ChatGPTが語る「AIと税理士」どのようにAIを活用するかの研究

生成AIと税理士の関係で、以前、こんな記事を書いていますが、そこからのアップデート的な内容です。

ChatGPTが凄すぎる！税理士はいらなくなるのか？試しに税金計算させてみた

この記事は、内容やイメージ画像を全てChatGPT（GPT4)とDALLE3が生成している点にご留意ください。なお、読みやすいように段落を分けたりといった最低限の編集はしています。

■この記事の目的
・ChatGPTがどのようなことをしてくれるのか？のイメージを知る
・自社のビジネスの場合にはどのような可能性があるか？の検討機会を作る

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近年、生成AI技術は目覚ましい進化を遂げ、多様な業界でその可能性が探究されています。

特に、データ駆動型の専門職である税理士にとって、この進歩は業務効率化とサービス品質の向上という二重の恩恵をもたらす可能性があります。

しかし、新たな技術を導入することは、その有効性を理解し、適切に活用することが前提となります。

本記事では、税理士が生成AIを活用する上での具体的な方法と事例を紹介し、この技術革新が業務プロセスにどのように統合され、業界全体の未来をどう変えるかを探ります。

導入文は、「業務効率化とサービス品質の向上に使えるよね～、でも新技術導入にはちょっと注意点がいるよね」という割と当り障りの無い導入文でした。

ちなみに「データ駆動型の専門職」ってよく分からないのでChatGPTに聞いてみたところ「データ駆動型の専門職は、データ分析に基づく意思決定を行う職種」だそうです。日本語に若干の違和感があります。

生成AIとは？

生成AI（人工知能）は、機械学習モデルを活用して、テキスト、画像、音声、ビデオなどの新しいコンテンツを自動で生成する技術のことを指します。

この技術は、特定の入力に基づいて、まるで人間が作成したかのように見えるデータを生成する能力を持っています。生成AIの核心は、大量のデータからパターンを学習し、それらを模倣して新しいコンテンツを生み出すことにあります。

この辺りはあまり面白くない内容ですので、「税理士業務に適用可能な生成AIの種類」まで読み飛ばしていただいてOKです。基本概念の部分は正しいのかもしれませんが、正直何を言っているのか素人にはサッパリです。

※基本概念については、ChatGPTを問いただしてちゃんと説明してもらいました。もし時間があれば本ブログの最後に参考で載せておきます。どうやってChatGPTと会話をすべきかの参考になると思います。

基本概念

生成AIの背後には、主に二つのアプローチがあります。「生成的敵対ネットワーク（GAN）」と「変分オートエンコーダ（VAE）」です。

GANは、生成ネットワークと識別ネットワークの二つで構成されており、これらが相互に競い合いながら、より高品質な出力を生成します。一方、VAEは入力データを圧縮し、その圧縮された表現から元のデータに似た新しいデータを生成することを目指します。

税理士業務に適用可能な生成AIの種類

税理士業務においては、特に以下のような生成AIの応用が考えられます。

テキスト生成:

自動で報告書やメール、顧客向けの通信文を作成します。これにより、書類作成にかかる時間を大幅に削減し、より戦略的な業務に注力できるようになります。

データ分析と予測

会計データや市場のトレンドから有益な洞察を抽出し、将来の財務予測を支援します。これは、クライアントに対するより質の高いアドバイスを提供するための基盤となります。

文書の自動校正と最適化:

税法や規制に基づいた文書の自動校正を行い、適切な形式や内容に最適化します。これにより、コンプライアンスリスクを減少させることができます。

生成AIのこのような応用は、税理士の業務を大幅に効率化し、クライアントに提供する価値を高めることが期待されます。

しかし、これらの技術を導入するには、適切なトレーニングと倫理的なガイドラインの理解が不可欠です。次のセクションでは、税理士業務における具体的な生成AIの活用事例について詳しく見ていきます。

適用可能という見出し表現はいまいちですが、「活用可能な領域」といった所でしょうか。例文は結構良い感じかなと思います。特にテキスト生成の場合、今回のブログ記事の執筆などに活用できます。

ただし、ChatGPTを活用するだけで出来るかと言われると疑問は残ります。Microsoft365 copilotを活用したりと、工夫は必要そうです。

また、税法や規制に基づく文書の自動更正も少し懸念は残りますね。条文や国税庁の資料をしっかり参照させたうえで更正させればかなり高精度で対応してくれそうですが、やはり最終チェックは税理士がすべきなのは間違いないです。あくまでAIは補助者です。

税理士業務における生成AIの活用事例

税理士の仕事は、細かい数字やデータの分析、報告書の作成、法規の解釈など、多岐にわたります。

生成AIはこれらの業務をサポートし、より高品質で効率的なサービス提供を可能にする数多くの方法を提供します。以下は、生成AIを税理士業務に活用する具体的な事例です。

活用事例というよりは「こんなことに使えるよね」という提案ですね。

ChatGPTの学習データは2023年4月までということもあり「そもそも実際の活用事例のデータはほぼ持っていない」のが現実なので、仕方ありません。

もちろんweb検索させたりできますが、ChatGPTのリリース自体が2022年11月なので、どちらにしても表に出てきている情報はまだ少ないと思います。

1. 文書作成と報告書の自動化

生成AIは、財務報告書や税務申告書、顧客向けのアドバイザリーレポートなどの文書を迅速に作成することができます。

AIは提供されたデータを基に、関連する財務情報や税法に準拠した内容を組み立て、フォーマットを整えることができます。これにより、税理士は文書作成にかかる時間を大幅に削減し、分析や顧客サービスなどのより価値の高い業務に集中できるようになります。

文書作成支援は間違いないでしょうね。100％のものを作成させるというよりは「滅茶苦茶賢いけど全然仕事できない新卒君」に60％のものを頼むみたいなスタンスが良いと思います。

2. データ分析と洞察の抽出

大量の会計データや市場のトレンドを分析し、重要なビジネスインサイトを提供することは税理士にとって重要な業務の一つです。

生成AIを活用することで、データのパターンを認識し、将来の財務状況を予測する洞察を導き出すことが可能になります。また、AIはクライアント企業の業績向上や税務リスクの最小化に役立つ戦略的アドバイスの提供を支援します。

データ分析についてもやってくれます。ただChatGPTよりはExcelのCopilotの方が使い勝手は良いかなと思います。どこまで具体的な評価をしてくれるか、どの程度活用できるかは現在検討中です。

3. クライアントとのコミュニケーションの向上

生成AIは、クライアントからの問い合わせに対して、即座にかつ適切な反応を提供することができます。

たとえば、自動応答システムやチャットボットを使用して、税法に関する一般的な質問に回答したり、書類提出の期限やプロセスに関する情報を提供することができます。これにより、クライアントサービスの質を向上させると同時に、税理士の時間をより効果的に活用することが可能になります。

これらの活用事例から明らかなように、生成AIは税理士業務の多くの面で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。技術の適切な導入と活用により、業務の効率化、サービス品質の向上、クライアント満足度の高まりを実現することができるでしょう。

次のセクションでは、これらのメリットをさらに詳細に掘り下げ、生成AIを活用する上での利点について解説します。

自動応答システムについては確実にできますね。公開はしていませんが、当事務所への問い合わせのチャットボットも存在しています。ただし、税法の質問については税理士法の兼ね合いがあるので回答内容は一般論の域を出ることは難しいのかなと思います。

国税庁のふたばちゃんよりは、もう少し人間的なやり取りをしてくれると思いますが。。。

生成AIのメリット

生成AIの導入は、税理士および会計業務に革命をもたらす可能性があります。

この技術により、業務の効率化、エラーの削減、そしてクライアントへのサービス品質の向上が実現します。以下に、税理士業務における生成AIの主なメリットを詳述します。

活用事例の内容とやや重複しています。本当はメリット（抽象）、活用事例（具体）といった構成をしたいのでしょうが、活用事例のデータはChatGPTさんは現時点ではほぼ持っていないので仕方ありませんね。

大手企業などでの活用事例が増え、IRや企業情報・ブログ記事などの公開数が増加すると、具体的な事例として教えてくれるようになるかもしれません。

時間効率の向上

生成AIは、報告書の作成、データ入力、文書の整理など、時間を要する反復的なタスクを自動化します。

これにより、税理士はこれらの基本的な作業に費やす時間を大幅に削減し、より複雑で専門的な業務やクライアントとの関係構築により多くの時間を割くことができます。結果的に、全体的な業務の効率が向上し、生産性が高まります。

はい、おっしゃる通りだと思います。自動化はAIだと現時点だと難しいかもしれませんね。

ただし、例えばRPAにプロセスを教える部分を自然言語で指示して設定できるようになるとかなり効率的になるかもしれません。

エラー率の低下

人間は誰しもミスを犯す可能性がありますが、特に複雑な計算やデータ分析が関わる税理士業務においては、小さなエラーでも大きな問題を引き起こすことがあります。

生成AIは、データの精度を向上させ、計算ミスを削減することで、この問題を解決します。AIによる自動化されたチェックとバランスは、報告の正確性を保証し、コンプライアンスリスクを最小限に抑えます。

おっしゃる通りですね。ただ、複雑な計算やチェックは現在でもシステムがやっているので、より人間とのコミュニケーションを取るような形でのエラーチェックが可能になるかなと思います。

例えばなぜそのような計算になったのか？の根拠はシステム計算だとわかりませんが、ChatGPTのような対話型の生成AIの場合には、人と会話するような感覚でやり取りができます。

クライアントサービスの質の向上

生成AIは、クライアントとのコミュニケーションを強化し、パーソナライズされたサービス提供を可能にします。

たとえば、クライアントの過去のデータとインタラクションを分析することで、より関連性の高い情報やアドバイスを提供することができます。

また、AIを使用してクライアントの質問に迅速に対応し、待ち時間を削減することで、顧客満足度を高めることができます。

カタカタが多いですね。

まあ簡単な質問をAIで対応できるようになると税理士が事務所にいないから困るということもないと思いますね。また過去のデータを蓄積できるので、個社ごとの状況を踏まえた回答も素早くできるようになりますね。

税理士法の兼ね合いもあると思いますが、税理士法に触れないような内容の質問なら全然OKという感じでしょう。

新たなサービスの創出

生成AIを活用することで、税理士は従来の会計業務の枠を超えた新たなサービスを開発し、提供することが可能になります。

例えば、AIによる財務分析を基にした戦略的なビジネスコンサルティングや、税務リスク評価サービスなどが考えられます。これにより、税理士はクライアントに対してより付加価値の高いサービスを提供し、競争力を高めることができます。

生成AIのこれらのメリットは、税理士業務の質と効率を大きく向上させるだけでなく、業界全体のイノベーションと成長を促進します。次のセクションでは、生成AIを活用する上での課題と懸念事項について考察します。

はい、そうですね。ただ個人的にはAIを活用して既存業務を効率化し、よりクライアントに密着したサービス展開をする方が税理士向きかなと思います。

課題と懸念事項

生成AIを税理士業務に組み込むことは多くのメリットをもたらしますが、同時にいくつかの課題と懸念事項も伴います。これらの問題を理解し、適切に対処することが、AI技術を効果的かつ倫理的に活用するための鍵となります。

倫理的考慮

生成AIが作成するコンテンツの透明性と正確性は、税理士業務において非常に重要です。

AIが生成したデータやレポートが、誤った情報や偏見に基づいていないことを保証する必要があります。また、AIを利用することで個人情報がどのように扱われるか、プライバシーが保護されるかという点も重要な懸念事項です。

これらの倫理的課題に対処するためには、透明性の高いAIシステムの開発と、適切な監視体制の確立が求められます。

おっしゃる通りですね。これは生成AIを活用する上では大切な考え方です。

データのプライバシーとセキュリティ

税理士はクライアントの機密情報を取り扱うため、データのプライバシーとセキュリティが最優先事項となります。

生成AIを活用する際は、機密情報が不正アクセスや漏洩から守られるよう、厳格なセキュリティ対策が必要です。このために、最新のデータ保護技術の導入や、AIシステムの安全性を定期的に評価することが重要です。

おっしゃる通り！

人間とAIの適切な役割分担

生成AIは効率化と精度向上を約束しますが、人間の専門知識や判断能力を完全に置き換えるものではありません。

AIの提供する分析や提案が、常に正確であるとは限らないため、最終的な判断は人間が行う必要があります。

税理士とAIの役割を適切に分担し、相互補完的な関係を築くことが、業務の質を保持し、クライアントへの信頼を維持するために不可欠です。

その通り。

どれだけ優秀なAIでも、最終的な決断に責任を持つことはできません。AIはあくまで補助者です。人間のように感じたとしても、現在使っているPCと同一視することを忘れてはいけないと思います。

導入のハードル

生成AI技術を導入するには、初期投資が必要であることや、税理士および関連スタッフのトレーニングが求められることが課題となります。

最新技術への適応は、特に小規模な事務所にとっては経済的・時間的な負担が大きい可能性があります。このハードルを乗り越えるためには、コスト効率の良いAIソリューションの選定や、段階的な導入計画の策定が効果的です。

生成AIの活用によって税理士業務は大きな変革の時を迎えています。

しかし、これらのメリットを最大限に活かし、同時に課題と懸念事項に適切に対処するためには、慎重な計画と継続的な評価が効果的です。

導入コストは人数によりますが、数名に活用する程度なら初期投資はそこまででもないと思いますね。ChatGPTが１アカウントで年間240ドル（3.6万円くらい）、Microsoft Copilotが１アカウント年間４万円くらいなので、５人に使わせると年間40万円程度。単純作業を任せるアルバイトを雇うよりも低コストで使えます。

導入トレーニングも結局、子供が新しいおもちゃで遊ぶようなのノリで「とりあえず弄る」が一番手っ取り早い方法です。

導入のためのヒントとベストプラクティス

生成AIを税理士業務に統合することは、効率性、正確性、クライアントサービスの質を高めるための有効な手段です。

しかし、成功を収めるためには、いくつかのベストプラクティスに従い、潜在的な課題に注意深く対処する必要があります。以下に、生成AI導入のための主なヒントとベストプラクティスを紹介します。

「生成AIを税理士業務に統合することは」という表現が実にAIっぽいですし、「しかし、成功を収めるには」もずいぶん仰々しい言い回しですね。

どのようにAI導入したら良いのよ！っという内容です。

効果的なAIツールの選定

ニーズに合ったソリューションの選択:

税理士業務における具体的な課題やニーズを特定し、それに最も適したAIツールを選定します。全てのAIソリューションが同じではないため、業務に最も影響を与える機能を持つものを選ぶことが重要です。

信頼性のあるプロバイダーとのパートナーシップ:

AI技術提供者の実績、サポート体制、セキュリティ対策を評価し、信頼できるパートナーを選びます。

今後色々な種類の生成AIが出てきたり、GPTのAPIを利用して特定の士業向けにカスタマイズされたAIサービスが出てくると思います。WindowsのOSが乗った東芝のパソコンをイメージするとわかりやすいかもしれません。

子供や高齢者向けのパソコン教室という事業があるように、AI教室も出来そうですね。

スタッフのトレーニングと教育

継続的な教育プログラムの実施:

AI技術の迅速な進化に対応するため、税理士および関連スタッフに対する継続的なトレーニングと教育が必要です。新しいツールやプラットフォームの効果的な使用方法、データプライバシーとセキュリティのベストプラクティスに関する知識を提供することが重要です。

変化に対する心構えの醸成:

AI導入に伴う変化を受け入れ、業務プロセスの改善に向けた積極的な姿勢を促進します。

その通りですね。別にAIがあるとかないとか無関係に、常に最新情報のキャッチアップは大切です。

とは言え今後は、「AIを纏った個人」VS「AIを纏ってない個人」の戦いになると思います。自動小銃を持って完全武装した人と全裸で戦うみたいな構図が分かりやすいかもしれません。

それと、生成された内容に少しネタ切れ感がありますね。LLM（大規模言語モデル）は確率で次の言葉を予想して生成しているので、ある程度の分量になると内容がより重複しやすいのかもしれません。

持続可能な実践のための戦略

段階的な導入:

AI技術を一度に全面的に導入するのではなく、小さなステップで段階的に実装し、各ステップでの成果と課題を評価します。これにより、リスクを最小限に抑え、よりスムーズな適応が可能になります。

パフォーマンスのモニタリングと評価:

導入したAIツールのパフォーマンスを定期的にモニタリングし、期待される結果が得られているか評価します。必要に応じて、プロセスの調整や追加のトレーニングを実施します。

現時点では、まだ十分に活用できない点も多いので、段階的な導入は妥当だと思います。大切なのは、とりあえず使えるようになることですね。

ガラケーからスマホに移行しなかった人たちが、だんだん不便な思いをしている、でも今更スマホを学ぶにはステップアップすべき段が高すぎて登れない・・・

みたいな状況にAIもなっていくでしょう。

倫理的および法的ガイドラインの遵守

倫理基準と法的要件の遵守:

AI技術を利用する際は、プライバシー保護、データセキュリティ、透明性の確保など、倫理的および法的ガイドラインを遵守することが不可欠です。これには、関連する法規制や業界のベストプラクティスに基づいたポリシーの策定と実施が含まれます。

この過程で、定期的なコンプライアンスチェックとスタッフへの教育が重要になり、特に新しい法律や規制が導入された際には迅速に対応する体制を整えることが求められます。

データを利用するわけですから、個人情報やクライアント情報の流出防止には十分に気を付けなければならないのは言うまでもないですね。

ChatGPTは最初の頃よりも良くも悪くもお利口さんになってきているので、こういうコンプラ的な発言もしてきます。

まとめ

生成AIの進化は、税理士業務において前例のない変革をもたらしています。

文書の自動化からデータ分析、クライアントコミュニケーションの向上に至るまで、この技術は効率性、精度、サービス品質の全面的な向上を約束します。

しかし、そのポテンシャルを最大限に活用し、同時に課題と懸念事項に効果的に対処するためには、慎重な計画、適切な教育とトレーニング、そして倫理的および法的ガイドラインの遵守が必要です。

税理士として生成AIを活用することは、単に新しいツールを導入すること以上の意味を持ちます。

これは、業務プロセスの再考、クライアントサービスの質の再定義、そして専門職としてのスキルセットの拡大を意味します。生成AIの適切な活用により、税理士は時間をより価値の高い業務に充てることができ、クライアントに対してより高度なアドバイスとサービスを提供することが可能になります。

将来に向けて、税理士業界は技術の進化に適応し、これを活用して新たな価値を創造することが求められます。生成AIはその中心的な役割を果たすことになるでしょう。この革新的な技術を活用して、業務の効率化を図り、クライアントへのサービスを強化し、業界全体の成長を促進することが、私たちの共通の目標です。

長々と生成していただきありがとうございました。

本当のまとめ

ChatGPTをはじめとした生成AIも使い方次第で役に立ちそうだなと思っていただけたのではないでしょうか？

まだまだと思った方、気が付いた時には取り残されているかもしれませんよ？？

だって、ChatGPTが公開された2022年11月頃からこの１年半でけた違いに憂愁になっています。記事に差し込んだイメージ画像も全てAIが作成しています。

取り残されないためには、とにかく触りまくるしかない。それだけです。

どうやってこの記事を生成してもらったか？

私がChatGPTに指示した内容（プロンプト）は以下の通りです。

生成AIの活用方法の検討という題で、税理士が生成AIを活用することに関するブログ記事を作成します。構成と導入文の原案を考えてください。

この程度の内容から、これだけの文章を生成してくれるだけでも助かるりますよね。また、より詳細に書いて欲しい内容を指示することで、さらに求める内容に近いものを出してくれます。

まだ課題も多いので「滅茶苦茶賢いけど全然仕事できない新卒」だと思う

読んでいただいた方は日本語に違和感があると思われたのではないでしょうか？

どことなく英文を和訳した感というか。。。

内容についても税理士業務について誤認している部分もあるように思います。

だからこそ、「滅茶苦茶賢いけど全然仕事できない新卒君」として接するのが一番正しい生成AIとの接し方です。

これだけの文章量を生成するのにかかった時間は数分です。そこからこのコラムの状態にまとめるのに約２時間

まともに書いて、イメージ画像を作って・・・なんてやってたら数日はかかるかもしれません。

税理士に限らずAIは活用して行こう

これを読んでいただいた方の中には、税理士以外でご自身の事業をもってらっしゃる方もいるかもしれません。

AIの活用は、税理士業務に限らず、あらゆる領域で変化のカギとなります。

食わず嫌いをせずに、まずは触ってみてください。

おまけ（生成AIの基本概念を問いただす）

生成AIとは？のところで基礎概念が何を言ってるのかさっぱりわからなかったので、ChatGPTに問いただしました。

生成AIの背後には、主に二つのアプローチがあります。「生成的敵対ネットワーク（GAN）」と「変分オートエンコーダ（VAE）」です。GANは、生成ネットワークと識別ネットワークの二つで構成されており、これらが相互に競い合いながら、より高品質な出力を生成します。一方、VAEは入力データを圧縮し、その圧縮された表現から元のデータに似た新しいデータを生成することを目指します。

ChatGPT

例えば、あなたが美味しいクッキーを焼こうとしているとしましょう。レシピ（データ）があって、そのレシピを基にクッキー（出力）を焼きます。

**生成的敵対ネットワーク（GAN）**は、この状況で二人のシェフがいると考えてみてください。一人はクッキーを焼くシェフ（生成ネットワーク）で、もう一人は焼かれたクッキーが本物のレシピに基づいたものか評価するシェフ（識別ネットワーク）です。焼くシェフは、評価するシェフをだまして「これは本物のレシピから来たクッキーだ」と信じさせようとします。評価するシェフは、どんどん賢くなり、偽物と本物を見分けるのが上手になります。この過程で、焼くシェフもまた、より本物に近いクッキーを焼く技術を磨いていきます。

一方で、**変分オートエンコーダ（VAE）**は、あなたがクッキーのレシピを細かく分析して、その「本質」を理解しようとするシェフだと想像してください。このシェフは、レシピのどの部分がクッキーを特別に美味しくするのか（つまり、データの圧縮）、そしてその「本質」を使って、もともとのレシピと似ているけれども新しいレシピ（新しいデータの生成）を作り出すことができます。

つまり、GANは競争を通じて最終製品を改善していく方法であり、VAEは物事の核心を理解して新しいものを創造する方法と言えます。どちらも目指すは、最終的には元のデータやレシピに基づいた、新しくて高品質な出力（クッキー）を生み出すことです。

例え話をしてくれましたが、長すぎて読む気も起きません。まさか読んでないですよね？もちろん私は１文字も読んでいません。

そこで・・・

ChatGPT

GANは、絵を描くロボットとその絵を本物か偽物か判断するロボットのお話です。描くロボットは、できるだけ本物っぽい絵を描こうとします。判断するロボットは、その絵が本物か偽物かを見分けようとします。二人はお互いを上回ろうと競い合いながら、描くロボットはより上手に絵を描けるようになります。

VAEは、大きな絵から最も大事な部分だけを抜き出して小さなスケッチにするロボットのお話です。そして、その小さなスケッチからまた大きな絵を描き出そうとします。このプロセスを通じて、ロボットは絵の「本質」を捉える方法を学びます。

ちょっと読んでみました。何となく言わんとしていることは分からなくもないようなモヤモヤ感があります。まだ理解できません。

詰めます・・・

ChatGPT

GANは、子供が「本物そっくりの絵を描く練習」をしているところです。お母さんが「これは本物の絵に近いかな？」と判断する役です。子供はお母さんをだまして「これは本物だよ」と思わせたいので、どんどん上手に絵を描けるようになります。

VAEは、子供が「お気に入りのキャラクターを覚えて、似たようなキャラクターを自分で描く練習」をしているところです。最初はオリジナルのキャラクターをよく見て、どんな特徴があるかを覚えます。それから、その特徴を基にして、少し違う新しいキャラクターを描きます。

なんかちょっとわかってきた気がしますね。

GANはパクリ品を作る人と、それを本物と比較して評価する人がいて、どんどん本物そっくりに近づけていくアプローチ。VAEは本物の絵の本質的な特徴は何か？をとらえて、似たような絵を書くアプローチ。

これを組み合わせたのが生成AIだということでしょうか。自分で例え話を作って聞いてみます。

ChatGPT

はい、その通りです！GANはまさに贋作師と鑑定士の戦いのようなもので、贋作師（生成ネットワーク）は本物にできるだけ近い作品を作り出そうとし、鑑定士（識別ネットワーク）はその作品が本物か贋作かを見抜こうとします。このプロセスを繰り返すことで、贋作師はどんどん本物に近い作品を作り出すスキルを身につけていきます。

一方、VAEはモナ・リザの絵を構成する「本質的な要素」を抽出し、それを基にして新たな作品を生み出すプロセスです。ここでは、元の作品のスタイルや感触を保ちつつも、新しい要素を加えた作品を作り出すことが目標になります。

GANは「どれだけ本物に近づけるか」が焦点で、VAEは「元の特徴を捉えて新しいものを生み出すこと」に重点を置いています。

私の例え話もいまいちな気がしますが、とりあえずChatGPTさんと認識があったようです。

でもそれで良いんです。誰かに説明する際には、より例え話を洗練化させる必要がありますが、自分の中ではしっかりとした理解ができました。

このように、わからないことは

• 例え話をして？
• 小学生でもわかるように教えて
• 初心者でも分かるように説明して

という風に、しつこく繰返し解説を求めることで腹落ちする理解にたどり着けます。

AIの一番良いところは「うるせーな、いつまで聞いてくるんだよ！しつこいんだよ、あとは自分で考えろ！」なんて絶対に言わないところです。納得がいくまで無限に聞くことができます。