こんにちは。
つくば市情報政策課です。

今回の記事では、昨年秋に庁内で実施したワークショップの
様子を御紹介します。

今回のワークショップは「AIを体験する」ことを目的に開催しました。

前半は座学で復習

前半は座学。

昨年夏に２回ほど開催した全職員向け研修の復習も兼ねて、
AIのリスクや利用する上での注意点について再確認しました。

これからの体験にむけて、プロンプト作成のコツについても
しっかりと学びます。

識別系AIを体験

座学を終えて、いよいよAIの体験です。
まずはメインの生成AIから少しだけ離れて、識別系のAIを体験しました。

今回使ったのはGoogleの「teachable machine」。

こちらは誰でも簡単に機械学習モデルを作成できるツールです。

眼鏡をした顔・外した顔、マスクをした顔・外した顔。
じゃんけんのグー・チョキ・パー。

複数パターンの画像を数十枚撮影して、AIにカテゴリを学習させます。

学習後、カメラに顔や手を映すと、それがどのカテゴリに分類されるか、
リアルタイムで判定される、というものです。

参加者は1人1台端末を使いながら、自分だけの機械学習を体験できました。

画像生成AIを体験

続いては画像生成AIです。

「Mage Space」というサイトを使い、画像生成AIを体験しました。

試しに「サバンナを走るチーター」と日本語で入力し、
画像を生成してみると…？

チーターとは全く関係のない、車の画像が生成されました。

続いては英語で、「A cheetah running on the savannah」と入力。
結果は…？

きちんと「サバンナを走るチーター」の画像が生成されました。

日本語には対応していないサイトのため、当然といえば
当然ですが、言語による回答精度の差を体感できる結果となりました。

通常、庁内の環境からは利用ができない画像生成AIに触れる
良い機会となったと思います。

ChatGPTでAI活用事例を探る

最後はChatGPTを用いて、参加者にAI活用事例に
ついて画像のような課題に取り組んでもらいました。

そしてこれらのアイデアを採点したのは、ChatGPT自身です。

採点結果はこちら！
（アイデアのうちいくつかを抜粋しました。）

最高点は92点、平均点は全体で90.6点となかなかの高得点となりました。

おわりに

今回のワークショップ後に実施したアンケートでは参加者から
もう少し実践の時間を増やしてほしいとの声が多く挙がりました。

来年度はこのような声も踏まえ、ワークショップの回数、実際にAIに触れる時間を増やしていく予定です。

お読みいただきありがとうございました。