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こんにちは、素人AIラジオパーソナリティのユウキです。 この番組は、AIに関心はあるけれど、何から始めればよいのかわからない、 そんなAI素人である私たち2人が、AIに詳しい肩を向かいし、 初心者の目
線で率直に質問を重ねていく番組です。
同じく、素人代表ヨシです。
チャットGPTやクロードという名前は聞いたことがあるけど、 実際にどう使えばいいのか、そんな基本的なところから、専門用語は適量で使わずに、 それは結局どういうことなのか、という素朴な質問を遠慮なく問い
かけていきます。
そして、その素朴な疑問にお答えするのが、AI好きのアシです。
難しい言葉は噛み砕きながら、できるだけわかりやすくお伝えしていきます。
AIは決して身構えるようなものではありません。
どうぞご一緒に一歩ずつ、理解を深めていきましょう。
それでは本日もAIとの付き合い方を楽しく学んでまいりましょう。
素人AIラジオ、始まります。
はい、おはようございます。
素人AIラジオです。
アシさん、このちょっと聞きたいことがあっていいですか?
はい、何でございましょうか?
この、えーと、JV、JVって言うんですか?
なんですかこれ?
JV、JVって何ですか?
僕はJVって読んでますけど。
ね、すんごい最近ね、TwitterとかでこのJVを使って、こんなことができる。
株の自動売買をして、一晩ですごく稼いでしまったとか、
なんかこんなこういろんなことができるって、 キラキラしたものがめっちゃ入ってるんですけど。
なんかやりたいんですけど、JV。
JV、JVを売ってくれ、JVが欲しいんで。
そう、僕もちょっと使い始めてまだ間もないっていうところなんで、
いろいろハルシネーションを起こしまくるとは思うんですけど、
シンプルによく言われてるね、会話しないAIって言われてるっていうところなんですけど、
会話しないって表現するともうややこしいから、
結論として、イエス・ノーで返せよっていうだけなんですよ。
シンプルに言う。
なるほど。
イエス・ノーだと、オン・オフ、スイッチのオン・オフみたいな形なんで、
そのイエス・ノーの代わりに確率で数値で返すって形なんです。
数値、数ですね。
いや、じゃあ具体的にどういうケースで使えるってことなんですか?
判断させるなんですよ、基本的には。
例えば何を判断させる?
違う、判断じゃない、判定させるです。
判定させる、ふーん。
いろんな情報があるじゃないですか、
この大量の情報の中から人間が指示した質問、問い、タスクに対して、
それを達成する確率論として返すって話なんですよ。
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へー、じゃあ大量で。
基準値、GMには基準値が確かあって、
いくつだったかな、ちょっとはっきり覚えてないんだけど、
だいたい20%ぐらいですよ、とか40%ぐらいですよ、とか、
指揮位置みたいなのが設けられていて、
それを超えてたら、
じゃあその形に返してきて、
後の処理はあなたにお願いねっていう話なんです。
これを置き換えると、
66%の精度を持ってますっていう回答が返ってきた時に、
人間はどう捉えるかなんですよ。
66%の精度があるっていう数値を見た時に、
これ大きく2パターンの人間に分かれるんですよ。
66%当たってるって考える人と、
33%外れてるって考える。
当たり前のことを言っているんだけども、
こんなニュアンスが全然違うんです。
人の判断基準っていうのは。
33%外すっていうことは、
野球で言うとこの3割バッターを否定するに近いんですよ。
意味合いとしては。
でも野球の世界だと3割バッターって強烈じゃないですか。
でも物事が正しいか正しくないかの判定をかける時に、
3割間違ってるだったら使えないんですよ。
それを数値としてやり取り、指示を投げた時に、
あなたの質問はこうですよって返してくれる。
え?何か?
よしさん、どういうことですか?わかりましたか?
僕の理解だと、
自分はまずはそうやって判定をしてくれると。
ただ、結局それを扱うのは人間で、
人間は同じ数字を見たとしても、人間によってそれを
良しと捉えることもあれば悪と捉えることもあって、
結局判断が人間になるから、
それがブレるところの原因になり、
ジェブっていうのは、とにかく判定は、
良い意味でも悪い意味でも判定をしてくれるものってことですか?
そうなんです。それが鬼のように高速で安いってことです。
なるほど。だとどういう時にそれが使えるんだ?
今までのAIは、その判定をすることに会話をしてたんです。
はいはいはいはい。
会話をする。AIは、いわゆる出力トークンがほぼほぼなんですよ。
お金のかかり方としては。
インプットよりも出力にお金を食う世界観なんで。
でもこのジェブは、その出力は判定しか返さないんで、
そもそもお金がほとんどかからない。
無料と言ってもいいぐらいのコスト感しかかからないんです。
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それでいって、場合によっては200倍だっけ?400倍だっけ?
そのぐらいの速度感。
いわゆる0.何秒で応答するっていう速度感なんで、
これを重ね合わせるとどういうシーンで使えるのかっていうのは、
いわゆる、今よく言われているのはリアルタイムにおけるコースセンター。
会話のレスポンスって0.2秒、1.2秒起きると、
人間と会話してるって変わらないって言われるんで、
その世界観で判定があれば、
判定を軸としたプログラムを動かすことができるってことなんです。
ジェブを入れたからどうっていう世界観ではないんですね、本当は。
その確立論を持って、確立論を確実に精度するプログラム、
環境構築を行っていくことによって、
欲しい情報をできるだけ正確に受け取ることができる。
これがヤバいって言われてるゆえんです。
え〜、わかんない。わかんないよ。
これで新しいものが作れるとかじゃなくて、
今やってることの精度と速度とコストは作れるんですか?
そうそうそうです。
もう速度も精度もコストも段違えて引き上がるので。
なのでイメージ的には、知識を持っている人がいて、
その人が喋ってる内容が正しいか正しくないかがわからずに、
レクチャーを受けている状態と、喋ってる瞬間に、
例えばこういうズームとかでもね、画面の横に、
喋ってるない横に数字が出てて、
この人の喋ってるの、これくらい正しい、正しくない、正しい、正しくないっていうのを
リアルタイムに表示しながら喋ることができるみたいな。
そんなイメージなんですよ。
で、その数字を受け取った時に、
あ、この方のおっしゃられているのは70%合ってますよっていうのが
常に表示されてた時に、
あ、70%だったらもうだいたい合ってるよねって受け取り人間がいれば、
3割違ってんだ、何が違うんだろうって怪奇的に見る人もいれば、
3割も違ってたら、もうこの人の言うことなんか聞いてらんねーよって判断する人もいらっしゃいますよねってことなんですよ。
で、ここのお整えをどうするかっていうのは仕組みの話なんですよ。
ほー、今の話を。
でも、多くのケースで今のAIの世界観で言うと、
そこの判定の数値っていうのは全部スルーされてるんです。
AIがフェイブルとかアストラとかが出してくれたものはもうだいたいできるし、
もう細かいこと言われたってもう俺たちはわかんねーよっていう状態で、
もう出てきたものは正として受け止めてるんです。
あー、なるほど。
でも、一点の方向からすれば合っているけれども、
じゃあ先ほどのね、よしさんがおっしゃられていた、
法律の観点で言った時にいいか悪いかとか。
でも、それが法律の観点に関わらない使い方をする範疇であれば全然問題はないけれども、
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ビジネスに置き換えた瞬間に、それはNGだよねっていうのはよくあると思うんです。
その辺を数値でちゃんと返してくれるってことなんですよ。
よしさんここまで聞いてみてどうです?
あのー、えーと、そのなんとなく理論はわかったというか、
まあそのAIって今まですごいすごいって言われて、
ただちょっと前まで2年3年前までチャットGPTでも嘘つきやんって言われてたじゃないですか。
うーん。
来るやんみたいな。
うーん。
なんかそこにジェブっていうのが出てきたら、
それを言ってるのが何パーセント合ってるのかみたいなのも見えてくる世界観に入ってきたっていうことを。
そうですそうです。
あー。
嘘発見器みたいなものです、イメージ的に。
多分こういう表現する方がわかりやすい。
ちょっとこれ語弊も誤解もあるから、
うーん。
あのなんとなくのキャッチにしておいてもらいたいんだけども、
リアルタイム嘘判定器みたいなものです。
逆に今のエクロードとか使ってるときはそういうのが出てこない、わかんないんですよね、それが。
わかんない、わかんないですね。
しかも会話の形式でなんか質問したりすると、
ダラダラダラダラーって出てくるんですよ。
あー。
そのダラダラ出てきたものを読んで、人間がそのジャッジを行ってるんですよ。
そっかそっか、今のときは大べっか売る感じでもうね、人間に合わせて、
あ、もうあなたが言うことが正しいですみたいな感じだけども、
そうじゃなくて、あなたが言うことが77%正しいですみたいな風に言うんだ、このジェイブは。
そうそう、その時に、
うーん。
だからこれができるってことは、これものすごく複雑な話になってくるんです。
何かタスクを投げた際に、参照させる資料とか判定させる手前の情報の角度、精度によって、
返す判定の割合って変わるってことなんですよね。
うーん。
例えば、小学校の図書館で、
何か日本の最先端の生物学のことを調べましょうってなった時に、
幅度高い答え出そうですよ。
ちょっと難しいなって感覚になるじゃないですか。
うーん。
でもその、小学校での図書館でっていうのと、
まあ日本の国立図書館でっていうのと、
世界の最強の図書館でっていうと、
その前提は、自分で投げる時のプロンプトに依存するってことなんです。
どういう投げ方をするのか。
で、そこの情報を持ってどういうタスクをするのかっていうところも、
指示の仕方によったりとか、ハーネスであったりとか、仕組みによって世界が変わってくるんで、
その世界ありきでジェブが動くんです。
これジェブを入れれば、バンジーOKっていう話の世界観ではないってことなんですよ。
うーん。
結構ここ、あんまり取り立たされてないんで、
入れたら判定かけて、速攻で格安でやってくれるから超すげーみたいな。
そこしか出てない感覚なんです。
じゃあどう使えばいいんだろう。
先吉さんどうぞ。
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いいですか。
えーと、その、まずジェブの使い方として、例えば、なんか今の話は聞いてると、
もうAIがあります。
で、今は人間が、AIが言ってくれたことを読んで判断して、
それで返信をしてやってます。
でも、今ここに、この人間に置き換わるのが、
このジェブに、もう例えば設定として70%正しいものがAIのところから出てるんだったら、
もうそれはOKとして、指示を続けてくださいっていうようなことをやることによって、
言うたら自動化、要は人間がいなくてもできる。
ジャッジするのが人間からジェブに変わって、
それでこう自動化みたいなものができるっていうふうに伝わられてるっていうのが、
今のジェブっていうのがすごいって言われてるってことですか。
そうですそうです。
じゃあ7割でいいのかっていう問題とか、じゃあ100%になることは絶対ないでしょうから、
じゃあそれを何パーセントになってたとしても、結局それはジェブが判断することで、
そこでもし全く判断が間違えると偉いことも起こるよねっていうようなことも
切り落ちてないといけないことが多分にあるっていうような感じですかね。
はい。未曾有の大事故と隣り合わせってことです。使い方によって。
モロワの剣ですね。
怖いなぁ。
これ僕自身が直感的に、事故を極力減らして使えるシーンっていうのは、
いろんなパターンがあるなぁとは思ったんですけど、
一番使いやすいのは自分のパーソナルナレッジに対して使うっていうとこなんです。
僕自身がよくやってたのはAIとの会話で、僕の判断基準、僕の思考パターン、
自分の思考っていうところを外部の脳として切り出すってことをずっとやってたんですね。
それがあると、そこの思考領域と自分の投げたタスクに対して間にジェブを挟むことで、
僕の思考判断をジェブが判定して、
あ、アシさんの考え方だったらこの流れは90%イエスだよって返してくれるんです。
このやり方だったら30%ぐらいの角度だねってなったときに、
30%だったらちょっと止めて、僕の思考の部分をもう一度読み込んで、
そっちに持っていくように指示を突き返してっていう形になるんです。
それをサブエージェントでぐるぐる回す。
そのサブエージェントで回したものをまた戻して判定をジェブに投げるときっていうところを、
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そこをループエンジニアリングするんですよ。
そうすると勝手にくるくるくるくる回るんで、
判断基準を代替できるっていうところの、かつ自分の思考判断で事故にならない箇所。
これをいきなりお客さんとのやり取りの部分のところ、カスタマーのところに使ったりとか、
それこそお金がかかるような投資の部分とかにあるのは、
何かあったときのダメージでかいよって、ただ面白いけどねっていう、そういう話になるんです。
投資の部分とかも今まで自分の判断してきたとか、どのタイミングでどう買い入れして、
この数字が効果部下が動いてとか、決算資料がこう動いたときにはこういう流れになることが想定できると私は考えるのでっていうような思考を名分化している判断分析ツールが、
自分の思考を持たせておけば、そこを軸に自分に問わせたらいいって話になるんです。
それがないと判断できないよね、自分は。
今の話は、その自分の判断、人間としての自分の判断の精度を上げるために自分っていうのを使っていって、
こういうふうに考えるんだけど、これって合ってるかなって自分に聞いて、それが70%くらいあればまあいいかとかっていう判断基準を人間プラス自分にもしてもらって、
参考意見として、人間の参考意見として取り入れていくっていう考え方ですか?
そう、それもアップデートに使うっていうところでも使えるし、アップデートじゃなくて判定にするっていうところでも使えるってことなんですよ。
これは良くも悪くも判定しかしないんで、判定結果は数字で返ってくる、もうこれだけなんですよ。
でもこれが恐ろしいんです。
この発展形でどう仕組みシステムに組み込むかっていうところが、もう無限大にあるっていう状態なので。
何作ろうかなあ、それを使ってね。
恐ろしいですね、本当にこれは。
できることだらけというか、もう精度が上がることの世界観しか見えないんで。
そして大きな事故に繋がる。
何しようかなあ、アッシュさんそれで何か聞けます?何か何やってます?とかあります?
僕がやらせたのは、一つは先ほどの思考の判断っていうところと、システム開発領域に区切った思考判断。
ほとんど僕投げっぱなしなんですよ。最初に設計させたものでバーッと進めて、もう一言二言で勝手に走らせるっていう状態なので。
その時の途中合間の部分はいつもだったら、自分が出る前は基本的にシステム開発のプロジェクトの着地点とか、大事にしなきゃいけないこととかを伝えておいて、
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それにおいてその思考に合わせてフロードコードとかの、あなたの推奨パターンがあれば基本推奨通りに進めて、
全部終わった後に推奨で勝手に判断したところを正確に報告してねっていうやり方をしてたんですよ。
そこはその内容だけ見て、ここの部分はちょっと認識違うんでこれはちょっと調整してねとかいうふうにやってたんだけれども、
そこの推奨で出してくれる部分のその判定のところに自分を入れられるんで、
ちょっと質問が入った時に、あ、これは今回の仕組みでいうとこうだからこうこうこうでっていう、つまりあらかじめ答えを出してるんですよ。
答えと優先判断軸っていうのを用意してるんで、そこを人間が介在せずにくるくる回してくれるんです。
ループも基本的に3回までねっていう指定をかけてるんで、
何か仕組みを作る時の計画をするとかっていうとこも無駄にぐるぐる回すんじゃなくて、
3回まで回して判断クリア突破したらいいよとか。
実際に使ってみて結構その、まあいい感じというかなんだろうな、
まあ今までよりも精度高いなって感じるようなものが出てきてるんですか?
実際にその出てきたものを見て、あ、そうなんだ。
そうそうそう、とか、でそれ僕の考え方でいうと、はいどうぞ。
すいません、今の話をちょっと理解したいんですけど、それは要はそのアジさんの判断回数が減っていって、
デブの方が判断を代わりにしてくれるようになって、最終的な決断まで持っていった時に、
アジさんがその判断するところまで持っていってくれって出てくる。
今までだったらその前のステップでここも判断して、これも判断して、これも判断して、
最終的にこうですよねってなってたのが、これもこれも、1、2、3っていうのはもう自分が持ってくれて、
で、最終の判断だけをアジさんがするように持っていけるようになったっていうことですね。
そうそうそう、最後仕上がったもんで、これでよし、これはダメね、だけで済んでるんです。
なるほど、めっちゃ早くなるじゃないですか。
めちゃくちゃ早いですね。
場合のコーディングでも十分すごいと思ってるけど、確かにね、作ってる間にね、
この方向性はどうしますか、みたいななんかその選択肢を選ばせたりとか出てくるけども、そこすらもか。
で、これができるってことは、そのプロジェクトごとに判断軸を正確に用意してあげれば話が済むっていうところが見えるんですよ。
その時にその判断、プロジェクトごとの判断軸を判定させるための情報集めツールっていうのがあると、
もっと簡単にぐるぐる回せるよねっていう動かし方になるんで、
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それをまた別のエージェントに、じゃあこのプロジェクトこうやって動いてるんで、
参考サイトこことこことここだから、で、この参考サイトが出来上がったヒストリーからどういう経緯でどういう苦悩があってとか、
そういうのを全部調べて軸を持たせて、
あのジェブに試行のパターンで開発の時に判定かける時の使える材料としてマークダウンで内容を分解して保存しておいてねみたいな。
で、開発の担当者たちが困ったら必ずあなたに聞きに来るから、
その時にこの集めた資料をナレッジスペースとして判断かけて返答してくださいね。
で、それを対処するのはループエンジニアリングとしては3回までですよっていう、そんな感じのことを言うんです。
そしたら調べる資料とかマーケティングの部分とか、
ターゲティングどうのこうのとか、その辺はほとんど自動化になっちゃうんで。
もう何もすることなくなっちゃうじゃないですか。
それでいってコストが下がって早いってことなんですよ。
その時に22日に出たGPTのソル、GPT-6のソルとかを重ね合わせると
えらい早く動けるんじゃないかなとか、トークン安いよねとか。
設計とかもオーパスの5.5のミディアムかハイぐらいで上手く回せるしとか。
クリティカルシンキングをお互いにさせるとか。
クリティカルシンキングの判定の地区のとこは何を持ってNGで何を持ってオッケーとするのかっていうのは
それぞれのジャッジメントの基準値になる資料を用意させておくとか。
それは常にぐるぐる回しておいてねーとか。
人間に必要なのは目的を設定することだけってことになるんだなぁ。
目的と環境を用意するってことなんですよ。
だからもう従業員に対して働きやすい工場を用意しておいてあげるって感じなんですよ。
工場っていうのはここに常に最新の情報があるからねーとか判断困ったらここに行けば必ず返してくれるからねー。
工場っていうのは判断基準か。
そうです判断基準になってくるんで。
よりAIが自分が出たとこで人間の脳ミスに近づいてるっていう。
そうですね。
思考パターンがより深くなって、
ただやっぱり人間と違うのは結局そこで最後に出てくるのが数字で出てくるから
判断すると人間がその数字をどううまく扱うかというところで
ここがキーになってくるっていうことですかね。
そうなんです。
なのでこれ広告分析とかに使いやすいっていうのはこれもめちゃくちゃわかりやすいんですよ。
広告運用の際にエンゲージメント率を軸にしてとか
CPAの率とかそれが限界のCPAなのかとか
最適CPAなのかとかいろいろあるとは思うんですけど
その軸の例えばエンゲージが40%切ったらこうしてねとか
24:05
50%超えたらこっちの仮設にちょっとステージ入りたいんだよねとか
っていうところの軸を渡しておくと
成績が良くなれば次のステージアップにつけてなんかしてくれるし
下がってたらマイナス面を補うための動きをやってくれるってことになるんですよ。
今まではそこを明確に数字で判断軸を仕組みの中に組み込んでたって話なんだけど
それをナレッジベースで判定をかけられるっていう動きになってるんで
そのナレッジの部分っていうのは自分の知識を渡すでもいいし
調べた情報から知識参照させるでもいいしって
なるほど、ジェブが判断動きやすい判定しやすいようにっていう環境を準備する
その環境っていうのが足さんがやってるのであれば自分の思考パターンっていうものを学習させるっていうのもあるし
あるいはベンチマーク先競合のサイトとかを引っ張ってきてそこで学ばせる
そういう環境を準備してあげて初めてこのジェブっていうのは動きやすく
どんどんどんどん必要な情報を判定してくれると
これで僕が興味本位で面白そうだなって思うのは
例えばお二人がやられているツアーの時に
ツアーって申し込みのタイミングとかあるじゃないですか
ありますね
即決で申し込まれている動きなのかとか
何か考えに考えていわゆるリードタイム申し込みまでの
それが1週間超えてるとか2週間超えてるとか
場合によってはインスタグラムの広告を打って広告からダイレクトで来た人
それと広告からいろんなぐるーっと回って
その経路を特定の経路で
例えばインスタから直で申し込みをした人っていう人がいれば
その人がどんぐらいいるのかっていう判定をとって
その人に対してすぐにアクションを
レスポンスをしてあげられる仕組みとかが作れると面白いのかなとか
要はユーザーの温度感を実行に
その先のシナリオをAIで回すことができるっていう感覚になるんですよ
これめちゃくちゃ面白いと思ってて
なるほどねなるほどね
なのでECのXとかにもちょこちょこ出てる
ECのリアルタイム接客っていうのはそういうことなんです
単純に質問からヒートマップとかもそうですし
言葉からおすすめの商品を並べ替えてとか
商品の内容をああだこうだうだうだ話してたら
その最適な答えがパッと出てくるとかっていうところと
Googleが見てたUIをそもそもユーザーごとに
27:01
リアルタイムで入れ替えるっていう世界観があるんですけど
そこが密着してるんですよ
これが出来上がると必要になる情報っていうのは
正確なデータベースだけなんです
サービス提供側が必要なの
あとそれ以外はユーザーの動向を踏まえて
リアルタイムにUIを生成すればいいだけの話なので
すごいね
すぐ買いたい人には
もうそのコンバージョンポイントのところだけ出してあげるだったりとか
そのもっとバックストーリーが欲しい人は
ダラダラと文章を読ませるような作りのUIにしてっていうのを
リアルタイムに書き換えることができるっていう
そことAIのカード決済とか
ああいう仕組みとかもある程度自動判定できるようになって
だったら例えば月日から金曜日までは
適当にブラウジングしたりとか
音声の会話から適当なやりとりで
カートにポコポコ入れておいて
週末にそのカートのリストをぶわーっと見て
なんかこの週適当に過ごしたら
カートに50個も入っとるわみたいな
そっから僕が自分が欲しいものの当たりをつけて
自分に話しすると50個が17個ぐらいに絞られるとか
そっからあと欲しいのを
スワイプの左右のスワイプでペッペッペッペッペッってやったら
お買い物終了みたいな
それが何回も1ヶ月ぐらい続けて
もう判定基準買う基準とかも明確になれば
その基準を自分の方にアップデートかけてやっていけば
買うもの買わないものっていうのがうまくできるよねとか
それが家の備蓄在庫とかそういうのがあれば
そういうのも覚えさせれば
ある備蓄在庫分を切ったら
自動的に注文して買っておいてくれるとか
そういうこともできるよねとか
なってくると必要なのはそのデータベースって話だと思うんですけど
今話してるデータベース
なんか例えば僕の場合はね
そのツアー予約してくる人たちに対して
アンケートフォーム答えてもらって
どこから来て何が好きで何がしたくてとか
そういうレベルのデータって
多分今まででも収集できてたと思うんですけど
今話してるのってなんかもっとよりもっと細かいデータですよね
なんかそのこの人は私のツアーサイトに来て
ここの部分にマウスをホバーしている秒数が何秒で
すぐにここのボタンを押してくれたけど
でもこのページに入った途端
このページはつまらないと判断してすぐに回帰したみたいな
そういうかなりもうミリ秒単位のサイト上での動きみたいなところのデータすらも
どんどんどんどん取っていくと
このジェブはもっと進化を発揮するようになる
そうそうそう
その辺の情報っていうのはあくまでもただ一つのデータにしか過ぎないので
それはGoogleアナリティクスGA4でもデータドリブン型で取得ができるので
あとはそことAPIとかMCPで接続して
言葉でこれで分析してこれでジェブに判定かけて
一言で終わるんで
それがメタ広告なのかとかGoogle広告なのかとか
Googleサーチコンソールなのかとか
30:01
このうちのブランドキーワードで検索したユーザーが
AIのレコメンドからやってきたのがどのくらい増えたのか
推定グラフで出してとかっていうのも一撃で出るんで
そうか
分析っていうのがいらないんですよ
人間がやる仕事じゃなくなったってことなんですよ
そっか今AI社員にSEO担当みたいのがいて
その子にそのレポートを書かせて
なんかその今このワードが上がったとか
その次何するみたいなものを判断させてるんですけど
その子に対してこのジェブを入れることで
よりその判断が加速するのか
正確になって早くコストが上がるってことですよ
はいはいはいはいはいはい
でもその判断の土台情報をうまく入れなければ
精度が下がるってことなんですよ
ミスリードが増えるってことになるんで
なるほどなるほどね
入れりゃ良くなるもんじゃないんですよこれ
おそらくここは
要は人間が結構試されるっていう
そうですね人間側が判定基準をどれだけ明確に持ってるかっていうところが
能力の差分になってくるんじゃないかなっていう
これは明確に能力の差が如実に出ますこれは
でも如実には出るんだけれども
そこの部分も多分時間の問題なんですよ
結局データを収集してデータ作ってしまえば話終わるんで
うんうん
簡単に埋められるところ
今の自分たちが持ってるサイトであったり
SNSとかにアクセスしてくる人のデータって
Google Analyticsで取れてるようなものがあるから
それを情報源として判定させる仕組みを作ってあげればいいのか
作ってあげるっていう
その時に単純にGA4だけのデータでいいのとかっていうところが
手前で分かるかどうかってことなんですよ
分析を詳しくやってる人とかだったら
GA4だけじゃダメだよねってなっちゃうんで
もっと細かくクリックイベントであったりとか
タグマネを使ってアウトコーダーであったりとか
それをレポーティングで可視化するために
別のBIツールでいろんなステークホルダーに資料
簡単に届けられるようにしておいて
ステークホルダーの野生の感をフィードバックからもらえるようにしておいて
その野生の感のフィードバックを
即座に反映できるような仕組みがいいのかとか
そういったことは基本的に勝手にぐるぐる回せるので
何をデータベースにつなげるかっていうのが重要なんですね
データの概念
ここを明確に持ってる人ほど強いってことになります
基本やってることって仕組みとかも全部そうなんですけど
インプットアウトプットなんですよ
やってることっていうのは
33:00
データを何かしらの形に入れて
入れたデータを適切な形で出力する
もうこれだけなんです
デジタルにおけるビジネスって
もうこれの集大成なので
ここをどう設計するかがAIと一緒に前に進める場所
どう?ヨシタン
ヨーヨシタンここまで引いてみて
なんか俺もすぐやろうと思うけれども
とりあえず俺の方でやろうと思うのは
自分のサイトにつながってる
Google & GA のデータをベースにして
ジェブにその環境を作ってもらって
目的としては自分のサイトへの流入を増やす
流入だけじゃなくて最終的にはコンバージョンですよね
その通話の予約が増えるように
ちょっとその判定してみてみたいな
なんかすごくふわっとした指示しか今出せないんですけど
例えばヨシタンだったら
その環境データベースってことになった時に
何を基にしてこのジェブが動きやすい
環境づくりをしてあげたらいいなって思います
そこが多分そのデータを持ってないんですよね
その確実なデータというか
そのこれがっていうようなデータがないから
だから出てくるものも判断基準も
要は信用できないことになるっていうのを考えると
そうすると僕も唯一出るって言ったら
もうそれこそ今GF4とか要は手元にないけど
そういう数字を取ってくれてるところは繋がってるので
例えばホームページとか
やっぱりそういうところのデータを活用していく
っていうところで使えるのかな
今はそこしかないけど
何かそういうプラス
そういう風な数字を取って手元に残していくっていうのが
感じはしますけどね
これから新しく何か収集ね
何を設定するようにしたらいいんだろうと思って
今は取れてないけどこれからっていうのは
つまりそこに着地するんですよ
どうやってアナログをデジタルに
データとして変換するのか
ここになってくるんですよやっぱり
面白いサービスとかあるんですかねツールというかね
これを使えばこのデータが取れるよみたいなのっていうのは
いろいろだろうなっていうところなんでね
そこでこないだ吉さんが悩んでた部分が
ツアー中の音声をどう取るのか
こういうことになってくるんです
その時にツアーの音声でツアーをしているお客さんたちが
どういう言葉を使ったら肯定的な反応になるのかっていうのを
音声録音のデータから分析するとかができるんですよ
わざわざワオが多いとか
感動文としての言葉がどれだけ出たのかで
36:03
でもうそれの音声識別から
このユーザーは満足とこうですっていう判定をかけるとかね
その判定が高かった人の声をうまいこと抽出して
お客様の声として載せるとか
それこそプラスアルファのリマーケティングする時に
そういう人たちにだけ絞って伝えるとか
そういうことも土台としてできるよねっていう
ちなみに音声この前からずっと毎日録ってるんですけど
3時間ぐらいツアーの間
結構しっかり録ってくれますね
何を使ってるんでしたっけプラウド?
プラウドですよね
プラウドの薄いやつですね
ペタペタつけるやつですよね
をムーネポテンをポッと入れてやってるんですけど
結構しっかり録ってくれてて
でそれを僕は今まずは自分の
それをチャージ
なんか電波悪いあれ足さんは聞こえてる?
はい聞こえてます
ましてはいはいはいどうぞどうぞ
僕は一つはあれ聞こえてる?
今大丈夫です大丈夫です
Wi-Fiが繋がってた
歩いてる時にちゃんとGPTと英語の勉強してるんです
その時に僕の話し方の癖とか
こういう質問を受けた時にこういうふうに返してるんだけど
いやその正しい言い方はこうだよっていうのを直してくれたりとか
っていうのをやったりとか
あとはどういう質問が多いかとか
どういう言い回しの時に反応がいいかって
結構データを取ってもらってるんですね
これはクロードの方で取ってもらって
だからそういうのを積み重ねていく時の
その今はそれを積み重ねて
クロードごとに聞くとわーって説明してくれるんですけど
それをここにジェブを入れることで
もっと精度の高い判定っていうのが
こっち側のその設定の仕方ですけど
もっと精度の高い情報とかっていうのが出てくる
出てきやすく持ってこれるよねっていう
そういう仕組みを作らんとってことなんですよ
てことですね
でも何か分かったような分かってないようなっていうことは
これ多分使っていかないと
そう使うとおそらく想定ができないと思うんです
ただ時間はかからないです
多分すぐイメージ湧くんで
そのイメージが湧いた時に
応用として広がる人と
ドリブンとして思考が深くなるパターンの人が
多分湧かれてくると思うんで
まあそれはもうどちらでもいいと思うんですけど
なぜ触らんことには
そうですねこれは触らない
最初ジェブ入れてああだこうだする時に
多分自分たちで使っている
そのエージェントの設定とかによっても
多分ジェブの設定の仕方っていうところの
39:02
世界観が変わってくると思うんですよ
僕ジェブ入れた時に
だいぶ思考ドリブン型で叩き込んでるんで
めっちゃ細かくいろいろ質問済みになったんです
なんかいろいろまずテスト
テストのユースケースとしては
だいたい毎回20問ぐらいやるんですけど
20問に対して
1のQAに対して10個ぐらいの内訳がまだあるんですよ
そこから判定かけていって
これ全部でトータル2400件の
回答パターンが出たんだけれども
そのうち判定基準を満たしたものが
400何件あってとか
その判定からアシさんが見た時に
例えば400件の答えっていうのは
あなたの400件と合致しますかみたいな
僕の思考の判断の軸を擦り合わせる段階が出てくるんですよ
僕はそれをメインでやらせたんで
そこが吐きそうなくらいしんどかったんです
AIを触っていて
そこが結構大事なとこかなと思ってて
今でもクロードとかで
どうやって判断しますかみたいなのが
選択肢で出てくるじゃないですか
自分の中にはそれこそ7割はそうだよと
ただ3割は違うんだよねみたいなのがあるんですよ
ただどっちもいい感じにしてなんていうのは
数字の世界で生きてるこのPCとかの中無理なんで
そうするとやっぱりどうしてもそこで出てきた
それを繰り返して出てきた答えっていうところに
人間としては言ったら
感情が入ってなかったりとかっていうので
100%信じきれないというか
それでちょっとずつ
一つの意見として聞いといて
でもやっぱり大事なのは自分の
感というかそういうところだよなみたいなふうに
思うようになってきたんですけど
今回は自分ではもっとそこを自分で
人間として判断するところを
自分の頭の中でどんどん切り詰めて
こうだっていうのを教え込む
自分に教え込むっていうことになるってことですよね
そうそうそうそう
これは細かく設定しなければ
参照してきた情報に対して
例えば記事のタイトルにその言葉が含まれてるとか
記事の本文の中にその言葉が含まれていて
全体のコンテキストで見た時に
文脈としてその意図が含まれているかどうか
で回答の仕方として
文脈意図が含まれている件数がこれだけ
合致してると思われているのがこれだけ
っていう感じで出てくるんですよ
その時にあなたの判断基準は含まれていればOK
42:00
それとも合致していなければOKじゃない
それどっちですかみたいなことを聞いてくるんです
そこを指定してあげると
了解了解
じゃあ最初の一発目の調査としての題材の時は
文脈意図が含まれているという判定で進めますね
っていう相互理解がここで成り立つんです
一発目の暫定調査としてはそうで
詳細調査としては完全文脈一致じゃないと
判定OKとしてはしないよみたいな
そういうのを意図的に作り分けていくっていう感じなんです
むしろなんかもう人間の判断を
先鋭化させるためにサポートしてくれるみたいな
そうですね
情熱の認識
そういう側面もあったりとかね
それをやったらめっちゃ早なったっていう
しんどかったけど
なんか今これ聞いてて難しいって感じてる
僕がこれ難しいで感じてる理由は
多分普段からあんまりそこの判断とか
そのどっちがどうとか気にしてないから
なんか今の話聞いて理解できないんだろうなと思ってて
逆にアシュさんはもちろんだし
よしさんもそっち側の人間だなんてもんな
結構黒か白かでしっかりちゃんと決めて
その考えを発見を出していけるから
僕そこすごくふわっともやっとしてるタイプの
思考回路だからなのかもしれないけど
今日の話がねなかなか入ってこないんですよ
ふわっとした使い方で
ジェブを使うっていうのでもいいんじゃないかなと思ってて
細かい判定はとりあえずいいから
文脈が含まれてるか含まれてないかだけの情報参照として
大体含まれてたらオッケーオッケーノリでいこうぜみたいな
僕はもうその状態になっちゃいそう
出たもので出たね
じゃあもう大体こんな感じでいいじゃんいいじゃんみたいな
そうそうそうそう
でもそれを繰り返していくと後で大爆発する
大打撃を受けるかどうかはまた別の話なんですよ
ただこれがユーザーさんからサブスクみたいな形で
お金をいただいている状態で
その判定基準に致命的な問題があった時にダメージを受けるので
そういう領域に使わなければ
おそらくシンプルに高速化するんですよ
早くなるってことなんです
それはどういう使い方するかだけかなって
使ってみます早く使ってみます
僕はもう早く今日の回を締めたがってますけれども
これ以上広がらないと
あとはオーパスの5.5が素晴らしいですねっていう
そうなんだ勝手に切り替わって普通に使ってるけど違います?
全然性格が違っているので
いろいろいろいろいろ課題はあるんですけれども
45:01
シンプルにエフォート
思考の深掘りのところを
もうミディアムで全然いいよっていう
ほんと?じゃあ俺もミディアムにしようよかった
Xハイにすると全然ハイでもいいんですよ
ただXハイまで行くと余計コストがかかっちゃったりとか
あと思考時間が長くなっちゃうんで
ちょっとここぞという時はハイぐらいで
もうなんとなくの気分でウェイに行こうぜっていう時は
もう全然ミディアムとかローでもいいぐらい
で速度が速いってことなんで
やっぱね速度命です
遅い
という結論はい今日の話そんな感じで締め切って大丈夫ですか?
難しいお話です
そしたらフニオチヨシさんどうですか?
あの全然フニオチじゃなくて
これはもう多分使わんとわからんやなって
だから自分ごとに落とさないと
この今足さんから聞いた話を前提に頭にあるから
多分あの触ったらああなるほどって
フニオチヨシって言ってくれやなって
あーちょっと音声が
ちょっと最後の方もその思考の音速度が
だからまあ使わんとかってあれです
思考を表しているかのような
電波ですね
はいというところですかね今日は
じゃあいいですか本日の素人AIラジオいかがでしたでしょうかヨシさん
今日は自分は触って体感しろということを教えましたね
そうですねもう触ります
番組ではご感想やご質問
この話題を取り上げてほしいというご要望を取り寄せ込んで受け付けております
概要欄リンクからお気軽にどうぞ
AIだんだん難しい領域に入ってきたなっていうのが
ジブでちょっと人変わったっていう感覚があるので
難しいなと思っても
時間かけりゃなんとなくいけるようになるんで
そんなに難しく考えずに
お友達と遊ぶ感覚でちょっとだけお騒ぎしてもらえたらいいんじゃないかなと思ってます
お相手は今日の会話ほとんど理解できなかったんで
この後AIにまとめてもらってヨシナンにしてもらおうと思っている
AI素人ユキと
今日はこの後展示会に行かないとダメでその後ツアーがあるので
今日は触れないけど明日は絶対自分を触ってやろうと思っているヨシと
この後健康診断に行くアシでした
一番大事ありがとうございます
ありがとうございます
