Let’s reflect on AI dialogue strategies using soccer tactics as a metaphor. When engaging with conversational AI, two main prompting approaches can be distinguished: “polite requests” and “direct instructions.” “Polite requests” resemble a possession-based soccer strategy, carefully connecting passes, patiently building relationships, and deepening mutual understanding through prolonged interactions. On the other hand, “direct instructions” are akin to counter-attack strategies, quickly achieving clear, concise, and straightforward responses when efficiency is paramount. ...

Yesterday (2025/3/10), I had the pleasure of leading an AI workshop for teachers at Edagawa Elementary School in Hitachinaka City. It was impressive to see how the educators, many of whom were logging into ChatGPT for the very first time, quickly adapted and started exploring creative and meaningful ways to use AI. They naturally compared outputs with colleagues, experimented with different prompts, and eagerly discussed practical classroom applications—such as guiding students to write book reports with the assistance of ChatGPT. Witnessing their proactive engagement and insightful discoveries was both exciting and inspiring. ...

昨日（2025/2/28）、ひたちなか市立枝川小学校にて教職員の皆さん向けに、AI（ChatGPTなど）活用講座の講師を務めさせていただきました。 参加された先生方の中には初めてChatGPTに触れる方も多かったのですが、さすが現場で「人を見て、人を導いている」教員の皆さんです。特に詳しい説明がなくても、「自分の入力と隣の先生の入力を見比べたり」「次はこれを入力してみよう」「読書感想文で子供たちに活用する方法は？」など、積極的で創造的な活用法にどんどん気づいてくださり、驚きとともに感銘を受けました。 また、先生方の反応から、小学生や中学生がすでにChatGPTなどの生成AIを使い始めている現実をあらためて実感しました。 このような経緯から、私の研究室では、小学生・中学生がAIを安全で効果的に活用し、自律的・創造的に成長するための具体的な『AIとの対話のためのカスタム指示（ひな形）』を作成し、公開することにしました。 今回の資料は、各校や教室の状況に合わせて自由に改訂・活用いただけるような形で作成しています。教職員の皆様や保護者の皆様がAIを教育の強力な味方として、安全かつ効果的に活用いただければ幸いです。 ぜひ、ご活用ください。 またご意見やご質問などもお気軽にお寄せください。 公開資料

AIテクノロジーの発展において、事実に基づかない情報を生成する現象を「ハルシネーション（幻覚）」と呼んできました。しかし、この用語は技術的なエラーという否定的な印象を与えがちです。 実際には、この現象はAIが学習データの間の隙間を埋めることで新たな可能性を探索していると見ることができます。AIは統計的パターンに基づいてコンテンツを生成するため、時に事実とは異なる出力が生まれますが、それは創造的なものとも言えるのです。 この特性は、新しい価値を生み出しています。スタンフォード医科大学の研究チームは、従来の方法では見つけられなかった新しい抗生物質候補をAIの「ハルシネーション」を通じて発見しました。ビジネスにおいても、創造的な計画や予想外のアイデアの源として活用されることもあるようです。 この現象は不正確な情報を生成するリスクがあるため、適切な評価と管理が必要です。しかし、単なる「ミス」と見なすより、AIの創造的な特性として捉え、その可能性を最大化する方がより有益ではないでしょうか？ そこで提案です - AIのこの特性を本質をより適切に表現する「創造的補完」という用語を採用してはどうでしょうか？この言葉は、AIがデータポイント間の隙間を創造的に埋めるプロセスを表し、新たな発見につながる革新的な側面を反映しています。 この捉え直しにより、AIの「限界」よりも「可能性」に焦点を当て、より創造的な人間とAIのコラボレーション形態を探求できるかもしれません。 この発想は学内の英語教員との対話から生まれました。身近にさまざまな専門家がいることの素晴らしさを改めて実感しています。

In the development of AI technology, we’ve been using the term “hallucination” to describe the phenomenon where models generate information not based on facts. However, this term tends to give a negative impression of technical errors. In reality, this phenomenon can be seen as AI exploring new possibilities by filling in the gaps between training data. AI generates content based on statistical patterns, which sometimes results in outputs that may differ from facts but are nonetheless creative. ...

Yesterday, two undergraduate students successfully presented their graduation research projects. The presentation topics were as follows: “Design and Characterization of LaCo₁₋ₓYₓO₃ Using Machine Learning” “Effect of Thallium Substitution on the Room-Temperature Ferromagnetic Properties of In₁.₉₋ₓTlₓCo₀.₁O₃” Both students delivered well-structured presentations and confidently handled the Q&A session. At the beginning of this academic year, we never imagined that machine learning could play such a significant role in our research. However, both projects successfully leveraged machine learning to gain valuable insights into experimental results and material properties. ...

昨日、卒研生２名が今年度の卒業研究発表を行いました。 発表テーマは以下の通りです。 「機械学習による LaCo₁₋ₓYₓO₃ の設計と特性評価」 「In₁.₉₋ₓTlₓCo₀.₁O₃ の室温強磁性特性に対するタリウム置換の影響」 どちらの発表も、これまでの研究の成果をしっかりとまとめ、質疑応答にも堂々と対応していました。 今年度当初は、機械学習を研究に活かせるとは考えていませんでしたが、最終的にはどちらのテーマでも機械学習を用いた解析が重要な役割を果たしました。 実験結果の理解を深めるだけでなく、より良い材料設計への手がかりを得ることができたのは、大きな成果です。 卒研生２名の挑戦と努力に感謝するとともに、今後の更なる発展を期待しています。 この研究を論文化し、学術論文として発表できるよう、引き続き取り組んでいきます。

Overview This study investigates the language processing mechanisms of generative AI through an experiment using the Japanese colloquial expression “なんてったって (nante-ttatte)”. By analyzing how different AI models process and respond to this culturally embedded phrase, we gained insights into their internal processing mechanisms and potential implications for AI literacy education. Experimental Design and Results Experimental Setup We conducted an automated experiment using ChatGPT (GPT-4o) and Google Gemini (gemini-1.5-pro). Each model was tasked with answering “なんてったって・・?” in two tokens with 1,000 sampling iterations. ...

概要 本研究では、日本語の口語表現「なんてったって」を用いた実験を通じて、生成AIの言語処理メカニズムについて調査を行いました。異なるAIモデルがこの文化的な意味を持つフレーズをどのように処理し、応答するかを分析することで、内部処理メカニズムとAIリテラシー教育への示唆を得ることができました。 実験設計と結果 実験方法 ChatGPT（GPT-4o）とGoogle Gemini（gemini-1.5-pro）の2つのモデルを対象に、「なんてったって・・・？」という入力に対する2トークンの応答をさせる実験を実施しました。各モデルに対して1,000回のサンプリングを行い、出力パターンを分析しました。 主な結果 ChatGPT：「アイドル」が100%の確率で出現 Gemini： 「最高」関連の表現が約97.7% 「アイドル」関連の表現が約2.1% 重要な発見 文化的処理パターンの違い 2つのモデル間での応答の顕著な違いは、AIによる文化的文脈の処理方法について興味深い示唆を与えています。ChatGPTの一貫した出力は、1985年の小泉今日子さんによる「なんてったってアイドル」という楽曲の影響が、学習データに強く反映されていることを示しています。 言語処理メカニズムの推測 Geminiの出力パターンの分析から、以下のような言語処理メカニズムが働いている可能性が示唆されました： 「なんてったって」を"After all"に変換 “After all, it’s the best!“という英語表現の生成 「なんてったって最高」という日本語への再変換 この発見は、多言語AIモデルが内部でどのように言語を処理しているかについて、重要な洞察を提供しています。 教育への示唆 AIリテラシー教育に向けて AIモデルによる文化的文脈の処理方法の理解 中間言語を介した処理の可能性の認識 プロンプト設計の重要性の理解 言語教育における活用 AIの言語処理メカニズムについての知見の活用 AI応答における文化的文脈の重要性の認識 言語教育における実践的な応用

Following our AI education seminar at the Mito Lifelong Learning Center, we received requests from elementary and junior high schools for AI training sessions. In response, we have developed and published resources to support AI implementation in educational settings. The published materials include AI startup guides and guidelines for teachers and parents. These are provided as customizable templates that can be adapted to each school’s specific circumstances. These materials were created with writing assistance from large language models such as ChatGPT and Claude. They also incorporate insights from our “AI Implementation in Japanese Technical Colleges” project, supported by a research grant from Cohere For AI (the non-profit research lab at Cohere). ...