ノートブックLMの機能
明日のファクトリーオートメーションへようこそ。メンバーソナリティの高橋です。 ミスです。よろしくお願いします。よろしくお願いします。クリスさん、2週間ぶりの収録ですけど、海外旅行はいかがでしたか?
楽しい。 楽しい? めっちゃ楽しい。
いろいろ見たんですけど、大事ですか? 私の旅を喋っちゃっても。 手短に。
広島行って、福岡で、韓国の少し小さい旅ですけれども、結構良かったんですね。
日本に来た時も、ずっと広島と宮島も行きたくて、原爆ドームも行って、シロカも行って、福岡ももつらべた目だし、韓国にも友達があったりとか、先輩があったりとかもしたので、楽しい旅でした。
良かったです。というわけで本題に行きましょうか。本日は5月の価格系ポッドキャストの日であります。価格系ポッドキャストの日っていうのは、価格系のポッドキャスターが集まって共通のテーマについて毎月10日までにしゃべって投稿するという回になります。
我々もついには半年くらいやってるんですかね、6ヶ月分くらい。今回の共通テーマがノートになります。紙のノートやデジタルノート、情報の整理だとか、他諸々ノートっていうものに対して本日はしゃべるというところで、今回はちょうどホットなニュースがあったので、それについて話そうかなと思っています。
クリスさん、ノートブックLMって知ってます?
聞いてかかります。昔も英語版を試したんですね、確かに。英語版をちょっと試して、日本語版それ出なかったから、ちょっとそれ以上大事なのだったんですけど、あれは内容を投げて、それすごく視線風にまとめてしゃべってくれるみたいなイメージのツールですけど、あってます?
ちょっと先行ってますね。ノートブックLMっていうものはそもそも音声ツールじゃないんですよ。クリスさんちょっと感じましょう。
試したら別物ですか?
やっちゃいました。ノートブックLMっていうものは、Googleが出しているサービスなんですよね。そこにいわゆるノーションだとかそういうものと同じように、いろんなものを突っ込めるんですよ。ドキュメントであったりだとか、ノードっていうものを作って、そこにいろんな情報を突っ込めるんです。これはPDFだったりURLだったり。
それをGoogle社のおそらくジェミニだと思うんですけど、ジェミニの生成アイの力でまとめてくれる。その作ったノートの情報に対してAIとかにこれについて教えてみたいなのを聞くと、自分が入れた情報の中から生成アイが調べて返してくれる。こういうサービスなんですよね。
クイズさんちょっとさっきフライングしましたけど、去年の秋口にノートブックLM自体のAIがポッドキャスト機能っていうのを実装しました。これ何かっていうと、そこのノードにまとめられたことに対して、こういうことを教えてください。
ポッドキャストにしてくださいって言うと、自動で音声が生成されて、あたかも人がふたり掛け合いしているようなものが生成されると。これはだいたい3分から30分くらいの番組が出来上がると。
クイズさんさっき言ってた通り、英語だけだったんですよ、今まで。英語だけでした。これがですね、ちょうど昨日です。4月の29日アップデートがありまして、ついにグローバル言語対応しましたと。その中に当然日本語が含まれております。
FAプログラミング環境の課題
マジですか。危ない。もう一気に危なくなってきた。
そうなんですよね。だから今まで音声っていうものが、みんなが知りたいこととか、誰も文字でないものをうまく音声でお届けするっていうところが若干ありましたけど、そこについにAIが踏み込んできたと。
なるほど。高谷さんご試した感想どうですか、あれは。
そうですね。英語の時から見てるんですけど、すごく自然な英語で返してくれるんですよ。本当に掛け合っているような。普通は文字が出てきて、だいたい棒読みに読んでるイメージがあるじゃないですか。〇〇は〇〇で、みたいなそういう。そうじゃなくて、本当に抑揚のついた。こういうことなんですよ、みたいな感じの。
抑揚のついたしゃべり方をするし、えーとか言うんですよ。そうですね、みたいなことを言うんですね。あたかも人がしゃべっているかのごとく。
そうなんだ。今この感じですよね。
そうですね。これがちょっとすごいなっていうので、ちょっと今日適当に遊んでたので、それをちょっと聞いてみてもらって、まず皆さんに。福井さんも含めて。それについて、あ、すごかったねっていう話を今日したいなと思います。
はい、どうぞお願いします。
でね、えーと、詳したものについては、我々のシャープ206かな。
の、えー、ちょっと待ってよ。
シャープ206。シャープ206。シャープ206の。
これですね、シャープ202ですね。FAプログラミング環境が進化しない理由は、あえてユーザー側に問題点を求めるなら何ですか?
りなはさんの質問に答えた回。このポッドキャストをM4a形式でポッドキャストからダウンロードして、これをノートブックLMにそのまま入れました。
そうすると、ノートブックLMがこの音声を勝手に文字起こしして、この文字起こしの内容を要約してくれて、ポッドキャストにしてくれると。
で、こういうところまで今日やってみたと。で、その音声を今から聞いてもらいます。
なのでクリスさんが今から流すんで、とりあえず一旦これ5分ぐらいあるんで聞いてください。
はい。
で、これを聞いた感想と、これどうしていこうねっていう話を今日したいなと思います。
了解です。はい。
はい、じゃあそれでは流しますね。スタート。
こんにちは。今日の情報探求始めましょうか。
はい、よろしくお願いします。
今回はですね、リスナーの方からなかなか鋭い質問をいただきまして。
ほう、どんな内容でしょう。
FA、つまりファクトリーオートメーションですね。このプログラミング環境がどうもIT分野ほど進化してないんじゃないかと。
ああ、なるほど。
で、特にもしユーザー側に要因があるとすればそれは何なのかっていうそういう問いなんです。
それはまた深いテーマですね。お預かりした議論の記録も拝見しましたけど。
ええ、専門家の方々の議論の記録ですね。
かなり突っ込んだ話がされてましたね。単なる技術の話じゃなくて、もっとこう構造的な?
そうなんですよ。なので今日はその記録を紐解きながら、FAプログラミング環境の進化の現状とそのユーザー側から見た課題の本質、これを探っていきたいなと。
面白そうですね。ぜひ。
じゃあ早速確信に迫っていきましょうか。
はい。
まず議論の最初の方では、やっぱりユーザーが新しい技術、例えば変数ベースのプログラミングとかに必ずしも積極的じゃないんじゃないかみたいな話が出てましたね。
ええ、出てましたね。やっぱり昔から慣れ親しんだラダー言語。
ああ、ラダー。
あれが現場では分かりやすいんだと。特にトラブルシュートの時とか。
そのデバイスアダレスを直接指定する方が直感的だみたいな。
そういう声は確かにありますね。視覚的な分かりやすさっていうのは一つの利点ではあるので。
うーん、でも議論を読んでいくとそれはまあ表面的な理由の一つであって。
そうですね。すぐにもっと本質的な問題提起に移っていきました。
ええ、つまり経済的な要因。
はい、そこが大きいんじゃないかと。
儲けの構造ですか?
まさにFA業界、特にその中でも制御設計っていう分野自体のそのビジネスとしての成り立ちに問題があるんじゃないかという指摘ですね。
具体的にはどういうことでしょう?
まず一つは制御エンジニアの給与水準。
給与ですか?
ええ、その高度なスキルを習得したり、新しいことに挑戦しようっていう意欲を十分に刺激できるレベルになっていない可能性があるんじゃないかと。
なるほど。それは個人のモチベーションに関わってきますね。
そうですね。それと企業側。
企業側も?
新しいツールとか、あるいは高度なプログラミング手法を導入するための教育とか、そういう投資ですね。
はい。
それに対するリターン、つまりRY、投資対効果がどうも見えにくいんじゃないかと。
ああ、なるほど。この新しいツールを使ったら具体的にどれだけ儲かるのっていうのが示しにくい。
そういうことです。すごく良い制御プログラムを書いたから、この設備が倍売れますとはなかなかならないですよね、現実問題として。
確かに直接的な因果関係を証明するのは難しいかもしれませんね。
ええ。なので投資の判断が鈍くなってしまう。
結果として、仮にですよ、すごくスキルが高いエンジニアがいたとしても、そのスキルに見合った高い報酬を払えるだけの仕事の倍自体が今のFA業界の構造の中ではちょっと限られちゃってるんじゃないかっていう、そういう厳しい見方も出てました。
なるほど。技術者の好みとかスキルがどうかを言う前に、もっと本当に基本的な話として、儲からないから進化のための投資が進まない。
あるいは、進化しないからもっと儲かるような高付加価値な仕事が生まれてくない。
まさに鳥と卵ですね。
そういうループに陥ってる可能性が結構高いんじゃないかということですよね。
議論の中でも比較として半導体製造装置の話が出てましたね。
ああ、出てました。
あのような製品の利益率が非常に高くて、かつものすごく高度な制御が求められる分野、そういう特定のFA分野では比較的新しいプログラミング技術への投資とか進化っていうのはちゃんと進んでいる傾向が見られると。
ということはやっぱり利益が技術革新を引っ張る。
そういう関係性が示唆されているわけですね。
じゃあ今回の問いに戻ると、FAプログラミング環境の進化がITほどじゃない理由、それをユーザー側に求めるとすれば、それは個々の技術者の好みとかスキルとかっていうよりは。
もっと大きな、その人が属している企業とか業界全体の利益を生み出す仕組み。
その構造に根差している可能性が高いと。
そういう見方が今回の議論からは強く浮かび上がってきましたね。これが一つの革新かなと。
情報の可視化の進化
なるほどな。技術的に良いものを作るだけじゃダメなんですね。
それがどう事業の価値、つまり利益につながるのかをもっと明確にして投資を呼び込めるか。そこが鍵になるということなんでしょうね。
いやー根深い問題ですねこれは。
そうですね。簡単には解決しない課題だと思います。
では最後にですね、この議論をふなえて、これを聞いてくださっているあなたに一つ問いを投げかけたいと思います。
はい。
この制御という仕事の価値、これを今の時代に合わせてどう再定義すれば、この停滞とも見えるようなループから抜け出せるんでしょうか。
技術者として、あるいは業界の一員として、まず何から手をつけるべきだとあなたはお考えになりますか。
ということなんですよ。やばない?
すごいね。
やばいよね。どう考えても、俺らより説明うまい。
うまいね、俺らより。
だから最初に、日本語ないんですけど、試験にリスニングあります?
はい、リスニングね。
まさにこれを聞いているみたいな感じですよ。
まあね、それはそうだね。
すごい、なんかね、まとめも、我々が喋るときも綺麗にまとめられてるし、掛け合いもちゃんとやってるし、すごいね。
やばいよね、全然聞けるやん。
我々より聞けるやん。
なんなら僕らの元データよりおもろいよね。
やばい、やばい。
だからさ、僕ら元のファイルって40分くらいあるわけですよ。
それで。
結局あれを聞いたら5分で良かったって話ね。
すごいね、我々は35分も無駄しちゃったっていう雰囲気ですね。
っていうさ、これはなんか僕らの議論を聞いて、ノートビックエイリアムがポッドキャストにまとめたものですけど、こういう感じにすごいわかりやすく教えてくれる、2人の掛け合いの中で。
やっぱり一方的にしゃべるんじゃなくて、一方的に文字出すんじゃなくて、誰かと誰かの掛け合いを聞いてるような感じで、スッと自分の中に入ってくるような。
そんなね、これが栗さん、タダですよ。
無料、フリー。
無料ですね、そうですね。
すごい世の中になっちゃいました。
すごい世の中になってきたなっていう。
ありましたね。
あー、もうあーしか反応できないですね、もう。
これ見たらもう今日も畳みましょうかって感じ。
ポッドキャスト側がどうかっていう話っていうよりは、ここで多分本質的な問いとしては、情報の可視化の一つのバリエーションがまた増えたってことですね。
今まで文字で見せてたのが図になったり絵になったり。
最近だったらパープを作ってくれてるのもありますよね。
そういう視覚的な可視化、情報の可視化から聴覚的な可視化まで広げてきたっていうことです。
これ結構でかいね。聞けるまでは結構でかいですね、これ。
やっぱでかいよね。
やっぱずっと何かを見てるとしんどいじゃないですか。
生成AIの進化と現状
目も疲れるし、視覚的なものが苦手な人もいるし。
っていうのに対して、コンピューターが人間に物を伝える手段っていうのに音声っていうもの。
しかもその音声っていうのも機械的な音声じゃなくて、人があたかも会話してるような、人間社会にある程度適合したようなものをついに生成できるようになってきた。
実際どうかは分かるけど。
しかも無料。
これ僕別にGoogleに課金してるわけじゃないので、これが今1日3本ぐらいまで生成できるようになってます。
3本、こんなクオリティ生成できるんだったら余裕、まあそれも十分ですね。
今日のこのトークテーマとして、ポッドキャスターがやばいみたいな話をすることにあんまり本質じゃないと思うんですよ。
これをどう使っていくかっていうことですよね。
どうやってうまく使いにいくか、我々が。
今までウィキなんかもそうですよね。ウィキにめちゃめちゃ情報が入ってるけど、それを見るのってやっぱしんどい。
しんどいね。
しんどいですよね。でもものすごくボーラ的に情報があっても、それをやっぱり探す手段っていうのが従来型のウィキ。
文字がダーッて並んでて、下に参考文献がバーッて並んでてみたいなところで、やっぱり本当にそれを吸い出すっていうのは難しかったし。
で、それを今までGoogle検索とかそういう検索技術で、そのページに行くっていう最小単位がでかかったんですよね。
それは書いてあるページにはいけるけど、そこにはものすごい情報が載ってて。
欲しい情報どこやねんとか。
なるほど。
で、そもそも自分が知りたいことをそもそもその検索に打ち込めてるかもわかんない。
そうだね。
で、これが今SAIの技術によってもう少し噛み砕いてくれるようになってる。
大体こんな感じのことを知りたいですとか、今このページがあるけどここのとこってもうちょっとどうなってるの?これどういうこと?みたいな。
例えばウィキでポッドキャストっていう言葉があって、ポッドキャストって何?ってなるとするじゃないですか。
今までだったらポッドキャストっていうのをもう一回Google検索で打ち込んで、そこに飛んでみたいなことをやっていってたのが、ポッドキャストって何?って聞いたらその同じところで返してくれる。
それ音声ですかね。音声が何らかの形で返してくれる。
それは何らかの形でね。別に音声じゃなくてもいいと思うんですけど。
というふうな、やっぱりGoogle検索っていうのができて、Googleっていう言葉が日本の中にすごく発達したように、やっぱり生成AIっていうのは今後確実に入ってきそうだねっていう状況になってきたってことですね。
そうですね。
で、これはなんかその、なんですか、みんなに平等に多分使えるようになるけど、みんなが平等に使うかは分かんないじゃないですか。
平等に使うかどうか、そもそも使っているかどうか分かんないってことですか。
そうですね。僕とクリスさんは多分、課金しないと仮定して、チャットGDPもGoogleのGeminiも同じように使うことができるじゃないですか。今からやろうとすれば。
そうですね。
でも僕とクリスさんがそれを使うかどうか分かんないわけですよね。
分かんないね。
僕はめっちゃ使うかもしれんけど、クリスさんは全然使わないかもしれんし。
うんうんうん。
という状況にあるわけですよね。
これ差が出てくるってことですよね。
そうですね。差が出てくるはずだと。
で、それぐらい重要なキー技術だろうねっていうところが来たっていうところで、さあ我々どう使いましょうねっていうのが今日の大きな課題、議題、トークテーマじゃないかなというふうに思います。
情報整理の新たな方法
で、それが今日の共通テーマ、ノートに関するところ。
そうだね。どうやってうまく使おうか。
そうですね。
高谷さんは普段どうやって使ってるんですか?このGPTとかGMILIとか。
僕はね、ほぼ使ってないです。
すごいもう脱GNBのボタンですけど、全然使ってないですか?
僕は使ってないですよね。僕あれ情報のキャッチアップ遅い、めちゃめちゃ遅いですよ。基本的に。
ああ。
うん。それっぽい上辺は調べてますけどね。
すごい使ってるイメージとかパワーポイントとか全部ぐちゃぐちゃだって作ってくれるというイメージ。
それでも使いこなせてるイメージなんですけど、そうじゃないんですね。
そうじゃないですね。今のところ他人がやってる成果物だけ見て判断してるっていう。
ああ、なるほど。
一番アカンパターンですね。
すごい意外ですね。
一番アカンパターンですね。
すごい意外だった、なんか。
そうなんだ。私どこまで使ってるんだろう。
一応翻訳動画はたまに使ってるんですよ。翻訳をちょっと使ってる。
あとパワーポイントのテンプレイヤー作ってもらってる。
そうそうね。
そうそう、あれはすごい楽。あとは画像の生成が遊んでるぐらいかな。
そうですね。
ぐらいは遊んでますね。
このノートブックLMっていうものを僕らが今見たときに、見たときに今ノートブックLMっていうものを体感してるわけですよね。
これってどっかから何か物を集めてきて、これについて調べてって言ったらばーっと調べてくれるわけじゃなくて、
自分の用意した情報の中から正々堂々に提案してくれるっていうものなんですよ。
そうなったときに、チャットGDPとかってネットの中から探してくる、もしくは学習室の中から提案してくれるじゃないですか。
そうですね、あるものの中で探す。
そうですね。これプラス、要はそのチャットGDPは、例えばローカルなものは反応してくれないわけですよ。
僕のデスクトップの中にあるこのデータを引っ張ってきてねみたいなことはやってくれないわけ。
やってくれないね。
今の状況はそうなわけですよね。
でもこのノートブックLMの事例が示すのは、ローカルのものをいかに生成アイに渡すかっていう。
一つの集団として出てくる6倍MLですね。
となったときに、たぶん今後結構大事になってくるのが、我々が常に溜め込んでいる情報、これを生成アイにいつ何時どういうふうに渡せるようにしておくかっていうのが多分テーマなんだと思うんですよ。
だからノートのテーマでこれを話そうと思ったわけ。
ちょっと待ってね。
今まで我々が溜まってきた知識力が何かのデータを今後まだどうやって渡すか。
生成アイを渡すか。
今はノートブックMLだけど将来また他の集団があるかもしれないですよね。
なるほど。
これは書かなかったんですね。
そうですね。
だからAIが読みやすい形式に持っておかないといけないわけですよね。
例えば今で言うと、僕今目の前にメモがありますけど、今日は話すメモが。
これは今現時点でこの瞬間に生成アイに渡すことはできないわけですよね。
物理で書いてあるから。
例えばこれを写真で渡すとかそういう手段もあるけど、やっぱりそうやって効率悪いじゃないですか。
100個あったらそれを全部渡すのに時間的にできないし。
となると常日頃溜め込んであるものが生成アイで読める形になっているのがやっぱりベスト。
我々の濃度、そもそも濃度を取る集団も変わってしまうっていうことですね。
そうですね。
あとはそれがどういうふうに整理されている必要があるのかですよね。
今は人に見せるんだったら、例えば僕がメモをする音声メモをしましたと。
それをただ単に駆け起こしたもの、文字起こししたものをバーンって入れておいても、
クリスさんそれ見てくださいねって言ってもめっちゃ時間かかるじゃないですか。
いちいち見るのに。
時間かかる。
全然関係ないとこ飛んでるし。
本当は構造化されたふうに書かれているのがベストですよね。
でもAIだったらそれをしなくていいかもしれないです、もしかしたら。
こんな綺麗にまとめてる情報じゃなくても勝手にまとめてくるかなっていうことですよね。
まとめるところからバックグラウンドやってくれるかもしれない。
だからどっちかというと綺麗にまとめるっていうよりは、何でもコンピューターに読める状態にしてとりあえず掘り込んでおくっていうのが大事かもしれない、もしかしたら。
何にかでもコンピューターが読める状態に用意したほうがいいですね。
そうですね。
だから例えば今まで、人は綺麗なノートを取ることを心がけたわけですよ、後から見返すために。
個人データの重要性
でも綺麗なノートを取るために100書く中に絞って10にしてたわけですよね。
綺麗に書かなあかんから、時間かかるから、その100も書いてられると。
でもそんな能力を使うより、汚くてもいいから60をとりあえず残せみたいな。
そういう考え方の転換点がもしかしたらあるかもしれない。
なるほど。
そう考えると、そういうロックとか、そういう情報とか、
例えば今まで我々のゲーマーの話で言ったロックとか大阪ロックとか全部こういうノートをAMに投げ込んだら、
今までどんなことが起こったんですかとかもある程度綺麗にまとめて、
音声に教えてくるかもしれないですね。
そうですね。
なるほど。
これやってみよう。
やっぱりここで重要になるのはまとめなくていいっていうことになると、
今まで取れてなかったデータが結構重要になってくるんじゃないかなって思うんですよ。
今まで取れなかったデータだけが重要になってくる。
例えばですけど、クリスさんが毎日何食べてるかとか。
今ね、毎日まんべんなくチャットを教えてるんです。
そういうのがやっぱり大事なところかもしれないですね。
例えば写真を撮って残しておくとか、毎日のご飯を。
それが自分の写真フォルダじゃなくて、先生が見える位置にちゃんと置かれてるとか。
そうしたら、例えば私の好みに合わせて今日の夕飯を提案してくださいみたいなことが、その人は使えるようになるかもしれない。
昔も映画でそういうことできましたね、そういうシーンも。
でも、これはクリスさんのそのログがなかったら教えてくれないわけですからね、チャットGDPは。
みんな自分だけの生成AIを創造さないといけないんですね。
だから自分にパーソナライズされたチャットGDPっていうのを作り上げるためには、
その人の元となるデータっていうのが多分相当重要になるんじゃないかと。
これはその食事のデータもそうだし、
もしかしたらバイタルデータとかもあるかもしれないですね。
その人の心拍数とか、朝何時に起きてますかとか、毎日何歩歩いてますかとか。
今そういう情報ってないわけですよね。
あったとしても断絶されてるわけですよ。
バラバラですよね。
バラバラですよね。
これはこのプラットフォーム、このデータはこのプラットフォームとか。
僕の報酬データも前方の報酬データありますけど、
実際にこれが今チャットGDPが読める状況にはなってない。
将来的にはそういうのが吸い上げるようになるかもしれないけども、今はそうじゃない。
そうだね。
だからこれからそういうのを活用しようと思ったら、今のうちにそういうのが読める環境のところに
こういうデータをポイポイと掘り込んでいく。
もしくは何かが出たときにポイッと掘り込めるところに貯めておく。
そういうのが読める環境のところにこういうデータをポイポイと掘り込んでいく。
もしくは何かが出たときにポイポイと掘り込めるところに貯めておく。
そういうことがもしかしたら次世代の情報整理のやり方なのかもしれないなっていうのは
このノートブックエラーも今日やってて思った、僕は。
そこまで考えたんですね。
確かに。
確かに。
つまり次の高さの話にまとめると、今まで我々が取る自分だけのデータを生成AIに渡す集団は
そこまで考えていくことはなかった。
でも今出てくる6ポケエラームには、今自分のローカルデータを1つを生成AIに渡す集団としてできてきた。
今後我々もこのような自分だけの生成AIを育てていくことも大事じゃないかなということですね。
そうですね。そこが生成AIを使うAさんとBさんの差別化用意になるかもしれないねっていうのは1つあるかもしれないなっていうのは
今日この可視化を見て思ったねっていう。
僕考えました。
高谷さん今後も自分だけのちゃんとGPUを育てようと思いますか?
めんどくさいからたぶんしないと思うな。
NotebookLMの可能性
そこまで言ってそれでめんどくさいからしない。
最後のセットロックが絶対足りなかったね。
そういう人がたぶん勝つんだと思います。真面目にそういうのが取れる人がたぶん勝つんだと思う。次。
なるほど。高谷さんでも。
僕は無理だから別のやり方探すと思う。
じゃあもっと簡単な育て方をやると。
そうですね。
例えば首からずっとレコーダーをぶら下げておいて、そこの音声情報だけで勝手にそれが取られるとか、
そういう一つのことだけやればそれが取られるみたいな世の中になれば僕はやれるなと思うんですけど。
なるほど。わざわざ自分がラインガーやっていくのはちょっとめんどくさい。めんどくさいですね。
実際に僕今メモを一切取らない人間なんで。
え、でも高谷さん普段どうやって物を覚えていく?
いやもう僕は覚えないです。覚えない。
え?
基本的には覚えない。
覚えないです。
実は仕事中でこれをやらなきゃいけないのがたくさんあるじゃないですか。あれをどうやって覚えるんですか?
忘れる。で、もう一回調べます。
なるほど。
大事なことだったら声かけるから大丈夫ですって。
大丈夫ですっていうか、それを何回も調べたらそのうち覚えるっていう、そういうパワープレイで生きてます。
なるほど。
僕はこういう人間なんで、だから人に聞かれたら何でもすぐ答えます。教えます。何回でも。自分がそうだから。
すごい意外ですね。すごいなんか真面目にノートを取って一振り返すタイプだとちょっと感じましたけど、そうじゃなかったんですね。
そうじゃないですね。読めない。僕自力でまず読めないっていうのもありますけどね。
そうかな、そうかな。そうですか。
そうそう。
なので基本的にはノートを取らずに覚える。
覚える。覚えるまでは頑張る。
そうですね。実験データとか、それ自体に意味のあることはメモしますけど、考え方とか思いついたアイディアとか、それはもう全部忘れますね。
そうなんですか。そんなくないですか?思いついたものを忘れるのは。
多分もう一回それを考えてると思うんですよ。忘れて。もう一回同じアイディアだったら思いついてると思います。
あの時の私は何考えてるんだろうということを思い出してくるんですか?
思い出すんじゃなくて、一旦それ全部考えたことを忘れてて、もう一回多分その時ある時にハッとそれを思いつくんだと思いますね。
面白い。そういうやり方もあるんですか?
そうですね。
非効率ではありますけどね。
それくらい、でもそれくらい頭の回転が速いじゃないですか。何回も回る。
回転が速いっていうよりは何回も考えるようにしてるのはありますね。
だからクリスさん多分僕に何回言ったときにパッと返すことあると思うんですけど、多分どっかで一回考えてるんだと思います。
もう既に考えた、でも忘れてた。
そう、忘れてて、言われてパッと思い出して答えてる気がします。
その時、私がこんなこと考えたんですよということが思い出した。
多分ね。知らんけどね。
なるほど。って言ったらこの大阪人は知らんけど。
まあっていう、これは誰の参考にもならないあれですけど。
でもなんかその生成AIを100%活かすためにはその種情報っていうのがすごく大事になる。
それが世の中に出てるオープンなデータだけだとやっぱりちょっと他の人と差別感にならなくて、
その企業ごとであったりだとか、そのパーソナリティ、自分とかクリスさんとか、
その人限定の情報っていうのをいかにそのAIに加わしやすい情報として残すかっていうことが、
まあ多分今後大事になるんじゃないかなというのを思いましたと。
これはその個人だけじゃなくて企業やグループ、もしくはJapanとかそういう類でもそうなんだろうなって。
ノートの取り方について
なるほど。最初になかなか深い心まで突っ込みましたね。
このノートを。
すごいかなり長かった。
ただ面白い、私が喋ったことをもっときれいに喋ってくれるしか思い出さないですけど、
そこまで深く考えられるんですね。
いやいやいや、適当に考えてるだけですけど。
でもあれですよ、今日までこの共通テーマノートどうしようかってずっと考えてたんですよ。
なぜなら僕はノートを取らない人間だから。
そうかそうか、問題になるんですよね、ノートを取らない人間。
ノートを取らない人間だから共通テーマノートに対して話すことが全くないんですよ。
デッキのパッとこれが出てきて、これじゃんと。
学生自体もノートを全然取らないんですか?
取らない。僕はダメ学生なんで基本的にノートは全部コピーさせてもらってました。
でもいいじゃないですか、それで。
僕は学生自体は本当に他人に規制して生きてましたね。
でもこれパスしましたから大丈夫、仕事もちゃんとやってるし大丈夫。
すごい意外でした。
もっとすごい真面目な学生さんと思ったんですけど。
僕とリアルだとしたら僕を真面目と言う人間はほとんどいないですね。
分かりました。
というわけで今日カウケポッドキャストの日ですね、5月の共通テーマはノートでした。
皆さんもこのノートブックLM無料なんで一回触ってみてください。
適当にPDFからポンと振り込んで右のところに音声概要を生成するみたいなボタンがあるんで
それをポチッと押せば今日僕が流したみたいなやつがもうそれだけで生成されます。
なのでぜひ一回これは今後の情報可視化の一種だと思って皆さんぜひ試してみてくださいというところで
今日のポッドキャストを終了したいと思います。
皆さんありがとうございました。
ありがとうございました。
