Generative AI Study Group_活動の振り返り_20231130

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November 30, 23

スライド概要

人工知能技術コンソーシアム一般公開イベント【第2回全体定例会(11/30開催)】にてGASGの活動振り返りました。

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Generative Ai Study Group Master

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関連スライド

各ページのテキスト
1.

Generative AI Study Group

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Introduction

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Introduction • Generative AI Study Group (abbr. GASG)とは • GASGは2023年5月26日発起回から始まった生成系AIを研 究し、知見の共有と垣根を超えた共創を目的とする勉強 会です。 • 二週に一度のペースでこれまで計12(振り返り等を含める と14)回開催しています。 • 毎回生成系AIに関し、幅広いアプローチで研究を行って います。

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Introduction • Generative AI Study Group (abbr. GASG)とは • 主催 ▪ 杉山邦洋 • AIリビングラボWGリーダー兼務 • 相方 ▪ 上原将司

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Introduction • Generative AI Study Group (abbr. GASG)とは • レギュラーパネリスト (順不同) ▪ 会への貢献度が高く生成系AIにご知見が深い方々に、レギュラーパネリストとして毎回 ご出席頂いています。 • 盛岡広域振興局 経営企画部産業振興室 IT連携コーディネーター 佐藤様 • 株式会社SBS情報システム 土屋様 • 株式会社NTTデータ数理システム 武藤様 • 株式会社アシスト 片山様

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Introduction • Generative AI Study Group (abbr. GASG)とは • 主な構成 ▪ 会の運営伝達 ▪ Theme • ゲストの招聘 ▪ Study Contents ▪ みんなで生成系AIブックマーク

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History

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History • 参加登録者数

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History • GASG Webでこれまでの活動振り返り • https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg/

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History • 参加者の声 • 「とても有意義で、楽しくエキサイティングな勉強会でした!ありがとうございます!佐藤様のご発表も素晴らしかったです!」(第1回) • 「生成系AIの最新動向を聞けて、大変勉強になります。特に今後のAI技術(AIのオレオレ詐欺など)について、大変示唆的でした。」(第2回) • 「初めて聴講しました。生成系AIの現況について話題のニュースを追うことができ大変参考になりました。バイアスの話、教育やコード生成での活用の 話等特に興味深かったです。」(第3回) • 「他でもブックマーク的に生成AI関係の情報を集約してくれているところがありますが、こちらでは感想、コメントがも聞ける(少し長すぎ?)という のが特徴かと思います。」(第4回) • 「運営手法に驚きました。スタディグループですが内うちの学び機会にとどまらず、社会そのものをラボ化されておられる企画力とフットワークの軽さ が素晴らしいと感じております。」(第5回) • 「自分が気になることが皆さんも同様に気にしていることが分かって、ある意味良かったです。」(第6回) • 「素晴らしい研究会で感動しました。もっと早く知っていればよかったです。」「全体的にすごいの一言であった。」(第8回) • 「論文は読んでいましたが、実際に動かしたことはありませんでしたので、非常に参考になりました。」(第11回) • 「座学っぽくないところが良いです」「アイデアソンに楽しく参加し、学ぶことができました。結果の正確性については、いくらかの微調整が必要です ね。動向についても、とても参考になりました。ファシリテーター、モデレーターの皆様、おつかれさまでした。」(第12回)

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今後について

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Plan 激動の2023年もあと1ヶ月 2024年に向けてどうするか Gnerated by GPT3.5 turbo 16k

13.

Plan 誰が来てくれてるかな? これからなにしたらいい かな!? 教えてGPT3.5t16k!! Created by DALL-E 3 with ChatGPT

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Plan (登録者所属傾向分析) 参加者の所属情報を分析すると、以下のような傾向が読み取れます。 1. 学術機関と企業の比率:参加者の所属情報から、学術機関と企業の両方を含む参加者が多いことが分かります。学術機関に関連する組織(大学、研究所、教育 機関)と、企業(ICT、製造業、デジタルサービスなど)の両方の参加者がいるため、学術的な知識と実践的なビジネス経験が集まっていると推測されます。 2. 産業分野の多様性:所属情報から推測される産業分野は非常に幅広く、ファッション、医療、エネルギー、コンピュータ、コンサルティングなどがあります。 これは、AIの応用範囲が多岐にわたることを示しています。それぞれの産業分野が異なる専門知識や視点を持ち、異なる観点からの意見やアイデアを提供できる 可能性があります。 3. 研究機関の連携:研究機関の参加者が複数見られます。これは、AI研究に関心のある組織が互いに連携し、共同研究や研究プロジェクトを進める可能性を示唆 しています。 4. 学術界と産業界の交流:大学や研究機関の参加者と企業の参加者が混在しているため、学術界と産業界の交流が見られると推測されます。これにより、最新の 研究成果や学術的な知見が実践に活かされる可能性があります。 5. 個人の参加:所属情報には「個人」と書かれたエントリーも数件存在します。これは、自営業やフリーランス、個人事業主などの個人がAI研究に関心を持ち、 参加していることを示唆しています。個人の参加者は、多様な視点や経験を提供することができます。 6. 国内外の参加:参加者の所属情報からは、主に日本国内の組織が多いですが、海外の組織も一部見られます。これは、国内外の研究者や企業が異なる地域や文 化からAIに関する知識や経験を持ち寄ることができる可能性を示唆しています。これにより、異なる視点やグローバルな視野からの意見やアイデアが生まれる可 能性があります。 これらの傾向を踏まえると、AI研究グループは多様なバックグランドを持つ参加者が集まり、異なる専門知識や視点を持っていることが予想されます。これによ り、探求的なディスカッションや異分野間のコラボレーションが生まれ、より革新的なアイデアや解決策が生み出される可能性があります。 Gnerated by GPT3.5 turbo 16k

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Plan (Theme / アジェンダ提案) このAI研究グループは、多様なバックグラウンドを持つ参加者から構成されているため、異なる専門知識や視点を生かしたコラボレーショ ンが重要です。以下に、研究会のテーマやアジェンダの提案をいくつか考えてみました。 1. 産学連携と応用分野: 学術機関と企業の参加者が多いため、産学連携を促進するテーマや、AIの特定の応用分野に焦点を当てた研究会を開 催することが考えられます。例えば、医療分野でのAIの応用や製造業でのスマートファクトリーの導入などです。 2. AI倫理と社会的影響:AIの普及に伴う倫理的な問題や社会的な影響に関する研究会を開催します。法律や倫理的な枠組み、プライバシー保 護、データの利用と共有に関する議論や、人間とAIの関係性についてのディスカッションを行います。 3. 機械学習とデータ解析: 機械学習やデータ解析に関する最新の研究成果や手法についての情報共有やワークショップを開催します。参加者 が研究成果や実践的な経験を発表し合う場を提供し、共同研究の可能性を探ります。 4. グローバルなAIコラボレーション: 海外の組織との連携やグローバルな視点に焦点を当てた研究会を開催します。国際的なAIトレンドや海 外の研究成果についての情報共有や交流を促し、異文化や異なる背景を持つ研究者との連携を進めます。 5. AIと教育:AI技術を教育に活用するための研究会を開催します。教育現場でのAIの活用方法や学習支援ツールの開発、教育のデジタルトラ ンスフォーメーションに関する議論を行い、教育分野におけるAIの重要性を追究します。 6. AIエンタープライズとビジネスイノベーション: AI技術を活用した新たなビジネスモデルやイノベーションについての研究会を開催します。 企業参加者が実践的な事例や成功体験を共有し、AI技術のビジネスへの活用方法についてのアイデアを議論します。 Gnerated by GPT3.5 turbo 16k

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Plan (活動プラン) これらのテーマやアジェンダを含んだ研究会の運営には、以下のような具体的なプランが有効です。 - 発表セッションとワークショップ: 参加者が最新の研究成果や実践例を発表し、ディスカッションやフィードバックを行 うセッションを設けます。また、ハンズオンのワークショップやグループディスカッションを通じて、参加者が実際に手 を動かしながら学べる機会を提供します。 - ゲストスピーカーの招聘: AI研究や応用分野で活躍するゲストスピーカーを招聘し、講演やパネルディスカッションを行 います。異なる視点や経験を持つ専門家の意見やアイデアを参加者に提供することで、新たな知識や視野を開拓します。 - ネットワーキングイベント: 参加者同士の交流を促すために、ランチョンや懇親会などのネットワーキングイベントを組 み込みます。参加者同士の交流が深まり、新たなコラボレーションやプロジェクトの機会が生まれる可能性があります。 - 共同研究プロジェクト: 研究会内で共同研究プロジェクトを立ち上げ、複数の参加者が協力して具体的な課題やテーマに 取り組む機会を提供します。グループワークや定期的なプロジェクト進捗の報告会を通じて、成果を発表し合い、相互の 学びや成長を促します。 以上のプランを組み合わせることで、参加者の多様なバックグラウンドを生かし、研究会の内容や活動の多様性を確保す ることができます。また、上述のプランからはさまざまなアウトプット(論文、プロジェクト成果、ネットワーク形成) が期待できるため、参加者にとって有益な研究会の運営が可能です。 Gnerated by GPT3.5 turbo 16k

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Plan 文字が多すぎましたか? Gnerated by GPT3.5 turbo 16k

18.

Plan How make AI do it is all you need!! Gnerated by GPT3.5 turbo 16k

19.

Plan Yes, AI can!! Gnerated by GPT3.5 turbo 16k

20.

Plan (登録者所属傾向分析)

21.

Plan (Theme / アジェンダ提案)

22.

Plan (活動プラン)

23.

Plan • GASGからプロジェクトへ展開 • 中高生 (及び教員) 向けワークショップ • 特許プロジェクト • 医療プロジェクト

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皆様のご参加をお待ち しております。 Theme持ち込み大歓迎 です!!

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EOF https://www.linkedin.com/in/kunihiro-sugiyama-49b0372a/ https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg/