# チャプター1 おはようございます。こまつでーす。 今日ね、久しぶりに、10日ぶりぐらいにね、大学に行って、 えーっと、仕込みですね、あの、ちょっと8月21、22のね、 あの、ウコンとかマッチアライブのですね、仕込みをやって、 で、まあそれで、帰りをまた歩きながらという感じで、 最近ね、自転車あんま使わないんですよね。 すごいあの、自転車ね、 あの、すごいやっぱりね、運動量がやばいんで、 あの、後でね、食べたりね、 ちょっとこう、結構ね、がっつくんですよね。 すると、体重があんま変わんないというか、 いや、結構ね、えー、1日2時間弱ぐらい、 えー、運転って結構やばいなっていうふうに思いましたということで、 まあ、たまには自転車で行くかなと思いますけど、 なので、歩きながら配信をしている感じでございます。 それでね、今日の話は、ちょっとAIとその使い方、 うーん、自分が今までこうね、ちょっと使ってきて思ったことをね、 えー、お伝えしたいなというふうに思います。 ただこれ、AIだけじゃなくって、 あの、まあ、どんな生き方というか、そこにもね、 えー、つながることがあるかなというふうに思うんですけど、 あの、今ね、えっと、授業の準備してるんですよね。 あの、スライドをね、使って、通信の教育と、 まあ、通学のね、教育と両方、あの、受け持ってるんですけど、 3つぐらい、あの、2年生、3年生のね、専門の、えー、授業があってですね、 まあ、それを、まあ、ちょっと素手でやったりすると、 なかなか厳しいぐらいの作業量なので、 まあ、言いたいことは全部ね、あの、分かってるので、 それの体裁を、あの、整えたりするのに、 まあ、AI、クロードを使ってるんですけど、 まあ、それで、まあ、かなりこう、あの、すごく高度なね、レベルのことをですね、 すごく短時間でできちゃうっていうのは、すごくありがたいなというふうに思ってるんですけど、 まあ、その時にね、もう、まあ、言わずもがなんだけど、こう、プロンプトだよね、 それを投げて、その反応を見てまた投げ合うというね、 まあ、これは対話式のAIって、まあ、そういうね、あの、使いやすさでもね、もう、もう、世界中をこうね、接管してるわけですけど、 でね、僕、あの、まあ、そんなにAI使うのうまくないかもしれないけれども、 今でね、本一冊作ったんですよね、デジタルクリエイターの扉って、 まあ、自分で考えたことはほぼほぼなんだけれども、まあ、道具としてね、AIかなり使ったんですよね、 それで、あの、不思議なことに、その、あの、デジタルクリエイターの扉の中身もAIの使い方とかね、 その辺りも書いてるから、割とね、こう、中身もね、 体裁も道具もね、すごくあの、連動しちゃったっていうね、なかなか珍しいタイプのね、あの、本なんですよね、 それでね、あの、今回ちょっとあの、野外録音を楽しもうっていう本もですね、実は、あの、AIかなり使ってるんですよね、 でね、AIってね、西原っぽっていうけれども、その前作のね、デジタルクリエイターの扉をこう書いたりしてるときとですね、 今やってるときと全然そのレベルも変わったし、今使うあのプラットフォームもね、変わったんですけど、 とにかくね、やばいぐらい使いやすいというか、 かなり編集の多くの部分をやってくれるっていうところがね、まあまあ恐ろしいなって、 良くも悪くも恐ろしいということなんですよね。 で、そのときに結局はもうね、あの画像を出すにしても、文字を出すにしてもね、こっちがプロンプトを投げるだけなんですよね。 しかもプロンプトだけじゃなくって、画像とかね、そういうものも含めて投げたりしてるので、 そのあたりは結構ね、総合的にね、やったりしてます。 ということで、どんな感じでしてるかというと、今までのやり方というかですね、 木字は当然僕は作るし、あと関連の本とか諸々もね、全部揃えたりして進めていくんですけども、 今まで僕が喋ったりとか、いろんな行動してきた中身があるじゃないですか。 この今のね、喋りも全部データ化してるわけなんですけども、そういうものも一つ基準においてですね、それでやっていってるんですよね。 それでね、大事なところを一つ一つAIにいろんなことを投げるんだけれども、やっぱりね、最初の言葉というか、投げ方がめちゃくちゃ大事っていうことなんですよね。 これが起点力っていう言葉がね、ナンバー・トモトコさんというDNAの経理を統括されてるというのかね、企画というか、総務系の仕事をしていらっしゃるのかな。 その方もおっしゃってるけれども、やっぱり起点っていうのは、起こると起きるというキーですよね。 それと、起点ですよね。起点の力なんですよね。 スタートするときの力量というか、そこの置き方っていうことが全て物語るというか、これ数学で言うベクトルですよね。 ベクトルって起点があって、それで長さがあって方向性がありますよね。そこのどこの位置に座標を置くかということですよね。 XY軸だったら2つだし、このディメンジョンで3DだとXYZですけど、どこに置くかっていうのは引き換えて重要なんですね。 で、それでどういうふうにプロンプトを置いたらいいかっていうのはね、いや言えないというかケースバイケースだから、なかなか個別個別の話はできないんだけれども。 一つ言えるのは、間違ったところ、間違ったプロンプトをやると、そこからもう全てがね、もう修正の連続だったり着地点に行かないわけなんですよね。 だからそのAIに全部任すっていうわけじゃないんですけども、いろんな経験があったりとか、そういうことがある人っていうのは起点力があってですね。 それでしっかりですね、ある程度敷かるべき基準というかね、そこから物事が始まることができるっていう感じなんですよね。 そこはもうなんていうかな、自分でやるというよりも、自分が今までやってきた経験とかそういうものに基づいているので、ここで何かどうしたら起点力が上がるのかっていうことはもう言えないですね。 言えるんでしょうけど、僕はそんな細かいことは人それぞれだし、差分を言えないので、とりあえず最初が大事っていうことだけなんですよね。 あとは最後なんですよね。判断。判断する力というか、判断じゃなくて決断だよね。決断力だよね。判断はAIがするけど、そこから決断するっていうことです。 全部のデータがアウトプットされて、それがいいか悪いか、いくつかのパターンが来た場合、どれが一番良いというか優先順位が高いのかっていうのを、やっぱりその都度で決断していかなくちゃならない。 しかもどっちかなじゃなくて、AかBかCだったらBとかね、条件付きのAとか、AとBのこの辺りを混ぜるとかね、そういうふうに最後のプロンプトで指示出しをするっていうことが大事ですよね。 ここでね、最初ちょっと言い及んだけれども、判断と決断というのは違うことがわかるよね。判断というのは、あるものごとがあったら、それに対する分析した結果のことですよね。 判断されたもので、まだデータなんですよね。可能性というか、精査したというか、一つ分岐点というか、選択肢を提供したという領域ですよね。 それがあって、最後、3つがあったんだったら、その1つを決めるっていう決断になると思うんですけど、ちょっとよく間違いやすいのは、判断と決断はやっぱり違う。 AIで最後決めるときには、やっぱり決断なんですよね。全部見て、E✕Eを含めて決断して、そして微調整ですね。 そこから丸飲みというか、原稿そのまま使わないからね。それをもとにまた書き直しをするわけなんですけども、そこのある事柄が決まるときの、結まくると言いますかね。 そういうジャッジするっていうことですね。責任を持ったジャッジが多分決断だと思うんですけど、そこができるかどうかですよね。そこのあたりができさえすれば、あとはなんとかうまく使えるんじゃないかなというふうに思いますね。 決断するまでの判断なんだけど、今まで前回のデジタルクリエイターの扉はGeminiで使ってたんですよ。 Gemini、やっぱり全部のデータを統合するとか、俯瞰で物事を見るっていうことがなかなかできないんですよね。途中で出力が止まることも多かったんですよね。 それに比べてクロードはやばいですよ。例えば今10万字くらいの本を書いてるんですけれども、全部吐き出すというか出力するんですよ。ある条件で直せって言うじゃないですか。 そしたらそこを全部組み込んで、ジップコードでジップの圧縮したデータを出してくるんですよね。 すごいですよ。全部一気に出るっていう。時間は多少かかるけど出るんですよね。 面白いのが、クロードで今使ってるのが、一つ作る文章とか本文作るチャットがありますでしょ。 それで吐き出してデータが出ますよね。ほぼ仮完成のデータが。それを別チャットを立ち上げて、オーパスなんだけど、クロードのオーパスね。 それで投げるんですよね。矛盾点がないかとか、論理破綻はしてないかとか、突っ込まれないかとかね。初めての人が見ても分かるものであるかどうかとか、そういうのをすごく見るというか、選ぶというか判断してもらうんですよね。 するとね、さっき同じクロードで作ったものなんだけれども、すごいね、論理破綻見つけるんですよね。すごくないですかね。同じプラットフォームなんだけど、別でやるとそれが見えてくるというか判断がですね、すごく良い判断で出てくるっていうことがあるんですよね。 本当なんかね、すごい驚きです、それがね。人間もそうなんだけど、客観視とかメタ認知って難しいじゃないですか。それもある程度、今のAIできるんですよね。 自分で作ったデータなんだけど、他人が見たらどうかとか、別の観点から見たらどうかとか、それが10万字ぐらいあるとですね、レイヤーがどういうのかな、全体を通して流れとかありますよね。 そこも含めて、結構自然な状態で出す必要があるんだけれども、そこもしっかり見てくださるっていうことなんですよね。だから本当なんかね、驚きというか。 これちゃんと普通に、編集者さんは人間だからやるんだけど、時間がかかるね。人間がやろうと思ったらなかなか。例えば6章あってですね、4章のあたりを直すじゃないですか。 本っていうのは、前後左右、左右はないかな。前後とかね、いろいろ関連してるでしょ。1個触ると別のところが触る必要が出てくるじゃないですか。それが本の一番難しいところなんですよ。めちゃくちゃ時間かかるというか。 そうしたらまた時間がかかったみたいな感じでね、どんどんどんどん展開していくわけなんですけども、それがですね、4章、例えばちょっと触るじゃないですか。すると1章から6章まであったとしたら6章までのところで、今直したところの問題点というか、関連のあるところの修正のところもしてくれるんですよね。 だから本当にね、なんかね、かゆいところに手が届くというか、そういうところがあります。ただね、すごく危ないというかですね、注意すべきところがあって、AIってね、油断してるとフィルターバブルじゃないか。 ですよね。エコーチェンバーって言ってあってるかな。自分の言ってることがぐるぐる回って正しかったりとか、あたかも自分が知ってるかのように作文することがあるんですよ。 で、あとは発書ったりね、要約したりとかまとめたりするんですよね。すると、もともとのデータの動きというか、ローデータ、生データの差分、どういうのかな。 ダイナミックレンジっていうのかな。それがね、アベレージされるんですよ。するとね、全然本としてとか専門書じゃなくなってくるんですよね。 それをしたらダメっていうことを常に伝えないとサボるというか、ここらへん人間と近いですよね。同じことの自分が書いた文章とか見たらね、そしたらだんだん当たり前になって間違いがあったらね、分かんなくなって間違いがあっても分かんなくなるっていうのが多分、人間の大きな慣れの果ての問題点ですよね。 で、それがAIにももちろんあるので、それをなくすためにね、さっき言ったようにこうあのチャットをね、別に立てて、そしてゼロから見ていく新鮮な目で分析させるってことがすごく大事なんですよね。 だからそれがうまく使いこなせるようになったらすごく大事。使いやすくなるというか、整合性の取りやすいものになるんですね。ただ一つのね、プロンプトで何か答える、何か調べさせるっていうことじゃないんですよ。 10万字とか15万字の本とかそのまとまったこの著作物を定義するっていうことですよね。それがね、オーパスすごいなと思って。ただ問題は、それやっちゃうとものすごくトークンかかるので、よっぽどね、オーパスのプロ使っててもダメじゃないですか。 マックス使わないとね、すぐ一般になるんですよね。使った分量がね。なのでそんなあたりのお金がかかるっていうことなんだけど、そこぐらいかな問題は。でもそれをお金払ってでもですね、やれるというか、すごくそういう価値はあるんじゃないかなと僕は思いますね。 それがやっぱりね、今まで使ったAIの中ではすごく違うところですね。やばいですね、本当にね。という感じがするので、本当にね、使うだけ使ってみて、僕はもう新しいものをね、とりあえず使うだけ使って試してみるっていうのはすごく大事だと思うので。 そこをね、一つ皆さんも、もし興味があったらね。ただでもね、10万字とか15万字とか書く方はいらっしゃらないかもしれないけど、日本の中でもまだまだそこまで使ってる人いないと思うんですけど、まあまあまあ面白い感じでまたね、使っていただけたらいいかなというふうに思いました。 なのでまとめると、AIにしても何にしてもね、起点力とね、決断力が大事というね、そんなお話でございました。