世界初:わずか4分で4ヶ月分スケジュール生成するプロマネAIが誕生 - PR TIMES

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GPT Function Calling x 量子コンピュータ関連技術を融合させた高速かつ高精度大規模なガントチャート自動生成AIの実現

上記ガントチャート生成AI「CalqPM」への入力情報は以下文章と従業員情報のみ

1. 大規模言語モデル x 量子コンピューター技術

   1. 最適化技術と量子技術の問題点

   2. LLMのみのスケジュール最適化の問題点

   3. GPT Function Calling x 擬似量子技術の説明

2. 今回の開発による効果

3. 今後の展望

   1. 対話型ガントチャート生成

   2. 現実の量子コンピューター利用

4. CalqWorksについて
   ビジネスに必要なAIがオールインワン「CalqWorks」公式ウェブサイト:
   https://calqworks.studio.site/

1 大規模言語モデル x 量子コンピューター技術

過去の株式会社KandaQuantumの実績である量子AI×NotionによるプロマネAIの実証実験 (URL: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000082094.html) および ChatGPT活用: MTGから即時タスク割当に向けた実証実験 (URL: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000049.000082094.html) を背景として、これまでもマネジメント自動化の実証実験は進めていました。しかし自然言語処理と量子技術の組み合わせや大規模言語モデルのみでのスケジューリング自動化には限界がありました。今回はさらに進歩的なアプローチとして、LLM x 量子関連技術を用いることで大規模高速高精度なガントチャート生成を実現しました。

1-1 最適化技術と量子技術の問題点

一般的な数理最適化や量子技術を活用する場合数理モデルで厳密に最適なスケジューリングについて定義をします。これによって緻密な個別最適化を実現し、特に量子コンピューターにおいては計算カテゴリによってはスーパーコンピューターの数億倍の速度を可能とするなど大規模・高速・リアルタイムな計算を得意とします。しかしこれらの技術に優れたエンジニアは極めて少なく、対して案件毎に個別最適な数式を作る必要があったため現実的な時間でのシステム構築は困難を極めました。

1-2 LLMのみのスケジュール最適化の問題点

従来のLarge Language Model (LLM) によるスケジュール最適化では、複数の人数やタスクを扱う際に計算時間が多く発生するという問題がありました。さらに、スケジュールの複雑性が高まるにつれて、精度が著しく低下する傾向がありました。これにより、プロジェクトの規模が大きくなると、時間や労力の消費が大きくなる上に、最適化の精度も劣化するという課題が生じていました。また従来のLLMでは関数呼び出し等の精度が低く安定して外部関数呼び出しが出来ない課題もありました。

1-3 GPT Function Calling x 擬似量子技術の説明

GPT Function Callingは大規模言語モデルであるGPTをベースに、関数呼び出しを実現する技術です。これによりプログラムとしてのデータ入出力が安定しました。一方、擬似量子技術は数理最適化の数理モデルをベースとして量子コンピューターの特性を再現することができる技術です。この度利用した擬似量子技術は古典コンピューター上で量子状態をシミュレートする形で動作していますが、Dwaveなど量子コンピューターのマシンに入れ替えることで数理モデルの大幅な変更無く動作することを可能とします。また、数理モデルでスケジューリングが定義されていることから、これまで実現できなかったタスク同士の依存関係、タスクと稼働者のマッチング、稼働者のリソース状況の３点を含んだ上での精緻な最適化を可能としました。これらの技術を組み合わせることで、高度な自動化機能を持つアプリケーションの開発が可能となります。

2 今回の開発による効果

この度大規模言語モデル（GPT Function calling）と 量子コンピューター関連技術（擬似量子技術） を組み合わせたプロジェクトマネジメントAI技術を確立により、4分で数ヶ月分のガントチャートを高速且つ高精度大規模に自動生成する技術が確立されました。これによりプロジェクト管理にかかる時間と労力の削減、リスクの低減、効率の向上など、プロジェクト全体の成果が広がることが期待されます。また市場の激しい変化に合わせたアジャイル型のプロジェクトや自律分散組織（DAO）、ティール組織に代表されるような大規模ネットワーク型のプロジェクトにおけるプロジェクト推進の安定性と迅速性向上に貢献します。

3 今後の展望

現在のガントチャート生成AI技術はプロンプトの提案に対して3分から4分ほどの時間を要し、ChatGPTのような対話型と比べると少々時間がかかります。また、現状はバッチ処理を想定していますが、リアルタイムマネジメントAIとして、すでにリアルタイム議事録として商用化されているリアルタイムAI議事録の「CalqTalk+」との結合を進めます。また、現在はソフトウェアでの擬似量子技術を活用していますがGoogleのDwave等量子コンピューターを利用することで、さらに高速大規模化が期待できます。この技術が広く普及することで、プロジェクト管理の質が向上し、業界全体の生産性が向上することを期待しています。

4 CalqWorksについて
当社はビジネス統合AIプラットフォームを運営しており、20近くのAIの提供をしております。圧倒的なAIの力をぜひお試しください。

公式ウェブサイト: https://calqworks.studio.site/
CalqTalk+: リアルタイムAI議事録作成 

CalqWorks: ビジネス統合GAI

株式会社KandaQuantum

• CEO: 元木大介

• 「共創の基盤を創る」をミッションに人々の働き方をAIと量子コンピューター技術で変革します。

• メール：kanri@kandaquantum.co.jp

*世界初：6/25日時点当社調べ 但しLLM, GPT, 量子コンピューター, ガントチャート, マネジメントなどのキーワードでGoogle 検索エンジンやgoogle scholarなどでGPT Function callingと量子関連技術でガントチャート生成を行う事例を検索。

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