生成AIの進化とその活用は、AI技術の中でも最も注目される分野となっています。特に、昨年発表されたChatGPTの登場以降、この分野の発展は急速に進行しています。自然言語処理技術は、化学実験や材料開発をはじめとする多岐にわたる領域で新しい可能性を生み出しています。従来、自然言語処理は特許、文献、報告書からの情報収集や、重要文書の抽出、要約、分類などのタスクに中心的に活用されていましたが、生成AIの登場により、これらのタスクの効率化に留まらず、新しい化合物の提案や材料の特性予測といったより高度な用途での応用が増えてきています。
　プロンプトエンジニアリングも、生成AIの能力を最大限に引き出すための欠かせないテクニックとなっています。
　本セミナーでは、自然言語処理の基礎から始め、実験現場での具体的な応用に焦点を当てつつ、古典的手法から生成AI・大規模言語モデルといった最新技術までの活用法を紹介します。
　尚、生成AI周りの技術変遷は激しく、1,2カ月でそれまでの技術が陳腐化する可能性もあります。講義では、その時点での最新動向をふまえ解説する予定です。

1. 自然言語処理の基礎と従来型の手法
   1. 自然言語処理の歴史的背景と発展
   2. 基本的な自然言語処理技術
      • 形態素解析
      • 構文解析
      • 意味解析
   3. 従来型自然言語処理のアプローチ
      • 規則ベース
      • 統計ベース
   4. 研究開発での従来型NLPの活用例
2. 大規模言語モデルと生成AI
   1. 大規模言語モデル (LLM) の概要
   2. ChatGPT、GPT-3、GPT-4の紹介
   3. 生成AIのリスクと管理
3. 生成AIの導入方法
   1. 生成AIモデルの選択と導入
   2. APIとオープンソースモデルの利用
   3. 人材育成
4. 研究開発での自然言語処理と生成AIの活用事例
   1. 特許調査・分類の自動化
   2. 化学・生物分野での応用
   3. 材料特性予測と化学反応の予測
5. プロンプトエンジニアリングと生成AIの最適活用
   1. プロンプトエンジニアリングの基礎
   2. 生成AIのベストプラクティス (ファインチューニング) と評価方法
   3. RAGモデルの活用とその効果
6. 生成AIの未来:研究開発・実験現場におけるさらなる応用と展望
   1. 技術進化の予測と応用領域
   2. 安全性と信頼性の確保