北海道の生成AI(Artificial Intelligence)や大規模言語モデル(LLM)の事例取り組み

北海道におけるAI技術の発展は、地域の経済や社会に大きな影響を与えています。以下に、AIに関連する主要な取り組みやイベントについて詳しく解説します。

AI北海道会議

AI北海道会議は、地域のAI技術の普及と活用を促進するために開催される重要なイベントです。この会議では、研究者、企業、行政が一堂に会し、最新のAI技術や応用事例について情報交換を行います。特に、地域特有の課題解決に向けたAIの活用方法が議論されることが多く、参加者は実践的な知識を得ることができます。

北海道でのAIを競輪に活用した事例

北海道では、競輪においてもAI技術が導入されています。競輪は日本独自のスポーツであり、その運営や予測分析にAIが活用されることで、より効率的かつ公正なレース運営が実現しています。AIは過去のデータを基にしたレース結果の予測モデルを構築し、選手やレース条件に応じた分析を行います。

北海道大学とチャリロトの共同研究

主に北海道大学とチャリロトの共同研究によって進められています。このプロジェクトは、AI技術を用いて競輪の予想を行い、その結果を一般に提供することを目的としています。AIは過去のレースデータや選手情報を分析し、的中率の高い予想を生成します。特に、三連単の回収率が90.1%という高い数値を記録しており、長期的に見て利益をもたらす可能性が高いことを示しています。

ユーザーは会員登録なしで無料で予想を利用でき、レース締め切りの10分前に公開される予想には、二連単や三連単の買い目とともに、選択理由を説明するコメントも提供されます。これにより、ユーザーは予想の根拠を理解しやすくなっています。

さらに、AI競輪は期待値を星の数で表現し、ユーザーがどの買い目が特に有望かを一目で把握できるようにしています。例えば、期待値が★★★の場合、その買い目は本命視されており、高い的中確率とオッズが期待できます。

AIによる予想は単なる結果予測だけでなく、展開予想にも近い形で提供され、ユーザーはより深い理解を得ることができます。これにより、自分自身の予想力を高めるための学習材料としても活用できる点が大きなメリットです。

このAI技術の導入により、競輪業界全体にも新たな風が吹き込まれています。従来の人間による予想方法では難しかったデータ分析やパターン認識がAIによって可能になり、多くのファンや投資家にとって魅力的な選択肢となっています。今後もこのような技術革新が進むことで、競輪市場全体の活性化につながることが期待されています。

北海道の生成AIの現状

生成AIは近年急速に発展しており、北海道でも様々な分野でその応用が進んでいます。特にクリエイティブ産業や教育分野での利用が注目されています。生成AIはアートや音楽制作など、多岐にわたるクリエイティブ活動に革命をもたらしています。

業務効率化とデジタルトランスフォーメーション

北海道は、生成AIを利用した業務効率化を進めており、特に職員300人を対象にした試験運用が行われています。この取り組みでは、業務改善の提案を迅速に得ることができ、一定の成果が確認されています。具体的には、職員がAIに依頼することで数秒で具体的な回答が得られるようになっています。

地方自治体での活用

東神楽町では、少子高齢化への対応として、若者に生成AIを活用してもらい、持続可能な町づくりについて考える取り組みが始まりました。このプロジェクトでは、中学生から20代までの若者が参加し、2050年の町について意見を出し合い、その結果が町の総合計画に反映される予定です。

大型データセンターの建設

ソフトバンクは、北海道に東京ドーム約15個分に相当する超大型のAIデータセンターを建設中です。この施設は、急増するAI処理に対応するためのものであり、2026年に開業予定です。データセンターは、AI社会を支える重要なインフラとして位置付けられています。

課題と展望

しかしながら、北海道内自治体のデジタルトランスフォーメーションは鈍く、全国的には44位と最下位近くです。これに対して、一部の自治体では生成AIを活用した先進的な取り組みが行われており、その効果が期待されています。今後も地域特性を活かしつつ、生成AIを通じた新たな価値創造が求められています。

これらの取り組みは、北海道が抱える人口減少や高齢化といった課題への対応として重要であり、地域社会の持続可能な発展につながることが期待されています。

北海道大学でのAIの現状

北海道大学は、日本国内でも有数の研究機関として知られており、AI研究にも力を入れています。大学内では多くの研究プロジェクトが進行中であり、その成果は地域社会にも還元されています。特に医療分野や環境科学、ロボティクスなどでの研究が進められています。

2023年から2024年にかけてAI技術の導入と活用が進んでいます。特に、生成系AIや医療AIに関する取り組みが注目されています。

北海道大学高等教育研修センターが実施した調査

学生の約半数が生成系AIを利用しており、その多くが授業課題の解決に活用しています。調査では、文系学生の46.4%、理系・医系学生の56.1%が生成系AIを使用した経験があると回答し、特に無料版のChatGPTが広く利用されています。さらに、利用者の90%が今後も生成系AIを使用したいと考えていることが示されています。

医療AIの今後

次に、北海道大学では2025年度から「医療AI」に関する講義を学部生向けに開始する予定です。この講義は、画像診断や文書作成など、AIの現場応用を学ぶ内容であり、医学教育モデル・コア・カリキュラムの改訂とも関連しています。

また、言語教育においてもAI活用が進められており、2024年8月には「言語教育におけるAI活用の展望と教師の果たす役割」という研究集会が開催される予定です。この集会では、北大生の第二外国語学習におけるAI活用の現状についても議論されます。

札幌市の生成AIの現状

札幌市でも生成AI技術が活用されており、市民生活やビジネスシーンでその利便性が高まっています。特に観光業やサービス業での導入事例が増えています。観光業では生成AIによってカスタマイズされた旅行プラン作成や観光案内チャットボットが提供されています。

  • 職員研修とガイドラインの策定: 札幌市では2023年6月から生成AIの本格的な検討を開始し、専門チームを設立しました。2024年3月には全職員がMicrosoft Copilotを利用できるようになり、生成AIの活用を促進するための研修も行われています。年度内には約1,000人の職員が研修を受講する予定です。
  • 住民との接点を増やす取り組み: 鹿児島県肝付町では、住民との接点を増やすために生成AIを活用した実証実験が行われています。これにより、地域全体のデジタルシフトが進められています。
  • AIチャットボットの導入: さっぽろ雪まつりでは、AIチャットボットが導入され、観光客からの問い合わせに自動応答するサービスが提供されました。この取り組みにより、問い合わせ対応の効率化と多言語対応が実現されました。
  • AI人材育成プログラム: 札幌市では「札幌AI道場」という実践的なAI人材育成プログラムも開始されており、企業が抱える実課題を解決するためのAI開発が行われています。このプログラムは参加者同士でチームを組み、実際の開発プロセスを経験することができます。
チャットボット
AIチャットボットは、人工知能を搭載し、人間のように自然な会話を行うことができるプログラムです。まるで人間と話しているかのような感覚で、質問への回答や情報提供、タスクの代行など、様々な役割を担います。ルールベース型は、予め設定されたルールに...

札幌AI道場

札幌市では「札幌AI道場」というプログラムが実施されており、市民や学生向けにAI技術を学ぶ機会を提供しています。

この道場では、実践的なワークショップやセミナーが行われており、多くの参加者がAIスキルを身につけています。参加者は道内企業が抱える実際の課題を題材にしたプロジェクト形式で学び、実践的なスキルを身につけることができます。

Sapporo AI Connect 2024

2024年には「Sapporo AI Connect」という大規模なイベントが予定されており、多くの企業や研究者が集まります。このイベントは北海道内外から参加者を募り、最新のAI技術とその応用について議論する場となります。基調講演やワークショップ、展示ブースなどが予定されており、AI技術の最新動向を学ぶ絶好の機会です。

このように、北海道では様々な形でAI技術が進展しており、それぞれの分野で新しい可能性が広がっています。地域社会全体としても、この流れに乗ってさらなる発展を目指すことが期待されています。

都道府県ごとのAI・LLMに関連する情報

都道府県ごとのAI・LLMの一覧

  1. 北海道
  2. 青森県
  3. 岩手県
  4. 宮城県
  5. 秋田県
  6. 山形県
  7. 福島県
  8. 茨城県
  9. 栃木県
  10. 群馬県
  11. 埼玉県
  12. 千葉県
  13. 東京都
  14. 神奈川県
  15. 新潟県
  16. 富山県
  17. 石川県
  18. 福井県
  19. 山梨県
  20. 長野県
  21. 岐阜県
  22. 静岡県
  23. 愛知県
  24. 三重県
  25. 滋賀県
  26. 京都府
  27. 大阪府
  28. 兵庫県
  29. 奈良県
  30. 和歌山県
  31. 鳥取県
  32. 島根県
  33. 岡山県
  34. 広島県
  35. 山口県
  36. 徳島県
  37. 香川県
  38. 愛媛県
  39. 高知県
  40. 福岡県
  41. 佐賀県
  42. 長崎県
  43. 熊本県
  44. 大分県
  45. 宮崎県
  46. 鹿児島県
  47. 沖縄県
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