【2025最新版】AIのヤバさと対策

:::note info
以下のニーズにお応えしたい！
１．**AIの直近の状況**を知りたい
２．AIが自分や社会に、**どんなインパクトがあるか**を知って、何とか生き残りたい
３．会社で、**DXやAIを推進したい**けど、どうしたら良いか、分からない
:::

# 1. はじめに
#### AIは本当にヤバい！

「**どれくらい、ヤバいか？**」というハナシと、
「**じゃあ、どうするか？**」というハナシを、
個人的な意見として、まとめてみた。

# 2. AIのヤバさ⇒東大にも合格できる！
#### Chat-GPTで認知されたが、足元のレベルがヤバい！

AIと言えば、Chat-GPTを思い浮かべる人が多いと思う。
Chat-GPTは、OpenAIの主力製品だが、OpenAIの製品は、最近、バリュエーションが増えている。

ザックリ言うと、
A.2022年11月に発表されたChat-GPTなどで有名な「**GPTシリーズ**」と
B.2024年後半以降に発表されたo1、o3などの「**oシリーズ**」
の２つがある。

「**GPTシリーズ**」の中で、優秀だと有名になった**ChatGPT-4o**（2024年5月発表）。
一般的なAIとしては、性能面で画期的なレベルだった。
しかし、東大の入試問題を解けるレベルにはなかった。

https://note.com/yudo_tanaka/n/n1b5a68805932

一方、「**oシリーズ**」は、AIにシンキング・タイムを持たせることで、難しい問題でも解けることを目指したモデル。
特に、**o1 pro**は、2024年12月5日、**12 Days of OpenAI**の最初の発表で公開された最も賢いAIモデル。
論理的思考に優れ、難しい数学の問題でも、解いてしまう。
そして、**東大の入試問題も解けるようになった**。（満点ではなく、合格点レベル）
2024年12月が、時代の分水嶺となった感じ。

https://note.com/bobrir7l/n/n602330faaa6b

なぜ、難しい問題でも解けるのか。
プロンプト・エンジニアリングで、**CoT**(Chain of Thought)というテクニックがあるが、それをモデル自体に組み入れて、論理的な思考ができるようにしているから。
アルファ碁で使われていた**強化学習**も取り入れている。

https://note.com/hatti8/n/nf4f3ce63d4bc

６つの推論パターンを使っているとする論文もある。

https://note.com/ainest/n/nfb863601277e

Googleも、論理的思考が可能なモデルである**Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental**を、2024年12月19日にリリースした。

https://zenn.dev/acntechjp/articles/d99cf846572987

https://weel.co.jp/media/tech/gemini-2-flash-thinking/

こちらは、OpenAIよりも早いし、無料で使える。
ということで、自分もChatGPT-4oが解けなかった東大の数学入試問題を解かせてみた。
ちゃんと、解けた！

ここまでで、自分が言いたいことを整理すると「**人類は、21世紀の1/4が終わる前に、大多数の人類を超えるAIという人工的な知力を獲得した**」ということ。

足元の認識として、まず、このエポックメイキングな事実を認識することから始めよう。

:::note info
**「GPTシリーズ」**
「GPTシリーズ」のChat-GPTは、2022年11月にリリースされ、使い勝手の良さから、大変な話題となった。
後継のGPT-4oは2024年5月にリリースされ、高性能が売り物だった。

**「oシリーズ」**
2024年9月にリリースが開始された「oシリーズ」のoは、OpenAIの頭文字のo。
o2がスキップされているのは、商標登録できなかったため。o2は、酸素を表す原子記号なので、既に商標登録されていた、ということ。

なお、東大の入試問題が解ける**o1 pro**は、月額200ドルのChatGPT Proプラン加入ユーザーのみ利用可能。
:::

# 3. 社会的インパクト⇒ノーベル賞もAI！
#### 2024年のノーベル賞は、物理学賞も、化学賞も、AI関連！

https://scienceportal.jst.go.jp/explore/review/20241017_e01/

物理学賞を受賞した**ヒントン教授**（トロント大学）は、機械学習や深層学習を学んでいた頃から、何度も、お名前を聞いていた。
AI研究を推進する一方、AIの凄さを身に染みているだけに、警鐘を鳴らす発言もしている。

https://www3.nhk.or.jp/news/special/international_news_navi/articles/qa/2023/05/15/31594.html

化学賞を受賞したGoogle Deepmindの**ハサビス CEO**はAI囲碁ソフト「アルファ碁」の開発者。
アルファ碁が、2016年、韓国のイ・セドル氏に勝つことができたのは、強化学習のおかげ。
今回、化学賞を受賞したと聞いて、本当にビックリだった。

https://www.sbbit.jp/article/cont1/58531

https://note.com/d4c_premier_m/n/na85913c67ec5

ちなみに、ハサビスCEOは、ノーベル賞受賞後、日本棋院から九段を贈られた。

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20241121/k10014645761000.html



# 4. 経済的インパクト⇒株の世界もAI！
株に興味がある人は、**マグ７**（マグニフィセント・セブン）や**FANG＋**という「謎の言葉」を聞いたことがあると思う。

共に、AI関連企業を含むハイテク企業を集合的に指す言葉。
**AIが株の世界でも、注目されている**ことが、よく分かる。

https://www.am-one.co.jp/warashibe/article/chiehako-20240909-1.html

https://www.daiwa-am.co.jp/special/fang/index.html

**エヌディビィア**が時価総額で世界トップなのも、AIに必須な半導体（GPU）を製造しているためだ。

https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-11-05/SMHXCKT0AFB400


### (参考)AIのコストは半端ない！
ここまで、AIの良い面ばかりを述べてきたが、AIに複雑なタスクを実行させると、ものスゴイコストが発生することも忘れないようにしよう。

OpenAIのo3では、**１タスク、1,000ドル（15万円）以上のコスト**が発生すると言われている。

https://felloai.com/de/2024/12/can-openais-latest-1000-per-task-o3-ai-model-replace-you-at-work/

https://www.superagent.sh/blog/openai-s-o3-at-2k-per-task

AIは、電力を大量消費するので、電力分野への影響も懸念されている。

**Google**が、AI研究に必要なデータセンターで使用する電力を調達するため、**原子力発電所から、直接、電力を購入**する契約を結んだことも報道されている。

https://www.theguardian.com/technology/2024/oct/15/google-buy-nuclear-power-ai-datacentres-kairos-power

アメリカは、国を挙げて、AIの開発・推進のため、電力を確保しようとしている。

https://cigs.canon/article/20241025_8412.html

電力需要の高まりを受け、**株の世界では、電力がテーマ**にもなっている。

https://kabu.com/kabuyomu/money/1072.html

# ５. 個人や組織としての対策は？（ポエム）
足元のAIの状況は、大体、理解ができた。
それでは、こういった現状を踏まえ、個人や組織は、どのような**対策**を立てて、対応していくべきか？

方向性としては「**AIを最大限に活用する**」いうことだ。

### A.考える
#### AIを使えないか、考える
まず、「**やるべきこと**」と「**やらないこと**」を、分けて考えよう。
分かりやすい例で、具体的に考えていこう。

例えば、若手が書かされる議事録。

これは、会社の方針として、基本的に「AIに下書きさせよう」。
録音して、AIに議事録の下書きを書かせる。

ただし、念のため、誰かが、チェックする仕組みは作っても良いだろう。
しかし、ゼロから、人が議事録を作成するのは、まったくのナンセンス。
その時間があったら、営業の電話をかける時間を使う方が良い。

つまり、「**やるべきこと**」は、次の３つ。

**１．組織の方針決める**
議事録の下書きは、AIを使う

**２．インフラの整備**
AIを導入する
録音できる環境を整備する

**３．活用する仕組み**
チェックした上で、議事録としては完成

もちろん、顧客への営業記録であれば、データベース化して、効率的な営業に役立てるのは、有意義だが、それは、別タスク。

「**やらないこと**」（やるべきでないこと）は、昔からやっていたような、**人がゼロから議事録を作成する**こと。

念のため、もう一度、言うと、次のようにする。

Teamsでリモート会議をして、会議の内容は、文字起こし＆録音する。
そのデータを、AIにインプットして、「会議の内容を500字程度の議事録として作成して」とAIに依頼する。
出来た下書きをチェックして、終わり。

### B.行動する
#### とにかく、AIを使ってみる

**IT技術者**であれば、分からないことがあれば、即座に、AIに質問する。
自分も、Pythonのコードを、何度も教えてもらった。

**リサーチやコンサル**であれば、資料のドラフトは、まず、AIに作成させてみよう。
自分も、資料作成にAIを使って、品質を上げている。

**営業**であれば、新規取引先と面談する際、どんな会社なのか、AIに問い合わせると、短時間で的確な情報が得られる。
自分も、知らないことは、まず、AIに聞いて、教えてもらっている。

無料で使えて、嫌味も言わないAIを使わない手はない。
AIの回答の最後には、いつも「**ほかに質問があれば、何でも聞いてくださいね**」という優しい言葉が添えられている！

**まず、AIが活用できないか、考え、行動するところから、始めよう！**
**AI first!**

### C.差別化する
#### AIを活用して、信頼を勝ち取る

最も、重要なのは、差別化して生き残ること
忘れてはいけないのは、信頼を得ること

「**この仕事は、アイツにまかせておけば、大丈夫**」と思ってもらえるか、がポイント。

お客さまから、あるいは、上司・同僚から、何かの依頼を受けて、業務を行う際、法律やコンプライアンスに抵触しなければ、AIを使おうが、手作業で処理しようが、依頼した側は、気にはしない。

依頼した側が気にするのは、**品質とコストと納期**、の３つ（**QCD**）。

AIは「質問に答えるだけのチャットボット」から「実際にタスクをこなせるエージェント」になると言われている。

https://promo.digital.ricoh.com/ai-for-work/column/detail006/

AIは、ますます、便利になる。
AIを、とにかく使いこなせるようにしよう。

そのためには、まず、使ってみること。
AIを使って、少しでも、楽しよう。

手早く仕事を終えて、早く帰ろう。
しかし、信頼を勝ち取ることは、忘れないようにしよう。

「早く帰りつつ、信頼を勝ち取る」という矛盾するニーズを満たすために、AIを活用しよう。

ノウハウの共有を進めた人が、組織の中で、評価される仕組みがある組織は強い。
そんな個人と組織を目指そう。

**AI or Die!　
No AI, No Business!**

:::note
**Special Thanks to you !**

最後まで読んで頂けて嬉しいです。
最後はポエムになってしまいました（笑）

コメント、大歓迎です。
感想を、お聞かせ下さい m(__)m
:::