ケンさんの新しいメガネ購入体験
Kazunari Okuda
London Tech Talkリスナーのみなさん、こんにちは。Kazです。Ken、今日もよろしくお願いします。
ken
はーい、よろしくお願いします。
Kazunari Okuda
メガネ変わったね。変わった。買ったね。
ken
新しく買ったの。地元の。本当に今日、今週からなんで、よく気づいたねっていう感じの話で。
Kazunari Okuda
それ、UKで初めて買ったメガネ?
ken
これはね、いや、実はそうでもなくて、2回目、2回目かな。
メガネ欲しいなっていうのがあって買ったんだけど、メガネ、レンズをね、変えたかったんですよ。
それ、なんでかっていうと、最近、部屋の中の机のレイアウトを変えて、窓際に来たのね。
窓際は外が見えて、楽しくていいんだけど、結構問題は、天気がいい日に、向こうの屋根から反射した光とかが入ってくるようになってきちゃったの。
カズンチは多分向かいが森っぽいから、そんなに気にしなくていいのかなとかわかんないけど、思うんだけど、
僕のところはもう前がさ、住宅だから、住宅の屋根のなんか微妙な反射してるところから直射日光バーンって、直射日光じゃない反射光が入ってきたりして眩しくて、
前使ってるグラスだと、ちょっとそれがもう本当に目に痛いなってことで、サングラスじゃないけど、かなりトランスペアレントに近い透明度の高い良いレンズを欲しいなって思って。
Kazunari Okuda
おー、なるほどね。
ken
そうなんですよ。いろいろ調べた結果、地元のメガネ屋さんに行って相談して、こういう要件で、
でも、ミーティングとか出るから、真っ黒になっちゃうと目見えないじゃん。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
参加してる人、僕の目が見えないっていう。
なるほどね。
ズームとか参加したらちょっとさ、なんだこいつってなるから、目は見えるけど、反射光とかを弱めてくれるものくださいって言ってこれをしたんです。
今日からやってるかな。
おー。
前置き長くなったけど、そう。そんなんでメガネを買いました。
Kazunari Okuda
なるほどね。
ken
はい。
Kazunari Okuda
いや、なんかこう、まだイギリスで買ったことはないから、メガネを。
ken
うんうんうん。
Kazunari Okuda
なんかこう、体験はどうなんかなーみたいに思ってさ、メガネ買うの。
ken
多分、あー、え、日本に行った時、どこでどうやって買ってた?
いろいろあるじゃん、日本ってなんかこう、ジーンズだっけ?ジーンズとか、フラッと行ってフラッと買えちゃうメガネ屋さんあるよね。
Kazunari Okuda
はいはい。そこです、そこ。そこ、ジーンズとか、ゾフとか、なんかそこらへん。
ken
ほんと、割と安いし、すぐ作れた気がするな。
Kazunari Okuda
そうなんですよ。
ken
僕も日本にいる時は。
じゃあ、それ今してるのも日本の?ジーンズとか。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。一時帰国した時とかに、もう本当にさ、だって、いや、まあ、ドイツ、イギリスは分かんないけど、ドイツではやっぱなんかメガネって、
一昔前の日本なわけよ。なんかこう、高いもの。
ken
うん。
Kazunari Okuda
リッチな、なんかこう、メガネ屋さんって、昔のメガネ屋さんって結構、高級感あふれるように見せてたたわ、と思うんだよ、日本はね。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
なんかその名残が、名残というか、なんかドイツはそれでさ、なんか高級感あふれるようで、なんかこう、比較的高いんだよ。
ken
うん。
Kazunari Okuda
だから、まあ、安さの面で、まあ、価格破壊が起きてる日本と、日本かつ、なんかこう、すぐできるっていうので、日本で買えるようにしてたんだけど、なんかイギリスで買ってる剣のその体験を教えてほしいなと思って。
ken
はいはいはい。いや、あのね、コツ高いっすよ。高いけど、僕は保険に入ってて、保険で降りるのね。
はいはいはい。
これ、サングラスっぽいって言ったけど、このプレスクリプションサングラスなのよ。
Kazunari Okuda
うんうん。
ken
だから、土が入ってて、その眼科の、眼科医さんと話した上で買ってるメガネなの。
だから、保険が降りるんですよ。そのオシャレサングラスだったら、保険は降りないんだけど、
ken
なるほど。
メディカル、メディカルっていうか、土付きで、保険降りる対象のものだから、これ結構高かったんだよね。
350ぐらいしたんだから、日本円で7、8万ぐらいだけど、全部保険で降りたから、もちろん買い放題なわけじゃなくて、なんか3年に1本とか、そういう感じなんだけど、
それで、降りたから、必要だし買おうかなと思って。
だから高いけど、体験としては、なんか僕もジンズ行ってたけど、日本に。
なんかほんとに、コンビニでおにぎり買う感覚で行けた気がするんだけど、日本のコンビニ。
フラーっと行って、なんか、値段は違う、おにぎりと違うけど、なんか、このフレームかっこいいって言って、買って、
Kazunari Okuda
そう。
ken
2本買ったら、2本目がタタタカ半額とかなって、
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。
ken
で、今日の午後、引き取りできますみたいな、早っ、みたいな感じだったけど、
僕が行ったとこは、ほんとに、まず眼科医との話があって、で、いろんな器具で、目の眼圧チェックとか、視力チェックが入って、
で、ちょっと簡単な5分、10分ぐらいのだけど、カウンセリング、カウンセリングって、普通にドクターと話すっていう意味のカウンセリングだけど、話して、
で、プレスクリプション、処方箋が降りて、で、フレーム選んでっていうプロセスだったので、で、眼鏡作ってからもね、1週間半ぐらい待たされたから、
あの、うん、コンビニ感覚ではなかったかな。
Kazunari Okuda
なるほどね。
ken
うん、参考になれば、もしイギリスで眼鏡を作るのであれば。
Kazunari Okuda
そうそうそう、一応自分も保険で、2年か3年に1回ぐらいで、その眼鏡のその、あの、お金がね、戻ってくるかなんかがあるから、
まあ、買ってもいいかもしんないけど、なんちゅんだろう、まあ困ってはないからさ、今んとこ眼鏡買うとか。
なんかこう、ほら、子供がいるからさ、壊された時のための眼鏡も、ちゃんと準備してんだよね。
ken
日本、日本から買ってきてみたいな感じ。
バックアップね。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。だから、まあ、まあ困ってはないけど、なんかこう、まあもし、ね、保険で全部降りるんだって、
で、もし仮にすごい簡単に買えるんだったら、まあ、保険料金払ってる分、ね、元取ったほうがいいかなとか思って、考えてはいたから、なるほどね。
ken
間違いない。そうだね。いや、ほんとそうなんだよ。
いや、お子さんいるとさ、まあお子さんとの遊び方とか性格によるけど、うちの子なんかも、下の子なんかは、眼鏡をつかんでなめようとするから。
Kazunari Okuda
はいはいはいはい。
ken
ほんとに予備3本4本欲しいってくらいで、これ予備3本目なんだけど、予備3本、3本今あるんだけど、日本で買ったのと、前回イギリスで買ったのと、で、今回のみたいな。予備必要よね。
Kazunari Okuda
まあ、いるよね。
ken
いるいる。
Kazunari Okuda
まあ、一応、眼鏡、そう、コンタクトレンズもあるんだけど、ほとんどつけないからさ、スポーツするとき以外と。
ken
そっか、数のコンタクトレンズ見たことないわ。
Kazunari Okuda
確かに確かにね。
スポーツするときとかかな?
ken
ああ、そっか、テニスするときって、眼鏡でやる人もいる?
Kazunari Okuda
ああ、いるかもしれないし、ちょっと前に自分がテニスやったときは、眼鏡つけてやったかな。めんどくさかったかも。
うんうんうん。なんとなく、いやなんかこう、アマチュアの試合に出るとかってなると、眼鏡じゃまずいよねって思うけど。
Kazunari Okuda
はいはいはい、まあ、そうだね、試合してる人、例えばウィンブルドンとかに出てる人ではいないね、眼鏡は。
ken
うん、そっか、なるほどね。
コンタクトレンズ、僕はしたことないんだけど。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
そうなんだね。
Kazunari Okuda
これなんか、つけないと、つけるのに手間取るんだよね。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
しばらくつけてないから。
ken
やんない動きだもんね。
Kazunari Okuda
ポロリンって落ちたりとか、なんかすごいイライラある。普段つけてないから。
そう、で、じゃあテニスに行くのにコンタクトレンズつけますって言って、なんかすごい手間取るんだよね。
ポロリンって落ちてさ、片方できても片方ができなくてみたいな、なんかもう雨のくさいってなって、もう眼鏡でいいやんみたいな。
ken
なるほどね。
しかもね、使い捨てかどうかみたいなのもいろいろあるでしょ。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう、使い捨てやね、一日の。
ken
うん。
そうなんだね。
うん。
いや雨がね。
Kazunari Okuda
賞味期限切れてますよ。
ken
賞味期限があるの?
Kazunari Okuda
一応あるあるあるある。
ken
へー。
どれぐらい?
Kazunari Okuda
あー、比較的何年とかだったような気がするね。
ken
そっか、一応薬も賞味期限じゃない、消費期限あるよね。
ものもあるよね。去年買った花粉症の目薬とか確かに、消費期限があった気がする。
Kazunari Okuda
はいはいはいはい。
ken
そうなんだ。
Kazunari Okuda
うん、まあ、そうそうそうそう。
ken
うん。
Kazunari Okuda
コンタクトレンスだね。
ken
ちょっとイギリスでの眼鏡体験、買ってみたらいいじゃない。
Kazunari Okuda
あー、そうだね。
ちなみに、その、眼鏡屋さん、ケンが行ったところでは眼鏡屋さんで眼科医がいたわけ?その場で全部やってくれたわけ?
ken
眼科医がいた。
Kazunari Okuda
うん、楽だねそれは。
ken
楽楽。で、そのスタッフさんと眼科医さんがいて、シフトが違うんだよね。
はいはい。
だから、眼科医さんと話さなきゃいけない要件は結構アポイントメントが、なんていうの?
時間を向こうが指定してくる。
例えば、この日のこの時間に来てくださいみたいな。
なぜかというと眼科医は多分ずっといない。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
眼科医がいる日みたいなの決まってて。
だけどフレーム選ぶとか、あと1回処方箋を出してもらって2本目買うみたいなのはいつ行ってもオッケー。
Kazunari Okuda
なるほど。
ken
うん、そう処方箋もらうときだけ行くって感じ。
のが便利だったよ。そこに行けばいいだけだったから。
Kazunari Okuda
まあ確かにね。
そうだね。
それは便利だね。
ken
そうそうそう。
よかった。あと面白かったのがね、僕は今回見なかったけど、AIグラス。
Kazunari Okuda
ほう、AIグラス。
ken
AIグラスっていうの。ごめん、あんまりこの業界詳しくないけどさ。
あの、メタとかが作ってるやつ、メタとレイバン?なんていうのかな。
Kazunari Okuda
VRじゃなくて。
ken
VR。VR。VRグラス、ごめんごめん。AIの話しようと思ってたから今日。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
VRグラスをすごい推してて。
Kazunari Okuda
えー。
ken
そう、でなんか、あの、まあ高いから多分単価もいいんだろうね。すごいマーケティングしてたよ。
Kazunari Okuda
なるほど。
ken
あれとか保険で売れないのかな?プレスクリプション。
Kazunari Okuda
思ったちょっと、ね。
ちょっと思った。
ken
やってみたらいいんじゃない?
うん。
僕はやんなかったけど、降りなかったとき痛いじゃん。なんか、別に欲しくない、なんか趣味、なんていうの思考品じゃない?
Kazunari Okuda
そうだね、わかる。しかも高いし。多分高いよね。
ken
多分このグラスの2倍ぐらいするんじゃない?7、800ポンドぐらいするんじゃないかな。
Kazunari Okuda
うんうん。
ken
それで降りませんって言われたときさ、悔しい。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
必要なものとして買ったらいいけどさ。
うん。
だから僕はチャレンジしなかったけど、なんか同僚でそういう人いたら試そうかなって言ってる人がいて、保険で売れるかみたいな。
いいんじゃない?結果待ちなんだけど。
Kazunari Okuda
しかもあれじゃん、ちょっとね、このVRグラスとかさ、ちょっとアーリーアダプター感あってさ、
ほら、Googleグラスとかもなんかちょっと出ては、なんかこうなくなってみたいな、ちょっと賭けみたいなところない?正直。
ken
どうなんだろうね。今年、2026年は、2、3年前とかよりは、なんかもっと普及してる、普及させようとしてる感じがする。
Kazunari Okuda
ほんと?
ken
いろんなとこで議論見るもんね。
うんうん。
スマートグラスを学校にしてってもいいのかどうかとかさ、基本ダメなんだけど、チートとかできちゃうから。
でも、あれでそのね、一部の障害を持ってる人が助かるみたいな、そういう側面もあるわけで。
Kazunari Okuda
なるほどね。
ken
あと盗撮とかもできるようになっちゃうから、そういう社会的問題とかもね、あるから。
なんか学校のディベートのトピックに挙げられてたりとかしてて。
よく見るアーリーアダプターの次のステップぐらいには来てるのかなとか思ってたりして。
Kazunari Okuda
あ、そうなんだ。
だってメガネ屋さんであんなマーケティングしてるってのが面白かったな。3年前だったら分かんないけど。
Kazunari Okuda
確かに。
ken
だって、その店頭でマーケティングしてて、道行くおばあちゃんとかになんか紹介してた、メガネ屋さんが。
そうなんだ。
かわう。
Kazunari Okuda
まあ一応そのね、なんか一部の人じゃなくて、もうちょいそのコンシマーに降りてきたって感じか。
ken
そうなのかなと思ったよ。
気にはなる。
Kazunari Okuda
そうかも。
ken
って感じですよ。
Kazunari Okuda
でもなんか、話したかったこと、ケンが話したかったことにつながるけど、やっぱなんかこのAI系が後押ししてるんじゃない?
もともとなんかVR系はさ、なんかメタもさポシャってさ、やめたじゃん。で、AIにシフトして、なんかレイオフめっちゃしたみたいな話も聞いてさ、なんかVRゲームとか。
まあ一応あるのかもしんないけど、市場としては。
でも市場の流れが全部なんかAIに行っちゃったんだけど、多分スマートグラフとかの流れでも、あ、AIを活用してスマートグラフが、スマートグラフがなんかいろんな機能が付け加える便利になるよねみたいなので、VRってよりもAIによるエンハンスメントがあるのかなとちょっと思って、普及の波があるのかもしれないなってちょっと。
ken
確かに。まあAI掛け合わせたほうが投資も下りるからね、多分お金も集めやすいんじゃない?今。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
VRっていうより。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
まあね、リアルタイムで他言語を話してる人の、なんていうの、トランスクリプションが見れたりとかさ、ちょっとドラえもん感出てきてるけど。
そうだね。
便利感を、便利だよっていうのが見せやすいからAIエンハンスメント、AI掛け合わせたほうがね。
Kazunari Okuda
うん。
ken
確かに。
Kazunari Okuda
はい。
ken
そう。そうなんですよ。今日なんか話したいネタあった?僕も一個あるけど。
Kazunari Okuda
いや、あるっちゃあるけど、最近テックの話してないなと思って。
ken
うんうんうんうん。
Kazunari Okuda
だからテックの話題があれば。
ken
僕ある、テックの話題。そうテックの話題しようと思って。
Kazunari Okuda
はい。じゃあけんさんお願いします。
AIラジオの可能性と課題
これまあ、この時代でテックって言ったら大抵半分くらいAIになっちゃうんだけど。
はいはいはい。
ken
AIラジオって知ってる?
Kazunari Okuda
知らない。
ken
あのね、AIラジオって何よっていうことなんだけど、
多分いろいろプロダクトあるんだけど、よく知られてるプロダクトっていうのはこれ何て発音するだろうね。
ken
HUX?H-U-X-Eとか、AIラジオアプリっていう文脈でマーケティングされてるんだけど、
これは、これ2025年のクレとかに発表されたのかな。
Kazunari Okuda
はい。
ken
これは何かっていうと、ユーザーが関心がある話題をもとに、
自分専用のラジオ番組のような音声ブリーフィングを生成してくれるっていうアプリだ。
だから自分専用にカスタマイズされたラジオ番組を作ってくれるっていう意味。
AIがキュレーションしてくれるとかそういう意味じゃなくて。
Kazunari Okuda
なるほどね。
AIがコンテンツ自体を作ってくれると。
で、流してくれるという。
ken
そうそうそうそう。
だから昔もさ、ブッククラブやってたときに参加者の一人が、
あれはノートブックLM使ったと思うんだけど、ちょっとしたポッドキャストみたいな作れる機能があるんだよね。
Kazunari Okuda
あるね。
ken
例えば、当時はデータベースインターナルズ呼んでて、
データベースインターナルズのワンチャプターをパッと投げて、
これを20分ぐらいの動画、音声にしてくださいって言ったら音声にしてくれて、
それを学習のサポートとして使ってみる。
だから目で入れるだけじゃなくて、音で入れるみたいな使い方してる人がいて、
すごい面白いと思って。
多分その流れだと思うんだけど、
これはGoogleのエンジニアが独立して作ったらしいんだけど、
これは自分のカレンダーとかメールとかとインテグレーションさせて、
例えば朝、今日何があったっけみたいなラジオ感覚で教えてくれたりとか、
なるほどね。
通勤中に。
そうそうそうそう。
っていう使い方がしたり、
あと自分の持ってる情報整理を支援する。
だけど忙しいから本を読む時間もない、
パソコンの前に座って30分カレンダーを見る時間もない、
でも通勤中に15分なんか自分だけの音声を聞くみたいな。
ラジオって言ってるけど、誰かがラジオのパーソナリティーが話してるものを聞くじゃなくて、
自分向けのコンテンツをAIに作らせるっていうのはあるんですよね。
Kazunari Okuda
なるほど。
ken
なんか僕はこれ本格的になんか今何、自分の日常に入ってるとかって意味じゃないんだけど、
これを見た時に、なんかその音声を使った学習とかさ、
僕らもポッドキャスやってるわけだけど、
なんかどんどん変わってくなと思って、
なんかこの時点でこれを共有してみたいなと思ったわけよ。
もしなんかリスナーの方で使ってる人がいるかわかんないけど、
そうAIラジオ、未来はあるのかどうかみたいなところがさ、面白くて。
例えば僕なんかも何、他の他人の、他の人のポッドキャスト聞くけど、
うん。
あの、例えばそのポッドキャスト聞く時間がこういうものにとって変わられていくこともあったりするんじゃないかなとか思ったりね。
うんうん。
するわけですよ。
うんうん。
どう?これを聞いてさ、使ってみたいなと思った?
どうだった?プロダクトとして。
Kazunari Okuda
プロダクトとして、そうだね。
まあ、試してみたいなとは思ったかな。
例えば、今ってさ、ニュースを見てるんだよね、毎朝かなんかその日本語でGoogleニュースで、
その日本、日本かな?日本の記事のGoogleニュースを見てるわけで、
Googleニュースっていうのはさ、ある程度自分がこれをクリックしたら、
ken
うん。
Kazunari Okuda
なんかこういう好みがありますよねみたいなのにさ、ある程度その最適化されてって、
うん。
自分が見たい興味があるものの、なんかニュースの一覧を出してくるわけ。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
だから、例えばそれがそのラジオ形式になって、
ken
うん。
Kazunari Okuda
出てくるっていうのはなんかこう、まあ一つは面白いかもなとは思う。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
よね。
うんうん。
ken
そうだね。
Kazunari Okuda
そう。で、今って、その検索でなんか検索するよりも自分はAIと話すことの方が多いわけ。
ken
うんうんうん。
Kazunari Okuda
だから、その。
ken
お友達だもんね、だって。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。だから、彼、あるいは彼女は自分の好みっていうのを全部知ってるわけ。
メモリに入ってるじゃん。
間違いない。
そういう風にしてね、何を話して、こういうことに興味がありますみたいなのが入ってるから、
例えばね、一からそのAIラジオを作るっていうよりもなんか、例えばね、チャットGBTとかクロードがさ、
ね、そういうそもそも機能があって、
ken
うん。
Kazunari Okuda
じゃあ、あなたの今日のニュースを教えますよ、もうスキルでもいいような気がしてきたの。
うんうんうん。
一日一回クーロンチョブかなんかでさ、
あの、ニュース教えてって、自分の趣味趣向を知ってるじゃん、と。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
なんかサービスとして何立つのか、なんか、ほら、と思ってきた。
今ってさ、クロードとかチャットGBTがいろんなサービスをさ、なんかこう出してるわけじゃん、会計向けとか。
そしたらさ、もうそのたんびに、サス、そういう業界のサスの会社の株価がガバッと落ちるわけじゃん。
ken
そうだね。
Kazunari Okuda
だから、なんか、まあアイディアとしては面白いなと思うけど、自分だったらクロードとか、もう、
チャットGBTがそういう機能を出してくれた方が、別のAIを使ってなんかこうカスタマイズして、
ken
うん。
Kazunari Okuda
なんかそれとやり取りして、だって自分の趣味をさ、最初教えない、フィードしないといけないわけじゃん、まあもちろん。
うんうん。
メモリをコピペしてさ渡せばいいわけだけど。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
で、ちょっと、プロダクト的にはそう思ったかもね。
AI生成コンテンツの信頼性と思考パターン
ken
鋭いっすね、かずさん。
というのもね、この記事を紹介された記事いくつか見たの、読んだの。
はい。
で、まあ懸念として挙げられるのが、なんかそのユーザーの個人情報をこのアプリに渡すことだ、みたいな書いてる記者とかもいたのね。
要するにメールとかカレンダーとかの情報全部ツツ抜けに流すわけじゃん。
だからこの、こういったAIラジオアプリがそこら辺の状況見れるよね、みたいな書いてるのいたの。書いてる記事があったの。
でもさ、かずが言った通りさ、一部の人はもうチャットGPTにかなりのコンテキスをプライバシーデータを渡しちゃってるでしょ。
メールとかインタグレーションしてなくても、プロンプトからもうそれ以上の情報を渡してる人は多いわけで、
ゼロからインタグレーションするより、もうすでにこのユーザーの情報が溜まっているものに、
あとそこに何?それをコンテキスにまとめて、それこそノートブックLMの機能じゃないけどつけるのって、
エンジニア的には難しくないと思うんだよね、そんなに。
チャットGPTとかクローデにそのAIラジオの機能つけるみたいな、エンジニアリングの部分は。
だから、買収されることをもしかしたらこのプロダクトチームは狙ってるのかもしれないけどさ、
バイアルトとかね、アクエディションとか。
こっちの方が独立したアプリよりは確かに流行りそうだね。
なんかその人格をプロンプトとかチャットに持たせたらどうなるのかみたいな議論は2人でも以前のポッドキャッスルしたけどさ、
ということはその、チャットに人格を持たせて考えてるような人だったら、それが自然と話すようになってきたら、
よりリアルなものとして、人間の対話として、ラジオの向こう側にいるパーソナリティを自分の中で作り上げ始めてたりするだろうなと思って、
不思議な世界だなと思ったんだよね。
そのAIラジオにさ、お願いする音声もさ、自分の好みにできるわけじゃん。
例えば、落ち着いた感じのプロフェッサーみたいなトーンで話してくれる人が好みの人もいれば、
若い元気な声で話してくれた方が朝エネルギー心始まるみたいなアナウンサーみたいな、
もしくは自分のローカルの関西弁とか東北弁で話してくれた方が楽しいみたいな人もいるわけじゃん。
自分の好みってのはそのコンテンツだけじゃなくて、その話のトーンとか話し方で現れてくるじゃない。
なんかそこは面白いなと思ったんだよね。
Kazunari Okuda
なんかそこで差別化できそうな気がしてきた。プロダクトとしてね。
例えば、クロードとかチャットGPTで音声入力を自分使うときあるわけ。
映るのがめんどくさいからね。
そして音声入力は必ずしもデフォルトのやつがいいかどうかで言うと、
そこは頑張らないじゃん、多分。
チャットGPTとかクロードとかさ、音声入力の部分を頑張らずにAIをどんだけ賢くするかみたいな風に頑張るはずだから、
そこに市場はきっとあって、そこをやってくれるプロダクトもあるわけ。
音声入力だけをすごい頑張って、しかもくれるし、
あと書き言葉とか話し言葉とかシチュエーションも全部分けられて、
それにのっとって自分の入力した音声を少し変えてくれたりとか、
そういうかゆいところに届くようなカスタマイズもしてくれるっていうAIプロダクトがあって、
そういう風な路線だともしかしたら重要あるかもしれないから、
ケンが言った通り、話してくれる人、ラジオとして、
プロフェッサー長か若いお姉さんが話してくれるのか、大天気お姉さんが喋ってくれるのか、みたいなのを選べると、
確かにいいかもしれないね、それを使うモチーフがあるかもね。
ken
すごいよね、最近そのインタグレーションが。
さっきもうちらっとカズも言ったけど、
オープン映画さ、チャットGPTに個人向けの資産管理機能を連携するみたいなニュースも見たよ、僕、先週どこかで。
見た?
うんうん。
要するに、あれでしょ、あれ見た?
プロダクト名を出していいのか分かんないけど、銀行間を連携させてさ、銀行のデータを吸い取ってさ、その人がどういう支出パターンをしているか、
それに踏まえた上でどういうものに投資したらいいかって、今チャレンジャーバンクいろんなところでやってるじゃない。
でもチャットGPTがよりユーザーのライフスタイルとか優先順位とかを考慮したデータをすでにメモリーバンクとして持ってて、
それに銀行連携がついちゃうと、なかなか強い競合相手になるんじゃないかなとか思うんだよね。
Kazunari Okuda
うんうん。
ken
これとか数がまさに言ってた例で、こういうのが出ちゃうと、銀行間連携からのユーザーの金融資産情報をまとめてやってたようなサービスとかがかなり難しい立ち位置になるよねっていうのもあったんだよね。
だってこれ見た時に使いたいなって思っちゃったもん、僕。
思った?
Kazunari Okuda
うん。
ken
思った。数はどうだった?逆だった?
Kazunari Okuda
なんか出してくるコンテンツにもよるかなと思って、まだAIのやることにハルシネーションとかあるわけだから、どこまで知りたいかで。
例えばニュース見るとかでもさ、どこまでそのニュース記事、Googleニュースに出てくる記事と、じゃあAIが作ってくる、どっからソースを持ってきてラジオを作ってくれるのかっていうので、ちょっと疑う部分が。
ken
はいはい。
Kazunari Okuda
まだ自分のオーセンティックな、オーソリティのあるニュース記事を自分で見る手間と、そういうのが見たいと思ってる自分が、AIの作ったコンテンツをどこまで信じれるかっていう、その置き換えをするならね。自分がそのサービスの置き換えをするならね。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
なんかそういうところが、まだ信じられてないかもしれないなと。
ken
あーなるほどね。
Kazunari Okuda
別の用途はあるかもしれないと思う。
ken
はいはい。いや言いたいことは分かった。だからその、まあAIは基本アルシチュネーションとかコンテキストをうまく管理しないと、間違った情報、古い情報を出してくるから、
特に自分の資質管理みたいなファイナンスフローにおいて、それが起きるとクリティカルだよねっていうところの危機感みたいなのは、僕も同意する。
なんか僕が最近使ってて、ファイナンス系ですごい助かったのは、日本の、あ、日本じゃん、イギリスのそのタックス関連とか、僕は全然分かんないからさ、
Kazunari Okuda
はいはい。
ken
Gabber.UKの資料を読ませて、僕にテーラーメイドさせた、タックスプランって大げさだけど、要するに何確定申告したらいいですかみたいなのを出させて、
あれは割とうまく働いてくれたんですよね。
おー。
なんかその、何、エヌビデアの株価を予測してくださいとか、そういうハルシネーションの余地があるものではなくて、
これってもう割とその、ルールも厳格だし、
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
あと必要なコンテキストって僕個人の収入だけだから、そんなコンテキストウィンドウもそんなに必要ない?
僕の1年間のその何、給与とか、あとは簡単な必要なお金のやり取りと、あとそのGabber.UKのルールだけで成り立つものだから、
あのすごい良かったんですよ、体験としてね。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
そう、だから自分でなんか謎のスプレッドシートをさ、管理し始めて、途中でそれがアウトデイティットされてることに気づかずに、
間違ってる計算を数ヶ月も放置したみたいな経験を何度も人生でしてきている僕にとっては、
そこでこのリユーサブルなスクリプトを出さして計算してくれるっていう、
かつGabber.UKの資料も読み込んでやってくれるっていうのはすごい良かったから、
なんかそういう、何、支出とか銀行全部連携させて、はい、僕の人生を豊かに10億稼いでくださいっていう使い方はできないかもしれないけど、
Kazunari Okuda
はいはい。
ken
例えばじゃあ僕の銀行間の連携されたデータを元に、
2026年におけるUKのじゃあタックスのそのプラニングをしてくださいとか、
なんかそういう使い方はあのスポットスポットではなんかハマりそうかなと思った。
Kazunari Okuda
はいはい。
ken
そう、あくまでそのオーバーオールなその、何、自分の資産管理みたいなのを自分でしていかなきゃいけないけど、
なんかその細かい使い方、あとはそのキャッシュ、
あの例えば、何だっけ、ストックオプション売った時のそのイギリスの税金ってどうしたらいいんですかとかさ、
計算の方法どうしたらいいんですかとか、なんかそういうイメージだったね。
なるほどね。
スポットで。
ken
そう、なんかそのハルシネ、あ、いいよ。
Kazunari Okuda
どうぞどうぞ。
ken
ハルシネーションが怖いっていうのと、自分が未知の分野だからどうせ間違ってるでしょうのスライダーが難しいなと思って。
はいはいはい、なるほどね。
ken
エンジニアリングだったら間違ってることに気づけるけど、
自分がプロじゃない分野って間違ってることに気づかずにいることっていっぱいいると思うんだよね。
Kazunari Okuda
あるね。
ken
そのつまみが難しいなと思うわけ。
Kazunari Okuda
うんうんうんうんうんうん。
ken
そう。
しかもそれはなんか、
Kazunari Okuda
いや、バリデートしようと思ったら、結局、自分で調べた方が早かったんじゃんみたいな時。
ken
うんうんうんうん。
Kazunari Okuda
家買いが言ってきたことを、なんて言うんだろう。
ね。
一回さ、変な答え返してくる、え?って思うような答え返してきたら、なんかその時点で疑い始めるじゃん。
大丈夫かなコイツみたいな。
うんうんうんうん。
で、全て疑うみたいなモードに個人的には入っちゃったよね。
ken
うんうん。
Kazunari Okuda
なんかその一点だけだったらいいんだけど、コイツ全部間違えてんじゃないのかなみたいな風に思っちゃって、改めて自分で調べに行くみたいな。
ken
はいはいはいはいはい。
分かる分かる分かる。結構そういう間違い僕もよくした。
うん。
なんとなくだけど、僕の場合はね。
はい。
ken
すごい対役すると、演劇法と機能法ってあるじゃない、思考パターンとして。
Kazunari Okuda
ほう。
ken
演劇、機能法ってのは色々な情報から一つに機能していく、演劇ってのはこう導き出していくみたいな時に。
僕どっちかというと、なんかボトムアップは得意なんだよ。
だからその手元にあるデータからそれをどんどん深掘りしていったりとか、あとは情報を集めてそれをなんかその理論に展開していくアブストラクトな抽象的なパターンに。
多分エンジニアで言うと、とりあえず目の前の課題を解きます、バーってコードします。
でまた似たような問題にあった時に抽象クラス作ったりとか、なんかリユーザブルなライブラリーみたいな、多分そういう動き。
うん。
一方で、それが得意だから、僕の思考によくあるブラインドスポット、盲点っていうのは、
一度立ち止まって可能な選択肢を広げてみたらもっといいやり方が最初にあったはず。
でも僕は最初に見つけた自分のデータにバイアスがかかってるから、そこからできるアプローチでいっちゃってるんだけど、
教科書法的なアプローチでいけば、いやいや、もっと最短のルートがあったよ、みたいな。
こういうのっていうのは、例えばいいメンターがいたりとか、いい先生がいたりとか、
あとはその大学とかでやるような教科書的なメソッドをちゃんと習得していれば早く見つかるケースもあるから、
っていう、そこにブラインドスポットがあるわけ。
だからそのAIと話す時も、僕が問題を投げる時に、僕は自分の得意なやり方と自分の苦手なやり方知ってるから、
だからAIって最初は、教科書法的なものをバッと投げてくる、ハイレベルで投げて。
で、あ、そこで本当に存在された、すら知らなかったような解法とか出てくるわけ。
そういう時には、すごい便利だなって思う。
でも一方で、さっきのカズが言ったところに戻ると、
僕の場合は、だから、例えばそのAIが自分と同じ思考パターンで、
一つのデータポイントに固執して深掘りしていくケースがある。
ken
具体的な例で言うと、例えばインシデントの障害分析をしてますって、
はい、じゃあ500番、5XX、HTTPのエラーのレスポンスが跳ねてます。
どっから来てますか?ってなった時に可能性はいくつかあるよね。
データベースから来てます、ウェブサーバーから来てます、
ネットワークのハードウェア障害から来てます、みたいなあった時に、
AIがデータベースの一つのシグナルをアンプリファイしちゃって、増幅しちゃって、
そこをどんどんどんどん深掘っちゃう。
でも全然本当は違う、アプリケーションデプロイキーで来てますみたいな時に、
AIは一つのデータポイントアンプリファイして、
突っ込んでっちゃうのよ、ちょっとずつ。
Kazunari Okuda
なるほどね。
ken
そうする時は、さっきのカズの言ったことに戻るけど、
AI全然違う方向に暴走してるなって思うことがある。
Kazunari Okuda
なるほどね。
ken
だから自分の思考パターンじゃない得意なものをやらせつつ、
自分の得意なことは自分でやってみたいな使い分けを最近意識している。
Kazunari Okuda
なんか面白いなと思ってて。
いや、自分の体験で考えても、なんて言うんだろうな。
個人的にはAIって自分が聞いたことをポジティブに返しがちのような気がしているんだよね。
だからそこにそもそもバイアスがあったって、
こうした、こうするといいんじゃないって言ってくると、うん、それでいいじゃんみたいな、
なんかそこを、ほかにもきっと選択肢はあるんだけど、
あった場合とかもあるんだよね。
でもそれを教えてくれなくて、
なんて言うんだろう、そこを深掘っていっちゃう場合もあるんだけど、
なんか全然違う、どうなんだろうな。
でもAIが時々、こういうやり方もありますよねっていう場合もあるような気がしてるんだよね。
だからこれってプロンプとの違いで起きてるのかなっていうのがなんか気になって。
具体的なことを言うとさ、筋トレの文脈で言うんだけど、
ベンチプレスをチェストプレスマシーンに置き換えようかなって考えてるみたいな話をした。
そしたらAIは比較表を押して、
あなたの過去の、例えば肘の痛めたとか、
あなたが目標としている筋トレの目標に対しては、
とかマトリックスグラフで出して、
ベンチプレスをチェストプレスマシーンだったらチェストプレスマシーンの方がいいですよと出してくる。
それは素晴らしいなと思うんだけど、
他の選択肢としてまだスミスマシンのベンチプレスっていって、
軌道が固定されてるようなスミスマシンがあるんだけど、
それを教えておかれなかったんだよね。
俺は自分としては後で、あれ?待ってよ、スミスマシンのベンチプレスマシンもあるじゃん。
って聞いた。これはスミスと比べてどうなの?みたいな。
なんて言うんだろうな。
答え方がよくなかったのかな。
ベンチプレスをチェストプレスマシンに置き換えた方がいいかなってよりもって聞いたんだけど、
それ以外にも選択肢あるかなみたいな。
チェストプレスマシーンに置き換えようとしてるんだけど、
他にもいい選択肢はあるかなみたいな聞き方の。
だったらAIはそういう選択肢も出してくれたのかなって思ってきた。
ken
なんかプロンプトっぽいね。僕はプロンプトだと思う。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
僕もそれ全く同じことするんだよ。
それは僕の言い方で言うと、
例えばHTTPエラー500番の障害をするときに、僕はデータベースキーだと思った。
だからAIにこれデータベースっぽいんだよねってデータベース投げかけてみると、
本当はネットワークとかアプリケーションキーになったのに、
もうAIと僕は2人でどんどんどんどんディープダイブしちゃう。間違った方向に。
あなたはデータベースだと思うんですね。私もそう思います。
ではデータベースの情報を、シグナルを持ってきましょうって言って、
シグナルを持ってきて、なんかちょっと跳ねてますねみたいな。
本当は3%ぐらいしか跳ねてないのに、それをアンプリファイしちゃって、
あなたはデータベースだと言いました。
このたった3%のシグナルがあるんで、きっと私もデータベースだと思います。
じゃあデータベース関連のプルリクを調べてみましょうみたいな。
どんどんどんどん間違った方向にアンプリファイしちゃう。
でも例えば最初にそのエージェントに、
あなたはエージェントのプロファイルとか渡すときに、
例えばあなたは私のメンターですと。
メンターとして常に私の考えをプッシュバックしてくださいみたいな。
で、常にハイレベルな議論を展開してくださいと。
私の思考のパターンとしてはディープダイブしがちな傾向があるので、
その他のパターンとその確率を優先度ベースに議論してくださいみたいな。
最初渡してプロンプト始めると、そこまではひどくなかったりする。
なるほどね。
だからエージェントに最初のインストラクションを持たせるときに、
プロンプトから始めるときにはどんどんどんどん自分に似てくるんだよね。
自分の思考パターン。
2人でドツボにはまっていく。
じゃなくて、はい、君はチームの誰々さんみたいにやってくださいみたいな。
僕がディープダイブするのを助ける役ですみたいな。
やったりするとうまくいくケースが多い。
あと同じパターンで言うと、
僕が最近気に入って使ってるエージェントはソクラテスって名前なんだけど。
ソクラテス答弁法ってわかる?
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
絶対答え教えない。
コーチングとかでもよく使われるよね。
例えば、僕はキャリアに悩んでるんですよね。
答えを教えてくれるのがメンターとかマネージャーだけど、
答えを教えるわけじゃなくて、
あなたはどうしてキャリアに悩んでるんですか?
どういうところがポイントですか?みたいな。
なんか評価が出ないんだよね。
なぜ評価が出ないと思うんですか?
なんか深掘ってくれるみたいなね、ソクラテス。
だからそのエージェントは、
そのエージェントにインストラクションをソクラテスのように振る舞ってくださいって
渡してプロンプト回すると、絶対ハルシネーションしない。
時々もう、僕の言ってることをリピートするだけで、
うざいなって思うときもあるんだけど、
うざいなって思わせるのがソクラテス指弁兵のポイントだからさ。
Kazunari Okuda
なるほどね。
ken
早く答え教えてくれると思うんだけど、
教えてくれないから考えが深まる。
なるほどね。
そう、それを切れずにやってくれる優秀なエージェント、ソクラテスくんがいるんですけど、
そういうふうになんか思考パターンを教えるとうまくいくことが多いかな。
なるほどね。
深掘りしたいとか。
Kazunari Okuda
なるほどね。ありがとうございます。
ken
いやいやいや、ぜひちょっとやってみて。
AIをポッドキャストにゲストとして登場させる
Kazunari Okuda
で、話はまたちょっと変わるんだけど、
ken
いいねいいね、いこうよ。
Kazunari Okuda
の話の流れで、ずっと考えてることがあるんですよ。
ken
お、なになに?
Kazunari Okuda
いやもう、他の人もやってるかもしんないけどさ、
ポッドキャストにAIをゲストというか、
あのー、コストとして一回ね、招待したいなと思ってるんですよ。
これずっと考えてること。
ken
うんうんうん。
Kazunari Okuda
だからなんかこう、まあ、
ken
いいんじゃない?
Kazunari Okuda
喋ってみて、こう、どういう感じになるかなっていうのをね、
まあ、思考実験じゃないけど、
まあもちろんなんかあまりにもひどいものになると、
もちろんやめるけどさ。
収録として公開しないけど。
そうだね。
なんかそれやってみたいなーとかって、
AIラジオの話を聞いてね、改めて思ってた。
ken
いいじゃん、やってみようよ。
何回か見たことあるな、他のポッドキャストで。
Kazunari Okuda
え、ほんと?
ken
うん。
AI出してみましたみたいな。
Kazunari Okuda
うんうんうんうん。
ken
で、なんか具体的にイメージはある?
その、出し方のイメージ。
例えば、1時間収録する中で、
じゃあちょっとAIと喋ってみましょうみたいな5分間だけちょっとやってみて、
Kazunari Okuda
うん。
ken
なのか、もうフルエピソード、例えば30分とかを、
数とAIでもうやりきっちゃうのかとかさ。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
あとそのモデルもいろいろその収録の中で試してみる?
じゃあまずはこのモデル5分話して、
次は同じ質問を別のモデルにするみたいな。
Kazunari Okuda
おー、なるほどね。
ken
ことでそのモデル間の違いが出る?
うん。
なんかなんか、ただ登場させるはなんか他の人もやってそうだけどさ、なんか。
Kazunari Okuda
なるほど。
ken
例えばモデルを検証してみるみたいに、
3つぐらい別のAIに同じ質問をして深掘ってみると、
こうなりましてはね、とかしてみたりとか。
おー。
あとは僕がいない場で、
数がそのAIにけんわが妻みたいに振る舞ってっていう、
さっきのエージェントのインストラクションじゃないけど、
って時にどういう感じになるかとかね。
それ面白いね。
僕の過去のMP3はあるからさ、その逆でもいいよね。
数が自分の情報を読ませたモデルを作って、
僕にちょっと5分話してっていう風に。
AI数と僕で話すとかね。
面白そうだね。
もしくはこの2人がいる場で3人目に読んで、
人格与えてやってみるとかね。
Kazunari Okuda
なるほどね。
それ面白いな。
自分が考えてたのはもうなんか適当だよ。
もうなんか30分一つのAIで、
なんかこう喋ってみたらどうなるのかなっていうのを。
結構面白い会話も今までAIとしてきたわけよ。
面白いっていうか。
なんか話す中で興味深い話になった時もあったわけ。
これってなんかこうポッドキャストみたいだなと思ったわけ。
最初から喋り始めてなんか全然違うトピックまで行ったみたいなことが、
ずっと喋り続けてね。
これってポッドキャストっぽいなと思ったわけ。
これをポッドキャストの実際の場でやると、
面白いというかなんていうんだろう。
AIもこういうことできるんだなみたいな。
彼彼女が言ってることは本当かどうかは分かんないけど、
本当かどうかもさ、実際に人間のホストと喋った場合も。
合ってるか合ってないかっていうのは微妙なところじゃ全て合ってるわけじゃないじゃん。
だからなんかそうやってみたいなと。
ken
いいね、いいね。
AIやろうよ、ぜひこの時代に。
やらないではない。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
なんかその他の方のポッドキャストでAI登場させてみた、
見ましたみたいなので見た失敗パターンとしては、
なんかAIがトンチンカンの答えを返して、
なんか一気に空気が冷めちゃって、
終わりみたいな感じ。
見たことある、2回ぐらい。
トピック絞るといいのかな。
Kazunari Okuda
そうかもしれない。
ken
もしくは人格を渡してみるか。
まあいろいろ試行錯誤実験だと思ってやってみようよ。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。
まずは別に収録まずはやってみて、
それを公開する公開しないとかはさ、
まあ自分で選べるからさ、
あとは編集の力を使って。
ここはなんか微妙だなと思った気がして。
まあできるチャレンジを。
ken
なるほどね、確かに。
僕はちょっとあんまりエディティング時間使いたくないんで。
Kazunari Okuda
まあね、そこもあったね。
AI生成コンテンツの責任と教育への影響
Kazunari Okuda
だから多分踏ん切りついてないんだろうけど。
ken
最初にAI登場させて、
カズが僕と話してる風で話す。
リスナーさんが何分経って実はAIだったと気づくか。
Kazunari Okuda
あーなるほどね。
ken
今日の天気はどうですか?から始まって。
Kazunari Okuda
なんかその時点で、
なんかちょっと想像できちゃった。
絶対ケンのように振る舞うことはないだろうなと思っちゃったよ。
ken
インストラクション渡してはどうなるんだろうね。
僕のロンドテックトークのMP3をRSSで渡して、
これを全部読んで学習して、
ケンが答えるように天気の答えを、
最初の3分間だけでも話すっていう風にして。
Kazunari Okuda
そうだね。
うまくいくかもしれない。
過去のエピソード全てMP3とかでダウンロードしてあげて、
あとホームページとかさ、
持ってんじゃんケンの。
だからそれも与えて。
ken
確かに。
Kazunari Okuda
書籍もさ、公開したじゃん。
だからあれのケンが書いたところをさ、
渡してみたいな。
なるかもしんない。
ken
で、それをまずやった上で、
マルチエージェントでやってみたよね。
Kazunari Okuda
なるほど。
ken
同じように数のコンテキトーを渡した、
数のエージェントとケンのエージェントが、
最初5分話す。
暴走していく未来しか見えない。
Kazunari Okuda
そうだね。
それでさ、リスナーがこれ、
大丈夫かこいつらみたいに思ったら、
そうそう。
ken
そこの話を今日はいいけど、
また別の日にしっかりしたかったの。
そこでAIが話したコンテンツの責任、
誰が取るんですかって話だよね。
うーん。
会社の現場でも起きてるわけ。
例えばAIに書かせたコード、
デプロイしてエラー出るじゃん。
誰の責任ですか。
でさ、そこでさ、
AIが書いたんだよねっていう答えはちょっとさ、
ちょっと子供じゃん。
Kazunari Okuda
まあまあ、プロフェッショナルではないかもしれないね。
ken
でも、
この場合は、
AIを使ってあなたのコードはコードです、
で議論が片付くけど、
今の話はさ、
モデルを作った僕らの責任になるのかな。
例えば僕とカズのAIマルチエージェントが最初の5分でさ、
本当にひどいこと話し始めてさ、
はいはいはい。
これは誰の責任になるんですか。
Kazunari Okuda
まあまあ、だってその場合は、
ガリが来るのが自分たちだね。
ロンドティックトークという、
ポッドキャストのね、
レピテーションが落ちるし、
そうだそうだね。
まあまあ、実験としては面白い。
我々の試行実験とは面白いかもしれないけど、
まあそういうリスクはあるから。
責任。
例えば、
どうなんだろう。
適当なことをAI同士が喋り始めて、
仮に、
リスナーさんが本当にそれを信じて、
それをやり、
やった結果だったら確かに我々、
作った側、公開した側として、
責任があるのかもしれないなぁと思ったかな。
それはなんかそういう責任もあるけど、
まあレピテーションポッドキャストの、
がおかしくなるという意味では自分らに
被害が降りかかる。
ken
うんうんうん。確かに確かに。
Kazunari Okuda
責任というよりも何だろうこれは。
被害というかなんかは。
ken
確かにありそうだよね。
Kazunari Okuda
でもさ、それでさ、
この会話は、
我々の今までのポッドキャストの内容を
AIにかませて、
あるエージェントで、
AI、カズとAI、
その件を喋らせました。
すべての責任は、
我々にはありませんみたいな。
ken
公開するときにさ、あるじゃんなんかさ、ほら。
Kazunari Okuda
アメリカとかもさ、
グランドキャニンを行くのにはここら辺危ないからさ、
なんかもし事故ったり死んだりしても、
ken
責任はおりません。責任ですよみたいな。
Kazunari Okuda
そういうのを出しとけば大丈夫。
なんか分かんないけど。
ken
ディスクレーマーみたいなね。
Kazunari Okuda
そうそうそうそう。
ken
うんうんうん。
でもそうだよね。でも今も実際さ、
SNSとかでさ、
AIを使った画像とかテキストで、
フェイクニュースを拡散させるっていうのは起きてるわけだよね。
意図的にね。
アメリカの政治の現場とかでもさ、あとは戦争を煽るようなコンテンツでも起きてるけど。
Kazunari Okuda
はい。
ken
今の話を発展させると、
それを信じたあなたが悪いですよねってなるけれども、
難しいよね、だって。
Kazunari Okuda
難しいね。
ken
だし、
それは作った方が悪いでしょって責任転換もしやすいけれども、
この議論は本当に難しいと思う。
うん。
それもコミュニティでちょっとやってみたいね。
ちょっとやりたい、やろうよ。
そして、それをさ、お互いの子供に聞かせてみようよ。
Kazunari Okuda
ほう。
ken
で、子供がね、気づくかどうかちょっと見てみたい。
なぜかというと、
AIの教育現場への影響っていうのは僕ずっともう個人的なテーマとして思ってるから、
Kazunari Okuda
ああ、そうなんだ。
ken
うん。
学校の先生たちとのインタラクションとか、
あと教育関連のマーケティングとか広告とか見てても、
やっぱりもうAIって切り離せない存在だと思うわけ。
はい。
だから子供はエクスポージャーして飾るを得ないと僕は思っているわけね。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
だからそのAIコンテンツの距離の取り方っていうのを教えたい。
でもテキストがあるわけじゃないじゃん。
うんうん。
だからそのAIのクオリティとリスクみたいなのを、
なんかそういう身近なところから教えてあげたいなと思って。
Kazunari Okuda
うん。
ken
これは実はパパじゃなかったよみたいな。
ああ。
Kazunari Okuda
なんか、ケンのところは分かんないけど、
自分的にはそれより前段階にあって、
まずインターネットを正しく使う方法みたいなのを子供にどうやって教えようかなっていうのを悩んでるかも。
悩んでるというか、なんかその話を聞いて、
なんかAIより前の段階で、
インターネットの情報をどれだけ信じるかとかさ、
なんかさ自分、
ブリングいじめをしない、
言葉とかでやらないとか、
自分がそういう時に起きたらどうするかみたいなのが、
ちょっと気になったかもね。
自分の子供はインターネットにエクスポージはされてないからさ、
インターネットのコントロールとか、
見て動画ぐらいだし、ゲームもやってるけど、
マインクラフトとかね。
でも自分と子供二人だけでやってるワールドを作ってさ、
Kazunari Okuda
二人だけでやってるからいいんだけど。
これがね、例えばインターネット越しに
子供同士でやり始めるとかになるとまたさ、
あるじゃん。
まだ年齢的にはそのレベルなわけよ。
全然、なんかこう、
コントロールできるっていうか、
かな?でも、
県のところはもう一つ、もっと年齢は子供の方が上だから、
インターネットに対して
エクスポージしてるのか、
もうその中に、インターネットの中に
AIがいるような状態なわけじゃん。
だから、
そこにAIとの関わりもあるのかもなと思ったんだよね。
ken
そうだね。
思ったよりすぐ来るよ。
僕、ほらお互いの子供も知ってるし年齢も知ってるけどさ、
小学校入ってすぐだよ。
ほんとに。
他の子、っていうのも他の子供たちがそういうのエクスポージするのが早くて。
Kazunari Okuda
はいはいはい。
ken
で、AIとかに対してもやっぱりその、
先生が教えることがもう根本的に間違ってる。
Kazunari Okuda
うん。
ken
うん。
なんかその、クリティカルな間違いで教えちゃったりするとさ、
なんかもうそれが染み付いちゃうから、
ほんとに早く、
親のサポートもしてあげないととは、
結構割と危機感を持っても、
学校によるかもしれない。
ちゃんとその学校の先生のインストラクション、
学校の先生のトレーニングをして、
テクノロジー関連のトレーニングをして、
それを教育カリキュラムに組み込んでくれるようなのがあったらいいけど、
そういうのってイギリスのごく一部のインデペンデントスクールぐらいだと思うんだけど、
普通のステートはそう余裕ないから。
Kazunari Okuda
そうだね。
ken
割と危機感高いです、僕の中では。
Kazunari Okuda
そうなんだ。
ken
やっぱり、カズも言ったけど、アンプリファイアされちゃうから。
で、それがいじめとかさ、いろんなもの繋がっちゃうからね。
Kazunari Okuda
そうだよね。
ken
またしましょう、教育AIの話は。
いつもまたしましょうって先延ばししてる気がする。
重いトピックだから、僕の中では。
なんか専門家呼びたいな。
Kazunari Okuda
おー、なるほどね。
ken
専門家とはっていう話もあるか。
なんか研究してる人。
いないですか、リスナーの方ね。
専門家じゃなくてもいいけど、
AIの教育現場における課題と、
ポジティブな面とネガティブな面について、
僕らと話したい方いたら、
メールかGoogleフォームください。
Kazunari Okuda
はい、ぜひ。
ken
あとなんかありました? 今日話したいネタ。
Kazunari Okuda
いや、まあまあいい時間なんで、
また話しましょう。
ken
はい、ということで、じゃあ今日はありがとうございました。
Kazunari Okuda
ありがとうございました。