こんにちは。
北海道大学調和系工学研究室（川村秀憲教授、山下倫央准教授、横山想一郎助教）です。
皆さまはGoogleのAI「NotebookLM」をご存じでしょうか。
Google の AI「Gemini」の公式 noteによると、「NotebookLM」は、手持ちの資料（ドキュメント、PDF、Webサイトなど）をもとに情報整理や要約、質疑応答、アイデア出しをサポートするAIリサーチアシスタントです。
関連性の高い情報をWebで 検索し提案してくれる機能や、資料をマインドマップで表示してくれる機能、資料の要約を対話形式でまとめてくれる音声概要機能などが便利です。
例えば「NotebookLM」をこんな風に利用できます。川村教授がその一例を紹介してくれました。
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GoogleのNotebookLMを使って拙著『10年後のハローワーク これからなくなる仕事、伸びる仕事、なくなっても残る人』のまとめを作ってもらいました。
男女のかけあいでラジオ風に本の内容を説明してくれています。
8分少々の音声なのでご興味ある方は聴いてみてください。
こんなのをサラッと作れるAI、すごいですよね（川村秀憲）。
川村秀憲著『10年後のハローワーク これからなくなる仕事、伸びる仕事、なくなっても残る人』
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「NotebookLM」は日本語を含む多言語対応で、GoogleアカウントがあればWebブラウザから無料で利用できますので、気になる方はぜひ試してみてください。
[NotebookLM]
それでは、本日もどうぞよろしくお願いいたします。
2025年7月18日配信
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■ 本日のTopics
【１】川村教授のエッセイ「AI 進化の衝撃」
【２】研究室に関連する企業・ベンチャー等のニュース
【３】人工知能・ディープラーニングNEWS
【４】AI川柳
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【１】川村教授のエッセイ「AI 進化の衝撃」
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◇ AI 進化の衝撃：変革する教育と仕事の未来、そして人間性の再定義（後半）
3．ChatGPT による数学入試問題の回答例
具体的に入試問題におけるAI の実力を見てみよう。
ここではOpenAI が開発した最新のモデルであるChatGPT o1 の実際の数学的な問題解決能力を具体的に示すために、2025 年度の北海道大学前期日程入学試験の数学（文系）で出題された最初の問題にo1 がどのように取り組んだのか、その回答例を示す。
※ 問題は省略します
上記の問題は、与えられた関数の極大値と極小値、そして特定の点における接線の方程式を求めるという、微分積分の基礎的ながらも重要な概念を問うものであった。
驚くべきことに、o1 はこの問題に対して、わずか数十秒という短時間で完全に正確な解答に辿り着くことができた。
ここでは具体的な回答例の記述は省略するが、続けて残りの3つの問題についてもo1 に回答を試みさせたところ、それら全てにおいても正解を導き出すことに成功し、北海道大学の入学試験の数学（文系）においては、o1 は数十秒で満点を獲得するという驚異的な結果を示した。
文系の数学の問題であるため、理系の問題と比較すれば難易度は比較的低いと言えるかもしれないが、それでも、正解に辿り着くためには一定レベルの論理的思考力と計算能力が要求される。それをいとも容易く満点を獲得したという事実は、改めてLLM の進化の速さと潜在能力の高さを強く印象づけるものである。
さらに、東京大学の理系の数学の問題をChatGPT に受験させた事例も報告されている（ https://joho-taisaku.com/ut2025-gpt/ ）。
こちらの報告によると、120 点満点中70 点（得点率58.3％）という結果が得られており、問題の分野や出題傾向によって得意不得意はあるものの、日本最難関の大学の一つである東京大学の入学試験の数学においても、十分に合格ラインに達するレベルの解答能力を示している。
4．AI の進歩と人間の仕事の未来
AI 技術の急速な進化は、教育という分野に留まらず、これまで人間が行ってきた仕事の概念そのものに深く、そして広範な影響を及ぼし始めている。
かつては、比較的単純な作業や定型化された業務のみがAI や自動化された機械に置き換えられると一般的に予想されていた。
しかし、現在のAI の進化は、その予測を遥かに超え、医療診断、複雑な法律文書の作成、高度な経営分析、さらには人間の創造性の象徴とも言える芸術分野における創作活動にまで、その活動範囲を拡大している。専門的な知識や高度な分析能力が不可欠とされる領域においても、AI が目覚ましい成果を上げ始めている現状を踏まえると、人間は自身の仕事における役割を再定義し、AI とのより積極的な役割分担を推し進めていく必要に迫られている。
しかしながら、この大きな変化を単なる脅威として捉えるのではなく、むしろこのAI 時代だからこそ、より一層鮮明に、そしてかけがえのないものとして発揮できる「人間ならではの独自の価値」を改めて見出し、それを積極的に育成していく視点が不可欠である。
その独自の価値は、特に「多様な価値観の探求」と「複雑な状況下における本質的な意思決定能力」という二つの領域において、その重要性を増していくと考えられる。
まず、「多様な価値観の探求」とは、画一的な知識やスキルを習得するのではなく、個々の人間が自身の内なる興味や特別な才能を深く掘り下げ、他者とは明確に差別化された独自の専門性や視点を磨き上げることを指す。
AI は、膨大な量のデータに基づいて、汎用的で平均的な能力を驚異的な速さと正確さで処理することができる。
しかし、特定のニッチな分野における深い専門知識や、既存の枠組みにとらわれない独創的な発想を真に模倣することは、本質的に困難である。例えば、今後の教育現場においては、AIを単なる学習ツールとして利用するだけでなく、子どもたち一人ひとりの潜在的な興味関心を引き出し、それを深く追求するための多様な機会を提供することを通じて、数学、科学、芸術、人文科学など、多岐にわたる分野において、個性的かつ突出した専門性を持つ人材が育成される可能性が高まる。
つまり、AI が多くの汎用的な能力を代替する社会においては、個人の独自性や磨き上げられた専門性こそが、他者との競争において決定的な優位性をもたらす重要な競争力となるだろう。
次に、高度に複雑な状況下における「意思決定能力」の重要性が、これまで以上に増している点も見逃せない。
AIは、大量のデータを瞬時に分析し、考えられる複数の選択肢を提示する能力においては、人間を遥かに凌駕する。
しかし、最終的な判断や、その判断に伴う責任を引き受けるのは、依然として人間である。
例えば、個人の生活における重要な決断である住宅購入の場面を考えてみよう。
価格や駅からのアクセス、部屋の広さといった定量的な情報だけでなく、物件のデザインや周辺の環境、そして購入者のライフスタイルや将来設計といった、極めて主観的で数値化することが難しい要素を総合的に考慮した、複雑な意思決定が求められる。
このような、明確な正解が存在せず、多くの不確実性を含む曖昧な状況下での判断こそが、AIが本質的に不得意とする分野であり、人間の長年の経験に裏打ちされた直感、個人の価値観、そして倫理観に基づいた総合的な判断が、ますます重要な意味を持つようになる。
また、質の高い意思決定を行うためには、問題に関する深い知識や多角的な視点を獲得するための「学び」の重要性が、これまで以上に高まる。AI が効率的に多様な選択肢を示すことができるようになったとしても、人間自身の学びが不要になるわけでは決してない。
むしろ、AI が提供することが難しい、数値化することが困難な非認知的な価値（例えば、美意識、共感力、倫理観など）を理解し、判断する能力や、デザイン、美術、文化、哲学、倫理といった人間固有の創造性や感性が深く関わる分野に関する自発的かつ継続的な学びこそが、将来の社会を担う若い世代にとって、より一層重要な意味を持つようになるだろう。
テクノロジーの進化が加速度的に進み、多くの定型的な業務や反復的な作業がAI によって代替される可能性が高まる中で、私たちはAI を敵対的に捉えるのではなく、むしろ共存し、調和していく道を探る必要がある。
AI の持つ驚異的な能力を積極的に活用し、人間が本来持つ創造性、共感性、倫理観、そして複雑な状況を理解し、判断する能力といった独自の価値を最大限に追求していくことによって、より豊かで多様性のある社会の構築が可能になるはずだ。
特に、日本がこの未曽有の変革期において、そのグローバルな競争力を維持し、さらに高めていくためには、次世代を担う若者たちが、AI では代替できない多様な能力や個性を最大限に発揮できるよう、AI を活用した革新的な教育システムや、それを支える社会環境の整備が喫緊の課題である。
AI の急速な進化を単なる脅威として捉えるのではなく、むしろ新たな価値創造への羅針盤として積極的に活用し、人間とAI がそれぞれの強みを活かし、互いに補完し合いながら共に成長し、繁栄していく未来を築き上げていくことこそが、私たち現代社会に課せられた最も重要な使命と言えるだろう。
5．おわりに
本稿では、最新のAI 技術、特に目覚ましい進歩を遂げている大規模言語モデル（LLM）の能力向上、そしてそれが社会、とりわけ教育や仕事の未来に与えるであろう影響について考察してきた。
AI は、かつては考えられなかったレベルで人間の知的活動を代替しつつあり、その進化の速度は私たちの想像を遥かに超えている。
大学入学共通テストや難関大学の入試問題における驚異的な成績は、AIが単なる情報処理ツールではなく、高度な知識理解と論理的思考能力を獲得しつつあることを明確に示している。
このようなAI の進化は、私たちに教育のあり方、そして人間が社会で果たすべき役割について、根源的な問いを投げかけている。
知識の詰め込み型の教育から、AI を活用しながら主体的に学び、新たな価値を生み出す能力を育成する教育への転換が求められている。
また、仕事の現場においては、AI との協働を通じて、人間ならではの創造性や多様な価値観、そして複雑な状況下での意思決定能力といった、AI には代替できない能力を最大限に発揮していくことが重要となるだろう。
シンギュラリティという未来が現実味を帯びる中で、私たちはAI を恐れるのではなく、その可能性を積極的に探求し、人間社会の発展に貢献する道筋を描く必要がある。
そのためには、AI 技術の倫理的な利用に関する議論を深め、AI と共存する社会のルールを整備していくことも不可欠である。
AI の進化は、私たちにとって大きな変革の機会である。
この変化を乗りこなし、AI と人間が互いに補完し合い、より豊かな未来を築いていくために、私たちは常に新しい知識を学び続け、柔軟な思考を持ち、そして何よりも人間としての価値を再認識し、磨き続ける努力を怠ってはならないだろう。
※ 本エッセイは、「DOCON Report (Vol218 2025)」に掲載されています
【２】研究室に関連する企業・ベンチャー等のニュース
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◇ 7/29（火）調和技研がランチタイムウェビナーを開催します
2025年7月29日（火）に株式会社調和技研がオンラインにて、「AI エージェントって何者？ 〜老舗AIスタートアップがわかりやすく解説〜 」と題し、ランチタイムウェビナーを開催します。
AIエージェントを正しく理解したい方、導入を検討している方などにおすすめです。ご興味のある方はぜひご参加ください。
開催日時：2025年7月29日（火）12時～13時
開催方法：WEBセミナー（オンライン開催）
募集定員：30名（先着順）※定員になり次第締め切ります
参加費：無料
下記フォームよりお申し込みいただけます
https://share.hsforms.com/1dUVhyV3bTm-_jUqiWDZSsgec1ua
詳細は、調和技研webサイトをご覧ください
https://www.chowagiken.co.jp/news/webinar_202507
◇ 日本経済新聞にてAWLが監視システムの実証事業を開始したことについて取り上げていただきました
2025年7月4日付、日本経済新聞にて、AWL株式会社がサッカースタジアム内の監視システム効率化に向けた実証事業を開始したことについて取り上げていただきました。
AWL株式会社は、楽天モバイル株式会社と楽天ヴィッセル神戸株式会社と共同で、総務省「地域社会DX推進パッケージ事業（AI検証タイプ）」における実証団体に採択されています。
本実証は、2025年6月から2026年1月まで、楽天グループの「ヴィッセル神戸」のホームスタジアム「ノエビアスタジアム神戸」にて開催されるイベントにおいて実施されます。
「エッジAI」を活用し、スタジアム内の監視カメラ映像から転倒や暴力行為などの異常を検知。通信状況に応じて文字・画像・動画で警備担当者に通知することで、通信負荷の削減と警備業務の省力化を目指しています。
本実証の概要等はAWLのwebサイトからお読みいただけます
https://awl.co.jp/news/20250625/
[AWL株式会社（北大発認定スタートアップ）]
◇ 日経MJにてAWLを取り上げていただきました
2025年7月16日付、日経MJにて、AWL株式会社を取り上げていただきました。
北大発スタートアップで、人工知能（AI）による画像解析を行うAWL株式会社が、サッカースタジアム内で監視システム効率化に向けた実証事業を始めたことについて紹介いただきました。
[AWL株式会社（北大発認定スタートアップ）]
◇ 月刊「財界さっぽろ」 8月号にてAWL 代表 北出氏のインタビューが掲載されました
2025年7月15日発売、月刊「財界さっぽろ」2025年8月号にて、AWL株式会社 代表取締役社長兼CEO 北出 宗治 氏のインタビューが掲載されました。
北大発スタートアップで、リテール向けのＡＩカメラソリューション事業を展開するAWL株式会社についてお話ししています。
[AWL株式会社（北大発認定スタートアップ）]
【３】人工知能・ディープラーニングNEWS
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★ NRIセキュア、Allganize社の生成AI・AIエージェント基盤専用のセキュリティ対策支援サービスを提供開始（prtimesより）
NRIセキュアテクノロジーズ株式会社（以下、NRIセキュア）は、Allganize Japan（オルガナイズジャパン）株式会社（以下、Allganize）が提供するオールインワン生成AI・AIエージェント基盤「Alli LLM App Market」[i][ii]専用のAIセキュリティ対策支援サービス（以下、本サービス）の提供を開始した。
★ 東京都、都立高校にDeepL導入 計1万人の生徒と教員が利用中 「英語学習や業務支援に活用」（itmediaより）
都立高校にDeepLの翻訳ツールを導入──オンラインテキスト翻訳で知られる独DeepLは7月3日（日本時間）、東京都教育委員会の導入事例を発表した。DeepLの導入によって、英語教育の支援を目的としている他、教員側の業務支援にも活用する。同社は「日本で初となる教育分野におけるDeepLの大規模導入だ」と説明している。
この取り組みは「AIを活用した英語教育の充実事業」の一環として、4月1日から始めている。7月3日時点で、都立高校15校で計1万人以上の生徒と教職員がAIアシスタントツール「DeepL Write Pro」と翻訳ツール「DeepL翻訳」を英語学習や業務支援に使っている。
★ NRIの業界特化LLM、国交省のデータ自動構造化─国内組織が挑む生成AIのネクストレベル（IT Leadersより）
2023年度実施の「AWS LLM開発支援プログラム」を発展させる形で2024年7月より開始した2024年度の「AWSジャパン生成AI実用化推進プログラム」。企業や研究機関、官公庁などから「AWSの生成AIを試してみたい、利用を始めたい」という参加者を募り、生成AIの導入、独自開発などに技術面、費用面での支援を行う研究開発サポートプログラムである（関連記事：日本発の生成AI/LLMでイノベーションを！─先進企業が「AWS LLM開発支援プログラム」の成果を発表）。
★ NTT、再学習なしで特化型AIの基盤モデルを乗り換え可能に “カスタマイズ”引き継ぐ新技術（itmediaより）
NTTは7月9日、AIモデルをカスタマイズした結果を、異なるサイズ・構造の基盤モデルに引き継げる「ポータブルチューニング」技術を確立したと発表した。AIモデルの学習に、基盤モデルとは独立して出力結果を調整する「報酬モデル」を導入。特定のタスクに特化したAIの基盤モデルを変更する際、再度学習をせずに済むため、運用コストの削減につながるという。
★ ソフトバンク、大学・高専生向け「生成AI活用アイデアコンテスト」開催へ 最優秀賞には賞金1000万円（itmediaより）
★ 3駅の駅案内ロボットを1カ所から遠隔操作 JR東日本が実証実験（itmediaより）
東日本旅客鉄道（JR東日本）は7月13日から、福島県の新白河駅、郡山駅、福島駅で、avatarin（東京都中央区）のアバターロボット「newme」（ニューミー）を活用した駅案内業務の実証試験を行う。1拠点から複数駅のアバターロボットを遠隔操作し、実用性を検証。今後の本格運用に向けた課題を抽出し、指定席券売機の利用に不慣れな利用者の不安解消を目指すとともに、労働人口減少を見据えた新たな案内サービスのあり方を検討する。
★ 中国・北京大学など、AIに「感情スイッチ」を実現──「計算感情空間」の構築でLLMが怒り・悲しみ・喜びを自在に切替（ledge.aiより）
【４】AI川柳
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調和系工学研究室では、毎日新聞社「仲畑流万能川柳」や第一生命保険「サラリーマン川柳」を学習用の教師データとした「AI川柳」に取り組んでいます。
2020年3月までの1年間「NHK総合 ニュースシブ5時」にて、その週の話題のニュースのキーワードをお題に、バーチャルアナウンサー「ニュースのヨミ子」さんが詠んでいたAI川柳も、本研究室が開発した人工知能システムです。
多くの皆さんに楽しんでいただけるよう、2020年6月にAI川柳のTwitterアカウント（ https://twitter.com/ai_senryu ）を開設いたしました。
AIには詠んだ句に対する「良し悪し」の感覚はありません。そのため、人間がどのように感じ、どのような情景を思い浮かべるかにより、AIが詠んだ句に意味が生じてきます。
AIが詠んだ句に共感していただけましたら大変うれしく思います！
★ お題「投票」（7月8日投稿）
選挙権を得た初めての夏、あるいは政治への関心がふと芽生えた季節を思わせる一句。夏の始まり、前向きな印象（感想は #ChatGPT と作成）。
★ お題「夏」（7月10日投稿）
風が吹いても涼しさより暑さを感じてしまう、そんな夏の厄介さと諦め。暑さに慣れてきた心のつぶやき（感想は #ChatGPT と作成）。
【ご寄附のお願い】
人工知能によるイノベーションでより素晴らしい世界を実現することが、私たち調和系工学研究室の使命であると考え日々研究に取り組んでいます。
大学での研究活動には、研究に必要な機器の整備のほかにも、学生の学会への参加や論文投稿など研究費が欠かせません。
私たちの取り組みにご賛同いただけ、応援のご寄附を賜れましたら大変心強く、研究を続けるうえで大きな励みとなります。
どうぞよろしくお願い申し上げます。
調和系工学研究室 教授 川村 秀憲
[北海道大学奨学寄附金制度について]（本学への寄附金については、税法上の優遇措置の対象となります）お問い合わせ先：http://harmo-lab.jp/contact
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
◇ 次号は、2025年8月1日に配信する予定です。
◇ メールマガジンのバックナンバー
http://harmo-lab.jp/?page_id=2918
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調和系工学研究室教員
川村 秀憲教授
山下 倫央准教授
横山 想一郎助教
▽調和系工学研究室HP
▽調和系工学研究室FB
▽川村 秀憲教授FB
▽AI一茶くん
▽調和系工学研究室AI川柳
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