# ホリエモンAIカンファレンス開催しました はいどうもこんにちは農美子と熊沢秀道です 今日はですねあのホリエモン ai カンファレンス2025春っていうですね 簡単なオンライン上のですねカンファレンスやってきました でまぁホリエモン ai 学校主催のイベントなんですけれども まああのなんですかねやっぱり生成 ai って僕みたいな技術者とかですねあの チャット gp とか生成 ai のインフルエンサーみたいな人たちがこの技術すごいって言って あの盛り上げがちなんですけれどもやっぱりですねあのすごい技術よりも あの業務に生かせる業務改善につながる生成 ai っての大事だよねっていうことで あの ai 導入したいけどどっから始めればいいのかわからないって言うですね経営者管理職 dx 担当の人向けにどういうふうに活用すればいいのかっていう活用にフォーカスを当てた ですね ai カンファレンスを実際にやってきました でまぁ本当にですねあのこれ 今後ホリエモン ai 学校に入ったら見れるのかな なんですけどまぁなかなかですねあの普段 ai すごいぞって言ってる人からは出てこないような話がたくさん出てきたり 泥臭い生成 ai 活用の事例だったりとかですね結構聞けるイベントでした まああの終わってから言うんだよって話だと思うんですけども またですねこれ2025春つけてるということはですね また別のタイミングでも似たようなことやると思うのであの次の機会あったらぜひぜひ 生きてみてください でまぁあのこれもそうなんですけど実際に使える技術なのか 業務改善に生かせるかってやっぱりすごい大事なんですよね なんであの結構本業ではその話するんですが今日はですねこの範囲になのに なんでこの入りしたんだって話なんですけど a クロードの2.7ですねっていうあの まあ最近ちょっと性能良くないすごくないってちょっと話題の ものについてちょっと兄でなんじゃないですね3クロードの3.7ですね はいこれについてしゃべろうと思いますでこれがですねあの実践的に業務活用に活かせる のかということに関しては まあ結構業種によるかなぁとかまぁ職種によるかなぁというところあるんですけれども まあ今回の話はですね業務活用という観点ではなくてまぁ生成 ai の進化 というかそこらへんの話ですねあのチャート gpt も新しく4.5出たんですけれども まあこのあたりと合わせてですねそれぞれがどういう進化をしているのかという話 ちょっとしたいと思います # 宣伝 ChatGPTと学ぶPython入門 ここでちょっとだけ宣伝です。 僕が書いた著書。 商営者さんから出している ChatGPTと学ぶPython入門 という本なんですけれども、 こちらPythonがうんぬんと書いてあるんですけれども、 ChatGPTを使って プログラミングに 一番簡単に入門しようという本になります。 これですね、 最近Kindle Unlimitedという Amazonがやっている 電子書籍のサブスク 月額課金してたら無料で読めるよ みたいな本のシリーズに 追加されていたみたいなので、 よかったらですね、 無料でまずは読んでみて こんななんだとか、プロンプトシューとかも 載せているので、それを見ながらですね、 ぜひチャレンジしてみてもらえたら いいなと思います。 やっぱり、動画じゃなくて 電子書籍じゃなくて、 実際の本とかも出版したのは初めてなので、 気に入った人はぜひ 実際の本を手に取ってもらえればな と思います。 # Claude3.7Sonnetの進化の凄さ クロード3.7ソネットについての話をしたいと思います。 クロード自体が元々日本語が案外結構いけると言うのと、表現力とか他よりも一段階いい感じの日本語文章を作ってくれると言うところと、 あとはプログラミングが結構得意だよねと言うところで話題になりました。 僕もちゃんとした本じゃなくて同人誌で遊びで、生成アイディアでゲームの作り方みたいな本を出したんですけれども、 それの時もクロードを使いました。 それくらいクロードはプログラミングとか書かせるのにめちゃくちゃ向いてるんですよ。 今回も3.7でプログラミングを書かせるとめちゃくちゃ優秀です。 僕が聞いた時にも統計の話だったりとか、数字的なシミュレーションをしたい時とか、 クロード3.7ソネットを使うとサクッとPythonを使ってプログラムを書いてくれて、 簡単なシミュレーションだったりとかがすぐにできるようになります。 僕も実際一番最初にやったのが大学時代の研究で、一応理系なので研究室とか所属してたんですけども、 研究室で卒論を書く時に散々、 プログラミング難しいな、この理論どうやってプログラムに落とせばいいんだろうとか思いながら作ってた理論がありまして、 その理論をクロード3.7ソネットに言ったらどうなるのかなと思って、 なんとかっていう理論をシミュレートしてくださいみたいな。 サクッと聞いたところ、各種パラメーターを自由に変えられるような設定変えるボタンだったりとか、 そういうリセットするとかスタートする停止するみたいなシミュレーターとしての最低限のものを組み込んだ簡易ツールを秒速で作ってくれたわけですね。 秒速、本当に数十秒の間ですね。 正直なところ、ちゃんと動くものが出てきました。めっちゃ優秀です。 ただ、僕が入れたかった条件というか、この理論を試すんだったらこの情報必要じゃない、この機能必要じゃないというのが抜けてたんですよ、処理が。 なので、一言ですね、その処理を追加するように支持しなければいけなかったんですけれども、 とはいえですね、動くものが秒速でできるっていうのがですね、これめちゃくちゃすごかったです。 今の事例からも分かる通り、クロードですね、比較的クオリティを高めるとか網羅性っていうよりは、 動くものを作ることにめちゃくちゃ向いてるなぁと思ってます。 なんでですね、これ完璧か分からないけど、動かなくて何も確認できない状態にならないように結構頑張ってるんじゃないかなと。 というのが触ってみての所感です。 なのでですね、一旦動く。 結構機能足りないよね、みたいなものを作る傾向が多いと思うので、 100%じゃないなと思って落胆する人も多いかもしれないんですけど、 プログラム書かせてですね、動かなかったっていう体験がめちゃくちゃ減るんで、 よくわかんないエラー出て英語出てきて無理っていう人が減るっていう意味だと、 めっちゃ性能上がったなっていう風に捉えられる人もいるんじゃないでしょうか。 どっちに捉えるのが正しいかって言うと難しいんですけれども、 僕はですね、誰もが挫折せずにちゃんと会話をして、 ちゃんと確認すればちゃんとした成果を得られるっていうですね、 今の方針結構いいんじゃないかなと思ってます。 なのでクロードはですね、コーリング能力高くなって破綻しない、 ちゃんと成立してるですね、成果物を作るっていう所の能力が上がってる。 チャットGPTの4.5ですね、そっちはですね、 人間的な感情だったりとか情緒の理解とかですね、 人間の感情を動かすことに関しての理解力が上がってるっぽいんですよね。 なのでですね、問題解決能力が上がりましたとかじゃなくて、 表現力、感情の理解とかが上がりましたっていう、 そういうモデルだと思った方がいいかなと思います。 実際に深く考えたいのだったらディープサーチですね、 とかを使ったりとかしてもいいし、 実際ですね、推論系のモデルを使うのがいいとかですね、 選択肢はいろいろあります。 なのでですね、例えばO1とかですね、O3のミニとかですね、 推論ガンガンする系。 僕らが聞いたら、これを教えてって言ったら、 いいですよ、ちなみにこれでどういうことですかって質問を聞き返してくれるっていうシーンか、 その人間が入力してない情報を聞き返してくれる。 で、ちゃんと情報が足りてる状態で調べた方がいいよねってやってくれる、 O3のミニだったりとかですね。 O1とかもO3のミニとかもそうですけど、 段階的に推論して考えてくれるだったりとかっていう、 聞かれたことをより理解しようとしてくれる方向の進化してるAIと、 検索をがっつりしてくれるAIと、 あとは感情とかを理解してくれて、文章だったりとか、 回答が優秀なAIとかですね。 クロードに至ってはですね、 プログラムを使ってまず成果物を完成させるとか、 コーディングにめっちゃ向いてるよねっていうAIだったりとか、 結構ですね、それぞれ違う進化をしているっていうことに、 注目した方がいいんじゃないかなと思います。 なんでみんな比較するんですよ。 これの性能が高い、あれの性能が高いって。 でもですね、それぞれの性能を試すっていうよりはですね、 これはこの用途に使ったらいいんだな、 こっちはこの用途の方がいいなっていうふうにですね、 使い分けるのが大事と。 で、なんで使い分けるかっていうと、 それぞれのモデルがですね、別々の進化をしてますよっていう、 そういう結論になります。 とはいえですね、チャットGPTがまた新しくですね、 GPT-5を作りますと、 それは全部ね、いろんなモデルを網羅して、 で、なんていうんだろう、 モデルをですね、選ばなくていい。 今僕が言っているので、これの時にはこれ、 これの時にはこれっていう、 考えなきゃいけなかったんですけれども、 それをですね、まると勝手にAI側が考えてくれるっていうのがGPT-5らしいので、 チャットGPTを使う限りは何も考えずに使える、 みたいな世界観がもうすぐ来るんじゃないかなと。 とはいえこだわる人は、 クロード使おうとかジェミニ使おうとかですね、 自分でチャットGPTのモデルも自分で選んで使う人っていうのがいたりとか、 こだわる人とざっくり使いたい人で、 結構使い方が変わってくるんじゃないかなと思ったりしています。 # おわりに はいということでいかがだったでしょうか。 使い分けるのが好きな人とまるっと楽したい人 これによってですねあの使うもの結構変わってくるかなというところで、性能だけを求めた時代から用途によって使いたい 使い方によって使うものが変わってくるっていうですね まあ正しく性能バトルの技術の時代じゃなくて 日常的に使う業務活用で使うための考え方がやっとできるようになってきたんじゃないかなと思います。 ここから先ですねあの最先端を追い求めまくるっていうのももちろんいいんですけれども 自分がですね業務活用するとか実践活用するっていうのを目的にするんであれば 性能だけを求めるんじゃなくてですね まあ使いやすいものを使えばいいんじゃないかなと僕は思います。 であの自分で学ぶのがめんどくさいなっていう人とかですねたくさんいると思うのでまあそういう人のために AI学校を用意させていただいたりとか実践とりあえず動かしてみなきゃわからないって人のためにですね 丸投げっていうまああの 社内のAI活用が一応できますよみたいなサービスもやってますのでぜひぜひお声掛けください まあもちろんですねあの調べて自分でできる人たちは調べて自分でやった方が学びやすいと思います 学び方も自分でやりながら覚えられるので なのであの全員が全員何かで学ぶべきかというとそうじゃなくて 自分でできる人自分でやった方が早い人は自分でやる いやもっと時短したいよっていう人は学校AI学校入るとか サポート受けるとかうまく使いこなしてやってもらえればいいなと思います これもですねまるっと全部やってくれるAIなのか特化型のAIなのかどっちを使うのかと 同じ問題だと思いますので今後ですね 自分に合ったものを決断する能力必要になってくると思うのでぜひぜひそのへん意識して 選んでみてください ということで今回は以上になりますまた聞きに来てください