生成AIの技術発想と技術文書への利用
　 　－テーマ探索・トラブル対策・技術文書への実務利用と注意点－

ChatGPTが登場し、その後、新しいBing（New Bing）およびBardと、生成ＡＩが相次いで発表されている。生成AIは現在のところ不完全ではあるが、情報技術における大変革である。本講では、主としてChatGPTを利用すること前提に述べ、その他の生成AIにも言及する。 確かに、ある種の利用では作成が楽になる。例えば、送り先や要件を箇条書きで指示すれば、メール文書を生成してくれる。しかし、回答された大量の資料や文書に目を通して確認することで、冗長で無駄な内容を整理するための仕事が増える可能性もある。 発想の面では、質問の仕方次第で、自分では思いつかないような広範で多様な返答を提供してくれる。提案に対して提示してくれる想定問答は大いに参考になる。しかし、専門性が高い段階では内容が浅く、誤りが増える。 また、問題として、回答の内容が偏りやすいことが挙げられる。情報量が多い企業や製品、意見が反映されて内容が偏向する可能性があり、中立は保証されない。さらに、誤情報が多く発信されることについて、対策を施しにくく、大きな課題となっている。
そういった問題点を回避し、技術者が生成AIを使いこなすためには、多くのノウハウが必要である。本講では注意すべき点を明確にして、プロンプトをいかにうまく作成するかについて豊富な例を湿して述べる。また開発テーマのアイデア、トラブル対策の具体策などの発想を求めるための手順を示して、解説する。
テキストは分かりやすい文章の読み物で、受講後にも引き続き復習と自主的な実習、そして実際の発想に役立つ考え方を勉強できる。

■ セミナーのプログラム