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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). ...

Executive Summary Sam Altman’s “Three Observations” provides crucial insights into the societal and economic implications of AGI (Artificial General Intelligence) development. This analysis examines the key arguments presented in his blog post, focusing particularly on their implications for education and research. We explore how the exponential development of AI could transform educational and research environments, and consider the optimal relationship between humans and AI. AGI as Continuous Technological Evolution AGI can be viewed both as “just another tool” and as a “transformative evolution that could alter human history.” The educational field has continuously integrated new technologies – calculators, computers, the internet, and smartphones – each time sparking debates about appropriate implementation and regulation. ...

要約 OpenAIのサム・アルトマン氏による「Three Observations」は、AGI（Artificial General Intelligence）の発展が社会にもたらす影響について、経済的・社会的な観点から重要な示唆を提供しています。本稿では、特に教育・研究分野における含意を中心に、このブログの主要な論点を分析します。AIの指数関数的な発展が教育・研究環境にもたらす変化、そして人間とAIの望ましい関係性について、具体的な考察を展開します。 「継続的な技術発展」としてのAGI AGIは「ただの新しい道具」として捉えられる部分と、「人類の歴史を変えうる飛躍的進化」としての側面の両方を持ちます。これまでも電卓・パソコン・インターネット・スマートフォンといった形で、教育の場には次々と新技術が導入されてきました。その都度「この新技術をどう活かすか」「何を禁止し、何を許容するか」で議論が起こります。 AGIレベルのAIも「また新しいツールが加わる」という面がある一方、処理速度や判断力が人間の想像を越えて加速し続けるという点では、確かに質的な飛躍を伴う可能性があります。 「学習支援装置」としてのAI AGIが「常にそばにいる学習パートナー」となる姿が想定されます。ただし、AIが「最強の家庭教師」にも「悪意を持った詐欺ツール」にもなりうるように、使い方と導入環境次第でメリットとデメリットが大きく変わる点は重要です。 経済への影響：指数的コスト低減と労働構造 急激なコスト低減が意味するもの 「コストの劇的低下」→「利用者の爆発的増加」→「さらなるサービス拡充」という好循環は、歴史的に見てもインターネットやスマートフォン普及で何度か起こってきた現象です。AIの領域では、「GPT-4 → GPT-4o」などのモデルコスト削減スピードは、従来のムーアの法則（2年で2倍）を遥かに上回るペースです。 これは数年前では考えられなかったほど高度なAIアシストを、安価に誰でも使える状況が訪れる可能性を示唆します。 労働と資本のバランス崩壊の可能性 多数の「AIアシスタント」導入により、従来の作業が大幅に自動化される一方で、AIツールを導入できない環境にいる人々が取り残されるという格差の拡大も危惧されます。この「格差拡大」と「コスト低下による恩恵の広がり」の両面が同時進行で起こるため、適切な政策・仕組みづくりが求められます。 「AIエージェント」と人間の協働 「仮想コワーカー」がもたらす影響 レポート作成の"下書き"を何百人分ものAIが手伝う状況を想像すると、学習成果の測定方法、評価基準、コミュニケーションが根本から変わる可能性があります。単に「課題を解く」ことの意味が変わるため、「思考力・創造力を引き出すか」を再定義する必要が出てきます。 一度に「1,000人のジュニア助教」が研究論文のリサーチを手伝えるようになれば、研究の生産性は飛躍します。ただし、研究の基礎となる"直感・洞察力・想像力"をどう維持し、伸ばすかという新しい課題も出てきます。 社会的課題と「個人への権限付与」のトレードオフ 権限移譲の課題 「試行錯誤する自由」と「安全性」のバランスを慎重に考えながら、段階的に権限を広げていくべきでしょう。AIが誤った情報を提供したり、バイアスを助長したり、あるいは悪意ある行為に利用されたりするリスクは無視できません。 一方で、一部の大きな組織が強力なAIを独占し、教育や情報を一方的にコントロールする状態も望ましくありません。「オープンソース化の拡大」や「誰でもAIを使えるようにする」方向性は、民主化とリスク低減の両面から重要です。 「誰もが使える無限の知能」への期待と懸念 教育格差の是正・新たな創造性の爆発 これまで十分な教育資源が得られなかった地域・個人に対して、AIが「知識とノウハウの蓄積」「創造的な刺激」を大量に提供することは、革命的な意義があります。経済的格差や地理的制約を超えて、学びたい意欲さえあれば世界最先端の教育・指導を「手元に呼び出せる」状況が広がれば、これまで埋もれてきた才能を解放する効果が期待されます。 一方で、AIを活用する基盤（インフラ、言語、教育システム自体）が整っていない場所では、さらにデジタル格差・教育格差が広がるリスクもあります。 人間的成長とAIとの共存 AIがいくら強力であっても、人間が「自分自身を理解し、創造し、他者と心を通わせる」営みは代替されにくいと考えられます。AIを"単なる労働代替"ではなく"人間的成長を後押しするツール"として活かすために、ガイドライン整備や対人コミュニケーションの重視がこれまで以上に求められるでしょう。 結論：教育と社会の「共進化」が焦点 AIが高度化するほど、何を学ぶべきか、学びを通じて何を獲得すべきかの再定義が求められます。受験勉強的な知識暗記は短期間でAIに追い抜かれ、より「創造性・協働力・多様な価値観の理解」といった高度な資質を発揮する場に専念する必要が出てきます。 実験的な手法の視点でも、AIツールを取り入れつつ、人間の洞察や感性がAIと相互補完する形を探らないと、ただの"データ処理係"に押し流されてしまう危険があります。 政策や国際的な協調を通じて、共通の土台をどれだけ広げられるかが、AGIによる「広範な恩恵の分配」を可能にする鍵となるでしょう。

水戸生涯学習センター主催のAI教育セミナーでの講演をきっかけに、小中学校からAI研修のご依頼をいただきました。これを受け、教育現場でのAI活用をサポートするための資料を作成し、公開いたしました。 公開資料には、AIスタートアップガイドと、教職員・保護者向けガイドラインが含まれています。各校の実情に合わせて活用いただけるよう、カスタマイズ可能なひな形として提供しています。 これらの資料は、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデルのアイデア生成・文書校正支援を受けて作成しています。また、Cohere For AI（Cohereの非営利研究機関）による研究助成プログラムの支援を受けた「日本の高等専門学校におけるAI活用教育プロジェクト」で得られた知見を反映しています。 資料は以下からダウンロードいただけます。 公開資料 教育現場でのAI活用に関する実践的な知見を、今後も継続的に共有していきたいと考えています。

I was honored to serve as a lecturer at a seminar hosted by the Mito Lifelong Learning Center. [Social Education Personnel Network News Update - Ibaraki Prefecture Mito Lifelong Learning Center(Japaneese)] The topic I covered was “Large Language Models × Education: Teacher Skills That Will Shape the AI Era.” Many teachers from junior high and high schools participated, and it turned out to be a fruitful seminar with active discussions. ...

水戸生涯学習センター主催のセミナーで講師を務めさせていただきました． 社会教育人材ネットワーク_新着情報 - 茨城県水戸生涯学習センター 私が担当したのは「大規模言語モデル×教育 教員のスキルがAI時代を切り拓く」というテーマです．小中高の先生方を中心に多くの方々にご参加いただき，活発な議論と共に充実したセミナーとなりました． 参加者の方から「生成AIについて新たな発見が多く，大変勉強になりました．」とコメントいただきました．これからも学びを続けていきましょう．