化させることも難しいし、この知識を伝承すること自体が難しいから、人手不足だと言われている領域になかなか抜本的な解決策を見出せなかったわけですが、過去からの知見が情報として見える化されていれば、今は過去の知見や知識はとにかくAIを通して伝承されていくことができるわけですよね。
その時代に役に立たなかった知識も、環境変われば今の時代にはいきてくる変革のヒントかもしれないし、発想にも追いつかない組み合わせなど、生成AIが見い出せるヒントは、人の想像とは違う結果を出すかもしれません。社内情報に精通したAIが身近なところで存在すれば、フラットに入社年数にも経験にもかかわらずにまずは同じスタートラインからデータを集めることができそうですね。インクルーシブでエクイティなそしてダイバーシティな観点でも社内情報に精通している機会が皆に与えられるニーズはより一層増えるのではと思います。今まで研究などで得てきたデータやさまざまな情報を元にAIの基礎知識(モデル)にすることで専門家に近いAIが生まれます。
今後はこのような専門的なAIがそれぞれの現場で多種多様に疲れていくと予想しています。
現場の専門的なことに深い知識を持つことで専門家gs行ってきた様々なコトをAIが行う時代にシフトしていきます。
