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SONOSTA 知ってもお金持ちにならないがお金を知ることは楽しい遊び 投資金融経済を楽しみながら考えるポッドキャストです。
語るのは、私、ゴード会社エンドオブオーシャン代表でお金にまつわる人間心理に興味があるまさきと
金融業界で10年以上働いた後、今はスタートアップのファイナンス支援をしたり経済メディアで寄稿をしたりしているしげです。
はい、よろしくお願いします。 よろしくお願いいたします。
それではですね、第2回目は雇用というテーマについてお話ししていきたいなと思います。
で、まあそれこそAIと雇用っていう話ってもうこの数年よく取り沙汰されるじゃないですか。
はい。
はい。で、まあいろんな報告書なりなんなりというのが出てくるんですけど、
これもですね、1回目でも取り上げたAIで仕事がなくなる論の嘘っていう回で取り上げられてた事例の紹介なんですけど、
2015年12月野村総合研究所が研究結果を発表したと国内の仕事について自動化可能な確率を試算した結果20年以内に
労働人口全体の49%がAIやロボットによって代替される可能性が高いみたいなレポートが出たと。
でも多分聞いたことありますよね、おそらく。
そうですね、会計士とか弁護士とかが上位に来てたような気がしますけど、代替される職業として。
そうですね、このですね、このレポートの中身なのかな。
例えばこの観点が野村総合研究所の人曰く、自動化しやすい職業の特徴として創造性が不要であること、
ソーシャルインテリジェンス、これは他社と強調するとかそういうスキルが不要であること、
臨機応変な対応が不要でマニュアル的な提携型業務であること、
みたいなこの3つが代替されやすい仕事だと言ってるんですね。
なるほど。
まあまあ、それだけ聞くとそうなのかなって感じなんですけど、
実際そのレポートの中で挙げられている代替可能性が高い仕事とか可能性が低い仕事っていうのを見てると、
なんかよく見るとですね、この著者のこの本の海老原さんも言ってるんですけど、
結構なんか代替可能性高いっていうところって、
なんか同じような仕事を複数個なんか分割してないですかみたいなことを言ってる話があるんですね。
はい。
例えばなんか石油生成オペレーター、セメント生産オペレーターとか、
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なんかどれもやりてないみたいな感じとか、
なんかそうですね、郵便外務員、郵便事務員とかね。
でそれが代替可能性が高いって言ってて、
一方、代替可能性が低い100の職業っていうのの中にいくつかあるんですけど、
例えば、いろいろなんですけど、
例えばアナウンサーとか書いてあるんですけど、
はい。
これ昨今、例えばアベマTVとかもそうですけど、
AIアナウンサーの読み上げニュースとかすごい増えてるじゃないですか。
増えてますね、はい。
AI音声でのニュース。
でもう今こそそれこそ、なんですか、人の動く動画とかもAIで生成できるようになってるんで、
はい。
むしろ果たしてアナウンサーって代替可能性低いのかっていうのって結構疑問だったりとかしますし。
確かに。
だからまあ細かくは紹介しないですけど、
なんかここに出てきてる職業も、
この数年のそれこそオープンAIとかいろんな取り組みとかを見てると、
いやそうでもないでしょみたいなことが結構あるのと、
あとまあなんかそもそも論、
なんかこの辺の調査とかも全般別にあんまりその仕事の、
なんですかね、実際企業の人とか働いてる人のディティールに踏み込んで作ってるわけじゃないんで、
はい。
やっぱ解像度が荒いんですよねっていう話がこの本でも出てきて。
で、結果、あのなんか、
例えばどういう観点が抜けてるかってこの海老原さんが言ってる中で僕すごい納得したのは、
本当、
AIによって頭のというか頭の部分は結構確かに代替できるかもしれないけど、
手、手足、手の部分って、
結局そこはAIというよりロボティクスとかメカニクスの話なんで、
それってそう簡単に代替できなくないかっていう話が出てくるんですよ。
はいはいはい。
ここはなるほどなっていう話で、
で実際、えっとですね、この本の中であきんどすしろーの人事部長の人にインタビューしてる話が、
今話題なんですね、すしろー。
まあこれ2017年なので、
あとこれ海老原さんがインタビューしたというかあれかな、
井上さんっていう経済学者の方かな、
インタビューした話かなんかが載ってるんですけど、
それこそすしろーの店舗に行くと、
例えば車輪を握るとかってもう今多分ほぼロボットになってるのかなって思うんですけど、
でも魚さばくとかの部分って、
AIというかロボットというかじゃできないよねって話に結局なってて、
なんかそういった部分って結局やっぱ人間がやんなきゃいけないっていう話があると。
もちろん中長期的にはどうか知らないけど、
今時点では人間が必要だよねっていうような話とかも出てきますと。
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はい。
なので、結局まあいろいろあるんですけど、
なんか全てがAIになるかっていうとそんなことはないが、
やっぱその特に手足に関わる部分なんかはやっぱりそんなすぐ変わんないんじゃないみたいな話とかあったりしますと。
で、やっぱ究極はコスト、企業の観点からしたらコストの話だという話があって、
そのリプレイスすることにかかるコストが、
それによって削減できるコストを上回ることが明白というか、
そういう期待値が持てるっていう段階でやっぱ初めて大体って進むじゃないですか。
はい。
やっぱその辺がまだそんなに特にサービス業とかリアル型のところで言うと、
なんていうんですかね、そのさっきのレポートであったようなこれは代替されてなくなりますと。
そんなすぐ単純な話じゃねえよみたいなことがあっています。
はいはい。
はい。っていうのが一個ありましたね。
うん。
はい。この辺はなんかどう思います?
私もあんまり大体できるところもあると思うんですけど、
ちょっと以前まさきさんにお伝えしたかもしれないですが、
私、さっき言った町内会みたいな、地域の小学校をベースにした町内会みたいなのがありまして、
そこですね、毎月いろんな子どもたちを連れたイベントがありまして、
今月田植えがあるんですけども、2月に餅つき大会をやったんですよね、小学校の校庭を借りて。
で、ウスとかキネを別の町内会から借りて、餅つき大会をやったと。
で、その餅つき大会とか、田植えとか稲刈りとか、あとキャンプ行ったりみたいなのが年間通して10回ぐらいイベントあるんですよ。
で、そのイベントごとに毎回村長っていうリーダー役を決めるんですよね。
で、私その餅つき大会の2月にやった大会の村長だったんですよ。だからリーダーなんですよね。
で、餅つきやるんですけど、学校の生徒が200人ぐらい来るんですよ、餅つきで。
すごいじゃないですか、200人。しかも3年ぶりに餅つき大会やるんですよ。
だからノウハウほとんど消えてるんですよ。
で、そもそも200人来る餅つき大会に餅米どんだけ必要なんだみたいなことから始まって、
餅を当然作るんで、蒸す必要がありますし、付き場みたいなのがあって、付く必要がありますし、
200人来るんで、受付とかもするわけなんですよね。
で、当然その餅つきの募集文書を考えて、当日路地回りをやったりとか、雨降ったらどうするかを考えることがめっちゃ多いんですよ。
で、当日大人だけで40人は稼働したんですよ、餅つき餅つきの。
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で、当然メンバーの中にお医者さんが3人ぐらいいたんで、餅を喉詰まらせたらダメですから、
お医者がちゃんとスタンバイしてとか、始まる前にちゃんと医者の先生がですね、
それは小学校の親御さんなんですけども、ちゃんと説明をして、何かあったら大丈夫、何かやってくださいみたいなのをやったりとか、
やるんですけど、それやるときに分かったんですけど、AIじゃ大体無理ですね。
そういう餅つき大会をAIじゃ大体できないですね。
で、一応僕、チャットGPT使ったんですよ。200人集める餅大会を開催したいです。どうすればいいんですか?みたいなのをやるんですよね。
すると、チャットGPTにありがちですけど、意味があるかないか分からないような文章がわーくるんですよ。
で、極めて抽象的なんですよ。なんで、あんまり役に立たないんですよね。
で、役に立ったことは何かっていうと、以前は学校に、小学校と一緒に協力してるんで、
全校生徒500人くらいいますよ。500人に対して、400人くらいいる中で、紙で参加書みたいなのを配って、
そこに参加する場合は名前と学年と参加する人数みたいなのを書いて、紙を切って、それをどことこに提出してくださいみたいなのをやって、
それを集めたらそれを一個ずつ移すみたいな作業をやってたんですよね。
それを今年はQRコードにして、QRコードの裏にGoogleフォームズを入れて、
参加者誰か、何名か、家どこか、緊急連絡先みたいな感じでやったら、Googleフォームズみたいなのバッとリストできるじゃないですか。
で、ちょっとExcelで数式組んで、それで参加者名簿を作るみたいなのは、ITじゃないですか、それってAIっていうのは。
そうです。AIじゃないです。ただのITですね。
ただのIT。ただ、その進化めっちゃでかいんですよ。今までは紙でやってましたから、転記のミスなくなりますし。
あと、Notionを同時に導入しまして、情報多いんで、Notionを全部管理してみたいなところをやって、
もうそれめっちゃ国立ったんですけど、ただリアルイベントでの物理的に人がいるものっていうのは、
AIじゃやっぱり大体きついなと思いましたね。
そうですね。さっき言った手足の問題っていうこともあるし、
あと、この本にも出てくるんですけど、結局やっぱり営業とかに関しても、
対面で相手の心をつかむみたいなことが重要になってくるみたいな場合は、結局やっぱり人間はいるよねみたいな話だったりするし、
かつ、あと今のシンゲさんの例って、やっぱり営利企業の活動じゃないじゃないですか。
そのコミュニティの活動だから、非営利活動ないし、コミュニティの連帯間とかの活動、一種祭りだと僕は思うんですけど、
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そうなってくると、果たして生産性を上げるみたいなこととか、代替してもらうっていうことを求めてるかっていうと、
そうじゃない部分もあるんですよね。働くことに価値があったりすると思うんですよ、たぶん。
そのことによって共同体へのコミットメントを示してるみたいな。
そうですね。
なので、そうですね。そういうことに関しては、さっき言った通りITで無駄を省くはできるかもしれないけど、
なんかその人間の思考なり交渉みたいな部分は、たぶんリプレイする仕様もないし、することはたぶん求められてないんだろうなっていう気はしますね。
もちろんさっき前の回でしゃべった通り、タウベするときにお米に関するクイズを作る必要があるので、
それをチャットGPTで生成するのは滅茶苦茶になってましたけど、
ただ当日バスを盛り上げるためにどう話すかとか、どう子供に話を振るかみたいな、AIは厳しいじゃないですか。
そうですね。
その辺はやっぱりリアルになればなるし、コミュニティ活動とかはやっぱりちょっとAIは役に立ちますけどね。
むしろITだと思うんですね、僕はそこは。
ですよね。というような話はあるんですが、ただこれさっき言った通りで、
その手の部分って大体難しいみたいな、例えばそういう話もある一方で、
それこそこの1年以内ぐらいの間に様々出てきたAI関連のソフトウェアなりサービスとかって結構すごいインパクトあるなと。
チャットGPTなんかは使ってる人も多いと思いますけど、そのちょっと前に話題になったミッドジャーニーとかステイブルディフュージョン、画像生成のAIとか、
やっぱりその辺のインパクトって、それまでってさっきの野村総合研究所の調査もあった通り、
人間の創造性がある部分って大体できないですよねみたいなことを言ってたんだけど、そうでもないっていうものによるけど、
例えばニュースにもなりましたけど、ミッドジャーニーとかで生成した絵を、
なんですかね、アートのコンテストに出したら優勝しちゃったとかニュースがありましたけど、
だからそれってもちろんベースとしてはですよ、当然学習している材料はそれまで人間の人たちが描いた絵なんだから、
AIそのものが創造性なんか発揮してないじゃないかって言われたらそうなんだけど、
でも結果、人がそれをソフトとして使って出てきたアウトプットが創造性が高いって評価されちゃってる時点で、
創造性の仕事っていう部分はもう大体できちゃってるじゃんっていう、まあ全てではないけど、
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一部それがもう出てきちゃってるっていうのは事実だから、
やっぱそうなってくると、雇用って言った時に、そこら辺の創造性って不可侵だと思われてた部分が、
まあそれちょっとアートとかだから雇用なのかはよくわかんないんですけど、
まあ仕事を奪う論で言うと、このなんか、
蛇原さんが本を書いた2017年ではまだその辺って範疇の外だと思ってたような話が、
この1年ぐらいで急に、そこもターゲットに入ってきちゃったっていうのは非常に興味深いなと、個人的には思いましたね。
最近ちょうどその話題になってましたけど、AIグラビアみたいな話があるじゃないですか。
うん、ありますね。
ちょうどニュースあってましたよね。何か某雑誌出版社がそれを普通にウェブとかに載せたんですけど、
まあそれを取りやめになったと。
ああ、なったんですか。
取りやめになったんですよ。で、何でかっていうと、結局機械学習してるんで、
もともとはそういった大量に実際の人が、グラビアのモデルの人がたくさんいらっしゃるわけじゃないですか。
そうですね。
それをベースに作られた、機械学習して作られた、生成されたAIグラビアっていうときに、
そういう人たちの権利はどうなるんですかっていうやっぱり。
まあその著作権なり、そういった各種の権利をうまくハンドルするための握りがない中で、
そうです。でも間違いなく機械学習それ使ってるはずじゃないですか、いろんな。
そうですね。
でもそれって当然、普通の著作権あるんで、
そうですね。
そうしたらそれ払う必要があるんですけど、そんなもん機械学習のためにすごいデータ入れてるんで、
しかもそれが本当に法的に手当てされて使ってる許可も取ってるか不明ですし、
そうですね。
取ってない可能性が高いと思いますけど普通に考えて。
確かその辺も興味ある方は調べていただければいいと思いますけど、
国によって結構その法律であったり、そのベース、AIの学習のベースにこういったデータを使う事実体とか、
そこから作った生成物の権利がどうなるかみたいなのって結構国によっても違ったりするけど、
僕の見た範囲では日本は比較的法律上はその辺が割と別に緩いと。
だから後はその辞めた出版社とかもそうですけど、それを表に出しちゃうと自分たちのこれからの仕事上の評判とか仕事のしやすさしにくさに、
多分支障が出てくるから辞めようっていう話かなという風に思ってまして、
多分法的にダメかダメじゃないかで言ったら多分セーフなことが多いと思うんですよ。
おそらくね。
なるほど。
まあということなんで、だから逆にそれって名の知れた企業だと、
法律上よりもどっちかというと道義的に突っ込まれることってそうそうできないっていう話って多いと思うんですけど、
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でもそれってなんかね、そこら辺別に気にしない人たちとか、もう冷裁企業なり、
なんかもう個人とかだったら別にできちゃうかなという気はするので。
まあそうですよね。
その辺は結構、これからいろいろまたいろんなことが起きてくるんじゃないかなという気はしますというのと、
あと最後にこの雇用関連で1個、僕は将棋の話を取り上げたいなと思ってまして。
将棋ですね。
僕は将棋すごい好きなんですけど、将棋ってそれこそAIというかコンピューターと今やっても切れない関係にあると思ってて、
これもいろんな歴史があるんですけど、僕の今回読んだ本の中に、
コナンザっていうコンピューター将棋ソフトを作った山本一世さんという人が書いた。
読みましたね。
人工知能はどのようにして名人を超えたのかっていう本。
黄色い表紙なんですか。
白っぽい表紙なんですけど。
違いますわ。
山本さんの本読んだ記憶が。
2017年に書かれた本で、今は山本さんって自動運転を目指すスタートアップの代表されてるみたいですね。
そうなんですか。
なんですけど、この本を書いた当時はHeroesっていう将棋ソフトとか、将棋対戦するアプリケーションとか作ってる会社のエンジニアだったんですけど、
この方の本の中とかでも、自分はどうやって将棋ソフト作ったとか、どうやって強くなってたのかみたいな。
さっき言った機械学習の話とかも出てきたりするんで、そういった意味でもすごい面白いんですけど、
今それこそ、あとこれも1回目でも取り上げた人工知能の最適解と人間の選択っていう本で、
それこそ2017年にそのポナンザと当時の佐藤天彦名人が対決した勝負の天末とかも。
負けたんですね、あの名人が。
そうです、結論2勝0敗、ポナンザ側から見たら2勝0敗、佐藤名人からしたら0勝2敗、負けましたっていう話があって、
その時に佐藤名人はどう思ったかとか、それを見てた羽生さんはどう思ったかみたいな話とかが出てくるんですけど、
何が結構面白いって思ったかっていうと、将棋ソフトとプロ棋士の対決って2010年ぐらいからちょっとずつ始まるんですけど、
2013年の伝王戦っていう企画でプロ棋士が、
初めて負けるんですよね。
2013年に負けるんですけど、負けた時はすごいなんかもうおつやみたいな空気だったっていう話があるんですね。
そうですね、はいはいはい。
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で、もうプロ棋士なのにコンピューターに負けてしまってすみませんみたいな、顔面蒼白みたいな話だったらしいんですけど、
そっからたった4年で、なんかもうその佐藤名人、つまりその時点で一番強い人が、
まあ負けたんだけど、でもまあ負けるのはしょうがないかなって思ってたって部分もあったし、
その佐藤名人は、かつなんかその将棋ソフト、ポナンドと戦うことで将棋の新たな可能性がすごい見えて面白かったっていうような話が出てくるんですよね。
はい。
だからまあ結局、この将棋のAIというか、それとトップの人間の関係みたいなのがたった数年でそんな変わったっていう話が非常に面白いなと思ってて。
で、さらにそっから5,6年経った今では、例えばそのアベマトーナメントとか、それこそねNHK杯っていうNHKがやってるトーナメントとかでも、
はい。
もう画面に評価値出てるんですよね。
あ、そうですよね。
NHKですら出てるんですよ、もう評価値。
そういうのはあんまやんなそうなNHKでさえ。
評価値っていうのは将棋好きな方ご存知だと思いますけど、その今の盤面をベースに最前提を指していったら、先手と後手の勝率どっちが何パーみたいなのをAIが弾き出すんですけど、
まあそれでだいたい局面の有利不利みたいなの、そのコンピュータ目線で見た今のスコアみたいなのがわかるんで、面白いんですけど、
だからなんかそれがごく当たり前になったっていうことも含めて、たったなんか10年ぐらいで、
なんかこの、例えばその将棋っていうこととAIの関係っていうのもすごい変わったなっていうのがあるんですよね。
なるほどですね、確かに。
これってさっき言ったその想像的な部分では、人間は仕事は奪われないとかちょっと前まで思ってたけど、
いやもう今そのさっき言ったような例とかも含めてだいぶそんなこともないんじゃないかっていう話が出つつある一方を、
別になんか人間のトップがAIに負け、その将棋っていう競技というか、あのゲームの中で負けたとしても別にそれで将棋の騎士の仕事なくなってないし、
っていう話もあったりして、結局これってやっぱりどういうたてつけで使うかとか見せるかとか、
あるいはもっと言ってしまえばその産業なり業界構造がどうなってるかとか、それをどう受け入れるかとか、
結構いろんなものによって影響があるし、結構そんな単純な話でもないよなっていう。
まあもちろんこれプロ騎士っていうのがやっぱり特殊な世界で、100人ちょっととかしかいないような本当に選ばれし者の、
もうプロの厳しい世界なんで、そもそもが別に何ですかね、それこそ何百万人もいるようなさっき言った職業の世界とは違うから、
別に同列に語る話ではないんだけど、でもまあ一つのケースとして、
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トップの人間とコンピューターの関係みたいなのを見る上で、なかなか面白い話だなと思ってご紹介しました。
今私Amazon見たら、その本2017年5月に買ってましたね。
買ってました。
山本さんの5月、結構早かったですね。
早いですね。
2017年5月28日に買ってましたね。
発売日は5月10日なんで。
じゃあ僕よりだいぶ早く読んでますね。
結構僕この文脈で言うと、この一つ前、結構その衝撃の昔から読んでたんですね、本。
で一番、ポナンザの前が、名前何か似てるんですけど、
ボナンザ。
ボナンザですよね。
当時2008年に当時渡辺龍夫ですね。
あちょっき名人でしたけど、
ボナンザとやった。
やってましたね。
当時、龍夫は最高峰でボナンザとやって、龍夫勝つんですけど。
勝ちましたね、2007年か8年くらい。
2007年か8年くらいですね。
その時の本もあるんですよ。
で2人でどうか。
で当時まだ機械学習がそんなに普及しない頃だったので、
アマ5弾ぐらいみたいな。
アマ5弾かな。
5弾ですかね、アマ5弾ぐらいの。
もうちょっと強いのかもしれないけど、まあまあでもそんなもんなんじゃないですかね。
でも途中から、当時の渡辺龍夫はアマ勝ったっていうのは分かったみたいな話だったんですけど、
その後にもう亡くなりましたけど、米永元会長ですね。
平成期生。
あの人がその電脳戦を結構押していて、
米永さんが我破れたりっていう本を書いてるんですよね。
ボンクラーズっていうソフト。
詳しいですね、さすが。
そうなんですよ。
で、その時ってやっぱプロ騎士は一旦確か禁止になったんですよね。
プロ騎士がパソコン、AIとかやってはいけないみたいな。
まあその項の場でやってはいけないっていうことになりましたね。
大分けの場でやってはいけないと。
それやっぱり負けるとインパクトでかいから。
ただ米永元名人はもう引退してるからみたいな感じで。
はいはいはい、そうですね。
俺は負けてもいいみたいな。
会長に出てたんですけど、私その本読んでるともうなんか練習の時にボロ負けなんですよね。
全然勝てないみたいな。
あれこんな強いの?みたいな感じで、やって見事に負けたと。
タイトルまで破れたりと。
ですね。
他の情報を見てて表には出てないんですけど、
結構プロ騎士が2014年初めて負けた電脳戦の時に結構ヤバいっていうか、
普通にやったらまず勝てないみたいなのが徐々に分かり出してた頃だと思うんですね。
13年とかそれぐらいですね。
10年ぐらい前ですね。
12年、13年。
そうですね、今から10年前。
で、佐藤天彦、当時名人がやるタイトルホルダーとして一番高いクラウドを持ってる人がちょっと破れたみたいなところもあったんですけど、
確かあの本も結構あれ、練習の時に話書いてましたっけ、その子も。
佐藤さんもそう、練習でもなんか勝てないなって。
もうだから練習でしか全然勝てないっていうか、こんなに強いの?みたいな感じだったんですよ、確か。
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何冊かそういうAIと騎士の本があるんですけど。
千田さんっていうのが。
千田翔太さん。
そうですね、千田さんが確かそのAIを使った練習というか、パソコンにも詳しいしトップクラスに強いみたいな。
ありますね、はいはい。
で、あの人が言ってたんですけど、やっぱり定石って将棋があって、こう来たらこう、だいたい綺麗な感じになってくるんですけど、
AIが将棋って定石で外れてくるんで、長年やってた将棋からするとすごくグロテスクな形になって、わけ見たことない形態になるみたいな。
で、それがある意味将棋の可能性で見落とした点を張っていくと。
で、なんかあれですよ、先ほどまさきさんが評価点の話されてましたけど。
評価値、はいはい。
評価値、最近の立場であれですよ、評価値っていう中で最前提を人間が指すと盛り上がるみたいな、そういう感じだったんですよね。
そうですね、だいぶ見方が変わってると思いますね。
そうですね、もうAIの圧倒的にそのめちゃめちゃ計算する中で最前提っていうのはこれだっていうので、人間がそのどれ、なんていうかその、結構解説者もあれですもんね。
なんでこの手がいいかっていうのはパッと見よくわかんないっていうか深すぎて。
そうですね。
解読不能みたいな。
結構そう言ってますよ、AIこの手を示してますけどなんでこれがいいのかちょっとわかりません。
よく言ってますよ。
そうですね、だからある意味将棋の可能性増えてるし、結局人と人の対決なんで、今で言うとやっぱり藤井壮太、7巻ですか。
7巻はもう、ですけどやっぱりね、先日のHABさんと藤井六冠の大勝戦かな。
やっぱりいろんなドラマがある中でね、やっぱりそういった背景があるから面白くなるし。
そうですね。
HABさんもね、だいぶ一時負けてましたけど、AI衝撃にだいぶ追いついてきたっていうか、また強くなってるみたいなところがあって。
そういう人間ドラマは逆に面白いんで、先ほどおっしゃったように人間がAIに負けるとしても、やっぱりそれはそれで人間ドラマとしては非常に面白いステージにいるのかなという気がしますけどね、本当に。
そうですね、あとちょうど藤井七巻とそのポナンザ作った山本さんが直近退壇されたみたいで、数日前とか。
まさにちょうどそんな話があるんですけど、まさにその中とかでも出てくるんですけど、藤井さんはAIでは読めてない最前手とかを指す、実際指してたりすることもあるんですよね。
はいはい。
なんか、さっき言った通り、普通にやったら6年前のAIに佐藤名人がどうやっても勝てないぐらいになってるのに、今実際にAIよりもすごい手を藤井さんが読んで指すみたいなことがあったりするっていうのって、これもなかなか面白いなという話があって。
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この辺はね、別に今回のテーマである雇用とかとはあんま関係ない部分かもしれないんですけど、まあでもなんかそのAIを使うことによって、なんか人間の凄さみたいなのとかをスポットライト当てるみたいなこともやり方によってはできるのかもなという。
そうですね、あとは将棋については間違いなく見てる側のエンタメ性が上がった気がするんですよね。
そうですね。
昔の将棋とかってもなんか終盤、いい手かないかも全く分かんないし。
分かんないですね。
素人が見てもね、なんかピンとこない中、今はなんかそのね、やはりゲームで言うゲージみたいな感じで見えるわけじゃないですか、可視化されてみたいな、どっちが優勢かも。
ほんとゲージだと思います。
はい。
するとね、やっぱり将棋分かんない人も、今こっちの方が優勢なんだとか、解説して、これがこうで、だからこれはいい点なんだとか、そういうのが出るのはなんか普通に面白いですよね。
そうですね。なので、まさにそういった形の。
楽しみ方ですかね。
使い方楽しみ方っていうのが、結構キーになってくるのかなという部分が。
一方でさっき言ったそのミッドジャーニーとかみたいな、アウトプットそのものが代替できるっていうケースになってくると、確かに仕事はそういう部分ではね。
それこそ、このポッドキャスト前回っていうか、しげさんがチャットGPT使ったら全部票をまとめてくれたみたいな話ありましたけど、
それももしかしたら、ちょっと前だったらアシスタントとして雇ってた人かもしれないし。
まあ確かにそれはありますよね。
それがチャットGPTに頼めば、月20ドルぐらいで全部やってくれるっていう意味では。
もう一個だけ最後にしゃべっていいですか。
最近ちょっと話題になったのが、ストリートファイター6が出たんですね。
はいはい、カプコンの。
ストリートファイター2が今から多分30年前か。
30年前とかですね。
その最新作ストリートファイター6が出たんですけど、コンピューターがめちゃめちゃ強いと、AIと。
昔の格闘ゲームもコンピューター強かったんですけども、
その強かったのって超反応とか、人間で100%不可能のような動きをして、めっちゃ強いみたいな感じなんですよ。
はいはい、なるほど。
今の最先端のAIというのが、動きが本当に人間っぽいんですよ。
はいはい、なるほど。
いわゆる見てからっていう状態で見てから攻撃してるんで、超反応じゃないんですよね。
それがプロゲーマーの三原さんがやってて、レベル8って一番高いストリートファイター6やってたら、
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三原さんゲームしてたら感動してるんですよ。超上手いみたいな。
ここでこの動きできるの?みたいな感じが、リアルな人間と本当に対戦してるような感じになって。
面白い。
プロゲーマーがことごとく負けてましたね。
そのレベル8にですね。
レベル8にことごとくプロゲーマー負けてましたね。
ただやっぱり5,6戦やってくると、癖が分かってきて、さすがにプロゲーマークラスは勝てるようになってたんですけど。
面白い。
でもやっぱそれが昔の超反応な、めちゃめちゃな野球というと時速200キロ投げるみたいな強さじゃなくて、
普通に時速160キロ投げながら変化球とか、ここで駆け引きをちゃんと、対人間とやってくるような駆け引きをちゃんと演出してくるみたいな感じで、
ゲームがこう進化したかったのが結構面白かったですね。
だからそれこそ昔の格ゲーとかのコンピューターのその人間ではできない、なんかそれずるだろっていう動きって、
人間にとっては何の参考にもならなかった動きなんだけど、
今のストリートファイター6のAIの動きは人間にも参考になるっていうことですね。
そうです。そうなんですよ。
こういう動きちょっとやってみようとか。
そうなんですよ。
それ面白いですよね。
格闘ゲームって結構心理戦があるんで、こう攻めたら大体こう来るからこっちこう行くよみたいな、それが対人間って面白いんですけど、
それをAIがやってくるっていう感じなんですよ。
そうですね。
確かに。だからそういう意味で言うと、それをもし一般産業とかにもう少し広げるんだったら、いわゆるトレーニングパートナー的な意味でのAIとかっていうのは、
そうですね。
だいぶ可能性ありますよね。
だから今とかもあれかもしれないですよね。例えばわかんないですけど、ハブさんと将棋するなときにハブさんの寄付を全部読み込まして、ハブさんっぽい将棋打ってくださいっていう風にやったら、
多分そういうトレーニングとかってやってそうな気がしますけどね。
できるのかもしれないですね。
そこまで手間をかける必要があるのかっていうのはちょっとわかんないけど、
それはわからないけど、でもさっき言った通り、完全にAIの出してくる、将棋とかの手とかも、
ブラックボックスすぎて何が何だかよくわからんっていうのになると、参考にならないケースも多いのかもしれない。
エンタメとしては面白いのかもしれないけど、人の参考になるかはよくわかんないけど、さっきのストリートファイターの話とか、今のハブさんっぽいとかもそうなのかもしれないですけど、
人間の実現できるような良い先生みたいな使い方だと、そんなに嫌にならなかったりとか面白いなって思える可能性もありますよね。
だから英語とかもね、僕やったことないですけど、最近AIの英語とか出てきてます。
AI英会話とかありますよ。まさに人間の先生いらないっていう。
で、こっちはね、ミスっても別に相手がAIだから禁せず、いくらでも練習できるみたいなのは確かにすごいなっていう感じですよね。
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そうですね。ただ一方で相手が人間じゃないから伝えたいっていう人間のパッション。
確かに。
理解して通じたっていう嬉しさっていうものは存在しないので、
確かに。
そういう意味で果たしてモチベーション上プラスかっていうと、コストは確かに下がるんだろうけど、
そもそも何のために英語を学習してるんですかとかって考えた時に、
例えば先生っていう相手に伝わるっていう感動が、もしその人の中で重要なんだったら、
あんまり意味ないでしょうね。
確かには。そうなりますね。
というわけでなんか結構後半だいぶ雑談でしたが、今回は一応雇用というようなあたりで話してまいりました。
はい、ではお聞きいただきありがとうございました。
ありがとうございました。
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気が向きましたらぜひレビューをお願いします。
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