生成AIが“知識の壁”に挑む～ChatGPTと大学の研究が示す、新たな可能性～

今回は「生成AI」、とりわけChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の可能性に着目し、
大学と企業が協力して高度な専門知識の処理に挑戦した研究事例をご紹介します。

🧠 医学知識への対応力を、生成AIで検証

■ 金沢大学 × 株式会社MICIN

　医療AI基盤モデルの可能性を探る共同研究
　金沢大学 野村章洋

准教授と株式会社MICINの研究グループは、
大規模言語モデルが日本の医療知識にどの程度対応できるかを検証するため、
ChatGPTに医師国家試験の問題に取り組ませる研究を行いました。
その結果（第117回 医師国家試験）：
・必修問題：82.7% の正答率
・基礎・臨床問題：77.2% の正答率

いずれも合格ラインを上回る水準で、生成AIが
専門的な医療知識に対して一定の応答力を備えていることが示されました。

この成果は、日本の医療現場におけるAI活用の可能性を
広げる第一歩として注目されています。

🔗 詳細はこちら：
最適化されたプロンプトとGPT-4によりChatGPTが日本の医師国家試験に合格可能な成績を達成！

💬 AI活用のヒントを、大学との連携から

生成AIの活用は、まだ発展の途上にあります。

だからこそ、企業の皆様の「こんなことができたら」というアイデアを、
大学の知見や研究力と結びつけることで、形にできる可能性があります。

ChatGPTの応用に限らず、
・自社データとAIをどう連携させるか
・現場業務にAIをどう組み込むか

といったテーマも、大学との連携で道が拓けるかもしれません。
まずはOcketを通じて、貴社の課題や関心領域を伝えてみましょう。
大学との対話の第一歩は、案件投稿から始まります。

ご不明な点がございましたら、お気軽に運営チームまでお問い合わせください。
今後ともOcketをどうぞよろしくお願いいたします。