AIのハルシネーションに感じる感情が、壊れた機械から頑固なバカに感じるそれに大分近づいてきた December 12, 2025

社労士試験の勉強内容をChatGPTに聞いてる人チラホラいるわ。
マジで信じられない。ライバルが減るから、ハルシネーションについて理解することなくそのまま続行してほしいけど。

#社労士試験 December 12, 2025

Palantir AIP Bootcampの具体的な中身について、実際の参加フローや開発内容に踏み込んで解説します。
一言で言うと、これは「講義形式の研修」ではなく、**「自社のエンジニアとPalantirのエンジニアがペアを組み、5日間で実際の業務アプリを作り切るハッカソン」**です。
一般的なスケジュールの例（5日間コースの場合）と、そこで何を作るのかを具体的に紹介します。
1. 全体の流れ（典型的な5日間スケジュール）
ブートキャンプは「お勉強」の時間ではなく、初日から手を動かす開発の場です。
| 日程 | フェーズ | 具体的な活動内容 |
|---|---|---|
| Day 1 | オントロジー構築 | データ接続と定義: 社内データをPalantirに取り込み、「オントロジー（デジタルツイン）」を作成します。
例：「在庫データ」と「受注データ」を紐付け、AIPが理解できる形式（Object）に変換します。 |
| Day 2 | ロジック開発 | LLMへの指示書作成: 「AIP Logic」というツールを使い、業務フローを設計します。
例：「在庫不足なら、代替品の在庫を確認し、発注案を作成せよ」という一連の処理をブロック崩しのように組み立てます。ここではPythonも活用されます。 |
| Day 3 | アプリ画面作成 | UIの実装: 「Workshop」というローコードツールで、現場のユーザーが使う画面を作ります。
チャット欄だけでなく、地図、グラフ、承認ボタンなどを配置し、実用的なアプリに仕上げます。 |
| Day 4 | テスト・改善 | フィードバックループ: 実際に動かしてみて、LLMの回答精度が低い部分（ハルシネーションなど）を修正したり、処理速度を改善したりします。 |
| Day 5 | デモ・発表 | 経営層へのプレゼン: 完成したアプリを経営陣や現場責任者に披露し、その場で「実運用に進めるか」を判断します。 |
2. 具体的に「何」をいじるのか？（開発ツール）
ブートキャンプ中、参加者は主に以下の3つの機能を操作します。Pythonやロジック構築に興味がある方には、特に面白い部分です。
* Ontology Manager (データ定義):
ExcelやSQLデータベースのような生データを、**「モノ（Object）」と「コト（Action）」**に変換します。
* ユーザーの関心ポイント: ここでしっかり定義しないと、LLMが正しく計算できません。データ構造の設計力が問われます。
* AIP Logic (LLMの頭脳作成):
Jupyter Notebookのようなコードと、LLMへのプロンプトを組み合わせたフローチャートを作ります。
* ユーザーの関心ポイント: 複雑な計算が必要な箇所は、**Pythonで関数（Function）**を書き、それをLLMに呼び出させることができます。「計算はPython、要約はLLM」という使い分けをここで実装します。
* Workshop (アプリ画面構築):
Reactなどの知識がなくても、ドラッグ＆ドロップで高度なWebアプリ（ダッシュボード）が作れます。
3. 作成されるアプリの事例（サプライチェーン領域）
ご関心のあるサプライチェーン分野では、以下のようなアプリがブートキャンプでよく作られます。
* 「災害時の物流再配分アプリ」
* 課題: 台風でA倉庫が停止した。
* AIPの動作: 地図上で停止エリアを特定し、影響を受ける注文をリストアップ。B倉庫とC倉庫の在庫を確認し、「B倉庫から8割、C倉庫から2割発送するのが最短かつ低コスト」と提案し、配送ルート変更の承認ボタンを表示する。
* 成果: これまで担当者が電話とExcelで数時間かけていた調整が、数分で完了するようになります。
4. 準備が9割
実は、ブートキャンプ成功の鍵は開催前の2週間にあります。
* データの準備: どのデータを使うか決め、セキュリティの承認を通しておく（ここが一番時間がかかります）。
* テーマ選定: 「とりあえずチャット」ではなく、「解決した時の金額効果が大きい課題（Use Case）」を特定しておく。
このように、AIP Bootcampは単なる技術体験会ではなく、**「5日後に本番環境で動くプロトタイプを持ち帰る」**ための集中開発合宿といえます。
実際の画面の動きや、LLMがどのようにロジックを組んでいるか（AIP Logic）のイメージは、以下の動画が非常に分かりやすいです。
AIP Logic and Automations
この動画では、LLMを活用して複雑な論理処理を構築する様子がデモされています。 December 12, 2025

知らない人用にllm に聞いてみました。
Palantir AIP Bootcampの具体的な中身について、実際の参加フローや開発内容に踏み込んで解説します。
一言で言うと、これは「講義形式の研修」ではなく、**「自社のエンジニアとPalantirのエンジニアがペアを組み、5日間で実際の業務アプリを作り切るハッカソン」**です。
一般的なスケジュールの例（5日間コースの場合）と、そこで何を作るのかを具体的に紹介します。
1. 全体の流れ（典型的な5日間スケジュール）
ブートキャンプは「お勉強」の時間ではなく、初日から手を動かす開発の場です。
| 日程 | フェーズ | 具体的な活動内容 |
|---|---|---|
| Day 1 | オントロジー構築 | データ接続と定義: 社内データをPalantirに取り込み、「オントロジー（デジタルツイン）」を作成します。
例：「在庫データ」と「受注データ」を紐付け、AIPが理解できる形式（Object）に変換します。 |
| Day 2 | ロジック開発 | LLMへの指示書作成: 「AIP Logic」というツールを使い、業務フローを設計します。
例：「在庫不足なら、代替品の在庫を確認し、発注案を作成せよ」という一連の処理をブロック崩しのように組み立てます。ここではPythonも活用されます。 |
| Day 3 | アプリ画面作成 | UIの実装: 「Workshop」というローコードツールで、現場のユーザーが使う画面を作ります。
チャット欄だけでなく、地図、グラフ、承認ボタンなどを配置し、実用的なアプリに仕上げます。 |
| Day 4 | テスト・改善 | フィードバックループ: 実際に動かしてみて、LLMの回答精度が低い部分（ハルシネーションなど）を修正したり、処理速度を改善したりします。 |
| Day 5 | デモ・発表 | 経営層へのプレゼン: 完成したアプリを経営陣や現場責任者に披露し、その場で「実運用に進めるか」を判断します。 |
2. 具体的に「何」をいじるのか？（開発ツール）
ブートキャンプ中、参加者は主に以下の3つの機能を操作します。Pythonやロジック構築に興味がある方には、特に面白い部分です。
* Ontology Manager (データ定義):
ExcelやSQLデータベースのような生データを、**「モノ（Object）」と「コト（Action）」**に変換します。
* ユーザーの関心ポイント: ここでしっかり定義しないと、LLMが正しく計算できません。データ構造の設計力が問われます。
* AIP Logic (LLMの頭脳作成):
Jupyter Notebookのようなコードと、LLMへのプロンプトを組み合わせたフローチャートを作ります。
* ユーザーの関心ポイント: 複雑な計算が必要な箇所は、**Pythonで関数（Function）**を書き、それをLLMに呼び出させることができます。「計算はPython、要約はLLM」という使い分けをここで実装します。
* Workshop (アプリ画面構築):
Reactなどの知識がなくても、ドラッグ＆ドロップで高度なWebアプリ（ダッシュボード）が作れます。
3. 作成されるアプリの事例（サプライチェーン領域）
ご関心のあるサプライチェーン分野では、以下のようなアプリがブートキャンプでよく作られます。
* 「災害時の物流再配分アプリ」
* 課題: 台風でA倉庫が停止した。
* AIPの動作: 地図上で停止エリアを特定し、影響を受ける注文をリストアップ。B倉庫とC倉庫の在庫を確認し、「B倉庫から8割、C倉庫から2割発送するのが最短かつ低コスト」と提案し、配送ルート変更の承認ボタンを表示する。
* 成果: これまで担当者が電話とExcelで数時間かけていた調整が、数分で完了するようになります。
4. 準備が9割
実は、ブートキャンプ成功の鍵は開催前の2週間にあります。
* データの準備: どのデータを使うか決め、セキュリティの承認を通しておく（ここが一番時間がかかります）。
* テーマ選定: 「とりあえずチャット」ではなく、「解決した時の金額効果が大きい課題（Use Case）」を特定しておく。
このように、AIP Bootcampは単なる技術体験会ではなく、**「5日後に本番環境で動くプロトタイプを持ち帰る」**ための集中開発合宿といえます。
実際の画面の動きや、LLMがどのようにロジックを組んでいるか（AIP Logic）のイメージは、以下の動画が非常に分かりやすいです。
AIP Logic and Automations
この動画では、LLMを活用して複雑な論理処理を構築する様子がデモされています。 December 12, 2025