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/* basic design */
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.reveal section, .reveal table, .reveal li, .reveal blockquote, .reveal th, .reveal td, .reveal p {
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/* table design */
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/* blockquote design */
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/* specific design */
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}
</style>
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# 自称AIに強いリサーチ会社は<br />GPTモデルをどのように受け止めたか
<br />
<br />
### 株）アンド・ディ 佐藤哲也
#### JMRA_20230425
<small>（おことわり）本資料は2023年3月に実施された経営工学会集合知メカニズム研究会の発表資料を改変したものです。</small>
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## はじめに
- アンド・ディについて
- マーケティングリサーチ会社です。
- 調査プロセス（実査・報告書作成など）のDXに取り組んでいます。
- ３・１にアイディエータをリリースしました。
- アイデア創出を支援するGPT活用サービスです。
- リサーチ会社がAIをどのように受容したのかのプロセスを振り返り、GPTモデルのような変化に組織としてどう対応していくべきか検討できればと思います。
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## インサイト産業のあり方に対する視点から
- ChatGPTに代表される生成系AIのインパクトが大きい
- 今後も様々な破壊的技術が出てくる可能性がある。
- 組織としてどう構えておくべきか。
- ゲームチェンジの構造を把握する必要がある。
- GPTモデルへの認知過程を共有することで、インサイト産業としての組織のあり方をみなさんと共有し考えたい。
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## AIの産業的な位置づけの変質
- これまで（産業的に）AIといえば、Yolo的なものでありClassfier（クラス分類器）だと思ってました。
- [YOLOv8 - Ultralytics | Revolutionizing the World of Vision AI](https://ultralytics.com/yolov8)
<img src="https://ultralytics.com/static/yolov8/detection.png" style="width:20%;"/>
- クラス定義が必要・クラス定義が困難な分野には使いづらい。
- 実用的にクラス定義が容易な分野はやりやすかったものの、現実の意思決定問題に落とし込むと難しい印象。
---
## 生成系AIの登場による影響
- StableDiffusiton,ChatGPTの登場で世界が変わった
- テキストの生成、テキスト<=>画像、などの人間の認知に直接訴えるコンテンツ生成が可能に
- 今後は音楽、音声など様々な認知的パタンの自動生成が進む。
- リサーチビジネスの結果はどう受容されるか。
<br />
<br />
#### 以降GPTをどう受け止めたか
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## 2020/7：GPT3がすごいらしい
- 噂を聞きつけ、社内Slackでリンクを共有したのが<b>２.5年前</b>
- <img src="https://i.gyazo.com/da4670944212b0154310707184d6fbc0.png">
- でもふーんという感じで、特に何もせず。
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## 2022/9StableDiffusionを試してみた
- 2022/9に画像生成AIがすごいと噂に。
- MacBook(M1)で動作すると聞いてインストールするなど
- [Stable Diffusion/GPT-2を 使ってみた - Google スライド](https://docs.google.com/presentation/d/1DSUIvvYPWP8wyFYP-8A_u5DWJFKt9QF_mgcXAkL348w/edit#slide=id.gfe7d8e8b7a_1_0)
- <img src="https://i.gyazo.com/6d53cdc5369fb57472f41d59220f1bda.png" style="width: 50%;"/>
- その時ついでにGPT-2も試していたが、大して使える感じがしなかった。
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## 2022/12/05のミーティングメモ
- いきなり来た革命
<img src="https://i.gyazo.com/6e5dbcf4df2e37bc2e1f7905308689c1.png" style="width: 100%;"/>
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## 2023/01/25のミーティングメモ
- その間２ヶ月。話題にはなったがサービス化のアイデアはすぐには出なかった。
- DSS（ダイナミックサーベイシステム）と合わせて（商品化）アイデア創出の企画がでる。
<img src="https://i.gyazo.com/bbbb9f579e850cd369f90a6f97c321a6.png" style="width: 50%"/>
- 実はGPT3のAPIは２０２０年からクローズドリリースされていたので、それを使うことで実装可能に
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## commit log
- 2023/02/05から開発開始
- 最低限のプロトタイプを３日程度で開発
- その後プロダクト化することとして、3/1にリリース
- <img src="https://i.gyazo.com/310c75d20d30245093418f15be031026.png" />
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## アイディエータ
デモ
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## AIはアイデアを創出できるか
- [AIはアイデアを発想できるのか。アプリ開発で考えてみた有効性と限界（佐藤哲也） - 個人 - Yahoo!ニュース](https://news.yahoo.co.jp/byline/satotetsuya/20230306-00339637)
- 消費者マーケティングにおけるアイデア創出の構造化
- <img src="https://i.gyazo.com/43ef09136ff05a8587fb932308d90d95.png)" style="width: 50%"/>
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## GPTモデルの強味と弱味
> テキストデータとして前後の単語のつながる確率が高い知識は、簡単に言えば一般的に常識とされる事柄である。例えば「太陽は東から昇る」といった事象である。しかし、インターネット上に知識の少ない特定の地域や個人に関する事柄、専門家によって見解の異なるような事象も正しく答えられないだろう。
> しかし同時にそのGPTの持つ「常識」は一人の人間が一生の間に読める文章量を遥かに超えた文章から学んでいるところがさらに興味深い点だ。そういう意味では歴史上すべての個人の持つ知識を超えた集合的知識（集合知）をデータベースとして保持したのがGPTモデルである。
（Yahoo！ニュースより）
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## マルチモーダルの伝達力
- トランプ逮捕のフェイク写真
- <img src="https://i.gyazo.com/27c286499255483ba945df93905f9709.jpg" />
- 商品イメージもテキストだけだと弱いが、画像を生成するとコミュニケーションが活性化する
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## GPTの感想（すごい点１）
### 自然言語のインターフェース
- 自然言語でやり取りできる。結果も自然言語で出てくる。=誰でも使える。
- 目的に応じた分類機の作成がいらない。クラスの学習が不要
- すでに学習された知識ベースがそこにある事の凄さ
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## GPTの感想（すごい点2)
### 形式言語が自然言語化した。あるいは取り込まれた
- 人間が手作業で扱える範囲の形式言語「〇〇をCSV(ファイル)形式でください。」みたいな要求をすると返してくる。
- GPTの仕組み上、形式言語を自然言語のように取り扱い。処理できる。
- ネットに存在している構造化された言語（e.g.プログラミング言語)を統計的に理解したような感じがある
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## 知識ベース/集合知としてのGPTモデル
- パネルディスカッションにてトークできればと思います。
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#### ご清聴ありがとうございました。
#### 株）アンド・ディ 佐藤哲也
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