目次

企業での生成AI利用ガイド（１）～ガイダーAIの現場から
 企業での生成AI利用ガイド（２）～RAGで「宇宙際タイヒミュラー理論」を読み解く!?
企業での生成AI利用ガイド（３）～夏目漱石と対話？社内知識ベースを活用し、AIで温故知新なるか
 企業での生成AI利用ガイド（４）～2024年のAIまとめ、そして「時間と量子もつれの不思議な関係」

自己紹介

　はじめまして。企業向け生成AIプラットフォームGidr.aiと製品を協業開発しております堂園（どうぞの）と申します。ここしばらく、毎日のように様々な業種のお客様とお会いして、生成AIをどのように利用できるのか、ということについてお話を伺っています。仕事場にも大きな変化が生じている今、その様子を書き留めて、どんなことを考えているのか記録しておきたくなりました。せっかくですので、お役に立つ情報なども書き連ねていければと考えています。

日々目にしていること

　先日、コールセンター製品の展示会で丸二日、AIに関する説明をひたすら続けていました。周りのブースも8割ぐらいはAIという文字がそこかしこに踊っています。製品を見て回られる皆様も情報集めを目的として、自分の会社で役立つAIがないか、ずっと探しておられました。単にコールセンターのエージェント（オペレーター）をサポートするツールとしてだけでなく、それぞれの企業の事務処理に役立つ機能も提供してくれないのか、ということを探しておられたのは印象的でした。また、コールセンター業界にも大きな変化が起こっており、特に今年は、もう電話の応対がメインストリームだった時代がそろそろ終わるのではないかと思ってしまうほど、「それ以外の」対応方法が注目されるようになっている気がします。
　少し大きい企業になると、ほとんどの会社に「AIチーム」があり、すでにデザインやモックで、自分たちの作りたい夢のAI製品のイメージやコンセプトが固まってきているようです。しかし、自分たちで裏側の実装にかかったとたん、壁にぶつかっておられる、という姿もよく目にします。APIはOpenAI, Microsoft, AWS, Google Gemini, Anthoropic, ローカルLLMまで、いったいどこのサービスを使えば良いのか、RAGは単純なもので要件を満たせるのか、グラフRAGにするべきか、など考えることが多すぎます。またAI周りで悩むだけでなく、データを入力するところでどうやって精度を出すべきなのか（OCRで文書を取り込んで解析するのか。音声認識で質問を判定させるのか、動画やカメラ画像から判定できるのか、などなど、などなど・・・・。）
　AIのおかげで仕事が減っている現実も目の当たりにします。当事者は本当に途方に暮れています。どう変化に対応していけるのか、うまく波に乗れた場合にはどうなるのか、そのあたりもレポートしたいと思います。

今日はこの辺で・・・。またお会いしましょう。

独り言

大手航空会社と一緒に働いているチームがうれしそうに写真を送ってきました。うれしそうだなぁ。ガイダーAIも数千人規模でみんなに使ってもらえるAIなのだよ、とつぶやきつつ、そういう時代が来る時を夢見ながら今日もスタートアップの製品を大切に、大切に育てないと思ってます。Gitlabでひたすらイシューを増やしているだけですが・・・。