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みなさんこんにちは、草のみきです。 宮武哲郎です。
Off Topicは、アメリカを中心に最新テックニュースやスタートアップ、ビジネス情報を緩く深掘りしながらご紹介する番組です。
今回のトピックは、セカンドブレインとAIアシスタントについて話していきたいと思います。
今回は、AIトレンドじゃないですか。
今日、AIの中でもちょっと掛け算をしているので。
でも、セカンドブレインツールは、私も気になっています。使ってみたこと、トライしたことはあります。
実際、どういうのを使ったことあります?
えっと、あの、Obsidian。
あー、はいはい。
Obsidian。黒い石の、紫色の石のツール。
いろんなタグをつけて、いろんなメモの相関図みたいなのが作れるみたいなやつとか。
あと、MEMっていう、アンドリーセンがどっかで調達してたツールとか。
ロームリサーチもトライしようと思ったことありますね。
でもあれ有料だったから、諦めたかもしれないですけど。
そうですね、実際オフトピックだとNotionとかも使っているので、Notionもそういうセカンドブレイン的なツールにはなるのかなと思います。
簡単にセカンドブレインって何かというと、自分の考えとかをより簡単に、よりうまく整理してくれるツール。
ていうのが、たぶんすごいシンプルな言い方だと思うんですけど。
ずっとこのセカンドブレイン、メモアプリって呼んでいいのか、セカンドブレインアプリって呼んでいいのかわからないですけど。
ずっと存在はしてますよね。
そうですね、でもロームリサーチとかObsidianとかの面白いところというか、他のメモアプリと違うところは、
Notionとかは階層の、このファイルの中にこれがあってみたいな階層の考え方だと思うんですけど。
他のロームリサーチとかは、何ていうか、俯瞰でというか、メモ帳の中に他のメモ帳がどれくらい相関性があるかみたいなタグ付けとか、
なんかそこにリンクが貼れたりみたいな、ちょっと自分のウェブサイトというか、ウィキペディアみたいな感じの要素もありつつ、
そのメモ全体の中で分析をちょっとしてくれるというか、どういう言葉がよく出てるのかとか、わかるみたいなのはちょっと階層じゃない考え方ですごく面白いなって思った。
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そこがなんか衝撃だったポイントですかね。
実際に多分、くさなさんは僕も、なんかいろんなこういうセカンドブレインアプリっていうのを使ってみたと思うんですけど、
僕の個人的な感想からすると、なんかうまく使ったアプリがやっぱりなくて。
どこらへん使われました?
ロームを少しだけ試したことがあったのと、あとMEMは実際使ったのと、あと何社か他のサービスを使ったことあるんですけど、結局続かなかったりとかっていうところで、
じゃあなぜ続かないのかっていろいろ考えた中で、いろんな課題があって、これはちょっとあのポッドキャストの後半とかでも話すんですけど、
その課題が解決できない限り結構難しいのかなと思ってたんですけど、それがようやくこのタイミングで可能になってきたのかなと。
なんで今日のポッドキャストのエピソードはこのセカンドブレインの進化の話だったり、
そもそもなぜこの情報の処理というか、そういうのが必要になってくるのかっていうところから、新しいセカンドブレイン的な話とか、そのAIシステムとかの事例紹介をちょっとできたらなと思っていますと。
まずなんかセカンドブレインって名付けたのがなんか天才的ですよね。コンセプトがなんかすごくなんかワクワクさせる、なんか言ってみればメモアプリっていうプロダクティビティツールの一つなわけじゃないですか。
だからなんかその自分の第二の脳となるみたいな概念ってすごく、まあ確かにそう思うんですけど、すごい名前の付け方がすごいなと思いました。
イメージが分けやすいですよね。特になんかSF映画とかでなんかありそうなものとかでもある気がするので、なんかそれがなぜ重要なのかと言いますと、
たぶん今の世の中とあと個人でもそうですし、社会的にもそうですけど、どんどん大量の情報を見ているので、そこの消費量が増えてるんですけど、そこの処理が進んでない。
そうですね。
で、やっぱりこの複雑な情報環境の中でいる中で、ある理論があって、情報のスケールには敷地があるみたいなところで、いわゆる社会がどんどん大きくなる上で、いろんな取引とかいろんな情報が記録されるんですけど、
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それをいわゆる処理するためのテクノロジーだったり、アドミン的なレイヤーが作られたりすると思うんですけど、どこかのタイミングで、その情報を作ってる情報を処理ができなくなってしまったときに、社会が葬るんじゃないかと。
どういうふうにそのテクノロジーが発展したかというと、我々の時代ですとやっぱりインターネットでしたり、でも本当に昔だと初期言語とか印刷機とかそういうものがあって、インターネットもそうですし、印刷機とかもそうですし、その初期言語も全部そうだと思うんですけど、それによってどんどん情報がより複雑になってきたじゃないですか。
そもそも大量に増えたっていうのがあるんですけど、インターネットでしたらアテンションエコノミーっていうぐらいだと思うんですけど、いわゆる何が本物で何が真実で何が偽物かっていうのが分かりにくくなる。
あとはやっぱり個人とか社会の中でフェイクニュースとか、そもそも信頼が落ちたりとかしているのが、この社会がどんどん情報の処理に間に合ってないのを一部表しているのかなと思っていて、
だからこそそのためにこういう情報処理の一つの個人、特に個人の手段としてはこういうメモアプリとかこういうセカンドブレインっていうのが出てきていると思うんですけど、これがエバーノート時代が多分メモアプリと呼ばれていて、今だとどちらかというとセカンドブレインとか。
でもその前にもツイッターとかもなんかパブリックタウンスクエアって呼ばれたりしてたと思うので、いろんな個人のナレッジを蓄積するっていうアイディアって過去にいっぱいあって、一時期デジタルガーデンと呼ばれたり。
デジタルガーデンって呼ばれた時はあったりしたので、いろんな形がある中で、セカンドブレインが多分一番今現在だとしっくりしている名前の中で。
デジタルガーデンっていうのはどういう意味でデジタルガーデンなんですか。
自分の庭の中でいろんな情報を育てるっていう意味合いとかも含めてですけど。
なるほど。
いわゆる一つ一つのアイディアを種として見て。
なるほどです。
その中で草野さんも言いましたけど、ロームリサーチっていうサービスが出てきた時、たぶん2019年とかだったと思うんですけど、ちょうど草野さん覚えてますかね、一時期ロームvsノーションのすごいどっち派なのかみたいな時期があって。
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その対等してる時が。
対等してる時があって、一気にロームの方が人気だった時期もあって、今は完全に逆転してますけど。
それこそ2020年にロームが200ミリオンの地下倉庫で9ミリオン調達しているんですけど、これシードラウンドでやっているので、結構高めのバリエーションで調達してたんですけど、
それこそストライプ兄弟とかも出資してたり、結構著名なVCとかも投資している中で、本当にカルトブランド的な盛り上がり方をして、ツイッターで一時期ハッシュタグロームカルトってすごい流行ったり。
でも今もなんかそういうロームリサーチもそうですし、なんか根強い人気はありますよね。なんかコミュニティになってますよね。
ハウトゥーがちゃんとあるから、まあノーションもそうですけど、いろいろなんかコツみたいなのをシェアするコミュニティみたいなのありますよね。
一回多分そのコアユーザーになるとなかなか離れづらい。
メモアプリはそうですね。
特にロームとかセカンドブレイン的なものがすごくて、
1年間で多分10万人ぐらいのユーザーを集めて、初年度で1ミリオンぐらいのARRでクローチ化したっていうところなんですけど、
ロームの一つのやろうとしてたことは、このナレージグラフを作ることで、
クサガさんもちょっと話しましたけど、リンクの付け方がちょっと特殊で、
双方向のリンクの概念がロームの考え方で、
今までのメモアプリって、違うメモへのリンクを飛ばすっていうことはできたんですけど、
そのメモから違うメモに飛ぶだけ。
いわゆる戻ってこれない。
っていうのを双方向でやることによって、メモのネットワークシステムを作れるんじゃないかっていうのが弟の概念だったと思うんですよね。
で、これでいろんな、それによって実際にネットワークを作る人とかもいたりしたんですけど、
非常にいろんな課題がそれによって生まれたりしていて、実際何をリンクするべきなのかとか。
難しいんですよね、これが。
すごい難しいですよね。
でも私もそのメモアプリ、友達がうまく活用してて、今度使い方を教えてもらおうと思ってたんですけど、
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うまくできてる人はできてるんですけど、なかなか何から始めればいいんだろうみたいな。
そうですよね。
セカンドブレイン構築したいけど、軸は何なんだろうみたいなのありますよね。
実際これって考え方のシステムなので、この人によってうまくいくケースと、この人によってうまくいかないケースがあったりするので、
そこの情報の整理の仕方っていう風に考えないといけないので、そこは多分相性もありますし、
それが果たしてどこまで役に立つのかっていうところもあるので。
逆に宮武さんとか、たくさん情報を見てるじゃないですか、どうやって整理してるんですか。
整理というか覚えてたりとか、これ後で調べようみたいな、いっぱいタブ開くじゃんみたいなことってあるあるじゃないですか。
それを消化していくみたいな、どんどん潰していくみたいな感じなんですか。
そうですね、どんどん潰していくっていうところは、ただなんかタブを開きすぎると、ちょっとなんかすごい嫌な気分になっちゃうんで。
あーわかります。
全部対応しないといけないってなっちゃうんで。
なので、例えばツイッターとかですと、保存したりしますね。
このリンクを後で見返そうって思ったり。
ブックマークってことですか。
ブックマークっていうか、単純にリンクをコピペしてます。
メモ帳にってことですか。
えっと、スラックにです、これは。
ツイッターの場合はスラックにやって、そうするとリアルタイムでやらないといけないんで、後で。
それは、じゃあ見たら消すんですか。
見たら残してはいるんですけど、でも基本的にツイートをその時に開けて、それでリツイートするなり、情報を消費するなりしてっていう感じですね。
メモは今、いまだにEvernoteを使ってますけど、特にある程度ホルダー分けをしてるぐらいなので、タグとかは全くつけてないですし。
新しいページでまた作るみたいなことですか。
新しいページ。
一つのメモ帳をずっと書き続けてるのか、それとも今日の新しいメモみたいなのを作ってるイメージですか。
Evernoteに関しては、基本的には、それこそこのオフトベックのエピソードの台本とかを入れてたり。
リサーチのまとめみたいなのを。
どっちかというとそれですね。
メモに関しては、サブライブテキストってコード書くやつですけど、それにひたすら書いてるっていう感じですね。
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忘れちゃったりしませんか。
忘れちゃったりするケースはあるんですけど、だいたい何を検索して、それで過去のノートを見つけたりとかするノート。
基本的に今は結構記憶を頼りにしてるので、それって多分どっかのタイミングでやばいことになる気がするんで。
記憶力すごいですもんね。
結構でも、あの記事なんだっけとか、あのツイートなんだっけっていうのを忘れるときも全然あるので。
前にスターウォーズのスリフ全部覚えてたみたいなことありましたよね。
昔はそうですね。
すごいですよね。
その時期は、それはもう毎週見てたんで、それはそうなっちゃいますよ。
いや、毎週見てても無理ですよ。
いや、毎週見てたらそうなるんですよ、ファンであれば。
そうならないです。
そう、絶対そうなるんで。
いやいやいや。
だってそれこそ好きな曲の歌詞とか覚えるじゃないですか。
いや、4分ですもんそれ。
でもそれと同じことです。
3分ですもん。
それと同じことです。
同じことじゃないです。
いや、すごい。
ちょっとその人によって考え方、記憶の、というか、頭、ブレイン違いますもんね。
確かに。
なので、特にそのロームとかってすごい、あと実際セカンドブレインの、なんかその教える人とかいるんですけど、
それもなんか特定の考え方なので。
教える人っていうのはそのツールの。
セカンドブレインのやり方っていうのが実際あって。
ツールのやり方をいろいろ教えてくれるみたいなことですか、タグの付け方みたいな。
いや、単純にその、頭の中の整理の仕方。
そんな人が。
それがただそのロームとかと若干違くあったりとか。
へー。
なので、我々が言うセカンドブレインっていうのはもうちょっとジェネラルな、ロームとかいろんなものを含めてのものですけど、
ちょっと名前忘れちゃったんですけど、
なんか特定の人がそのセカンドブレインセオリーって言ってるのかな、わかんないですけど。
で、なんか実際に授業を教えたりとかそれに対して。
なんか本も書いてたんで。
こういうふうに記憶力、記憶ってしたらいいよみたいなことですか。
そうですね、なんかこういうふうにそのメモを整理した方がいいですよとか。
えー、それ知りたいですね。
普通に勉強したい、それは。
それがフィットするのかわかんないですけどね。
でもなんかその、なんていうか、
ハウトゥーを学んだら整理しやすくなる可能性もありそうだなと思って。
そうですね、それは全然かなと思うんですけど。
ここの、なんですかね、そのロームとか、そのメモアプリに関しての一つの大きな課題って、
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メモの中の情報ってすごい幅広いものがあって、
例えば比較するとCRMって、例えばセールスポットとかハブスポットってあるじゃないですか。
あれってもう顧客ベースで情報を記録するわけじゃないですか。
はい。
なのですごいスペシフィックなんですよね。
この会社に関しての情報でしかもある程度もう決まった情報をインプットしましょうと。
でもメモってすごい、なんか何でもできちゃうので、
どんな情報でも入れられるので、なので非常に整理がしづらいもの。
そもそもこのタグの仕方が正しいのかとか、このカテゴライズの仕方が正しいのか、
このフォルダの付け方が正しいのかっていうのが、その時だと分かんないんですよね。
確かに。
なのでそこが一つ大きな課題としてあるんですけど、
なんかこのセカンドブレインっていうアイネって本当に昔からあるんですけど、
1997年にいまだに存在するんですけど、いまだにインターネット上で存在するんですけど、
ザブレインっていうアプリがあって。
アプリ?ウェブアプリ?
ウェブアプリですね。
へー。
いわゆるマインドマップ的な機能なんですけど、
やっぱりそのコアユーザーってどんどん使うじゃないですか。
なんでどんどん蓄積されるじゃないですか。
なんでその、これ2023年3月時点だったんですけど、
これ実際僕がこの台本書いてた時なんですけど、
ザブレインの一人のアドバイザーのジェリー・ミカルスキーさんっていう方が、
ずっともう多分98年とかからずっとザブレインを使っていて、
なんで今各ノード、1個1個のバブルが53万個ぐらいあって、
バブルその1つの分岐みたいな。
そのマインドマップにつながってる1個1個のノードですよね。
へー、どういうメモの仕方してるのか気になりますね。
使い方を教えるし。
それでどこまで実際過去にたどり着けるのかっていうのもすごく気になったりするんですけど、
でもそれだけのものを作ったのはもちろんすごいですし、
実際に草野さんにも前にも話しましたけど、
オフトピック社内でセカンドブレイン的なものを作ってもいいのかなって一時期話したことがあって、
実際にオフトピックで情報収集してるものを全部うまくまとめて、
それをデータベースをサービス化するのかわかんないですけど、
そういうのを提供するのも可能かなと思って、
実際にある会社にそういう相談もしたことがあるんですけど、
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やっぱり難しくて最終的には。
どう難しかったんですか。
いろんなところで難しいんですけど、
まず結局メムもそうですし、どのメモアプリもそうですし、
マニュアルな追加のワークフローがかかるので、
それをメモしないといけないとか、それをどっかで保存しないといけないとか、
メムの場合、ツイッターとかでこれをメムしてくださいとかって言わないといけなかったりとか、
それ言わなかった瞬間、それがもうなくなるじゃないですか。
たしかに。
例えばミーティングをメモしてた時に、
例えば半分の話をメモした場合に、もう半分メモしてないので、
その話を思い出したければできないじゃないですか。
結局自分の判断によって自分のキュレーションをめちゃくちゃ頼らないといけない。
そうですね。
追加のマニュアル作業がかかってしまうっていうところなんですけど、
これがこのタイミングで解決できるのかなと思っていて、今だから。
まさにスタートアップで、くささんもいろんな資料を見たと思うんですけど、
Why now? なぜ今あるべきかっていうスライドってあると思うんですけど、
まさにこれに当てはまるスライドが今この瞬間でできるのかなと思っていて、
それが技術的な要因が大きいんですけど、
ベースのインフラのレイヤー、基盤のインフラから最近のLLMのモデルとか、
AIモデルっていうのがいろいろセカンドブレイン領域を変えてるのかなと思っていて、
それの一つめちゃくちゃいい事例がrewindっていう会社でrewind.aiなんですけど、
これは概要を見ると人生の検索エンジンっていうのを書いてるんですけど、
すごいかっこいい。
大きな概念ですね。
ブレインとかではない、人生。
元々の目的、このサービスの目的が人間って記憶力があんまり良くないので、
いろんなものを忘れちゃうので、なんで完璧な記憶を提供したいですと。
去年の11月にローンチしたんですけど、
まずはマックのデスクトップアプリ、パソコンとかで使えるアプリとしてローンチして、
これちょっと後々なぜかっていうのを話すんですけど、
一応M1チップ以上のものじゃないと使えないというところなんですけど、
実際それをダウンロードして使い始めると何が起きるかというと、
24:01
基本的にずっと画面を記録していますと。
これが全部ローカル上で保存されるんですけど、
ローカル上で保存されたときに圧縮されるので、
基本的には数年分のデータが入るようになっているんですけど。
画面だけではなくて、マイクとかスピーカーともアクセスはできるので、
これはユーザーが許可すればですけど、
それによっていわゆる自分が何を話しているか、
電話会議中とかで何を聞いているかっていうのも全部記録できますと。
めちゃめちゃデータが重みそうですね。
でもこれが彼らの圧縮、いわゆるM1チップを使っているのはそこにあって、
3500倍ぐらい圧縮されるんですかね、ローデータ。
なので一応それですごい圧縮されたものになって、
それを記録して何ができるんだっていうところで言うと、
サービスがリワインド、いわゆる巻き戻しっていうとおり、過去を巻き戻せますと。
なので過去に、例えば1週間前に何を見てたかっていうのを戻れますと。
何見てたか。
何を聞いてたか、何を喋ってたか。
うわー、ちょっと怖い。
ちょっと怖いですよね。
なのでタイムマシン的な、Macとかであるタイムマシン的な機能を果たしているんですけど、
リワインドの創業者とかが言っているのは、ちょっとGoogle Mapsと似ているんじゃないかと。
Google Mapsがなかった時って、いわゆる場所の行き方を全部覚え、いちいち覚えないといけなかった。
それがGoogle Mapsがあると覚えてくれると、Google Mapsが。
確かに、見るだけですもんね。
見るだけっていうところなので、実際にこれを僕も使っているんですけど、
元々のユースケースとしては、過去のツイートとか、過去読んだ記事を戻りたいときにリワインドを使って検索とかできるんですよね。
キーワードベースで。
あの記事なんだっけみたいなのを使うってことですか。
そうです。例えば、あのストライプの記事って、1週間ぐらい前にストライプの記事読んだなと思ったときにストライプで検索すると、
ストライプが画面上に出たときを全部出してくれたり、
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話していればそこの部分がちょっと小さい動画として出てきたりするので、
そこの画面上のリンクをコピーペできたり。
いろんな意味で便利。あとはその実際、記事とかであればその記事のテキストをコピーペできたり。
そこも検索範囲に入ってくる。
そこも検索範囲に入ってくるっていうところなので、いろんな意味で非常に便利なんですけど、
もう一つのユースケースが、これは元々想定はしてなかったんですけど、
その創業者が言ってたのが、やっぱり電話会議のミーティングとかで、
いろんな会社名が飛び交ったり、たまに見過ごしちゃうじゃないですか。
聞いて、そのときメモし忘れるみたいなのありますよね。
ありますよね。例えば名前とか。
確かに、Zoomなどチャットに送ってもらって、なんだっけみたいなのありますよね。
消えちゃっても分かんないみたいな。
そうですよね。リワインドを使うと、本当に5秒前に戻るとか。
話してることを書き起こしてくれるので。
すごい。
なので、そうすると止めなくていいじゃないですか。
何ていう会社名ですかってもう一回聞かなくても。
確かに。
そういう意味だと便利になるのと、
あとはローカル上で保存してる理由は単純にプライバシー目的で、
いわゆる本当に他社から、他人からデータが見れないっていうところと、
によって会社で使っていれば、会社は従業員のデータを見れませんと。
あとはやっぱりインターネットがなくても使えるのが非常に重要になっているのと、
あと、AppleのM1チップ以上のデバイスじゃないと使えないのも、
やっぱり圧縮っていうところもそうなんですけど、
やっぱり使うエネルギー、まあまあ他のものだとバッテリーとか食っちゃうので。
なので、そういう意味だとM1チップだとある程度普通にパソコンも使いながらリワインドを使いますと。
便利ですか。
めちゃくちゃ便利ですね。
最近だとチャットGPTとかも連携していて、そこで質問ができたりとか、
例えばこの人をいつ会いましたかと。
そうすると過去のデータをチャットGPTが全部見てくれて、
それで文章で返してくれますと。
過去Googleカレンダーでこのページにこの人の名前あったからみたいなことですか。
画面上で全部見てるので、
例えばそのメール、この人最初にメールしましたよねとか、
なんかスラックでメンションしてましたよねとか、
本当に画面上を全部見てるので。
逆にめちゃくちゃヒットって検索でめちゃめちゃ出てきて、
どれだっけってなんですか。
もちろんその可能性もあるので、
一応アプリ別でもフィルタリングができたり、
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時系列とかで見れたりとか、
いろんなフィルター機能があるので。
なんかすごい、
そういうことができたことがないから、
どういう使われ方してるのか、
さっきも事例おっしゃってましたけど、
なんかこれ良かったなみたいなのあります?
人物名とかですか、やっぱり。
やっぱりこの記事、
1週間くらい前に読んだ記事が、
なんていう記事かを完全に忘れたっていう時には、
めちゃくちゃ便利でしたね。
なるほど。
でも、くさなさんが言うように、
やっぱりちょっと新しい発想でもあるので、
マジックモーメントが本当にその瞬間来ないと、
マジックモーメントって理解できないので、
そこが1つこのサービスの課題でもあるかなっていうのは思うので。
なので、このサービス自体がめちゃくちゃ流行るか、
正直分からないですけど、
これができることがまず重要だと思っていて。
はい。
これがいろんな意味で、
セカンドブレインの課題解決につながっていて、
やっぱりさっきも言ったように、
何をメモするとか、
後で役に立つかどうかって分かんないじゃないですか。
みんなどういうことをメモしてるんですかね、逆に。
これがでも、たぶんみんな違いますし、
例えばローム的なやり方とか、
セカンドブレイン的なやり方を取るときに、
やっぱりメモしないといけないので、
やっぱりメモしないといけないんですよね。
例えばローム的なやり方とか、
セカンドブレイン的なやり方を取ると、
やっぱり違うやり方なんですよ、それぞれ。
何をプライオリティするかっていうのが違うんですけど、
でも結果選んでるので、
結果フィルタリングを人間がやってるんですよね。
でも、そもそもこのリワインドとかですと、
全部メモってるんですよね。
なので、もちろんプライオリティ付けっていうのが若干やってないので、
それはそれで課題としてはあるかもしれないんですけど、
ただ全部のデータを記録することで、
何がいつ役に立つか分かんないって考えるとめちゃくちゃ便利で。
それをでも探し出すキュレーション力みたいなのがありそうですね。
でもここがLLMの役割なんですよね。
ここが多分AIとかの役割で、
多分それこそロームとかセカンドブレインとか、
メモは多少ないそうかもしれないんですけど、
やっぱりそういうサービスって、
もうプライオリティが最初から決めているわけなので、人間が。
そうするとそれ以外のプライオリティ付けって見れないんですよね。
でも全部のデータを最初から持っていれば、
そのプライオリティ付けをLLMにお願いして頼めば出してくれるんですよね。
たとえばどういうことですか?
33:01
例えばですけど、
外に出すメモの取り方が人物ベースで取ってた場合、
そうすると会社ベースではなかったりするので、
そうすると後々会社で調べるときが超めんどくさかったり。
でも最初からそういうふうにマニュアルでメモを取ってしまった場合に、
変えられないので。
なるほど。
でもたとえばこのLLMを使うと、
会社ベースで出してください。人物ベースで出してください。
どっちも全部が可能になるので。
確かに。
これは本当に超シンプルな事例を出しましたけど、
やっぱり全部のものを取っているっていうのが一つ重要なポイント。
後々LLMとかAIにお願いして、
プライオリティとか整理の仕方を後々お願いするっていうやり方は確かにあるなっていう。
そうすると複数の整理の仕方ができるわけじゃないですか。
いわゆるこのときは会社ベースで見たい。
このときは人物ベースで見たい。
このときは人の発言ベースでメモを読みたいとか。
めちゃめちゃその人有益なメモをされてる方ですね。
でもそれができないんですよ、人間は。
だからAIであればそれを整理してくれるんですよ。
確かに。
たぶん今まで何が起きたかというと、
今までの整理の仕方がワンパターンしかできなくて、
でもインターネットによってより情報が複雑になってきた中で、
それを意味を分かりやすくするセンスメイキングなシステムがなかったっていう。
それがこのリワインドが一事例ですけど、
全情報をパッシブに取りながら、
ローカルで確かに整理してくれるっていうのは。
そうですね、AIで整理してくれるっていうのが、
いわゆるそうするとワークフローも変えなくていいので、
これメモしようとか、
これはメモしないでおこうとかっていうのが全くないので、
なので全く普通の普通に仕事しながら勝手にメモしてくれるっていう。
もはや何が大事か。
でも何が大事かってその瞬間その瞬間決めるものじゃないですか。
メモを取るとその瞬間大事だと思ってるものをメモしてるわけなので。
でもそれを分かんないですけど、
1ヶ月後振り返るっていうか、そのメモを使いたい時に、
いやこういう視点じゃなかったんだよなとか。
だから違う視点で本当はメモしてほしかったんですよね。
最近ですとこのチャットGPTの連携を通して、
例えば先週の金曜日何をやりましたかとか、
そういうのが全部あったりするようになっていくので、
こういうデータを取り入れて、
こういうソフトウェアって多分どんどんデバイス側にも入ってくるかなと思うので、
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それこそiPhoneとかGoogleのPixelとか、
特にボイスアシスタントを持っているところとかに関してはすごい相性がいいかなっていうところでもあって、
今までリワインドで話してたことって、
パッシブで情報収集、パソコンがしてくれて、
ユーザーがAIを通して、
その瞬間その瞬間必要だった情報を取り出す、
ということだったんですけども、
そういうのがあって、
もう一つ大きな変化がこれから起きると思っていて、
こういうサービスによって。
これがAI業界ですごい最近言われている話なんですけど、
それがどういうふうにアクションにつながるか。
人間がってことですか。
いや、AIがアクションをどう起こすかっていうのが、
実際にアクションにつながるかっていうのが、
実際にアクションにつながるかっていうのは、
人間がってことですか。
いや、AIがアクションをどう起こすかっていう。
いわゆる今までってテキストを作るとかAIが、
画像を作る、生成するっていうのがあったんですけど、
そうではなくて、
AIがパソコン、例えばパソコン上のツールを使ってアクションを取ってくれる。
アクションっていうのはどういう。
例えばメールを書いてくれたり。
すごい簡単に言うとですけど。
なるほど、なるほど。
ユーザーからすると、言語、LLMを通してリクエストをして、
そのAIがそのリクエストを理解して、
どういうツールを使うべきかを考えて、
ユーザーの過去の行動とか歴史とか履歴とか、
どういうバイアスを持っているかによって、
自ら行動してくれる。
そういうサービスっていうのが実際出始めていて。
もう出てるんですね。
もう出てますね。
一社は、これはちょっともしかしたら来週話すAdeptっていう会社はあるんですけど、
今日、今週ちょっと話したいのがLindyっていう会社で。
はい。
Lindy.aiだと思うんですけど、
この会社はまさにそのLLMのトレーニングをさせて、
そのカレンダーとかメールとかそういうのを、
AIが使えるようにしていて。
で、どういうふうにトレーニングしているかというと、
実は割とシンプルで、
AIにいろんなツールの使用書を投げてるんですよ。
例えば、スラックのAPI使用書とか。
で、それをAIが読み込むと、
なんとなくそのAPIの使い方がわかるんですよね。
確かに使用書ですもんね。
そうですよね。
一番わかりやすく書いてるかもしれない。
そのために存在するものですからね。
なので、それをいっぱい読み込ませて、
もちろんアプリとの連携とかも多少必要ですけど、
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それをやるとユーザーがパソコン上でAIに目的を与えると、
それをAIがどのツールとかを活用すれば、
その目標を達成できるかっていうのを考えてくれる。
場合によっては実際やってくれる。
はい。
で、例えばなんですけど、
今日のミーティングの前に電話会議のリンクと
参加者の情報を送ってくださいと。
はい。
で、お願いしますとAIに。
そうすると、AIは考えるわけなんですけど、
じゃあこのミーティングっていうと、
Googleカレンダーに行けばわかりますよねと。
秘書。
でも本当にまさに秘書なんですよ。
Googleカレンダーに行って、そこでリマインドを作って、
5分前にGoogleカレンダーのリマインドを送りますと。
さらにGoogleカレンダーの中には、
参加者のメールアドレスがあるわけなので、
そこで名前とかベースで、
LinkedInで各参加者のプロフィールを集めて。
さらに参加者と、もしミーティングを過去にしていれば、
そこのミーティングのZoomのデータに入って、
そのミーティングのサマリを作って、
で、全体のものをSlackで送ってくれると。
確かにできますね、それは。
できるじゃないですか。
で、それをいわゆる1本のリクエストで、
それを全部やってくれるんですよ。
なので、くさがさんが本当に言う通り秘書なんですよ。
それによって人間どうなるんですかね。
採用面接とか、大量に人のミーティングを
さばかなくちゃいけないみたいな状況だったら、
確かにありな気がするんですけど、
重要なミーティング、そんなにミーティングが限られるミーティングの中で、
こういうことされて、
こういう共通点ありますよね、調べましたよみたいな。
でもこれって秘書がいることと同じことだと思うので、
実際最終的にミーティングするのはその人だし、
そこで秘書がミーティング出たら、それはそれでやばいと思うんで。
そこいったらちょっとあれですけど、
ただ秘書との違いって、
秘書は抱えたことないんですけど、
大体秘書、
それはないですよ。
使えるとパスワード全部渡さないといけないんですよ。
確かにメッセンジャーとかも共有したり、
アカウント共有したりみたいなのされてる方いますもんね。
そうなんですよ。なので結構なリスクがあって。
このAIに関してはAPIとかの連携なので、
ある程度いつでもブロックができますし、パスワードを一切渡してないので、
42:04
できることがある程度限られてはいるというところで、
そのAIが何をやってるかというと、タスクを与えたときに、
そのタスクを達成するためにコードを書き始めるんですよ。
いわゆるRPAと似たようなことですけど、
これを実現するためにはこのツールを使って、
こういうタスクを全部終わらせますと。
もう一つの事例が、
プライティが何をやってくれるかというと、
メールを朝起きると、例えば100ぐらいのメールが来たとすると、
それを読むのって全部大変なので、
プライティ漬けをしてくれますと。
これは何となく他のサービスもやってくれると思うんですけど、
それプラス、ドラフトとして重要な返信するべきメールに関して、
ドラフトの返信を作ってくれるんですよ。
最高。
本当にティッシュのもっと良いバージョンなんですよね。
しかも、このリンリーは過去のGメールのやり取りを全部見れるので、
自分の書き方だけではなくて、
相手によっても書いてくれるんですよ、書き方を。
働くとは何かみたいなのが考えさせられますね。
でも確かにメールの返信って、
意外と時間かかっちゃうなみたいなものでも、
すごいですね、それは。
それは便利だけど、ちょっと怖いですね。
そうですね、ただ一応ドラフトだけなので、実際に送らないので。
アクションはしないっていう提示をしてくれる。
例えば、それこそ秘書みたいにワークフローをやらせるときに、
この時はこれをやってくださいねっていうのもお願いしっかりできるんですよね。
例えばなんですけど、お客さんをオンボーディングするときに、
必ずNDAは最初に締結させてくださいというのをリンリーに言えたりするので、
そうすると必ずそれを一番最初に出してくれたりするので、
このリンリーを作る上では、確実性と重要度をAIを作る上で考えてたっていう創業者が言ってたんですけど、
まず確実性っていうのはどれだけ正しいレスポンスを、
その質問に対して、目的に対して出せるかっていうところと、
あとそれが正しければどれだけこの判断って重要なのか。
それによってリンリーは自らアクションを取るのか、
それとも確認を取るのかっていうのを決めてるんですよね。
45:01
なんで、例えばですけど、
リードオンリー、例えばさっき出した、
ミーティングの前に事前に様に送ってください。
そういうのって自分しか影響されないので、
それは勝手にやっちゃうんですよ。
他に影響がなさそうですよね。
そうなんですよ。でもメールを外部に送るとなると、
それを確認したいじゃないですか。
より重要なので、それはドラフトで終わるんですよ。
これも秘書とかも多分やってくれることだと思うんですけど、
確かに確認が必要な。
AIの性質に今合ってますね。
それっぽいというか正確な回答はしてくれるけど、
最後アクションは確認は人間がするみたいな。
そうなんですよ。その発想がすごい重要で、
草野さんが言ったように、
人間が最後確認するっていうか、
人間がエージェンシーを持つっていうのがすごい重要で、
ちょうどこのエピソードが公開されるだいぶ前なんですけど、
このエピソードの準備をして始めたタイミングが、
マイクロソフトがマイクロソフト365コーパイロットを
ローンチした翌週ぐらいで、
この365コーパイロットっていうのは、
ExcelとかPowerPoとかWordとかにGPT-4を組み込んだ発表だったんですけど、
そのAIアシスタントをコーパイロットとマイクロソフトが呼んでいて、
その発表の時のマイクロソフトCEOのサティアさんが話してた内容がすごい面白くて、
まずはマイクロソフトの話をする前に、
人間とコンピューターの仕事の仕方、関係性が変わっていると話をしていて、
1945年にワネバー・ブッシュさんっていうアメリカのエンジニアの方があるエッセイを書いたんですけど、
そのエッセイの中では未来的なデバイスの話をしていて、
Memexっていうデバイスなんですけど、
それが何のデバイスかというと、
人類の全部の本とか記録とかコミュニケーションが保管されているデバイスで、
それによって人間がナレッジをどんどん取り出せる、
それによって新しい仕事のやり方とかあるっていうところで、
いわゆる人間と機械とかAIとかの新しい関係性が作れるんじゃないかという発想だったんですけど、
その後にサティアさんが1968年にGUIができたり、
パーソナルコンピューターができたり、ウェブがインターネットができたり、
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ブラウザーができたり、iPhoneができたりしたのが、
それぞれやっぱりその人間とコンピューターの関係性を変えてきたと。
このタイミングでこのAIっていう新しいものが出てくるタイミングで、
また変わるタイミングが来ましたと。
今までのAIと今のAIの大きな違いがあると言っていたんですけど、
今までのAIってやっぱりその検索とかSNSとかで出てきたものっていうのは基本的にレコメンド。
いわゆる人間が選んでないんですよね。
なんか与えられて、それをベースに選ぶっていう。
何を見るか、どういうサイトに行くか、何を買うか。
今までの時代の過去の時代のAIっていうのはオートパイロットだったと。
これからがコーパイロットでした。
これからは人間の判断と人間のエージェンシーによってAIが働いてくれますと。
なので実際にこのコーパイロットのデモをマイクロソフトが見せたときに、
完全に人間がもう中心にいて、これ絶対わざとやったはずなんですけど、
パワーポイントのデモをしてたときに、そのコーパイロットと一緒のときにAIが間違えたんですよ。
AIがミスをして、そのデモをやってる人がそれをキャッチして修正したんですよ。
これって絶対わざとだと思っていて。
確かにわざとですね。発表でやるのはわざとです。
絶対わざとじゃないですか。
だからやっぱり人間がそこのエージェンシーを持って判断してると。
っていうのを多分見せたくて。
でもこのコーパイロットっていう名前ってすごい多分重要です。
すごいいい名前だなっていうのを思うんですけど。
確かに。
でもやっぱりこの人間とコンピューターの関係性ってすごい、
その考え方ってすごい重要だなと思っていて。
これサム・アルトマンさんが言ったことなんですけど、
人間ってコンピューターになんか怒られてる感じは嫌だって言ってて、
コンピューターから上から目線になんかされるの嫌ですよね。
しどけ握られたくないっていう。
そうなんですよ。
これツールだと思うことが大事。
AIってちょっと擬人化しちゃいがちですけど、無機質なもの、機能、ツールであると。
そうなんですよ。結局人間がコントロールできるっていうものを見せるのが大事だって言ってて、
その時にスティーブ・ジョブズのすごい面白い話をしてて、
スティーブ・ジョブズがAppに戻ってきた時に、
最初に作ったコンピューターってiMac。
ちょっと丸っこいもので、半透明になってて中身がちょっと見れるやつあったじゃないですか。
カラフルなやつですよね。
そうです。あれってハンドルついてるじゃないですか、後ろに。
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確かについてますね。
あれってなんでついてると思いますって、サム・アルトマンさんが聞いたんですよ。
これは本当かどうかわかんないですけど、噂によるとスティーブ・ジョブズがハンドルを入れた理由は、
窓から放り投げられないパソコンは信じるなって言ったから。
へー。
もちろんほとんどの人は別にパソコンを窓から放り投げるわけではないんですけど、
ただ、それができることを知ることが大事だっていう。
コントロールできることが大事だってことですか。
そうです。まさに。
最後、ぶっ壊しても大丈夫みたいなことですよね。
そうです。
ちなみに僕もこれ本当かどうか調べたら、これどこにも出てこなかったので、
噂かもしれない。
多分違うと思うんですけど、噂かもしれないんですけど、
一応ジョリー・アイブさんが言ってたのは結構全然違う話で、
よりパーソナルで触りたくなるようなデザインだったんですよ。
全然違う。
全然違うんですけど。
普通に重たいから持ち運びしやすいように。
そうですよね。
丸っとしてるから、持ち上げやすいようにしてるのかなと思ったんですけど。
確かに。
スティーブ・ジョブスさん、窓から頬に投げられないパソコンは信じるなっていうのが
本当に言ったことを信じたいですけどね。
逸話として聞いておきます。
でもやっぱり、マイクロソフトがこのセカンド・ブレイン的なコーパイロットを通して、
セカンド・ブレインサービスにとってはかなり驚異的な存在になると思っていて、
特にこのロームとかノーションとかもそうだと思うんですけど、
マイクロソフトってマイクロソフトグラフっていうものがあって、
いろんな365のアプリ、オフィスとか他のアプリからもそうなんですけど、
そこから情報を引っ張ってくれるので。
365すごいっていう話しましたね。
そうですね、その単体のエピソードが。
Googleもたぶん同じことをやってくれるので。
例えばGoogleスプレッドシートとかGoogleドキュメントで何か書いてるときに、
過去のGmailの履歴をベースによりいい文面を作ってくれたり、
そういうのを全然やってくれると思うので。
だからこそこのAIのバンドル化されたサービスって結構強かったりするので、
クロスアプリでいろんな体験を提供できるんですけど、
このリワインドっていうのもそれと若干似たような概念で、
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画面上を全部見てるので、いわゆる複数のアプリを見れてる。
なんかプラットフォーム関係ないですもんね。
そうなんですよ。
これってでもすごい面白くて、
このLindyも同じようにクロスアプリ、いろんなアプリを対応して、
もちろんAPI連携しないといけないんですけど、
一つ面白いのがやっぱりOSになり得ることかなと思っていて、
でも今までのOSの発想と逆なんですよね。
今までってアプリケーションレイヤーがあって、その下にOSがあって、
その下にハードウェアがあるみたいな。
で、OSってそのハードウェアに乗っかって、そのアプリケーションレイヤーの下にあると。
はい。
でも、このLindyとかこのAIアシスタントっていう領域って、
アプリケーションレイヤーの上にあるんですよね。
うん、確かに。
だからこれがちょっと多分今までと違う概念のOSの作り方でもあって、
それ自体は今後どうなるのかっていうのはすごい気になっている。
AppleのOSがやりだしたらどうしよう。怖くないですよね。
それがすごい怖いですよね。
だから場合によってリワインド買収するんじゃないかっていう話もありますけど、
その可能性は全然あると思います。
便利ですね、それは。
なんか便利なのと、あと今後将来的にすごい気になっているのが、
今までのそのセカンドブレインの体験って基本的にシングルプレイヤーじゃないですか。
自分のメモとか。
これがマルチプレイヤー化できるのかっていう。
どういう風になるんですかね。
これが僕もなんかいい事例がそこまで思い浮かばなかったんですけど、
例えばなんですけど、会社として使う場合は、
従業員をオンボーディングするときにいいオンボーディングの瞬間って分かんないわけじゃないですか。
でもリワインドみたいなものを使うと、その瞬間だけもちろん従業員の許可を取って、
その瞬間だけ分析できるようなものを使ったりとか、
あと場合はコミュニティとかすごい分かりやすいと思うんですけどね、
そこの情報が全部コミュニティのAIに蓄積される。
確かに、なんかでも前になんかウェブサイト上のなんかカーソル、
そこにサイトにアクセスしてる人はなんかカーソルの位置が分かるみたいなサービスを昔見たことあるんですけど、
なんかそれとかにちょっと近いかもしれないんですかね。
そうですね。
でもほんと一部ですね、それで言ったら。
そこの一部の情報を多分取ってたように、場合によってはそのコミュニティに入って、
そこに貢献してる瞬間だけ、その画面のアクセスをAIができたりとか。
でもなんか例えばスラックとか、その数十人数百人規模だったら、
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なんかどのチャンネルをみんな見てるのかなみたいなのがリアルタイムで分かったり、
どこのなんかそういうのがもっと分かったらなんか面白いですよね。
そうですよね。
リアルタイム性があるというか。
それによってそのAI側がチャンネルを改善するとか、
なんかそういうのって出てきてもおかしくないのかなと思いますし。
ここのチャンネル盛り上がってないなって。
何より久しぶりにもうちょっと来てみませんかみたいな。
そうですよね。
なんかそういうのが可能になってくるかなと思うので、
そういう意味だとそのマルチプレイヤー化っていう可能性っていうのはいろんなところであるのかなと思います。
なので今週はこのセカンドブレインとAIシステムについて話していきたかったんですけど、
ちょっと来週もAI関連の話で、
もうちょっと広くそのAI企業を作る上でのなんかティップスっていうほどではないですけど、
なんか考え方とか、
実際にAI業界の中でなんか議論されている、
リアルに議論されている話とか、
あと他の事例とかも含めて話していけたらなと思うので。
じゃあ今回はそんな感じで。
今回も聞いていただきありがとうございました。
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それではまた次回お会いしましょう。
さよなら。
さよなら。
