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  1. 江戸川大学紀要
  2. 江戸川大学紀要 第35号(2025)

AI が学生の創造性・挑戦を解き放つ(アニメ)

https://doi.org/10.50831/0002000108
https://doi.org/10.50831/0002000108
b310374e-2f3c-48c6-98fb-3ba5bbee2bd4
名前 / ファイル ライセンス アクション
DK2025-05.pdf DK2025-05 (14.8 MB)
Item type 紀要論文(ELS) / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2025-04-17
タイトル
タイトル AI が学生の創造性・挑戦を解き放つ(アニメ)
言語 ja
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 「AI 1.0」から「AI 2.0」へ
キーワード
主題Scheme Other
主題 データサイエンスの落日
キーワード
主題Scheme Other
主題 検索から生成へ
キーワード
主題Scheme Other
主題 クリエイティブの民主化
キーワード
主題Scheme Other
主題 特殊技能の大衆化
キーワード
主題Scheme Other
主題 共進
キーワード
主題Scheme Other
主題 Sora
キーワード
主題Scheme Other
主題 長尺動画モデル
キーワード
主題Scheme Other
主題 ショートドラマ作成
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.50831/0002000108
ID登録タイプ JaLC
item_1_description_1
内容記述タイプ Other
内容記述 P(論文)
著者名(日) 植田, 康孝

× 植田, 康孝

44

ja 植田, 康孝

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市川, 陸斗

× 市川, 陸斗

ja 市川, 陸斗

ja-Kana イチカワ, リクト

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岩田, あかり

× 岩田, あかり

ja 岩田, あかり

ja-Kana イワタ, アカリ

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大田, 名菜

× 大田, 名菜

ja 大田, 名菜

ja-Kana オオタ, ナナ

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大森, 凌世

× 大森, 凌世

ja 大森, 凌世

ja-Kana オオモリ, リョウセイ

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蝦原, 瑠奈

× 蝦原, 瑠奈

ja 蝦原, 瑠奈

ja-Kana エビハラ, ルナ

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塩原, 瑠璃

× 塩原, 瑠璃

ja 塩原, 瑠璃

ja-Kana シオハラ, ルリ

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柴田, 優

× 柴田, 優

ja 柴田, 優

ja-Kana シバタ, ユウ

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久松, 美翔

× 久松, 美翔

ja 久松, 美翔

ja-Kana ヒサマツ, ハルカ

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本名, 結唯

× 本名, 結唯

ja 本名, 結唯

ja-Kana ホンナ, ユイ

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宮道, 悠輝

× 宮道, 悠輝

ja 宮道, 悠輝

ja-Kana ミヤミチ, ハルキ

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著者所属(日)
ja
江戸川大学
item_1_description_11
内容記述タイプ Other
内容記述 生成AI が登場してから2 年以上が経った時点で,生成AI が過去の科学技術と異なる点が分かって来た。一つは技術開発のスピードが非常に速いことである。動画生成AI は2025 年に一歩先に進んだ。Sora「storyboard」とPika2.0「Scene Ingredients」である。人物と背景を入れて,「連続したシーン=物語(ストーリー)」を作れる。視点が「イラストレーター」「クリエイター」から「プロデューサー・監督」に変わった。またグーグル「Veo」では1 分~2 分の動画生成が出来,4K60FPS のクオリティとなっている。 AI に期待されるのは,「データサイエンス」や「DX」教育による生産性・効率性を高める単純な自動化・省力化ではない。人とAI は対立するものでも置換されるものでもなく,「共創」する存在である。AI 革命は第1波のデータサイエンス・DX に代表される「予測・自動AI」から第2 波の「生成AI」にシフトした。表1 が示す通り,数学が苦手な文系学生には第1 波の「データサイエンス」「DX・自動化」は面白いものではなく,第2 波が「クリエイティブ(創造)」の喜びを付与してくれた。社会で不足するのは,AI を使った開発ができるエンジニアであり,理系というイメージが強いが,実際にAI を活用するのは文系分野である。文系の学部・学科こそ,「活用」という意味でのAI スキル取得を促進すべきであり,「専門性」+「AI」=「新分野の勉強・研究」という組み合わせがイメージし易い。開発者が足りないというのはあくまでも目先の問題であり,最終的にAI を利用できる分野は文系に幅広く残る。今後,AI は2025 年から始まった第3 波の「AI エージェント」を経て最終ゴールの第4 波の「汎用AI(AGI)」へ向かう。日本のデジタル競争力はスイスのビジネススクールIMD によれば,世界64 カ国・地域で32 位である。「人材」は49 位,「デジタル・技術的スキル」は63 位に沈む。日本の大学教育が世界から大きく遅れた理由は第1 波の「予測」で留まり新段階に挑戦しなかったことにある。データサイエンスが唱える「人を技術の下の奴隷(下僕)にする」考え方(効率優先)ではなく,「テクノロジーの進化と共に人間が共進する」世界への挑戦を考えた。「誰のための教育か」を考え効率化ではなく価値創造に挑戦する。
言語 ja
item_1_source_id_13
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12560773
bibliographic_information ja : 江戸川大学紀要

巻 35, p. 53-76, 発行日 2025-03-15
出版者
出版者 江戸川大学
言語 ja
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Ver.1 2025-04-17 07:50:25.498410
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