AIとの最初の一歩
こんにちは。今回の深掘りへようこそ。 えっと、みなさんが共有してくださったAIに関する体験談とか考察。いやー、本当に興味深かったです。
ええ、拝見しました。 全体を通して、なんていうか、AIへの期待もすごく感じるんですけど、同時に、じゃあどこから手をつければいいの?みたいな、ちょっとした戸惑いもあるのかなって。
うんうん、ありますよね、それは。 だから、今日のミッションとしては、そのギャップを埋めたいなと。AIを難しくて遠いものじゃなくて、自分のための便利なツールに変える、その最初の一歩、これを探っていきたいんです。
いいですね。 資料の中心は、やっぱり実際にAIを使っている方々の生の声ですよね。早速、革新に迫ってみましょうか。
ええ、いきましょう。資料からはっきり見えてくるのは、AIって決して魔法の杖なんかじゃなくて、その個性っていうか、得意なことと不得意なこと、これをちゃんと理解しながら、試行錯誤を通じて付き合い方を見つけていく、そのプロセス自体がすごく重要なんだなってことですね。
なるほど。 知識だけじゃなくて、やっぱり実際に使ってみることから得られる感覚、そこに焦点を当てて話せるといいかなと。
多くの資料で共通していたのが、まず触ってみることの重要性でしたね。ただ、やってみようだけだと、ちょっと漠然としている気もして。
ああ、そうかもしれませんね。
例えば、あなたのメモにもありましたけど、日記みたいなすごく個人的な記録をNotebookLMMとかで要約させてみるっていうアイデア。
はいはい。
これって、なんていうか、AIへの心理的な壁を機能的な必要性からじゃなくて、もっと身近でリスクの低いところから崩していく、なんかいい方法なのかなと思ったんですけど。
ああ、それはすごく重要な点ですね。資料にも、使ってみて初めてわかったっていう実感、繰り返し語られてますけど。
ええ。
同時に、ある方の体験談では、特に目的もなく触ってみた結果、かえって困難しちゃった、みたいな話もありました。
へえ、なるほど。
ですから、ただ使うだけじゃなくて、最初の本当にごく小さな目的、このメモを3行でまとめてとか、そういう具体的な指示を持つことが実は効果的なのかもしれないですね。
なるほど。小さな目的ですか。じゃあ、具体的に何から試すのが良さそうですかね。
資料だと、無料で試せるツールとして、ジェミニとかチャットGPT、それからマイクロソフトコパイロットの名前が上がってました。
ええ、上がってましたね。
特にコパイロットは、結構日常的に使っているマイクロソフトのツールにもう組み込まれてたりすることが多いから、アクセスしやすいのが利点かなと。これは大規模言語モデルっていう種類のAIでしたっけ。
そうです、そうです。大規模言語モデルを活用してますね。コパイロットの概要生成機能、これは確かに手軽な第一歩としてすごく有用だと思います。
ウェブページとか動画とか、長いコンテンツの要点をつかむのに便利そうですよね。
ええ。ただ、ここで資料がかなり強く警告しているのは、AIが作った要約をそのまま鵜呑みにしちゃダメですよってことですね。
ああ、それは大事ですね。
検索エンジンのAI要約なんかも含めて、必ず引用元、つまりリンク先ですね。これを確認して、内容が本当に正確なのか偏ってないか、ちゃんとご自身の目で確かめる。
このひと手間が、やっぱり誤解とか不確実な情報に惑わされないために不可欠かなと。
AIってすごく流暢にそれっとい文章を作りますけど、それが真実とは限りませんからね。
個人的なデータの活用
その要約機能を手軽な第一歩としつつ、資料ではさらに一歩進んで、もっと個人のデータでAIの個性を探る方法も提案されてましたよね。
はい、ありましたね。
例えば、さっきの日記とかメモ、あと音声録音なんかを、NotebookLMでようやく分析させてみるとか。
あるいは、ビングイメージクリエイターで日記の内容に合わせた画像とか、個人的にすごく気になったんですけど、歩くチーズ蒸しパンみたいな、とっぴなアイディアを画像化してみるとか。
面白いですよね、それ。
これって、AIのどんな特性を探るのに役立つんですか?
自分の記録を使うっていうのは、AIの動き方を理解する上で非常に良いスタート地点だと思うんです。
なぜなら、元ネタの内容とかニュアンス、文脈を一番よく知っているのは、他の誰でもなくあなた自身だからです。
確かに、AIが何かこう、奇妙な解釈をしたり、ちょっと的外れな要約を生成しても、おや、これはちょっと違うぞって、すぐに気付けるわけです。
なるほど、なるほど。資料では、NotebookLMの不正確さ、例えば要約がやたら長かったり、関係ない話題が混ざったりする、なんて点も指摘されてましたけど。
ええ、ありましたね。
それこそが、AIの特性を知る、まあ絶好の機械なんですよね。リスク低くAIの得意・不得意、いわば癖を探る。
と、癖ですか。
ええ。で、歩くチーズ蒸しパンみたいな例は、AIが言葉の指示をどう解釈して、それをどう視覚化するのか、その連想力とか、あるいは限界ですね。それを探る面白い実験になると思いますよ。
人間とは違う間違い方ですか?資料にあった仮面ライダーの例とか確かに、いや、そうじゃないだろうって突っ込みたくなりますもんね。
そうそう、ああいう感じです。
そのズレをある意味面白がれるかどうかの付き合い方のコツなのかもしれないですね。
AIの特性を理解する
そうかもしれません。
ここで大事なのが、資料が示唆するように、AIは万能ではないってちゃんと心得ておくことかなと。
まさに。
AIを連想ゲームが得意な人とか、それっぽい文章でバーッと並べてくれる人に例えてましたけど、まさにそれだなって、流暢だからってイコール性格ではないんですね。
その通りです。AIは人間とは違う価値判断をしますし、違う間違い方をします。だからこそ、資料にあった賢いペットみたいな感じで、その特性を理解した上で、あまり過度な期待をせずに付き合う必要があるんですよね。
賢いペットですか。なるほど。
それと、SNSの例えも示唆的でした。日常的に遊び感覚でもいいから触れて、慣れておくこと。
それがいざっていう時にAIを有効活用するための鍵になると。緊急時だけ取り出しても、使い慣れてない道具ってうまく使えないじゃないですか。
確かにそうですね。いきなりは難しいですよね。
というわけで、今回の深掘りから見えてきたAIとの付き合い方の第一歩っていうのは、小さく、個人的に、そして楽しみながら試してみるってことですかね。
そうですね。
完璧を目指さずに、AIのその癖も含めて試行錯誤を重ねる中で、あなた自身の使い方を見つけていくのが、なんか良さそうだなと思いました。
ええ、それがいいと思います。最後にちょっとこんな問いを投げかけてみたいと思うんですが。
はい、何でしょう。
多くの人は、AIは何ができるかってまず問いがちだと思うんです。でもそうじゃなくて、まず、私がこのAIと対話したらどんな反応が返ってくるだろうとか、何が起こるだろうっていう、そういう好奇心から始めてみるのはどうかなと。
ああ、なるほど。問いの立て方を変えるんですね。
ええ、簡単な、まるで遊びみたいな実験を通して、AIについて、あるいはもしかしたらご自身の試行プロセスについて、何かこう予想外の発見があるかもしれませんよ。
