体調不良の影響
みんな体は大切にしてね。
もう、
91話目でみんなに伝えたいこと、それは
体は大切に、健康第一。
おじいちゃんじゃないですか、もう。
健康が大事よ。
やめてくださいよ。
初めて過労が体にガタが来た。
体ガタ来た。
体ガタ来た。もうダメだ。
ほらなんかね、本を書きすぎて、
作家業を頑張りすぎた結果、1週間仕事を休むという、
愚行を犯しました。
これはね、
30歳を超えたからなのか、
単純に筋力が体から落ちているのか、
本を2冊頑張った結果、体調を崩したので、
その頑張りを、みんなに褒めてもらうための回でございます。
リハビリ。
それで元気になれるのがいいですよね。
承認欲求という名の光のキラキラした粉を浴びて、
体の傷がピカピカって治っていく。
妖精の粉みたいな感じ。
みんなからの再生数が、俺の傷を癒していく。
ポッドキャスター向いてるよ。
ということで、このポッドキャスターでも何度か紹介している、
オープンAI×マーケティングの書籍の進捗状況を、ちょっと皆さんにお話ししていこうかなと。
どうだった?聞いてみて。
まだ、
6割?7割?
いつになったら終わるんだよって思いましたけどね。
本って大変なんだよね。大変らしいですね。
はい、ということで、宇宙話の本も予約受付中になっておりますので、
本って作ってる過程気になるなっていう人は、ぜひ最後まで楽しんで聞いていただけたらと思います。
書籍制作の進捗
それではどうぞ。
隣のデータ分析屋さん。
この番組は、隣の席に知らないことを気軽に聞ける、データ分析屋さんがいたらいいなぁ、
を叶えるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのりょっちです。
データサイエンティストのたっちゃんです。
作家ストーリー。
パート3ぐらい。
3か4かね。
まあ、本頑張って書いてるよっていう話をちょっと今日はしようかなっていう。
いや、
しんどすぎるね、本。
しんどすぎて会社休んだんですよね。
しんどすぎてそう、あの、執筆の時に休んだわけじゃなくて、
執筆を追い込みすぎて、体調不良になって1週間休んだ。
いいの?そんなんで。
ていうのも、あれなんですよ。こっちのポッドキャストでさ、紹介してるのは、
オープンAIのAPI
と、書けるマーケティングの本出しますよっていう話して、
まあ、それの
制作をガーってやってるわけよ。まあ、それはチームで作ってて、
で、もう一つ、
まあ、一応宇宙の人が結構ドーンってあるから、宇宙の本も書いてるんだよね。
で、それの締め切りをいい感じに1ヶ月ぐらいずらしてたんだけど、
締め切りが同じ週になっちゃって、
せっかくずらしてたのに、普通に書籍2冊の締め切りが一気に来るみたいになって、
ゲボ吐きそうになったからやって、
ってやったら、なんか呼吸しづらくなっちゃって、
ちょっとこれはまずいなと思って休んだ。
ちゃんと体調不良になったってことだ。
ちゃんとなったね。
過労になるとなるんだよ。
なるなる。びっくりした。
過労だねって医者に言われて休んだ。
もう復活しました。
復活した。もう余裕。
よかった。酸素濃度、地球の酸素濃度上がったんかってくらい呼吸しやすくなってる。
無理しないで。
そう。
あ、そうそう。だから宇宙の本も、こっちであんま喋ってなかったけど、
宇宙の本も書いてて、そっちはね、1月8日発売だからもう予約始まってるんですよ。
見ましたよ。その、
表紙。
ねえ、表紙クソかっこいいよね。
超かっこいい。
しかも、今NHKでアニメになってる、地丸。
カタカナの地ね。そう。
の、
こう、原作の作者の人から、
こう、推薦コメント。バシーンみたいな。
なんて、なんて読むんですか?作者の人は。
うおとよさん。
うおとよさん。で、まあ本のタイトルが、やっぱり宇宙はすごいっていうタイトルで、
うん。
もうね、アマゾンで調べたら、ちゃんと出るようになってるんで、
もう予約ができますよね。予約できる。予約できるし、
あの一応なんかあの、ちっちゃいカテゴリーだけど、
カテゴリー1位になってるからさ、
あの、ベストセラーマークついてるんだよね。
じゃあベストセラー作家ですってこの前言ってましたけど、本当になっちゃったね。
じゃあ本当に一応ベストセラー作家になった。
予約のタイミングで、
ありがたいことに宇宙話のリスナーの人が予約してくれたおかげで、
うんうん、ベストセラーになり、まあでもまだ発売まで2ヶ月あるから、多分一旦、
一旦沈んで、また浮上してくるんだろうね。それが1月の8日。
1月の8日発売なんで、ちょっとね、こっちのリスナーの人にも、
ぜひぜひ予約してほしいわけですよ。で、あのまあいいや、そっちはまあ宇宙話のだから、
うん。
ぜひ読んでっていう感じで、であの、
このポッドキャストでも話してた、
オープンAIのAPI使ってマーケティング爆速にさせましょうよっていう本ね。
うんうん。これもね、
なんだかんだ途中遅れたりしたけど、
結局順調に進んではいる。
ああ、そうなんですね。そう。
宇宙についての新刊
前回いつ喋ったかあんま記憶いないんだけど、あの、
講談社から出すのよ。
講談社サイエンティフィックっていうところから出すんだけど、そのオフィスに行って、
チーム全員で、
12時間缶詰合宿。
なんだっけ、徹夜部屋じゃなくて、
書き切るまで帰れまてん的な。そうそう、開かない、開かずの間みたいなところに詰め込まれて、
もうとにかく進めるみたいな。
うんうん。
というので、
ガーって進めたのが、いやでももう2ヶ月前とかかな。確か前回喋ってた時が、その、
一通り書いて、
で、まあ一旦こう、レビュー投げるみたいな。
あーはいはい、あ、そのタイミングか。
っていう話をしてたら、一旦手離れはしたみたいなことを言ってた記憶がある。
じゃあね、えーと、そっからだと、そう、レビューを、
まあ一緒に書いてる人が、あの、オライリーとかの本を書いたことがある人なのよ。ああはいはい。
そう、で、まあその人はデータサイエンス、
あの、早川さんっていう人なんだけど、そのチームメイトの人も本を書いたことあって、で、
その人のツテで、データサイエンティストの有名な人とか、すごい人たちいっぱいいるから、3人ぐらいに
レビューをお願いして、あの本出したことあるような人にね。
で、それで見てもらって、
まあいろいろ
外部レビューのコメントしてもらって、で、今ちょうどがっつり修正。で、俺とかはもう
締め切り、
なんか取りまとめだからちょっと早めに締め切りつけといて、一旦修正終わりみたいな感じ
になっている。
でね、すごかったのが、その3人のうちの
1人の人から、まあこう原稿に、あのコメント入れみたいな、ノーションでやってるんだけど、コメント入れ
してもらうんだけど、
俺のパートは、ウィスパーっていうオープンAIのさ、あの音声書き起こし
の
モデル
を扱うショーを作ってるんだけど、で、それで
宇宙話の
書き起こしをして
みたいなのを載せてるんだよね。ポッドキャストって
プログラムで全部操作できて、誰の音源でも引っこ抜けるからっていうので、なんか
すげーよね、みたいな話したじゃん。
あーそうだね、ウェブ上でね、その音源のあるURLみたいなところをペッて貼ったら
ちゃんとデータを抽出できるってことだよね、音源ファイルとして。
で、それで、宇宙話、まあ人の作品をね、
あの、いきなり抽出して本に書くのは
良くないわ、と。
著作権とかね、確かに。
で、だから、もう、宇宙話のやつをボーンってやって、
僕、実は宇宙話やってるんです、みたいなのもちょっと本に書いてるんだけど、
あの、
そしたら、リスナーで
3人のうちの一人が、
へー
だから、あの、コメントに普通に、
え、マジですか?聞いてます?っていう、別に修正でもなんでもないコメントが入ってて、まさかの
レビュー相手がリスナーだったっていう。
それのおかげでちょっと、
俺のショーは手を抜いてもらった可能性はもしかしたらあるかもしれないけど。
世の中でもやっぱさ、あんまりなんか、聞いてます?っていう話って、やっぱポッドキャストだと、
どんなに伸びてもあんまりないからさ、
それが、
仕事以来した先で起きんのヤバいなって。
うん、確かにな。
結構感動した。
嬉しいですね、それはもう。
頑張ってるーと思って。
全書を読んでもらって、一応コードもチェックしてもらって、
大丈夫だねーみたいな。
コードチェックもあるんですもんね。
だからある程度専門家?
もう、自分でコードちゃんと書く人とかにレビュー投げてるってこと?
そう、だから、そう、データサイエンティストとかじゃないと絶対無理な
レビューの内容にはなる。
そうっすよね。
しかも一応、
大きく、多分前回の時にさ、どんなトピックあるかみたいな話したと思うんだけど、
なんか、競合分析をAIにさせるっていうのと、
コピーライティングを、自分たちが持ってるサービスのコピーライティング考えてもらうとか、
SQLの自動生成、
で、アンケートデータとかの、
あの、訂正データの分析、
で、ウィスパー使う、
で、画像生成。
で、ここら辺の、だから書いてあることも基本的には、
全部、理解した上で、
チェックしてくれるみたいな。
スーパーデータサイエンティストだね。
そうだよね。普通に、
まあ、できるっちゃできるような気もするけど、
いや、それができる人を探すのも多分普通に大変で、
データサイエンティストの中で探すんだったら意外といけたりするんだよね。
こう、個人事業主とかでやってる人とかだったら多分、
APIはこう、たしなみ程度に知ってないといけないし、
っていうのもそうだけど、その、
で、
だから業界で探せば何とかいるけど、いきなり探そうとしたらやっぱ確かにむずい。それができる人。
で、あとね、
やっぱ自分たちで本出したことある人たちだわ、
っていう、
ちゃんとこう、
その章の中でのつながりとかの指摘もしてくれるのよ。
えー、
あ、その、あれ?もともと同僚で5人ぐらいで書いてるんでしたっけ?そうそうそう。会社の
チーム、
社内のAI推進とかの一部をやってるチームで、5人で書いていて、
うん。で、各章で分かれて分担してるんですもんね。そうそうそう。だいたい1人2章ぐらい。
だからまあ、そこのつながりは意識しないといけない、
と書けないみたいな話か。ああまあ、そうそうそう。
し、あとまあでも、とりあえずその章、章の中で、
ちゃんとつながりが担保されてるっていうのも重要で、
なんかこう、
こういうプログラミングの書籍とかは、
こういうふうに書かれてたほうが分かりやすいとか、ここちょっと雑っぽいっすね、みたいな。
話とかも、
指摘してくれながら、
内容も、内容全部見てくれるみたいなので、
うんうん。
すげー助かったし、やっぱ、その人たち3人がチェックしてくれたってなると、ちょっと安心感があるよね。
確かにね。
だって有名な本書いてますもんね、その早川さん。
AIとマーケティングの関係
機械学習のための特徴量エンジニアリング、
っていう、オライリーの、あの、フクロウのカバーの本があるんだけどね。
たぶんね、たぶん見たことあると思うよ。
全然あると思うよ。
あるし、会社行ったら本棚にあるし、その本。
これを書いてる、これのまあ、翻訳とかを担当したことある人で、まあもうほんと、
あの、普通に仕事とかもバリバリにできる人なのよ。
なら、で、その人と、
あとあの、
インフルエンサーもう一人いるんですよ。
菅藤っていう、あの、こないだイベント登壇してた、
はいはい。
未来検索ブラジルの新卒ね、元。
強いな、インパクトが。
その3人が、あの、一応なんか、著者、責任著者みたいな。
筆頭著者3人みたいな感じでやってて。
で、その、早川さんが周りに本とかを出してる人が多いから、
で、それの一緒に会社やってる人とか、っていうのにレビューしてもらってるみたいな感じ。
菅藤さんってあれだよね、社内向けに、
LLAM作って不況してるみたいな話をしてましたよね。
そうそうそうそう。
だからあの、完全オプトアウトされた、
あの、一切データ引っこ抜かれない、
社内用チャットGPTとかを作ってくれたりする。
社内向け生成AI。
そう。
で、その人はどんな内容を書くんですか。
菅藤さんは、それこそSQLのクエリ自動生成とか、
へー、そっちなんだ。
あのね、そのLLMやる前に、
なんだっけな、人工知能学会か、もう一個なんか違うやつだったか忘れたけど、
に、それで一応出してるんだよね、うちの会社の仕事として。
だから学会とかに行く。
社内のLLMの基盤を作るっていう仕事の前に、
社内のSQL自動化をAIでやるみたいなのを進めてて。
SQLのやつを、学会発表してたやつとかをそのまんま本に載せてるとか。
うんうん。
で、あとは、あの競合分析、その3C分析とかに落とし込む。
ウェブサーチして、それをLLMでまたフィルタリングかけて、
3Cのフレームワークに落とすとかっていうところも菅藤さんだね。
へー、そうかね、菅藤さんってそういうなんか、
なんだろうな、ライブハックじゃないけど、
AIハックみたいな、そういうところも結構発信してる人っすもんね。
あ、まあそうね。
そうだ、だからネタはめっちゃあるのか。
ネタはある。
その中からピックアップして、それを選んで書いてるって感じなんですね。
そうそうそうそう。
なるほど。
結構社内向けの生成AI基盤とか作るとかそっち系の話も引き合い多そうだなと思って。
まあ、なんか。
それで1本かけちゃいそうだ、内容っすもんね。
まあ確かにね。
結局やっぱ会社内でAI使うのに踏み切れないのって、
学習される懸念を完全に拭えないからみたいなとこあるじゃん。
データガバナンスの問題があって。
そこをちゃんとやっぱ確かにね、つかめてるっていうのは、
みんな知りたい情報だよね。
どうやったらできるんだろうとか、社内調整周りの話とかも絶対興味あるし。
まあそうね。
まだちょっとね、ニュアンスというか、
今回の書籍の内容からはちょっとそれるかもだからあれですけど。
でもなんか、そこでいろいろ、その頃に作ってたやつをあれなんだよね。
ほら、Pythonとかだとさ、Streamlitとかさ、
で、ウェブアプリ化はできるわけじゃん。
UIとかすごいシンプルなやつで設計して、
ウェブアプリみたいなAIで作れるやつを、
まあそれこそ菅藤さんとかが作ってたんだよね。
サブ的にというか。
ってなってて、で、それと前者の方針とかで動かそうとしてるやつをマージさせて、
みたいな。
今までやってたやつを組み合わせて作ったって感じなんだ。
で、だから、Streamlitで最終的にそのAPIで作った、
マーケティング支援ツールをウェブアプリ化しようみたいなのも一応、
発展版みたいな感じで乗せてたりする、後ろの。
そうなんですね。
結構データサイエンスの人とかって、
そのフロントエンドはおざなりにしちゃうというか、
それはやらないっすよみたいな感じで止めちゃうとこあるから、
結構そこまで書いてくれると嬉しいですね。
そうそうそう。だから最後、
その分析、LLM使っていろいろ情報収集した後、
それを社内誰でも使えるようにするっていうとこまでセットでできるように、
一応一冊で完結させてるみたいな感じです。
素晴らしいな。そうなったらようやく事業部の人たちとかも、
コードを書かない人たちも使ってもらえるようになりますもんね。
そうそうそうそう。
いいっすね。
っていうのを、
マーケティングに一応特化した内容で整理してきてるみたいな、一冊で。
書籍制作のプロセス
なるほど。
っていうのがね、11月いっぱいでやり切って、
あれだね、構成というか、
一旦完全手離れして、
そうすると次、本の形になって、
もうノーションとかじゃなくて、たぶんPDF上での修正とか、
そういう感じで、もうページ数とかの調整もしながら、
日本語の表現大丈夫かっていう講演とか、
そういう外部の会社とかも入ってきて、みたいな感じで、
一気に本っぽくなっていくのが、年末にかけてって感じかな。
そういう感じの進め方なんですね。
もうちょっとこれまでの、
ドキュメントの作っていく流れみたいなのを改めて追ってみたいんですけど。
スタートしたのは、4月とか5月とかかな。
野球見ながらやるかみたいなの決まったって言ってましたよね。
そう、ノリでね。
基本的にはノーションにベタ書きでバーって書いていく。
それも5人が同じノーションのワークスペースみたいなとこで、
それぞれ自分のページ立ち上げて、そこに書いていく感じなんですか。
そうそうそうそう。
お互い見える状態ではやってるけど、それぞれのスペースの中で書いてるって感じ。
そう、だからあいつの書、最終更新1週間半前になってるけど大丈夫かなみたいな。
履歴で終えちゃうのね。
履歴見たらなんか、修正したって言ってたけど1時間しか動いてないけど大丈夫かみたいな。
なるほど。
お互いにプレッシャーをかけながらやって。
で、やっぱ執筆にどうしても、そっから4月とかに話して、
企画通してもらって動き出したのが、5月とか6月かな。
で、やっぱそっから3ヶ月4ヶ月執筆の期間が入り、
で、なんかどういうテイストとか、どういう訴求の仕方していくかっていうのも一緒に詰めながら、
とにかく執筆しまくる。
それは、別に細かい表現とかは一旦抜きにして、全体で構成みたいなのを作っていくんですか。
構成とか。
でもとりあえず自分の担当文は、その章だけで完結してるように全部書き切ってねみたいな。
オーダーは一応出してる。
その時点で何割くらいの質の文章で作っちゃうんですか。
それが人によるんだけど、本出したことある人とかだと、マイナー修正でコメントもだいたい終わるみたいな。
なるほど。
だから返著者とかのところ、その3人のところは、菅内さんもちょうど今自分の本を書いてたりするから、
そうなんだ。
だからみんな慣れてるから、大きな構成の修正とかはならないけど、
そもそも長い文章いきなりさ、2万文字とか、卒論とかって2万文字とかって文系の人よく言ってたけど、
それを2章分書かなきゃいけなかったりするから、
なるほど。
構成がグダグダになったりしちゃったりもするんだよね。
っていうのをお互い修正しながら、この順番だと面白くないんじゃないみたいな話も全部詰めていくのが最初の9月とか。
でも実際本全体の完成度で言ったらその時点で5割とかじゃない?
そうなんだ。
5割、6割とか。
一次元考ですげえ走り切った感出るんだけど、全然終わってないんだよね。
これもう2冊経験したから分かるんだけど。
でももうある程度の文章量はありますよね、その時点で。
でもやっぱ面白くないんだよね、その時点で出てるやつって。
あとなんか本として形にするのに決まってない要素が多すぎるというか、
小立てを全部いい感じに揃えるとか、
なんか読みやすいように全部ベタ書きの部分を、
例えばちょっとここは注意だよみたいな感じのエリアでちょっと区切ってとかって考えるとか。
そういうことか、だから小説みたいにただ文字だけじゃなくて、
ちょっと見やすくする本としての工夫とかが入ってくるってこと?
っていうのとか、あと全員で、じゃあそれ5割ぐらいって言ったのも、
全員書き出して全員で読み直したら、一応全員の作品ではあるから、
一人でも面白くないと思ったところがあったら全部直さなきゃいけないし。
面白くないってどういうのが面白くないの?
いやまあ読みづらいはもう一大前提とかもそうだし、
これできて何になるの?みたいなのも結構普通に言う。
厳しいね。
とか別にAPIじゃなくて良さそうな内容ばっかりだから書き換えますかみたいな。
なるほど。
だから今回はAPI使うからPythonのコード化するわけだよね。
基本的にチャットGPTのウェブアプリ上、UIとかでポチポチ入れてできるようなことには留まらないように全書を作ってあるわけよ。
一歩そっから踏み込んでるんですよね、採用としても。
それこそ画像とかだったら単純に言うと一気に50枚作るとかってやっぱできないのをそこで回すとか、
絵のテイストを3×3、シック、キュートとかそういうパターンとビビット、モノクロとかっていうカラーバリエーションとテイストとみたいなので、
3×3×3あったら27通りあるやつを一瞬で全部並べて出すとか掛け算でね。
っていうのはやっぱりAPIでしかできないし、
あとは学習してくるすべての流れを組んで最後のアウトプットを出すとかもやっぱりAPIじゃないと制御しきれなかったりするから、
っていうのがちゃんとAPIならではにしないといけないよねとかっていうのをやっぱ最初のだと一人で考えてるとどうしても甘いのがあるから、
そっからがーって修正して磨き込んで5割って感じ。
あーそうなんだ。書き切ったーって感じになっちゃうけどそっからの修正が結構いかついんすね。
そうそうそう。だから俺も今年の5月に出した本の時に書き切ったら終わりだと思ってて、そっからなんかやたらオーダー来るから、
はぁ?って思いながらずっとやってた。記憶もあるし。
で、横で宇宙の書籍に関してはさらに2ヶ月早く出さないといけないから、
そっちで、あの、じゃあ構成返ってきて修正コメント入れてあるんで全部読み直してくださいが、
2回とか3回とかあるから、それがその後に控えてるのも知ってるし、
っていうので、だから5割ってわかってるんだけど、わかんない人もいるから、
それはもう、まだだからっつって、これマジで途中だから、息切れしないように行こうみたいな。
っていうので、9月いっぱいぐらいで書き切って、10月に一旦なんかレビューで全部お願いして、
で、今返ってきたやつの修正に入ってるみたいな感じかな。
もうじゃあ、今現段階だと何割ぐらいなんですか?
執筆とレビューの重要性
えっと、いやでもね、一旦こっからはもう構成に入るから、その、
エンジニアが見るんじゃなくて、本としての体裁で大丈夫かとか、日本語大丈夫かっていうチェックに入ってくから、
11月いっぱいで出し切ったら、7割とか8割とか。
まだ7割?9割ぐらいかと思ってた。
いや、全然よ、全然よ。
え?そうな。
で、そっから本の形になって、全員で読み直してとか、あとデザインも決めなきゃいけないし、
まあ、7割ぐらいにはいくのかな、8割。
今の段階とまだNotionでやり取りしてて、この後にPDFとかになってきて、中に入れるのが絵というか、図とかもあったりするって言ってましたもんね。
そうそう、図とかもある、図とかもある。
なんかそういうコンテンツ作成もあるの?
いや、それはね、ちゃんと予算を取ってもらって、向こうで作ってくれることになってるから。
デザインとかはやってくれるんだ。
手書きのラフスケッチとか、そういうのは、で渡したりはしてる。
イメージはね、こっから11月のが全部出ると、これ、やっぱり宇宙はすごいの、原稿なんだけど、印刷したやつ返ってきてて、
この本の形になって、これがそのまんま書籍になるんだなみたいな形で渡されるから、
多分こっからはPDF上でのコメント入れだったりとかになってくる感じだと思う。
本の形が11月いっぱいのやつを渡して帰ってきたら、2週間後ぐらいに結構見えてくる。
からまあ8割ぐらいかな。
出版3月だしね。
まあね。
手離れすんの2月とかだし、多分。
結構地味な作業なんですね。
そうね、コスパ悪いよね。
大変だな。
でもやっぱ、本として形に残せるっていうのもあるし、
あとはなんかね、特に宇宙のだとそこも自然と目線としてはできるんだけど、
今回一応マーケティングの本でもあるし、エンジニアリングの本でもあるから、
今までそんなに詰めて考えたことなかったなみたいな、人からの見られ方みたいなのまで考えたから、
勉強にはなるから面白い気がするね。
ちゃんと言葉遣いどうするかとかって考えることもないですもんね、仕事の中で。
あとはやっぱなんかデータサイエンティストとして1個作品を残せてるっていうのは、
まあ2冊目ではあるんだけど、
なんか一般の人にちゃんと買ってもらう本を作り切るっていうのはね、
データサイエンティストの本だから頑張れるなっていう感じ。
また論文とは違うあれですね。
そうね。
もの残し方ですね。
違うね。
結構論文書く人ね、多いんですけどね、この業界は。
そうね。でもね、なんか論文もね、また違う感じもするし、なんなら業界違うと書き方違うからさ。
多分天文業界の人とかから見たら、なんかすごい違和感というか、気持ち悪さを感じる。
ありますよね、それはね。いや本当っすよね。
これは多分ね、工学とか応用物理みたいなところと、基礎研究の違いではあると思う。
確かに。なんかAI関連の論文はね、結構シンプルというか。
そうね。
2ページぐらいで終わるような、A4、2ページとかで終わる論文も全然ありますしね。
そうそうそうそう。
果たしてこの論文、この論文はあって意味があるのかみたいなのもさ、結構ゾウムゾウみたいなのもあったりするから。
精度出た、1枚になった、みたいな。
終わり。
そうですね。
ありますよね。
そういう業界だと割り切ってるからいいんだけど。
そうですね。
いやそんな話をね、今日2本撮るんだったらそんな話でもしようかなと思ってたんだよね。
どんな話ですか?
今回本の話をさ、したから、まあ書籍もそうだけど、論文?論文×AIっていうところもちょっと話したくて。
すごい繋がりですね。
いやなんかね、ネイチャーにAIが科学研究の論文を代替していくことができるのかみたいな、その研究活動の論文執筆っていうところを担えるのかっていうところで、
なんかもうAIに論文書かせれるじゃん、みたいな雰囲気が出てきてるけど、
俺的にはそんなことなくね?って思ってたのが、どっちかっていうとネイチャーに書いてあったコラムと近くて感覚が。
AIに論文書けないよね?ってこと?
あの完全にはまだ無理じゃね?っていう。
なるほどね。
特にレビューっていう観点は厳しいでしょ?っていうのがすげえ納得する内容がネイチャーに書いてあって。
あ、そうなんだ。
なんかちょっとおもろい目線かなみたいな。なんか魚AIとかがさ、AIサイエンティストっていう論文書いて研究開発やってくれるAI発表してて、
まあなんかそういうの作れるような気はするというか、AIのモデル組み合わせて。
まあできそうな気はするんだけど、科学研究を進めていく上で本当にAIに行けんのかって思ったら、ここは手届かないよなみたいな。
あーなるほどね。
AIが発明みたいな、なんかAI使って実験バーって効率的にできて、でなんかすごい結果が見つかったみたいな、
そういうAIをツールとして使った論文の数っていうのはすごい右肩上がりでバーって増えてってるけど、
まだあくまで人とAIみたいな感じだったよね。
まあ結局そこの共存が大事じゃねみたいな。じゃあどこが共存の要素なんだろうみたいなところの整理が。
はいはいはい。
まあネイチャーはそれこそ基礎研究みたいなところのパワー、強いやつが乗ってくるから、それで納得いく感じがあるのかもしれないけど。
まあなんかあれですね、ちょうどなんか最近そういう話聞いたというか、ノーベル科学賞AI関連取ったけど、この先どうなるかみたいなところね、ちょうどそういう話を聞いたタイミングだったんで。
おおー。
絡めてそういう会話したいですね。
まあじゃあ次回そんな感じの話します。
そうしましょうか。
とりあえずね今日話した、まず宇宙話の方のインフルエンサー本にならないように作ってるんで、
普通に宇宙の読み物として楽しんでもらえるように、やっぱり宇宙はすごいっていう本がAmazonに載ってるんで是非予約してくださいっていう話と、
今話したオープンAIとマーケティングの本は3月一応発売予定になってるかな。
これも多分次ここで話すときは終わったーって時な気がする。
年明けぐらいですかね。
年明け2月ぐらいかな。
ちょっと楽しみにしておいてもらえたらと思います。
はい、楽しみにしてましょう。
はい。
バリのデータ分析屋さん、今回も面白いと思ったらフォロー・レビューよろしくお願いします。
AIと論文執筆の関係
番組の関数や質問はハッシュタグとなりの分析屋、となりのがひらがなで分析屋は漢字でお願いします。
また概要欄に貼ってあるお手紙フォームからコメントを寄せてください。
ではまた。
バイバーイ。
