育児によって家庭にいる間は時間が不規則に細切れになるので、いかに隙間時間を有効活用するかが鍵になるというか、そうでもしないと何もできない…。

LLMに所望の結果を出力させるために、業務フローの構造化や、何を入力すべきかを考えるようになるので、LLMだけでなく上司や部下、関係先への情報の受け渡しも改善されてきた気がする。

RT @ShootLaw: ご参加ありがとうございました！想像以上にお越しいただいて嬉しかったです。時間の都合で参加できなかった方も、法的知識の内容はリテラシー検定の内容とほぼ一緒なので、是非ご利用ください！ 無料・登録不要でチャレンジできて、解説で学習ができるようにしてありま…

ちょっと自分で計算するには複雑な依頼があったので、試しにo3-mini(high)にやらせてみたところ、実験的に得た数値と一致した…。

@yutori_JD この誤解をなんとかできないかと思ってo1に相談すると、火の玉ストレートばりの辛辣な回答しか教えてくれませんでした…。人の心…はありませんね。

TeamsのCopilotに依存しまくりなので、もうなしではいられなくなってしまった。欲しいまとめ内容を逆算しながら話すノウハウも蓄積できてきたので、チェックや修正も少なくなってきた。あと聞き逃しについてもカバーしてもらえるのがありがた過ぎる。

@kashima510 分析結果には客観的事実以外も含まれてしまうので、あくまで公開情報を参照してくださいと答えられるほうが無難ですね。 知財実務者としても生成AI関連発明を巡る国側の判断についても興味深いです。

あまり技術の調査分析経験はないが、やる際は母集団を眺めて、技術等の流れを把握してから、個別の特許公報を読むようにしている。いきなり特許公報を読むと、特許実務のスキーマに引っ張られるので、着目するのは技術という文脈によって技術分析のスキーマを意図的に想起する必要がある。

@kashima510 生成AI関連発明の審査事例としては好例なので、触れざる得ないと思われますが、回答に苦慮されている雰囲気も伝わってきました。

@super_bonochin 非常に同感です。ビジネス用途だと4oでも辛い場面があるので、o1を使えるようにして欲しいですね。MS日本法人の中の人もはよo1使えるようにしてくれという発言をしていたので、MS本体が何を考えているのか謎なところはあります。

@m2ai_jp もはや商材屋と変わりがない気がしています。

@super_bonochin Bing Chat時代は個人用のビジネス用も似たような感じでしたが、リニューアル後は露骨に分けましたね。そう思えば個人用にはo1が利用できるThink Deeperが実装されたりと、MSの個人用Copilotの扱いが謎過ぎます…。

RT @fladdict: これは僕もクライアントに言ってる。「いまのところGPTで変な情報漏洩を起こすリスクは、飲み会で忘れるとか、退職者がUSB持ち出すとかに比べて小さいの���は？」と言ってます。（備える必要はあるが、脅威度と優先順位の精査が大事という意味）。

その場でパッと思い付いたことをo1に問うて言語化してくれるのがとてもありがたい。閃き的な考えは暗黙知的に処理された結果だけが出てくるので、そこから逆算して検証するのが結構大変だけど、o1に聞くとそれっぽい説明を返してくれるので、形式知化と検証を同時にできる。すばらしい。

話は逸れるけど、知識の本質は個別の情報そのものよりも、それらを結ぶ関係性や文脈、体系化の仕方にあると考えるのが妥当で、LLMが得意とする回答は後者のほうな気がしている。

@ePatentActis (((( ；ﾟДﾟ)))ｶﾞｸｶﾞｸﾌﾞﾙﾌﾞﾙ