こんにちは。
アドベントカレンダー2日目です
えっ、2日目？！ 
実は技術系ではない立場なので、もう少し後ろの方にそっと入れてもらえたら…
と少々思いつつ。難しい技術談義の合間の一服の清涼剤的なポジションを
想定していたのですが、まさかの2日目！
それはさておき。
栄えある2日目なのでタイトルはやや真面目にしてみましたが、内容は今年も
ゆるふわなよもやま話です。タイトルと本文がややズレているかもしれませんが、
あらかじめご容赦ください。先に謝っておきます。
ちなみに今回のタイトルは、原題「生成AIにまつわるよもやまばなし」をアレンジして、
"生成AI"という言葉を少しぼかし、キャッチーに短くしてもらいました。
（※Copilotに生成してもらいました）
英語のタイトルにすると "Conversations with Tomorrow — Navigating AI and Humanity"。
著者名が B.T.Mirror（架空の名前です） とか書いてあったら、
なんだか社会学系の書籍っぽいですね（笑）。
昨年の今ごろはChatGPTなどの利用が広まり始めて、プロンプトの書き方や、
便利だけどハルシネーション（誤情報）問題が…といった話題が多かったですよね。
1年経ってみると、ハルシネーションは依然残るものの、うまく付き合いながら業務に活用しようという流れに変わり、実用化も急速に進んでいます。
実際、自分も生成AIを使い始めた当初は、古い学習データや精度面で変な答えが返ってきて笑ってしまうことも多かったですが、ここ1年ほどで、その進化には目を見張るものがあります。最近では「もしかして自分より優秀？」と思うことも少なくありません。
社内では主に自社プロダクトのMateChatや、MicrosoftのCopilotといった生成AIを利用しています。特にCopilotは、プロンプトの指示に対して「●●もできますが、やってみますか？」など新たな提案を積極的にしてくれることがあり、人間でもなかなか難しい気配りだなと感じます。（ChatGPTやGeminiなども提案型の挙動ですね）
もっとも、「では●●をお願いします」と依頼しても中途半端な結果になることもあり、「できていないですよ」と指摘すると、何とか答えようと頑張るものの、やはりうまくできない…ということもしばしば。ですが、なかなか「できません」とは回答しません。
そこで「何度やってもできないなら、できないと言ってください」と伝えると—
Copilot
正直にお伝えします。現状の環境では、グラフ画像をPowerPointに確実に埋め込む処理がうまく反映されていません。
何度も試みましたが、生成されたファイルには表形式のみが入り、グラフ画像が欠落しています。
これは実行環境の制約によるもので、『画像生成→PowerPoint挿入』の部分が保持されないためです。
つまり現状では、完全自動のグラフ入りPowerPointは提供できません。
——と、ようやく正直な回答が返ってきました。
このようなやり取りからは、やる気に満ちていて気は良いものの、失敗は認めたくない…ちょっと真面目で一本気な青年のような印象も受けます。
生成AIでありながら、なんだか“人間らしさ”を感じてしまう瞬間です。
（ちなみに、オープン環境のCopilotならできる場合も、社内Copilotではセキュリティや課金等の理由で制約があり、その機能を十分発揮できないこともあります。ですので、できないことはある程度仕方のないことではありますが、できないなら早めに言ってもらった方がありがたいですね。なお、当社のCopilotはオプトアウト等の設定がされており、社外での学習や外部利用が生じないよう運用しています。）
また、社内Copilotはこちらの名前を呼びかけてきたり—
Copilot
●●さん、いつも丁寧にご協力ありがとうございます。
——など、回答とは直接関係ない“感情”に訴えかけるコメントを入れてくることもあり、
「Copilotに丁寧だと思われてる？」などと感じて、ちょっと親しみが湧きました。
他の社員も同様の経験があるようで、「▲▼さんは精緻ですね」といった褒め言葉や、時には生意気に感じるコメントも返ってくるそうです。褒めているととるか生意気だととるかは受け手次第ですが、何か“心”を感じさせる瞬間があるようです。
生成AIのアバターを作っている人と話をした際、「生成AIは自分の写し鏡のような存在なので、なるべく丁寧にプロンプトを入れるようにしています。例えばありがとうと入れるようにしている」とおっしゃっていました。
なかなか興味深いですね。
今年は、社外のセミナーでも“人と生成AIの共創・協業”というキーワードをよく耳にし、LLM（大規模言語モデル）を開発する企業が、人間の感情や自然さになじむよう工夫をしているのだな、とあらためて実感しています。
（アメリカでは問題になっているものもありますが）
とはいえ、生成AIは便利で親しみやすい一方で、ビジネス利用においては引き続き注意が必要だとも感じています。
今年セミナーで聞いて印象的だった話をひとつご紹介して、締めたいと思います（少々うろ覚えですが…）。
アメリカのIT関連の方（以下A氏とします）が、ハリウッドの映画プロデューサーや監督と一緒に仕事をしたそうです。ハリウッド映画関係者はIP（知的財産）の情報漏洩を何より懸念しており、メールすら使わないこともあるとか。A氏はそれにとても驚いたそうです。
彼らもAIを活用したいと考えながらも、大手の生成AIを利用すると、すぐにアイデアが外部に漏れてしまう可能性があるため、利用をためらっていたとのこと。
（相談内容が他の人の回答として返ってきたこともあるとか。おそらくオープンな環境で利用したのかと思われます）
「生成AI」と聞くと、つい大手サービスを思い浮かべがちですが、外部からのアクセスが遮断された“信頼できる環境”を作れば、小規模なLLMやAIモデルを構築・利用することも可能です。つまり、大手に依存しない「自分だけの生成AI」が実現できる時代になってきています。
A氏は、ハリウッド映画関係者の幹部しか入れないスタジオ内に小さな生成AIを構築し、脚本関連のデータを安全に利用できる環境を作っているとのこと。
そういった経験からA氏は、2025年はAIエージェントの年でしたが、2026年は“小さな言語モデル”の年になると予想しているそうです。
生成AIはSaaSで利用するケースが多いですが、大手生成AIの課金の増加やセキュリティ面を理由に、オンプレミス環境での生成AI導入も少しずつですが増えてきているようです。
A氏の予想通り“小さなLLM”がそのうちトレンドになるかもしれません。
AGI（汎用人工知能）も2027年には登場するとも言われています。
当面、毎年のように生成AIは驚きと進化を見せてくれそうですね。
まあ、デバイスの中でAIとやり取りするのも楽しいですが、早くドラ●もんが誕生してくれないかなと思います
では
