先週にInterop2023が幕張メッセで開催されました。
弊社も出展しておりまして、私もブースに立っておりましたが、春のITweekなども含め、昨年よりは客足が戻ってきたと感じます。

システム運用自動化ツールのベンダーですので、いつもながらの製品紹介がメインとなりましたが、今年はChatGPTとの連携デモを展示したところ、多くの方からご質問いただきました。人工知能周辺技術への関心の高さがうかがえます。

また、日経XTECH様の方でも記事にしていただきました。
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/15414/

ChatGPT連携に関しては、ブースにお越しの方々と、いろいろと意見交換させて頂いたわけですが、一番気になさっているのはセキュリティー。特にログ情報を公開系であるChatGPTのAPIに送信するということ自体がそもそもありえないという方から、送信前の匿名化処理とかどうされているんですかなど、いろいろとご質問・ご意見をいただきました。
また応答されてくる回答の精度なども懸念材料の一つです。平然とウソの情報を返してくるのは私もしばしば見ている光景ですので、使い方が難しいところです。

送信データが学習データとして使われるとよろしくないため、それらを行わないとするAPIサービスを利用検討であったり、逆に回答精度が悪い事項に関しての追加学習の可否など、AIプラットフォーム側のサービス仕様にも大きく左右されます。

弊社もいろいろと使いどころを模索している中で上記のデモを公開したわけですが、
・　通知メッセージの作成（情報の集約・まとめ）には有効
・　エラーログの判断では、分類、ランク分けには比較的有効
・　製品によっては問題個所の特定、トラブルシュート手順まで返してくるものがある。
・　逆に回答された手順が別の製品のものであるなど、信頼性に乏しい。

このため、利用中の製品・サービスによっては、非常に有能な支援ツールになるポテンシャルがある一方で、まったく使い物にならないケースも出てきます。
“Pre-Trained Transformner”である以上、公開情報が乏しい製品に関しては精度が低いのも当然でしょう。

また現在は大規模言語モデル(LLM)を中心としたAIブームですが、他にも各種メトリックの時系列の評価などにも、LLM以外のAIが活用できる領域もあるかと思います。
このあたりの事情は非常に流動的と思いますが、今後、AIを業務支援に全く活用しないということは無いと思います。
AI製品・サービスの動向をウォッチすると共に、使いどころを確かめてみるのも良いでしょう。
個人的には、このようなメールの原稿も自動で書いてくれる日がいつか訪れるのではないかと期待しています。