00:01
お願いします。
お願いします。
オサムです。
Takumaです。
TECHNOTREK.fmは、ITフリーランスで海外MBA留学中のオサムと、同じくITフリーランスのTakumaが、ガジェット仕事暮らしについて話をするポッドキャストです。
はい。
あの、俺知らなかったんだけどさ、
うん。
今日4月29日、日本は祝日なんですね。
祝日でした。仕事してたけど。
あ、仕事してたの?
あの、クライアント側がみんなお休みだから、あの、今日のアジェンダにもめちゃくちゃかかってくるんだけど、生成AI周りをずっと触って、
あの、死ぬほどエラーが出続けて、ちょっと今、普段仕事してた時より若干疲れてるぐらいの。
あ、そうなんだ。
月曜日ではありますけど。
あ、じゃあ。
中的にゴールデンウィークが始まったらしいです。
なるほど。クライアントのお仕事って、自分のお仕事って感じの稼働をされてる。
そうだね。自分の仕事を楽にするために色々やってたんだけど、ちょっとまだ難しいね、本当にこの辺は。
いや俺、こっち来てから思ったのが、海外からITフリーランス、ITじゃなくてもいいんだけど、フリーランスをしてるとさ、
日本の祝日とオーストラリアの祝日がバッティングすることはないので、基本祝日という概念が全て消え去り。
そうだね。
今日もいつも月曜日にクライアントツーの定例があって、ズームリンクだけカレンダーに貼ってあったからそこにいても誰も来ないからさ、
祝日感覚を失いつつある今日この頃です。
俺も日本でもたまに起きるもん、普通。
いや確かにね。
自分がカレンダーベースで生きてないから。
わかるわかる。
あれ、ズーム誰も入ってこないな。
あ、祝日やんとか、その日とかその日が切り取ってたりみたいなところ。
はいはいはいはい。
気づかなかったり、カレンダーちゃんとリジェクトされてるのに気づかないみたいな。
フリーランスある。
フリーランスあるあるですね。
すいません、アイスブレイク長くなりましたが、今日はお前さんが持ち込んでくださったアジェンダ。
はい、せせええ話第2回ということで。
はい、せせええ話。
1年以上、2年近く前にやってからの。
ちょうど、いや、1年前だね。
去年の3月に1回を収録して。
GPT-4出始めぐらいに出るか出ないか、
ビングAIでしか、ビング検索でしかまだ使えませんぐらいのタイミングだったのか誤解を聞いて。
おー。
おもろいなと思ってたんだけど。
はるか昔に感じるわ。
そう、もはやGPT-4を超えるクロード3とかが出てきたみたいな話とかが、
ここ数ヶ月間出てるぐらいの恐ろしい、非常に恐ろしい世界。
あとまあ、私は勉強、まあ自分の仕事でも使うけど、
勉強仕事作も自分のクライアント側でも使うし、自分の仕事でも使う?
03:00
主に自分かな。クライアント側のやつだとやっぱりセキュリティ系がまだむずくて、
たぶん本当に自前の関係とか、まあその文脈も後で話せればと思うけど、
ローカルで動くLLMとかをやるとセキュアになるから、それとかはいいなと思ってるんだけど、
やっぱりクライアントのデータは渡せないのでどうしても。
そうだよね。
そこはだいぶ難しくて、基本的に自分のデータとか自分のあれを効率化するためにやってることもある。
実運用している2人が見る生成IKの話をちょっと今日していこうかと思いますが、
すごい今回もあれだね、お気に入りが1個あるのかなこれは。
俺はお気に入り1個で突破しようと思ってるところですからね。
サフはいくつか書いてくれてるんでしょうね。
じゃあ俺の方からササッといきそうだから紹介しようかな。
俺もまあ1個紹介するだけだからササッとだけど、先にでは。
逆におさむのユースケースを聞いてからの方が俺の紹介したやつがいきやすいから。
ほんと?
じゃあ私の方から。
ちょっと前回2回3回目前ぐらいの海外MBAの話の時に、
生成Iとかどうなのってたくまから振ってくれたのに関わらずてっきり説明するのを忘れていたので、
その辺りのリキャップも含めちょっと私の方から紹介していこうかな。
まず、俺は今ユニバーシティノブテクノロジー指導に行っているですね。
めちゃくちゃテクノロジーに強い大学のMBAに通っていて、
そこをどれくらい強いかというと、
そのGenerative AIの関係のインデックス?
大学のランキングみたいなのがあって、
それで世界3位の今大学となってまして。
そうなんだ。
結構大学としての取り組みも進んでいる。
それが理由なのか、どの世の中の大学も進んでいるのか分からないけれども、
そういう意味ですごい進んでいるなと思う。
動画にちょっと紹介できたらと思うんですけれども、
まず入学して最初にあったオリエンテーションが、
インターナショナルスチューデント、英語が非ネイティブの方がどうやって大学で過ごすかとか、
オーストラリアにどうかみたいなところと並列して、
アカデミックインテグリティっていうオリエンテーションがあって、
昔だったらそのカンニングがどうとかの話題がメインだったものなんだと思うんだけど、
これも生成AIとどう付き合って大学生活を送るかみたいなのが書いてあるものになっていて、
具体的に言うと、そもそも生成AI、まだまだ正確性に書くところもたくさんあるし、
あなたの勉強のサポートにはなるけれども、
あなたが提出する答え自体にはなり得ないですよという前書きから、
そこにあるものを参照してものをいろいろ作ると、
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それはオリジナリティを表現すべき学問という分野での背徳行為だみたいな、
そういうところを説明されていたりして、
そこら辺のガイドラインがしっかり大学科科で決まっていると。
これリンク貼ってくれてるやつ飛んでるけどめっちゃいいこと書いてあるな、
わかりやすいし。
すごいしっかり明確なガイドラインがあって、
授業とかでも使ってもちろん良いことか、各サブジェクトごとにガイドラインがあって、
すごくしっかりした整備を整っているという状況なのと、
あと大学側も生徒がどうやって生成AIに向き合うかもそうだけど、
大学側が生成AIをどう使っていくかというところをしっかり考えていて、
我々生成AIではないんだけど、
AIインビスティゲーション・イグザムっていうのがあってですね、
最終試験とかしっかりした一番でっかいやつは、
オンラインでももう受けれるようにしていいですよと。
別にこのご時世ね、大学にみんな何時に集まって用意どんじゃなくて、
オンラインでどの場所からでも受けていいですよってする代わりに、
その代わりAIの監査が入ったブラウザをダウンロードして、
画面のスクリーンとパソコンのインカメがオンになって、
不審な挙動かないかをパーセンテージマッチさせて監査するとか。
いいディストピア進んでるね。
まあ個人的にはすごいウェルカム。
プロクターUっていうサービスは、
エデュケーション向けに出されてるらしくて。
早いね、対応するまでが。
だって1年とかでもここまでちゃんと学業に影響をないようにするサービスとツールが導入されてるって。
あとそれの派生で、
いろんな論文参照もするし、自分たちでレポート書くわけですよ。
それの中身がどれくらい、
これ昔もあったのかな、世の中にある表現だとか、論文とマッチしてるかっていうのを
監査するツールがあって、
類似度が何%以上だとこれはあなたのオリジナリティで認めませんみたいなツールもあったりする。
だからすごい大学が上手く使ってるなっていう感じがしますね。
いいっすね。
ちょっとドキドキしながらレポート出す。
確かにね、コピペしてないのにピョーンってされたらちょっと嫌だもんね。
だし、ちゃんと参照とか引用ってやってるところを弾いてくれるからすげえ賢いなって思う。
そう、みたいなのが大学側のレギュレーションとしてあって、
じゃあ学生側はどういうふうに使うんだっていうと、
みんな周りは無料版のChat GPTを使ってる人が多いっすね。
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GPT 3.5。
GPT 3.5。
あれ生きるんだ。
うん、結構みんな便利だと思って。
これクズだと思って。
ちょっと下の方。
なんかね、Chat GPTを英語で使うようになって、
こちら英語圏なので英語で使ってるんですけど、
日本語で使ってたときと違いは感じるわ、やっぱり。
同じ問いでも、回答の精度がいいのか、それとも日本の翻訳があんまり上手くなかったのか。
日本語だとフワッとしてるなーって回答を英語で質問すると結構ソリッドに答えてくれたり。
確かに俺も全部ちゃんと最初英語で投げるもんね。
じゃないと向こうの趣向の言語が英語だから、結局最大性能を活かせないみたいなのもあるし、
最後のアウトプットだけ日本語にして並べてみたいな、そこだけ翻訳が使うけど、
それまでの趣向にも翻訳とか日本語特有の言い回しとか入っちゃうと、
結局生成力が落ちちゃうみたいなのはあるんだろう。
これ3.5でもみんな便利に使ってるぜっていうのはちょっと情報感度が高い友人だと、
クラウドとか使ってるけど、みんな基本GPT3.5使ってて、
俺はね、自分の仕事でもたまにコード書いたりするからそういうののために課金してるし、
あとGPTのウルフラムっていう、タクマが昔教えてくれたものだけど。
ウルフラムアルファの連携。
そうそう、ウルフラムアルファ連携。
GPT図が公式で出てる、ウルフラムアルファ。
出してて、ウルフラムアルファが何かっていうと計算、
いろんなその分野、数学だったり物理だったり科学だったり経済だったりの計算処理に長けたデータベース。
それと連携させて、特に俺がやってるNBAだとファイナンスとかアカウンティングとかエコノミクスとか、
基本計算をすることが前提のカリキュラムなので、
すごいウルフラムさんをゴリゴリ使ってますね、最近。
いい感じですか?
いい点と悪い点がありまして、
思ってたより良かったのは本当数字だけで何とかなる処理だとか、
計算式をこちらから与えてあげれば何とかなる系はやっぱ性格ですごいなって思う。
なんか結構複雑な。
国際、国の債権。
国際と普通の株式の市場のリスク度合いの差分を比較して、
それにどれぐらい収益性があるか、ベータっていう指標が、
12:04
公式銀行とかが使うケースが公式であるんだけど、そのベータっていうのを掛け合ったときに、
今自分がこの株式名柄に登録したり、
こういうポートフォリオを組んだらどれぐらい収益性があるかみたいなところでやってるんですよ。
みたいなのをちゃんと計算してくれて、
俺は頼り切ることは基本ないんだけど、自分の計算が合ってるからの検算のときに結構、
確かに。
それいいね。
頼りにしている。
すごい。
ウルフラムが提供してくれるものと間違ってルールに詰めていくと、
こいつが言ってるのにたどり着いたってなるから、正確だなって思いますね。
逆に文章の理解はあんま得意じゃないんだなって思った。
英語で打っても?
うん、英語で打っても。
例えば、アカウンティング系の授業で、
ファイナンスの授業とかあるか。
あなたがある旅行会社のアナリストとして採用されたときに、
今から20億円の豪華クルーズを買いますと。
そのクルーズ船がどれぐらい収益性があるかを以下の情報を元に弾き出して、
CEOに提案する資料を作るみたいになって。
問題そのもの。
その中で例えばだけど、クルーズ船自体金額。
クルーズ船をキャッシュで何%でとって、再建で何%。
じゃあ燃料は10年運用するとして、
年5%ずつ従業員のマチュアリティが、
就熟度が上がっていくから5%ずつ燃料費が下がっていくけども、
3年目と6年目と9年目は、
そのクルーズ船の中にリフォームが入るから稼働が85%になるみたいな。
そういうのとかもいろいろあるのよ。
食料はそのときどうなるかとか。
従業員は175名で、このとき5年目ぐらいに
労働組合が深夜に運動するからどれぐらい水持ってくるか。
そういうのを全部与えて、
ちょっと俺が解いてる間に考えといてくれやってあげて、
出てきたのが全然違うアウトプットで、
さすがにそうはならんやろってやつを出してきたりするから、
なんかわかる。
今データ分析系で使わせてるけど、
なんでこんなにアホなんていう、
日本語流暢なのになんで、なんかやっぱ面白いよね。
数学的に作られたものなのに数学が一番弱いっていう。
不思議。
センター試験とかせたときに確か、
他の数学以外は基本的にもう合格点レベルのやつを
15:03
叩き出せるようになったっていうのはどっかで見たけど、
数学だけは本当に低いんだよね。
なんなんだろうね。
ラージランゲージモデルの言語で作られてるがゆえの
弊害というか、そこに計算式は入ってないから。
あとあれかも、こっち来て思ったんだけど、
日本でさ、試測演算、基本何足す何とか、
何書ける何って記号で決まっとるやん。
こっち英語だといろんな表現があるなっていうのはちょっと思って。
それもめっちゃ今日とかハマってたな。
本当?
広告の自分のアカウントのデータを食わせてやってるんだけど、
その表記売れみたいなのも全部Googleのさ、
ディープに翻訳させたやつじゃなくて、
Google側の公式の英語のドキュメントが表記に合わせないととかさ、
そもそも日本における運用型広告っていう言葉の対応は英語でちょうどいいものがない。
PPCASとかっていうのは結構Google検索で引っかかりやすいんだけど、
それってリスティングのことだからほとんど。
確かに。
いわゆる運用型広告。
全般じゃないね。
運用型広告って言って出てくる英語訳は基本的に引っかかんないとか、
なんかいろいろむずいなと思う。
そこにはやっぱり言語がツールになってるから、
英語のネイティブさが必要だなと。
割るとかもさ、マイナスの横線に上の点々って割るっていう記号と、
スラッシュで文法と文字やるときと、
英語.文法とディノミネーターって言うんだけど、
言語として文法は何みたいなのを指すときと、
〇〇divided by 〇〇とか、
〇〇over 〇〇とかって言ったりするんだよ。
あと〇〇out of 〇〇とかね。
みたいなのがすごい複数あるから、
数式の表現得意じゃないとかそういうことなのかもね。
あとウルフラムとかGPTで最近思ったより悪かったことで言うと、
なんか昔まであったオフィシャルのデータとのコネクトができなくなったっぽくて。
GPT図の中の話で言うんだろうね。
GPT図の中もなのか。
GPT図に通して出されているウルフラムアルファが、
その辺のパブリックデータを参照できない。
なんだと思う。
そうそうそう。
なんか昔世界銀行とか、
自前でプラグイン作ってたっぽいんだけど、
それの開発やめてからウルフラムでも参照できなくなったっぽくて。
経済学のレポート書くときに頼ろうと思ってたんだけど。
むしろそれがメインユースケースだよね。
だから俺自身がデータベースとなって、
世界銀行からAPIでデータ引っ張ってきて、
必要なデータだけ抽出して、
18:01
CSV作り直して、
これでお願いしますって投げて、
ちょっと検査してもらって。
その下に書いてあるのが結構致命的に見えるんだけど。
あとそういうGPT図のコネクション、
50%ぐらいの確率でできなくて、
ずっと何か作業してるときに、
その間の計算やっといてくれよって投げてるんだけど、
コネクトできませんでしたみたいな。
が入ってきて、はぁーって思うときがあって。
対策としてGPT図使ってるってことは、
課金できる方、課金して使える方の、
ちゃんとGPTを使ってるってことで。
そうです。
で、コネクトできないのはもうダメですね。
何のために課金してんだよってなる。
ね。
本当はこれが欲しい世界観じゃんか、本来。
いろんなデータベースと接続してさ、
なんつーの、処理だけをGPTでやってもらって、
っていうのがどうしてなんでコネクトできないねーって、
ちょっと不服です最近。
みたいなのは私が、
チャットGPTで使ってる最近の使い方の計算の、
ソフトウェアと連携させて、
なんやかんや得意不得意を見極め得意なところを、
お願いしていくと。
で、俺自身の得意な使い方としてはそっちというより、
ノーションAIを私は去年からずっと使っていまして、
昔の、何の回か忘れちゃったけど、
でも紹介した通り俺はノーションAIがいなかったら、
IL2のスコアを取れなかったぐらいですね、お世話になった。
その英語学習のその回で言ってくれてたやつ。
そうそう、その時はIL2って、
リスニング、スピーキング、
リーディングで、あとライティングがあって、
ライティングだけどうしてもフィードバックを得る手段が
今までなかったけど、
俺の場合はライティングに関しての問題生成、
それのフィードバック自体も、
IL2が公式に出している評価基準にもとって、
問題生成し、人が回答し、
答えてくれや。
大体のノーションAIが弾き出してくれた、
俺の英語力がそのまま、
IL2の公式の結果でも似たレベルだったから、
結構使えるなと思って、
それでかしんじて使っているんですけど、
それの授業版を最近やっていて、
学びのサイクルとして一応予習、授業、復習というものを
やっているんですけど、予習の時に
該当範囲のすべての理解をノーションに書き写すという、
結構鬼畜な予習を私はしていまして、
3時間の授業の内容を全部ノーションに書き写すと。
はい。
そのプラスで授業中の教授が説明した、
公式だとか、
21:02
トップなチップスみたいなのを記載して、
いろんなテストだとか、
自分の理解を含める機会の時にそこのノートから
全部ノーションだと選択して、
コマンドJってやると、
AskAIっていうショートカットを呼び起こせるので、
そこでこれに関する選択問題、
4つの選択肢の問題10個作ってくれや、みたいなのを
バーってやって、3回ぐらいやって、
3回ぐらい元に今までの失敗傾向から、
また10個作ってくれや、
みたいなのをやって、それを経過10回ぐらいやるとかなり
良い復習になるっていうのをやっています。
えぐいことやってるね、やっぱり。
SAI使って楽になってるはずなのに絶対やりたくないなって思いました。
2行目ぐらいで授業中の学びを全部記載するが、
もうむずいと思った。
俺だったら全部ショートカットして、
OCRで読み込ませて、さまらせてってやっちゃうけど、
たぶんそれは自分の学びだったらいかないかと思う。
ただコピペするだけだったら簡単なんだけど、テキスト。
そうそうそう。
それをやると、
だいたい理解できてるんやって、これのおかげで私は1個、
もう最終試験がなくてレポートだけのやつが授業終わったんだけど、
一番良い、ハイディスティンクション。
5段階ぐらいあって、Sみたいなのにギリギリ届かなかったんだけど、
非ネイティブでも。
なかなかみんな取れない。
全体のスコアで言うと100%中、
82、3%ぐらいのスコアをもらえている。
すごい。
日本大学ですらそんなものほぼ取ってないよ。
俺も大学の頃はね、
取れたらいいなと思ってたけど今、
Sが取れない。
人って変わるんだね。
みたいなのを学習としてやっていたりしますね。
いい使い方だね。
自分が反復して覚えたいことだとか、
苦手なものとかを
するとかはすごくドキュメントに
付随している。
AIのオプションはいいなと思ったり。
ショーノートに記載するの忘れてたんだけど、
チャットGPTの音声UIめちゃくちゃいいね。
びっくりした。
俺、スピーキングとかは、
英会話サービスの契約じゃなくてチャットGPTでやってる。
むちゃくちゃネイティブに近い
表現してくれるし、
リスニング能力も
実際しゃべってるときも
ここは確かに理解してもらえへんかったよな、
みたいな自分の発音は理解しないし。
それが全部テキストで残ってるからさ、
24:01
最終的にそれに対してフィードバックしてくれよとか、
自分が言ったことがなんて聞き取られてるのかとかも
テキストで見れるからすごく良い。
例えば日本語だとさ、
日本語学習中の人がしゃべっていて、
フィードバックしないし、
例えばそれが求められたとしても
手乳法があんま得意じゃなかったよぐらいで
返せる言葉としては。
それが全部文字起こしされてるから、
ここで手乳法間違ってるんだってわかるみたいなのが
チャットGPTの会話型UIっていうかな、
音声UIっていうかな、
学びに対しての革命はやっぱ起きてるなと
アカデミックインテグリティに沿った使い方ですね。
そうね。
ちゃんと尊敏を守りつつ、
遠隔に励みたいと思っております。
時間もお金も、人生の大事な時間も全て含めて、
オーストラリアまで行ってやってるから、
そんなわざわざ60点を狙いに行くようなことは
せんよっていう話は当たり前なのかもしれないけど、
このアカデミックインテグリティの
ドキュメントに書いてあった、
良い表現だなと思ったのが、
アカデミックインテグリティと学習において、
誠実さ、信頼公平性経営遺跡に勇気を示すことです。
この最後の勇気って、
カレッジと書いてあるけど、
勇気を持った使い方をしてるなと思って、
いろいろショートカットできる部分も、
自分の身にならないことは避けながら、
むしろ自分の負荷を上げるために、
復習のタスクをSSに作らせている。
勇気がすげーなーと今聞いてて思いました。
あと、学習面での話だけど、
普通に私も仕事として使っているんですけど、
コードを書くのに、
これはありきたりの話だけど、
すごい参考になるというか、
エラーコードを書いた時の原因の特定と、
何が自分の理解として正しくないのかとかを、
示すのにすごい便利だなと最近思っていて、
例えばこれだと、
いろんなAPIをつなぎ合わせて、
データを取ってくることが多いんだけど、
APIの呼び出すこと自体ができても、
それをJSで加工したり、
自分のアプリケーションを使って、
それをJSで加工したり、
ある処理に対してループさせたりみたいな、
呼ぶだけじゃなくて、
それをシステム的に機能を作っていく、
みたいなことをやったことがなかったから、
結構諦めかけていたんだけど、
27:01
GPT 4.0さんと対応を続けていくうちに、
私も機能らしい機能が作れるようになってきて、
良きコンパニオンというか、
相談メニューとして、
これもエンジニアの学習、
エンジニアリングの学習っていうことなのかと思うんだけど、
何か学ぶ上でもめちゃくちゃ役に立ったなと、
仕事でも思っている次第で。
エンジニアリングの学習めっちゃわかるな。
なんかコードを書けるようになってきたもんね。
コードを書けるということが何なのかがわかるようになってきた。
まだ処方も処方でいいところだけど、
いやでも多分立ち上がりとしては、
昔10年前には考えられないぐらい、
5年前でも考えられないぐらい最速で学ぶことができるという、
それなりにWeb業界に長くいるという創業は必要だと思うけど。
俺昔インターン時代にPHPを書いていて、
週3ぐらいで、
1日8時間ぐらいの出勤をし、
いろんな機能のモジュール型をやってたんだけど、
その時に、
いろんな機能のモジュール型をやってたんだけど、
その時の言語理解より今の方がすごい体系的に学べてるなって思う。
わかる。
体系的はめっちゃわかる。
若い人、
俺たちもたぶん十分若いと思うんだけど、
ある程度年紀を積まなくちゃ、
理解できなかった。
経験is知識みたいな分野がすごくフィードバックサイクルが早くなったことにより、
身につきやすくなったんだなって思う。
GPTがもう既に持ってる、LMが持ってるようなものが、
ショートカットできる的な意味で。
特に、
コード書くみたいなある程度正解のイメージがつきやすいものに関しては、
学びのサイクルがすごい早くなってるよなって思う。
前回の生成AIの話から、
あんまり俺たちは変わらずだけど、そういう使い方をしてますというシェアで。
いやでもだいぶ最新の、
しかもアカデミックにおける最新の大学側も、
推奨しているアカデミックインテグリティに沿ったやつっていうのは、
なかなか参考になる人が、
これを聞いてくれてるかを置いといて、
めっちゃ参考になる気がする。
最近大学とかオーストラリア近辺でも知り合いが増えてきて、
Podcastを聞いてくださっている方がいるらしいので、
その方々の参考になれば幸いです。
すごい。
こんな使い方見たことない。
ツイッターとかの生成AIの連鎖プロ驚き屋さんとか、
絶対ノーションで複数、複習する方法を言わないと。
そうだね。
ノーションAI終わったしか言わないと。
ちゃんと使おうとしてないから。
30:02
そうだね。
自分たちで何か使い方を発見するという行為が必要だなって思っていて、
本当にそう。
ある程度与えられたことだけやっていたら、
生成AIとかそういう新しい技術のキッピングポイントに我々はいるけれども、
大切なのはそれをどうやって使うかを発見することであって、
そこに知恵みたいなのが現れますよね。
本当にそれを痛感してるんだよな。
でもたくまも、
このままハンズオフできたらなと思ってるんだけど、
ユースケースとか書いてくれてる量がとても多く興味深い。
そうだね、ちょっと順序変えた話だけど、2個目の方から。
この2週間ちょっとくらいかな、3週間ちょっとくらいかな、
生成AI祭りと称して、
お祭りが。
結構さ、2、3ヶ月キャッチアップ全く忙しくてできてなかったタイミングで、
Cloud3が出てきて、
また1段階変わってるけど全く知らないことになってるなと思って、
一旦本気でキャッチアップするをやってみたんですよ。
主にビジネス文脈でだけど。
もう今や生成AI系の、
マーケティングならこれ、SEO対策ならこれ、コピーライティングならこれ、
みたいなジャンル分けされた、
生成AI系のサービスを検索するサービスが出てきた。
インデックス的に。
初期のインターネットにおけるヤフーみたいな感じで。
あれだな、すごい。
ゴールドラッシュにおけるつるはし屋とか情報屋みたいな、
そういう印象がすごいな。
それが50個くらいあるんだけど、使いやすいやつから、
見てて、かつて俺のバイン、
分析とかマーケティングのSKSが多いから、
そこのにあるやつとかを全部片っ端から、
5個くらいサインインして、
いろいろ使っている途中で使えなくなるような、
そういう本当にオープンしてすぐ閉じるみたいなサービスが、
死ぬほどあるような状態だったんだけど。
とかもいろいろ試したけど、
結局今日紹介したいなと思えるレベルが1つだったっていう話なんだけど。
今のいろいろ試した中での所感として、
まず、
形式としてサービスになっているものと、
あとLMMのエンジン、
そのものが分かれると思うんだけど、
LLM側で言うとGPT-4が一興だったけど、
Cloud3が出て、あとGoogleのGemini、
Geminiなのかな日本語で言うと。
Geminiが出てきて、その辺も全部触ってみたんだけど、
結論そんな、
GPT-4と変わらなかった。で、Cloud3だけちょっと日本語が流暢。
Cloud3すごいよね。
それで言うと、
中国語とフランス語が喋れる友達がいて、
その子をCloud3使ってるんだけど、
33:01
中国語もフランス語もめちゃくちゃ流暢って話をしてて。
多言語側が強いんだから。
GPT-4ってこう、GPT-4っぽい言語喋るじゃん。
伝わるかわかんないけど。
あれのモノマネできるぐらいちょっと変わった日本語を喋ってくる感じがする。
全然流暢で、今までの自然言語系のサービスと
比較にならないぐらい綺麗なんだけど、それでもなんか
ロボットっぽい喋り方するんだけど、Cloud3は人だなって
ぐらい自然だ。
日本語喋るからGPT-4を超えたとかっていうのは一時期もてはやされてたんだと思うんだけど、
裏側の演算能力はまた多分俺のユースケースも
あれかもしれないけど、
そんなに性能の差とか、こいつがめちゃくちゃ演算能力高いとか
っていうのはやっぱりなくて、
変わらんなあって、ベースの能力はやっぱり変わらない。
特に自分が求めている分析とか、
仕事を本格的に代行してくれるみたいな部分で言うと、
ちょっとまだ全然足りない。
あと2歩ぐらいかな。
あとジェミニはGoogle純正のやつだから、
Google系のサービスとつなげ込みやすいとかっていうのも
出してきたアウトプットを表形式にまとめてもらって、
それをスプレッドシートにエクスポートしてもらってとかっていうのがスムーズにできるのは
便利かなぐらい。
自分の普段の仕事のメインである分析とかそういうものを、
あとそこから示唆を出して、
何か数字の変動があったときに、
変動の要因を探ってドリルダウンして分析していくみたいなのは、
論理的にはできるはずなんだけど、
そこの途中で、彼らは計算ができないから、
Pythonコードを作って自分で動かして、
そこを示唆を出して、その結果元にまた
LLMが判断してみたいな動き方をするんだけど、
Pythonコードの時点で5回ぐらいエラーを発揮して、
それを自分で自らでエラー消費して、
自動でそこの解消までやってくれるんだけど、
ヘッダーの2行に空白が含まれてるだけで、
それが5分、その問題が解決しないみたいな。
結構つまずきまくるから、そこのオニチューニング、
元々のデータをちゃんと綺麗に渡してあげるとか、
Pythonでわざわざ計算しなくてもいいような、
日時の数字を週時、月時でもちゃんと事前に計算した状態で渡してあげるとか、
わざわざそこに時間差がなくていいよって部分を
ショートカットしてあげたり、事前に
データのクレンジングというか、そういうのをしてあげたりとか、
データ分析の型、
データ分析してこういう風に出しての途中で、
このからぶとこのし、例えば広告で言ったら
クリック率とコンバージョンレートを見て、
クリック数とインプレッション数に相関がありますとかって出てくるんだけど、
いや当たり前やんみたいな結果を普通に出してきちゃう。
しんそつみたいな。
しんそつだったらちょっと殴ってるかもしれないけど、
物を放すと落ちますみたいなこと言ってる。
ようなアウトプットがバンバン出てきちゃって、
インプレッション数と時間。
それはやっぱ型を教えてあげる必要があって、
36:00
そこが多分いわゆるプロンプトエンジニアリングの領域なんだろうと思うんだけど、
その辺のにチューニングをしたやつを
自前でちゃんと作んないと満足するやつは、
自分の分析で普段見る指標とかを全部、
こういう方でこういう順序で出たら自分の仕事をまず分解して、
それをプロンプトにして、
そのお渡しあげた時どうなるのかっていうのは
このゴールデンウィーク中に試してみようかなっていうのを思ってます。
今日そこまで取り付けなかったんで。
自分のオペレーションの棚下ろしとどこまで自動化できるかを
細かくチューニングしていくという。
結構難しくてね本当に。
じゃあ数字が上がった下がったみたいなタイミングが
だいたい分析対象になるから、
その各広告のキャンペーンごとに
数字が下がったタイミング、CTRが下がったタイミングを
特定してその期間と下がり幅を
大きいものを一覧でダーッと
何月何日から何月何日ぐらい下がってるよっていうのを出してもらって、
それに対してまたネクストステップで他の広告とかキーワードの
指標はどう変わったのかみたいなのをステップで分析させようとしたときに
上がったの時に文法が元がゼロだと
無限大みたいになっちゃうんだよね、計算上。
とかそういうハズレ値を
自分は認識してないけど無意識的に
弾きながら分析をしてるんだけど、
機械にとっては無限大が最高だから。
無限大を取るとするんだけどそれハズレ値だから
そもそも分析対象として外すべきとか。
多分プロンプトで事前に防いでおく必要があるしとか。
自分が無意識的にやってるものを言語化して
形にしていくこと自体もめちゃくちゃ難しいなっていうのは
思うので、ここまで一通りやってみて今日
もう6時間ぐらいやってたけど
その結論として俺の仕事はまだ代替されないから
いいかなっていう安心感を
得た。
意外と高度なことやってるのかもしれんと。
人のメタ認知能力の高さを
感じるよね。
その数字の上がり幅も異常な上がり幅と
こっちの設定の変更によって上がった幅とか
っていうのが多分経験値的にあってそれを
上手く走ってみてるんだなあいつもっていうのは
思いました。
それをプロンプト化しようとゴールデンウィーク頑張ります。
頑張ってください。
その辺をやって
これだけはマジで良かったなっていうサービスが一個だけあるんだけど
データ分析系ではなく
検索のサービスなんだけど
パープレキシティっていう
パープレキシティ
多分なんかツイッターでも散々もたやされてて
Googleの代替になるかみたいな感じでもたやされてたから
知ってる人も多いと思うんだけど
そもそも発想の起点として
ラージランゲージモデルの弱点は
39:00
ハルシネーション?幻覚を見せる
日本語言葉が上手すぎて
ない情報を言う
前回の俺らの生成AI会で言うと
オサムがここに行くからいいお店調べてって言って
出してくれてめっちゃいいじゃんって思って
その店検索すると一件も存在しないものが
ここに出てるみたいな
フィクションを提供されたことがあった
違う世界線に放り込まれたのかなみたいな
幻覚を見せられるのが弱点だったと思うんだけど
それがRAGってラグって言うのかな
なんか生成AI系の最近の
用語で言うと
リトーリーオールデンの発音がクソすぎて
大変申し訳ないんですが
リバルアギメンテッドジェネレーション
これはLLMに外部のファクトデータ
検索結果とかを組み合わせることで
ハルシュネーションを減らして正確な情報を
日本語に訳すと検索拡張生成とか
取得拡張生成って訳されるらしいんだけど
GPT-4オリジナルでもそういう
外部の情報を検索してみたいなの出てきたけどもっと
そのユースケース検索のユースケースだけに特化して
使いやすくしてくれてるのがこのパブリキシティ
何がいいかというと
サービスの一般的な挙動としてここに
いざかや検索するケースでも何でもいいんだけど
こういう生成案の使い方次第から
これの使ってる事例と
サンプルコード教えてみたいに言うと
実際に裏でBotが動いて検索してくれて
その検索結果を
サマライズした結果だけをこっちに教えてくれる
かつそのサマライズで大体箇条書きで綺麗に構造的に書いてくれるんだけど
各項目にリンクが張ってあって
これを参照してこの答えを出しますよっていう
ファクトチェックがすごいスムーズにできる
嘘を言ってないかも分かるし
参照元がある時点で嘘を言ってないんだけど
たまにハルシンションまだあるけど
CPT4とかでやるよりは全然
無を生み出そうとするってよりは
ファクトを綺麗に挟まることに重きを置いた
ちゃんとプロンプトが走ってんだろうなっていう動き方をするので
まだそういう調査系とかリサーチ系にめちゃくちゃ役に立っている
ここ最近もずっと使ってるやつなんだけど
いいところを一応最初に見つかった時に
ファーストインプレッションで書き出したのが今ここのショーの後に
オサム的に使えそうかもっていうのは
アカデミック論文に絞ってできる
多分有料版だけの機能かもしれないけど
フォーカスって機能があって検索窓の下に
ALL、アカデミック、ライティング、ウルフラムアルファ、ユーチューブ、レディット
っていう6択
ALLは普通にGoogle検索で何でも引っ張ってくるけど
42:01
一般のブログじゃなくていいよ
ちゃんと論文とかの重めのアカデミックの情報参照したいんだよ
それでアカデミックっていう風にやると
論文だけを引っ張ってきてくれる
学術論文だけ
これはアカデミック弱者なのでユースケースが思いつかなかったんだけど
一つ思いついたのが
サウナの健康影響
こういう論文があってツイッターでよく
殴り合いの喧嘩が起きてるけど
結局そういえば自分で調べたことなかったなと思って
アカデミックで絞って
男性に対してのやつを調べさせて
サウナの健康影響自体も多分
論文自体でもプラス派、マイナス派があるのは知ってたから
意味ないんだけど
子供作る力が減るみたいな
それはちょっとタイムリーで
タイムリーって別に結婚する予定は全くないんですけど
年齢的な意味で
こんなオープンな情報共有を
ここでやるのかと思う
全くないです
年齢的に怖いんで
不可逆なものを俺が
サウナに行き続けて
仕事のためのエネルギーを回復する過程で何か失ってるものがないか
メンタルの皮に何かを失ってるんじゃないか
寿命は自覚してたけど
それ以上のものは失いたくないので調べて
それもこういうサンプルでこういう風にやったら
みたいなのが出てきて
出てきた結論の例で言うと
熱で精神の運動量が減って
それはファクトとして出てて
それが多分子供作る力が失われるみたいな
話の元ネタなんだろうと思ったけど
結局論文によって揺れはあるんだけど
30分後にサウナ出て普通の
行き過ごして30分後に運動量回復しましたとか
遅くとも数日以内に戻りました
みたいなのが大体全部の論文がその結論になってるみたいなのが
これで確認できて
こんなの大丈夫かみたいな
論文ベースで結局
自分のあれ次第なんだけど
そういう情報に踊らされず
ローデータを取りに行けるみたいな感じ
ハーバードのMBAに行っている
熊平さんっていう
元ケニアのどっかのCFOやってて
商社出身で
プロジェクトみずっていう
世界
直面するであろう
リソース問題の中で水が一番クリティカルであると
その中で水って
45:01
世の中にある水の70%は農業用に使われていて
その中の80%
いろいろそういうデータがあるんだけど
何かっていうと水っていうもののアプローチに対して
例えば農業だとか
あとプラントとかそういう
ちょっと大きい産業だとか
機械だとかいろんな分野の産業が関わっているけれども
その論文だって
その産業に対しての最適化を図るためのデータしか出てなくて
それ全部まとめたときに
さっきの70%にどれくらいのインパクトを与えるものになるのか
みたいなものってまとまってなかったんだって
それを日本人の熊平さんって方が初めて
全部データとしてまとめて
プロジェクト水って形でビジネスにするのか
そういう社会団体にするのかわかんないけど
活動しているらしく
そういう複数の産業で最適化されたものしかなかったものを
一つにまとめるみたいな
本来だったら多分運をかかる作業を
やりやすくなったんだなと今さっきのタクマの話を聞いて理解した
すんごい
具体と抽象行き来した結果を今
教えてくれたけど
本当にそれをすべて解決できるとは思わないけど
書道検索とかには
相当いいだろうしあと言語の壁ってどうしてもあるから
論文検索するにしても
英語でいいニュアンスで検索してちゃんと拾いきらないといけない
英語の位置情報を日本語でパッと瞬間的に理解する
みたいな作業って今まで結構きつかった
いくら翻訳サービスとかさ
ディープルがPDF直感で翻訳してくれても
めっちゃ大変だったと思うんだけど
こいつは英語で調べて英語で考えた結果を
最後だけ日本語に翻訳して教えてくれるので
限りなく自分のアクセスできるデータが
今まで日本語が無いんだったのが
広がったっていうのがでわざわざ俺Googleの
検索セットを英語にしたやつを
Chromeのプロファイルに一個追加して英語で検索したりとかも
特に広告周りだとやっぱアメリカの方が全然
異次データがあるから
クソSAO記事しか日本にはないからさ
一部の代理店さんは違いますけど
敵を作る発言
たまにそういうSAO目的の記事がLINEを
氾濫しているような
ものは英語で見に行くみたいなのが多いんだけど
それが全くいらなくなったのが
やっぱりありがたいですね
レディットに絞れるのもめっちゃよくて
水物の情報Twitterの
量出版だと思ったんだけど
広告の最近のTipsとかそういう話
は大体アメリカのレディットの中で
やり取りされててスレッドが上手く分かれてるじゃん
Googleアーツとかリツールとかのこのスレッドの中で
48:01
最近のトピック何みたいに言うと
それをまた返してくれたりとか
そういうのはね
バグなのかレディットの規約上の使用なのか
そのレディットに関してよりソースを出してほしいんだけど
そこだけソースのリンクは貼ってくれない
それちょっと危ない匂いがしていて
レディットこの前上場したんだっけ
申請したんだっけかな
お金がユーザーに還元されない
プラスそういう生成AI系の参照元として使って
Aでみたいな契約をいろんなところとして
それがお金のソースになるから上場
いけんじゃねみたいな話になったときに
そのレディットの情報を有料として
こいつが引っ張ってきてるのかっていうのは
一番の不安があります
有料パートナーなのか
でも引っ張ってたら多分ソースのリンク公式に貼ってると思うんだよね
そういうあれはあるけど
知ることはできる
ちょっと余談だけどこっちに来て
レディットとかを参照できるといいなって思ったのは
概念として近しいけど
日本語がないものってたくさんあるんだなって思ったんですよ
例えば
企業倫理の授業でやったんだけど
企業の倫理って法律がまだ
経済が成長するスピードに
法律の制定でついていかないから
ここの間で生まれる差分のことを倫理と呼んでいて
それを解決することがCSRだったりとか
カンパニーガバメントだったりすると
これをどうにかしようという
一応フレームワークがあって
ネルソン&なんちゃらっていうやつ
それを整理するっていうのがあるんだけど
でも
おそらくそれをやっているとかやりたい企業がたくさんあって
近しいことは多分日本のでっかい企業がやってる
でも多分本来のソースに
たどり着けてないことがほとんどで
日本語の解説記事が1個もなかったので
そういうのを多分アクセスしやすくなるんだろうなと思った
このアプレキシティ
参照とか
アービトラージ?
アービトラージですそれですさすが
情報の言語感のアービトラージを
そのまんま直で自分自身も言いやすいし
これ利用してサービス作ることも全然できそう
それは参照元が分からないときに
とてもいいんだよね
一応最後にいいところで書いてある
GPT-4とかクロード3とか有料版限定だけど
エンジン、LLMのエンジンが選べるから
好みのエンジンがあったらとか
51:02
そもそもGPT-4とクロード3それぞれ20ドル20ドルかかるけど
それがアプレキシティ使ってれば
アプレキシティに20ドル払ってれば
両方使えるのでお得やんっていう
そういうこと?
なんか訴えをくらいそうだけど
利用者としてはいいですね
やっぱりユースケース検索に絞ってるから
っていうのもあるし
確かにじゃあこれでGPT-4に課金して本来できるはずの
だるいで描写が投稿とかできないわけか
画像生成実はできる
そろそろ危ない可能性もあるけど
ちゃんとお金を払ってるだろうからAPI使用量は
それで良しとしているのか何なのか
わかんないですけれども
あとさっきのフォーカスで
オールじゃなくてアカデミックに絞れるよとか言ってたけど
それにライティングモードっていうのがあるから
そうするとライティングモードのGPT-4って実質
ちゃんとGPTの画面のGPT-4と
多分裏のプロンプトとか微妙に違うから
出てくるアウトプットと違うと思うけど
近しいものが出せるみたいな感じなので
こいつ入れとけば他を課金する必要がないかもしれない
いいことを聞いた
それを踏まえてどんなことに使ってるかという
ユースケースで言うと
さっきの原影を見せられたグルナビのURL
原影を見せられたおサブのやつはもう解決してて
現地のお店とか海外とかね
海外の旅行行くときのお店リストアップするの
めっちゃ大変じゃないですか
サイトのフォーマットも違います
日本語で検索するときは全然
何も困らないんだけど
例えば
ヨーロッパ現地に家具のビンテージ家具買い付けしに
行きたいなって思ってるんだけど
そこの買い付けに行くべきお店みたいなののリストアップって
一旦やろうとしてみてまず英語でも厳しい
イギリスはいけるけど
イタリアとかスペインとか多分
それは多分ディープルの翻訳で上手いこと検索を出してくるのは
大変だしできたとしてもめちゃくちゃ膨大な時間がかかる
だけど試しにこういう要件で
こういうジャンルの家具屋さん行くべきところ探してるんだけど
って言って出したら
めっちゃいい感じの答えが出てきたりとか
すごい一覧化しやすい
そもそもオンラインで対応してるお店とかもあるのって言うとちゃんとファクトの元に
絞ってくれたりとか
これは自分でやるわけにはいかないぐらいの
が出てくることで
だいぶフットワークが軽くなるなっていう
のもあるし
こういうお店調べるに限らずだけど
似たような文脈で
54:01
海外サービスとか競合とか
特定のユースケースの
何かを調べるのはめっちゃ便利
英語で頑張ればたどり着ける情報かもしれないけど
それが適当にこっちの交互的なやつで投げて
精度高く出てくるのは
いいなって感じ
要はなんかすげー優秀なコンサルの新卒が
手に入ったみたいな感じ
部下としてしかもそれが3人ぐらい
リサーチ力が高くて
インターン面接30人して1人当たるか当たらないかぐらいの
優秀インターンみたいな
ある程度こっちで上流の接客してあげる必要があるけど
作業のリサーチを
めちゃくちゃ任せられるから楽だし
インターンとかだったら
違うアウトプットで来た時にその子の成長を考えてとか
潰れないようにみたいなコミュニケーションを取る必要もない
どんなに潰れるコミュニケーションを取っても
潰れないので
優しさが全く必要ない
むしろ優しい表現とか
遠距離的な表現をすればするほど精度が悪くなるから
直接的に言った方がいい
それ分かるな
生成AI系の会話をずっとしてると自分の性格悪くなった気がしない?
分かる
それはいいからこっちをやってとか
そういう意味じゃないからこうしてとか
あれはめっちゃ脳を突きつけてるもんな
ウルフラグの
お前は間違っている
そうだね
他のちょっと変わった
あんまり見たことがない使い方で
うまくいくやんと思ったやつで言うと
ふわっとした意味合いのリサーチに便利って書いてあるんだけど
例えば具体例として
インテリアショップを作り直そうとしてるけど
コンセプトを決めます
ある程度直近の時流に乗っかってるやつじゃないと
最初オーガニックの波に乗りづらいから
ふわっと頭の中にある
こういう世界観だったら伸びるだろうなみたいなのがあるとする
それを
具体例を今実際に言えないから
説明がめっちゃ難しいことに気づいたけど
こういうアパレルとか
こういうカルチャーが流行ってるよねみたいなのが漠然だったとして
流行ってますよねって聞くと
それを例えば
その文脈に乗っ取って出てきた
ガジェットとかインテリアとか
音楽プラスアパレル
こういうアーティストのクリエイティブが流行ってるとして
その文脈に乗っ取ってできてる
アパレルのブランドとかってあるの?みたいな
57:02
そういう結構人間的な頭が必要になるやつ
ちょうど多分この回もそうだけど
今BGMが変わってると思うんですけど
それが例えばだけど
ローファイとかシティポップだと思うけど
シティポップって多分90年から2000年ぐらい
2000年も終わってるか90年80年ぐらい
だと思うからその時のファッションみたいなのが
アウトとしてじゃあ最近の
ローファイシティポップの流れで
関係しているアパレルあるかっていうと
そういうのが出てくるよ的なこと?
そうで多分今言ったものそのままで出てくると思う
なんかすごいニッチな自分しか使わないような言葉とか
要は結局検索結果に基づいてるからさ
そこに英語も含めて出てくるもの
出てきそうなレベルのビッグワードであれば
ちゃんと出てくるっていうのが
びっくりした面白い
自分がキャッチアップできてないニュース
各企業のプレスリリースとかも全部引っ掛けて
取ってきてくれるからプレスリリースとかってやっぱ
そういう文脈とかもちゃんと書いてるから余計引っ掛かるんだろうけど
こういう文脈のこういう商品あったんだねみたいなやつとか
これってPDFの中とかを読み込んで
ウェブ上でたまにPDF単体落ちてる時あるじゃんか
ああいうのも拾ってきてくれる
それどうなんだろう
論文のPDFのリンクが貼られてた時は
アカデミックで検索した時にあったから
それにどういう検索エンジン側の
オルトタグというかそういう概念が振られてるかどうかによるんだ
なるほどね
PDFの中身を検索エンジンが読み取ってるから
PDFが検索結果に出てくるわけで
タイトルとディスクリプション
中身の文章引っ掛かることはない結構PDFで
思ったのがたまに
これは日本の悪いところだけど
昔の政府のデータPDFだけ貼り付けて出てくるとかない
ある
俺趣味で毎週月曜
同じと決算書を読む会してるんだけど
この会社が2002年ぐらいに買収した
バリエーションいくらだったんだろう
決算広告とか確かに全部PDF
決算広告ってインデックスされてない?もしかしたら
元のIRページはインデックスされてるはずだけど
その先はどうだろうね
インデックスされてないかな
そこまで拾えたらめっちゃいいなって思ったっていう
っていうのは無料版でも作れるからやってみた
やってみようかな
回答の結果自体の精度は
有料版とで差分が出るだろうけどデータの取得までは
ほぼ一緒だと思うから
取得ができているかどうかの確認ができる
1:00:02
上手い検索側とか思いつかないけど
でも結構ね
検索結果のデータに左右は
その回答結果も依存するから左右されるんだけど
意外と世の中
今のGoogle検索のエンジンがクソになってるだけで
自分が見つけられてない有料なそういう
トレンド周りを調査した記事とか
事例とか各企業ちゃんとパブリックに
自社がどういう文脈で
そういう商品を出してるのかとか
プレスリリースに出したりしてるんだなっていう
一時調査としては十分すぎるぐらい
ふーんっていうアップデートが出てきて
変わるのめっちゃいいな
これ次にも繋がってくるんだけど
モバイルアプリがあるんですよ これがめっちゃ来てる
移動時間 俺家が駅から遠いんで
とかあと最近やたら
友達だったりする頻度が増えたんで
移動時間がめちゃくちゃ多いんだけど その時間が死ぬのが結構嫌で
その時間にも仕事というか
考えことがいろいろできるようになったな
その時に考えてるふわっとした仕事の
これ調べとかないといけないんだよなみたいなやつが
モバイルのChromeでいちいち検索して出してったら
もう地獄じゃないですか 複数タブのUXが
モバイルだと終わってる
Chromeのアプリ
ハブ使いづらすぎてずっとサファリ使ってる
サファリだと解決するのかな
まあとはゆえアプリの方
このユースケースで言うとアプリの方が早いやろ
ブラウザのやつで言うと
解決されるかもしれない
ブラウザで調べ事をするのがモバイルだと終わってて
iPadにしてもやっぱあれもモバイルOSだから
結構厳しくて
何か考え事して調べ事をしてみたいなことをする系は
パソコンの前に立ってないと無理っていうのが
これまでの自分の時間の使い方の制約だったんだけど
それが取っ払われたのがめちゃくちゃでかくて
こいつに指示出したら全部検索してそのさまった結果を教えてくれて
それがずれてたらいろいろ修正してみたいなのを
リアルタイムでずっと移動中やってると
わりと予定の場所に着く頃には
その時考えてたことに対する結論一つ出てるみたいな状態に絶対なってるから
しかもそれが一個だけじゃなくて複数タスクできるし
これがめちゃくちゃ
自分の中で革命的で
今までは何かしらの時間を
考えるとか
インプットに使っていた商品に使ってたものが
アウトプットという生産のために使えるようになったというのがすごいです
前もやしたその時に考えてる悩みとか
仕事に関する
これってこうやって解決できないのかなみたいな思ってるやつとか
わりと流出の情報でそれがスマホでできてるのが結構
1:03:00
びっくりする
これ有料版使ってるの?
うん、ずっと
逆にネガティブ面とかないんですか?
ここまでくるとちょっと
ほんまかって
それで言うと
そうだね
出しづらい情報の特性は知っておく必要があるんだけど
Google検索が得意な人だったらそこを踏まえた状態で
上手く使うことができるとは思うが
例えば例で言うと
最近Googleのアルゴリズムアップデートが
SEO側でありましたけど
そうあったんですよ、でっかいのが
でもロールアウトも終わって
そういうのって結構ソリッドな情報っていうのかな
公式のリファレンスも出てるし
固有名詞がいっぱい使われるから
検索にもうまく引っかかりやすいし
体系的にまとめやすいしそこに事実が多い
情報に対する事実の割合が多い
意見とか解釈は特にSEOとかだと
価値がないから
それを入れすぎると情報としての濁りが出るから
事実を元に出しやすいみたいな文化が
SEO側にはあるからそういうのすんげー綺麗に出してくれるんだけど
例えば運用型広告みたいに
何かというとその人の思想とか
解釈みたいな部分とか普段やってるティップスとか
そっちへの影響が強いものに関しては
出してくるのが結構コツがいる
それこそエディットに絞ってこのスレッドに絞って
良質な情報源をこちら側である程度指定して出してあげないと
いわゆる一般的な運用型広告に関するツールを出してる
会社の運動メディアにある薄めの記事みたいな
のが出てくることが多いみたいなイメージ
これで伝わるか分からないけど
俺にとってはそれがめっちゃ分かりやすい例えなんだけど
運用型広告だったらいろんなリファレンスある中で
アナグラムのブログを見た方がいいよねみたいなのを
見てくださいとか
今までもGoogle検索でサイトコマンド使って
やってるようなことではあるんだけど
それを複数サイト見れるのはいいのかな
この辺のチューニングは結構コツがいるし
例えばそれって
運用型広告のアナグラムのブログを例に出して
これと近しいインプットソースを
3つ見つけてこいとか
そういうのもできるのかな
それ今すぐできるかやってみて
異なる良質なインプット源を自分の中で増やせると
特定の線の情報じゃなくて
線の情報を拾えるようになるのすごいいいな
1:06:05
特定のそういう
いまだにRSSフィードで見てもいいぐらいの
情報源を伏線化できるのがめっちゃいい
なんか多分このブログに
昔はそれは人で紐づいてたけどそれがだんだん
人が発信しなくなってきて企業のコンテンツとして
多分2014年5年以降ぐらいから
生まれてきちゃってから情報を追いづらくなったな
という所感があり
キーワードを入力してください
言い忘れてたんだけどパワープレキシティ有料版になるプロサーチって機能が付いて
こっちがフワッとしたものを投げると
一回聞き返してくれるんだよね
運営型広告においてこういう情報を見つけてきて
まずどの媒体ですかってグーグル広告なのかメタ広告なのか
一旦返してくれる
賢い
新卒の時にまず仕事の要件の範囲をスコープを
スコープを聞き返せって言われる
あれをすでにやってくる
運営型広告の代理店さんの割と
俺もよく検索結果で見るなみたいな
ブログをいくつか出してきましたね
それはポジティブですかネガティブですか
ポジティブポジティブな方の
いわゆる変なブログじゃなくてちゃんと代理店さんが
どっちかというとさっきのソリッドな情報元に
キワードマーケティングさんとか
サイルさんも出てきた
これはあまりに分かりやすい指示を出してるから
これはグーグルの普通の検索でもできそうだけど
これの違うバージョンもどっかで試してみて
より専門性が高い
さっきのトレンドに関するさ
例えばすげーニッチな個人ブログみたいな熱量高いやつがあったとして
これに近しいブログ見つけてきてみたいな
俺今LINEに送るね
昔見つけてすごい追っているあるブログがあって
自分のエンタメの会社やってた時代のものなんだけど
いろんな映画の構成を分解してまとめている
本当に狂気だなって思うブログがあって
最低読み上げていいですか
アニメと映画の構成原理主義的考察
これ今送ってくれたと言われるのは1記事の方で
ドミニティとトップドミニがあるよね
この記事のサマーウォーズの記事送ったんだけど
それの途中にあるガイレクト分岐点っていう1枚スライドをぜひ見てほしいんですよ
1:09:01
これやばない
これはAIには作れへんやろな
これを公開をしている東宝とかがこれ出さないと思うし
本当にプロの人が分析をしているブログなんだけど
これ検索でもなかなか引っかかんないなさ
たまたま見つけることができたんだけど
こういうのをたくさん見つけられたらすごいことだなと思っていて
どんな情報ジャンルを求めてますかブログに対して
どういう情報ジャンルだ
エンタメ?ストーリー構成
エンターテインメントに
例えも出てるアニメ&ムービーアナリシス
それ日本語でも読めば大丈夫
今英語でプロサーチが返ってきちゃったけど日本語でも返せると
エンターテインメントに関する3幕構成を
分析したブログとか
入れてみるよ
出てきたらすごいな
エンターテインメントにおける3幕構成を分析したブログ記事を探してみました
いかのような情報が参考になるかと思います
今ゆっくり抽出されています
3幕構成の解説記事が出てる気がするな
なるほどな
例えばサマーゴーズのとかある程度ガイドラインを指摘すると
もっと詳しいな
3幕構成の解説記事が出てきちゃってるな
解説してるブログ記事が出てる
可能性をすごい感じる
多分これ1頭目だから2頭目で
そこのレイヤーじゃなくて具体的な作品に関する考察とかを述べてるものを上げてって言ったら
今これレイヤーが違うわけじゃん情報の
3幕構成の解説しちゃってるけど
具体度が一瞬
具体的な作品のジャンルやタイトルを教えてください
サマーゴーズの記事とか
これポッドキャストで何を配信してるかっていう感じになってきたけど
パーフレクシティの生々しいユースケース
これ後で何のブログに関して喋ってるのかはリンクで貼っておきますね
すごいサマーゴーズという映画に対して
1:12:02
まず1個目にさっきのブログが出てきましたね
で2個目に物語の書き方ストーリー構成の
お、なんか出てきてるぜ
ぽい?
ぽいぽいぽい
まだちょっと中身ちゃんと読んでないけど今チャットに送りました
あ、ありがとう
ハテナブログ
あーサマーゴーズを13フェーズに分けてる画像を書いてるやつが出てきました
そういうことです
サマーゴーズに学ぶ人の心を掴むライティング
神話の法則を使ったブログ構成
何それ
あ、現在メンテナンス中です
メンテナンス中のやつクローリングできるんです
すごーいいね
おまけに
あ、でも3つ出てきて1個はメンテナンス中のサイトになっちゃったけど
2個目は割とこれはまた別角度でオサムが
オサムの壁に合うような中に
あれがあるんじゃないですか
みたいな微修正も結構簡単にできる
このクオリティを発見できるのはすごい
いやこの13個にステップを
サマーゴーズを分けてるとか割と本格的な分け方をしてる気がしていて
このブログ記事SEO弱そうだよね
うん絶対出てこないと探せない気がする
コンプレキシティじゃなくて
パープレキシティ
そうこれね名前はよくないね覚えづらい
パープレキシティ
なんか多分コンプレックスを
コンプレキシティの複雑性っていうものとこのパープレキシティ最初何なんすか
まんま同じ単語であった気がする
なんか複雑な情報みたいなニュアンスなんだと思うんだけど
法は
ラテン語のパープレッサス
パープレッサスなのかなこの読みが
編み込まれたコミッターみたいなのに由来する
複雑で分かりにくいことが
を綺麗に整理して差し上げますよみたいな
まさにそうだと思うこういうさ
変な条件の検索
検索コマンドをゴリゴリに使って
3、4回検索してようやく1個出てくるかみたいなやつを多分
初手で出しやすい
しそれがモバイルでできるので
素晴らしい
あとさっきユースケース1個言い忘れたけども直近で自分の近くで
すげーすぐに役立ちそうだなっていう使い方としては
B2B系の人たちちっちゃいサービスだと
ウェビナーとかさ企画するのも大変だし
それに対してなんかウェビナーとかって結構そういう
ソリッドな情報をもとに
最近の採用トレンドはこうなっててこういう調査があってみたいなのをさ
1:15:00
ファクトで出しながら説得力を持たせてストーリーで構成してみたいなのが必要だけど
あとホワイトペーパーとかもそうやね
これ多分B2B系のスタートアップやり始めて
そういうコンテンツで勝利ソースで作んなきゃいけない人たちに死ぬほど
役立つと思う
そういう製作代行のサービスを裏っかわこれで回すのもありだと
確かに
インハウスでそれやることができるのはめちゃくちゃいい
なんかどこかのコンサル会社とか結構
影響を受けそうな気がする
そうだね
しかもなんか広告出すようになるらしいです
グーグルのリスティングとか
どういう広告代金なのか全くわかんないんだけど
少なくともなんかそういう
ユーザーに対して広告が表示されるようになると
そう、パワプリ機種を使うユーザーに対して
もちろん有料課金してる人たちに広告出すの?っていうのはちょっと思うけど
ネットフリックスみたいな
それはわかんないけど無料版で出すのかな
グーグル検索に有料版はないように
そこらへんのサブになるから
どういう広告にするの?みたいな
本当に普通にリスティング広告みたいなやつ出すのかとか
ちょっとひとひねりした広告を出すのかは
楽しみだなと
むしろ広告はちょっと見てみたい
そういうビジネスモデルも新しいね
そうだよね
パワプリ機ってマジでオススメです
特に仕事の面でめちゃくちゃ使いやすい
上にお店サービスしたりとか
最近プライベートで
友達がみんな小連れになってバーベキューしたいって言ってて
大体漢字になりがちなんだけど
それが例の?
いやそれとまた別のバーベキューなんだけど
でも小連れ条件で調べるの一覧化してって大変なんだけど
これも投げたら一発で出してくれて
エリア絞ってね
こういう条件で赤ちゃん連れて行きやすいみたいな
オーストラリアさ
ご飯とかもそうなんだけど
いろんな実ビジネスが
Googleマップにすら載ってない道がたくさんあって
いいところを足で探すしかないという
割と原始的なことを最近やってるんですけど
好きだからいいんだけど
足で探す
行けてそうな地域を見つけたらその周りを歩いてみるという
探索の仕方を
コストが少なくなるかもしれない
でもウェブ上に情報ないから無理か
1:18:00
Google検索でそれをまとめてるブログ記事とかがあれば
引っ掛けられる
結局そこに依存してるのがウェブの限界なんだけど
それですらうまく掘りすぎ取れてない情報があれば
取りやすいみたいな感じかな
バーベキュー会場探しから
広告のデータ実績を
スプレッドシートに自動で毎日一時で反映するみたいなやつ
別の外部のサービス使ってたんだけど
少なくともそれは今全部
自分のスクリプトで自動化することに成功した
それってワークフローを日時とかで発火できるってこと?
スプレッドシートの
Googleアップスクリプトを使う
GSで
簡単にできる
GoogleとYahooは簡単だけど
MetaもグラフAPI使わないといけなくて
これで解消できた
月に1万くらい浮いた
これで調べて
コードを修正してエラー解消して
それも海外とか含めて
英語で調べるのが
絶対英語の方が情報量が多いんだけど
その辺を簡単に取ってきやすい
最新のやつを取ってきやすい
みんなが何に払ってるのかも全部出てくる
解消がしやすい
MetaのグラフAPIのドキュメントがどこがクソなのかも
今回よく分かりました
みんなスタッカーフォワーフローで文句言ってる
ありがとうございます
めちゃくちゃためになった実利がある
パークフレキシティぜひお産を使ってみる
特にそういうアカデミックな文面で
ちょうど最近
ディグりたいというか
ディグり向きです
検索っていうよりはディグり効率が
ある程度
仮説が明確になっているときの幅広いソースを取っていきたいとき
そう
かつ欲しい情報がめっちゃクリアなんだけど
それがあるかどうか分かんないみたいなときに
Google検索で複数タブ開いてとかっていうのが
死ぬほど面倒くさいときにとても役立ちます
意外とニュアンスが伝わる
コマンドクリックコマンドクリック
おさむがよくやってる
決算書読むやつとかで
多分これでサイバー応援するとどうなんだろうみたいな
話とかってよく会話で多分出てくると思う
対話してると
っていうのってあるってこれにとりあえず音声入力で投げといたら
横でだーって調べてくれて出てきた
1:21:00
みたいな感じで見ていきやすい
ディグりです
決算説明資料と有価証券報告書という2つを見直しちゃいけないんですね
2つを見比べつつノーションに情報をまとめてるんだけど
その2つをまとまった情報で
ほんと面倒くさいことするの好きだよ
工場心の片割れやな
でもそれが1個のタブで見れるのはありがたい
見れるというかまとめて情報を出してくる
決算書レビューしてるときなんて横に新人1人置いておいたほうが絶対生産的じゃん
調べてもらう
それがこいつに任せられる
生きるのが上手いな
便利です落語したいんで私は
落語する以上に拡張してくれるのがいいですね
できなかったことをできるようにしてくれてる
オーギュメントしてくれるからね
リトリーバルとオーギュメントしてくれるから
長く話しすぎましたけど
楽しかったです
お疲れさまでーす
テクノトレックではお便りをお待ちしています
コメントなどぜひ概要欄のフォームウェアを送ってください
それではまた次回お会いしましょう
