面白かった本について語るポッドキャスト、ブックカタリスト。まず今回いただいたコメント、お便りと紹介したいと思います。
はい、お願いします。
はい、ナマネグさん。
ブックカタリストを聞き直している。改めて思うのは、当たり前のことを再発見するような営みが多いので、いつ聞いても学ぶことが多い。極端な話はほとんど出てこない。一回あたりの時間が長いから、そんな話してたっけという新発見もある。半期記憶は限界があるからね。
まあ、1時間喋ってますからね。
まあ、この前ね、俺、前回半年の振り返りしたっけっていうぐらい忘れますからね。
そうですね。聞いてる人だって全部覚えてるわけではなく、印象に残ったものだけ覚えてるんでしょうけど、時間が経つと印象に残るポイントって変わってきますからね。だから新しい発見もまたあると。
そうですね。つまり何回聞いても楽しめるぞと。ずっと聞いたらいいぞと。
そうですね。
そういう感じですかね。
はい。
あとタカピさんが、ランニングの話は去年の10月でしたか。あの回のおかげで体を動かす良い趣味を持つことができました。
うん。やっぱり体を動かすことを趣味と言えてるのがいいですね。
あー、そうですね。趣味。俺、やっぱり面白いのが、プリズナートレーニングは趣味だけど、ジョギングは趣味じゃないんですよね。
じゃあ、カテゴリーとしては何になるんですか?
気分を良くするためのもの?それは趣味と言えば趣味かもしれないんだけど。
そうですね。だから、仕事ではないし、自己訓練でもないわけですね、要するに。
うん、そうですね。訓練でもないし、そのこと自体を楽しむとも、やっぱり多分俺は違う。
なるほど。
筋トレは成長を楽しむことを目指している。
はい。
ジョギングは、ジョギングという行為をもってリフレッシュされることが嬉しい。
うーん。リラクレーションとかそういうカテゴリーに入るの?
極端なことを言えば温泉と同じジャンルかもしれない。
なるほどね。そうか。趣味よりももっとこう、あれなんやな、あんな、なんていうかな、こう、どう言ったらいいんかな。直接的な。
温泉趣味って言う人はいますからね。
リフレッシュに役立つものとして位置付けられている。なるほどな。
面白いのが、やっぱりそのこと自体を、ジョギングを経てその最中に何か考え事をしてはかどって気分がいいとか、
そのジョギングを終えて気分がいいではあるけど、ジョギングという行為自体が気分がいいではないという難しさ。
なるほどね。
どういう位置付けにしろ、やっぱりちょっと義務感を自分に貸してしまうと、全体的に辛いことになってくるんで、
どういう名付け、趣味をと言うかなんと言うかは別にして、そういう規範性から離れて活動できるのはいいことだなと思いますね。
そうですね。もう一個やっぱりやりたいからやっている、やらないといかんと思う感覚とも違うかなって。
なるほど。
はい、という感じで、今回第131回、2026年の1回目の通常回が、単価を学ぶ。
はい、単価を学ぶということで、クラシタのターンなんですけども、第1回目ということで、本をがっつり紹介するというのではないテーマでちょっとやってみようかなということで、今回このテーマ掲げたんですけども。
ちょっとマイクが遠いかもです。
ちょっと待ってね。これでどう?変わらん?
時々遠くなるって感じだったので、さっき。
なんか物理的に遠い印象があった。
距離は近いから接続が悪いってことかな。
わかんないです。こっちの環境の可能性もあるので、ちょっとわかんない。
一応、オイスメモの波形は出てるから、こっちが撮れてたら多分大丈夫?
うん、じゃあ大丈夫かな。
はい、じゃあちょっと沈黙してから始めます。
はい。
まず前提の確認なんですけども、一応僕は文章を書く仕事をしてるんでして。
文章のプロ。
説明文的なものから小説のような創作文的なものまで結構幅広く書いてるタイプの人間なんですね。
一応、詩作とか俳句とかそのようなものも文章芸の一つなので、興味は持ってましたし。
小学校とか中学校で百人詩とかを習っているんで、全く知識がないわけではないんですけども、
短歌というジャンルはこれまで結構遠くから眺めてたみたいな感じだったんですね。
読書会とかでも結構短歌の本とかを紹介してくれる方がいて、チラチラ覗くんですけど、
何が面白いのかがわからないという感じなんですね。
言いたいことはすげーわかる。
これは面白くないと言ってるわけではなくて、面白さを知覚するセンスが僕の中にまだ育まれてないという感じがするんですね。
それは多分子供が苦いものを食べてもあんまり美味しく感じないっていうのと同じだと思うんですけど。
その感覚か。ビールが美味しくないみたいなイメージ。
だからその面白さをわかる何かが育まれてないから、
短歌をどう読めばどう楽しめるのかがわからないなと思ってずっと短歌的なものとの距離があったんですけど、
たまたまAIは短歌をどう読むかという講談社現代新書を読みまして、
興味の筋としてはAIの方。
AIによる文芸とか創作っていうのがどんな風になっていくのかなっていうのはちょっとなかなか興味があったんで、
そこに今まで距離があった短歌っていうものが絡んでる本だったので、
これ幸いということで去年かな、2025年の11月ぐらいに読みまして、
これが結構面白く、短歌との距離を近づけてくれる第一歩にもなったんで、
そこからいろいろと短歌のことを学んでいったっていう話を、
いろんな本を紹介しながらしていきたいなと思ってます。
例えばなんですけど、それは短歌の定義だったり、いろんな短歌が紹介されていたりとか、
何が面白いかとか、その切り口自体もいっぱいあるっていうイメージなんですかね。
そうですね。この本、AIは短歌をどう読むかに関して言うと、
2つの軸がありまして、当然そのAIが短歌をどう生成するかということなんですけども、
著者の浦川徹さんっていう方がメディアートをやっておられて、
その後、朝日新聞社で自然言語処理の研究開発をされている方で、
その方が、自然言語処理の機械的なものの一つのアプリケーションとして、
短歌をAIに読ませてみようと思いついたらしいんですね。
ところが、この浦川さんは短歌を読んだことがないと。
思いついたけど。
なので、短歌を自分でも勉強しながら、
AIに短歌を読ませていくということをやってこられたと、これまで。
なので、この本を読むことで、まずそもそも、いわゆる最近言われているAI、
つまりGenerated AIが、言葉っていうのはどう生成していくかの概略を掴むとともに、
並行して、その短歌を作るとはどういうことかという、
人間の知的処理、知的能力として短歌を作るという、
そこでどんなことが行われているのかという2つのルートをたどりながら、
短歌というものに近づいていく。
だから、AIの話よりもむしろ、人が短歌をどう認識しているのか、
作っているのかということが、
生成AIのテキスト処理というバイパスを経由することで、
むしろはっきりと浮かび上がってくるというタイプの本になっています。
今時の機械を通じて人間的なものを考えているような。
一番具体的な、しかも結構短い量で読める良い本じゃないかなと思うんですけども、
著者の概略は一旦パスしまして、
そもそも冒頭あたりで、最近のテキスト処理する生成AIが、
どのようなことをしているのかということで、
基本的に機械というのは01の2進法しか取れないけれども、
テキストってそんな単純じゃないよねという話からあって、
ベクトルを使うというような話が出てきまして、
生成AIの仕組みみたいなやつですね、多次元のベクトルの。
言葉が近い位置にあるベクトルというものをコンピューターに覚えさせてみたいな話であって、
ざっくりと最近のLLMモデルとかの理解がちょっと軽くできるかなというところで、
著者の仕事として意識の辞書というのがありまして、
本なんですけど、今のところ多分夏目漱石のが出てると思うんですけど、
夏目漱石の作品の出てくる単語を学習させて、
近くで使われている単語、つまりベクトルを取った。
夏目漱石風になるかもしれない。
それは一応本になっていて辞書の形になっていて、
例えば恋愛という単語がページに出てくるんですけど、
それはIUEO順じゃなくてベクトル近い順なんですね。
恋愛という単語があって、それにベクトルが近い順の言葉が並ぶ。
例えばその近くに罪悪みたいな感じがあって、
夏目漱石はその言葉をどういうリファレンスとか関係性で使っているっていうことが、
その辞書を頭から読んでくると分かるっていうタイプの仕事で、
非常に自然言語処理的なもので、
その延長線上に単価AIっていうのを作っていこうと。
細かい話がいろいろあるんですけど、
まず57577が単価の基本というか、
アルファでありオメガであるんですけども、
57574をまず覚えてもらわないといけないと。
575の5を作る一つの音の単位がモーラというらしいんですね。
それはやゆうよみたいな小さい文字とセットはひとモーラ、
けどのばし棒とかんとかつとかはひとモーラとして数えるみたいな、
575の基本を生成AIに教えていくっていうことを紹介するんですけど、
これ同時に読んでると単価の作り方も分かるわけですね。
僕たちは全く初心者にとって、
そうかモーラというのがあって、
それはこういう風に数えるんだっていう風に学習していく。
単価の入門書を読んでいるわけではないんだけど、
これ読んでるうちになんとなく単価の規則っていうのが読んでる方にも
世界に伝わるように書かれているから、
人間も自然に分かるようになる。
だから生成AIが何も分からない状態からルールっていうのを積み上げて、
作れるようになるプロセスを外側から見ることで、
なるほど単価っていうのはそういう風なルールでできているんだなっていうのが、
教科書くさくなく学習できる形になってるのが面白いなと。
ここで紹介されるすべての生成AIの動作は、
ゼロから単価を作るものではなく、ある入力を最初与えると。
それに応じて続きの文を作るという形になってましたね。
ゼロから作ることも別に不可能じゃないですけど、
まず入力があって、続きを生成していくっていう形。
紙の句を与える場合もありますし、
最初の5文字とか単語を選ぶ場合もあって、
そこの中でいろんな言葉の繋がれ方、続かれ方、生成のされ方っていうのが、
いろんなバリエーションで出てくるんですけども。
これ生成AI話で一番有名な話なんですけど、
あれは統計的に確率を選んでいくと、
日本語として成立しなくなっていくんですね。
本当に一番高いものを選び出すと、結構言葉が循環するらしいんですよ。
単価が言わせると。
だから本当に一番高い確率だけを選ぶのを、
貪欲法と呼ぶらしいんですけど、
貪欲法ではそもそも自然な日本語にすらならないですね。
そこからまずいろんな、ここは非常にアルゴリズム的な話で、
こういう選び方がありますよという解説があるんですけど、
まず選択肢の数を増やす。
1個だけじゃなくて1000個のパターンを取るとか、
数を増やすというパターンと、
あとこの3つ、一番上が高い確率、
次の確率、次の確率、3つが選んで、
その後に続く文章も生成させると。
例えば一パラグラフになったときに、
自然なものを選ぶというやり方もあるらしいんですね。
はいはい。
3つパターンがあったとして、
一番確率が高いものを続けていったら、
あんまり日本語っぽくない結果になるからこれはやめて、
2つ目だとうまくいくからみたいな感じで、
その貪欲法を少し柔らげる、あるいはスパンを長くすると、
ちょっと日本語っぽいことになると。
だからその選択肢の数を増やして、
その中で一番いいものを選べば、
当然よりそれっぽいものが出ますし、
あと確率の幅というのがあって、
要するに普通ならトップやけど、
下も選んで、下選択肢の5つの中から、
どれかをランダムに選ぶというやり方をする。
一番上だけじゃなくて、もっと下のものも含むというやり方。
この含むやり方も、
確率が高いものほどウェイトを重くするって選び方と、
逆もありそうですね。
選択肢を選ぶとか逆もありますね。
低いものを優先に選ぶとかもいろいろあって、
それぞれに実際に出力される単価、
明瞭な知覚が生まれるということをこの本を読んで気がつきまして、
もちろん名言化はできない、定義はできないんですけど、
はっきり知覚できる違いがあるということに気づいて、
なるほど単価の面白さはこういうことにあるんだと気づいて、
学んでみようと思ったのがホッタンなんですけど、
最後の方にタワラ持ちを組み込まれた生成AIが出力した単価を
本人がちょっと書き換えるというのがありまして、
ついに単価もAIとの協業になってきた。
そういうことができるんじゃないかなって最後の方に書かれてるんです。
初夏の光とともにやってくる午後の地下鉄膨らんでいくというのが
生成AIが読んだ単価なんですね。
ちょっと単価っぽいですね。
単価っぽい感じですけど、タワラさんは午後の地下鉄を山手線に書き換える。
初夏とともにやってくる山手線が膨らんでいくというこの2つに書き換えられて、
初夏の光とともにですね。
光とともにの光のイメージと地下鉄のイメージがあまり合わないですよね。
でもタワラさんの書き換え方を聞くと印象が非常に浮かんできやすい。
だから生成AIはまだその言葉のイメージそのものを操作はしてないですけど、
でも言葉の並び方とか組み合わせ方がちょっとずれていることで単価っぽく感じられると。
午後の地下鉄っていうワンフレーズにしても単価っぽいですよね。
ぽいですよね。非常にぽいですよね。
どういうのがそれっぽくてそうじゃないのかっていうのを、
さっき言ったパラメータをいろいろいじくりまわして検証とか検討とかされた感じを追いかけていくと、
まず全く飛躍がない文章は説明文なんですね。
飛躍しかないのは日本語として整理してないわけですよ。
そうすると僕たちはある程度の納得と飛躍が組み合わさっているほどに単価らしさを感じると。
さっき言った紙の句とか与えると下の句のパターンを出力するっていうのが一つのモデルだとした時に、
もっとステップを細かく分けることもできるわけですね。
例えば初下のって入れたら、その次に来そうな統計的な確率で上位10個ぐらいを生成AIが提示すると。
そこから人間が選ぶ。選んだ結果からまだ次の10個っていう風に協業的に進めていった時に、
飛躍を意識してでも破綻させないっていうことをしていくと、
単価を読むwith生成AIするとやっぱりちょっといい感じになるんですよ。
だからこの飛び方と納得感ということをうまく収めるのがこのwith生成AIの単価なんですけど、
結局多分それは人間が普通に単価を読む時でもやってることじゃないだろうかと述べられてて、
もうおそらくそういうことなんだろうなと。
このサンプル単価がなんかすげえまさにそうだなと思うんですけど、
まず初夏の光という単語自体はまあわかるとして、
まずとともにやってくる。
ちょっと変だなだけど、そこに電車はやってこないですよね。
さらにそれが膨らむとか。
膨らんでいく。
おかしいですもんね。
でもそのおかしさがギリ解釈すれば意味取れなくもないぐらいの幅に収まってる。
形しないおかしさ。
っていうところに収まってる。
この辺がそのいわゆる僕らが単価を単価と感じているところにあるんだろうなということで、
アルゴリズミックに迫りながら僕たちの言語生成に迫っていくというこの本が面白くて、
ちょっと単価を学んでみようと去年の年末ぐらいに思いまして、
話が単価を学んでみように移るわけですけども、
基本的に僕その学んでみようって強く思うことってあんまりないんですよ。
基本的にその本を読む生活をしている中で何か興味がある本を手に取って読むと。
例えばそれを5年のスパンで見た時に、
なんか似たテーマの本を読んでるなってことはあるわけですよね。
振り返った時に見て取るテーマっていうのがあるわけですけど、
今回のように。
テーマ読み。
この短期間でテーマをこれを勉強しようみたいなことはほとんどやったことがないと。
だから逆にあえてやってみようと思ったんですけど、
こういう時にこういう学びをする時に何が必要かというと、
3つポイントがあると思ってるんですよ。
一つは起源を切ることですね。
これは当然なんですけど。
いつまでやるか。
いつまでどの期間でやるかと。
僕は先ほど言ったようにライフファワークとして読書をやることが多い。
まず起源を切らないんですけど、今回は起源を切ると。
2ヶ月から3ヶ月あたりをまず目処にしようと決めました。
そうすると次に何ができるかというと、
どのぐらい読むかっていうの。
本を何冊ぐらい読めるかっていうのが決まりますよね。
その起源を決めると。
1000冊は読めないし、100冊もきついし。
おそらく3ヶ月で自分が読み慣れてないっていうことを考えた時に、
10冊か15冊ぐらいのが上限だろうと。
次はそのぐらいの中で文献リストを作っていくのが、
多分勉強法だと思うんですね。
実際、先ほど言ったAIは単価をどう読むのかの中で、
調査の方がこういう本を読んで勉強しましたっていうのが何冊か。
参考書籍が挙げられているってことですね。
なので、普通のイモズル式な勉強の仕方で言うと、
その挙げられてた本をリストにして、
そこのリストに上がっている本にまた参照されている本とかで、
非常にリストを広げていった後、
自分が読める本に絞り込むというのが、
多分一般的な勉強法だと思うんですけど。
今回は、自分が通っている3県の3館の図書館にある本だけにしようと思います。
いう言い方しました。
自分もよくやります。そういう手段は。
本を真剣に買い出すときりがないし、
僕はこの時点で、そこまで単価にコミットメントできるかどうかがまだ分からないので、
本当にコミットメントすると決めたら本を買い出すと思うんですけど、
ここはまだプロトタイプ期間というかお見合い期間なので、
一旦図書館にある本で行こうと。
おそらくですけど、単価の本は図書館にあるだろうという見込みもあったんですよね。
もう多分、さらに言えば師匠さんに聞けばめっちゃ見つかるって感じがする。
特殊なジャンルではなくて、
日本文芸のかなり有名な部類で実際にやってる方も多いんで、
これは図書館の本でおそらくかなりカバーできるだろうと思うので、
本を買って図書館の範囲に限定したと。
達成目標、これをやらない方が多いんですが、
達成目標を決めると。
第一達成目標は単価を読めるようになることですね。
意外と難しい目標な気がするんだけど。
今僕発音して気づいたんですけど、すでにダブルミーニングなんですけど、
リードできるようになろうですね。
単価を作る方も読むと書くんですね。漢字。
あーそういうことね。はいはいはい。
あの、言辺にウルの方と英の方と。
両方があって、片方がリードで片方がメイクの方なんですけど、
まずはリードの方をできるようになる。
当然その、批評できるぐらいということではなく、
面白みを感じられるようになろうということですね。
あーこれは単価が多いとか面白いんだなって読めるようになったらいいが、
第一目標。これが達成できたらOKとしようと。
で、セカンド目標は2つ目のメイクの方の、読めるようになったらいいなぐらいが
セカンド。プライオリティとして低いけど、そこまでいけたらちょっとラッキーぐらいの
漢字の目標を定めたと。
これが勉強の起動の段階ですね。
これは時間限定で勉強される方はこの3つ、期限と範囲と達成目標を自分なりに決めておくっていうのは
いわゆる勉強としては覚えておきたいことなんですけども
これ自体は結局音楽のジャンルみたいな話で
後からこうカテゴライズできるよねって言うことですよね
そうですねだから歴史を振り返った時にこういう区分線が入れられますよと
だから現代の日本語で会話した時に
和歌といったらあの辺のことを指してるんだなっていう
共通認識のための用語ですね
これは実践とはあんまり関係がないというか
ほとんど学ぶことはなかったんですけど
だいぶラディカルに学べたのがさっき言った
本村さんの初めての単価という本で
ページ数もそんなに多くなくて
読みやすいというか非常に文章がうまい方で
多分エッセイ書かれても非常にうまいだろうなと
読みながら思ってたんですけど
進め方が非常にうまくて
本村さんは投稿者の単価を募集するようなコーナーもやられていて
そこにいろんな単価が集まってくるとか
実際よく知っておられて
こういう単価って面白いですよねと最初に出た後に
改善例ではなくて改悪例を示すんですね
こういう読み上げさせていただきますけど
空き室でも入ったのかと思うほど私の部屋はそういう状態
という平岡亜美さんの作品が一番最初に出てきて
それを改悪されるんですね
空き室でも入ったのかと思うほど私の部屋は散らかっている
違いはそういう状態というのと散らかっているという対比なんですね
見比べてみると散らかっているはいかにも説明的なんですよね
つまらんというのは自分でもわかる
これもさっき言った一番最初の本で出てきた当たり前の文章
明らかになっていない文章とその単価を見比べてきたように
いかにもその単価らしさが立っているのかわかるんですけど
これを踏まえた上で解説してくださるんですけども
まず単価とビジネス文章3文は伝えたいことが違うと
価値がまず逆になっていると
逆ね
つまり逆に言うとビジネス文章3文では
なるべく正確に間違いなく事実を伝えることが役割であると
でも単価は違うと
単価においてはそういうものを渡すんじゃない
この単価を通じて読み手に渡したいものはそういうものではない
そういうものを本書では社会的という表現されていますが
社会的なことではないんだと
社会的なことは何かっていうのは
本書の中で後からずっと説明されるんですけど
もう一個の例として
目薬は赤い目薬が効くといい椅子より立ちて目薬を指すという句がありまして
まず目薬が2回出てきているのがはっきりとなりますし
赤い目薬って何やねんっていう感じがしますよね
例として例えば
これおばあちゃんが目薬を指しているシーンを読んだらしいんですけども
ドラッグストアに来て赤い目薬くださいって
店員さんに言ったとしても
何ですかっていうことになりますよね間違いなく
例えばそれがボイロートクールくださいやったら通じますよね
思い浮かべてほしいんですけど
その接客した店員さんが家に帰った後に
家族に赤い目薬くださいっていう
おばあさんが来たっていう話題はあり得ますよね
でもボイロートクールくださいって来たお客さんは
多分言及すらされないですよね
印象に残らない
残らないですよね
つまりさっき赤い目薬っていう曖昧な
しかも本当に赤い目薬かどうかもわからない状態に比べると
ボイロートクールっていうのは情報の精度が増しているわけですよ
でも増せば増すほど
発言した人の固有性っていうのが全く薄まってしまう
その人の人物感との違いが
AさんとBさんの違いみたいなのがどんどん薄れていく
その人の固有度になるかっていうのは結構その人の固有の
失敗と結びついているという話があって
正確さの反対が失敗であるとした時に
その間違っていることっていうのがその人の固有性と結びついてきて
単価っていうのはそれを大切にするんだと
著者が言うには
僕たち基本的に特に現代社会において
情報交換する時によって
情報としての精度を増そうと
正しい情報を伝え合おうという合意性あるいは規範性の中に
生きてるけど
それだけでいいのかなという問題提起が
チラッとされるんですよ
もうこの段階で僕は面白かったんですけど
面白い例があって
例の出し方がちょっと面白いんですけど
例えばちょっと中年のおっさんが
住宅地にしゃがみ込んでたとするじゃないですか
警察が来てそれどうしたんですかって時に
コンタクトレンズを探してるんですって言ったら
何も問題は起こらないですよね
一緒に探しましょうかって言うかもしれないし
頑張ってくださって立ち去るかもしれませんけど
仮にそうじゃなくて
ダンゴムシを探してるんですって言うと
ちょっと怪しくなってくるんですね
ダンゴムシを見てるんです探してるんです
生物学者でって言ったら
ちょっと緩和されますけど
コンタクトレンズを探してるよりは
ちょっと危うさが出てくると
3つ目が
チョウチョの唇を探してるんですって答えたら
これ完全にアウトという
アウトっていうのは
社会的に変な人になってしまうってことですね
要するに
警察官もどう扱っていいのかが
わからなくなってくる
さっき言った順に社会的にどんどんNGになっていくと
なぜNGになるのかって見た時に
コンタクトはツールだからと著者はおっしゃるんですね
道具だから
役立つものだから
その役に立つものっていうのは
なぜ必要だからで言うと
生き延びるために必要だとおっしゃられるんですね
ここで2項出てくるんですね
人は生き延びるためだけに生きているのかっていうと
そうではないだろうと
じゃあ何のために生きているかっていうと
生きるために僕たちは生存していると
つまり生き延びるというレイヤーと
生きるというレイヤーがあると
これが本書の中核的なテーマなんですけど
この2つがあった時に生き延びる
つまり生存するために
生命活動を維持するために
必要なものっていうのは非常に明瞭であると
カロリーとかっていうのは非常にわかりやすいですよね
あるいはお金とかっていうのも同じですね
でもそれと別の層にある
生きるということになってくると
途端にその明瞭さが失われると
なぜならそれは一人一人違うからですね
何が生きるを構成しているのかというのは
固有のもの
固有性そのものが生きるということだと言ってもいい
生き延びるは飯で何とかなるけど
何を美味しいとか食事に何を楽しさを感じるかっていうのは
固有性に繋がってきて
簡単に共通的に記述できるものではない
だから僕たちはある価値のある社会の中で生きてるけど
それは単一じゃなくて生き延びるために役立つものと
生きるために役立つ
役立つということはするとちょっと揃ってしまいますけど
生きるために有用なものっていう
2つの層があると
ただしそれは
Aさんが生き延びるマンで
Bさんが生きるマンというような切り分けができるんじゃなくて
そもそも生き延びないと生きれないわけですね
前提としてそれが成り立っていないと
まず生き延びるという層が支えてくれるけど
でもそこに上か横かは分かりませんけど
生きるという層もあると
分かりやすい例として
新聞記者で詩人をやっている人がいるとする
新聞記者で仕事をするときは
さっき言ったビジネス文体正確な情報を
綴るテキストを書きますけど
そこで例えば詩人の文章を書いたら役割を果たせないわけですよね
でも家帰って詩を書くときは
今度は詩人のテキストを書くわけですね
そこではさっき言ったように分かりやすく書いたらそもそも成立しない
ある種のその当人だけが感じる固有性を伝える
テキストを書くようになると
これはこの新聞記者で詩人というのは現実のモデルじゃなくて
僕たちそのものが全員そのようなものではないのかと
主者は述べられるわけですね
生き延びるっていうレイヤーも持ちつつ
生きるというレイヤーも
それぞれに対応する言葉の使い方みたいなものがあるのではないかと
よく学校で単価とか知って教えにくいよってよく言われるらしい
学校の先生からよく言われるらしいんですけど
それはそうだろうとおっしゃるわけですね
なぜならば学校でやることっていうのは
さっき言った社会科のベクトルを徹底的に鍛えることなんですね
伝わる文章を書きなさいと
皆さんに分かる言葉で正確に書きましょうという風に
言葉の使い方つまり思考そのものを
社会に適応するように強制するための社会科装置であるの
でも詩っていうのはそうじゃないから
例えば国語の先生が片方ある時間は
その正確な文章を書くことを言いながら
別の時間ではその詩作を言葉使いを教えると
えっどうしたのっていうことになってしまう
だからそもそもベクトルが合ってないという話があるけど
書くもできるようになる
並行に進んできた感じがありました
自分が読んだ句を紹介するのはさすがに恥ずかしいのでやめときますけど
買ってあるから見にくいですね
ちょうど2021年になってから
26年の1月になってから文房具屋さんを歩いてたら
値下げされてたMDノートを見つけたんで
それを買って何の使い道か決まってなかった手帳があったんで
そこに手書きで単価を書いていこうということで
結構遅いですね
1日に1句読めたらいいかなと思ったんですけど
何日かに1回ぐらいしか読めてませんが
それを書いていって
一応だから読むことも不出来ですけど
書くこともリードもメイクも一応できるようになったんで
ひとまず当初の目標も達成でいいかなというところで
今後はこのメイクを続けつつも
さっき言った単価をくださいとかちょっとずつ読んでいこうかなというのが
ライフワークとしてちょっとシフトした感じなんで
短期の学習としてはこれで終了というのが
今回のご報告ですねレポートでした
単価の話を聞いて思ったのが
一番根本的なところで日常の観察が変わらないと
作れないんじゃないかなっていうイメージを持ったんですけど
これ結構いろいろあるようで
例えばサラダを食べて褒めてもらったから
クを読むというようなシチュエーションもありつつ
パッと思いつかれたら5文字か7文字かカッコいいから
ちょっとクにしちゃおうみたいなのもある
アイディアでひらめくスタイルの作曲と
部品から作る作曲と
こうした場合は辞書とか日常的な言葉遣いとか
言葉遊びから生まれるような
電車は観察から生まれてくるからと思うんで
一概には多分言えないかなと思うんですね
すな遊びって言葉をひらめいて
そこから無理矢理作るみたいな
すな遊びで言葉が浮かんでくる連想の中で
面白そうなものを選んで
現実じゃなくていいのか当たり前だけど
別に本当に現実を描くと多分単価にならないきっと
そんな気はする
多分サラダが美味しいねって言ってもらったかどうか
多分関係がない
褒めてもらったのがサラダでなくてもいい?
いやサラダでない方がいい
あれなんか変えたとかって聞いたような気がします
さっき言ったサラダっていう意外なものが
日常から理解できるけど
多分褒められた人いないんじゃないかっていう
ちょっと飛躍があるからこそ
単価として面白いというところがあると思うね
確かゴロも日付も音とかで選んだとかってやつでしたよね
ちなみに田村さんの本も僕読みましたが
やっぱ音にかなりこだわりがある方で
本村さんの本ではあんまり音の話は出てこなかったんですけど
田村さんは結構その音のこだわりがあって
かなり音楽的な印象ありますよね
あの人が作るものは
やっぱり単価歌ですから
和歌そのものは一番最初は発話から始まってるわけですね
僕は例えばさっきから文字で読むことから始めてしまった
始まったんで
音の感覚はちょっと弱いんで
だからやっぱりその辺の感覚の違いによって出てくる
クーとかの傾向も違いますけどやっぱり
例えば歌聞く傾向を使うと
スピード感が出てくる
そのイメージが膨らむとかっていうのは
マミンウメモだとちょっとのんびりした感じだとかっていうのは
あるでしょうねきっと
僕はあんまり意識できてないんですけど
そういうのも優れた歌人ほど
言葉の語感と発音を合わせているということはあると思います
たぶんそのサラダ記念日が何だろう
3月7日ではダメで
なんとなくその響きがいいんだろうな
そうそうそうということを
だから現実そのものを写実するということではなくて
もう結構フィクション
歌を作るのか結局は
そうそうそういうところだと思います
だからもちろん観察することは非常に重要で
しかもさっき言った価値がないものを
ちゃんと見出せる価値って
磨くことは非常に必要ですけど
必須というわけではないと思いますが
あったら彩りが増えてくるし
当たり前の特に社会的に認められている価値を
喜ぶような
本村さんからするとバツのような単価には
なりにくいなとは思いますね
そうですね最初に話を聞いた時に
チャットGPTと
レンガ遊び575に続いて77を作る
とかってできるなって思ったんだけど
それもよく考えたらただの創作ですもんね
別に観察するわけではなく
それもできるし
3つくらい読ませて自分が選び出したら
withって感じで一緒にするっていう感じになってきて
どこくらい任せるけど
彼らは多分
最近のチャットGPTは単価って言われたら
ちょっと飛ばすことくらいは学んでるかもしれないけど
初期のGPTくらいであれば
非常に近しい言葉しか並べてこなかったと思うけど
最近のはもしかしたらちゃんと読んでくるかもね
そうですね
多分これは
AIが作っても
価値を感じない系のやつですからねきっと
そうやね
僕らが価値を感じるだろうと思うものを
彼らに選ばせても合ってない可能性は高いね
同じものをAIが作るのと
暮らしたタダノリが作るもので
同じものにならないというか
もちろん作り方やけど
5757人に絶対にこだわり
これが正しいと皆が思う価値観に沿って作るんやったら
おそらく作れるけど
結局単価って言うのははみ出るものを生かすので
つまり固有性の価値観に基づいて選択される言葉なんで
例えば人間が
観察者が人間が作ったものと
先生が作ったものに対して評価が違うっていうベクトルとは別に
多分全く同じ区にはならないでしょうね
僕が作ったものと先生が作ったものが
先生がどれだけ僕に似せてきても
多分同じように感じる区にはならないと思うね
物語性が重要な作詞気がするなそういう意味での
まあでもこれ面白いと思うけどね
あるカスタマイズとかコンテキストが長年学習した
生成AIが紡いだAIはそこに多分ヒストリーが宿るから
僕らが感じるヒストリーが宿るから
それはそれで面白みを見出せるけど
そのアルゴリズムというか
どう形成されているのかがわからないけど
面白い区になるのかどうかわからないね
経験歴史を積んだGPTが単価を作った時に
単価っぽいものは間違いなくできるとして
滲み出てくる何かがあるのかどうかっていうところは
ひとつ気になるところやね
なかなかスタートの切り口が面白かったですね
このAIから始まった
僕がそっちに興味があるから
この道から入りやすかったっていうのはあって
全くフラットな状態
単価が読めるとか分かっている人向けじゃなくて
全然わからない人に向けて
単価のセンスを磨いていく道のりが
これ示されているなと思って
どんな経入文書でも
できているものとそれを良くしたものの際では
僕はちょっとパターンがつかみづらかったですし
コードを書く時もエラーがあることで初めて分かることがあるっていう
普通に動くコードとそれを効率化したコードを見ただけでは
あまりコードの基本的な学習にはならない
もちろん全然動かないコードと
ようやく動くようになったコードを2つ見比べると
初心者はこれが必要なんだっていう最低限の
コッシーになるものが分かると思うんで
この学び方ゼロベースから考えるとか
あえて成立しない方に修正するかっていうのは
スタート地点のスタート
ゼロ入門者のための第一歩みたいなやり方として
結構いいんじゃないかなと思ったのも学びの一つでした
はい
ということで
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それでは今回もお聞きいただきありがとうございました
ありがとうございます