自己紹介
こんにちは。
私は2023年10月(まだ5ヶ月目)に転職をして社内SEとしてAIを搭載した業務システムの開発に携わっています(と言ってもOJT的なことばかり)。これまでは全く関係ない業界で働いており、大規模な開発業務的なものに関わってこなかったので新米も新米です。
会社でAzureを採用していることもあり、業務の一環としてMicrosoft AI Tour Tokyoに参加したところ、大興奮のまま帰宅となったので、この熱量のまま思ったことを書き散らしたいと思います。
私が誤解していたりして正確さに欠けるところがありましたら、ご指摘頂ければと思います。
Microsoftが推すCopilot
openAI社がchat GPTを公開したことを起点にLLMブームが巻き起こりました。昨年(2023年)はgithub copilotやBing chat(現 copilot)が公開され、誰でも簡単に利用可能な状態になっています。
MicrosoftではOffice製品にもcopilotを導入しており、いつでもどんなシチュエーションでもどんなプラットフォームにおいても利用出来ることを目指しているようです。
日本Microsoftの津坂CEOは「AIを語るときは終わった」と仰っていました。2024は「AIを導入する年になる」とのことで、MicrosoftがCopilotを中心に据えたサービスの展開に注力していることを強調されていました。
Keynoteで私が特に感銘を受けたのは、「あくまでCopilotでありAutopilotではない」ということです。インターネット上ではAIの台頭により仕事を奪われる、などという言説を見かけることがありますが、Microsoft曰く「AIにより単調な仕事が省略されることで、人間が活躍するフィールドを広げる」ことを目指すべきであるとのことです。アイデア出しの壁打ち相手がAIであったり、議事録を纏めるのがAIであったりしても、そこには必ず人間がいて、アイデアを押し広げていける、という世界がもう来ているんだと強い確信を得ました。
要となるFabric
ビッグデータをどうにかこうにかしてソリューションを得る、というのは何年も前からある話だと思います。DXという言葉も思えばけっこう前から使われているような気がします。
ところが大量のデータを扱うというのはそんな簡単な話では無いため、志半ばにして挫折し中途半端なDXをやって、やった気になっている企業は多いのではないでしょうか。特にデータの形が画像、pdf、最悪の場合紙などバラバラになっていることも多いかと思います。Azure AIサービスを使えば、文章、画像、音声と言った様々な形のデータから情報を抽出してcopilot等で利用可能になるようです。AIの設計やチューニングはGUI上で行うこともコードを書いて設計することもできます。また、社内のSharePointや各サーバーに点在してしまっているデータもfabricを通して接続することで、データをAI(copilot)のために移動・収集することなく利用できるらしい(ほんと～？)。
基調講演でも言及されていたのですが、LLMの登場により非構造化データを簡単に扱えるようになったことを活用できない会社は競争に負けると感じました。
Prompt flow
流行りのRAGを初めとしてAzure AIを用いて作成されたAIは、Azure AI Service上で
そのモデルの処理フローを確認したり、編集したりすることができます。
これがけっこう凄くて、ワークショップではVSCode上でフローを触るというのを体験しました。設定はあれこれ大変でしたが、自作したCopilotやLLMのフローをグラフィカルに確認しながら（しかもVSCode上で）プロンプトの修正やコードの追加が行えるということで、今後理解を深めていきたいなと感じた機能の一つでした。これだけ使いやすいものがあるならLangChainのようなものは不要なのでは......？
最後に
実は東京では初開催だったらしいのですが、たくさんの人が集まりホットな意見を交換できてとてもハッピーな一日だったのではないでしょうか。
AIによって人間の仕事が奪われるのではなく、人間の活躍するフィールドが増えていく。
裏を返せば増えたフィールドで勝負できない人間は淘汰されるということです。クリエイティブな活動を続けていけるように地道に勉強を続けていかねばならないと決意を新たにした一日となりました。
お昼ご飯に提供して頂いたローストビーフ丼は米がカチカチであまり美味しくなかったです(笑)
おやつにはお団子や稲荷寿司なども提供されました（これは美味しかった）。ケータリングはヒルトンだったようで？、会場全体的におもてなし空間でした。
ありがとうございました！
