アイディアだけがあれば良い（９／７）
◆　生成AIの進化は著しいものがあり、知識データベースとして様々な分野の役に立っている。それぞれの分野によってどのAIが最適なのかは異なると思うが、CopilotもGROKも同じような感じではある。Geminiは構文の理解が今ひとつというか、このあたりはGoogle検索同様で、若干知識の足りないAI的なイメージだ。

◆　AIに何かの答えを要求するときに、その質問がAIにどの程度理解されるかが重要になる。質問には既知のことなどを書いておかないと、結構回りくどく面倒になるがそれは質問者の責任だ。

◆　知識データベースがあると人間は覚える事をかなり少なく出来る。暗記しなければいけない事などは不要になる。円周率もアボガドロ数もデータベースが覚えていてくれている。野球選手のヒットの数も、偉人の誕生日も、聞けば答えてくれる。

◆　人間が生成AIに的確な指示を与えると、人間は単純な作業から解放される。亀の甲より年の功も、もしかしたら昔話になるかも知れない。しかし生成AIも無から有を作ることは得意ではない。既存の知識の集大成は出来たとしても、それはあくまでも既存のものの延長であって未知の開拓ではない。

◆　物理学的或いは化学的な可能性や限界を計算することは出来ても、新たな発見を導き出すのは相当難しそうだ。勿論これは人間にとっても難しいことではある。商品開発においてもシミュレーションやコスト計算は出来るだろうが、ヒット商品は考え出してくれない。

◆　AIが答えを出せるようなことはAIにやらせればいい話なので、それらのAIの答えなりをベースにしながら新しいものを生んでいくのがこれからの人間の役目になるのかも。AIに何かを作らせるための情報、例えば何かの製品であればその製品のコンセプトだとか仕様を人間が考えれば、あとはAIが設計から製造指示から品質管理工程まで、全て作ってくれるだろう。

◆　購買部門のAIは各社に見積もりを要求し、見積もりを要求されたメーカのAIがそれに回答する。"今回は急ぎなので超特急でお願いしますよ"なんて要求に営業マンが困ることもないだろうし、もしかしたらAI同氏のネゴで超特急工程が入れられるかも知れない。

◆　業務や分野によっては可能性の推定もAIが行って、あのメーカはいつも納期が送れるから製造工程に余裕を見ておこうみたいな、メーカごとの納期遅れ率が数値化されたりして。

◆　株の自動売買などでも同じように、何かのアクシデントがあると自動機能は役に立たなくなる。人間なら対処できることでも、非常事態用の知識と経験がないAIでは緊急停止してしまうかも知れない。それこそ半導体不足の時の混乱のようなことが、何かをきっかけに拡大してしまう。

◆　製品仕様でもソフトウエアの仕様でも同じだが、正常時の処理は余り難しいものではない。しかし異常時の処理は、どんな異常が起きるか？起きないのか？起きる確率はどのくらいなのかを考えなければいけないので難しいしトラブルになりやすい。異常とは何かと言えば、それは設計者が想定していない事なのだ。想定されている異常は想定されているのだから、それは正常動作の一部である。