G-Brainによるナレッジ集約の可能性
そのあらゆる情報を、今はその自分のローカルのPCの中で、このジーブレインを立ち上げて、情報集約のハブみたいなものとして使ってるっていうことなんですか?
あ、そうそうそうそう。それを試し始めてるっていう感じ。 それであれば、なんか個人の困りごととかをすべてここに集約してくれるんで、なんか名前の通りでもう一個脳みそ作っとくみたいな。
そうそうそうそう。 そういう扱いになるってことですよね。
そう。だからコンテキストが爆発し始めるぐらいの時から必要になるんだよね、これが。初期は正直必要ないけど。 うんうん。
それこそ、結局こっちの部署でやってるとかこっちのチームでやってる仕事のナレッジが、AでやってたやつがBに生きるってこともまあまああるじゃん。
けど、なんかシンプルにプレインテキストとかをその案件ごとにバーって管理していってたら、そのディレクトリーの中でクロードコード開いて探索してってやって、
なんかちょっと覚えてることベースで、違うディレクトリーからちょっとパス繋いでそこから情報引っこ抜いてきて、こっち側の効率化するみたいなことをやんなきゃいけない場面にたまに遭遇するんだよね。
うんうん。で、そのためにじゃあ一段上のディレクトリーでクロード開いてとかっていうのをやってたりする時があるんだけど、こんなにAIでたくさん探索できるようになってるのに、そのディレクトリーを選択してるっていう行為が愚かなと思い始めつつて。
それを一つのとこにまとめられるんだ。 そう、られるなぁと思って、最初聞いた時は別にそんな使わなくていいかと思ったんだけど、よくよく考えていったら、いや、だんだんむしろ必要になってくるかと思って整え始めてるというか。
確かに何かどこにまとめればいいんだろうなぁっていうのはずっといい答えを見つけられないまま進んでいて、だから自分は2つのところに情報を置いてるんですけど、一つは自分自身のGitHubのリポジトリ、もう一個はGoogleのワークスペースの中、スプレッドシートかなに落としてるんですけど、
用途がそれぞれ違うから2つに分けているんですが、どっちもなんか良さもあるし悪さもあるというか、個人のリポジトリは誰かに展開するってなるとプライベートのところだから、あんまり見せたくないなっていう、完全個人利用のところになっているっていうのと、
あとはエージェントでそこを探索するのがあんまりあっていないというか、ちゃんとインデックスつけておかないとそのGitHubの毎週だったりとかに読みに行ってくれないから難しいなと思いつつ、Googleのワークスペースは確かに共有とかすべてクラウド上に置いとけるっていうメリットはあるんですけど、ここもなかなかAIエージェントとの相性はあんまり良くなくて、良い販売が見つからない状態だったんですけど。
そうね、これはでもローカル完結よ、一応。
っていうことですよね。
でもこの話を聞くと、ローカルじゃなくてもいいわけじゃないですか。どっかのこのサーバーを立てて、この仕組みを置いておけば、そこに全部情報を貯めようぜっていうことですもんね。
まさにまさにまさに。
多分途中から例えば人に共有するとか、その脳みそを分けるとか、あとはローカルだとさすがに逼迫するぐらいコンテキストが増えてるとか、ってなってったときは多分サーバー立ててとか、データベースは外側に置いてとかっていうのをやらなきゃいけないようになる。
個人からチームとか組織ってなったときの移行先としては全然難しい話じゃないんで。
会社とかで使えますよね。
そう、でそれをまずは自分のローカルでスモールに作っておけるみたいな。
なるほど。しかもこれライセンスMIT、所要利用可能なんですね。
そう。
おもしろい。
全部オープンソースというか技術の組み合わせですもんね、一般的なものの。
確かに考えてたらこういう着地もなるかみたいなやつがパッケージング化されてるっていうのが多分良い。しかもYコンだし変なもんではねえなみたいな。
GitHubでは2万のスター詰めてるって結構注目度高いですね。
さすがにねYコン見るよねみんな。
AI活用における従来の課題とG-Brainの利点
なんか頭の中で考えてるより出来合いのコード引っ張ってくる方が早い場合は多分にあるわけじゃん。
でなんかちょっとAIでの仕事をやりまくってるとなんかAIと対話してたらどっかに着地できるんだろうみたいな発想にちょっと酔ってたなと思ってて。
普通に従来通りこうやって引っ張ってきた方が確かに効率いいわっていうのを最近改めて実感してGitHubの有用層のやつを集めるっていう時間を取り始めてる。
もちろんこういうところを多分参考にして回答はしてくれるから似たような着地にはなるんだけど細かい依存関係とか考えたらこれをそのまま引っ張ってくる方が良い。
巨人の肩に乗った方がいいですね。巨人すぎるしねこの人に関しては。
ここ2週間で使ってみてスムーズに使える感じなんですか?
そんなに苦労はしないかな。もちろん誰でもいけるなっていう感じの簡単さよりは複雑だけどある程度パソコンの中にこういうものが組み込まれてみたいなのがイメージできればまあまあ使えるんじゃない?みんなって思う。
使える人が作ってあげたら変な話フロント側とかを固めて一つのアプリケーションに落とすことも難しくないのかなっていう。
中ではこのG-Brainが動いてるけどっていういろんな展開の仕方がありそうだなと思いますね。
ちょっと使ってみようかな。これねおすすめ。
俺もまだ全然使い始めて初心者だけど会社とかでねこういう課題感はあってどうやってデータ貯める情報を集めるみたいな共通知識作るっていう話は進んでるんですけど
まあ調査から始めようかみたいなステータスだったんでちょっと一歩リードできるかもしれないですね。
これはねいい。結局その前段階としてとにかくシングルソースに全部ナレッジをぶち込んでいくような動きは大前提だけどっていう。
俺はどっちかっていうとそういう集約はこまめにめっちゃしてるから。こまめにしてるしこまめにした上であんま困ってなかったからいいかって感じはしてたけど
それがなんかもう一段俺の感覚俺の今までのやり方に一段上げてくれるみたいな感覚になったから俺は導入してるけど
1からこれにした時にどういうアレルギー反応が出るのかはちょっとわからんなっていう。やんなきゃいけないことが多すぎる気がする。
そのナレッジ蓄積しなきゃって言ってる時に今蓄積できてる状態でこれに入るか蓄積もしなきゃいけない状態でこいつを入れるかっていうのは結構結構変わる感じがする。
まず生のデータとかをどう集めるかっていうところから始まりますもんね。
フォーマットも整ってなかったりとかそもそも生のデータリストがアクセスできないみたいな制約があったりすると。
だからデータベースみたいなものが出来上がったなっていうのを実感する材料がなかったりするとまた違うし。
そうだよね。だからこのG-BRAINはあくまでデータありきでいかに効率よく検索しに行くかみたいなっていう仕組みですもんね。
じゃあ相変わらずデータをどう集めるかっていう課題化は残るというか、そこはみんなちゃんとやろうぜっていう話ではあるんですね。
組織におけるAIネイティブ文化への移行
それは絶対そうですよね。
最近自分開発やってるって話をさっきしたかもしれないんですけど、開発の時の仕様書設計書テストとかこれまで従来やってたようなドキュメントを集めるっていうのがなかなか組織またがってきたりとかすると開発文化も違ったりして
上手いことAIエージェントを使っての開発ができないなっていうのをすごい最近感じていて。
自分一人で開発するのであればすべてGitHubとかにまとめてそこで開発した履歴ログを残していくっていうのができるんですけど、
これまで従来通り例えばExcelとかに手順書まとめてるみたいなあったじゃないですか、昔。
ああいうのを続けている文化の人たちと一緒にやるってなった時に一気に止まるんですよね。
AIが動かなくなる。
確かにね。
そういう人たち意外とAIエージェントを使い切れてないなっていうのが分かってきて、
まあそりゃそうだよね。
今まで回ってるんだからいいじゃんっていう理屈なんですよね。
宗教みたいなもんだから。
そこを変えなきゃいけないなっていうところから結構ここ1ヶ月は戦っていて、
まずアレッジトランスファーみたいなそのAIとは何かみたいなデモを作り、
意識を変え、情報を集めっていうのを1ヶ月やり、ようやく回り始めたんですよね。
その手順書ExcelからGitHubの一周にまとめましょうみたいな。
そんなに図で見たかったらマーメイド図描けやみたいな。
そんな図でまとめなくてもちゃんと文章を日本語で使ってきれいに書いてくれれば、
仕様なんて理解できるんだから。
別に人間が理解しなくても最終的にアウトプットの開発物として、
仕様通りものが動けばOKだし図がなくても認識合わせする必要なかったりっていうのがあるし。
それでいよいよ動き出してようやく開発があれ?開発早いじゃんみたいな。
もうテスト終わんじゃん。
仕様書書けばテストが終わるところまで一気痛感で、1日で終わったよみたいな。
そういう成功体験を詰め重ねることでようやく文化がもともと従来のものからAIネイティブなところに変わっていくっていうのを体感した1ヶ月で。
確かにね。
AI活用の恩恵と障壁
AI使うってデータ集めるとか、仕様書作るとかそういうやるべきこといっぱいあるんだけど、一番大変なのは人の意識変えることだなっていう。
でもそれねエンジニアだから1ヶ月なんだよね。
あーなるほど。
それはねマジそうで、いろんな要素があって、そもそもコマンドラインで全部操作ができるっていう前提の知識があるとか、
エンジニアリングの素養とかもそうだし、クロードコードに対するキャッチが早いっていうのもある。
どうやって動いてるかも、結局は適切なターミナルのコマンドをAIが選んでくれてて、その実行をしてくれてるだけっていう感覚に多分落ちやすいからいけるし、
あとはプロダクト開発とかエンジニアリングのタスクになると、ある程度プランニングしたもの通りに進めていくから、
AIの自立性を発揮しやすくて、大きく感動できるぐらいの効率化が目の前に転がってくるっていうのがすごいでかくて、
そうじゃない仕事、エンジニアリングじゃない仕事って、
イシューには切れるけど、イシュー同士のここは並列でいけるとか、それぞれのテスト項目が明確になってるかとか、
あとはそのイシューを10個連続で解決して1実行にするみたいなこととかに向いたタスクってほぼほぼないんだよね、エンジニアリング以外だと。
例えば資料を1個作るってなっても、自分どう作るかっていう方針をAIとどっちかっていうとリアルタイムにやりながら資料を埋めていってとか、手離れが少なかったり、
っていうのがあるから、プロダクトを抱えてて、プロダクトに対して向き合うAIの使い方と、そうじゃないAIの使い方って、大きく感じられるメリットがだいぶ違うというか。
あー確かに、AIの働かせ方がそもそも違いますね、今の話だとね。確かにな。AIは1人の作業者として使うのが多分システム開発的な使い方で、多分今ジョッチが話したものはAIはバディーみたいな、そして一緒に考えてくれるみたいな相棒として使うとか。
そうね、そういう使い方なのか、資料を作るとかまさにそうだなと思っていて。
そういうのがメインの仕事の人は結構いるから。
そうだね、そうなると、自分の今話したような意識を変えるみたいなところもちょっと違ったりするのかもしれないですね。
そう、結局目の前ですぐに恩恵を感じれる状態に持っていけないし、そもそもAIがどう動いてるかわからん、理解できないっていう2段階がある。
変な話、AIに置き換えやすいのは多分前者で、システム開発がやってる人たち。その恩恵を直に受けて、自分楽になったじゃんって感じる人の方が仕事がだいたいしやすいんですよね、つまるところ。
前話してた、妻をAIネイティブ化するみたいな話。
はいはいはい。
あそこの話だとやっぱり、AIの恩恵ってすぐは受けにくい部分ではありますよね。
そうだよ、マジで。
1ヶ月じゃ確かに意識はすぐは変えられないなと思いますわ。
AI活用における具体的なつまずきポイント
そうね、1個記事を作る、なんかポッドキャストを軸に記事を作るっていうフローを一旦全任せで作ってもらって、すげー苦労してた。
その苦労はどういうところに苦労するんですか?
例えば、細かいところで言うと、これ実行していいですかって出てくるあのコマンドが1ミリも理解できないとか、
AIから質問されてるのを理解するってこと。
そうそうそうそう。
許可を求められてるけど、許可を出していいかが、ぱっと見何の実行なのかすらわからん。
そうだね、このコマンド実行していいですかっていうふうにクロートとか言ってきますもんね。
そうそうそうそう。
なんか実行権限がないから、CHMODで一回権限つけてからみたいな、それが例えば出てくるとか、
ウェブ検索するときにフェッチうんぬんみたいなの出てくるときに、フェッチって何やねんみたいなのを一回一回検索しなきゃいけないとか。
はいはい。
あとは普通にPythonのコードを書いて、Pythonのコードを実行するのに許諾を求めてくるから、
Python3なんちゃらなんちゃらって書いてあるけど、それがどういう意味なのかわからんとか。
それって今から勉強することなのかなと思いますけどね。
まあまあまあ、そういうつまずきポイントもありつつ、あとはどういうファイル形式で出すのがいいとか、どういうファイル。
破る?みたいな。
想像はつくな。
ITパスポートで見たことある言葉みたいなのがたくさん出てくるみたいな。
一定の所有はやっぱ必要なのか。
わかんないって言ってAI使わないっていう風になっちゃうと気持ちもわからなくなりそうなると。
まあそうね。
片手間でやってたりとか、忙しい中で効率化しようと思ってそれだと多分あきらめちゃうんだけど、
AIネイティブ妻とコンテンツ制作
もうそれで独立してますから。むしろAIネイティブ妻は。
やらないといけない状態で追い込んでるんですね。
で、なんかポッドキャストの今度なんか、今日のトピックそっちでも良かったらいいかなと思ってたんだけど、
まあまたちょっと今度話すけど、
ポッドキャスト使ってノートの記事を量産するみたいなプロを作るのにやっぱめっちゃ時間かかって死にそうになってて。
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