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2025/07/15
【実践型生成AI活用演習：Topic8】
(Q:講義を聞いての感想を述べなさい。)
これまで何度も生成AI同士でプロンプトリレーを行ってきましたが、今回体験した《必殺技 → パワハラ → 逆パワハラ》というユニークな流れは、まさに初めての出来事で、驚きと笑い、そして深い学びをもたらしてくれました。
「こんな展開もアリなんだ…！」
そう感じた瞬間、私の中で生成AIの可能性に対する見方が一気に広がったのです。
また、《その他、ChatGPT があなたについて知っておくべきことがあれば教えてください。》という欄に、自分の「夢」や「制約条件」を書き込むことで、より自分にフィットした回答が返ってくる。
この経験も、今まで気づけなかった新しい発見でした。
2025/07/10
【実践型生成AI活用演習：Topic7】
(Q:AIと倫理について述べなさい。)
AIは、車やお酒のように社会にゆっくりと浸透していく存在だと私は考えています。
便利さや革新性とともに、時間をかけて社会と折り合いをつけながら、その都度ルールや倫理観が形成されていく、そんなプロセスの中に今、私たちはいるのだと思います。
ただ、その歩みの中で優先されるのは、どうしても多数派の声や価値観です。
安全性や利便性の設計も、まずは多くの人が困らないことが前提となり、少数派が感じる違和感は後回しにされがちです。
これは、ビジネスの視点で見れば当然とも言える判断であり、私自身も日々、そのジレンマと向き合いながら仕事をしています。
私は生成AIを活用して画像制作を行っていますが、AIが生み出す画像の中には、「指が6本ある」「腕が複数生えている」といった、いわゆる日常ではない表現が含まれることがあります。
それらを私は間違いだと判断し、修正を加えたり、再生成したりします。
それは、私の中にある常識、つまり、マジョリティの感覚に基づいた判断です。
仮に私がAIの開発者だったとしても、おそらく同じように多くの人が違和感を抱くポイントから優先的に改善に取り組むでしょう。
100人に1人が困る問題よりも、10人に1人が困る問題を先に修正する。
それは、合理的で効率的なリソースの使い方でもあります。
しかし、今回の講義で示されたようなマイノリティの視点に立ったとき、こうした合理性が時にとても冷たく、排他的な判断になってしまうことに、私は改めて気づかされました。
「少数派だから、後回しでいい」
「一般的でないから、仕様外とする」
そうした言葉が、何気ない日常の判断や仕組みの中でまかり通ってしまう社会。
その構造に、私たちは無意識のうちに加担しているのかもしれません。
だからこそ、AIと倫理を語るときに重要なのは、どれだけ想像できるかということだと思います。
自分とは異なる立場の人々、その感覚、痛み、困難に対して、どこまで心を寄せられるか。
そして、もし自分がその立場だったら、という視点を持てるか。
この問いは、AIの設計や運用に限らず、社会のあらゆる場面に共通する普遍的なテーマだと感じます。
多数の声に押し流されず、見過ごされがちな小さな声をどこまで拾い上げられるか。
その感性こそが、AI時代を生きる私たち一人ひとりに求められているのではないでしょうか。
2025/07/01
【実践型生成AI活用演習：Topic6】
(Q:講義を受けての感想を述べなさい。)
久しぶりに Teachable Machineを触ってみました。
初めて使ったときには、「こんな活用ができるかも！」「あんなアイデアはどうだろう？」とワクワクしていたのに、気がつけば時間だけが過ぎ、すっかり使いそびれていた自分に反省です。
今回、他の人たちのアイデアを見て改めて気づかされました。
「なるほど、そんな使い方があるのか！」と刺激を受けっぱなしです。
たとえば、普段カラオケで歌っている曲を音声ファイルで読み込ませて、PCの前で実際に歌えば、簡易的な採点システムが作れたりしないかな？と思いましたが、現実的には2秒間という制限では難しそうですね。
でも、もっと他の使い方もありそうです。
たとえば僕はよく、「キム兄に似てる！」「竹原ピストルっぽい！」「ケンコバに雰囲気が似てる！」などと言われます。
では、実際のところ、僕の顔は本当は誰に近いのか？
そんな曖昧な「似てる」を客観的に判断できたら面白いんじゃないか、と思い立ちました。
顔写真を複数読み込ませて、自分の顔がどれに一番似ているかを判定する。
これもティーチャブルマシンで実現できるかもしれません。
こういう遊び心のある発想も、ツールの進化と共にグッと身近になってきているのを感じます。
よし、さっそく作ってみようかな。
2025/06/24
【実践型生成AI活用演習：Topic5】
(Q:講義を受けての感想を述べなさい。)
普段はMacのアプリでGPTを使用していますが、添付の画像は講義中にSafari経由でGPTを利用した際のものです。
まるでOpenAIの裏側の話を垣間見たような、不思議な感覚を覚えました。
今回、僕は「現在地の1時間後の天気を常に知らせてくれるGPTs」を作成しました。
添付の画面はその一瞬を捉えたものですが、まるでGPTが自問自答しているようにも感じられ、少しだけ怖さも覚えました。
やはり気になるのでダイレクトにGPTにこの画面の意図を聞きました。
そうすると、
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添付のスクリーンショットは、GPTs作成時のアシスタントからの設計アドバイス的なガイダンス表示（通称：システムガイドのヒントカード）の一種ですね。
内容の要約と意味：
ユーザー（あなた）が「常に築地」と発言しているため、今後の天気取得では「築地」をデフォルトの場所として扱うのが妥当そうだ、という提案。
ただし、「1時間ごとの予報を明確に望んでいるのか」は不確かなので、「築地の天気を1時間ごとに取得・表示するUI」を設けて、ユーザーに「場所を変更したい場合は教えてね」と案内するのが良いとされています。
つまりこれは：
あなたが「今の場所の1時間後の天気を常に知らせるGTPs」を作成したとき、
GPTがあなたの入力を「システムとしてどう対応すべきか」を考えた裏側の一部で、
「このユーザーは、築地をデフォルトにしておけば満足しそう。だが、念のため場所変更のオプションも入れておこう」
と“自問自答”しているのが見えてしまったような状態です。
怖さを感じた理由：
これは通常ユーザーには見えない「システム設計時のガイドライン」であり、内部的な意図や設計方針が垣間見えることで、「GPTの考えていることが一瞬見えたような不思議さ・怖さ」を感じられたのだと思います。
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とのこと。
何でも聞いてみるものですねwww。
2025/05/13
【実践型生成AI活用演習：Topic4】
(Q:ペルソナを作ってみよう。)
講義終了後、早速ChatGPTを使って「僕のことが嫌いそうなペルソナ」を作って遊んでいました。
実際に試してみると予想以上に面白く、過去の経験を振り返りながら「ああ、こういう人いたかも……」と、そのリアルすぎるペルソナ設定に思わず感銘を受けました。
特に「あなたとの相性が悪い理由（仮説）」では、
・あなたの個性や多様な趣味に対して理解できず、否定的な感情を持ちがち。
・あなたが積極的に自己主張や情報発信をする姿勢を「目立ちたがり」「調子に乗っている」と感じやすい。
・新しいビジネスや創造的な試みを積極的に展開し、変化やリスクを楽しむあなたの姿勢を、無謀で無責任だと感じる。
という設定があり、まるで今まさに自分のことを嫌いな人がすぐそばにいるような存在感を放っていました。
また、「あなたに対して実際に感じそうな不快感」の項目では、
・「また派手な趣味やってるのか。そういう自己満足って周囲から浮いていることに気づかないのかな……」
・「コレクションをわざわざ公開したり、SNSで自慢する意味がわからない」
・「飲みながら御朱印集めるなんて、神聖なものを遊び感覚で扱っているんじゃないの？」
などの記述が臨場感に溢れていて、思わず笑ってしまいました。
生成AIの活用は、肯定的な内容や便利さを追求することが一般的ですが、今回のようにあえて逆向きに活用することも非常に有益だと感じました。
「自分はこういうふうに受け取られることもあるんだな」と先に知っておくだけで、対人関係において様々な対策を打つことが可能になるかもしれません。
このような負の表現を実際に受けると、世の中には気持ちが落ち込んでしまう人もいるでしょうが、あくまでペルソナとして客観視することで、
僕自身はポジティブに受け止め、今後の対策や改善に役立てられると感じています。
扱い方は自己責任であり注意が必要ですが、今後もさまざまな視点で試していこうと思います。
今回の講義もありがとうございました。
2025/04/30
【実践型生成AI活用演習：Topic3】
(Q:面白いGTPsを探してみましょう。)
Your AI Council（ユア・AI・カウンシル）
*概要：複数の視点からアドバイスを提供するGPT。
*特徴：倫理学者、未来学者、テクノロジー専門家、歴史家、一般の人々など、さまざまな視点からの意見やアドバイスを得ることができます。
*活用例：キャリアチェンジや人生の重要な決断をする際に、多角的な意見を参考にできます。
「とても面白いGTPsに出会いました。とりあえず経歴を読み取らせてみると、」
2025/04/30
【実践型生成AI活用演習：Topic2】
(Q:GTPsを積極的に使ってみましょう。)
これまで私は、自分なりにいくつかのGPTsを作成してきましたが、今回の「実践型生成AI活用キャンプ」第2回講義を受けることで、生成AIとの向き合い方が大きく変わるような、多くの学びと気づきを得ることができました。
特に印象に残ったのは、プロンプト作成における「思考の多方向性」の重要性です。
これまでの私は、自分自身の経験や直感をもとに、一方向的にプロンプトを構築することが多く、構造や論理性よりも「なんとなくこうすれば動く」という感覚的な手法に頼っていたように思います。
しかし、講義を通して、他者が構築した多数のGPTsを実際に使ってみることで、その背後にあるロジックや思考フレーム、設計思想に触れることができました。
「どうしてこの順序なのか？」「なぜこの問いかけが効果的なのか？」という視点を持つことで、プロンプトの質を高める手法や思考の引き出しが格段に広がったと感じます。
特に印象深かったのは、マインドマップによるアイデアの構造化、オズボーンのチェックリスト法によるアイデアの拡張、そしてシックスハット法による多面的な思考整理の３点です。
これらを単なる知識としてではなく、具体的なGPTs設計の中に組み込むことができるという発想は、私にとって非常に新鮮かつ実践的でした。
実際に、さっそく自作GPTsにマインドマップやチェックリスト的視点を導入してみたところ、今まで時間をかけていたブレーンストーミングやプロンプト検証の工程が短縮され、作業効率が飛躍的に向上しそうだという実感を得ています。
単なる時短ではなく、「本当に必要な情報だけを抽出し、構造的に組み立てる」という本質的な価値に近づけたのではないかと思います。
今後は、これまで以上に「目的に応じた手法の選択と設計」に意識を向け、自作GPTsの質と汎用性を高めていきたいと考えています。
そして、AIに任せる部分と自分が考えるべき部分を明確に分けた上で、生成AIを“共創のパートナー”として使いこなせるようなスキルを、さらに磨いていきたいと思います。
2025/04/22
【実践型生成AI活用演習：Topic1】
(Q:今日学んだプロンプトエンジニアリングを使って、あなたのAIチャットボットの企画書を作ってみましょう。)
AIチャットボット企画書：「物忘れ防止サポートBot」
