生成AIブームの怖さ

生成AIって、いつの間にか世に出てきて、あっと言う間に普及し始めてきましたね。まだ、導入段階なので本格的に普及しているわけではないですが、多くの企業が生成AIを取り入れ始めており、我先にと実装化に突き進んできます。

生成AIを制する者が世界を制するとでも言わんばかりに、生成AIを組み込む競争が始まっているかのような感じですよね。

そんな感じで、AI時代へと舵を切った経済界ですが、肝心な収益が上がっているのかというと、まだまだ収益化の道は険しく、上手く行っている企業は少ないです。

先日、決算発表をしたアドビも生成AIなどの導入に積極的なのですが、AIが収益（売上）に貢献しているとは言い難く、来期の売り上げ見込みはアナリストの平均予想が56億ドルなのに対して、アドビの次期ガイダンスは55億ドル～55億5000万ドルと市場の予測に届かない状態でした。

AIツール（人工知能ツール）による売り上げの押上効果を期待する投資家からの失望をかって、決算発表後のアドビの株価は８％近く下落をしていました。

アドビは、独自のAIモデルをアプリケーションソフトに導入して売上向上を目指しており、今後は３D編集やビデオ動画編集などのソフトにもAIを本格的に組み込んでいく予定となっています。しかしながら、成果はまだ上がっていません。

こういったソフトウェア企業（アドビやセールスフォース、ワークデイなど）は、逆にAIを組み込んだソフトがソフトウェア企業のビジネスを奪っていくのではないかという意見も持ち上がっています。

生成AIは便利な反面、AIで出来る事が多くなっていけば、それだけ既存の仕事を奪う存在にもなりかねません。

チャットGPTを手掛けたオープンAIは、最新のAIモデルである「ストロベリー」をまもなくリリースする予定となっています。この新たなAIは、人間のような推論タスクをある程度実行する事が出来るようです。

オープンAIの推論タスクを備えたAIモデルでは、複雑な数学やコーディングの問題などの複数の段階を経る問題を解決する事が可能となっているようです。

コーディング問題（アルゴリズム）とは、プログラミング言語を選択して、入力として与えられた値に対して適切な出力をする関数を実装することで、問題で与えられている要件を満たすプログラムを実装する形式の問題です。基本的なプログラムの実装能力、データ操作やモデリングなど、アルゴリズムの実装力をはかる問題です。

コーディング問題の例題として、京都産業大学のコーディング実技試験の問題をみてみましょう。

次の (1), (2), (3) に指定されたとおりにプログラムを作れ．
(1) 国語，数学，英語の３科目の成績を一人分だけまとめた構造体（整数型メンバ kokugo, sugaku, eigo を持つ）を作り，それをseiseki_t という名前の型として定義せよ．
(2) seiseki_t 型の引数を１つとり，その３科目の平均点を返す関数 double heikinten(seiseki_t s) を作れ．
(3)　３科目の成績を５人分キーボードから入力し，それを seiseki_t s[5] という配列に入れる．それらの中で，平均点が60点以上の人の３科目の成績を表示する．以上のことをするプログラムを作れ．

コーディング問題はさっぱり分かりませんが、生成AI君が私よりも確実に頭が良くて数段レベルが高いという事は容易に分かりました。

生成AIが発展していけば、本当に色々な事が出来るようになっていきそうですね。逆に、色々な事が出来るようになっていくという事は、生成AIに仕事を（事業を）奪われかねない企業もありそうですよね。

生成AIがブームとなっていますが、それによってデメリットを受ける企業がある事も忘れないようにしておかないといけませんね。