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奏でる銀河細胞。 奏でる細胞は、サイエンスと音楽を愛する2人が、アメリカ、インディアナから楽しく奏でるようにおしゃべりする番組です。
この番組は地域医療に貢献し、皆様の一番近くにいるホームドクターを目指す。 働かないか、糖尿病クリニックのスポンサーズでお送りいたします。
こんにちは、たつです。 こんにちは、ゆりかです。 今回はですね、となりのデータ分析屋さんからたつきさんが来てくださったゲスト回のですね、第2回になりますね。
ゆりかさん、じゃない方芸人、お笑いコンビとかで有名な方と、そうじゃない方っていうのがありますよね。 誰が浮かびますか?
えー突然、そんな長いこと、お笑いも見てないし。
片方の人がやっぱりバーンと最初有名になって出てきて、もう片方の方が認知度が上がってくると、お笑い芸人としてドーンと売れますよね。
あのほら、北海道出身の司会とかしちゃう人。 北海道出身の司会する人。
高い車を買う人。 高い車を買う人? 誰ですか?
わかんない、もう名前が出てこない。
じゃあ僕の有名な人で言うと、おりの家のあっちゃんが湯田でボーンって出た時に、隣にいるだけみたいな方がいらっしゃったんです。
藤森さんの方?がじゃない方だったの? 最初はね。
あ、そうなの?それでちゃらおだなんだでなってったってこと?
かわいいねーっつって、出てきてドーンと出てきて。
そこからこうやっぱ2人は最高のコンビになっていくわけですよ。
で、辰木さんがですね、ちょっとやっぱバーター感をまだ感じるって自分で言ってるんですよ。やっぱ宇宙話の量産がドーンといったから。
おっしゃってたけど、そうなんか思っちゃいないけど。
ここでね、やっぱ僕としてはやりたいことは、辰木さんの魅力をボーンと出すことによって、
辰木さんの魅力、かわいいよっていうところ、あ、違うか。
イケてるよっていうところを出していけたらなと思ってやったんですけど、引き出しました。
よかったねー。
AI、人工知能で世界を変える男です。世界を変える辰木です。
っていうところまで行き着きました。
ざっくり言うと、前回までは量産との出会いまでの人生、辰木さんの小さい頃の経験がどうやってスーパーデータサイエンティスト辰木を作ったかってところに来たんですけど、
量産と出会うとこまで行ったんで、今回はAI、人工知能との辰木さんの出会いからですね、人工知能を使った研究の壁にぶつかるんですね。
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そこから就職で、このAIを違う方向で使いたいという気持ちをぴったりのところに入社しまして、
で、その様々なところでうまくいっていくところと、その途中でですね、教育の大切さみたいなところで盛り上がって、そういった話題が広がってますので、ぜひ最後まで聞いていただいてほしいと思います。
辰木さんはお笑い芸人で言うと、藤森さんタイプの芸人なのか、それとも大吉さんタイプの芸人なのかっていうのが分かってくると思うんで。
どういうこと?
はい、ぜひ最後まで聞いてみてください。
分かりました。
それではお聞きください。
佐々木さんっていつも言ってるので佐々木さんにしますけど、
佐々木さん、はい、量産が。
で、同じ研究室に配属することになって出会って、
あのユニークなキャラなんで、なんか馬を回してるというか、研究室を回してる感じのやんちゃな兄ちゃんみたいな感じで、
仲良く喋るなくらいでいたんですけど、
どうにか学会だったり、論文というか、いくつかそういったものも書いて、
その奨学金の免除も受け取ることができて、一応目標達成というところですっきり卒業して、
ちょっと次のキャリアに進もうっていう、そんな大学生活を終えて。
いいですね。
そのNASAに行ってる間は研究室にいる感じだったんですか?
帰ってくる時も一緒に研究室に入れたって感じですか?
最後、そうですね、NASAから帰ってきたタイミングですぐ僕が卒業だったので、
最後の数ヶ月間ぐらいは一緒に過ごして、僕が先に研究室出て、最後に佐々木さんがドクターの最後の年かな、
過ごすみたいなところで、1年早く僕が社会人になるっていう。
ポッドキャスト始められる前ですね。
まだ前ですね。
なるほど。
研究内容は同じですか?構成フレア一緒にやってたんですか?
そうです。ご存知の通り、構成フレアの、そもそも構成フレアを研究する研究室だったので、僕はそこの研究の中でAIを導入してみようっていうところ。
その時に始めたんですね。
ここで初めてAIに触れたんですけど、結構実験というか観測宇宙物理学みたいなところの分野の中で、衛星が撮った画像のデータを使って、
その中から構成フレアと呼ばれる爆発現象、星の爆発現象を検出するっていうところがあったんですけど、
かなりこの衛星の画像データの分類が難しくて、人の目でやるのも難しい。
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統計的にどうにか頑張ってやってたっていうところに、AIを使って精度高く構成フレアを検出できないかっていう研究を僕は担当して、
面白そう。
それが初めてこの研究室の中でそういったAIだったり機械学習を使うっていうところを持ち込んだのが新しくて、
僕はそれで最後の大学院の修論を書いたんですけど、
その分野というかそもそも宇宙物理学の中で、当時2018年の時にAIを使うっていうところがまだ主流ではなくて、
今でこそ日本の天文学会とかそういう話出てきたんですけど、当時は全然マイナーな分野だったので。
そんな感じします。研究室でもとりあえずやってみようかみたいな感じで、これ食いついてくれる学生さんいますかみたいなのに食いついたわけですね。
まさにそうですね。僕新しいもの好きっていうのもあって。
ですよね。だから01が好きというか。
でもそうかもしれないですね。
素晴らしいなと思います。僕も実は研究室にリアルタイムPCRっていうのが今では1研究室1つぐらいあるんですけど、
僕ら大学の学部で2台ぐらいしかなかったんですよ。学部全部で。それがうちの研究室にあったんで、
誰も触ってないから、これ僕やりたいなと思って、先生僕触っていいですかって言ったら、来て2ヶ月ぐらい経つのに誰も触ってないから、
やりたいんですけどって言ったら、じゃあやってみなって言われて、半年後には24時間回るぐらいみんなが使うような機械になっちゃって。
僕管理人みたいな。僕修士論文それで書き上げたみたいな感じですね。
じゃあちょっと近いですね。
パイオニアではないんですけど、たまたま入った機械をずっと使いたかったみたいな。機械がちょっと好きな、メカが好きなんで。
今、顕微鏡の専門家になってるんですけど、その解像度ってところもフレアが出た時にそのフレアの映像がまだファジーというかぼやけてると
すごい遠くのものを出すから拡大してもレゾリューションとかが高くない中で、どれが本当のフレアなのとか、境目のどこまでが本当のフレアで、
どこがぼやけてて違うものの可能性があるのみたいなのをAIに分析させたって感じなんですか。
そうですね、まさにおっしゃる通りで。
いいですね。僕の顕微鏡の写真も実はミトコンドリアとか細胞の中の小器官がくっついてるのか離れてるのか、
細胞のものが丸と丸が近いと1個の点に見えちゃったりとか、そういうのをスーパーレゾリューションマイクロスコピーとかって100枚とか写真バーって撮ったり、
斜めから光当てたりして、本当の映像はこれだよね。ここは単に光が膨張してて膨らんでるように見えるだけだよねみたいな判断をするんですけど、
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そこのAI化ってところをやったんですね。
近いですね、本当に。
僕はAIはやってないですけど、Pythonとか使ってやらせたり、AIも入れたいねみたいな話はしてるんですけど。
まさにそういう、なんかAI使ったらできそうだよね、誰かやんないっていうところの中で僕が一番最初に手を挙げたっていう、
それがきっかけで今につながるAIとかに興味を持ち始めたっていうのが最初で。
いいですね。
ただでも物理学の中でフレアを高い精度で見つけてもあまり嬉しくはなくてですね、っていうところに僕は直面してしまって、
何でかっていうと、
あれ意味ないじゃんみたいな。
いや、と言いますか、精度高く見つけてたくさんフレアが見つかるのは嬉しいんですけど、
本質はそこではなくて、いろんな星から見つかったそのフレアってどういう物理的な意味があるんだろうっていうところまで落とし込んで、
初めて研究の意味が出てくるっていうのが物理の本質だったりするので、
そこまで考えて初めての研究成果っていうところによりかなり難しさを感じたのが正直なところがありまして、
そこが醍醐味でもあり面白みではあるんですけど、一方で統計系の専門家とかからすると、
新しいAIモデルができて、これくらいの精度が出た。
で、ステートオブジェアート最高精度が出たよっていうところで論文も出せるっていう分野も他にあるのを僕は知っていたので、
そのギャップを感じたと言いますか。
そういうことね。つまりめちゃめちゃ精度良く出せたと。
やったーって自分の中では思えるぐらいの解像度になったと。
で、他の分野でも解像度高くなりましたやりましたで結構良い論文パッて載せれるのに、
その取れたもの、綺麗なものが理学的にどう大事なのって言われたときに、
えーそこ繋げなきゃいけないの?みたいな距離感を感じたってことでした。
まさにおっしゃる通りですね。
そこが研究の難しさだよなーっていうのをこう感じて、
終始論文の後半の3ヶ月ぐらいはそこに頭を費やしたんですけど、
なんかこう実社会とのギャップを感じるなと言いますか、
AI使うだけじゃダメだよねっていうところ。
じゃあこれ社会でどう使われてるんだろうなっていうところに僕は興味を持ったんですよ。
っていうのがきっかけで、なんかこうAI、社会でどう使われるのかな、
むしろ本当に使えるのかなっていうところを確かめたくて、
その先のキャリアを考えるいいきっかけになって就職したっていうのが、
社会人になるところの架け橋と言いますか、繋がりですね。
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あーありがとうございます。なんかすごい真面目な良い話を聞きました。
そのね、やっぱデータサイエンスだけど、結局その理学に繋がるために結構そのピュアなね、
アカデミックなアプローチでそこに入ってて、
でもロジカルにそこを繋いでいくっていうのはね、難しいところがあるっていうところで、
壁を感じたんですね、少し。
そうなんですよね。
でもそこからやっぱ実用化させたいですよね。
役に立つ科学であってほしいっていう気持ちはありますよね。
いやそうなんですよね。AIって面白いし、使えるし、精度も出るから、
なんか人のためになるようなものが作れると嬉しいなっていうのがふわーっと当時は思っていて。
で、当時ってAIなんちゃらっていう製品ってまだ出ているか出ていないかくらいの時期で。
いい時期ですよね。
そうなんですよ。
だから、じゃあちょっと自分で作ってみたいなっていうところですね。
なんか就活ですごいメリットあったんじゃないですか。
その頃の就職先というか、AIに興味のある企業って多かったですか、その当時。それともまだ少ない感じですか。
いや、多くなってきてます。今ほど多くないですけど、実際にはあったと思いますっていうちょっとふわっとした回答になって申し訳ないんですけど、
僕、今働いているソフトバンクで働いているんですけど、
そうなんですね。
そこしか面接受けなかったんですよ。
あー、はいはいはい。
っていう理由で、他の企業はどうだったっていうところの、正直温度感が本当にふわっとしかわかってないっていうのが正直な話なんですが、
一社しか受けなかった理由も、当時大学院の2年生の夏休みくらいに、ソフトバンクの会長の孫正義ですね。
はいはい、孫さん。
が、毎年1回キャリアライブっていうところで、今後の10年、20年、30年、何年、100年先、世界はどうなるかみたいなところを結構語るイベントがあって、
そこで本気でAIを使って世界変えていくって話を熱弁されていて、
この会社だったらなんかAI使ってサービス開発できそうだなっていう、本当に安直な理由で僕は就職活動をして、そのまま入社したっていう流れだったんで。
ピンポイントじゃないですか、もう一社決定みたいな。孫さんの言葉に感銘を受けましたって言ってね。
はい。
トル側からしたらもう完璧ですみたいな感じ。しかもAIで、AIで時代作っていきたい若者がソフトバンクに来る、ぜひ来てくださいですね。
本当にそんな簡単に就職活動終わってしまったんですけど、それでやりたかったAI開発だったり、仕事に就くことができて、
僕今社会人4年目にはなるんですけど、その間ずっとAIを使ったサービス開発とか、結構AIどう使うか、社会に実装していくかっていうところをメインでやっているので、
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本当にやりたいことができているなっていうところですね。
いいですね。ちょっといろいろ繋がっちゃったけど、ちょっと準備してたことからまず話します。
僕ね、りょうさんとりょうちゃんとたっちゃんが2人でデータ分析屋さんやってるこの空気感がまずオシャレだなと思ってたんですよ。
オシャレ。
僕のいつもやってるデータサイエンスは細胞でやってるんですけど、近くにいた人たちがもうアメリカなんで、インド人の方が実は多くて、
なんか人種の話をしちゃうとダイバーシティ的に問題があるとか言われちゃうとちょっと嫌なんですけど、でもすごく強いんですよ。
彼らやっぱり数学とデータサイエンスにかなり教育に力を入れてきてるんで、若いインド人の留学生の方々がすごく強くて、
一人すごい人がいたので、その人を雇ったら次々次々来るようになって、5人ぐらいデータサイエンティストがいる研究室なんですね今ね。
彼ら1年2年ぐらいで、こちらで大学卒業したんですよ。インドで卒業してこっち来て、
就職みたいな感じで1年2年で就職取って、すぐ企業に就職するんですよ。
僕の収入より上の収入でアメリカの企業にボンボン取られて、データサイエンティスト2000万クラスに行っちゃうんですよ、いきなり。
そうですよね、アメリカだと。
博士は取ってないですよ、マスターですよ。しかも1年2年で、そんなに英語も上手じゃない人も中にはいて、
だけどデータサイエンスできるって言って、僕ら医学部なんで医療関係のやつやると病院とかにポンポン決まってるんですよ。
すごいまた次々来て、うちの研究室、年収2000万製造マシンみたいになってるんですよ。
日本も大学生4年生出たら、うちの研究室来て、2年間データサイエンスで医療関係とか顕微鏡の写真とか、
多分同じような感じだと思うんですよ、解像度上げてくるAI入れ込んでバーンみたいなのやって、
で、糖尿病の原因遺伝子はこれだとか、ミトコンドリアの細胞と細胞ここはくっついてるよ、
この2つのタンパク質はくっついてるかくっついてないかのこのデータの中から、この2つはすごい相関関係持ってるけど、
スピードね、くっついていくスピードと壊れていくスピードがこうなってるから病気になってくるんだみたいなの、データがすぐ使えるんですよ。
それを1年2年やってった人たちがもう本当に2000万クラスにボンボン入ってくるから、
日本のデータサイエンディストこれやればいいのにって僕見ながら思ってるわけですよ。
柳南年やって、やっとこうまともに飯が食べれるようになって、指導してる学生たちがあっという間に僕の収入を超えてくる。
でもすごい夢がありますね。
だからみんな優しくしてくれるんですけど、でも話してる空気感とかは全然オシャレじゃないですよ。
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文化の違いとかもいろいろあるんですけど、このデータの可能性とかもこうしていくとこうなるよね、ああなるよね、
ああいう風にね、オシャレに喋れたらいいなっていうのを隣のデータ分析屋さんの中で、
データをいろんな角度から、映画も出すしサッカースポーツも出すし、
ツイッターとかのバズりとか、あと生活とか宇宙の話いろいろ入った中でやってるのが素敵だなと、
オシャレだなと思って聞いてて、僕の周りにあるデータサイエンディストから比べて圧倒的にオシャレな感じあるじゃんと思って。
ありがとうございます。
そうそう、その僕たちの学生も熱意はあるし夢あるし目輝かせていろいろやってるんですけど、
だけどここで感じるのはやっぱり数学を小さい時から勉強してきたり、科学でいろんなものを育ててきたものがデータサイエンスってところですごい形になって、
で今このAIとかが僕らの生活の様々なところに染み込んでくる感じで戻ってきてるじゃないですか。
そうですね、ようやくですね。
だから僕はそこでこの二人のオシャレ感とか、だけどちゃんとサイエンスの根っこみたいなものがガッチリ入ってるという理由を知りたかったんですけど、
同じ研究室でこうやってきたっていうのがあって、でりょうさんはあんまりAIじゃなかったんですね、その時は。
そうですね、当時は結構理論よりと言いますか、物理の真ん中をやられてましたね。
なるほどね、それでお金の話も好きだから、ここでソフトバンクに行った辰月さんを呼び返して、
そしてポッドキャストやろうという熱意につながってんだなっていう、辰月さんを呼んだ理由がなんかすごくわかりました。
でもどうなんだろうな、一緒にポッドキャストやろうっていうところ、辰月さんが本気でどう思ってるか正直わからないんですけど、
なんで僕を選んだかっていうところもよくわかんないんですが、その前に僕自身が辰月さんがポッドキャストの世界でどういう人なのかって正直わかってなかったんですよ。
わかってなかったんですか。
そうなんです、やってることは知ってたんですけど、なんかポッドキャストっていうラジオみたいな、これ僕の主観の話ですけど、
ポッドキャストっていうラジオみたいなところで、なんか一人喋りしてるらしい、宇宙の話してるらしいくらいで、それ以上もそれ以下もなくて、
で、それやってるけど、ただ大学の先輩だし仲いいし、しょっちゅう飲みに行ったりするしっていう、友達だよねっていう関係の方が強くて、
だから、なんか最初ポッドキャストやろうよって言われたときも2回ぐらい、ああ、ああ、みたいな感じで流していて、あまりハマるタイミングがなかったんですけど、
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意外ですね。
ポッドキャスト ただなんかこう、2、3回ぐらい声かけてもらったときに、なんかふと自分の中で、やろうかなって思ったきっかけというか、
なんかタイミングがあって、それって何かっていうと、
めっちゃ気になる。
ポッドキャスト データサイエンティストの仕事をしている中で、かなり勉強をする機会が多いんですね、働きながら。
新しいAIの技術ってこういうのがあるよねっていう論文を読んだりとか、その論文を元に新しく実装してみたりとか、
なんか画像の分析をしたり、音声の分析をしたりとか、いろんな分野のデータを扱うためにそこでインプットする知識ってめっちゃあるんですけど、
それをアウトプットするタイミングってあんまないなっていうふうに、自分の中で感じていて、
なんかその脳みそに溜まった話をどっかに出していきたいっていう欲があったっていうのが一つと、
あとは、働く中で、先輩の社員とか、僕の周りには結構コンサルティングの会社を一社目でやっていて、
で、移ってきて働かれてる先輩とかいると、やっぱりプレゼンが上手かったりするんですね。
で、そういう人を見てると、なんか自分ってプレゼン能力あんま高くないなっていうところに、ちょっと劣等感を感じたっていうところもあって、
で、そんな中でりょっちが、ポッドキャストやろうよ。勉強してる内容アウトプットすればいいから全然辛くないよみたいなことを言われたときに、
あ、なんか今自分の課題感と合ってるなっていう。
いいですね。
っていうのがきっかけだったし、大学院進学したタイミングでも、なんか自分の人生の分岐点に佐々木さんがいたんで、
そして上手いこと言ったから、今回もなんかいいきっかけになるんじゃないかなっていう、ちょっと佐々木さんに賭けてみようみたいなところもあって、
3回目くらいの誘いの時は結構すんなり、やりますやりますみたいな感じで前向きに考えました。
3回頼まれたんですね。
3回誘われて。
そこから呼ばれて、やってみてどうでしたか。
やりたいことができるなっていうのと、あんまり佐々木さんと喋ってる中で仕事の話がちがちすることもない、結構おしゃべりモンスターなんですよ、普段の佐々木さんって。
毎日あれだけ喋ってるのに、さらにこんだけ喋るかみたいな。
エピソードトークも大好きだし、すごいお笑いにも厳しいし、結構友達の中とかだったら、ちょっとなんかオチをどう持ってっかみたいなところの研究、
お笑い研究みたいなものもしてて、ちょっと面白い話聞いてよっていう感じのキャラクターなので、
その延長線上で真面目な話もできるし、ちょっと面白い話も聞けるしで、楽しくできてるなっていうのが半年以上やってきて、率直な感想ですね。
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僕ね、初回エピソードの話ちょっと聞いたんですけど、4回撮り直しました?
4回だったかな。いや、まだ実はあれ公開されてないエピソードも1個あるくらい、最初ボロボロだったんですよ。2,3回、4回撮ったかもしれないですね。
で、話のネタも変えて、打ち合わせをやり直したりもして。
そうですそうです。
大丈夫でした?ダメ出しとか来なかったですか?大丈夫でした?
ダメ出しはなかったですね。けどなんか変な変な顔というか、おい大丈夫かよみたいな感じで、今まで経験したことがない雰囲気を感じたのは事実ですね。
ですよね。超大変ですよね。いや、ジオさんも大変だったみたいですけど。実際それどのくらいかかりました?やっぱり1回目これだってなるまで。1週間くらいかかってるんですか?もっとかかってるんですか?
あ、でも多分同じ日にエピソードを撮ったので、撮ったのは1日で撮り切りました。
ただ、OKが出るまでは5時間くらいかかった気がしますね。
終電ギリギリだった気がしています。別日の収録し直しの可能性もあったってことですね。
ありましたね。あ、どうだったかな?別日だったかな?ちょっともうなんか大変すぎて記憶がもう曖昧すぎますね。
とりあえず大変でした。もうなんか時間かかるし、その後の編集も大変だったし、どうにか、まあでもやりながら変えていけばいいじゃんっていう結構、
佐々木さん的にはこうアップデートアップデートしていくっていうやり方が好きというか得意だし、
テコ入れしていくっていうのも得意なので、まあどうにか出してみて、ダメだったらまた変えていけばいいよって結構前向きな感じで進めましたね、最初の頃は。
なるほど。最近はどうですか?
最近はやり直しはないですね。
で、編集は2人でやってるんですか?それとも佐々木さんがやってるんですか?
僕が100%でやってます。
そうなんですね。じゃあそれをりょうさんがチェックする感じ?
チェックして、あとはタイトルつけたりするのは佐々木さんが全部やっていて、音源だけ僕が編集してますね。
編集の前にあそこ良かったらここメインに持ってったらいいよとかいうアドバイスは来るんですか?
いや、中身の話はないですね。どちらかというと、なんかどっちの笑い声がでかすぎてそれを小さくしたりとか。
あー音質ですね。
そうです、エピソードトークがっつり切ったりとかっていうところは僕の方で判断してはやってますね。
あー耳障りのところですね。耳障りを良くしないといけないから、ポッドキャストは。
そうですね。
なるほど、じゃあ実は僕一番心に来たというか、僕と一緒だなと思ったのはやっぱり研究で調べていくとインプットインプットになってアウトプットの期間が少なくて、
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いざプレゼント化っていうとそぎ落とした結構固いプレゼンが仕上がると。
でも研究者同士の話とかで一番面白いのって、その間ぐらいを自分の言葉でこの分野面白いんだけどここ難しいんだよみたいな話とか、
将来この辺の可能性があるって言って、まだ証明されてないんだけどきっとこうなんじゃないのとかっていう、そこら辺の感覚で喋れる話って面白いし、
論文に全くならないところに学びとかあって、本当はこの研究のこことつながると面白いと思うんだけどそっち調べすぎて、
自分の本業に戻ってこれないような時間があった時に学んだやつとかを出したりしないと、
悪いメモリーが頭の中に残っていくっていうか。
悪いメモリー。
なんか消去していきたい。僕の研究、糖尿病の研究の中で細胞の中に悪いものがたくさまったりするんですけど、
それをオートファジーとかって言って大墨よしのり先生がノンブレスを取ったやつって、それを食べてしまう。
食べて消去していく細胞の中から取り去るんですけど、それをすることによって代謝が良くなって、外にいろんなものを出すことによってまたなっていくんですね。
老化とかしてるとそのオートファジーのシステムが悪くなるっていうか、悪いものがいっぱい溜まってしまうんで、
細胞ってどんどん新陳代謝が悪くなって老化、分裂のスピードとかも遅くなって老化していくっていう仕組みの中のやつなんですけど、
脳細胞とかでも一緒で頭にメモリが蓄積されていくときに、余計なものってどんどん排除して新しくまたキャパシティを広げて、
普段使える脳のキャパシティをちょうど良くしておきたいじゃないですか、フレッシュにしておきたいじゃないですか。
その消去としてポッドキャストってすごいすっきりするっていうか、しかもそれが録音されて残るんで、
なんか頭から完全に消えたわけじゃなくて、アウトプットの形がちょうどいいみたいなのがあって。
わかる、確かにそうだ。
研究者のポッドキャストって僕らにあって別にお金もらわなくてもこれやりたいので、
頭の中に残って面白いなとか引っかかったなっていうのをずっと頭の中にとっておくのってすげーエネルギー使うんですよ。
だけど一回排出させてどっかに残すと、実はいっぱいあった中で本当に自分が気になったのここだなみたいなくっきり、
輪郭がくっきりするみたいなことがポッドキャスト終わった後に、
あ、これだったみたいなのがあって、そこだけとっておくことによって次のアイデアにつながったりするんですよ。
だからこれは僕には向いてるなっていうか、これなら続けれると思ったんですよ。
いやーめちゃめちゃわかりますね。
ね。
ポッドキャストの使い方これですよね、本当に。
ね。
確かに研究者の方は絶対そうですよね。
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たぶん研究者の人以外でも、こう普段いろいろやってる中で、
本で学ぶことよりアクティビティとかで学んでる、実生活のほうが学ぶことって多くて、
それで頭の中に日々感じた気づきとか、そういったものもたぶんポッドキャストで残してくってめちゃくちゃ効率がいいというか、
健康的に頭の思考回路みたいなのを健全に保つことができる気がするんですよ。
絶対そうですね。子どもでも今最近アクティブラーニングとかっていう、結構前から言われてます。
僕、実は中学校のとか高校の教員の免許持っていて、
あ、そうなんですね。
はい。
素敵。
そういう学び方って大事だよねみたいなところ。体験もしてるし、勉強もしてきたっていうのもあるんですけど、
子どもがそうなら大人って絶対そうだよなって思いつつ、大人になるとあんまり真面目に外にこういう話できる機会ってなくて、
僕はちょっと寂しさを感じていたんですけど、本当にポッドキャストっていい場所だなっていうのは、
アウトプットの場所としていいですし、自分の中の言葉をちゃんと言語化して整理するっていう意味でも大事ですし、
意外と発信することで他の人が聞いてくれてフィードバックくれるので、
自分が気づいていなかったこととか、そういう視点もあるんだっていう多角的な意見をもらって、
また自分の中でちょっと考えてみるっていう、こういういいサイクルがずっと回り続けてるなっていうのは感じているので、
これはずっと続けていきたいですね。
嬉しい。
すごい、実は教員免許にめちゃくちゃ刺さったんですけど、
本当ですか。
たつきさん、それはシャッカーの教員をやりたいっていう気持ちだったんですか、それとも理科の教員をやりたいなっていう気持ちだったんですか。
半分半分、プラス母親が教員だったので、
お母さん、そうなんだ。お母さん何の先生なんですか。
特別支援の教員で、
そういう幼い頃からいろんな話を聞いていて、
特別支援の教員に僕もボランティアみたいな感じで遊びに行ったりもする機会があったんで、
結構そういうところで、教育って大事だよねとか、面白いよねっていう風なところは持ったまま、大学でもちゃんと勉強もしてみようかっていうところで教員免許は取りました。
ありがとうございます。
じゃあ結構いい時間になってきたんで、僕からたつきさんの提案をさせていただきます。
はい。
たつきさんのパーソナリティを知って、僕が頭に浮かんだことは、いずれ僕たちの科学教室の特別講師として、たつき先生に来ていただいて、子どもたちの先生として授業してもらいたいなと思いました。
面白そう。
教員免許、結構その学生時代忙しい中で取るの大変じゃないですか。
めちゃめちゃ大変です。朝から晩まで授業が。
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さらにコマ数多く取って、学校に来ない学生さんも多い中、結構教員免許の授業は厳しいので、
厳しいですね。
そういうサボりとかほとんどできず、最後まで取り、実習もあるじゃないですか。
教育実習ありますね。
北海道行ったんですか。
北海道行きました、母校に。
すごいな、素晴らしいですね。どうでした、生徒たちとの時間は。
率直に楽しいんだっていうのがありますけど、やっぱ人に教えるって難しいなって思いましたね。
やっぱり、このポッドキャストにもつながりますけど、ちゃんとに分かってもらえるように言葉を選んで整理して伝えるっていうところって、
簡単じゃないし、変な質問もやっぱり来るので、そう考えるんだっていう気づきもありましたね。
先生っていう職業って尊いですよね。僕本当にね、素晴らしいと思うんですよ。
先生になりたかったんです、僕も。
妻はちゃんと教員免許を取って、高校の先生を持ってるんですけど、
二人でね、科学教室を始めて、子供たちにハンズオン教育っていうか、プレイングっていうか、
遊んでみながら、気がついたら科学が染み込むっていうのが一番いい教育の仕方だなと思ってて、
で、その中で実験に集中してるから、発見する喜びみたいなのがあって、
そうすると隣にいる子と一対一で向き合って友達になるんじゃなくて、
お互いに同じものに夢中になりながら、隣の人と自然と友達になっていくっていう友達の形成が、
人間形成として、実はすごくいいと。
僕たちがそこの科学教室、結構多くの子供たちが来て、
ネイチャーセンターってところで実験とか、あとは自然観察とかで、川探検とか、
花を観察したりとかっていうのを親子みんなでやりながらやってんのを見てね、
実は多くのちょっと障害というか、特別支援に近い方々が入りたいということで、
それを受け入れて、科学教室が大きくなってたっていうのがあって。
素敵ですね。
輪もね、良くなるんですよ。
で、少し年齢がバラバラな子供たちが来るので、
5歳ぐらいから中学生ぐらいまでの子がみんなで一緒に実験したりするので、
なんかね、その輪が良かったんですけど、
科学教室やってたから、ポッドキャストも科学教室の先生として同じ立場でやれるんですけど、
このアウトプットの仕方がものすごく自分にも跳ね返ってくるんで、
そこで思ったのは、たつきさんの心の優しさみたいなのを感じたんですよ。
やっぱ教員免許は出していった方がいいですね。
本当ですか?あんまり外に行ったことなかったですね、言われてみると。
良い先生だと思います。だから、本当に氷壇に立ってほしいなと思いました。
多分今の仕事だけをやってたり、ポッドキャストやってても、
氷壇に立って直接会う生徒いないかもしれないですけど、
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僕はたつき先生に会いたい、いつかたつき先生に会えて良かったっていうお子さんが出てくると思う。
うわーそれめっちゃ嬉しいですね、そんなことがあると。
いや、絶対あると思うんです。
サッカーの経験、そしてね、北海道で育ったこともそうだし、
そっから大学で挑戦したこと、大学院生になって、
AIっていうところまで来てること、たつきさんの人生の歩き方が、
僕は子供たちにとっても大事な道を示すと思いました。
素敵。
ありがとうございます。
ポッドキャストで盛り上がってて、すごい2人が話してて、
データサイエンスで僕迷子になることはないんですけど、
実は僕が迷子になるのは、2人がコナンとか漫画の話とかに行くと、
マニアだなと思って、すごいなと思って。
そうですね、半分カルチャーの話してますね。
置いてかれちゃうんですけど、でもデータサイエンスに関しては非常に面白く続いていけるし。
ありがとうございます。
結構、りょうさんのああいう話に振り回されてる感じが、僕は面白いので、
たぶんそのままのキャラクターで。
振り回されすぎないように頑張りますというか、
番組は続けていきたいんで、少しずつ大きくなるように。
最後に、今後の隣のデータ分析屋さんの方向というか、
見どころというか聞きどころという、宣伝していただけると嬉しいです。
ありがとうございます。
隣のデータ分析屋さんは、現役のデータサイエンティスト2人で、
今は発信はしてるんですけれども、
この業界どうしても移り変わりも激しいですし、僕らもキャリアがどんどん変わっていくと思うので、
たぶんその時で興味の持っているものが変わっていって、
なのでどんどんいろんなジャンル分野、業界に広がっていくと思うんですね。
僕らの人生と一緒に。
なのでその時興味のある分野、一番熱いホットな話題をどんどんアウトプットとして届けていくので、
そういったところを注目していただいて、
ちょっとデータ分析って難しそうだけど、
意外と簡単なんだなっていうところをみんなに気づいてもらって、
どんどんこういう僕らがきっかけでキャリアが広がっていく、
いいきっかけになると嬉しいなと思って、
これからも頑張っていきたいと思ってます。
ありがとうございます。
なんか過去エピソードとか、
これからいろんなコラボレーションが進んでいくので、
めっちゃ聞きどころがいっぱいありそうな感じがする。
そうですね。
この後年明けにデータ分析の業界だと、
有名な企業コラボももう既に決まっていたりするので、
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本当に現役のデータ分析やってる人が今何を考えているのかというところが、
どんどん発信できるコラボ期間をぜひ楽しんでいただければと。
日本を引っ張る企業とデータ分析屋さんがコラボしていくってことですね。
そうですね。
これ聞くともしかしたら日本のAI業界がどっちに向かっていくかも分かるし、
場合によってはそれが世界を先導しているという、
世界の最先端かもしれない。
そうかもしれないですね。
ちょっと楽しみ。これからのデータ分析屋さんの。
過去回で自分の聞いてもらえてるっていうのはどの辺りなんですか?
意外とコンテンツをピックアップしたエピソードが人気で、
タイタニックのエピソードとかは反響が大きくてですね。
僕タイタニックの映画見たことないんですけど。
僕めちゃくちゃ好きでした。
それちょっと異常かなと思うんですけど、
ただタイタニックといえばデータ分析の中だとチュートリアルで使われる題材だったりするので、
データ分析側から見たタイタニックと映画を見た、
佐々木さんのこの2人でタイタニックをベースに語り合うってところは、
ぜひ聞いてもらえると。
あれね、奇跡的に面白かったですよ。本当に面白くて。
あれ、佐々木さんの映画を見てないと。タイタニックを見てない。
タイタニックを見てない中でデータだけは見てるから。
そうなんですよね。
いや、よかったです、あれ。
ありがとうございます。
あれでりょうさんの方がちょっと変わった人みたいな扱いをしたところが最高でした。
本当ですか。
多分あれ聞くと本当にデータ分析屋さんの全体像がつかめるんで、
最初とかに聞いて欲しいエピソードですね、タイタニック。
あの雰囲気が再現性が取れるようにちょっとやっていきたいですね。
でもあれもよかった、ツイッターのバズり方みたいな話も面白かったです。
ありがとうございます。
ツイッターとかXも。
ちょっとこれからも頑張っていきたいです。
ありがとうございます。
もし予言エピソード、来年これやるよみたいなのがあれば。
僕もね、これ多分予言の回じゃなくなっちゃうんですけど、
一つ僕の方で予言すると、僕とりょうさんは何かをやっていきます。
2024年は結構つながりが世の中にバレていくようなことをしますね。
いいですね、予言ですねそれは。
それは一個ありますね。
あとはゆりかさんの会社からスタートアップというかイノベーションの製品が出るので、
そこでソフトバンクさんにはお手伝いしていただきたいなと、
助けていただきたいなと思いますね。
いいですね。
その商品を宣伝するために番組を一つ立ち上げますね、ポッドキャストで。
42:03
これが完全に新しいスタイルの言語教育ですね。
日本人が英語を話せない心の心理をですね、生物学者が心理とかの科学まで駆使して、
その壁を取り払った新しい教育法により、
アメリカに5年も10年もいるのに全く英語をしゃべれなかった方々が、
この勉強法を取り入れることによって、ものすごくしゃべれるようになりました。
興味ある。
興味ある。
日本人がなぜ英語がしゃべれないのか、なぜ心に何かがつっかかっているのかというところを、
生命学者が切り込むことによって分離融合の流れでできた新システム、これを売り出します。
これを5年ぐらい研究しまして、学会賞を取ってアメリカのアワードを取ったものが、
日本語、英語、そしてそこで成功すればたぶん50カ国ぐらい広がるんですが、
誰もが他言語をしゃべれるような世界を実現させるかもしれません。
すごいな。
これにAIを乗せたらさらに素晴らしいことになると思うので、
ぜひソフトバンクの方々には助けてほしいと思ってます。
面白そう。
素敵です。楽しみにしてます。もうなんかワクワクしますね。
楽しみな2024ですね。何かありますか、予言。
そんなにたくさん出てくると恐縮しちゃうな。
こうしたいなっていう希望、野望、夢を言うと、
隣のデータ分析屋さんはやっぱり大きくしていきたいなと思っているので、
どんどん露出を増やしていきたいっていうところですね。
なので今YouTubeチャンネルでも広げていますし、
番組のスタイルとか編集の内容とかもどんどんバージョンアップして、
多くの人に見てもらえるようなコンテンツ作りをしていきたいなというところを、
SNSを駆使して売り出していこうかなというところを考えているので、
そこら辺でみんなの目に留まる機会を増やしていければと思ってます。
いいですね。素晴らしいと思います。
たつきさんがたぶんどんどん出ていって、
でも僕は思ったのはたつきさんの良さって、
やっぱり教員ってところだと思うんですよね。
教員免許ってところもいいなと思ったんで、
少し若年層というか小中高校生に、
AIとかデータ分析の面白さっていうのを届ける活動をしたら、
なんか広がる感じがしました。
気づいてなかったんで、参考にします。
でも結構日本の教育、そっち行ってません?プログラミングとか。
どんどん若い世代に浸透していってますね、今。
最近コラボレーションした支部長さんが、
技術なんですけど、名前忘れたけど、
トヨタ関係で物作りを子どもたちに伝えるっていう教室みたいなのを広げてるんです。
45:02
自分が好きな物作りをいろんな人に勧めたいけど、
やっぱり子どもたちに触れてもらうっていうのは、
結構国のミッションでもあるので、
物作りを子どものときから。だからロボティックスと、
支部長さん自体もAIの分野で活躍されてるので、
だからそこをやってたのを浮かんで、
データサイエンスとAIで子どもたちの教育に関わったら素敵だろうなと思いました。
そうですね。
元々持ってるパッションみたいなのと繋がるんじゃないかな。
でも僕も科学教室やり始めたのが30過ぎてからなんで、
それから子どもたちにこんなに教えられるというか、
こんな目を輝かして科学やってもらえると、
すごい幸せな気分になるんですよ。
だから研究室に閉じこもって研究してると、
僕のやってることってお金も渦巻くし、
よりできる人がさ、時にはマウント使う、
俺の方頭いいぜ、できるぜみたいなさ、
マウント使う方に使ってくるしさ。
科学ってそういうもんじゃないよと思って。
人を助けるためにあるもんだよみたいに思っちゃったりするんだけど、
それを子どもたちの世界見ていくと、
科学の発見で、言葉違うんですよ。
日本から来たばっかりの子だったり、
こっちでずっと育ってるんで英語しかしゃべれない子だったりして、
科学がなかったら2人はそんなに仲良くなれないのに、
そこに一緒の実験してることによって、
すごいあっという間に仲良くなっちゃう。
これだよねと思って、科学の良さって。
そうだよな。
僕も感じたんで、ぜひたつきさんのバックグラウンドを活かして、
いろんな方々、さまざまなバックグラウンドをして、
それを届けてもらえたら嬉しいなと思います。
ありがとうございます。
ちょっと何か仕掛けていきたいなと思いますね。
ありがとうございます。
本当に見えました。
2024、たつきさんとりょうさんが、
それぞれの個性を活かして、
番組がでっかくなっていくっていうのをちょっと見たなと思って。
来年の年末でもいいので、僕呼んでください。
もちろんです。よろしくお願いします。
今日は隣のデータ分析屋さん、たつきさんに来ていただきました。
めちゃくちゃ面白かったです。ありがとうございます。
ありがとうございました。
かなべる銀河細胞
聞いていただきましたが、いかがだったでしょうか。
藤森さんでした?
平岸さんでした?
全然わからない。
わからなかった?
心は?
やっぱ教育がこれだけ好きで。
そして教育実習にも行っていて優しさがあって。
博多花丸大騎士だということがわかりましたね。
全然よくわからなかったんですけど。
隣のデータ分析屋さんイコール博多花丸大騎士だということがわかったんです。
おしゃべりモンスターで、どんな宴会とか、どんな宴会じゃないんですよ。
48:03
研究室でさえ盛り上げてしまうりょうさん。
確かにね。
わかる?
確かにね。
挨拶するなら僕に任せてみたいな。
ボールを持ったらまず僕にみたいな。
頼もしいね。
りょうさんが言って。
それをはいどうぞどうぞとやっている大騎士先生。
しかもちゃんと教職免許を持った大騎士先生が。
辰木さんってことね。
今はっきりわかりました。
だからその視点でですね。
これからは隣の分析屋さんをハンターチャンスしてください。
待って待ってハンターチャンスっていうのは大騎士さんじゃないよね。
花丸さんね、花丸さん。
だからハンターチャンス。
よくわかんないけどなんか。
負けられないポッドキャストがあるんです。
りょうさんがんばってる。
ということで、ポッドキャスター辰木さんの人生に触れることができました。
間違いなくAI人工知能で世の中が変わっていくんですけど。
それにも2017年、18年の孫正義さんがですね。
ソフトバンクは人工知能で世界を変えますというセミナーを聞いてですね。
これは僕はここの会社に入ろうと思ってそこに行ってすぐ決まってそのまま働いてて。
人工知能に関わるプロジェクトに思った通りに関われるようになったという辰木さんの話でしたね。
そうやってやりたいと思ったことが比較的早く決まるって幸せなことじゃない?
本当にそう。
そしてそれをりょうさんがその輝きを楽しそうにやってるのを見つけて。
ちょっとこっちに来て。
大吉さんを自分の隣に置きたいなと思ったこの2人が結成した隣のデータ分析屋さんだったってことがわかりましたね。
お2人とも誠実な方ね。
そうですよ。博多花丸さんも大吉さんもめちゃくちゃ誠実な。
4人とも誠実な方ね。
そうですね。見逃せない戦いがあるんです。
おめでとうございます。
似てないね。
しかも楽天ね。
何が?
楽天カードじゃなかった?
そういう意味で?
だってあれはあのネタでいろいろやってるから。
楽天カードのために作ったネタではなくて。
ただ花丸さんのモノマネのリストの一つでしょ。
ということで次回からの少し奏でる細胞の予告をしたいと思います。
次回は2月の科学系ポッドキャストの日ということでテーマが決まってますね。
支部長さんがものづくりのラジオの方でホストしてるんですけども
今回のテーマは変人となってます。
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変人!
変人といえばやっぱりヒロかユリカさんだと思うんですけど。
天才ね。ヒロとユリカはね。天才よ。
昔から言ってるじゃん。ずっと言ってるじゃん。
2人の天才を生んだっていうところに。
俺が2人の天才に挟まれてるっていう話をしてるでしょ。
ヒロとユリカを説明しないといけないんじゃない?
ヒロとユリカは大丈夫。
世界が知ってるからさ。
2つしか知らないと思うんだけど。
この2人に匹敵する天才を世の中からさらに2人見つけてきたので
その2人の天才について語ろうと思ってます。
ということで次回のかなデル細胞も楽しみにしてください。
しかもその後は2月はですね、すごいゲストに来ていただきました。
またまたまたまたですけども。
たくさんすごいよね。
朝日新聞ポッドキャストのですね。
忍魂新聞?
忍魂新聞は朝日小学生新聞。
朝日小学生新聞は忍魂新聞じゃない。
忍魂が出てくる新聞。
ちょっと私の認識が忍魂新聞だったんだけども。
そこの朝日新聞の神田大輔さんに来ていただきました。
喋り放題喋ったので。
なんかね、一つのトピックに収まらないんですよ。
かなりいろんな話をして。
報道関係で仕事されている方ってやっぱりすごいなと思いましたね。
さらにこの朝日新聞ポッドキャストがものすごい人気がある番組なんですけど。
本当に日本一にも取ったことがありますし。
そこの方々の熱心みたいなものにね。
本当に素晴らしいなと思って。
だからこそ一人一人が発信することが大事だなと思って。
またポッドキャストの良さにも気づくような回になりました。
なのでぜひね、2月もいろんなことが目白押しで盛り上がるかなでるサイトになると思いますので。
今後も聞いていただければと思います。
それでは最後までお聞きいただきありがとうございました。
お相手は科学教室の先生たつと。
ゆりかでした。
どうもありがとうございました。
バイバイ。
バイバイセコ。
