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はい、みなさんこんにちは、こんばんは。はんなりポッドキャストの時間が始まりました。
今日は第18回じゃないかな。18回だと思うんですけども、収録を始めたいと思います。
はんなりポッドキャスト、まずはいつもの通り、ホストの紹介からさせてください。
はい、今お話ししてるのが私、Kaisen Takayukiと申します。
東京でデータ分析をやってるつもりだったんですけど、最近はITコンサルなのかなっていう感じになってきてます。
あとは、しゃっくりが止まらずに今収録が中断してたんですけど、直ってきた感じです。
今喋ってて、100入れてきませんって感じで。
はい、先いい感じです。
お願いします。
じゃあ次、小川です。京都でデータ分析の会社とかをやっています。
僕は、そうですね、2024年、健康になりたいなということで、今日も朝からジムに行ってきました。よろしくお願いします。
ゴールドジムですか?
ゴールドジムです。めっちゃマッチョな人が朝7時からいました。
負けてられん。
動いてるのすごいよね。
すばらしいですよね。
みんなすごいっす。
今年マッチョな小川さんが見れるんだ。年末すごいことになってるかもしれないし。
ちょっとパーソナルトレーニングを3月ぐらいから受けようかと思って。
いいですね。
よろしくお願いします。
Kozo Nishida
西田さん。
自分、西田はバイオのデータの分析をしているつもりの人間です。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
AI技術の進化と生成AIの活用
お願いします。ということで、今日はゲストがいない会にまたなりまして。
お題目としては、「2024年どうする?」っていう話をちょっとしようかなと思ってます。
新年第1回なんで、3人でちょっと自分はこう思うみたいな話をしていけたらいいなと思っております。
ということでどうしようか。まず始めはなんか、
大きいとこから行きますか。
大きいとこから言いましょうか。
世界どうなるんやっていう、でかい話からなんですけども。
ここにシートに書いてあるんですけども、やっぱり月涙がやはり生成AIの活用が済むんじゃないかっていうふうに書いてますけど。
どう思いますかね、皆さん。
西田さんとかどうですか。
Kozo Nishida
そうしたいなって思ってるっていう、それくらいしか生成AIくらいしか特に思いつくものなかったです。
2024年のタイムみたいなところで。
Kozo Nishida
はい。
なんか研究とか、西田さんがやっておられる周辺でも生成AIっていうのは活用され始めてるんですか。
Kozo Nishida
され始めてますね、はい。
それってどんな感じ、どんな感じっていうか役割的にはどんなところになるっていうことか。
ちょっと生成AIっていうやつがあんまり活用されてるっぽいんだけど具体的には分かってなくて、それよりは
エンベディングとかって呼ばれてるのか、エンベディングモデルとかって呼ばれてるものの方がみんな作ろうとしてるような雰囲気感じです。
なるほど、エンベディングもみんな。
何か名前だけに引きずられてるんですけど、なんかそのモデルが予測してくれて嬉しくなるみたいなことがあるみたいですね。
なんかベクトルデータベースだの、そこから作られるっていう認識でいるんですけど、このエンベディングモデルっていうのが。
それでこれまで見つけられていなかったことも予測してくれるんじゃないかって考えられてるみたい。
言ったら特徴量的なものを探す感じなんですかね。
Kozo Nishida
そうです。
それらを独立させてそれらを組み合わせて何かいいものができるかみたいな。
Kozo Nishida
それよりはもっと具体的なのは、なんかデータが取れたら特徴はこういうもんなんじゃないかっていうのを予測するっていうのが一番分かりやすいと思われてる使われ方みたいです。
でもそれよりももっとなんか、生成AIみたいなとつながるようなモデルっていうのもあるみたいですけど。
なるほど、エンベディングモデルの方を作って、そうか、自分たちに役立つものをうまく作る、全然うまく言ってないと思うんですけど。
あと何かグラフエンベディングモデルとかっていうのがある。
Kozo Nishida
グラフの方だと何かの関係性みたいなのも予測できるみたいなことが言われるみたいですけど。
めっちゃ興味深い。
Kozo Nishida
でもこれは本当に、モデルを作るデータっていうのは基本的にグラフとか、あと本当特徴両行列みたいな感じだと思うので、
これまでデータ分析とかで慣れてる人の延長、人が延長みたいな感じで、機械学習の延長みたいな感じで入っていける、みんなやろうとしてるみたいなことっぽいですけど。
なるほど、なるほど。
Kozo Nishida
ワードツーペックとかそういうのが有名らしいですが、前からあるみたいだけど、
エンベディングっていう用語は最近になってみんな使いだしてるんじゃないでしょうか。
そういうふうな、言い方が変わったっていうだけかもしれないけど。
Kozo Nishida
一般的になりそうみたいな感じですかね。
へー。なるほど、面白いですね。
Kozo Nishida
でも本当に雰囲気だけで喋ってるんで、カイセンさんとかだったらもっとよくわかってるんじゃないかと思うんですけど、このあたりは。
どうですか、カイセンさん。
どうでしょうね。
はい、でも私もそんなに大してわかってるわけじゃないですけど、雰囲気は伝わりました。
はいはいはい。なるほど。
そういう感じで、バイオの研究分野でもいろいろ、生成AIというかAIの文脈で進化がありそうな。
Kozo Nishida
これ多分録音が始まる前に話してた、健康とかでモロが使われてますよ。
なるほど、そうか。
Kozo Nishida
病気の人とそうでない人との細胞のプロファイルをとって、
遺伝子発現のっていうのにモロやってるのが、チャンザ・カーバーグ財団ですよ。
Kozo Nishida
遺伝子レベルの違いみたいな感じですか。
遺伝子の発言のプロファイルから、細胞のメタデータを予測するみたいなことを一番やりやってますね。
よくわからんが、なるほど。
発言パターンみたいなのがあって、
Kozo Nishida
その大規模データから統合失調症の人の細胞をやるとか、そういうのが予測されておりますね。
パーキンソン病とかそういうの。
病気のね。
うつ病とか。
そういうのでもわかると非常に助かりますよね。
それがどう予防につながるんですか。
予防でしょうね、たぶん。
なんで予防につながるんですか。
その人のサンプルが何らかの形で取れたら、
その発言プロファイルからそうなるんじゃないかっていうのが予防できる、予測できる。
なるほど。
自分はなりやすいから。
状態の状態とかがわかって、そこになったらもうちょっと対策するみたいなのとかでもできるってことね。
Kozo Nishida
やばい。
うつ病とか統合失調症とか系のはたぶん脳からデータ取ってるんですけど、
それってどんな感じで取ってるのかなって思うじゃないですか。
死後にすぐにデータを取るっぽいですね。
亡くなった時点で取るみたいな。
Kozo Nishida
これでも専門の人が聞いたら間違ってるで怒られるかもしれないですけど、そんな感じっぽかったですけど。
データを取る。
でもこういう話を今年聞いて専門の人に教えてもらうポッドキャストを取るっていうのはありですね。
まあそうかもしれないですね。
実は始まる前に喋ってたんで、今年予防医療とかが熱いって僕が必死に語ってたんですけど、
その話もちょっとしておくと、予防医療っていうのが今後来るかもしらんっていう話はですね、
日本の企業で言うと保険とかっていうのは退職した人に対しても払わないといけないっていうのがあるっぽい話が最近聞いたんですね。
そうすると退職した人が病気にかかるとすごいお金が出る。
それをやるよりも予防医療にお金を払った方が効率的みたいな考え方が最近出てきているそうで、
予防医療、今年熱いんじゃないかという話をこれが始まる前にしていて、
今の話もですね、そういう予防医療につながるのではないかっていうところでした。
なのでそういう予防医療にちょっと興味があるので、
そういう専門の方にお話をいろいろ聞くっていうのは面白いかもしれないなと思ったところでした。
やっぱり健康大事だからなと思って。
はい、じゃあ正々堂々に戻りましょう。
正々堂々に戻りましょうか。
生成AIの倫理と使用範囲
次にシートに書いたのは私なんですけど、
こないだ芥川賞が発表されて、それでちょっと話題になったのが、
受賞した方がチャットGPTを使ったっていう話で、
ただこれに対して、結局チャットGPTって何か、
どっかから学習データを持ってきているという点において、
これはパクリパクリとか表説なんじゃないかっていう意見を言っている人たちがいると。
これも前から問題にはなってますね。
特に絵とかが結構問題になってますよね。
ダビダリさんのっぽい絵を学習して、
その人は書いたわけじゃないのに新しい絵を作って、
俺の絵じゃねえよみたいな話でお互いになってましたけど、
じゃあこれどこからどこまでだったら表説じゃないんだろうなーっていうのが気になっちゃって。
芥川賞の話はどうやら話によると、
チャットGPTが書いた文章は5%ぐらいとかって書いてましたね。
で、審査員の平野圭一郎さんも特に問題にしなかったとかっておっしゃってたんですけど、
じゃあ例えば10%だったら今度は問題になったの?
10%だったらね。
10%だったらどうなの?とか。
しかも使い方も、例えばストーリーライン?
あらすじ作ってもらって。
あらすじはチャットGPT作る。
でも中身は自分でやりました。
どこから何が許されて、何が許されないんだろうなーとかって、
結構ね、私は気になるタイプなんです。
っていうのも私自身が文章を書くからなんですけど、
今までは使ってないんですけどチャットGPTは。
Kozo Nishida
使いたいなーとかと思ってて。
言語芸術、いわゆる何でもいいけど単歌でも俳句でもいいし、
遠流でもいいし、小説でもいいし、
そういうものの中で、
生成AIってどういうふうに使われていくんだろうなーとかっていうのを最近結構考えてるかもしれない。
生成AIの文学作品への応用
面白いですね。
僕の意見としては、
結局人間っていうのは学習データから何かで出すわけじゃないですか。
プロンプトが与えられて、あてに出すっていう。
で、プロンプトがそれを理解できるかどうかっていうのは、
その人の学習データ次第っていうところもある。
なるほど。
で、ハルシネーションもある。人間も。
っていうところが、僕が最近考えた部分で。
難しいところではあるし、
AIに学習させないようにしようっていうのは、
読売新聞とか全部読めなくしてるっていうようなことがツイッターに書いてたことなんで、
本当かどうかわかんないですけど。
でも有料のコンテンツを無料で使って学習するっていうのが、
AIが勝手にやったらそれは良くないなと思う。
確かに。
もあるんですよね。
だからそこのレベルの話と、
そこからそれをしっかりと、学習データをしっかりと、
無料とか有料とかの枠を超えてっていうか、
ちゃんと支払った上で何かできたっていうモデルだとすると、
そんなパクリでもないのかなっていう。
人間と同じ行動を機械が取ってるだけじゃないですか。
そうなんですよね。
絵を見て学んで、
人間もパクってしまう。
生成AIの課題
だから結局評価する人の問題になってくるっていうか、
パウスの絵をパクって書いたら、
そういうのって、
いいものだとはされないけど、
ちょっと安めにお土産物として売ってたりするっていう。
それを買ってしまう人もいるっていうのはあったりしますよね。
なんかその辺は、
人間のその個体の考え方なのかなっていう感じがするし、
パクリ、パクられ、
やっぱパクられるぐらいがすごいっていうこともあると思うんですよね。
そうですね、わかりました。
パウスやったらパクられるけど、僕が書いたやつはパクられる。
そうね。
パクってるパクってないってよくあるじゃないですか。
結局そこの問題っていうのは、
そのうち、よくわからないうちにいっぱい出てきて、
これがいいって思うか思わないかの問題かなと。
もう一方で、
学習データを無料で取ってきてっていうような問題は、
今後深めていかないといけない部分なのかもしれないし、
でもそういうといいモデルが作れないし、
人間の発展にはどうなのか。
でも別にAI発展しなくてもいいかもしれないっていうふうに思ったりもするし。
その辺ね、難しいところかなと僕は思っているけど、
便利なツールは使うといいのではないかなっていう派なので。
なるほど、なるほど。
ちなみになんですけど、西田さん、例えば、
ChatGPTを使って論文を書いても問題になったとかそういうことってないんですか。
Kozo Nishida
問題になったことがあるかどうかっていうのはわかってないんですけど、
NatureとかScienceとかはChatGPTはこういう感じであれば使ってもいいみたいな
声明みたいなの出してるみたいですけど。
なるほど。ガイドラインみたいなのが出てるっていう。
でも多くはそうなってくるんでしょうね。
だから多分高橋とかも今回ちょっとあまりに早かったから、
多分まだ使用していなかったかもしれないけど、
今後ガイドラインみたいなAIをこういうふうに使うんだったらOKですよ、みたいな。
ガイドラインが出てくるんですかね、やっぱり。
そうだろうなー。
そうですね。AIを使ったからめっちゃいいものができてしまうこともあるかもしれないですからね。
でも一方で人間がとんでもないものを作ってたりするじゃないですか。
曲とかで。
なんか超絶インパクトのある。
夜遊びのアイドルとかってめっちゃ流行ったりしたけど、
なんか今までにない感じの音楽をやったりするんで、
そういうものが生まれてくるのか。
今までにないものがたまにできたりするじゃないですか、音楽シーンに。
音楽シーンっていうのに注目しても。
いろんなところでそういうのが、
生成AIでブワーってやっててできるのかとか。
こういうところ。
人間がたまたま作り出すのが結構多いじゃないですか、今までは。
でもね、その点で言えば、ちょっと頭の中で思い浮かんだのが、
豆腐ビーツって人がいるんですよ。
いますね、いますね。
あの人が綺麗に描いてて、
いいと思った音楽が、生成AIが作ったものだったからびっくりして、
いわゆる音楽の苦労なわけですよ。
いろんな音楽を聴いてる人間が、生成AIが作ったやつが、
すごいいいなと思ったらしくて、
若干やっぱり脅威を感じたみたいなことがどこかにあるんですよね。
なるほど。
どうなんですかね。
私もちょっと音楽まで、
どれぐらいのものが作れるのか。
でも作る側のセンスっていうのもやっぱりあるからな。
この辺がうまくできるのが、生成AIかもしれないですし、
人が気持ちよく感じる部分とかっていうのはわかってるから。
面白いって言えば面白いんでしょうね。
逆に、民間の人とかに聴いてみたりするね。
確かに。
今年の目標がいろいろね。
絵なり文章なり音楽なり、
クリエイティブな活動をしてる人にどう思われてますか。
やっぱり水曜日のカンパネラとかに聴いてみたいですね。
生成AIの活用方法
話がでかいな。
そうですね。
我々が好きな。
いいけどっていうか、こっち側はいいけど。
まだ繋がりも何もないのでね。
今年そういうのができると面白いかもしれないですね。
なんかそういう生成AI、どういう活用が進むんだろう。
どういうふうな活用方法が考えられるかとか。
何かあります?今思うところ、かいせんさんとか。
広く一般人ですか?それとも今話してた分野?
何でも大丈夫でいい。
Kozo Nishida
言語学習とか、言語聴取機器をなくすっていうのには全然役に立つって思われてるんじゃないでしょうか。
なるほどなるほど。
僕もスピーク、以前福田さんに出てもらったときに、
スピークっていう英語の学習アプリ、AI付きでめっちゃいいよって言われたんですけど、
ちょっとあんま長続きしなかった。
1年契約したけど。
まあめっちゃいいと思うんですけど、
スマホとずっと喋ってるのはイマイチやなって思った。
僕の学習アプリはスピークで、
スマホとずっと喋ってるのはイマイチやなって思った。
僕の学習意欲が強くなかったっていうのはあるんですけど。
サービスとかいろいろあるのかもしれないですね。
Kozo Nishida
今だったら語学学習に特化したものじゃなくて、
別にChatGPTが汎用のうちの一つとして、
Kozo Nishida
語学学習アプリにも十分なってるんじゃないかって感じですから。
そうですね。スマホで音声入力でなんかいろいろできたりしますしね。
世界の課題と人間の役割
Kozo Nishida
パソコンでももちろんできるし。
Windowsのコパイロットでも音声入力できるんで。
Kozo Nishida
入力だけじゃなくて向こうから返ってくるのも。
そうですよね。音声にできますもんね。
Kozo Nishida
になってるんで。
あれすごいですよね。
Kozo Nishida
文字だけじゃなくなってるんで。
そうか。言語学習。
最近しゃべってたら、スマホの文字が年いたら読めないし、
でかくしすぎると何書いてるかわからない問題があるっていう話だったんですけど、
そういうユーザーインターフェースにうまく使うってのはありなのかもしれないですね。
耳も遠くなるからなーっていう話か。
すいません。
言語学習はそうですね。
やる気のある人にはやる気がないというところか最終的には。
人間の。
Kozo Nishida
ひとつ前に戻っちゃうんですけど、
科学技術論文とかっていうのでガイドラインっていうのは多分、
言語の英語を母語としない人が使う際っていうのが多分。
なるほど。
そうか。今までより全然ハードル下がるっていうことですよね。
英語が母語じゃない方にとって、そういういい発見をしたのをガッと出すっていう。
はい。
それおもろいですね。
Kozo Nishida
おもろいですけど。
なるほど。
正解。生成AIって言ったらそんなもんかなと。
世界で言うと、僕が興味あるのは、戦争とか始まってるわけじゃないですか。
戦争がめっちゃいっぱい起こって。
ここから世界は平和に戻っていくのか、国との世界になるのかっていうのがちょっと興味はあって。
そういう生成AIとか、ちょっと人が信用できないっていうのがSNSの世界で広がってしまった感がある。
フェイクニュースとか。
ああ、そういうのですか。
あと、変な仕事っていうか、ひっかけとかなんやかんやSNSでめっちゃあるみたいで。
そういうなんとかっていうのも大元にはあるのかなっていう世界が。
安定しすぎてたところから徐々にずれていってるっていう。
平和からちょっと離れ始めているっていうところが、どういうふうになっていくのだろうかっていうのはね。
コロナ中からウクライナ振興とか始まったわけじゃないですか。
そこがどうなるかっていうのが、世界の見方としては重要なのかなと思っていて。
そこに対して何かできるのかとか、っていうのも考えられるといいのかなと思います。
多分我々世代が近いんで、ずっと平和の時代に生きてきたみたいな感じじゃないですか。
なんかそれが変わり始めているっていうのをどう捉えてとかっていうのはね、ちょっと考えたい文脈ではあるのではないかなと。
世界的な視点としては。
その辺どうでしょう。
Kozo Nishida
アイディア何もないですね。
アイディアはあるかなっていう。
Kozo Nishida
そっちのとは逆の方であれば全然起こり得るっていうのはわかるんですけど、
アルシミューションとかっていうのとか、実際存在しないんだけど存在しているかのように思わせるとかっていうの方が思い浮かぶばっかりで。
Kozo Nishida
よく使うっていうのはもうあまりわかんないですね。
よく使うっていうのは、何に生み出せるデータが増えてありがたいということくらいかな、スピーディーに。
僕のさっき喋ったのは、生成AI全然関係なく、そういう世界の課題があるよなっていうところです。
そういう課題をどう考えるかっていうのは重要なのかなっていう。
でもそういうのを考える甲斐みたいなものはありあるようですよね。
Kozo Nishida
詳しくは知らないんですけど。
なるほど。
多分そういうのは生成AIでなんとかできるものでもないし、
人間が問われる課題、人間性とか、人間が解決しないといけない課題なのかなっていう気はしている。
生成AIでできる分野とできない分野とあって、
人間がどこに役立つのだろうとかっていう話はあるわけですが、
目の前に大きな課題があるし、そういうのを考えるっていうのも一つ面白いのではっていうところかなと思ってます。
どうなるっていうところで、それがどうなるんだろうっていうのが。
気になります。もっと当然気になりますよね。
ウクライナとかイスラエルとかね。
そうなんですよ。2つで起こってて、ここから広がると世界大戦になるっていうような局面ではあるけど、
今までの歴史を見ていると、みんなあんま気にせずに、「大丈夫大丈夫。」みたいな感じで、
一気に世界に広がるみたいなのが通例ではあるので。
その辺を気にして人間の役割とかを考えるっていうのは、
ちょっと課題がでかすぎるんで、僕らで考えてどうなんねんっていうところだったりするけど、
心の隅にでも置いておきたいものではあるかなと思ってます。
どうするとかは何もないですよ。
っていうところかな。
世界については。
次は狭いことを考えてみましょうか。
個人、自分個人、個人とどうかってことなんですけど。
ここのシートに書かれてるのは、
忙しくなくなりたい。
暇をもっと作りたい。
もっとやや活用したいっていうふうに書かれてるんですけど。
これどうなんですかね。
これなんかすごく切実な気持ちが伝わってくるんですけど。
Kozo Nishida
西田さん、自分なんですけど、単に楽したいって思ってる感じですね。
やっぱり研究とかしてるとめちゃくちゃ忙しいっていう感じなんですかね。
研究関係の人は。
Kozo Nishida
そう見えますね。
自分よりももっと忙しい人が周りにいる感じなんですけど。
なんで研究者は忙しいんでしょうね、常に。
書くことの楽しさと文学、映画の魅力
Kozo Nishida
効率化されてないからなのかどうなのか。
仕事を受け負いすぎてると思いますけど。
なるほど。
逆にそれをやらないと成り立たないっていうことなんですかね。
Kozo Nishida
仕事を多く受け負わないと。
人の性格っていうのもあるかもしれないですけど。
だいたいそういう状況になってるんじゃないですかね。
でも研究者の方ってめっちゃ賢い人のトップのトップみたいなところじゃないですか。
そういう人たちって、生産性のためにどうするかとか、
どういうふうに管理してるのかとかって、ちょっと知ってみたくないですか、かいせんさん。
でもね、私大学院で研究してたときに、よくそういう本読んでましたよ。
研究者の仕事術みたいな本とかが出てた。
そういうのがあるんですね。
そういうのをよく読んでました。
それを読んだおかげで、多少は確かに効率的になりましたけどね。
でも本当そういうの苦手なんで。
Kozo Nishida
でもですよ、世の中ではワーク・ライフ・バランスみたいなことが言われるわけじゃないですか。
人間の頂点にいる方々、いろいろ研究されてる方々がそうではないっていうのはなぜなのか。
考えに考え尽くさないと何か出てこないからっていうのはあるのかもしれないですけど。
なんなんでしょうね。
Kozo Nishida
興味深いなと思って、逆に。
そういう人たちはワーク・ライフ・バランスとかうんたらとかっていうのは全く適用されてない。
なるほど。
逆にそういう方々ともアクセスして聞いてみたいですね。
会津さんも西田さんもそういう繋がりが多くあると思うんで。
そういう方にいろいろ話聞いてみるとかっていいのかもしれないですね。
逆にどうやったら楽になるかとか。
筋トレした方が脳も活発に動いていいかもしれない。
研究者の人が。
そういうのもあると思うんですよね。
西田さんとか結構いろいろ自転車で動かれたりしてますけど。
いやでもそれだけです。
逆に発想。
ビジネスのアイディアを出す人とかって運動とか大事やみたいな感じで、
マーク・ザッカーバーグなんかも格闘技やったり、めっちゃマッチョになっていてますよね。
その辺どうなのかっていうのを今年いろんな人に聞いてみるとかあるかもしれないですね。
経営者の人に例えば。
マッチョになったほうがよかったかどうかとか。
でもそういう研究者の方ほどちょっとした余裕を持って新しい技術をつけて、
生産性を上げていく意味ってありそうな感じはするんですよね。
逆にゆっくり本を読んで研究するとか。
Kozo Nishida
研究もいろいろあるわな。
そういう時間がないからちょっとGPTにめちゃくちゃ頼ってる人が多いという印象で。
逆に。
でも研究者っていうのがあまりわかってないから、逆にそういう方をゲストに迎えて。
また文系と理系とでも違うかもしれないし。
文系と理系って言う訳が多分よくないかもしれないですけど。
実験をしまくるタイプと考えるのが仕事とか。
Kozo Nishida
自分は研究者じゃないので、とにかく楽になりたい。
楽しく生きられたら頑張りたくないんですっていう感じ。
楽しくっていうのは重要な気がしますね。
僕は逆に忙しくなりたいなって最近思い始めて。
キッキーで適当に過ごしてきたんですけど。
世の中を見回すといろいろ仕事にできそうなものがあるなというところで。
結構そういう人とのつながりでペインポイントが見えるみたいなことも多いんだなっていうのが最近感じているところでして。
いろんな人とつながっていろんなことをするっていうような方向にしたいなと。
それを会社にして収益が上げられたら自我創学の評価もされるんで。
そういうようなことを拡張していきたいなと。
2024年、つながりを広げるとか、アイディアを形にするとかっていうのを目標にしたいかなと。
Kozo Nishida
同意でして、そこは僕も好きでやりたいっていう感じなんですけど。
そのために暇を作りたいっていうことですよね、西田さんの場合。
そうですね、はい。
結構そのイメージがわかるような気がしていて。
仕事って給料が決まっているものだと、その中でしか、
例えば20万円の仕事だったら20万円でやらないといけないけど、
その中でそれが1日全部取られてしまうと、20万円の人生でしかないような気がするんですよね。
だからちょっと余裕を持って、同じ20万円の仕事でも余裕の時間があって、
もうちょっとそれを拡張できるような新しいことをやったり、
繋がりを作ってっていうのがいいのかなって、僕もあんまり仕事のこととかわかってないんですけど、最近。
会社を持って経営してるとGQじゃなくて、そういう拡張していく、売上を拡張するとかっていうのをもっと考えてうまくその仕組みを作るとか。
なんで経営者はちょっと暇でないといけないって言われるのは、そういう部分かなというふうに。
余裕を持って、ちょっとでも余裕の時間を持って拡大を目指すみたいな。
それの時間を拡大に使うとかっていうので、いいんかなって思ってます。
なんで、面白いのが、相反することを言っている僕と西田さんが実は目指しているところは一緒だったっていうのが、
この話面白いのかなと思っていたりはするんですけど。
なんかうまく言えない。
こういうのはちょっとね、こういうのもフォーカスして、今年話していけると面白いのかもしれないですね。
カイセンさんどうですか、個人的に。
私ちょっと今考えたんですけど、個人的には、やっぱり仕事が大事ではあるんだけど、
やっぱり仕事ばっかりやってると、あるいは仕事ばっかりっていうか、何年か前にちょっと話した時にも言ったかもしれないですけど、
やっぱりちょっと私、書くことが結構好きで。
自分の中から言葉を探してくる行為で、なんかね、結構特別なことなんですよね、自分にとって。
それやっぱりもうちょっとやりたいなーっていう気持ちがもっとあって。
2年前に全員ちょっと書かせてもらったのと、去年もちょっとだけ書かせてもらってたんですけど、
またやっぱりもっと書いていきたいなーっていう、自分の考えたこととか感じたこととかを言語化して、
何か人に伝えたいとか、それはどういう形式になるかわかんないけど、もしかしたら物語形式になるかもしれないし、
もうちょっと違った形式になるかもしれないし、どうなるのかわかんないけど。
なんかね、書いてるとね、やっぱりね、文章を書いてると、なんかいい影響があるんですよね。
自分の人生のことにもいい影響があるし。だからちょっとまた書き続けたいなーって思ってて。
なるほど。それは技術的なことではなく、人文的な?
割とそうですね、人文的な。人文的なっていうか文学ですかね。
やっぱりやりたいなーとかってすごい思ってて。
Appleのジャーナルアプリと生成AI技術
文学的な、なんか面白いですよね、文学とかも。一周回ると、意味ないやろみたいな感じにも捉えられがちやけど。
あ、それで今思い出した。岡田さん、カズオ・イシグロの引用してたじゃないですか。ノートだっけ?4年以内なんですね。
それでカズオ・イシグロの話を書いてて、黒沢明が見たいなと思ってたじゃないですか。
カズオ・イシグロがリメイクした「生きる」っていう作品があるんですけど、あれの黒沢明版は非常に素晴らしいですよ。
見ようと思って。
カズオ・イシグロの「生きる」っていう作品が本当に素晴らしい作品なんで。
カズオ・イシグロ版も見たいけど、まずは。
黒沢明版も素晴らしいですよ。
僕、黒沢映画とか見たことないんですよね。オズ映画はちょっと見たことあるんですけど。
はいはいはいはいはい。
そういうのにも触れとかないとな。やっぱり日本のすごいものとして。
すごいものとしてっていうか、エンタメでいいと思うんですけど。
すごいものと思ってみたらね。
映画は映画で、ちょっとエンタメ要素もあり。
あんまり拡張高くしすぎてしまうと逆にダメじゃないですか。
なんかハードル高いとか。
オズの方がもうちょっとエンターテイメントじゃないかもしれない。
オズはなんか平坦に。
平坦に日常を描くが、中に趣があるみたいな。
クロスファーはもうちょっと。わーでもいろんな作品があるからわかんないけど。
生きるはでもおすすめですよ。
生きるとかね、結構昔の映画やから、安くてDVDとか売ってるんちゃうかなと思って。
なんか、たぶんなんなかの形で。私Amazonプラグで見たのかな。覚えてないかな。
でも文章を書くっていうのも面白いですよね。僕もブログを今年はつけるようにしようと思っていて。
やっぱり何か書くときに、
何か書くときに、
何か書くときに、
Kozo Nishida
仕事で本を書いてくださいとか来ても、スルッと書けるし。
仕事で本を書いてくださいとか来ても、スルッと書けるし。
あと日常を思い返すっていうのでもいいのかなと思う。
iPhoneを最近買ったんですけど、
iOSの、
iOSの新しいアプリケーションが日記アプリなんですよね。
Kozo Nishida
今頃そんなもん出すんかみたいな感じですけど、
なんか多分意味があるんやろうなぁと思って、まだちょっと調べてないんですけど、
そのデータを元に何かやるとか、将来的には生成AIとかで。
iOSのデフォルトの
Kozo Nishida
iOSのデフォルトのアプリとして、
そういうものが新たに追加されたみたいな感じ。
最近のiOS何個か忘れたけど、それでジャーナルっていうのが出て、
出たみたいな感じなんですよね。
なんか不思議じゃないですか。今どきそんなものに付け加えるんかみたいな。
興味のあるテーマの拡張と新たな道の探求
Apple的にはそれがリラーアプリやと考えて出してると思うんで、
あんなでかいところがそういうふうにやるっていうのは、
なんかあるんやなっていうのが。
Kozo Nishida
本当だ。
2023年12月11日ですか。
そうなんですよ。
リリースというか、ウォンチされたのが。
だからね、
ここの深い考えが多分あると思うんで、
そこは知りたいんですけど、やっぱりApple出しとらへん。
Kozo Nishida
いや、それはどう、今その
パーソナルズライズされた提案とかの。
僕も多分同じの見てると思うんですけど。
Kozo Nishida
それですね、第一点っていうのは大和さんがおっしゃってたようなことと、
人生の一瞬を捉えるみたいなのが書いてると思うんですけど、
その次のは、生成AIっていうのと関係じゃないですよね。
だからね。
一点目で残した情報を元に
フロンプトを振り返りを流すプロンプトってなってるんで、
バリバリ意味あるし繋がってるものなんじゃないかなっていう気がしますね。
そうなんですよね。だからなんか面白いなと思って使ってるんですよ。
Appleが何をしようとしているか。
ここが結局、最も役に立つ分野ではないかと僕も思っていて、
これをどう拡張していく、拡張っていうか、
Appleと違う道を見つけてうまく活用するかとかっていうのは
めちゃくちゃ面白いかなっていうのが最近。
これも一つですね。
Kozo Nishida
これはすごい良い情報をいただきました。
これね、めっちゃ喋りたいんですよ。
コミュニティマネジメントと多様性
めっちゃいろんな人の方がどう思うかとか喋りたいんですよね。
だから今日ちょっと喋れてよかったです。
Kozo Nishida
これあれですね。
実は同じようなことが他のところでないかっていうとあると思うんですけど、
Appleだと使いやすくて。
いやそうなんですよ。
良さそうっていうので。
写真撮ったやつもその日写真撮ったやつとか出しながら、
今日どうでしたかみたいな感じでこのプロンプトっていうのを出してくれて。
で、いいのが最近のスマホって音声認識もめっちゃすごいんで、
音声で日記を付けれたりするから、
より質問されて自分の言葉で答えてみたいなことが残るからいいのかなっていう風に。
思っています。
だからこの日記の再発明みたいなことがされて、
どういうふうに役に立つとAppleがもっと考えているのか、
深い部分を知りたい。
なんでこんな日記アプリ。
でもAppleだからすごいんやろうな。
すごい元の。
じゃないとクック船長に怒られるわけじゃないですか。
なんでね、これはめっちゃ考えながら使ってるんですけど。
この辺もいろんな人と生成系。
生成系の人はあんまこういう話してないんですけど、
実はこういうところを見て考えないといけないのかなと思っているというところです。
なんかめっちゃよくわからん話になってます。
Kozo Nishida
いいんじゃないですかね。
雰囲気で感じ取れるものがあります。
なんでこの辺もみんなで使って話すとかありかもしれないですね。
でもiPhone持ってないとあれかもしれない。
Kozo Nishida
そうですね。iPhoneとかiOSじゃないとっていうアプリケーションいくつかありますよね。
そうですよね。
AppleはGoogleの場合今日として使えるしいいんですけど、
Appleの場合Appleでしか使えないっていうのは、
それも売りではあるんですけど。
他に何か。
すみません、僕が長く話しすぎた。
どうでしょう。
いいんじゃないですか。次行きましょうか。
次は世界工事員ときたところで、
次は中間のコミュニティですね。
コミュニティについて話したいと思ってるんですけども、2024年。
一番初めに抱えてるのが全世界的な様子を見たいコミュニティマネジメントとか
というふうに抱えてるんですけど、
Kozo Nishida
これってどんなことを考えられてるんですか。
これは自分はパイデータという、
日本だけじゃない世界的なコミュニティのオーガナイザーやってるんですけど、
外国の様子ってどんなのかなっていうのを見るのが楽しいので、
日本のことを気にする必要があるかもしれないですけど、
外国に目が行ってしまってて、
こういう感じでこういうことが起きましたという感じです。
外国ではX離れが進んで、多様化が進んでるっていう雰囲気なんですか。
Kozo Nishida
とりあえず、自分が興味を持ってるようなコミュニティっていうのは、
どんどんXからはTwitterからは離れていって、
他のやつを使うようになってますね。
この文章で気になるのは、
メディア、ストラテジー&ソーシャルメディアを担当するグループが
コミュニティに置いているっていうのが。
Kozo Nishida
それも気になってまして、
メディア、ストラテジーとかソーシャルメディア、
ワーキンググループみたいなのが、
結構はっきりと設けられてるような気がしてて、
そういうコミュニティっていうのは。
ソーシャルメディアこうやっていくとかっていうのを議論して、
方針とかを決めてるみたいなんですよね。
逆にそういうところに、
パイデータだったらデータ分析関係ないけど入れるみたいなところもあるんですね。
Kozo Nishida
そうだと思いますね。
そういうところに特に興味があるんですみたいな人が、
ボランティアやってたりしますね。
なるほど。
だからデータ分析以外の人も入りやすいし、
だからこそ拡張していきやすいみたいなのもあるのかもしれないですね。
多くの人がパイデータっていうのに触れやすい。
一方で日本だとデータ分析以外の人入りにくいみたいなところが、
例えばプログラミング関係なかったら入りにくいかなみたいな。
確かに。
いろんな役割を作って、
それにボランティアでも参加できることにより、
巻き込みやすいのかもしれないなって、この文章を見て。
Kozo Nishida
その通りだと思います。
いや、ほんのりコミュニティを拡張したいなと思うんですけど、
そういう発想がなかったんで、
逆に担当するグループ、
メディアストラテジーとかも僕らが勝手に考えて勝手にやってるみたいな感じが今なんですけど、
ブログ書いたり。
逆にそういうので人に参加してもらってっていうのも面白いですよね。
そうですね。
そうか、その面でも多様性みたいな。参加できる人の多様性。
はい。
Kozo Nishida
基本的にワーキンググループみたいなのを設定するのが常識のような印象を受けたりします。
ワーキンググループが大事なの?
Kozo Nishida
はい、コミュニティっていうのは。
なるほど。
このメディアストラテジー&ソーシャルメディアっていうのをコピペした元はジュピターなんですけど、
ジュピターノートブックの組織はこういうワーキンググループを明確に設けてますね。
なるほど。
いや、以前からちょっとした課題として、
なんか日本のプログラミングコミュニティが継続するのが難しいみたいなところがあったんですけど、
その辺りをこのワーキンググループとかみたいな感じで組織化して持続できたり、
リンクトインの活用方法の研究
拡張していくっていうような戦略が作れるのかなと一つ勉強になりました。
Kozo Nishida
こっちもそれを書き忘れてましたっていうのがありました。
コミュニティマネジメントっていうのは中に継続性っていうのが絶対に含まれます。
なるほど。
それもシステマチックにやって、しんどくなく継続させる方法。
そういう名文化されたものとか資料とかってあったりするんですかね。
それ自体じゃなくて、システムがあるっていうことが継続しやすい。
なるほど。逆にシステムなしでは考えられんみたいな。
Kozo Nishida
そうなんじゃないかという気がしてきました。話してて。
なるほどな。
ワーキンググループとかっていうのはシステムの一種ですかね。
なんかこういうやり方みたいなのがだいたいみんな思うものがあって、
それにのっとってちっちゃかろうが大きかろうがスタートして、
僕自体を目指すみたいなところなんですかね。
そういう印象を受けてます?
いや、そういう形が作れると面白いですね。ハンナリンも。
ファイデーターさんも。ファイデーターも中に入ってるからいいんか。
Kozo Nishida
そうですね。
逆に西田さんに入って、ハンナリンに入ってもらって、
この辺をいろいろ教えてもらえながら一緒にやるとかありですか。
全然。
ちょっとそれも後から相談しましょう。
カイさんさん、何かコミュニティで何かありますか。
コミュニティでそうですね、2024か。
あんまり思いつかないかもしれない。2024。
でもちょっと気になったのは、リンクトインとかカンパニーページ作ったじゃないですか。
あれちょっとどんな感じで運用する予定なのかなっていうのはちょっと気になってますね。
まだ西田さんに教えてもらって作ったらあまり方針はないんですが、
どうしていったらいいでしょうねっていうのが逆にあってですね。
これから研究しようかと。
それこそ何でしたっけ、西田さんはパイデータがあるんですか、リンクトインが。
パイデータはどんな感じで使ってるんですか。
Kozo Nishida
イベントの告知はリンクトインでやってたかなと思います。
それ以外はちょっと今すぐ見れそうなので少々お待ちください。
コミュニティメンバーが何かこういうところで発表しますよみたいなこととかを主張してるという感じ。
ツイッターみたいな感じになってますかね。
ツイッター的なことをリンクトインでやる。
あとスケジュール共有みたいな機能があるのかな。
Kozo Nishida
リンクトインの用語だとポストっていうのがツイッターみたいなもので、
イベントっていうのは本当にGoogleカレンダー的なものを共有してるっていう感じでしょうか。
そこに書く人がいて雇用につながるかもしれない、そんな感じなんですかね。
なるほど。
Kozo Nishida
コスメがよくわかんなくなってる感じですね。
ツイッターにかなりUIも似てるし。
まあまあ、そうですね。
いや面白いですね、リンクトイン。
就活の話でもタイゼンさんもマルチンゲールさんも使われてたんで。
今後そっちに移動する可能性もあるかなっていうのは。
仕事的な。
市民で見るとかっていうのと仕事で見るのと。
すみません、長いお話だけど。
ちょっと使ってみたいなと思ってるっていうところです。
なるほど。
わかりました。
OKです。
なるほどですね。
そうね。
私からはそれくらいかな、ちょっと気になってた。
じゃあ最後ポッドキャストいきましょうか。
最後ポッドキャストお話をしましょう。
はじめはリスンを活用したい、無料で使わせてもらえる。
あれすごいですね。
活用はある程度はしてると思うんですけど、他にもっと活用方法があるんですかね。
あるいはこのまま使っていこうみたいな感じですかね。
Kozo Nishida
そうですね、はい。
あれでもすごいですよね、本当に。
あれ文字起こしからどういうことができるんでしょうね。
なんか今までと違うユーザー体験があるんだと思いますけど。
ちょっとそこはまだ見えない感じはあり。
またこれAppleの話なんですけど、Appleのポッドキャストも文字起こしするぞ的なメールが来ていたような気がします。
へー。
なんかその辺で、海外でやっぱりポッドキャストだけでめっちゃ稼いでる人とかいるんで、
そういう人たちがどう文字起こしとかうまく使っていくのかっていうのを研究するっていうのはまず、
はんなりポッドキャストを拡張していく上でいいことなのかもしれないですよね。
ポッドキャストと文字起こしの活用
面白い音声コンテンツだが文字起こししてもっといい感じになっていきそうっていう。
時代が変わるところなんで、そこを研究して流行らせるっていうか。
Kozo Nishida
海外ではポッドキャストでお給料みたいなものをもらえてる人がいるんですか?
いや、海外はポッドキャストだけでとんでもないことになっている人が多いっぽいです。
それだけで仕事になっているみたいな。
だからその辺りもっと研究して拡張していけるとすごいことになるのかもしれないです。
スポンサーとかもついたりするじゃないですか、多いと。
そういう中から始まり。
Kozo Nishida
なるほど、そういう感じですか。
アフィリエイトリンクとか貼ってこれいいよとかもあるし、結構ガジェットの紹介とかしてる人もいますもんね。
なるほど。
そういうふうにつなげていければいいかなっていうのは僕はポッドキャスト一つを持っていて、
はんなりポッドキャストの目標
でもまだまだそんなはんなりポッドキャストの場合そんなレベルではないので、
まずはエピソード100人ぐらいに聞いてもらえるようになるのが目先の目標かなと思っています。
今多いものでも50ぐらいなので、それをもっと増やしていくために何かできることっていうのを考えて、
それが10万とか聞かれるようになるともう一つのメディアになるので、
そうなるととんでもないことが起こり始める可能性はあり、
ゲストにけんもちさんを呼ぶことも。
けんもちさん、すごい名前、カンパネ。
ゲストに多様な人を呼びたいっていうのは。
私が書いたんですけど、やっぱり去年のオカピさんとか、非常に良かったと思うんですよ。
良かったですね、オカピ。
だいぶちょっと、普段我々が呼んでる人とちょっと毛色が違うというか、
だからこそすごい面白かったなと思ってて。
だからやっぱりそういう、もちろんエンジニアとかプログラマーとかの話もあるんですけど、
もっと全然関係ない人やっぱり時々呼びたいなっていうのはありますよね。
そうですね、それめちゃくちゃ賛成で、
今日もいろいろ聞いてみたいなっていう話があったじゃないですか。
研究者の人とか、
例えばAppleのジャーナルに関してももっといろいろ考えている人はいると思うんですけど、
例えばAppleのジャーナルに関してももっといろいろ考えている人はいると思うので、
それに関して聞いてみるとか、使った感想を聞くとかっていうのもできるかなと思うし、
だからおっしゃる通り、対応にしていくっていうのが重要かなと思います。
それもさっきのコミュニティの時にあった海外の多様な人が参加しやすいっていう部分につながるのかなと思います。
巻き込んでいくっていうのは重要かなと。
そうなることにより我々にも、じゃあITどうしたらいいのみたいな感じで仕事にもつながるときもあるかもしれないですし、
別にそうじゃなくてもいろいろなことを知れば、いろいろな解決策も思いつくし、
いろいろ繋がりが広がっていく中で、その人の知り合いが聞いてくれるだけでもね、
ポテキャストとしては広がりもできるし。
っていうのがめっちゃ面白いのではないか。
なので、一応18回っていう成果があるので、それをもとにちょっと割といろんな人を誘ってみましょうっていう。
そうですね。いいな。いいと思います。
私もちょっといろいろ聞いていますけども。
そうですね。
皆さんもこの人の話聞きたいなと思ったら。
そうですね。誘ってみて。
そうですね。今なんか月1回みたいな感じでやってますけど、全然増やしてもいいと思ってるし。
逆にいろんな人に話を聞いて学んでいったり、ビジネスチャンスを見つけたりできると非常に良いのかもしれないです。
多様な人を呼ぶ
そうですね。なので今年の私のポテキャストの目標は、また多様な人を呼ぶ。もちろん私もなるべくそれを実現できるように。
KPI取れなくていいですか。
KPIは取れなくていいですね。
いいですね。そうしていきましょう。
そうしていきましょうっていうことで、そろそろ今日はまとめはいいですね。
ということで、本日のハンナリーポッドキャスト第18回かな。
2024年どうなるどうする回だったんですけども、皆さんお楽しみいただけましたでしょうか。
皆さんもぜひとも2024年どうするとか考えてみていただけると良いのではないかと思っております。
次回はどうなるかわからないんですけど、まだまだ我々企画持ってますんで、確実にあります。
確実にあるのでお楽しみにしてください。ということで、本日は皆様を聞いていただいてありがとうございました。
さようなら。
