00:04
コアカーのみなさん、こんにちは。となりの分析屋さんです。
今日は何ですか?
これVTuberの中身です。
VTuberの中身がおっさんでも女の人でもわからんっていう、そういう話を今日はしていくっていうところで。
違います。
違うんだ。
そんな話ししなかったです。
今日何の話ですか?
今日お便り会ですね。
お便り会。嬉しかった。
これ2つも紹介しちゃったけど。
これ収録の後に撮ってるからあれだけど、嬉しいね。やっぱお便り会は。
嬉しいですね。
しかもこれね、大学の授業を俺の授業撮ってくれてる子と、あとは息子がこれからデータ教育を受けていくであろうというお母さんからのメッセージっていう。
どっちもなんかね、嬉しい。
優しい。
優しいメッセージって感じ。
ちょっと気になったのは、こことここで差があった呼び方に。
呼ばれ方?
名前の呼ばれ方にね。
ちょっと舐められてたね。
たっちゃんが舐められてる問題。
たっちゃんリスナーに舐められてる問題とかもあるから。
そこはちょっとおいおい楽しんでいただけたらと思います。
それでは。
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。
今日はお便りコーナー。
イェーイ。
こんなね、弱小ポッドキャストにお便り来てるから。
何件来ました?
2。
お。
ありがたい。
前回、前々回かな。
のエピソードで紹介したやつが
一応リクエスト回ってことになってるから
3だね。
ありがとうございます。
嬉しいよ。
スポティファイのレビューとかも
16とかついてたかな。
ツイッターでもハッシュタグをつけて
つぶやいてくれてる人といたり。
めっちゃいいやつ。
ありがたいです。
あれ嬉しくない?
めちゃめちゃ嬉しいです。
宇宙話とかでも、自分のポッドキャストのほうでも
ずっとエゴさしてる。
誰もつぶえてないわと思って。
リプが早いとそういうことなんですね。
もうね、瞬時に反応するのが大事。
じゃあ早速1通目読んでいきますよ。
はい、お願いします。
はじめまして。
あ、そうだね。
なんちゃらネームみたいな。
なんだっけ。
コワーカーネームね。
隣のデータ分析屋さんだから
会社の隣の席にいる的な立ち位置ってことで
今聞いてる皆さんはコワーカーズですね。
同僚ね。
同僚ですね。
日本語で言うと同僚ね。
リスナーネームコワーカーズできます。
コワーカーズネームチュニさんから
03:01
いただいております。
ありがとうございます。
はじめまして。
いつも楽しく拝聴しています。
自分にとってラジオやポッドキャストを始めとする音声メディアは
小さい時から生活の一部で
その中でも某ゆるまるまる学ラジオなどの
勉強になる音声メディアは重宝しておりました。
唯一データ分析関連のものがなくて
物足りなさを感じておりました。
一応ボイシーなども含めてないわけなんですが
どれも一人で小難しいデータ分析の話をするというもので
聞く楽しさという観点に少し欠けるものばかりでした。
このような楽しく学べるポッドキャストを作っていただき
本当にありがとうございます。
いいやつだな。
ありがたいです。
リアルなデータサイエンスの現場や
理論的な部分について知ることができるだけでなく
雑談的な面白さがあり
まさにデータ分析のプロの兄ちゃん
兄ちゃん方ができたという感じでとても嬉しいです。
ちなみに自分は中央大学の学生で
もちろんリョッチさんの授業を履修しているため
やったー
後半の機械学習の周りの講義が非常に楽しみです。
これからも体に気をつけて頑張ってください。
ありがとうございます。
すごい。
後輩じゃん。
ちょっとヨイショしてます?
してるね。
でも履修してる名前チューニーじゃないから
だから俺が別に履修者全部見ても
チューニーは見つけられない。
それで評価上げれることもできないか。
できないね。
シンプルに嬉しい言葉ですね。
すごいね。
授業履修してるんだ。
すごいな。
中央大学の学生ですってことは
単純に俺ら二人とも後輩だからね。
そうですね。
偉そうに何言っても大丈夫です。
嬉しかったのが
データ分析関連のものがなく
物足りなさを感じていましたっていうところ。
これは狙い通りなんじゃないですか?
狙い通りよ。
素晴らしい。
誘った時もデータっていうところに
引っかかるポッドキャストないのよって話してたじゃん。
そうですね。
まさになかったところを狙って。
もうね、嬉しすぎるよね。
どうやって見つけてくれたんだろうね。
結構YouTubeとかだったらいっぱいあるんですもんね。
あるね。
でも俺あんま苦手なんだよね。
YouTubeのデータ分析系のさ。
意外と作り込まれてない
分析のやり方のレクチャー動画とかあるじゃん。
もう散見してますよ。
あれの方が好き。
逆にですか?
作り込んでるやつは
YouTubeのノウハウが乗っかってるじゃん。
はい。
だからなんかね、でかいこと言ってくるんだよね。
鼻につく。
YouTubeの視聴数を稼ぐためにさ
ちょっとなんかサムネを詐欺してみたりさ
ちょっとなんか最初にインパクトあるっぽいことを言ってみたりするじゃん。
データ屋さんなのに。
06:00
まあそうですね。
あれがあんまり好きじゃなくて
なんか普通にどっかの会社の勉強会
ベンチャー企業とかよく勉強会の動画そのまま流してたりするじゃん。
あれぐらいがちょうどいい。
角がなくて。
わかりますわかります。
俺最近なんか国内
分析の仕事してる中であんまり国内に情報がないから
どうしてもなんか英語のコンテンツを探しに行かなきゃいけなかったりするんだけど
スタンフォードの授業とかを見るわけよ。
スタンフォードの授業も結構YouTubeに載ってるし
公式のやつね。
載ってるし
一つびっくりしたのは
スタンフォードの先生も
先生変わっても資料買えないんだよね。
えー。
同じものを使って教えるんですか?
うん。
へー。
なんかさ
あれって日本の先生が手抜いてやってると思ってるじゃん。
そうですね。
意外とそうでもなくて
全然違う人が話してるんだけど
スタンフォードの
俺がいつも見てるやつの3年前ぐらいの動画とかが
YouTubeに転がってたりするんだけど
なんかね
一緒だっけ?
説明の仕方だけちょっと違うぐらいの感じで
スタンフォードレベルでも資料作り替えないんだっていう
へー。
そうだからね。
YouTubeの動画結構勉強になるし
そういう気づきも与えてくれる。
そうですね。
だから授業の動画をただ流してるだけだから
最初になんか
はいどうも今日はみたいなのはない。
メッセージで笑わしに来たりもしない
俺のオープニングのこと言ってる?
いないいないいない。
今でしょ的な話。
あーまあそうね。
そう。
それもね。
まあでもそうか
YouTubeだと結局動画ありきで喋ってるから
こことかこれとか
その
なんだろう
言葉
音を聞くだけじゃわからないから
やっぱり見なきゃいけないっていう
そうね。
もの
だけど音声コンテンツは
どうにか言葉だけで伝えたいっていう思いで喋ってるから
伝えきれてるのかね。
その違いはありますけど
自信はないですね。
でもまあお手紙来てるからね。
お便りコーナーにこう声が届いてるってことは
まあまあまあ
いい感じなんじゃないですか。
そうですね。
あとは雑談的な面白さがありって言ってくれてるんで。
普段喋ってるのとあんま変わんないからね。
むしろちょっとちゃんとオブラートに包んでるぐらいの
そうですね。
言っていいこと悪いことはね。
判断しながら。
ちゃんと載せていい話しかできないからね。
でもこんな感じでね来るのよちゃんと。
ありがたいですね。
お便りフォームっていうのが。
こうやってねリクエストとかもどんどんしてくれていいんだと思うんだよね。
今のお手紙だと
なんかまるで俺に単位をくれって言ってるかのように聞こえてしまうから。
嘘。
ちゅーに嘘よ。
まあでもいいんじゃない。
ゆる〇〇学ラジオ聞いたことある?
ありますよ。ゆる言語学ラジオはもう聞いてます。
09:02
あれフランチャイズ展開してるからさ。
いっぱい色んなのあるんだよ。
音楽とかもあるし。
そうなんすか。
あるある。
違う人が喋ってる。
そう。
えー。
多分あのゆる言語学のフォーマットで喋れば誰でも大ヒットみたいな。
うーん。
実際そんな甘くはないんだけど、
でもそれでもめっちゃ人気になってるやつとかあるから。
民族学とか。
あー見たことある。
そう。
勉強になる。
結構勉強系なんですね。
ポッドキャストでも、この間の朝日新聞のやつでもさ、
勉強欲というかインプット欲みたいなのがちょっと見えてたじゃん。
ありましたね。
まあそういう感じなんだろうねきっと。
でも小さい時から生活の一部でってすごくないですか。
まだ大学生で。
まあ確かに。
まだちっちゃいのにって。
まだちっちゃいのにって。
かわいそう。
いやなんかもう最近の子達ってラジオ聞かないって言うじゃないですか。
あーでも意外となんじゃない。
だって俺らの世代もそんなにラジオ世代じゃないじゃん。
もう終わりかけてるぐらいですよねきっと僕たちは。
割には俺は聞いてたと思う。
あー。
大学になってからも聞いてたでしょ俺。
まあそう言ってましたよね。
うん。
確かに。
だから。
このあれだからねポッドキャストのオープニングも完全丸パクリスタイルでやってるからね。
気づいてる人いますかね。
言われたことはないまだ。
何かをパロディ。
そう。
でもこの間ツイッターで言っちゃった。
そうですか。
ネタバレはしてるんですね。
東京FMかな。
東京FMの空想メディアっていう。
あの人知ってる?高須光義さん。
高須さんは知ってますよ。
あの放送室の人。
松本さん。
ちゃんと喋ってましたよね。
そうそうそうそう。
あの人が毎回ゲストを呼んで喋るみたいな。
テイストのやつの昔バージョン。
オープニング。
今ねちょっと違うね。
ちょっと変わったテイストが。
すごいところから持ってきましたね。
でもね、いずれ気づいてほしい。
誰かこのポッドキャストを人気にすればいいって話だから。
そうですね。
でもね、ラジオ好きが出てるポッドキャストになってるんで。
ちょっとまたそういうところに刺さるように喋っていければなと思います。
もう一件。
もう一件来てるの結構すごいけどね。
コワーカーネームが
須田子さん花子
かばやきさん太郎みたいなことでしょ?
そうだよね。
こういうのはいじらないほうがいいんですよ。
ここはスマートにいったほうが。
再現ないですから。
ここでぼっけられる。
もうもう入ってこないその後。
須田子さん花子からいただきました。
りょっちさんたっちゃんこんにちは。
3なんだね俺はね。
そうですね。
舐められてる。
舐められた。
勉強になるお話をとても楽しく聞かせていただいております。
今回はデータサイエンスに全く縁のない素人に向けて
導入として理解しやすい書籍または動画のお勧めを教えていただきたく
12:02
お便りさせていただきました。
りょっちさんが大学で教えていらっしゃる
Excel から Python までの講義を
私も受講できたら本当に良かったのですが
残念ながら叶えませんので
その次にお勧めのものを教えていただけたら嬉しいです。
よろしくお願いいたします。
ありがとうございます。
まったくいいやつだな。
いや優しいですね。
優しい。
大学で教えている講義の次にお勧めのもの。
そこは一番。
一番だっていうね。
一番聞きたかったけど。
動画の話ちょっとしたね今ね。
一個前の話で。
しましたね。
あと僕らが勉強した時にどういうものを使ったかっていうところでも
したね。
少し話しましたけど。
俺は課金勢だからね。
僕は無課金勢。
絶対無課金でいけるんだよな。
最近は多いですからね。
無料で勉強できるのが。
いやこれでも
全くの素人なんですけどって言ってますけど
そんな方も聞いてくれてるんですね。
思った思った。
でもねこれなんか下の方に補足が
結構いろいろ書いてくれてて
興味持ってくれてる理由は
多分大きいのは一つで
5歳から6歳ぐらいの息子さんがいると。
息子さんがこの間前回の話かな。
前々回ぐらいか。
あたかさんの話があったみたいに
これからデータを学んでいく
フェーズに入ってくるって中で
息子に対してどういうサポートができるのかっていう目線で
聞いてくれてる。
なるほどですね。
小学生からもうAIを勉強する準備が
日本は始まってるって話をちょうどしたけど
まさにその今のお子さんたちが
そこに該当していくんだろうってところですね。
日本で準備できてるってことは
もうアメリカだったら余裕なんでしょ。
まあ当たり前にあるんじゃないかな。
そんな感じするよね。
なんかそれこそ
今なんか
俺は天文で大学院で博士まで出たじゃん。
もし今の状況のまま大学生になったらみたいな
状況で考えたら
確実にアメリカのコンピューターサイエンスを受けに行くね。
もうね違いすぎる環境が。
やっぱ教える人が違う。
もうそうだし
普通に就職できる先と
その先での収入が違いすぎると思う。
確かに。
国内でいるより倍ぐらいは余裕でもらえるんじゃないかな。
データサイエンス系の価値が違いますよね。
そういうのもあるけど
とにかく息子さんはまだ5歳とか6歳だから
どっちかっていうと多分今
コンピューターサイエンス出て
体験を稼いでるようなやつが
一旦黙ったぐらいのタイミングで
社会に出るぐらいなんでね。
15:00
10年15年ぐらい経ったぐらいのタイミングで。
ってなった時に
学校でどういう教育を受けて
それがどうデータ活用とかに繋がっていくのかみたいな
そういう目線で多分心配してるんだよね。
なるほど。
まずはアメリカにいたほうがいいよね。
間違いないですね。
そんな気はする。
日本でデータ教育を受けないほうがいいとは言えないけど
比べちゃうとアメリカで受けたほうが絶対いい。
これは宇宙開発とちょっと似てると思ってて
結局機械学習とか
深層学習とかいわゆるAI関連のやつって
テクニック的な面が注目されてたけど
結局チャットGPTとかっていうものが出てきて
パワープレーダーっていう結論になったわけじゃん。
ってことは金があればあるほどいいわけよ。
そういう論文出てますからね。
オープンAIが出したっていうのがあって。
そうするともうデータ量が全てなわけでしょ?
何億とかだっけ?何億データ?何億この特徴量?
特徴量がもう何兆とか。
そういうのを処理するには
そういうお金のかかった基盤が必要だし
ってなってくるとお金が豊かに回っているところのほうがいいわけだよね。
裏を返せば日本はそうじゃないと。
いやそうでしょ。
それはまあまあ。
びっくりした俺この間さ
このMac買った時の
これ1年半ぐらい前に買ったんだけど
で、その時がMacBook Airの
そんなに別にもうさ
このパソコンの性能なんか正直どうでもいいじゃん。
プログラムとかやるにしても。
そんなにいいやつにしないから
10何万とかだったんでね。
で、この間
最近携帯の調子悪いから
iPhone買おうと思ったら
iPhoneの14プラス
一番新しいやつね。
20万とかする。
逆転してるんで。
スマホを1年前に買ったMacより
スマホのほうが高いって何なん?みたいな。
もちろん元々高いんだけどiPhoneは。
それにしても多分
ドル円の相場とか諸々もそうだし
あと単純にやっぱこう
アメリカ水準で値段決められてたりするから
高いなって思っちゃうよね。
っていうタイミングが絶対多い。
日本にいるほうが。
高いっすよほんとに。
もうね簡単にiPhoneは買えられない。
俺息子とかできてさ
iPhoneがいいとか言われたら
ぶっ飛ばしちゃうかもしれない。
まじキッズ携帯からする。
ほんとにそうよ。
18:00
質問としては
書籍とか動画とか
おすすめあれば。
そうですね。
結構いろいろ僕も本読んだり動画見ますけど
自分はそれぞれの
媒体の使い方が違ってて
めっちゃいい話っぽいじゃん。
いやいやいや
まず全体の概要を捉えるには
YouTube見ちゃうんですよね。
はいはいはい。
最近だったら
機械学習の中で簡単な話
例えば画像分類やりたいみたいなことを
思った時に何から始めればいいんだっけ
っていう時は
トランプかもしれない。
いやそれ僕の研究時代の話じゃないですか。
ずっといじるな。
そうなんですよ。
画像分類やりたいなと思ったら
まずYouTubeで画像分類で調べて
何ができるのかっていう概要を掴むのが
最初のステップかなっていう。
その時に見るのは
何でもいいんだけど
本当に10分ぐらいのまず概要レベルで
簡単に教えてくれるやつ。
ウマタンの動画とかは
重宝してますし
ウマタンお友達だから。
そうだなんか
ポッドキャスト
ウマタンの
ボイシーに出たことがあるのかな。
そっかそっか。
ウマタンは結構丁寧に
データサイエンス関連の話を
解説してくれてる動画がいっぱいあるんで
それを見ますし
もう少し詳しく
グラフとか
数式とか使って理解したいなと思ったら
アリシアソリッドって知ってます?
知らん。
俺も今ウマタン友達って言ったら
ウマタンが友達と思ってなかったらどうしよう
っていう頭をぐるぐるぐるぐる回った。
あいつなんか勝手に
友達って言ってるけどみたいな。
いつもそのスタイルでやってるじゃないですか。
勝手にね。
自分からね。
ごめんね。
アリシアソリッドっていう
あの
メタルギアソリッドの
発展版?
それなのかな?
いや絶対違うと思う。
VTuber?
アリシアちゃん?
アリシアちゃんっていうVTuberが
なにそれ?
教えてくれてる
アリシアソリッド?
アリシアソリッドプロジェクトっていう
YouTubeチャンネルがあるんですけど
へー
そう、これがVTuberですね。
この金髪のロン毛の子?
あーそうですそうです。
この人の教えてくれる
あの
講義みたいなのは
すごくわかりやすいですね。
うーん
そうなんだ。
ほとんどの多分
データ分析関連の
ものは
あるんじゃないかな?
動画としても
すごい数あるから。
すごい数あるねマジで。
うん。
俺今最新で見えてるやつ
5時間生配信してるよ。
え?
アリシアソリッドちゃん。
なにを語ってます?
えっとね
AIには苦手を頼もう
クラウドで遊ぶ編
へー
そういうのもあるんだ。
21:01
アリシアソリッドちゃん
すごいね。
これすごいですよ。
結構
数式使ってるから難しいんですけど
入門編とかの動画もあるから
そこを見たりすると
結構わかりやすい
238本動画ありますね。
すごいじゃん。
やっぱ日本のやつだ。
見るのは。
日本語のやつですね。
確かに。
多いですかね動画だと。
やっぱね
日本語の情報量は限られてるよ。
うんうんうん。
すごい思う最近マジで。
マジ調べても出てこない。
確かに。
だから本当に
アメリカ住んでよかったなと思った。
うんうん。
ぐらい。
だからでも質問してくれてる人は
アメリカ在住って教えてくれてるから
そっか別に日本にこだわる必要もないんですね。
ないないない。
し英語のコンテンツを引っ張ってくれるから
だいぶでかいよね。
そっか。
自分は英語がそんなにできるわけじゃないから
コンテンツとして
多分どっちの方が詳しいんじゃないですか
そういう意味だと。
英語のはね
俺あんまなんかそういう
あのふわっとした話は
やっぱ概要をつかむのは日本語で見ちゃうな。
うんうんうん。
で見て
あのね
あんまなんかこう
ちょっと勉強しようと思って
俺勉強できるタイプじゃないから
目の前にこう
解決しなきゃいけない何かが来ないと
勉強できないのよ。
はいはい。
だから
仕事と
まあそういうことだから
息子さん5歳6歳で
どっかでコードを書くタイミングができて
うんうん。
コードを書かなきゃいけないけど
分かんないってなった時の
検索能力がめちゃめちゃ大事だから
ああまあ確かに。
それで調べられる先が
日本語だけじゃないっていうだけでだいぶいいから
うんうんうん。
だからどっちかっていうと探しやすい
能力
探す能力みたいなのとか
あとは
それこそチャットGPT
うん。
プログラミングとか例えば書いて
エラーが返ってきたら
そのエラーごと
チャットGPTにバチッて入れ込むと
もう全部書き換えて
正解のやつを返してくれたりするから
そうやってやれる
しかも5歳6歳だから
AIと共存していかなきゃいけない世代じゃん。
うん。
からそういう使い方ができるような
勉強の仕方の方が良さそう。
ああまあ確かにそうですね。
何でもチャットGPTキーだろ
教えてくれるわけだから
うん。
もうあとは
情報どう入れるかっていうところの
うん。
使い方の問題じゃないかな。
確かに。
Google
Googleで貸すみたいな感じで
あの
GPで貸すみたいな
出てくる。
いや間違いないな。
だから逆に言うと
ちゃんとこうAIが読みやすいような
言葉使い
英語
アメリカ在住だから英語の方がいいのかもしれないし
そもそもチャットGPT英語の方が性能いいしね。
いやもう圧倒的にいいっすね。
反応早いし。
うん。間違いない。
24:00
だからそういうのとか
あと日本語で頼むときは敬語で頼むとかね。
うんうんうん。
なんか出てたよね。
え?そうなんすか?
チャットGPT知らない?
知らない。
チャットGPT日本語で頼むとき
敬語で頼んだ方が性能上がるらしいよ。
え?それなんで?
いや分かんない。
でもそもそもあれなんじゃない?
そのネットとかに上がってる
そもそも学習するときのデータが敬語なんじゃない?
ああまあそっかネットのコラムとか
記事を学習してますもんね。
タメ口のコラムとかないじゃん。
まあないか。
確かに。
ネットの記事って基本デスマス調で書いてあるから
そうですね。
敬語で書いた方がいいのかなとか
あとはまあ英語
英語をそのまんま単純に日本語訳したときも敬語になるから
敬語で多分学習されてるから
結局学習元が敬語寄りだからってことなのかなと
勝手に思ってたりした。
うんうん。
でもなんかそうかそういう動画とかがあるんだね。
いっぱいね。
いや結構ありますよ。
いやもうそうあっと
でもまあ書籍書籍か
まあでもデータ分析関連の人は
あのー
めっちゃオーライリー
オーライリーね。
はめちゃめちゃ持ってますよね。
そうだね。あれそもそもだって英語版でしょ?
うん。もともと英語版を翻訳して日本で。
そうだよね。だから英語しかないやつとかあるもんね。
うん。ありますね。
まあそういうもんなんじゃないかな。書籍
あと書籍何かあるかな。
なんか俺はね
あのなんかデータの本っていうよりは
そのデータ扱うって結局手段だから
うん。
その大前提の課題とかが分かるような本とかの方がいいし
あとはもうやっぱもうちょっと科学研究寄りの本とか
うんうん。
を読んでた方がなんか発想を広がる気がする。
そうですね。
あんまなんかちっちゃい頃に読む
データって結局なんかそのなんだ
走り方の本みたいなことじゃん。
うん。
なんかこの棒とか剣術の本を読むみたいな感じだけど
そうそう別に剣使う必要ないやつもいっぱいいるし
とかっていうなんか手法の話だから
まあ別になんかデータ分析に特化した本じゃなくてもいいのかなと思う。
必要になった時に読めばいいですもんね。
うん。
確かにな。
俺めっちゃ大事なのは
なんかやってその時に
これできたらいいのになって思ったことをちゃんと調べれるような状態を
訓練しておくこと。
だから自分で調べさせるみたいな癖をつけるのがいいんじゃないかなと思うね。
だからぶつかってこれできたらいいなって思うことは
だいたいできる。
うんうん。
相当なレベルまでいかない限りは
これできたらいいなっていうやつはもう先人が
全ての型を作ってくれてるから
27:01
ググれば出るしそもそも型ができてるから
Pythonとかだったらモジュールを読めばいいだけみたいな。
これできたらのこれを見つけるところが大事ですよね。
そうだね。
昇る山を決めようってやつね。
すごいねそれかっこいいね。
誰か言ってる?
あたかさんまた?
ソンさんが言ってます。
あ、出た。
出ました。
はい。
まあそういうとこですよね。
そういうことね。
答えになってんのかな?大丈夫かな?
なってなかったらもう一回お便りもらおうか。
そうですね。
うん。
なんかそういうのが使われてるだから
ChatGPT使わせてすごいと思わせたら
ChatGPTって何なんだろうって思わせたら勝ちって感じだよね。
うんうん。
そういうことだね。
そうするとAIを自ずと勉強しなきゃいけなくなるしみたいな
うん。
ことなんじゃないかな。
まあでもVTuberいいんじゃない?
まあVTuberめっちゃいいと思う。
なんか難しい内容をVTuberのインターフェースで伝えられると
なんとなく優しく感じるから
うん。
多分入るっていうのはあると思うんで。
ああまあ確かにな。
中身はおっさんかもしれないけど。
中身はおじさんなんですけど。
あ、もうおっさん?確定?
確定です。
確定おじさん?
このアリシアソリッドプロジェクトは。
おじさんって言うほどおじさんじゃないかもしれないですけど
まあ男性ですね。
確実に?
はいそれはでも多分もう。
言ってる?
分かってます。
あ、そうなの?
はい。
宇宙系のさ薄いクリアっていうのがいるんだけど。
ああ。
ロケットのめちゃめちゃ有名なVTuberが。
あ、VTuberなんだ。
あ、そう。
マジで分かんない。
どっちか。
だって声も変わってますもんね。
自称宇宙人だから。
自称とか言ったら怒られる本人に。
えー。
え、YouTubeにいるんですか?
いる。
面白い。
えー。
詳しすぎる。
見てみよう。
まあそんな感じでやっぱVTuberいいんじゃない?
インターフェースとしてちょうどいい。
ちょうどいい。
はい。
意外とあれだね。
こう普通にお便りもらっても
喋れるもんだね。
喋れますねー。
よかったよかった。
ありがたいです。
お便り嬉しいね。
めっちゃ嬉しい。
ちょっと持ってくださいみんな。
よろしくお願いします。
いやでもこれいいわ。
こういうのでだから質問してもらいながら
理想はそこに当てはまる論文とか1個紹介しながら
結局いつも通りのコンテンツっぽい話とかできたらちょうどいいんじゃないかなと思うから
まあそんな感じで皆さんからのお便りガンガンお待ちしておりますということで。
お待ちしてます。
今回はこんな弱小ポッドキャストにいただいたお便り2通ですね。
はい。
合計3通も来ちゃったんで
そんな感じで色々お話しさせていただきました。
全部読んでいきましょう。
全部読んでいくよ本当に。
もう途中からずーっとお便り会になるから。
行こう行こう。
はい。
じゃあ次回。
はい。
どっちやる?
僕行きましょうか。
やりましょうか。
はい。
次回はじゃあどんな話をしていきますか。
次回はですね。
交通事故が増えるとパンツが売れるって話しようかなと思ってます。
30:05
うんこ漏らすってこと?
まあこういうオケ屋が儲かるみたいな話あるじゃないですか。
風が吹けばオケ屋が儲かる。
ああいう2つの事象の関係性ってちゃんと考えなきゃ。
考えて理解しないと落とし穴に落ちるよっていう。
面白いじゃんそれ。
話をしようかなと思ってるんで。
はい。
風が吹いたらパンツ屋が儲かるの話はね。
混ざってるけど。
まあいいでしょう。
そういうことね。
はい。
じゃあそんな感じで次回も楽しみにしておいてください。
隣のデータ分析屋さん。
今回も面白いな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。
また今回みたいにお便り会で色々紹介していきたいと思ってますので
概要欄に貼ってあるお便りフォームからコメントお寄せください。
それではまた。
バイバイ。
