AIの進化には日々驚かされていますが、この1ヶ月は週に2回くらい度肝を抜かれるような体験をしてきました。
仕事で使うようになった Claudeベースの某アプリケーション。個人利用もできるものです。
いわゆるチャットであれこれ言ってできあがるものも秀逸なのですが、下記の点で素晴らしいAIです
- ああいうことをしたい、こうなっていてほしい、普通に作っても再現性が低い エトセトラ・・・と言って要件定義して作る
- 大規模言語モデルを前提とした単純な生成ではなく、扱うデータを限定する (いわゆるRAG)
「はい、できますよ。タケコプター！」
「はい、できますよ。どこでもドア」
まあ、こんな感じで、出てくるアウトプットが想像していたものを超えていることが多々・・。
そうなる過程では、Java Script が走ったり, Python が動いたりしてチャカチャカやっているわけですが、そんなもの書けなくてもいいのです。
何かしらトラブルがあっても勝手に解決しています。
それを応用して遊びに適用してみたものがこれ。
英語で勉強しているワインのテキストがあります。
趣味のレベルを超えて、なんならソムリエのレベルもだいぶ超えているやつなんですが、読むのしんどいんですよ。
内容は理解していることが多いものの、時間が経つと忘れるし、ぱっと見で見づらい。
ChatGPTを使って、エクセルで使えるマトリックスを作ってみたり、チャットベースの機能を用いて、パワポ形式の資料にして見たりもしました。
しかし、どちらもいまいち。
そこで、仕事の経験からヒントを得て、
テキストをタブレットでもスマホでも閲覧しやすいように、ブラウザベースのアプリにしました。
（それができるだろう、という発想は1ヶ月前にはなかった）
・学習しやすいように構造化
・重要ワードをカード形式でビジュアル的にハイライト
・意味のある色付け
・英語はほぼ読めるけど、小難しい単語とかがすぐわかるように折りたたみ式で「和訳」を入れる
・データの羅列は頭に入らないので、グラフ化 (* テキストにないデータは一般知識であることを注釈で入れ、ソースの有無を明確に。)
・トレンド情報/ニュースは外部サイトから参照、ソース(URL)もつける
↓デザインのトンマナを指定し、30分程度で骨組みが自動生成された。その後あれこれ調整入れています。
↓これが外部リンクからの参照ページを貼り付けたもの。
最近5年以内で、関連記事で重要と思われるものを指定。
もちろん、勝手に検索して引っ張ってくれていますので、リンク先まで自分で細かく指定していません。
スマホ向けに編集させたもの。（変換は5分程度）
PC版のままだと見づらいので、フォントサイズも調整したり。
また、ワインを好きな知り合いがフランス南部に旅行に行くというので、
近隣の産地情報や基本的なブドウ品種、知っておいた方が良い情報などを簡単にスマホで調べられるよう、日本語化したコンテンツを作ってあげました。
上の濃いテキストを元に、マニアックなデータをカットし日本語化。
現地で照合するため、英語を残しておいた方がいい固有名詞などは併記しています。
↓これもアイディアを思いついた5分後には完成。簡単な指示を与えただけ。
（その前は資料のスクショでも送ってあげるか、としか考えていなかった）
まじで商売にできるでこれ・・・。（真剣に考え中）
お分かりですか？
こんな立派なホームページみたいなもの、相当勉強して自分で時間を割いて作るか、お金かけて依頼しなければできなかったと思います。
それが、週末にリビングで掃除したりご飯食べる片手間でちょいちょい命令するだけで、ズブのど素人に作れてしまう。
HTML, Java Script などの Web に関する技術、Python などのデータを扱うプログラミング言語の技術を持っていなくても、それが必要なものが作れてしまう。
つい、1・2年くらい前まで、ディープラーニングやら機械学習と並ぶくらいに重要なものとして Python という言語が位置付けられていたように思います。
しかし、この1-2年のAIの劇的な進化はその技術を持つエンジニアを過去のものとして追いやってしまった。
上で例示したワインの学習コンテンツにおいて重要なのは、その分野における専門知識であり、活用の仕方や利用者層のニーズを知っていること。
Pythonや Java Scriptの知識ではありません。ワインの知識ですら、ただ知っていることの付加価値はそんなに高くないです。
※ 瞬間的な引き出しの豊富さと速さだけで言えば、素人よりもソムリエ、プロのマーケッターが勝りますが.
もちろん、素人が作るものは完成度や安定性・再現性などの点ではプロに及びません。
社会的インパクトが高いところ、トラブルが許されない環境で使われるアプリ、サービスなどは、従来同様のクオリティにするためのエンジニアが必要だと思います。
しかし、AIの発展によって、中途半端な技術者は完全に価値を失った、と思います。
翻訳もそう、契約書を作るだけの仕事もそう、あげればもっといろいろありますね。
ドラクエを生み出した堀井雄二さん、ゲームを開発するためのプログラミングを身につけていたことは初期の開発のアドバンテージになっていたようです。
技術やコンピュータの構造を理解していたからこそ、容量の少ない中であれだけの表現を実装できたことも大成功の一因です。
ただ、
最も重要だったのは、
ゲームオタクやパソコンオタクではない一般のユーザーでも楽しめるわかりやすさ、シナリオであり、
自分が楽しめ、他の人も楽しめるものに興味を持ち意識を向けていた堀井雄二さんの資質なのではないかと思います。
そこに、鳥山明のキャラクターデザイン、すぎやまこういちの音楽が加わって普及の名作になった。
AI時代においては、エンジニアの素養が全くなくても、素晴らしいシナリオライターであれば、ドラクエを生み出せる可能性があるということです。
そんな時代に身につけるべきは、中途半端なプログラミング技術ではないのでしょうね。
結局、「仕事で必要だから、将来必要だから」という打算程度のプログラミング・IT学習では、なんの役にも立たないのだと思います。
（AIを作るレベルの技術はまた別世界だと思っていますよ。）
娘さんにはやりたいことを突き詰めていただきたいと思います。
それがAIに置き換えられない仕事や、AIをうまく使う側の仕事になればいいですね。
さて、スタディコーチの先生も2月から変わることになり、顔合わせが行われました。
・東大教養学部2年生 女性
・政治学、社会学に興味あり
・映画分析、バービーに興味あり、美術部だった
なんかまた娘に趣味が合いそうな人を連れてきてくれたな・・・。
その後の雑談でも漫画やアニメ、音楽でウマが合いそうな雰囲気を醸し出していました。
顔合わせの後、別日で第一回の指導が行われました。
以下はその指導報告書と学習計画です。
■指導時に話したこと
・期末テストに向けた計画の作成
期末テストが控えているようなので、詳しい範囲や現在の進捗を聞きながらテストに向けた計画を作成しました。問題集の負担や塾の課題とのバランスなどはまだはかりかねるので、今回の計画の進捗次第で今後調節していきたいと考えております。毎回試験までのtodoリストを作成した後、それを1週間単位で細かく分けて計画に入れると入念な対策になると思います。
定期テストがある際は前々から対策する方法を提案していきたいです。今週は数学は問題集の2周目を、理科・社会は暗記系の単語リスト作成、英語はテスト範囲の課題を進めることにしました。
・英検2次試験対策について
スピーキングは自分の発音や使っている表現などを振り返ることで向上するので、予想問題や過去問を解く際には自分の答えを録音して聞き直すと良いことをアドバイスしました。
・数学について
幾何の分野に特に苦手意識を感じているようです。春休みを利用して、一年生で学習した幾何の分野を総復習する機会を設けることができたら良いと思います。
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