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今日も一日、ありがとうございました。
この放送は、Web3にハマった建築設計者が、仮想通貨やNFT、メタバースなどのWeb3の話と、
時々建築の話をする放送です。よろしくお願いします。
今日は、ハワイ旅行記の第7回のお話をしたいと思います。
早くも7回目になりました、このハワイ旅行記なんですけども、
先日、私が家族と一緒にハワイに旅行に行ってきました。
その様子とか、幕府した点とか、気づきっていうのを、このスタイフの場で音声として残しておきたいと思ったので、
全7回に分けてお送りしております。
それが、今回がその7回目になります。
7回全部のわざと内訳を言いますと、1回目が全体概要編ということで、
4泊6日でこういうところに行ってきましたというお話を、第1回ではしています。
2回目は観光編ということで、それぞれ行ったところについて、
ここはこういうところだった、ここはこういうところだったっていうのを詳しく観光にスポットを当たって話しています。
3回目はホテル編ということで、今回私はハワイのホノルルのヒルトン・ハワイアンブリッジというホテルに泊まったんですけども、
そこが結構モリモリだったので、ホテルだけで一つのパートでお話ししているのが3回目としてあります。
4回目は食事編ということで、いろいろハンバーガーを中心にハワイでいろいろなものを食べたんですけども、
その食に関してのことを4回目では話しています。
5回目は移動編ということで、行き帰りは飛行機だったんですけども、
そのハワイの中ではタクシーとかバスとか使ったので、そのあたりのことを話しています。
どういうチョイスをしたのかとか、そういった話をしています。
6回目はお金編ということで、飛行機とかあとは食費とか、移動のお金とかそういったものに
ホテルとかですね、だいたいどれくらいお金がかかったのかっていうのを
ザック・バランにお話ししているのが第6回目になります。
今回第7回目はAI活用編というお話をしたいと思います。
旅行の準備とか、現地でとか、それぞれに対して今流行りの生成AIを活用したので、
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それについてお話できたらなというふうに思っています。
今回が7回目はそれなんですけども、前回1回目から6回目、興味ある方は
私のお話の前を遡れば、1回目から6回目が連続してあると思いますので、
そちらを聞いてもらえたらとても嬉しいです。
ということで、今日は第7回目のAI活用編というお話をしたいと思います。
これはおそらくハワイ旅行じゃなくても海外旅行全般として
このAI活用編のノウハウっていうのが聞いてくるかなと、
使えるかなというふうに思っています。
そんな感じでちょっと5個に分けてお話ししたいと思います。
1つ目なので海外旅行に役立つAI活用みたいな感じの5線みたいな感じで
聞いてもらえたらなと思います。
まず1つ目は5個、ちょっとざっと5個をまず最初に言いますと、
1つ目が適切な拍数ですね、適切な日数を算出してくれることに
AIを使いました。
2つ目がホテルですね、適切なホテルを選ぶのに2つ目を使いました。
3つ目はホテル周りでどんなことができるのかっていうのを
挙げてもらうためにAIを使いました。
4つ目、5つ目が割とキーかなと思ってるんですけども、
4つ目は適切なお店ですね、今回だったら飲食店なんですけど
適切な飲食店を探してくれるためにAIを使いました。
5つ目が現地での翻訳ですね、現地での翻訳のためにAIを使いました。
1つ目からおさらいすると、適切な日数を決めるため、
ホテルを決めるため、3がホテル周りのアクティビティを調べるため、
4が適切な飲食店を調べるため、5が翻訳するため、
これらについてAIを使いました。
それ以外にも使ってるんですけども、この5個をメインとして使ったので、
メインとしてというか、この5個が心に結構残っているので、
それについてさらっと1個1個お話ししていきたいと思います。
お話しする際はプロンプトをAIにどんな指示をしたらいいのかっていうのも
ちょっとテキストでは言い表せないんですけども、
口頭でどんな指示をしたらいいのかっていうのが分かるような感じで
お話ししていきたいと思います。
なので皆さんもこの指示通りにやって試してみていただけたらなと思います。
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まず一つ目なんですけども、適切な人数ですね、拍数ですね。
4拍がいいのか5拍がいいのか6拍がいいのかみたいな
そんなのを見定めるために本当の一番初期の初期に使いました。
これはどういう指示を与えたかっていうと、
まずは自分自身のことを相手に伝えます、AIに伝えます。
1月にハワイに私と妻と60歳過ぎの母とあとは5歳と3歳の子供の合計5人で旅行に行きます。
適切な旅行の日数を算出してください。
その適切だと思う日数、思う理由を答えてください。
こんな感じで言うと何泊何日が適切だと思います。
それはその理由は結構工程まで答えてくれて
1日目から2日目はこういうことをして、3日目から4日目はこういうことをして
だからこんな感じでゆったり過ごせると思ってますみたいな
そんな回答が出てきます。
それに対してもうちょっとゆったりしたいので
それに適切な日数を答えてくださいって言ったら
もうちょっとゆっくりしたいみたいなそんな答えに引きずられて
1つ目の回答であれば4泊6日であったものを
じゃあ5泊6日が適切だと思いますみたいな
そんな回答を書いてくれます。
なのでそこでは自分が思うようなゆっくりしたいとか
もうちょっと急遽でいいからちょっときつきつな感じで
適切なものを返してくれとか
そういったオーダーを後で追加で出すことによって
それに合わせた適切な答えが返ってきます。
というので今回私の場合はAI的には
5泊から6泊が適切というふうに答えたんですけども
ちょっと飛行機とかそれで合わせて取ろうとしたんですけども
飛行機とかそういったものの都合で
今回4泊6日にしたというのがあります。
それが適切な日数を決めるやり方になります。
2つ目のホテルの選び方に行ってみようと思います。
AIツール何を使ったかというのを最初に説明していきます。
僕はチャットGPTとパワープレキシティというものに課金をしています。
なので今一つ目のやつですね
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一つ目のやつ日数を答えるやつはチャットGPTに聞きました。
それでそういう答えが出てきました。
2つ目のホテルです。
ホテルはパワープレキシティというものを使いました。
その2つの違い
チャットGPTとパワープレキシティの違いというのは
ここでは割愛させていただきますけども
2つ目の質問に対してはパワープレキシティを使いました。
そこでは大体同じですね
1月に私と妻と60歳のお母さんと5歳と3歳の娘
合計5人で旅行に行きます。
適切なホテルを5つ挙げてください。
その適切だと思う理由も説明してください
みたいな感じでやるとバーッと出してくれます。
そこで結構私の中で思っていたのは
ホテルだけで割と完結していること
あとは一部屋であることですね。
5人が1つの部屋で泊まれることを条件に入れました。
そうすると5個はちょっと覚えてないんですけども
今回泊まったヒルトンハワイアンビレッジと
あとはプリンスワイキキですね。
ここは割と広めのスイートルームを提案してくれました。
あとはエンバシースイーツっていう
ヒルトン系列のホテルなんですけど
エンバシースイーツっていう
ここは割と全席こういう広めのタイプの部屋を
用意しているようなホテルなんですけども
その3つを用意してくれました。
なので割と直前までこの3つどこにしようかなって
結構悩んだ記憶があります。
っていう感じでこっちの条件
何人で行きますとか
1部屋がいいですとか
2部屋のコネクティングルームがいいですとか
あとは朝食付きが絶対いいですとか
そんな感じで指示を与えることで
どんどん向こうが返してくれると
私の場合はヒット
割と条件的にヒットしたのが3つ
さっき言った3つあったので
そこの3つが出てからは
さらに本当に細かい情報っていうのは
割とAIでは出しにくいので
本当にさらに細かい情報は
手動でやっていくことになるかなと
特に私が泊まりたい日に
その日付の宿泊料金っていうのは
当然AIでは絶対出せないと思っているので
それは3つのホテル
調べたいホテルに実際に日付を入れて
その日付でそのルームを入れて
いくらなんだと
このホテルはこのルームでいくらみたいな
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そういうのを実際に出していくっていう作業は
それは手作業でやるのが必要かなと思ってます
っていうのがホテル探しですね 2つ目
3つ目はホテル周辺のアクティビティになります
これはチャットGPTでもパブリキシティでも
両方交互に使いながらみたいな感じでやりました
指示の出し方は単純で
ヒルトンハワイアンビリッジに泊まったんですけども
ヒルトンハワイアンビリッジ周辺で
子供連れが楽しめる施設やアクティビティを
教えてくださいみたいなそんな感じで
AIに指示を出すと教えてくれます
プールで遊べばいいですよとか
ビーチで遊べばいいですよとか
近くにアラモアなショッピングセンターがあります
そこで遊べばいいですよとか
そんな感じの回答を出してくれます
で 例えばですけども
アラモアなショッピングセンターがあります
みたいな回答が来たときに
次にそこ深掘りしていきたいなと思ったときは
アラモアなショッピングセンターまでは
どうやって行けますかみたいな
質問ですね
質問をすると
ヒルトンハワイアンビリッジを周辺にって言ってるんで
勝手にヒルトンハワイアンビリッジから
アラモアなショッピングセンターまでの
行き方っていうのを調べてくれます
例えば徒歩ですと20分ぐらいかかりますとか
あとはバスがありますとか
ワイキッドローリーのピンクラインがありますとか
そんな感じで出してくれます
ただ この行き方検索みたいな
ここからここまでどうやって行けばいいですかみたいな
そういった検索の精度は
正直言うと低いなというふうに感じました
これはパワプリキシティもチャットGPTも
同じぐらい低いかなというふうに思います
なので そこに関しては
ざっと調べるのは当然いいんですけども
本当に正確な情報を調べるのには
手動で調べたほうがいいのかなというふうに思っています
この行き方ですね 行き方とか所要時間
この情報に関してはあんまり
ちょっと不十分かなと
AIでは不十分かなと思いました
っていう感じでホテル周りのアクティビティとか
施設を調べました これが3つ目です
4つ目は飲食店選びになります
これはプロンプトがちょっと長いんですけども
ざっと言うと
例えばホノルル周りの
パンケーキのお店について
口コミサイトを参考にして
おすすめのお店を選んでください
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みたいな感じで指示を出すと
これは使ってるAIはパワプリキシティになります
パワプリキシティですと 実際のウェブサイトを検索してくれますので
実際のウェブサイトから口コミサイトを参照して
こういう口コミサイトがあったから
こういう特徴が この店はこういう特徴がある
みたいなことを一つ一つ検索しながら
じゃあこういう特徴あるから じゃあおすすめだなとか
じゃあこれはおすすめじゃないなとか 弾こうとか
そういったふるいを分けてくれて
こっちの指示で じゃあ5つ挙げてくださいみたいな感じで出せば
生き残った5つを提示してくれるというものになります
なので口コミサイトを参照して
なんちゃらかんちゃらを選んでくださいみたいな
そういった聞き方は割と
飲食店を調べるのに有効かなというふうに思っています
皆さんも当然 例えばですけども
普段飲み会とかで近くのエリアの居酒屋を探そうと
じゃあ今度飲み会する居酒屋を探そうと思ったときに
食べログとか参照すると思うんですけども
その思考と同じですよね
食べログを探そうと思ったときに
まず食べログを開きます
そういうときに 次に駅から
駅からというか今いるエリアから
800メートル以内とか
あとは個室があるかどうかとか
飲み放題がついてるかどうかとか
あとは予算ですね 3000円から4000円とか
そういったものを決めながら
絞りながら食べログを探していくかなと思います
同じことをAIに指示すればいいんですね
それで食べログと違うのは
食べログで探したら一件一件見に行かなきゃいけないんですよね
それをAIであれば
その条件に満たすやつをバーッと出してくれて
その特徴とかをザーッと
ここはこういう海鮮系で
あみ焼き 帆立のあみ焼きが楽しめるところですとか
そういったところまで出してくれるんです
内装がオシャレな空間でとか
そういったところも出してくれます
そこが普通の食べログ検索と違うところ
なのでこの食べログ検索的に
パワープレキシティ AIを使うというのは
めちゃめちゃ店舗選び 飲食店選びに
有効だなというふうに感じました
これが4つ目のAI活用になります
最後1つ目の活用は
現地での翻訳になります
この翻訳は私は
そんなに英語ができないので
当然 自分が言いたいことを
向こうのハワイの人に伝えられないわけですよね
英語ができないから
そこで当然翻訳的な機能が必要なんですけども
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一個有名なところで
ポケトークでしたっけ
ポケトークさんまさんがCMしてる
これは自分が言ったことを英語人にしてくれて
その英語が向こうに聞き取れて
逆に向こうが話した内容を日本語にしてくれて
日本語は自分が聞き取るみたいな
そういった翻訳機
ハンディータイプ ポータブルタイプの翻訳機が
あるんですけども
それと同じことは今
ChatGPTの高度な音声機能でできます
これはできるんですね
自分と
日本人である自分と
英語話者である相手との通訳をしてください
それだけで
はい わかりました 通訳しますみたいな感じで始まって
そうすると私が日本語をしゃべると
こんにちは 今日は暑いですねって言ったら
ハローとか
Todayなんちゃらみたいな
そんな感じで始まるんですよね
向こうがYesみたいな感じで言ったら
はい そうですねみたいな感じで返してくれる
こういうのはChatGPTでできるんですよね
私がちょっとそれは微妙だなって思うのは
例えば私が
こんにちは 今日は暑いですねって言ったら
ChatGPTは携帯がですね
携帯がハロー
Todayみたいな感じで話すんです
その話した言葉が
向こうのに
なんていうんですかね
音声として音量として届いてなければ
もう通じないわけですよね
通じない
で 当然そういったやつっていうのは
もう一度話してとか言ったら
繰り返してリピートして
ハロー Todaysみたいな話してくれるんですけど
それだとやっぱり結構うまくいかないんですよね
なのでこういう畜事翻訳機能みたいな
畜事翻訳機っていうのは結構使い勝手が悪くて
それよりかは
やっぱり自分が話すっていう方がいいんですよね
そういった点では
例えば今日は暑いですねっていう風に
なんていうんですかね
話そうとした時に
今日は暑いですねっていう言葉が
ハロー Todays なんちゃらみたいな感じで
分かっていれば自分で
ハロー Todays なんちゃらって
言った方が絶対効率がいいと私は思っています
で そういった使い方をするために
どういった使い方をしたかというと
JATGBTにあらかじめ英語に訳してくださいっていうような
一番最初にそこをそうやって打つんですね
そしたらはい分かりましたっていう感じで返してくれて
それ以降は例えばゴミを捨てたいです
ゴミを捨てたいですって言ったら
なんちゃらかんちゃらトラッシュボックスみたいな感じで
返してくれるんです
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そしたらちょっと次のシーンで
ゴミを捨てたいですって言いたいんだけど
ちょっとどうしたらいいかなと思ったら
ゴミを捨てたいですって日本語で
JATGBTに打てばなんちゃらかんちゃらトラッシュボックスって
返してくれるので
それを見て私が
そのシーンが来たら
なんちゃらかんちゃらトラッシュボックスって言えば
いいんですよね
そんな使い方をしていました
なので今度次のシーンでこういうことを言いたいんだって
思った時が来たら
その日本語を書いて
JATGBTに訳してもらって
その言葉を自分が言うっていう
そういったことを割と繰り返していましたね
これと同じことは
DeepLでもできます
DeepLでもできるんですけども
ユーザーインターフェース的に
DeepLですと
一度やり取りして
これを訳してくださいって言って
その訳が返ってきたら
それを消さなきゃ次が入力できないんですよね
JATGBTの場合は
会話の履歴が残るので
ゴミを捨てたいですって言って
なんちゃらかんちゃらトラッシュっていうのが出てきて
次の会話として
お釣りはいりません
お釣りは不要です
なんちゃらかんちゃらみたいな感じで
出してきてっていう
一連の流れが残るので
じゃあ次もうちょっとゴミ
ゴミ捨てたいですって言いたいなと思ったら
過去のやつを
遡ってゴミは捨てたいです
こういう表現なんだなっていう感じで
単語帳というか熟語帳みたいな感じで
使えるんですよね
JATGBTの場合
そこがDeepLとは
圧倒的に違うところかなと思っています
そんな感じで
現地での翻訳っていうのを
使っていました
冒頭に
この章の冒頭に申し上げたように
リアルタイム翻訳っていうのも
今JATGBTの
高度な音声機能かな
っていうのを使えばできるので
そういった使い方も
使いやすければそれ使っていただいても
いいかなという風に思っています
という感じで
AI活用編ということで
5つのAI活用を
お話ししました
1つ目が旅行の日数を決める
2つ目がホテルを決める
3つ目がホテル周りの
アクティビティを決める
4つ目が
お店を決めるか
5つ目が
現地での翻訳をする
それ以外にも
割といっぱいあるんですけども
今日はこの5つを中心に
お話をさせていただきました
ということで
今日は終わりにしたいと思います
全7回と
銘打ってお話ししてきた
ハワイ旅行記なんですけども
ちょっと
追加で第8回目として
第1回分追加したい内容があります
それは建築編ですね
建築編
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私は建築の専門家なので
ハワイの建築どうだったのか
っていうのをちょっと
8回目としてお話ししていきたいと思います
これは旅行的な話ではなくて
ただ単に
こういう建築でしたというのを
これも私の
本当に自己満ですよね
微暴力として
とっておきたいので
そういったお話を第8回目として
当初予定していなかった追加で
お話ししていきたいと思いますので
第8回目の建築編も
お楽しみにしてもらえたらなと思います
それではまたね
バイバイ