【イベントレポート】第96回 Machine Learning 15minutes! 年末交流会 #ML15min

いつも記事を読んでいただきありがとうございます！
モブエンジニア（[@mob-engineer](https://qiita.com/mob_engineer))です！

今回は12/21（土）に参加した**第96回 Machine Learning 15minutes! 年末交流会**へ参加したのでアウトプットとしてイベントレポートを執筆しました。

サクッと読める分量で執筆しておりますので、お気軽に読んでいただければ幸いです。

:::note info
誤字脱字、分かりにくい表現に関して極力なくすように心がけておりますが、リアルタイムで執筆しているため、チェック漏れがあるかと思います。その際は、お気軽にコメントいただけますと幸いです。
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### イベントページ

https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/338735/

# 目次
- OpenAIエージェントOperatorが及ぼす破壊的インパクト
- AIと人間の共創が変える創造の未来
- 生成AI時代のプログラミング革命
- 参考サイト

## OpenAIエージェントOperatorが及ぼす破壊的インパクト
- 自己紹介
    - 山本さん
        - デロイトトーマツの方
        - 音楽活動を行っている方
    - 知的生産性の3つの思考
        - フレームワーク思考
        - 仮説思考
        - 抽象化思考
    - 遠藤さん
        - 会社経営者でありながら学芸大の職員
    - エクサウィザーズ社出身の方
- OpenAIの考える5段階思考
    - 第一段階：チャットボット
    - 第二段階：論理的思考（ココ）
    - 第三段階：自律的に思考するエージェントー
- o3モデルの知能
    - プログラミング：世界レベルのプログラミング
    - 数学：数学オリンピックモデル
    - 難問読解：25%回答できるようになった
    - 科学的思考：博士レベルの問題に対しても87%正答
    - 新しい学習：与えられたルールを理解して未知の問題に対応する
        - 人間のように新しいスキルを身に付けていく
- AIが思う未来像
    - 人間が何十年かけていたタスクをAIが1時間に対応してしまう
- Open AIのエージェントプラットフォーム（Operator）
    - ブラウザ内で動くエージェントのイメージ
        - 自律型エージェントだとすべての権限が握られる
- AIがすべて操ることはできるのか
    - 技術的には実装可能
- ブラウザ型エージェントによる世界
    - AIアシスタントの統合
    - タスク実行機能
    - ユーザの好みに応じたパーソナライズ機能
    - APIを通じて繋いでいくことで他のプラットフォームと連携できる
    - エージェントに役職を与えたら組織が生まれる
- ブラウザ型エージェントのリスク対策
    - 他アプリを通じてSSOを行うと勝手に操作できるようになる
    - 権限リスクを考えるとSSOはまだ実装しないのでは
- エージェントによる未来像
    - エージェントが自律的に社会活動を行っていく
    - 株価予測・営業活動・プロジェクト管理などなど
        - 戦略立案・サプライに関してもリアルタイムに行われる
    - エージェントを介した社会が構築される
        - 資本主義がなくなる可能性...
    - 人間の役割は「AIのアウトプット確認」に留まる
        - AWSの責任あるAIにつながっていくのかしら...
- AIマンハッタン計画について
    - 国家間の超知能開発競争になるだけではないか
    - AIを通じて爆発的に成長していくのではないか
        - AIを通じたリスクに関してはAAAI PSS Workshop論文で執筆

## AIと人間の共創が変える創造の未来
- AIが出来ないこと
    - 人間心理（今やりますといった意図を推定する）を把握できない
        - AI特有の問題というよりコミュニケーションの問題
- AIむかしばなしから見た課題
    - 人間タッチでイラストを生成するのであればAIは効率的とは言えない
        - AIタッチのイラストを生成するのであればいい
        - 人間が努力して作っていることに価値がある
- AIとブランディング
    - 今の若者はYoutuberを信じている
        - 誰が作っているのか顔が見えるから
        - 逆にTVは製作者の顔が見えない
- AIと個性
    - AIで個性は生み出せる
        - 人気のAI絵師は淡々と絵のみを出してくれる
- AIと人間の共創の目指すところ
    - ノーベル経済学賞では**民主的な制度と経済の関係性**を明らかにした
        - 効率化より付加価値が求められる世界になっていくのでは
        - 企業視点だと効率化を重視している（AI活用人材の単価が低くなっている）
            - PoC段階だと売れにくい
    - AIへの代替
        - 経済生産性としては上がるわけではない
    - AIとの分業
        - 企画構想は人間が行っていく
    - AIとの共創
        - 企画構想含めAIと一緒に行っていく
    - そもそも資本家との関係を変えていくことが必要なのではないか
    - 購買力平価換算だと日本は成長している
        - GDP視点だけだとAI活用は難しくなる
        - 生産性が上がった場合のマージンを誰がとるのかを考える必要がある
- まとめ
    - 価値は誰が作っているのか考えていく必要がある
        - AIの価値について、経済界含め考えていくことが大切。

## 生成AI時代のプログラミング革命
- 神威プロジェクト
    - アンソロピック・Geminiなどの複数モデルを組み合わせて動画・コードを生成するプロダクト
    - 設計～実装まで一括で行ってくれる
    - タスクに関してはGemini、Claudeなどに分けている
        - Claudeに関してはAPI実行上限数緩和を要望している
    - タスク分けについて
        - フロントエンドはClaude
        - バックエンド・K8SはGemini
        - バックエンドはChatGPTに任せている
    - ビジネス活動への使い方について
        - PDCAサイクルで回していく
            - 量子スケジュール最適化に関してはAIは強くない
            - マルチAIエージェントを通じた実装に力を入れている
    - プログラミングに関しても実装可能なのか
        - プログラム生成領域は強い印象
    - OSSメンテナンスに関してもフォローしてくれるのか
        - リバースエンジニアリング機能も組み込んでいる
        - マルチAIエージェント対応は今後対応していく
        - 神威でフォローしているのは設計～実装まで、運用はフォローしていない
    - 量子コンピューティングとは
        - 量子コンピューティング（アニーリング）を通じて、各LLMの特性を踏まえて最適なタスクを割り当てる
        - 　ARRでは0.5億稼いでいる
    - 　どこまでのプロンプト粒度でプロダクトは生成可能か
        - 　ざっくりとした粒度(〇〇を作ってなど)で生成してくれる
    - 　作るうえでの課題は
        - 　プロダクトのPDCAが人力対応だった
    - 　脆弱性対応は考慮しているのか
        - 　今後検討していく

## 参考サイト

https://the-wave.xyz/commentary/taichiro-manabi-ai/

https://www.youtube.com/@thewave_tv

https://www.youtube.com/channel/UC24lruABcAwiTJAe-sD1Hew

https://www.avenge.center/kamui

最後まで読んでいただきありがとうございました！