はじめに
深層学習、量子計算機、生成AI、LLM、MPCなど第六世代計算機の時代に対応したAI利用業務手順を記述します。
歴史から学ぶ
AIの発展の歴史から学び、過去と同じ過ちを繰り返さないことが大事です。
AI・機械学習 昨日、今日、明日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/adb184c8fc7a65ac9756
流行に追われて投資をしたり、人を雇うのは、有効な場合と無駄な場合の比率は、無駄の場合が多いかもっていう認識があればいいかもしれません。どんな事業でも、成功するのは２割程度かもって統計を取っていて、確率を計算すればいいでしょう。
製造業における機械学習
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f
AIの利用の幅を確認することも大事です。歴史が時間を知るのに対して、空間を知るという感じです。
AIの種類によっては、社内に熟練者がいると、全面展開できるものがあります。
逆に、社内に熟練者がいないと、その熟練の再利用ができないようなAIもあります。
高額なお金を払って、機械学習させないと使い物にならなかったり。
知的財産を確認する。
熟練者のような特定の領域の知的財産があると業務に利用できます。
社内に熟練者のような特定の領域の知的財産がないと、他社の知的財産を侵害しているかどうかを確かめることすらできない可能性があります。
製造業における機械学習と同じような状況に陥る可能性があります。
知的財産を確かめるAIを作ることは可能です。人でよりは遥かに高速に、確認はしてくれます。
その結果に、抜け漏れがない妥当なものかの判定は、別のAIを利用せざるを得ません。
独立して開発した３種類のAIがないと、知的財産の確認ができないかもしれません。
人間では、知的財産の専門家と、対象領域の専門家と、社会的競争の専門家の３人がよってたかって検討するような感じかもしれません。
外部のAIを利用する場合には、入力した内容が、他社に再利用されないことがどのように担保されているかの確認が大変です。外部のAIを利用する場合には、独立した３社以上と契約し、相互監視を働かせることが定石かもしれません。
費用対効果・時間効率
費用対効果の予測は至難の技です。
社会的事象は、逆も真である可能性があり、立場によって見える範囲が異なり、結果として統計で嘘をつくことは簡単です。
逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。
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立場によって見えるものが違う
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独立した３つのAIを利用すれば、抜け漏れが少しでも小さくなるかもしれません。
費用対効果が、それぞれ３倍はないと、全体の費用対効果が得られないかもしれません。
長期的危険を回避するか、短期的費用対効果を優先するか、均衡を測る人の能力が求められているかもしれません。
褒める
AIの利用に、利点を探し出すことがあります。
ChatGPTから学ぶ ３倍褒めて３分の１貶す
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褒めるのに使っていると、いつのまにか自分が裸の王様になっている可能性があります。
裸の王様にならないために
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良いところを洗い出したら、課題も洗い出すとよいでしょう。
良いところと、課題の均衡を測ることも、AI利用の基本でしょう。
まとめに代えて
知財の確認、費用対効果、利点と課題の洗い出しの使い方は、それぞれのシステムが急成長している中で、一律になにか決められるわけえではありません。
どの国のどのシステムが、どこから出資を受けているか、どの知財を保有しているか、知財の切れたすべての文献を利用しているかなど、急成長の中で日々変化しています。
AIの進化に対応できるよう、３つのAIを操る人の確保と、費用対効果、利点と課題の均衡を測る人の確保が大事かもしれません。
ChatBOT
深層学習、量子計算機、生成AI、LLM、MPCなど第六世代計算機の時代に対応したAI利用業務手順を記述しようとしています。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f201b292f37dba16e9ef 記述の中の利点と課題はなんでしょうか。
ChatGPT:
「AI利用業務手引き」（2025年8月18日投稿）に掲載されている、「深層学習、量子計算機、生成AI、LLM、MPCなど第六世代計算機の時代に対応したAI利用業務手順」に関する記述をもとに、利点と課題を整理しました。
利点
歴史から学ぶ姿勢
AIの発展の歴史を踏まえることで、過去の失敗や過熱した投資に対する警鐘を活かせます。
→ 無駄な投資や過度な期待を抑制し、より確率的に見通しの良い意思決定を支援します。
知的財産（IP）の確認によるリスク低減
自社に専門知識がない領域において、他社の知的財産を侵害しているか判断できない問題に対し、AIで高速にスクリーニングし、妥当性を検証する仕組みを提案。
→ 人間の専門家の判断とAIのスピードを組み合わせてリスク管理を強化できます。
外部AIへの安全な接続・監視体制
入力データが外部AIに再利用されない仕組みを担保するために、複数（例：3社以上）のAIを独立して監視させる仕組みを提案。
→ 外部サービスによる情報の漏えいリスクを分散し、安全性を高めることができます。
費用対効果と時間効率の慎重な見立て
費用対効果の予測は困難であるという認識に基づき、統計のトリックや立場による見え方の違いを踏まえて慎重な判断を促す姿勢。
→ 短期的利益だけでなく、長期的リスクを考慮したバランスある意思決定を支援します。
利点だけでなく課題も意識するバランス感覚
「良いところを洗い出したら、課題も洗い出す」ことで、盲目的に賛美せず、健全な批判精神を維持する姿勢を促進しています。
→ AIの導入や評価に対して多角的な視点を取り入れられます。
課題（想定される留意点）
専門家の役割が重要になる
「AIによる知的財産の確認」や「複数AIによる相互監視」には、専門的な知識や契約知識が必要です。
→ 専門人材の確保や教育が不可欠です。
コストと複雑性の増大
安全性確保のために複数のAIを契約・運用する必要があるため、費用や運用負荷が増します。
→ 規模に応じた実現可能性の検討が重要です。
費用対効果の予測困難性
統計の見せ方や立場によって結果が左右されるため、客観的なROI評価が難しいです。
→ 数量化された評価指標やKPIの設計が必要です。
バランス感覚への依存
良い点と課題のバランスを測る能力が、担当者の主観に依存する場合があります。
→ ガイドラインやフレームワーク化により、判断の均質化を図る必要があります。
全体のまとめ表
項目 利点 課題・留意点
歴史から学ぶ 無駄投資抑制・成功確率の向上 反省だけではなく確度の高い意思決定基盤が必要
知的財産チェック 専門性の代替・スピード向上 専門家の判断力・教育の必要
外部AIの監視 安全性強化・情報漏洩防止 運用コスト・契約管理の負荷増
費用対効果の慎重さ 長期・短期のバランス意思決定 KPI設計や評価基準の抽象性
良点と課題の両立 偏りのない評価が可能 判断の主観依存・標準化の難しさ
これらの「利点」と「課題」を踏まえて、具体的には以下のような対策が考えられます：
ガイドラインやチェックリストによる評価基準の見える化
社内AIリテラシー向上研修の実施
試験導入フェーズでの小規模実証とKPIの設計
コスト・セキュリティ・導入効果のプロジェクト評価フレーム整備
さらに詳しく深掘りしたい視点や、特定分野（量子計算・MPCなど）に関連する解説も可能ですので、お気軽にお申し付けください！
反省点
記述では３つのAIの利用をうたっている。
ここではChatGPTしか使っていない。
ごめんなさい。
時間をみつけて他のシステムも利用してみます。