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タグ: LLM

  • GPT5.6出たけれど

    OpenAIからGPT5.6が出たけれど、米国の政府などの一部でしか利用できないとのこと。国家の安全保障のための輸出制限の値踏みをしている、ということなんだろう。

    こうなってくると、高性能なAI(LLM)の開発は安全保障上の命題になっているという実感が出てくる。日本も国産AIの開発を行なっている。経産省主体のGENIACプロジェクトの重要度がどんどん上がっている。主導権を握り返せるようになるだろうか。ならないとヤバいわけなので、がんばってほしい。

  • ChatGPTのシェアが50%を下回ったようだ。

    Gigazineを見ていたら、ChatGPTのシェアが50%を下回ったという記事をみた。GeminiとかClaudeとかがある中で、まだ50%もシェアをキープしていたのが驚きでもある。いま、Geminiをどっぷりとつかっているけれど、Geminiのシェアは30%弱なので、そこまで多くなかったのか、という驚きもあった。

    ChatGPTの利用者シェアが初めて50％割れ、GeminiやClaudeが追い上げ

    https://gigazine.net/news/20260617-state-of-ai

    5月末のシェア

    • ChatGPT　46.4％
    • Gemini　27.7％
    • Claude　10.3%

    Microsoft Copilotの存在感の無さ・・・。XのGrokよりもシェアが細い。

    Perplexityは、ウェブ検索のAI。Geminiなどで、ウェブ検索の結果が含まれるようになったり、GoogleAI検索が出てからシェアが減って、今はすごく細い。生成AIも多様化した見るべきか、乱立淘汰の前触れか、どちらになるだろうか。

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  • ChatGPTのアドバイスを実行して大変なことになったという事例・・・

    この問題について、考えてみる。事件の内容がいいとも悪いとも言えない。ChatGPTというか生成AIを利用したという点で考えてみる。

    ChatGPTに相談したら意図せぬ結果に　巨人・阿部監督辞任、娘の手紙全文
    https://japan.cnet.com/article/35248020

    生成AIに軽い気持ちで相談はできるかもしれない。でも、帰ってくる回答が、自身の背景も含めた上で正しい回答が返ってくるわけではない。ChatGPTのアドバイスを、そのまま実行して、大変なことになった、という事例になってしまった、と言える。

    ネットのアドバイスも、ChatGPTのアドバイスも、アドバイスした側に責任があるわけではない、というのがポイント。あくまでも、意思決定をしたのは、実行した人なので、責任はその人にある。ChatGPTのアドバイスが間違っていたのか、というと、そういうわけでもない。重度に危険な状況であれば、適切だったと思う。ただ今回のような軽いと思われるケースでは、適切ではなかった。相談者の心情としては、話を聞いてもらう先が欲しかっただけかもしれないので、もっと軽い相談窓口でもよかったかもしれない。でも、AIは、質問の背景を読めない。ちゃんと説明すれば、適切な解はあるだろうが、大概はそんなことをしない。簡単な言葉でのみオーダーをAIに伝える。その結果、単語から連想される前後の単語を推測して文書を組み立てる（それがトランスフォーマーモデルなので。GPTのTの部分。）。その結果、「殴〇れた」「暴〇」などから想起された結果として、「児童相談所」への連絡だった、と考えられる。AIのモデルとしては、間違っていないと思う。ネット上にもDVに関連するページは多いので、学習結果として、優先順位が上がるのもわかる。汎用的なAIは、メンタルサポート用として作られているわけではなく、ロール（役割）を与えない限りは、知識から返答するだけのマシンだから。結局は、使う人の意識次第、判断力次第と言ってしまえば、それまでだが。

    今後のことを考えると、SNS同様に、AIについても、未成年者への規制が議論される気がする。今回は18歳で成人扱いのようだが（なんだかんだで18歳は危険、世間知らずで社会のクイモノにされやすい点で。）。リテラシーが未熟な人向けのAIが年齢認証で自動的に利用されるようになればいいのだけど。

    あとは、別パターンで、AIに提示された内容を実行して、大事になるケースがこれから先、増えていくのだろう。企業とかだと、取り返しのつかないことになりそうな気がする。このケースも取返しが付かないことになってしまっているけれど。

  • 読了：　超知能AIをつくれば人類は絶滅する

    今の生成AIなどの技術でAIが進化していったときの「最悪のシナリオを想定」したストーリー。AIを扱ったディストピアといえば、映画のターミネーターやマトリックスがある。最終的な結末は、それに近い。そうならないようにするための話や教訓に近いことが書かれている。便利なものだがよくわからないものを使うためにも、都合のよい話だけでなく、悪い事態の話も知っておいた方が良い。だからこそ「最悪のシナリオ」が想定されている。「最悪なシナリオ」がどのくらいの確率で起きるかという楽観しないほうがいい。このようなシナリオをしっておくのもいい。

    読みやすいし、楽しい。ノンフィクションになってしまったら、楽しくはないのだけど。ある意味、マトリックスの前日譚みたいな見方もできてよい。

    Amazon：　https://amzn.to/4drKk4I

  • 「AIにも「身内びいき」があるとか。

    Gigazineで、「AIにも「身内びいき」がある、採用AIは同じAIモデルが書いた履歴書を高く評価しやすいとの研究結果」という記事があり、元の論文を要約＆翻訳して読んでみた。

    https://arxiv.org/abs/2509.00462

    この論文は、採用プロセスで大規模言語モデル（LLM）が自ら生成したコンテンツを体系的に優遇する「自己嗜好バイアス（Self-preference bias）」について、実証的な評価を行ったものです 。求職者がLLMで履歴書を作成し、企業が同様のツールで選別を行う「AI対AI」の相互作用が、公平性に新たなリスクをもたらすことを明らかにしています 。

    人間と同じように身内びいきしてしまうとのこと。チェックする側のAIと同じものを応募者側が使っていると、高評価になりやすい。AIにとっても、思考が近しい方が理解しやすいということ。対応策も書かれていて、面白い内容だった。（AIに要約させたものを読んだのだけど）

  • Google I/O 2026

    Google I/O 2026は、AI関連の話題ばかりだった。それが嫌だ、というわけではない。Googleが、それだけAIに力を入れている証拠とも言える。

    Gemini 3.5 Flashは、即日使えるということで影響は大きい。実際、Google WorkspaceのGeminiでGemini 3.5 Flashが選べるようになっていた。ついでに、Gemini 3.5 Thinkingも。Proは6月ということだが、3.5 Thinkingが使えるので、Proは先でも構わないと思う。

    あと、Gemini APIで、エージェント環境が整備されていたり、本当にいろいろな発表があった。情報量が多すぎて、ちゃんとついていけていない。AI利用のライセンスも増えたし、複雑でわかりにくい環境だから、少しずつ使えるかを確認していく。

    https://blog.google/intl/ja-jp/google-io-2026

  • M365のCopilotでGPT5.5 Think Deeperが選べるようになった

    Microsoft 365でライセンスされているCopilotで、GPT5.5 Think Deeperを選択できるようになった。とりあえず、お手軽に安全に試せるというのは良い。

    自動だと、利用されるかどうかわからないので、手動でGPT5.5 Think Deeprを選んで使うとよい。使ってみたら、急に名前を呼ばれてドキッとしたけれど。

  • GPTシリーズがAzure以外でも使えるようになりそうだ

    OpenAIとMicrosoftの独占契約がおわり、OpenAIは別のクラウドサービスでも、LLMのGPTシリーズなどが提供できるようになるとのこと。

    OpenAIに大きな転換。Microsoftとの独占契約が終了し、他クラウドへの提供解禁
    https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2105208.html

    AWSやGoogle CloudでクローズなGPTシリーズなどへのアクセスができるようになると、それはそれでAIを組み込んだシステムが変わるかもしれない。利用するユーザにとっては、有利な変更だと思う。

    AWSやGoogleから見ると、どうなんだろうか。AWSもGoogleも自分のところのLLMがクローズな環境で提供済みなわけだ。今までは、独占契約でAzureでしかOpenAIのGPTが提供されていなかったから、その環境を作ったりする投資は不要だったわけだ。今後は、解放されるわけで、Google Cloudを使うのでメインはGeminiを使うけど、ここだけGPTを使いたいみたいなニーズが出てきてしまう。そうすると、差別化というわけではないが、きっと環境として用意した方が顧客ニーズへの対応はできると思う。たとえば、GoogleがGPTシリーズの環境を、これから先、用意していくとなると、それだけデータセンターの面積というかコンピューティングのリソースというか、そういうものが必要になる。Geminiに集中投資したいけれど、そういうわけにもいかないようなジレンマのような状態になりそうだ。

    このようなAI環境への投資のジレンマを考えると、他のAI（LLM）の進歩を鈍らせるためのMicrosoft／OpenAIの戦略ではなかろうか、と邪推してしまう。

  • 読了：AIと生きる対話から始まる成長の物語

    「AIと生きる対話から始まる成長の物語」は小説なので、さくっと読めた。今の生成AIよりも、もうちょっと進んだAIだったけれど、概ね今のAIとのやりとりで、ヤキモキするところが散りばめられていた。へぇ、も、あるある、みたいなものも感じらられてよかった。そして、AIには入れない大事なことも書かれているのはいい。ハルシネーションやプロンプトのことも書いてあるので、AIとの対話のイメージはつきやすい気がする。

    Amazon：https://amzn.to/41ME2Gf

  • Google Workspaceでユーザを消したら、そのユーザが作ったGemも使えなくなる

    Google Workspaceのユーザが作ったGeminiのGemは、Google Workspaceでそのユーザを削除すると、共有されていてもGemが使えなくなる。

    Google Workspceでは、ユーザの削除時にリソースの移譲ができるが、GeminiのGemはこれに含まれておらず、個人のリソース扱いなので、ユーザを削除すると使えなくなる。Google Drive上にGemのフォルダはあるが、あの中身は移譲されても、Gem本体は移譲されないので、GeminiからGemにアクセスしてもエラーになる。

    対応としては、ユーザを削除する前に、Gemのシステムプロンプト（Gemで使っているプロンプト）をコピーして、自分でGemを作る。

    もしユーザを消してしまっている場合は、Google Workspaceの管理画面からユーザを復元する。ユーザの復元は、削除から20日以内ならばできる。そのうえで、Gemのシステムプロンプトをコピーして、Gemを作り直す。