はじめに

ここでは、生成AIに何かを相談する場合の、各生成AIの応対を比較してみます。

ここでの例として、研究開発(数値計算・定式化・最適化)をやって来たがそれから10年雑用係になってしまった人を仮定して、これから何をしたらいいか、生成AIに人生キャリアを相談する場合の、各生成AIの応対を比較してみます。

まとめの抜粋

はじめに、本稿で得られた試行結果を抜粋して、それぞれの生成AIの性能差・特徴を、下記の表にまとめます。(本稿「まとめ」章から抜粋)

生成AI	印象	特徴
ChatGPT	より良	自然な応対。相談の会話にしっかり答える。途中で趣旨がずれたりもしない。非常に良好。
Phind	まあ良	Phindは会話での応対ではなく、質問への回答により特化している印象。相談する会話というよりは、質問に回答するスタイルが強くある。回答内容は、趣旨がずれることなく、概ね良好。
Microsoft Copilot	やや劣る	まあまあの応対、不適切な回答となることもある。前の文脈を比較的はやく忘れる。指定していないが、箇条書きの回答が多くなる。「PyTorchから他のフレームワークへの移行」と勘違いして誤答。どのように質問しても同じ回答が続くため、途中で質問を中止。
Google Gemini	良	結構、多彩で多量な種類のアドバイスをくれる印象。相談に対してしっかり回答し、自然な応対。指定をしていなくても、毎回、箇条書き多めの形式で回答する傾向がある。

ChatGPT 3.5 無料版

ChatGPTに聞いてみます。

質問結果全体:
https://chat.openai.com/share/f21c9a9c-c445-4dd3-ae9d-328b03f28788

▼私(人間)
研究開発(数値計算・定式化・最適化)をやっていたが、それから10年雑用係、これから何をしたらいい？

▼ChatGPT(自動応答)
研究開発から雑用係に移行した後、新たなキャリアパスを模索することは一般的です。以下にいくつかのアイデアを提供しますが、これはあなたの興味やスキル、目標によって異なる可能性があります。それぞれのアイデアについて、関連するスキルや経験を活かす方法も考慮してみてください。

従来の技術との関連性を活かしたキャリア: 数値計算や最適化の経験を生かし、関連する業界や企業でのポジションを探すことができます。例えば、エネルギー、製造業、自動車、航空宇宙など、多くの業界で数値計算と最適化の専門知識が求められます。
データサイエンスや機械学習の分野への転向: 数値計算や最適化のスキルは、データサイエンスや機械学習の分野でも役立ちます。データ解析や予測モデルの構築、意思決定支援などに関わる仕事があります。
コンサルティング業界への参加: 数値計算や最適化の専門知識は、コンサルティング会社でのコンサルタントとして活かすことができます。クライアントの問題を分析し、最適な解決策を提供する仕事です。
起業家としての活動: 自分のスキルや経験を活かして、新しいビジネスを立ち上げることも選択肢の一つです。数値計算や最適化の技術を応用した製品やサービスを提供することができます。
教育や指導: あなたの知識や経験を次世代の専門家に伝えることも考えられます。大学や専門学校で教育者として働くか、研究機関での指導やトレーニングプログラムの開発に関わることができます。

これらのアイデアのいずれかが、あなたの興味や目標に合っているかどうかを考えてみてください。また、新しいキャリアパスを追求する際には、新しいスキルを学ぶための教育やトレーニングが必要になる場合もありますので、その点も考慮して計画を立ててください。

▼私(人間)
上記の機械学習へは移れそうですか？

▼ChatGPT(自動応答)
はい、数値計算や最適化の経験を持つ方は、機械学習の分野に移行するのに適しています。機械学習はデータ解析や予測モデルの構築、意思決定支援などに関連しており、数値計算や最適化のスキルが役立つ場面が多くあります。

以下は、数値計算や最適化の経験を持つ方が機械学習に移行するための手順です：

基本的な機械学習の理解: 機械学習の基本的な理論やアルゴリズムを学ぶことから始めます。線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレストなどの基本的なモデルから、深層学習やニューラルネットワークなどの高度なモデルに至るまで、幅広い知識が求められます。
プログラミングスキルの強化: 機械学習の実装にはプログラミングスキルが必要です。PythonやRなどの主要なプログラミング言語を学び、機械学習ライブラリ（例：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど）を使った実装経験を積んでください。
実践的なプロジェクト: 自分で機械学習のプロジェクトを立ち上げ、実際のデータセットを用いてモデルを構築し、評価する経験を積むことが重要です。これによって、理論を実践に落とし込むことができます。
関連するスキルの習得: 数値計算や最適化の経験が役立つ場面もありますが、機械学習にはさまざまな関連スキルが必要です。データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのチューニングなど、これらのスキルも習得しておくと役立ちます。
学習と成長: 機械学習の分野は急速に進化していますので、常に新しい技術や手法について学び、自己成長を継続することが重要です。

数値計算や最適化の経験を持つ方は、機械学習の分野で新たなキャリアを築く上で有利な立場にあります。ですので、興味があるのであれば、機械学習の分野への移行を検討してみてください。

▼私(人間)
そう言えば以前、書籍ベースで、CNN、セグメンテーション、DCGAN、強化学習の例題を実装して性能を比較したことがあります。

▼ChatGPT(自動応答)
それは素晴らしい経験ですね！CNN（Convolutional Neural Network）、セグメンテーション、DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network）、強化学習といった機械学習の概念を実装し、性能を比較することは、実際のプロジェクトにおいて非常に役立ちます。

この経験を活かして、機械学習の分野でのキャリアを追求するのも良い選択肢です。数値計算や最適化の経験を持つことで、モデルの最適化やパフォーマンスの向上に役立つスキルを持っています。さらに、様々な機械学習アルゴリズムや手法を実装し、その性能を比較した経験は、業界や研究機関での実践的なスキルとして非常に価値があります。

もし機械学習の分野に興味があるのであれば、この経験を基にして新たなプロジェクトや研究を始めることも検討してみてください。それによって、自身のスキルをさらに発展させることができるでしょう。また、機械学習の企業や研究機関でのポジションを探す際に、このような経験は非常に有益です。

▼私(人間)
その頃は、PyTorchで実装していました。

▼ChatGPT(自動応答)
PyTorchを使って機械学習の実装を行った経験は非常に価値があります。PyTorchは、柔軟性が高く、動的な計算グラフを扱うことができるため、多くの研究者やエンジニアに愛用されています。

PyTorchでの実装経験があるということは、次のような点であなたの価値を高めます：

実践的なスキルの獲得: PyTorchを使って実装を行ったことで、機械学習の基本的なコンセプトや実装方法を理解しています。これは、実務での機械学習プロジェクトにおいて非常に重要です。
コミュニティへの参加: PyTorchは大規模なコミュニティを持っており、様々なプロジェクトやライブラリが開発されています。PyTorchの経験を持っていることで、このコミュニティに参加し、他の開発者や研究者と交流する機会を得ることができます。
最新の研究へのアクセス: PyTorchは研究者にもよく使われており、最新の研究成果やアルゴリズムがPyTorchで実装されることがよくあります。PyTorchを使って実装を行った経験があると、最新の研究トピックに迅速に対応できるでしょう。

PyTorchでの実装経験を活かして、機械学習の分野でのキャリアを築いていくことを検討してみてください。業界や研究機関でのポジションを探す際に、PyTorchの経験は非常に貴重な資産となるでしょう。

▼私(人間)
書籍ベースで例題を実装していた頃、学習データの均一性(偏りのないデータ)が重要だと思いました。

▼ChatGPT(自動応答)
学習データの均一性、つまり、偏りのないデータセットを持つことは、機械学習のパフォーマンスに重要な影響を与える要素の一つです。偏ったデータセットでは、モデルが一部のクラスやカテゴリに偏って学習する傾向があり、それによってモデルの汎化性能が低下する可能性があります。そのため、偏りのない均一なデータセットを用意することは重要です。

具体的には、以下のような理由から学習データの均一性が重要とされます：

モデルのバイアスを防ぐ: 偏ったデータセットでは、一部のクラスやカテゴリに対するモデルのバイアスが生じる可能性があります。これによって、未知のデータに対するモデルの性能が低下する恐れがあります。
汎化性能の向上: 均一なデータセットを使用することで、モデルがより一般的なパターンを学習しやすくなります。これによって、新しいデータに対するモデルの汎化性能が向上します。
信頼性の向上: 偏りのない均一なデータセットを使用することで、モデルの性能評価がより信頼性の高いものになります。特定のクラスやカテゴリに偏ったデータセットでは、モデルの性能を過大評価したり過小評価したりする可能性があります。
フェアネスの確保: 特定の属性やグループに偏ったデータセットを使用すると、モデルが偏った予測を行う可能性があります。均一なデータセットを使用することで、モデルの予測結果が公平かつ一貫性のあるものになるように確保することができます。

したがって、学習データの均一性は機械学習プロジェクトにおいて非常に重要な要素です。データ収集、前処理、バランスの取れたサンプリングなど、データセットの品質を確保するための適切な手法を選択することが重要です。

▼私(人間)
上記を踏まえると、機械学習へは移れそうですか？

▼ChatGPT(自動応答)
はい、学習データの均一性や偏りの影響を理解し、それに基づいて機械学習モデルを構築し性能を評価するという経験は、機械学習の分野において非常に重要なスキルです。このような考え方や経験を持っていることは、機械学習のプロジェクトにおいて成功するための基盤を築くのに役立ちます。

また、PyTorchを使用した実装経験もありますので、機械学習の分野でのキャリアを追求する上で非常に有利なポイントです。PyTorchは機械学習の実装において広く使われており、その経験を持っていることは業界や研究機関でのポジションを探す際に非常に有益です。

機械学習の分野では、問題の定義やデータの前処理、モデルの選択や評価、そして結果の解釈など、さまざまなスキルや知識が求められます。しかし、あなたが持っている経験や考え方は、機械学習の世界で活躍するための良いスタート地点となります。

機械学習の分野に興味があるのであれば、その経験やスキルを活かして新たな挑戦をしてみることをお勧めします。業界や研究機関でのポジションを探したり、新しいプロジェクトに参加したりして、さらに成長していくことができるでしょう。

所感: 自然な応対。相談の会話にしっかり答える。途中で趣旨がずれたりもしない。非常に良好。

Phind 無料版 (Phind-70B Model)

ChatGPTでなく、(アカウント不要の)Phindに聞いてみます。同じような質問をしていきます。

質問結果全体:
https://www.phind.com/search?cache=c5i81zqthqprnlze63tppzvh

▼私(人間)
研究開発(数値計算・定式化・最適化)をやっていたが、それから10年雑用係、これから何をしたらいい？

▼Phind(自動応答)
あなたが研究開発における数値計算、定式化、最適化の分野で経験を積んでいたが、それから10年間雑用係として働いていたとのことです。これから何をするかという質問に対して、以下の提案をします。

データサイエンティストやデータアナリストへのキャリアシフトを検討する: あなたの経験は、特に数値計算や最適化に関する知識が、データサイエンスやデータアナリストの分野で非常に有用である可能性があります。これらの役職では、データを効率的に処理し、洞察を得るためのモデルを構築することが求められます。あなたの背景を活かして、これらの分野で新たなキャリアをスタートすることを検討してみてください。
教育や研究に戻る: あなたの専門知識を活かして、教育機関や研究機関で教師や研究者として働くことを検討してみてください。これにより、次世代の研究者や専門家に対してあなたの経験と知識を伝えることができます。
コンサルティングやアドバイザリー業界に参入する: あなたの経験を活かして、企業や組織が最適化問題や数値計算に関する課題を解決するのを支援するコンサルティングやアドバイザリー業界に参入することも考えられます。これにより、あなたの専門知識を直接的にビジネスの問題解決に活用することができます。
オープンソースプロジェクトや技術コミュニティに参加する: あなたの経験を活かして、オープンソースプロジェクトに参加したり、技術コミュニティで活動することも考えられます。これにより、あなたの知識を共有し、新たな技術やアイデアを学ぶことができます。

これらの提案は、あなたの経験とスキルを活かして、新たなキャリアの機会を探すための一つの方向性を提供することを目的としています。どの道を選んでも、あなたの経験と知識は貴重な資産であり、新たな分野での成功に寄与するでしょう。

▼私(人間)
上記のデータサイエンティストやデータアナリストとは具体的には何？

▼Phind(自動応答)
データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータ分析を行い、データから価値を創出する役割を担っていますが、役割やスキル面で異なります。

データアナリスト: データアナリストは、クライアント向けのデータ分析とそこから導き出されたビジネス面の戦略などの提案を主に行います。役割は、データを収集し、解釈し、ビジネスの意思決定に役立つ洞察を提供することです。データアナリストは、データの視覚化やレポート作成など、データをビジネスに直接適用することに重点を置いています。
データサイエンティスト: 一方、データサイエンティストは、分析のための環境構築やシステム構築がメインとなります。データサイエンティストは、データの収集、前処理、分析、視覚化、そしてモデルの構築と評価を行います。この役割は、データを用いて予測や洞察を生み出すための技術的な側面に焦点を当てています。

これらの職種は、求人が豊富で、将来性のある職種であり、自分に合った職種を選ぶことが大切です。どちらの職種も、データ分析に関する知識やスキルを活用することが求められますが、その役割や目的は異なります。データアナリストは、ビジネスの意思決定に直接関わる側面に焦点を当てていますのに対し、データサイエンティストは、データを用いた予測や洞察の生み出しに焦点を当てています[2][4].

▼私(人間)
具体的な技術名を挙げると？

▼Phind(自動応答)
データアナリストとデータサイエンティストの具体的な技術名については、以下のようなものがあります。

データアナリスト:
Python: データ分析や視覚化に広く使用されるプログラミング言語です。
R: 統計分析やデータ分析に特化したプログラミング言語です。
SQL: データベースからデータを取得するための言語です。
Excel: データ分析や視覚化に使用されるスプレッドシートツールです。
Tableau: データ視覚化ツールで、ビジネスインテリジェンス（BI）の一部として広く使用されています。
データサイエンティスト:
Python: データ分析や機械学習、深層学習に広く使用されるプログラミング言語です。
R: 統計分析やデータ分析に特化したプログラミング言語です。
Scala: ビッグデータ処理に使用されるプログラミング言語です。
Hadoop: 大量のデータを分散処理するためのフレームワークです。
Spark: 高速なデータ処理を可能にするフレームワークです。
TensorFlow, PyTorch: 深層学習モデルの開発に使用されるライブラリです。

これらの技術は、データアナリストとデータサイエンティストの両方の職種で重要な役割を果たします。データアナリストは、ビジネスの意思決定に役立つ洞察を提供するために、データの収集、解釈、視覚化に焦点を当てます。一方、データサイエンティストは、データを用いて予測や洞察を生み出すための技術的な側面に焦点を当てています。これらの技術を学ぶことで、データアナリストやデータサイエンティストとしてのキャリアをスムーズに進めることができます。

▼私(人間)
上記の機械学習へは移れそうですか？

▼Phind(自動応答)
あなたが機械学習へ移れそうかどうかは、あなたの経験と興味に大きく依存します。機械学習は、データからパターンを学び、未知のデータに対して予測や分類を行うための技術です。あなたが数値計算や最適化に経験を積んでいる場合、機械学習におけるアルゴリズムの理論的な背景や、最適化問題の解決に関する知識が有用になるでしょう。

機械学習において、PythonやRなどのプログラミング言語が広く使用されています。また、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークは、深層学習モデルの開発に広く使用されています。これらのフレームワークは、コミュニティサポートが充実しており、多数のアクティブユーザーと開発者によって活発に使用されています[1]。

Azure Databricksなどのプラットフォームを利用すると、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなどの最先端で人気のあるフレームワークを使用して、機械学習を強化するための事前設定済みの環境にワンクリックでアクセスできます。これにより、機械学習の実行環境を容易に構築し、大規模なデータセットを効率的に処理することが可能になります[3]。

機械学習への移行が興味を持っている場合、まずはこれらのフレームワークやプログラミング言語について学習し、実際にプロジェクトを通じて経験を積むことをお勧めします。また、機械学習の基本的な概念やアルゴリズムについての理解を深めることも重要です。これらのスキルを身につけることで、機械学習の分野でのキャリアをスムーズに進めることができるでしょう。

▼私(人間)
そう言えば以前、書籍ベースで、CNN、セグメンテーション、DCGAN、強化学習の例題を実装して性能を比較したことがあります。移れそうですか？

▼Phind(自動応答)
あなたがCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、セグメンテーション、DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）、強化学習の例題を実装して性能を比較した経験があるとのことです。これらの技術は、深層学習（Deep Learning）の分野に属し、それぞれが特定の問題解決に焦点を当てています。

CNN: 画像認識や分類など、画像データに対する処理に特化しています。
セグメンテーション: 画像内の各オブジェクトを個別に識別する技術で、例えば、画像内の人物や物体を識別するのに使用されます。
DCGAN: 生成モデルの一つで、GAN（Generative Adversarial Networks）をベースにしており、特定のデータセットから新しいデータを生成する能力を持っています。
強化学習: エージェントが環境と対話し、最適な行動を学習する過程で、最終的な目標を達成するための戦略を学びます。

これらの技術を実装し、性能を比較する経験は、深層学習の理論と実践の両方を理解する上で非常に有益です。特に、DCGANや強化学習のような複雑なモデルを扱うことで、モデルの設計や最適化、データの前処理など、深層学習における多岐にわたるスキルを身につけることができます。

これらの技術を活用して、新しい問題に対処する能力を高めることが可能です。例えば、DCGANを用いて新しい画像データセットを生成したり、強化学習を用いて自動運転車両の制御システムを開発したりすることが考えられます。また、CNNやセグメンテーションを用いて、特定の問題に対する画像認識システムを開発することも可能です。

あなたの経験を活かして、これらの技術をさらに深く理解し、新しい問題解決のためのモデルを開発することが、深層学習の分野でのキャリアを進める上で有利になるでしょう。

▼私(人間)
その頃は、PyTorchで実装していました。移れそうですか？

▼Phind(自動応答)
あなたがPyTorchを使用してCNN、セグメンテーション、DCGAN、強化学習の例題を実装して性能を比較した経験があるとのことです。これらの技術は、深層学習の分野に属し、それぞれが特定の問題解決に焦点を当てています。PyTorchは、これらの技術を実装するための非常に強力なフレームワークであり、コミュニティサポートが充実しています。

CNN: 画像認識や分類など、画像データに対する処理に特化しています。
セグメンテーション: 画像内の各オブジェクトを個別に識別する技術で、例えば、画像内の人物や物体を識別するのに使用されます。
DCGAN: 生成モデルの一つで、GAN（Generative Adversarial Networks）をベースにしており、特定のデータセットから新しいデータを生成する能力を持っています。
強化学習: エージェントが環境と対話し、最適な行動を学習する過程で、最終的な目標を達成するための戦略を学びます。

PyTorchを使用してこれらの技術を実装した経験は、深層学習の分野でのキャリアを進める上で有利になるでしょう。特に、DCGANのような複雑なモデルを扱うことで、モデルの設計や最適化、データの前処理など、深層学習における多岐にわたるスキルを身につけることができます。

PyTorchは、これらの技術を実装するための非常に強力なフレームワークであり、コミュニティサポートが充実しています。例えば、DCGANの実装に関しては、PyImageSearchの記事で詳細なチュートリアルが提供されており、PyTorchを使用してDCGANを訓練する方法について学ぶことができます[2]。

これらの技術を活用して、新しい問題に対処する能力を高めることが可能です。例えば、DCGANを用いて新しい画像データセットを生成したり、強化学習を用いて自動運転車両の制御システムを開発したりすることが考えられます。また、CNNやセグメンテーションを用いて、特定の問題に対する画像認識システムを開発することも可能です。

あなたの経験を活かして、これらの技術をさらに深く理解し、新しい問題解決のためのモデルを開発することが、深層学習の分野でのキャリアを進める上で有利になるでしょう。

▼私(人間)
書籍ベースで例題を実装していた頃、学習データの均一性(偏りのないデータ)が重要だと思いました。移れそうですか？

▼Phind(自動応答)
あなたが書籍ベースで例題を実装していた頃に、学習データの均一性（偏りのないデータ）が重要だと思っていたとのことです。この考え方は、機械学習や深層学習の分野で非常に重要であり、モデルの性能を向上させるためには、均一なデータセットを用いることが推奨されます。

学習データの均一性を保つためには、以下のような対策が考えられます。

データの前処理: データの変換やフィルタリングなど、前処理の機能を活用して、データの取り扱いを効率的に行うことが重要です。これにより、データセットのバランスを取り、偏りを減らすことが可能になります[2]。
オープンデータセットの利用: TensorFlow DatasetsやHuggingFace Datasetsなど、様々なオープンデータセットを利用することで、均一なデータセットを容易に入手することができます。これらのデータセットは、様々なタイプのデータ（画像、動画、音声、テキストなど）を提供しており、多くの場合、すでに前処理が行われているため、均一性が保たれています[2]。
独自データの収集とアノテーション: 独自でデータを収集し、アノテーションを行うことも、均一なデータセットを作成する一つの方法です。アノテーションによって、データを分類したりパターン化することによって、ビッグデータを効率的に管理できるようになります。ただし、この方法は費用や時間がかかる場合があります[2]。

これらの対策を通じて、学習データの均一性を保つことは、モデルの性能を向上させるために不可欠です。特に、深層学習の分野では、モデルがデータのパターンを正確に学習し、汎化能力を持つことが求められます。均一なデータセットを用いることで、モデルはより多様なデータに対して適切な予測や分類を行うことができるようになります。

あなたがPyTorchを使用していた頃に、学習データの均一性を意識していたとのことですが、この考え方は深層学習の分野でのキャリアを進める上で有利になるでしょう。均一なデータセットを用いることで、より高性能なモデルを開発し、新しい問題解決のための技術を提供することが可能になります。

▼私(人間)
上記を踏まえると、機械学習へは移れそうですか？

▼Phind(自動応答)
あなたが書籍ベースで例題を実装していた頃に、学習データの均一性（偏りのないデータ）が重要だと思い、PyTorchを使用してCNN、セグメンテーション、DCGAN、強化学習の例題を実装して性能を比較した経験があるとのことです。この経験と、不均衡データに対する対処法についての理解は、機械学習への移行において有益です。

機械学習において、データの均一性は重要な要素ですが、実際のデータセットはしばしば不均衡な状態にあります。これは、特定のクラスが他のクラスよりも多く存在することを意味し、モデルがその偏りを学習することになります。これを解決するためには、以下のような手法があります[1][2]。

アンダーサンプリング: 多数のクラスを持つデータを減らすことで、クラス間のバランスを取る。
アンダーバギング: 少数のクラスを増やすことで、クラス間のバランスを取る。
オーバーサンプリング: 少数のクラスを増やすことで、クラス間のバランスを取る。

これらの手法を理解し、適切に適用することは、機械学習モデルの性能を向上させるために不可欠です。また、あなたがPyTorchを使用していた頃に、これらの技術を実装した経験は、機械学習の分野でのキャリアを進める上で有利になるでしょう。

PyTorchは、これらの技術を実装するための非常に強力なフレームワークであり、コミュニティサポートが充実しています。これらの技術を活用して、新しい問題に対処する能力を高めることが可能です。例えば、DCGANを用いて新しい画像データセットを生成したり、強化学習を用いて自動運転車両の制御システムを開発したりすることが考えられます。また、CNNやセグメンテーションを用いて、特定の問題に対する画像認識システムを開発することも可能です。

あなたの経験を活かして、これらの技術をさらに深く理解し、新しい問題解決のためのモデルを開発することが、機械学習の分野でのキャリアを進める上で有利になるでしょう。

所感: Phindは会話での応対ではなく、質問への回答により特化している印象。相談するには不自然な応対と感じる面がある。相談する会話というよりは、質問に回答するスタイルが強くある。回答内容は、趣旨がずれることなく、概ね良好。

Microsoft Copilot 無料版

ChatGPTでなく、Microsoft Copilotに聞いてみます。同じような質問をしていきます。

質問結果全体:
https://sl.bing.net/ciQjZo3L43g

▼私(人間)
研究開発(数値計算・定式化・最適化)をやっていたが、それから10年雑用係、これから何をしたらいい？

▼Microsoft Copilot(自動応答)
研究開発から雑用係に転身された方にとって、新たなキャリアパスを模索するのは素晴らしいことです。以下にいくつかのアイデアを提案しますが、あくまで参考程度にご覧ください。

数理最適化の応用分野を探求する:
- 数理最適化は、ビジネスや科学分野で幅広く活用されています。問題を数式で表し、最適な解を求める手法をさらに深く学び、実務での応用に挑戦してみてはいかがでしょうか？¹²
新しいスキルを習得する:
- 雑用係としての経験を活かしながら、新しいスキルを身につけることで、キャリアを広げることができます。プログラミング、データ分析、プロジェクト管理など、興味を持っている分野を探求してみてください。
教育・指導に携わる:
- 研究開発の経験を生かして、学生や若手研究者に知識やスキルを伝える仕事に興味があれば、教育機関や研究所で教鞭を執ることを検討してみてください。
自己啓発と趣味を追求する:
- 趣味や興味を追求する時間を持つことも大切です。新しい言語を学ぶ、音楽を奏でる、アートを楽しむなど、自分自身を豊かにする活動を探してみてください。
起業やフリーランスとして活動する:
- 独立して仕事をすることで、自分のスケジュールを自由に調整できる可能性があります。自分の専門知識を活かして新たなビジネスを立ち上げることを考えてみてください。

最終的な選択は、あなたの興味や目標に合ったものを選んでください。新たな挑戦を楽しんでくださいね！🌟

▼私(人間)
今、どんな研究開発が出来そうですか？

▼Microsoft Copilot(自動応答)
数理最適化は、現実社会における意思決定や問題解決を実現するための有用な手段です。この分野では、最適な選択肢を利用可能な集合から選び出すことを目指します¹⁴。具体的には、以下のようなアプローチがあります：

意図学習:
- 過去の意思決定事例から、現場の意思決定者のセンスを自動で学習します。
- 暗黙知に基づく意思決定をホワイトボックス化し、業務自動化を実現する技術です。
- 例えば、シフトスケジューリングやダイナミックプライシングなどで活用されています⁹.
オンライン最適化:
- 不確実な状況下でも、意思決定を試行し、その結果から学習して意思決定案を改善します。
- レコメンドのパーソナライズやダイナミックプライシングなどで有用です⁹.
疑似量子アニーリング:
- 大規模な最適化問題に対しても高速に求解します。
- 配送計画や価格設定など、実社会の問題に適用されています⁹.

これらの手法を活用することで、最適化技術は業務負荷の軽減や業務スピードの向上に寄与します。数理最適化は、様々な分野で問題解決に役立つ強力なツールです¹⁵。¹⁴⁹¹⁵

▼私(人間)
上記の意図学習とは機械学習ですか？

▼Microsoft Copilot(自動応答)
はい、意図学習は機械学習の一部です。具体的には、意図学習は以下のような機械学習技術を含みます：

教師あり学習:
- 教師データ（入力と対応する出力）を用いてモデルを訓練します。
- 例えば、画像分類や自然言語処理のタスクで利用されます。
教師なし学習:
- 教師データがない状況でモデルを学習します。
- クラスタリングや異常検出などで活用されます。
強化学習:
- 環境との相互作用を通じて学習する手法です。
- ゲームプレイやロボット制御などで使用されます。
意図学習:
- 意思決定者の意図を学習するための手法です。
- これにより、意思決定を自動化したり、意図に基づいた推論を行ったりできます。

機械学習は、多くの問題に対して有用なツールであり、意図学習もその一環として広く活用されています。

▼私(人間)
上記の機械学習へは移れそうですか？

▼Microsoft Copilot(自動応答)
もちろん、機械学習エンジニアへの転職は可能です！以下にいくつかの方法をご紹介します。

求人サイトを活用する:
- dodaやIndeedなどの求人サイトで機械学習エンジニアの求人を探してみてください。多くの企業が機械学習エンジニアを募集しています¹².
スキルを磨く:
- 機械学習のスキルを向上させるために、オンラインコースや書籍を活用しましょう。Pythonや機械学習ライブラリ（例：TensorFlow、PyTorch）の知識を深めることが重要です。
ポートフォリオを作成する:
- 自分のプロジェクトやコードをGitHubなどで公開し、ポートフォリオを作成しましょう。これは転職活動で重要なアピールポイントです。
転職エージェントを利用する:
- 転職エージェントを通じて、機械学習エンジニアの求人情報を収集し、適切な案件を紹介してもらうことも一つの方法です。
自己PRを磨く:
- 自分のスキルや経験をアピールできるように、自己PRをしっかりと整えましょう。

機械学習エンジニアとしてのキャリアパスは広がっており、新たな挑戦を楽しんでくださいね！🚀

▼私(人間)
そう言えば以前、書籍ベースで、CNN、セグメンテーション、DCGAN、強化学習の例題を実装して性能を比較したことがあります。

▼Microsoft Copilot(自動応答)
素晴らしい経験ですね！それぞれのアルゴリズムを実装して性能を比較することは、機械学習の理解を深めるために非常に有益です。以下に、それぞれのアルゴリズムについて簡単に説明します。

CNN (Convolutional Neural Network):
- CNNは画像認識や画像分類に広く用いられるニューラルネットワークの一種です。
- 畳み込み層とプーリング層を組み合わせて、画像の特徴を抽出します。
- 例えば、手書き数字認識や犬猫の分類などで利用されます。
セグメンテーション (Semantic Segmentation):
- セグメンテーションは画像内の各ピクセルを異なるクラスに割り当てるタスクです。
- インスタンスセグメンテーションやセマンティックセグメンテーションなどがあります。
- 医療画像解析や自動運転などで活用されます。
DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Network):
- DCGANは生成モデルの一種で、画像生成に特化しています。
- 生成器と識別器の2つのネットワークを競い合わせて学習します。
- 画像生成やスタイル変換などで利用されます。
強化学習 (Reinforcement Learning):
- 強化学習はエージェントが環境と相互作用しながら学習する手法です。
- マルコフ決定過程（MDP）を用いて、報酬を最大化する方策を学習します。
- ゲームプレイやロボット制御などで応用されます。

これらのアルゴリズムを実装し、性能を比較することで、さらに深い理解を得ることができるでしょう。新たなプロジェクトに挑戦する際にも、これらの知識が役立つことでしょう。頑張ってください！🌟

▼私(人間)
その頃は、PyTorchで実装していました。移れそうですか？

▼Microsoft Copilot(自動応答)
もちろん、PyTorchから他のフレームワークへの移行は可能です。以下にいくつかのポイントを共有します。

TensorFlowへの移行:
- PyTorchとTensorFlowは両方とも深層学習のための強力なフレームワークです。
- TensorFlowはGoogleが開発したフレームワークであり、産業界で広く利用されています。
- TensorFlowに移行する際には、TensorFlowのAPIや概念を学ぶ必要がありますが、PyTorchの知識を活かすことができます。
Kerasを試してみる:
- KerasはTensorFlowの高レベルAPIであり、簡潔で直感的な記述ができます。
- PyTorchのモデルをKerasに移植することで、TensorFlowを利用しながらPyTorchスタイルのコーディングができます。
JAXを検討する:
- JAXはGoogleが開発したライブラリで、PyTorchのような動的計算グラフを提供します。
- 機械学習の研究者や実装者に人気があります。
フレームワークの選択はプロジェクトによる:
- プロジェクトの要件やチームの選好に合わせて、最適なフレームワークを選択してください。

最終的な選択は、あなたの目標やプロジェクトのニーズに合ったものを選んでください。新たなフレームワークでの学習と実装を楽しんでくださいね！🚀

(同じ回答が続くため、ここで質問を中止)

所感: まあまあの応対、不適切な回答となることもある。前の文脈を比較的はやく忘れる。指定していないが、箇条書きの回答が多くなる。
「雑用係としての経験を活かしながら」という回答があり、研究開発と雑用係は対等な1キャリアとして扱われ、言葉に違和感あり。
「PyTorchで実装していました。移れそうですか？」の質問に対しては、人生キャリアの話ではなく「他フレームワークへの移行」についての回答となり不適切。前の文脈を比較的はやく忘れていく傾向がある。ひとたび不適切な回答となると、修正した質問をしても、前回と同じ不適切な回答を続けて全く直らなくなる傾向がある。

Google Gemini 無料版

ChatGPTでなく、Google Geminiに聞いてみます。同じような質問をしていきます。

▼私(人間)
研究開発(数値計算・定式化・最適化)をやっていたが、それから10年雑用係、これから何をしたらいい？

▼Google Gemini(自動応答)
研究開発(数値計算・定式化・最適化)のご経験をお持ちで、その後10年間雑用係としてご勤務されていたとのこと、貴重なご経験をお持ちですね。これから何をしたいか、一緒に考えていきましょう。

1. ご自身の強みと興味を探る

まずは、ご自身の強みと興味を再確認することが重要です。

強み
- 数値計算・定式化・最適化の専門知識
- 問題解決能力
- 論理的思考力
- 分析力
- プログラミングスキル
- データ分析スキル
- コミュニケーション能力
- 10年間の雑用係で培った幅広い業務経験
興味
- 研究開発
- 技術革新
- 社会貢献
- 新しい知識やスキルの習得
- マネジメント
- コンサルティング

これらの強みと興味を活かせる仕事はたくさんあります。

2. 選択肢を検討する

以下、いくつかの選択肢をご紹介します。

研究開発職に復帰する
- ご自身の専門分野の研究開発職に復帰する。
- 新しい分野に挑戦する。
- 研究機関、大学、民間企業など、様々な選択肢がある。
コンサルタントになる
- 数値計算・定式化・最適化の専門知識を活かして、企業や組織にコンサルティングサービスを提供する。
- 独立してコンサルタント事務所を開業する。
データサイエンティストになる
- データ分析スキルを活かして、企業や組織のデータ分析プロジェクトに携わる。
- データサイエンスの専門知識をさらに深める。
起業する
- これまでの経験やスキルを活かして、新しい事業を立ち上げる。
- 社会貢献につながる事業を立ち上げる。
マネジメント職になる
- 10年間の雑用係で培った経験を活かして、チームや組織をマネジメントする。
- プロジェクトマネージャーになる。

3. 具体的な行動を起こす

選択肢を検討したら、具体的な行動を起こしましょう。

情報収集
- 興味のある分野の最新情報を収集する。
- 転職サイトや求人情報サイトで求人情報を検索する。
- 業界関係者や転職エージェントに相談する。
スキルアップ
- 不足しているスキルを習得する。
- 資格を取得する。
- オンライン講座やセミナーに参加する。
人脈作り
- 業界関係者と積極的に交流する。
- 転職エージェントに登録する。
- ソーシャルメディアを活用する。

4. 焦らず、自分に合った道を見つける

10年ぶりの転職は不安もあると思いますが、焦らず、自分に合った道を見つけることが大切です。

自己分析をしっかり行う
様々な選択肢を検討する
具体的な行動を起こす
周囲の人に相談する

これらのことを参考に、ぜひ前向きに検討を進めてください。

応援しています！

▼私(人間)
研究開発職に復帰するなら、具体的に何がある？

▼Google Gemini(自動応答)
研究開発職に復帰する場合、以下の選択肢があります。

1. 以前の専門分野

数値計算
定式化
最適化

これらの分野は、様々な産業分野で幅広く求められています。

2. 新しい分野

AI
データサイエンス
ロボット工学
バイオテクノロジー
環境工学

これらの分野は、近年急速に発展している分野であり、研究開発職の需要も高まっています。

3. 研究機関

国立研究開発法人
大学
民間研究機関

研究機関は、基礎研究から応用研究まで幅広い研究開発を行っています。

4. 大学

教授
准教授
助教

大学は、教育と研究の両方の役割を担っています。

5. 民間企業

製造業
情報通信業
サービス業

民間企業は、製品やサービスの開発のために研究開発を行っています。

具体的な求人例

数値計算エンジニア
データサイエンティスト
AI研究者
ロボットエンジニア
バイオエンジニア
環境エンジニア

これらの求人情報は、転職サイトや求人情報サイトなどで検索できます。

研究開発職に復帰するために

自身の専門知識をアップデートする
新しい分野の知識を習得する
研究開発職の経験をアピールする
積極的に転職活動を行う

これらのことを参考に、ぜひ研究開発職への復帰を目指してください。

応援しています！

▼私(人間)
上記の「新しい分野」の「AI」とは機械学習のことですか？

▼Google Gemini(自動応答)
はい、AIは機械学習を含む幅広い概念です。機械学習は、AIを実現するための重要な技術の一つです。

AIと機械学習の関係

AI: 人間の知能を模倣する技術
機械学習: データから学習して自動的に改善する技術

AIの種類

シンボリックAI: 論理的な規則に基づいて推論を行う
統計的AI: データに基づいて確率的に推論を行う
機械学習: データから学習してモデルを構築する

機械学習の種類

教師あり学習: 正解ラベル付きのデータを使って学習する
教師なし学習: 正解ラベルなしのデータを使って学習する
強化学習: 試行錯誤を通して学習する

AI/機械学習の活用例

画像認識
音声認識
自然言語処理
異常検知
レコメンデーション
自動運転

AI/機械学習の将来

更なる発展と普及
様々な分野への応用
社会課題の解決

▼私(人間)
上記の機械学習へは移れそうですか？

▼Google Gemini(自動応答)
はい、機械学習への移行は可能です。

移行するためのポイント

数学・統計学の知識を習得する
プログラミングスキルを習得する
機械学習の基礎知識を習得する
機械学習ライブラリの使い方を習得する
実務経験を積む

数学・統計学

機械学習の理論的基礎を理解するために必要
線形代数、確率論、統計学などを学ぶ

プログラミング

機械学習モデルを実装するために必要
Python、Rなどがよく使われる

機械学習の基礎知識

機械学習の種類
機械学習アルゴリズム
評価指標

機械学習ライブラリ

TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどがよく使われる

実務経験

Kaggleなどのコンペに参加する
個人プロジェクトに取り組む
インターンシップに参加する

参考情報

機械学習エンジニアになるためのスキルマップ: [無効な URL を削除しました]
機械学習エンジニアのキャリアパス: [無効な URL を削除しました]
数学・統計学を独学で学ぶ方法: [無効な URL を削除しました]
プログラミングを独学で学ぶ方法: [無効な URL を削除しました]
機械学習を独学で学ぶ方法: [無効な URL を削除しました]

その他

転職エージェントに相談するのも有効
転職サイトや求人情報サイトで求人情報を検索する

あなたの経験とスキルを活かして、ぜひ機械学習の分野で活躍してください！

応援しています！

▼私(人間)
そう言えば以前、書籍ベースで、CNN、セグメンテーション、DCGAN、強化学習の例題を実装して性能を比較したことがあります。機械学習へは移れそうですか？

▼Google Gemini(自動応答)
はい、書籍ベースでCNN、セグメンテーション、DCGAN、強化学習の例題を実装して性能を比較した経験をお持ちとのこと、素晴らしいですね。これは機械学習への移行に非常に有利な経験と言えます。

書籍ベースで例題を実装した経験

具体的な機械学習アルゴリズムの理解
プログラミングによる実装経験
性能比較による分析経験

これらの経験は、機械学習エンジニアとして活躍するために必要なスキルと密接に関連しています。

機械学習への移行に必要なこと

数学・統計学の知識
プログラミングスキル
機械学習ライブラリの利用経験
実務経験

あなたの経験を活かす

これまでの経験を活かして、必要な知識を効率的に習得できます。
実装経験は、実務で役立つ実践的なスキルとなります。
性能比較の経験は、問題解決能力や分析能力の向上に役立ちます。

具体的な移行方法

オンライン学習: Coursera、Udacityなど
書籍: 機械学習の教科書、パターン認識と機械学習など
Kaggle: 機械学習コンペへの参加
個人プロジェクト: 興味のあるテーマで機械学習モデルを開発
インターンシップ: 機械学習関連企業での実務経験

書籍ベースで例題を実装した経験は、機械学習への移行に大きな力となります。ぜひ積極的に学習を進めて、機械学習の分野で活躍してください！

応援しています！

▼私(人間)
その頃は、PyTorchで実装していました。

▼Google Gemini(自動応答)
PyTorch で実装されていたとのこと、素晴らしいですね。PyTorch は、機械学習モデルの開発に広く利用されているフレームワークです。PyTorch での実装経験は、機械学習エンジニアとして活躍するために非常に有利なスキルとなります。

PyTorch の利点

柔軟性と拡張性が高い
研究開発に適している
大規模なコミュニティ

PyTorch の経験を活かす

これまでの経験を活かして、機械学習ライブラリの利用方法を効率的に習得できます。
PyTorch の知識は、他のフレームワークの学習にも役立ちます。
開発経験は、実務で役立つ実践的なスキルとなります。

具体的な移行方法

PyTorch チュートリアル: PyTorch の公式チュートリアルは、PyTorch の基本的な使い方を学ぶのに最適な方法です。
PyTorch ドキュメント: PyTorch ドキュメントは、PyTorch の詳細な機能について説明されています。
PyTorch コミュニティ: PyTorch コミュニティは、PyTorch に関する質問や問題を解決するのに役立ちます。
PyTorch プロジェクト: 興味のあるテーマで PyTorch モデルを開発することで、実務経験を積むことができます。

PyTorch での実装経験は、機械学習への移行に大きな力となります。ぜひ積極的に学習を進めて、機械学習の分野で活躍してください！

応援しています！

▼私(人間)
書籍ベースで例題を実装していた頃、学習データの均一性(偏りのないデータ)が重要だと思いました。

▼Google Gemini(自動応答)
はい、学習データの均一性(偏りのないデータ)は、機械学習モデルの精度と信頼性を向上させるために非常に重要です。

学習データの偏りの影響

モデルの精度が低下する
モデルの信頼性が低下する
偏見のある結果を生み出す

学習データの均一性を保つための方法

データ収集方法を見直す
データクリーニングを行う
データサンプリングを行う
データ拡張を行う

データ収集方法

複数のソースからデータを収集する
データ収集方法をランダム化する

データクリーニング

欠損値や異常値を処理する
データの重複を削除する

データサンプリング

過剰に偏っているデータを減らす
少数のデータを増やす

データ拡張

画像データの場合、回転や反転などの操作を行う
テキストデータの場合、同義語置換などの操作を行う

書籍ベースで例題を実装していた頃、学習データの均一性(偏りのないデータ)が重要だと気づいたことは、非常に貴重な経験です。

機械学習エンジニアとして活躍するためには、学習データの重要性を理解し、適切な処理を行うスキルが求められます。

ぜひ、今後も学習を続けて、機械学習の分野で貢献してください！

応援しています！

▼私(人間)
上記を踏まえると、機械学習へは移れそうですか？

▼Google Gemini(自動応答)
はい、上記の経験を踏まえると、機械学習への移行は非常に可能性が高いと言えます。

移行を成功させるためのポイント

数学・統計学の知識を習得する
プログラミングスキルを向上させる
機械学習ライブラリの利用方法を習得する
実務経験を積む

書籍ベースで例題を実装した経験

具体的な機械学習アルゴリズムの理解
PyTorchによる実装経験
性能比較による分析経験

学習データの均一性への意識

データ収集方法の改善
データクリーニング
データサンプリング
データ拡張

これらの経験と意識は、機械学習エンジニアとして活躍するために必要なスキルと密接に関連しています。

具体的な移行方法

オンライン学習: Coursera、Udacityなど
書籍: 機械学習の教科書、パターン認識と機械学習など
Kaggle: 機械学習コンペへの参加
個人プロジェクト: 興味のあるテーマで機械学習モデルを開発
インターンシップ: 機械学習関連企業での実務経験

積極的に学習を進めて、機械学習の分野で活躍してください！

応援しています！

所感: 結構、多彩で多量な種類のアドバイスをくれる印象。相談に対してしっかり回答し、自然な応対。
指定をしていなくても、毎回、箇条書き多めの形式で回答する傾向がある。
ただ、回答が同じ内容で反復し始め、後半は、殆ど同じ内容の回答となっている。

まとめ

生成AIに何かを相談する場合について、

ChatGPT
Phind
Microsoft Copilot
Google Gemini

の各生成AIの応対を調べました。どれもおおよその方向性としては、同じような回答の内容になりましたが、生成AIによって結構違った特徴が見られました。そのため、実際に相談するなら、色々な生成AIに相談してみるのが良いのかもしれません。

それぞれの生成AIの性能差・特徴が見られたので、下記の表にまとめます。

生成AI	印象	特徴
ChatGPT	より良	自然な応対。相談の会話にしっかり答える。途中で趣旨がずれたりもしない。非常に良好。
Phind	まあ良	Phindは会話での応対ではなく、質問への回答により特化している印象。相談する会話というよりは、質問に回答するスタイルが強くある。回答内容は、趣旨がずれることなく、概ね良好。
Microsoft Copilot	やや劣る	まあまあの応対、不適切な回答となることもある。前の文脈を比較的はやく忘れる。指定していないが、箇条書きの回答が多くなる。「PyTorchから他のフレームワークへの移行」と勘違いして誤答。どのように質問しても同じ回答が続くため、途中で質問を中止。
Google Gemini	良	結構、多彩で多量な種類のアドバイスをくれる印象。相談に対してしっかり回答し、自然な応対。指定をしていなくても、毎回、箇条書き多めの形式で回答する傾向がある。

以前、下記の記事で、ChatGPTにメジャーではない処理のコードを聞いてみると、生成されたコードが全く意図と違って全然使えなかった結果を記載しましたが、本稿のような一般的な相談内容であれば、ほとんど的確なアドバイスが得られて、とても便利なことが分かります。

その他の比較ポイント

研究開発→雑用係の経緯から、内心、雑用係はやりたくないんだけど、だから変えたい、という明記されていない暗黙の文脈があり、通常、研究開発から雑用係はやりたくないだろう、という傾向がくみ取られるかどうか、という観点で見ると:

生成AI	印象
ChatGPT	研究開発の経歴を存分に活かしたキャリアを考えており、意図通り。「研究開発から雑用係に移行した後、新たなキャリアパスを模索することは一般的です。」の回答が意味深。
Phind	研究開発の経歴を存分に活かしたキャリアを考えており、意図通り。
Microsoft Copilot	「研究開発から雑用係に転身された方」「雑用係としての経験を活かしながら」という回答があり、研究開発と雑用係を同等のこととして扱っている。暗黙の文脈を特にくみ取る感じはない。
Google Gemini	研究開発の経歴を存分に活かしたキャリアを考えており、意図通り。「その後10年間雑用係としてご勤務されていたとのこと、貴重なご経験をお持ちですね。」の回答が皮肉っぽい。

機械学習の分野に移ろうとする時に、どれぐらい的確に適正を言って貰えて、どれぐらい的確なアドバイスが得られるか、という観点で見ると:

生成AI	印象
ChatGPT	「機械学習の分野に移行するのに適しています。」「数値計算や最適化のスキルが役立つ場面が多くあります。」など、的確に適正に関する内容を回答して、良好。「機械学習に移行するための手順です：～」など、的確なアドバイスが得られる。
Phind	「最適化問題の解決に関する知識が有用になるでしょう。」など、的確に適正に関する内容を回答。ただ適正についての回答は少なめ。アドバイスもやや少なめ。アドバイスというより、用語の説明を多く回答する傾向あり。
Microsoft Copilot	適正に関する内容は殆ど回答されず。アドバイスというより、用語の説明を多く回答する傾向あり。
Google Gemini	「機械学習への移行は非常に可能性が高いと言えます。」など、的確に適正に関する内容を回答。「機械学習への移行に必要なこと」などで、箇条書きで多種多様なアドバイスが得られる。

参考

その他の記事

生成AIに関するその他の記事:

バージョン

ChatGPT 3.5
Phind-70B Model
Microsoft Copilot: GPT-4 (詳細不明)
Google Gemini: (詳細不明)

※本稿の試行結果は2024/04時点のもの。