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このポッドキャストは、同じ会社で働く3人が、AIについてグダグダをテイダンするだけの内容です。
いきましょうか。じゃあ、ありがとうございます。じゃあ、ちょっと次の議題なんですけども、AI何を言っても褒めてくるので、壁打ちならない問題がすごく僕、ほんまに悩んでまして、これマジで山ほどあるんですよ。
困ってるところ。
人事の仕事で中長期経営発表会を立てましょうと。人事としてどういう組織設計していくのかを1ヶ月かけて考えてこいと、社長に言われて、みんなでけんけんガクガクやってるわけなんですけど、会社の中継ってどんなん
から始まって、会社がどういう方向性で進んでいくのかをまず定義して、それって今って実際どうなん?何が足りひんの?こういう観点でどうなん?みたいなのをやっていくんですけど、
うちの社長がね、ワクワクさせてほしいと。中継は。そんなめっちゃいいやんと。超ワクワクするやん。もう絶対そんなみんなやるべきやん。を考えた上で、それってどうやったらできんの?っていうのをやってほしいと。
僕からしたらここがもう一体始活問題と。どうやったらワクワクするかっていうときに、AIは言いますよ、そら。めっちゃやないですかと。どんなんもうむちゃむちゃワクワクするやんみたいな感じで、ほんまに思う?
ほんまにそら思いますか?っていう。けど今思ったらAIにどう思うかどうなんか聞いてる時点で、もしかしたら違うかったかもしれないけど、僕からしたら相談できる人はこの子しかいてないから。社会通年上一般的に
これってどうなん?とか、これって資産って低いん?とか聞いても、いやこれはものすごい資産の高いことですよと。ここまで考えてるうちに自分なんかまあいてないと。
もうそうなん?そんなに言えんやったら、そうなん?みたいな感じで話し進めていくじゃないですか。
1ヶ月バーってかけてやっとこそできましたって言ってきたときに1回やると、なんて言われたと思います?社長に。よくもこんなおもんないの持ってきたなって言ったんですよ、社長は。
これは厳しくするっていう前提の課題やからそういうふうにあえて表現されたと思うんですけど、やったらじゃあちゃうやん?みたいな。僕からしたらAIに若干責任転換してる趣旨ありますよ。AIって言ってたや
ん?みたいな。
とか、仕事以外の話で言ったら、例えば対人関係で相談するときに、これって俺がおかしい?それともあっちがおかしい?みたいなのあるじゃないですか。特になんて言うんでしょう、あんまり具体的に言ったらちょっと出
ちゃいそうなんですけど、女性のやりとりって女心ってあるじゃないですか。
女心って俺、この世で一番分かれへんと自負してるんですけど。女心が分からなさすぎて悩んでるんやけど、これって俺がおかしいの?けど俺はほんまにお前は分からなさすぎるって言ってほしいんですよ。帰り見ないと
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いけないわけじゃないですか。そこも、いやいや、それは女心が複雑すぎるからあなたがうつだよとか言われるんですけど、いやいやいや、なわけないやと思ってるんですよ。
分かった。1個言いたいことがありまして、問題点と言いますか、解決したい課題が感情に関することと思いましたと。感情に関することをAIに聞くのは前提間違ってます。
そもそも聞くなと。聞き方っていうティップスはあると思ってて、これは裏打ちされた論文なのかフレームワークなのかに当てはめた時の正解みたいな方向を導き出すっていうのは俺はできると思ってて、実際実践もある程
度していたりはするが、ワクワクさせる軸っていうのはかなり難しいんじゃないかなっていうのは結構直感で思うんですが。
感情面以外にもありますよ。例えば採用の手法として、こういうのがあるけどどうかな、AがあるけどAとBどっちがいいかなみたいな時に、Aですって言ってくるんだけど、何をもってしてAなん?みたいなのを聞いてい
った時に、最終的に行き着くのが、こいつやたら詰めてくるやんってなったのかわからんけど、社会通念上的にはこうやと思ったんで、なんかちょっと逃げましたみたいなと言わせてるじゃん。それはそれで自信持ってよ
みたいな。
いいと思うよっていいと思うエビデンス、根拠があってしかるべきだと思うんですけど、とりあえず肯定しときましたよみたいなのがちょくちょくあるから、これはこうはした方がいいんじゃない?みたいなのはあっても
いいけど、基本的にもうすごいよってそこまで考えてる自信ないよみたいな。
そのワクワクするかどうかはちょっとやっぱり人次第なんで、これはまた別の問題だとして、否定してほしいんやったら、まずこの適体的にレビューしてくれっていう。
全部適体してほしいことじゃないじゃないですか、これって。AはAで言ってほしいし、あかんはあかんって言ってほしいわけじゃないですか。
それはそこの意思決定は山本さんが持つべきなんかなと思います。
これがいいか悪いかっていうのは、最終的には会社とか人がやっぱり決めるのがやっぱり一番いいかなと思いますね。
だって知らん情報があるじゃないですか。AIとバリュラリの違いっていうのは、AIが知ってない情報も僕たち知ってるじゃないですか。
でもそのAIは僕たちの知ってないマスの意見とかを知ってるわけじゃないですか。
でなんかここは全然違うなっていう、目線が合ってないなっていうのがまずあって、それ合わせるのも不可能なんで、僕どういうことをしてるかっていうと、
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例えば感情の話やったら、これを言った時にどういうふうに捉えるのかっていうのを30パターン出してくださいとか、どういうふうに捉える可能性があるのかですよね。
人間とのコミュニケーションも一緒で、この人ってやっぱりこうこれ言ったらこういうふうに思うやるなって決めつけるのがやっぱり良くなくて、どういうふうに思う可能性があるのかっていうのはでもAIが出せる
じゃないですか。
なるほど。
こう思われたら嫌やなって30パターン出したら、次山本さんはじゃあその30パターンでこう思われて嫌やなってやつに対してそう思われへんように行動するっていうのが必要かなと思いますし。
なるほどなるほど。
その方が多分まだAI、今のAIでは現実的な使い道なんちゃうかなと思いますので、こういう人に対してこれ言ったらどういうふうに思われるかなみたいなを、例えばもう考えられるパターン40パターン出せみたいな言
ったらこういうふうに思う人もいます、こういう人に思う人もいますって、これはもう現実世界と一緒だと思うんですよ。
で、それを決めつけずにこう思ってないとか、もしこう思われたらそういう意味じゃないんやけどっていうコミュニケーションとんのがまず感情的な話で言うと大事なんちゃうかなとは思いますね。
そういう意味で俺はAIを人格として見過ぎてるってことですか?一個人として見過ぎてる節があるというか。
そうですね、結局は統計の産物なんで、人格もないというか、すごい平均値を取ってくるやつなんで、感情に平均値なんてないんで、舌ぶれるやつもおれば上ぶれるやつもおるし、ポジティブでネガティブもあればとか、自
信があるやつもおれば謙虚なやつもおったりとか、なんかその平均な性格ってないんで、そこはなんかコミュニケーション取り方なんかなっていう感じでは思いますけど。
AIがどういう風に判断してるかみたいなところの話なんですけど、例えばおおそこういう風に言えるよね、みたいな。なんかここも定性とはいえ割とAIで判断できる範囲のことなんじゃないの?とか思ったんです
けど、それと違うんですか?
えっとね、できるのは多分できると思いますね。そういう意味で言うと、多分与えてるコンテキスト足りないんじゃないかなと思ってて、例えば人間の属性ってまさに男性女性、年齢もあれば地域もあるし、どの世代かとか
でも全然違ったりとかするし、やっぱり大阪の人と、大阪の中でも例えば岸和田の人とやっぱり北節の方の人って違うと思うし、
なんかそういう情報を与えてみたら違う回答が来るかもしれないんで、それちょっと試してほしいですね。
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あーなるほど。つまり全体として僕に足りないのは前提のすり合わせというか、何をもってして正とするのかみたいな。
肯定する、何が何に近づければ肯定やし、何から遠ざかれば否定やしっていう。それこそ論文から、さっき言った中沢さんの話で言うと、論文を主とするんだったら、論文に近ければ論文で語られている内容と成語が取
れるんだったら肯定やし、論文で語られた内容から成語を取れないのがあればそれは違うっていう、何を良しとするのかっていう定義前提みたいなものが僕には足りないみたいな感じなんですかね。ここで言うと。
なんかこうプロジェクトの作り方として、私がよくやるので言うと、この仕事は目的こうやからまず調査させるっていうフェーズをいつも挟みます。ディープリサーチかけて。
ディープリサーチってどうしてか。これちょくちょく言う人いるんですよ。ディープリサーチって。これ何ですね。
使うツールによっても文脈はちゃうんやけど、ジェミにやったらそのままディープリサーチっていう機能がプラスボタンのところ押したらあったりとか、クロードでもコマンドでディープリサーチってできたりとか。
普通に検索してって言うと、やっぱりAIもあんまり自分の力使いたくないから、せいぜい10件20件ぐらいのインターネットを検索すると。
AIってそもそもあんま力使いたくないとかあるんですか。
それは開発側の会社側の事情やけど、やっぱその例えば我々がありがとうっていうのに返信するだけで年間何千万円とか何千万ドルのお金を使うみたいなことがあるから、やっぱ運営会社としては無意味なことはさせたく
ないと。
ああそういうこと意味ですね。はいはいはいはい。理解してる。
我々がこうトークン使う時にも影響しますからね。その部分検索させたら。
うんうんうんうんうん。
なのでそれをなんか上限解放して網羅的に調べるっていう技みたいなのを各AIが持ってて。
うんうん。
その技、網羅的に検索をしてくる技のことの総称としてディープリサーチっていう言い方。
網羅的に検索って普通の検索と何が違うんですか。
何かっていうと、ウェブとかを検索してくれるんですね。
はいはいはい。
リアルタイムで。やってくださいって言った瞬間にウェブサイトとかを見てくれるわけですよ。
例えば、AIにですね、今日のニュース見てくださいって言っても教えてくれないんですよ。
ただディープリサーチを使ったら今日の情報とかを見てくれるわけですね。
逆にディープリサーチって書いてあるそれ見ないんですか。
見ないです見ないです。
え、そうなった。
なるほど。はいはいはい。
なんでリアルタイムな情報とかっていうのは、例えばGPT5が出ましたと。
これが出たのが去年ですと。
で、なったらこの去年までのデータしか本体は学習してないわけですよ。
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ただウェブを検索する技術とかはこいつ持ってるんですよ。
ウェブの検索の仕方そのものは学習してるというか使えるから、
これはモデルの中で使えるんではないんですけど、こいつは使えますと。
で、その知識を使って新たに今ウェブでもう一回探しに行ってくれてるんですよ。
で、探しに行ってきた情報をベースにまた回答してくれてるっていう。
それがディープリサーチなんですね。
なんでよくある使い方としては僕とかは結構口コミとか調べさせるときとかですね。
はディープリサーチ使ったりとか、僕技術職なんでエビデンス欲しいじゃないですか。
なんで実際のウェブページを探させてそれが書いてる公式のドキュメントへのリンクも出せって言うんですね。
っていう風に言ったら間違いなくなるというか間違ったこと言ってこなくなるんですよ。
なるほど。
そう、なんかこうエビデンスも出せみたいな。
エビデンスもサイトのURL出せみたいな感じで言ったりするとそれだけで変わります。
なるほど、じゃあ僕が今までやってくれてると思ってるのがそもそもディープリサーチ。
それがディープリサーチだってそもそもやってくれてなかったんですね、そもそも。
そう、だからモデル自体が持ってる情報の中から回答するっていうのが基本です。
結論としてはその最新の情報とかもっともっと広い情報とか日本人的な文脈でとか、
まあもちろん言語って英語が一番多いのでどうしても英語文脈にそのまま放ってると寄ってしまったりとかあるので、
そこら辺を解消するためにまずはリサーチをかけてその情報を元に回答をさせるみたいなアクションをするとかなり多分思ってる以上に精度上がるんじゃないかなとは思います。
あとはもう一個ですね、さっき平井さんが言った通り、から口とか過剰書きで反対意見だけを出させまくって、
その中から個人的にピックアップしたものを入れていってそれをデータ化して、
例えばプロジェクト化したりメモリ化してから使うみたいな。
なるほど。じゃあこれ、これが原因やったんかなって思うやつがあっているかどうか知りたいんですけど、
安住の怖い話、僕好きなんですよ、個人的に。階段とかが好きで。
多分ここでおおよそ見たんですよ。ネットに転がってるやつ。
単編のほうが怖い話が好きなんですよ。
単編話?
そう、長ったらしいのが嫌いなんですよ。
ほんまにこう1ページ2ページぐらいで終わるような単編でおー怖ってなるのがすごい好きで、
これずっと自分で検索したんですけど、AIに聞いたらこれ一撃で出てくんじゃね?と思って。
AIに単編でオチが効いてる話か、もしくはシチュエーションとしてありえそうみたいな怖い話を教えてくれっていうのをやげたんですよ。
そんなら、俺いまだに覚えてた禁じられた遊びっていうタイトルの怖い話があると。
それはなんかかくれんぼをしたら、変なおっちゃんが来ててんてんてんみたいな話があります。
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なんで検索したら出てくるの?禁じられた遊びスペース、単編こういう話で出てきます?って。
出てこないんですよね。
出てくれへんから。
調べたら出てけーへんでって。
Googleがこれに該当する情報ありませんってGoogleが言うからそれコピペしてパーン貼って。
で、言うてますけどって言ったら、すいませんそんな話ありませんでした。
なんやねん今までの話。
俺のこの怖い話に出会えると思ったらこの気持ちなんやねんみたいな。
急に刺さされたやんけ。
そういうこと。
これも彼の頭の中だけで答え出そうとしたけど、実際は調べても何もなくてありそうな話として作ってたってことですよね。
統計的にあるんじゃないっていう。
なるほどな。だいぶ踊らされたもん俺あの情報に。
なんやそれ。
めっちゃ探してるめっちゃ探してる。
めっちゃ探してる。
英語にしてみたりとかして。
そうそうそうそう。
登場人物のカイツマンで言ってみたりとかして。
全然出てけんこれ何?とか言って。
で調べたら当然なかったです。
それもディープリサーチ使ったら一発ですよマジでほんまに一発。
特にあのほんまに今の感じで言うなら多分日本の語の検索はすでにしてるから英語の検索英語で検索した上で日本語に翻訳してからくれって言うとあんまり見たことない海外のやつとかを仕入れるみたいなことができたり
します。
用物ね。
言い方考えて。
用物ね。
用物言うな。
なるほどね。
はいじゃあ山本さん今回の議題の結論は。
人間の壁打ちは期待しないと。
なんでAIに反対意見を出させるとかAIの中で過剰書きでどうやったほうがいいのか何をもってしていいとするのか何をもってしてダメとするのかっていう前提の判断基準の定義みたいなのをこっちで作ってあげると
AIはすごく伸び伸びと走りやすくなるっていう風に理解できました。
以上でございます。
ありがとうございます。合ってますか?たくまさん。
そうですね。
明日からやってみてください。
ありがとうございます。
ありがとうございました。
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