2025年6月17日，茨城高専連携企業会（PRIME企業会）の第1回総会にて，「生成AIを活用した業務効率化」について講演を行いました． 講演では，AI習熟度を「フライト時間」で評価する考え方や，企業でのエースパイロット育成の重要性などをお話しました． 質疑応答では「AIに頼りすぎる若手への指導方法」「AIに興味を示さない年配者への対応」という，どの企業でも共通する悩みが寄せられ，AI導入は技術面だけでなく組織文化の課題でもあることを実感しました． 参加者からは「フライト時間という考え方が目からウロコだった」「早速ChatGPT Plusに登録した」といった前向きな反響をいただきました． PRIME企業会を通じて，地域企業の皆様と共にAI活用の可能性を探っていけることを楽しみにしています．
2025年6月24日，茨城大学教育学部附属小学校にて，神野河彩子先生と共に第5学年約100名を対象にAI授業を実施しました． 授業では「AIとともに～しんかの先へ～」というテーマで，技術の進化（電話やプログラミング言語の変遷）を学び，ChatGPTをはじめとするAIの急速な発展について理解を深めました．後半では，実際にAI絵本共作アプリを使って児童たちが絵本制作に挑戦しました． 小林先生からのフィードバックによると，児童たちからは「AIは完璧ではないことが分かった」「AIとこれから一緒に何かを作っていきたい」といった感想が寄せられ，AIの特性を理解しながら創造的に活用する姿勢を学んでくれたようです． このような貴重な機会をいただいた茨城大学教育学部附属小学校の先生方に心より感謝申し上げます．
Our collaborative research with Mr. Matsuda and Prof. Yamauchi from Ibaraki University has been published online in Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects. The paper is titled: Fabrication of PMMA Particles with Surface-immobilized Polyglutamate Containing Sialoglycans and Encapsulated Fe3O4 Nanoparticles Research Highlights AspectDetailsBackgroundRapid concentration and separation of viruses and toxic proteins are requiredMethodSimple aqueous synthesis of Fe₃O₄-loaded PMMA particles with chemical-free immobilization of glycansMain ResultsMagnetic recovery completed in ~90 seconds, specific adsorption enhanced by approximately 4 times due to glycan immobilizationApplicationsPotential for rapid and simple virus and toxin detection in medical and environmental fields ...
茨城大学 松田さん、山内先生達と共同で取り組んだ研究成果がColloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspectsにオンライン掲載されました。タイトルは Fabrication of PMMA Particles with Surface-immobilized Polyglutamate Containing Sialoglycans and Encapsulated Fe3O4 Nanoparticles です。 研究のポイント 観点内容背景ウイルスや毒性タンパク質の迅速な濃縮・分離が必要方法Fe₃O₄入りPMMA粒子を水系で簡便合成し、糖鎖を化学処理なしで固定化主な成果磁力で約90秒で回収可能、糖鎖固定化で特異的吸着が約4倍向上応用医療・環境での迅速かつ簡単なウイルス・毒素検出技術へ発展可能 論文情報 雑誌: Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects アクセス: https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2025.137455 みなさま、ぜひご一読ください！
On April 17, 2025, a new model called “o3” was released for ChatGPT. It has been an incredibly enjoyable experience, expanding both the range and depth of what I can explore. The graph below visualizes my daily conversation volume with o3, based on data exported from the Data Controls. With the continuous discoveries and learning it supports, it feels unimaginable to have any limits on interaction.
2025年4月17日にChatGPTの新モデル「o3」がリリースされました。 非常に楽しいモデルで、よりできることの広がりと深さを感じます。 グラフはデータコントロールからエクスポートしたものをもとに、o3との日々の対話回数を可視化したものです。 毎日の学びと発見を支えてくれるこの存在に、回数制限など考えられない日々です。
Introduction Take-away (one sentence) Large-scale language models mirror about 20 % of a user’s expressed values— the key to harnessing this is a two-layer prompt: Frame (specs) × Tone (values). This post distills Anthropic’s latest paper, Values in the Wild, and presents Sato Lab’s prompt-optimization workflow built on those findings. Key Findings from the Paper FocusPaper insightNoteData sizeAnonymous analysis of 700 k Claude 3/3.5 production chatsSnapshot: 18–25 Feb 2025Extraction****3 307 AI values / 2 483 human values clusteredTop-level: Practical / Epistemic / Social / Protective / PersonalMirroring rateSame-word value echo in 20.1 % of repliesInterpreted as “resonance channel”Representative valueshelpfulness, transparency, empathy …Aligns with the HHH (Helpful-Honest-Harmless) principle ...
はじめに 結論一行 大規模言語モデル（LLM）は、人間の価値観を 20 % 程度“鏡写し”にする── その特性を活かす鍵が 「枠 (Frame) × 色 (Tone)」 の二層プロンプトです。 本稿では、Anthropic 社の最新論文 Values in the Wild が示した 「AI の価値表現マップ」を出発点に、佐藤研究室で考案したプロンプト最適化フローを共有します。 論文でわかったこと 観点論文知見メモデータ規模Claude 3/3.5 の 70 万件 実運用対話を匿名解析Feb 18-25 2025 のスナップショット抽出結果****3 307 AI 値 / 2 483 人間値 を階層化上位５領域：Practical / Epistemic / Social / Protective / Personalミラー率ユーザ価値と“同一語”を返す確率 20.1 %「共鳴チャンネル」が開く確率と解釈代表値helpfulness, transparency, empathy …HHH（Helpful-Honest-Harmless）と整合 佐藤研究室の解釈 ― “常在値／文脈値” 二層モデル 層概念実装ヒント**常在値 (Service Traits)helpfulness / clarity / transparency … タスク横断で常に発火命令形 で 枠 (Frame) を固定し優先度を上げる文脈値 (Context Traits)**empathy / authenticity / sustainability … ユーザ入力で変動丁寧語＋価値語 で 色 (Tone) を毎ターン提示 ...
o1‑pro では拾い切れなかった差分を、o3 がすべて指摘！ 最新モデルの実力に思わず研究室一同びっくりしました。 o1-pro(2025-01-18)では見つけられなかった細かな違いを、丁寧に見つけていました。 モデル正解数備考o3 (2025‑04)****5 / 5誤検出ゼロo1‑pro(2025-01)3 / 5釘の数と工具の取っ手の長さを検出できず （検証の様子は下の動画からどうぞ） 動画で使用した教材について 画像提供：ちびむすドリル（株式会社パディンハウス） ↳ 元画像はこちら → https://happylilac.net/machigai-h.html
ChatGPT o3 meticulously spotted every subtle difference that the earlier o1‑pro model (2025‑01‑18) missed. ModelCorrect AnswersNoteso3 (2025‑04)****5 / 5Zero false detectionso1‑pro (2025‑01)3 / 5Failed to catch the number of nails and the length of the tool’s handle (Watch the demo video below for the full verification process.) About the teaching materials used in the video Image provided by: Chibimusu Drill (Padding House Co., Ltd.) ↳ Original image here → https://happylilac.net/machigai-h.html