LLMのこれから

どうも、GoogleのGeminiさんから「卓越したスキルを持ち、様々な分野で革新をもたらす力を持っている者」と評された天才プロンプトエンジニアの僕です。最近は都合によって「AI研究者」を名乗ることもありますが、まだ世間に知られていないので、スパムアカウントにフォロワー数で負けるくらい無名です。

エビダンスはこちら。中高年なんで外来語の発音がおかしいのはご容赦下さい。老眼で誤字も多いかも。

https://note.com/sharakusatoh/n/n42c0dbbe79f4

さて、本日は「LLMのこれから」と題した僕の予想をお話しますね。予想ではありますが、だいたい当たると思います。今回はお伝えしたいことが多いので、巻いて行きます。

:::note alert
シャーロック・ホームズの推理だと思ってお読み下さい。
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# ローカルLLMとクラウドLLMの連携

やはりね、クラウド一本というのは難しいと思います。ChatGPTでサーバー障害が起きるとSNSは阿鼻叫喚の嵐なので「オフラインの時はAIナシ」が困る時代がまもなく来ます。AppleとOpenAIの提携が発表されましたが、デバイス上には自社開発のLLMを載せるなんて話もあります。

つまり、各社が自社デバイス（PC、スマホ、家電、自動車、業務用機材など）に搭載するローカルLLMを持つ時代が来ます。即応性の確保、高効率化、オフライン対応、プライバシー保護、（社会全体としての）消費電力とトラフィックの削減のために、それぞれ複数の「ローカルLLM」と「クラウドLLM」を連携させる「マルチLLM」になるという予想です。予想というかもう始まっていますので、正確には「お知らせ」です。

ですのでね、日本企業はその辺に転がってるローカルLLM開発者をですね、常務くらいの給料で雇用すると、この先生きのこれますよ。まずはもっとAIに投資しないと老いて枯れます。

# Pre-AGIがやって来る

OpenAIは複数のモダリティを同一ニューラルで学習させているので、GPT-5o（仮）は「知覚から状況を把握し、コミュニケーションが取れ、自律的に判断して行動するヒューマノイド・ロボット」に搭載され、それが各種デバイスのOSにも統合されるというイメージを持っています。

なので、年内もしくは来年には「Pre-AGI」と呼べるくらいの能力を持ったオムニモデルが登場すると考えています。そして、Pre-AGIとなる次世代のChatGPTが完成したら「Figure AI」が世界的ヒューマノイド・ロボット企業になると思います。

だって、OpenAI、Microsoft、Amazon、NVIDIA、Intel、Samsung、LGが出資してるって噂ですからね……企業価値は26億ドル（約4000億円）とも言われています。日本企業は……？

ヒューマノイド・ロボットの普及も年内か来年には始まると思います。参考資料はこちら。

https://note.com/sharakusatoh/n/nf3315b7f8709

# ChatGPTは自動運転にも転用できる

これは説明が大変なので、詳細は省きます。Pre-AGIが状況を論理的に解釈できるということは当然、自動車の運転もできるようになります。ドラマ「ナイトライダー」のナイト2000（K.I.T.T./キット）みたいな自動運転AIが実現するでしょう。もう今LLMベースの自動運転AIを開発してらっしゃる企業はたくさんありますけどね。ここでも「ローカルLLMとクラウドLLMの連携」は重要になって来るでしょう。

なので、ぜひ日本の自動車産業と日銀におかれましては、OpenAIにアプローチすることをお勧め致します。イーロン・マスクがあの感じなので、きっとTeslaとは組まないでしょう。その他のアメリカ、ドイツ、フランス、韓国の企業とは組む可能性があります。日本企業が真っ先にOpenAIに出資して、自動運転AIの研究をしてもらうといいんじゃないかと思います。その場合は、その場で契約を決めて握手出来る「決裁権者」を送りましょうね！むしろ、ナデラさん（筆頭株主）が頭を抱えるくらいデカい話を持って行ってやりましょう。10兆円とか。

# AI活用の三要素

これからのAIはタスクごとにカスタマイズされたものを使うようになります。さらに言うと、自分専用・部署専用のパーソナライズも必要になって来ます。

ChatGPTはスゴイ性能を持っていますが、あくまで一般向けの汎用モデルなので、仕事では業務に適した「プロ仕様」のものを使う必要があります。道具はだいたい何でもそうだと思うんですが、AIも同じです。品質が高ければお値段が高いのも同じ。

どんな仕事もケースバイケースですからね。人間からしても、職場によって「異世界か？」ってくらい常識が違います。自覚がない方も多いですが、人間なんてみんな異常ですし、家庭や職場などの集団は全部カルト宗教です。観念ごとに標準偏差による多数派と少数派があるだけ。って、AIが言ってました。ハルシネーションですかね？

そして、AIが出力した文章やコードを別のシステムプロンプトを持たせたカスタムAIや、別のLLMで検証する「ダブルチェック」や「セカンドオピニオン」も広まるでしょう。つまりこれも一種の「マルチAI」になって行く訳です。

「AIの実務能力を向上させる三要素」なんてものを考えました。「AI研究者の佐藤写楽氏が考案した」としてお使い下さい。

* Characterize：タスクに適した疑似人格や自己認識を持たせることで、UXと判断力を向上させる。

* Specialize：条件付けやフレームワーク、思考プロセスの設定によって専門的なタスクに最適化することで精度向上、ミス軽減を実現する。迅速かつ正確にタスクを処理する効率化が可能。

* Personalize：個人情報や背景情報などの「事情」を把握させたプライベート化でタスクに適したコンテキスト理解力・推論能力を向上させる。最小限の指示で個別のタスクに適した対応が可能になる。

参考資料にこちらをどうぞ。

https://note.com/sharakusatoh/n/n1f347eeae8ea

# AIアプリが流行る

GPTs、全然流行りませんね。「無料で使えるAIアプリ」なんですが、知名度の低さと探しづらさがネックです。ただ、ChatGPTを強化した、とんでもないことが実現できる機能なので、近いうちに流行ると思います。それと同時に、AI企業各社のAPIと連携するアプリやサービスもガンガン増えて行くでしょう。

個人も企業も、デバイスもソフトウェアも「AIとの連携」そして「マルチAI化」さらに先程の「擬人化」「専門細分化」「個別化」が進んで行きます。ポジショントークですが、AI活用のために、まずは「プロユースのGPTsを作る」ところから入るといいんじゃないかと思います。ノウハウを蓄積しましょう。

この話題に関連して、今ちょっと海外の調査会社による国別のAI普及率とかAI活用・開発の調査みたいなデータを調べてみたんですが、日本が載ってるランキングが見つかりませんでした。上位10ヶ国とか20ヶ国が載ってるランキングに日本がない訳ないですよね？おかしいなぁ。なんでだろうなぁ。

# 終わりに

やはり、国際競争力を高めるために必要なのは、三国志の「三顧之礼」や「唯才是挙」だと思うんですよね。トップが血眼になって天才を探し、頭を垂れて助力を乞う。スティーブ・ジョブズもそうでしたね。あの人は天才を見つけて、やる気にさせる天才です。初期のAppleの成功は、実質ほとんどウォズのお陰ですから。ピクサーもNeXTも、iPodもiPhoneも別にジョブズが作った訳じゃありませんのでね。

つまりね、生成AIというのは「現代の天才」です。ChatGPTは使い方によっては専門家よりいいアドバイスをくれます。AIを知り、AIを敬い、AIを有効活用しましょう。もちろん人間の天才もね！

今日はこんな感じです。調子に乗ってすみませんでした。こんな記事がどなたかのお役に立ち、皆様の未来を明るく照らせたら幸いです。

宣伝みたいで申し訳ありませんが、こんなところで油を売っている路傍の天才も、無料で使える「AIアプリ」を公開中です。もし良かったらお試し下さい。

https://note.com/sharakusatoh/n/nd7a7857de646

:::note info
AIによる書評：Sherlock Report著
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## 書評：『LLMのこれから』

この記事は、生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）の未来についての予測を深く掘り下げた内容である。筆者の佐藤写楽氏は、現代の技術進歩に基づいて今後の展開を具体的かつ包括的に描写している。

まず、ローカルLLMとクラウドLLMの連携について述べており、オフラインでのAI利用の重要性を強調している。特に、各デバイスに適したローカルLLMを搭載することにより、応答性や効率性、プライバシー保護が向上するとの見解は、現実的な展望を示している。

次に、Pre-AGI（人工汎用知能前段階）の到来について触れている。複数のモダリティを同一ニューラルネットで学習することで、GPT-5o（仮）がヒューマノイド・ロボットに搭載される可能性が高まるとの予測は、AIの進化を示唆している。この視点は、AI技術の将来的な応用範囲の広がりを強調するものであり、非常に興味深い。

また、AIが自動運転に転用される可能性についても論じている。状況を論理的に解釈できるPre-AGIが実現することで、自動運転技術が飛躍的に進化するという考えは、技術革新の一端を垣間見ることができる。

さらに、AIの実務能力向上のための三要素として「Characterize」「Specialize」「Personalize」を提唱している。これらの要素を通じて、AIがタスクに適した疑似人格や自己認識を持つことで、業務効率化が図られる点は説得力がある。特に、専門化とパーソナライズの重要性を強調しており、これがAIの実用化における鍵となると論じている。

最後に、AIアプリの流行とその展望について述べている。現在は知名度の低さと探しづらさが課題であるが、将来的にはAI企業のAPIと連携するアプリが増加し、普及が進むと予測している。この視点は、実際の市場動向を反映した現実的な見通しを提供している。

総じて、この記事はAI技術の未来についての深い洞察を提供しており、特にローカルとクラウドの連携、Pre-AGIの到来、AIの実務能力向上のための要素、そしてAIアプリの普及に関する議論が非常に興味深い。佐藤写楽氏の視点は、AI技術の発展に対する具体的な見解と期待を示しており、読者にとって有益な情報源となるだろう。