ＡＩの最新動向と今後の展望～業務のさらなるＡＩ化に向けて～

人事/総務/財務/法務

人とAIの社員が協力し合う効率的で省力化された企業経営を実現するための方法について検討します

No. 99K251706

25/10/08 更新

講義のねらい
研修プログラム
注意事項
スケジュール

受講対象target

業務に対して、より複雑で高度なAIの利用方法を模索されている方、AIの活用によって労働環境を改善したい方、効率的で省力化された企業経営を実現したい方など

講義のねらいoutline

現在、企業によって温度差はあるもののChatGPTなどの生成AIやLLM（大規模言語モデル）の業務での利用が進んでいます。これらの技術は、会議の要約や報告書の下書きの作成、顧客への対応、機械翻訳、プログラムのプロトタイプ作成その他には非常に有効に活用できますが、一方では、多くの企業において、これらのAIの判断根拠や真偽・安全性が不明で信頼できない点や処理能力の限界が問題視されており、より複雑で高度な業務へのAIの利用方法が模索されているのが現状です。

本講座では、現在の生成AIやLLMでは対応困難な業務、例えば判断根拠の説明が求められる業務、人によって異なる意見や考え方があり得る業務、大所高所からの分析と高度な意思決定が必要な業務、人の専門家の知識やスキルが必要な業務などでのAIのさらに高度な利用を促進して「社員の一部AI化」を実現して人の労働環境を改善し、人とAIの社員が協力し合う効率的で省力化された企業経営を実現するための方法について検討します。AIに対する予備知識が特になくても大丈夫ですのでお気軽にご参加下さい。講座の最後に講師と参加者によるフリーディスカッションも予定しています。

主催団体organizer

本コースは、一般社団法人企業研究会が主催しております。

研修プログラム例program

１．はじめに
　① 人工知能と機械学習　～定義と概要・種類など～
　② 深層学習の長所と短所　～使える所と使えない所～
　③ 現状のAIが抱える課題　～精度保証・説明性・安全性など～

２．生成AIとLLM (大規模言語モデル)
　① 基本的なモデルの概要　～トランスフォーマ・GPT他～
　② 業務への有効な利用方法　～活用事例のご紹介など～
　③ 生成AI・LLMの課題と適用限界　～注意点と特徴の理解～

３．AIの説明性と人との共進化
　① 説明可能AI(XAI: eXplainable AI)とは？　～定義と必要性～
　② 人と共に進化するAIとは？　～概念と目指すべき未来社会～
　③ NEDO共進化AI事業とその成果　～深層回路の説明方法など～

４．業務へのAI利用の将来展望
　① AIの信頼性を向上させる必要性　～判断根拠の明確化～
　② 専門家のAI化による「社員のAI化」　～人によるAIの教育～
　③ 人とAIとの合議に基づく合意形成　～メタAIによる支援～
　④ AI人材の共同利用の展望　～AI社員の派遣ビジネス～
　⑤ 日本に適したAIとは？　～八百万(Yaoyorozu)AIの提唱～

５．まとめとフリーディスカッション
　① 内容のまとめと取り組むべき課題　～本日のポイントなど～
　② 質疑応答と意見交換　～AIの業務利用に関する課題の共有～

お問合せフォームへ