AIの進化と携帯での活用
Kazunari Okuda
London Tech Talkの皆さま、こんにちは。Kazです。今日は久しぶりにKenと一緒に収録していきたいと思います。よろしく。
ken
はい、よろしく。
Kazunari Okuda
久しぶりだね。
ken
めっちゃ久しぶりだね。
Kazunari Okuda
確かに。こう、メッセージでは喋ることはあるかもしれないけど、ボイスで喋ることっていうのは久しぶりだね。
ken
本当だね。顔見たのもだから、200回収録記念ぶりじゃない?LINEでは話すけどさ。LINEってアイコンじゃん。
Kazunari Okuda
うんうん。
ken
生、生顔、生顔じゃない、なんていうの?
Kazunari Okuda
お互い。
ken
生きてる、動いてる、カズワを見るの。
Kazunari Okuda
AIかもしれない。
ken
AIかもしれない。マジか。変えちゃったか。仕事してんの?本物のカズワじゃん。
Kazunari Okuda
いやー、分かんない。あのー、ほら最近さ、知ってる?なんか、アプリからもさ、AIを使えるようになってるの。
ハッピーとかいうアプリがある。
ken
分かんない分かんない。何?それ。
Kazunari Okuda
なんか、俺もさ、すごい考えてたことがあってさ、今って、クロードとかに、ラプトップでさ、仕事をさせてるんだよね。
ken
うんうんうん。
なんかその、コードを書かせたりとか、調査したりとか、そういうレベルでって話?
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。
その時に、ちょっと、それをずっと使いの上で考えてたのは、これさ、なんか、例えば、何か作業をやりましたよと、クロードが。
ken
うん。
Kazunari Okuda
で、教えてくれるわけじゃん。次のあなたのインプットを待ってますって。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
あるいは何かやってほしいっていうことが、自分のプロンプトしたいっていう時にさ。
うん。
これがさ、ラプトップじゃなくて、携帯に来てさ。
ken
うーん。
Kazunari Okuda
すごいレイジーな話なんだけど、別に、ラプトップの前でやる必要はない。これがさ、携帯になって、携帯で、例えば、やってるかやってないか覗いておいても、外出るじゃん。
うん。
携帯にプロンプ、AIにプロンプトするじゃん。で、やってるじゃん。その間に、じゃあ外行きますと、例えば。
ken
うん。
Kazunari Okuda
お散歩行きます。で、お散歩行ってる間に、AIが、このサーリオ完了したらこんな感じでどう?みたいにやってきて、携帯で見て。
ken
あー、通知が来たね。
あー。
Kazunari Okuda
例えば通知が来てさ、で、いやいや、ちゃいますよ、例えばこうしてほしい、あるいは次はこの仕事をしてほしいってやってたら、そしたらもうすげー、すげーというか、なんかパソコンの前にすらいる必要ないんじゃないと思った。
ken
外から仕事できちゃうみたいな。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。AIに全部やらせようみたいな。
ken
はいはいはいはい。
Kazunari Okuda
なんか、職種にもよりますよ、そんなことできるのは。
ken
いやなんか、バックグラウンドでTMAXの職種を動かして、ちょっとあの、バックグラウンドプロセスを動かしますみたいな、流れからの、なんかAIにそこまで任せちゃうみたいなね。
Kazunari Okuda
そうそうそう、もう全部任せちゃうみたいな。
なんかそういうのを。
ken
うん。
さっき言ったハッピーっていうやつが、なんかそれをすでにやってるって話?
Kazunari Okuda
そうそう、なんかそういうアプリ、あの、ChatGPTと、あ、違う、CodeXだっけ。
ken
うん。
Kazunari Okuda
と、クロードでなんか対応して。
ken
へー、面白いね。使ってみた?
Kazunari Okuda
いや、まだ使ってないかな。使ってはないんだけど。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
いや、すごい考えてはいたんだよ、それ。しかもその内容をChatG、あの、AIとも相談してたんだよね、実際に。
うん。
じゃあ、パソコン上で、なんかこう、AIが終わりました、作業終わりましたよって言った時、携帯に通知が来て、みたいなことをシステムをどうやったら作ればいいのかなみたいなのをやってたんだけど、それをまあ。
ken
うんうんうん。アプリ側の作りはでもシンプルになりそうじゃない?
だってその、LLM動かしてるどっかのマシンに、ACDPでも何でもこう繋ぎに行って、プロンプトの結果をプロキシすればいいんだよね。
Kazunari Okuda
うんうんうん。そうそうそうそう。
ken
もっとイージーにするならさ、なんかそれをボイスインプットで返してあげてもいいし、なんか簡単なイエスかノーみたいなボタンでやってもいいし、
もしくはテキストで言ってそれをプロキシすればいいから。なんかできそうだよね。だから既にあるってことか。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。欲しいなーと思ってたんだけど、なんかそのシステムというかなんか、AIと作りたいなーと思ってたところでもう出ちゃってさ。
ken
えー。
Kazunari Okuda
出ちゃってというか。それも確かボイスの入力も対応してるの。まあまあまあ。っていうのがあって。
ken
うん。
どんどん楽になっていくじゃん。
Kazunari Okuda
まあ楽になったら仕事がなくなっていくのかわかんないけど。
ken
ボイス入力はする?僕はするけどさ、クラウドでコードとかクローデとか。
Kazunari Okuda
あー。そっちではやってはないかもね。
ken
普通にあのなんかMacの音声入力で。
Kazunari Okuda
ターミナルに打ち込む。
ken
打ち込む。その音声入力自体は多分ずっと昔からある機能で。
Kazunari Okuda
はいはい。
ken
Dictationっていうのかな。
ターミナルに打ち込むテキストを単純に僕の英語にマイクにインプットしてそれをテキストにするっていうただそれだけなんだけどさ。
うん。
適当な英語とか文法が間違ってても、なんとなく汲み取って解釈してくれるじゃん。
Kazunari Okuda
してくれる。マジでしてくれる。
ken
だからそれで動いちゃうんだよね。
Kazunari Okuda
うんうんうん。
ken
例えば今までに音声入力を試して、過去にやったことがあるのはブログ記事の執筆とか友達への返信。
テキスト、SNSとかやったことあるけど、あれってさ、正確な文章出さなきゃいけないじゃん。
ブログとかもそうだけど。
Kazunari Okuda
あーはいはいはい。
ken
結局音声入力しても、読んで手直ししてみたいなのが発生するから、
僕の場合はもうずっとブログとか長いから、手で書いちゃったほうが早いわみたいになってたんだけど、
その入力を解釈するのがLLMになってからは、なんか僕の音声入力で、なんていうの、書き起こし?読み起こし?された文章が適当でも英語でも日本語混じってても、解釈してくれちゃうからいい感じで。
Kazunari Okuda
うん。
ken
楽なんだよね。
Kazunari Okuda
あれ、それって、あ、そういうことか。リクテーションだから文字、音声で入力して、で、文字が入力される方。
ken
そう、ただそれだけ。
Kazunari Okuda
うん。
音声をそのまま入力するわけじゃないと。
ken
あーそういうのもあるか。あるのかな。やったことない。どっちが正と言ったか。
Kazunari Okuda
なるほどね。
どっちも、AIに対してはやったことないかな。
ken
でもさ、後半、後者だとLLMプロンプトの気持ちになると、前者だとテキスト変換されたテキストがコンテキストとして渡されるけど、後者だと音声ファイルがLLMプロンプトに渡されるわけだよね。
だから多分、後者の方がコンテキストを無駄に消費するんじゃない?
Kazunari Okuda
うーん、その可能性あるね。
ken
だったらMacのビルトインとかでもうテキストにしちゃって、テキストで渡した方がコンテキストは余りそうだけどね。
Kazunari Okuda
なるほど、確かに。
ken
素人だから。
ほら、赤ちゃん抱っこしながらとか、コーディングはきついけどなんか調査とかできるんだよね。
Kazunari Okuda
うんうんうん。
ken
例えば最初にGitHubのissueをピッて貼って、あとはこう抱っこしながら音声入力で、音声入力のオンオフってさ、キーボードのとある箇所、長押しとかでオンオフできたりするじゃん。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
ピッて押して、ディクテーションモードにして、で、なんていうの、このissueについて関連するソースコードのファイルパスをくれ、みたいなのを言うとバーって出てきてさ、
でまぁそれを読んで、でまたディクテーションをオンにして、じゃあこれをこのissueに沿って解決策を実行したい、実装したいんだけど、
3つのオルタナティブプラン出して、って言って、またこうバーって出てきて、でそれ読んで、
あ、じゃあ1つ目が良さそうだからGitのブランチ切って実装して、みたいな。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
実装して、ミニットテスト回して、みたいな、回して。
ここまでは子供抱っこしながら音声入力でできて、ってすごいレイジーな話をしてるけどさ。
Kazunari Okuda
でもそれが多分パソコンの前にあるんでしょ。
ken
いるいるいる。
Kazunari Okuda
携帯でできると。
ken
それいいね。
Kazunari Okuda
あーわかんない。
使ってみて、使ってみてというか。
ken
携帯でできるってことはまぁApple Watchとかでもできるわけでしょ、そのうち。もうすでにできるのかできないか。
Kazunari Okuda
あーApple Watchね。確かになんかアプリとかあれば。
うん、いけそうかも。
ken
ね。
そのApple Watchの見た目が、見た目というかディスプレイが、
LLMからの返答をこう表示するのに大きい、十分に大きいかどうかというのは謎だけど。
Kazunari Okuda
はい、確かに。
ken
携帯ぐらいのディスプレイは欲しいよね、コーディング作業とかだと。
Kazunari Okuda
うん。
そうだね。
ken
でもコーディングじゃなくてなんかさ、なんかこうペーパーワーク、例えばタックスリターのペーパーワークとかさ。
そういうのだったらなんかApple Watchとかでもいいかな。
Kazunari Okuda
いいと思う、いいと思う。
うん。
ken
すごいじゃん。何すんの人間。子供と遊んでることができるじゃん。
Kazunari Okuda
そうそうそう、外に、なんか土日でも外に、例えば今の間公園に行くことはないかもしれないけど、今の時期ね。
例えば公園に行きながら。
ken
朝目からってことね。
Kazunari Okuda
そうそうそう、なんかね、遊ばせつつ自分のプロジェクトをさ、携帯でピピってあって、みたいなことができるよね。
ken
ほんとだね。
人間の開催価値は、いかにプロンプトを正しく解釈して適切に命令できるかっていうところしかない。
しかない。
Kazunari Okuda
そうかもね。欲しいものをどれだけ伝えられるかみたいな。
ken
確かに。あと最初、LLMに仕事をお願いするときの課題分解だよね。例えば、
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
こういうアプリを作りたいんだなのか、タックスリターンしたいんだなのか。
正しい課題を見つけられれば。
楽だね、なんか。楽だねとか言っちゃったけど。
Kazunari Okuda
楽?楽というか、簡単になってきてるね。
ken
なんかその昔、スタッフエンジニアのキャリア本みたいなのを読んでたときにさ、
ちょっといきなり話飛んでいそうに見えるんだけど、ちょっと収束させると、
そこで、この社内で活躍するスタッフエンジニアのパターンみたいなのは、こういうのがありますよみたいなのあって、
例えば、難しい課題を適切に落とし込める人とか、社内政治、ポリティカルとかコラボレーションをちゃんとできる人、
ken
みたいないくつかあって、そのうちの一つにコーディング、コーディングモンキー?
コーディングモンキーは失礼か。コーディングマシンかな?みたいな、めっちゃコード書きますみたいな。
1日でもう尋常じゃないぐらいのスピードでコード書きますみたいな人、みたいなパターンが紹介されてたんだけどさ。
Kazunari Okuda
はいはい。
ken
どんなにすごいコーディングマシンタイプでもさ、今のLLMには勝てないでしょ?
Kazunari Okuda
そうかもね。
ken
今の話を聞くと。
Kazunari Okuda
そうだね。
うんうん。
ken
あとはさ、年収1億でスタッフ、なんかGafferとかのスタッフエンジニアを雇うよりは、月額数十ドルでLLMで8割ぐらい大体できちゃうんだろうなと思って。
Kazunari Okuda
はいはい。
なんか、LinkedInでそんな感じで見たよ。
ken
あ、ほんと?
Kazunari Okuda
なんだっけ、その人それこそスタッフエンジニアか、どっかの会社のスタッフエンジニアかなんかで、
自分はコーディングマシンとしてなんかキャリア築いてきたけど、
AIの登場によってその価値は失われたかもしれないみたいななんかことを書いてるのを見た気がする。
ken
まあそうだよね、だって。
Kazunari Okuda
そうだね。
逆にほら、そのコードを作る量は増えてるからさ。
うん。
なんかね、よく言われるけど、レビューをする方が大変みたいな。
ken
大変じゃん。
それある?現場でそういう流れある?流れというか、実際に起きてる?
Kazunari Okuda
まあ言わないけど起きてるような気がするかもね。
ken
言わないってその数が言わないけどってこと?それともなんかみんな薄々気づいてるけど言わないっていうこと?
Kazunari Okuda
周りの人はそう感じてるかもしんない。
自分が作る量が増えてる。
なんか作る量が多分増えてると思うんだよね、間違いなく。
でも、なんかそれ周りの人は、そう、増えてるなと思ってる可能性はあるかもなと思ってる。
ken
確かにね。
子供の迷子インシデント
ken
あとさ、こう、僕も人のこと言わないんだけど、使ってるから。
他人がGitHubのイシューとか出してきた時にさ、これ絶対AI丸コピだな、丸コピとは言わないけど8割ぐらいそのままだなみたいなの出てきたりするときない?
Kazunari Okuda
はいはい。
で、自分もやっちゃうもん。
プッシュして、できたと思って、改めてさ、そこで次のタスクとか行っちゃうと、レビュープルリク上がってるのやつ自分で見てみると、
やべってこう、これAIが作ったやってすぐ丸分かりだなみたいなのが残ってたりするからさ、やっちゃったと思う。
ken
僕も人のこと言わないんだけど、そのときすごい複雑な気持ちになるよね。
あとで自分の見直したときもそうだし、他人の見直したときもそうだし。
なんかその、別にAIで作ってるかどうかは本質的じゃないわけじゃん。
別にその価値があればさ、別にAI使ってようが自分で書いてようが、ああありがとうって感じだけどさ。
Kazunari Okuda
はいはい。
ken
なんだろう、そのAIの特徴として、端的なこと言うのに冗長になりがちみたいなのあるじゃん。
Kazunari Okuda
うーん。
ken
なんかその、昔だっ、昔、いやなんかおっさんくさいな。
なんかそのAIがなかったら、例えばすごいもう3行ぐらいでGitHubのプルリクで、
はい、これとこれとこれこうしましたみたいな、テストこうしましたみたいな。
Kazunari Okuda
はいはい。
ken
はいはい、であとコード読んで、ああこういうことねみたいな、OKOK、アプローブみたいなんだけどさ。
なんかさ、今はさ、なんか3行ぐらいのメソッド書いて、それになんか100行ぐらいのユニットテストがついてきて、
GitHubイシューがなんかやたらと冗長で、プロブレムステートメントはソリューションはこれで、
オルタナティブはこれ考えて、テストプランはこれして、みたいな。
でも要するにこれタイトルで全部言ってるよねみたいな、なんか時にさ、
なんか10分かけて読んだ後に、なんか時間無駄にしたなって思うことがよくあるんだよね。
Kazunari Okuda
ははははは。
ken
これ端的に3行で言ってくれよみたいな、後だコードでわかるだろうみたいな。
Kazunari Okuda
なるほどね、確かに。
ken
なんか悔しい、なんか。
自分の10分がブラックホールに消えてったかなような気がした。
こんなもん読ませるなって思うけど。
Kazunari Okuda
あー、ルビーワードしてね、なるほどね。
ken
そうそうそうそう。
でもパッと見さ、綺麗な英語だったりするじゃん。
そりゃそうだよね。
ken
なんか読み始めは気持ちいいのよ。
お、なんか美しい英語で、なんか読みやすいと思ってたけど、なんか途中で、
これ、なんか同じこと言ってないか?みたいな。
わかるよ。
Kazunari Okuda
わかる。
確かに。
ken
葛藤がありますね。
Kazunari Okuda
そうだね。
それはわかりやすいよ。
ken
本当に効率良くなってるのかどうかみたいな。
わかんない。
Kazunari Okuda
あー、そのまんま、まあまあまあ確かにね、AIが出したものをそのまんま出して果たして、
それで、まあ人間が読む分として、効率が良いかどうかで言うと、そうじゃないかもしんないね。
ken
しかも、うんうん。
Kazunari Okuda
なんかスタンドアップとかで一応さ、コンテキストを共有してるわけじゃん、人間観でさ。
この、例えばまあ、オープンソースのあれとかだともっとエクスプリシットになんかこういろいろ書かないといけないかもしんないけど、
社内とか自分のチーム内で何かプロジェクトやってる時ってある程度コンテキストはわかっててさ、
こういう機能実装してますよっていうのがわかってる中で、その一つのPR、
まあこれをフィックスしましたみたいなPRでさ、バーッと書かれてると。
そうだね。人間のコンテキストはある、持ってるからね。
それをAIは知らないから、まあ全部わかりやすいように。
未来、別の人が見た時に、コンテキスト全くない人が見た時に、わかりやすいかもしんないっていうのはあるかもね。
ken
うーん、確かに確かに。
それは間違いないよね。
そうやって考えたら人間の脳ってすごいなって思わない?
余分なものをいい感じにさ、いい感じが伝わっちゃうじゃん、人間のブレインって。
Kazunari Okuda
まあね、そうだね、そうだね。
ken
コモンセンスとか常識とか習慣とかもさ、いかに脳が処理するコンテキストを減らして、
なんていうの、サバイブできるかみたいな仕組みじゃん、脳、ミソでさ。
人間が忘却してしまうのもさ、全部全部覚えてたらさ、
もう生きていけないじゃん、社会で。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
だからいい感じに忘れていくし。
Kazunari Okuda
うん。
ken
なんかそれはすごい、いい意味でめちゃくちゃ適当に、適当に生きていける人間の脳ってほんとすごいんだなと。
全然解明されてないじゃん、今のサイエンスとかさ。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
うん。
しかも僕らはさ、非英語ネイティブじゃない?
だからそのネイティブがお前絶対AI8割9割コピーだろってやってきた文章に対してなんか指摘しづらいんだよね。
これは僕の勝手な心理的消費かもしれないけどさ。
Kazunari Okuda
はいはい。
ken
なんか僕が英語ネイティブだったら、お前これ絶対使わないからネイティブかみたいな、なんか言えるけど。
Kazunari Okuda
うんうん、わかる。
ken
僕それ言えないじゃん、だって。
なんかね、言いづらい。
相手も非ネイティブだったらさ、言うけど。
Kazunari Okuda
うん。
ken
なんとなく敷居をというか壁を、見えない壁を感じちゃう。
Kazunari Okuda
しかも、なんて言うんだろう、英語ネイティブじゃないからこそ、AIが作った英文が自然か自然じゃないかが、自分は判断できない。
ken
それもそうだね。
Kazunari Okuda
でも日本語でさ、時々AIと喋るときあるんだけど、プライベートのこととか喋るとき、そっちは日本語使ってんだよね。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
そしたらなんか、相手が言って、そのAIが言ってる日本語が変だなって気づくんだよ。
いや、変じゃない?みたいな。
ken
わかる。
Kazunari Okuda
なんかこう、文章がちょっと変わったりしただけでもすぐわかる。
だよね。
いきなりなんか。
でもそれが英語だと、たぶん気づかない。
自分は気づかない。気づくレベルの英語レベルじゃないからさ、なんかこう。
迷うときはあるね。
例えば、PRのディスクリプションを英語で書いてもらうとか、まとめてもらうとかって、
もしかしたらこれネイティブが読んだら、お前こんな英語書かんっしょみたいな気づいてるかもなーと思ったね。
ken
いや、あると思うよ。
日本語だと確かにそうかも。日本語で使ったことあるかな。
でもなんか、ネットを巡回してて、ブログとか記事見たときに、これは機械翻訳っていうか機械方したよなみたいな、確かに日本語だとすぐわかるね。
なんでだろうね。
あれをなんか科学的に証明して誰かが言ってほしい。
ken
変だなって思うのはなぜなのか。
Kazunari Okuda
確かに。
ken
何を持って変って思ってんだろうね。
でも、なんか変だなという感情が湧き起こるのはみんな共通認識であるけど、
なんかそれを要素分解できるもんなのかね。
Kazunari Okuda
でも、やっぱディテクターみたいなのあるからさ、AIが。英語だとある。
日本語であるかどうかわかんないけど、そのAIが作った文章かどうかのディテクター。
ほら、グラマリーってあるじゃん。
ken
あるある。
Kazunari Okuda
あったことある?
ken
昔使ってた。最近使ってないけど。
Kazunari Okuda
ほんと?今はもう使ってるというか、アドオンが自分のブラウザーの中でオンになってるんだけど、
時々言われるもんね、このAI、AIディテクターみたいな、このAIが作った文章ですみたいな。
ken
えー面白い。
その時にグラマリーはさ、その理由みたいのも出してくれるの?
Kazunari Okuda
あー。
ken
この単語は使えませんよとかさ、この記号はキーボードで入力できませんよとか。
Kazunari Okuda
うーん。
ken
そこまでは。
Kazunari Okuda
そこまでは、お金払ったらやってくれるかもしれないね。
ken
そうなんだ。
Kazunari Okuda
うん。
そうだね。あるかもしれない。
日本語でも。
作れるかもしれないね。
作れるかもしれない。
ken
なんだろうね、なんかさ、人間だったら、例えば数とLINEで話してますと、数らしさってあるじゃん。
はい。
自分が育ったね、地方弁、方言が出てきたりとかさ、よく使いがちなスタンプとかさ、なんかそういうのあったりするじゃん。
Kazunari Okuda
あるね。
ken
なんかAIは、なんかね、途中で人格が変わったりするような気が大きいんだよね。
なんかさっきまではすごい、なんかこう、ジェントルマンな感じで話してたけど、あれなんか急に誤帳荒くなったみたいな。
うーん、なんか人格が読めない感じがするのかもしれない。
Kazunari Okuda
それはね、ある。あるかもね。
ある。
ken
まあ、なんか、誰?みたいな。
Kazunari Okuda
うん、あるあるある。
例えば、自分が話して、最初はデスマス帳だったんだけど、まあ日本語で言うとね、デスマス帳だったんだけど、こっちがまあそのカジュアルな言葉を使っていけば使うほど、入力するのがめんどくさいからね。
最初なんかデスマス帳で売ってたけど、そのうち友達にそのメッセージを送るような口調になっていくと、相手が突然カラッと切り替わって。
ken
そうそう、それそれ。
え?みたいな。
多重人格みたいな感じ。
Kazunari Okuda
そうそうそう。
ken
それだよ。
え?みたいな。お前誰?みたいな。
Kazunari Okuda
そうそうそうそうそうそう。
で、
ken
うん、いいよ。
Kazunari Okuda
チャットが新しくなると、まあ新しい、なんかこうコンテキストのハイドデスマス帳に戻ってるみたいな。
ken
うんうんうん。
リセットされてるみたいな。
Kazunari Okuda
うん。
ken
なんかこう会話に、会話をしてる相手に人格を期待するのが今までだったわけじゃん、だって。
Kazunari Okuda
うん。
ken
だけどそれが、そうじゃない世界線に来ちゃったから、あれ?みたいな違和感感じるのかな。
しかもその、AIに8割作られた文章を残り2割を人間が直したみたいな文章とかだって余計にそれが出るよね。
なんかその、直した人の人格と、
Kazunari Okuda
はい。
ken
その、すごい洗練された、こう襟を正したような文章が混在してて、
あれ?なんかこう、さっきまではすごいジェントルマンだったよ。
なんか急に砕けたね、みたいな。
砕けたとこは、人が直したんだ、みたいな、分かるけど。
うん。
どっちがあなたですか、みたいなね。
なんか呼んでてこうムズムズしちゃう感じな。
Kazunari Okuda
あとさ、その、最近パワープレキシティって言ってさ、AI知ってる?
ken
うーんとね、詳しくは知らない。
あの、ロゴは知ってる、インストールしたこともあるけど、今はインストールした。
何ができるの?
Kazunari Okuda
ほんと?
ほんと。で、もともとチャットGPTを使ってたわけですよ、の有料プランをね。
でまあ、有料プランを一旦切って、で、他の、そのパワープレキシティがなんか、
友達の紹介かなんかで入ると、プロが1年間無料で使えるみたいなのを、
あったからそれにまあ、そう、リデュームして、はいはい。
まあチャットGPTがそのお金払わなくなったから、どんな感じかなって試してみた。
試してみたんだよね。そしたら、
パワープレキシティってどっちかっていうと、なんだろう。
なんか、検索を置き換えるみたいな。
例えば、Googleでさ、まあ、こういうニュースを探したいとか、なんかこういう記事を探したいっていう場合にさ、
Googleに入力するじゃん。そしたらまあ、結果が出てくるわけじゃん。
で、パワープレキシティってどっちかっていうと、なんかそんな感じでさ、なんか、
何かを相談するように、相談して、なんか、答えをいろいろ、
なんていうんだろう。最適そうなものを、なんかチャットGPTってどっちかっていうと、
出してくるイメージがあるんだけど、パワープレキシティってもうなんか検索結果みたいに、
ソースは、ウェブのソースはここでここでここでみたいな、全部に対してソースがあるわけ。
そのインターネット上のね。で、それを全部出してくるみたいな、なんかこう、
検索を置き換えるAIなんだなっていうのがあるんだけど、
なんかそれに特化してて、なんかこう、話し方とかに、個性を出してこないわけ。
うーん、なるほど。
チャットGPTって結構なんか個性出してくる。いきなりなんかさ、言い方変えたりとかさ、
なんか、最高みたいな、なんか、どういう若者、これで最強のレシピだよみたいななんかさ、
そんなこと言わねえよみたいな、えらい砕けたこと言ってきたりもするんだよね。
でも、パワープレキシティってなんかこう、個性ないわけ。なんかこう、情報のラレー図みたいになってんだよね。
ken
で、改めて比べると、なんかチャットGPTのその、個性っぽさが、あ、好きかもって思ったの。
うーん。
うん。
Kazunari Okuda
なんかAI触っててね。
ken
なるほどね。
Kazunari Okuda
あったかさっていうか、なんかこう、だからその、たぶん、ま、突然人格変わったとかっていうのも、
もしかしたら、ま、人格あることっていうのはなんか大事、個人的には大事なのかなって思った。
なんかこう、冷たさっていうか、パワープレキシティってどっちかっていうと、情報バッと出すだけ。
ken
うーん。
Kazunari Okuda
だからさ、なんか、そうだね。
ken
ツンデレ。
Kazunari Okuda
そうだね。
そうかもしれない。
ken
ツンデレに弱いっていうことだね。
Kazunari Okuda
うん。
ken
なるほどね。
Kazunari Okuda
うん。
ken
なんか、話したいネタあるって言ったかったっけ?このネタ?
Kazunari Okuda
いやいや、全然こんな話ないし、なんかま、さっきの話で話したいこともなんか出てきたんだけど、
ま、いったんなんかすごい話したい、個人的に話したいことがあるから。
ken
いこうよいこうよ。
Kazunari Okuda
そう、トピックがあってさ、
あの、インシデントを起こしてしまいましてね。
それは個人的なインシデントをね、起こしちゃったよ。
ken
おっと。
はい。
Kazunari Okuda
うん。
ken
どうした?
Kazunari Okuda
今だから、笑い話にできることなんだけど、子供に対してインシデントを起こしちゃってさ。
ken
うん。
いやー、ま、なんかこう、ポストモーターンじゃないけど、それも含めて。
ken
どうした?
Kazunari Okuda
共有しようと思ってて、子供がね、子供がというか、子供を迷子にしちゃったんですよ。
ken
おー。
Kazunari Okuda
で、
ken
どこで?
Kazunari Okuda
これ、あのね、サウスケンジントンの駅から、子供が見つかったのがね、サウスケンジントンに2人、ま、子供と自分がいたんだけど、
子供が見つかったのが、ウエストミンスター、6駅か7駅離れたところで。
ken
え?
Kazunari Okuda
見つかっちゃってね。
ken
あー。
Kazunari Okuda
インシデントマジで。
ken
インシデントやね。
Kazunari Okuda
そう。
ken
え、で、ウエストミンスターとサウスケンジントンって結構遠いよね?
Kazunari Okuda
結構遠いよ。
えーと、ディストリクトで、6か7駅離れてんじゃない?
ken
ほっか。
え、ま、ちょっとそれを聞いて、もう質問がどんどん出てきたけど、ちょっと話す順番任せるわ。とりあえず、とりあえず喋って。
Kazunari Okuda
はい。
まあ、そういうインシデント起こしちゃいますよ。
で、何が起きたかっていうと、子供が1人で、多分、あの、多分というか見てないから分かんないんだけど、電車に乗って、まあ、行っちゃったんだよね。
ウエストミンスターまでサウスケンジントン駅から。
うーん。
何、何でこれ起きたかっていうと、いやーね、そう、当時としては、えーと、サウスケンジントンで、まあ、サイエンスミュージアム2人で行ってたんだよね、子供として。
インシデントの背景と教訓
Kazunari Okuda
うん。
で、まあ、1時かな。1時とかそのお昼過ぎてから、まあ、帰ってくる時にさ、まあ、2人で駅に降りて、降りたというか、その時、まあ、手繋いでなかった。自分がもうすごい悪いんだけど。
うん。
えー、自分が先に、えーと、プラットフォームの方に降りて、で、子供は、こう、1人で降りてきてたんだよね。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
で、その当時っていうのは、サウスケンジントン駅めちゃくちゃ人いてさ。
ken
うーん。
Kazunari Okuda
特に。
ken
えー、週末?
Kazunari Okuda
駅から。
そう、週末で、しかもまあ、まあ、サイエンスミュージアムもあるし。
ken
ほら、そりゃそうだね。
Kazunari Okuda
ナチュラルヒストリーミュージアムもあるし。
ナチュラルヒストリーミュージアムは、ポケモンのショップが出ててさ。
えー。
めっちゃ人いる。
うん。
で、入ってくる側、その駅から出る人の方はめっちゃ多いんだけど、まあ、駅に行く方は、まあ、ある程度は空いてるんだけど、まあ、どっちにしたって駅内はもうめちゃくちゃ人がいるわけよね。
で、えーと、自分が先にプラットフォームに降りて、子供が、まあ、階段を降りてきてて、で、自分は子供から目を離して、えーと、どっちの、えーと、駅の方に行けばいい、駅というか、どっちの電車を乗ればいいかなって、こう、見たわけ。
うん。
上の看板っていうか。
うん。
Kazunari Okuda
確認してた。
で、あ、こっちだなと思って、後ろ見たらさ、子供いなくなってたの。
あー。
だから、子供が降りようとしたけど降りれなかった、もしくは電車に戻っちゃったみたいな、なんかそういう感じ?
えー、電車に、まあ、入ったか、プラットフォーム内。まあ、結論から言うと電車に乗っちゃってたんだけど。
ken
うーん、なるほど。
で、自分はさ、その時さ、子供いないと思ったわけ。で、人は結構いるからさ、さすがにプラットフォームにいるだろうと、この人混みの中だから。
うん。
Kazunari Okuda
まあ、人、さすがにいるだろうと思ってさ、探したわけよね。
うん。
Kazunari Okuda
プラットフォーム内。
ken
うん。
Kazunari Okuda
いないの。いなくて、その瞬間にマジでやばいと思って。
ken
焦るね。
Kazunari Okuda
まあ、めちゃくちゃ焦ったんだよね。さすがにいるだろうと思ったんだよ。
ken
東京でも焦るけど、ロンドンでそれはもう、やばい。
Kazunari Okuda
ロンドン、そうか。
ken
人生終わったと思うわ。
Kazunari Okuda
思うよね。
思う。
まあ、ひとさらいというかさ、きっとナッピングがね。
ken
いっぱいいるからね。
Kazunari Okuda
あるし、ま、駅っていうなんか、そうじゃなくても駅ってなんかこう危ない場所じゃん。
危ない危ない。
どっちかって、結構その、下に落ちたりとか。
うん。
も、あるし。
ken
うん。
Kazunari Okuda
うん。で、この時点でマジで、これはやばい。ほんとにやばいやつだと思ってさ。
ken
うん。
Kazunari Okuda
まあ、チャットGPTに子供がいなくなったらどうしようっていうのをそこで相談して。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
で、ま、まずは落ち着いてこう、駅内を、声をかけて、子供の声かけて、探してくださいって。
それで見つからなければ、次は駅員か警察に今すぐ連絡してくださいってあって。
だからその後、駅員の方に子供がいなくなったから助けてほしいっていう風に。
うんうん。
で、そしたら、えっと、ま、監視カメラがたくさんあるようなその駅の中に、あのコントロールセンターみたいなのがあってさ、そこでまあ、子供を探してくれたわけでもいないみたいな感じで。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
子供が、ま、監視カメラを見る限りは見ない、いないけど、まあ職員も全員総勢で探すっていう風になって。
ken
うーん。
Kazunari Okuda
でもそれでも見つからないから、って言って、うーん、もしかしたら電車に乗ってる可能性もあるかもなと思ったわけ。
なんでかっていうと。
うんうん。
その、えーっと、そう、サウスケンジントン駅に出る方はすっごいもう人がいてたから、片方はもう完全に埋められてたわけよね。
うん。
でも、この駅、電車に乗る方、どっち、両側にまあ電車乗る方があってさ、片方はもうめっちゃ人がここ、いたから。
ken
うーん。
Kazunari Okuda
多分電車に乗ったとするならこっち側、こっち側というかなんか人がいない方。
うん。
仮にいなかったとしたら、それに乗った可能性もあるみたいな話をしたわけよね。
で、まあその後、まあもう一回、ちょっとその連絡を駅員さんにしつつ、自分もこう探してる間に、もう次は警察に電話しようって言って、警察に連絡したら、その駅員さんが見つかったよという子供が。
ken
警察に連絡したら、それのバックグラウンドで駅員さんに見つかったという連絡が来たってこと?
Kazunari Okuda
そうそうそう。
ken
駅員さん同士のネットワークもしくは連携で見つかったと。
うーん。
Kazunari Okuda
で、それを見つかったっていうのは、えーと、まあさ、ウェストミンスター駅で、えーと、家族かな。家族が子供一人、自分の子供が電車に乗ってるのを見つけて、まあ降ろしてくれたんだよね。
ken
全然知らない家族が?
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。
ken
うーん。
Kazunari Okuda
で、駅に報告して、で、その駅の報告が、まあこっちに来たと。
ken
なるほど。いい家族に出会ったんだ。
Kazunari Okuda
いや、ほんとに。
ken
幸運としか言えないね。
Kazunari Okuda
幸運としか言えない。幸運としか言えないよ。
幸運に。
ken
幸運に。
そうか。
Kazunari Okuda
っていうことがありました。もうインシデント、ほんとに。
ken
で、そのウェストミンスターで駅員につながれて、そのウェストミンスターの駅員さんからサウスケンジントに出てきたの。なんかその、子供が迷子になって子供探してますっていう日本人の男性がサウスケンジントにいますみたいな情報がなんかインシデントボートとかに出るのかな。なんかそこら辺は見えた?
Kazunari Okuda
あ、そこまで見えてないけど、共有はされてたかな。その子供の特徴とかもう全部伝えて、まあ服とかも覚えてたからね。こういう帽子かぶって、ジャケットでみたいな全部情報は出して、まあその該当する子供が見つかったよっていう。
なるほど。
情報が来た感じかな。
ken
じゃあ、いなくなって見つかるまでは1、2時間ぐらいってこと?
Kazunari Okuda
そうだね、1時間ぐらいでしょか。
ken
そっかそっか、よかったね。
Kazunari Okuda
よかった。
よかったよかった。
ken
なるほど。
大変だったね。
Kazunari Okuda
これは、一番ドキドキしたよね、これ。
ken
聞いててドキドキするわ。
Kazunari Okuda
で、これ結構ね、言い訳に近いかもしれないけど、なんか起こるべくして起きたことがあってさ。
その、まず、なんて言うんだろう、まあサイエンスミュージアムにその日は行っててさ、子供とね。
で、帰るときに、まあ子供がハトを追っかけるのが好きでさ。
ハトを追っかけてた。
で、そのハトを追っかける過程でハトにうんちされた。
うんちを掘りかけられちゃってて。
で、手が汚れた。うんちがついてた。
ken
あらららら。
Kazunari Okuda
子供の、子供の手で。
で、もともともう一時ちょっと過ぎだったからさ、ご飯には行く予定だったの、レストランに。
ken
うんうんうん。
Kazunari Okuda
で、まあまずその手を洗おうと思ったんだよね。
ken
うん。
Kazunari Okuda
手を繋いでなかった理由の一つなんだけど。
ken
はいはいはい。
Kazunari Okuda
うんちがついてたからさ、もうね、あの、手を洗おう。
で、そもそも昼ご飯食べる、ランチに行こうと思ってたわ。
いつも行ってる場所があったからさ、そこに。
ken
うん。
Kazunari Okuda
行ったんだけど、人がめっちゃ多かったんだよね。
ken
うーん。
Kazunari Okuda
あーと思って、まあ諦めるかーっていうので。
うん。
そこ行くのは諦めたし、そのレストランは、あのー、トイレ入るのに鍵、ロックがかかってるんだよね。
何か買わないと、なんかレシートにさ、こうピンが書いてあるわけ。
ken
レシート。
あー。
Kazunari Okuda
レストラン。
何か買って、そうそうそう、レストランに、まあチェーンっていうのなんだけど、そこに買ったらレシートになんかそのトイレのさ、ピンバンゴが書いてあってさ。
ken
はいはいはいはい。
Kazunari Okuda
で、それ入力したらトイレに行けば。
ken
あー。
Kazunari Okuda
っていう場所だったの。
うんうん。
だから、まあ人多いからやめる。
ken
うん。
Kazunari Okuda
で、トイレもまあ人にそんな、まあ聞くまではめんどくさいから。
ken
分かった分かった言いたいことが、はいはいそういうことだね。
Kazunari Okuda
いや、手を洗わないままだったんだよね。
もうこのまんま帰って、もうさっさと帰って、手洗えばいいやと、もう思ったわけよね。
で、まあ一時も過ぎてたから、なんかお互いお腹は減ってるからさ、ちょっとベーカリーか何かで食べたっていうので、何かこう、手を繋がない理由がその当時あったわけよ。
はいはいはいはい。
あったよね。
そうそうそう。
ken
被害があったと。
Kazunari Okuda
そうそうそう。
で、かつなんか、あのサイエンスミュージアムに行って、まあね、映画を見たんだけどさ。
ken
うん。
あのサイエンスミュージアムの3Dみたいなやつかな。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。
ken
うん。
Kazunari Okuda
それ終わったら帰ろうねっていう話をしてたんだけど、まあ子供はさ、まあサイエンスミュージアム遊びたいよね、いろんなもの見たいから。
ken
まあそうだね。
Kazunari Okuda
うん。
そうそう。で、なんちゅんだろう、その分、なんていうの、お腹が減って、親としてはなんかお腹が減ってさ、そうとは思ってなかったから。
ken
はいはいはい。
Kazunari Okuda
ご飯を食べる準備もしてなかったくて、かつご飯を食べるのもレストラン行こうと思った人が多くて、なんかがっかりというか、なんかこう、なんちゅんだろう、注意が散漫になってる状態ではあった。
うんうんうん。
そうそうそう。
だからなんか結構、かつ人が、サウスケンジンと人もめっちゃ多いっていうのが、その時間に行くことあんまない。
ってか、今まで行ってそんな人多かった感じはなかったんだけどね。
っていうなんかこう、なんちゅんだろう、いろんな要素みたいな。
いろんな要素というか、手を子供と繋がない理由、なんかちょっと早く帰りたいっていう、なんちゅんだろう。
焦る気持ち、あとご飯をちゃんと食べてない自分のあれもあったりして。
ken
お腹がすくとね、判断力が鈍るからね、人間ちは。
Kazunari Okuda
そうそう。
っていうので、起きてしまった、あれだね。
ken
でもさ、ある意味。
Kazunari Okuda
はい。
ken
ある意味、電車の中でよかったかもしれないね。
その駅員間の連携があり、かつ電車の中だから、他の人の目があるわけじゃん。
だから、たとえばそこで悪い人がいても、こう、泣いてる子供を無理やり人さらえない、人さらいづらい状況なわけじゃん。
電車の中のパブリックの目があるからさ。
たとえばじゃあ、路上とかさ、レストランのちょっと端っことかお店とかだったら、
子供をシュッとこう、人混みの中に紛れ込んじゃったらできるし、レストラン間の連携とかそんな意味ないから。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
そうか。焦るね。
ポストモータム。
Kazunari Okuda
そうだね。
っていうのが起きたんで、これを教訓にというか、私のリスナーの皆さんお子さんいる方、いらっしゃるかもしれないし、
ケンもね、わかんない。そんなこと起こさねえよって思うかもしれないけど、まあまあまあ。
ken
わかるわかるわかる。
Kazunari Okuda
教訓にしといて。
ken
起こさねえよと思ってる時こそ油断がね、つるっといきますからね。
Kazunari Okuda
そうだね。
そうか。
警察の対応とロンドンの治安
あのー、なんかその、あれだけどその、なんかチャットGPTに聞いたみたいなのあったけどさ、下りとして。
ken
チャットGPTなかったらどうなってたと思う?
Kazunari Okuda
ね。どうなんだろうね。その時さ、やっぱさパニックなんだろうね。
そうだね。
気づいた瞬間にさ、もうなんて言うんだろう、これはほんとにヤバいやつだって思った瞬間なんかこう。
ken
パニックだよね。
Kazunari Okuda
すげえ感情的になるわけ。
うん。
ヤバいと。
ken
うん。
Kazunari Okuda
頭がジンジンとしてさ。
ken
うん。
Kazunari Okuda
これマジでヤバいやつやと思う。
だからなんかそこで、ねえ、冷静な判断が、わかんないどうするんだろうね。
ken
なんかさ、話を聞いた、冷静な、頭で話を聞いた身としては、例えばじゃあ、僕がそのシチュエーションになったら、あ、駅に行けばいいんだなとか、携帯、警察に電話すればいいんだなとかって思っちゃうけど、
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
言った通り実際になったら、まあ超パニックなると思うんだよね。
Kazunari Okuda
うん。
ken
なんかそこで、まあまず落ち着きなさいと言ってくれる存在は大きかったってことですか。
Kazunari Okuda
いやいやいや。
ken
そういう話に持ってきたいわけじゃないんだけど、別に僕はね。
でもそれは一つ事実としてあるのかもしれないな。
Kazunari Okuda
うん。
そう、しかもなんか、パニックってるじゃん。
まあなんか、そこで、日本語でチャットGPTを打てて答えが返ってきたからいいけど、
例えばこれが検索でさ、まあ調べてないからわかんないけど、そんな情報が検索のGoogleであるのかどうかっていう。
例えば、子供が迷子になりましたロンドンで、どうすればいいみたいな。
何て言うんだろう、探さないといけないよね、たぶんきっと。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
まあ英語だったらあるかもしんないけどね。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
まあ日本語でなかったら英語で探すっていうことだってやったかもしんないけど。
うん。
そうだね、そこで例えば、まあチャットGPTはそこからなんか、
じゃあロンドンにいるならここに電話かけてくださいっていう情報も教えてくれたわけよね。
その付加情報も。
まあ、合ってる合ってないっていうのもあるかもしんないけど、
まあ合ってたんだけど。
ken
うん。
Kazunari Okuda
そこで、エクストラステップがあるわけじゃなくて、検索だけだとさ。
ken
まあそうだね。
Kazunari Okuda
うん、じゃあ次は駅員さん、次は警察、警察は何番なんだみたいな。
ken
はいはいはい。
Kazunari Okuda
まあまあ。
ken
例えばそれが英語だったし、ロンドンだったかよかったけど、
例えば旅行先の、
Kazunari Okuda
うん。
ken
例えばフランスの田舎とかで、フランス語がしゃべれないみたいな状況だったら、駅員に伝えられないよね。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
例えば、自動翻訳機が、翻訳こんにゃくみたいなのは今あるわけだからさ、僕らの手元に。
Kazunari Okuda
うんうん。
ken
それを使えば、駅員さんに伝えることもできると、英語やフランス語が話せなくても。
Kazunari Okuda
うん。
うん。
ken
なるほどね。
Kazunari Okuda
ありました。
ken
ほんとやなあ。
もう一回そっか。
いやよかった、無事。無事見つかってよかった、ほんとに。
Kazunari Okuda
うん、見つかってよかったね、ほんとに。
ken
サウスケンジンってマジで混むからね、あそこだってもう。
週末のお昼なんてもう、ピークだよ。ピークオブピーク。
Kazunari Okuda
そうだよ、そう、ほんとにそう。
ken
しかもあそこのプラットフォームって、その、搭乗客数に対する密度っていうの?電子?人工密度みたいな感じかな。
すごい少ないことで、あそこだけ他に、まあロンドンの他のどこもそうだと思うけど、
あの、プラットフォームに入る人を制限してたりするじゃん、あそこ。分かる?見たことある?
そう。
Kazunari Okuda
そのとおり。
ken
なんか最初行ったときびっくりして、なんであれ今日プラットフォーム閉まっててさ、あれ?もしかして電車止まった?って言ったら、いやいやプラットフォームの人数制限してんだよーって言って。
これないと人落ちちゃうからね、ははははとか言って。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。
ちっちゃいよね、ほんとに。
ken
ちっちゃいちっちゃい。
うん。
そう。そうか。ポケモンなんちゃらコラボっていうのは知らなかったけど、それがコントリビューションファクターの大きな一つだったの、あるじゃないですか。
Kazunari Okuda
あると思う、間違いなくあると思う。
ken
うんね。
まああとハトスね、ハト。
Kazunari Okuda
ハトなんだ。
ken
それは。
Kazunari Okuda
それはー。
まあ子供にはやめろとは言ったんだけど、やめないから。
それでもなんかイライラはしてたわけ。
もうやめてくれと思って、と思ってたんだけど、最後の最後になんかねうんち引っかけられて、そこでもうちょっとね、ほら見ろじゃないけどさ、
うん。
ねえ、やめろって言ったじゃんみたいなところまでもあったのね、感情としてはね。
ken
うんうんうん、そうだよねー。
まあね、前頭余が発達しないからね、子供はね。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
トラウマになってないけどいいけどね、もういけないサウスケンジンのとかね。
Kazunari Okuda
あー、犯人はなんかそんなにあるみたいだけどね。
ken
ほんと。
Kazunari Okuda
気にしてないみたい。
うん。
なんか電車に乗ったらいなかったみたいな。
ken
うーん。
Kazunari Okuda
パパいなかったみたいな感じで。
ken
ある意味、大人になりすぎてなかった。
まあ年齢ね、わかんないけどさ。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
そうだし、いいファミリーに出会ったっていうのも大きかったのかもね。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
助けてくれたみたいな。
うんうんうん。
いや、思ったよりでかい話来たわ。
なんか。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
フライパン焦がしたみたいな、そんな話来るのかなと思ったけど。
Kazunari Okuda
そうだね。
いや、ほんとにだってさ、そもそも警察に電話すること自体初めてだよ、たぶん。
ken
初めてだね。
Kazunari Okuda
人生で。
日本、ドイツね、UK含めてもさ。
999、もう覚えちゃったよ。
ken
そうだね。覚えるね、それさ。
Kazunari Okuda
しかも電話すると、火事ですか、救急ですか、救急車ですか、それとも警察ですかみたいな風に聞かれるんだよね。
ken
電話したことない。
Kazunari Okuda
あの、覚えちゃった。
ken
覚えちゃった。
Kazunari Okuda
そういう、そういうアレなプロセスなんだみたいな。
ken
すぐ人に繋がった?
Kazunari Okuda
すぐ人に繋がったね。
ken
みんなヘルプフルだった?駅員の人とかその電話の人とか。
Kazunari Okuda
そうだ、それそれそれそれ。ほんとにUKの人優しいよ。
ほんとに駅員さんもそうだし。
ken
状況が状況だからってのはさすがにあるじゃない。
Kazunari Okuda
かなぁ。
なんかね、みんな優しくてね。
なんかロンドンは冷たいっていう風に聞くんだよね、やっぱり。
なんかその他の地方のUKの国内の中でもロンドンは冷たい方、都市だからさ、みんなそう。
お互い干渉しないみたいなのがあるっていう風に聞くけど、それでもまぁなんかみんな優しくてヘルプフルだったし、なんかもう心配もしてくれて、なんかすげえいい街だなと思いましたね。
ほんとにいい街っすってなって。
ken
いやまぁあの、状況がっていうのは大いにあると思う。だって子供が亡くしたなんて聞いたらもうみんなヘルプするでしょ。
なるほどね。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
なんかもう話聞いててすごいこう、エナジー持ってかれたんだよ。
僕の新しいネタを出すのはいいかなと思ってるんだけど、
その関連ネタでちょっとロンドンっぽい話をすると、僕も警察だったじゃないけど、来て会って。
それはほんと小さいよ。
その時の話ししようかなと思うんだけど。
あの、その時コロナのロックダウンとかだったわね。
で、まぁ何か物買うには基本デリバリーだったわけ。
で、Amazonでデリバリーを買って、なんかそのフラットの一番下の、なんていうの?踊り場っていうのかな?
フラットの入り口の中みたいな、
セキュリティーエントランスの中にAmazonとかがさ、いろいろ置いてくわけ。
物をね。
で、配達員さんがいなくなったら、
他の住人と会わないようになんとなく空気を見ながら取りに行くっていう時期だったわけ。
そして、確か子供の何か誕生日だか何かプレゼント買ったのかな?
何のプレゼントか忘れたけど、少なくとも子供の何か買ったんだよね。
そしたらさ、なくなってたんだよね、当時。
で、ないんだけどって言って、フラットのマンション管理会社とかにお願いして見てもらったら、
なんかね、いわゆる押入り強盗みたいなのが入ってて、
セキュリティーカメラががっつり映ってたんだけど。
で、なんか手当たり次第持ってってたんだよ。
そのうちの一つで僕のが入ってて。
でもセキュリティーカメラ見たらもう、なんかすごい、
ここにこんな野蛮な人いんの?ここは?みたいな感じになったんだけどさ。
特にそういう時はイギリス来てもう本当に1年目、なんなら3ヶ月、4ヶ月目とかだったさ。
うわー怖い街だなーとか思ってたけど。
で、そこで警察に、まあなんかその、どうしたらいいの?って言ってたら警察に連絡して、みたいな。
連絡したんだけど、すっごい冷たかった。
冷たいというか、なんか、もう刑犯罪オブ刑犯罪だよね、みたいな感じでもう冷たくあしらわせて、
何もしてくれなかった。
で、今になって思うと分かる。
けど、当時はなんて野蛮な国に来たんだって僕は思ったけど。
だってセキュリティーカメラ見てもさ、なんかそのロックかかってるさ、扉を、なんか男2人がさ、バーンって押して入って、ガサガサガサって。
もうこれ強盗だよね、みたいな。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
もう、で、持ってくわけじゃない。
Kazunari Okuda
ホントだよね。
ken
いやー、みたいな。
だけど、なんか、まあ5年になって今思うのは、なんか、それぐらいはホント刑犯罪。
だし、なんか聞いたことあるのは、なんかこれ昔のポッドキャストにも言ったかもしれないけど、なんか刑務所に空きがないから、そういうの捕まえてもしょうがない、みたいな。
警察もどうしようもない、みたいな。
Kazunari Okuda
うんうんうんうん。
ken
みたいなことを言われて。
あの、カズとは全く違う警察経験がありますっていう話をしたわけなんだけど。
Kazunari Okuda
あー、なるほどね。
ken
うん。僕は温かいなんて思ったことはないですけど。
まあでも同じ、同じタイプのインシデントだったら優しくしてくれると、優しくっていうかもう、そういうことを期待したいですけど。
Kazunari Okuda
なるほどね。
ken
はい。っていう話でした。
締まりのない感じですけど。
Kazunari Okuda
いやいや。
それってロンドンにいたとき、それとも。
ken
前前前、ブリストル。
Kazunari Okuda
あ、ブリストルだ。
ken
うん。
なるほどね。
Kazunari Okuda
最近ね、ロンドンとかだと、街中でもiPhoneのひったくりがすごい多い、とかって言ってるけどね。
そうだね。そうだね。しないでしょ。
うん。
ken
ね。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
まあ自分の身は自分で守るじゃないけどね。子供いるとね、ちょっと気をつけることが増えるからね。
Kazunari Okuda
そうだね。それはそうだよね、ほんとに。
うん。
簡単に盗まれておかしくないでしょ。
おかしくない、おかしくない。
なんかね、子供を見ながら、携帯で場所を見るとかさ。
ken
うん。
Kazunari Okuda
表的に使えるのかどうかわかんないけど。
ken
ね。
あとあの、現地のイギリス人の人も言ってたのは、なんか、ロンドンのセントラルに行くときは、なんか、女性人だけで行かないみたいな。
女性人っていうのは、奥さんと娘さんだけでは絶対行かせないみたいな。
Kazunari Okuda
はいはいはいはい。
ken
えーみたいな。そこまでか、みたいな。
まあその人の性格とかね、よりもよるけれども。
うん。
そういう人もいるんだなということを思ったり、思わなかったり。
Kazunari Okuda
うんうんうん。
ken
なんか絶対ついてくとか言ってさ。
なんかそんなにこう、すごいいろいろ、何でもかんでも繊細に気にするみたいなタイプの人ではないと思ってた人でも、なんかそこまで危機意識をリスク管理してるんだなっていうのはちょっと目から動くでしたね。
おー。
あとはさ、なんかこう歴史的に危ないけど、例えば昔ギャングの構想があったけど、今は再開発されてて、政府に見える街とかあるじゃん。
Kazunari Okuda
はい。
ken
ロンドンに来たばっかりの僕らって調べないとわかんないじゃん。
うん。
なんかそういう無知から来るリスク管理もあるなとか聞いてて思った。
Kazunari Okuda
確かに。
ken
うん。気をつけましょう、皆さん。
AIの個性とリスク管理
Kazunari Okuda
なんか、どうなんだろう。個人、自分の印象だよ。自分の印象で言うと、やっぱなんかその、行くのってだいたい昼間とか、昼間というか朝から行って、夕方まで市内にいることはないんだよね。
子供のご飯とかさ、なんかあるから、次の日のことあるから。なんかそんなに市内に行って、危ないと思ったことって、無知から来るあれかもしんないけどないんだよね、今まで。
ken
携帯のひったくりとかもさ、見たかどうかで言うと見たこと、自分が目撃したことはないんだけど、ニュースではめっちゃ起きてる。
そうだね。
Kazunari Okuda
だから、それで言うと、ロンドン市内が危ないっていうのを実感まだできてないかな。
ken
ほんと。
Kazunari Okuda
全然できてない。多分、うちも母親と子供で市内に行くこともあるし。
うん。
なんかね、インシデント起こしたようにさ、まだ危機管理というか、もうあんまりない、ないんだよね。
まあ今、多少あるかもしんないけど、まあ大丈夫、大丈夫っしょとぐらいにしか思ってないところはあるかな。
ken
いや、良かったです。ハッピー、ハッピーエンドじゃないけど。
Kazunari Okuda
そうだね、まあ。
ken
なんか、すごい、良かった。
なんか、ドキュメンタリー映画じゃないけどさ、なんかこう、そういう映画を聞きながら話し聞いてる感じで肩がこわばってしまったので。
Kazunari Okuda
申し訳ないですよね。
ken
いやいやいや、良かった良かった。
Kazunari Okuda
良かった。
ken
じゃあ、AIの話とファミリーインシデントの話だったということで、みなさん気をつけましょう。
Kazunari Okuda
そうですね。
ken
本当に本当に。
まあまた、ちょっとこんな感じでね、ちょいちょい収録に戻れる日も増えてくると思うので。
Kazunari Okuda
はい。
ken
またしましょう。
Kazunari Okuda
そうですね。
ken
はい。ってことで、お疲れ様でした。
Kazunari Okuda
はい。ありがとうございました。
ありがとうございました。
