AIニュースを追わなくなった現状と背景
AI企業なのに、AIニュース追わなくなっているけん! よいしょー!
お願いします。お願いします。ありがとうございます。 始めていきましょう。始めていきましょう。はい、早速小松です。よろしくお願いします。
代表の久野です。翔太です。お願いします。 エンジニア、リサーチャーの岩切です。お願いします。 よいしょ、やっていきましょう。
いやー嬉しい、久々の登場で。そうですね、かれこれ何?3週間? 2日ぐらい。席が止まらないということで。そうでしたね。
ようやく治りました。よかったです。長かったですね。長かったね、本当に。 無事治りましたんで。よかったです。ぶち上げてください。
今日はじゃあ、何でしょう? 今日は、AIスタートアップにも関わらず、AIのニュース最近追わなくなっているけんという。
親親ですよね。あまりにも生々しいニュースになっておりますが、これがトップランナーに近いところにいる我々のリアルかなというところで。
そうですね、そこを今日はリアルの部分を皆さんにお話したいと思ってますね。
いろいろ喋っていきたいんですけど、前提その試乗感みたいなところだけ最初に伝えていこうかなと思ってまして。
まず我々、ニュースレターの岩切さんが天下一品のメルマガ毎週書いてくれてるんですけど。質がいい。
メルマガでアンケートとってるんですよ。例えば最近流行りのツールとか、おすすめの使い方とか。ありますね。
これは覚えておこうとか、新しく出たモデルの技術的な解説とか、我々ならではで知ることに価値がある情報を正確に、純度高くお伝えするってところを長く一貫してやってきたんですけど。
アンケートの評価がかなり割れてきてまして、以前と明確にフェーズが変わってきてるなと。
試乗のメルマガに求める期待値みたいなところが変わってきてるなってすごく感じてるんですよ。
なるほど、そういうことなんですね。
そうなんですよ。いわゆる新しい分野としていきなりLLM立ち上がったわけじゃないですか。23、4年から。
最初キャッチアップから入るんですよね。どんな人も、僕たちであっても、アーリーアダプターであっても。
で、行ってやっぱ収束するんですよ。
何知りたいかってところですね。
共通言語を持って普通にLLMとかラグとかナレッジベースとか会話できるようになってきたら、次は結局何するみたいな。
使える?使えへん?みたいな感じになるんですよ。
そういう風に市場自体が成熟してきてるんじゃないかなっていう風に僕らとしてまず数字ベースを持ってます。
なるほど。
っていうところで、一旦このシード期じゃないですけど、AI業界全体のフェーズが一段先に進みつつあるんじゃないかと思って、今日お話しようかなと。
これ注目するべきですね、このタイミングは。
そもそもなぜこれまで何を追ってて、今何が落ち着いたからそこのニュースを追ってなくて、
次これからどんなニュースが出てくるのかみたいなところを深掘りして視聴者の方にご理解いただければなと思っておりますので、
進めていきましょう。
AIニュースを追っていた時期の熱狂と苦労
というわけでまず最初は申し上げた通り、何であんなニュース追ってたのっていう。
AIのニュース見ない日、本当に一日もなかったと思うんですよ。
そのニュースの中身は何だったかみたいなところでいくと、キーワードベースまずGPT、
クロードジェミニ、ソラ、あとは要素技術のAIエージェントラグ、ベンチマークがどうみたいなところがあったと思うんですけど、
まずそういうモデルがアップデートされることによって未来がどうなるのかみたいな危機感ワクワク感みたいなところがあったと思うんですけど、
それがまず最近なくなってきてるんじゃないかなっていう。
要はもうクロードコードっていう結構覇者みたいなツールも出てきてるわけじゃないですか。
肩やソラみたいに終わったツールも出てきてるわけじゃないですか。
だから一定その一周者というか。
一周かどうかはさておき、そういううよ曲折を経てサービスの変化が社会にとっても見て取れた期間が過ぎたっていうところはあるんじゃないかなと思ってます。
どういう方向に行ってほしいかっていうのがある程度見えてきたってことですかね。
自然にこうなっていくよねみたいなところがだんだん肌感として社会に定着してきてるんじゃないかなみたいな。
これちょっと言わっきりに聞いてみたいのが、AIニュースを追ってた時期ってどれピックアップするのが大変みたいな肌感やったのか、
それとももうAIニュースを調べてたら勝手にこれが一番大事ってわかってたのかみたいな。
重要度みたいなところですか。
結構自分の軸では割とはっきりしていたというか、要はそのAIを追っていた時期ってAIでできることのフロンティアというか境界線がどんどん広がっていくような感覚で、
一週間前にはできなかったけどできるようになったっていう。
そこの境界線を知り続けることが僕らの優位性でもありましたし、皆さんにも知ってほしかったっていうところで書いていて、
そこは割と今週はこのニュースがもう自分の中では全く想像できなかった。
昨日までできないと思っていたってことだったなっていうのがはっきり何個もあって、
それこそソラが出てきた時はこんなリアルな動画作れる。
ハリボテだったのにみたいなところもありましたし、
オーワンっていういわゆる思考能力を持ったLLMが出てきた時もこんなに精度が上がるみたいな。
全然AIの常識変わるみたいな。
そういう感動がいくつもあって、結構そののははっきりしてた感覚がありますね。
確かに。この時ってまだ小松さん入社してないやん。
まだですね。
24年、25年って。
まだそうです。
どんな感じだったの?俺と岩切は24年、25年が一番ピリピリしてたんよ。
今もそうやけど、よりこうなんかすごかったよね。
進化速度、体験してる進化速度みたいなところで言ったら。
小松責任はどうなの?24,5,6の時に。
そうですね。私別にAIに携わってるわけじゃなかったんですよ、当時って。
そうだよね。
なかなかそういう人たちの方が多いかなと思うんですけど。
そう思うそう思う。
ですよね。なんかキャッチアップしなきゃっていう使命感はあるもの。
あるんや。
賞味できないと思うんですよね、そんな。
しんどいし。
しんどいと思う。
結果なんか、もうモデル出ても毎回一生一生みたいな。
実際で何ができるの?みたいな感じの流度だけだったんで。
そこぐらいの解像度しか持ってなかったですよね。
2024号でも、じゃあAIってニュースでは聞いてはいたけど、別にわざわざ調べへんみたいな。
うんうん。
そういう感じってこと?
マジそうっす。まあチャット時期だったらいいんちゃうぐらいな感じですよね。
チャッピ使ってた?
使ってました使ってました。
なるほどなるほど。そこは使ってたんや。
最初に使ったのいつとか覚えてる?
いつかね、いや25年だと思います。
5年なんや。
あー結構。
2年経ってるね。
はいはいはい。
へー。
チャットGPTの最初に出たのが2023年の11月のはいたと思うので。
O3とかを初めてそのタイミングで見た記憶です。
結構後の方ですね。
俺らからするとだいぶ後やでそれは。
どういうことっすね。
もうもうもう。
いやーなるほど。
GPT3とかから触ってるからで。
あ、マジっすか。
そう、もうオムニやん。
はいはい。
オムニの前からもう。
あ。
4Oとかあったから。
それ逆にどんな体感なんすか。
でも出た時から触ってたからね。
やばいっすね。
へー。
そうなんやね。
じゃあ逆に当時はさどんなニュースが多かった記憶がある?
そのなんとなく目に触れるニュースとして。
はい。
AIがとにかくすごいみたいなことなのか。
うんうんうん。
危険みたいな感じなのか。
うんうんうん。
儲かるみたいな感じなのか。
そうそう漠然とモッとしてるのかみたいな。
いやーあれっすね。
ニュースでそんなに今ほど大々的にAIって取り上げられてなかったと思うんすよ。
あーそうなんや。
そうなんですかね。
そうなんですかね。
いや今ほどではなかったと思うんすよ。
ここの体感聞きたいんよでも。
はい。
うーん。
でなんならそのみんなそのAIってまだ何ができるのかわからないんで。
何ができるのっていうそのレクチャーというか知識ベースの記事が持ち走るみたいな。
はいはいはい。
そういう感じもあって。
まあちょっともういっぱいすぎてだるいかなみたいな。
なるほど。
なんかみんな一緒のこと言ってるけどほんまなんなんみたいな感じが結構強かったっすね。
結局大規模言語モデルって何みたいな。
はい。
そういうところだったってこと?
まじそうっすね。
うーんなるほどね。
じゃあ何に使えるかみたいな話はやっぱりその時は全然出てないというか。
えーとですねなんならそっち側の方が出てたんじゃないかと思うんですよ。
あ、逆に。
なんかどういう時にこういうChatGBTは使えますとか。
使い分けみたいな話。
結局私も多分その使うメリットしか興味なかったと思うんで。
うんうんうん。
結局じゃあどんな便利になるのみたいなことしか多分当時見てなかったっすね。
はい。
なるほどね。
はい。
どういう分けり。
いやそういやでもほんと肌感と一話しているというか。
まあ世間的にはやっぱまあそれは昔から一貫してると思うんですけど。
結局今何ができるのかっていうところに常に。
でどういう風にそれやるのかっていうところも含めて興味がある。
でまあ奥田はちょっとそことは若干ずれていてやっぱりその未来予測をしたかったので。
どれくらいのスピード感でこうできている。
かつそのできるできないをすごいその解像度高く持っておきたかったっていうところで。
当時はそこがやっぱどこまで言ってもその僕らですら追い切れてなかったぐらいのボリューム感だったんで。
もう必死にすがるように毎日Xもう何時間も見てやってましたね。
やばいな。
本当に追拝をはいその仕事で追拝してたっていう感じでしたね。
うんうん。
そんな感じでしたよ我々は。
すごい。
いやもう想像できないですよ。
その時のニュースレターがもうめちゃくちゃもう今にも聞いてると思いますんで。
なるほど。
もう情報が氾濫してて。
はい。
受け手側に知識もないんでその泡でね。
手を掴む泡なんか泡を掴むような感覚だったと思うんですけど我々そこは非常に高く評価していただいてたんじゃないかなと。
我々というか言い分きになんですけど。
評価していただいてたんじゃないかなと。
すごい。
すごいよねそこは。
ありがとうございます。
本当に本当にめちゃくちゃ死に物狂いでやってましたね。
めちゃくちゃ頑張ってるからね。
やばいっすね。
ほんまにビンガンライターっす。
スノボで右腕骨折しても書いてますから。
確かに。
そのまま夜。
一番しんどかったっすね。
すごいよね。
タイピングも痛かったっすからね。
いやね。
本当よ。
やりきりましたね。
で、まあ26年になったわけですけど。
AIツールの進化と情報収集の変化
うんうん。
じゃあ逆に小松目線さ。
24、5、6とこの3年見てきて。
どうその触れる情報の質とか量って増えてる?減ってる?変わってない?
私は今上がり続けてるんですね。
上がり続けてる?
うんうん。
っていうのも多分環境型っていうのもあると思いますよね。
うんうんうん。
この会社に入ってっていうのもあるし。
その上でガーって今情報来ているって感じですけど。
うんうん。
いやでもそうか。
ほんまにここ1ヶ月ぐらい
これが新しくなんねえやっていうのってあるんですか?
俺はもうフェーブルが最後かな。
ああ。
フェーブルの前もちょっと飽きてきてたし。
ウルトラコードはすごいなって思ったけど。
はいはい。
でもフェーブルでとどめ感というか。
うん。
フェーブルも別にその期待を超えてきたっていうよりは
肌感がより確実になったというか
境界がより明確になったみたいなニュースとしてすごく印象的になっただけで
性能単体はもうなんか
すごいなぐらいというか。
そういうことですか。
もはや少なくとも今は別に慣れてしまっているし。
なるほど。
フェーブルによって明確に差を感じるタスクっていうのは
開発じゃないとそんなにない気もするし。
確かに。
そんなにないかな。
結構そうですね。
ユースケースという観点でも
新しいユースケースみたいな話は聞かなくなってきたというか
もちろんゴーリングは得意でしたし
ライティングも得意で
それの性能が飛躍的に上がり続けてはいるですけど
例えば昔だとスライドが作れるようになったってめちゃくちゃ革命だった
間違いないと思う。
今も結構皆さん使ってる方多いかなと思うし
パワーポイントにもなんなら組み込まれてると思うんですけど
当時はそれを一番やってほしいみたいな感じでみんな思ってたわけですし
そういうところの変化は大きかったけど
最近はもう性能がただただ上がるだけというゲームに
陥りつきつつある。
なるほど。
っていうのが一瞬慣れてきたところの
一番大きな要因なのかなと思ったりしますね。
なるほどね。
結局得意不得意あって
100%は無理でみたいな使われ方ってもうだいぶ浸透してきたし
理解がはい。
フェーブルになろうと
チャットGPTの5.6ソルになろうと
そこって残ってはいる問題やもん。
突破できてはないというか
どこまでいってもハルシュネーションゼロにはならないし
ヒューマンインザループじゃないけど
人で見ないといけないところは変わってないんで
そこのブレイクスルーはそういう意味ではないよね。
昔からすごく使える実務的な幅とか深さは増えてるけど
その隙間は残り続けてるから固まりつつあるよね。
使われ方、印象みたいなところが。
なるほど。
っていくと情報量が多すぎて
コスパが合わへんみたいなわけではない。
なくなってきてると。
シンプルに定着してきたというか
そういうものとして認知されつつあるっていうのが
集団心理としては一定あるのかな。
なるほど。
となるとここから我々が何を発信していくことに
「AIに詳しい人」の定義の変化と実務経験の価値
マジでそうっすね。
価値があるのかという風になってくるかなと思ってまして
シンプルに知っていることの価値が減って
結構知ってるとみんなから
そこから一歩踏み込んだ情報に価値があるっていうところで
ノウハウよね具体的に
FDEみたいな話になっちゃうけど
結局同じ組織って二つないはずなんで
同じビジネスモデルで同じ業界でも
組織文化が必ず異なるはずなんで
そこに合致した導入の仕方なり
業務の改善の仕方があるはずで
それを見つけることに
多分個人としては価値を感じるはず
なるほど
それを教えてくれる人がいたら
それは価値があると思うんで
そういう実務的な目線というか
使えるっていうところに
価値が移っていきそうなんですけども
詳しいっていう意味が
昔と今で変わってきてる
どういうことですか?
なぁと思ってて
1年前1年半前とかのAI詳しい人って
クロンプトとか
シンプルにサービスいっぱい知ってる
確かに
AIツールでいかに何個知ってるかみたいな
そういうこともありましたよ
それ知ってるみたいな
量みたいな
試したもん勝ち
知ってるもん勝ちみたいなところだったと思うけど
多分今は
ほぼチャットGPTクロードで
解決できるはず
プラグインとか使えば
でそれをどう業務に浸透させていくかと
どう型化するか
みたいなところの方が
価値があると思う
ので
実際に
業務の解像度が高くてかつ
AIにそれを学習させられる人
学習って言うとちょっとややこしいね
適用させられる人
伝えるってことですかね
の価値は上がってるんじゃないかな
なるほど
思いますね
そこの価値か
要は大体イメージはついたけど
結局どこまでできて
どこまでできないとかは
そんなにきれいに分けられる
組織ばっかりじゃないと思うので
ここはいけないの判断までは
できるところばっかりじゃないと思うんですよ
AIってこういうもんでしょ
っていう共通言語を
AIソリューションの
持ってるベンダーとかと
喋れるようにはなったと思うんですけど
具体的にこのタスクに
応用できるできないまで
判断はできないと思うんで
普通の企業さんはまだ
そういうところに
なんか情報のギャップは
まだあるのかなっていう
ところは思うね
そこまでAIができるかと言われると
確かにちょっと微妙な気はするんで
そうなんですね
ちょっと
あってんのよ
あってんねんけど
その次の一歩を踏み込んで
教えてもらって
実行していって解決されるかと言われると
多分そこまでそうなるんじゃないかな
そこAIは無理なんですね
思ったよりは
一生化してるんじゃないかな
っていう肌感はありますね
そうですね
本当に世間で言われてる話ではありますけど
やっぱり知識よりも経験っていうところが
どんどん重要になっていくと思っていて
我々も結構今は先進的に
いろいろ社内で
AI活用してると思うんですけど
本当にクロードコードコレックスを使って
これができます
これぐらいの精度でできます
でもこれが実は意外と
意外と時間かかるとか
結局人の時間あんまり減ってないですみたいな
そういう細かいのがもともと大事でしたけど
そこの価値は残り続けて
知識の価値がどんどん減っていくんだろうな
っていうのが
これからな気がしますね
AI生成コンテンツによる情報疲れと表現の均質化
もっと情報厳しくなりそうですね
コンプライアンス的な
と言いますと
いわゆる誰から情報を取るのかとか
何を選択するのかっていうところですね
ここ本気になりますよね
いやー難しいね
結構自分が最近思って
ちょっとこれも結構
賛否分かれるところだと思うんですけど
かなり今チャットGPT
GPTクロードで
結構長文の記事
Xとかノートとかでよく見るじゃないですか
めっちゃ見る
結構すごいじゃないですか
要はAIで生成されたかどうかって
マジでわからないからこそ
我々でこれなら
世間一般的には全然わからないだろうな
みたいなところがあって
どんどんもっともなし
人は書くのもいいのかもしれないですけど
もっともなしそれっぽい
ちょっとでも長い文章を
めちゃくちゃ最近目にしてるなと思って
ちょっとだるいなというか
負荷が
1日で読む文章量が
無駄に増えてる感覚があるんですよね
めちゃくちゃいい
素晴らしいこれは
AI疲れの本質ここじゃないですか
ほんと量が増えましたね
バイブコーディングも同じ理論ですこれ
そうなんですか
いらないところがめっちゃある
なるほど
確かにね
これは個人的に
ノートとかでAIが書いてそうやなって思ったら
あんま読みたくないです
シンプルに冷める
最近Xで松浦さん
Xのやつ
ノートで回ってきてて
シンプルにすごい人やん
俺も読んでたんやけど
松浦さん自身が
XでAIですって言ってて
すごい冷めた
なんかその
それを読んでた自分に冷めた
分かりますめちゃくちゃ分かります
全く疑わなかったんよ
最初ノート読んでる分には
AIとか
気にして読んでないというか
2人でAIですって言われた瞬間に
冷めるみたいな
この問題結構
難しいっすよね
何を責めるべきなのか
いいのか悪いのかっていう
心のどっかで
楽して作りました感を感じてしまっている
自分が読んだ分量に対して
創作する努力よりは
明確にめっちゃ少なそうっていう
のが勝手に
期待ダウンじゃないけど
印象をなんとなく
それで読まないとはならないんだけど
冷める普通に
だからほんまに言わんといてほしい
言わなかったら結構
みんな知らなかった
言わなかったら分からんねん
言わんといて
お願い振り回さないでって感じ
思うねそれはね
そうですよね
そういう意味で
逆に言うとAIと一緒に共同する
みたいなのがどんどんより
浸透してるというか
昔ああいうノート書こうと思ったら
絶対自分で考え抜くじゃないですか
あんまり絶対
松浦さんみたいな方
相談しないように思うんですけど
そこでやっぱり
AIという秘書が出てきて
いろいろ考えながら
アウトプットするみたいな
そこの考え方
思考の回し方から変わってくんだろうなっていう
なるほど確かに
確かにそうか
結局
デジタルの情報の
流動性を加速させるもので
しかないみたいなところはあるんで
やっぱなんか
デジタルじゃない
どっちでもいいのかそれは
デジタルでもデジタルじゃなくてもいいけど
生み出した価値というこのギャップ
ギャップ量の総量を
広げていって
資本にするみたいな
ところの使われ方の域はそんな出ないと思うんですけど
個人的にやっぱ
言語に
適応するか言語以外に適応するかで
能力差がやっぱすごいなと思っていて
ポッドキャスト
今俺らやってるけどさ
サムネ1個作るのにちょっと大変やんやっぱ
サインがかかりますね
本当にそのまま生成させると
すごい均一な
全部同じカラーですみたいな
サムネ出ちゃって
焦点全く合わないし
どこ見たらいいか分かんないし
メッセージ性が耐えとるだけであんまり映えない
興味を引かれないコンテンツに
なぜかなってしまう
で実際に人間が作ると
設計意図みたいなものを感じさせる
サムネにやっぱ一定なってるところがあって
そこのクオリティの差は
なんとなく裸であるみたいな
域は個人的にはもう明確にあって
ちっちゃいけど明確にあって
それはやっぱ
画像だから
なんだろうなっていう
言語を生成するか画像なのか
動画なのかを生成するのはやっぱ
インターフェースが言語しかない以上は
すごくその
性能差なり表現性能の差は
感じる
本とかノートみたいなところは
本当にLLMで
なんなら上回ってくると思うんやけど
画像動画が同じ域まで
来るかって言われると
今からそんなもう一回進化
するとは思わへん
そうなんすか
変わるとしたら知らん間に
自分のデータとか
自分の思考を向こうで言語化して
情報で持ってて埋めてるだけ
同じ情報量で
ドンピシャでその欲しいものを
出してくる性能が上がる風には
根本的に思えない
個人的にはね
へー
繰り返し使ってって勝手に良くなるのは分かんねんけど
1回目2回目とかではなかなか
厳しいんじゃないですかね
なるほど
少なくともなんか
ちょっと大変っすね
UTAI使っても
画像とか動画作るのって
やっぱ大変っすね
マジで大変感じますね
どこまで行っても自然言語に
呪縛されてるというか
チャットGPTも結局自然言語で指示をして
ベース自然言語で書いてくるものになっているので
そこから逃れられないな
すごい感じますし
感じるよね
プログラミングもね
UTAI機械言語なんで
言語じゃないですか
画像もあれ結局ね
HTMLか
ファイルの拡張子はいろいろあるけど
自然言語を機械言語に翻訳してるに過ぎないし
画像をアップロードして
これにしてっていうところにしても
1回挟んでるはずなんで
そこの変換による損失とかは
ゼロにはならないですよね
うん
って考えると
テキストベースは
AI
LLMが圧倒的で
これ多分皆さんも
そうじて同意ですと
画像と動画は
一定残りそう
ってところまでは正しい
AI活用における今後の展望と期待
あとはコストの勝負みたいな
風になっていくとなると
あと残るのは
スライド
スライドはどうなんやろな
スライドはもうだいぶ
テキスト寄りになってるような
感覚は
どうでしょうね
どうでしょう
よく言われるのが自社の
フォーマットで作りたいとか
すでにありもののスライドがあった時に
うまく結合させるみたいなのは
もう少しかかりそうではあるんですけど
でも画像寄りよりは全然楽観的というか
フェーブルでまたまた
絶対改善してるはずですし
またもう一個上がもし出てくれれば
そこら辺が
解決されてそうぐらいの
肌感ですかね
いけそうなんですね
あとあとはほんとデータさえ
あればっていうところですよね
俺普通にチャッピーとかさ
クロードとかマネスで作るスライドより
ウェキルが作ったスライド生成やりのほうが
品質いいねんけど
なんでなん
ありがとうございます
日本人風やから
ほんまにウェキルのやつのほうが
弱くて俺それ使ってんの
ガチ?ガチない?
もうほんまに
マジで使いやすい
マネスとかやっぱマネス感すごいんよ
あの防線に図形乗せて
1,2,3みたいな100万回見てきてるやん
あれやめてってウェキルに言った覚えないんやけど
ウェキルに捨てえへんのよ
ごまかせるっていうか
めっちゃええやんと思ってて
そうですね結構無駄な
ポイントは
我々でもそうですし
ちょっとネタバレっぽくなりますけど
やっぱりフォーマットをまず維持する
っていうのはすごい大事
特に日本ではすごい大事かなと思っていて
ヘッダーフッター
ピクセル数も
一緒みたいな
ところが美的センサーって我々すごい厳しい
日本のビジネスは
めちゃくちゃ厳しいと思うので
そこを満たされてるだけで結構
変わるイメージはあって
あとはやっぱり
ビジネス系のスライドだと
余計なことをしないことの方が
大事だったりはすると思うので
あと2つ目で
3つ目が
分量すかね多分
分量がやけに
マルネスとか使ってると
多すぎねみたいな
The HTMスライド
みたいなところと
スライドって本来伝えたいことを極力
短い文字数で伝えるもの
なのに
いわゆるZGPTみたいな
全部ようやくバーって出して
ごまかすみたいな癖が
抜け切れてないのかなっていうのが
自分が作ってる中で
思ったことですかね
確かにそうか
引き算の美学
ちょっと入れすぎてんのよな
みたいな
がないような
そうっすよね
引き算が大事な時代になってくる気がするな
この場を借りて
言わせてもらいますけど
みんなが知ってる大企業はそんなスライドばっか送ってくるんで
俺が作ってる
スライドとは言わんけど
我らで
作ってるスライドはそれなりに頑張ってるんじゃないかな
本当にそうですね
絶対ジェンスパークやんっていうスライド
余裕的に
ナノバナナやんっていうスライド
めちゃくちゃ見るよ
全然
時価総額日本のトップ100入りそうなとこでも
全然見る
実際見たし
そこにもあるし
あるある
からなんか
自信持てるというか
そんなもんなんだなという
確かに
ほんまにパッて並べられて
見抜ける人ってどのくらいいるんですかね
あれ見抜けるよ
見抜く力が上がるんじゃないかな
見抜けます
だからなんか
そうなってくれるなら
ありがたいけどね俺としては
逆にすごい
同じ時間AI使って成果物満たすんやったら
絶対負けへんもん
それはもう
それは我々ね
最先端としてやらせてもらってますから
さすがに
本業がそれなんで
うんうん
逆に業務でさ
スライドなりメールAIやな
って感じる機会は格段に増えたよね
はい
だから進んではいるよね社会で使われるのが
やっぱり
これは加速してくよね
うんうん
一方でそろそろ
それすらもなんか
徐々に頭打ちまでいかないですけど
だんだん収束しきってるというか
どこまでいっても駆動の行動って難しいツール
だなとは思うので
うん
一定の専門性はあるよねやっぱ
AI時代の情報収集と意思決定
はい
逆に言うと僕の友達でも
文献の友達含めて
結構クロードコード
使ってる人多いのがやっぱ
この1年での一番大きな変化かな
確かにそう
筋トレのメニュークロードでやってもらってる人結構おらん?
いますいます
知り合いで2人ぐらいいるもん
めっちゃ便利っすもん
どこで聞いてどこで使おうってなるんかなって思うよね
いやほんまにそうですね
うん
参考にしたいなと思ってまして
我々としてもね
期待感が全てじゃないですか
株価も結局期待感じゃないですか
人の意思決定も期待感じゃないですか
はい
けどクロードコードって別に
期待感演出してる周りそんな日本でやってないはずなんですよ
そうですね
ただ周りがすごいってひたすら言ってて
使うみたいな
確かに
生み出した価値のギャップが
それほどすさまじかった
ってことではあると思うんやけど
そこまでPMF
プロダクトマーケットフィットしてるのは
本当に素晴らしい
素晴らしい
本で読んだやつだってなりましたね
あんな珍しいよ
今時
あんな綺麗なJカーブないよ
バチリッと
いやないよ
FEDEXばりの
すごいね
俺らとしては
引き続きノーランは
そういう意味でも
ノーランはそこはちゃんと
変異を解決できてるという感覚は
ありますので
実利で還元できてるところはあると思うんで
その中で実際に
AI使って良かったとこダメだったとこ
伝えていきたいですね
より実地的な知見をというか
はい
AI時代に会社とか仕事がどう変わるか
って言われるとシンプルに
差分を見やすくなったってところと
超コストが減った
評価しやすくなったってところに
尽きると思うんで
会社経営のスピード感と質は
めちゃくちゃ上がってると思うんですけど
起業したことない子でも
触れられる知見の量みたいなところで
言ったら2年前と比べ物にならないと思うんで
確かに膨大にいきますよね
言うて3年前会社立てるとき
しんどかったというか
フリーとかマネフォで
法人設立の並びみたいな
ルーンやけど
大きい声で言えへんけど
全部正しいかって言われるとそうじゃないんですよ
だから結構自分でちゃんと調べて
精査して
ちゃんと通るんですけど
今もチャットGPT
ほぼミスらないと思うんですよ
マジっすか
当時チャットGPTそれで使わなかった覚えあるもん
普通にキーワード検索でやってた
マジっすか
ミスれないところに
意外使えないんでね
たわいえすごい楽になってるんだろうな
と思いますね
我々営業も開発も
年代近しい
メンバーでやってますんで
フルフィードバックで
これ良かったよこれダメだしたみたいな
本当にお待ちしております
随時伝えていきたいですし
皆さんもぜひ教えていただきたいです
よろしくお願いします
逆にこういうの
やってほしいとかあったらぜひ
コメ欄とかでも教えていただきたいですね
そうですね
ぜひお願いします
じゃあ一旦今日は
終われますか
お疲れ様です
ありがとうございました
![[3月24日:速報回]新入社員へのAI禁止令は時代錯誤か？「AIで作ってから逆引きで学ぶ」次世代エンジニアの学習メソッド(ep.54)](https://image.listen.style/img/vb6V5CAoUaux5a1ugiuD23WcHNEdm1JNkmUbnYJnvxU/resize:fill:80:80/aHR0cHM6Ly9kM3Qzb3pmdG1kbWgzaS5jbG91ZGZyb250Lm5ldC9zdGFnaW5nL3BvZGNhc3RfdXBsb2FkZWRfbm9sb2dvLzQ0NDY0NDM3LzQ0NDY0NDM3LTE3NTg3ODQ0NjE1OTctMDY4ZTlkNTVmNjMxZC5qcGc.avif)
