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みなさんこんにちは、ダイキャッチFMです。このポッドキャストは、IPMに同期入社し、現在は別々の企業で働くソフトウェアエンジニアの二人が、最新のテクノロジー、ライフハック、キャリアなどをテーマに、雑談形式でお送りする番組です。
タクシーのCMって、2BのサースのCMとかやってるじゃないですか。
やってますね。
結構ね、パターンも同じで、いろんな芸能人が出てさ、基本の方は常識っぽいやつが、このままだと何々してしまうとかって言ったら謎の女が出てきて、こんな時は何とか何とかみたいな謎のポーズをして、何とか何とか?みたいな。
復習するみたいな。
そうそうそうそう、何とか何とかが何々が、オールインワンで何々の管理も楽チンとかっていう、そんな型のCMが無限に流れてくるじゃないですか。
ね、あれ企画っていうかさ、長い考えてる人、言ったらあれだけどちょっと楽そうだなって思っちゃう。
この間もタクシー乗ってたら、某下振明状が出てるサースのCMがさ、すっごい違和感が、その数あるサースCMの中でも結構違和感を感じたんだけど、
そのサースの機能を説明しないといけないじゃないですか。
そのCMはいわゆるその型に沿ってやってるパターンじゃなくて、導入先企業の人にインタビューして、下振明状がね、インタビューして、こうこうこう、導入は簡単でしたみたいなことを言ってるんだけど、
なんかね、その蘇永のセリフにね、「いやーでもSIRの稼働も必要なんでしょ?」っていうセリフがあってね、めっちゃ違和感なんだよね。
蘇永それを言うと、
下振明なの?下振明?
下振明がインタビューしてる。
でも、タクシー用なんだよね。
タクシー用。
タクシー用広告ね。
ならギリかな。
ギリか。
テレビに流してたら、「いや無理じゃね?」って思うんだけど、タクシーだと多分ターゲティングしてるでしょ。乗った人に合わせてるから。
もちろんもちろん、そうそうそう。
いやでも、
とかまぁ結構さ、SQLいらずとかって言ってるけど、いや蘇永からSQLってみたいな。
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あれ?確かに芸人を使うのが難しいよね。
芸人が言った方が分かりやすいやつと、なんか芸人が言うのが不思議な感じがするやつあるよね。
これなんか同じことを考えてる人いるかなと思って、ツイッターで検索しに行ったんですよ。
ソシナSIRっていう。
そんなことある。
そしたらね、まあいましたね普通に2名くらい。
Cの社内のCM、経営層をターゲットとしてるのか、やたらマーケティング管理のCMも多いけど、蘇永SQLとかSIRってワード口にしてるのが一番おもろいとか、
なんかタクシーのCMでもっとおもろしい顔して、蘇永でもSIRのカードが必要でしょって言ってんのが妙におもろいみたいな。
同じこと言ってる人いるわやっぱ。
2人ともおもろいって言ってたらもう行けない。
そうだね。同じこと考えてる人がいてよかったわ。
今僕も検索してるけど、1人が外資ITで1人はWebエンジニアだから、やっぱエンジニア周りの人は気になるんだよな。
そうだね。あれはどうなんだろうね。記憶には残るのか。
そうだね。それに多分いろいろ調査したんじゃない?きっと。
調査した結果、そこのペインというかがさ、いやでもそれがあるのは結局意味ないなって言われるとかさ、それがないのが一番いいよねって言われてるからきっと無理矢理蘇永に言わせたんじゃない?
振り切ってたら逆に、そういう戦略なんかなとは思うけどね。SIRに限らずもっと専門用語をベラベラベラベラ喋ってたら、
確かにこのほうが面白いかも。めちゃめちゃ専門用語いわくるかもしれない。
ちょっとそっちのほうが見たいね確かに。めちゃめちゃいわくる専門用語バリバリの蘇永見たいかもしれない。
っていうのがあったら、この企画した人はわざとやってるんやろうなみたいなのが思うけどね。
まあでも、っていうちょっと違和感を感じたというお話でした。
じゃあ本題の方なんですが、今日の本題がチャットGPTについてちょっとまた話そうかなと思って。
チャットGPTリリースされたのは去年の11月とかなんだよね。
そんなもんだった気がするね。
日本でバズれ始めてるのが、
まあ年明けくらいかな。ちょっと前から言ってるか。
そんなもんだったと思うよ。
結構めちゃめちゃ便利なんでね。いろいろちょっと使い方を模索してたんですよ。この1ヶ月くらい年明け年末くらいから。
なんかいい方法ありました?
これはいけるけど、これはいけなそうだなみたいなところが、なんとなくだけど分かってきたんで、ちょっと今日はその共有をしてみようかなっていう回でございます。
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まずね、
試したのはコード生成だよね。
なんか前もそれ系の話してて、あれコパイロットの時の話か。
コパイロットって言ったのかな?
コパイロットよりも有能かもしれない、そういう意味では。
コパイロットってどうなんだろうな。
コパイロットの時は途中まで書いたらめちゃめちゃサジェストが優秀って話を前はしてたと思うんだけど、
チャットGPTだと最初からこういうのがやりたいよって伝えて、それを生成してもらうみたいな感じだよね。
だからこの間、仕事でバックエンド書いてて、
ビッグクエリにデータを投入するっていうやつを書きたかったんですよ。
それをまるっともうチャットGPTに注文して、
その一式書いてもらったみたいな。もちろんちょっとそのままコピペアできないんだけど、
まあ8、9割ぐらいはそのコピペのやつを使ったみたいなことをして、
それはめっちゃ楽だったかな。
行動に関しても一行ごとに結構これはこういう動きをしててみたいなのも解説してくれるんだよね。
だからそういうのはめっちゃ便利だったかな。
っていうのがまず1個ですね。
確かによく使われてるけど、実は公式ドキュメント読みづらいやつとか、
これとこれ繋ぐだけなんだよなーみたいなやつとかは結構ね、生成してくれると助かるよね。
そうそう。
その一方で、記事を書こうと思ったんですよ。
記事というか、ちょっと調べ事をして文章にまとめようと思ったんですよ。
その時に、チャットGPTを使ったんだよね。
何を調べてたかというと、
それこそチャットGPTの運営元のオープンAIのCEOのサム・アルトマンの経歴を調べようと思ったんですよね。
日本語のウィキがなくて、英語のウィキをちょっと読みつつ、
DeepLとかの翻訳施設ちょっと読んだりして、
かつ、もう少し詳しい部分チャットGPTに聞いてみようみたいな感じで調べたんだけど、
やっぱり普通に嘘ついてくるね。
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そうだよね。
そうそう。サム・アルトマンはそもそもスタンフォード出身なのに、
ハーバードでコンピュータサイエンスじゃなくて、
Deep Learningとかを学びましたみたいなことを言ってくるんだけど、
普通にスタンフォード中退してるから全然違うんだよね。
で、なんかPhDも持ってますみたいなことを言ってるんだけど、
中退してるからもちろん持ってないし。
もうなんか入学したら取ったことにするような文章が生成されちゃうのかもしれないな。
なのかな。で、そのPhDで取ってることを証明してるウェブの記事とかあるんですか?
って聞いたらまあ教えてはくれないんだよね。
うん。
だからそこがちょっと自分の知らないことをゼロから調べて、
それを信用するっていうのはやっぱり危険だなっていうのは思いますね。
そうだね。
なんかそうなるとやっぱりある程度見てちょっと直せばいいよねくらいのものに使うのがいいのかな。
うーん、そうだね。で、あともう一つだったのは、
今個人開発でやってるウェブサービスの海外版を去年の頭くらいに作ってリリースしてたんですけど、
そこのLPの英語がちょっと微妙だなと思ってて、
一応グラマリーとかで検索はしてもらって出してるんだけど、
根本的に文章の構造とか微妙かなと思ってて、
なるほど。
なんかそれをね、ブラッシュアップしてくださいっていうのをやったんですよ。
それはなんかめっちゃいい気がする。
英語ネイティブじゃないからそれが本当にいいのかどうかっていうところはちょっと直論わかんないんだけど、
でもね、なんか英語ネイティブじゃないと思い浮かばないであろう、
文章の作り方とかっていうのを出してくれるというか、
例えばですね、
このウェブサービスは素晴らしいですよって訴求したいわけですよ。
で、その訴求するための文章として、
なんかね、
みたいな文章をリコメンドしてくれるのね。
作ってくれるのね、リコメンドというか。
で、その書き方ね、やっぱね、できないんですよ。
俺はね。
うん。
そのなんか、こういうめんどくさいことにさよならを言いましょうみたいな、おさらばみたいな、
その言い方ちょっと自分で作れないなと思って、
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でもこれってまあ確かに英語でこういう表現読んだりするなと思って。
なるほど。
うん、なんかそういうのを作ってくれる、
英語をブラッシュアップしてくれるっていう意味では、
なんか良さそうだなって思いましたね。
そうだね。
用途が固定されてるんだったら、
割とNotion AIとかもそういうのやってくれそうだなって気はするよね。
Notion AIもやってくれそうだね。
キャッチコピー系とかめっちゃやりそう。
そうそうそうそう。
そして簡単化してるやつだね。
そのキャッチコピーで説明してる内容が合ってるかどうかは、
まあ自分で判断できるわけじゃん。
まあ自分のウェブサービスの仕様だから。
そうだね。
うんうん。
その表現方法が、
まあでもこれも極端に変な表現してるかもしれないけど、
まあでもパッと見良さそうに感じるというか。
そうだね。
読んだら添削はできるんだけど、
そもそも最初を考えるのが難しいものをやってもらうのがいいって感じなのかな。
そうだね。
だからちょっと調べ、自分でやってみたのは今話したようなとこっすね。
なるほど。
社内とかでもChatGPTの話題はちらほら雑談的にスラッシュで出てて、
海外の有名エンジニアのこんな使い方してるよみたいなツイートとかが共有されてて、
割とよくエンジニアでは言われてる、
何だっけ、単体テスト生成する。
はいはいはい。
そうだね。
単体テストは動かしてみればわかるっちゃわかるし、
ちょっと読みづらかったらあれだけどね。
確かに。
でもテストケースをちょっと考えるのを手伝ってくれるって意味ではいいし、
ドキュメントもさ、別に自分が書いた機能だったらある程度直せばいいから、
大枠作ってもらうって意味では悪くないとか、
あと何やってたかな。
なんか結構いろいろやってたんだが、
まあでも割とよく言われてる、
エンジニア間では言われてるようなことをやっていたような気がするね。
そうだね。
なんかこれは新しいって思った方が良かったな。
あとあれだ、
Twitterでちょっと見たんだけど、
面接を練習してくれるってやつがあるっぽい。
ちょっと俺実際に試せてないんだけど、
最初に結構なんか私は今こういう役割のポジションに申し込んでて、
インタビューがあるんですけどみたいなのをつらつら書いていって、
それのインタビューの練習をしてくださいみたいな。
なんか結構そこでインタラクティブに会話ができるっぽい。
へえ。
なるほど。
まあそれも結構有効な使い方かなと思う。正解がないしね。
まあそれもなんとなくありそうだなって思えるかどうか自分で判断すればいいっちゃいいしな。
そうそうそうそう。
要はそのChatGPTが質問の選択肢を出してくれるから、
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その中で取捨選択するっていう感じだね。
ChatGPTそういうふうに前提を置いてあげることができるっていうのが本当にいいよね。
それへの弊害だと、弊害って言っていいのかな。
ネットでちょっとこれ大丈夫かみたいな使い方をしてる人がいて、
ここで言うのもあれなんだけど、
一部の内容には規制がかかってるんですよ、ChatGPTって。
暴力的な内容とかそういうたぶんある種でかかりそうなやつとか、
そういうやつとかにはかかるんだけど、
あとはちょっと犯罪がかかるようなやつとかね。
これ本当かな、コラだったら申し訳ない。
ちゃんと調べてないんだけど、
私はなんとか大学で犯罪心理学とかについて研究しているもので、
こういうケースについて調べたいんだけどみたいな前提をいろいろ。
同じ質問でもちゃんと返してくれるようになるっていうのが。
結構やばい内容を教えてくれるっていうことね。
紹介されてて、こういうふうな犯罪を犯すとしたらどうやればいいですかみたいなやつだと答えられないけど、
そういう前提をいろいろ置いて、こういう研究者ですとか、こういう件が起きてて、
こういう裁判が起きてます。
例えばそれについて判例を調べるために、実際どんな事件が起こりそうか教えてくださいみたいなことを言うと、
ちゃんと出してくれちゃうみたいなね。
そういう意外と前提を置くといろんなものが覆ったり変わったりするっていうのは、
いい面でも悪い面でもあるので、いろいろ試すかもしれないそうだよね。
確かに。
まあでも、いろんなビジネスとまでは行かないかもしれないけど、生まれそうだよね、新しいアイディアが。
そうだね。あとはお値段いくらになるかとかかな。
そうそうそうそう。
だから、チャットGPTとかのそういう結構高度な自然言語モデルとかを普及すると、
誰が嬉しいかって言うとやっぱ、AWSとかAzureとかのクラウドサービス系がやっぱり一番恩恵を受けるって言ってる人がいましたね。
そうだね。やはりプラットフォーマーが強いのか。
そうそう。アプリ、そのAPIを使ってアプリがどんどんこれから出てくると思うけど、
やっぱりその計算基盤が一番美味しいみたいなね。
っていうのはあるらしいですね。
まあでも、結構なブレイクスルーですよね、これは。
そうだね。どこまで嘘を共有できるかっていうところに焦点を当てさえすれば、結構いろんなところに使えると思うので。
そうだね。
たたき台を作ってもらうのが一番今のところいい気がするね。自分が直せるもののたたき台を作ってもらう。
そうそうそうそう。アイディア出しだね、アイディア出し。
記事のタイトルとかやってる人もたくさんいましたね。
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なるほどね、それはいいな。
記事のこの、例えば、俺がさっき言ったサム・オルトマンの学生時代から今までの経歴とかを紹介する記事を書きたいんですけど、
それの記事タイトルを10個考えてくださいみたいな。
なるほど。
これはいい使い方だと思う。
確かに。
うん。
なんかちょっといい感じのものを作りたいけどサフド労力かけたくないものって意外とあるもんね。
そうそうそうそう。しかも誰がやってもだいたい同じようなことは出てくるみたいなところを一瞬で出すっていうのはいい使い方かなっていう。
ちょっとこれとは全く同じではないけど、画像生成も最近やりたいことがあって。
はいはいはい。
これ本当にどうでもいい話なんだけど、プロリンクのLGTMを出すときに画像とかを貼ったりするじゃん。
最近うちのチームもあれの文化が根付いてき始めていて、LGTM画像生成サイトとかを見に行ったりするんだけど、
これステープルデフィージョンで出せたらいいなと思って。
なるほどね。
ステープルデフィージョンでLGTMの画像とか、動物が入ったLGTMの画像とかでいくつか出そうと試みたんだけど、今のところうまくいってないんだけど、
そういうのが出せたら著作権的にもそんなにヤバいやつ、本当にヤバいやつ見たらわかるし、
そういうのパッと面白いやつを出してくれるようになったらいいなって思ってたりするので、
そういうクリティカルじゃない場所への適用ってまだまだChatGPTもそうだし、色々ありそうだなっていう楽しみはあるよね。
そうだね。ちょっと引き続き模索していこうかなと思ってます。
はい。じゃあ終わりましょうか。
はい。
ではこんな感じで週2回のペースで配信しているので、Apple PodcastもしくはSpotifyでお送りの方はぜひフォローお願いします。
では今回も聞いて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。
