AIの日常業務への浸透と依存
AIについて話そうと思うんですけど、今日はコーディング以外のAIの使い方について、ちょっと話してみようかなって感じで。
はいはいはい。
どうやら最近、チーズがAIをどっぷり使っているということから、この話題にたどり着いたんですけど、どうやって使っているんですか?チーズさんは。
いや、まずね、AI依存症になりかけていますね。まず議事録は、あの…
わかるな。
依存しちゃってるよね。なんか、もし禁止されたらどうしようっていうぐらいに、なくてはいけないものになりつつあるんだけど、
例えば、ミーティングの資料とか、なんか今までは、手打ちで書いて、高越ぐらいでAI使ったりしてたけど、
最近は、全て話したいことを音声入力で喋って、サマライズしてもらい、そこからノートブックLMとかで資料生成してもらい、
デザインもこのトンマネに合わせてぐらい指示しておいて、自分でプレゼント作らないみたいな使い方してるね。
なんか、もともと結構資料作るのすっごい好きなんですよ。デザイン考えたりとか、見やすい資料を作るとか。
なんか、その脳のリソースを使わなくなっていますね。もう一旦これでいいや、みたいな。AIが生成してくれたし、みたいな。
それは結構わかるかもな。僕はあんまり会社でプレゼントの資料を作るとかはないんですけど、
最近一回だけ会った時にもクラウドにお願いして、それもクラウドデザインではなく、クラウド自体にお願いして済ませるっていうことをやったりしましたね。
なんか依存なのかな。なんかもう、なんていうのか、なんか別にこれがもう今後の時代のデフォルトって感じだから、
依存してるかどうかはもう気にしてないかも。なんかなんなら別にAIが出る前だって僕たちずっとデスクトップのパソコンに依存してるわけですから。
それはそうだ。一世代前にとってのウェブだ。
そう、とかなんか株の取引とかも昔は結構紙でバーってやってたのが、今はもう電子的な機器がないとやっていけないみたいな。
これはもう依存とも言えるし、社会のシステムとか働き方のOSに組み込まれてしまったみたいな感じだから、なんかAIってそういうもんだなみたいな。
社会だ。
社会の変化を感じることができたなみたいな感じですね。
確かにな。なんか最初はね、業務活用ツールみたいな感覚で使ってたけど、もう日常にあるもんね。業務外でも全然使うもん。
スマホみたいなもんだもんね。産業革命だよね、これほんと。
革命だよね。
なんかよくインターネットが登場したときと同じか、それ以上のインパクトがあっていうのを結構、チャットGPTの3が出たぐらいからたまに聞き始めていたけど、
まあ確かにその通りで、AIを見ない日はないし、新しいプロダクトとかってもうAIが機能としてないほうが珍しいみたいになりつつ。
そうだね、もうだいたいあるね。
AI時代における変化と適応
なんか最初のほうは結構さ、そのAIの導入をするために結構コスパのことを考えて、まあもちろんそのトークンの効率とか今も考えなきゃいけないんですけど、
なんか導入するに見合った結果が得られるのかっていうことを考えて評価しないといけないみたいな話がちょっと前にあった、
なんかいろんなところで見た気もしたんですけど、その時になんかどこかのポッドキャストで言っていたのは、
それもやっぱり僕がさっき出したような、ラップトップじゃなくてノートパソコンとか、パソコンを一人一台普及するかしないか、
それが投資に見えるかどうかっていうのは、パソコンが登場した直後には議論には上がっていたけど、
もう今となってはそんな議論、笑いにも上がらず、別に費用対効果とか関係なくあるのが当たり前だよねみたいな世界になっているから、
まあAIもそういう時代になったなと。
ちなみに2人はなんかこういう活用してるよとか、日常でもこういう時に使うよとか事例あったりする?
僕はね、でも仕事の中で言うと、なんだろう、全部にAIを使うように頑張ってるって感じがあって。
頑張ってるなんだ。
なんか意識しないと自分の慣れてるやり方があるじゃないですか。
はいはいはいはい。
AIを使うというか前提にして全てを再構築したいなと思ったりもするので、
なんか全ての自分の仕事の中身において一旦AIをかませて自動化なり効率化するなり、
そもそも根本的にやり方を変えるなりしなきゃなと思いながら日々なるべく全部に使っているという感じ。
でもそれめっちゃ大事だよね。しかもなんかただAI使うだけじゃなくて効率化っていう面で考えるとさ、なんか仕組み化は大事だよね。
大事だし、今まで慣れてきたやり方をアンラーニングするっていうこともやっぱ大切なんだなっていうことを最強に思っている。
そうね、AIに依存さないといけないね。
アンラーニングって言葉なんだそれっていう感じだったんですけど、最近なんか譜に落ちたというか、
AI以前からアンラーニングっていう言葉はあったけど、やっぱり自然に何も考えずに行動していると変化は起きないので、
変化を起こすためにアンラーニングしてあえて取り入れるみたいなことをやってて、
具体的にはなんだろうな、本当全部にやってるし、何か問題があってその解決策を考えるときにAIともディスカッションするし、
時にテキストを使ったりするし、音声で対話をしたりするし、それはカーソルともやったりするし、チャットGPTともやったりしますし、
実装はコーディングについて話ししないとか言ってたけど、もちろんカーソルからも使ったり、タスク管理ツールから呼び出して、
自分がエディターを一回も開かずにそこで完結させたりもしているし、
それが終わった後とかでもプロダクトに機能追加した後の分析とかも、
メタベースとかと連携させているので、僕はカーソルをそこにこういう機能追加してこういう指標を取りたいので、
つって書かせて、最近はそれを機能ごとにスキルにするなりオートメーションするなりして、
AIが毎日自動で自分が手動でやっていたものをオートメーションで朝勝手にやるようにしたりとか、
あとは自動で毎日仕事が終わる直前に動くスクリプトを書いて、
AIに書かせて、そこに一旦自分が一日で何をしたかっていうのを、
一日の中でどのアプリを何時間使ったかみたいなのを別のアプリを入れてそのログを記録して、
かつGitHubとも連携しているので、自分が今日どんなコミットをやったかとかをまとめてもらってっていうのとかをやったりしているのが仕事で、
そうじゃないプライベートの場合は似たような感じかな。
最近インスタグラムをいろいろ始めたりしたんですけど、それもいろいろ自分の競合となるアカウントがたくさんあるんですけど、
それは自分で見て感覚を把握するのもするし、ベンチマークとして数字を取っておきたいものは、
Notionにテーブルを作って、そこにそれまたカーソルと連携させて、
カーソルが自分の望んだときに全ての製品情報をフェッチしてアップデートしておいてもらって、
ちょっと伸びが急なアカウントがあったら通知してもらったりとか、
あとは単純に僕はチャットGPTと会話して何かやるっていうことが、
結構いろいろ料理しながらお風呂入りながらとかできるのが好きなんで、
それで結構いろいろ気になることを調べてもらったりしているし、
最近だとスペースXの株価についてちょっと教えてもらったりとか、
あとはディープリサーチ機能っていうのかな、ネット上に転がってるものを、
ディープリサーチめちゃくちゃ便利だっていう感じもあって、
最近ちょうど今日この収録の1,2時間前に、
フィグマの株価最初の頃と比べるとめっちゃ落ちてるけど、
他の競合と比べて売上の規模とか、売上の伸び率とか、
時価総額どんなもんだろうっていうのをチャットGPTと対話して、
アドベとかWixとかと比べてレポート作ってもらったりして、
っていうのをGPTに見ながらやったりしていましたね。
AI活用における内省と個性の重要性
めっちゃ使ってるじゃん、てか怒涛のように喋るじゃん、一人で。
一旦全部喋り始めたら、あれもこれもって出てきて、
ちょっといろいろ喋っちゃった。
怒涛のように喋ったね。
でもそこの中で、最初の入りから私の思っていること、
アンダーギングというよりかは異常してる感じしない?私だけかな。
自分たちが今まで習慣化してたものをAIに異常させてて、
それを繰り返し使えるように改善しているみたいな。
アンダーギングしてる感覚あんまなくて。
半分異常かもしれないね、確かに。
なっていうことを思ったのと、
あと、小倉くんの話で出てきたので言うと、内省しやすくなったなって。
内省するための情報を集めやすくなったなっていう感覚があって。
忘れるじゃん、人間。思い出して書くとかだと。
それを一回サマライズさせてっていうので、内省しやすくなったなっていうのはすごい感覚だと思う。
それは結構あるかも。なんか結構AIによって、
すべて聞いたことを鵜呑みにすることによって間違いをわかる人が多分いると思うんですけど、
それをやっているとどんどん頭がバカになってきて、
人との差もつかずにいろいろ不便が起きるだけなので、
どっちかというと結構、本当にAIに任せることは任せずつも、
その空いた時間とかより得た情報とかを使って自分で内省をして、
自分の考えをちゃんとまとめるであったりとか、
アイデアを思いつくための時間を意図的に取るみたいなのは、
なんか大事だよなーと思ったりしていますね、そういえば。
自分は結構あれかな、最近は家買ったりとかもあったんで、
家のレイアウトとかをずっと壁打ちしてたかな、GPTと。
ガトーコースもいるから家具とかを、自分がいいなと思った家具とかを、
自分の家の写真撮って、
だからそれやってやった。
ずっとやってた。
それね、私もね、結婚式のレイアウトとかで、
結婚式場のお花どうしようとかで旦那がやってた。
結構正確にやってくれるから、めっちゃ参考になるしね。
とか、あとは、さっき小倉くんも言ってたけど、
家具、僕もあるね、結構見るね。
でもね、家具はね、正直にまだ多分、エアーより自分の方が賢くて。
だから、エアーこう言ってるけど、絶対こうだと思うけどな、みたいな。
それを逆にこう、自分が思うことバーって伝えて、
逆にエアーにちょっとクリティカル的に見てもらって、
クリティカルシンキングでちょっと見てもらって、
自分の思考のエッジをちょっと鋭くするみたいな感じで、
使ったりとかするかな。
いいね、いいね。
確かに、家具の将来性聞いても別にそんなに役に立たない気がするよね。
でもやっぱり、1から自分で情報集めようとすると面倒くさかったとこを、
ディープリサーチ機能で、結構目柄たくさんの情報を共有してもらうとか、
すごい楽だなと。
そうだね、集めるのが楽かも。
確かに、判断が必要な部分はやはり人間の判断が必要だなっていう感覚はあるな。
判断をするための情報量を手に入れやすくなったって印象がある。
そうだね。
あとなんか、判断が必要な気もするし、
人と同じツールを今使うことになってるじゃないですか、AIで。
GPTでもGeminiでもカードクラウドでも何でもいいんですけど、
人と同じツールを使う中でどうやって人と差をつけるかというか、
自分の個性を仕事でも何でも出すかっていうことを考えるときに、
それが生まれるのって判断の部分ぐらいかなと思ったりするから、
もしかしたら、AIに判断させることも可能な気はするんですけど、
そうすると結局他の人ができることを自分も同じようにやってるだけで、
あんまそれに何かジェネラル価値はないなという感じがして、仕事においても。
そこは何か意図的に自分の、何の価値なのか知らないですけど、
市場価値なのか人間投資の価値なのか知りませんけれども、
他の人と違った個性を維持するために判断はちょっと自分でやりたいなみたいなところは思ったりもするかも。
結局何か人ができることを自分も同じようにできますだと何か意味ないんだよなと思って。
思うわ。確かにな。
AI活用における対話方法と認知の癖
ITトリオ。
何かそれで言うとでもないけど、その上で何か同じツールを使っているけど、
やっぱり自分の尋ね方とか欲しいアウトプットの方向性が同じAIというツールを使ってても違ったりするから、
結構何か自分の考え方の癖とか認知の癖を把握しておくことも、
何かAIをいろいろな場面で使うために結構重要なのかなと最近思ったりもしていて。
認知の癖。
何かよく認知の癖って単語が正しかったかわかんないけど、
何か人は結構何かを考えたり理解するときに何かタイプが4つぐらいあるみたいなことを言いません?
何か視覚優位、感覚優位、あと何だっけ?
聴覚優位とかね。
あ、そうそうそう。
うん。
何かそれとかと同じで、何か新しく物事を理解するときとか考えるときに、
人によって結構癖があると思うんですよね。別に人の癖を知る必要はなくて、
自分がどういう形でインプットしたりアウトプットするのが心地よくて、
より考えを深められるかっていうことを知っておくと、
何かそれに基づいていろいろ日々のAIの使い方を組み立てられるから、
何か大事だなという気がしていて、
具体的にはパッと思いつくものだと何か半分コーディングの話になってしまうんですけど、
何かコーディングをAIにさせるように大体になったとはいえ、
まだ誰かが書いたりAIが書いたコードをレビューする機会っていうのは結構あると思うんですけど、
何か僕は結構そのときにもう直接見ることはなくなって、
一旦AIに解説をお願いしてからそれを見るようにしてるんですよね。
で、そのやっていく中で気づいたのは僕は結構いろいろそのコーディングについてもそうだし、
何か新しい概念の理解についても結構自分の頭の中で何かうっすら言葉じゃなくて、
結構図を書いてるのかなみたいな頭の中で。
はいはいはい。
丸とか四角があってそれが線で結びついていて矢印でこう刺さっていてみたいな。
っていうメンタルモデルで新しい物事を理解しようとすると、
他のテキストで説明を書いてもらうとかするより、
理解のしやすさが全然違うなということをちょっと前から思っていたりするので、
いろんなところでコードのレビューもそうだし、
ちょっと自分が新しい個人開発のアプリでも何かしらSNSの運用で自分のブランディングを考えるっていうのにしても、
新しいことをやり始めようとするときに結構その自分にとって一番理解がしやすいフォーマットとして、
図の形式を指定してアウトプットをお願いするとかっていうのはあって。
自分にとってどのような対話形式が最も有効なのかっていうのを、
なんか自分自身に問いかけ、理解しておくと、
なんかさらにAIの使い道というか、使い心地が変わるなあということを、
なんかちょっととっちらかったんですけど思ったりしていました。
でも言ってることめっちゃわかるよ。
なんかAIから得られる情報がどういう形であるのが理想かっていうのは多分人それぞれなので、
まあコードだと共通で管理しているものがあるから、
それのスタイルに合わせるみたいな形になると思うけど、
そのどのような形で情報を得る癖があるかっていうところだよね、多分。
得る癖があるかもそうだし、どのような形の方がより、
より理解しやすい。
短期間で自分の理解度が深まるのかみたいな。
なるほどね。
なんかそういうことを私あんまり実は意識していなかったんだけど、確かにあるなと思ってて、
なんかそう考えるとやっぱり内製の時間めっちゃ大事だなあ。
確かにそれはすごい増えたよね、内製の時間は。
結局、いやわかんない、自分は結構そのAI使って、
AI待ってる間とかもまあ並列でなんか別の投げとかしたりするけど、
でもその間って結局、なんかどういうアウトプット帰ってくるかなとか、
こういうアウトプット帰ってきたらこうしようかなとか、
まあいろいろすごい自分の中ですごい考えたりするから、
確かにすごい増えたなって思うけど、
あと結構自分の会社だと自宅開発も結構あるから、
そういうところで使っていいプロジェクトも使ってよくないプロジェクトももちろんあるんだけど、
使っていいプロジェクトの場合は、
結構その時間単価でさお金が発生するからさ、
この時間をどううまく使おうかみたいなのすごくあって。
そっちか、なんか僕はAIを使って仕事が早く終わるけど、
時間によって単価が変わるんで、
あえて返答を先延ばしにするっていう話かと思った。
そんなに言ったら、この場で言ったら遠慮するって。
オッケーが。
やばいやばい。
AI時代における働き方と職域の変化
ずる賢い使い方。
そういうことはできなくはないけど、
それやっちゃうとさ、
せっかく時間浮いた分、
逆にバリュー価値を出せる部分ができてるからさ、
そこはやっぱ差別感になるから、
そこはどう価値出していくかっていうのはすごい考えてる部分ではある。
でも、実際そういうフリーランスの人はいっぱいいると思うから。
いっぱいいると思う。
いっぱいいると思う。
難しいよね。
時給単価で今もう仕事する時代じゃないと思う。
確かに時給とは何ぞやって感じだよね。
ちなみになべちゃんはAI指示出してて、
間がある時間にどんなことを考えてる?
その次に発生するタスクの先回りだよね、先回りして、
そのタスクの概要とか掴んで、
どういうふうに指示投げたらいいかとかそういうところとか、
あとは、結局勉強しないとキャッチアップしないと難しい部分もあるから、
だからコード読んだりとかしてキャッチアップしたりとか、
そんな感じですごいキャッチアップの時間が増えた。
コード書く時間はかなり減って、
本当にずっとインプットの時間がすごい増えたなって感じ。
でも私コード読む若干減った気がするんだよな、私だけ。
若干じゃないと思う。
だいぶ読むことも、インプットも。
書くことも減ったし、コード自体を読むことも減ったし、
コードについて昔は拘っていた細かいことを、
割とかなり気にしなくなった部分が。
いやー、コーディングの話にめっちゃ戻っちゃうんだけどさ、
本当だよ、本当だよ。
めっちゃ戻っちゃうんだけど、この話めっちゃしたくてさ、
コード書いてた当時は、本当に美しいロジックを書けた時のテンションの上がり、分かる?
あるあるある。
いやー、いいコード書けたなみたいな。
自信満々にプルリコを出すわけですよ。
いやー、それなくなったよね。
ある一定数のガイドラインに準拠したコードがアウトプットされていて、
ある一定数のテストケースが網羅されていたらOKみたいな感じがあるから。
確かにな。ちょっと前のお便りでももらった気がするけど、
コードを書く楽しさみたいな、昔感じていた楽しさは、
確かになくなってしまって、別のところに楽しさを身に出さなければいけなくなったっていうのは、
あるあるある。
ありますよね。
でも僕、聞きながら思ったのは、似たような楽しさを感じる新しい要素としては、
自分が望んでいるアウトプットぴったりのものを1回のAIへのお願いで出てきた時は、
結構似てる楽しさを感じる。
めっちゃいいお願いの仕方した、みたいな。
めっちゃいいコンテキスト渡して、ピンポイントだ、このAIの使い方はっていうのは、
割と綺麗なコードを書いてプリク出すみたいな時と、楽しさの感覚がちょっと近いかもしれない。
でもそれわかるわ。
逆に聞きたいんだけど、正社員の人たちはさ、
多分、今までよりコードを書く時間減ったからさ、その分別の時間ができるわけじゃん。
そこはどういうことしてるのかな、逆に。
それでいうと、僕はちょっと前の放送でも話したんですけど、
会社がエンジニアビルダーになろうって始めたので、
エンジニアはコードを書くだけではなくて、
ビジネス課題からのソリューションを考えたりとか、
カスタマーの人と実際に話したりとか、デザインについてもちょっと考えたりとか、
前からもやっていたとは思うけど、
一回リリースした機能の分析を自分でやったりとか、
っていうのがいろいろ増えたりしたので、
そこに時間を使ったりしているかも。
私は、まず並列で実行するタスク量は増えてます。
その上で、今やってる対話ってもう少し仕組み化できないかとか、
やっぱ共通資産にするのすごい大事だと思っていて、
個人に留めておくのって、個人のスキルとして身につけるのは大事だけど、
全員が同じフローで効率化できることが理想的だから、
何がどう仕組み化できるかっていうところはすごい考えるようになったなって思ってて。
私も、かつ職種の壁は本当になくなっているなと思ってて、
どのように影響していくかみたいなことを考えながら、
そこの仕組み化というか、エンジニアができる支援って何だろうとかに時間を使ってたりはするかな。
最近すごく思うのは、ぶっちゃけこれ、
仕様分かっている人に、エンジニアの基礎とは基本だと早くないかみたいな。
なんか僕どっこいどっこいだと思う。双方向だと思う。
双方向だと思う、私も。
実装分かっている人が、ビジネス的なプロダクト思考を身につけるっていう方向性と、
ビジネス思考とかプロダクトの方が分かっている人が、実装に関しての知識を身につけるっていう。
結局なんか、それはさっきチーズがちょっと話した、職域の壁が薄まっているっていうことなのかなみたいな。
双方向にありえそうみたいな感じはあるけど、とはいえ、
言うてなんか、実装の部分で、実装っていうのがシステムに関して責任を持つのであれば、
なんか割とバグであったり、セキュリティの部分は出ないように担保するための知識が必要で、
なんか身につけなくていいわけでもないので、難しさはまだそこに残っているなという感覚はあるかも。
分かるわ。
なんかそこも取られちゃいそうな気がするんだよな。
若干。
なんか前大倉君とも話した記憶があるけど、なんかエンジニマルもこうやって、
他の職能がエンジニアがやってることができるようになっているっていう話をたぶんなべちゃんしたいと思うんだけど、
他の職場もそうで、PDMとかデザイナーがやってることもAIで大体できるようになってきて、
結構デザイナーには革命が起きてると思うんだよね。
フィグマのさっきの株の話もそうだけど、
ツールを使わなくなっているわけですよ。
デザインのガイドラインに準拠したプロトタイプを生成してもらうだけで、
それを早くアウトプットすることで職種間の連携も取れたりとか、
それをベースに作業することもできるから、
デザイナーが一番変わってると思う仕事の仕方。
そうなんだ。
確かにモデルの進化によってスタンダードにできることが増えるっていうのはその通りだと思うんですけど、
言うてでも、みんながビルダーというか全ての職域、
今までPMとデザイナーとエンジニアがやっていたものを一人で全部できるようになりますけれども、
自分の一番の強みはデザインですとか、自分の一番の強みはエンジニアのリングの部分ですみたいな、
分かりやすいT字型のビルダーが増えるのではというか、
会社側がそういう人を結構求めてきているのではという感覚があって。
そうだよね。さっきの話にちょっとつながるけど、
意思決定につながるしね、それも。
AIによってできることが増えているから、
全ての人への要求水準が上がった上で専門領域を持ちつつ、
人間にしかできない意思決定の部分はやはりできるようになりましょうみたいな。
各職の各エキスパートがね、その意思決定をどれだけ正しく早くできるかみたいなところに
価値発揮が出てくるのかなって。
そうだね、間違いなくスピード感はもうかなり意識されるよね、もうこれからは。
スピードね、スピードはもう全然変わってますよね。
なんか半年くらいAI以前はかかってたなっていうプロジェクトを
AI時代における意思決定とスピード感
最近1、2ヶ月でやったりとかよくあるし。
そうだよね。
なんかたまに最近、これからエンジニアになりたいですとか、
エンジニアとして海外に行きたいです、どういう勉強すればいいですかね、
みたいな人にお話をする機会はちょっとだけあるんですけど、
若干回答に困るんだよなみたいな。
うるいね、今の時代ね、マジで。
なんか、呪術廻戦のカシモっていうキャラクターの一コマで
どちらもあり得る、そんだけだっていうコマがあって、
最近は全てのことに対してそれを思っている。
ニアイが今やってる仕事を奪う可能性もあるし奪わない可能性もある。
デザイン、PM的読む、どちらもあり得る。
そんだけですかね、みたいな。
仕事が無くなることはないと思うけどね。
仕事は無くならないと思う。
無くならないと思う。
構造は絶対することになると思うけどもちろん。
でも、結局サボっている人は取り残されるっていうのが
今言えそうなことぐらいかなと思って、
結局頑張りましょうという結論になってしまう。
どんどん窓際族に対する当たりが強い時代になってきたなって感じがするよ。
窓際族は久しぶりに聞いた言葉。
それはちょっとなんかあるかも。
それこそ海外だと窓際族の存在が許されないので
どんどん切られていきますけど。
お別れになってしまうんですね。
日本だとそれができないからね、なんか結構足引っ張りそうだよね。
もうね、そんな言ったら早く進めないと置いていかれちゃうよみたいな時代になりそうだしね。
いや、置いていかれてもいいんです私はここに座っているのでみたいなことが日本の会社だとできちゃうから。
できちゃうね。
だからもうなんかこの人がぼーっとした間にもうすごいスピードで進んでるから
大変なことになりそう本当に。
大変になったらなったら全然違う本当にAIが本当に全然関係ない
触手に代わってバイトでもすれば生き延びれる気もするので。
何とでもなる。
何とでもなるけどね。
何とでもなる。
注入は減るしね絶対ね。
何とでもなるけど、その何とでもなるという環境に甘えないで
内製の時間を繰り返すとか自己検査の時間を取るとかは継続する必要があるよね。
それをしていければね何とでもなるんだわ。
何とでもなるために努力は続けねばならない。
そうだね。
だから自分への活も込めてある一定数の熱量を持ち続けるのはすごい大事だなって。
熱量。
私は正直このAI時代に入ってからかつての熱量よりちょっと落ち着いてしまった傾向にあるなって私思っちゃってるところがあって。
それは何に対しての熱量ですか。
それは。
人生?
人生。
でかく出たね。
人生の熱量か。
エンジニアとしての学習意欲的な部分に関して、正直いろんな本読んだりとかするよりかは、
AIに聞いちゃえばいいやみたいなところで、若干感覚として学習モチベーション的な熱量とかは下がっている感覚があるんですよ、自分の中で。
私はね。
だから、ある一定数の自分自身を奮い立たせることってすごい大事かなって思ってて。
熱量、学習欲、まあそうね。結構楽な方向に流れると結局ちょいダメだから。
学習の方向でいうと、人よりAIにたくさん聞こうもわりと熱の一つになるのかなと思ったりもして。
まあね。
本を頑張って読もうも今の通りいいと思うんですけど、新しい熱量の出し方の一つとして、人より多くAIに聞こうとか、人より多くAIについて会話を深めようっていうのを差をつける一つになるというか。
単純に何かを聞いて、そこで終わりってしてもいいけど、より熱を持って、もうちょっといつもプラス2、3往復ぐらいはAIと会話して、新しい知識を教えてもらうなり、理解を深めるように使おうってすると、
同じようにAIを使って本は読まなくなったけれども、自分の理解度とかできることが増えてるっていうのにもなるのかなと思ったりして。
確かに確かに、なんか熱量って言葉で表したけど、知識欲の方が近いかなと思ってて、その知識欲をAIが知識を持っているからそれに依存しているだけで、自身の知識欲はAIと共に満たすことはできると思うから、これなんだなっていうのは小倉君と話してて気づいたわ。
気づいちゃいましたか。
気づいちゃいましたね。
知識欲ももちろんだけど、どのAIに相談するかっていう、そのAIの性能も結構さ、影響してくると思うんだよね、これから。
無料ユーザーとかね。
それね、露骨にあるよね。一番安いモデル、クラウドだけの話で言うと、ハイクに効くのとオーパスに効くのと全然違うし。
そうそう。
それはお金払わないとアクセスできないものもあるし、最近は国によってアメリカしかアクセスできないモデルができてきたりとかもしてるし。
東大生使えるのか、もう少し下のエフランとかそこら辺の。
エフランやばい。
エフランAIモデルしか使えないのか、天才AIモデルを使えるのか。
そこら辺の違いをちゃんと理解して相談しないと。
知らんまにAI使ってるって言ってても、同じAIでも全然違うモデルでした。
使ってるって言葉では言っていても、中身が全然違うっていうのは、めちゃくちゃ現在進行形であり得ると思うから。
どこでどう知れるのか知らないですけど、自分の尊敬する人とか賢い人がどうやってAI使ってるかっていうことを知れると、AIの使い方自体でも結構学べるものがあると思う。
これなんか、昔ITトリオで話していたこれからなんか、これまでは言語化されていなかったAIを使うこと自体がスキルになって、それが大切なのではっていうのをどっかで話した記憶があるんですけど。
それやん。
それですね。
すごいな、ITトリオ。
半分コーディングの話になってしまった気がしないでもないけど、最近ITトリオの3人はAIについてこうやって向き合ってますみたいな感じでしたね。
なんか話していて結構面白かったですわ。
もしこういうAIの面白い使い方してるよみたいな人がいたらお便りかなんかで教えてもらいたいですね。
ぜひぜひ。
ぜひ。
長くなってきたんで今日はそのところにしておきますか。
はい。
ということで最後まで聞いてくださりありがとうございました。
ITトリオは各週月曜日に更新されます。
Spotify、Apple Podcast、YouTubeなどで番組フォローをぜひよろしくお願いします。
レビュー、コメント、お便りも募集しております。
お便りフォームのリンクは放送の概要欄にあるのでどしどし送ってください。
またXSでやるととても嬉しいです。
ハッシュタグITトリオでお待ちしています。
それではまた次回お会いしましょう。
バイバイ。
バイバイ。
バイバイ。
バイバイバイバイ。