キックオフミーティング
キックオフミーティング
Embedded Files
ワークショップHPに沿って趣旨説明（岡）
ワークショップでやりたいこと提出フォームに記入・提出（昨日の授業で試しに入力した人も、今日改めて入力）
収集した回答をAIに投げて、チーム分けを自動生成
現地で参加者がチーム分けを微調整
各チームに分かれてミーティング
日程
日程
2025年4月17日スタート；毎週木曜14:50-16:20定期開催中→このサイトに随時案内を掲載します
「参加したいが、この曜日時限は授業などと重なる」という方もいらっしゃると思います。申し訳ありませんが、時間割上、定期開催可能な曜日時限はここだけになりますので、ご都合がつかない場合は翌学期や翌年の参加をご検討下さい。
会場
会場
主に宮崎産業経営大学内（リクエストがあればリモート参加可能にすることを検討）
第３回、第４回は、宮下先生に各チームの相談に乗っていただき、岡は会議が終わり次第駆け付けるという形でした。初対面の人も多いので、アイスブレイクをしました。途中から参加の人もいるので、名札（自分で名前を書く）を引き続き用意しています。
５回目以降も、毎週木曜14:50から定期開催で、５３０５教室に集まって下さい。チームごとに活動します。人数が多い場合は、５３０１～５３０４も適宜使用します。
どんなワークショップ？
どんなワークショップ？
生成AIを活用した課題解決をチームで体験
毎週木曜日が待ち遠しくなるような、みんなが面白いと思える場 ← 個人に合った適切な難しさ（やりがい）← 生成AIによる個人に合わせた支援；チームメンバーと支え合うので初心者でも大丈夫
学生主体で運営（参加者が自己決定できる）
参加者（どなたでも無料で参加できます）：産経大生（学部、学年不問）、教職員、学外の社会人、他大学生、高校生など → 多様なつながりが作れる
参加者が課題を持ち寄ったり、フィールドワークで課題を見つけたりするところからスタート
生成AIを使う上での特徴
生成AIを使う上での特徴
「AIツールの頻繁な使用と批判的思考能力の間には、有意な負の相関がある」という報告がある。このため、本ワークショップでは、以下のような、批判的思考を促す使い方を推奨する。
AIがすぐに答を教えるのでなく、自分で考えるように促し、対話を通して問題解決に至ることを経験させるシステムインストラクションを使用（Custom instructionsをAIチュータモードに設定 ）
AIがプログラミング等で答を教える場合は、「提供した答に合わせてAIがクイズ（小問）を出題することで、学生が自分が理解していないことに気づくことができるシステムインストラクション」を使用（自分が理解していないことに気づく学生はそれを生成AIに質問して理解を深められるが、そうではない学生も多いため、この方法を推奨）
Google Colab環境内の生成AI(Gemini)による支援においても、同様の応答をAIにさせるインストラクションを使用（Colabノートブックの例）（対話しながらプログラムを作成できるようにAIに頼んでおこう）
企業・組合・官公庁・地域から参加いただく、または、関りを持っていただくメリット
企業・組合・官公庁・地域から参加いただく、または、関りを持っていただくメリット
【課題解決】課題を提供いただければ、または、現場での課題発見フィールドワークをご許可いただければ、（学生主体ですので、実用レベルの課題解決に至ることは多くないと思いますが）生成AIを活用した解決に向けての知見や方向性が得られる
【学び・研修・人材育成】ワークショップにチームの一員として参加される場合は、生成AIを活用した課題解決が体験でき、それに必要な知識・技能の習得ができる
【つながり作り・採用】多様な人たちとのつながりができる；学生の中長期の活動の様子から個々の学生の特徴や能力を把握いただける
学内の課題でチームを作るとした場合のテーマ例
学内の課題でチームを作るとした場合のテーマ例
学内の求人情報やインターン情報に基づいて応答する就職相談チャットボットの構築（使用技術：検索拡張生成(RAG)）
学園祭などでの人数カウント（使用技術：画像認識プログラム作成に生成AIを活用）
図書館の関連図書の検索（使用技術：埋め込みベクトルの類似検索；参考プログラム；初めてのフィールドワーク）
会議の録音からの議事録やToDoリストの自動生成（使用技術：APIからの生成AI利用；より手軽にやるならNotebookLM）
部活：好調なとき／不調なときのフォームを比較してアドバイス（使用技術：身体のランドマーク認識や比較プログラム作成に生成AIを活用；参考例）
財務諸表から企業の業績を予測し投資の意思決定（使用技術：生成AIでの思考の連鎖プロンプトや推論型生成AIの利用；参考文献、日本語による解説）←この論文は取り下げられたので代わりにこれ）
生成AI支援でIoT (Internet of Things)：身近なモノをネットにつなごう：MESHでつないで「あったらいいな／できたらいいな」を実現しよう（MESH サポートサイト）（MESHワークショップ運用ガイド）（グループでMESHを使う上での注意点）（ブロック無しでMESH！）（Pythonで動かそう）
生成AIによる法務の支援（例：契約書のレビュー）（参考サイト）
ラップの自動生成（生成AIのファインチューニングやRAGの練習？；参考サイト）
生成AIと会話しても真面目でつまらない→笑わせてくれるコンピュータ（参考論文；IPSJ-ONE 2025（1:05:10辺りから）の呉 健朗さんのトーク；GPT 4oにボケてもらった例←めっちゃおもろい！ ）
食堂・売店のメニューを増やして欲しい→メニューが少ない理由の調査→（仮に、メニューを増やすと売れ残りや廃棄物が増えるという課題があった場合）食堂・売店の売り上げ予測（天候の影響、曜日や季節による変化、人気のメニュー）や店舗レイアウトの最適化（←生成AI支援による）→メニュー増加によるコスト増、売り上げ増、利益の変化のシミュレーション（←生成AI支援による）→メニュー増加と利益増加につながると、学生も業者も幸せ
食堂・売店で電子決済が使えるといいな→電子決済が導入されていない理由の調査→導入された場合のコスト増と利用増、利益の変化のシミュレーション（利用増の根拠の調査やシミュレーションを含む）（←生成AI支援による）→電子決済が導入され、利益も増えて、学生も業者も幸せ
学内の第一駐車場に満車のサインが欲しい→カメラの導入と画像認識AIによる満車の検出の検討（←生成AI支援による）
お勧め商品の提案（学内でやるなら、お勧め授業の提案？）（協調フィルタリング他）（←生成AI支援による）（参考：手軽にウェブアプリを構築できるサイト；手軽にiOSやAndroid用のアプリを構築）
履修登録を支援して欲しい→履修登録支援フォームの構築（←生成AI支援による）；試作したフォームの例；構築時の生成AIとの対話例
履修登録を支援して欲しい→履修登録支援チャットボットの構築
AI依存で主体性や思考力が低下するのを避けたい→AIへのシステムインストラクションを工夫し（工夫の一例；AIと対話しながらアイディアを練りましょう；ブレインストーミング用プロンプトの例）、その効果を定量的に評価する
生成AI支援によるマーケティング：みんなの生成AIワークショップのプロモーション戦略策定→プロモーション→効果測定→フィードバック
（プロモーションの一環として）VTuber用のプログラム作成（←生成AI支援による）（使用技術：MediaPipeによる顔のランドマーク検出他）
（プロモーションの一環として）お役立ち情報投稿ボットの構築（←生成AI支援により、情報収集・分析・可視化・SNS投稿するプログラムを作成）（投稿情報の例：ワークショップ開催案内、インフルエンザ発生状況）
（学内の課題ではありませんが、学内でできる活動として）コンペティションに参加：Kaggleなど
手軽に画像認識のための学習を実施し、アプリに画像認識機能を組み込みたい→Teachable Machine, 使い方解説A, 使い方解説B
チーム作り支援サービスの構築と運用を経験したい（キックオフで試用するチーム提案AIを発展させます）→いろいろな応用展開が期待できます：①求人、求職のマッチング支援サービス、②学内／社内プロジェクトづくり支援サービス、③地域のボランティアネットワーク構築支援サービス、④シェアリングエコノミーのマッチング支援サービス、・・・
授業を録画／録音して、要約や練習問題や予想試験問題を作成して欲しい
「みんなの生成AIワークショップ」を案内します。テーマ相談もできます。「歌がうまくなるアプリを作れますか？」のような感じで話しかけてみてね。
使用する環境、ツール等の例
使用する環境、ツール等の例
Chat GPT, Claude. Gemini, Google Colab, Visual Studo Code, GitHub Copilot, MediaPipe, DeepL, NotebookLM, Google AI Studio, SageMaker Studio Lab, Azure for Students, OpenAI Playground, OpenAI developer platform, Post-itアプリ(スマホにインストールしておいて、ブレストの付箋の記録や共有(図参照)); (以下は参考) groq, ｽﾀｯｸﾁｬﾝ, Teachable Machine, Create, MESH, Google Apps Script
各チームのページは参加者が編集できるようにします。編集権限が無い人は、最寄りの編集権限がある人に相談して下さい。
ここに記入・提出された情報を、下記のAIプログラムで処理して、チーム分け案を作成します。都合がつかずキックオフを欠席された方で、次回以降のワークショップに参加希望の方は、4月24日（木）15時頃までに、このフォームを提出していただけると、４月２４日時点のチーム編成案に反映され、希望するテーマのチームができる可能性が高まります。
キックオフのチーム分けで試用します。生成AI支援でコーディングしました。作成したチーム編成案は、このプログラムの実行結果として共有しますので、上記のリンクをクリックするとご覧になれます。第２回開催時に、その後増えた希望テーマデータを含む全データで、チーム編成案を作成し直す予定です。
協賛
協賛
科研費 基盤研究(C) 2025-2027年度「意識の機能のモデル化のための要素技術の開発：情報の絞り込み／切替と実行機能の実装」
科研費 基盤研究(B) 2024-2027年度「感情の文法に関する学際的研究：言語学，神経科学，教育学，知能情報学の観点から」
科研費 基盤研究(C) 2023-2027年度「公立病院再編・ネットワーク前後の経済効果とAI機械学習によるネットワーク組織の研究」
科研費 基盤研究(C) 2023-2025年度「タイポグリセミア現象に対する多面的検証実験と生体計測に基づくアプローチ」
Page updated
Google Sites
Report abuse