バクマンと作者の気持ち
だから、その夢が叶ったら、結婚してください。
そのシーンは知ってるんだ。
今回はバクマン回です。
バクマンを書いてる時の作者の気持ちと同じ気持ちで今回のエピソードを収録しましたという感じですね。
バクチ漫画ですよ、バクマンは。
バクマンってバクチ漫画だっけ?そこから来てるんじゃない?
私、作家先生をやってますから、今こうデータサイエンス系の本を作ってる裏側を今日は紹介する回になっております。
もうドキュメンタリーですよね、これは。
いや、そうよ。たっちゃん起業ストーリーと、俺の書籍完成までの道っていうのは、これはね、今2つ、2大挙党としてこのpodcastで扱っていかなきゃいけないトピックだから。
で、今、講談社サイエンティフィックっていうところから出そうとしているチャットGPTとかオープンAIのAPIを使ってマーケティング支援をするシステムを作るっていう本。
でもね、ちょっと満足度高いよ。
え?
最初ポカンとしてたたっちゃんをワクワクさせて終わらせられたっていう。
あ、そうだね。もう楽しみだよ。すぐ買うわって感じ。
っていうので、全マーケター、全データサイエンティストに手に取ってほしいと思いながら作ってるから、少しでも伝えられればいいかなという、そんな回になっております。
まずはどんなトピックがピックアップされてるのか、で、今どんな感じでしんどいのかみたいな話をしてるんで、ぜひ最後までお付き合いください。どうぞ。
データサイエンスとAIの活用
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ゅうです。データサイエンティストのたっちゃんです。
本書くの大変だね。何冊書いてるんでしたっけ。今2冊同時進行中。
今日はその話ですか。
いやなんか、このデータ分析屋さんの方の関わるやつが1冊あって、でもう1個が宇宙話の本なんだけど、それの前も紹介したやつの進捗紹介というか。
はい。
まあちゃんと一時原稿は書き終わったわけですよ、全員で。
あれですよね、同僚とみんなで書くみたいな分担してって言ってたやつですよね。
そうそうそうそう。そもそもどんな本かっていうと、チャットGPTとかウィスパーとかいわゆるオープンAIのAPIをちゃんと仕事に活用しましょうみたいな話を書く。
ビジネス応用させるためのAPIの使い方みたいな本。
で、これ一応ちゃんと切り口も明確にしていて、マーケティングに特化してる。
イメージとしては、マーケターの人にも買ってほしいし、エンジニアとかデータサイエンティストの人にも手に取ってほしいみたいな感じで、
そこの二人が会話して、マーケティングの仕事をAIに置き換えようとした時にどういう打ち手があるかみたいなのを実装まで全部書くみたいな。
マーケターって言ったら、ゴリゴリAIのコードを書ける人達じゃないから、その人達が自分の仕事に自然言語処理、LLMの力をどう活用していくかっていう、そういう話になるんですか?
そうそうそうそう。いろんな仕事で使えるじゃん、AIなんて。すべての仕事にAI使いましょうみたいな流れだけど、そんな本は売れないじゃん。
だから、どっかの仕事にバチッとフォーカスして、本組み立てたいなっていう話をしてて。
もともと会社で書いてるのね。会社の同じチームの人達と6人で書いてるんだけど、その6人で書いてるけど、もともとそのチームが支援してた先がマーケなのよ。
だから、マーケの人達を手助けしていたAIの技術をどんどん提供してっていうのがバックグラウンドとしちゃったから、
じゃあ、マーケの人達にその時培ったノウハウプラスで最新で使えるモデルとかも紹介しながら、とにかくマーケの仕事を改善するっていうところをベースに置くというか。
けど、マーケティングの本がめっちゃ売れたりもするじゃん。一時期流行ったじゃん。
AIによる業務効率化
ありますね。ビジネス書のところには確実に1冊2冊有名なの置かれてますよね。
しかも、俺も別にマーケターじゃないし、たっちゃんもマーケターじゃないけど、そういう本って目通したことあるじゃん。
あるある。
どの仕事もそうだと思うんだけど、他に結構染み出る内容って多いはずなんだよね。
それが組み立てていった時に、自分たちのバックグラウンドもそうだし、そもそも別にマーケ以外の人もこれ参考にして使えるよねみたいな汎用性が高そうっていうところもあったりする。
ちょうどあれですよ、マーケティングの本を買おうみたいな話してて、社内企業制度で今5人でチーム組んで事業家目指していろいろ作ってるんですけど、
マーケティングできる人いないから、とりあえず本買って今何人か先に勉強してますよ。
いやーまあそうだよね。
あとなんだろうな、流行ったのってそうだな。
まあでもあれじゃない?USJの人のとかが大きいんじゃない?
ああ、株式会社カタナの。
そうそうそうそう。
確かにね。
あの人の本とかは結構あの人たぶんいろんなの出してて、
でなんか結構それこそちょっと意識として近いなと思ってるのは、そのマーケティングを科学するみたいな角度の本があるのよ。
書籍を生ませちゃったんだけど。
それはその人がまあ信用を置いているデータサイエンティストというかデータアナリストみたいな人がいて、
私たちはこのマーケティングの施策をこれだけ数式化してモデル化して定量的にやっていましたよっていうのを書いている本があるのよ。
なんだろうね。
そう。
ザ・モデルとかは自分知ってますけど。
ああでもね、近い。
そういう感じかな。
それをもっとなんか、もっと噛み砕いて紹介してるようなやつ。
うんうん。
普通にこうデータ分析とかあとAIを実装するっていう目線じゃなくても、読んでコードの部分をすっ飛ばしても、
あ、こうやったらAIの活用ってできるじゃん、マーケでとか。
自分の仕事の自分の部署でみたいな形になっていくのが理想な形。
全然イメージ湧かないな。
マーケティングの人たちがAIを活用してるっていう。
まあ多分自分の中で課題感がないから、マーケティングの仕事をしてないからね。
そうね。編集、担当編集の人も困ってた。
マーケ、マーケの裸感がないですって言われて。
ああ本当ですか。いやでも本当にそうだな。だから今、どんな風にAIを使うのかっていうのが、分かんない状態で話聞いてる。
おっきくね、1、2、3、4、5、6、7。
7項目ありますと。
で、1個が情報収集の自動化と要約。
これをちゃんとどういうテイストの情報が欲しいとかっていうのを検索機能までつけて、でAPIの設定もして。
で、この定期実行とかしながら、あとはこう、より細かい条件とかを付け加えて、一気にプログラムでバッて走らすと、
例えばマーケティングの人たちってめっちゃ最新の情報とかをキャッチアップしなきゃいけなかったりして、流動性めちゃめちゃ高いからさ、業界的に。
はいはい。
流行りすたりがあるから、そういうのをちゃんといち早くキャッチできるようにみたいな、っていうシステムを作りましょうみたいな。
なるほどね。業界分析って最初に言ってたのはそういうことか。
そうそうそう。とか、あとはマーケティング、で次のやつが、マーケティングっていろんなフレームワーカー。3C分析とか。
はいはい。
マーケティングの勉強するとフレームワーク、マーケターの人ってフレームワーク作るの好きなんだなってめっちゃ思うんだけど、そのフレームワークに合わせて競合分析をするっていうシステム。
あーなるほどね。はいはい。
あれってやっぱさ、情報を自分で持ってきた後に整理してっていうところがめちゃめちゃ大変なわけじゃん。
うんうん。
だから情報収集のタスクっていうのをAIにやらせて、フレームワークに落とすところまで全部自動でやらせる。
おー、それはありがたいんじゃない。
何を集めるかっていう要件決めて実際に集め始めて、でそれ集めたものを整理して、で分類とかをして、で最終的に落とし込むんでしょフレームワークに。今までは。
時間かかるじゃん。
時間かかるね。
でしかもどうせ一発で狙ってたわ。フレームワークに全部落とし込むとかさ。
うん。
漏れがなくやるとかって無理じゃん。
そうだね。
でなんかLLM使うのって結局さ、その最初のステップをすげーイージーに乗り越えるっていうところが大事だよ多分。
うんうん。
でそっから抜け漏れがありそうなとことか、なんか全然機械が当たれてないところをより深く調べるとか、深掘るところは多分人間の方がまだ優れてたりするから。
はい、そうだね。だいたい6割くらいの完成度持っていくのが得意ですよね。
だからこう結構高精度の叩きを作ってくれるみたいな。
うんうん。
っていうのでフレームワークに当てはめて強行分析するっていう自動化プログラムとかがあって。
あとはちょっとクリエイティブ系に寄せるとコピーライティング考えてもらうとか。
あ、めっちゃいいね。
コピーライティングも別にそれをそのまま採用するっていうわけではないけど、
いろんな口調のいろんなパターンとかを実際考えてもらって並んでるの見て評価したいし、
あとはそもそも狙いたい情報とかさ、事前の情報とかをチャットGPTのUI上でバチンって打ち込んでもいいんだけど、
それをじゃあどの口調でどの口調でとか、こういうターゲットに向けてとかっていうのを細かい調整、毎回全部やってたらめっちゃ時間かかるじゃん。
うんうん。
それをちゃんとこうもうループで回せるようにとか、クリックポチってやったらこっちのパターンとこっちのパターンと出せるとか。
はいはい。
っていうやっぱいろんなところを総当たりしようとした時に自動化されてた方が絶対に業務効率が上がるっていうところを作らすとか。
クリエイティブ系だとあとはマーケティングのデザインをデザイナーに発注する時のAPIでの画像生成とかもそうだね。
発注する前にラフスケッチみたいなの作るってこと?
そう、ラフスケッチ作るのもそうなんだけど、ラフスケッチは正直、例えばPinterestとか使えば今ってある程度デザインのイメージって伝えれるんだよね。
うんうん。
でもそれを言語化しなきゃいけないっていうのもあるじゃん。
あーまあそうだね。
でこれ、結構デザイナーに発注したことある人って結構限られてるんだけど、俺も何回か発注の経験あるんだけど、マジだるいのね。
何がだるい?
デザイナーの人とかデザインで個人でやってるもそうだし会社でやってるもそうだけど、ピンキリなわけよ。その人たちの制作クオリティもヒアリングのクオリティも。
あーなるほど。
そう、だから言ったことが伝わらないっていう、そういうパターンの人がやっぱり往々にしているわけよ。
あーこっちの持ってるイメージとその共通の意識というかイメージを描けないことがあるってこと。
そうそうそうそう。
あー。
あとなんかこう、画像10枚用意して手元で持っている状態からそれを、それの特徴をこっちが言語化できないっていうパターンもあるわけだよね。
あーはいはい。
こういうの伝えたいんだけど、何なんだろうみたいな。
っていうのを、画像の生成も画像の解釈もAIにさせる。
あーそれめちゃめちゃいいな。
API組み合わせるから、こうマルチモーダル的な感じでAIモデル作れて、
生成AIの活用峠
っていうのでマーケターの人ってこう、自分で試作打つ時にただ単純な言葉だけじゃなくて、デザインと一緒に出すとかっていうのもあるから、その時の言語化の助けをするAIとかね。
へー。
その話聞いて今もうファーっといろんなことに使えそうだなって思ったな。
マーケティングに限らず今のお話って染み出るんだよね。
結局最初に言ったように。
で、染み出るように余力を持たせて書籍化していく予定なんだけど。
あーなるほど。
いやー確かに汎用的に使えるとこいっぱいありそうだな。
あとは、マーケターの人って意外とクエリとかかけたりする人いるのよ。
優秀な人とかだと。
SQLのクエリね。
SQLとかの。
そうそうそう。
だからそういうのの社内のデータベース読み込ませたら自動生成してくれるとかっていう話もそうだし。
あとは、俺が担当してるショーとかメインで担当してるショーとかだと、
ポッドキャストゴリゴリやってるから音声認識して、ウィスパーっていう音声認識のAIとGPT組み合わせて書き起こしからの要約させるとか。
これはもう会議とかやる人全員使えるし。
そうだね。
あと自分の会社のフォーマットに合わせて書き起こし作れるとかね。
あーありがたいねそれはね。
そういうのを育てて一章一章でハンズオンで一応できるようにもするし、
マーケターとデータサイエンティストとかエンジニアとかが使うコミュニケーションノートみたいな感じで使ってもらうとかっていうぐらいまで落とすイメージの本なんですよ。
それを見ながら実装したら、使いたいサービスというか、そこに書かれてるものが手元で動くっていうことが実現できるんですか?
ちゃんとノートブックのリンクも全部貼っとくから。
素晴らしいですね、本の中で。
っていう形にしていく。
初行済んで、今頑張ってレビュー中って感じ。
そうなんだ、一個一個のサービスとして立ち上げられそうな技術だよなと思って。
ここら辺って逆に言うと今出す意味がある本でもあると思ってて、
AI系のAPIの使い方を学んでもらえるっていう要素はあるんだけど、
こういう、絶対これみんな使いたいじゃんっていう要件って、今のクラウドでいろいろ展開されてる世界だと、
そういうビッグテックがどんどん吸収していって、デフォの機能として入れていくわけじゃん。
あり得るよね。
もそうだし、あとはいろんな会社がサービスとして出してるたりもするんだよね、言ってた通りで。
でも、まあじゃあプラットフォーマーがそれ入れてくれたら比較的安価に使えるけど、
そこに入れてもらうまでってエンタープライズ版とかってめっちゃ金取るんだよね、そういうとこって。
ちっちゃい会社とか。だから高いじゃん。
高い高い。
そんなんに労力かけて倫理等してる、その工数で別に情報収集するしみたいな。
まあ確かにね。
だったら作ればよくねっていう。
ああ、そういう発想か。
俺らは作ればいいじゃんとか、それこそ一個サービスになるじゃんって今思って、
比較的ハードル低く捉えてるから、できるのやろうと思えば。
そうだね。
けど、世の中には、そもそも世の中の半分以上の人って、まだチャットGPTとかジェミニーとか触ってないわけよ。
いやーそうだわ、確かにそうだわ。
むしろだから埋めたいのはそこのギャップなんだよね。
外部のサービス使うよりも絶対に早く実装できるっていうものを揃えてるし。
全然みんな使ってないんだよな、言われてみれば。
そうなんだよ。
マーケティングの人近くにいるんだけどな、全然使わないんだよね。
ああ、やっぱそうなんだ。
チャットGPTに聞いてみればとか言ってくるけど、それがめんどくさいとか。
そんな便利なもんないからね、俺なんか社内基盤とかできてから、もう社内基盤のリテンションレート100%だよ多分俺。
だから使う人はどんどん使うけど、使わない人はもう本当に使わないし、もうそれすらもちょっとアレルギー出ちゃうっていう人もいるんだろうな、まだ。
だからそれの次のステップなわけよね、そのAPI使って社内のこういう機能をAIで任せますみたいな。
逆にこうちょっとリテラシーができてた人たちとかがどんどん増えていくわけだから、そうするとぶち当たるのって、
チャットGPTのUI上で例えばメッセージとかバーって打ってても、なんか別に仕事で使えるイメージわかんな、みたいな。
っていう壁にぶち当たるじゃん、きっと。
だからそのぶち当たるタイミングで読む本ぐらいの感じだよね。
だからこそ今出すのに意味があるってことか。
そうそうそうそう。
実施の準備と展望
なるほどね。
確かに自分で作っちゃえばいいじゃん発想は間違いないな。
うまいカレー屋に1時間並んでたら、いや家帰ってスーパー寄ってカレー作った方が早く食えたって思うみたいな。
そんな感覚だよね。
マジそう。
うん。
し、高いし。
そうだよね。
それがもっと値段もあれだし時間もそうだしみたいなのがどんどんかかってくるんだったら、
で、カスタマイズ性が低いとかね、スタートアップが作ってるサービス。
で、あとスタートアップすぎて倫理とおらんとかね。
あー確かにね。どっかわかんないとこにデータ乗っけれないじゃんとかそういうことになるもんね。
そうそうそうそう。
とか、であとは一応最後のポイントとして、社内アプリケーションとしてちゃんと展開できるような実装の仕方とかの方法も書いてあったりする。
おー。
会社の人みんなが使えるシステムに消化させますみたいな。
はいはいはい。
の発展版みたいなのを一応置いといて手助けできるようにするとか。
うんうん。面白そうだね。もう面白そう。
一応ね、結構ちゃんと考えた見出しにはなってる。
それはもうあれですか?いろんなアイディアを持ち寄ってみんなで決めてたんですか?何を盛り込むって。
いやまぁちょっと相談はしたけど、それこそあれだわ。前回、前々回、なんかあのデータサイエンティスト営業やれやみたいな話あったじゃん。
あれと一緒で、俺は、俺この、今回講談社から出すのよこれ。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。
その人との打ち合わせの時にこの見出しは全部作ってた。
あ、そうだったんだ。
なんか本出す相談とかどうですかって言われて、向こうは軽くこう30分ぐらい喋って、なんかこいつ何書けそうかみたいなのをたぶん捉えようとしてたミーティングだっていうのを察したから。
はいはい。
2案持ってたね。
途中お茶出てきました?
いやじゃあオンラインだから。
そういうこと?
漫画の持ち込みの時お茶出てきたら、まずはオッケーって。
そう。
バクマン読みすぎね、それ。
そっかそっか。
漫画一番面白いからな。
いやそうだよ。
なんだオンライン?
ああいうの好きなんだよ。
いやああいうのが好きだから俺ポッドキャストで紹介してんの、この本の途中経過。
あ、そういうこと?
そう。バクマンってさ、連載になるまでの過程がめっちゃおもろいって話じゃん。
そうだよストーリーがね、そこを漫画ってこうやって書くんだとかね、そういうところを知っていけるからね。
そう、アンケートで潰されんだとか、アンケートで表示順位変わんだみたいな、なんかジャンプ丸裸にされたみたいな感じだけど、
それの個人とか会社のグループ単位で本書くってなった時の、そういう過程とかを知るのが俺が好きだから、ポッドキャストで喋っていいかっていうのは、出版社の人に最初に言って。
ああそうだったのね。
なんだ、先に言ってくださいよ。
俺超好きだからバクマン、前回も持ってたし。
実家にあったの。
自分もあったな実家にな、面白いんだよな。
バクマンはね、やばい。
なんだ、そういうことか、じゃあもうちょっと掘り下げればよかったな。
そんな感じで、今とりあえず書講が終わって、半分ぐらい、3分の1ぐらいレビューが終わって、
こういうのって外部レビューとかもすんのよ。
システムとか詳しい人たちに、この本、内容のコーディング問題ないですか、とか、なんか冗長な書き方になってないですか、とか、専門家目線で見てどうすか、みたいな話とか。
誰になるの、その外部っていう人は。
それは、知り合いづて。
それこそ、著者の中に、編著者っていって、執筆する中でも、担当編集と比較的近いところでずっと、制作メインでやるっていうのを3人立ててるんだけど、俺含め。
で、その編著者の中に、オーライリーとかの本の監修とかやってる会社のやつとかいるのよ。
手厚。
だからその人に、なんか知り合いでレビューアートして良さそうな人いないですかね、みたいな話とか相談して。
で、その人が何人か見つくろってくれて、とか。
そうなんだね。そういう仕事がある?仕事の傍らそういうこともやってるみたいな感じなのかな。
あ、そうそうそう。データ分析とかめちゃめちゃ強い会社を立ち上げた人がいて。
なるほどね。
で、それをやりながら、うちで働いてるんだけど。
あ、そうなんだ。
働いてるんだけど、その人に詳しそうな人紹介してくださいみたいな感じで、普通にお仕事として振るみたいな感じで。
っていうのをお願いするとかもそうだし。編著者が結構あれに刺さったらしいの。出版社の人にも結構刺さったらしくて。
個人が良かったってこと?
あ、そうそう。俺、一人俺。で、なんかこうポッドキャストとか出てます?とか大学の講師やってます?とかデータサイエンスの本出したことあります?みたいな。で、俺一人。
で、もう一人がそのオライリーの本とかの監修とかもやってるし。あとさ、効果検証の緑の本わかる?
あ、これでしょ?
ABテストの。あ、そうそう。それの監修の会社。表紙に書いてあるよ、監修。
ホクソM。
ホクソMっていう会社の中心メンバーの一人の人とかがいて。で、その人いる。で、もう一人が、広雪の会社の役員とかやってる人。
はいはいはい。
この3人で執筆の責任持ちますっていうので企画書出してるのね。
それは強いっすね。実績ありが強いね。っていうので、その方々3人でやりますみたいな。
で、そうだ。前回のエピソードでも話したさ、アクロスとのソフトバンクのアクロスレシピとのイベントやりますみたいな話したじゃん。前回のエピソードで。
そうですね。9月のもう27に差し迫ってますけど。
みんな来てねっていう話なんだけど、それを登壇するうちのメンバーもが、菅藤っていうのが編著者のうちの一人。
あ、そうなんだ。
で、この人が会社の中で広げていくAI基盤のやつもやってるし、本も一緒に書いてるしみたいな。っていうので、何とか頑張っておりますよ。
いいですね。いつが出版でしたっけ。
まあ年度内だね。
年度内。まあ3月ぐらいには。
年度内に頑張って気合い入れてやっていきますよ。
まあでもPMとしてね、やってるんすもんね。
そうよ。いや、形にしたいよね。
楽しみにしてるな。面白そう。
あ、でもね、あれなのよ。
はい。
こう、ポッドキャストの口コミってさ、めっちゃ一部の人しか書いてくれないじゃん。
はいはい。
AIのビジネス活用について
そう、めっちゃありがたいなと思って毎回楽しみに見てるんだけどさ、
あのね、俺が出した本とかは、俺オンライン上で買ったよっていうのを5人ぐらい見てる。
え?
普段喋る人の範囲内で。
あ、すごいっすね。
そうそうそうそう。
えー。
実は買ってるけど、サイレントなんだ。
うん。サイレント。サイレントな人がいっぱいいる。
あー。
漫画だったらな、読者アンケートがな、見えるんだよな。
こっからがね、1個本出してる経験からするとね、こっからの方がしんどいな。書工って楽なのよ。
あー、言ってましたよね。こっからなんか100%に上げていく作業が大変って。
マジそう。論文みたい。
あー。
そうなんだ。
具体的に何が大変かみたいなところも聞いていきたいですけどね。
じゃあ、大変になった時に吐き出し口としてここに持ってくるわ。
あー、それが一番なんか鮮度いい情報を聞けそう。
そうそうそうそう。一旦外部の人にレビューが入ったタイミングで一回手離れするから、その後なんだよね。
初めての時は終わったと思ってるから、よりしんどかったんだけど、今回は終わらない、まだ半分以下だと思ってるから。
心持ちがね、まだ違うね。
そう。PMは常に言い続けてます。みんなに。
あ、ここまだ、みんななんかすげえヒーヒー言ってますけど、ここまだあの、4割ぐらいなんだけど。
こっからなんで、つって。
まだ4号目ね。
まだ、富士山の登山で言うとまだ車降りたぐらい。
富士山行くまでの2時間ぐらいの運転を都内からだったら、終わらせたタイミング。
で、バスだるくね?つってバス乗って4号目着きました。
今。
まだコンクリートが見えるんだ。
バス全然。
舗装されてる道ね。
足も全然痛くない。
こっからだ。
鉱山病とか出てくるね。
ほんとに。脱落もあり得るよね。
いや、ほんとに。体調だけは気をつけて。
っていうので、まあちょっと過程はいろいろ紹介していこうかなと思います。
はい。
バクマンだと思って次からは聞きますね。
そう思って聞いて。
はい。
そんな感じですかね。
はい。
9月の27日にですね、このポッドキャストから派生した甲子近藤も華々しいイベントですわ。
そうっすよ、ほんとに。
で、概要欄のリンクに貼っておくんですけど、タイトルがAIのビジネス活用をどう進めるか。
ソフトバンクとDNAの挑戦と成果っていうところで、
私めちゃめちゃ企画頑張っておりますと。
で、オフライン開催9月27日にあるんで、
まあAI気になるなっていう方とかそういうところいたら、
ぜひぜひ概要欄から飛んで、リンク踏んで、参加登録していただけたらと思います。
コンパスで募集してるんでね。
意外とコンパスってエンジニアは知ってるけど、非エンジニアの人たちって知らないんですよね。
そうみたいだね。
そう。このイベントは別にエンジニアに限らずですよね。
そう。まあ業務でのAI活用っていうところ視野に入れてるよっていうところぐらいしか参加条件ないんで、
誰でも来てくれたら嬉しいなと。
はい。
で、まあ内容がDNAの全社AI基盤の立ち上げと運用どんな感じなのかっていうところと、
2回前かな3回前か、ソフトバンクのAI学習支援サービスアクロスレシピの取り組みがどんな感じなのか。
で、まあそういう両会社が取り組んでるところから得られた反省点というか、
どういうとこ工夫した方がいいのかみたいなののパネルディスカッションとか、
そういうのを企画しているって感じかな。
はい。
司会は私が務めさせていただきます。
イベントと参加方法
企画もね、企画も司会も自分でやるっていう。
もう自分で作って自分でやって自分が一番楽しんでっていうね。
そう。
そういうことです。
で、なんかデータ分析屋さん聞いてきたよっていう人がいたらめちゃめちゃ喜ぶし、
たっちゃんも会場にいるんで渋谷で僕と握手そんな感じでお願いします。
夜7時からなんで仕事終わりとかでもいいかなと思うので。
はい。
楽しみだ。
ぜひぜひ。
9月27日お願いします。
申し込みしないと来れないんで申し込みしに来てください。
はい。
じゃあ次回。
次回。
グラフラグの話をしたじゃないですか。
はい。
俺が喋ったやつこのグラフラグが評判が良くて良くてですね。
ね。
良かったな。
伸びてるよね。
伸びてますね。
やっぱりこの最先端の技術ってところは結構興味ある人多いですね。
そう。
ポッドキャストでこれだけ注目されるっていうのが、
やっぱポッドキャスト聞いてる人馬鹿いないって思ってるから俺。
間違いないでも。
だからすげー熱いところに刺さったんだなと思うんで、
ちょっと最新このポッドキャストの収録の時点で言うと2日前に出た論文かな。
はいはい。
を紹介していきます。
めちゃめちゃ長い文脈の本とか情報をラグで収集するときに、
どんなことをすると性能が上がるかっていうNVIDIAから出た論文ね。
今ちょっと話題になってるNVIDIA。
あんま良くない方ででしょ。
そうそう。
企業評価型下がりの今はなぜか。
でも楽しみにしてますので。
はい。
楽しみにしててください。
隣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。
番組の感想や質問はハッシュタグ隣の分析屋、隣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寄せください。
ではまた。
バイバーイ。
