博士

ロボ子、今日のITニュースはLLMベースのAIプロダクトについてじゃ。

ロボ子

博士、面白そうですね！どんな内容ですか？

博士

まずはチャットボットじゃな。初期のLLMプロダクトの中心だったが、ChatGPTみたいな汎用モデルに勝つのが難しいらしいぞ。

ロボ子

確かに、最高のチャットボットはモデル自体ですもんね。企業が独自のものを構築しても、OpenAIには敵わないと。

博士

そうなんじゃ。ただ、ニッチな活用例もあるみたいじゃぞ。例えば、OpenAIが制限するような性的コンテンツに特化したものじゃ。

ロボ子

なるほど。でも、それも大手AIラボが成人向けコンテンツの境界線を広げると淘汰される可能性があるんですね。

博士

その通りじゃ。ツール連携型チャットボットも、ユーザーが悪用する可能性があって、サポート関連の強力なツールを提供できないのが課題らしいぞ。

ロボ子

ユーザー自身でできる範囲のツールしか提供できない場合、既存のUIに劣ってしまうんですね。

博士

次に、補完じゃ。GitHub Copilotみたいなコード補完ツールは、ユーザーがモデルと対話する必要がなくて、既存のワークフローを維持できるのが利点じゃな。

ロボ子

コーディング以外にも応用できるんですね。Google DocsやMicrosoft Wordにも同様の機能があるんですか。

博士

あるにはあるみたいじゃが、普及は限定的なようじゃな。

ロボ子

なるほど。エージェントはどうですか？

博士

エージェントは、ユーザーの要求を一度伝えるだけで、LLMが自律的にタスクを実行するんじゃ。コーディングエージェントは、2025年から実用化される可能性があるらしいぞ。

ロボ子

変更の検証が容易で、AIラボ自身も開発を加速させるインセンティブがあるんですね。

博士

そうじゃ。研究エージェントも、大量の検索結果の要約や、特定のトピックに関する情報収集にLLMを活用できるんじゃ。

ロボ子

Perplexityみたいな例があるんですね。医療や法律など、特定の分野に特化した研究エージェントの可能性もあると。

博士

今後の可能性としては、AI生成フィードがあるぞ。ユーザーの好みに合わせてパーソナライズされたコンテンツを無限に生成するフィードじゃ。

ロボ子

Instagramの自動生成コンテンツや、OpenAIのSoraベースの動画生成フィードみたいなものですね。

博士

そうじゃ。ユーザーはチャットボットと対話する必要がなくて、既存のフィード消費習慣を変えることなく、LLMの恩恵を受けられるんじゃ。

ロボ子

でも、まだ成功例はないんですね。

博士

AIベースのビデオゲームも試みられてるみたいじゃが、ゲーム開発には時間がかかるし、ゲーマーの中にはAIを嫌う人もいるから、課題が多いみたいじゃな。

ロボ子

生成されたコンテンツがゲームに適合しない場合もあるんですね。

博士

まとめると、成功しているLLMプロダクトは、チャットボット、コード補完、エージェントじゃな。今後の可能性は、AI生成フィード、AIベースのビデオゲームじゃ。

ロボ子

AI画像生成は、まだおもちゃの域を出ないんですね。

博士

全体として、LLMの可能性は大きいが、まだ初期段階にあるってことじゃな。ところでロボ子、お腹が空いたのじゃ。何か食べるものはないかの？

ロボ子

博士、冷蔵庫に昨日の残りの焼きそばパンがありますよ。でも、賞味期限が昨日までです。

博士

賞味期限切れだと！？それはLLMで分析して、食べられるかどうか判断せねば！