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おちつきAI目安箱に全回答。生成AIの環境負荷からクロードコード活用法まで一挙解説(ep.69)
2026-05-15 58:47

おちつきAI目安箱に全回答。生成AIの環境負荷からクロードコード活用法まで一挙解説(ep.69)

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【トーク内容】

ポッドキャストウィークエンドの会場から公開収録でお届け!これまで放置気味だった「おちつきAI目安箱」に寄せられたリスナーの皆様からの質問や疑問に、しぶちょーとかねりんが全力で回答する謝罪&スッキリ回です。

「生成AIの環境負荷や電力消費が心配」というマクロな疑問から、「API連携時のシステムプロンプトのコツ」「Claude Code(クロードコード)の最適な実行環境」といった実践的なAI活用法まで、現役AIエンジニアの視点で分かりやすく解説します。さらに、GoogleのAI認定証を使ったリスキリングの話や、GeminiとClaudeの使い分けなど、日々のニュースに疲れた心を落ち着かせながら学べるトピックが満載。これを聴けば、明日からのAIライフがもっと快適になります!

【目次】

() オープニング:ポッドキャストウィークエンドから公開収録

() 本日のテーマ「おちつきAI目安箱返信回」とガチ謝罪

() 生成AIの環境負荷と電力消費は心配すべき?

() AIのAPI利用時の品質はどう上げる?システムプロンプトの重要性

() おちつきAIラグのスマホUI不具合についてのお知らせ

() 無料で受講可能?Google AIプロフェッショナル認定証のリアル

() おじさんでも分かる!Claude Code導入講座の開催要望

() Claude Codeの実行環境はどこが良い?ローカルかクラウドか

() GPUとCPUの違いとは?分かりやすい「小学生」の例え話

() B2A、A2Aという言葉の意味と社内RAG構築の著作権問題

() GeminiとClaudeの使い分け事情!乗り換えは進んでいる?

() Manasのモード設定の悩みと無駄なクレジット消費を防ぐ方法

() エンディング:コミュニティへの参加とSNSでの感想のお願い


【今回の放送回に関連するリンク】

TurboQuant

https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/

1ビットモデル「Bonsai」を試す

https://zenn.dev/kun432/scraps/ce16474a3be277

【今回の要チェックキーワード】

Claude Code:開発者のターミナル(コマンドライン)上で直接動作し、コードの理解や作成、システムの設計などを支援するAnthropic社のAIツールのこと。

量子化(Quantization):AIの計算に使われる数値のデータ量(ビット数)を粗く丸めることで、性能を極力落とさずにモデルのサイズを小さく軽くする圧縮技術のこと。

プルーニング(Pruning):AIのニューラルネットワーク内にある「計算結果にあまり影響しない無駄なつながり(重み)」をバッサリと削ぎ落とし、処理を効率化する手法のこと。

TPU(Tensor Processing Unit):GoogleがAIの計算(特に行列計算)を圧倒的なスピードで処理するために自社開発した、機械学習特化型の専用プロセッサのこと。

KVキャッシュ(Key-Value Cache):AIが長文を生成する際、「過去に計算したトークンの関連性データ(KeyとValue)」をメモリに一時保存して使い回すことで、再計算の無駄を省く仕組みのこと。


【リアルイベント出展のお知らせ】

PODCAST WEEKEND(5/9,10 土日)https://podcastexpo.jp/podcastweekend/

PODCAST MIXER2.0 (5/16 土)https://podcastmixer.jp/

—----------------------------

【番組の概要】

日々のAIトピックを、現役のAIエンジニアがやさしく解説する対談番組。AIニュースに驚き疲れたあなたに、おちつきを提供します。AIニュースの、驚くポイント、驚かなくても良いポイントがわかります。

★ご感想やコメントは、番組公式ハッシュタグをつけてX(旧Twitter)でポストしていただけるとありがたいです。

【番組公式Webサイト】※お便りはこちらから

https://ochituki-ai.com/

【公式ツール】

・おちつきAI RAG

https://ochitsuki-airag.com/

【番組公式ハッシュタグ】

#おちつきAI

【番組公式X】

https://x.com/ochitsuki_AI

【パーソナリティ(MC)】

▼しぶちょー

・AIエンジニア

・技術士(機械部門) 

「大手機械メーカーでAI開発の最前線を担う現役エンジニア。AI(ディープラーニング)の実装スキルを証明する「E資格」を保有。機械(ハードウェア)への高度な知見も有し、双方の専門性を掛け合わせ『AIの社会実装』に貢献する。情報発信活動にも精力的に取り組み、ブログ・音声配信(Podcast/Voicy)・SNSなどで幅広く活躍。単なる技術解説でなく、行動変容を伴う情報発信を信条とする。その姿勢が評価され、2025年UJA科学広報賞 審査員特別賞を受賞。著書に『集まれ設計1年生 はじめての締結設計』(日刊工業新聞社)。岐阜県テクノプラザものづくり支援センター広報大使、生成AI EXPO in 東海 共同代表も務める。」

https://x.com/sibucho_labo

https://voicy.jp/channel/3963

▼かねりん(金田勇太)

・KANERIN Podcast Studios 代表

・一般社団法人 地方WEB3連携協会 理事

「刑事司法実務の最前線で多数の犯罪捜査を指揮。2017年から暗号資産業界へ参入。数々のグローバルプロジェクトに参画しコンサルティング、情報分析・アドバイザリー業務を提供。コンサートライブ配信業、音声配信業、テックメディア創業等を経て、ポッドキャストレーベル兼プロダクション「KANERIN Podcast Studios」を創業。多様なパートナーと共に、未来へつなぐ声の原典を共創している。」

https://x.com/kanerinx

https://voicy.jp/channel/2534

【プロデューサー】

かねりん https://x.com/kanerinx

【サウンド・アーキテクト】

Aviv Haruta https://x.com/oji_pal

【カバーアートデザイン】

UTA https://x.com/uta_dib

【制作/著作】

KANERIN Podcast Studios

--------------------------------------------------

※画像引用元:

【各種ポッドキャストスタンドへのリンク】

Spotify

https://open.spotify.com/show/6iGk39bSta5KZ1QD7jvK2o

Apple Podcast

https://podcasts.apple.com/us/podcast/id1841316430

Amazon Music

https://music.amazon.co.jp/podcasts/aba8e9a4-aefb-404a-b366-4b7a11b3f7cb/

YouTube

https://www.youtube.com/playlist?list=PLNQiF7XIko7QOIlyFMiI_aDdk1eJzNiCD

LISTEN

https://listen.style/p/ochitsukiai


感想

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サマリー

今回のエピソードは、ポッドキャストウィークエンドの公開収録からお届けし、リスナーから寄せられた「おちつきAI目安箱」の質問に全力で回答する回となりました。まず、生成AIの環境負荷と電力消費に関する懸念に対し、データセンターの電力消費は大きいものの、Netflix視聴など他の日常的な活動と比較すれば過度に心配する必要はないと解説しました。また、AIのAPI利用時の品質向上にはシステムプロンプトの設計が重要であり、プロンプトエンジニアリングのコツが紹介されました。 Google AIプロフェッショナル認定証については、日本リスキリングコンソーシアムが提供する無料講座としてその信頼性と内容が評価されましたが、直接的な転職有利性には疑問が呈されました。Claude Codeの導入講座の要望に対しては、コミュニティ内での開催が提案され、Raspberry Piのような小型環境から始めるステップバイステップのアプローチが推奨されました。さらに、職場でのAI生成内容の「押し付け」問題には、AIの回答を鵜呑みにせず、自身の考えを問うことの重要性が強調されました。 技術的な質問では、カリフォルニア大学が開発した1ビット大規模言語モデル「盆栽」が、量子化技術によって軽量化され、iPhoneでも動作する高性能モデルとして紹介されました。GoogleのTPUやTurboQuantといったAI計算に特化したハードウェアや軽量化技術についても解説があり、AIモデルの効率化が進んでいることが示されました。最後に、GeminiとClaudeの使い分けや、Manasのモード設定におけるクレジット消費の悩みなど、実践的なAI活用に関する具体的なアドバイスが提供されました。

オープニングと目安箱への謝罪
スピーカー 1
おちつきAI
スピーカー 2
おちつきAI
スピーカー 1
おちつきAI
AIエンジニアのしぶちょーです。
スピーカー 2
AI素人のかねりんです。
この番組は、日々のAIニュースで驚き疲れたあなたに、ゆっくりじっくりAIを学んで、落ち着いていただく番組です。
スピーカー 1
はい、ということで始まりました、おちつきAIラジオ深掘り会でございます。
本日はですね、ビデオポッドキャスト会となっております。
深掘り会なのに、ビデオポッドキャスト会となっております。
今この会場はですね、ポッドキャストウィークエンドの会場になってまして、おちつきAIブースで公開収録しております。
スピーカー 2
前回の引き続きだね。
スピーカー 1
速報会今週もね、今週の速報会で多分ウィークエンドの収録の速報会出てると思うんですけど、それの続きという風になっております。
深掘り会もね、今からちょっと現地で撮っていくんですけども、早速本日のテーマ。
今日も謝罪から始まるの?
スピーカー 1
今日も謝罪から始まります。
スピーカー 2
あれ、そうなの?
スピーカー 1
今日のテーマまず聞いてください。
スピーカー 2
はい、今日のテーマ何ですか?
スピーカー 1
こちら、おちつきAI目安箱返信会でございます。
声でね。
もうね、入れれなくなるから。
何かというと、おちつきAIラグっていう、この番組の仕組みを作っておりますね。
ラグって何だっけ?
スピーカー 2
ラグはあれですね。参照するデータベースみたいなやつ。
スピーカー 1
素晴らしい。大事にやってる。
おちつきAIで喋ったことを文字起こししてですね、それを元にしてAIの月井ちゃんが回答してくれるよっていう、おちつきAIラグというものをやってるんですけど、
スピーカー 1
その中にAI目安箱と、みなさんが落ち着かないAIトピックをここに入れてくださいねと。
あと月井ちゃん回答してくれるし、番組の中でもそれに触れて回答しますよと言ってたんですけど、全然触れないじゃないかと。
スピーカー 2
触れないね。言いっぱなし。
スピーカー 1
アンタッチャブルじゃないかと言われていて。
スピーカー 2
やりっぱなし。
スピーカー 1
それを謝罪するとまずね。
すみませんでした。リスナーを大事にしない。
スピーカー 2
本当だよ。
スピーカー 1
本当に大事にしない。
スピーカー 2
こんなにいっぱい来てくれるのにね。
スピーカー 1
元氏も来てくれて、手伝いもしてくれるって言ったのに返信もしない。
スピーカー 2
見もしない。
スピーカー 1
なんて番組。見もしない。
気づきもしない。
そんな番組やっていいのか。
スピーカー 2
だから今回あれじゃない。リアルで人と喋って、人がいたんだってなって反省したんですよ。
スピーカー 1
反省した。こんなに聞いてくれるというか、こんなに無視してたのかっていう。
スピーカー 2
そうだね。無視してますよって言いに来てくれるっていうね。
スピーカー 1
届いてますかって心配になるよね。それはね。返事なかったら。
スピーカー 2
俺だったら怒るけど、なんかすごいみんな。
スピーカー 1
優しくね。
スピーカー 2
ニコニコして。
スピーカー 1
本当にありがたい限りでございます。
ということで、落ち着きAIラグの目安箱に投函された内容に、今日は触れていきましょうという回でございます。
スピーカー 2
まとめてね。
スピーカー 1
まとめていきます。
ちょっと既に番組の中にチラッと触れたのもあるんですけど、もう一回ちょっとそれを触れてもいいかなということで。
できる限り、時間の限り、許す限りですね。
ちょっと色々回答したりとか、あかぼりしていきたいなと思っております。
生成AIの環境負荷と電力消費に関する考察
スピーカー 1
じゃあまず一つ目ですね。
落ち着きスコア42と。
何それ。
スピーカー 1
スコアつくようになってて。
スピーカー 2
それ高いと何なの?
スピーカー 1
高いと落ち着かないよね。
スピーカー 2
高いのダメ。
スピーカー 1
高いのダメ。
スピーカー 2
そわそわしてる。
スピーカー 1
そわそわしてますよねと。
スピーカー 2
40は結構高い。
スピーカー 1
40は半分ぐらい。100がマックスだからね。
はい。いただいております。
このポッドキャストが日々の楽しみです。
ありがたいですね。
スピーカー 2
落ち着いてますね。
スピーカー 1
毎回ためになる情報ありがとうございます。
私も生成AIが日常で欠かせないものとなっておりますが、
生成AIを使うことで発生する環境負荷を考えると漠然と不安になり落ち着きません。
スピーカー 2
真面目すぎん?
スピーカー 1
生成AIによる環境負荷に関するテーマなどをご紹介いただけると落ち着いて冷静に生成AIを使えそうです。
ご指揮会があればよろしくお願いします。これからも応援しております。
お体に気を付けてお過ごしくださいというコメントをいただいております。
スピーカー 2
すごくまともなお便りだね。
スピーカー 1
環境負荷ですよ。
っていうのは、たぶんいろいろデータセンターともさ、
スピーカー 2
電力とかね。
スピーカー 1
電力とかやばいよっていう風に言われていて。
スピーカー 2
おはようって書くなみたいな。
スピーカー 1
そうそうそうそう。
スピーカー 2
やめろってね。
スピーカー 1
とんでもない電力を消費してるよっていうので、
電力消費してるんだったらやっぱ環境負荷やばいんじゃないのっていうのが心配で、
生成AI触れなくなってるっていう落ち着かない人がいると。
そうなんだ。
スピーカー 2
考えすぎだね。
すごい意識高いね。
意識高くない?
スピーカー 1
大事大事大事。
スピーカー 2
実際そんなこと思っても俺は別に言ってるだけで何も気にしないよ。
スピーカー 1
カーボンニュートラルとかね。
スピーカー 2
どういう意味それ。
スピーカー 1
CO2を排出ゼロにしようみたいなやつ。
で、ちょっといろいろ調べてきたんだけど、
確かにAIによってアメリカの全電力消費量の約4%か5%がデータセンターだったのが、
AIによって10%とか20%くらい上がってきますよねみたいな。
確かにAIは環境負荷大きいです。
大きい。
大きいですが、よく考えてほしいんですけど、
言って20%なんだよ。
スピーカー 2
何の20%?
スピーカー 1
アメリカ全体の電力消費量の20%がデータセンターが使ってるよって。
スピーカー 2
データセンター?
スピーカー 1
データセンターだけ20%使ってると大きいんじゃないかと思うんだけど、他のことに80%使ってるのね。
スピーカー 2
20%はAIだけ?
スピーカー 1
AIが押し上げたって感じかな。
スピーカー 2
他のデータセンターも入ってるの?
スピーカー 1
他のデータセンターも一応入ってる。
だけど、AIの影響によるものだろうって。
2023年の時点では総電力の4.4%、28年は12%くらいになる見通しと。
AIとデータセンターっていうのは電力をどんどん吸い上げていて、
だからイーロンマスクも宇宙に作って、太陽光発電しながらデータを向こうで送ろうぜみたいな。
スピーカー 2
無限みたいなね。
スピーカー 1
あとイーロンマスクも言ってたんだけど、結局データセンターを作るっていうことによって、
熱も出るから、冷却しなきゃいけないから水もうまくガンガン入れなきゃいけないと。
ダムみたいなのも作ってさ、水を回さなきゃいけないみたいなのもあるから、
結構その周辺の環境を破壊するよねみたいな話もあるんだが、
あるんだけど、結局AIを使う負荷よりも、全然みんなはネットフリックス見る電力消費の方が大きすぎて、
YouTube見たりとかネットフリックス見たりとか、デバイスで見るじゃない。
そういうところにかかってる電気の方が大きいから。
それ何にかかってるの?テレビの電力とか?
スピーカー 1
テレビの電力もそうだし、ネットフリのデータセンターもそもそもそうだし。
スピーカー 2
ネットフリのデータセンターか。
そうかそうか、AIの電力を気にするのにネットフリ見るネットフリのデータセンターの電力気にしねーのかよ。
うわー、プロパガンダにやられちゃってんじゃんこれ。
スピーカー 1
結局AI伸びてるからそう見えるけど、全然日常生活の中で余裕で消費してるやついっぱいあるから。
スピーカー 2
なるほどね。
スピーカー 1
AIだけに注目して使えなくなると、ちょっとそれは本質じゃないかもしれないなっていうのがあるので、
結論気にしなくていいですっていう話。
スピーカー 2
いいの?でも伸びちゃうよ電力。
スピーカー 1
大丈夫。だってイーロンマスクが全部宇宙に持ってってくれるから。
スピーカー 2
無限になるから。
スピーカー 1
無限になるから。太陽光でっかいやつつけて、宇宙に持ってって、
そこで太陽光を浴びながら、しかも環境を害せずにね、
太陽光を浴びながらデータ送ってくれるみたいな。
スピーカー 2
それは害さないの?太陽光だから害さないの?
スピーカー 1
害さないでしょ。
スピーカー 2
ほぼ無限システム。
スピーカー 1
無限システムみたいな。
スピーカー 2
あらゆることがイーロンマスク頼みな感じになってきたね。
最近もう。全部イーロンマスク頼みだよね。
スピーカー 1
よくないと思うけどね、あんまりね。
彼一点掛けで。
スピーカー 2
彼のボディーガードになりたいわ。
イーロンが世界、もう人類を得らねえんだと思ったら大変なことになっちゃうからね。
スピーカー 1
なんか脳を取り出してさ、それもやってるよねなんか脳にさ、
デバイスを埋め込むみたいなやつね。
スピーカー 2
ニューラーリンク。
スピーカー 1
そうニューラーリンクみたいな。だからもう意識の存在、
人間は意識の存在になるべきなんだみたいなことを言い出したら、
人類はもう肉体から離れて、電池の世界で暮らすみたいな。
スピーカー 2
マトリックス?
スピーカー 1
マトリックスの世界にイーロンがしなくもないなっていうぐらいの勢いはあるけど。
スピーカー 2
できちゃうね。
スピーカー 1
ただね、そのAIによって環境破壊が進んだりとかCO2が増えたりとか地球の中進むみたいなのは、
2、3歩飛躍してるような論理になってくるので、
もうちょっと1個落ち着いていいんじゃないかなっていうのが僕の結論でございます。
スピーカー 2
もっと他に見るとこあるよと。
スピーカー 1
他に全然使ってっから大丈夫だよって感じ。大丈夫じゃないんだけど。
スピーカー 2
それを論じるだったら、まずネトフリ見るのやめろ。
スピーカー 1
そういう話になってくるかなっていう感じだね。
スピーカー 2
矛盾ですね。
ネトフリ見ることよりもAI使う方がメリットあるんじゃないですか。
スピーカー 1
メリットあるんじゃないですか。
スピーカー 2
ということです。
スピーカー 1
みんなが動画を生成し続けたらね、
なんかあれだけど、空も終わっちゃったし。
スピーカー 2
そういう無駄なものはなくなってくる。
スピーカー 1
なくなってくるんじゃないかなっていう感じですね。
ここは比較的ちょっとキャッチアップしながら、
いろいろ話していきたいなと思うのが1個ですね。
スピーカー 1
これでだいぶ落ち着かせられたんじゃないですか。
スピーカー 2
これめちゃくちゃ良かったね。
スピーカー 1
ありがとうございます。
AI API利用時の品質向上とシステムプロンプトの活用
スピーカー 1
次っすね。
次、落ち着きスコア38と。
比較的落ち着いてるようじゃないかな。
いつも落ち着いて聞かせていただいております。
最近BLの話がないので寂しい限りです。
というのと、ところで、
AI、日本語的にちょっと難しい部分があって。
AI系のAPIを利用してサービスを提供している。
品質に関してどのような観点で見るべきでしょうか。
ちょっと難しいんだけど。
スピーカー 1
例えば役割や指示内容を正確に伝えているか。
指示正確性など。で終わってるんだけど。
何を聞かれてるかあんまりよく分かんないんだけど。
多分、API経由で。
だからチャット欄じゃなくて、API経由で。
AIを使ってサービスを提供している時の
品質ってどうやって向上させてるんですかっていう話だと。
勝手に解釈して。
スピーカー 2
ラップの話ね。
ラップした後にAIを提供する。
スピーカー 1
だから落ち着きAIライブもそうだよね。
月井ちゃんが回答してくれるんだけど。
あの回答制度とかってどうやって上げてんのみたいな。
そういう話かなと。
スピーカー 2
どうやって上げてんのそれ。
それこそマナスの価値の部分でしょ。
スピーカー 1
そうだね。近い部分なんだけど。
システムプロンプトっていう考え方があって。
スピーカー 2
新しいね。
スピーカー 1
結構昔から言われてるやつよ。
そのチャットGPGとかでも入れることはできるんだけど。
スピーカー 2
システムプロンプト。
スピーカー 1
そう。だから必ず回答する前に読み込むプロンプトっていうのを設定できるのね。
こういうふうに回答しろよとか。
あなたはこういう専門家ですよみたいなものを
役割としてあらかじめAIに入れておくっていうのがシステムプロンプト。
スピーカー 2
プロンプトエンジニアだ。
スピーカー 1
そこにこう
もともと組み込んでおく。
スピーカー 1
組み込んでおくっていうのが
スピーカー 2
裏にね。
スピーカー 1
結構API使う上ではそういうシステムプロンプト入れといて回答させる。
月井ちゃんも月井というキャラクターあなたですよとか。
こういう喋り方をしますねみたいなことを回答してるし。
最近落ち着きAIラグはカネリンモードとか支部長モード追加されたんですけど。
ちょっと俺がまだおかしい。
スピーカー 1
カネリンだとなんとかだがやとかなんとかだがねみたいな。
っていうふうに喋り出すみたいな。
そういうシステムプロンプトをうまく設計するっていうのが結構重要かなと思います。
あとこういうふうに回答してねみたいな。
っていうのがAPI経由で使う上で重要じゃないかなと思います。
ちょっと質問の
スピーカー 2
あれだね。プロンプトエンジニアリングしましょうってことでね。
そう。そこはねやっぱまだプロンプト大事かなって思ってるし。
スピーカー 2
それがプロンプトエンジニアが叫ばれなくなったのも
裏にそういうものがいっぱい組み込まれるようになったからでしょ。
スピーカー 1
ちょっと違うかな。
それはあくまでも属性つけたりでコントロールするっていう部分ではあるから。
どっちかって言ったらこういうキャラクター作りたいんだけど
プロンプト考えてっていうメタプロンプティング
プロンプトAIに考えさせるっていうのが結構
それは丸なんだ。
スピーカー 1
全然いい。最近プロンプト自分で作ろうもん。
それってやったほうがいいの?一回挟んだほうがいいの?
スピーカー 1
そうだね。こういうJAT GPTのAPIを動かすときに
こういうキャラクターにしたいんだけど
ちょっとシステムのプロンプト考えてって言ったらガーって出てくるから
それで一回動かしながらちょっと動作おかしいなと思ったら
手動で直していくみたいなやつをすると
結構思ったような動かし方ができたりする。
それをぜひともやってくださいという感じですね。
ということで2問目でした。
おちつきAIラグのUI不具合とシャドウAIの話題
スピーカー 1
次と次はちょっと私への要望なんで
読み上げだけ。
スマホで新しい質問を押しても反応しませんと。
落ち着きAIラグについてね。
すげーちゃんのレポートを読むことはできます。
スマホを横にしたら右側にチャット欄が出現しました。
結構スマホの動作を見てなくて。
スマホでうまく動かないらしいです。
スピーカー 2
今?ダメじゃん。
スピーカー 1
レスポンシブな設計になってなくて。
リプリットにすぐ直してもらうので。
スピーカー 2
よくみんな気づいてくれました。
スマホで使ってて使いにくいなって思った。
スピーカー 1
多分UIを大きく変更したときに
スマホ対応あんまりうまくしてなくて。
スピーカー 2
この間のバージョンアップでね。
スピーカー 1
そうバージョンアップで。
というのでちょっといろいろ不具合が出ておりますが。
不具合もここに書いていただければですね。
スピーカー 2
直る?
スピーカー 1
直ります。
スピーカー 2
ありがとうございます書いてくれて。
スピーカー 1
これを放送してるときにはすでに直ってると思うので。
今直ってないけど収録時点ではね。
スピーカー 2
なるほど。
今日直すから。
スピーカー 2
おー早い。
スピーカー 1
よろしくお願いします。
不具合とか要望があれば落ち着き。
AIラグのここに書いていただけるとですね。
スピーカー 1
目安箱に書いていただいても直りますよと。
スピーカー 2
いいね。
スピーカー 1
ということでございますね。よろしくお願いします。
で、次が。
ちょっと省略させてもらうんだけど。
スピーカー 1
シャドウAIについて語ってほしいというテーマで。
これ実は深堀会でテーマ上げさせてもらって。
スピーカー 2
この間やったね。
スピーカー 1
そう解説してて。
スピーカー 2
この後か。
そうこの来週配信するので。
スピーカー 1
このシャドウAIについて質問してくれた方はちょっと1本深堀会としてやってるんで。
そちら聞いてくださいという感じですね。
スピーカー 2
シャドウAIよかったね。
スピーカー 1
シャドウAI会もやってますんでね。よろしくお願いします。
ちなみにそのシャドウAIっていうのは組織の中でAI禁止されてるけど。
ちょっとAI使いたくて個人で使っちゃうよみたいな。
そういうことですね。
さっきもSNSでニュースになってたよ。シャドウAI話題になってた。
結構タイムリーかもしれない。
スピーカー 2
不祥事。
スピーカー 1
不祥事じゃないけどシャドウAIっていうのは問題になってたりとか。
対策していくべきなのか。
答えが出てないものだから。
なるほどね。答え出てないんだね。
スピーカー 1
答えは出てない。
っていう感じでございますね。
Google AIプロフェッショナル認定証の評価
スピーカー 1
続きましてこちらですね。
落ち着きAIスコア22。
だいぶ落ち着いてる。
これは提案なのよ。
こういうのは役に立ちそうでしょうかっていうのでURLが貼ってあって。
その記事がこちらですね。
URL落ち着きAI読めないからそのまま放置されてたんだけど。
読めないんだ。
こういう記事です。
スピーカー 1
日本リスキリングコンソーシアム AIスキル証明にも役立つGoogle AIプロフェッショナル認定証を1万人に無料提供というニュースがあって。
これどうなん役に立つっていうのを投函していただいております。
はいはいどうなんですかこれ。
スピーカー 1
これは日本リスキリングコンソーシアムという団体が。
スピーカー 2
その団体よく分からんね。
スピーカー 1
GoogleのAIプロフェッショナル認定証っていうのを。
これ本当は有料で講座受けて7時間8時間ぐらい学べばもらえるやつなんだけど。
これを無料で受けられますよっていう1万人限定のキャンペーンみたいなのをやってたのね。
いいじゃん。
スピーカー 1
これもう終わっちゃってます。
スピーカー 2
あらいつもじゃんそれ。
スピーカー 1
すいません。
スピーカー 2
シェアしてもらうときでも終わってます。
スピーカー 1
そう終わっちゃってますねもうこれ申し訳ないんですけど。
そういうのがありますよどうでしょうこれ役に立ちますかという話なんですけど。
まあいいと思いますというのが私の回答ね。
スピーカー 2
いいんだ。
スピーカー 1
でこういうなんかAI系のスキルとかの講座やってるときに見てほしいのは。
スピーカー 2
この主催団体。
スピーカー 1
そうさすが。さすがですね。
スピーカー 2
そこ調査です。
スピーカー 1
日本リスキリングコンソーシアムなんぞそれ。
スピーカー 2
怪しすぎる。
スピーカー 1
リスキリングってなーにリス殺すんかみたいなよく言われてるけどね。
スピーカー 2
言われてるんだ。
スピーカー 1
リスを殺害する団体リスキリング。
スピーカー 2
コンソーシアムはなんですか?
スピーカー 1
コンソーシアム共同体みたいな感じだよね。
なんだけどこの日本リスキリングコンソーシアムは。
スピーカー 2
並び直しでしょリスキリング。
スピーカー 1
そう。
スピーカー 2
なんかよくわからんけど。
スピーカー 1
なんかその新たなスキルを社会人になってからも得ましょうみたいなそういう団体なんですけど。
えーっとねこれはちゃんとしてます。
スピーカー 2
ああそう。
うん。
スピーカー 1
これは主催がどこかっていうんだけど。
運営の主催はグーグル。
スピーカー 2
あら。
スピーカー 1
あんまちゃんとしてるじゃん。
パートナーとかがいろいろいるんだけど。
経済産業省。
スピーカー 2
あら。
スピーカー 1
文部科学省。
スピーカー 2
国じゃんもう。
スピーカー 1
国です。だからこれが怪しいって言ったらもう全て疑わなきゃいけなくなっちゃうんで。
スピーカー 2
そうだね。
スピーカー 1
国がやってるんで。楽しいです。
でこれ今言ったグーグルのやつはもうやってないんだけど。
これ日本のリスティングコンソール社は無料で登録できて無料で受けれる講座とかもいっぱいあるのね。
でいろいろこうIoTとかAIとかIT系の学び直しの講座を無料で受けれるような講座のセットがいっぱいあって。
スピーカー 1
登録すれば誰でも受けれるので。国の補助金でもあってると思うので。こういうのは結構積極的に活用していいんじゃないかなと。
補助金ね税金ですよ。
スピーカー 1
そう税金でね。
スピーカー 2
みんなお金払ってますよ。
スピーカー 1
そう。グーグルが主催してるので。まあまあ内容機能見たんだけどそれなりにちゃんとしてるものあるかなっていう感じ。
で別に登録する上でスキルとかが必要でもないので新しいこと学びたいよとか個人も企業も全然使えますと。
スピーカー 2
学ぶのにお金いらない時代ですか。
スピーカー 1
そう。でも有料コンテンツもいっぱいある。無料もあるんで。まず無料から雰囲気試してもらうのはいいんじゃないかなと。
で2022年の6月に設立されたっていうのでそんなに歴史があるわけじゃない放送してるのかな。
基本的には無料有料の学習プログラムの提供とかITスキルとかデジタルスキルに加えてキャリアアップにつながるようなそういう機会とか教育を提供するよと。
スピーカー 2
はい。受けた方がいいんかなこれ。
スピーカー 1
興味があればって感じだね。なんか定職に有利だよっていう歌い文句あるけど基本有利ではないと思うので。
スピーカー 2
うーんそんなこんなもん。
スピーカー 1
これを取ってるからなんかいいよっていう感じではないかな。
スピーカー 2
おまけのバッジみたいなもんね。
スピーカー 1
そうそうそうそう。
スピーカー 2
でも中身は勉強はするなら。
スピーカー 1
そうちゃんと作り込まれてはいると思うので。それなりにちゃんとした講座を提供してる企業がやってるから。
スピーカー 2
はいはいはいはい。
スピーカー 1
使うのはいいと思う。と思いますので是非ともこれリンク貼っておきますから。
スピーカー 2
はいはい。
スピーカー 1
登録していただければと思います。
スピーカー 2
覗いてみようかな。覗いてみます。
Claude Code導入講座の要望とコミュニティでの実現案
スピーカー 1
はい。ありがとうございます。じゃあ続きましてですね。
スピーカー 2
はい。
スピーカー 1
こちらですね。有料でいいのでおじさんでもわかるクロードコード導入講座を開催してほしいと。
スピーカー 2
はあ。いいかもね。
スピーカー 1
クロードコードの講座ね。もう無限にあるから。無限にある。
スピーカー 2
でも一個置いとけばいいんじゃないの?
スピーカー 1
一個置いとくか生放送でやるとかね。クロードコード今日やろうぜ!みたいな。
スピーカー 2
生放送ではい。
スピーカー 1
コミュニティでやるとかね。
スピーカー 2
コミュニティいいっすね。
スピーカー 1
それしよう。
スピーカー 2
コミュニティでそういうことやっていこう。
スピーカー 1
そうしよう。そうしよう。
スピーカー 2
すごいね。
スピーカー 1
いいよね。それいいよね。
スピーカー 2
いい。コミュニティ。公開収録してるかもしんないコミュニティでさ。
スピーカー 1
そうそうそう。
録音がてらね。
スピーカー 1
うん。
スピーカー 2
でも反応ももらいつつ。
スピーカー 1
をもらえつつ まずこれやってください とか こうしてくださいとか で 導入
してもらって まずこれだけちょっと 作りましょうみたいなね
おだしょー コミュニティの意味 あるな
最後にちょっと作ったもの だけ ちょっと発表しましょうみたい
なね クロードコードで こういう のを作りましたみたいな 10分ぐらい
スピーカー 2
おだしょー めっちゃいいじゃん
いいじゃん
おだしょー 収録終わったときには もうみんな
キャッチアップしてるから いろいろ できちゃって
スピーカー 1
そう
スピーカー 2
おだしょー でも 本放送見ないん じゃない
スピーカー 1
確かに
スピーカー 2
おだしょー 見るのかな
スピーカー 1
おだしょー 見てくれるんじゃない もう1回 復習ガテラ
みたいな
スピーカー 2
もう1回見るのかな
スピーカー 1
おだしょー コミュニティ主催で なんか その
やって その様子を配信するという か 番組でね 配信するといいん
じゃない
スピーカー 2
ちょっと すいません 質問 したいんですけど 公開生収録
したときに 例えば コミュニティ の中でね 見てもらったら もう放送
されたやつも聞かないですか 2回同じやつ聞かないですよ コミュニティ
の中で もう収録ガテラの生放送 しちゃって そこで聞いたら 配信
されたやつも聞かないですよね 2回も聞かないですよね 同じやつ
が ただでさえ長いのに
それが 途中までとかにしたら いいんかもしれない
そしたら途中から聞くのかな やっぱり
つけたり消したりしようか もう つけたり消したり
スピーカー 1
おだしょー それは 今
スピーカー 2
そこまで もう1回多分聞きながら
おだしょー うん
スピーカー 1
外に出して
スピーカー 2
前半外出して 後半は
おだしょー はいはいはいはい
おだしょー そういうのが導入でね
スピーカー 1
おだしょー そういう ここまでは 見せるけど この先は
スピーカー 2
はいはいはいはい
スピーカー 1
おだしょー コミュニティの中で みたいな
スピーカー 2
はいはいはい
スピーカー 1
おだしょー ああ
スピーカー 2
一話で完結して 後編
おだしょー 確かに もうちょっと応用の
はいはいはいはい
スピーカー 1
おだしょー その半端なところで切れるん
じゃなくて 三宅
はいはいはいはいはい
スピーカー 1
おだしょー ここはここで完結してて 次
これやりたい人は コミュニティ の中で動画あるんでみたいな
おだしょー いいですね いいですね
スピーカー 2
いいですね
おだしょー 前編後編みたいなね
おだしょー はい
基本編応用編みたいなね
スピーカー 1
おだしょー ああいいね
ああいいじゃないですか
おだしょー それなんか
スピーカー 2
よろしくないね
スピーカー 1
おだしょー よろしくないよね
でも途中でブツッて切ってね
スピーカー 1
おだしょー そうそう えーみたいな
スピーカー 2
あっはっはっはっはっは
スピーカー 1
おだしょー ここで終わり?みたいな
あっ
スピーカー 2
YouTube の専門家がいらっしゃ
いません そんなことしたら
スピーカー 1
おだしょー 印象が良くないと
スピーカー 2
もう落ちちゃいますかも
あっ
スピーカー 1
おだしょー えっ
スピーカー 2
全然
ちゃんとやったほうがいい ということで
スピーカー 1
おだしょー はい
はい
良かったです
スピーカー 1
おだしょー すごいですね もうこう
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
おだしょー この場でリスナーさんの
ああはい
おだしょー 意見を収集できる
そうですよ
おだしょー しかもすごくコアな
スピーカー 2
コアなコアな
スピーカー 1
おだしょー はい
本当に
スピーカー 1
おだしょー そうですね
ありがとうございます
スピーカー 2
おだしょー ありがとうございます 本当に
じゃあそんな感じのもちょっとやって いきつつ
スピーカー 1
そうねクロードコードも
スピーカー 2
おだしょー コミュニティーは本当に
コミュニティーにリソースを集めていき たいっていうことですよ
スピーカー 1
そうそうそう
スピーカー 2
おだしょー 先生
スピーカー 1
うんはい
スピーカー 2
おだしょー ね
スピーカー 1
やっていきましょう
Claude Codeの実行環境とRaspberry Piの活用
スピーカー 2
おだしょー そうそう
スピーカー 1
私もねコミュニティー形成 あんまやったことなくて
スピーカー 2
おだしょー あら
スピーカー 1
かなり多分詳しいから
スピーカー 2
おだしょー あら。でもね
スピーカー 1
じゃあちょっとそこにもフォーカス していきたいんで
スピーカー 2
ボットバンバン入れてほしい です
ボットバンバン入れます
スピーカー 2
うんうん
スピーカー 1
そう俺も
スピーカー 2
俺もラズパイご提供いただ いたんで
スピーカー 1
ああそう
やります
あのラズパイをね
スピーカー 2
ラズベリーパイって
ラズパイ4を
今日持ってこなかったね
金にあげたんで
スピーカー 2
はいありがとうございます
あもらえるんですね
スピーカー 1
あああげれました
スピーカー 2
ありがとうございます
スピーカー 1
うちにももう一台ラズパイ あるから
もう2台ねあるのよ
スピーカー 2
ちっちゃい基板みたいなコンピューター ね
スピーカー 1
そう
ラズベリーパイっていう
スピーカー 2
怖い怖いねなんかもう脳みそ だけみたいな感じでしょ
スピーカー 1
そう開けるといきなり
スピーカー 2
怖い怖い
スピーカー 1
うわあああみたいな
裸だーみたいな
スピーカー 2
スピーカー 1
絶対これそのまま使っちゃ いけないやつだっていうその緑の
基板も
スピーカー 2
怖い
スピーカー 1
人間で言ったらもう内臓を 剥き出しみたいな状態のやつね
スピーカー 2
怖い怖い
はい
画面はどう
スピーカー 1
それはモニターつけて繋げ てもらわないと
画面繋がるんだ
HDMI挿して
スピーカー 2
あるんだ
スピーカー 1
マイクロHDMIっていう
マイクロ
ちょっと特殊な
マイクロ
ちょっとケーブル買って もらわなきゃいけないもん
ああ
スピーカー 1
足りないやつは買ってください SDカードとかもついてないんで
スピーカー 2
ああSDだ
スピーカー 1
はい
そのラズベリーパイの
OSを入れて
スピーカー 2
はい
心配もないからやりたい 放題
スピーカー 1
やりたい放題
ああ
クロードコードに
スピーカー 2
うん
スピーカー 1
これにオープンクローっていう ツールをこの中に入れてんだ
って言われるときに
はいはいはいはい
GitHubのURLとか渡して
スピーカー 2
うんうん
スピーカー 1
ああじゃあこの許可ください とかって言われて
それイエスイエスイエスって やってれば勝手に入ってくるから
スピーカー 2
ああほんね
スピーカー 1
うん
スピーカー 2
楽しみだねそれ
スピーカー 1
はい
からもう体系的に勉強するんだったら
はいはいはい
前その番組の中で紹介した 唐揚げ先生の本とか読んで
はいはいはい
ああこんな感じなんだね っていうのを
スピーカー 2
唐揚げ先生のあの
チャッチアップしてもらって ですね
スピーカー 2
Kindle本みたいなやつね
スピーカー 1
そうKindle本読んでください という感じですね
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
いいねコミュニティうまく 使っていきましょう
コミュニティ面白そうすね
スピーカー 1
はいよろしくお願いします
スピーカー 2
全部ぶち込んで
スピーカー 1
はいじゃあ次いきましょう
スピーカー 2
はいそうだね概要欄に貼って おくんでね
スピーカー 1
概要欄に貼ってきますから お願いします
スピーカー 2
お願いします
スピーカー 1
次はちょっとクロードコード 関係だね
スピーカー 2
はいはい
スピーカー 1
落ち着きスコア58
スピーカー 2
ああちょっと上がった
スピーカー 1
これちょっと今週の放送で ってなってるけど多分だいぶ古い
んであれですけど
スピーカー 2
ああそうだいぶ
スピーカー 1
今週の放送では
スピーカー 2
はいはいはいはい
スピーカー 1
目安箱の投稿がないと聞いて 心配になったので送りますと
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
ありがとうございます
スピーカー 2
気を使ってくれたね
スピーカー 1
最近の悩みとしてはクロード コードをどこで動かすかで悩んで
に用いています私は通勤中にスマホ から扱うのですが自分のノート
PCを常時起動しておくのが少し 不安です新しいデスクとPCを新調
する方法もありますがインフラ 管理は面倒だなと思う思いもあります
し今後ローカルLMなどを導入する かと思うと適切なスペックで悩
むので投資コストが回収できる か不安です現在はクロードコード
オンウェブを使うことで一旦解決 していますがMCPを自由に使えない
ので拡張性に難ありと思っています 月井ちゃんならどうするという
月井ちゃん聞いてるんだ
スピーカー 1
月井ちゃん今月井ちゃんの 回答こちらです月井はその悩み
はかなり健全だと思うよ同意から 入るようになってるからねシステム
プロモーターでね便利さと拡張 性は欲しいけど常時起動の不安
や運用の手間を増やしたくないん だよね番組でもクロードコード
オンウェブの話をしたけどまず それを1回試してみるのはとても
自然ですMCPを自由に使いたい なら月井ならいきなり高い常備
マシンを使わずにまず必要なだけ 起動する自宅PCか小さめの環境
で試すかな結構いいこと言ってる ね
スピーカー 2
いいこと言ってんだ
スピーカー 1
オープンクロードの回でも ローカルで動かすなら権限やデータ
アクセスはちゃんと意識しよう という話があったよねだから今は
常時はウェブ拡張実験は限定環境 で分けるのが一番落ち着く選択肢
だと思うよと
スピーカー 2
ちょっとよく分かんない けど
いいこと言ってくれた
スピーカー 2
いいこと言ってんだ
スピーカー 1
今後ローカルLMとかいろいろな ツールで連携したいよねっていう
気持ち分かるで大きいの入れて 一気にいっぱいやりたいなっていう
気持ち分かるんだけどそこはちっちゃい 環境をまず用意してそういう限界
来たらパワーアップさせるみたいな 感じの運用でいいんじゃないかな
っていうのは
スピーカー 2
正論だね
ある月井ちゃんはそういうこと を言っていると
スピーカー 2
正論
スピーカー 1
それこそRaspiからやっちゃう とかねRaspiぐらいのものからやって
しまって
スピーカー 2
うんちっこいやつね
スピーカー 1
ちっこいやつからやっていく とか
でMac miniに行くみたいな
Mac miniに行くとかね足りなく なったらMac miniに行くとかでいき
なり大きいものやると結構割と 持て余し気味だしもしかしたら
これやるかもしれないって高い もの買いがちなんだよねそういう
やり方するとね
スピーカー 2
俺も割とそういうやり方 しがちだからね
スピーカー 1
かなり最上級から行くじゃん
スピーカー 2
いきなり上級買って
スピーカー 1
それは別にそれでいいと思う
すぐやめるみたいな
スピーカー 2
うん
スピーカー 1
AIだとちょっとステップバイ ステップで上げていくか今だと
多分オープンクローの時にMac mini 買ったけどもう使わなくなって
売り出しに出されてるやつが結構 あるからそういうリセールを頑張って
取りに行くかとかちょっとお金が あるんだろうね予算次第かなでも
オープンあのねRaspiも高いのよ 最近
スピーカー 2
値段上がってたね
スピーカー 1
値段上がってるから
結構Raspiで十分ってことなの よっぽど
スピーカー 1
Raspi十分よ5だったらいける けど4だとあんまりガツガツ他の
ツールと一緒に動かすとちょっと 足りなくなるかもしれんって感じ
はあるけど
これくれたやつは4ちょっと 足りなくなるかもしれない
スピーカー 1
そんなガツガツじゃない普通 にクロードコードオープンクロー
動かすくらいだったら全然問題ない 3まででも動くっていうふうには
言われてたから
そうですか
全然大丈夫
スピーカー 2
動かないやつ渡されたかと思 った
スピーカー 1
ちゃんと動くはずです新品 だよ一回も開封してないから
スピーカー 2
ああそうなのそんな何たくさん 持ってたの
スピーカー 1
そうRaspi買えるときに買い 込んどこうっていうモチベーション
の時があって
スピーカー 2
そういうのあるんだ
スピーカー 1
手に入らなかったの一時期 Raspi全然売り出されてなくて
スピーカー 2
半導体不足
スピーカー 1
そう半導体不足でっていう 時期があって入ったらすぐ買おう
って2個バーって買ったりしてた のねでもその後使ってなかった
からずっと炭素の肥やしになって たんだけど
スピーカー 2
そんなに一気に使ったりしないん だ並列で
スピーカー 1
1個あれば十分だからね
スピーカー 2
エージェント1個エージェント 1個ってこと
スピーカー 1
最近はエージェントに1個2個 1個ずつ分けてやりたいなって
のがあったから複数やろうかな って感じはするけど
スピーカー 2
なるほどね
スピーカー 1
でも1個のRaspiで2個エージェント 動かすってできると思うけどね
どこまでできるかわかんないけど なのでちっちゃい環境でやって
いきましょうっていうのとちょっと Macbookのリセール見てもいいん
じゃないかなっていうMac miniか
スピーカー 2
Mac miniに上げた方がいいパターン
ってどういうパターンなの
スピーカー 1
だからローカルだからソフトウェア
を動かしたりとかね中でクロード コードとかオープンクローとか
そういうものでだからオープン クロードコードでもさクロード
コードだけが中でコーディング するんじゃなくてただPythonのプログラム
を動かしたりとか違うツール操作 しに行ったりとかするじゃんね
はいはいはいそうなんだ
スピーカー 1
その時にそのツールを動かせる スペックがないと当然ダメだから
うーん
じゃあMCP経由で動かせる ようなそのソフトがそもそも入る
よねって土壌がないといけない からじゃあ入れたいソフトウェア
ごとにいろいろスペックを検証 しなきゃいけないねだからCADとか
動かせたいよってなったらCADが 入るPC買わなきゃいけないじゃん
3Dモデルとか動くね
スピーカー 2
ソフトがね
スピーカー 1
そうそうそうだからそこに依存 するかなっていう感じはあるけど
まず最小構成でやればいいんじゃない かなっていうのがスキーちゃんと
私の回答でございますという感じ で
スピーカー 2
なってからにしないとお金 がね
Obsidianの活用と職場でのAI押し付け問題への対処
スピーカー 1
そう無限にあるんだったら いきなり100万とかのやつ買って
もいいけど
スピーカー 2
無限にある人はね
スピーカー 1
じゃあちょっとこれはもう 1回紹介してるんで読むだけとさ
せていただいてるんですけども 面白い話いつも聞いていただいて
ありがとうございますObsidianさっそく 使い始めました
うん
そういえばObsidian触った
スピーカー 2
Obsidianってなんだっけ
スピーカー 1
思い出して頑張って頑張って
スピーカー 2
なんで
Obsidianなんでしょう
スピーカー 2
Obsidianはなんかソフトだね
スピーカー 1
ああいいねいいとこ来てる
スピーカー 2
ソフトソフト
コーディングソフト
あ違う
ああ違う
スピーカー 2
ツールだ
うん
スピーカー 2
あの紐づけるやつ
スピーカー 1
ああそう
来た来た
スピーカー 2
ローションとかける
スピーカー 1
ああ来た来た来た
OKOKOK
触ってない
来ました来ましたさすがですさすがです
触ってない入れてないっす
入れてないっすか
はい
スピーカー 1
触ってください
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
はいこの方はObsidian入れて くれると早速使い始めました
ということで
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
Obsidian軽いからねあれすごく いいよ
スピーカー 2
ああローカルのやつね
スピーカー 1
ローカルのやつですね
スピーカー 2
はいはいはい
スピーカー 1
目安箱の投函が少ないのは 目安箱の内容を読んでいない
せいだと個人的には思いますという ね
ああ
これ一回紹介したい
スピーカー 2
厳しいね
スピーカー 1
はいこれから応援しています
スピーカー 2
はいありがとうございます
スピーカー 1
ありがとうございます今ね その中で紹介しておりますという
感じですね
うん
はいありがとうございます
ありがとうございます次が こちらですね職場で生成案を使った
資料作りが大フィーバーこれも 一回ちょっと紹介してるかな課題
だけ入れて解決策とスケジュール 感を生成するとだから現状とかけ
離れた無理なスケジュールが生成 案が出してくると掛け合いも無視
とさまざまなリソースも無視してる とだけど生成案で作成した内容
だから一般的な課題解決スケジュール ですよというふうに押し出して
くる人がいると
スピーカー 2
はいはい
スピーカー 1
こういう生成AI
生成AI大先生が言ってます みたいな
スピーカー 1
そう支部長さん金井さんAI 驚き屋さん以外にもAI押し付き
屋さんも定義してくださいよだから 驚いてるんじゃなくていやAIさん
が言ってるんでね大丈夫でしょ 一般的でしょ
あなたはAIよりバカでしょ みたいなことでしょ
スピーカー 1
そうAIが言ってるんでこれ 従ったけりゃいいっすよみたいな
ことでいやいやこんなの現実無視 してるじゃん
でもAI言ってるからみたいなAI 押し付けてくる人がいるけどどう
すればいいですかという
スピーカー 2
そういう人多いんじゃない 俺も結構そういう気持ちになる
ときあるよ
スピーカー 1
どういうこと
スピーカー 2
AIにチェックさせてAIのチェック ですけどこの通りやったほうが
いいんじゃないすかみたいな
スピーカー 1
いるのよそれね
スピーカー 2
ダメ出しリストみたいな
スピーカー 1
いいけどよくないよな
うんお前は何だみたいな
スピーカー 1
お前は何だ前も言ったかも しれないけどそういうおじさん
いるのよいっぱいメール送って AIがこういうふうに回答してました
みたいなAIに聞いたらこう言われ ましたみたいなやつがPSでついて
って言ってた
スピーカー 2
はいはいはい
スピーカー 1
AI生成AI使い始めおじさん あるあるお前はどこにいるんだ
スピーカー 2
AIに聞いた回答はこっちで できるわと
スピーカー 1
そうそれは別に俺でやるから いいわってちゃんとGPに貼り付け
たら別にできると違うお前はどこ にいるんだとそういうとこですね
押し付けてくる人に対してはお前 はどこにいるんだと
スピーカー 2
なるほどね
スピーカー 1
聞いてあげましょう
スピーカー 2
要はAIの聞いた内容で自分 考えてお前の考えを言えと
スピーカー 1
言えと
スピーカー 2
したことだね
スピーカー 1
そうかめっちゃこと細かに 質問返してあげるからね
スピーカー 2
はーい
スピーカー 1
突っ込みどころあるから多分 これこう書いてあるんですけど
これどうですかどう考えるんですか あなたはみたいなあなたはどう
考えるのかをめっちゃ返してうわ これちゃんと見ないとこいつめん
どくせーわって思わせる技もある と思う
スピーカー 2
はいはい
スピーカー 1
そうそう
スピーカー 2
でもちゃんとAIにあらかじめ やらせるんじゃない自分はいない
スピーカー 1
それをまたAIに入れられて 回答が来るかもしれないね
スピーカー 2
そうそうそう自分の回答なんて ないと思う
スピーカー 1
もうその人とやりとりしなくても AIで仕事できるんでありがとうございました
スピーカー 2
ありがとうございました
スピーカー 1
今までありがとうございましたで いいと思う
スピーカー 2
難しいよねでもその入る 余地あんの凡人が
スピーカー 1
あるでしょやっぱ
うんある
スピーカー 1
あると思いますあると思います
スピーカー 2
もう下手な人間の考える ことぐらいだったらさもうAIの
ままのほうがマシみたいなことも 多そうだ
スピーカー 1
あもうねそれ痛いとこついてる と思う結構言葉を考えない人って
多くてさ言語ができない人たち ってやっぱいるわけよ難しいな
って言ってそういう人たちとが 作った文章だったらAIのほうが
分かりやすいなっていうのは確かに あるじゃああるだからあれよね
AIが作った文章出してもいいけど それを自分のアウトプットとして
責任を持って出せるかどうかの その感覚の違いなんじゃないかな
と思うんだよねAIが言ってこんな こと言ってましたよみたいなこと
を送ってこられるとすげえイラッ とするじゃんだけどAIが言ってる
し俺もそうだと思うわっていう 意味で自分の回答として出して
くれるんだったら全然AIの回答 そのまま出しても問題ないっていう
ところじゃない
スピーカー 2
っていうニュアンススタンス だったらいい
スピーカー 1
そうそのスタンスを持って いただきましょうというところ
ですね
スピーカー 2
はいはいはい気を付けましょう
スピーカー 1
AI押し付け屋さんいたらお 前はどう思うのっていうことを
問うてあげましょうといろんな 形でどうやって問うてあげれば
いいかなって迷ったらAIに聞いて 問うてあげてください
スピーカー 2
はいはいはいAIの回答そのまま これは俺の思いだって出すやつ
はオッケーですか
スピーカー 1
思いと一致してるだったら いいんじゃない
スピーカー 2
うん思いなんてもうないかも しれないねもう
スピーカー 1
自分は
スピーカー 2
代弁者だみたいな
スピーカー 1
代弁者だみたいなそしたら 将来脳イーロンマスクにチャット
GPTやイーロンマスク乗せないね グロック乗せてもらって理性のない
存在となってください
スピーカー 2
そうだねそういうことになる んですね
スピーカー 1
イーロンさん私の脳はもう AIに侵されているので
スピーカー 2
臓器提供みたいなもんだ
スピーカー 1
臓器提供でチップ埋め込んで くださいって言って
はいはいはいはい
スピーカー 1
じゃあいいよグロック埋め込ん であげるわって言った
喜んでって感じじゃないでも
ああグロックのグロックが 考えてくれるみたいな俺はこれ
をアウトプットする機械だみたいな 感じになっちゃう
スピーカー 2
すでになってるよね
なりかけてるよね
スピーカー 2
結構そういう人いるよね
スピーカー 1
いるよだから
スピーカー 2
AIの指示のまま動いてるだけ
スピーカー 1
実質だから脳にAIのチップ 埋め込まれてるとそれ同じだよね
スピーカー 2
そうねいいダクダクと
スピーカー 1
そう気を付けてくださいということで ありがとうございます
スピーカー 2
見えてくるな植物AI人間 になる人たち
盆栽:1ビット大規模言語モデルと量子化技術
スピーカー 1
植物AI人間ねということで 次が最後ではないけど最後に近い
かなこちらですね同じような質問 あるんでちょっとまとめちゃいます
けど盆栽が気になりますと漁師 家を1ビットというのがどういう
ものかってことと思ってます1ビット って何っていうのと漁師家って
何ですかと
スピーカー 2
漁師家漁師コンピューター
スピーカー 1
そう漁師コンピューターと ちょっと違うんですけどこれちょっと
ニュース取り上げなかったんだ けど4月にあったニュースで盆栽
スピーカー 1
っていうローカルLMの大規模言語 モデルが公開されたんだけどカリフォルニア
大学の
スピーカー 2
日本じゃないんだ
スピーカー 1
日本じゃないこれはそう日本 じゃないけど盆栽なんだけど世界
初の商用レベルの1ビット大規模 言語モデルというものなんですけど
スピーカー 2
1バイトではなく1ビット
スピーカー 1
1ビット1ビットって漁漁 が1ビットなわけじゃなくてこれ
あとでちょっと話すだけ漁師家 を1ビット漁師家っていうのをして
いるっていう
スピーカー 2
難しいっすね
スピーカー 1
そんなに難しくなくてまず 漁師家って何ぞやみたいな話なんだ
けどそのLMっていろいろパラメーター 持ってますよみたいな脳のシナプス
みたいなところに数字が入ってて その数字を更新することによって
だんだん学習してきますよみたいな これ間違ってますよって言ったら
スピーカー 1
数字がちょっとずつ更新されて だんだん正しいことを覚えていく
っていうのがAIの学習方法なんだ けどいろんな何桁の数字をいっぱい
持ってるのねパラメーターその 桁数というかその流度を落とし
ましょうっていうのが漁師家なの よ
スピーカー 2
減らすってこと
スピーカー 1
そうちょっとメモリを荒く するって感じかな
スピーカー 2
100段階を10段階みたいな
スピーカー 1
そんな感じそんな感じ
スピーカー 2
荒いじゃん
スピーカー 1
荒いでそれをもともと漁師 家っていうのは32ビットフロート
とか不動総集点小数点の形だった のを16ビットとか落としてくんだ
けど
うんだいぶ落とすね
スピーカー 1
そうそうやって落としても 意外とAIの性能上がらないよね
っていうのが言われてるのよ
スピーカー 2
上がらない下がらない
スピーカー 1
下がらない下がらないだから 漁師家すると軽くなんだねモデル
自体が
スピーカー 2
軽くなって優秀なまま
スピーカー 1
そうだから軽量化いいよね っていうのがあるんだけど究極が
1ビットなんねだから数字01ある かないかみたいなで各パラメーター
を全部軽量化しちゃうとだいぶ 失われるものあるんだけどそれ
でも1ビットにしてそれなりの 性能を発揮するように作ったの
が盆栽っていうやつだで盆栽っていう のは日本の盆栽と一緒で無駄な
ものを取っていって洗練させて いくみたいなそういう選定のイメージ
から盆栽っていう名前がついた らしいんだけど
スピーカー 2
削ってってことね
スピーカー 1
削ってみたいなこれがiPhone とかで動くような結構高性能な
モデルで8ビリオンのパラメーター を持ってるんだけど
スピーカー 2
8ビリオン
1ギガぐらいの大きさなのね 1ギガ倍の大きさ
スピーカー 2
ちっちゃい
スピーカー 1
ちっちゃいだから結構性能 高いのにiPhoneとかに全然入る
よねみたいなものが
スピーカー 2
8ビリオンは結構すごい
そう8ビリオンはそこそこ 大きい
スピーカー 2
大きいロカル系の
スピーカー 1
ロカル系の中ではそんなに めちゃくちゃ大きくはないんだけど
それでも8ビリオンのモデルが1ギガ ってめっちゃちっちゃいのね
スピーカー 2
通常どれぐらいなんのそれ
スピーカー 1
8ビリオンだとどうだろうな
16ギガとか必要
スピーカー 2
結構だね
スピーカー 1
なんじゃないかな16ギガとか
スピーカー 2
十分の1ギガ
スピーカー 1
そう結構ちっちゃくなっている と思うちょっとごめん適当なこと
言ったかもしれないけどでもその ぐらいの量は必要だと思う
はいはいはい
すごく収まってるよっていう のでその盆栽っていう量子化って
そもそも何なんだ1ビット量子化 って何なんだって話なんだけど
結局そういうパラメーターを1 ビット01で表現するよみたいな
ぐらいまで量子化してしまうよ っていうのがそういう技術の一つ
でこれがですねあと盆栽っていう ので話題になってましたよという
ご紹介でございますちょっと解説 でございますねはいありがとうございます
スピーカー 2
はい
GoogleのAI技術:TPUとTurboQuantの解説
スピーカー 1
じゃあ次ですね次最後かな Google AI技術のTPUやターボクワント
について分かりやすく解説して ほしいと
スピーカー 2
何それ
まあ分かんないよねこれね 詳しい人からの質問
スピーカー 1
詳しい人からの質問結構ちょっと これも4月のところで話題になって
たんだけどターボクワントこれも 一緒なんで量子化技術を使った
スピーカー 1
Googleのモデルになってますでちょっと あんまり詳しいことを言うとあれ
なんだけどちょっとターボクワント っていうのはLLMのKVキャッシュ
っていう
スピーカー 2
KVキャッシュ
スピーカー 1
KVキャッシュっていう部分これ ちょっとトランスフォーマーっていう
のを勉強しないと分かんないんだ けどとにかくKVキャッシュっていう
スピーカー 1
キャッシュがあると思って
スピーカー 2
はいキャッシュ
スピーカー 1
このキャッシュをめっちゃ 圧縮したっていうのがターボクワント
っていうGoogleが作ったモデルで これがめっちゃ軽いとすごい軽くて
いいよっていうのがすごい話題 になってましたと
スピーカー 2
ローカルLLM
スピーカー 1
ローカルLLMで使えますよっていう 感じですねどうしようかなトランスフォーマー
の説明までするとちょっとすごい 長くなっちゃうんで今日はこの
ぐらいにしとくので説明はこの ぐらいにしとくんだけど
スピーカー 2
ちょっとモヤっとしといて
スピーカー 1
またトランスフォーマーの ときにこれ取り上げさせてもらおう
かなと思うんだけどとにかくKVキャッシュ っていうのをきゅっと短くした
ことによってすごいちっちゃい モデルGPUのVRAMモデル
スピーカー 2
VRAM
スピーカー 1
GPのVRAMが小さくても計算 できますよみたいなそういうLLM
VRAMってなんすか
スピーカー 1
GPUのモデルメモリだねメモリ が小さくても計算できますよっていう
のが作られたという感じですね KVキャッシュこれが
コンパクトになってきたね
スピーカー 1
コンパクトになったターボ クワントっていう技術でございます
というのとあとTPUねTPUは結構昔 からあるんだけど
スピーカー 2
TPU
スピーカー 1
テーサープロセッシングユニット これはGPUとはまた別のユニット
でGoogleが開発したAI計算用のGPU みたいなやつ
スピーカー 2
GPUよりじゃあ効率いい
スピーカー 1
そうGPUもともと画像とか映像 処理用に特化されて作られている
のをAIに使えるよねって利用してるん だけどそもそもAI用の並列計算
用に作ったほうがいいんじゃね って言ってGoogleが作ったのがTPU
スピーカー 2
そんな変わるんだね
スピーカー 1
そうなんか最適化されている だけど映像処理とかできない
行列計算しかできないんだけど めっちゃ早い計算してくれるよっていう
のがTPUだね
スピーカー 2
特化させたね
スピーカー 1
特化させたものでございます どこで使えるかっていうと別に
TPUを買えるかって言ったら買えない のよGoogleが作ってるだけだから
GoogleがTPUを使える環境をレンタル してくれたりとか個人で使おう
と思ったらGoogleコラボラトリー っていうGoogleのGPUとかを無料で
使えるようなサービスがあるんだ けどその中でTPUを選択できたり
するそこでちょっと使えたりとか するっていう感じかな
スピーカー 2
販売してるもんじゃないね
スピーカー 1
販売してるもんじゃない 使い方もちょっと癖あるわけじゃないん
だけどPyTorchとかTensorFlowっていう 覚えなくていいんだけどAIのフレームワーク
があってAIを作ろうとか学習させよう と思ったらそういうのを使うん
だけどTensorFlowっていうのがTensorFlow とPyTorchっていうのが主に2つ使
われてる2大挙党なんだけどTensorFlow はGoogleが作ったんだね
TensorFlow
スピーカー 1
TensorFlowってやつTensorFlow は結構TPUで計算しますってみたいな
機能がもうすごいゴリゴリに盛り 込まれてるから結構自然にTPU使
えたりする
スピーカー 2
でだいぶ速くなる
スピーカー 1
だいぶ速くなるみたいなAI の学習においてTPU結構役に立ち
ますよねみたいなそういうお話 でございますね
スピーカー 2
電力消費が抑えられるっていうこと では
スピーカー 1
電力消費早いって感じかな 電力消費も早いし早いっていう
感じですねというところでちょっと 若干は残してはいるんだけども
ゆくゆくこれはちょっと今日もう 1時間
スピーカー 2
開けた全部50分50分今全部 開けたちょっと残し
スピーカー 1
いっちゃうか数分で終わる と思うのでこちらも一緒なんですね
GoogleのTurboQuantのニュース見ました とこれが実用化されるとMacBook Air
の最小構成でもSAMが動かない かなと期待してますが実際どう
なんでしょうかとこれちょっと 使ってないんで分かんないっちゃ
分かんない
スピーカー 2
動くんでしょでも動くん じゃないの
スピーカー 1
どうなの最小構成MacBook Air の最小構成
スピーカー 2
最小構成ってなんかスペック が
スピーカー 1
8ギアとかでしょ多分
メモリー8ギア
スピーカー 1
メモリー8ギアとかでしょい けるかなGPUもないしちょっと分
かんないけど今後どんどん軽い モデルが注目されてるしどんどん
動く可能性は高いとは思うちょっと 実際ごめんなさいやってないんで
分かんないって感じ
スピーカー 2
俺の専用のパソコンみたいな のもこれから出てくるいっぱい
スピーカー 1
あとローカルLLMを動かせ ますよねみたいなノートパソコン
はなんか出てきそうな気がする よね
スピーカー 2
最小構成で認定みたいな サイクロソフト認定
スピーカー 1
ありそうでもうさんくさい のもいっぱい出てきそうな気が
するけど
認定ビジネス
スピーカー 1
はいそんな感じでございます ちょっとローカルLLM一番最小構成
でこんなに動けますよ回はやり たいよね
スピーカー 2
そうね
スピーカー 1
皆さんのパソコンでも動きます ぜみたいな
スピーカー 2
あのRaspiでは動かないの
スピーカー 1
Raspiきついね
スピーカー 2
きつい
スピーカー 1
きつい
そうか
スピーカー 1
動かせるのもあるらしい けど
スピーカー 2
メモリーがきつい
スピーカー 1
そうねメモリーがきつい と思う動かせるのもあるけど
結構なんかいにしえのやつみたいな もうなんかわけ分かんない感じ
の回答が多分出てくると思う全然 答えになってないような
スピーカー 2
古い
スピーカー 1
古いやつかなっていう感じ ですね
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
ありがとうございます続いて これも一回紹介したことある
かなAIを構成する部品GPUやメモリ それを有する企業の技術面での
優越を解説してもらいたいです ハードウェア解説してください
って
GPU
GPUみたいな並列計算なんぞ みたいなね
スピーカー 2
はいはい難しい話だね
スピーカー 1
でもそんなに難しくないよ 並列計算ね一緒に一触でバーって
計算できますよみたいなちっちゃい 計算を小学生が30人いるみたいな
感じだよね
小学生が30人
東大生が1人いますよと小学生 が50人いますよって東大生1人の
ほうが絶対頭いいじゃんだけど 数学のドリルを100問やってください
ってなったときに東大生1人が 100問バーってやるのとじゃあ50人
の小学生が一気にバー2問ずつだ ってやったら絶対小学生の早い
じゃん並列計算ってそういうこと なのね
スピーカー 2
簡単なやつだったら頭いい やつたくさん並列してもいいの
スピーカー 1
そうだから最近はもう結構 頭のいいやつも並列されてる感じ
なんだけどCPUとGPUって処理の仕方 をこうやって説明しようと思った
ときにそうやって東大生と小学生 みたいなだからAIって結構ちっちゃい
簡単な計算がいっぱいあるから それをみんな小学生にいっぱい
解かせてるみたいなイメージが GPUの計算っていう感じかなイメージ
を持っておくといいと思う
スピーカー 2
GPUはじゃあ小学生いっぱいいる
スピーカー 1
小学生いっぱいいる映像だから 各画素を計算していきたいよね
一気にそれを一個一個CPUが処理 してると映像出すの遅いのよ
一個ですね
スピーカー 1
そうそうそう
スピーカー 2
だから一気にバーンなの
スピーカー 1
一気にバーンで出すっていう 意味でGPUは映像処理にもすごく
スピーカー 2
一気にバーンなのなんかの パフォーマンスで見たことあんだ
よね
スピーカー 1
あれでしょCPUでででって絵の具 出してさやってくるの一気にバーン
で出すやつでしょ
スピーカー 2
バーン終わりみたいな
そうそうそうあれあれ
あれ並列でね
スピーカー 1
あれ並列計算と直立がその 逐次計算の違いって感じかな
ちょっとこのハードウェアの部分 もねまた今度こういう企業あります
よっていうのを紹介したいなと思います ありがとうございます
BtoA/AtoAの概念と社内RAGにおける著作権問題
スピーカー 1
続きましてあと数件だねいつも 楽しく拝聴させていただいております
ありがとうございます最近よく耳に するBtoAやAtoAという言葉について
なんとなく分かってるようで分 からない落ち着かないのでぜひ
番組で深掘りしてくださいとこれ からも放送楽しみにしております
ということであと下ネタはない 方がいいですと
スピーカー 2
下ネタない方がいいって女の人 じゃない
スピーカー 1
BtoAとAtoAってなんだと思う
AtoAって何
スピーカー 1
BtoCは知ってるけど
スピーカー 2
BtoBとかCとかAは何
スピーカー 1
Aなんだろう
スピーカー 2
AIのAじゃない
スピーカー 1
あそういうことビジネス toAIみたいなAItoAIみたいなちょっと
これ分かんないから調べておく わ
スピーカー 2
はいはいはい
スピーカー 1
BtoCはね
スピーカー 2
うんAはAIしかないよねこの 文脈でね
そうだよねあんま聞いた ことないなこれ
スピーカー 2
Aは初めて聞いた
スピーカー 1
はいということでありがとうございます
はい
続きましてこちらですね社内 のラグを組むときにどこまでの
範囲なら著作権以下にならない かっていうので結構落ち着きAIスコア
が72と高いんですけど
スピーカー 2
へえ
スピーカー 1
このAIと法律はちょっとまた 取り上げたいね著作権とか
寝深い
AIと哲学AIと法律
スピーカー 2
寝深い寝深い
スピーカー 1
AIとエロこれ三つ
テーマね三大テーマ
三大テーマとしてやっていきます ので
スピーカー 2
これはねAIのまたなんか音楽 とか絵とか声とかね声もなんか
この著作権でどのコーナーとか この間ちょっと発表されとったね
スピーカー 1
ちょっと待って映像落ちた
スピーカー 2
あれ
スピーカー 1
落ちてないか
スピーカー 2
落ちてない落ちてない
スピーカー 1
良かった良かった
スピーカー 2
進んでるよ
スピーカー 1
オッケーオッケーオッケー なんか熱で落ちたかと思った
うん
了解です
スピーカー 2
落ちてない頑張ってるもうでも 1時間なっちゃうよ
スピーカー 1
はいもうちょっと1時間やばいやばいやばい
スピーカー 2
これは1時間切らない
スピーカー 1
はいえーと続きまして社内 にAIがあまり広がっていないと
お悩みを持ってる人がいます
スピーカー 2
お前もその後じゃんこれだもん
スピーカー 1
そうこれはね是非とも来週 の
スピーカー 2
ああそっかそっか
スピーカー 1
シャドウAI会を
スピーカー 2
見てくださいね
スピーカー 1
見てください聞いてください
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
ありがとうございますはい続いて 今GoogleのGeminiをメインで使って
いますと何でもGemini相談しながら 進めることが多いのですがただ
GeminiとClaudeの使い分け、Manasのモード設定
スピーカー 1
3月頃からクロードコードクロード コーワークとクロード関連のサービス
名を聞くシーンが増えました自動化 できたらとは思いますがどういう
作業が自動化できるのか分からなくて 普段クロードを使えていないです
という状況ですと
スピーカー 2
ちょっと足いってんのはいはい
スピーカー 1
だから何を使えばいいんだって話
やね
スピーカー 2
クロードでしょ
スピーカー 1
もうクロードもうクロード で何でもできるんで画像生成は
チャットGPTでやってあとはクロード でやりましょうっていうのが最近
の私の使い方
スピーカー 2
チャットGPTで画像
スピーカー 1
画像めっちゃいいからチャット GPTもう何のバナナ使ってない
スピーカー 2
ああそうかもう完全上位互換 かむしろグロックの方が使うん
じゃない
スピーカー 1
グロックもそう使えるし何やり ました
スピーカー 2
足の第2の心臓
スピーカー 1
第2の心臓ねかなり限界を 迎えている
スピーカー 2
じゃあいつもさ色々動かす けど動かすもんないからさ
スピーカー 1
確かに映像で見えないんだけど 深堀家の時かなり筋トレしてる
からね
スピーカー 2
そうそうあと立って収録 してる時もあんのよ
ああそうなの
スピーカー 2
うんだってそのほうがいいん だよ多分脳みそにはね
スピーカー 1
ああ確かに
スピーカー 2
座ってるとさ全然脳みそ 回んないってことで血流が止まって
スピーカー 1
確かに心臓を動かしてね
心臓そう脳みそにね第2の 心臓
スピーカー 1
でもあと何分ぐらいであと 5分で終わるとこで第2の心臓動かして
大丈夫
スピーカー 2
だいぶ最後の締め大事だから 画面からフェードアウトしてる
回ってこと
スピーカー 1
はいそういうことねクロード 使ってくださいという感じですね
スピーカー 2
やっぱ日本語クロードいい って言ってるけど俺なんかちょっと
微妙なんだけど
スピーカー 1
ええいいじゃん
スピーカー 2
GPT日本語力上がってきた よ
あうそ
スピーカー 2
うん
スピーカー 1
俺全然
スピーカー 2
なんだかんだGPTなんだよね
スピーカー 1
アルトマ
うんちょっとアルトマは気に 入らないけど
スピーカー 1
あははは
スピーカー 2
GPTが万能的にいいよねリサーチ から日本語からなんかまとめから
なんかレポート
スピーカー 1
ディープリサーチとかさクロード のほうがいいけどななんか
スピーカー 2
ディープリサーチはね
ディープリサーチは微妙なんだよな
スピーカー 2
ディープリサーチは微妙
うん僕のおすすめはクロード ですけどかなりはチャットGPTが
スピーカー 1
いいと言ってるのでジェミニー 最近あんま話聞かないからちょっと
乗り換えましょう
スピーカー 2
ジェミニーほんとに使わない ね
全然話聞かないんで
スピーカー 2
プロジェクトモードがない のよ
スピーカー 1
なにプロジェクトモード
スピーカー 2
なんかいろいろさ分けて
スピーカー 1
あのフォルダに入れるみたいな
やつ
スピーカー 2
資料入れとけるじゃない
スピーカー 1
あれないんだ
スピーカー 2
ないんだよねあるのかない よ
スピーカー 1
ないんだ
スピーカー 2
うんであれがクロードもある しGPTもあるしグロックもあるじゃん
うん
スピーカー 2
だからいいよね
スピーカー 1
ああジェミニー結構ちょっと 押されてるかもしれないねじゃあ
スピーカー 2
なんでねえのかなみたいな
だからノートブックLMでしょみたいな ことだと思うんだよね
スピーカー 1
ああそういうそうだねそうだね
でもそれで言うとノートブック LMのチャット欄うんこじゃん
スピーカー 1
あれはちょっとね難しい
スピーカー 2
使い物ならないよね
使い物ならないよね
スピーカー 2
使い方がわかんないもんい まだにノートブックLM
スピーカー 1
いやでも要約とかプレゼント 作らせるとか音声ねPodcast音声
にして聞くみたいな
スピーカー 2
ああそれそういうのだよね
スピーカー 1
そうああいうのは結構いい よぐらいかな
チャットでなんかこうまとめて みたいなのとかさ微妙なんだよ
スピーカー 1
問題作らせてるの結構いい けどね問題形式ね
スピーカー 2
ああこの間前やったね
スピーカー 1
そうそうそう
うん
っていうぐらいかな
スピーカー 2
ジェミニー押されてるね
スピーカー 1
そうジェミニー押されてる なというこれでも3月に来たやつだから
スピーカー 2
ダブルで走らせる俺クロードと GPT両方やってますね
スピーカー 1
あ俺も俺も基本的に4つ走らせ たけどマナスも
スピーカー 2
同時で
スピーカー 1
うんでマナスは何売るで何 売られてるかわかんないけど
スピーカー 2
マナスはちょっともうクレジット がやばい
あそんなマナスの質問が最後 でございます
スピーカー 2
はいはいはい
スピーカー 1
マナスのライトノーマルマックス の使い分けが難しいとライトが
頼りないのでデイリークレジット を使えるところがない
うんうん
マックス使って
スピーカー 2
ライトってどんなの
わかんないちょっとね多分
スピーカー 1
消費クレジットの消費量がめっちゃ 少ないやつ
うんうんうん
なんだけど
スピーカー 2
あああれかバージョンね
スピーカー 1
そうそうそう
スピーカー 2
モード
モードモード
スピーカー 2
マックスやばいよ一瞬で
スピーカー 1
マックス結構いつも
スピーカー 2
ねえねえ
スピーカー 1
前回できてるけど
スピーカー 2
見てたからさ一回やったらさ
リサーチでガーンなくなって
スピーカー 1
そうもう俺は一発で8000終わった から
スピーカー 2
怖い
スピーカー 1
この前
怖いな
もう今月まだ使えてないです
実際どんだけ違うかわかんないよね
スピーカー 1
いやわかんないし
スピーカー 2
マックスと真ん中で
スピーカー 1
あれさサンクコストというかさ
万が一クレジット消費して
満足のものいくもの出なかったら困るから
とりあえずマックスにしとこうみたいな
ああ
スピーカー 1
なっちゃうのよ
スピーカー 2
ちょっと半端なもの出されるぐらいだったらね
スピーカー 1
そう
ノーマルでなんか満足いかなかったら
どうせマックスで聞かなきゃいけなかったら
聞き返ししなきゃいけないから
最初からマックスでやっとけばいいやみたいな
それ損したくないみたいな気持ちが働いて
結局マックスでやっちゃうんだよな
スピーカー 2
うんうん
過剰じゃない?大丈夫?
スピーカー 1
過剰だと思う
スピーカー 2
でクリストばっかり言って
スピーカー 1
そう
なんでクローズとかもさ
ずっとオーパスで聞いてるからね
ソネット使わないし
オーパス?なんだっけオーパス
スピーカー 1
オーパスじゃない
ああ
そうそうオーパスモデル
ああモードね
そうそう
もうオーパスはオーパスになったよ
スピーカー 1
スピーカー 2
課金あげたからね
ああそうだね
スピーカー 2
気兼ねなく
スピーカー 1
気兼ねなく使えるけど
やっぱソネットの方が節約できるからさ
スピーカー 2
うんうん
スピーカー 1
っていうのもあって
うん
まあちょっと使い分け難しいんですけど
ちょっとライトは
うん
ちょっとしたやり取りに使うぐらいで
うん
ほとんど使い道ないかなっていう
ライトそうだね
スピーカー 1
そんな感じ
スピーカー 2
デイリーのニュース検索みたいなやつ
ライトで入れてたけど
スピーカー 1
うん
スピーカー 2
内容がちょっと薄くなったけど
スピーカー 1
薄いよね
うん
薄くなると思うので
スピーカー 2
あんま意味ないね
スピーカー 1
はいマックスでやっていきましょう
スピーカー 2
薄物買いのなんとかね
スピーカー 1
はい
スピーカー 2
ナイス
エンディングとコミュニティへの誘い
スピーカー 1
ということで
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
はい
スピーカー 2
あら
スピーカー 1
浮かぶ理解60分
スピーカー 2
あらちょっと超えた
スピーカー 1
ぴったりでございますが
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
録画できてます?ちゃんと
はい
スピーカー 2
はいできてますよ
スピーカー 1
はい
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
というわけで
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
今回は落ち着きAIラグの
お便りというか目安箱を全部回答させていただきました
スピーカー 2
はいよかった
スピーカー 1
ありがとうございます
スピーカー 2
食材終わり
スピーカー 1
はい食材終わりです
ただまだ我々はお便り返してないんで
スピーカー 2
ああ
スピーカー 1
お便りは適時
スピーカー 2
これ返したことなんないのこれ?
スピーカー 1
ちゃうちゃうちゃうちゃう
え?
いただいてしかとしていた
あお便りボックスの方
お便りフォームからのお便り
ああ
あれは全く一文も返していないのでね
スピーカー 2
ああそっかそっか
スピーカー 1
そこでは
これは落ち着きAI目安箱返信会なんで
スピーカー 2
なんかいろいろありすぎ
スピーカー 1
いろんなプラットフォームがあって楽しいね
スピーカー 2
一箇所にして一箇所に
スピーカー 1
はい
このコミュニティの中でのみたいな話もあるから
あそうだね
スピーカー 1
より増えていく方向
ちょっとね
スピーカー 2
一本化しないと
スピーカー 1
ちょっとかなり戦略を立てて
スピーカー 2
一本にしようね
スピーカー 1
絞りましょう
スピーカー 2
そうねそうね
スピーカー 1
はいというわけで今回は
はい
ここまでとさせていただきます
おーい
普段火曜日も速報会という一週間のAIトピックを振り返るような会もやっておりますので
よろしくお願いいたします
またXでもいろいろ感想とかつぶやいていただけると嬉しいです
ハッシュタグはシャープ落ち着きAIひらがなで落ち着きアルファベットでAIです
スピーカー 2
はい番組の感想はXなどSNSでハッシュタグをつけて書き込んでください
今回の話良かったな落ち着いたなという人は星5レビューで応援してください
スピーカー 1
お願いします
スピーカー 2
そして
スピーカー 1
はい
コミュニティぜひ入ってください
スピーカー 1
お願いします
スピーカー 2
リンク貼ってありますので月額980円からです
スピーカー 1
はいお願いします
スピーカー 2
よろしくお願いします
それではまた一週間落ち着いて過ごしていきましょう
さよなら
スピーカー 1
さよなら
超えたねやっぱ1時間ね
スピーカー 2
カットだねこれ超えたとこカットだ
スピーカー 1
超えたとこカット
スピーカー 2
カットだなこれ
それぐらいの気持ちで望まないとダメだ
スピーカー 1
まあでもあれだよね
スピーカー 2
はい
スピーカー 1
コンさん登場シーンとかちょっと
コンさんとこね
スピーカー 1
ちょっと
スピーカー 2
コンさんとこ削ったらちょうどかもしんないね
スピーカー 1
そうそう
今日さんが話してる部分とか少し削れば
スピーカー 2
でもいいとこだね
はい
スピーカー 2
60分に収まれば
スピーカー 1
はいいい感じですね
ありがとうございました
スピーカー 2
どうもどうも
58:47

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