Scribble at 2024-06-23 10:41:43 Last modified: 2024-06-23 11:06:10

Stable Diffusion とフロント・エンドを自宅のマシンに導入して生成 AI を利用し始めてから、おおよそ１年が経過した。１年前と比べて、実は大してやっていることは変わっていない。ベースの分散モデルを選び、プロンプトを設定して、一緒に使う LoRA を適用したり各種の設定や調整を加えて、そして一定の枚数を出力し、まともな結果を選び出しておいて、後から研修のプレゼンや資料の挿し絵に使えそうな画像を Upscayl という精細化ツールで６倍ていどに引き伸ばし、Keynote や Adobe Acrobat に取り入れる。いま制作しようとしている科学哲学のテキストにも、表紙の abstract な背景画として、自分で出力させた画像を Photoshop で編集し直して利用するつもりだ。これまでは、会社の研修資料などで表紙に使ってきた画像は Unsplash のようなサイトからもらったベース素材を Photoshop のフィルターなどで加工していたのだが、やはり色々な限界があって、もちろん Stable Diffusion で出力しても限界はあるが、少なくとも限界内と呼べる範囲を広げることはできた。

社内での利用状況などを見ている限りでは、生成 AI を業務の補助ツールとして活用するという人は、もう既に昨年からオンラインのサービスを自主的に有料で契約して使っているらしく、だいたい営業とライターくらいだ。もちろん、ビジネスで活用できる用途は他にもたくさんあるので、弊社でも色々と活用を促進していきたい。正直言って、財務的に厳しい企業の悩みの種は、業容や業種や商材に関わりなく、やはり生産性、つまりは固定費としての人件費と変動費としての外注費をどう押さえるかだ。そういうことに生成 AI が貢献できるなら、やはり使わないという手はない。生成 AI を活用することで、売上を伸ばすためと称して新入社員をいたずらに増やす浪費を止めたり（営業を増やせば売上が比例して増えるとか、チラシを撒けば撒くほど比例して売上が伸びるというのは、素人の経営者によくある錯覚だ）、あるいはクラウド・ワーカーや営業代理店なんかに払う金を節約できれば、それに越したことはない。

もちろん、既に幾つかの書籍がでているように、リスクはある。よって、情報セキュリティや個人情報保護を管轄している部署としてのリスク対策も考慮したガイドラインを、夏いっぱいで起案する予定だ。あいかわらずのこととして、大半の社員が IT リテラシーに欠けているネット・ベンチャーなので（というか、だいたいどこのネット・ベンチャーでも大学入試で受けたセンター試験の結果などを聞けば類推できるように、大半の社員は幅広い知識を偏りなく持っているわけがないので、「ITリテラシー」の資格すら取れない人材だろう）、読むかどうかはともかくとして、そもそも AI とは何なのかという基本的な話も織り交ぜて、ほぼ日系文庫に匹敵するような内容の文書を予定している。もちろん、動画の研修も何度か配信しておいた方がいいので、ローカル・マシンでの導入は敷居が高い（そんなスペックのマシンを持ってる人は、当社には殆どいない）から、オンラインのサービスを使う様子を観てもらう。