# 本日もごきげんいかがですか。 農業専門株式会社はりまぜデザインの角田です。 本日も農業デザイン、アグデザインをお聞きいただきありがとうございます。 この番組はデザイン、ブランディング、マーケティングを横断的にまとめた農業ブランマーケデザイン手法をお届けし、 皆様も未来をハッピーなものにしたいと願う農業デザインの音声客観事典です。 改めまして角田です。農業に売る力を目指し農業デザイナーとして活動しております。 そんな僕のですね、ノウハウを全て注ぎ込んだ書籍、農家のための売る技術客、こちら絶賛発売中となっておりますので、 ぜひお近くの書店やAmazonなどでお買い求めよろしくお願いいたします。 はい、というわけですね。本日は300回になります。 いやー、皆さん本当にありがとうございます。 いつもね、皆さんが本当に聞いていただいてますので、ここまでですね、続けてこれたかなと。 300ですかね、だいたい年間50本ぐらいなんですね。 なので、まあ単純に6年ですよね。 いやー、よくそんだけ喋ることがあるなと。 ね、自分自身でもそう思いますよ。 分かってますよ。 本当、皆さんに言われなくてもですね。 よくそんだけ喋ることがあるな、おめえはと。 デザイナーのくせにってね。 デザイナーのくせになんでそんな喋ることあるのっていう感じなんですけれども、 デザイン作っておきなさいよっていう感じですけどね。 まあでも300回喋ってきたという感じですね。 まあ中にはですね、本当に全然デザインに関係ないことも喋ってますけれども、 まだ過去回のアーカイブを消していないので残ってると思いますけど、 その300回以外にもですね、歴史をテーマにしたことをですね、 本当に長々と喋ってることもありましてですね。 まあもう本当それはもうこのアグレザでやってちゃまずいなと思ってですね、 歴史デザイン、歴レザというポッドキャストもですね、 立ち上げてそちらも喋ってるんですけれども、 まだ喋んどかいっていう感じなんですけどね。 はい、っていう感じでですね、まあ毎週毎週ですね、 皆さんにですね、少しでも農業をやっていく上でですね、 農家さん、農家の方以外でもたくさん聞いていただいてまして、 いろいろな職業の方が本当に聞いてくださってるなっていう実感はあります。 なので、どこからかですね、 もうどこからかっていうか最初からですけど、この番組は農業というね、 一応このジャンルですよ、この職業ですよっていう大枠は決めているんですけれども、 正直ですね、農家という職業の方以外でも聞いていただくと、 お役に立てるんじゃないかなというお話をしてきたつもりなんですね。 はい、なので途中からですね、 農業関係ないんじゃないの?という配信も多かったと思いますし、 ここ最近そんな感じのが続いてましたけれども、 それを一旦区切りと言いますか、ここにつなげたかったのでっていうところもあるんですけれども、 長々とね、いつも前置きが長くて申し訳ないんですけれども、 今日はその300回ですね、何の話をしたいかと。 なぜここにつなげたかったかということなんですけど、 やはりこれからの時代はですね、もう世界はAIの時代に突入してますよね。 もうね、これからはAIの時代になるぞとかっていう悠長なことを言ってる場合じゃなくてですね、 もうすでにもう普通にAIがあるという時代に入ってしまいましたよね。 なので少し僕なりのそのAIに対する所感と言いますか、思いと言いますか、 考え方っていうものを皆さんと共有したいなと思っているんですね。 僕なりにですからね、これが答えというわけでもないですし、 何ならですね、その答えというものはないということを大前提としてAIを使っていかないと、 私たち人間ですからね、その人間らしさみたいなものまで全てAIに置き換わるかというと、 多分それは違うとは思うんですね。 違うんですけれども、今やはり新しい本当にAIのインパクトがすごくドーンと、 僕たちは恩恵を受けた世代なので、まだ未知なんですよね。 本当に未知数で、僕たちのこの世代がまず第一号、一期生なんですよね。 AI一期生だと思いますので、もちろんあれですよ、AIが登場したというのは古いですよ。 かなり古いので、もうどんどんどんどんと時代があって、今だなので、 僕たちが一期生かどうかというとちょっと語弊がありますけれども、厳密に言うとね、あるんですけれども、 でも実際にその実用的にですよ、日常的に実用的にこれだけAIというものを使わないといけないと言いますか、 使っているという世代は多分僕たちが最初だと思うんですね。 なので本当答えがわからないんですよね。これでいいかどうかわからない。 なのに、AIというものは答えを指し示しているような体になっている、そういう仕組みと言いますか、 そういう立て付けになっているんですよね。 ここに僕はですね、すごく器具と言いますか、身構えているという感じなんですけれども、 AIはですね、1956年頃に誕生したらしいんですね。 もう今からだから70年ぐらい前ですね。結構古いんですよね。 なのでこの70年の間に、このAIはすごいぞ、だめか、きたきたきた、やっぱりだめかというのを繰り返していたらしいんですね。 なのでAI研究者の間ではですね、これいけるぞみたいな時は、AIの夏で言っていたらしいんですね。 やっぱりあかんか、まだまだだなという時を、AIの冬、夏の時代、冬の時代と呼んでいたらしいんですね。 で、また今もこの現在ですね、僕たちが生きるこの現在は、もうとにかくAIがすごいぞと熱狂しているので、またAIの夏にいると言われているらしいんですね。 確かにもう熱狂と言いますか、熱狂したまま日常生活に溶け込み始めているという感じですよね。 今回は本当に、わかりませんけれども、確実に私たちの日常生活、手となり足となるというところまで来ていると僕は思うんですね。 なのでやはりこのAIというお話は避けて通れないので、何かこのアフレザーでもですね、喋ってみたいなと思っていたんですけれども、 せっかく喋るならね、ちょっとガッツリと喋りたいなと思って、今回この切り板ですね、切り板会に持ってきたという感じなんですけれども。 AIのお話をするにあたってはですね、本来はですね、いろいろなAIを使ってみて、体験してみて、皆さんにお話しするというのが本来望ましいんですけれども、 僕はAIの研究者でもありませんし、エンジニアでもないですし、デザイナーなので、デザイナーとして使うAIというのはもちろんありますけれども、 そういったツールは、このツールが便利だよとかね、文章を作るならクロードがいいよとか、効率化であればGoogleのいろんなアプリケーションとつながっているジェミニがいいよとかですね、 画像生成はあれがいいよ、これがいいよ、動画だとあれがいいよ、これがいいよということをおしゃべりしてもですね、 所詮僕はですね、素人なので皆さんにお力になれるお話は多分できないので、今回はですね、そういったですね、あれを使ったらいいよ、これが使ったらいいよというAIを使う技術が上がるぞみたいな、 そういう配信ではないです。ないので、今回聞いていただいてもですね、じゃああのAI使ってみようみたいな、そういったAI技術が上がるわけではないので、 ちょっとそれを期待されている方にはかなりがっかりするお話になると思うんですけれども、冒頭でお話したみたいですね、今AIの夏が来ておりますので、 この熱狂の中、本当にそのね、頭が熱いままAIを使い続けていいのかどうかみたいな、問いかけですかね、皆さんに対して問いかけをしてみたいなと思っているんですね。 もう本当にでもAIって日常ですよね、そうそう、僕の下の娘がですね、中学に入ったんですね、今年から中学1年生で、この間期末テストが終わりましたと、テスト帰ってきたんですよ。 見て見て見てって言うんで、なになにって聞いたら、これあの採点全部AIって言ってたんですよね。テストの採点をすべてAIが行うという感じらしいんですね。 あれですよ、うちの娘は私立とかじゃないですよ、普通の公立校、僕も卒業した地元の中学校なんですけれども、そういったですね、教育現場でも当たり前にAIがどんどんどんどんと入ってきているんですね。 これめちゃくちゃ危機感を持った方が僕はいいかなと思っておりますし、特にその教育現場のAIっていうのは、もう専門家の人たちがですね、かなり警鐘を鳴らしております。 なんなら諸外国とかではですね、もう教育現場でAIはちょっとやめようとかね、いう話も出ていたり、実際にもうやめているところも出ているんですけれども、やっぱり日本って遅いですよね。 ようやく今からよしどんどんAI使っていきましょうみたいなね、時代に入ってしまってるんですけど、案の定ですね、うちの娘のテストの答案を見るとAIの採点がやっぱり間違っていたらしいですね。 だから結局人間の先生が手直しをしていたんですよ。こことここ、AIがバツつけたんやけど、絶対私が何度見ても正解だと思うので、先生に聞いてきたんで、これ丸になったよって言ってね、娘が言ってたんですよね。 まだまだその精度が低いという意味もありますし、もっと言うと、やっぱり人間の先生が採点すると、もちろんテストの答えっていうのは、丸かバツかですね、正解か不正解かっていうことは決まっているんですよね。 7割正解やからもう丸にしとこうかみたいなことはないとは思うんですけれども、それは教科によりますよね。 例えば数学とか理科とか、あとは歴史とかであれば年号とかっていうのは間違いないものなので、丸かバツかなんですよね。 しかし国語のテストって、僕たちも学生時代思い出すとそうだったんですけど、これは丸でもええんじゃないの?っていうこともバツつけられたりとかね、何なら先生の配文で三角になってたりとかするんですね。 ちょっと足らないみたいな。でも国語の漢字とかそれはもう丸かバツかですけれども、その文章を読んでその物語をどう捉えるかっていうのは、人それぞれであっていいと僕は思ってるんですね。 答えってないはずなんですけれども、それに答えを与えてしまうっていう、ある意味もう今に始まったことじゃないかもしれませんね。教育、教育っていうことになると。 だから先生のサジカケンで三角みたいなものがあったと思うんですよね。これはすごくいいことだと思うんですよ。でもAIが採点するともうバツなんですよね。今のところはですよ。今のところはもうバツなんですね。 それってめちゃくちゃ怖くないですかと。全員が全員この文章を読んでこう感じなさいということなんですよね。これってめちゃくちゃ怖いなと思うんですよね。 だからあれですよ。皆さん僕のアグレ沢を聞いていただいて、皆さんがどう感じるかっていうことは僕は設定してませんし、そこに僕は答えを求めているわけではないです。 この配信を聞いていただいて、どう感じるか。それを聞いて、じゃあ実践してみようと思うのか。なんなんつのだ。偉そうなことばっかり言いやがってと。 偉そうなことばっかり言いやがってってムカつくわ。もう聞かないっていうのか。それはもう別に自由だと思うんですね。それぞれ皆さんのそれが答えなので、僕はそれが素晴らしいと思っているんですよね。 なのでそこの部分を右向け右、全員横に並べという教育っていうのはめちゃくちゃ怖いので、本当に教育現場にいらっしゃる先生方、AIを導入するのはいいです。 どんどんどんどんと皆さんの忙しい時間を削っていただいて、やはり皆さん先生も人間ですから、しっかりと自分の人生を生きていただきたいので、自分の人生というものをしっかり確保するためにAIを導入していくというのは本当に素晴らしいと思うんですけれども、 全てをAIに丸投げをしてあたかもAIが答えを出すような使い方っていうのは僕はちょっとまずいかなと思ってですね。その娘のテストの答案を返ってきたときにすごく思ったんですよね。 まあまあでもね、本当にAIっていうものは僕はどんどん使いましょうっていうタイプなのでそれこそ偉さのことは言わないんですけれども、となると後戻りはできないんですよね。もうAIの今世界になりました。 なったのでもうAIがなかった、そういう世界にはもう戻れないんですよね。我々ホモサピエンスはですね、AIがそばにいる、AIと共に歩んでいくという世界になったので、しっかりと順応していくしかないんですよね。 僕はAIを使ってますけれども、だからといってじゃあAIガンガン使いましょうとかね、そういう話でもないですよ。逆にそのAIっていうものはもうダメだと、もう人類を堕落させると、我々ホモサピエンスを滅ぼしかねないと、人類の敵だと、もう使うなという配信でもないですからね。 本日のテーマなんですけれども、本当に僕なりの考察と僕なりの今の最適解かなと思うものなんですけれども、 AIというね、全く人類が経験したことのないような新しい未知なる世界で生きていくためには、一体僕たち人間、ホモサピエンスは何が必要なのか、本当にあくまで僕の個人的な見解ですよ。 そういったものをですね、つらつらと喋っていきたいんですね。 さあ、ではですね、今回このAIの話をテーマにしたいなと思ってからですね、多分1年ぐらいずっとこのテーマをやりたかったんですね。 1年って言うとちょっと大げさかな、いやでもそれぐらいですね。 なのでこのキリ版の300回っていうのを目標にしてですね、自分の中で少しある程度皆さんにお話しできるような、自分の中の最適解っていうものを自分の中で本当に醸成していくっていうのに時間をかけたいなと思って、ずっと1年間考えていました。 そろそろ今日お話しすることは答えがないので、まだまだ多分このテーマは今後も喋っていくつもりなんですけれども。 それにね、この1年間で僕が自分の中で悶々と考えていても大した答えは出ませんので、だからといってAIに問いかけてみるとかね、それこそネットで検索してみるっていうのをやったとしても、 一応やりましたけど、大した答えと言いますか、大した僕が掴みたいなと思っているものっていうのは見えなかったんですね。 やっぱり僕ですから、じゃあどうするかというと大量に本を読むんですね。 ただし今回はですね、僕が考えたいなと思っていた領域を語ってくれている書籍ってほんと少なかったんですよね。かなり探したんですけど。 やっぱりAIの本、書籍となるとほとんどがですね、AIを使った仕事術とかね、あんなAIがすごい、こんなAIがすごいとか、このAIを使うにはこうしたらいいよみたいなね。 あとAIで稼ぎましょうとかね、副業をすれば2000万稼ぎますよ、1000万稼ぎますよみたいな。 AIの活用法みたいな。そういったなんかね、小手先ってあれですけど、そんなテクニックみたいな本が山ほどあってですね。 そういうのはですね、僕が知りたい本ではないんですよね。書いたい本じゃなくてですね。 なんならそういったものっていうのはめちゃくちゃ本当にスピードが速いので、多分執筆して出版する頃にはもう古くなってるんじゃないの?と思うので。 あんまり書籍で販売する意味があるのかなと思って、それこそネットで検索するとかね、AIに聞く方が早そうなので。 そういったものは正直あんまり僕が喋るとか、僕が興味が全くなかったんですよね。 僕が探していたのは、やはりAIとどう向き合うのかとか、AIを使いこなすために我々人類ですね、ホモサピエンスがデフォルトで必ず身につけていなければいけないスキルみたいな。 考え方、捉え方、そういったものを述べてくださっているものがないかなと思って、もう探しに探してたんですね。 そしたらですね、そういうAIとかテクノロジーの書家、棚ではなくて、全然違うところにあるんじゃないかなと思って、ちょっと頭を切り替えてみたんですね。 これはもう科学とか技術とかテクノロジーとかITとかパソコンとかそういうジャンルのところを探してでもないなと思ったんですよね。 でも必ずそういったことを述べている本はあるはずだと思ったので、そうかと思ったんですね。 はい、皆さん一体どこにあったと思います? 一体どこにあったと思います? 僕が探した本なので答えじゃないんですけれども、僕が探していた本、それはですね、脳ですね。脳みそ。脳を研究している人たちが出している本。 ここにですね、めちゃくちゃいいのがありました。これはですね、本当におすすめ。 ここ近年読んだ中で、もっと早く読んでおけばよかった。 これはAIのことに関してだけを書いているわけじゃないので、逆にだから面白いですよね。 4冊見つけました。4冊しかなかったんですよ。 だから僕が欲しい本ですよ。僕が欲しい本なので4冊。 その周辺、僕が今回テーマにしたいなと思う周辺に役に立つかな。 そういう考え方はこのAIに対する僕の考察にも使えるなと思った。 本当に全く違うジャンルの話なんですけど、これAIの考え方にも取り入れられるなと思った本は3冊ですね。 なので、計7冊しか見つけられなかったですね。 だからこの周辺、これAIの考え方にも使えるなみたいな本は多分もっとあると思うんですね。 もっとあるんですけれども、それはなかなかピンポイントで探しにくい。 AIがテーマじゃないので探しにくいので、これからも出会っていくと思うんですけど。 実際にそのダイレクトピンポイントで、これAIに役に立つかみたいな本は4冊しかなくてですね。 そのうちの4冊の中で、しつこいですけど、これはもう本当に久しぶりに寝食忘れて、常に読んでいたいと思ってですね。 めちゃくちゃ夢中になって読んだ2冊。2冊あるんですよ。 その中でももうずば抜けてはこの1冊なんですけど。 それを皆さん、今日はタイトルだけご紹介します。 この本をに沿って今日はしかも話をするわけでもないです。 なので、どこかでもしかしたらご紹介するかもしれませんので、お楽しみにしていただきたいんですけど。 皆さんにもしよろしければ読んでほしいなと思ってですね。 前回ですね、この上半期読んだ本、ご紹介させていただいたんですけれども。 実はですね、もうそれどころじゃないという本です。 電動入りって感じですね。僕の中では。もう本当に電動入りの2冊の中の1冊。 1冊ご紹介します。 ジェフ・ホーキンスさんが書きました。 脳は世界をどう見ているのか。 これはもう早川文庫になっています。 もともともうちょっと違う形態だったと思うんですけど。 文庫になったんですね。 なので僕もこれは文庫だったら出張とかの移動中に読めるなと思って買ったんですよ。 この文庫が出版されたのは去年でしたかね。 そうですね。2025年の7月に出版されています。 大元になっているものはもっと古かったんじゃないですかね。 いつだったかな。ちょっと大元のやつはちょっと忘れたんですけど。 ジェフ・ホーキンスさんっていうのはITとかですね。 人工知能、それこそAIとかですね。 あと神経科学とかの専門家ですね。 もともとはインテルですね。 インテルのソフトウェアエンジニアとして数年間働いた後、 自分は脳の研究をしたいんだっていうことでいろんな学校に通ったらしいんですね。 でもなかなか自分が研究したいことが見つからなかったので、 もう一度IT業界に帰ってきてしっかりと稼いで 自分で脳神経の研究所を立ち上げたっていう人らしいんですね。 すごいなって感じなんですけど。 ルメンタという会社を設立して今でも脳の研究をガンガンやってる人ですね。 かなり有名な方ですけれども。 しかもこのIT系でもかなり有名人で、 今の私たちがスマホを使ってると思うんですけど、 このスマホの先駆けとなる携帯情報端末、 パームパイロットっていうものを開発した人らしいんですね。 そんな方が書いたですね。 だから本当それこそAIとかを開発していながら、 その業界にいながら脳神経科学も研究しているすごい人。 もう本当に。 ある意味脳神経科学者でもあるんですけど、 ITやAIにも精通しているというかなり異脳の神経科学者って書いてますけれども、 その人が書いたものなのでめちゃくちゃ有名です。 本当に面白かったですね。 彼は別にAIに対して書いた本でもないんですね。 脳みそっていうのは世界をどう捉えているか、どう見ているのかということに対して書かれた本なんですけれども、 ただしそれを語るには今の時代AIというテーマを外すことはできないだろうということで、 この本の書籍の中の3分の1ぐらいかな。 後半はそうかな。半分ぐらいね。 半分ぐらいAIについて語っているという感じですね。 人間の脳というのは世界をどう捉えているのかということをまず前半で語って、 中盤からAIの話になって、 そのAIというのは人類を滅ぼすとか、人間をダメにすると思わないとか、 そのAIというのは人類を滅ぼすとか、人間をダメにすると思われているけど、そうじゃないんだよということも語っています。 後半ちょっとだけ喋りたいんですけれども、やっぱり我慢しようかな。 せっかくなので皆さんに呼んでもらいたいので我慢しようかな。 それこそターミネーターみたいにAIが人類を滅ぼすんじゃないかというふうに恐れている方がたくさんいらっしゃると思うんですけど、 このジェフ・ホーキンさんは全然そんなことないよということをきちんと説明してくれています。 めちゃくちゃ腑に落ちます。 本当に間違いなくそうだなと。 なるほど、人類はAIに滅ぼされることは絶対ないなと。 さらにそこから話を飛躍して、自分の脳みそをコンピューターにアップロードすると、 そうすると自分が最終的に命が尽きて死んでしまっても、自分の脳みそは完全にコンピューターにコピーしているので、永遠の命が手に入るのか。 こういう考え方もあると思うんですけど、これはできるかもしれませんけど、あんまり楽しいことじゃないですよみたいなことを書いていますね。 これは本当に僕が全く考えていたことと同じだったので、めちゃくちゃ腑に落ちましたね。 だってね、例えば僕を完璧に完コピーして、コンピューターにアップロードしましたと。 死ぬ間際でもいいんですけれども、アップロードしましたと。 で、僕がとうとう命を尽きると。 目を閉じて、意識がふっと消えて、最終死んでいくと思うんですね。 で、次の瞬間、はっと目覚めるんですよね。 そうすると今度はコンピューターですね、デジタルの世界で、次は僕は息を吹き返して、やったーと。 これで永遠の命が手に入った、ということにはね、多分絶対にならないと思ったんですよね。 だからそのコンピューターに自分の脳をコピーして、永遠の命を手に入れたっていう、そういうSFは結構あるじゃないですか。 何なら昔、ルパン三世でもありましたよね。魔網という敵がそうしてましたけれども、脳だけを保存してましたけれどもね。 どんどんコピーして増幅してたと思うんですけど。 それはできるとは思うんですね。技術的に可能になるとは思うんですけれども。 でもそれが僕じゃないんですよね。 どう考えてもそれはコピーなので、もう一人の僕になっていると思うんです。 だからコピーした瞬間にもう一人の僕が誕生するだけなので、つまり生身の人間ですよね。 身体というものを持っている僕は僕のままなんですよね。 多分僕がそのまま最終死んでしまうと。これで終わりだと思うんですね。 コピーされた僕はすでに活動し始めているので、ちょっと違うかもしれませんが双子みたいなもんですかね。 だから全く違う僕が生まれて、全く違う人生をもうすでに歩み始めているので、赤の他人だと思うんですね。 なので、このホーキンスさんはそういった形で自分自身をコピーすることはできるかもしれませんけれども、 自分ではないので永遠の命は多分無理だろうなと。 だから楽しくないんじゃないかなと書いてましたね。 もうまさにその通りだなと思って。 この本を紹介するのは今度にしますと喋ってしまうんですけど、 僕が買ったこの文庫の帯にはビル・ゲイズ絶賛と書いてますね。 もう本当にめちゃくちゃ面白かったです。 本当に久しぶりにここ本当に数年の中で一番面白かったですね。 めちゃくちゃ面白かったので、特にここ大事だなと思うところはほぼ全ページって感じですね。 恥ずかしいくらいここも大事、ここも大事、ここも大事ってちょっと折りすぎてるんですけれども。 今日の僕のテーマに戻ります。 ではですね、AIを語る前にですね。 文部科学省ですね、今日本国がですね、AIというものをどう捉えているのかっていうものもちょっとだけご紹介したいんですけど。 文部科学省のホームページにはですね、AIとはっていうことを簡単に書いてます。 これ多分子供たちに向けたみたいな、本当に簡単にまとめているので、もう本当に全部を語っているわけではないです。 ないんですけれども、日本という国がAIをどう捉えているのかという方向性はわかりますので。 こう書かれてるんですね。 AIとは、人工知能、アーティフィシャルインテリジェンスの略称です。 アーティフィシャルインテリジェンスですね。 コンピューターの性能が大きく向上したことにより、機械であるコンピューターが学ぶことができるようになりました。 それが現在のAIの中心技術、機械学習ですと。 機械学習をはじめとしたAI技術により、翻訳や自動運転、医療画像診断や囲碁といった人間の知的活動にAIが大きな役割を果たしつつあります。 文部科学省では、AIが私たちの生活にもっと使われて便利になるように、理科学研究所のセンターなどで、 AIの基本となる数学やアルゴニズムの研究を進めていますと書かれています。 簡単に予約していますが、ここにもかなり疑問があります。 特に、コンピューターが学ぶことができるようになりました、というところに疑問があるのです。 これは、お祝いの中で説明していきます。 もう少しだけ踏み込んでみたいのですが、現在のAIの主流は人工ニューラルネットワークと呼ばれているものです。 一番よく耳にするのは、真相学習、ディープラーニングと呼ばれる手法です。 2011年のクイズ番組で、コンピューターが人間のチャンピオンを負かした、つまり人間に勝ったというニュースが大騒ぎになったのです。 さらに、2016年には別のコンピューターが、以後の勝負で人間の世界チャンピオンに勝ったのです。 これをニュースで見ていた気がします。 とうとう、以後、コンピューターが勝ったと言って、人間が負けたということが大騒ぎになったのですが、 このディープラーニングは、以後、画像の分類や分析、言葉の認識、車の自動運転などに強いらしいのです。 これが、現在のAIが得意とするものです。 しかし、ホーキンさんも、この著書の中で言っているのですが、 だからといって、人間の知能より、本当にAIが優れているのか、という疑問が残る。 僕もそう思います。 現在、僕たちは、生成AIと呼んでいるのですが、これにも、前からめちゃくちゃ違和感があって、 僕は、生成AIとは思っていないのです。 生成ではないと思うのです。 生成という言葉を調べてもらうと、想像です。 ゼロベース。何もないゼロベースで物事を作り出す。 作り出すのその層は、想像の層です。 ゼロベースで物事を作り出すのが、生成という言葉です。 ちなみに、作り出すの作るという字は、想像の層、大層産業の層です。 層という字は、傷つけるという意味合いもあります。 刃物で木材を切り出す。 ゼロから自らの手で切り出して作るのが想像です。 今の生成AIと呼ばれているAIは、ゼロベースで自ら想像することはないのです。 つまり、世の中に溢れている情報を一旦集めて、ギュッとして私たちに提示してくれる。 出力をしてくる。 これって僕は、合成だと思っているのです。 これは、生成でも合成でもどちらでも良い。 AIが作ってくれるなら、何でも良いと思っていると怖いと思います。 なぜなら、ここが一番の大事なポイントだと思っているのです。 今回の配信は、合成AIと呼び続けますので、違和感があると思いますが、お許しください。 現在の合成AIは、何か答えのようなものを出力してくれるのです。 答えではないのです。あくまで過去の合成です。 これは、僕はデザイナーなので、デザインで例えてみたいのですが、 例えば、みかん農家さん、みかん農園のロゴマークをAIで作ってみるとしましょう。 僕は、みかん農家さんをヒアリングして、あなたのみかん農園として、どんな未来を描いていますか、 どんな思いがありますか、どんな活動をしたいと思いますか、どんな人たちがいますか、 いろいろヒアリングしていくのです。 そのヒアリングしたものをプロンプトとして、AIに打ち込みます。 知事を出します。 ボタンを押しました。 1分か2分くらいで出てきます。 そのロゴ、どうでしょう。 それを見て、ある人は、これは良いロゴできた、かわいいな、素敵だな、これでいきましょうとなるかもしれません。 もちろん、これはダメだなと思う人もいるはずですし、 何か物足りないなと。 これでいいとは思うんだけど、何か物足りない。 何か物足りないけれども、何が物足りないのかがわからない、みたいな人もいると思うんですね。 いろいろ意見があって当然なんですけれども。 じゃあ、そのAIが出力をしてきたロゴ。 このロゴを判断する場合、どうしたらいいか。 このロゴで本当にいいのかどうかという判断基準。 判断基準は、僕の過去のアグレッザのロゴの配信回を山ほど聞いていただくと、だいたいその判断基準がわかりますし、 もっと簡単に知りたい方は、僕の書籍をですね。 農家のためのウル技術100話。 こちら買っていただくと、どんなチェック項目。 このチェック項目から絶対クリアしましょうねっていうのは、ちゃんと書き記しておきましたので、 そちら見ていただきたいので、今日話はしませんけれども。 例えば、僕の判断基準に沿ってジャッジをしてみると、 やはりそのAIが作るロゴには、実効性とか実用性は現段階ではないです。 もうこれ言い切ってもいいです。ないです。 もっときつい言い方をすると、使い物にならないですね。 これはもう僕がデザイナーなので、AIにデザインの仕事を取られるの嫌だから、 皆さんにそれを刷り込んでいっている、洗脳していっているということではないですからね。 そんなセコい考えはないです。ないんですけれども。 僕たち人間もね、僕たち人間のデザイナーも、確かに世の中にあるたくさんのロゴを見るんですよね。 見て勉強して真似をして学びますと。 そうしてたくさんたくさん見て、自分の記憶に定着したものを手繰り寄せながら、ある意味それこそ合成しながら、 僕もデザイナーである人間であるので、僕もロゴを作っていくと。 このプロセスだけ見てしまうと、AIがやっていることと変わりはないんですね。 ないんですけれども、やはり違うんですね。 AIの方が世の中に溢れている山ほどのロゴを、山ほどのロゴにアクセスできるので、 分母はでかいですよね。 たくさん見て一つの良いものを作りますということであれば、 AIの方が活用な、AIが作るロゴの方が良いもののようなイメージがあるんですけれども、 やっぱり物足りない。 何か違うなというものにしかならないんですね。 これは今、デザイナーなのでロゴというものを例えましたけれども、 デザインだけじゃないですよ。 音楽や映像、もっと言うと事務作業とかもそうですね。 例えば営業の資料作成もそうかもしれませんし、 最近AIに自動でメールを送信させているという人もいますけれども、 そのメールの本文、文章とかも全然違いますね。 何かよくできている。本当に答えのように見えるんですけど、 これ答えじゃないな、最適解ではないなというものになってしまうんですよね。 これね、根本的な欠落というか欠陥が僕はあると思っているんです。 何が足りないと思います皆さん。 これが今回のテーマなんですけれども、 そこにね、美しさがないんですよ。 なんかね、口に出すと若干カッコ悪いんですけど、 そこにね、美しさがないんですよね。 つまり、アートがないんですよね。 もう繰り返しですけど、物足りないんですよね。 何か違うな。本当にどんな仕事もそうだと思います。 人間が行う仕事、どんな仕事もAIが行うと、 何か物足りないなって思うのは、美しさなんですよね。 アートなんです。この感覚。 これは芸術的なセンスとかって意味じゃないですよ。 これはまたこれから説明していきますけど、そういう意味じゃないです。 例えば、スーパー。スーパーにお買い物に行きましたと。 あなた、買い物に行くというのを想像してくださいね。 最終的に商品を選んでレジに行きますよね。 最近ではですね、店員さんがいるレジと、 完全にセルフレジで無人のレジがありますよね。 せっかくなのでですね、店員さんがいるところに行ってみてください。 そうすると、店員さんごとに対応全然違いますよね。 でも本来マニュアルがあるんですよ。 こういう対応をしましょうとか、 僕もコンビニ長い間バイトしてましたけど、マニュアルあります。 こういう袋詰めしましょうとか、こういう対応しましょうってマニュアルがあるんですけれども、 でもやっぱりそのアルバイトの人それぞれ全然違うんですよね。 お客さんが持ってきてくれたカゴ、 どの商品からピッとレジを通すか。 この順番のチョイス。 どれからやった方がスムーズにいくかな。 選び取るチョイスですね。 選択の技術とも言いますけれども、 これ本当に人それぞれですし、 例えばそのカゴの分量を見て、 これぐらいのレジ袋が必要だなっていう判断するのも、 その人それぞれのある意味感覚というセンスなんですよね。 次の方どうぞ、お待たせいたしました。 次の方を呼び込むタイミングも人それぞれですし、 コンビニとかであれば、 例えばお弁当を温めると、 お弁当を温めている間に別のレジ作業をするとかっていうものも、 これも人それぞれ違うんですよね。 これは本当にマニュアルがあるんですよ。 マニュアルがあるんですけれども、 人それぞれ違いが絶対に出るんですよね。 この違い、これこそが重要になってくると僕は思うんですね。 これはジェフ・ホーキンスさんは予測って言ってるんですね。 僕たち人間っていうのは、 人間の脳みそっていうのは、 経験から予測をしているらしいんですね。 しかし、自分自身が予測していることには気づかないらしいんですよ。 脳みそって。 これすごいんですけれども、 ホーキンスさんはですね、 せっかくちょっと話が出てしまったので、 ちょっと本の内容を若干ご紹介しますけど、 ホーキンスさんは、例えば目の前にコーヒーカップがありますと、 想像して、 目の前にコーヒーカップがありますと、 ホーキンスさんは、例えば目の前にコーヒーカップがありますと、 想像してみてくださいね。 コーヒーのカップがあって、 そのコーヒーカップをですね、 持つとコーヒー飲みたいなと思って触るんですね。 その触るまで、 触るまでに自分の経験から、 そのコーヒーカップの素材とかそういったものを、 もう人間の脳は予測しているらしいんですね。 例えばここに自分のコーヒーカップがありますけど、 このコーヒーカップはしがらき焼きのカップなので、 土のひんやりとした感触があるんですね。 このひんやりとした感触っていうのは、 もう持つ前から人間の脳っていうのは予測しているんですね。 なので、触った瞬間にこういう感覚があるんだなとかっていうのは いちいちもう感じない。 触る前から予測しているという感じなんですね。 なので、例えばですね、 触った時にもしそのカップにひびが入っていたら、 あれ?ひび入っている?っていうようにして、 予測に外れた時に初めて予測しているということに気付くらしいんですね。 すみません。脱線してます。 めちゃくちゃ今脱線してますけれども。 ちょっと話戻しますね。 レジ打ちをしてくれるパートのおばちゃんの話ですね。 パートのおばちゃんのお客さんのカゴをパッと見た瞬間に、 そのおばちゃんごとで対応が違うんですね。 予測しているんですね。 だからおばちゃんたちはいちいち考えていないんです。 僕がバイトした時もそうですけど、 いちいち頭の中で考えていないです。 パッと見た瞬間にそのカゴの分量とかね、 その商品の分量とか、 お客さんの顔色とか顔つきとかね、 人物像とかもパッと見た瞬間に自然に予測してですね、 その予測を踏まえた上で行動を変えているんですよね。 これが人間なんですね。 人間は歩んできた人生とか時間とか経験とか、 そしてその人の育った環境とか、もともとある性質とか、 人それぞれ違うんですね。 この一人一人の違い、行動指針となるのが、 美的感覚、美的センス、アートなんですね。 私はこうありたい。自分はこうである。 そういう時にはこの選択を自分はするんだというチョイス。 これが一人一人違うのが人間であって、 その結果、その結果ですよ。 人間が作ったもの、人間が起こした行動の出力の結果が変わっていくんですね。 これは現在のAIにはできないんですね。 なぜかというと、現在のAIというのは、 例えばある領域を訓練させた後、デプロイさせるんですね。 デプロイというのは、これだけ情報を詰め込んだぞと、 これだけシステムアルゴリズムを組んだぞと。 よし、じゃあもう実際の運用環境で利用できるぞという状態にして、 リリースをするんですね。リリース。 一旦デプロイさせると、新しい事柄を学習させることができないらしいんですね。 学習ができなくなるらしいんです。 そうすると、個性って出ないですよね。 人間というのは、今のコーヒーカップもそうですけど、 コーヒーカップを触ろうとしたら、うわ、ヒビ入ってた。 この瞬間に予測してたものと違うものが起こった瞬間に、 人間というのは学習してるんですね。 だから人間の脳というのはデプロイしないんですよ。 日々、毎秒毎秒ごと学習していって、 新しく生まれ変わっていくので、どんどん違いになっていくんです。 冒頭でお話ししましたけど、 僕の脳みそを勘コピしても僕にはならないのはそこですね。 勘コピした瞬間に、1秒後には僕とは違う人間になっているので、 違いが出るんですよね。 しかし、AIは繰り返しですけど、それができないんですね。 一旦、これで完成でリリースしてしまうと、学習できないんです。 なので、政府の文部科学省が書いていた、 機械であるコンピューターが学ぶことができるようになりました。 というのはおかしいんですよね。 学べないんですから。 いや、そんなことはないよと。 みなさんが呼んでいる生成AI、 例えば、ジェミニとかチャットGPTというものは、 どんどんインターネット上の新しい情報を取り込んで、 どんどん学んでいるじゃないかと思いますよね。 これ、情報が増えているだけで、学びじゃないんですね。 なので、AIを使って出力をして、 ものを作るだけじゃないですよ。 事務作業もそうですけれども、 色々とAIを使って、結果を私たちは手に入れたとしても、 なんかね、物足りないのはここなんですよね。 誰が使っても、同じ答えしか出てこないんですよ。 いや、そんなことはないよと。 ジェミニとかチャットGPTは、 使い込めば使い込むほど、 私に対して、本当に私だけのチャッピーになっていくんですよ、 というふうにみなさん思われていると思いますし、 最近はそういうふうにして、 情報が出されているんですけれども、 そうではないんですね。 チャットGPTの答えは、チャットGPTの答えです。 分かりやすいのはですね、 ナノバナナ。 僕もよく使いますけれども、 ナノバナナという画像生成のAIがあるんですよ。 これは僕は画像合成だと思っているんですけど、 このナノバナナで画像を作ると、 やっぱりね、 はい、AIが作った画像だなってなります。 これ、誰がどんだけプロンプトを打っても、 結局、生成されたAIの画像は、 一発で見た瞬間に分かりますよね。 これ、AIが作った画像だなって分かりますよね。 これがどんどんリアルになって、 AIなのか、実際の画像なのか分からないというところまで来たとしても、 これ結局、 AIが作っていると、 AIなんですよね。 なんとなく物足りないんですよね。 なぜかというと、 繰り返しですけど、 誰が作っても、 同じ答えしか出てこないからなんです。 現在のAIと呼ばれる技術は、 ディープラーニングなので、 一つの領域を深く深く、 情報を集めて、そこから生成することは、 もうめちゃくちゃ強いです。 正直、 人間はかなわなくなっていくと思います。 なんだかもう十分かなわないです、今。 またこれも後ほどお話しますけど、 ですけれども、 それは、 例えばですよ。 今のナノバナナはそうですけど、 ナノバナナのように、 画像を作るという、 一つのこの領域を、 深く深く追求していくだけ。 つまり、 たくさんの情報を集めて生成する。 画像を合成する。 画像を合成するという、 この出力は変わらないんですよ。 画像を合成するために、 たくさんの情報を集めますっていうのは、 膨らんでいくんですけれども、 でも、 画像を合成するということは、 もうデプロイされてしまっているので、 これ以上にはならないんですよね。 つまりだから、 学べないんです。 知識は増えているんですけど、 知識が増えたところで、 それを、 じゃあ、 答えにすることっていうのは、 AIにはできないんですね。 はい、 ちょっとダラダラとしゃべったあれなので、 ちょっと話戻しますけれども、 農園のロゴ。 農園のロゴの話をしてましたね。 なので、 AIで農園のロゴを作って、 これでいいかというものはできるかもしれません。 つまり、 正解っぽいな、 これが答えっぽいな、 というものはできると思うんですけど、 それが正解かどうかは、 まず、 あなた自身が分かっていない。 分かっていないし、 AIも答えは出さないので、 なんか違うな、 と感じてしまうんですね。 さらにですよ、 ロゴの場合、 ロゴだけじゃないですけど、 デザイン全般ですけれども、 やっぱりAIを使うには、 本当に慎重になっていただかないと、 本来のデザインの役割というものは果たせません。 お話ししたように、 いくらあなたが、 あなた独自のプロンプトを売ったとしても、 入力したとしても、 出力する、 AIが出力するのは、 ジェミニはジェミニの出力なんですね。 チャットGPTはチャットGPTの出力。 ナノバナナはナノバナナの出力なので、 結果的に、 ナノバナナを使った人たちが作ったものというのは、 全部同じになります。 演出とは本当に同じです。 つまり、 独自性が出ないんですね。 いや、そんなことないよと。 私はプロンプト、 私だけのプロンプトを売ってるから、 これはもう独自性があるんだと。 もうこれは私だけのものだと、 思いたいのは分かるんですけれども、 それはですね、 難しいです。 やっぱり、 AIが作ったんだなと、 こうで、 バレるというかあれですけど、 相手が感じ取った時点で、 そこにもオリジナリティは絶対に出ない。 ですからね。 そう言ってしまうと、 人間もそうですと。 繰り返しですけど、 人間もロゴを作る時には、 たくさんのロゴを見て、 自分の中で頭で合成して、 生み出していくのであれば、 人間も一緒やんけと。 だからホラーと。 まだ記憶にある方もいらっしゃると思うんですけど、 東京五輪の時にですね、 佐野健次郎さんというデザイナーさんがですね、 ロゴをパクったと。 似たようなものを作ってしまったっていう騒動がありましたよね。 しかしですよ。 あれは僕から見ると、 全く違うものですよ。 あの東京五輪のロゴ、 僕は本当に良かったと思ってます。 全然ね、 どっかの博物館か何か忘れましたけど、 あのロゴとは全然違うもんやんけと、 僕は思いましたからね。 ただあれは何が問題かというと、 佐野健次郎さんがですね、 そのロゴが問題になった時に、 対処の仕方を間違ったんですね。 僕たちデザイン業界からすると、 佐野健次郎さんがした対処っていうのは、 全然あれで正解と思ったんですけど、 そのデザイン業界を知らない人から見ると、 ちょっとあの対応はまずかったかなという感じで、 問題になってしまっただけなので、 似て非なるものですけれども、 AIが作るロゴっていうのは、 そうじゃないんですよね。 やっぱりただただの合成になるので、 必ずね、 似たり寄ったりになってしまうんですね。 なぜかというと、 私たち人というものは、 人間というものは本当に一秒一秒、 物事を経験して、 常にアップデートのみを繰り返しているんですね。 なので、 全く同じことを、 例えばデザインの学校で、 全く同じことをデザインの授業を受けて、 全く同じことを学んだ、 AさんというBさんというデザイナーがいたとしても、 お題も一緒ですよ。 じゃあそれこそ、 みかん農家のロゴを作りましょうということになったとしても、 答えは違うんですね。 全然違うものが出力されてくるんです。 でも、 繰り返ししつこいですけど、 AIは違うんです。 ジェミニーを使えば、 ジェミニーのロゴになります。 AさんとBさん。 AさんとBさんの人生観を全て注ぎ込んだとしても、 結果的に出口の出力は同じなんですね。 入口のドアが違っても、 出口のドアがジェミニーというドアしかないので、 そこから出るしかない。 というのが今の生成AIですね。 さあ、長くなってきましたので、 今日はこれぐらいで終わりたいんですけれども、 今日はちょっとお話ししたかったのは、 AIと人間の違いですね。 AIというのは、 その専門分野は突出しているんですけど、 デプロイさせてしまうので、 もう学ぶことはできない。 他の専門分野に使うことはできない。 囲碁で強いAIは、囲碁で強いだけなんです。 自動運転はできないんですね。 自動運転に強いAIは、 画像生成はできないんです。 画像生成ができるAIは、 教育現場で子どもたちを育てることはできないんですね。 しかし、私たち人間というのは、 常に常にたくさんの情報を脳みそが仕入れるので、 実はロゴマークを作りますと言ってロゴを作り始めても、 ロゴマークを作るだけの行動は起こしていないんです。 もっと言うと、脳みその色々な領域を使ってロゴマークを作るんですね。 もう一度言いますよ。 生成AIと呼ばれているもの、僕は合成AIだと呼んでいますけど、 合成のAIというのは、 例えばロゴマークを作るぞというAIが出たとしても、 それはロゴを作ることだけに突出しているだけなので、 それ以外のことは知らないんです。 学ぶことはできない。 だから作ったロゴというのは、見た目がすごくいいとかね、 テクニック的に優れていて、めちゃくちゃ作り込んでいるのはすごいなと思うんですけど、 何か物足りないなというものになってしまうんですね。 でも僕たち人間は、 じゃあみかん農家、みかん農園のロゴを作りますよとなったとしても、 ロゴを作るということだけを考えていないんですね。 いろいろなことを考えながら、いろいろな経験、知識を総動員しながら作るので、 いいんですよね。 人とは違うものができるんです。 必ず違いというものが出せるんですね。 AIは誰が使おうが出力は同じなので違いは出ないということですね。 はい、ではですね、この続きはまた次週お話ししたいと思いますので、 お楽しみにしてみてください。 では、さようなら。