AI技術の進展

　SNS(Social Networking Service)は、インターネットを通してユーザ同士が人間関係を築いたり交流できる会員向けサービスです。現実空間（PS: Physical Space)に存在するユーザ同士がサイバー空間（CS: Cyber Spac)に投稿したテキストや写真や動画等のコンテンツを共有することができます。代表的なSNSには、LINE, X, Instagram, Facebook, TikTok等があり、世界中で普及しています。

　自分のスマートフォンにお好みのSNSアプリをインストールすることにより、いつでも、どこでも、誰とでもコミュニケーションや情報の収集・発信が可能です。但し、　SNSの利便性を今後も維持するためには、個人情報漏洩に対するセキュリティ対策だけでなくフェイクニュース(Fake News)の拡散や誹謗中傷等の発生を防ぐ方策が必要不可欠です。

 　近年、CSとPSを繋ぐCPS（Cyber Physical System）がデジタルツイン構想の下で大きく進展し、CS上の人工知能（AI: Artificial Intelligence）を利用したクラウドネットワークサービスが提供されています。

　 2026年時点では、AI技術の開発動向につぃての独自調査結果を基に、AIは人間の問題解決能力を超えるレベルに至っていないと断言できます。2030年代後半には、人間の脳の処理速度を超える高速演算プロセッサーが開発され、2050年代には十分満足できるレベルまで達成すると予測します。

　クラウドネットワーク上の仮想空間には現実空間で事案発生時に収集した膨大なセンシングデータが時々刻々集積されています。生成AI(Generative Artificial Intelligence）技術は、それらのビックデータに対するデータ分析結果を基にテキスト、画像、動画、音楽などの新たなコンテンツを自動的に生成します。

　2022年11月30日には、テキストや音声等による人間的な会話を通して、CS上のAIとPS上のヒトがあたかも対話しているような感覚を与えてくれるチャットボット(Chatbot)型のオンラインアプリケーションが生成AI(Genarative AI)としてOpen AI社からChatGPTとして提供されました。これをトリガーにして、グローバルIT企業のGoogle社がGemini、Microsoft社がCopilotとしてモバイルユーザ向けの新たな生成AIサービスの提供を開始し、その利活用が世界中で加速中です。

　生成AIは、個々のユーザとAIの対話を元をAIがコンテンツを生成するため、生成されたコンテンツはユーザの問合せの範囲内であり、また複数のユーザや他の生成Aiとの連携ができません。

　生成AIの特徴の一つには、メタバース(Meta-verse)空間を創出があります。360度画像や3Dモデルを瞬時に生成し、VR (Virtual Reality：仮想現実)上でAIと対話可能な自分の分身であるアバター(Avatar)やキャラクターによるバーチャルオフィスでの会議やVRゴーグルを使った没入度の高いゲーム等が実用化されています。

・テキストや音声、画像などのさまざまな形式のデータに、タグやメタタグと呼ばれる注釈(Annotation)情報を付与する作業

・機械学習のための教師データ（入力に対する正しい出力について記載した正解データ）作成

・データを分類・パターン化し、ビッグデータの管理を効率化

　生成AIからの出力を得るために人間はプロンプト(Prompt：指示文）を入力する必要があります。プロンプト次第で出力は大きく変化します。

・プロンプト（prompt）：「促す」「支持する」。IT用語では、主にコンピュータへの命令や質問を意味

　生成AIとの対話を通して、最終的には自分が満足するレスポンスが有られたと実感するためには、適切なプロンプトの選択が鍵となります。プロンプトエンジニアリングは、生成AIに与えるプロンプト（指示文）を工夫して回答の精度を高める技術です。特定のタスクやユーザーの考慮してほしい要件をプロンプトに組み込むことで、生成AIの基盤となる大規模言語モデル（LLM）はユーザーの求める回答を生成します。

　（代表的な手法）

　・フューショットラーニング（Few-shot Learning）：プロンプトにいくつかの回答例を含め、生成AIに考慮すべきルールを理解させ、より適切な回答を導出

　・思考の連鎖（Chain of Thought、CoT）：生成AIに段階を踏んで推論させるように誘導。生成AIは論理立てた手順で推論する機能を備えていないが、プロンプトに問題の解き方などを入力すると、生成AIがそれを踏まえて推論

　知識資産を有するエキスパートならではのプロンプト入力により、生成AIユーザの要求QoS(Quality of Service) を満足する出力が獲得できます。

　生成AIやエージェントAIのユーザが、単にエキスパートの既存の知識資産を利活用するだけでなく、自ら新たな知識資産を創出できるエキスパートに成長することが望ましいと考えます。

　エキスパートとその知識資産を十分学習したエージェントAIが連携して課題解決できる場の構築を目指します。

　我々の日常生活では、自分自身が設定した目標への到達を目指して行動しています。低レベルの目標に対しては、わざわざエキスパートの知識資産を利活用しなくても、自分だけで課題解決し容易に目標達成することが可能です。一方、高レベルの目標には、自分自身の知恵を絞っても目標達成が困難でありエキスパートの知識資産の活用が有効です。