進化が「超」早い生成AI ツールやトレンドをどう学習し続けるか
2024年度が新たに始まるというタイミングで、新しいことを学ぶ意識が高まる人も多いのではないでしょうか?
今流行りの「生成AI」を学びたい、と思う人もきっと多いと思います。「ChatGPT」という単語はよく目にするものの、いざ十分に活用出来ているか?と問われると、「新しいツールや機能が連日のように登場しついていけない」、「自分にとっての効果的で具体的な活用法が分からない」と感じている人も多いのではないかと思います。
大企業で勤務していて社内特化型のAIツールが提供されていたり、AI活用を全社的に推進するための担当者を任命してリテラシー向上に取り組んでいるケースは当然あると思われます。一方で、私含め大きな組織に属さずに個人として働いている人、そしてリソースが限られている中小企業、公共機関、NPO団体等においては、なかなか同じような学習リソースへのアクセスが限定されているケースも多いと思われます。
リスキリング、DXが提唱される時代において、「社内でデータサイエンティストを養成しよう(しました)」という記事や事例は頻繁に目にするものの、個人の裁量に委ねられがちな生成AIツールの活用に関しては、今ひとつ学習インフラが整ってないのは、と個人的には感じます。
かつてTwitterやFacebookなどのソーシャルメディアツールの利用が一気に広がりつつあった2010年代と同じようなことが起きているのではないか、とふと思います。生成AIツールに関しても、意識が高くリテラシーの高い人が、X(Twitter)やYouTube、一部のテック系メディアを通じて「学ぶ」ような状況になっているように思われます。
日経新聞のような主要メディアにおいても折に触れて大きなトレンドは言及されるものの、具体的なツール名、活用法についての頻度高い掲載、という点に関しては限定的という印象を感じます。*NIKKEI リスキリング等では折に触れて紹介されてますね。
私自身もこの春から体系的に学んでみたいと強く思っていることもあり、備忘録的に生成AIについての学習方法を挙げてみました。
【1】X(旧Twitter)の生成AI関連のインフルエンサーをXのリストにまとめ、1日に1回は眺めることで大きなトレンドの理解を目指す。
【2】テック業界特化型のキュレーションサービス「TechFeed」の注目記事を1日1回眺めることで大きなトレンドの理解を目指す。
【3】Linkedin Learningで生成AI(Generative AI)関連の講座を受講(体系だった学びを得るため)
追記 4/1: "Schoo" のAI活用の講座もよさそうです。
【4】週に1度、その週に学んだことを自分でアウトプットすることで学びを体系化させる。
他にも4月の陽気な天気に触発され、やってみたいこと思ったことはあるものの、多くを望むと続かないので今回はここまでとします。
普段は気候変動関連のリサーチ、キュレーションをすることが多く、現在は記事を読み込む前の要約、翻訳、リサーチのための検索、文章を整えるための編集などが用途のほとんどです。2024年を終える際にどのように学習の成果が得られているか、学びのプロセスも記録・分析しながら進めてみたいと思います。
最後に。なぜ今回改めて生成AIの学習について書いてみたいと思ったか。それはPerplexity.aiがここ最近次々と新しい機能をリリースし、とても便利になっていると感じるからです。また、CEOのAravind Srinivas氏のプロフィールを読み、若い頃の挫折を経て現在一気に注目を集める起業家として活躍されるストーリーに触発されたからです。
また、Perplexity.aiは米ビジネス誌FastCompanyが毎年選出する最も創造的な企業の2024年版として21位にランク入りしていることにも驚かされます(OpenAIは9位、1位はNvidia)
NvidiaのCEOであるJensen Huang氏はWiredでのインタビュー記事において、毎日利用していることを明かしています。
Perplexityのウェブサイトへのトラフィックは上記Wiredの記事の中で(同社提供のデータとして)、ユーザーベースは現在1,500万人のアクティブユーザーに成長し、わずか2ヶ月前に報告された1,000万人から50%増加していると明かしています。客観的な「目安」のデータとして定評のある分析ツールのSimilarwebによると、2024年2月時点で月間の訪問者数は約5,000万人と急速に成長していることが伺えます。
ちなみに国別のデータにおいてはアメリカにおいて27%と圧倒的に利用されていることが伺えます。
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