株式会社G-genは、京都大学情報環境機構 様と共同で2024年4月26日に「先端技術である 生成 AI の旬な情報や実際の活用例を届け新たな気付きを得てもらう場」として、「生成 AI 勉強会」を開催しました！

京都大学からは 情報部 情報基盤課 スーパーコンピューティング掛 掛長 戸田様、G-gen からは営業2課 米川、クラウドデベロッパー課 課長 渡邉、クラウドデベロッパー課 片岩、データアナリティクス課 堂原が登壇し、生成 AI の最新の情報や実際の活用例を紹介しました。

本記事では、イベントの様子をレポートでお伝えいたします。

背景

京都大学情報環境機構 様とのご縁は、G-gen主催の生成AIセミナーへ戸田様がご参加いただいたことがきっかけでした。その際、G-gen Tech Blog の記事「Googleの生成 AI、PaLM 2 を Slack 連携して社内ツールとして導入してみた」をご覧いただき、実際に社内ツールとして導入検討をされていました。

導入検討にあたっては、いくつか課題も発生し、エンジニアも含めてフォローさせていただきました。課題解決後、G-gen として更なるサポート方法について議論させていただいたところ、生成AIブームという背景もあり、「京都大学情報環境機構 と勉強会イベントを開催するのはいかがでしょうか？」という提案に至りました。

京都大学情報環境機構 様に快くご承諾くださり、今回の勉強会開催となりました。京都大学様内では Google Cloud を活用してDX推進にも取り組まれており、先生方や職員様が生成AIを学ぶことで、業務効率化の進展に繋がるのではという京都大学情報環境機構 様の方針も も重なり、今回の開催が実現しました。

京都大学のセッション紹介

京都大学情報環境機構 様のセッションをご紹介します。

今回ご登壇いただいた戸田様は Kaggle や京都大学の学生による自主ゼミサークルである「京都大学人工知能研究会（通称 KaiRA）」など、様々な機械学習のコミュニティに参加されており、そこで得られた知見を踏まえ機械学習の概要からから生成 AI までについて体系的に説明をされました。

まず、機械学習とはについて説明があり、機械学習の大まかな分類（教師あり・なし学習、回帰・分類モデルの違いなど）や処理の流れについて紹介がありました。

次に、深層学習について豊富な図やグラフを用いて説明をされました。活性化関数や損失関数など、深層学習に関する数式の紹介もあり、より深く深層学習を知ることができる内容となっていました。

最後に生成 AI の説明があり、今日の生成 AI のベースとなっている Transformer の説明や、画像生成の有名な手法の紹介など、生成 AI をより深く知ることができる内容でした。

G-genのセッション紹介

G-gen のセッションをご紹介します

営業2課 米川 ：

生成 AI とはどんなものか？今皆さんが期待しているものと実際にどのようなギャップがあるのか？Google Cloud の生成 AI である Gemini とはどういったものか？ を基礎から分かりやすく事例を交えながら説明しました。

クラウドデベロッパー課 片岩：

このセッションでは Google Cloud を活用した自然言語分析の新旧手法を紹介しました。「Cloud Speech-to-Text API 」「 Cloud Text-to-Speech API 」「 Cloud Natural Language API 」「 Cloud Translation API 」「 AutoML Natural Language 」「 AutoML Translation 」などのツールが取り上げ、G-gen が実際に開催したセミナーのアンケート結果を元に感情分析を行った結果や、さらにその結果を元に生成 AI から今後どのような事に気をつけてセミナーを実施すると良いかのアドバイスをもらうといった検証の様子をお伝えしました。

データアナリティクス課 堂原：

生成 AI の最新トレンドをビジネスと技術の観点からご紹介し、実際の業務で特定の情報源からデータを取り込んで回答を生成する「 Grounding 」をどのように利用しているのか、生成 AI は万能では無いという事を前提にプロジェクトを始める際の心構えや具体的なポイントをご紹介しています。

クラウドデベロッパー課 渡邉：

Google Cloud VertexAI サービスの生成 AI を使ったハンズオンを実施しました。テキストモデルや画像生成のご紹介、マルチモーダルをオンライン、オフラインの方々にハイブリッドで触っていただきました。環境を触っていただきながら自分の業務だったらどのように使えるだろう？をワークショップ形式で参加者同士で対話してもらい最後に内容をシェアしてもらいました。

受講者のコメント

受講者の方からは、以下のようなコメントを頂きました。

・全般的な説明から深層学習の概要まで分かりやすく解説していただいた。

・具体的なハンズオンを通して生成AIを体験でき、AI をより身近なものとして考えられるようになった。

・AI が生成した画像や音といった作成物に対する著作権などについてもう少し聞きたかった。

・最新のトレンド紹介にあった、組織内データの機密性を維持したまま、当該組織内限定でデータを投入・学習させて利用するという話は増えてきている。

勉強会の受講者の方からは内容に関して高評価をいただくことができました。組織内データ×生成 AI で業務を推進することついては、勉強会の時間内でも多くの意見が飛び交いました。

まとめ

今回は京都大学情報環境機構 様と生成 AI についての勉強会を開催しました。

勉強会では座学として生成 AI 内部の仕組みや生成 AI の具体的な活用方法、ビジネス観点での活用事例を学ぶことができました。また、ハンズオンの時間では実際に生成 AI を触り、業務でどのように活用できるかディスカッションすることができました。

今後も、京都大学の DX 推進に取り組まれる中で、Google Cloud や生成 AI を活用した業務効率化などをテーマに、定期的に勉強会を開催したいと考えています。