朝の散歩と出社の一日
はい、sonoです。おはようございます。朝の散歩から反省会ですというわけで、ちょっとね、今日は朝早めで一回稼働して、今休憩に入れて散歩してますね。
まあなんか散歩の習慣がなかなか取れなくなってるけども、取れなくなってるって別に怠惰なだけなんだけど、まあ怠惰だとかね。
あと天候とかもあって、ちょっとタフになったりするからってあるんだけど。
まあね、散歩自体は雨でも行きたい。ランニングはまあちょっとね、雨の中走るの嫌だなとかもあるんで、まあまあってとこだけどね。
考える時間みたいなのを撮りたいなとは思うかな。
昨日は出社日になってて、まあなんか珍しいんだけど、会社でできるだけ出社しましょうみたいなのをやっていて。
で、何ていうのか、懇親会、まあ新しく入った人もいるんで、歓迎会もあるんで、出てきたっていうのがね、ありますね。
で、なんだろうな、そう、睡眠では昨日は一日、朝行って仕事をして、飲み会してっていうので、
まあ水曜日はね、午後会議も多くて、だからなんだろうね、会議はオンラインの人もいるんでオンラインになるんだけど、
どうしてもね、会議室に行って、半分くらいの人がいて半分オンラインでみたいな感じになったりはするんで、
普段はもうちょっとリモートの人が正直多いかなとかなんで、まああんまり効率よくないし、会議室自体はオフィスが今移転してちょっと広めになったのであんまり関係ないんだけども、
ないとかね、探さなきゃみたいなのはさすがになくて、まあ今は快適なんだけど、なんだろうね、オンライン会議だから家にいてもみたいなところが若干あるけど、
なんていうか、出社してっていう感じだね、まあ実際どうなんだろうね、会議聞くだけっていうのもあるから、そういうときは作業しながらみたいなところもね、あるし、
その会議がそもそもそうしたら参加する意義があるのかみたいなところはあるにあるんだけど、まあなんだろうね、状況のキャッチアップだったりとか、そういう場があることででも報告したりすることもあったり、
実際昨日もAキャンは逆に報告があるから参加して話したりもしたし、話がちょっとずれていったけど、会議もあったんで、わりと粛々と1日過ごしたっていう日でしたかね。
昨日はAIで営業さんの業務の一部サポートしますよみたいな報告発表をして、社内リリースをしたとかね、あったんでよかったかなっていうところですね。
ちょっとリリース作業をしてて、プログラムに逆に触る時間が今週、先週後半くらいからなかったんだけど、そうすると逆に少し肌感がずれてくるなとかあって、またちょっと触れるようにしたいなみたいなのがあるかな。
でも、出社してみんなと会ったりとか話したりする機会は貴重で、それで隣の席になった人とAIの話をして、そうすると気づきがあったりとか、逆に自分が話したり、それこそ懇親会とかでもね、今はすごい手が動かせて、理想的な仕事をしてるなみたいな話をちょっとしたりとかして、
話してて自分で改めてそう思ったりとかできるんで、それはそれで貴重だから、家に閉じこもりっきりって別に家族いるから閉じこもってるって感じもして、散歩もしてるけどね。
そういう関わりみたいなものが増えるっていう意味では、直接の方がやっぱり多いし、オンラインでももちろん関わりは増えるんだけど、やっぱりリアルであって確かめ合うとかね。
というところまで互換を使ってみたいなところがあるとまたちょっと変わるよなみたいな、なんかそんなことを思ったりしてましたね。振り返り的にね。
AIの創作と分析に関する考察
あとはそれこそ、昨日それで隣の人と話したっていう中で気づきっていうか、改めてそうだよなって思ったのが、今はね、AIで小説を書いていて、
足沢さんっていう人が作ったエージェントシステムというかを利用して、手を加えながら使っているんだけど、面白いのは書くだけじゃなくて、レビューアー観点のエージェントみたいな設定があって、
それが機能すると答えると。レビューアーもパルソナを設定してみたいな仕組みになっていて、
知っている人って別にウェブとかで説明されている人からパルソナを作って、設定用に必要な見る観点とかそういうところはAIに作成してもらったりしてやるんだけど、
そうすると結構コメントに幅はあるんだよね。そのパルソナAとBで幅があったりとかして、ただ面白いのは一般読者設定みたいな人、パルソナとウェブとかで記事が出ている有名な編集者の人とかをそれぞれ設定してやって、
コメントのレベル感は変わらないんだよね。ただコメントするポイントとかは設定した視点になったりとかするので、
それで結果としてすごいコメントの着眼点とかそこから出てくる修正ポイントとかも変わるんだけど、やっぱりリアルで思っているとそもそも深さがないみたいなところが、
プロの編集者と例えば読者の違いとかがあって、それって知識の違いだけじゃなくて、突き詰められる知識なのかもしれないけど構造化する力だったりとか、
そういう視点以外のところにも出てくるけども、それをやっぱりAIにやらせると、基本的にモデルの能力で深掘りして捉えたものの中から、
ペルソナに従ってピックアップしてまとめてアウトプットするみたいなプロセスをやってるんだなっていうのがすごい分かって、それをまた話しながら、
昨日会社の人とは営業の分析で使ってるんだよねみたいな話で、営業のクライアント提案のための分析とかするときに視点がぼんやりしてたりとか、すげー鋭かったりするみたいな話があって、
それはたぶんモデルの中にある程度定番のフレームマークみたいなのが学習されている視点っていうのはしっかり出てきて、出てこないときは素で作るんであまり刺さらない。
ロジック的には一応ちゃんとしてるけども、抽象度が高すぎるとかそういうものになったりするよねみたいな話をしてて、
自分が身をもって体験してるからこそ話せたりするなみたいなところも思ったりしたんだけど、朝考えていて、結局僕らはモデルが持っているポテンシャルを人がわかる、自分がわかるようにフィルターしてもらってまとめてもらうっていうプロセスをして、
どっちかっていうと情報とか価値を削って出してもらってると。
ただこっちの受け取り能力があるから、その方が全部出てくるに比べてもいいからそっちを選択してるみたいなことがあって、
本質的にモデルAIが出せる回答とか価値っていうのをフィルターの掛け具合によってとか受け手によってだいぶ削ってるっていう事実があるよねと。
リゾニングモデルっていう、僕もよく使うんだけども、より構造的に深く段階的に考えるっていうのをモデルに実装しているものっていうのがあって、
シンキングモデルとか書いてあったりとか、モデルの名前でO3とかO1とかChatGPTだったら違ったりするんだけど、
それも結局人間がわかる形に書いているっていう部分もちょっとあって、他にもちょっと作用はあるんだけども、
なんていうか、AIがわかっている世界とこっちが捉えられる世界にギャップがあるってことなんだよね。
この前、ディープマインドっていうところが、機械自体が一から経験した方がいい結果が出る。
