いつも記事を読んでいただきありがとうございます！
モブエンジニア（@mob-engineer)です！

今回は12/21（土）に参加した第96回 Machine Learning 15minutes! 年末交流会へ参加したのでアウトプットとしてイベントレポートを執筆しました。

サクッと読める分量で執筆しておりますので、お気軽に読んでいただければ幸いです。

誤字脱字、分かりにくい表現に関して極力なくすように心がけておりますが、リアルタイムで執筆しているため、チェック漏れがあるかと思います。その際は、お気軽にコメントいただけますと幸いです。

イベントページ

目次

OpenAIエージェントOperatorが及ぼす破壊的インパクト
AIと人間の共創が変える創造の未来
生成AI時代のプログラミング革命
参考サイト

OpenAIエージェントOperatorが及ぼす破壊的インパクト

自己紹介
- 山本さん
  - デロイトトーマツの方
  - 音楽活動を行っている方
- 知的生産性の3つの思考
  - フレームワーク思考
  - 仮説思考
  - 抽象化思考
- 遠藤さん
  - 会社経営者でありながら学芸大の職員
- エクサウィザーズ社出身の方
OpenAIの考える5段階思考
o3モデルの知能
- プログラミング：世界レベルのプログラミング
- 数学：数学オリンピックモデル
- 難問読解：25%回答できるようになった
- 科学的思考：博士レベルの問題に対しても87%正答
- 新しい学習：与えられたルールを理解して未知の問題に対応する
  - 人間のように新しいスキルを身に付けていく
AIが思う未来像
- 人間が何十年かけていたタスクをAIが1時間に対応してしまう
Open AIのエージェントプラットフォーム（Operator）
- ブラウザ内で動くエージェントのイメージ
  - 自律型エージェントだとすべての権限が握られる
AIがすべて操ることはできるのか
- 技術的には実装可能
ブラウザ型エージェントによる世界
- AIアシスタントの統合
- タスク実行機能
- ユーザの好みに応じたパーソナライズ機能
- APIを通じて繋いでいくことで他のプラットフォームと連携できる
- エージェントに役職を与えたら組織が生まれる
ブラウザ型エージェントのリスク対策
- 他アプリを通じてSSOを行うと勝手に操作できるようになる
- 権限リスクを考えるとSSOはまだ実装しないのでは
エージェントによる未来像
- エージェントが自律的に社会活動を行っていく
- 株価予測・営業活動・プロジェクト管理などなど
  - 戦略立案・サプライに関してもリアルタイムに行われる
- エージェントを介した社会が構築される
  - 資本主義がなくなる可能性...
- 人間の役割は「AIのアウトプット確認」に留まる
  - AWSの責任あるAIにつながっていくのかしら...
AIマンハッタン計画について
- 国家間の超知能開発競争になるだけではないか
- AIを通じて爆発的に成長していくのではないか
  - AIを通じたリスクに関してはAAAI PSS Workshop論文で執筆

AIと人間の共創が変える創造の未来

AIが出来ないこと
- 人間心理（今やりますといった意図を推定する）を把握できない
  - AI特有の問題というよりコミュニケーションの問題
AIむかしばなしから見た課題
- 人間タッチでイラストを生成するのであればAIは効率的とは言えない
  - AIタッチのイラストを生成するのであればいい
  - 人間が努力して作っていることに価値がある
AIとブランディング
- 今の若者はYoutuberを信じている
  - 誰が作っているのか顔が見えるから
  - 逆にTVは製作者の顔が見えない
AIと個性
- AIで個性は生み出せる
  - 人気のAI絵師は淡々と絵のみを出してくれる
AIと人間の共創の目指すところ
- ノーベル経済学賞では民主的な制度と経済の関係性を明らかにした
  - 効率化より付加価値が求められる世界になっていくのでは
  - 企業視点だと効率化を重視している（AI活用人材の単価が低くなっている）
    - PoC段階だと売れにくい
- AIへの代替
  - 経済生産性としては上がるわけではない
- AIとの分業
  - 企画構想は人間が行っていく
- AIとの共創
  - 企画構想含めAIと一緒に行っていく
- そもそも資本家との関係を変えていくことが必要なのではないか
- 購買力平価換算だと日本は成長している
  - GDP視点だけだとAI活用は難しくなる
  - 生産性が上がった場合のマージンを誰がとるのかを考える必要がある
まとめ
- 価値は誰が作っているのか考えていく必要がある
  - AIの価値について、経済界含め考えていくことが大切。

生成AI時代のプログラミング革命

神威プロジェクト
- アンソロピック・Geminiなどの複数モデルを組み合わせて動画・コードを生成するプロダクト
- 設計～実装まで一括で行ってくれる
- タスクに関してはGemini、Claudeなどに分けている
  - Claudeに関してはAPI実行上限数緩和を要望している
- タスク分けについて
  - フロントエンドはClaude
  - バックエンド・K8SはGemini
  - バックエンドはChatGPTに任せている
- ビジネス活動への使い方について
  - PDCAサイクルで回していく
    - 量子スケジュール最適化に関してはAIは強くない
    - マルチAIエージェントを通じた実装に力を入れている
- プログラミングに関しても実装可能なのか
  - プログラム生成領域は強い印象
- OSSメンテナンスに関してもフォローしてくれるのか
  - リバースエンジニアリング機能も組み込んでいる
  - マルチAIエージェント対応は今後対応していく
  - 神威でフォローしているのは設計～実装まで、運用はフォローしていない
- 量子コンピューティングとは
  - 量子コンピューティング（アニーリング）を通じて、各LLMの特性を踏まえて最適なタスクを割り当てる
  - 　ARRでは0.5億稼いでいる
- 　どこまでのプロンプト粒度でプロダクトは生成可能か
  - 　ざっくりとした粒度(〇〇を作ってなど)で生成してくれる
- 　作るうえでの課題は
  - 　プロダクトのPDCAが人力対応だった
- 　脆弱性対応は考慮しているのか
  - 　今後検討していく

参考サイト

最後まで読んでいただきありがとうございました！