AIツールの紹介
こんにちは、ゼロトピックです。 今回は、私がAIをどんな感じで使っているのかな、みたいな話をしたいかなと思っています。
簡単な、カジュアルな回になるので、聞き流してもらえればなと思うんですが、まずよく使っているツールが4つぐらいあってですね。
一つが、クロード。これは課金をしていて、アドバンストを使っています。
クロードソネット3.5かな。これが個人的には、自分のユースケースに一番ハマる、LLMというか、AIなので、クロードが一番高頻度で使っています。
クロードと頻度的には近いぐらい使っているのが、パープレキシティAIのプロで、これで検索だったり、リープリサーチというものを使っています。
ここからは数段落ちるんですけど、ノートブックLMとNOTAというプロダクトを使っていて、だいたいこの4つが自分の日常的に使うツールかなというふうに思っています。
定番が多いかなというのと、あとチャットGPTとかGeminiとかは、触ることは全然あるんですけど、意外に出番がなくて、特に一番出番がないのがチャットGPTになってます。
Geminiは会社のワークスペースがGoogleのワークプレイスを使っているので、それに付随してGeminiを使っていることがちょこちょこあるという感じです。
Devynの可能性
あとは、最近は社内でDevynというツールを使い始めていて、そのDevynが指示を受けながら仕事をしている様とかを眺めて見ていたりしますが、
これやっぱり破壊的プロダクトとして一番世の中に影響を与えるんじゃないかなと思っているのがこのDevynになりますかね。
Cursorとかその辺りも触ってみたりはしたんですけど、Devynには可能性を感じざるを得ない。
ただしDevynを使うソフトエンジニアっていうのは結構疲れるだろうなって思ったりしていて、それはDevynを使いながら自分の仕事を並列でやるみたいなのは結構むずい。
マインドシェアを持っていかれたり、スイッチングコストが高いみたいな感想を社内で聞いていて、それは本当になるほどなって思ったりしました。
Devynが今度どんどん進化していった先に、いろんな権限とかアクセスを渡すところがもう少し簡単になっていくとか、
あとはその上でもっと環境構築とかそういうレベルからDevynに預けられるとか、
GitHubイシューからプルリクエストを作る手前の作業みたいなものがより簡易化していくと、
本当にDevynをソフトウェアのコードを書いたことのない非エンジニアが使うみたいな未来も出てくるし、間違いなくそうなるだろうなと思っているので、
そうなっていくと本当に破壊的な製品になるんじゃないかなというふうにDevynについて見ています。
具体的なユースケース
ここからちょっと具体的な使い方みたいなのを一個一個ちょっとしゃべろうかなと思っていて、
一つ目はクロードで使用提案させるっていう使い方をすごいたくさんしています。
新規事業、新規プロダクトを考えていくときに、
だいたいこんな領域のこういう機能、ユーザーストーリーを持ったプロダクトみたいなものが見えてきた段階で、
その顧客像とか本当に簡単に自分でザーッと書いたものを一旦この仕様書のこのフォーマットで提案してくれって形でクロードにぶん投げます。
そこでドラフトを一回書かせると品質がだいたいばらついているので、
良ければ使うし、ギリ使えるレベルだったらもう少しプロンプトを使って教育をするし、
微妙ならちょっとこれ育てるぐらいならゼロから書くわみたいな感じだったらすぐ捨てるみたいな判断をしてますね。
僕がクロード好きなのはコンテキスト拾うとか、
あとこのプロダクト開発とかソフトエンジニアリングにやっぱり一番上手いLLMだなっていう印象があって、
それでクロード使ってます。
初めのプロンプトが良ければ、だいたいさっきの良ければ使う、ギリ使えるみたいなレベルのものが出てくるんで、
これで結構仕様書の面倒くさい部分とかはザッと書いてしまったりしますね。
この使い方はもう去年の夏とかぐらいからこれでやってたりするんで、ほんと早いんですよね。
逆にあんまり考えないプロンプトを初めに入れると、だいたい微妙なやつ出てくるんで、ほぼ捨てることになります。
この作業をしていくと、例えばプロットタイピングをリアクトでフロントエンドを書いて出してくるとかもしてくるんですよね。
やっていくと、こんな感じみたいなのが出てくるんですが、
これってアイデアを形にするコストがめちゃめちゃ下がってるってことだと思ってて、
さっきのDevinの例もしっかり。
そうすると個人で小さいプロダクト作りたいなみたいな欲望がマジでなくなっていくなっていうのに最近気づいています。
こんなもんやってもしょうがないわっていう感想が先に来ちゃったり、
これ作るんだったらもうあとチュイチュイチュイってやればできるんだなみたいな、
すごい長い目線で運用するとかじゃなくて、
本当に自分がシュッと使いたいものを作るみたいなのはすぐできちゃうっていうのが逆にモチベーションを削いでいくなと思って。
個人的なそういう小さい創作意欲が削がれれば削がれるほど、
逆に会社の仕事ってちゃんと価値あることとか難しいことをやろうとするじゃないですか。
その強制力がすごい心地いいというか、その方がモチベーションされるし、
会社でやるようなことの意義の高さみたいなものの方が、
今後働く上では自分は結構重要だなっていうのを気づいたりしています。
もともとそうなんですけど、個人でやってもあんまり続かないんですよね、自分の場合はね。
という話です。
ちょっと付随して、デモデータ作らせるみたいなのもクロードで結構やってたりして、
自分は提案資料を作ったり、プロダクトのデモを作ったりすることがちょいちょいあるんで、
そこに突っ込むサンプルデータを作らせたりしています。
テーブルの型とかを指定して、プロンプトで渡してあげて、
あとはそこにこのデモデータを使って、
例えば毎年このぐらいの比率で伸びていきますみたいなデータを作ってくださいっていう感じで伝えてあげると、
それっぽいサンプルデータが出てくるんで、
これゴリラワークでエクセルでガシャガシャ作るよりも、
自然なデータが出てくるなというふうに思っています。
次が図を作るっていうので、
ちょっと今画面を見られている方は表示うまくされていないと思うんですけど、
ドキュメント作るときに結構文章が長くなっちゃうことってあると思うんですよね。
そうならないようにイベントストリームとかマインドマップみたいないわゆる図で、
文章というか要素の関係性を書き出すっていうことを、
今はVimusicalっていうツールで手動でガシャガシャ作ってたんですけど、
これを今クロードで文章をとりあえず投げて、
イベントストリームとかをマーメイドで出力してくださいって言うと、
ポンと綺麗なやつが出てくるんで、
これをノーションに埋め込むっていう形で図を作るっていうのをよくやってます。
やっぱり人の認知負荷、何かを伝えるときの認知負荷みたいなのは、
図の方が圧倒的に低いなと思ってるんで、
このいい感じの図をすぐ作れるっていうのは自分にとっては結構重宝していて、
これもクロードの性能が結構一番高いなって感じるんですよね。
このマーメイドで作った図ってやっぱり綺麗ではないんで、
外部向けに使えるかっていうとギリだけど、
頭の整理とかそれを伝える、内部で伝えるとかにはすげえいいなと思っています。
最近こういう簡単なプログラム、
マーメイドみたいな簡単なプログラム以外にはSQLとかPythonとかApp Scriptとか、
そういうものを書かせてもクロードが一番良かったなと思ってますが、
この辺のザ・コードみたいなやつは最近マジで全然書かなくなりましたね、自分は。
あとは次、パワープレの話になってくるんですけど、
パワープレ機器だと市場調査、結構ニッチなプロダクトとかニッチな事業アイディアでも、
ディープリサーチかけると割とちゃんと調べてくれるんで、これでやってますね。
チャットGPTでも1ヶ月だけ3万円課金して試したりしたんですけど、
ディープリサーチを求めるというよりはディープサーチを求めてるんですよね、自分は。
なのでまともなソースを拾ってきてほしくて、
ソースが言ってることの検証はやっぱり自分の頭でもしたいし、
それをどう処理するかっていうのは自分でしたいところがあるんで、
ディープリサーチよりも検索エージェントとしてのディープサーチみたいなものとして使っているから、
あんまりそれであると3万円の価値感じないなと思ったんですよね。
なのでチャットGPTの方は解約してて、
パワープレのプロ、これは無料で1日5回ディープリサーチ使えちゃうんで、
これにプラントを投げて検索エンジンとして使ってます。
こういうのでいいんだよ、こういうのでっていうそういう感想を持ってますね。
あとはもうほんとベタなんですけど、投資家とかお客さん、顧客を調べて、
投資家のこれまでお会いしたことがない人とあるときは、
ディープリサーチでトラックレコードとか公開記事っていうこととか当然調べますし、
顧客であれば直近の発言、IRでの発言、DXに対する発言を調べるとか、
そういったことは使ってます。
このパワープレイのユースケースって基本的にGoogleの代替手段だなと思ってるんで、
やってることは昔と別に変わんないんですけど、
その打ち込む場所がちゃんと置き換わったっていう感覚が自分の中にあって、
それはそれですごいなっていうふうに思ってます。
次がノートブックLMですかね。
ノートブックLMはそんな使ってないんですよね。
なんですけど、例えば自分が関与してない社内のプロジェクトとかを
1回キャッチアップしたいなっていうときによく使ってて、
どうやって使ってるかというと、
とりあえずメンバーと15分とか30分ぐらいの面談をセットさせてもらって、
話聞かせてもらいながら、
普段作ってる資料を全部リンクに投げてもらうんですよね。
それをその場でPDFにガチャガチャ変換して、
ノッタを使った擬似録作成
ノートブックLMに突っ込んで、
あとからノートブックLMに追加の質問があれば聞くみたいなことをやっています。
これで気づくのは、1個目はドキュメントちゃんと書いてないと、
突っ込んでもいいもん出てこないっていうのが正直なところ。
なのでノートブックLMが読みやすい、
ちゃんとした資料というかコンテキストがしっかり抱えた資料っていうのは
すごい大事だなって思ったりするのと、
あとはもう1個は僕らはNotionで資料を作ろうと思うんですけど、
NotionからPDFに変換する作業はクソめんどいなって思ってて、
社内の資料を全部Google Docsにしたら、
本当にリンク投げるだけで済むんで、
そういう世界にはすぐ来そうだなっていう感じを思ってます。
あと割れ亡命なんですけど、
自分の資料は結構AIフレンドリーだなって思ってて、
最近カンパニーデックとか、いろんなスライドの資料とか作ったんで、
それを入れて、ノートブックLMのベータ版の機能で
ポッドキャストを作るっていうのがあるんですよね。
それ作らせたら結構コンテンツはいい感じだったんですよ。
英語話者の男性と女性が2人で
この10Xってこんな会社なんだってみたいな
喋っていくポッドキャストが出来上がるんですけど、
過剰にワオとか簡単詞が入っている以外は、
すごいなんか平易な言葉で10Xを説明してくれる
いいポッドキャストができたなって思ってます。
最後がノッタですね。
ノッタに擬似録書かせてます。
なのでGoogle MeetとかZoomのウェブ面談があったら
だいたいノッタ全部入れておいて、
あるいはオフラインの面談でも自分の手元で
これ録音させていただいていいですかって聞いた上で、
自分のPCでノッタ立ち上げておいて、
録音しながら擬似録を作らせるということをしています。
ノッタのいいところは、擬似録を例えば結論とか
To Doとかこういうメモとか、
そういうセクションを作った上で
プロンプトエンジニアリングができるんですよね。
結論にはこういう書き方で書きなさいみたいな。
では僕の場合は会議の録音または擬似録を確認し、
議論されたアジェンダを特定してください。
次にアジェンダごとに主要な論点と結論をまとめてください。
例を参考にマークダウン形式で見出しと過剰書きを使い、
アジェンダ・論点・結論を記述してください。
そのとき上々な表現を避け、
簡潔かつ明確に内容表現を心がけてください。
例、アジェンダ1、ほげほげについてみたいな感じで、
プロンプトをがっつり書いたものを保存しておいて、
毎回会議が終わったらボタンを1個、
このテンプレートで擬似録を生成せよとポチッと押すと、
このプロンプトに沿って例えばまず結論が書かれ、
次、To Doのプロンプトに沿って
To Doが書かれみたいな擬似録のフォーマットができていて、
擬似録がそれに沿って出てくると。
結構これのいいところは
自分の欲しいフォーマットを始めに規定してしまって、
会社全員とかノッタを使っている人には
その形式で擬似録を出してもらうことができたり、
その時に使われるプロンプトも同じなんで、
この擬似録の品質共通化みたいなのは結構いいな
というふうに思ったりしますね。
ただ一方で擬似録自体が果たしてどこまで意味あるんだ
みたいなのを最近思ったりしてて、
そんな見ないですよね。見るんだけど見ないというか。
大事なミーティングの擬似録、大事な発言とか
やっぱり手元でメモを取るし、わざわざ機械化して
全ての内容を擬似録にしていくほど、
擬似録って重要じゃねえなみたいな。
その会議の中のスパークポイントというか、
すげえ大事なポイントが漏れてないことが
やっぱ擬似録の価値だなという感じがするんですね。
AIアプリケーションの利用
あとは他の使い方として、
自分が参加していないミーティングに
ノッタを送り込むことができるんで、
それで送り込んでおいて、
後からサマリーを見るみたいな使い方も
結構します。
ノッタが一番なくなっても
今のところ困らないかなみたいな
位置づけにはなってますね。
その他ということで真面目に使ってないんですけど、
A0.Devというアプリをプロンプトで書いたら
作れるみたいなモバイルアプリですね。
それでプロタイプ作って遊んだりとか、
あとアプリ、いいアプリじゃねえわ。
自分のスマホにスーパービスパーという
スマホのローカルの録音で
エッジのLLMが動くみたいな。
それで文字起こしができるっていう
プロダクトがあって、
それも本当たまに使ったりする
っていう感じですかね。
本当にAIのアプリケーション
無限に出てくるんで、
一時追っかけてたらキリがないっていう。
それは自分たちの本業に集中している中で、
その中でもう少し汎用LLMを使ってみて、
何らかの特価のユースケースのものが
必要だったら探すみたいな。
そういう順番で動いていることが
多いんですかね。
でも1日2時間ぐらい
LLM触ってる時間っていうのがある。
LLMっていうかAIですかね。
AI触ってる時間は結構ある感じはするんで、
自分の仕事の中に入り込んだな
っていう感じがします。
一方でプライベートには全然出てこないですね。
さっきのスーパービスパーぐらい
ですけど、まだ業務ユースというかが多いので、
やっぱりAIの市場みたいなのって、
どことくっつくかとか、
どこと競合するかっていう、
隣の領域は何かっていうとやっぱSaaSとか
になるんだろうなっていうふうには思っています。
っていう感じですかね。
割れながらこの使い方って
どれも普通じゃねって思ってて、
なんかこの普通なことを
普通にできるのがいいなって
最近は思ったりしました。
これだったら誰にもハードルがなく
真似できるというか簡単なものだし、
結構バリューが証明されているというか
わかりやすいんで、
こういう普通の仕事の中のシーンに
普通に登場させられて
そんなに負担がないっていうのは、
やっぱこうAIって今後もっと伸びるだろうな
っていうのはありきたいというか
当たり前な感想として思っています。
はい、というところですかね。
今回は以上になります。
今回もお聞きいただきありがとうございました。
今回もゼロトピックをお聞きいただき
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それではまた次回のエピソードで
お会いしましょう。
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