00:03
当たり前じゃねえからな。 【佐藤】加藤ですか?今日のまとめこれね。
【安】間違いないですね。 【佐】ということで、アフタートークになってるけど、今日も、前回に引き続き200ページぐらいある、
日本の超偉いデータ分析の人が出した教育方針みたいな。
【安】これからの教育方針。
【佐】前回の続きなんだけど、別に今回単体で聞いても大丈夫そうな感じはしたかな。
収録終わって考えると。
【安】そうですね。前回は背景みたいなところを話していて、実は今回が本質な部分な気がするので。
【佐】で、キーワードは当たり前じゃねえからな。
【安】間違いないですね。
【佐】ということで、最後まで楽しんでいただけたら嬉しいです。
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リョッチです。データサイエンティストのたっちゃんです。
今日は前回に続いて、たっちゃん持ち込み企画ってことでいいですか?
そうですね。前回までで、学校教育で使われている授業を作るための学習指導要領っていうのがあるよって話を前回していて。
【佐】解き放つやつね。
【安】そうそう。データの力を解き放てっていうところで前回締めたと思うんですけど、これからの小学生もデータとかAIの勉強をする時代がようやくやってきたっていう話を。
【佐】マジでやるのかね。
先生もそのための授業を作らなきゃいけないよっていう。そこだよね。一番ネックなのって。
そうなんですよ。前回たぶん驚いてましたよね。先生ってそんなに考えて授業作ってんの?みたいな話をしてましたよね。
そうなんですよ。怖いよ結構。だって大学とかの授業ですら、俺今大学で授業教えてるって書いとったじゃん。
あの時のああいう授業ある時も大学の人結構人探すの大変って話もしてたし。
教えてくれる人。
そうそうそう。ってなるとむずいよね普通に。あと転職市場にもあんまりいないらしいし。
ああそうですね。だからこれからAIの授業をしなきゃいけない先生たちも大変だなと思うんですけど。
そうだね。
じゃあその中でどんなAIの授業をしなきゃいけないんだっけみたいな検討会があって、その時に使われた資料の紹介を前回のエピソードでは話していましたと。
この資料を作ったのがあたかさんっていう、あたか和人さん。イシューから始めようの著者。
めっちゃ偉い人だ。
めっちゃ偉い人。
新日本。
そうですね。新日本とかも書いた人が作った資料を紹介していて、そこの中でAIデータ活用に関する内容を小学校とか中学校の授業にも導入していかなきゃいけないよね。
03:05
で、それなんでだっけって話を、例えば技術の進歩が今著しかったりとか、あとはコロナとかもあって環境もどんどん変化しているからっていう部分だったり、人口も減ってるから労働力も下がってきて、じゃあどうするってなった時にAI使わなきゃだよねとか。
足りない分ね。
人が足りない分をAIに置き換えて。
逆に言うとAIに置き換えられない人しか残れなくなっちゃうでしょ。
厳しいことを言いますね。
そうですね。だからAIを活用できる人材を育てるためにはもう小学生6歳とかっすよ。
無理でしょ。
なんか情報の授業ってあったよね。
ありましたね。
なんかパソコン使うよね。小学校3年4年ぐらいの時に。
使います。で、インターネットに接続してみようみたいな授業。
市太郎スマイルでしょ。
市太郎がありましたね。あれここで話したっけ市太郎スマイルの話。
なんだったっけな。なんか最近の会話で出てきましたね。市太郎の話を。
したよね。
しました。
マインスイーパーとかをやる機械だと思ってたみたいなことは言ってましたよね。
俺はそう思った。
パソコンのこと。
そんな話を確か前回していて。
で、これから小学生がAIデータを使うためにはどんな教育しなきゃいけないんだっけっていう話。
で、日本でそれを教えるのって実は大変なんだよみたいな話を今日できたらいいかなと。
じゃあ今日は結構がっつり教育っぽい話になるってこと?
教育というか、最終的には日本人結局空気読みすぎてるみたいな。
データで語れっていうところに行くんじゃないかなと思っていて。
そんな変な話になるの?
なんか、イシューから始めようとか読んだ時に最終的な着地ってみんな移民制だったんですよ。
あの方のサイトって。
その人は基本的にそういうのを宣言したい。
でもどういうすべきかっていう方法論まで提示してくれるパターンが多いかなと。
この人の著書は。
今回もちょっとそういうメッセージ性がまた強めな回になってしまうかもしれませんけど。
最後いいメッセージ来る?来ます?
期待しといてください。
OKOKOK。
小学1年生からAIデータ使えるために、どんなスキル身につけなきゃいけないんだっけ、授業作んなきゃいけないんだっけっていうところで紹介されてたこととして、リベラルアーツ教育っていう。
分かりません。
キーワードが出てくるんですけど。
リベラルアーツって何?聞いたことあります?
名前はね。
はいはい。
やんなくない?そんなの。
いや、ないんですよ。
変な大学のカタカナ学部みたいな。
三学四科って言われていて。
三学四科。
06:00
合わせて3と4で7個の科目を勉強することが大事だよっていう風に言われているものなんですけど、それをひっくり返してリベラルアーツっていう。
へー。
そう。
スティーム教育みたいなやつ。
よく知ってますね。
知ってますよ。当たり前じゃないですか。
それと一緒?
それにもうほぼイコールで語られます。
泣かしてくださいよ。
なんでそんなこと知ってるんですか。
教育者ですから。
知らなかった。
スティーム教育は知ってる。
サイエンス、テクノロジー、エンジニアリング、アート、マスマティクスか。
で、頭文字取ってスティームだよね。
そうです。
まさにそれをもうちょっと古い時代から言われてたのがリベラルアーツ。
多分スティーム教育って結構最近言われた言葉ですよね。
5個しかないよ、スティーム。
そうです。リベラルアーツって昔々ギリシャぐらい、ギリシャとかローマとかが繁栄した時代に出てきた言葉らしいんですよ。
嘘だろ。
調べると嘘だろ。
嘘だ。
いや、マジです。
なんか多分ギリシャ時代に7個もないよ、科目。
多分この時、奴隷とか束縛とかが激しい時代で、それを解放するために人間が知識とか生きるための力をつけなきゃいけないよっていうところで生まれた考えらしくて。
で、そこで三学四科って言われる。
三学四科。
そう。言語系の科目3つと数学系の科目4つっていう、合わせで7個なんですけど。
言語っていうのは文法と論理、ロジックとか修辞っていう。
修辞は。
言葉の使い方の方。
毛筆とかじゃなくて。
じゃなくて、書道じゃなくて。
っていうところの言語3つと、これは多分喋ったり人とコミュニケーション取るために必要。
いわゆる国語で学ぶようなところに近いのかなと思います。
と、数学系4つってこれ結構面白いなと思ってて。
1つは算数、算術。算数ですね。
もう1つは記科。図形を扱う。
記科ね、部分。
で、残り2つが音楽と天文なんですよ。
あれ?
あれ?
私の話を。
リベラルアーツやん俺。
高校の時、芸音楽バイトだし。
あ、そっか。
バンドマンだったんですか?
ちょっとだけね。
何やってたんですか?
ドラム。
あ、ドラムやってたんですか?
リズム感めちゃめちゃいいじゃないですか。
全然ない。
もうほんと終わってる回もマジで。
なんで始めたんですか?
人がいないって言われたから。
あ、そういうとこですか?
お前暇そうだよなって誘われたの。
りょっち、なんかそんな感じでバレエもやってませんでした?
いや、バレエは結構ちゃんとやってたよ。
バレエはちゃんとやってたんですか?
バレエ結構上手い。
サッカーもやってますよね?
サッカー下手結構。
マジで幅広い。
やってたけど下手。
マジ幅広いんですよね。
09:01
モテたかったからとかじゃないですか?
違うよ。
サッカーは、サッカーか野球じゃんどうせ。
まあまあまあ。
だからサッカー。
はいはいはい。
で、カシマントラーズ大好き。
サッカーショーね。
で、その時でもね、あとね柔道と水泳もやってた。
え、めちゃめちゃやってる。
めちゃめちゃやってた。
習い事めっちゃいく子供じゃないですか。
そうだよ。
えー。
意外。
でも天文やってるんですか?
その後。
そう。
変な人。
でもスティーム教育。
マジ。
あ、違うか。
なんだっけ。
リベラルアーツ。
リベラルアーツ。
そう。
っていう話戻すと、そんなリベラルアーツとか今の時代だったらスティーム教育っていうところが結局大事だって。
音楽と天文なんだ。
まあでもギリシャ時代の天文はまあなんとなく。
うん。
だから地動説天動説とか。
そうですね。
そういう頃の話もそうだし。
まあそもそもなんか星見て云々とか。
うんうん。
そもそも星座とか作ったのもその頃かな。
古代。
まあもっと昔から多分研究とかはあったのかもしれないですけど。
うんうん。
まあでも天文学ってなんか歴史長いからね。
うんうん。
どこかの天文って床に揺れましてでしょ。
私星見たのも天文だから。
えー。
で、じゃあ振り返ると語学が3つと。
3つと数学4つ。
算術、図形、天文学、音楽。
そうですそうです。
おー。
これさえ勉強しとけば今の時代生きていけるって言ってるんですよ。
え、スティーム教育じゃなくて。
スティーム教育もサイエンステクノロジーエンジニアリングの最初の3つは。
うん。
もうほぼ数学だったりとかロジカルな部分で。
あーそうか。
言語学の論理とかに近いのかなと思ってて。
本質的にはおおむね一緒なわけだ。
あ、え、えってアートですよね。
うん。
アートっては音楽も含むんじゃないんですか?
含むだろうね。
なるほどね。
そうですよ。天文も空にこう絵描いたら星座が出来上がるわけですから。
そうね。
あれやばいよねマジで。
アーティスティックすぎるよね。
あれ才能ですよ。
すごいよな。
俺88個しか星座ないって話聞いたら結構びっくりしたもん。
え、そうなんすか?
知らない。
知らなかった。
同じ研究室だよね。
確かに。
そうだよ。
星座って88個しかないんだよ。
しかも繋ぐイメージあるじゃん。点と点をこうやって。
いやもうなんか普通に引くけど、空を88分割してここ双子座、ここ大石座みたいな。
そうやって決めてるんですか?
プラネットアニメとかいったら繋いだ後にワンってすごい絵が浮かび上がるじゃないですか。
でも実質ほぼその形っぽく国境の線引くみたいな感じで、全部が陸地だとしたらそれを88個に分けたみたいな感じでなってるっていうのがあるし、
南半球行くと逆さまになるしね。
そうですね。
全部。
12:00
ギリシャの北半球のやつが俺らが全てだって言って、地動説天動説はーっつって星座作ってるからそうなるっていう。
もう宇宙話になってきましたね。
食っちゃった。
語らせたな。
食っちゃった。
ダメだダメだ。
今日はデータの話ししましょう。
すいません。
分析屋さんとして。
じゃあ話を戻しましょうか。
そうですね、そういうとこでリベラルアーツとか天文音楽も学んでいけばこれからの時代生きていけるってことを。
へー。
もうね、歴史とかいらん。
歴史いらないの?大丈夫?
ポップキャストの大御所に今喧嘩売ってるけど大丈夫?
歴史は別に学校で学ばなくてもいいんじゃないですか。
面白いから趣味とかで聞いてても楽しいし。
でも語学とかも、ポップキャストってすごいよねそうしたら。
素晴らしいっすよ。
ポップキャストマジリベラルアーツじゃない?
何でも学べますからね。
音楽系とかコンテンツ系のポップキャストあるし、宇宙は宇宙話あるし。
そうですよ。
でしょ?天文でしょ?数学もあるわ。
数学のチャンネルもあるし。
あるあるある。
でもう言語学はもう全部ゆる言語学ラジオでいいわけでしょ?
ゆる言語学ラジオが全部レベラルアーツを制覇してる可能性がある。
そうなってくると。
そうなってくるとそれしか聞かなくなってしまう。
ダメダメダメダメダメダメダメ。
まあ宣伝はしとくけどちゃんと。
そうですね。
だからコンピューターサイエンスとかサイエンステクノロジーあたりは僕ら頑張っていきましょう。
そうね。
最近あれとかデータでポッドキャスト引っかかるようになってるから。
伸びてきました。
伸びてきた。
いやーよかったよかった。
頑張る甲斐があります。
お便りも来ましたから。
あ、マジですか。
ちょっと後で紹介するわ。
お願いします。
じゃあリベラルアーツはもうポッドキャスト機器が学べるって話だし、
小学生とかも学校でそういうリベラルアーツに関することをこれから多分学んでいくようになってくるんじゃないかなと。
僕らの子供世代っていうところが言われてるというところで。
ただここの何を学べばいいかっていうところで言ってたら結局、
学校で教えてもらうところも大事なんだけど、
社会に出なきゃいけないから結局は課題見つけてその壁ぶっ壊せる能力だっていうところは耳も蓋もない。
ふざけんなよ。
それができないから世の中の社会人は困ってるわけじゃん。
そうなんですよね。
しかもリベラルアーツ学んでも課題を見つけて壁を壊せる能力が身につかなくない?
そうなんですよ。
でもこれ多分僕らの教育されてる脳みそで考えるからこうなんすけど。
なにその怖い話。
結局学校って今までみんな同じ授業を受けて、
いろんな科目を勉強しながらどんどん自分の知識の輪を広く同じ方向に、
いろんな方向に伸ばしたじゃないですか。
15:01
そういうイメージだった気がする。
円の中心から等間隔に広く広く広くっていう教育を今まではしてきたけど、
これからそんな必要なくて、
もう自分の得意なところにぶっ飛んでいいから、
この強みドーンと伸ばしていけみたいな。
っていう尖りに尖った教育をしていかんと、
もうこの時代の激しさにはついていけないっていう。
なるほどね。
言っていて。
じゃあリベラルアーツとか言いつつ、
リベラルアーツのリなのかベーなのかラーなのかを伸ばしていけってことだね。
そういうことそういうこと。
だからそこで引っかかる、その子が引っかかるところを極端に伸ばしていった方がやっぱりいいし、
そういう人をこれから社会じゃ求められるっていうところがあるので。
そうなんだ。
教育のベースが変わるのかなと。
社会が求めてるって言ってもさ、上司は俺らみたいなやつなわけじゃん。
かわいそうだよねなんか。
めっちゃかわいそう。
俺らは五角形で頑張って生きてきたからさ、
それでなんか一本グインって伸びてるやつを見てさ、
ちゃんと使えないよね多分ね。
そうっすよ、鼻につくなって思われるかもしれない。
嫌だ。
嫌な大人になっちゃったら嫌だなそういうの。
でも俺多分白紙まで取ってると、
どっちかっていうとそこを伸ばしたみたいな風に見られがちではあるけど、
どうなんだろうね。
本人からしたら別にそんなに突き抜けた感はないんだけどね。
でもそういう人材やっぱ欲しいと思うんじゃないですか。
それを学校でやらせてくれるわけでしょ。
そうですそうです。
だからどんどん尖った子供たちがこれから出てきますよ。
何それ。
いいな、俺も尖りたい。
楽しいっすよね多分そっちの方が。
そんな気はする。
誰かと比べるとかじゃないし。
っていう教育があるなら面白いし楽しいよなっていう風には。
全員AO入試だ。
そうっすよ。
アホでもOKだけど。
それずっと言ってるのはどっちだけっすからね。
AO入試は学校の中で優秀で成績も良くて、
あなたなら行っていいよっていう人たちが来るのがAOっすからね。
別に私抵抗だし俺。
だから言っていいのよ。
そういうこと?
一般受験の受験戦争を乗り越えたやつがAO入試をアホでもOKっていうのは鼻につくけど。
アホでもOKの頭文字でAO。
けど俺はそもそもそれ以下のところから入ってるから。
偏差値いくつ時からでしたっけ?
最初は36しかないけど。
でもそもそも学校の推薦で入っちゃってるから大学。
受験とかしてないし。
AO入試の人は受験してるからちゃんと。
しかも乗り越えてるから試験を。
18:01
下から物言ってる分には行かれてもいい理論ですか?
AO入試の人に怒られる気がするけどな。
でもAO入試の人はすごい人多い。
すごいっすよ本当に。
しかも結構今みたいな尖ってる感じはある。
だから一般受験のやつと並ぶとなんとなく雰囲気が違うもんね。
でも面白い人多いですよね。
だって東大もあるでしょ?AO。
そうなんですか?
確か。
あるよ。
もうそういう時代なんです。
そうなんだ。じゃあもう受験勉強なんかいらんっすね。
どうせすんなよ。
そこを考えてるのは大人だから。
入試のシステム考えるのは五角形MAXの人だから。
そうですよね。
なかなか変わらんっすね。
もう少し時間かかりそうですね。
そういう日本なんですよ。
結局今日本の話してて。
日本を良くしたいっていう話。
そう日本を良くするためには大人が変わるんじゃなくて子供。
教育から変えていかんと。
だから小学生中学生に向けてどういう教育しようかっていう話なんで。
そういうのを大人たちは考えてるんですよ。
考えようちゃんと。
考えなきゃですね。
ただとはいえですよ。
このあたかさん曰く日本は真実ファクトよりも空気が重いっていうメッセージがあって。
どういうことかというと。
英語の人がすげー深いように聞こえるよねきっとね。
多分そうですね。
どういうことかというとみんなデータ見ないで世間の論調だったり雰囲気流されやすいと。
っていうところを言ってて。
確かにそうだなと思ったのがあるので1個クイズしていいですか。
今日やりたかったのはファクトフルネスクイズってのをしたかったんですよ。
ファクトフルネス。俺読んだよ。
読みました?
面白いですよね。
オーディブルで聞いたから。
あの本めっちゃずっとあるじゃん。
めっちゃある。
だから半分くらい分かってない。
全然自分も覚えてないし。
あのファクトフルネスは自分の考えのギャップが結構多くなかったんですか。
そうなんだみたいな。
意外とそうでもなかったかな。
ほんとですか。じゃあちゃんとデータ見れてる側の一つね。
ファクトフルネス結構前だよね流行ったのね。
それこそコロナが入る前ぐらいかな。
その後めちゃめちゃハック論書いてるときに読んだ。
大学との行き帰りの自転車で。
聞いてたんですか。
自転車で聞いてたとか言ったら怒られちゃうのか。
片耳だったらいいんじゃないですか。
あれは面白いなと思って自分は本で読んだんですけど。
じゃあそっちの話からしましょうか。
じゃあ読んだなら覚えてるはず。
世界の平均事務で何歳か知ってます?
21:00
うわー出た。
俺これ覚えてるわ。
これ覚えてる覚えてる。
80歳。
おーいい線行きますね。
70歳80歳くらいって言われてます。
これね内容まで覚えてるわ。
マジっすか。
発展途上国の人たちの平均寿命が短いとみんな思ってるって話でしょ。
そうですそうです。
これが耳から聞くっていうことの大事さです。
素晴らしいですね。
だから俺オーディブルしか使えないんだよね。
ちゃんと脳に入るんだ。
そんな気はする。
俺だからいつも本とかは基本オーディブルが割合多めで
それで走りながらとか聞くから
一番入る状態で聞いてんじゃない。
すごいですね。
自分紙で読んでたけど全く覚えてなくて振り返ったらそうなんだみたいな。
俺結構覚えてたわそれ。
耳いいよ。
人の声で聞くって結構記憶残るんですね。
オーディブルの人いい声だから。
素晴らしい。
そうなんですよ。
結構みんな発展途上国がすぐお亡くなりになるっていう
なんか先入観で考えちゃうから
10歳50歳ぐらいなんじゃないかなってけどそんなことはなくて。
普通に長生きするんだよね。
普通に長生きする。
同じ人間だから。
馬鹿にしすぎだよね。
馬鹿にしすぎです。
っていうところがあったりとか
コロナとインフルエンザあるじゃないですか。
致死率どっちが多かったか知ってます?
後ろの。
これコロナかなって多分思っちゃうんですよ。
なんかそんな気がするよね。
全然違くてインフルエンザの方がもう桁で違うんですよ。
え?
70分の1とかが
天文学者が大好きな桁の話ね。
天文学者倍とか言っても信じないから。
これ面白いなと思ってて
インフルエンザの致死率が700人に1人。
で、コロナは
新規感染者のうち重症化になる人
って考えた時に5000人に1人なんですよ。
だから本当に
8倍とか7倍とか8倍の
でもその分なりやすさは?
なりやすさはコロナの方が多分耐性がなかったから
打率は低いけどめちゃめちゃ打席立つから
ヒット数は多いみたいなね。
そうですそうです。
っていうのはあるんだけど
なんとなくコロナ怖いなと思ってるけど
実はインフルの方が死ぬ可能性は高いよ。
あったりとかするんで
でもニュースとか見てると
煽られるじゃないですかめちゃめちゃ
コロナ怖いよとか。
でもあんまニュース見ないから。
だからかな。
だからちゃんと見れてるのかもしれないですね。
テレビとか引っ越してからテレビ線繋いでないし。
24:01
自分は見なくなっちゃったな。
スッキリが終わってから全く見てない。
20?
20の企画の時
20の企画が好きだったからじゃないですけど
20の企画の時は前の家で見てたわ。
コロナ禍だったし。
でも本当にニュースとかばっか見てると
ニュースだけじゃないけど
ネットニュースもそうだしテレビのニュースもそうだし
ツイッターの情報ばっか見てると
世間の風潮にやられすぎちゃうし
日本はその傾向が特に強いんじゃないかなと。
確かにね。
っていうのは言われてるんで
だからこそちゃんとデータとかを見て判断したり
っていう力をこれからつけていかないと
情報がありふれてるから
何が正しくて何が正しくないのかもわからないっていう
こともありえるよねっていう。
教育番組みたいな。
すごいじゃん。
社会派やん。
そうなんですよ。
でもじゃあまさに空気の方が重いだけ?
そう。日本は空気が重いっていう。
いい番組じゃない?
いいんですよ。
やってよかった。
そうなんですよ。
だからこそデータ見るってなったら
じゃあどうやって見るかで
グラフの見方とかもちゃんと勉強しなきゃいけないし
箱ひげ図とか見せられて何か分かりますとか
そういう話ですよね。
ちゃんとグラフの意味が分かんなきゃ
データが何を語ってるかもわからないし
じゃあみんなポトキャスト最初からちゃんと聞いたほうがいいよ
カメラ見るけど
そうですね。
とかAIも完璧じゃないよっていうところを
ちゃんと理解しなきゃいけないとか
それはね
それが一番あれなんじゃない?
大変なんじゃない?
そうですね。
何だろうな。
AI、僕らは知ってるじゃないですか。
AIは間違えるものだって
中身の話もよくするしね
仕事の人たちと
どうやってAIができてるかっていう
仕事でAIって言葉使わないですよね。
使わないね。
なんか恥ずかしくなるよね。
バカにされますよねきっと。
AIって言葉使わないね確かに。
ちゃんと機械学習とAIの違いを分かった目で使い分けてたりとか
そうだね。
AIって全体を包括する言葉じゃないですか。
ITみたいな言葉に近い。
確かに。
何やってんのITやってんだよっていう人いますけど
こんな指のやついるか
学生の時やってたキャッチのやつしか
この指使ってるの見たことないよ。
それに近いんですよね。
AIやってるって言うとなんか
こいつ本当に分かってやってんのかなって
思っちゃいますよね。
まあ確かにね。
普通に出てこないよね。
AIなんていうワード。
そう仕事の中では
機械学習
MLDLって書くよね。
マシンラーニングとディープラーニングだよね。
っていうところがあるから
僕らはAI完璧じゃないってことは分かってるけど
知識なかったらAIが出した間違いにも気付けないし
27:05
よく有名な話だと
Googleの
Googleフォトかな
黒人の女性にゴリラってタグが付いたっていう
ゴリラ問題っていうのが
世界中で話題になったやつ
あれは
AIを作った
Googleの社員が集めたデータ
AIが学習したデータに
白人の人を多く集めてしまったっていう
学習データのバイアスっていう問題が発生して
だからどうしても人間の
差別的な考えが
AIがそれを反映してしまって
黒人の人をちゃんと正しく
判断できなかったっていうところが
結構過ちとして話題になったんですけど
そういう人間の抱えている
差別的な考え方も
AIが反映してしまうから
そういう危険性をちゃんと理解しなきゃいけないとか
大変だね
大変ですよ
マジで
っていうのがあるから
そういうところをちゃんと小学生のうちから
まずは勉強していくと
すごい小学生マジで
何回聞いても
この話聞くたびに小学生が
かわいそうになってくる
かわいそうになりました
無理じゃない普通に
そういうもんなのかな今の
でもプログラミングやるのか高校とかで
これからは普通に
すげー
やるんじゃないですかね
すごいなー
いいですよね
ね
どっちですか
今小学生に戻りたいですか
うわー際どいなー
それはちょっとやだな
勉強はしたくないもんなー
えー小学校の頃なんか
勉強したことなくない
自分の家は勉強してない
って言われる家庭じゃなかったから
そうだよね
同じですか
言われたことない
塾とか行ってました
行ってない
一緒だ
行ってないよ
えー
全然何も分かんなかったもん
小学校の勉強とか
ククとか覚えらんなかったし
それはお風呂で勉強してよ
おばあちゃんが教えてくれるでしょ
いやいやマジで分かんなかった
ほんとっすか
でもなんか
小学校の途中で転校して
俺めっちゃ転校してるからさ
小学校の前半の頃とかマジで
結構頭悪いレベル
頭悪い側にいた人なんですね
クラスの中でも
えー
そうかなんか成人式ぐらいの時に
最初住んでた東京の方の
友達と会った時に
何してんのって言って
大学行ってるって言って
びっくりされたぐらい
そういうイメージが
勉強っていうイメージと
全く結びつかない
そういうこと?
だってクク覚えらんない
マジでバカなやつじゃん
クラスにいる
漢字も覚えらんなかったし
ほんとにそっち側の人だったんですね
ほんとにそっち
転校を重ねて
転校するとちょっと頭良くなる
30:00
そんな気になってるだけじゃないですか
3回ぐらい転校してるからさ
3回頭良くなったんですか
3回頭良くなった
でこうなった
めっちゃおもろいな
転校を重ねて博士号を取得したみたいな感じ
じゃあ
小学校には戻りたくないんですね
勉強の
戻ってもしなそうだなっていう
学ぶことが変わっても
変わんないんじゃない
むしろ置いてかれるんじゃない
むずいもんだって
そうなんですよ
だから小学生になると
今のこれからの小学生は
学ぶ内容が変わってしまいますよ
マジで自分の子供できたらどうしよう
フォトキャスト聞かせよう
そうですね
だから
とはいえ
前回も話したんですけど
聞いてる人が子供じゃなくて
大人の世代もいると思うんで
気をつけなきゃいけないのはやっぱり
当たり前だよねって思ってる
ところって実は当たり前じゃなかったり
全然するから
極楽トンボみたいなね
当たり前じゃねえかな
すっきりの伏線回収ですか
何だ
そういうこと?
そういうこと
そういうことなんですね
今日の総括加藤浩二
当たり前じゃねえからな
って書いてあんの最後の資料に
だとしたら面白いんですけど
前半の決め台詞が解き放てで
後半の決め台詞は
当たり前じゃねえからな
うわー深
深かったっすかね
なんか締まりがいいんで
締めましょうかこれ
じゃあ最後まとめてもらっていいですか
まとめると
これからの小学生中学生が
データ活用とかAIを学んでいく
っていうところを
大人たちは真剣に
学校教育に落とし込もうと
今頑張って考えているという話をしてきました
で前回は
データの力を解き放て
っていうメッセージで終わって
今回は日本の風潮だったり
世間の言葉っていうのは
当たり前じゃねえかなと思って
いいんだねそれでね
っていうお話を
あたかさんにしてきました
いやいやいや
あながち間違ってないと思うので
すごいねっていうお話をしたので
皆さんもこんな話があるんだなと
ポッドキャストを聞いて
へー面白いな
理解してくれればと思います
なんかそういう格言的な
言い切る系は
ビジネス書を書いてる人っぽいよね
刺さりますよね
言い切んないとやっぱビジネス書って
売れないっていうじゃん
だから多分そういう感じなんだろうね
メッセージセット
一つの本読んで一つのメッセージを
受け取るみたいな
解き放て
だからベストセーラーを
すごい人だなほんとに
俺も本書きたいな
いつか書けると
ポッドキャストの人気になったら
33:01
いっぱい集めておかないと
格言集みたいな出す
よしよしよし
絶対売れねえ
そんな感じでいきましょうか
そうですね
じゃあ次回
次回これですね
リスナーさんからのリクエスト企画
っていうところで
来たよ
初めてからさ
これで10本目
10本目で
2件来てますコメント
すごくないですか
ツイッターとかでは感想をつぶやいてくれる人とかもいるんだけど
ちゃんとお便りコーナーから
概要欄に
貼ってあるやつですね
やってねって言っても
なかなかみんなやってくれないやつ
ポッドキャストさんにとっては
お便りコーナーのお便りと
プラットフォームでの
星をつける行為は
生命力につながるからね
我々の生命力に
次回は
朝日新聞が
ポッドキャストの統計データっていうのを
毎年出してるんですよ
その話を
知らないでしょ
知らない
新聞社が
ポッドキャストのデータを
集めて
分析してるんですか
朝日新聞は
ポッドキャストの
超つよつよ番組だよ
そうなんですか
潜りめ
ポッドキャスト結構ずっと前から
やってるから朝日新聞は
ポッドキャストに対してめっちゃ前向きに動いてて
そこで
ポッドキャストのマーケット化をやってる
マーケティングとかをやってる
オトナルっていう会社と一緒に
ポッドキャストの統計レポートっていうのを
出してるの
1万人ぐらいに調査して
っていうのがあって
1万人だってるよな
1万人だった気がする
だからそういう話を
紹介してほしい
っていうリクエストを
いただいたんです
それは僕も知りたいです
俺はもう2年半やってるけど
たっちゃんまだ初めて
1ヶ月ちょっとじゃないですか
だからポッドキャストを
教えるっていう意味でも
そんな感じの
紹介していければと思ってます
楽しみにしてます
じゃあそんな感じで以上にしていきましょうか
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いたします
番組の感想や質問は
ハッシュタグとなりの分析屋
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便りフォームから
コメントお寄せください
ではまた
バイバイ
