【転載記事】Vol.7 この連載は誰が書いている?大規模言語AIのパワー

これまで6万人以上の話し合いを分析してきた音の専門家が会議を解説するシリーズ「会議が見える〜音環境分析でコミュニケーションを豊かにする〜」。Vol.7では、音環境とは直接、関係はありませんが3月に 米国のOpenAI 社が公開した大規模言語AI GPT-4 について紹介する。実際にAIに「会議の見える」を指示し生成してきた文章を読んでみてください。
GPT-4への指示内容:「会議の可視化について連載をしてください」

▼▽▼以下がAIの記事

会議の可視化に関する連載のトピックとして以下のようなものが考えられます。

  • 効果的なアジェンダ作成と情報共有の方法
  • グラフィックレコーディングの活用とその効果
  • 可視化ツールの活用: ホワイトボード、マインドマップ、フローチャート
  • リモート会議での可視化技術の活用
  • 非言語コミュニケーションの重要性と可視化
  • 会議の進行役が果たすべき役割とその可視化
  • 時間管理と議事進行の可視化
  • 意思決定プロセスの可視化とその効果
  • 会議後のフォローアップとアクションアイテムの可視化
  • ケーススタディ: 企業や組織での会議可視化の成功事例

これらのトピックを通じて、会議の可視化に関する知識やスキルを提供し、読者がより効果的な会議運営ができるようサポートすることができます。

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GPT-4への次の指示内容:「3つ目の記事について書いてください」

▼▽▼以下がAIの記事

記事タイトル: 「可視化ツールの活用: ホワイトボード、マインドマップ、フローチャート」

今回の連載では、会議で活用できる可視化ツールに焦点を当て、その効果的な使用方法を紹介します。ホワイトボード、マインドマップ、フローチャートは、アイデアを整理し、情報を共有するための非常に有用なツールです。

まず、ホワイトボードは会議の中心的な可視化ツールです。アイデアを書き出したり、図やグラフを描いたりすることで、参加者全員が情報を共有し、理解しやすくなります。また、ホワイトボードを使ってリアルタイムで意見やアイデアを追加・修正することができ、議論が活発になります。

次に、マインドマップはアイデアや情報を階層的かつ視覚的に整理するのに役立ちます。会議で問題解決やブレインストーミングを行う際には、マインドマップを使って主題から派生するサブトピックやアイデアを整理し、関連性を明確にすることができます。これにより、参加者は全体像を把握しやすくなり、議論がスムーズに進みます。

最後に、フローチャートはプロセスやワークフローを視覚化するのに適したツールです。会議で業務改善や新しいプロジェクトの計画を検討する際には、フローチャートを使ってタスクの順序や依存関係を明確にし、効率的なプロセスを設計することができます。

例として、ある企業が新製品の開発プロセスを検討する会議を開いたとします。まずホワイトボードに、新製品のコンセプトや必要なリソースを記述します。次に、マインドマップを使って、製品開発に関連する各部門の役割や責任を整理し、参加者が全体像を理解できるようにします。最後に、フローチャートを用いて、製品開発の各フェーズやタスクの進行順序を明確化し、効率的なプロセスを設計します。これらの可視化ツールを活用することで、参加者は情報やアイデアを共有しやすくなり、議論がスムーズに進むことが期待できます。

さらに、これらの可視化ツールはリモート会議でも活用可能です。オンラインホワイトボードやマインドマップツール、フローチャート作成ソフトウェアを使って、リモート参加者も意見やアイデアを追加・修正し、議論に積極的に参加できます。

会議の可視化ツールを効果的に活用することで、参加者の理解が深まり、議論が円滑に進むことが期待できます。ホワイトボード、マインドマップ、フローチャートは、それぞれ特性や用途が異なるため、会議の目的や内容に応じて適切なツールを選択し、活用していくことが重要です。

今回の記事では、会議での可視化ツールの活用方法を紹介しました。次回は、リモート会議での可視化技術の活用に焦点を当てて解説します。引き続き、会議の可視化に関する連載をお楽しみに。

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GPT-4 とは何?何がすごい?

上の文章、筆者の私はいっさい手を加えていません。当たり障りのない内容ではあるものの、十分に読めるし、品質も十分以上だったのではないでしょうか。日経新聞でも取り上げられるぐらいに有名になった大規模言語AIである ChatGPT を開発している OpenAI が、3月にその新しいバージョンの GPT-4 をリリースしました。

本稿執筆時点では GPT-4 は試してみるのも有償なので、上の文章は、私が OpenAI の有料プランを契約して生成してみたものです。

GPT-4がベースにしているTransformerというAIの方法はとてもシンプルで、世の中にある大量のテキストを学習して「次に何の単語が出そうか」を予測するということです。さらに、人がその結果を見て「その結果は人が見て自然か?」を判断して学習結果をより洗練したのがGPT-4の前身であるchatGPTでした。こんなシンプルな方法ではあるもののその力は大きく、先程読んだ文章のようななめらかな言語、しかも日本語を生成することができます。

さらにすごい点はまだあります。いくつか例を挙げるので読み返してみてください。

  • 連載は可視化にまつわるトピックだけでなく、「可視化」という語を使わないテーマも提示してくれている。
  • 「3つ目の記事を書いて」と、過去の結果を参照した指示を出すと、自分の過去の文章に基づいて記事を生成している。
  • 連載予告では正しく「4つ目のトピック」について言及している。
新たなリテラシー?

本連載では、会議やコミュニケーションの音にまつわるいろいろなトピックについて紹介していますが、最近の大規模言語AIの進化は、それらに対しても影響を与えるでしょう。

たとえば、リテラシーです。昔は図書館などで正しく本を見つけるスキルがとても重要でした。その後、Google などの検索システムが普及したことで、「正しいウェブサイトを見つけられる検索キーワードを探す」スキルの重要性が増加してきました。

これからは、こうした対話できるAIにほしい結果が得られるように「正しく指示する」というスキルがとても重要になると考えられます。

ただし、GPT-4 が生み出すトピックは当たり障りのない普通の話なので、文章の執筆については、書くのはまだ人間の力が必要だと思います。一方で、目的に合わせて角が立たないように言い換えたり、簡潔にしたり、対話をシミュレーションしたり、といった使い方にはとても威力を発揮してくれます。

こちらのOpenAI のサイトにパソコンでアクセスすると簡単に試せるので、ぜひまずは遊んで見る気分で色々と会話してみるとよいでしょう。

ニッキンONLINEプラス2023年3月27日掲載 (リンク)

この記事を書いたメンバー

水本武志

ハイラブル株式会社代表。カエルの合唱や人のコミュニケーションの研究が専門。 あらゆるコミュニケーションを調べたい。生物研究プロジェクト Project Dolittle もやってます。

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