AI技術の影響
AI使ってる?パスタ巻いてる?
それね多分ね、どっかのエピソードで一回言ってますよ。もうすでに。
好きなんだよね。パスタ巻いてる。
久しぶりに聞いた。
いやもう、時代はやっぱりAIですよっていう話よ。今日は。
もうね、毎週その話してますけどね、僕ら。
【ChatGPT】 o1
やばすぎる。
出ましたね。もうね、革命だね。
これどんどんどんどん人の仕事は奪われていきます。今AI使ってない人も終わりです。
煽ってる。
ここでまたAI人口が降り落とされるタイミングな気はするっていうね、話もしたよね。
o1がちょっと使い方がむずいっていう。今回のテーマは推論なんだけど、
あのね、推論をAIにさせられないってことは普段推論してないっていうことなんだよ多分。
そうだよ、してないよ推論なんて普段の生活で。
推論しようぜ。一緒に推論しようぜ。今回はもうo1がぶち抜いたのと同じ感じで、
あのChatGPTめっちゃ使ってるよねって人に届いたらいいやっていう内容だね。
うん、そうだね。
で、このポッドキャストも1周年を境に専門性を上げていったわけじゃん。
はい。
で、最近調子いいわけですよ。数字の伸びも良くなってきまして。
はい。なので、あの、ぶんぶん降り落としていこうと。
降り落としていってるつもりなのに伸びてると視聴回数は。
そうなんです。不思議な。
で、いずれこんな大口を叩いてる奴が降り落とされていく様までがセットね。
はいはいはい。僕らのね、大口を消せるところがね。
どこで俺らが息切れするかっていう。
はいはい。まだギリギリしがみついてるから。
はい。っていう感じで今日はChatGPT4.0の話を。
そして最後には。
違う違う違う。O1ね。
あ、O1だ。
はい。
あ、もう降り落とされた。
と、最後には科学系ポッドキャストのなんと初オフラインイベントのお知らせもあるので、ぜひ最後まで楽しんで聞いてください。どうぞ。
隣のデータ分析屋さん。
この番組は隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁをかなえるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのりょっちです。
データサイエンティストのたちゃんです。
予定変更。
はい。
今日はアメリカ大統領選挙やばくねって話しようと思ったけど、もっと熱い話題が入っちゃったんで、ChatGPTO1の話をしましょう。
触った?
全く触ってない。
おい。大事だぞ。
変わる?そんなに変わる?
いやすごいよ。衝撃というか。
え?
これデフォになったら仕事で俺はめっちゃ使えるわって思うぐらい。
あ、そう。でもGPT-4オブのタイミングでもそこまで不便な感じなかったですけどね、10分。
あーまあね、そうなんだけど、なんかその、O1、今回のその新しいやつが、推論ができるっていうのが売りなわけよ。
はいはい。
そうね、推論が確かにしっくりくるっちゃしっくりくるっていう感じ。
推論って、なんかうちらは普通に、あ、推論ね、はいはいってなるけど、一般の人からしたら推論って言われてもあんまピンとこなくないっすか。
あーそういうことか。なるほど。
まあでもそうだね。
まあなんか、いろんなこう断片的な情報から、何かしらのこう、正解っぽいことを、何て言うんだろう、予測していくみたいなことだよね、ざっくり言うと。
まあ研究とかもそうなわけよ。
観測して、データ取って、こういうふうな結果が出ました、みたいになったら、過去の研究で得られてる、いろんな示唆と組み合わせて、今回の新しいデータ付け加えると、こういうことが言えると思います、みたいな。
うん。過去の得られてるインサイトとか知見と、新しいものを組み合わせて、新しい論理を作り上げていく、みたいな作業、全般。
そうだね。未来を予測するも、まあ推論と言えば推論か。
そうだね。そうだから、それが、まあできるようになったみたいなのが売りで、バーンって出たよね。この収録から見ると、3日前とか?4日前とか?
9月の10日?15日くらいに出たのかな?
月曜の祝日の夜中とかな気がする。に出て、その時たまたま起きてて、夜中の2時くらいかな?月曜日から火曜日にかけて。でなんか、オープンAI、新しいモデル出ました、バーンみたいな。
なったから、えーっと思って、夜中眠いなーと思いながらもとりあえず、ドキュメント読んで、でそんなんやってるうちに、O1のプレビュー版が出たから触ってみてってなったけど、
確かに、なんかその、推論を、なんか軽く推論を試すって結構ムズイなと思って。確かにね。なんかO1試してみてどうだったっていう質問が結構ハードルが高いっていう話らしいね。
うーん。あ、そうなんだ。そう。え、だって、お手軽に推論の話題ちょうだいってムズくない?いや難しいよ、そんな。で、その時、なんか推論ってなんだろうなーと思ったら、
あ、フェルミ推定だと思って。あー、大好きな。どっち大好き?フェルミ推定。そんな好きじゃないけどね。
カフェとか入って、売り上げいくらかなとか考えちゃうっていう。ちょっとキモいやつじゃん。やるね。だから、あ、それやればいいんだと思って。
で、あのー、40とGPT40とO1を別ウィンドウで立ち上げて、両方に日本全体での電柱の数は何本ぐらいですか?をフェルミ推定してくださいって渡したの。
うん。で、そうしたら、その結構面白い違いが出てきてて、だから結局40は旧バージョンね。旧バージョンって今まで使ってたやつの最新のやつとかで言うと、なんかこう、結局世の中に転がってる情報からフェルミ推定っぽい文章を返してくれるっていう感じ。
だから、なんか簡単に言うと模範回答があって、それに類似した感じで回答してくるっていう、あの大学生のレポートスタイルだよね。
うん。ネットに転がってる情報をね、使ってる。
そうそうそうそう。
けど、O1の方は、もうちょっとなんか、ちゃんとこう論理立てるところとかも、で、なんか仮定を置くとかも結構なんかちゃんと考えてるっぽいってなっていて、でもこの質問の仕方?プロンプトがちょっとよろしくなくて、やってみたら結構同じような結果が出るわけよ。
でも、それってフェルミ推定してくださいって言ったら、フェルミ推定のなんかフォーマットみたいな感じで結構、4Oとかも考えられる。
だけど、そこを省くの。フェルミ推定してくださいを言わないで、日本全体に連中って何本あると思いますかって聞く。
そうすると、4Oの方は、ここの情報によるとこんな感じみたいですって言って、正解を探しに行って返してくる。
あー、もうどっかの記事にある内容とかを持ってくるんだ。
そうそうそうそう。で、O1の方は、勝手にフェルミ推定する。
あ、そう。
だから、推論に特化してるっていうのはまさにそういうことで。
どっちかっていうと、普段の俺らのしてる会話の時に、なんかこれってどんぐらいなんだろうみたいになった時に、なんとなく予想して喋る時と、
え、まあめんどくせえからっつって、片手でググりながら喋ってググって、あ、なんとからしいよっていうのと、2パターンあるじゃん、話し方って。
の、その前者がO1みたいな。
なるほど。
どっちが賢いんだろうね。
そこよ。なんかフェルミ推定だけだったら確かにそんな感じになるんだけど、じゃあなんか、例えばそうだな、
こうプログラミングのコードを提案してくださいみたいになった時に、
あの、より抽象的なお願いとか目指してる姿とかを渡した時に正解を返してくれやすいのはO1みたいなのがやっぱ例としてあって、
なんかこういうゲーム作りたいって言ってコンセプトバーって書いていくと、そのコンセプトをクリアするようなコードをバーって提案してくれるのがO1。
これなんかあの、公式ページの動画で出てたんだけど。
はいはい。
で、一方でこれまでの、こう、4Oとかのモデルだと、そういう風に書くと結構なんか訳わかんないコードになっちゃうんだよね。
で、欲しいコードがある場合はどのツールを使って、こういうコマンドでこの要件をカバーして、この要件でこれカバーしてっていうのを細かく指定して渡すと、
精度高いやつが返ってくる。
まさにプロンプトエンジニアだよね。
そうそうそうそう。
だから今までプロンプトエンジニアリングみたいなので言ってた、あのスキルが一切不要になったぐらいの変化。
データ分析の将来
それで食ってこうとしてる人いましたよね。
居と居と居と居と。
終わり。
もう食なくなった?
はい、もうほんと。
AI時代にAIをハックするみたいなキャリアの決め方はやっぱ良くないっていうのが出たよね。
まあ確かにね。だって超えてくもんね。すぐ短い時間で。
まあもちろんなんかその画像をたくさん作れるようになったからデザイナーいらなくなりますみたいな極論言うやついるけど、実際デザイナーいなくならないのと一緒で、プロンプトエンジニアリングが絶滅するのかで言ったらそうではないんだけど、
簡単に淘汰されるぐらいの要素にはなってるみたいな。
そうだね。使い方次第なのかな。
いや絶対に賢いのはOO1じゃん。
頭がいいやつは。
でも質問してパッと答えてくれる。このレスポンスの速さみたいなところで言うと今までの40の方が速かったりするのかなと。
そうそうそう。なんかイメージは今までの40とかのやつを直列に5個とか10個とか繋いでるみたいなイメージ。
渡した命令文を多分何かしらの裏のプロンプトで機械が分かりやすいようにまずばらけさせて、
そいつらをまたAIが読んで、そこから考えられることを並べてそいつらをマージさせる部分があってみたいなのを、
より一つの、よりコンパクトなモデルで表現してるみたいなのがOO1みたいな言い方をしてる人はいたね。
なるほど。
チャットGPT、オープンAI勢いなくね?とか言われてるけど、
やっぱアイデアディスカッションとかそういったところの強みがあるって言われてるところがさらに強化されたみたいな感じはありそう。
使い方としてはどうなってくるんですかね?
推論に。
特化した。
そうね、だからあとはそうだね、データ分析のところでどうやって使えるかみたいなところも結構考えてはいるんだけど、
まあデータフレームとか渡すじゃん。
Pythonでデータがたくさん含まれているこうテーブルデータみたいなのをボーンって渡して、
でそのデータの定義書みたいなのも一緒に渡して、
でこれ全体からまずなんか、
ブリーフオーバービューみたいな簡単なこう全体傾向とかバーっとまとめてくださいみたいなのとかがいけるようになったりするし、
それこそこのpodcastでも何度も紹介して、俺もずっとやってるネットワークとか、
あとクラスタリングとか、
そういう複雑なものからインサイトを得る能力は多分オーバーになってからの方が相当高い。
あーなるほど。
仮説を出すとかって得意なのかもしれないですね、そうなると。
そうだね、で多分仮説を出してその仮説からを出すまでのその類推、何でなんでそうやって考えたかみたいなところが、
より人間ぽいというか。
確かにクリエイティブだな。
仮説だし今までできたじゃんみたいないうやつもいると思うんだけど、結局その仮説を出すためにプロンプトを工夫しなきゃいけなかったよね。
多分こういう前提があって、データこういうのがあってこういうふうに解釈できますみたいなぐらいまで多分教えてあげなきゃいけなかったんだけど、
それがいらなくなるってことだよね。
データセットバーンって渡して、こういう事業のこういうデータです。事業課題ありますかみたいな。
平岡さんがやってたよね。見ました?
見てない。
OpenAIの新モデルの影響
ソフトバンクの本部長、最年少本部長である平岡さんっていう方がいるんですけど、その人がO1が出てすぐにそのプロンプトを渡して、会社のビジョンについて語る。
経営戦略を作ってくださいっていうのをお願いして。
最初はありきたりなことを言ってたんで、そんなんじゃ全然ダメだっていうパワハラプロンプトをあげて、それで大バズりしてて。
パワハラプロンプトマジ大事だからな。
中身の提案も結構いいこと言ってるし、新しいものを作っていくとか、そういう表現、クリエイティブなところに使っていくっていうのはあり得る、いい使い方なのかなと思いますね。
そうね。割と仕事ができるデータサイエンティストみたいに言われてた人たちのところに食い込んできたみたいな感じかな。
知識レベルが、物理生物科学の問題とかでは白紙号取得者レベルの知識までは到達しているらしい。
リョッチってこと?つまり。
だからもうその面で言ったら完全にAIに追いつかれたわけだから、とうとうAIとの差別化を本気で考えないといけなくなってくる。
まさにシンギュラリティが今ここに来たと。
いや多分そうでしょ。
だってドクターレベルってことは、しかも自然科学でドクターレベルってことはもう人間の知識レベルのトップオブトップじゃないですか。
まあそうだよね。
そこまで来たっていうことは、ここからはもう人間の知識を超えて、技術的得意点が今っていうことですよ。
で、競技プログラミングのゴールドメダルのレベルでもあるらしいから。
あ、そう。終わった。
いやだからどうなんだそのさ、カグルの大目をさ、ざっくり渡したらさ、模範怪盗みたいなのが帰ってきちゃう世界が近づいてるわけだよね。
確かにね。
で、なんならその、出題者のメリットも減るじゃん。ある人たちはさ、言うてお金を払って出題して賞金を渡すわけだから。
そうだね。
60、今の時点でも60点ぐらいの結果が取れるようになっちゃうわけだよ。金メダルレベルだから。
なんなら偏差値で言ったら上位?何パー?10パーとかだっけ?
もっとっすね。1パーとかのレベルですよ。
そうだよね。だからそのぐらいのレベルの結果は返してくれちゃう世界が、今はまだプレビュー版だから満足にはいかないにしても。
ある程度はいけるわけじゃん。
そんなんさ、強プロの世界観崩れるよね。
もうやる意味がなくなりますよね。
そうだよね。それこそプロンプトエンジニアみたいなやつを一人雇ってさ、その賞金の半分ぐらいの年収とかでさ、ゴリゴリにAIと対話させまくって、
これですって言って、それを磨き込んでくれるAIエンジニアを社内で抱えていれば、再現性もあるし、複数のタスクをお願いできるしってなるよね。
残業代いらないし、文句言わないし、社内調整いらないし、早いし。
なんか退勤するまでにさ、死ぬほどデータを整形しまくってさ、渡してそれっぽい回答出るまで、夜中永遠にAPIが自問自答しまくって、次の日会社来たら資料出来上がってるとかの世界線あるよね。
もう会社いらなくないですか、そこまで来たら。
いや、そうよ。そうなってくるよね。
それぐらい、今までって推論っぽいことができてたけど、やっぱ推論って相当レベル高かったんだなみたいな。
平均的な回答を返すとはまた違う結果の出方が出てくるはずなわけよ。
そのAIの学習ってさ、数の正義じゃないけどさ、こんだけこう言われてるからこれが正解だみたいな、って言ってたまにハレーションとかが起きるわけじゃん。
そうだね。
ハルシネーションか、ハルシネーションが発生するみたいなのがあるわけだから。
そうじゃなくて、論理構造を理解して、その論理に基づいて目の前にあることを整理してくれるっていう能力だから、議論の幅が広がる感じはあるよね。
そうだね、新しいことも言ってくれるし、要領がいいというか、正解も導いてくれるし。
だからやっぱ使い方大事になってくるけど、それよりもその、だからAIをどうディレクションするかの世界に移りつつあるみたいな。
どう使うかっていうこと。もうどう作るかはいいってことだよね。あまり考えなくて。
そうなんじゃない?そういうのはやっぱもうそういうのにゼンブリしてるAIの会社がやるから。
そうだよね。
可能性を感じたよ、すごく。
可能性を感じるけど、動きが早すぎて置いてかれてしまうなっていう危機も感じますね。
そう、だからもう生存戦略の一つはもうそれだよね。置いてかれんなよっていう。
ああ、キャッチアップし続けろよと。
置いてかれたら終わるもんな。
置いてかれたら終わるね。
別に終わっても悲しくもないし、なんか不便でもないし、ただ便利な世の中で生きていくっていうだけだから、別に辛いことではないんだけどね。
でもだから、これってさ、LDMがもうバーってきてから、これを使った体験を仕切っちゃってるわけだから、
これ簡単に言うと、これどっかのハイパー企業ラジオとかかなって言ってたんだけど、今のAIの出力の仕方って、究極のパーソナライゼーションなわけよ。
自分が知りたいことを聞いたら全部返ってくるわけだから、
お前みたいなやつはこういうのが好きなんだよっていう今までのパーソナライズじゃなくて、
お前が知りたいのはこれなんだから、俺はお前にこれを提供してやれるっていう世界になってるわけじゃん。
だからもうその体験がみんなのベースに入っちゃうと、
もちろん体験として悪くはないんだけど、協調フィルタリングみたいな多数の方向性にお前らを寄せていってやるみたいな世界ではなくて、
もっともうN1、全部N1、お前みたいなやつはこうなる、お前みたいなやつはこうなるみたいなようなサービスの設計にしていかないといけないようにもなるのかなっていう。
だいぶ変わりますね。そしたら今の、今世の中にあるサービスとは。
そうそうそう。だって今、AIのレコメンドで最適化されないプラットフォーム多分不便に感じるじゃん。
間違いない。それはもう浸透しきってて、けど、そこで提案されるものって、例えばAmazonのとかも、いや欲しいものではないよな、みたいな。
ってなってるやつを、お前今これだろっつってズバーンって一個出してきたらやばいじゃん。っていう風になってしまうだろうなぁ。
なんかもっと身の回りに感じられる世界が来るのかなとは思いますね。
推論の機能をまだこのウェブ上でテキストベースでやり取りするっていうインターフェースですけど、これがもっとスマホとかにエッチで推論できるみたいな。
世界が来て、メガネのとこにカメラついてて、そのカメラで撮ってる内容を常に把握してるから、あれさ、言ったらもう耳からなんかこう、返ってくるみたいな。
そうだよね。だからチップだらけに世の中がなってくるみたいな世界線があって。
やばいね。
1人AIが1個じゃなくて2個3個、身の回りにあって。
そうだよな、すげーよな。
面白い世界ですよね。
うん、すごいと思う。だからとりあえずこうやって推論の使い方わかんねーで、この奮い落とされてった奴らが、多分このAIが浸透していく世界での脱落の要素第一弾みたいな感じになりそうな気もするじゃん。
怖いなぁ。
で、その後もう誰でも何にも気にしないで使えるような形になっていくから、最終救われるからいいんだけど別に。この使い方が特化されていった時にその使い方がわからんみたいなことになって置いてかれたらきついよな。
そんななんか煽る感じでいいんすか?このポッドキャストは。
いや、そうでしょ。
AI利用の新たな方向性
煽ってくスタイル。
大事だと思うけどね。っていうような感じで、今週はもうそれだったなっていう。
そうっすね、Xがすごかったっすね。
うん、久しぶりに。オープンAIのOらしいからね、4-1モデルのOは。
え?4-OのOとまた意味が違うってこと?
え?4-OのOってなんだったの?
あれさ、オムリバスじゃなかった。
あ、そうなんだ。え?なんかオープンAIのエンジニアがオープンAIのOやでみたいな。
じゃあ変えてきたのかな?ダブルミーニング的に?
いや、わからん。なんか違う?なんだっけな。だって4-Oとかまで言ってるのにいきなりO-1に。
まあそうだよね。
これがバージョン1.0だぜみたいな言い方なわけじゃん。
だからAppleのMはMacのMと一緒ってこと?
あ、確かに。そうそうそう。インテルからの脱却。
ああ、そういうことなのかな。
だから新時代入ったぜみたいな。
でもなんか、まゆつばな情報だとOってなるOっていう説もあったよ。
序盤。誰かが言ってた。
まあ言いそうだな。その説もあるかもしれないですね。
だからあれだよ?ほら、ChatGPTのAPIの使い方の本書いてるって言ったじゃん。
はいはい、そうじゃん。
絶対入るね。ここから書き換えです。
やばいじゃん。
これはね、最初から言ってたのよ。
新しいモデル出た時の書き換えコストありますけど大丈夫ですか?ってなってたけど、
大事なのは作り方とビジネス設計の方をベースにしてるから、まあいいし、
今回の場合だと、4.0と0.1だとタスクが違うから、
0.1とかの章を1個作ればいいかなみたいな感じにも思う。
なるほど。
0.1のAPIまだ出てないしね、ちゃんと使えるやつ。プレビュー版。
カレーちゃん達と一緒ですね。やってることは。
直前にね、バージョンアップがあるっていう。
カレーちゃんと唐揚げさんがやってた、最後、原稿を書き切る合宿みたいなのをやってたらしいの。
書き終わるまで出版社を出れません、みたいな。来週あります。
そんな書きを?
書きを書きを。
あ、そうなんで。
で、しかもそれ思ったより、このタイミングだったらもう終わってる予定だったのよ。
うん。
一旦手離れしてる予定だったんだけど、ずれ込んでずれ込んで今になってて、
で、そのせいでですね、宇宙話の書籍のレビューの日程ともかぶって、
多分来週以降がもうドロドロになってる、多分俺。
まあまあまあ、仕方ないですね、この。
APIをね、0.1で使ったらこんなことができるみたいなの出せたら結構、
多分このタイミングで書いてる本、OpenAIの本書いてる人たちしか盛り込めない時期に出るから。
いいタイミング。スタートダッシュは切れそうっすね。
でも問題は12月ぐらいにもなんか出るんじゃないかって言われてるっていうあれね。
あ、そうなんだ。
0.1の次にもう0.2やならんでしょ、でも。
か、だからその4.0側のアップデートっていう方もあるじゃん。
あーなるほど。
っていうのもあるし、あとはほら最近はあんま出てこないけど、一時期動画作り、空とかもあったじゃん。
あーはいはい。
そういうの出てくるかもしんないよね、わかんないけど。
まあそうだね、各社が頑張るから。
だからさ、そういう意味だとパワープレキシティはいいですよ。皆さん使ってください。
あー確かにね。
4.0じゃなくて0.1ももうすぐに使えるようになっていて、
まあいくつかのLLMモデルを選べるっていうところもあるし、検索もしてくれるし。
パワープレキシティ最高。
使い勝手最高です。
感じでみんなAI使いましょうっていう話ですね。
パワープレキシティもそうだし、あのほら1ヶ月半2ヶ月前に出てもらった、
NakamuのアクロスレシピもAI学習のプラットフォームになってて、
ポッドキャストシンポジウムの開催
であの先週とかも告知したけど、ちょうどこのエピソードが公開される週に、金曜日にイベントやるね。
そうだね、もう来週だ。
もうこのエピソード出てるときは多分申し込み終わっちゃってるから。
じゃあ来てねと言っても仕方ないのか。
そうそうそうそう。
だからまあどんなイベントになるか。今のところ人の集まり方はすごいから。
増えてますよ。
オフラインで50人近く来るのは結構でかいよね。
でかいっすね。もっとちょっと増えるんじゃないかな。
ね。
ちょっとまあ楽しみにやっていこうと。
でまあそれはだからもう俺が本業の方と混ぜ込んでイベントバーンって立てたけど、
あのあそう科学系ポッドキャストのトークテーマ毎月出てるじゃないですか。たまに出てないけど。
うん。
あれのあの発展版のオフラインイベントをなんと開催することになりました。
オフラインイベント。
もうとうとうポッドキャストのイベントを開くまでになってしまった。
すごい。
なになにそれ。
タイトルはねこれは仮なんだけど、
あれまあほぼ確定ですね。
ポッドキャストシンポジウム。
おー。
サイエンティストっぽい。
科学系ポッドキャスト初の合同リアルイベントです。
へー。楽しい。
日付が。
日付がこれ11月の2日の土曜日。
うん。
11月2日土曜日の夕方から夜ですね。
だいたい17時半とか18時からスタートして21時終了のイベント。
でこれねすごいのがAmazon Music完全協力。
でかっ。
Amazon Musicが渋谷に持ってるAmazon Music Studio Tokyoっていう場所があるんですよ。
駅から10分から15分くらい歩くんだけど渋谷のね。
そこでイベントやらせてくれると。
なんでそんなことが実現できたの?
腕がある。
腕よ腕よ。
どっちの力。
まああのほっきにはサイエントークの連鎖なんだけど。
うん。
サイエントークって科学系のポッドキャストでまあ仲良くしてる人がいて。
で。
うんうん。
イベントやりたいなと思ってんだけどいけるかねって言われて。
じゃあ行くかっつって。
おー。
って言ってじゃあちょっと場所探しとくわーって言ってAmazon Musicの協力を得たと。
やばすぎるね。
いけるの?うちらもいける?
おーいいよ全然。
ぜひ。
行きたい行きたい。
でまああの6番組出るのよ。
6番組出て。
でえーとまあ6人だね。
6番組から1人ずつ出てきて。
で俺も宇宙話として登壇するんだけど。
はい。
組み合わせで2名かける3セッション。
何をするの?
まああのーいつものトークテーマの話をライブ形式でやっていきましょうみたいな。
あーなるほどね。
感じ。
まあトークイベントみたいな。
収録もするの?そこの場で。
一部。
だからあの現場に来てる人しか楽しめないような形にはしようと思ってるんだけど、
まあこんな感じだったよっていうのは5分10分分くらいを流すかなみたいな。
なるほどね。
各番組で。
音声として残しとくっていうのもやるんだ。
そうそうそう。
はいはい。
こういう感じでやっていくので。
でチケットの発売がえーと9月の29日日曜日の昼12時に公開されることになってますんで、
まああの概要欄に貼っとくからぜひそちらチェックしてほしいと。
でチケット代が2000円となっております。
どれくらい集まるんだろう?
いや40人限定なんですよ。
うわすぐ埋まっちゃうんじゃない?
そう、40人しか来れないっていうところがあるから、
イベントの詳細と参加方法
まあ行きたいよっていう人は早めにチケットを買ってくれた。
先着?
先着だね。
先着なんだ。
でこの日あれなのよ。
あのポッドキャストウィークエンドやってるからさ。
あのポッドキャストのでかいイベントを下北でやってるから。
下北のやつだ。はいはい。
そこからまあ流れて来れるような動線にしてるって感じかな。
おーすごい。そっか渋谷だしね。
そうですね。
でポッドキャストウィークエンド6時とかまでだから、
6時からのイベントだったらちょっと早めに抜ければ来れるっていう感じ。
確かに。
っていう感じになっております。
でもしねポッドキャストやってる人で、
このチャンネル聞いてくれてる人いたら、
あのポッドキャスターの方からの協賛、
あのパンフレットに番組掲載するとか、
そういうところをちょっと準備してるんで。
はいはい。
詳細はおいおいという感じでございます。
まあとりあえずリョッチのXを見とけば、
何かしらのイベント情報は出てくると。
あそうそうそうそう。
もう今年は作家とイベンターっていう、
新しい肩書きが増えた。
足何本あるんすか。
やばいよマジで。
えげつない。
えぐいね。
普段3本なんだけど。
いやそれもおかしいんだけどな。
もっとだね。
多分イベンターが加わって、
8ぐらいになるかもしれない。
昆虫超えたじゃん。
いや昆虫、昆虫超えよ。
もう。
という感じでイベントやります。
みんな来てねっていう。
はい。
そんな感じでございます。
じゃあ。
はい。
以上。
以上。
次回は今日スキップしたから、
ちょっとアメリカ大統領選の話しますか。
データから見てアメリカ大統領選ね。
真面目にやっていきましょう。
真面目にやっていきましょう。
はい。
じゃあそんな感じでお願いします。
はーい。
隣のデータ分析屋さん今回も面白いと思ったら、
フォロー、レビューよろしくお願いします。
番組の感想や質問は、
ハッシュタグ、隣の分析屋。
隣のがひらがなで、分析屋は漢字でお願いします。
また概要欄に貼ってあるお手紙フォームからコメントを寄せてください。
ではまた。
バイバイ。
