AIとルールブックで格闘！ バドミントン規則イラスト化チャレンジ奮闘記
今回のオンライン教室は、まさに未来の学びを先取り！？
難解で文字だらけのバドミントン競技規則を、なんと AIの力でイラスト化しちゃおう！ という無謀（？）ながらもエキサイティングな挑戦が繰り広げられました。
果たしてAIは、複雑なルールを理解し、私たちを助けてくれる救世主となるのか？ それとも、珍回答続出の暴走機関車なのか！？ 画面共有のトラブルにも負けず（笑）、AIと格闘した一部始終をレポートします！
AIの実力やいかに？ ルールイラスト化、いざ挑戦！
まずは肩慣らし。バドミントンのポストについて、AI先生にお絵描きをお願いしてみました。
お題1：「ポストの高さは1.55mで、ネットを張ったらコート面と垂直にね！」
(※ここにAIが生成したようなシンプルなポストのイラストを想像してください)
結果：おぉ、見事に垂直！ これは幸先が良いぞ！
気を良くして、次のお題へ。
お題2：「ポストの立てる場所は、ダブルスのサイドラインの真上だよ！」
…と、ここで早くも壁にぶつかります。
「えっと、どの線がサイドライン…？」「元のルールブックの図を見て！」とお願いしても、AI先生、どうやら外部の画像を直接見るのは苦手なご様子。「線の右！」「いや外側！」と指示を重ねるも、あらぬ方向にポストが出現したり…。
教訓：AIとのコミュニケーション、ムズい！
結局、このお題は一旦保留。人間様が作った元の図で十分、という結論に（笑）。
救世主現る！？ シャトル編でAI覚醒！
気を取り直して、今度はシャトルのイラスト化に挑戦！
お題3：「天然の羽根と、合成素材のシャトルを描き分けてみて！」
(※ここに特徴の違う2種類のシャトルイラストを想像してください)
結果：これはすごい！ 見事に特徴を捉えてる！
天然羽根の繊細な感じと、公園で使うようなプラスチック製の合成シャトルの違いが一目瞭然！ 説明文まで付けてくれるなんて、AI先生、デキる子！
お題4：「天然シャトルの細かいルール（羽根は16枚で、長さが〇〇mmで…）も全部イラストにして！」
(※ここに寸法などが入ったシャトルのイラストを想像してください)
結果：情報量が多いのに、ほぼ完璧！
一部、謎の数字が入ったりもしましたが、後でちょちょっと修正すれば問題なし！ しかも、描くスピードがどんどん速くなってる…！？ これがAIの学習能力か…！
参加者からも「パワポで線とか丸とか描いてるのが馬鹿らしくなってきた…」なんて声も飛び出すほど。AI、恐るべし！
やっぱりAIも完璧じゃない？ 限界と可能性
しかし、AI先生にも苦手なことはあるようです。
お題5：「シャトルテストのルール。コートのこの範囲に落ちるシャトルを描いてね！（図も参考に）」
(※ここに意図不明な線のイラストを想像してください)
結果：AI先生、大混乱！？
「バックバウンダリーラインってどれ…？」となったのか、線が横になったり、わけのわからない図が出現。どうやら複雑な空間認識や位置関係の正確な描写は、まだ苦手分野のようです。これも手直し決定！
それでも、最後の**「シャトルテストの打ち方」**のイラストは、なんとなくイメージが伝わるものを描いてくれました。AIなりに頑張ってくれたようです！
見えてきた課題と、ワクワクする未来
今回のAIとの格闘を通して、たくさんの発見がありました。
- AIは使い方次第！：単純な指示ならお手の物。複雑な指示は、伝え方（プロンプト）の工夫が必要。まさにAI使いの腕の見せ所！
- 進化が早い！：最初は手間取っても、どんどん学習して賢く、速くなる！
- 限界もある！：図の参照や複雑な空間認識はまだ苦手。でも、これもいずれ克服するかも？
- 共同作業の課題も：みんなで使うなら、AIのバージョン（無料？有料？）を揃える必要も出てきそう。
そして何より、AIと一緒に何かを創り上げていく面白さ！
次回予告：AIイラスト作成、みんなで挑戦！
今回の試行錯誤を踏まえ、次回はさらにステップアップ！
参加者それぞれが事前にAI（ChatGPT）を準備し、**「ラケット」のルールイラスト作成に挑戦してみることになりました！ いわば、AIイラスト作成の「宿題」**です！
みんな、どんなイラストを作ってくるのか？ AIはラケットを正しく描けるのか？
ますます目が離せないオンライン教室、次回のレポートもお楽しみに！
あなたもAIを使って、何か新しいことに挑戦してみませんか？
COT形式での思考整理
- 状況把握: オンライン教室の録画。前回からの続きで、バドミントン競技規則の条文をAI（ChatGPT-4と推測される）を使ってイラスト化する試みを行っている。画面共有のトラブルから始まる。
- 目的: 競技規則というテキスト情報を、AIを用いて視覚的に分かりやすいイラストに変換すること。その過程でのAIの能力検証と、効率的な資料作成方法の模索。
- プロセス（条文ごとの挑戦）:
- ポストの高さ（第4条）: 条文を簡略化し指示 → 垂直なポストのイラスト生成（成功）。
- ポストの設置場所（第5条）: 条文と図Aを参照させようとする → 外部画像参照の困難さ、プロンプトによる位置指定の失敗（保留）。
- シャトルの素材（第7条）: 天然/合成の違いを指示 → 2種類のシャトルイラスト生成（成功、高評価）。
- 天然シャトルの詳細（第8条）: 複数項をまとめて指示 → 詳細情報を含むイラスト生成（ほぼ成功、要修正）。
- 合成シャトルの詳細（第9条）: 条文を指示 → 合成シャトルイラスト生成（成功、要修正）。
- シャトルテストの落下範囲（第11条）: 条文と図Bを指示 → 空間認識の失敗（失敗、要加工）。
- シャトルテストの打ち方（第12条）: 条文を指示 → 打ち方のイメージイラスト生成（ほぼ成功、要加工）。
- AIに関する発見・考察:
- 能力: 単純な形状や概念のイラスト化は得意。複数の条件を組み合わせることも可能。テキストからの情報抽出と要約も行える。学習により生成速度や精度が向上する。
- 限界/課題: 外部の図や画像の直接参照・利用は苦手な可能性。複雑な空間認識や位置関係の正確な描写は難しい場合がある。プロンプト（指示）の仕方によって結果が大きく左右される。
- 技術的・運営的課題:
- 画面共有の不安定さ。
- 参加者間のAIツールのバージョン違い（無料/有料）による共同作業への影響懸念。
- 参加者の反応: AIの生成速度と精度向上に驚き、従来の（手作業での）資料作成と比較して効率性を感じている。
- 今後の計画: 次回に向けて参加者各自がAIを準備し、指定されたルール（ラケットの第一項）のイラスト作成を試み、結果を共有する「宿題」を設定。共同作業による効率化を目指す。
- 話者の意図: AIという新しいツールを積極的に活用し、試行錯誤しながらより良い学習教材を作成しようとしている。その過程を共有し、参加者と共に学び、スキルアップを図ろうとしている。