現代社会の根深い問題とテクノロジーの交差点
あのちょっと想像してみて欲しいんですけどはいはい10歳くらいの子どもの目の前に
Nintendo Switchを置いたのになぜか全く遊べないっていう状況をおやそれはまたどうしてですかね 画面にはゲームのアイコンがずらーっと並んでるんです
でも起動しようとするとエラーが出ちゃうんですよ あーなるほどなんか設定の問題とかですかねそうなんです
しかも周りに大人が何人もいるのにシステムが複雑すぎて誰もその理由を説明してあげられないという それはちょっともどかしい状況ですね
でもこれ単なる機械のトラブルっていうよりはなんかこう現代の地域社会が抱える非常に根深い 問題を浮き彫りにしている気がしますね
そうそうなんですよ今日はまさにその見えない壁の正体に迫っていきたいなと えー
ということで今回私たちが読み解いていくソースなんですが クリエイターで地域活動家でもある
高見知恵さんが日々録音しているちえラジChatという音声日記があるんです 音声日記ですね
はい今回はその5日分のトランスクリプトを深掘りしていきます 日々新しい知識を求めているけどあの情報型にはなりたくないって思っている
今聞いているあなたにぴったりの内容かなと 個人の音声ログの集積って一見するとただの日常の記録に思えますけどそこに
現代社会を生き抜くための重要なインサイトが隠されていたりしますからね そうなんですよ
AIとかポッドキャストそしてゲームといった 現代のテクノロジーが私たちの日常とか地域コミュニティとどう交差しているのか
これ単なるツールの紹介じゃないんです
ツールに振り回されるのではなくてどう使いこなしていくかという本質的な部分ですよね
はいテクノロジーがいかに生活を豊かにして同時にどんな落とし穴があるのか
では早速紐解いていきましょうか
AIとの向き合い方：独り言ログと電動アシスト自転車
よろしくお願いします
まず最初は私たちが日々直面しているAIとの向き合い方についてのすごく的確な比喩から入りたいなと
はいどんな比喩でしょう
著者の高見さんは日々の活動記録に独備ごとログという手法を使っているそうなんです
独備ごとログですか
歩いている時とか移動中の自分の声をずっと録音しておいて後でnoteブックLMみたいなAIに読み込ませて活動記録を作るっていう
それはすごく理にかなったアプローチですね
そうですか
通常行動記録を残そうとすると後から思い出しながら書くじゃないですか
そうすると人間の記憶の性質上どうしても印象的な出来事だけが残って
思考のプロセスとか細かい文脈が抜け落ちちゃうんですよね
なるほど確かに後で振り返るとあれなんでここに行ったんだっけってなりますよね
そうそうだからリアルタイムの音声ってすごく価値があるんです
しかもですね著者が活動している岩手県の二大皿村のような場所だと
Googleマップのタイムライン機能の精度が落ちちゃうらしくて
位置情報がうまく拾えないと
そうなんですだから今からどこどこへ向かうって音声で記録しておく方が
後から経費生産なんかをする時に圧倒的に正確なんだそうです
なるほど物理的なインフラとか既存のサービスの資格を
自分の声というある意味アナログなデータで補給をっているわけですね
ただここで私ちょっと疑問に思ったのが何時間分もの取り留めのない
読み言を文字起こししてもただの読みにくい長文になるだけじゃないですか
はいはいそのままじゃ使えないですよね
これをどうやって実用的な記録にしているのかなって
そこで登場するのが先ほどおっしゃったnoteブック lm のような特化型 AI なんですよ
あーなるほどこれって単なる文字起こしツールではなくて
入力された雑多な情報を自分専用の知識データベースとして扱うシステムなんですね
自分専用のデータベース
えーだから今日の14時頃に話していたプロジェクトの懸念点を
箇条書きにしてみたいに指示を出せば
AI が散らかった音声ログから文脈を理解して
綺麗に構造化されたレポートを作ってくれるんです
えー乱雑な部屋を一瞬で整理してくれる優秀な秘書みたいですね
まさにそんな感じです
でも著者はこうやって日々 AI を使い倒している生活の中で
ある教訓に行き着いたそうなんです
何でしょう
AI は自動運転車ではなく電動アシスト自転車であると
あーこれは素晴らしい比喩ですね
現在の AI の限界と本質を見事についています
というと
多くの人がですねChatGPTなんかを目的を言えば
勝手に連れて行ってくれる魔法の車だって誤解してるんですよ
あーわかる気がします
これってつまり最高級のフードプロセッサーを買ったからといって
玉ねぎの切り方も知らない人が突然ミシュランの保湿器レストランの料理を作れるわけではないみたいなことですよね
えーまさにそうです
ペダルを漕ぐのもハンドルを握って方向を決めるのも結局は自分自身なんですよね
これ今聞いている方も仕事で AI を使っていて
なんか出力が違うんだよなーってイライラした経験絶対あると思うんですよ
ありますよね
ソースの中にまさにそのハンドルの握り方を間違えた失敗談があって
ほう
著者はChatGPTとGeminiーの出力結果を
はてなブログやnote用に段落ごとに整理して比較するツールを
AI 自身に作らせようとしたんです
プログラミングを AI に任せたわけですね
はいでも全くうまくいかなかったそうです
ここで興味深いのはなぜ AI がそのタスクに失敗したのか
その理由を理解することなんですよ
理由ですか
えー現在主流の大規模言語モデルって
インターネット上の膨大なデータを学習して
次に来る確率が最も高い言葉を予測するエンジンなんです
ということは過去のデータに似たような事例がないとダメってことですか
その通りです
ブログ用に段落ごとに比較するみたいな非常にニッチなプログラムって
世の中に実例データがほとんどないんですよ
ああなるほど手本がないから
そうなんです
手本がない以上 AI は確率的に正しい答えを導き出せなくて
最もらしいけど全然使えないコードを出力してしまうんです
じゃあそういう実例がないものを AI に作らせたい時って人間はどうすればいいんですか
そこで求められるのがタスクの分解ですね
タスクの分解
はい全体としては未知のプログラムでも
2つの文章を読み込むとか段落ごとに分解するとか
小さな機能に分解してあげるんです
そうすればそれぞれは AI が過去に何度も学習したありふれたコードになりますから
なるほどつまりプログラミング言語の細かな文法まで全部暗記する必要はないけれど
システムがどういう要素で成り立っているかっていう構造的な知識がないと
適切な指示出しすらできないってことですね
そういうことです
AI は人間の能力を1.5倍にしてくれる強力なアシストですけど
ベースとなる知識がゼロであればいくら掛け算をしてもゼロのままなんですよ
いや耳が痛い話ですね
ポッドキャストと地域コミュニティ：情報過多と認知バイアス
さて AI が個人の能力を拡張するツールだとしたら
次は他社や社会についての知識を拡張するツールの話をしたいと思います
ポッドキャストなどのメディアですね
ここからが本当に面白いところなんですが
著者の方なんと月に150から160番組ものポッドキャストや音声配信を
1.8倍から2.2倍速で消化しているそうなんです
えーっと150番組を2.2倍速ですか
はいすごい量ですよね
ちょっと待ってください
それってまさに今聞いているあなたが一番避けたいと思っている
情報型の極み見解に聞こえませんか
そうなんですよ私も最初そう思いました
それなのになぜそこから地域のリアルなコミュニティの発見という
温かい気づきが生まれているのかここが面白いんです
なぜそんな極端な情報の浴び方をしているんでしょう
実は10分から30分くらいの短い番組なら
少し意見が合わないなと思っても意外と聞き続けられるそうなんです
でも1時間を超える長い番組だとよほど興味がないと途中で離脱してしまうと
あーそれをより大きな視点と結びつけると
人間の認知バイアスの話になりますね
認知バイアス
はい常時間のコンテンツに対して脳は無意識に
自分と完全に同調できるかどうかっていう高いハードルを設けてしまうんです
なるほどじゃあ短い時間なら
短時間であったりあるいは2.2倍速という
高速で処理しなければならない状態に脳を置くことで
逆に批判的な防御フィルターが下がるんですよ
あー防御力が下がるから自分と違う意見とか異物を受け入れやすくなるんですね
そういうことです大量の情報を深く暗記することが目的ではなくて
自分とは違う活動や考え方に触れる表面積を意図的に最大化しているわけです
触れる表面積の最大化いい言葉ですね
実際お寺の活動とか科学アースデイのような
ともすれば重くなりがちな社会課題も
ポッドキャストならエンタメとしてフランクに学べると著者は言っています
リアルな社会への関心のハードルを下げているんですね
そうなんですそして彼自身が
SBCast..という番組で160回以上も地域活動の取材をした結果
ある逆説的な事実にたどり着くんです
どんな事実ですか
ミンカフェとか七つの子といった東京や横浜のような大都会にこそ
強いつながりを持てる拠点があるっていうことなんです
へーそれは一般的なイメージとは逆ですね
都会の方が人が冷たくて地方の方が暖かいコミュニティがあると思われがちですけど
そうですよねでも逆に車社会である地方
例えば著者が活動している普代村などの方が
日常的に人とすれ違う機会が少なくて
意外とコミュニティの接点が希薄になるそうなんです
あーなるほど都市空間の設計そのものが影響しているんですね
都会は電車や徒歩での移動が中心だから
物理的な距離が近くて偶発的な出会いが発生しやすい
対して車社会の地方はドア通ドアのプライベート空間での移動が中心になるから
意識的に場を作らないと人が交わらないんですね
あなたも自分の住んでいる街を思い浮かべてみてください
満員電車で他社と密着する環境と
マイカーで職場まで直行する環境
どっちが偶然の雑談が生まれやすいかということですよね
ポッドキャストでの疑似的な出会いが
結果的にリアルな物理的社会構造の違いに気づかせてくれたと
これ非常に興味深いです
ですよね
遊べないスイッチ問題の深掘り：テクノロジーの壁と地域の役割
さあこうして都会にも地域の居場者の重要性があることが分かったところで
では実際のそのリアルな場で今どんな問題が起きているのか
はい
ここで冒頭のNintendo Switch問題が再登場するんです
なるほどここでつながるんですね
リアルな場でのテクノロジーの壁
ええ
著者はラシク045という子育て支援団体でも活動しているんですが
そこから見えてきたのが
現代の親たちの圧倒的な忙しさなんです
乳幼時期の世話から始まって中高生になっても
重い相談ごとに乗らなきゃいけない
現代の育児は本当に大変ですからね
そんな忙しい親たちと子どもの間に
大きな断絶を生んでいるのがゲームなんです
ゲームの断絶ですか
はい
今の60代や70代を含むファミコン世代から続く
ゲームをする大人と全く触れてこなかった大人の間に
ものすごく大きな壁があるんですよ
それが先ほどの遊べないSwitchの話ですね
そうなんです
これコミンカを再生した地域の居場所
園の庭での実際のエピソードなんですが
子どもたちがSwitchで遊ぼうとした時に
一つの画面の中にいろんな種類のゲームが混在してるんです
種類というのは
例えばゲームカードが物理的に入っているから遊べるゲーム
はいはい
それからオンラインのライセンスがあるから遊べるゲーム
そしてリストにはアイコンがあるけど
ライセンスが切れているから遊べないゲーム
ああそれは複雑ですね
デジタル著作権管理とか
サブスクリプションの仕組みが絡んでくるわけですね
そうなんです
これプレイしたことのない大人から見たら
画面に並んでいるアイコンは
全部遊べるゲームに見えちゃいますよね
間違いなくそう見えますね
で子どもがこれやりたいって言ってエラーが出た時
この複雑なシステムの違いを
的確に子どもに説明できる大人が
地域にほとんどいないという問題なんです
これは重要な疑問を投げかけていますね
これってつまりどういうことかというと
子どもを大きな図書館に連れて行ったはいものの
親が図書カードの作り方も
検索機の使い方も知らないから
子どもが本を一冊も読めずに
立ちすくいついているのと同じ状況じゃないですか
まさにその通りです
素晴らしいアナロジーですね
現代においてゲームというテクノロジーは
子どもたちにとって単なる娯楽ではなく
コミュニケーションの基盤
つまり遊び場というインフラなんですよ
インフラですよね
そのインフラが複雑化している以上
親自身が遊ばなくても
仕組みを理解している大人とか
気軽に質問できる大人との
地域のつながりを作っておくことが不可欠なんです
つまり全員がゲーマーになる必要はないけれど
システムを翻訳して子どもにつないでくれる
テクノロジーの案内人みたいな大人が
地域に必要だということですね
そういうことです
今の時代の子育て環境整備には
それが欠かせません
まとめと未来への問い：テクノロジーとリテラシー
これで今日お話しした全ての要素がつながりましたね
ええ見事につながりました
AIは自動運転車ではなく
電動アシスト自転車であり
使いこなすには基礎知識が必要
はい
ポッドキャストの倍速視聴は
社会課題をフランクに学び
自分と違う世界へのハードルを下げる手段になる
そして複雑化するゲーム機が浮き彫りにした
地域コミュニティにおける大人の役割
これら全てのソースに通じているのは
テクノロジーや情報はそれ単体では機能しない
ということですね
単体では機能しない
はいそれを乗りこなす人間のリテラシーと
他者と共有するためのコミュニティがあって初めて
本来の価値を持つんです
なるほど
今聞いているあなたは今日
AIとの向き合い方や情報の取り入れ方
そして地域のつながりについて一緒に考えてきました
これらは全て忙しい現代をスマートに
かつ人間らしく生きるためのヒントになるはずです
ツールに振り回されるのではなく
コミュニティの中でどう活かしていくかが問われているわけですね
そうですね
では最後に一つあなたに問いを投げさせてください
はい
もし数年後AIが電動アシスト自転車として
社会の必須インフラになったら
そもそも自転車の乗り方
つまり基礎知識を学ばなかった大人たちは
どうなるのでしょうか
うーん
今日のソースにあった
ゲームをする大人としない大人の断絶と同じように
数年後には地域のコミュニティで
AIを説明できる大人とそうでない大人に間に
全く新しい見えない壁ができるのかもしれません
それは非常に現実味のある少し怖い未来ですね
あなたはその壁のどちら側に立ちたいですか
考えさせられますね
ええ
エンディング
今回の深掘りはここまでとなります
次回もまた新たな知識の交差点でお会いしましょう
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
