1. はんなりポッドキャスト
  2. データサイエンティストのこれ..
2023-12-28 55:54

データサイエンティストのこれから

16_データサイエンティストのこれから

はんなりポッドキャスト16回は、最近GoogleのGenerative AI Summit Osakaに参加したことで刺激を受けたおがわが、かいせんと生成AIとクラウドとを混ぜ込んだ、データサイエンティストのこれからについて話します。

生成AIもデータをつなぐことで、自社に適したことが出来るようになってきた今、クラウドを使うのも大事だなーという話とかを繰り広げています。あと、イベントで聞いたキーワードとして重要だったのは「非構造データが生成AIにより分析できるものにできる」とのことではないかと思っています。

2024年はクラウドも頑張っていきたい。そんなことを考えた会でした。


SHOW NOTE

  • データ分析とクラウドのはなし

    • 生成AI

      • かなりもりあがっているような気配

      • OpenAIのAPIを使ってみたり、Azure OpenAI Serviceを使ってみたり

      • chatGPTだけではなくて他のサービスも盛り上がりそうな気はする

    • クラウド

      • Azureに入門してみたが、わりと使いやすい

      • コストは高めな気がする

      • パーツの組み合わせ、とはいうものの慣れていないと複雑なアーキテクチャは実装できないような気もしたり(苦戦中)

  • 2024年に盛り上がりそうな話題

    • 個人的にはデータパイプライン構築やデータ分析基盤構築に手を出したいとは思っている

      • Microsoft Fabricかなー

      • これまでやっていたデータ分析をできる限りオートメーション化する方向

    • 生成AI以外にまた何か出てくると面白いのになー

    • Web3はすっかり元気がないように見えるけどどうなんだろう

参考資料
生成AI時代のデータエンジニアリング入門~Google Cloudで実現する生成AIデータエンジニアリングの第一歩~ https://cloudonair.withgoogle.com/events/generative-ai-summit-osaka-23q4/resources#

サマリー

データサイエンティストのこれからについての話題です。オフラインでの交流の重要性やGoogleの生成AIの開発などが話されています。GCPのイベントでの話から、クラウドに投げることの有用性や、生成AIの活用方法について考察されています。データサイエンティストのこれからでは、アーキテクチャパターンやクラウドの資格取得、生成AIの注目、Web3の動向について話し合われています。カイセンさんとデータ分析基盤構築というテーマで話し合われ、Web3によるデータ分析の自動化や非構造化データの分析方法など、生成AIの進化による影響について考察されています。2023年に盛り上がりそうなデータ関連の話題として、データパイプラインとデータ分析が注目されています。これらのトピックがデータサイエンティストのこれからに大きな影響を与えることが予想されます。

オフラインでの交流
ksnt
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やってまいりました。
今日は第16回目となっているようです。ついに16回もやっております。
すごい。すごいとあるわ。継続力がある。
えっとですね、どうしようかな。いつもの通り、じゃあちょっとだけ自己紹介だけしておきましょうか。
えっと、今話しているのが私、KAISEN TAKAYUKIといいます。
えっと、東京でデータ分析職をやっていまーす。
データ分析職をやっていると今言ってみたんですけど、最近は木園の開発とかもやったりとかして、なんか手を広げつつある、今日この頃になっております。
すごい。あとまあ、そうですね、クラウドにも結構手を出してきたんで、なんかちょっと、自分の技術の幅が広がって楽しいなと思いつつ、
大変だなと思いつつの毎日でーす。よろしくお願いしまーす。
ogawahideyuki
よろしくお願いしまーす。はい、じゃあ僕の方も小川と申します。僕もまあ、データ分析とかを仕事にしております。
まあ、もう年末だっていうことでね、僕はちょっと最近まで、今日温泉から帰ってきました。
ksnt
おお、いいですね。京都に温泉あるんですか?
ogawahideyuki
いや、京都ではなく、ちょっと兵庫の有馬温泉。
ksnt
ああ、めっちゃいいですね。
ogawahideyuki
いや、有馬温泉ね、めっちゃいいです。
ksnt
すばらしい!有馬温泉って有名ですよね。
ogawahideyuki
うん、有名ですね。で、ちょっと、いや、温泉ええわと思って。
いやいや、温泉知らんなと思って。
スピーカー 3
うん、出発すか。
ksnt
私ね、話したっけ、誰に話したか覚えてないんですけど、昔ね、何年、10年ぐらい前にね、
前に電車に乗ってて
ご老人が乗ってきたわけですよ
ご老人って言っても結構ピンピンしてるわけですよ
元気そうだけど
でもやっぱり見た感じご老人だから
席譲ろうと思うんですね
そしたら大丈夫よって言われて
そこからちょっと会話が始まったんですけど
話は
なんだっけ
90何歳っておっしゃってて
90何歳っておっしゃってるんですけど
めちゃめちゃ綺麗な肌で
めちゃめちゃ元気なんですよ
だから私がめちゃめちゃ若くも見えますねとかって言って
秘訣は何ですかって聞いたら
温泉や温泉っておっしゃってました
ogawahideyuki
いや温泉に僕も目標ツルツルになってます
ksnt
素晴らしい
温泉って多分めちゃめちゃ健康にいいんだと思うんですよね
ogawahideyuki
いやそうですね
温泉合宿とかしましょうよ
ksnt
温泉合宿いいですね
温泉合宿いいですね
ogawahideyuki
ksnt
温泉
温泉合宿いいですね
ksnt
あんなに温泉合宿
どこかの
関西と関東の間でもいいし
間じゃなくてもいいし
ogawahideyuki
どこでもいいんで
ksnt
どこでもいいですね
ogawahideyuki
温泉地で合宿
して
みんなでうまいものを食べ
っていうのをね
いい感じで
かもしれない
ksnt
いいですね
それは賛成ですよ
ogawahideyuki
うん
ksnt
まあでもなんか合宿しようって話してましたもんね
ogawahideyuki
してましたね
ksnt
そうなんですよね
どこかのタイミングでやりたいですね
ogawahideyuki
そうですね
ksnt
オフライン大事っていうのをちょっと
このポーズキャストが始まる前にも
ちょっと2人で話してたんですけど
やっぱりねオフラインでの交流もね
欲しいですよね
スピーカー 3
うん
ogawahideyuki
ぜひ
17回そういう話をするかもしれないので
ksnt
確かに
そうですね
スピーカー 3
うん
ksnt
で今日の話題としては
Googleの生成AI
ksnt
データサイエンティストショック
2024年どうなるっていう話を
2人で話したいなと思ってるんですけど
でそのオフラインといえば
小川さんオフライン
googleのイベントでしたっけ
参加されたみたいで
ogawahideyuki
はい
ksnt
思うことがあったようなんですけど
スピーカー 3
どんな感じだったんですか
はい
僕はGoogleのジェネレイティブAI
ogawahideyuki
何ていうタイトルか忘れたんですけど
インオーサカみたいなやつに
先々週かないってきたんですね
12月14か15ぐらいに
ksnt
はいはいはい
ogawahideyuki
結構面白くて
ジェミニーっていうのを
Googleは新しいLLを generateっていうのを
Googleは新しいLLを generateっていうのを
LM発表してその日ぐらいに
使えるようになったみたいな感じで
結構ですね
大阪にしては広めの
イベント会場だったんですけど
全部埋まってて
みんな熱気がある
であとTシャツももらえる
生成AI
ちょっとできるTシャツみたいな
Googleさんが作ってですね
ksnt
いいですね
ogawahideyuki
ちょっといい感じでした
なんかねそこで
結構
ビジネスで使うサイドの
人たちっていうのが
顧客層としていて
あんまりプログラマーは多くなかった
エンジニアは多くなかった
企業のエンジニアと
その辺ITの人みたいな感じの層が
多かったのかな
っていう話を聞いてると思ったんですけど
そういう感じのイベントに
行ってきました
生成AIの話が
メインで
Generative AIっていう
タイトルサミットか
Generative AIサミット
イベントだったんですけど
でですね
なんかいろいろですね
Googleのワークスペースっていうのも
あるじゃないですか
クラウド移行とビジネス
ogawahideyuki
ワークスペースでも
ワークスペースってドキュメントとか書けるやつとか
いろいろな
収録を取っているのもMeetなんですけど
そういうツールが入ったやつにも
ogawahideyuki
生成AIが
英語ではもう組み込まれ始めていて
日本語では今後組み込み始められる
スピーカー 3
というような話とかですね
ogawahideyuki
あとは生成AI系の話
スピーカー 3
いろいろあってで
ogawahideyuki
僕として面白かったのは
結構ですね
スピーカー 3
GCPの
ogawahideyuki
GCPといえば何ですか
スピーカー 3
海鮮さん
ksnt
ビッグクエリ
ogawahideyuki
さすが
当然ですよね
なんかね
ビッグクエリと
生成AI
っていうのを
うまく組み合わせるっていうのを
Googleは
すごいいい感じに
作っている
ksnt
へー
ogawahideyuki
言ったらスプレッドシートもあるじゃないですか
Googleスプレッドシートかな
Googleスプレッドシートとビッグクエリって
繋がってるみたいな感じで
あるんですよね
現時点で
それらをうまく使ったり
Googleクラウドストレージ
GCSに入れたデータを
うまく使って
生成AIを
コントロールする
最近流行りのラグ
やるじゃないですか
Googleではですね
どうもラグを
グラウンディングって呼んでるんですね
なんか外部データを参照してやるの
通常ラグって言うんですけど
Googleでは
グラウンディングって言って
それが
めちゃくちゃ
Googleのツールを使うと
もう簡単に
みんなね
オープンエアを使っていると
最近
ちょっと名前忘れてたんですけど
僕も記事とか書いたらめっちゃ
ヒットしてるんですけど
結局
YAMLを書いて
APIをみたいにして渡すみたいな
データを
いうことをやっているんですけど
今オープンエアとかだと
Googleではですね
その辺のツールを
今年の夏に出して
企業では結構それを使って
自社のデータを読み込んで
応答してくれるみたいな
自然言語を応答してくれるような
システムが作れる
バーテックスで
チャット&
カンバセーションやったかな
っていうサービスを出した
なんでこれ
と思って
私が最近頑張っていることは
Googleさんはもう夏に
クラウドでやってくれてて
ビッグクエリーとかで
いい感じにそれをできる
Googleストレージに
突っ込んでもできるみたいな
Googleクラウドストレージ
っていうのでですね
そうか
金安さんの話を思い出して
ここでいい感じに商品を作ってくれてって
それをうまいこと作って
アプリケーション作りっていうのが
良いのではないかなみたいなんで
ここでですね
クラウド移行
これまでそれほど積極的に
スピーカー 3
クラウド移行してなかったんですけど
ogawahideyuki
生成AIを使う
スピーカー 3
なんかそれを使う
ogawahideyuki
なんか低レベル
低レベルっていうか
なんかそのファインチューニングとか
いろいろ考えるよりも
そのクラウドにあるものを使って
スピーカー 3
何をするかって考える方が
ogawahideyuki
ビジネスになるなって思ったんですね
っていうのが
スピーカー 3
そのなんか今
オープンAIの
ogawahideyuki
チャットGPT
チャットGPTじゃない
チャットGPTとかでも
ラグ的なことを
ksnt
なんかこう
ogawahideyuki
YAMLを書いて
データを渡してっていうのをやろうとしてるんですけど
そういうレベルのことは
やっぱクラウドで働いてる人たちが
作ってくれる
ここを売りにすると
オープンAIが作って
なんか
生成AI系のものを
作っていたベンチャーみたいなのが
投げ倒されたっていうのが
最近起こってたことだと思うんですけど
その辺は
なんかもう
モデルを作ってるレベルのところが
やってしまうから
スピーカー 3
あまり
ogawahideyuki
攻めるところではないし
ビジネス的な観点から言っても
そこをやって
コストに見合うリターンを得ようとすると
結局なんかGCPでできることを
スピーカー 3
自社でなんか高めの価格で
ogawahideyuki
GCPを知らない人
スピーカー 3
GCPっていうか
ogawahideyuki
多分クラウドを知らない人に
やってもらうみたいなことになるのかな
スピーカー 3
っていうのを
ogawahideyuki
思ったんですね
スピーカー 3
コストが高いものを提供する
ogawahideyuki
無知な人にみたいな
ビジネス
スピーカー 3
そうそうそうそう
まあなんか言ったら
ogawahideyuki
AzureのAPI頂いたらすぐできることを
自社で作ってしまったから
自社のものをなんか
Azure知らない人に売るとか
スピーカー 3
みたいな感じの
ogawahideyuki
なんかまあ日本語であるから
便利やとかっていうのは
あるかもしれないですけど
スピーカー 3
まあそれ
ogawahideyuki
やってもしゃあないな
ksnt
っていうのを
ogawahideyuki
感じた
ksnt
なるほど
ogawahideyuki
クラウド移行して
それを
GCPのイベントとクラウドの有用性
ogawahideyuki
それを簡単に作りながら
もうちょっとビジネス寄りのアイデアを
こう作るのがいいのかな
というのが
ksnt
なるほど
ogawahideyuki
なんか僕のそのイベントに参加して
うんうんうん
なんかそこ周辺のツール作りで
勝負しようとしてる人も多いんで
まあマニアックなとこでは
勝負できるかもしれないんですけど
うん
最近やっぱクラウドに投げた方がいいなと
その辺りは
スピーカー 3
クラウドのベンダーの人に
ogawahideyuki
まあどういう仕組みで動いているかって
いうのは
理解していて
スピーカー 3
他のなんか
ogawahideyuki
ものを使っても作れるって言うのは
エンジニア的には
必要かもしれないんですけど
スピーカー 3
どちらかっていうと
ogawahideyuki
クラウドで処理して
スピーカー 3
うまくパーツを作るみたいな
ことが良いのかなぁ っていうのを
ogawahideyuki
早口で しかも長いみたいな感じで
ksnt
いやいやいや 興味深いですね 非常に
ogawahideyuki
なるほど そうなんですよね
なんで 結局 Googleのこのイベントであって
面白かった点がもう一点あって
ファインチューニングとグラウンディングを使い分けるか
生成AIを使う際に っていう話があるんですね
ファインチューニングっていうのは モデル自体を書き換えて
自社用に整える
スピーカー 3
グラウンディングとかラグっていうのは
ogawahideyuki
自社の持ってるデータを
スピーカー 3
どこかに置いて それを検索させる生成AI
みたいなことですね
ogawahideyuki
そのGCPのイベントで言ってたのが
ファインチューニングっていうのは
スピーカー 3
新たな知識を覚え込ますにはイマイチ っていう話だったんですね
ksnt
新たな知識を覚え込ますにはイマイチ
ogawahideyuki
だから自社のデータをオーディナルに…
ksnt
Stefanできれば全然同じだと思う僕
ogawahideyuki
ください
犯罪ってやつ
ksnt
これ大丈夫ですか
ogawahideyuki
自社のオリジナルのデータを
スピーカー 3
生成AIで検索しようとしたい みたいなことあるじゃないですか
ogawahideyuki
それをやる際に モデルのファインチューニングで
乗り切れるかっていうとそうではないみたいな
そうではない!
そうではないこともないんですけど
どっちかっていうと
こういうことを言わないみたいな
縛りをかける方に
ファインチューニングを使った方がいいみたいな
ksnt
なるほど
ogawahideyuki
そういう新たな知識を加えるのには
やっぱそのラグとか
グラウンディングみたいなのが
良い
ということで
なんで
普通の企業が使うんだ
だったら
その辺
言ったら
Vertex AIのチャット&カンバセーションを
使うみたいなところが
生成AIの活用方法
ogawahideyuki
良いのかな
っていう
ところを
思った
ちょっと記憶違いもあるのかもしれないんで
あと
この
エピソード出すときには
ksnt
それ
ogawahideyuki
ogawahideyuki
,それの資料も貼っておきます
ksnt
ありがとうございます
いいですね
なるほど
ogawahideyuki
そうなんでね
スピーカー 3
すごいこのイベント参加して良かったなと思っていて
注力すべき点が見えたような気がしたのと
実現できることが
結構明確になったかな
うん
ogawahideyuki
そういうなんか
今みんなが頑張ってることは
クラウドで簡単にできるぞ
スピーカー 3
っていう話も
見えたので
ogawahideyuki
まあクラウド以降
頑張ろうみたいな
スピーカー 3
うんうんうんうん
ksnt
なるほど
ogawahideyuki
点はちょっと遅ればせながら思ったっていうところですね
ksnt
なるほどなるほど
ogawahideyuki
なるほどですね
スピーカー 3
その辺なんか海鮮さん
ksnt
そうですね
ogawahideyuki
ご意見ご感想とかありますかね
ksnt
私としては
そうですね
確かに生成AIはかなり盛り上がっているような気配を感じていて
私も実は生成AI周りのことで仕事で関わってるんですけども
そうですね
ただどうしてもね
私の場合
ちょっと今GCPは全然触れてなくて
Azureを触ってるんですけども
Azureだと有名なのがAzure OpenAIサービスかな
うん
あってるかちょっと忘れちゃったけども
あってるかちょっと忘れちゃったけども
それとかもちょっと使ってみると
スピーカー 3
まあそんなに使いづらさはないかなっていうのはある
ksnt
あとはAzureでAIを
AIサービスを使うのにも結構いろんなサービスがあって
ちょっとGCPの方よく知らないんであんまり比較はできないんですけど
例えばなんだっけ
文書検索とかかな
文書をベクトル化して
それをなんか検索する
ちょっとなんか人に喋っちゃってますけど
なんかそんなAIサーチか
AIサーチとかっていう
ogawahideyuki
似たようなやつですね
チャット&カンバセーション
ksnt
多分ちょっと今お話聞いてて似てるのかなと思うけど
あとはまあ
まあ多分GCPにも同じようなものあると思うんですけど
あとあれですよね
なんだっけ
よくあるというか
画像とか動画とかを見せて
クラウドの利用の難しさ
ksnt
それを物体検出かな
物体検出ができるようなサービスっていうのもあったりとか
そういうのをまとめてなんていうんだっけ
コミュニティブサービスシーズっていうのかな
ちょっと名前があったりとか
そういうのがあったりとかするんですよ
で私もちょっと使ってみてるんですけど
私は別に何かこだわりがあってAzureを使ってるわけではなくて
でもちょっとAzureを使うべき立場にはいるので
使ってるんですけど
まあでもちょっと使ってるとやっぱり思うのは
Azureがやっぱりコスト高いなとかっていうのはちょっと
ogawahideyuki
うん
それみんな思うことですね
ksnt
うん
でもそれって
あくまでも感想というか気がするのレベルであって
うん
あれじゃないですか
来るじゃないですか請求書が
請求書が来た時には思ったり結構高いなとかって
思ったりしてるぐらいのあれなんですけど
でも実際どうなんだろうなっていうのは結構興味があるんですけど
ogawahideyuki
そうですね結局ビジネスに使う面としては
ここにも書いておられますけど
使いやすい
割と使いやすいっていう部分は結局
時間ってコストじゃないですかビジネスで考えると
ksnt
そうですね
ogawahideyuki
だからなんか
ちょっと1、2万高いとかっていうレベルであれば
ksnt
うん
ogawahideyuki
なんか1日早くシステムができて納品できれば
完全にペイで
できるっていうか
ksnt
そうですね
ogawahideyuki
早くできると3人関わってたりすると
それだけで全然コストが違う
ksnt
うん
ogawahideyuki
っていう風になるので
まあ1人でも全然余裕だと思うんですけど
ksnt
うん
そうなんですね
ogawahideyuki
エンジニアが感じるコストと
また違うっていう部分はありますよね
ビジネス結局ビジネスに
最終的に落とし込むので
ksnt
そうですね
そうですね
そうそうそうそう
そうなんですよね
まあちょっとそうですね
今さっきのコストっていうのは
どちらかというと
遊びで使うときのためのっていう
ちょっと意味合いが入ってましたけど
まあそうですね
ビジネスの観点で言えば
そんなに多分コスト高めなのかもしれないけど
ペイするのかなとも思ってます
であとは
先ほどの小川さんのお話にもありましたし
以前金安さんを
ゲストにお話ししたこともあったんですけども
クラウドっていうのは
パーツの組み合わせだっておっしゃってて
確かに
なんていうか
そうなんだろうなとは思っているんですけど
一方でなんか最近ちょっと
複雑だってほど複雑なものでもないんですけど
ちょっと複雑なアーキテクチャーとかも
実装したりとかする機会があって
そういうふうに
なんて言うんでしょうね
意外と大変というか難しいというか
今ちょっと仕事でやってるのは
結構セキュリティとかを考えると
アーキテクチャーとかで結構
私割とそんなに関わってはいないんですけど
そこら辺
でもある程度しなきゃいけないので
そうなんですよね
そういうのも難しさっていうのも
感じたりとかはしてますけど
ogawahideyuki
いやそうですよね
パーツの組み合わせって
金安さんみたいなプロフェッショナルになると
ksnt
うん
ogawahideyuki
そこが面白いんですよ
面白くなってくるところなんでしょうけど
最初の一歩のところではいっぱいありすぎてわからんっていうのが
ksnt
うん
ogawahideyuki
とかつなぎ方とかなんかの
スピーカー 3
うん
ogawahideyuki
いろいろ書かないとダメじゃないですか
この引数とかみたいな
ksnt
うん
そうですよね
ogawahideyuki
だからどれを組み合わすかとか
どういう条件にするかっていうのは
スピーカー 3
うん
ogawahideyuki
結構
なんかあの
前から
マイクロサービスみたいなやつもそうですけど
スピーカー 3
うん
結局ややこいみたいな
うん
ogawahideyuki
ややこいし
なんか管理する側としては
管理っていうかビジネスサイドとしては
ちょっとマイクロサービスもやめてほしいなみたいな話を聞いたりもしたんで
スピーカー 3
なるほどなるほど
うーん
ksnt
なるほどですね
ogawahideyuki
まあマイクロサービスとなんかこれのパーツの組み合わせは
またちょっと意味合いも違うような気もしますけど
スピーカー 3
うん
ogawahideyuki
まあどこかにデータを貯められるんで
スピーカー 3
うんうんうんうん
ogawahideyuki
よくわかってないのに言ってるけど
ksnt
いえいえ
そうですね
なのでまあクラウド
確かに
ogawahideyuki
なんていうのか
ksnt
使い込ませればかなり
強いって思う一方で
なんていうか
やっぱそれなりになんて言うでしょうね
技術的な障壁っていうのは
まあ
すごい高いわけではないのかもしれないけど
ある程度やっぱ高さはあるよな
っていうのは感じますね
ogawahideyuki
うーん
ksnt
っていうのは感じてるんですよね
ogawahideyuki
まあとりあえずまとめると便利ではあるが
パーツの組み合わせっていうのが結構難しい
スピーカー 3
うーん
ogawahideyuki
まあ自分たちでちょっと組み立てる
のもまあ
大変かもしれないですね
スピーカー 3
っていうところかな
うーん
ksnt
まあいろいろドキュメント見れば
あるかもしれないですけど
そういうその
例えば
アーキテクチャパターンとクラウドの資格
ksnt
アジュールだったら
こういうアーキテクチャパターンっていうのがありますよ
みたいなのが
ページがあったりとかするので
そうするとアーキテクチャのパターンが
あるっていうことは
要は
なんていうか
それを実現するためにはどうすればいいか
っていうことも
あるわけですよね
ogawahideyuki
でもね結構依頼されたりすると
そのアーキテクチャからちょっと外れてると
変わるじゃないですか
ksnt
まさしく
ogawahideyuki
まさしくのとこだと思うんで
ksnt
まさしくのとこ
ogawahideyuki
それがねわかりにくいんすよね
スピーカー 3
うーん
ogawahideyuki
大体何やってても
スピーカー 3
うん
ogawahideyuki
チャッチGPTが答えられないみたいな感じの
ものになってくるっていうのが多いし
まあそこにプロフェッショナルの意義があるのかもしれないが
大変ではあると
スピーカー 3
うん
ksnt
まあそうね
そこにプロフェッショナルの意義があると
そうねそこにプロフェッショナルの意義があるのかもしれないが
プロフェッショナルの、そこまで簡単にできちゃうと、なんていうか。
まあね、兼康さんもちょっとおっしゃったかもしれないけど、
スピーカー 3
私の仕事をやってしまいますから、みたいな。
そうなんでしょうね。
ogawahideyuki
いや、なんでね、僕としてはクラウドの資格を、
スピーカー 3
広範囲の知識を得るのに、やっぱクラウドの資格とかっていいっていう話を兼康さんもされてたんで、
ogawahideyuki
最初の処方のところを、3つの有名なクラウドで、
一休中に取れたら面白いのかな、来年の。っていうのがちょっと思ったところで、
それをやった上で、また兼康さん会をやっていただけると、すごい面白いのかもしれないなと思って。
ksnt
なるほど。
ogawahideyuki
難しい点とかも、前回多分あんま分かってない。
分かってない。
分かってない状態で話聞いてるじゃないですか。
スピーカー 3
非常にもったいないな、頭あるんですけど。
ogawahideyuki
ちょっと理解した我々が、兼康さんに聞くかい、みたいな。
なるほど、いいですね。
スピーカー 3
確かに確かに。
ogawahideyuki
やっぱり、兼康さん的には、組み合わせっていうのが面白いっておっしゃってたんで、
スピーカー 3
その辺りを理解できるようなところと、
ogawahideyuki
面白いと思っておられるところとか聞けると、
非常に良いのかもしれないなと。
そうですね。
ksnt
クラウドの資格、そうなんですよね。
私も今年中に取るつもりだったんですけど、ちょっとバタバタしてて。
ogawahideyuki
いやー、仕事始めるとね。
ksnt
そうなんですよ。
1月に受け入れると思うんだけどな。
ogawahideyuki
勉強はしてるんですか?
ksnt
ん?
ogawahideyuki
勉強はしてるんですか?
ksnt
勉強はしてます。勉強してます。
勉強はしてますし、なんかね、初歩的な本は読みましたね、Azureの。
ogawahideyuki
おおー。
ksnt
いっけ。
Azure入門ガイド。
おおー。
難しくないっていうか、もうここから始めなきゃっていうので、
結構ちゃんと付箋が、めっちゃ頑張ってます。めっちゃ頑張ってます。
スピーカー 3
そうなんですよ。
ogawahideyuki
いやー、偉いな。
ksnt
そうなんですよ。もう本当にでも、仕事に使うんで、もう、
ゼガ引いても、入れでも、やんなきゃいけない。
ogawahideyuki
いやー、そうっすね。
仕事に使うっていうのはモチベーションになりますよね。
ksnt
モチベーションになりますね。モチベーションになるし、
あと一緒に働いてる方は、方が、なんていうか、Azureは詳しくないっておっしゃるんですけど、
クラウドとかインフラ周りのこと、非常に詳しい方なんで、
すごい勉強になってるんですよね。
ogawahideyuki
めっちゃいいですね、それ。
ksnt
めちゃめちゃいいですね。めちゃめちゃ、こんなことを考えてるのかとか、
ogawahideyuki
こうやって実現していくんだ、とか。
いやー、それいいな。羨ましい。
仕事しながら、学ばさせてもらってます。
スピーカー 3
いやー、非常にいいですね。
ogawahideyuki
クラウドは必須に今なっているようだが、
データサイエンティストでも、そういう流れで、
スピーカー 3
うん。
ogawahideyuki
生成AIとかでも、結局そこ、なんかあんまり、
モデルをいじくってる人たちを見ていすぎると、あまり良くないのかな。
良くないっていうのは、ちょっと僕の視野的には、
クラウドとかで便利に使えるツールがあるぞっていうところを、
うん。
学びながら、それを使う方法を考えた方がいいのかなっていうのは、
生成AIの注目とデータ作りの簡便化
ogawahideyuki
うん。ちょっとした感想として。
でも、イベント参加で、ここまでいろいろ意見とか、
スピーカー 3
学べたっていうのは、非常に良かったなと。
ogawahideyuki
なるほど。
海鮮さんともちょっと話したかったっていうところでした。
ksnt
なるほど。
そうですね。じゃあ、来年も引き続き、我々クラウド、
ogawahideyuki
我々クラウドにも注力して、
ksnt
クラウド分野に進出し、
ogawahideyuki
進出しましょう。
2人とも資格をいつ取れるか。
僕より海鮮さんの方が絶対早いと思いますが、
ksnt
分かんないけど。
ogawahideyuki
僕の中で取りたいなというのがあります。
ksnt
そうですね。取っていきましょう。
スピーカー 3
取って研究していきますか。
ogawahideyuki
はい。じゃあ、次のネタとしては、
2024年に、
データサイエンティスト職で、
スピーカー 3
盛り上がりそうな話題。
なんでしょうね。
データサイエンティストだけではなく、
ogawahideyuki
なんか盛り上がりそうな話題ないかなというので、
ちょっと海鮮さんと僕で話したいかなと。
ksnt
そうですね。
ogawahideyuki
次は私から少しだけ話させてもらうと、
ksnt
なんていうか、
生成AIが大体1年ちょいぐらいですかね。
1年ちょいぐらいなので、
だいぶ注目されて、
いろいろ面白いことになってますけど、
生成AI以外にまた何か出てくると、
またいろいろ盛り上がりがあって、
面白そうだなとは思ってます。
仕事も生まれるし、
我々にとっては何だろう、
ありがたいというか、
ありがたいのかありがたくないのか、
勉強することが増えて、
でも楽しいけどな。
生成AIで勉強するの楽しいんですよね。
なのでまた何か新しいものが、
この業界でどんどん新しいものが出てくるけど、
また何か新しいものが出てくると、
面白いなと思ってて。
ただ一方で、
Web3の動向
ksnt
Web3が最近元気がないような気がするんだけど、
どうなんだろうなっていうのを、
聞きはしていたりとかはします。
Web3ってどう思うのですかね、最近。
ogawahideyuki
Web3はやってる人はまだやっているというか、
地道に活動されているところではあると思いますが、
ksnt
やっぱりね、VCとかが、
ogawahideyuki
生成AIの前まではWeb3がメインだったんですよね。
結構、アンドリー・センフォロビッツとかも、
Web3ガンガン行こうみたいな感じで、
今もやってると思うんですけど、
やってるし、けどやっぱりフォーカスは、
生成AIに移っている。
今までみたいにトップではなく、
スピーカー 3
2番目ぐらいに入るみたいな感じに。
ogawahideyuki
企業としてもWeb3結構難しいような気はしていて、
生成AIの方が、
損益とかにうまく結びつけやすい、
分かりやすいところではあるっていうのがあると思うんですよね。
生成AIに走ったっていうのが、
とんでもないことが起こっている感じはするので、
生成AI自体が、
スピーカー 3
確かに。
ogawahideyuki
言ったら、
ksnt
マルチモーダルとかって言われるようなやつだと、
スピーカー 3
名刺読ませて、情報にするのが長官だったりするんですよ。
ksnt
PDFを読ませて、それをね、
文字データにするとかっていうのを見たことある。
ogawahideyuki
言ったら、
Googleの、
メモツールとかだと、
無料のメモツールとかで、
名刺情報が、
簡単に、
データ化できたりするんですよ。
ksnt
文字起こし。
ogawahideyuki
ちょっとイメージしにくいかもしれないので、
俺は動画は外に出さないので、
海鮮さんにだけお見せして。
ksnt
ありがとうございます。
ogawahideyuki
僕、最近、
名刺の保存とかって、
こんな感じで、
こんな感じでって言ったら、
読者の方、聞いてる方には見えないと思うんですけど、
Googleキープっていうツールがあるんですけど、
これ、僕の名刺を読み込ませた状態なんですけど、
これ、まず画像を入れて、
これを文字起こしするっていうモードがあるんですね。
ksnt
はいはいはいはいはい。
ogawahideyuki
これかな?
スピーカー 3
ちゃうな。
ogawahideyuki
ちょっとここでは出せないですけど。
ksnt
はいはい。
ogawahideyuki
で、一番面白いのが、
ksnt
これ日付で書いたんですよ。
ogawahideyuki
はいはいはいはい。
じゃあそれもちゃんとこういう風に、
ksnt
読んでくれるんですよね。
ogawahideyuki
読んでますね。
スピーカー 3
で、名刺の情報。
ogawahideyuki
うん。
で、今までやったら、
この文字起こしだけで終わってたんですけど、
うん。
生成AIがあると、
ksnt
うん。
スピーカー 3
その、
ogawahideyuki
言ったら、
名前だと思うやつは、
名前に分けて、
データを作ってくださいみたいなことができる。
うんうん。
メールっぽいものはメール。
今までコードやったら、
そこに、
言ったら、
名刺って、
各社によって書かれてる内容が違うので、
ksnt
順番が違う。
ogawahideyuki
順番違いますね。
だからそれっぽいものは、
ksnt
それに分類するみたいなコードを作らないとダメだったじゃないですか。
ogawahideyuki
そうですね。
生成AIがあると、
それっぽいのをこっちに入れてくれっていうだけで、
まあミスはあるけど、
ほぼ、
ksnt
データとして作れるみたいな、
なるほど。
ogawahideyuki
ことができたりするんですよ。
スピーカー 3
なるほど。
ogawahideyuki
なんか、
なんでこの話始めたかちょっと忘れたんですけど、
盛り上がりすぎて。
ksnt
なるほど。
ogawahideyuki
でもこういうのとかが、
スピーカー 3
簡単にできるっていうのが、
ogawahideyuki
言ったら、
条件分岐とか書かなくてもいいから、
うん。
めちゃくちゃ簡単にコードが作れて、
データ作りも簡単になるみたいな。
じゃあ、データ作りは大変だっていうのは、
このGoogleのイベントでも話してたんですけど、
でもそこにも、
生成AIを役立てて、
楽にできる部分ができてくるっていうことですよね。
ksnt
うんうん。
ogawahideyuki
とかっていうので、
なんか非常に、
スピーカー 3
とんでもないこう、
うん。
ogawahideyuki
事象だなと思って。
うんうん。
データ分析基盤構築とWeb3
ksnt
いや、私も思ってますよ。
その、
かなり、
あれですかね、
仕事でもチャットGPTに、
聞いたりとかしながら、
仕事してますから。
スピーカー 3
うんうん。
ksnt
つい、
スピーカー 3
こういう時期だなと。
うん。
ksnt
そうなんですよね。
いや、本当に生成AIが、
なんていうか、
初めはね、
結構、
なんていうか、
ね、
それこそ、
得意なところが、
どういうところかっていうのが、
分かんなかったりとかしたから、
使い道が分からなくて、
本当に役に立つのかなとか、
なんかね、
原作なんだと思って、
なんか、
誰々について、
教えてたかって言って、
間違えたことがあってね。
確かに。
ogawahideyuki
そうそう。
ksnt
それで、なんか、
全然使えないじゃん、
みたいな話になってたけど、
ogawahideyuki
うん。
ksnt
勝利じゃないんだよね。
そういうレベルじゃなかった、
ogawahideyuki
っていうことですよね。
そうそうそう。
ksnt
だからでも、
逆に、
ogawahideyuki
このツールを使って、
ksnt
新しいものが出てくるのが、
ogawahideyuki
早くなるっていうのは、
ありそうですよね。
ありますね。
間違いないですね。
間違いないですね。
ksnt
そうですね。
ogawahideyuki
そうですね。
ksnt
間違いなく、
あると思うんですけどね。
ogawahideyuki
でも、
Web3も、
難しい、
普通の人には、
難しすぎるっていうのは、
あったんですけど、
これを使って、
なんか、
簡単にしてしまう、
ksnt
とかっていうのが、
ogawahideyuki
あー、
なるほど。
言ったら、
その、
ウォレットっていうものが、
あるけど、
Web3の中心には、
それが難しい、
っていうのとかも、
うん。
スピーカー 3
何か、
ogawahideyuki
解決してしまう、
糸口を、
作って、
しまう人が、
出てくる、
とか、
ksnt
いう、
ogawahideyuki
いろいろ考えながら。
ksnt
なるほど。
意見の交換とかで。
ogawahideyuki
意見の交換とかで。
意見の交換とかで。
うん。
交換っていうのは、
どういう形かは、
どういう形かは、
スピーカー 3
分かんないですけど。
ogawahideyuki
分かんないですけど。
スピーカー 3
うん。
ksnt
うん。
じゃあ、
Web3に関しても、
Web3に関しても、
生成AIがきっかけとなって、
生成AIがきっかけとなって、
何かまた、
新しい、
何て言うか、
何だろうな、
ブレイクする、
みたいなのが、
ogawahideyuki
起こる。
そうなんですよね。
何か、
とんでもないツールが、
スピーカー 3
出てくる。
ksnt
そうですよね。
ogawahideyuki
これを使った、
ブレイクする、
っていうのが、
スピーカー 3
すごく賢で、
ogawahideyuki
出てくる。
いや、
そうですね。
ksnt
そうですね。
スピーカー 3
これが、
ksnt
これが、
たぶん、
2024年とかに、
出てき始める、
でしょうね、
そういう。
なるほど、
スピーカー 3
なるほど、
ksnt
なるほど、
なるほど、
確かに、
確かに。
そうですね。
そういう、
そういう話題も、
盛り上がりそうですね。
ogawahideyuki
確かに。
そうですよね。
ksnt
だから、
こんなことしましたっていうのが、もうすでに…
ogawahideyuki
そういう人とちょっと喋ってみたいですね。
そういうことを考えてる人と。
あーいいですね、来年は。
ksnt
なるほどなるほどなるほど。
いいですね、確かにいいですね。
生成AIの進化とデータ分析
スピーカー 3
なるほどなるほど。
ksnt
そうですね。
で、ちょっと話変わって申し訳ないんですけど、
まあ、終わりもしないんですけど。
個人的な話をさせてもらうと、
私、やっぱりずっとデータ分析をやってきてて、
まあ来年は盛り上がりそうかどうかは分からないけど、
データパイプライン構築とか、
データ分析基盤構築に手を出したいなと思ってて、
で、今年あれですね、
今年かな?多分今年だと思うけど、
Microsoft Fabricっていうのが、
サービスがMicrosoftから発表されたんで、
まあそれちょっとやってみて、
データ分析ってこれまで私は何て言うか、
スピーカー 3
例えば何だろうな、
ksnt
まあ何か、
何かあるデータ分析Aブロックをやって、
その後Bブロックをやってみたいな、
Cブロックをやってみたいな、
何かそういう分かれてたんだけど、
それを何かもっとオートメーション化してっていうことを、
何かやれるようになったら面白いのになあとかって思ってて、
まあそこら辺ちょっとやりたいなとは思ってるんですけど、
本当にそういうプロジェクトでアサインしてもらえるかどうかは、
ogawahideyuki
また分かんないなっていう感じですね。
なるほど。
ksnt
解説は?
はいはいはいはい。
スピーカー 3
マイクロソフトファブリック、僕もちょっと解説の勉強会でやりましたけど、
ogawahideyuki
これの全貌みたいなんて教えてもらったりできるんですか?
ksnt
全貌はね、私も分からないもんな。
ごめんなさい。
ogawahideyuki
言ったらデータが何かに入力されて、
それをどんどん加工していくようなツール、
パイプライン構築とかも簡単にできるみたいな感じなんですか?
ksnt
だと思うんですよ。
そうなんですか?
スピーカー 3
まあ、本当にそうなんですけどね。
ksnt
ちょっと大変な話なんですけどね、
だと私にはそう見えてます。
へー。
例えばデータが変われば今度はまた、
変わった段階でそれがトリガーになって、
バーっと走っていくみたいな。
でも本当にそこまでデータ分析の作業が、
スピーカー 3
オートネーション化できるのか、できないのかってこと自体も、
ogawahideyuki
僕が思うのは
このデータ分析基盤みたいなところ
データ基盤
データを最初にどれだけうまく作って
それをどう流していくかみたいなところなのかなって
ちょっと思ってるんですよね
ksnt
そうかもしれないですね
スピーカー 3
そういうとやっぱり
ksnt
オートメーション化 自動化できる部分っていうのは限られてはいますよ
ogawahideyuki
でも逆にできる部分も多いかなっていうのと
情報収集も結構どうなんでしょうね
この辺りも情報を最初に得て
データとして
スピーカー 3
読み込む部分も
ksnt
また生成AIの話になって
ogawahideyuki
疲れ気味かもしれないですけど
例えばこのGoogleのイベントの話であったのは
今まで音声データ
ksnt
電話の音声データとかって
ogawahideyuki
文字起こしとかしてないことの方が多くて
音声データとして置かれてる状態の方が多かったみたいな
ksnt
なるほど
スピーカー 3
しかし一方で
ogawahideyuki
この生成AI
出たことにより
それの文字起こしとかも簡単になって
かなりの精度でできるようになったと
それを文字起こして分析できるようにするみたいな
自動化みたいなのが
できるようになるんですよね
今までの非構造化データと呼ばれていたものが
構造化データにぶち込まれるから
カイセンさんがおっしゃっているような領域って
かなり広くなるような気がしてるんですよね
ksnt
なるほど
そうですね今おっしゃったように
確かになるほど
ogawahideyuki
結局そういう
非構造化データを構造化して使えるようにする
っていう部分の
ネタ基盤の
作成も
できるし
それができれば
あとは分析なんで
スピーカー 3
自動化っていうのが
簡単になる
ogawahideyuki
分析の自動化が簡単になるっていうか
決まった形のものを出すのが簡単になるので
スピーカー 3
最初の基盤構築っていうのは
ogawahideyuki
重要で大変な作業にはなるが
そこの幅が
スピーカー 3
広がるっていうのが
ogawahideyuki
Googleのイベントを受けての
非構造化データの分析ができるようになるっていう部分を
スピーカー 3
そのデータの
エンジニアリングされているGCPの方がおっしゃってたんで
ogawahideyuki
そこと組み合わせて
カイセンさんの狙ってるところを
バッチリではないか
ksnt
なるほど
なんか大きな返答もらっちゃった
ありがとうございます
なるほどね
確かにそうすれば
そうか
生成AIの分野でもありながら
データ分析の分野でもあるっていう
スピーカー 3
ちょうどいい場所でできる
ogawahideyuki
多分そういう
今後のデータ分析文脈でいくと
そこの非構造化データをどう分析していくか
ksnt
っていうパイプラインを作ると
ogawahideyuki
生成AIの出力結果の
スピーカー 3
合ってるか間違ってるかの
ところをうまく見るパイプラインみたいな
ogawahideyuki
のとデータ基盤が重要になるのかなって
2024年
だから
スピーカー 3
うん
ogawahideyuki
非常におもろい見方やな
ksnt
おー
ogawahideyuki
っていう風に思った
ksnt
なるほど
イベントでの情報収集
ksnt
こうやって話すとやっぱり
生成AIは結構
スピーカー 3
やっぱり来年も
ksnt
なんていうか
重要な立ち位置にいるだろうなって感じですね
スピーカー 3
だからどこに使うかっていうアイデアを
ogawahideyuki
見逃さないようにしておくのが重要かもしれないですね
ksnt
そうですね
スピーカー 3
確かに
ogawahideyuki
意外とイベントに行くの大事やな
スピーカー 3
と思いました
ksnt
うんうんうん
ogawahideyuki
でそこの業者の人と仲良くなっても
スピーカー 3
いて
ksnt
なるほどなるほど
私も
ogawahideyuki
カセネさんとかだったら
もう会社勤めなんで
スピーカー 3
大きい会社なんで
ksnt
そうですね
ogawahideyuki
色々聞き足りる立場にあると思うんで
ksnt
そうですね
どんどん
スピーカー 3
いくつかの
ogawahideyuki
ベンダーにちゃんと行って
スピーカー 3
聞いておいて
うーん
ogawahideyuki
僕に教えて下さい
ksnt
あなるかどうかっていう azurefabricade の一環としておきたいなあねえられまして呢
はいって言っちゃった
教えられるように
いやでも本当に私ももっとそういうところで
情報を手に入れに
クラウドはまだまだ分かってないことだらけなんで
ogawahideyuki
でもねやっぱりめちゃくちゃいい資産をもらえる感がありました
ksnt
なるほどなるほど
ogawahideyuki
なんかファブリックがそういうことに
どれぐらい使えるのかとかっていうのも
非常に興味があるところです
ksnt
そうですね
ogawahideyuki
結局なんか多くの会社Excel使って
なんかやってるじゃないですか
そっからうまくいろいろ回せるっていうのは
めちゃくちゃマイクロソフトの強みかなと思うんですね
スピーカー 3
うんうん
ogawahideyuki
で今起こってんのが
結構無理やりアプリケーションを使って
そっから剥がそうとしている
ksnt
うん
ogawahideyuki
っていう動きがあるんですけど
マイクロソフトのエコシステムをいろいろ見ていると
無理やりExcelから離れさせるよりも
スピーカー 3
マイクロソフトのエコシステムをうまく使うっていう方が
うん
ogawahideyuki
企業としてはコストをかけずに
うまくできる方法なのかなっていうのも
ちょっと思うんですよね
ksnt
なるほど
なるほど
ogawahideyuki
僕が思うだけでいろいろ意見はあると思うんですけど
それらも聞いてみたい
いろんな人に
ksnt
そうですね
聞いてみたいです
スピーカー 3
なるほど
2023年のデータ関連のトピック
ksnt
私の方では
なんていうか
2022年に盛り上がりそうな話題として
ちょっと話してみたんですけど
なんか
どうです?
小川さんは何かあります?
ogawahideyuki
僕は何か海鮮さんがおっしゃってたデータパイプラインとか
データ基盤っていうところがさっき言ったような部分で盛り上がるのかな
データエンジニア
結局データが重要っていうことは変わらないと気がしていて
データをうまく収集して使いやすくする
っていうのが生成AIも鍵だなっていうのが見えたのが2023
結局チャットGPTとかのGPT図っていうマーケットを作るっていうので
GPT図の作り方とかも出たけど結局データが重要
外部データをどううまく渡すかっていうところが重要で
それ以外の差別化はあまりない
プロンプト作りとかもあるけど
結局プロンプトの部分なんかデータで渡せる部分ではあるので
あまり違いはないのかなというのは思ってます
他に盛り上がりそうなことなんかありましたか?
ksnt
盛り上がりそうなことね
なんでしょうな
ogawahideyuki
ビジネス的にどういうふうになるかとか
でもあんまり見えないですね
なんか言ったらエージェントをどううまく作るかとかっていう方向もあると思うんですけど
言ったらエージェントをいっぱい作って
それらに仕事をいっぱいプライベートするみたいな
ksnt
そこら辺はどうなるんでしょうね
そこら辺が
確かに盛り上がる可能性はありますよね
ogawahideyuki
なんで
言ったらバック
バックの部分がデータパイプラインとかデータの構築みたいな
スピーカー 3
のと表に出る部分はエージェントがどう働くかみたいな
ogawahideyuki
作り方とかなのかなっていう気が
生成AIとか
データ分析するところもいろいろ扱えるデータが増えるっていうことなのかなと
ksnt
なるほど
ogawahideyuki
思っていって盛り上がるところはその辺かな
データ分析みたいな真面目な話は広がらなかったが
ksnt
そういうことかな
ogawahideyuki
あのちゃんがこれをやってるときに
今後もっと売れるのかとか話したいところですが
ksnt
確かにそれは話したいけど
ogawahideyuki
あのちゃん2024どうなるかとかも興味はあるんですけど
ksnt
ちょっと今日はね
ogawahideyuki
データサイエンティストっていう
ksnt
確かに確かにちゃんと私はラジオ聞いてるんだけど
まあそういう話はとりあえず置いといてね
ogawahideyuki
このくらいしないとダメですね
スピーカー 3
あのちゃんのファンの方をもう一人ぐらい見つけていこうと
ksnt
いいっすね
ogawahideyuki
素晴らしいですね
なんかあるかなと思うけど
どれだけLLMがどれぐらいデータ分析自体をできるのかっていうのも
ksnt
わりかしポイントかもしれないですよね
ogawahideyuki
人間よりもなんか今はこうアドバイスっていうか
話している中でこううまく徐々に分析していってくれるような
みたいなところかなとは思ってるんですけど
それがもうとんでもない
とんでもなくいいことをやってくれたり
ksnt
ある種のパイプラインみたいなね
一気にバーっとデータこれ入ってたら
じゃあOKOK
ogawahideyuki
このお客さんやったらこのニーズでしょみたいな感じで
ksnt
可能性があるよね
ogawahideyuki
やってくれるっていう可能性はめちゃくちゃありますよね
ksnt
ありますね
スピーカー 3
じゃあデータサインって何をやるのかってなると
まあデータパイプラインとかっていう風になるのか
その辺はまあね
ogawahideyuki
まあねとか言って
ksnt
どうなるのかですか
まあどうなのか
ogawahideyuki
わかりませんが
ksnt
わかりませんが
データサイエンティストのこれから
ksnt
2024年も何かは盛り上がるんでしょう
スピーカー 3
何かいろいろ盛り上がるネタは
ogawahideyuki
なんか見逃してることがあるんですけどね
なんか見逃してることがあるんですけどね
スピーカー 3
何かいろいろ盛り上がるネタがあることはありそうですよね
うーんそうね
ogawahideyuki
あんまりバックエンドのことはわからへんし
バックエンドとかに強い人たちにはいろいろあるのかもしれないですね
スピーカー 3
こういうなんで
ogawahideyuki
理由ので
ksnt
それをあれでにしといたのかっていうやつですか
ogawahideyuki
このぐらいにしといたのかっていうやつですよ
このぐらいにしといたのかっていうやつですよ
ksnt
そういう感じですかね
ogawahideyuki
はい
ksnt
じゃあ今日の話題はこれぐらいにしましょうか
ogawahideyuki
そうですね
じゃあまとめは
今日は海辺さん
ksnt
まとめ
SAIの動向には今後も注意だぜ
何なんだろう今誰なんだろう
でもそういう話かなとかって思いました
ogawahideyuki
そうですね
ksnt
そうですね
ということでまとめに
まとめじゃない終わりに入っていこうと思うんですけども
ogawahideyuki
はい
ksnt
ファンナリーポッドキャスト第16回かな
はい
収録をそろそろ終えたいと思います
次回はまた
次はファンナリープログラミングそのものについての
お話をちょっと2人でしようかなと思っているので
そちらもまた聞いていただければ幸いです
えーっと
他に何かお伝えすることってありましたっけ
ogawahideyuki
特にない
そうですね
スポティファイで登録してください
ksnt
あー確かにぜひとり
スピーカー 3
リスナーに登録していただいたり
ogawahideyuki
コメントいただけたりすると嬉しいです
ksnt
めちゃくちゃ嬉しいです
聞いてますっていう一言だけでもめっちゃ嬉しいです
ogawahideyuki
はい
スピーカー 3
最近リスナーが増えているので嬉しいです
ksnt
うん
増えてる
めっちゃ嬉しいです
我々もやりがいがあるんで
ogawahideyuki
はい
ksnt
続けていこうと思ってますんで
今後ともよろしくお願いします
ogawahideyuki
はい
ksnt
ということで
じゃあ第16回のファンナリーポッドキャストは
そろそろ終わりにしたいと思います
皆さんありがとうございました
聞いていただいてありがとうございます
ogawahideyuki
ありがとうございます
55:54

コメント

スクロール