-
-
スピーカー 2
何だかんだあるじゃん。
スピーカー 1
いやでも1個1個ちっちゃいのよ。
なるほどね。
1つ目こちら、ノートブックLM、表形式の出力に対応。
はい。
スピーカー 2
超マニアックらしいっすって感じなんだけど。
表形式。
スピーカー 1
そう、ノートブックLMっていうのはGoogleが出してるですね、いろんなドキュメントをそこにぶち込んで、そのドキュメントの中を検索しながらAIに回答させることができるっていうですね、非常に使いやすいツールなんですけど。
スピーカー 2
使ってますね。
スピーカー 1
その大量のテキストを入れるっていうのが特徴だよね。
テキストとか大量のデータを入れ込んで、そのオリジナルのデータソースを作って、それを使っていろいろできるっていうのが特徴なんだけど。
今までそのデータソースの中からPodcastを自動で生成したりとか、プレゼン作ったりとかっていうのができたんだけど。
今回ですね、スプレッドシートを作れると。
スピーカー 2
スプレッドシート作れなかったの?逆に。
スピーカー 1
意外なんだけど。
これが追加されたわけ。
なんかよく分かんないっていうのが正直な感想なんだけど、突っ込んだソースに対していろいろ整理して勝手に好評を作ってくれるよみたいな。
スピーカー 2
勝手にね。
スピーカー 1
勝手に。それをスプレッドシート形式で出力できますよっていう感じで、今だと多分、プロとウルトラのユーザーしか使えないんだけど、数週間かけて全ユーザーに展開していくというふうに書いてあるね。
スピーカー 2
右上のやつか。
スピーカー 1
右側にあるボタンの。
スピーカー 2
どんどん増えていくやつね。
データテーブルってやつ?
スピーカー 1
そう。
スピーカー 2
そういうことか。
スピーカー 1
それをするとね、スプレッドシートでいろんなものをまとめてくれるんだけど、自分でこれをまとめてくれって指示ができるわけじゃなくて、勝手にまとめられるわけ。
スピーカー 2
なるほどね。ちょっと指示少しかけるぐらいだね、これね。
スピーカー 1
本当にちょっとかけるぐらい。なんだけど、使い方によってこういうことをまとめてって言えばバーっとまとめてくれるかなっていう感じ。
スピーカー 2
なんか知らん間に右上のボタンめっちゃ増えとるやん、これ。
スピーカー 1
そう、どんどん増えていく。
スピーカー 2
音声と動画、マインドマップ、レポート、フラッシュカード、テスト。テストこの間公開収録でやったやつだ。
スピーカー 1
そうそうそうそう。
スピーカー 2
インフォグラフィック、スライド資料、データテーブル。どんどん増えていく、これね。
スピーカー 1
これ結構楽しいよね。でも結構ね、マインドマップとかも割と使えたりする。
スピーカー 2
そうなんだ。
スピーカー 1
その機能の一個としてスプレッドシートができて、やっぱデータソースいっぱい入れるから、それを表形式でまとめて欲しいよねみたいな。
どこまで正確にまとめてくれるかちょっと定かではないけど。
スピーカー 2
なるほどね。これさ、なんか前も聞いたけどさ、これ、モデルはジェミニ3 Proかなんか使ってんのかね。
スピーカー 1
おそらくそうだとは思うけど、ノートブックLM用にちょっとチューニングしたものの可能性もある。
チューニングかな。古い2.5とかってことはなさそう。
スピーカー 2
はないと思う。
スピーカー 1
なんかね。
スピーカー 2
フラッシュがあたりじゃないかなと思うけどな。
同じような質問をさ、ジェミニのスレッドとさ、ノートブックLMと両方走らせたりするとさ、似てんだけどなんかちょっと違うんだよな、微妙に。
スピーカー 1
全く同じではないと思う。だって明らかにさ、とんでもないデータ量のところを読みに行ってるわけだから、内部の処理がどうなってるか正直わからんと。
スピーカー 2
外には読みに行かないんだよね、基本。ネット検索はしないんだよね、基本的に。
スピーカー 1
ネット検索は基本的にはしないけど、ネット検索したものをソースとしてぶち込むっていう機能はあるから、
ぶち込んじゃえばいい。
必要であれば入れれる。
必要なやつだけ入れろってことだね。
そうそう。
スピーカー 2
アルシネーションが下がると。
スピーカー 1
入れたソースに対する回答っていうところが非常に大きい。
なるほどね。
スピーカー 2
これはね、使いやすいよ、すごく。
スピーカー 1
うん。
どんどんメインツール、アプリもあるしね、Notebook LAMのね。
うん。
これをメインにしてるっていう人もいるぐらい。
うん。
非常に有益なツールでありますんで、積極的に使っていきましょう。
これバンバンソース300まで入れれるけど、大丈夫なのこれ?
スピーカー 2
これ300まで入れたよ、ソース。
スピーカー 1
ほんと?ちゃんと動く?
スピーカー 2
動く。
スピーカー 1
うん。
一応確認した、もう最初に300入れるようになった瞬間に。
さすがだね、あなた。
あのね、あるのよ、入れたいやつが。
そんなのあるの?
6000ページぐらいにも当たる機械工学ビンランっていうさ、
機械工学のすべてみたいな本があるのね。
スピーカー 1
うんうんうん。
で、それの、それを全部集めると、
俺の家の本棚が全部埋まるぐらいの物量があるんだけど。
そんなでかいの?
1万円でPDF版が出てるのよ、それ。
すごいじゃん、LAM用じゃん、こんなん。
そう、いや、これめちゃくちゃ大きい。
スピーカー 2
入れる用じゃないんだけど、結構前に買ってたから、それ全部ぶち込んだのよ、ノートブックLAMに。
スピーカー 1
そしたらソース300になった。
どう?快適?
すごいよ。
なんか、百貨自転的に使える感じだよね、要はね。
そう。
いや、それなりにやっぱね、こう機械のことをさ、調べたかったりするときに、
スピーカー 2
そいつに聞けば大体、ちゃんと機械工学ビンランの内容を元に引っ張ってきてくれる。
スピーカー 1
いや、それなりにやっぱね、こう機械のことをさ、調べたかったりするときに、
そいつに聞けば大体、ちゃんと機械工学ビンランの内容を元に引っ張ってきてくれる。
なんか下手な技術ブログから情報取ってくるより、全然正確でさ。
スピーカー 2
いや、もうなんか毎回そういう話聞くと、これ警察の現場に使えるね。毎回思うわ。
スピーカー 1
いや、使えると思う。だってここがソースですって出てくるから、もう心配だったら、
でも元のデータ持ってるから、そもそも。
そのソース読みに行っちゃえばいいから、自分で。
スピーカー 2
反例の全データリンクしたらもう十分じゃん、それで。
十分だと思うよ、その。
なんか現場判断で少ない知識で適当なことやるより。
スピーカー 1
なんかさ、その刑事ドラマの見過ぎかもしれない。そんなに大して見てないんだけどさ、
勝手な印象でさ、なんか書庫みたいな、事件のなんかファイルみたいなやつがまとまってるさ、
ところに行って、こうなんかファイル見て、過去のこうバッ、これが過去のやつの犯行ですみたいなシーンよく見るけど、
あんな感じなの。
あるよ、うん。
データの検索みたいな。
スピーカー 2
昔のデータ、そうだね。
スピーカー 1
あれだってデータ化とかされないの?あんま。
スピーカー 2
データ化はこれからしてかなあかんね、みたいなところだったね。
スピーカー 1
ああ、そのぐらいなんだね。
スピーカー 2
でも基本がやっぱり紙だからね。
スピーカー 1
まあそうだね、それをノートブックLMに入れるってことはないだろうけど。
自前のね、ノートブックLMみたいな。
自前の何かね、そういうものを多分作ったら相当いいよね。
スピーカー 2
いいと思うね、300入るんだ。これってさ、増えてってんの?今300だけどさ、400、500って増えてくの?
スピーカー 1
いや、300あれ十分じゃない?そこを拡張する、なんかそのね、あれそんなにモチベーションないと思うんだよな。
そっかそっか。
だってその300でもさ、別にそのデータソース1個の中で取り込めるデータの容量もそれなりに大きいからさ。
それマックスかける300っていうデータ、そもそも個人で持ってる人っていないんじゃないかなっていうぐらい。
たまたま俺はね、そういう機械工学ビンランっていうデータがあって、
それも別にその1個のソースに入るサイズまで、なんかPDF合体させたら300にはならなかったと思う。
コマ号も分かれてるから300になっちゃったけど。
でもね、すごく使えます。
スピーカー 2
いいね、それがいいね。
スピーカー 1
それ使い方いいと思います。
スピーカー 2
天才になった気分になれるような。
スピーカー 1
いや本当にそう。
やっぱあの、あまりあれなんだけどさ、ネット上のブログの情報が超汚染されてるのよ。
ほうほう。
みんなさ、数字当たるでさ、そのレベルの低い技術ブログを書くようになっちゃって。
なるほどね。
すごいさ、何に調べてもさ、出た出た、生成AIのアウトプットですかみたいな。
これだったら自分でチャットGP的に効くぜみたいなものがめっちゃ出てくる。
なるほどね。
だから正しい、信頼できるデータを見たいなって思った時に、やっぱ手元にある本とかさ、自分が持ってるデータになるわけよ。
だからノードブックLMってそういうとこにあったら、
なるほどな。
信頼できるのは本みたいになってくるんだ。
そう、信頼できるのは本か、あとはそれこそパーソナリティに紐づく情報だよね。
スピーカー 2
この人が言ってる情報だったら信用できるなっていう。
その信頼できる人を見つけて、その人を追うか。
スピーカー 1
人だ。
そうそう、やっぱ人につくか。
やっぱコンテンツがね、あふれちゃうからね。
コンテンツがあふれちゃうからね。
信頼される情報源になってよ、支部長。
そこ目指そうよって話よね。
うん。
カネリもそうよ。
はい。
はい。はいって。生返事だね。
どうすればいいの?
気をつけないと。
スピーカー 2
気をつけないと。
そう。
スピーカー 1
そう。
スピーカー 2
そう。
そう。
スピーカー 1
そう。
生返事だね。
どうすればいいの?
切り捨てればいい?
そうね、カネリは切り捨てて。
最近言語化ハラスメントしてるから、それの方向性でいいんじゃないですかね。
スピーカー 2
言語化ハラスメントだね。来年の目標は。
スピーカー 1
目標なんだ。目標に掲げるものなの?言語化ハラスメント。
スピーカー 2
言語化ハラスメントしまくる。
スピーカー 1
ハラスメント目標に掲げると初めて見たかもしれないな。
ハラスメントっていうのはもうそちら側の言う分なんで。みたいな感じだよね。
まあそうよ、結局。
それハラスメントする側の理論じゃないんだけどね。される側の理論なんだけどね。
スピーカー 2
そうだね。向き合えと言いたいですね。
スピーカー 1
いやでも言語化大事だと思います。
スピーカー 2
はい、頑張っていきます。
スピーカー 1
はい、ということでノートブックALMがどんどん便利になっていくというニュースでございました。
スピーカー 2
ノートブックALMちょっと聞いていい?もうちょっと。
スピーカー 1
いいよ。
スピーカー 2
音声さ、5時間とかバーンってぶち込んだらこれ文字起こしされるの?ノートブックALM。
スピーカー 1
5時間は無理じゃないかな。
スピーカー 2
今んとこ5時間レベルだとさ、マヌスしかすべがないんだよな。
スピーカー 1
そうね。マヌスでやって、やったら頑張ってやってくれるけど、たぶんとんでもないポイント消費するよね。
そうだね。
スピーカー 2
ノートブックALM何時間までいけるのかなと思ってた。
何時間だろうな。
スピーカー 1
2つ目、こちら。
オープンAI、ChatGPT Atlasのインジェクション対策について説明。完全に解決されることはまずない。と。
アトラスって何?あれ、ブラウザ?
スピーカー 2
ChatGPT Atlasはですね、ChatGPTに出したブラウザでございます。
スピーカー 1
インジェクション対策って、インジェクションっていうのは、何か注入されて個人情報を吐き出しちゃうよ、みたいな攻撃のことね、プロンプトン。
パスワードとかね。
これは完全に対策、解決することがまずないですよ、というのをオープンAIが言いましたよっていうニュースですね。
アウトじゃん。
これね、タイトルの付け方がよくないなと思った、記事の。
煽ってるのよ、なんか。
インジェクション対策を、そもそもアトラスに限らず、完全に解決できることはないと思います。
これは別に、インジェクションに限らず、ハッキングとか、そういうのが永遠にやられ続けていたしごっこで、どんどん技術を高めあっていくようにですね、
インジェクション対策というのも結局いたしごっこだから。
なるほど、じゃあしょうもない煽り記事のタイトル付けてんだ、こいつ。
そうね、これはITメディアかな、記事の付け方があんまり、ここ切り抜くの良くないんじゃねって個人的には思うが。
全然ヒヒで切ってきますよ、ちょっと。
ダメですね、このタイトルね。
ITメディアに噛み付いてもっていうことなんだけど、この記事の中で紹介されているのは、
12月22日にアトラスについて、アトラスのプロンプトインジェクションの対策についてですね、
オープンAIが解禁をしたと。で、いろいろと巧妙に進化し続けるから、完全に解決されることはまずないよというふうな姿勢を示した上で、
いろんな対策を講じていると。で、もうその仮想的みたいなものが、
自分で攻撃し、自分で守るみたいなことを繰り返しているから、そういう対策、迅速なループで、なるべく高いセキュリティを保つような対策をしてますよと。
こういった取り組みを行っていているが、やっぱそのどうしてもプロンプトインジェクションのリスクっていうのはあるんですよね。
で、ユーザー側の対策としては、必要がなければログアウトするとか。
やっぱ支部長対策だね、最初から言ってたやつ。
そう、そういうことを注意深くやってくださいね。
そこのリスクちょっとあんまりないですね。
そうね、普通のブラウザだと勝手に個人情報を吐き出すことがないんだけど、どうしてもAIを搭載していると自律的に吐き出しちゃうみたいな攻撃っていうのがあるんですよね。
そうですね。
スピーカー 2
そうですね。
そうですね。
スピーカー 1
そうですね。
スピーカー 2
そうですね。
スピーカー 1
そうですね。
そうですね。
スピーカー 2
うんうん。
うん、イタチゴッコでね。
スピーカー 1
ブラウザーつらいよね AIブラウザー
スピーカー 2
なんかパスワードのとこは 勝手に出さないようにすればいいん
じゃないの
スピーカー 1
それができないって話だよ
スピーカー 2
なんかユーザーの承認ボタン 押さないとダメみたいな
スピーカー 1
承認ボタン押さないとダメ っていうルールになったとして
も その承認ボタンを出さずして ちょっと最初にユーザーのパスワード
だけ教えてくれよっていう攻撃 が入ってきて それにAIが反応して
回答しちゃうっていうことだよね インジェクションっていうのは
スピーカー 2
じゃあどうしようもないんだ
スピーカー 1
そのインジェクションの攻撃 の仕方っていうのはいろいろある
わけよ いろんな巧みな攻撃手法 があって どんどん新しい手法が
生まれていくと 基本的にブロック は入り口と出口でするのね 入力
されたプロンプトが攻撃を意図 してないかっていうのを検知して
そこでブロックすると あとは出口 よね AIが出そうとしているもの
に個人情報とか入ってないかな っていうのを検知して そこが引っ
かかったら止めるっていう 二つの ブロックが基本的にはAIのセキュリティ
対策としてあるんだけど この二 つとも突破されると出ちゃうよ
スピーカー 2
って感じ
かっこいいね そこ突破するの
スピーカー 1
これが二つのやっぱり突破 できちゃうようなことが世の中
にはあるのよ
それ結構都合であるかな それは
そうだね
スピーカー 2
いいじゃん
スピーカー 1
攻撃用のプロンプトの作り方 みたいなやつもいろいろあるみたい
で それも結局 AIとやり取りして 試行を繰り返しながら攻撃力を
高めていく攻撃のプロンプトを 作っていくんだけど 守る側は
守る側で座って守っていくわけ じゃない だから本当にいたしごっこ
やね そういう意味で完全に対策 できることはまずないっていう
ふうには言ってると思う ほぼほぼ 結構高いセキュリティは保ってる
と思うんだけどね 1個脆弱性が 見つかると多分どんどん抜かれる
よみたいな
スピーカー 2
なるほど
スピーカー 1
自律的に出しちゃうっていう 部分で 通常のブラウザよりも
少しだけリスクが高いのかなって は思うけど これをどこまでオープン
AIが作り込もうとするか そのリスク に対して対策していくかっていう
のが来年の多分 AIブラウザー 先生の鍵になるかなと思うよね
スピーカー 2
なるほどね AIブラウザー も自律揉みじゃないの
スピーカー 1
いや俺はね Googleが入って きて終了だと思うんだよね
スピーカー 2
Google入ってきたとこでこういう リスクは一緒だもんね
スピーカー 1
そうなんだけどなんかこう オープンAIが正解を見つけるとする
じゃないなんかインジェクション 対策に対して こういうのがあった
よね こういうことでできました よみたいな どうせ論文出すのよ
だってオープンだから
スピーカー 2
なるほどね
スピーカー 1
じゃあGoogle あざますじゃあ それを取り込んで うちがAIブラウザ
作りました Googleに搭載しますと そのまま使いますよ じゃあこれで
いいねってなるじゃん
スピーカー 2
OpenAIもそのこと分かってる よね どうすんだろうね
スピーカー 1
OpenAIもそんなこと分かってる から どうするかだよね確かに
スピーカー 2
特許取るんか
スピーカー 1
特許取るんか でもごめん ちょっと今日のニュースの中には
含んでないんだけど なんかさチャット GPTの検索の中に広告表示させる
みたいなニュースあったよね
スピーカー 2
ああなんか見たぞ
スピーカー 1
だからAIブラウザをもう使わず してチャットGPT上で検索をさせ
ブラウザ機能は諦め そこでマネタイズ してくっていうパターンもあるの
かなと思ったね 広告をそこに出す ことによって もう実質これGoogle
と一緒ですよみたいな
サーチエンジンみたいにね
スピーカー 1
そうそうそう あとはとりあえず やってみたっていう感じだとは
思うんだけど これを本気でどこまで 作り込んでいくのかはちょっと
定かではないかなっていう どう ビジネスに繋げていくかでもね
結局ね
スピーカー 2
使わずに性感がいいかね
スピーカー 1
そうこれはねAIブラウザは 出るたびに触っていくものではない
スピーカー 2
うんこれはもう落ち着かな くていいと
スピーカー 1
うん
スピーカー 2
わかりましたね
スピーカー 1
はいなんかでもそういう ところで話題を作っていきたい
そのAI系のインフルエンサーの 方たちがいるんでそういう人は
多分結構ガッツリ使うから
ああ騙されちゃいけません
スピーカー 1
いやでもそういう人たちを 踏み台にしどんなものなのかっていう
のを理解するの大事だからそういう 人たちは大事よ
スピーカー 2
犠牲 自己犠牲
スピーカー 1
犠牲になったのだっていう 感じだから
スピーカー 2
はいはい犠牲になってもらって 賢く落ち着いていきましょう
スピーカー 1
そうしましょう
はい
スピーカー 1
したという報告ですね対象にした のはGemini GPT Cloud DeepSeqといった
主要のモデルです
スピーカー 2
じゃあ何GPTのシンキング じゃないやつとかGeminiのFlashとか
ってこと
スピーカー 1
それがこの論文の中でテスト に使われたモデルはちょっと古い
のよ全部Gemini 2.0FlashGPT 4 Omni Cloud 3 HikeSonnet 3.7DeepSeq v3結構前
スピーカー 2
それじゃどうなのそれ今も 有効なのかねそんな
スピーカー 1
正直今も有効かどうか正直 わからんだから今の5.2のモデル
で推論能力ないやつでやって同じ 結果が出るかっていうのは正直
わからんよって話
スピーカー 2
うん一回試してみましょう って感じで皆さんねこれ
一回試しただけじゃちょっと わかんないと思うんだけど
スピーカー 2
そうなのわからさまに精度 上がるとかではないんだ
スピーカー 1
そんな感じまあでも劇的な 改善は見られたとは言ってはいる
けどGeminiの2.0のFlashだと回答 精度が21%から97%へと大幅に向上
したと
スピーカー 2
つき上がってんじゃん
スピーカー 1
なんかまあちょっと軽い モデルとかだったら結構別に今
Geminiの2でもAPI安いからってそっち の古いモデル使うパターンもある
わけだから組み込むときがいい よねまあそういうときにこう
スピーカー 2
何でそんなことになるんだろうね
スピーカー 1
なんで効くかというとなんか ね
スピーカー 2
すげえブチ切れてるみたい になってビビるってこと
スピーカー 1
2回聞かれると結局この高度な 推論を行うようなモデルと同じ
動きをするらしい思考プロセス としては自分でもう1回考える
みたいな1回答え出したものに対して もう1回聞かれてるからそこで
推論疑似的な推論みたいな再確認 のプロセスが発生しその回答に対して
もう1回見てその回答するから重要な 情報にもう1回注意するとその結果
回答が変わるよと
スピーカー 2
最初からシンキング回しちゃ いいじゃん
スピーカー 1
まあそうなんだけどシンキング よりも回答が早いっていうのはあるらしい
スピーカー 2
シンキング2回回しても意味ない それは
スピーカー 1
シンキング2回回しても1回 で多分回答精度超高いから98点
を99点にするぐらいの効果はある かもしれんけどあんまりコスト
パフォーマンスは良くなさそうだ よねタイプパフォーマンスか
スピーカー 2
意味ないか
スピーカー 1
ってか機能はしないかもしれない もしかしたらこれはあくまでも
推論能力のないもので2回聞くこと によって擬的な推論みたいなもの
がそこで行われるよとだからプロンプト 2回繰り返すだけで速度を落とさず
にLLMが賢くなるっていう実用的 かつコストパフォーマンスの高い
スピーカー 2
それいい
年末に発明しちゃったよこれ
スピーカー 1
いい発明できましたねこれね 行きましょうそれ
スピーカー 2
いいこれ
いいよね
スピーカー 1
いいいい
俺もさ
ネタ収集楽だしだって
スピーカー 2
皆さんの協力あってこそですよ
これちょっと知りたいなとか
スピーカー 2
それだったらやりやすいよね
やりやすいやりやすい
なんかさリンク貼るとかだとさ
喧嘩売ってるけどさ落ち着きAI メンションだけでいいしね
スピーカー 1
あそうね
スピーカー 2
雑にメンションかハッシュタグ つけてもらえればいいよね
スピーカー 1
あそうそう
スピーカー 2
誰にメンションするの落ち着き AIか支部長かカネンかって俺にメンション
されてもしょうがないんで
スピーカー 1
いやいやそんなことない まあでも落ち着きAIっていうタグ
をつけて
スピーカー 2
うんうん
スピーカー 1
まあ僕か
落ち着きAIだね
落ち着きAIのアカウントの方がいいかなそっちに統一した方がどうだろうな
スピーカー 2
落ち着きAIのアカウントとハッシュタグをつけといてもらえばいいかも
どっちかありゃなんとか拾える
スピーカー 1
そうね
メンションが一番拾える
落ち着きAIの方がいいかなやっぱ
スピーカー 2
メンションがいいんじゃないやっぱグロックみたい
スピーカー 1
そうだね落ち着きAIアカウントにメンションしてもらって
いいねいいね
できればタグもつけてもらえると後のタグで検索した時に拾えるし
スピーカー 2
そうだね
スピーカー 1
そうしましょう
スピーカー 2
お願いしますみんな
はい
発明しちゃったよ
スピーカー 1
何か気になるなとかこれ落ち着かなびっくりしたなって思うことがあったらですね
落ち着きシャープ落ち着きAIのタグと落ち着きAIのアカウントのメンションつけて
スピーカー 2
面白いですね
スピーカー 1
コメントはいらないですメンションとタグだけでOK
スピーカー 2
皆さんにそんな泥は被っていただかないです
スピーカー 1
そうそうOKですそれで引用リポストしてもらえれば
スピーカー 2
何個まででもいいよね100個ぐらいでもいいです
スピーカー 1
全然ふさもね毎週毎週ネタができてネタが尽きないねってなるわけだから
スピーカー 2
で支部長がだからなんだよねこれはちょっと気をつけてみたいなのがコーヒー
スピーカー 1
そうコーヒー出したやつは次の速報会かどっかで解説しましょう
スピーカー 2
ぶった切られる
スピーカー 1
お茶のやつはそのままそれを読んでもらえばいいってことだね
スピーカー 2
OKだよって
スピーカー 1
そうそう
スピーカー 2
いいじゃん
スピーカー 1
いいね外して
いいじゃない
いいねそれリアルタイムでやっていいじゃんすごく
スピーカー 2
みんながやってくれるかっていう問題はあるけどね
スピーカー 1
まず自分たちでやるよね
スピーカー 2
そうだね自分たちでやりつつね
スピーカー 1
そうねお手本を見せないとね最初にね
スピーカー 2
あっそうだそうだ
スピーカー 1
はいいいね
スピーカー 2
あっそうだそうだだから俺が気になったやつはメンション付けりゃいいんだね
スピーカー 1
あっそうそうまずカネリもね多分気になったものあると思うから
スピーカー 2
引用リツイートで攻撃とかやめてリプライのとこにそっと書いときゃいいんだね
スピーカー 1
あっそう
そうだそうだ
なんかいきなりそうこの人がこの人がこんなゴミ作ってましたよって言って
そうだ怒られてる
そうよああいう攻撃的なさ
そうだね
巻き込み事故みたいなやつやめてもらって
スピーカー 2
リプ付けとけばしれっとちゃんとやってくれるんだもんね
スピーカー 1
そうそうそういいじゃん
スピーカー 2
エモジーいいね
でなんか気になるけど聞いてないとわかんないもんね
スピーカー 1
そうわかんないしなんかAI関連のやつにこの落ち着きAIとか
なんかこのリプが継いでる変なツイートあるなって気になる人もね
スピーカー 2
なんだこれってそれで広まったらいいかも
スピーカー 1
そこで広まったりとか気づいてもらったりもできるんじゃない
スピーカー 2
いいじゃん新しいよこれ
完璧だ
リスナーさんたちと一緒に広めていく活動だね
うんいいじゃん
スピーカー 1
いいじゃん
そういうさ豪を背負わせずに広めてもらえるお互いにウィンウィンな形で
めっちゃいいじゃん
発明してしまいました年末に
スピーカー 2
発明した
スピーカー 1
よしこれ来年からやっていこう
スピーカー 2
2025年粘った甲斐があったねこんな年末までさ
スピーカー 1
粘ったねそんで
スピーカー 2
超粘ってるよこんなの
スピーカー 1
あっ
あっ
誕生日終わった
スピーカー 2
誕生日終わった
スピーカー 1
あははは
スピーカー 2
渋長誕生日おめでとうございました
スピーカー 1
ああおめでとうございましたはい
29日だったね
すごいねいい誕生日プレゼントだった最後ギリギリ
スピーカー 2
ギリギリ間に合った
スピーカー 1
多分そう
スピーカー 2
よっしゃー
スピーカー 1
この発明が生まれた瞬間まだ誕生日だった気がする
スピーカー 2
そうだよそうだよ
スピーカー 1
はい36歳の誕生日プレゼントとしてですね今受け取りましたんではい
スピーカー 2
おめでとうございます
スピーカー 1
はいありがとうございます
スピーカー 2
誕生日をねこうポッドキャスターのねこの相方と一緒に迎えるっていうのはなんかエモいっすよ
スピーカー 1
そうエモーショナルです
スピーカー 2
エモいっす
同棲してる以上だから僕の気持ちはね
スピーカー 1
そう本来誕生日そういうそういうもんよねだって妻とかさパートナーと過ごすもんだから
スピーカー 2
そうだよパートナーである意味ね
スピーカー 1
パートナーと過ごしたね
スピーカー 2
最近毎週会うたびになんか支部長が可愛く見えてきて
スピーカー 1
大丈夫それ
スピーカー 2
いやなんかさなんかなんだろうね単純接触効果でこうどんどん好きになっていく自分がいるよ
スピーカー 1
ありがとうございますこっちも金井と話すことにワクワクしてますから毎回
スピーカー 2
ワクワクしちゃってるこんな
スピーカー 1
今日はどういうリアクションを引き出してやろうかと
スピーカー 2
なんか最近俺思ってきたけど速報会の方がテンション高いんだよね
スピーカー 1
あそう俺
スピーカー 2
俺がね俺が
スピーカー 1
エンジンかかるのちょっと遅い感じがするよね
スピーカー 2
エンジンっていうか多分深堀会はさ雑談の余地があまりないからねっていう
スピーカー 1
まあそうねもう完全に用意された俺が用意してきたものがあるから
スピーカー 2
そうそうそう
スピーカー 1
そういうの買ってこうみたいな
スピーカー 2
基本的にねレールがあるからさ
そうそうそうレールがあるから
あんまり外れる余地なかったりだけど雑談会もフリートーク的だから
うっぷんがここでね
スピーカー 1
うっぷん
スピーカー 2
こうやって発明が生まれる余地があるな
スピーカー 1
確かにな大事だよなこの二本立てね
ね
そういう意味でも機能してると思うわ
スピーカー 2
いや速報会やるって言ってどうなるかと思ったけど
うん
ちゃんと機能しててすごいな
スピーカー 1
やりたくなそうと思うね最初ねなんかね
スピーカー 2
いやなんかさ
スピーカー 1
カネリンが言い出したよカネリンが言い出したのにさなんかやりたくなそうなと思って
スピーカー 2
いやあるあるあるあるじゃんこの最初のさアドレナリン出てる時期にさ
あれもこれもって言ってさ
そう
スピーカー 1
まあ1ヶ月ぐらいで息切れちゃうみたいなさ
スピーカー 2
ああね
おかげさまで息切れないし
スピーカー 1
ね
よかった
いやでもねこれはやっぱお互いの努力もあるしAI関連の異常さもあるよね
AI業界の
うんうんうん
毎週やっても5個とか6個とかトピックが出てきちゃうっていう
ニュースがね
うんやっぱその異常さもあるし
スピーカー 2
拾って選別した上での5個6個だからね
スピーカー 1
でもそれを続けてきたことによって発明生まれたからね
来年ちょっとそれやっていきましょう
スピーカー 2
やっていきましょうお願いします
スピーカー 1
なんか概要欄に書いといてよ
スピーカー 2
うん書いとく書いとく
また
それね
ルール
ルールね一番上に書いとくんでね皆さんちょっと試しにやってみてねこの
ね
年末年始でね
みんながこう適当なツイートしてみんなでーってこう浮かれてる時に呪文をピッピッピッピ
スピーカー 1
呪文ね
スピーカー 2
俺らが回収しに行くから
スピーカー 1
いいね
スピーカー 2
お札貼って
スピーカー 1
そうねお札貼るみたいな感じで
スピーカー 2
お札
スピーカー 1
お腹の札貼っとこうみたいな
スピーカー 2
いいねいいね
スピーカー 1
さあこっちでおたきあげするからね毎週火曜日
スピーカー 2
いいねいいね
スピーカー 1
欲しいな無敵の無敵のねあれができたねルーティーンができたよ
スピーカー 2
お願いしたいなぜひ
スピーカー 1
はいということでありがとうございますこんな感じかな
そう論文の紹介はこんな感じ
最後4つ目一応報告しとこうかなこれ1週間以上前なんだけど
スピーカー 1
落ち着きAI反省会結構雑談挟んだからね割と
スピーカー 2
うんそうだね
スピーカー 1
ねやったんだけどそうねさっきかねチラッと話はしたけど
なんかXのコメント見ててもいいんじゃないみたいな話あったんで見て
スピーカー 2
コメントを少し拾わせてもらいます
スピーカー 1
ねちょっとコメント拾っていこうぜっていうので
スピーカー 2
忘れてましたねもうね
スピーカー 1
はい一番最新のものからちょっと見ていくと
今シャープ落ち着きAIのタグ付けてもらってるポストから拾っていくとですね
12月27日結構最近ね
今年もお疲れ様でした私がAIについてまさに落ち着いていない頃に
Spotifyでおすすめで番組を知りましたと
スピーカー 2
おおまじ
スピーカー 1
渋長さんの実際に使ったレビューなどを聞けて本当にためになります
これからも応援していますということでありがとうございます
スピーカー 2
ありがたいねSpotifyおすすめで出てくるんだ
スピーカー 1
ねなんかあんまりさアナリティクス見てない感じだよね
スピーカー 2
見てない
スピーカー 1
見てないよね俺もあんま数字見てなくて
意外とおすすめなんで見つけたっていう人いるかもしれんね
スピーカー 2
マジかよ
鼻から期待してなかったから
スピーカー 1
いいねとリポストしました
ありがとうございました
ありがとうございます
いいねそういう流入を増やさないとなってちょっと戦略的に
スピーカー 2
でその一つがさっきのツイッター作戦か
スピーカー 1
ツイッター作戦そうそうそう
いくらでも並行で走らせることができるからさこういうのって
スピーカー 2
そうね
スピーカー 1
まあでも効果測定っていう意味では
一個ずつやった方がいっちゃいいんだけど
あんまそこもABテストみたいなのやっていく感じでもないから
スピーカー 2
そうだね
スピーカー 1
いろんなことをやっていきたいですね
スピーカー 2
やっていきたい
スピーカー 1
はいということで一気にありがとうございます
スピーカー 2
はいありがとうございます
スピーカー 1
続きましてこちらですね
アンドロイドは電気出陣の夢を見るか
加えてツイッターで見た漫画アンドロイドを普及させると
失業者が増えるというのも見て
今の自分の仕事FAの存在意義について悩んでしまった
ラストのカネリン氏の叫びについても共感
ひらめき屋人間らしさはずれ地であれということで
スピーカー 2
あの回かありがとうございます
スピーカー 1
ちょっとあれだねさっきのもそうだけど
おすすめAI書籍5000にいただいたコメントですね
スピーカー 2
最近のやつね
スピーカー 1
なんか叫んでたっけあれか言ってたね
スピーカー 2
言ってたなんかクリスマスAIに聞いてるやつはダメだぞっていう
そうそうそうその話だよね
スピーカー 1
ひらめき屋人間らしさですよと
スピーカー 2
そうだねはずれ地がそうだよな
スピーカー 1
これさ自分の番組のほうで言ったんだけどさ
AIに判断任せるのって結構やばいよねみたいなことが読んだほうに書いてあって
スピーカー 2
へえ判断を任せちゃうの
スピーカー 1
そうAというものがありますBというものがありますと
どっちか迷ってるんだよなと
自分はBがいいかなと思ってんだけどちょっとAIに聞いて判断しようみたいなパターンあるじゃん
その時にAIに判断を1回させてしまうっていうことが結構危ないみたいな
それはもうAIの判断から逃れられなくなっちゃうみたいな
なぜかというとそのさじゃあBですよと自分はBがいいかなと思ってると
スピーカー 2
AIがAにした方がいいですよって言ったらもう人間ってAにせざるを得なくなると
スピーカー 1
なぜならそのB自分の判断を信じていい結果があった時よりも
AIの判断を裏切って損した時のバイアスのほうが重くなるよね人間の心理的に
損したみたいな感じ
損のバイアスのほうが大きいって言うじゃん感覚的にね
それがまず二択で生まれてしまう自分のちょっと選びたい方とAIの判断と
聞いた時点でね
もう1個自分の責任で選んだもので失敗した時と
AIが選んだもので失敗した時だと責任の転換ができるのよ
AIが選んだからしょうがないねみたいな
AIこんなもんだよねみたいな自分が選んだとすごく強く後悔する
っていうその2つのバイアスがあってAIに物事を聞いた時点で
もうAIの1票って1票じゃなくて2票とか3票分ぐらいの重さがある
だからもう逃れられんみたいな危険だよねっていうのが本に書いてあって
スピーカー 2
そこいい視点だね
スピーカー 1
すげー面白い視点だなと思って
スピーカー 2
ちゃんとそこ織り込まないとダメだねめちゃめちゃね
スピーカー 1
そうだからAIにどっちがいいかなって聞いた時点で
もう自分で判断できなくなっちゃうっていう
スピーカー 2
やばいわそれ
どっちがいいかなって聞いちゃダメってことだね聞き方大事ってこと
スピーカー 1
B後押ししてほしい時あるじゃん買うかはないみたいな
だけどで自分と同じ意見が出たらそれは背中押してもらえるんだけど
違うのが出た時に自分を信じて突き進むってことは絶対できなくなる
スピーカー 2
なるほどね
スピーカー 1
そもそも自分で決めれる人はAIに聞かないから
AIに聞こうかなって思った時点でもう取り込まれてます
スピーカー 2
単純にトリプルパンチだそれ
スピーカー 1
そう
スピーカー 2
奴隷だ
スピーカー 1
そう
だからカネヤンの人間らしさっていう教科にも近いものがあるなと思って本読んでて
これ怖って思った
スピーカー 2
どうすればいいの聞いちゃダメってこと?マジで
スピーカー 1
聞いちゃダメだね聞いちゃダメだってことはないけど
なんかそのAIの一票の重さは一票以上あるよっていう視点は持っといた方がいいんじゃない
だから自分がもしも反対言われて断られないなと思ったら
それもう聞いた時点でAにしろBにしろAIの判断に従うことになるから
スピーカー 2
じゃあ自分の一票は5人分だって思っとけばいいんだな
スピーカー 1
それを打ち消せるそれを意識で打ち消せたらもうバイアスに勝ってるからねその人はね
そうだねそうだね
スピーカー 2
どうやってそのバイアスに勝てばいいんだろう
でも聞きたくなっちゃうよね
スピーカー 1
もう自分でもう聞かないってことだよね
スピーカー 2
聞かずに選ぶってことなかなかできんくない
スピーカー 1
そう
スピーカー 2
だってさ一応聞いとくかってなんない
スピーカー 1
そうそれがねそれが罠なのよ
罠なんだろうね
スピーカー 2
こういうのでこっちを選ぼうと思ってますけどいいよねみたいな
ダメですって言われたらもうダメってことでしょ
そう俺もねそれでねダメですって言われてチキったこともあるから
でもそれはどっちが正解なの
スピーカー 1
いやわからんそれはまあ結局ね
スピーカー 2
答えがあるものを聞かなきゃダメってことか
スピーカー 1
正解はないんだけどね別にどっちが正解とかないが
結局AIの判断に従わざるを得なくなるよねってこと
その結果いいねあの結果が出ることもあるしと
スピーカー 2
従った方がいい人もいっぱいいんじゃない
スピーカー 1
そうね
スピーカー 2
僕に考えもできずに変な風になっちゃうくらいな
スピーカー 1
まあそうそうそうそれはあると思う
結局俺はどうしても判断を上げたいときは
ジェミにチャットGPT来る音全部に聞くみたいな同じ質問
お互い性格が違うからちょっとね
スピーカー 2
それでみんなBBBってなったらもう逃れるようがないよね
スピーカー 1
もう逃れるようがない
だからもうそれでBに取り込まれたことはある
スピーカー 2
やばいじゃんそれ3人に聞いたら
スピーカー 1
みんな同じこと言ってるなと思ったこともある
それは俺が間違ってるかもしれないってやっぱなっちゃうよね
本当バランス感覚むずいんだけど
スピーカー 2
聞いちゃダメって言っても聞くよね
スピーカー 1
ダメなことはないんだが
スピーカー 2
聞いちゃうよね
スピーカー 1
かなりAIに引っ張られるよっていうのは意識しておいた方がいい
スピーカー 2
聞き方答え方だよねAIのね
そのさ煙草のパッケージにめちゃめちゃ害がありますって書いてあるようなのと一緒でさ
反対が正しいことも十分あり得ます的な
スピーカー 1
そうねだから自分で判断をするヒントをもらうっていうのはいいかもしれない
スピーカー 2
どこに流れる分には良さそうだけどねよくわかんないとこに流れるとねちょっと
スピーカー 1
そんな感じですね他にもなんかあるかな
前ちょっとねちょっとどっか忘れちゃったらすげー気になるコメントがあってた
支部長がナノバナナ言えてないのが気になるっていうコメントがどっかであった
ナドバナナって言ってるよねずっとみたいな
滑舌みたいな話
滑舌の問題とか多分すごい鼻の調子が悪かった時だよね多分な
スピーカー 2
あそっかリベンジする
スピーカー 1
だからそれでナドバナナってずっと言ってたっていう
スピーカー 2
ほんと行ってみるリベンジしてみる
スピーカー 1
いいよ
ナノバナナ
スピーカー 2
あれもう一回どうぞ
スピーカー 1
ナノバナナ
スピーカー 2
言えてますかね皆さん
スピーカー 1
ナドバナナ
スピーカー 2
ジャッジをお願いします
スピーカー 1
ナドバナナ
それでちょっとどっかであって確かに俺ちょっとナノバナナナドバナナって言ってんなみたいな
スピーカー 2
最初の方ってこと一番
スピーカー 1
そうだね結構最初の方だね
スピーカー 2
ナノバナナ回最初だよね
スピーカー 1
いやそれが速報会言ってる時じゃないかな
スピーカー 2
途中で
スピーカー 1
結構さ多分咳き込んでた時とか
スピーカー 2
咳き込んでた回あったね
スピーカー 1
そこじゃないかないきないかなパート1なのかな
わかんねーやパート1だったらすごい元気だったんだけどな
スピーカー 2
リベンジということで
スピーカー 1
はいという感じですねはい
いろいろポジティブな意見をいただいておりまして
嬉しいですね
はいありがとうございます
これくらいかな
これも細かいのいろいろいただいてるんですけどリポストとか見させていただいてますんでジャンジャンくださいよろしくお願いします
スピーカー 2
本当に飛躍していきたいっすねこれ
スピーカー 1
ね本当にそうよ
いい番組だと思います
スピーカー 2
いやなんか本当あれながらね支部長のやっぱりさ中身すげーあるしさ
スピーカー 1
ありがとうございます
いや俺また話してて楽しいし
いやなんかね全然ものづくりのラジオも個人でやってるポテキャストね
頑張ってやってるんだけど
伸びしろというか伸び的にはやっぱこっちのほうが伸びる伸びてるからさ
スピーカー 2
AIだしね
スピーカー 1
そうそうそうこっちもねやっぱね力をどんどん入れていきたいよね
スピーカー 2
ちょっとどっかでこう石を切ったようにバーンて伸びることを夢見てますよ
スピーカー 1
でもそうだと思うよやっぱ戦略もいるけど運もあるからなんか一個きっかけでボンって伸びることはあると思う
スピーカー 2
地道にやりつつちょっとXでわちゃわちゃしつつかな
スピーカー 1
そうだねなんか前もカネリンにも言ったけどやっぱ変化は大事だから
同じことをやりつつも変化をさせていかなきゃいけないから
いろいろ振りながら継続っていうところだけは維持してやっていけたらなと思うね
スピーカー 2
そうね
スピーカー 1
というところでございますね
そうだ全然関係ないAIも全然関係ないんだけどさ
カネリン結局分割キーボード買ったん
スピーカー 2
買ってない買ってない
スピーカー 1
ずっと欲しい欲しい言ってたけど
スピーカー 2
なんかさああんまりイメージ湧かないまあ使ってみないとイメージ湧かないけどね
ケンスーさんがやたらずっと言ってんじゃん
スピーカー 1
あそうそうそう
スピーカー 2
煽ってくんじゃん煽られれば煽られるほどちょっと抵抗したくなるじゃん
スピーカー 1
そっちなんだよね
スピーカー 2
なんかあんなんだに何がいいの支部長も分割派
スピーカー 1
あのね俺は買ったよ
スピーカー 2
どう
スピーカー 1
買ったけどまだ来てない3月に来ます
スピーカー 2
3月
スピーカー 1
あれ全然そうあれね買ってすぐ来るもんじゃないの
買う買わないの話じゃなくて
ほんと
スピーカー 2
メルカリでいいよ俺
スピーカー 1
メルカリ出てっかな
スピーカー 2
そんなに大人気商品
スピーカー 1
分割もともと使ってたよ
今はあの戻したけど普通のキーボードに
スピーカー 2
戻したの
スピーカー 1
今はHHKBっていう高級キーボードを使ってる
スピーカー 2
HHKBキーボードは
スピーカー 1
そう
を使ってます
無地
無地うわ
スピーカー 2
真っ白
スピーカー 1
かっちょええ
これを使っております
スピーカー 2
静電より無接点
スピーカー 1
静電より無接点のねそうそうそう
よくご存知で
キーボードはクラであるって言葉がありますけど
スピーカー 2
クラであるって何
スピーカー 1
キーボードっていうのはですねあの馬乗る時のさカーボーイのクラってあるじゃん
はいはいはい
キーボードはクラであるっていうねHHKBの偉い人が言ってる言葉があって
そうなのね
だからクラってカーボーイってさ馬が死んでも
クラだけはひたすら自分のものを使い続けるわけよ
スピーカー 2
なるほど
スピーカー 1
だから馬っていうのは道具なんだけど
そのクラっていう腰掛ける部分っていうのは馬とのインターフェイスなわけ
スピーカー 2
インターフェイスはい
スピーカー 1
インターフェイス
だからこれっていうのはもう自分用のものを持っていると
自分の体にあったもの
それを考えた時にカーボーイがそうだったことを考えた時に
パソコンとの付き合い方を考えてみると
パソコン本体っていうのは馬と一緒なのね
必ず寿命が来て去っていくもの
なんだけどキーボードっていうのはパソコンとのインターフェイス接点だから
これはクラと一緒で自分の体にあったものを使い続けるっていうことが大事なんだと
わかりますそれ
なんでキーボードとかこだわりましょうぜって話ね
スピーカー 2
でハッピーハッキングキーボードに行き着いたんだ
スピーカー 1
そう最初に発見その発想を知りハッピーハッキングキーボードを使い
そのキーボードの大事さを知るのよ
スピーカー 2
知ったの
スピーカー 1
でどこでも同じキーボード使いたいなっていう
そういう気持ちになったわけ
ハッピーハッキングキーボードでかいのちょっと
60%キーボードだこれ60%
フルキーボードに対して60%キーがあってでかい
もうちょっとちっちゃい方がいいなって言って40%キーボードっていうのにはまったのよねもっとちっちゃいやつ
スピーカー 2
それって点キーがないとかそういうこと
スピーカー 1
だいぶないよ40%超ちっちゃい見る
スピーカー 2
カラーリンしか見せられないけど見よう見よう
スピーカー 1
ちょっと待って
スピーカー 2
いやねキーボードの話はね今支部長語り始めたけどね
俺もねもう一通り二通り回ってきてるんですよね
スピーカー 1
そうだねこれこれ40%
スピーカー 2
おおもう何えっと
あの文字の3列とスペースのとこしかないみたいな
スピーカー 1
そうこれVOLTEX COREっていうあのキーボードなんだけど
打つとこしかないみたいなね超ちっちゃい
スピーカー 2
数字がないね
スピーカー 1
筆箱ぐらいの大きさだよそう
これをもう会社にも持ってくし家でも使うってことをずっとやってた
スピーカー 2
すごい偏屈な人って感じで見られそう
スピーカー 1
もう会社でも何それみたいな
何を持ってんのこれをさもうこれしか使いたくないからノートパソコンの上にこれ置いて使うのよ
ノートパソコンに付いてるキーボードって使いにくいなっていうので
ノートパソコンにもこれをブリッジっていうのを置いてこれを使うと
っていう風にやってたんだけど
これさやっぱ40%ってちっちゃいのよ見て分かる通り
スピーカー 2
ちっちゃいな打ちにいくと
スピーカー 1
そうするとやっぱこのキュッとするのねプレーリードックみたいな感じで
スピーカー 2
ああそうだ
スピーカー 1
やっぱ肩が疲れる
スピーカー 2
肩がね
スピーカー 1
このサイズをこのコンパクトさを維持した状態で
肩が広がるものないかなって思ったら
これを分割した40%キーしかない分割キーボードっていうのが
いいよねってなるわけ
スピーカー 2
手が広げられるからね
スピーカー 1
そう肩を広げられるからだって肩幅あるじゃん肩幅の前に
手を置くのが自然でしょ人間って体勢的に
スピーカー 2
そうだよね
スピーカー 1
体に置くのってちょっと不自然じゃん胸しまるし
だから絶対分割の方がいいわけ
しかも持ち運べるじゃん40%だったら
コンパクト
っていうので40%キーの分割キーボードを買ったのよ
なんだけど世の中にはそんなキーボードなかなか売ってなくてですね
自作キーボードしかなかったわけ
スピーカー 2
自作か
スピーカー 1
だからキットを買って自分でハンダ付けして作るってことをやったんだけど
それをしばらく持ち歩いてたが
自作キーボードは寿命が短いと
壊れるんだ
自分で作ってるから壊れると