読書ネタを書くときのタイトルって「読書」だっけ「本」だっけ。という感じで記憶がなかったのでとりあえず過去のエントリを遡る。直近は厚切りジェイソンさんの本で「読書」でしたが、もう１つ前をさがすか・・・・・・・・・・・・・といろいろ辿ったら財布は踊る件でこちらも「読書」だったので読書としました。
全体の感想としてはとても読みやすかったです。あと、AIの現在地？というのがわかりやすく紹介されていると思います。ということは、数年以内には陳腐化してしまう内容になってしまうということで、読むなら今ですよね、という本だと思います。
実際自分でつかってみなよ、とか、調べれば？っていう話であることは重々承知しておりますが、ビジネス利用と、学習させる情報の機密性に関する守備範囲ってどうなんだろうというのが読後に思ったことその１。サポート的な業務のサポートもしていて、よく文面の添削とかもしますが、回答文面のたたき台をまずAIが作ってくれたらどんなに手間が省けるだろうか。問い合わせの内容をみて、過去に似たような質問がなかったかを探し、あればそのときの内容と比較しつつほぼ同じ回答できることもあれば、少しアレンジすることもある。そこにたどり着くまでの前段のやりとりがあったかどうかとか、ケースバイケースなので、業務に慣れるまでになかなか時間がかかるという悩みがあったりします。
先日同僚と会話したときに、サポートのメールを全部学習させてそれで返信文面を作ってもらえたらどんなに楽になるか・・・という話が実際でました。メールには外部（問い合わせ元）とのやりとりだけでなく、内部でのやりとりもあります。内部とのやりとりに記載された内容を外部に案内されると困るケースはあるだろうから、文章を組んでもらったあとの添削はかなり重要になりますが、それでもかなりのサポートになるだろうと想像しております。
ChatGPTのモデル（LLM）ではこの実現は難しいのかなーとちょっと思ったりしますが、不確実性コンピューティングのモデルなら基礎知識をベースに、インターネットから学習できるものは学習して、専門データはローカルで学習して・・・みたいなことができるようになるのかなーとか思ったり。いずれにせよ、なかなかお金かかるだろうなぁなんて思ったり。そういえば、IBMのワトソンの現在地ってどうなんだろう。また気が向いたら調べるかも・・・
本では、イメージ系のジェネレーティブAI（ここまで書いて、ちゃんと「ジェネレーティブAIの話」っていうことに触れていないことに気が付きましたがまあいいですかね）の紹介もされています。個人で利用するケースってどういうのがあるのかなーなんて思いつつ、ちょっと使ってみたいとは思いました。生成してどうする？（このブログで紹介するくらいなら著作権的には大丈夫なのかなーなんて思ったり）
時々、ネット記事に挿入されている画象に「イメージです」みたいなのがついてきますが、このあたりが生々しいものになったりしますかねぇ・・・なんて思ったり。あまりに生々しいと抗議されそうな気もします。
仕事で使えるようになると便利になりそうだなぁ・・・というのが今のところの感想。今度プログラムでも書いてみてもらおうかな。
