AI新聞

RAGという技術は、コンピュータがたくさんの情報を使って質問に答える仕組みです。簡単に作れるけど、正確に答えるのは難しいです。大きな会社では、古い情報が残っていたり、情報が細かく分かれてしまったりして、間違った答えを出すことがあります。

RAGの精度を上げるためには、より良いコンピュータモデルを使ったり、質問に対する答えの評価をしたりすることが大切です。また、情報を探す方法を工夫することで、もっと正確な答えを得ることができます。

この記事では、AIの進化によって、ウェブサイトの見た目を作る仕事がなくなるかもしれないという話をしています。今までは、ウェブサイトを作るためにフロントエンドエンジニアが必要でしたが、ChatGPTというAIが新しい機能を持つことで、AIが自動で画面を作るようになりました。

これからは、ウェブサイトの見た目を作るのではなく、AIが理解できるデータの形を考えることが大事になります。つまり、AIが使いやすい情報を準備することが重要で、フロントエンドの仕事は少なくなり、バックエンドの仕事がもっと大事になるかもしれません。

OpenAI DevDay 2025というイベントがサンフランシスコで行われました。そこで、ChatGPTというAIと一緒に使える新しいアプリの開発ツールや、AIを使って仕事を手伝ってくれるAgentKitというツールが発表されました。

また、CodexというAIツールが正式に使えるようになり、Slackというチャットアプリからも使えるようになりました。さらに、Sora 2という動画を作るためのツールも公開され、AI技術がもっと便利に使えるようになりました。

AIの技術が進化して、ChatGPTのような賢いAIができました。これには、いくつかの重要な技術が関係しています。まず、「Transformer」という技術がAIの基盤を作りました。そして、「スケーリング則」という考え方で、AIを大きくすると賢くなることがわかりました。さらに、「RLHF」という方法で、人間の意図に沿った答えを出せるようになりました。

これらの技術が組み合わさって、AIはより賢く、使いやすくなりました。今後は、テキストだけでなく、画像や音声も理解できるように進化していくでしょう。AIはまだまだ進化の途中で、これからも私たちの生活を便利にしてくれることが期待されています。

この記事では、AI（人工知能）が仕事を自動化して生産性を上げるという話があるけれど、実はそうではないかもしれないという意見が紹介されています。AIは人の仕事を奪うのではなく、仕事の質を下げてしまうことがあるんです。例えば、翻訳の仕事では、AIが作る翻訳はあまり良くないので、翻訳者はその修正をすることになり、賃金が下がることがあります。

AIは生産性を上げる道具ではなく、賃金を抑えるための道具として使われているかもしれないという考え方もあります。つまり、一部の経営者はAIを使って人件費を減らそうとしているということです。これからもAIがどのように使われるか、注意深く見ていく必要があります。

AIスクレイパーボットというプログラムが、インターネット上の情報をたくさん集めてAIを賢くしようとしています。しかし、このボットがウェブサイトに負担をかけてしまうため、ウェブサイトの運営者たちは困っています。対策として、アクセスを制限する方法や、特別なネットワークサービスを使うことが考えられていますが、これには問題もあります。

また、AI企業が自由に使える情報を集めることで、情報をみんなで共有するという考えが壊れてしまうかもしれません。ウィキペディアのようなサイトは、AI企業に負担をかけられていますが、情報を守るために新しいルールを作ることが必要だと考えられています。例えば、AI企業に情報を使わせる代わりにお金をもらう仕組みを作ることが提案されています。

AIがコードを読むときも、人間と同じように読みやすいほうがいいです。読みやすいコードは、AIが正確に理解しやすく、作業の効率も上がります。例えば、関連する処理がまとまっていると、AIもスムーズに作業できます。

人間が読みやすいコードは、間違いが少なくなり、作業時間も短くなります。AI向けにも、コードを読みやすくすることで、処理が早くなり、利用料金も安くなります。だから、AIが使いやすいようにコードを整えることが大切です。

この記事では、新人が経費申請を楽にするために、OCRという技術を使ってアプリを作った話をしています。OCRは、紙に書かれた文字をコンピュータが読み取る技術です。このアプリを使うと、レシートを写真に撮ってアップロードするだけで、金額や日付などが自動で入力され、最後に確認するだけで済むようになります。

最初はうまくいかないこともありましたが、先輩たちのアドバイスを受けて、画像をきれいにしたり、間違った金額をチェックする工夫をしました。その結果、手入力の8割を減らすことができました。この記事を読んで、自分も挑戦してみようと思ってもらえたら嬉しいです。

三井住友銀行は、社内のAIシステムに新しい技術「RAG」を導入しました。RAGは、AIがたくさんの情報を集めて、より賢く答えを作る方法です。これにより、銀行の仕事がもっと効率的に進むようになります。

RAGを使うことで、銀行は130万件ものファイルから必要な情報をすぐに見つけることができ、社員がより簡単に仕事を進められるようになります。この技術は、日本国内での活用事例としては最大級です。

AIを使ってアプリを作ると、作業は早くなるけど、自分の設計の力が伸びないことがあります。AIが設計書を作ってくれるけど、自分で考える力がつかないからです。

AIを使っても設計の力を伸ばすためには、まず自分で設計を考えてみることが大切です。その後でAIの設計と比べると、足りないところや新しい考え方に気づけます。これで設計の力がつきます。