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一言で言うと、物知りマニュアル人間ってことですね、AIは。 そう、確かにそう、ほんまにそう。
で、もう頭はめちゃくちゃ悪いっす。ただ早い。 仕事がめっちゃ早いと。なるほど、なるほど。
グダグダAIテイダーン!
このポッドキャストは、同じ会社で働く3人が、AIについてグダグダテイダンするだけの内容です。
ではちょっと、皆さんにもうめっちゃめちゃ立ち返った質問、大前提なんですけど、
AIって、何なの?までいくと広すぎるんですけど、
AIの中にも、えて、ふてってあると思うんですよ。
これはAIに任せるべきだよね。逆にこれってAIっていう苦手な領域だよね、ってあると思うんですけど、
皆さんが考える、その、AIって、その、何なの?って何ができるの?何が苦手なの?って思う人、どうお考えですか?
じゃあこれ、いったん僕から回答させてもらうと、まずAIって言うとすごい広くなっちゃうんで、
生成AIですね。チャットGPGとかから始まってるこのAI。
これもちょっと聞きたいんですけど、ちょっと恥ずかしいんですけど、生成AIって、何を生成して文章も画像も、
何かを生み出すものをすべてAIとしてるってことですか?
そういう意味で言うとね、テキストですね。テキストを作るAIが根幹にあるんで、
で、画像はちょっと違うんですけど、画像とか音声ちょっと違うんですけど、
ちょっと別軸なんですけど、同じ生成AIって言っちゃ同じ生成AIなんで、
言い方変えると汎用AIですよね。
それまでにあったAIっていうのは、例えば将棋打てるとか。
こういうのいっちゃったと思うんですよ。将棋AIがめちゃくちゃ広くなった。
そういうAIってもっと昔からあったと思うんですけど、
多分今話してるのは生成AIですよね。汎用的なAIのことだと思うんで、
こいつについてなんですけど、そもそも何やねんっていう話でいくと、統計リスト。
結論統計リスト。今までウィキペディアとかにあるような知識から文章とか文字とか、
統計で予測するだけの存在ですと。なんで感情とか全くないんですよ。
データベースは何になるんですか?
これめっちゃ難しい話になるんですけど、今まで世の中にあるアカシックレコードですよね。
全ての知識が。
ネットの海全部ってことですか?
ほとんどですね。ほとんど予約されたみたいな感じでよく言われてるんですけど、
っていうのがあります。それをZIPファイルとかって圧縮されるじゃないですか。
ファイルのサイズめっちゃ圧縮されると思うんですよ。みたいな感じでキュってしたやつです。
海をビワコぐらいにしたってことですか?
そうですね。海をビワコはちょっと言い過ぎですけど、そんな感じです。
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ネットの海をデータベースとして、それの統計というか平均というか中央値みたいなところで
それっぽい回答をまとめてしてくれる存在っていうのがAIって感じですかね。
そう。なんかそんな感じですね。
その文章と文章にも繋がりとか、こういう文章が来たらこういう文章が来る可能性が
こっちの文章は50%、こっち20%でこれ30%みたいな。
その文章、文脈と文脈の繋がりとかも合わせてギュってしたやつがLLMです。基本的には。
LLMっていうのがAIのデータのことって感じですかね。
そうです。そういうデータをギュって学習するとか言うんですけど、言いません?なんかディープラーニングとか。
なんか聞いたことあるだけですけど。
それ元にあるこの海のデータをめちゃくちゃ難想にもなって学習したやつギュってしたやつがLLMです。
なるほど。中崎さんはどういう風にAIを認識してるんですか。
そうね。それで言うといわゆるAI、ラージランゲージモデルLLMというものなんですけど。
AIイコールLLMやと。
LLM、ラージランゲージモデル。今よく言われるAIは。
ただ面白いのが、世界中の研究者が世界中の文章をAIに学習させるっていう、いわゆるディープラーニング、真相学習というものをしてるんですが、
この結果、なぜこの出力ができてるのかっていうのは解明できてないです。
これめちゃめちゃ面白くて。
はいはいはい。
すべてのデータを与えた上で、学習のプロセスっていうのは論文で出てたりはするんですが、
学習した結果、この出力が出る論理っていうものは、わからないままに成長を続けてるんです。
えー、なんか怖い。
これは、だからこそ面白いし、だからこそまだまだ発展するって私は個人的に思ってる。
面白くはあるんですけど。
めちゃめちゃ面白くて。
すごいストレートに言うと、例えばおはようございますの後には、今日はこうですよねっていう単語。日常会話できますやん。
はいはいはい。
例えば、おはようございますの後に、今日はってくる確率って、6割7割とかあると思うんですよ。
みたいな、これを理解して回答をしてるのが今のAIなんですよ。
あくまどこまでいっても統計と確率論の産物。
で、これを広げまくってるのが今のLLM。
はいはいはい。今のLLM。はいはいはい。
今後どうなるかわかんないですよ。結果なぜ賢くなってるかっていうのがわかってないからです。
今なんかあれですよ。データ量だけをとにかく増やして、学習量とかとにかく増やして、知能を上げるっていうのをやってるんですけど。
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賢さとは何ぞやみたいな、哲学みたいな話にはなるので、この辺は深掘りはあんま意味ない感じは僕は思ってますけど。
おっしゃられてることをまとめると、そもそもAIって何?
って言うと、ネットの民意の情報をギュってしたやつ。
で、それがこの後こう答えるよねっていう確率ですよね。
で、動いてる。なので感情などは存在しないですと。
なるほど。じゃあその上で得意なことって何なの?って言うと、やっぱり文章生成とかになると思うんですか?
もちろんです。ラージランゲージモデルはそもそも文字列というか、文章を前提に学習してる言語モデルなので、
すべての言語をデータとして与えた結果の出力ですと。
なのでそうなんですが、ここはモデルによって結構差異がありまして、
例えば皆様知ってるところで言うと、クロードとか、いわゆるオーパスソネットみたいなクロードとか、
ジェミニのバージョン何本みたいな、今で言うと3.7とか3.1プロとか、
GPTで言うと5.7かな、今ソル、テラみたいなものあったりするんですが、
この辺は学習データ次第なので、ヒライさん補足をいただければと思います。
何を補足?わからないんですけど。
パスを教えて。
わかんないんですけど。
質問変えます。
ヒライさんが思う何が得意か。
AIに任せる仕事って結局これが一番AIって得意な仕事だよねって言うと何が得意だと思いますか?
まずAIの知能とかっていうのは一旦置いといて、
結論何が得意かって早いじゃないですか、まず絶対に人間がやるよりかは。
速さが必要な仕事をまず任せるべきだと。
だからどんどん仕事は多分早くなっていくんですよ。
知能的な意味でいくと、知識はめっちゃあるんですけど、知恵めっちゃ弱いんですよ。
覚えてるものはあるけど、生かし方っていう意味の知恵とかですかね?
そう、料理とかで言うと食材理解してます。
包丁の使い方理解してるんですけど、
それ使ってめちゃくちゃうまい新しい料理作ってっていうのはめっちゃ苦手なんですよ。
新しいものを作るのは苦手だけど、既存のあるものをまとめたりするのは得意?
もともとあるカレーの作り方ってあるじゃないですか。
存在してると思うし、世の中にいっぱいあると思うんですよ、レシピが。
そういうのをやってっていうのはめっちゃ早いんですよ。
ただ誰も考えたことないような新しい料理を考えてよっていう話になってくると、
ちょっと変わってくるじゃないですか、話が。
つまり、01の仕事は苦手やけど、100の仕事は得意やと、そういうことが言いたいってことですか?
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結論、ソースですね。
なので、任せるとしても01の仕事をする場合は使うんですよ。
使うんですけど、使い方がちょっと変わってくるというか、
例えば意思決定とか、何かを想像するときに必要な仕事の段階って、
まず市場調査するとか、データを取るとか、データの取り方を考えるとかがまずあって、
データが取れた後、そこからじゃあこういう需要があるから、
こういうものを新しく生み出せないかみたいな考えると思うんですけど、
前段階はAIにやらせたりするんですね。
つまり、得意な仕事と苦手な仕事で例えてくると、得意な仕事っていうのは1から100、
既存の仕事に知識にのっとったものをアウトプットするのは得意。
0から1は苦手だけど、できないこともない。
やり方としては、人間が意思決定するにあたって、
必要な情報とか、確定している情報、事実みたいなものを集めてまとめることが得意で、
その中から人間が見て、じゃあこうするべきだよね、こういうのってあるよね、っていうのをやっていく。
01もちょっといろいろあると思うんですけど、会社の中でやる01とかやったら別にA使って、
他の会社はこうやってやってます、じゃあそれでやってみようか、でいいと思うんですよ、別に。
ただもう世の中に存在しない何かを作るってなると、結構難しいっていう感じです。
長谷さんはどう思いますか?
01って結構いろいろあると思ってて、
そもそも世の中に全く存在しないことを生み出せる人間は存在しないっていう前提のもとで僕は仕事をしてまして、
そうですね。
そういう意味で言うと、例えばですけど過去100年の歴史の中で人類が考え継いだことを行動みたいなところを掘り起こすっていうのは、
そもそも前提AIはできるので、
なので、ここのリサーチとか情報集めをした上で、
己が何をやりたいかっていうところの意思決定だけ人間がするみたいなプロセスが、
僕はすごいAIの使い方として正しい。
要はどこまで行っても壁打ちとかブレストを広げるための道具みたいな認識は未だにずっとあって、
っていうところですね。
一言で01ってそんなことなくない?
01できる人間っておんの?ぐらいの感覚ではあるので。
いやいや、そういうことです。
01の定義、行為みたいなのはあると思うんですけど、
クリエイティブみたいな、
僕の言う、例えば01というものじゃ何を定義してるかっていうと、
いいもの作ってよっていう。
それは多分苦手です。
ってことですよね。
だけど今、世の中でいいとされてきた仕事ってどんなものがあるの?
っていうその事実ベース、核ベースのものを参照して出してくるのは得意だよねってことですよね。
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おっしゃる通りです。
なので、どこまでいっても意思決定は人間がするべきで、
情報集めをさせるべき、みたいなのが前段ですね。
使い方としての、本当に前提として。
なるほど、なるほど。
生きてはないですけど、生きちびきと言いますか。
何でもかんでも教えてくれるけど、
それを使ってどうするかは君が決めないよみたいなっていう存在みたいな。
っていうことですね。
そうそうそうそう。
なるほど。
具体的な仕事はできるんですよ、結構。
はいはいはい。
例えばレシピを作った後に、人参をこのサイズで切って、
トマトを煮込んで、長く煮込んでこれぐらいになったら、
人参入れて塩こんだけ入れて、みたいな指示したらそれはできるんですよ。
そもそものアイディアみたいなのはめっちゃ弱いっていうことです。
なるほど、作ってる途中にこれを入れたらもっと美味しくなるよねみたいなののアイディアみたいなのが弱いというか。
弱い感じですね。
僕のイメージは結構抽象的な仕事はめっちゃ難しいんじゃないかなって思います。
なるほど、それが多分本質ですね。
結論Aって何なのっていうと、今までのネットの海に転がった情報をギュッてした。
生き地引きみたいな存在で。
何が得意なのっていうと、一言で言うと言われたことをやるのは得意ですし、
具体のことをするのは得意だけど、
良いものを作ってよとか美味しく作ってよみたいな、そういう美味しいって何?良いって何?みたいな
抽象度が高い仕事はAIって苦手だよねっていうことですよね。
そうですね。
美味しいものを作ってって言ったら多分カレーとか作ってくるんですよ。
そうじゃないんですよね、イメージは。
だから美味しいとは何かとか、俺が好きなものとは何かっていう事前情報を与えないと
より良いアウトプットは出ないのを前提として、しかも結構いかついのが嘘つくんで。
普通に。
最近減りましたけど、とはいえ、俺日本人とかっていうのを与えずに
美味いもの作ってって言ったらよーわからん国のよーわからん料理の話とかされることも多分あると思うんですよ。
はいはいはいはい。
この辺は使う側のと言いますか、とかはあったりするのかなーっていうのは私は思ってたりします。
なるほど。一言で言うと物知りマニュアル人間ってことですね、AIは。
そう、確かにそう。ほんまにそう。
物知りマニュアル人間ですね。
頭はめちゃくちゃ悪いっす、ほんまに。
頭はもうめちゃくちゃ悪い。ただ早い。
素人がめっちゃ早いと。なるほどなるほど。
頭悪いやつでも事実確認しろって言ったらできるじゃないですか。
すっごい尖った発言ではありますけど、はいとしときましょうか一旦。
一旦はいとしときましょうか。
計算しろって書いたらできるじゃないですか。
まあまあまあね。
ここでやらせたらいけるんですけど、とにかく頭悪いんで、ね、っていう感じですね。
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なるほど、ありがとうございます。
じゃあ僕はAI君のことを物知りマニュアル人間君やと思って、
何も前提知識を持って新人君やと思って、
これはこうこうであれこうで、めっちゃ具体的に伝えると、
わかりましたって言ってくれるし、
例えばいい感じに資料作っておいてって言われたら、
もう全くわけわかんない方向で作って、
ヤマモトさんすごいのができましたよみたいなんで、
これで関係者は皆さん喜ばずですみたいなやつが出てくるってことですね。
めっちゃティッシュピーやる中学生ぐらいと思ってるんですよ、僕は結構。
めっちゃプログラム書けるし、めっちゃ詳しいし、
やけれどもひねった答えは出せないっていうか、
自分でこう考えてひねった答えは出せないんで、
応用あんま効かなかったりするっていう感じなんですよ。
IQ低いけどめっちゃテスト勉強できますっていう。
なんでそういうふうに接してあげてほしいですね。
結論としてはヤマモトさん。
結論で言うと、AIイコール物知りマニュアル人間君だと。
なんですっごいものは知ってるし、仕事は早いんだけど、
自分でこう考えてやるのは苦手。
なんで具体的な仕事、具体的な手順、
具体的な作りたいものがあると、
人一倍、僕らにもすごい力強いフォロワーになってくれる、
っていうような認識ができました。
ありがとうございます。
ありがとうございます。
正しいと思う。いい、その通りだと思います。
その最後、あーそうそうとかじゃなく、
しみじみ、おんおんそうそう。
いや、そうや、そうや、みたいな。
いや、そうそうそうそう。
そうっすよ、でもほんまに。
今のところはですけど。
なるほど、これも日々変わっていくとして、
現時点、2026年8月時点ではそうだと。
最近失速してるんで、AIの進歩。
いや、そうなんすよ。
ここ数ヶ月はちょっと弱いっすよね。
年末ぐらいにGoogleが爆発するんじゃないかと、
俺は期待してますが。
3.5フラッシュでも性能いいんでしょ。
早くて安くて。
いや、まあまあ速さで言ったらトップですし、
バランスで言ったら一番いいとは思うんですけど、
でもアホなんで。
では話は続きでありがとうございました。
ありがとうございました。
