はじめに
この記事では以下のようなことを記載しています
- 個人的に気になって読んでみたネット記事、資料のURL
- 概要と個人的な感想
- 参考情報
- 関連するページのURL
- 勉強会のアーカイブ動画
- その他もろもろ
上記はあくまで目安で、フォーマットは縛り過ぎずに書いていきます
また、まとめる頻度も週1回程度を目指しますが、あまり縛らずにゆる～く続けていこうと思っています
また、ストックしている中から適当に選んでいるので、最新記事とかではありません
ちょっと昔のネタでも、まとめておきたいなと思ったら躊躇なく記載するのでご了承ください
完全に個人的なまとめですが、もしどなたかの役に立てば光栄です
※製品やサービスの紹介と捉えられるような表記があるかもしれませんが、本記事はPR目的での記事ではありません。筆者自身はどこからも利益を得てはいません。
AIはプロジェクトマネジメントをどう変えるか
- 概要
- 今までプロジェクトマネジメントに大きな変革を与えるようなテクノロジーはなかったが、生成AIなどのAI関連技術は変革をもたらすはず、という論調の記事
- プロジェクトマネジメントにおける6つの重要な観点について、それぞれAIがどのような影響を与えるのかが書かれている
- よりよい選択と優先順位付け
- PMOへのサポート
- プロジェクトの定義、プランニング、報告の向上と迅速化
- バーチャルなプロジェクトアシスタント
- 高度なテストシステムとソフトウェア
- プロジェクトマネジメントの新しい役割
- ただし、AIの力を十分に発揮するには、AIが学習するデータの管理やリーダーシップ、最終決定を下す覚悟など、人間の行動も必要不可欠である
- 感想
- 「プロジェクトマネジメントに利用できるテクノロジーの成熟度が低い」という論調は、確かにそうだなと思った
- 最近は「AIに仕事を奪われる！」という脅しのような記事がよく見られるが、この記事はプロマネにおいても引き続き人間の力は必要と書かれているのがよいと思った
- 記事にも書かれているように、AIを恐れるだけでなく、どうやってAIを活用していくかを考えて実践できるようになりたいと思う
「ChatGPTには逆立ちしてもできないことがある」平井鳥取県知事が誤解覚悟で「使用禁止」を訴えた真意
- 概要
- ChatGPTの利用に慎重な鳥取県知事の平井さん、逆に積極的にChatGPTを使いはじめた横須賀市の事例、ぱっと見相反する2つの自治体の話が書かれている
- 鳥取県の事例では、すでにAIを業務に十分活用しているなかで、現場に足を運ぶことの重要さを忘れてほしくないという知事の意見が書かれている
- 一方で、ChatGPTを今後も全く使わないのではなく、業務の効率化につながるような使い方はしていきたいとの意欲を示す姿も書かれている
- 横須賀市の事例では、今まで十分にITを活用してこなかったなかで、ChatGPTを活用することで業務効率化が格段に進んだとのこと
- キャッチコピーなども素案を出すことにChatGPTを使いつつ、最終的なアウトプットは人の手で確認・修正するという使い方をしている
- 職員の事務作業が減った分は、住民の声を拾って手を差し伸べることに注力するようにしたいとのこと
- 相反するように見えた2つの自治体だが、効率化できるところは効率化して、行政として大事な仕事に力を注ごうとする方向性は同じ
- 感想
- 最初に鳥取知事の発言をニュースで見たときは、テクノロジーを怖がる人の行動だと思ってしまった
- でも実際にはAIを業務ですでに活用していて、行政として大事な仕事すらもAIに頼ろうとすることを防ぎたいという意図だったと知って、とても感心した
- ChatGPTは確かに便利だけれど、「一次情報」ではないことを十分に注意して活用しないといけないなと感じた
生成AI時代のプログラミング教育 つくること・学ぶことの歓びに向かって
- 概要
- 生成AIブーム真っただ中の今、プログラミング教育の在り方について考えなおさせられる資料
- 生成AIの進化により、作る過程をAIに任せることができるため作ることにより集中できる
- 作る喜びを重視し、「創造的態度」を身に付けられるようなプログラミング教育を目指すべき
- 感想
- 生成AIに何をしてもらうのか、生成AIが作り出したものが本当に正しいのか、そういった思考がこれから大事になるとは思っていたが、それをきれいに言語化してくれている資料だと感じた
- 「作ることの歓び」は誰にも奪えないというのは非常に納得。ただ単なる詰め込み式の教育はもはや役に立たず、学びを楽しいと思えないとやっていけないような世界になると思った
- AIを使いこなして創造する側の人間でありたいし、その方が楽しみが多いだろうと思った
プロンプトエンジニアリングから始めるLangChain入門
- 概要
- LangChainとは何か、どんな機能があって何ができるのか、といった内容をプロンプトエンジニアリングから学ぶという内容
- 感想
- 「LangChainって名前はよく聞くけど何なのかはわからない」という方必見の資料
- 概要レベルの内容だけでなく、具体的な機能を説明してくれている
- また、具体的なプロンプトやソースコードも掲載してくれているのでエンジニア向けの資料になっていると感じた
- この資料と、以下の本を一緒に通読すれば「LangChain完全に理解した」状態になれると思う
インフラだけではないMLOpsの話
- 概要
- AWSで行われている「ML Enablement Workshop」の紹介
- 機械学習を使用して組織の成長サイクルを実現できるようになることを目指すワークショップ
- このWorkshopではAWSのサービス名が出てこない、汎用的なナレッジを共有するWorkshop
- AWSがこのWorkshopをやる意味は何なのか、どんな内容になっているのか、についての資料
- AWSで行われている「ML Enablement Workshop」の紹介
- 感想
- 生成AIを使いこなす人材が重要になってくると思うので、この取り組みはとても良いと感じた
- AI/MLだけでなく「データをどうやって活用するのか」というレベルから考えられているWorkshopなのが、より実践的だと思った