1.はじめに
① 人工知能と機械学習 ~定義と概要・種類など~
② 深層学習の長所と短所 ~使える所と使えない所~
③ 現状のAIが抱える課題 ~精度保証・説明性・安全性など~
2.生成AIとLLM (大規模言語モデル)
① 基本的なモデルの概要 ~トランスフォーマ・GPT他~
② 業務への有効な利用方法 ~活用事例のご紹介など~
③ 生成AI・LLMの課題と適用限界 ~注意点と特徴の理解~
3.AIの説明性と人との共進化
① 説明可能AI(XAI: eXplainable AI)とは? ~定義と必要性~
② 人と共に進化するAIとは? ~概念と目指すべき未来社会~
③ NEDO共進化AI事業とその成果 ~深層回路の説明方法など~
4.業務へのAI利用の将来展望
① AIの信頼性を向上させる必要性 ~判断根拠の明確化~
② 専門家のAI化による「社員のAI化」 ~人によるAIの教育~
③ 人とAIとの合議に基づく合意形成 ~メタAIによる支援~
④ AI人材の共同利用の展望 ~AI社員の派遣ビジネス~
⑤ 日本に適したAIとは? ~八百万(Yaoyorozu)AIの提唱~
5.まとめとフリーディスカッション
① 内容のまとめと取り組むべき課題 ~本日のポイントなど~
② 質疑応答と意見交換 ~AIの業務利用に関する課題の共有~