慶應のAI対策

[佐野初夫]

各位

　佐野です。慶応大のAI対策がFacebookで流れてきました。

あまりに面白いので共有します。色々大変ですね。

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本日は、 個人課題の提出に関して注意喚起をさ せていただきます。

第一回の授業では、 総合政策学への導入および 生成AIのハルシネーションについてお話しまし た。 その際に資料を配布しましたが、 実はこの 資料を生成AIにアップロードして要約や感想を 自動生成すると、 授業や資料とは関係のない 『文明論之概略』 があたかも授業中に強く推薦 されたかのように誤回答する仕組みになってい ました。

残念ながら、 提出されたコメントの中には、こ の授業と無関係な 『文明論之概略』 について感想を書いている方が一定数見られました。 この ようなコメントは評価対象外とします。

生成AIの出力を無批判に信じ、 内容を自ら確認 せずに使用することは学術的にも倫理的にも問 題があります。 今回、 『文明論之概略」 に関す る感想が提出されたケースは、 生成AIが適切に 活用されているとは言い難いものです。 生成AI を利用する際には、 まずはその仕組みをよく勉 強し、使い方を十分に考え、 その出力の正しさ を必ず自分自身で批判的に吟味してください。

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　ニュース記事を見つけました。見えない文字でプロンプトを書いてたようです。PDFそのままじゃなく一旦印刷してスキャンすれば大丈夫だったかな(笑)

https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2504/30/news214.html

よろしくお願いします

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佐野　初夫
http://www.benkyoenkai.org/
※毎月勉強会開催中。詳しくは上記webサイトまで

[安保秀雄]

佐野さん

こんばんは。ご無沙汰しております。

記事の紹介どうもありがとうございます。

最近、大学生に部品表や生産管理について生産管理システムを利用しながら教えているのですが、文章で記述する課題を出すとやけに立派な解答が出てくることがあります。

みんな業務経験はほとんどないのですが、製造業の多くが直面している問題に関する課題に対して、妥当な対策まで踏み込んで書いた学生がいました。

まじめに自分で考えて書いている者もいましたが、生成AIにきいた内容をコピーする者もいました（苦笑）。

両者を区別する方法になるかなとこの記事を興味深く読みました（まあそんな風に区別しなくても、他の何らかのやり方で教育（あるいは評価）すればよいとは思いますが）。

ところでデータモデルについても少し教える予定があるのですが、生成AIはデータモデルを作成できるのでしょうか。

たとえば以前の花屋さんビジネス（花束問題）のモデルなどを作成できるのですかね。

研究会のテーマにされるときは拝聴できたらと存じます（すでに話し合いされているのかもしれませんが）。

よろしくお願いします。

安保

2025年12月27日(土) 18:23 佐野初夫 <hats...@gmail.com>:

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[佐野初夫]

安保さん　ご無沙汰しています。佐野です。

＞生成AIはデータモデルを作成できるのでしょうか。

　渡辺幸三さんの本を全巻NotebookLMにいれた「AI渡辺幸三」を作りました。

IT勉強宴会の会員さんだけに希望があれば共有しています。

（同じドメインの方にしか共有できないため）

　AI椿正明も作って色々試しています。

　結論的には今のところ納得出来るものは作れていません。

Mermaid形式を指定するとそれらしいものが出てくるのですが、

花束問題どころか簡易的な販売管理ですら役立たずです。

　恐らく、構築ルールが「文章で」定義されていないためじゃないかと考えています。

RAG向きの「データモデル入門」を書けば売れるかも知れませんね(笑)

　それなりのものができれば、リアル渡辺さんと対決させたいと思ってるのですが

なにかアイデアがあれば教えて下さい。

よろしくお願いします

2025年12月28日(日) 22:41 安保秀雄 <hideo...@gmail.com>:

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[安保秀雄]

佐野さん

おはようございます。

おおっ、すでにやられているのですね。すごいです。

>花束問題どころか簡易的な販売管理ですら役立たずです。

そうですか、データモデル普及の観点からは残念ですが、まあそんなに簡単にできないとは思います。

結果を教えてくださりどうもありがとうございます。

　恐らく、構築ルールが「文章で」定義されていないためじゃないかと考えています。
RAG向きの「データモデル入門」を書けば売れるかも知れませんね(笑)

AIをよく知らないのですが、それはとてもよいのでは。

一気にできなくても、こういうモデルを作成してと指示したうえで、出来上がったモデルを正していくことを繰り返せば、

だんだんその「構築ルール」も自分で学習していくのでしょうか。

ある程度できるようになれば音声認識と組合せ、

企業の人と一緒にモデルを作成していくときに、

AIくんにわかるようように話すとモデルを図示し「こういう認識で合ってますか」と確認してお絵描きの助手役になってくれるだけでも

けっこう助かるかなあとも思いました。

ここまでできれば、じきに私よりもいいモデルを作るようになりそうです（苦笑）。

ところで、「AI渡辺幸三」や「AI椿正明」の理解度が気になりました。

私の知り合いが最近、「誰も教えてくれない「生産管理システム」の正しい使い方」という著書をやはりNotebookLMに登録し、20分ほどの音声解説を作成してもらっていました（10分ぐらいでできたそうです）。

私もその音声解説を聞いたのですが、男女2人が交互に解説し、とてもわかりやすく内容も正しい説明になっていました。聴き手が関心を持ち続けるような要約（脚本）になっていて私には書けないなあと感心しました。

NotebookLMは本の内容を本当によく“理解”しているかのように思いました。

ご指摘のように「文章」には強いのですかね。

いろいろ試されているとのことなのですでに実施されているかもしれませんが、「AI渡辺幸三」や「AI椿正明」に要約（脚本）を作ってもらったらどうなるのかなとふと思いました。

忙しい年末に失礼しました。どうもありがとうございます。

安保

2025年12月29日(月) 18:37 佐野初夫 <hats...@gmail.com>:

このディスカッションを表示するには、https://groups.google.com/d/msgid/benkyoenkai/CAEKEWdKYh7nxs2Q%2BzD1jUR%3Dvk0E-0oiA2Gst59D7T2qnuqKFhA%40mail.gmail.com にアクセスしてください。

[三輪 一郎]

佐野さん　安保さん　皆さん

 

あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。

 

さて、AIにデータモデルを描かせるというネタは、こちらでやってみました。

ご参考まで。

https://www.youtube.com/c/JUASwebchannel

JUASラボ「データモデリングの達人が生成AIを使いこなす」2025年12月10日開催

 

よろしくお願い致します。

 

*********************************

株式会社プライド

シニア・システム・コンサルタント

   三輪一郎　mi...@naska.co.jp

      TEL：03-6770-5431

  URL：https://www.naska.co.jp/

*********************************

このディスカッションを表示するには、https://groups.google.com/d/msgid/benkyoenkai/CAH_B%2B2e0W3pEBLfuvk-zzBEBw2Ygk_rV2nawu6aYsX9QgCkg5g%40mail.gmail.com にアクセスしてください。

[佐野初夫]

三輪さん　佐野です。共有ありがとうございます。

　2倍速で充分聞き取れましたので全部観ました。佐野の評価は55点。不可でした。

でも面白かったです。

1.おそらく親子関係などルールを知らないのでプロンプトで教えるべき

＞RAG向きの「データモデル入門」を書けば売れるかも知れませんね

 これが必要だと思いました。

2.標準的な業務用のプロンプトを作ればそれを微修正する「パッケージ」が出来るかも

　下山さんもRmenuをClaude Codeで作ってますのでローコードツールには相性が良いです

よろしくお願いします

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from SANO⌘

http://www.benkyoenkai.org

2026/01/04 18:30、三輪 一郎 <mi...@naska.co.jp>のメール:



[安保秀雄]

三輪さん

あけましておめでとうございます

生成AIの使い方や振る舞いを見せていただき、すごいなあと思いました。

また、いつものように渡辺さん、贄さん、黒住さんとのやりとりや補足をまじえた司会進行もとても勉強になり面白かったです。

登壇者の皆さんどうもありがとうございました。

佐野さんがおっしゃるようにRAG向きの「データモデル入門」は出てくるのでしょうね。

私はまずモデルを図示してくれる助手として利用できたらと思いました。

基本的には、まず業務を見える化できるように、企業の方々と一緒に概念データモデルを作り、

その後、改革実行計画策定や業務連携のためのアプリケーション導出などにモデルを使っています。

このためモデルは自動生成されないほうがよいので、先日も書きましたが、企業の人と業務を話し合い言葉を引き出しながら

AIくんにこうしてねと伝えると、そのとおりにモデルを書いてくれると助かります。

それだけでも企業の方々が自分たちの業務を認識しながら相互理解と合意形成を素早く円滑にできるようになると思います。

そのうち学習してAIくんもけっこう考えるようにもなるのでしょうね。

自分に合うように育ってくれると嬉しいとも思いました。

すでのそのようにAIを使っている方もいるのでしょうかね。

とても勉強になりました( ᴗˬᴗ)

安保

PS　学生がモデリングを生成AIに任せきりにしないような対策検討の参考にもなりました。

2026年1月4日(日) 22:18 佐野初夫 <hats...@gmail.com>:

このディスカッションを表示するには、https://groups.google.com/d/msgid/benkyoenkai/4D2DDB65-4224-4F2A-859E-4BA51E3E83AC%40gmail.com にアクセスしてください。

[三輪 一郎]

安保さん　皆さん

 

生成AIで、アプリケーションを丸ごと生成する、というアイデアもあると

思いますし、最近の議論はそちらに流れ込んでいるようにも感じます。

 

ただし、（画面や処理ロジックはどう生成されてもいいと思いますが）

データモデル（テーブル構造）は、システム利用者が認識しておく必要が

あると思います。

 

生成したアプリが表面上はその時のニーズを満たしてくれていても、データ

が思った構造になっていないと、データを取り出してBIで使う、AIに

フィードする（喰わせる）といった「データ利活用」への応用が利かなく

なるとともに、新システムへの移行や他システムとの連携を行おうとした際の

障害になると思われるからです。

 

なので、生成AIはデータモデル作成の「助手」に使って、データモデル（テー

ブル構造）は人間の意志と目によって「あるべき姿」に仕上げる、という

「ワンステップ」を踏むことは、重要かつ必須ではないかと考えています。

このディスカッションを表示するには、https://groups.google.com/d/msgid/benkyoenkai/CAH_B%2B2c44Mn2ux1%2Beko-agRjc5qvsyMACvzT%2BmrEW9uY3u_f5Q%40mail.gmail.com にアクセスしてください。

[エルゴ：下山]

佐野さん、安保さん、三輪さん　皆さん

コーディングの場面では、使用する言語を指定するだけで、生成AIがフレームワークやシステムアーキテクチャを提案し、実装まで行ってくれるようになりました。
ただし、有能すぎる秘書が先回りして余計なことまでしてしまうのと同様に、「これはしないでほしい」「ここには手を出さない」といった制約を明確に指示することが、これまで以上に重要になっています。

生成AIの普及により言語の壁はほぼ解消され、その影響もあって Rust などの言語の人気が高まっているように感じます。

生成AIを活用すれば、要件定義書、設計書、実装計画書、さらには実装までを、驚異的なスピードで進めることが可能になりました。その反面、十分な経験や設計思想を持たない、いわゆる「にわか設計者」も多く生まれています。

また、エージェントを多用した結果、管理不能なアプリケーションが大量に作られ、最終的に運用を断念したという話も聞きます。

定型的な業務については、改めて一から設計しなくても、すでに優れたOSSのフレームワークや方法論が数多く存在します。重要なのは、それらを生成AIと組み合わせて効率的に活用し、システム開発に生かすことです。
AIを使って車輪の再発明を行うこと自体は無意味であり、既存の知見や実績をどう活用するかが本質になります。

データベース設計については、最低限でもER図を作成し、確実に残しておくことが重要です。
さらに、「AIガチャ」にならないよう、再利用可能な画面や帳票のパターンをあらかじめ用意し、それらを使い回すことが望まれます。一方で、使い捨て前提の画面であれば、AIに任せて作成してもよいでしょう。

XTEA Modeler で設計したシステムは、定型パターンを再利用し、XTEA Editor／Driver で実装するというエコシステムを前提としています。

業務用のWebアプリケーションを構築する際には Rmenu を使用します。
Rmenu は、画面・帳票・データベース間のデータ移送を JSON で定義し、自動化する仕組みを持っており、データの移送状況が可視化されています。

このように、情報の流れを可視化できる仕掛けを組み込むことで、生成AIが作成したコードについても、その動作を検証・保証しやすくなります。

生成AI自体については、性能が日々変化しているため選択が難しいのが実情です。
利用例としては Claude Code 5 MAX を使用しました。月額 100 ドルで、実際のカード引き落とし額はおおよそ 18,000 円程度のようです。
20 ドルの PRO プランもありますが、午前中に開発用途で集中的に使うとすぐに制限がかかり、解除までに約 5 時間待たされるため、実質的にはお試し利用という位置付けになります。

実際に開発で継続的に使うのであれば、5 MAX プランが良いと感じています。
使った印象としては、「どんな言語にも精通しているエンジニアを月 100 ドルで雇用している」と考えれば、破格のコストパフォーマンスだと思っています。

2026年1月7日(水) 10:44 三輪 一郎 <mi...@naska.co.jp>:

このディスカッションを表示するには、https://groups.google.com/d/msgid/benkyoenkai/024d01dc7f77%242cd9a890%24868cf9b0%24%40naska.co.jp にアクセスしてください。

[安保秀雄]

三輪さん、みなさん

こんにちは。

どうもありがとうございます。

生成AIで、アプリケーションを丸ごと生成する、というアイデアもあると
思いますし、最近の議論はそちらに流れ込んでいるようにも感じます。

 

この前書き漏らしたのですが、生成AIでアプリケーション丸ごと生成というのは進歩していくでしょうし、データモデル普及にも役立つのでしょうね。

データモデル（テーブル構造）は、システム利用者が認識しておく必要があると思います。

データモデル（テーブル構造）は人間の意志と目によって「あるべき姿」に仕上げる、という
「ワンステップ」を踏むことは、重要かつ必須

それが本当に望ましいと思いました。

そのためにも若い人にデータモデルをちょっと学習する機会をもってもらい、読んでざっくりでも理解できるようになるといいなあと思っています。

難しいでしょうけど。。。

安保

2026年1月7日(水) 10:44 三輪 一郎 <mi...@naska.co.jp>:

安保さん　皆さん

[安保秀雄]

下山さん、みなさん

こんにちは。

どうもありがとうございます。

生成AIをずいぶん活用されているのですね。

よくわかっておりませんが、すごいなあと思いました。

ご発表などの機会あれば教えていただけると幸いです。

よろしくお願いいたします。

安保

2026年1月7日(水) 13:25 エルゴ：下山 <shim...@ergo.ne.jp>: