オープニング・ゴールデンウィークの近況報告
からあげ帝国放送局、始まります。この配信では、AIの会社で働きながら、作家として本を書いたり、個人でメーカーとしてものづくりを楽しむ私からあげが技術の話であったり、個人のスモールビジネス、その他雑多なことをお話ししていく配信です。
今日はですね、久しぶりの配信になりますね。ゴールデンウィーク中ということでですね、少し実家の方に帰ってきていてですね、雨とかも降っていたので少しですね、配信ができなかったんですけれども、
というのはですね、私いつも近所の公園を散歩しながら収録をしているので、雨が降ったりですね、いつもと場所が違うと収録ができないという問題があったんですけれども、今日はですね、実家近くの公園に来てですね、そこの周りを散歩しながら、今収録をしていますが、ちょっとですね、人がかなり多くて、池の周りをぐるぐる回ってるんですけれど、
釣り人とかも多くてですね、なかなか収録がしづらい環境であるんですけれども、なんとか頑張っていきたいかなと思っています。
でですね、このゴールデンウィークの休みはですね、今年はカレンダー通りで土日と祝日だけお休みをいただいているみたいな感じなんですけれども、1日目はですね、ファブラボというですね、愛知県のものづくりの施設に行ってきました。
これは前も配信で話していたんですけれども、シードっていうですね、中国の新生日本社がある日本法人の会社さんのオフィス兼ですね、ものづくりスペースみたいなところがありまして、そこがですね、定期的にオープンレイという形で、その施設を公開しているタイミングがあるので、そこでお邪魔してきてましたという感じですね。
で他はですね、2日目とかは地元のですね、高校時代からの友人と一緒に1日ですね、愛知県の栄とかあたりで謎解きをしたりですね、映画を見たりですね、飲み会をしたりみたいな、そういった楽しい時間を過ごしたりしていました。
あとはそうですね、お知らせというかブログの記事の方も2つほど記事を公開したりしていますので、禅っていうプラットフォームですね、そちらの方もですね、気が向いたら見ていただければと思っていますというところですね。
AIの長期的展望と「エンタメ」としての価値
今日の本題なんですけれども、そういったですね、休みにいろいろやっていて、AIにとって今はまだ難しいことみたいなのをちょっと思ったりしたので、それについてお話ししてみようかなと思っています。
最初に前提というか私の考えからお話しますと、長期的にはですね、もうAIで基本的には何でもできちゃうかなって思っています。
今は難しいと思われるですね、物理的な作業とかもですね、フィジカルAIの分野が発展していくことで、人間ができるようなことは何でもできちゃうようになるんだろうなと、長期的にはですね、そうなっていくと思っています。
ただ、長期的といってそれがですね、5年後なのか10年後なのか100年後なのかみたいなところは、我々がですね、生きているうちで重要なので、短期的にはですね、我々が生きていくためにいろいろ考えないといけないなというところですね。
先に長期的な方のお話をしておきますと、私はですね、長期的には結局エンタメしか残らないんじゃないかなって思っていますね。
人間がやることというか楽しむようなことっていうのは。というのはですね、よく将棋の例えとかをするんですけれども、将棋の分野ではいち早くAIがですね、人を追い抜いていっているんですけれども、
そんな中でですね、人がAIに学びながら、ある意味一緒にですね、共生しながら、共に生きながらうまくやっている分野ですねっていう、そこに一つの希望があるのかもしれないですねみたいな話をたまにしてるんですね。
で、前ちょっとネットで見かけたのが、将棋とかの例えを出すのは実際の実利とか実際の実用的な部分とは違うので、それで例えるのは危険なんじゃないのみたいな意見も聞きしたことがあって、
で、それはですね、その通りなんですけれども、私はですね、それを分かって言ってるというか、結局そのエンタメしか残らないって割り切っているというか、そう思っているので、そういうエンタメの部分で残りますよと言ってるんですね。
で、実際のエンタメじゃない部分っていうのは、やっぱりなくなるんですよね。全部代用されてしまうというか、AIでできるようになってしまう。で、それが長期的か短期的かっていうだけの違いで、長期的に見るとですね、AIは何でもできるようになってしまいますと、そこは間違いが多分ないだろうと私自身は思っていますね。
で、そういう時にどうする必要があるかっていうと、やっぱりですね、残るのはエンタメになるので、エンタメを頑張るとかですね、もしくは今までエンタメと思われていなかったことをエンタメにしていくみたいなことが必要なんじゃないかなと思ったりします。
そもそもですね、今ある仕事もですね、大半はエンタメみたいなものといえばそう言えるんじゃないかなと思ったりもしますよね。
もちろんですね、食料を生産するとかインフラを支えているとかですね、病気になった人を治すとか、そういったものはですね、やっぱり必要なものにはなってくるんですけれども、実際今作っているものとかですね、何か提供しているサービスとか、それこそネットのサービスとかもなくても正直死にはしないものが大半ですよね。
そういったものを生活が便利になるとかですね、より豊かになるということで頑張って作っているっていうものが今の世の中の大半のものなんじゃないかなと思います。
それってある意味エンタメみたいなものなので、なんかそれをですね、今結構仕事って苦しみながらやっているところが多いと思うんですけれども、半分ですね、エンタメとしてみんなが楽しみながら生き生きとやっていくみたいなところがある意味将来的なですね、唯一の人間の救いの道なんじゃないかなと思ってますし、
これは正直ですね、めちゃめちゃ難しいというかですね、いろいろハレーションというかですね、そういうことができない人っていうのも多く出てくるかなと思いますし、私自身もですね、そううまく適応していけるかわからないんですけれども、長期的に見るとそうなるざるを得ないんじゃないかなと個人的には思っていますというところですね。
ただ、短期的に見るとですね、やっぱりAIにできないことってまだまだたくさんありますし、どんどん今、少子化とかで人が減っているので、もちろん長期的なことはですね、そうやっていろいろ想像しながら考えないといけないんですけれども、将来的にはみんなハッピーでエンタメに暮らせるっていうことをですね、夢見ながら短期的にはですね、あらゆることをですね、AIを活用して今の少子化を乗り越えていきたいと思います。
AIが苦手とする分野①：CAD設計
そういう中でですね、ちょっと前置き長くなったんですけれども、やっぱりAIで難しいなーって思ったのがですね、ファブラボとかでですね、結構3Dプリンターとかがあるので、なんかロボットとかのパーツを作りたいなーと思って、ただですね、全然作れてなくて、私メーカーが苦手なので、なのでAIで作れないかなーっていうことを考えています。
ということでですね、今AI CAD設計とかを前もお話ししていたんですけれども、結構チャレンジしているんですね。
で、オートデスクのですね、FusionっていうCADソフトがあるんですけれども、これがですね、アンソロピックのクロードとですね、接続できるっていうことだったので、一回やってみたんですね。
一応動くようにはなったんですけれども、やっぱりですね、ロボットのパーツとかは難しいなーと感じましたね。
というのはですね、それっぽい形を作るのは得意だったり、箱みたいな簡単な形状は全然できちゃうんですけれども、そのモーターのですね、図面を読み取って、それをもとにですね、モーターが組み付くような穴を開けたりですね、
そのロボットの足の向きとかですね、物理法則とかをある程度計算してですね、ロボットのパーツを付けていくみたいなところはですね、なかなか難しいなというか、一旦それっぽいのを出すんですけれど、
メカほぼ素人の私が見てもですね、明らかにこれはダメだろうっていう感じの出来栄えでしたね。
これは前もですね、CADクエリーというですね、プログラミングでCADできるようなソフトとAIだと相性がいいのかなということで、いろいろ試していてもやっぱりうまくできなかったので予想はしていたんですけれども、
なかなかですね、物理法則とかを理解する必要があるような分野っていうのは非常にAIにとっては苦手というかですね、まだまだ工夫がいるんだろうなと思いましたね。
ただこれもですね、やっぱり学習の工夫とかですね、ロボットに物理的なフィジカルの部分を理解させるような工夫をすればですね、できないことはないと思いますね。
ただ難易度はすごい高いので、ひょっとしたらですね、どっかの企業と組んでですね、やっている実用化に近いところまで行っている会社もあるかもしれないんですけれども、
少なくとも今ネットに公開されているようなモデルをパッと使ってできちゃうようなところではないかなというところで、このCAD設計の分野っていうのはですね、まだまだAIが人間の実用になるには少し時間がかかる分野になりそうだなと思っていますし、
いろいろですね、ファブラボとかで人と話していて、なんかこういうやり方があるよねみたいなところで、結構ヒントをもらってですね、自分自身でですね、AIに適したようなCADソフトを作れば、
AIで全部作ってもらうことはできないにしても、AIと人がですね、コラボ一緒に作ることによってですね、今の時点でもまともなものができるんじゃないかなみたいなですね、少し発想のヒントをもらったので、そういったものをですね、作ってみようかなと思っています。
これはですね、ちょっと詳細を説明するのが難しいというか、私もまだアイディア段階でモヤモヤしているところなので、実際に作ってみてですね、うまくいったらどこかで共有できたらと思っていますというところですね。
AIが苦手とする分野②：謎解き
もう一つ難しいなと思ったのがですね、謎解きですね。これはですね、昨日高校時代の友人たちと謎解きをしていたんですね。
今、謎解きがめちゃめちゃ流行っているらしくて、私もそんなに詳しく知らなかったんですけれども、愛知県の堺にもですね、謎解き専用の施設みたいなのがあって、そこで常時ですね、複数の謎解きができるようになっていますというところと、その謎解きもですね、めちゃめちゃクオリティが高くてですね、ある意味一本の有料な映画っていうんですかね。
だから体験型の映画みたいな感じですごいですね、世界観も作り込まれていますし、映像とかも出てくるし、その実際謎を解くためのですね、ギミックみたいなものもですね、用意されていて非常に楽しかったですし、結構難しくてですね、我々5人チームでですね、謎解きに挑んだんですけれども、残念ながらクリアできなかったですね。
最後に答え合わせがあるんですけれども、これは難しいなと、こんなクリアできる人いるのかなと思ったんですけれども、結構2、3割ぐらいの方がクリアしていてですね、すごいなと思いましたね。
で、謎解きなんですけれども、AIで解くことは多分ほぼできないかなと思いますね。
実際には試してないというかですね、もう試すまでもないんですけれど、やっぱりですね、謎解きに結構物理的な要素が多く出てくるんですね。
具体的にはですね、配られる冊子を折りたたんだりとかですね、あとは配られるパーツをうまく使ってですね、答えを導くみたいな必要があるんですけれども、そうなるとそもそもAIにどうやって入力するかが難しいというところと、
いろいろですね、発想の飛躍が必要になるような謎解きが多いので、そういったところはまだまだAIって苦手かなと思いますし、そもそもそういう謎解きみたいなデータが入ってないみたいな根本的な問題もあったりはしますね。
そういったところでですね、このデータをまず用意する必要があるっていうところであったり、物理的な要素を考えるのが非常に難しい。これはさっきお話ししたCADのところと一緒ですよね。やっぱりそういったところの2つの難しさがあるので、謎解きを解くのは難しいと思いますし、
解くのができないっていうことは、要は作ることも当然難しい、できないっていうことになるので、謎解きをですね、特にお金を取れるようなクオリティー高いものを作らせるのはなかなか難しいんじゃないかなと思っていますというところですね。
もちろんですね、そういった謎解き作れる人が壁打ちの相手としてAIを活用するっていうのは全然できるし、今もやっていそうな気がするんですけれども、じゃあAIにですね、全自動でたくさん謎を作らせて、それでですね、お金が取れるようなコンテンツができるかっていうと、まだまだ任せれないっていうか、人間のクリエーションの部分がいりますし、
特にですね、ここは最初に話したようなエンタメの部分、人間が楽しむっていうようなところなので、AIがいくら作れるようになっても、ある程度残っていくような分野になるんじゃないかなっていうところでですね、
CAD設計はしばらく残りそうですし、謎解きみたいなやつはですね、当面は少なくとも私が生きているうちはですね、人間がやることとして残りそうだなと感じましたという話でした。
エンディング・お便りの募集
といったところでですね、今日はコメント会心を省略いたしまして、唐揚げ帝国放送局ではですね、お便り大募集中です。
SNSのハッシュタグ、唐揚げ帝国放送局であったり、無料のコミュニティ、唐揚げ帝国のお便りチャンネルでコメントをいただければ、この配信で積極的に取り上げていきたいと思いますので、ぜひどしどしお便りを寄せください。
といったところで、今日の配信は以上です。皆様良いゴールデンウィークをお過ごしください。それではまた。