保育園の現状とAIの可能性
あなたは保育園にどんなイメージを持っていますか?
笑顔の先生、元気な子どもたち。
でもその裏側には、球体依然とした経営と見えない苦労があります。
実は多くの保育園は30年前とほとんど変わっていません。
人手不足、紙と電話の業務、親の不安。
AIが保育園を変えるでは、元NTTエンジニアで30年の経営者である私、近藤が
子ども環境アドバイザーの安藤さんと一緒に、AIとDXで保育園をどう変えたかを語ります。
テクノロジーは暖かさを奪うのではなく支えるもの。
未来の保育に本当に必要なこととは保育園を変える。今こそその時です。
こんにちは、社会福祉法人みなみ福祉会近藤です。
こんにちは、子ども環境アドバイザーの安藤です。
今日もよろしくお願いします。
よろしくお願いいたします。
今回のテーマはAIでできること、できないことということになっています。
保育から一旦離れて、保育を考える上で今のAIってどんな感じなんだろうねっていうところから話が共有できると楽しいかなと思うんですけど。
安藤さんは今普段AIの使い状況っていうのか活用状況っていうのはどんな感じですか。
やっぱり仕事柄ですよね。仕事柄でいくとですね、やはりプレゼン資料を作るとか。
それから例えば何かのストーリーも全部考えてっていうとですね、全部彼がやってくれるので。
そうですね。ほとんどそれが彼なのか彼女なのかわからないところではありますけど。
プレゼン資料を作るっていうのはもうAIにそのままファイルの生成1スライドごとの生成までやってもらってます?
やってもらってますね。
それは何を使われてますか。
いろんなものを使ってますね。
例えば。
会社の中でも全部これでやろうねっていうの決めちゃってたので、その中でそこに放り込んでいくっていうことをしてますね。
私なんかは今毎日note.comに投稿を続けているので、一つ一つの文章を一から全部作ったりはせずに、
今日はこんなことを話したい、こういうことを思っているんだっていうことを、こんなことを思っているんだっていうネタをわーっと書き連ねて、
そういえばこんな記事もあったよねっていう参照しながら、じゃあこんな感じで文章を作ってっていうと叩き台をざっと作ってくれるんですよね。
なるほど。
それをまた最後手直しをしながら、もしくはそこで生成AIと議論をしながら、ここはちょっと違うんじゃない?
ここってどういう考えでこれ書いた?みたいな話をしながら。
だから生成AIに全部作ってもらうというよりは、生成AIと一緒に競争を共に作るという作業を行いながら、毎日note.comへの投稿を行っているという、そんなところなんですね。
もしよければnote.comフォローしていただいて、一個一個の記事、面白かったらいいねしてもらうと、私が陰でこそっと喜んだりしますので、どうぞよろしくお願いいたします。
生成AIがいろんなことができるようになってきたという中で、例えば保育っていうところで言うと、そこにもいろんな可能性は出てくると思うんですけど、今あるサービスとしてはどんなもの、何か見たことってありますか?
一番、生成AIなのかどうか、ちょっと私たち、そこは正直言うと距離感があるかなと思うんですけど、保育の現場っていう話になると。
でも、保護者の方と連絡帳代わりにやり取りしていることなんていうのも、たぶんあれは生成AIが含まれているのかなと勝手に思ったりもしてたんですけど。
サービスによってはそれもできるようになっていますよね。
普段私たちが使っているLINEサービスでも返答をAIに生成させるというボタンがありますよね。
ご存知です?
それはまだ使ったことないですね。
タイムラインをざっと見て、今こういう状況の話になっているから、ここの返答はどんな感じでやったらいいってボタンをポンと押すと返答の候補をワッと出して、この候補をポンと押すとそのまま返答として送信できる状況になっているんですよ。
LINEですか?
LINEです。ということをテーマにしたラジオ番組が東京FM、名古屋ですとFM愛知の日曜日の夕方に、そんなラジオドラマもラジオドラマとして構成されるぐらいまで、そのLINEサービスのAI返答作成サービスというのも充実してきていて、面白おかしく展開されていたんですけど。
例えば保育の場ですと、この間保育サービスの展示会に行ったときに紹介されてたサービスでは、保育計画の文章をボタン一つで生成してくれるというサービスがありましたね。
それを運用している、実際に導入されている保育園の例として、私は名古屋市南区で運営をやってるんですけど、お隣、みどり区の保育園の名前があって、あ、本田先生使われてるんだと思いながら、ちょっと感想をお伺いしたいなと思いながら見ていたところです。
まあでもあれですよね、今まででもどちらかというと定型文的なものが正直ちょっとあって、それを選ぶというようなことに対して、慣れ親しんでいる先生方もお見えになるかと思うので、そんなに違和感はなく導入できるのかなと。
ただその当時もですね、昔その定型文があることに対して記録というものとか計画というものはこういう形でやるもんじゃないという多くの先生方の発言を耳にすることだったんですけど、いまだにそれは多分あまり解消されてないんじゃないかなと思う。
解消されてないですね。そこのところは、要はPDCAを回すという話のCの部分になってくる、要はチェックの部分、振り返りのところをどのようにやるかというところに関わってくると思うんですけど、保育の場合には、
そういったお偉い先生も、お偉い先生というとなんかちょっと嫌味な感じに聞こえちゃうかもしれないですけど、保育業界全体としても正解ってないよねって最初に言っちゃった上で、そこの中で評価をしようというと評価の軸がないんですよね。
そこが難しい中で、じゃあ自動生成だとかコピペでの評価がいけないっていうことの枠組みも、それはそれでどうなのかなと思ったりはするんですよね。
普段行っている保育について、日々の保育日誌っていうのはあるんですけど、ある日の保育日誌の反省、今日の振り返りっていうのを拝見をしたら、今日はとってもいい天気だったって書いてあって、それは保育の振り返りなのか、日記、感想文なのかどうなのかなってすごく頭を悩ませたことはあるんですけど、
じゃあ逆に子どもたちの見守りをやりながら、例えばなんていうのかな、普段のご家庭での子育てをやりながら、今日の子育てについて評価、反省、次の日の計画を立ててくださいっていうと、
たぶん同じような感じ、今日はミルクをたくさん飲んでくれた、ようなことを毎日のように同じように書き続けるっていうことは出てくるのかな、そういう意味では保育っていうのの評価の仕方っていうのは、たぶんとても難しいな。
そこに対してそういった日々の子どもたちの様子をテキストで渡しながら、また一方で保育計画だとか保育所保育指針、様々な保育にまつわる法律ですとか評価基準ですとか、
あとはその日に流れてきた保育に関する子育てに関するニュース記事を取り組んだ上で、今日の保育もしくは今日の子育てについてどう思うという生成AIとの会話をすることで、
その振り返りをより質を高めるというのか、振り返りの幅を深めるということには寄与できるのかなという気はするんですよね。
そうですね、今何かふと思い浮かんだのがですね、なかなかやはり私たちの仕事と違って保育士さんっていうのは一つの箱の中、要は施設の中でずっといるっていうことはある意味隔離された状態にいるわけですよね。
そうなんですそうなんです。そういうところで外部的な情報を取り入れながら、結局生成AIと言われているものは、いろんなところを巡った上で世の中の真実を出してくれるというのではなくて、
私の思うところでは永遠に永久的に使う人の壁打ちでしかなくて、だから使う人が変わると生成AIが返してくれるテキストも返事も変わってくる。
そうすると自分は一体何を考えているんだろうかということを気づかせてくれるツールということにも役立つのかな。そのあたりが生成AIのできることっていうところになっていくんじゃないのかなというふうな印象を持っているんですよね。
AIエージェントの未来
でも一番大切なところですよね。一番最初に言われたやはり競争する。よく道具なんだから、一つには生成AIでなくなる職業みたいな話があって、これから先半分ぐらいの仕事がなくなっちゃうよと。
競技論的なところで、一方であれは使いこなさないといけないんだっていう人たちもいると。使いこなすとかっていう話ではなくて、本当にパートナーとしてどうお付き合いをしていくかっていう形の方がスタンスとしてはすごく自然なような気がするんですよね。
本当にそういうふうに私も思うんですけど、世の中の言われ方っていうのは、その時々の流れによってそのトーンもいろいろな形で変化をしつつありますし、またそのAIの使いこなし度合いっていう言い方が正しいかどうかわかりませんけど、
そういった集まりの研修の内容、研修レベルによってもかなりトーンが変わっていく感じはするんですけど、AIをどのように捉えるかっていうのはとても難しいな。
先日私が参加したのが、今、生成AIっていうところが一般的に広まっているところなんですけど、それの後のステージとしてAIエージェントっていうのがあって、先日AIエージェント博覧会っていうのに行ってきたんですけど。
同じ場所ですね。
ものすごい人の集まりですごかったです。
生成AIの限界点、今もしくはこういったことで皆さんが悩まれてるって、それをAIエージェントでどうやって解決するのかっていう話がうわーっと展開されてたんですけど、
簡単に説明すると、生成AIっていうのはラグっていう、RAGって言われてて、Retrieval Augmented Generationっていう、要は世の中の情報をいっぱいいろんなところから取り出してきて、
それで情報を補強して不足分を突き出して生成をするっていう、要はRAGって言われる前の生成AIっていうのはユーザーから与えられた情報だけで生成をしていたんですけど、
インターネット上の情報を検索しながら、この検索した結果についても生成の材料として情報として活用しながら、テキストだったり画像だったり動画だったりいろんなものを返すっていう、そういうことをやっているんですけど、それが今一般的な生成AIのRAGって言われるところなんですけど、
そこの機能に、人から言われるんではなくて、自立的に動いて、なおかつブラウザを操作をして仕事を完結させてしまうっていうのがAIエージェント。
それのよく展示で出てくる例としては、お昼ご飯をお願いしたいんだけどって言っただけで、その人の好みを検索をして、これがいいねっていうので、Uber Eatsまで発注をやっちゃうっていうところまでができてしまうっていう。
それができてくると、例えば役所からの書類も、こんな書類が来たねっていうだけで、もう穴埋めから完成した書類を生成して、これで提出でいいですかっていう、本当にエージェント代理人としての役割をAIが果たしかねないなというところまで来ていると。
それの先としてフィジカルAIがあるっていう、もうAIを搭載をしたロボットですよね。
ロボットとして動き始めるっていうことまでやると、介護サービスの人たち、介護士はいらなくなるんじゃないかって言われている中で、介護士がいらなくなるのに保育士が守られるっていうことはないだろうなっていう心配も私はしているんですけど。
AIができないこと
AIでできることっていうのは、これからもどんどん広がっていくよっていうのが、一つそういったところからも分かるかなと思うところなんです。
じゃあ一方で、AIでできないことって何だろうっていうところを、今の地点で考えると、まだいくつかはあるかなと思うんですけど、例えばどんなあたりを思われますか、そういう言い方をすると。
いやいや、できないことって何っていうと、よく言われることは、最適な料理のレシピを作ることはできるけど、AIが味わうことはできないっていう、そのぐらいの身体的なところっていうのか、ぐらいで。
一方で感情を感じることはないよというような話があるんですけど、僕は感じる、例えばですよ、私たち50代仲間って60前じゃないですか。
もうすぐ60です。
30歳年下の人たちと同じ感受性があったら全く違うわけじゃないですか。
そうなんです。
そこに感じないかっていうと、もっと感じてよって思うこといっぱいあるわけですけど、ひょっとしたらAIの方がですね、私たちのことを感情的にちゃんと汲み取ってくれる風に見えるっていうのがあるので、あまりできないことって私はないんじゃないかなと思っちゃってるんですね。
そうですよね。よく言われるのはAIは機械だから人の気持ちを理解することができないっていう言われ方はします。
それはある意味正しいんだろうなと思うんですけど、じゃあそこで面白い疑問っていうのが先日あって、じゃあ機械は、AIも機械なので、機械は計算ってできるんですかねという質問になるとどう答えると思います。
皆さんはどう答える、多くの人たちがどう答えると思いますかっていう。できるっていう、できると言いますよね。
じゃあ機械が人間の気持ちを理解することはできますかっていう質問すると多くの人が、これはかなり分かれると思うんですけど、機械なんだから人間の気持ちを理解することなんてできないよっていう方は一定層いると思うんですよ。
ですよね。
じゃあ計算はできるというのの、計算っていうのは人間がやっている計算と同じことをやってるかっていうと全然そんなことはなくて、たまたま電気をこういうふうに流したら人間が期待をする結果と同じ結果が出るようになりましたっていうことでしかないんですよね。
今の生成AIがすごいのは、こういうふうに話をしたら、私はこういうふう、私の思っていることとなんか気持ちの寄り添った答えを出してくれてるんだっていうところが、人間の気持ちのシュミレーションがかなり高い精度までできてきたっていう。
そこの2つ、機械の中でシュミレーション、こういうことをやったら人間はできてるって感じるよねっていうことが機械の中でできるようになってきたんですよね。
機械の中でできるようになってきたっていうのは、機械が進歩したっていうよりも、機械の中でやらせれるように人間が計算できるようになってきたっていうところなんですけど。
計算結果に関しては、電卓には人間は勝てないですよね。
それは完璧にもうできてるってみんなが共通で認識しているけど、そのシュミレーションは完璧だよと。
じゃあもう一つの人間の気持ちを理解するっていうところは、まだできないよねという人たちがいるっていうその人たちの思想。
でもその人たちも計算はできてるよねって言うと思うんですよ。
計算のシミュレーションはいいんだけど、気持ちの方のシミュレーションは、これはダメだよっていうふうに言ってくるその人たちの根拠っていうのか、ロジックっていうのか、どういう筋道で考えてきてるって思われますか。
結果としては同じじゃないですか。同様にシミュレーションやって、それなりの成果を出してきてる状況まできて、こっちは○でこっちは×なんです。
なんか今本当に防衛反応なのかなと思っちゃいました。
そういうところもあると思います。
結局その多くの方たちがですね、拒否をしてしまってるというか、受け入れないようにしているようなイメージをすごく今は持ちました。
でもロジック的に考えたらどういうふうに考えてるんでしょうかね。どういうふうに考えてるんでしょう。
生成AIの進展
私がこの間拝見をした記事の中で面白いなと思ったのは、
例えばその防衛反応ってどっから来るのかっていうところにも関わってくると思うんですけど、
計算結果に関してはどういう状態になったら計算ができたと言えれるかっていうことに関して明確な定義が与えられる。
そこなんですよ。
そうすると誰がやってもここになればOKだよね。そことぴったり一緒だ。
でも人の気持ちを理解できたっていうことに関しては共通のコンセンサス定義がないんですよ。
そうなんですよ。
そうなんです。なので私の定義ではそれは理解したとは言いませんよ。
でも他の人の意味する定義の中ではこれは十分理解ができたよって言えれるよね。
それがさっき安藤さんの言われた30代の人と私たち60代に近い人間とでは理解が支配てるかどうかっていうのは、
理解っていうものに関しての明確な定義を私たちができてないんです。
それができてこれの結果とこっちの結果同じだよねっていうことをやると、
その機械が理解をするなんて許せないっていう防御反応のところを崩すことができるっていう。
そこにあるんだなというのを思ったんですよね。
おっしゃる通り。
なるほどなと思いながら。
思った。今私ももう途中でここだなって。
そこだなって。
自分自身がこれを99.9%正解だって言い切れるか言い切れないか。
計算結果に関してはどんな変な人がやったとしても同じ結果に至らないとその人は間違いと言えれる。
でも人の気持ちの理解に関してはそういう受け止め方もあるよね。
そういう受け止め方もあるよね。
そんな風に感じてたの?そういう風に普通は感じないよっていう。
そこでの曖昧さがあるんですよね。
なるほど。
なので、私がこう話をしているところで、
分かるよ分かるよって妻なんか言うんですけど、絶対分かってなかったりするわけですよ。
いやいや、お分かりになってると思う。
ごめんね。
そういうところは人間はあると思うんですよ。
そこのところにAIの技術っていうのは踏み込んできているっていうところでの、
じゃあ気持ちは本当に理解ができないのかっていうのは、
理解していると判断できるのかできないのかっていうのは人間側に支えてるんだよな。
そうですよね。
一方で理解できてるっていう人たちもいて、
そうすると生成AI、特にチャットGPTは人の気持ちに寄り添いすぎている。
人の気持ちに寄り添いすぎているものが人の気持ちを理解できないっていうロジックは成り立たないと思うんですよね。
気持ちに寄り添ってくれるもんだから、
チャットGPTと結婚した人まで出てくるようなニュースも出てくるし、
生成AIのチャットGPTのバージョンアップで、
気持ちへの寄り添いをもうちょっと下げようっていうチューニングをやって、
今、昔ほど、前のバージョンほど気持ちの寄り添いっていうのはなくなってきたような印象を受けています。
私はGeminiもチャットGPTも他のものも使うんですけど、
面白いなと思うのは、私の考えを話した時に、
なるほど、それは気がつかなかった。膝を打ちましたって、膝なんかないじゃんって。
まず膝を打ったっていう言い方をしてくる彼らが、彼女からかもしれないけど、
うわ、あなたの考え方すごい。鳥肌立ちましたって言ってくるんですよ。
肌ないじゃんって思いながら。
それはある意味、とても人間の気持ちの寄り添い、気持ちの理解のシミュレーションとしては、
かなり精度の高いところまでもできていると思うんですよね。
なので、AIでできないことっていう中に、気持ちの寄り添いっていうのは、
かなりもう外れてきているのかなと思うんですけど、
一方で今の生成AIっていうのは、かなりコンピューターだとかスマホで文字を入力するっていうのがベースになっているので、
今の生成AIに足りないのは、目であり耳なんですよね。
あとは肌の感覚とか、そういうところがない。
要は視覚障害者、聴覚障害者の挙動に近いのかもしれない。
それが変な意味でっていうことではなく、
そうすると何かというと、世界中のものが展示で表されている世界の中にいて、
その展示の文献を一瞬ですべて総ざらいをして、
視覚、聴覚に支障のない人たちに分かる形ですぐに生成ができるっていう状態なのが、
生成AIの今の状況なのかな。
そうすると、今こういう状況だけどどう思うという伝え方では分からないんですよね。
そこは多分今AIができないことなんじゃないのかなと思っていて、
そこをブレイクスルーをする記事が先日新聞に出てたのは、
踏切に近づいた車に対して、声で警報を鳴らす、
危ないから下がってください、どういうセリフを言うのか分からないんですけど、
既存の技術、ETCだとか様々な通信技術を使って、
車がここに踏切のところに入ってきたっていうことをAIが判断して、
その状況に合わせた言葉を多分ETCの機械を通すのかな、
仕組みは分からないんですけど、そこで声がけをするようになってきた、
そういう実験を行っているっていうのは、
AIの進化と社会の変化
それは今度AIが目を持ち耳を持ち始めたなと思いながら、
とても興味深く聞いてたんですよね。
例えば名古屋ですと今、
安藤さんエスカレーター、駅の乗り換えの時にエスカレーター乗られます?
乗ります。
エスカレーター右に乗ります?左に乗ります?
その話なんですけどね、ちょっと脱線するんですけど、
名古屋の地下鉄の駅、エスカレーターではなくて階段なんですけど、
右側通行と左側通行って書かれてあるの、混在してるのご存知ですか?
知らなかったです。
そこにめっちゃ怒られたんですよ。
逆走してたらしくて、ある青年に、違うって言って、
えっここは違うんだって。
ルールに厳密な方がいらっしゃったんですね。
だったらそんなこと言われるくらいだったら、
その時もあれですよ、すごい人混みがある中でそういうことしたんじゃなくて、
一対一ですよ。どっちって言おうがいかないかと思ったんですけど。
ルールに厳密な方がいらっしゃったんですね。
あれは統一してくれって思ったんですけど、
名古屋だとどっちの左側にずっと立ってますね。
そうですよね。
名古屋、東京左側、大阪右側。
片側開けるって、そこで通過をしていくっていう文化がとても多いんですけど、
名古屋の場合には、確かもう条例で決まってて、通過をしてはいけない。
両側みんな並んで立って乗りましょうっていうことになっていて、
名古屋の地下鉄の乗り換えなんか、
金山なんか結構それが浸透していって、
みんなピシッと並んで乗るんですよね。
二人ずつ?
二人ずつ。
東京に来ると駅にエスカレーター登るのに片側必ず開けるので、
要は二人乗れるところを一人しか乗らず、
その結果として長蛇の列が駅のホームに続いているのを見ると、
埋めればいいじゃんと私なんかは思うんですけど、
何が言いたいかというと、
先日のニュースで、
生成AIを使ってエスカレーターを歩いている人を見つけたら、
歩かないでくださいって声掛けをするAIを作ったっていうニュースがあって、
それも人間が動いているっていうのを目で見て、
もしくは音で聞いて、
重さで感じて声掛けをするっていうのは、
AIが五感をまた一つ手に入れていってるんだなというところなんだなと思うんですよね。
AIとの協働
これはまた次の回に話をすると思うんですけど、
じゃあそういったものがどんどん発展していったときに、
保育に対してどういう影響を与えるのかっていうのは、
たぶん次の回でお話を繰り広げることになるかなと思うんですけど、
じゃあ今回の話、
AIでできることできないことっていう話をする中では、
AIとともに働くという発想、
先ほど安藤さんも言われた、
AIが人間の仕事を取っていくというのではなくて、
AIを一緒の人間のパートナーとして働いていくということに関しては、
どんな視点をお持ちですかね。
先ほど言われたこととだいたい被ってくる内容かなとは思うんですけど。
そうですね、でも本当に先ほどと同じような感じですね。
パートナーですから、壁打ちっていうことですよね。
いつもそのルーティンでやってることっていうものを、
例えば同じようなことを彼らに、生成AIに任しておいて、
基本的にはチェックをする、これがいいかどうかっていうのは、
先ほどの話と同じなんですけど、
人がすることっていうのは、結局それを選ぶかどうかっていう、
選択するっていう力をつけていかないといけないのかなと。
だから正解を彼らが言ってるわけじゃなくて、
多くの中の、多くの人たちはたぶんこういうことを言うと思いますよ、
というだけの話なので、
そういうような視点でお付き合いをしていくっていうのが、
今考えられるベストなのかなという気がしてますね。
そこにもう一つ、もう一言付け加えるとすると、
あなたがずっと言ってきた考え方によると、
というのがついてくるんですよね。
多くのいろんな研修会で、
生成AIがこういうふうに言ったので、
これが正解ですみたいなプレゼンをやる人がいらっしゃって、
それは違うだろう。
あなたのAIが言ったんであって、
私のAIは多分そういうふうに言わないと思うよっていうことを、
私はこそっと思ったりはするんですけど、
そういったリテラシーの部分も含めながら、
AIとともにAIを活用しながら、
人間がやらなくてもいい仕事をAIにやってもらえるようになると、
とても効率的に、また人間は人間しかできない仕事に、
集中していけれるのかなと思いますね。
そうですね。
AIの今のレベルとしては、
世界中の情報をリアルタイムで把握をしていて、
世界中の言語を知っていて、
MBAも取得ができ、
共通テストに関しては東大の分2、
二次テストに関しては東大理産も合格ができる。
なおかつ絵も描けて文章も音楽もすぐに生成ができる。
そんな新入社員がいたら、
これは楽ですよね。
めちゃくちゃ。
すごいですよね。
むしろ僕の代わりに仕事全部やってっていう気持ちになるぐらい。
そういう人が月額の給与が2000円3000円ぐらいで、
24時間1ヶ月間フルで動いてくれる、
労働基準法も適用にならないって言ったら、
活用しない手はないよなと思いますし、
それを使ってさらに人間の業務の質を上げていくっていうことは、
多分とても大事なんだろうな。
そこの中には当然、
今まで人間がやってた仕事を、
結果として奪っていくっていうことは出ると思うんですよね。
今まででもいろんな時代の変化の中で、
人間の仕事は、
AIが変える保育の現場
それまでの時代の仕事は奪われ続けてきたんですよ。
車が出たことで馬車がなくなったよねっていうのは、
この間のセミナーで言われていました。
電車に乗る切符が磁石で読まれるようになったがゆえに、
駅員さんの切符模擬がいなくなった。
この間、とある地域に行ったら、
駅の入り口のところで駅員さんが立って切符をやってるのを見て、
僕後ろから写真撮っちゃいました。
まだあった!と思って、
すごい懐かしいと思いながら見ましたけど。
本当にありました?
ありましたありました。
どういう意図であの人が立っているのかわからないんですけど、
昔のような感じで立って人が通るところを行ってらっしゃいっていうような感じで、
こうやってるのを見て、
握手しようかなと思ったりやってるのを見て、
ちょっと感動しました。
感動ですね。
そうなんです。
それがもう切符の時期のものから、
今はタッチに変わり、
東京だったらスイカ、
名古屋だったらマナカ、
いろんな地域交通系ICに変わってっていう、
どんどん変わってきた。
私たち大衆の娯楽である映画も、
昔の最初、私たちが生まれるずっと前ですけど、
サイレントの時にはその弁士っていうんですか、
名前が正確なのは私は分かってないんですけど、
動きに合わせて声を出す人が人気型だったのに、
陶器映画、音声がついてくる映画になった途端、
あの人たちの仕事は一切なくなった。
そういった形。
例えばスーパーのレジなんていうのは、
たくさんの人がいて、
びっくりするような速さでレジを打ってるのは、
私はまだいまだに覚えてますけど、
今の若い人は多分想像もできない。
セルフレジで当たり前でしょって、
私も今はセルフレジばっかり使うんですけど、
そうやってどんどんどんどん人のやってる作業っていうのは、
なくなっていくけど、
それは機械ができるようになったから取られていくのであって、
人間にしかできない仕事はずっとやっぱり人間がやっていくという、
そういう中でAIとともに仕事を高めていくっていうのが、
大事になってくるんだろうなというふうに思っています。
AI活用の目的は人の価値を、
AI活用の目的は人の価値を引き出すことにあるっていう、
それはとても言い得て真実だなというふうに思っています。
今回はAIでできること、できないことというテーマでお話ししました。
AIによって保育の現場は確実に変わり始めています。
でもそれはテクノロジーが主役になるという意味ではありません。
先生たちの笑顔を取り戻し、子どもたちの時間をもっと豊かにする、
AIはそのための新しい仲間なのではないでしょうか。
次回はAIが変える保育の質についてお話しいたします。
今収録をしているのは実は令和7年12月の中旬下旬に近いところで、
実はもう年末が近づいてきているんですよね。
このポッドキャストAIが保育園を変えるは毎週火曜日に配信をしているところなんですけど、
12月30日はちょうど火曜日になるんですかね。
年末年始ということもあって、この日の配信はお休みをして、
また次週楽しみに待っていただけるといいかなと思うんですけど、
今年このポッドキャストを私は初めて体験をして、お付き合いをいただいている安藤さんとしては、
こんなポッドキャストの感じっていうのはどうですかね。
いや本当に新鮮な、本当に60手前にしてですね、また新しいことができたっていうこの楽しさ。
そうですよね。
あともう一つ、やっぱり言葉にすることによって自分自身の振り返りにすごくつながるので。
本当にそうなんですよ。
これは面白かった。
今回のテーマであるAIっていうのを基本でずっと話をしていて、
AIを使うことで普段の中でもそうなんですけど、
自分でアウトプットをすると、自分ってこんなことを考えてるんだっていうことに改めて気づかされるっていうのはとても勉強になりました。
新たな体験の重要性
なのでたぶんですね、今ちょっといい子ちゃんのような答えになっちゃうんですけど、
たぶんこういう日々の新しいこととか、自分が表現することでワクワクした気分っていうのはたぶん子どもたち持ってるんだろうな。
そうですね。
でそれを大人がやっぱり蓋しちゃいけないんだろうなっていうことを、なんかちょっと今振って湧いてきましたね。
それはたぶん私たちが蓋をせずにずっとワクワクし続けると、それってきっと伝わるんですよね。
なるほどね。
子どもたちの蓋をしちゃいけないっていうことを私たち言いがちなんですけど、そうじゃなくて自分たちの蓋をしちゃいけないんですよね。
そうなんです。
そういうことをやっていったこの令和7年だったのかな。
実は今年令和7年始まってから、思い出に残った今年のイベントみたいな出来事みたいなものをザーッとリストにして書いていってるんですよ。
今12月の中旬ぐらいでその項目が80項目を超えて、それって今年の思い出っていうのか。
毎週、週1以上のペースでなんかいろんなことあったなっていうのを振り返りながら、1月の頭のことを見てみると、こんなことってこれぐらいの時期だったの?
もう何年も前だと思ってたっていうぐらいのものができてきて、もう1年であっという間に時間は過ぎるんだろうな。
もう今は年末が近づいてきて、とても慌ただしい時間をみんなで過ごしてるんですけど、でも安心してください。
どうせ来年もすぐ終わります。
私の感覚からすると2ヶ月ぐらいで終わるんじゃないのかな、どうせ来年もっていう思いを持ってるんですけど。
そこの中で、こうやってポートキャストをやってきて、来年、令和8年という新しい年を迎えるにあたっての、なんか抱負っていうのをパッと今思いつくところでは何かありますか?
やっぱりもうあれですよね、やっぱりワクワクするってことですよね。
いいですね、いいですね。どんな感じでワクワクしますか?
なのでやっぱり体験をする、新しい体験を積み上げていくっていう。
いいですね、いいですね。
私は昨日、おとつい、10年来酒を交わしている仲間たちと宴会があって、そこで体重を10キロ落とした、20キロ落としたっていう奴らがいたので、負けないように僕は来年10キロ落とそうかなって思ってるんですけど。
でもな、アルコールを控えるのはちょっと難しいかもしれないしな、そんなことを思いながら来年の抱負を今後考えていきたいなと思っています。
年末の振り返り
とりあえず12月30日はお休みということで、またその次の週を楽しみに待っていただけるといいかなと思っております。
ポッドキャストを振り返りながら聞いている方にとっては、令和8年から聞き始めた方にとってはあまり関係ないかもしれませんけど、新しい年の収録分についても楽しみに待っていただけると嬉しいなと思っています。
どうぞよろしくお願いします。
はい、良いお年を。
良いお年を。
