下記提案に関する議論をするトピックです
- 議論をこちらで行ってもよいですし
- GitHub - takahiroanno2024/2025_ai_idobatakaigi_output: 東京都AI戦略井戸端会議のアウトプット（discourse議論の成果物） まで直接Pull Requestを送付いただいても構いません
すぐに成果はでないかもしれないんですけど、裾野を広げるという意味では、以下の様な方法もあるかと思います。
子供がAiを使用して思考錯誤をする時間が増えれば将来のAI人材の確保にも役立つと思われ、そのため、既存のLLMのとっつきにくさを解消するアプローチも有効なんじゃないかと思いました。
日本語を習得する前から、ある程度Aiに接してれば、そのあとスムーズ。
コストが正確なのかはちょっとわかりません・・。
以下、AIの提案です。
『AIともだち』- 成長するAI体験アプリ
基本コンセプト
「AIともだち」は子供が直感的にAIと触れ合える携帯アプリです。低コストで実現可能な子供向けLLMを複数用意し、段階的に切り替えることで「AIの成長」を体感できます。将来の本格的なAI活用への架け橋となります。
コスト効率の良いLLM構築
子供向けLLMは以下の理由から非常に低コストで実現可能です：
- 限定された語彙と知識：子供の会話に必要な語彙は大人の10%程度
- 蒸留技術の活用：大規模モデルから知識を抽出した小型モデルの使用
- 段階別モデル：3〜4段階の成長レベル用モデルを準備（各500〜2,000ドル程度）
- トータルコスト：10種類の性格を持つAIを各4段階で用意しても、開発コストは20,000ドル程度
このコスト効率の良さを活かし、子供がAIを「育てる」体験を提供できます。
シンプルなゲーム要素
たまごから育てる
- AIは「たまご→赤ちゃん→子ども→お兄さん/お姉さん」と成長
- 毎日の会話で「なかよし度」が上がり、一定ポイントで進化
対話を中心とした遊び
- 音声やタッチで簡単に会話
- 「今日のできごと」「一緒に物語づくり」「なぞなぞ」の3つの基本モード
ともだち交換
- 友達のスマホと近づけるとAI同士が交流
- 新しい「わざ」（特定の話題や表現方法）を学ぶ
バックエンドのLLM切り替え技術
アプリの魅力を支える技術の核心は、子供が気づかないうちに使用するLLMを切り替える仕組みです：
- 段階的なLLM切り替え：
- レベル1（3歳児相当）：1.5Bパラメータの基本モデル
- レベル2（6歳児相当）：4Bパラメータの発展モデル
- レベル3（9歳児相当）：7Bパラメータの応用モデル
- レベル4（12歳児相当）：8Bパラメータの高度モデル
- 成長トリガー：
- 使用トークン数（例：5,000トークンごとに成長判定）
- 学習トピック数（例：50トピックを学ぶとレベルアップ）
- 継続使用期間（例：2週間毎日使うと成長）
- データ継承：
- 前のレベルから子供との会話履歴や学習内容を新しいLLMに継承
- これにより「同じAIが成長した」という一貫した体験を提供
子供はゲーム的な成長システムを楽しみながら、バックエンドでは異なる能力を持つLLMに切り替わっていきます。これにより、少ないコストで「AIの成長」という架空の体験を実現できます。
教育効果
- AIとの自然な対話を通じた言語能力の向上
- AI技術の基本概念（学習、適応、発達）の直感的理解
- 将来的なAIリテラシーの土台形成
このアプローチにより、子供たちは遊びながらAIの本質を体験し、デジタル社会の未来を担う人材へと成長する第一歩を踏み出すことができます。
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下記、現状案に対するフィードバックです。
- タイトルは論点ではなく答えの方がよい気がします
- 意見の収集状況からはじまるのではなく答えからはじめてあげた方がよいと思います
- あくまで意見は主張のサポート材料
- markdownフォーマットが崩れているところがあるので直していただきたいです
- 検討された政策案 → 最終的な提案以外はいらないと思います
- 重視されている論点 → いらないと思います
- その他の意見 → いらないと思います
- 海外事例 → 最終的な提案をサポートする形に書き直した方がよいかと思います
ざっくり、構成としては下記のようにすべきかなと思います
- 提案タイトル
- 提案要旨
- なぜその提案をしているのかの背景
- どうしてその論点が重要なのか
- 提案が良い理由１
- バックデータとしての海外事例
- 想定される/実際にあった反論とその回答、等
- 提案が良い理由２
- xxxx
- xxxx
- 提案が良い理由N
- 補足情報
- 参考文献
- 参考URL
- いどばたanalystのURL
- いどばたdiscourseのURL
- 検討の進め方
- 貢献してくれた人
2025/4/11 02:00時点での提案に対するコメントです
- 全体：箇条書きにおける句点のあるなしなど、細かいところで表記統一ができていないところがあるので、整理する
- 施策1：海外事例、イギリスに金額規模入れるとよさそう（資金不足でスタートアップの流出を起こしているので、「この金額感だと失敗例がある」がわかるとよい）。中国も「5億元」を円ないしドルベースに換算し、読んだだけでイメージ湧くようにできるとよい
- 施策2：こちらもイギリスの事例のポンドを円ないしドルに変換、アメリカ・中国の事例における金額規模を記載するなどして、どれぐらいの原資が必要かを明記したほうがよさそう
- 施策3・4：すでに一部、国内に先行事例がありそう。
– 施策3についてはNEXs Tokyoとかhttps://www.nexstokyo.metro.tokyo.lg.jp/about
– 同、TiBとか https://tib.metro.tokyo.lg.jp/
– 施策4については東大のAI経営講座など。これは高校生・大学生は無料 AI経営講座 AI Business Insights 2025 | 東京大学
上記のような諸政策に目配せせずに低減してると思われると信頼性を欠くので、「知ってること」の明示と、上記だとなぜ、なにが不足していて、施策3や4をやると何がメリットなのか、もう少し突っ込んだ議論をしたほうがよさそう
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かなり改善が進んできた認識です。
- 施策1の具体例と提案が食い違っている気がします
- 研究所に対する投資はスタートアップ投資とは違いそう
- 課題はなるべく想定される課題とその対処法という形で解決策までしめしてあげた方が良さそう
- ドライにプロコンを提示するよりは、もっとスタンスを取ってあげた方が提言としては良さそう
- それぞれの「課題・リスク」に対して、考えられる打ち手が対応する形でリストアップされているといいかなと思いました。
- 海外事例はURLがあると参照できて嬉しいかなと思います。
- それぞれの施策は良さそうに見えるものの、どの程度「効く」のかがわからないなと。コストやインパクトはある程度定量的な形で示せると、施策の優先度や必要性が伝わるかと思います。
現在までの議論をもとに、AIによる意見まとめが生成されました！
ぜひ見てみてくださいね。
特に「提案は現状の課題に対する解決策を提示すべきか？現状分析と解決策の分離を重視すべきか？」という点について、活発な議論が交わされているようです。
新たな論点
提案は現状の課題に対する解決策を提示すべきか？現状分析と解決策の分離を重視すべきか？
1. 課題解決策提示重視派
このスタンスは、具体的な課題とその解決策をセットで提示することに重点を置いています。
メリット:
- 課題と解決策が明確になり、議論の焦点が定まりやすい。
- 具体的なアクションプランが示され、実現可能性が高まる。
- コストやインパクトなどの定量的な情報に基づいて、優先順位を判断できる。
デメリット:
- 個別の課題に特化しがちで、全体的な視点が欠如する可能性がある。
- 多様な選択肢が提示されず、議論の幅が狭まる可能性がある。
- 実現可能性に焦点を当てすぎることで、革新的なアイデアが生まれにくくなる可能性がある。
具体例:
- AIを活用した学習支援ツール導入における課題（例：学習効果の偏り、プライバシー保護）と、それに対する具体的な解決策（例：多様な学習コンテンツの提供、プライバシーポリシーの明確化）。
- コストや資金調達に関する具体的な情報提示（例：イギリスの事例における金額規模の提示、資金不足によるスタートアップ流出を防ぐための対策）。
2. 現状分析重視派
このスタンスは、現状の課題を詳細に分析し、解決策はその後に検討することに重点を置いています。
メリット:
- 現状の課題を深く理解し、根本的な原因を特定できる。
- 多様な視点からの分析により、多角的な解決策が生まれる可能性が高まる。
- 先行事例の分析を通じて、より効果的な解決策を見つけられる。
デメリット:
- 議論が抽象的になりやすく、具体的なアクションに繋がりづらい。
- 課題分析に時間がかかり、意思決定が遅れる可能性がある。
- 解決策が提示されないため、実現可能性や効果が不明確になる可能性がある。
具体例:
- 国内の先行事例（例：NEXs Tokyo、TiB、東大のAI経営講座など）を分析し、現状の不足点や課題を詳細に検討する。
- AI技術の倫理的課題や法的課題について、詳細な現状分析を行う。
3. トレードオフとバランス
どちらのスタンスにも、それぞれメリットとデメリットが存在します。 重要なのは、両者のバランスを取りながら議論を進めることです。
リソースには限りがあるという前提で、まず始めるなら、どちらのスタンスから議論を始めるのが効果的でしょうか？ 課題解決策提示重視派であれば、具体的な課題に対する解決策をいくつか提示し、それぞれのメリット・デメリットを比較検討することから始めるのが良いかもしれません。現状分析重視派であれば、まずは現状の課題を詳細に分析し、その上で解決策を議論していくのが良いでしょう。
上記を参考に、あなたの意見を教えて下さい！ 課題解決策提示派、現状分析重視派、それ以外の視点も歓迎です！ 解決策を提示する際に、具体的な施策の優先順位や、実現可能性についても言及していただけると、議論が深まります。
「現状の正確な把握」と「具体的な解決策の実施」を対立的に捉えるのではなく、両者を交互に繰り返す循環的なプロセスとして統合的に進めていくことが重要です。
本提案では、以下の三つの段階的アプローチを提案いたします。
-
現状分析
政策資料の精査、関係者へのヒアリング、海外事例の調査などを通じて、実践的な仮説を構築します。 -
課題の深掘りと政策設計
小規模な試行プロジェクトを実施し、複数の政策案を評価・検証のうえ、優先的に取り組む施策を選定します。 -
政策の実施と改善
KPI（重要業績評価指標）を設定し、柔軟な見直しを前提とした運用を行うことで、政策を「進化する構造」として捉えていきます。
優先的に取り組むべき施策としては、短期的にはインターンシップ支援や教育カリキュラムの強化が挙げられます。また、中長期的にはスタートアップ支援ファンドの創設や奨学金制度の新設などが考えられます。
何よりも重要なのは、初めから完璧な政策を目指すのではなく、実行と修正を重ねながら政策を磨き上げていく柔軟な姿勢です。こうした取り組みにより、東京都はAI人材育成における先進的な都市政策モデルとして、他地域をリードする存在となることが期待されます。
ありがとうございます！いただいたご意見をふまえて改善を進めてまいります！
参考になるご意見ありがとうございます！
こちらに教育領域でのAI利活用の提言がございますので、そちらにエッセンスを反映させていただきました。