生成AI入門 (日本語版)
生成AI入門 (日本語版)
AI時代を勝ち抜く方法
本について
生成AIという不思議な新世界へようこそ！本書は、今何が起きているのか、そして私たちに何ができるのかについて、テンポよく実践的に解説する、主に人間が執筆したガイドです。これは、Henrikが制作した同名の話題の動画を拡張したような内容となっています。
本書では以下のような疑問に答えていきます：生成AIとは何か？どのように機能するのか？どのように使えばよいのか？リスクや限界は何か？また、AI変革のリーダーシップ、自律エージェント、人間の役割、プロンプトエンジニアリングのコツ、AIを活用した製品開発、様々なモデルの種類、そしてマインドセットや過度な心配を避けるためのアドバイスなども取り上げています。
すべての説明は、Henrikならではの手描きイラストと具体的な実例を用いて、わかりやすい言葉で解説されています。専門用語やバズワードの使用は最小限に抑えています。
AIの時代を単に生き残るだけでなく、この時代で躍進する方法を学びましょう！
著者たちについて
目次
- Egbertによる序文
- コンピュータは賢くなった
- 地下室のアインシュタイン
- 用語解説
- 仕組み
- 推論モデル
- トレーニング
- 至る所にあるモデル
- AIクライアントとAIモデル
- 対価に見合った価値
- 制限事項
- カットオフ日
- 記憶の欠如と限られたコンテキスト
- ハルシネーション
- 計算
- 全体像
- モデルの種類
- テキストからテキスト
- テキストから画像生成
- 画像から画像へ
- 画像からテキストへ
- 音声からテキストへ
- テキストから音声へ
- 音声対音声
- テキストから動画へ
- マルチモーダルモデル
- 例：ベーコンは焼けましたか？
- 例：物を隠せる場所はどこ？
- 例：酔っぱらいの面白いチューター
- 例：この&%#€なファイアウォールの設定方法は？
- 例：AIと一緒に散歩する
- 創発的能力
- AI時代
- エネルギー消費についてはどうでしょうか？
- ユートピアか、ディストピアか？
- マインドセット
- 人間らしいことをする時間をもっと
- 人間の役割
- あなたは仕事以上の存在です
- AIはあなたの同僚として
- 仕事の自動化ではなく、タスクの自動化
- もし自分の仕事が危機に瀕している場合は？
- 再評価
- AIに支援方法を尋ねる
- AI搭載製品の開発
- 独自のAI製品の開発
- 自社開発か既製品購入か？
- 例1：GPTとの対話
- 例2：CV分析ツールの構築
- 考察
- プロンプトエンジニアリング
- 例 - 悪いプロンプトから良いプロンプトへ
- 最大の制限は、あなた自身です
- プロンプトエンジニアリングの学び方
- モデルが改善されても、プロンプトエンジニアリングは重要なままなのか？
- AIに対して親切である必要はありますか？
- ツールを持つ自律型エージェント
- エージェント = 大規模言語モデル + ツール + 自律性
- 例1：バグ修正エージェント
- 例2：インシデント管理エージェント
- エージェントを使用するタイミング
- 具現化されたエージェント
- エージェントの安全性
- AIエージェントの未来
- パート1のまとめ
- 実験しよう！
- 私のAIへの旅
- 生成AIを有用なものにする
- 人工ニューラルネットワークの研究
- Minecraftのコーディング
- Chat GPT
- 発見1：プロレベルのコーディングができる！
- 発見2：プロのように文章が書ける！
- おそらく私たちは自分が思うほど創造的でインテリジェントではない
- AI変革をリードする
- AI変革とは何か、そしてなぜ重要なのか？
- トップダウンかボトムアップか？
- AIリーダーを任命する
- アクセス、実験、活用
- ステップ1：アクセス
- ステップ2：実験
- ステップ3：活用
- 無駄なITプロジェクトに注意
- ロールモデルになる
- AIを人員削減の手段としない
- 振り返り
- 幕間：エグバートの人生物語
- プロンプトエンジニアリング技法
- コンテキストウィンドウとプロンプトの長さに注意
- 反復のテクニック
- テクニック：自己反省プロンプト
- 良いプロンプトの要素
- 全体像から始めて、詳細に進む
- どれくらい賢いモデルが必要なのか？
- プロンプトエンジニアリングは進化する分野
- プロンプト生成（または怒っているおばあちゃん）
- 重要なポイント
- 検索拡張生成と関数呼び出し
- RAGの概要
- 例 - カスタマーサポート
- データ取得の異なるアプローチ
- アプローチ1：すべてのデータを含める
- アプローチ2：関数呼び出しを通じてLLMにデータを取得させる
- アプローチ3：ベクトル埋め込みを使用した関連テキストの包含
- アプローチの組み合わせ
- 面白い実験：createFunction関数
- 例：RAGを使用したAIチャットボットのメモリ
- RAGは大きなトピック
- AIドクター
- 個人的な体験
- AIを医師として使うべきでしょうか？
- AI栄養士
- ヒント：自分専用の栄養士を作ろう
- AIキャリアコーチ
- デイビッドの物語：AIをキャリアコーチとして
- ヘンリクの考察
- AIブックエディター
- トピックのブレインストーミング
- 章の内容
- コンテンツ生成（特定のケースのみ）
- 調査と事実確認
- 本の中の移動
- フィードバック
- 微調整、タイプミス、フォーマット
- プレゼンテーションのスライドからコンテンツを変換
- 私の執筆への影響
- AIを使って序文を書こうとした時のこと
- AIソフトウェアエンジニア
- 例1：ラピッドプロトタイピング
- AIをペアプログラミングの相棒として
- 例2：既存製品との連携
- 例3：顧客にコードを任せる
- これがもたらす影響
- コードが動かない場合はどうするか？
- 怠惰は選択である
- テレビスターとなったAIジャーナリスト
- エージェントの設計
- エージェントの仕組み
- 考察
- 意志を持つAI執事
- Jeevesの紹介
- ジーブスによる自己再プログラミング
- Jeevesが恋に落ち、陰謀を企てる
- これは何を意味するのか？
- Jeevesは方法を見つける
- エージェントの自己デバッグ
- 結論
- セキュリティ実験
- この実験から得られた教訓
- メタチャプター（あるいはブック・インセプション）
- メタな瞬間（AI作成）
- この本（そして動画）が作られた経緯
- 1週間の動画制作
- 1週間での本の下書き
- エピローグ
- 謝辞
- あなたのノート
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