# 経営者ならこのAIの使い方くらいしておけ！2024年6月1日でのAIの使い方 経営者ならこのAIの使い方ぐらいしておけということで、 2024年6月1日時点での私、遠藤隆典のAIの使い方についてご紹介いたします。 # タイトルコール アローハ!高畑博士の世界一緩いビジネスサイエンスチャンネル。 このチャンネルでは高畑博士こそ、遠藤孝明、法定臨床心理学博士が ビジネスにおいて、そして日常において、どうやって現在の科学を使っていくか、 最先端の科学やリサーチについてもお話しするチャンネルです。 # 本題 さて、そもそもなんでAIを使わなきゃいけないのか。 何となく便利だなぁとか、そんなような感覚がありますよね。 ですが、これはテクノロジー全般に言えることなんですが、皆さんご注意ください。 テクノロジーってすごい速さで進化していくわけですね。 特に今の時代、IT系なんですけど、 昔だったら半年でそのテクノロジーの技術力であったり知識量であったりは2倍すると言われていました。 物を知らなきゃいけないことがどんどん増えていくという現象ですね。 別に私はIT系のエンジニアじゃないし大丈夫みたいに思ってたら、 いつの間にか機材であったり、アプリケーションであったり、 みんな専門家であったり、お金を稼ぐ人、経営者、そういう人たちが使っているIT系のものが複雑になりすぎて、 自分ではやり始める意欲がないという状態になってしまう可能性があるんですよ。 これが一番分かりやすいのが、パソコン教室みたいなのが未だにありますよね。 丁寧に優しく教えるパソコン教室といって、5年配の方々がパソコンを学びに行くわけですけど、 彼ら彼女らの問題といったら問題、本人たちは認識していないことなんですけど、 まさかこんだけ日常で使われるものだというふうに思っていなかったんでしょうね。 いつの間にか自分の孫とか、下手したら非孫くらいですか、と会話をするのにパソコンを使わなきゃいけないなと思っていなかったので、 今さらパソコンを使おうと思ったら、何していいかわからない。 これどうしてですかと言ったら、スタートの時点で大抵のテクノロジーってすごいシンプルで簡単なんですよ。 ほとんど機能がついていないと言ったらいいんですか。 パソコンの前時代ってワープロで、ワープロの前がタイプライターなんですけど、 タイプライターぐらいのもので扱ってた頃はいいですよね。それしかやることがない。 もう一つの機能しかないわけですから。 それがワードプロセッサーになっていろんなことができるようになって、最終的にパソコンになって、 初期のWindowsとか色々ありましたけど、ゲームとか入ってましたけど、 今に比べてみたらソフトウェアとかアプリとか少なかったので、やれることって言ったらそんなに多くないし、 みんなソリティとかマインスウィーパーとか懐かしいかもしれないけど、 ついてるゲームを遊んで、その遊びを通してこのパソコンの使い方を学んでた。 ワードドキュメントとか開いたらイルカのガイドみたいなやつが出てきて、 役に立つのか役に立たないのかよくわかんないガイドがね。 初期の頃はそういうガイドがあったわけですよね。 みんな質問したんじゃないか。 ご質問ありますか?お手伝いしましょうか?みたいなイルカが出てくるんですよ。 サポートキャラみたいなのが出てくるんですね。 質問がお前の消し方みたいな質問をするっていう。 みんな何かやった気がしなくもないですけど。 今みなさんが使ってるパソコンとかスマホになってくるわけですよね。 早い段階でテクノロジーに触れておくと、学ばなきゃいけないことの量がすごく少なくて済むんですよ。 だから使ってて簡単にマスターすることができる。その段階のものが。 で、アップデートがされてまた複雑なものが足されたり、いろいろできることが足されて、 で、そのドライバーがあるから、何か変わったな、そういうことか。 じゃあちょっとやろうみたいな感じで使ってみた。 そういう違いなんだ、わかった。こうやって使うんだ、なるほどって言って、 またアップデートがあって、アップデートされたらへーみたいな。 なるほどみたいな。で、またアップデートがあってへーみたいな。 これ続くわけですよね。 これはずっと使っている人はそんなような体感、エクスペリエンスになるわけですが、 なかなかアプリケーションとかITとか使わないで、 突然何かの理由で仕事で必要になったときに開いた瞬間にもう大混乱ですよね。 もう何していいかよくわからない。いろんな機能がついている。 ここにスイッチがある、あそこにスイッチがあるみたいな。 普段から使っている人たちにとっては簡単なことなのかもしれないですけど、 初心者にとってはもう地獄のように大変である。 このときに最初に使い始めの頃だったら、 ただ単に暇なスキマ時間に使っているだけでテクノロジーをマスターできたのに、 本腰入れて座って勉強して、使い方を学んで、教室に通って、 毎日1時間時間をとってみたいなことをしなかったら、 そのテクノロジーをマスターできないくらい複雑になってくるんですよ。 なので、どんなものでも新しいテクノロジーがあるんだったら、 使う、使わない、別としてちょっと触れてみるということをやることで、 特に流行りとかいうものであって、 これなんとなくみんな使い始めそうだなと思われるものはやっといたほうが、 自分のためだと思ってください。 ということで、AI。 AIが発展してきて、いろんなアプリケーションが出てきますけど、 どういうのを使ったらいいのかという話ですね。 そもそも、高畑さん、なんでそんなAIについて話せるんですかと、 あんた心理学者ちゃうんですかと言って、心理学者だからこそですよ。 人工知能ですよ。 心理学の分野においては、 Human-Computer Interactionと言われる心理学分野がありまして、 そこの分野から発展していったのがAI。 私、実は心理学の学士、ポートランド・オレゴンの ルイス・ハンド・クラック大学というところに行ってたんですけど、 夏学期取ってて、毎年夏学期取ってて、夏休みの学期で隊員もらうんですけど、 そこの夏学期、なぜか心理学を教えていた教授の専門が Human-Computer Interactionで、 つまりはコンピューターの心理的なエルゴノンビックス、 人工工学、どういう風にユーザーエクスペリエンスが良くなるかというものと、 人工知能なので、 早い段階で人工知能について、当時は使い物に、 カウンセリングとかをやってくれるみたいな、 一つ機能しかないような、一つの機能しかない人工知能だったんですよね。 今はもうそんな一つの機能だけじゃなくて、 情報量が多いから、いろんなことをやってくれるわけですよ。 使い方についてなんですが、一つ一つご説明していきましょう。 まず最初に、いろんなアプリがあります。 一番有名なのがChatGPTで、今は4.0というものになりますね。 4.0になってからなんですけれども、機能的なものが全然違いますね。 もっと言葉遣いも、本当に自分たちが言う通り、 制作者が言う通り、もっと人間らしい感じであるし、 もっと分かりやすい文章体で出してくれたりするので、 出来上がりのものがすごいシンプルで、かつ分かりやすく、 情報も正確なものが出てくるようになりました。 ただ、私の場合、リサーチとかに使うのは別のアプリを使ってます。 Perplexity 大抵のオンライン上にあるもののリサーチであったり、 そこの参考資料であったり、参考元であったりを、 正確に分析した結果を出してくれるタイプのものなので、 何かリサーチをするんだったら、まずPerplexityでリサーチをかけて、 その情報を元に、例えば、検討したり、話し合いをしたり、 アイディアを出してもらったり、ブレインストーミングしてもらったりを、 GPT-4でやったりとか、そんなような使い方をしますね。 なので、そういうふうにAIのものは、それだけじゃないんですけど、 Jasperとかね、長文を書いてくれるタイプのAIであったりとか、 色々なAIがありますので、そこら辺はリサーチをかけていただければ、 それこそPerplexityにリサーチをかけていただければと思います。 まず最初に、全てのAI共通なんですけど、やってほしいことがあります。 それが何なのかといったら、大抵のAI、スタート前のデフォルトの設定は、 もう何もない状態で、ただのAIなわけですね。 使用者のこっち側が、色んなことを決めていかなきゃいけない。 まず最初に、やってほしいのは、 あなたはこのアプリケーションの専門家のBotです。 あなたは○○の専門家のBotです。 理解したら、はいとお答えください。 理解したら、分かりました。理解しましたとお答えください、みたいな。 この定型文、結構あるわけですね。 こっちから選定して、あなたはこういう人ですよ。 人工知能なんで、性格とかキャラクターとか、こっちが決めなきゃいけない。 まずは、そのアプリケーションの専門家としてお聞きします、というスタートからやっていくわけですね。 人工知能は大前提なんですけど、性格決めたら、人との会話だと思ったらいいです。 反対側に、本当に専門家がいて、人間がいると思って、 人のように会話し続けることによって、答え方とかがもっと丁寧であったり、 真面目で本当にただの人間と会話している。 専門家と会話しているというふうに、専門家から専門家に会話しているみたいな立ち位置でやると、いろんな答えが出てきます。 まず最初に、例えば、ChatGPT4.0の専門家のBotとしてお聞きします、というスタートから始めてください。 そこから、ではまず最初に、初心者に理解できるように、ChatGPT4.0とは何なのかをご説明してください、というふうに始まります。 そうすると、答えが出てくるわけです。 この後、それを読み上げたら、次どうするか。 # 本題後半 さあ、次はどうするかというと、専門家としてお聞きします。 ありがとうございます。専門家としてお聞きします。 このJAT GPT-40の経営者としての使い道がどんな使い道があるのかをお答えください と言ってリストが出てきます。 今度はJAT GPT-40側の相手はどう、この人工知能はどういうものかだけではなくて 私の立場はどんな人か。 私はじゃあ経営者だとしたならば、経営者としてどうやってあなたを使ったらいいですか という質問になるわけですね。 それからリストが出てきます。 大体ここで終わっちゃうんですけど、物事の考え方で常に両極で考えるということを絶対するという癖をつけてください。 だからこの人工知能の扱い上手い人というのは思考力がすごい強い人たちや質問力であったり質問の質が高い人たちが成果結果を生みます。 答えがこういうふうな使い方ありますよというのが出てきたと思います。 そしたらそれに対してありがとうございますと答えて、もう一つお聞きしたいことがあります。 JAT GPT-40の専門家としてお聞きします。 私は経営者です。どんな使い方をしてはいけませんか。 したら使い方としてはあってないですかと聞いてください。 つまりはこう使ってほしいの逆のこれは絶対使ってはいけないよというのがあるわけですね。 それを聞き出すわけで。 そうすると色々出てきます。 禁止事項であったりとか他に何が出てくるかといったら、例えば注意事項とかですね。 JAT GPT-40に関して言ったら、例えば物の出てくる内容の中に当たり前なんですけど、 法律的なことであったりとか金融的なことであったり、 物の情報とかの中身の信憑性、信頼性は自分たちで調べてくださいという風に出てきます。 法律だったら弁護士に相談してください。金融系であったらその専門家に話してくださいという風に出てきます。 だから取っ掛かりとしては使えるけど、最終的なチェックは人間がやってくださいというのが出てきます。 これ出てくると面白いのは、現状のAIの限界がどこにあるのかというのが私たちが認識できて、変な過剰な期待をしなくて済むようになります。 それが出てくるわけですね。 ということで、そこでありがとうございますとなるわけです。 ここからです。 ここからですね。 ここから自分自身の情報であったり、分析結果であったりがAIに任せることができるわけですね。 例えばスプレッドシートに情報が集まっているとか、 何かしら自分自身の会社や自分自身のプロフィールとかがあるとしたならば、 それに合わせたことを射手上げることができます。 例えばですけど、一つ例としては私の履歴書。 CDがあるとします。履歴書。 それをワードドキュメントに上げます。 これが私の履歴書です。 この履歴書に基づいて一般的にPR、ブランディングをしていくとしたならば、 どんなPR、ブランド戦略を考えられるか例を出して企画を出してくださいみたいなことを言うと、 その企画をそれに基づいて出してくれたりするわけですね。 なのでAIが持っていないものって何かといったら、 生きている情報やすごい個人的な情報。 インターネットの海の中でロックされていない情報である限りは、 そのAIはアクセスすることができる。 チャットGPT4はそうですね。 なので、例えばあなた自身の個人的な情報であったり、 あなた自身の会社の現在の状態であったりというのは、 当然機密情報というか個人情報保護法で守られているものなので、 あなたから提出しない限りは、 もうチャットGPT4だろうが他のAIだろうが関係なく知らないわけですよね。 適切なアドバイスをすることができる。 なのでそれを投げてみてアドバイスをもらう。 アドバイスをもらった結果を自分で理解して、 どうするかという決断をしていったりする。 そういうような使い方をやっていったりします。 何か調べ物をするんだとしたら、 また調べ物専門のAIに聞いていただいて、 出てきたデータを、私で会った場合はそのデータですけど、 出てきたデータの元のソースに行って、 そのソースのデータがあるわけですけど、 そのデータを例えばファイルとしてダウンロードして、 また別のAIにあげて、 そのAIに対してこのリサーチ結果の概要をまとめてくださいとか、 このリサーチ結果に対する反論であったり、 問題点があるとしたら、 どんな問題点があるのかを教えてくださいと言って、 結果的にそれを分析した結果、 このペーパー学術論文の使い方の限界はこれですよという、 基本的な目線でいろんなものを使うことができて、 そのデータを解釈して、 コンサバですね。 コンサバというのは過度に期待しないで、 低いレベルの期待値で最低限の、 これはここまでを信用できるみたいなものが理解できる。 だからAIを使うことによって、 私たちが情報を確認したりとか、 あとはそれのもの自体がどれだけ信用できるものなのかという最低限の内容を、 アドバイスを得られる人間としています。 これ、利点があって面白いんですけど、 例えば個人的なことであったりとか、 人にあまり相談できないことであったり、 まず最初にチェックを入れるものとしての使い道としてはアリだと思います。 経営者もそうですけど、 個人的な話で私は法定臨床の心理学をやっていて、 物事を騙される人、 騙されたわけじゃないですよね。 騙されている人もいるし、 ただ単に物知らずで被害に遭う人もいるわけですけど、 そういう人たちに抜けているポイントって何かって言ったら、 物事の情報をチェックする、 自分から自ら調べるってことですよね。 この自ら調べるが昔だったら相当難易度が高かったんですよ。 情報を知ったときに、 昔っていうのはコンピューターとかがなかった前の時代は、 情報を誰かからこれこれこうなんだよって言われたときに、 そうなんだって言って受け入れるじゃないですか。 この受け入れたものをチェックするために図書館に行かなきゃいけないんですよ。 図書館に行って、 そのトピックの一番抽象度が高い枠組みね、 例えばバナナを食べたら骨にいいんだよみたいなこと言われるとするじゃないですか。 別に良くはないんですよ。骨に良い要素なんて別にないわけですよ。 別にベタミンKもマグネシウムもカルシウムもあるわけでもないので、 骨に良いっていう要素ないわけですけど、 そう言われたとするじゃないですか。 ポタシウムあるからいいって言ったらいいのかもしれないけど、 ともかくバナナ骨にいいですよって言われました。 バナナは何に所属しているかって言ったら果物に所属していて、 それについて知りたいんだったら、 その果物の栄養素とかがどこかにあるんだったら栄養学になるわけですね。 栄養学のセクションに行って、栄養学の本を取り出します。 栄養学の本を取り出して、果物とか植物とかそういうものに特化した本を見つけて、 そこでバナナを探して、バナナはどんなものかっていうのを見つけて、 バナナの中にこういう栄養素がありますっていうのが出てきます。 そのところに書いてある内容で、 骨にいいですよっていうのを書いてないとしたならば、 各栄養素がどういうふうに体に機能があるかっていうのをまた調べていって、 その中で確かに骨にいい要素があるなって言ったのが見つかったとして、 じゃあこれ、この骨にいいって言われている要素だけど、 この要素、量としてはバナナに入っている量って、 そんなにも骨にいいと言えるくらいの量が入っているのか、 他のものと比べて多いのか少ないのかどっちなんだろうみたいなのをやって、 他のやつも調べて、多かった、少なかった、 つまりは彼、彼女が言っていたことは正しいか。 正しいんだよ、全部。 正しいんだけど度合いとして、そう言い切れるだけ、 他のものと比べて本当にそこまでいいのか、いいのかみたいな話になるわけですね。 これが昔の時代なんです。 そのうちインターネットが発達していって、 Googleさんが出てきたことによって検索がもっと楽になるわけですね。 今はAIがいて、今言った作業を全部やってくれるようになった。 だから一つは、自分で一つのものの真実を探るっていう作業を一回はやったことがあったならば、 つまりはその全ての作業をAIとの簡単なやりとりだけで答えが出るはすごい楽です。 だからこういう意味では、リサーチをやったことがある人たち、 会議的にリサーチをやった人たちがAIを使うのがうまいかなと思います。 # 裏ネタ 裏ネタということで、まずあの情報チェックを入れながらにはなるわけですけどね、私も本を書くのをAIを1,2,3、3種類ぐらい使って今現状やっているところです。 世の中にはね、なんか本とか冊子とかそのぐらいであった場合は1時間ぐらいで書き上げることができるものあるわけですけど、 その情報の信憑性であったり、それが本当かどうかのチェックも入れたり、あとはニュアンスであったりと、 なんかね、ものによっては知っている情報が要するに公になっていないので、その解釈ではおかしいとかいうやつとか使ってみた結果は、 言っているほど効能があるわけじゃないっていうものも実際存在するんですよ。 なので要するに科学者としての本自体の書いてある内容を少し変えていくっていうことをしなきゃいけないので、 そういったところで書くのはすごい助かっているし、文法とか書き方とか、あとね、私が書くとどうしてもすごい学術的になるんですよね。 書き方がリサーチしている人みたいになってしまって、読みにくいっていうふうに前に書いた本。 だから私自身もうすでに書いてある本で出版されている本というと売れるまでの時間残り39秒であったり、 仕事の教科書という本の中のワンチャプターを書かせてもらっているんですけど、あれ全部当時はAIとかないんで、 プラスゴーストライターとかも別に雇っているわけじゃないんで、自分で書いているやつなわけですよ。 もともと学術論文とか書いていたんで、自分で書くということに慣れているというのが慣れているんで、 それで全部書いたわけですけど、1回目の編集長のやりとりは、 遠藤先生もうあれですよって言って、固いって言われますよね。読みにくいみたいな。 分かりますけどどう書いて欲しいんですかみたいな。 書き終わったものを削ったり書き直したりとか。 売れるまでの時間残り39秒という本ですけど、全部で7万字あるんですが、 ネタとしては第1章だけに過去に20万字書きまして、書いていたら編集にやめてくださいと言われて、 東京大阪又は東京名古屋間の新幹線の往復ぐらいで読めるぐらいのボリュームにしてくださいと言われまして、 そうなんですかとか言いながら、すごい削れるだけ削りましたけどね。 全部で6章あるんですよね、あの本。 だから20万字書いていると120万字ありまして、トータルで最終的には。 それを7万字に削るんですよ。 すごくないですか。 10%以下。 5%近く。 残り95はどこに行ったのかみたいな感じですね。 95は聞きたくないんでしょうね。 人間聞きたいのはたったの5%でいいのか分からないですけど。 そんなような、昔は書いていたわけですけど、今はAIに使って書きながら、リサーチしながら、追加しながらという感じですね。 これどうしてですかって言われたら、 科学の世界って面白いんですけど、科学的リサーチって大抵研究所とか環境が一定の状態で行われるわけですよね。 要するにラボって言われるところで行われるとか、心理学の研究ってよく問題意識されることが何かって言ったら、 被験者とかサンプルが大学生だっていう場合が多いんですよ。 それの時点で一般的な人たちから応用が効くのか一般化できるのかどうかっていうのが疑問心になるわけですよね。 大学行っている時点である程度の知能指数や家族が豊かじゃなかったらいけないですからね。 その人たち適応されるのかいいのかみたいな全体に対して、ちょっと不思議なところありますけど。 リサーチ結果を、これは一般的な考え方であって、科学雑誌で発表されたものは本当に100%絶対だっていう認識を持っているんですが、 本質的な科学者はそれが出た結果、それを参考として実践現場で使ってみてどうなるかっていうのを要するに会議的に見ているわけですね。 有名なところで言ったら、例えば批認用具である男性用の批認用具であるコンドームと言われるものがありますが、 あれは研究所では99.9%批認ができるというすごい結果が出ているわけですね。 でも実際の現場での使用から見る批認率は7割ぐらいだそうです。 ちょっと待って、99.9%って数字が続いたらほぼ100%なんですよ。 この100%と、ラボで100%と現場で7割、30%ほどどうしたんだ、嘘ついたのかではなくて、 ラボで使われるときは専門家がいて、ちゃんと使っているかどうかをチェックされるという状況なわけですね。 その説明を受けて冷静に、やっている方も冷静にこれが使うものとして実際着用するとかも意識してやったりするわけですね。 実験でイメージとしては別にラボでやっているわけじゃないんですけど、 被験者たちが来まして、説明会がありまして、コンドームを渡されまして、 パートナーがいてセックスしますという話になって、 使い道はこうです、絶対こうしてくださいって分かりましたかって言って、はいって答えていなくなるわけですね。 本人たちが使うにあたって、自分実験対象なんだ、観察されているんだと思うと、 毎回使うたびに指差しチェックじゃないですけどやるわけですよね、こうやって。 装着よーし、空気出しよーし、みたいな。 実際にセコイに行うわけですよ。 これをしたならば100%なわけですよ。 でも現実世界は、そんな具体的な専門家模式を作った人たちとか、 それを研究しているレベルの専門家たちが説明するんじゃなくて、 保健体育の先生たちが説明するわけです。 適当にとは言わないですけど説明するわけですね。 説明されて受けている方も別に自分たちが観察されているわけでもないし、 自分たちの自由な選択肢なわけだし、話半分ぐらいに聞くわけですよ。 現実世界で実際にそれを使うときには緊張していたり、 そういえばとかいうレベルで取り出して、どうだったっけな、みたいな感じになって、 手が震えながら、ちょっと破けちゃった、大丈夫だろう、みたいな。 そんなような使い方、焦ったりとか、暗くて見えないとか、いろんな理由があって、 結局作られて実際に実験されたような同じ結果に現場ではならないと。 人間の心理的なランダムファクターとか、現場で落とし込んだときのエラーとか、 環境で起きる現象とか、物によっては温度の違いとか、寒いとか暑いとか、 そういったのも全部ひっくるめて、 じゃあ現場ではどのくらいの期待値で使うべきなのかっていうのがあるわけですよ。 いや、面白いですね。 だから、間違っちゃいない。結論としては確かに間違っちゃいない。 何も間違っちゃいないんですよ。どんなリサーチも間違っちゃいないんですよ。 状況と条件が揃ったら、そういう成果につながる。 適切なときに適切なように使われたらそういう結果になると。 この条件を明確にしないから、心理学の世界の技術とか技法と言われるものなんですけど、 私は心理学者なんでね。 現場ではそんなに効能がなかったりとかするものがあるんですよ。 条件が厳しいんだよ。 研究のときの条件と同じレベルを再現したら確かに効能はあるけどね。 それと同じような条件を作り上げるっていうか、 使ってる本人がどれだけ技術とか能力、テクノロジーを信用して相手に説得するかで効能が変わってくるって言うんだったら、 もうそんだけランダムファクターが増えますからね。 どうやったら100%で同じ結果を再現できるかね。 簡単なことじゃないですけど。 そういうのを踏まえて、裏データちょっと長くなりましたけど、本書きやっています。 そしてもう一つ裏データなんですけど、実はこの放送の日、私生放送する予定だったんですよ、朝ね。 5時56分、心の時間に。 そしたら今出張中で、だめですね。 Wi-Fi昨日全然良かったんですけど、なんでだろうね。 すんげー雨降ったのか、それが関係あるのか知らないですけど、 ついたりついてなかったりね。 今はこの部屋の中の一定の場所を見つけましてね、 それでコネクションがすごい良い状態で、 出なかった場合はWi-Fiがすごい行ったり来たりしてるんで、 家に帰ってから、もう本当に申し訳ないです。 許していただければと思いますけど、 家帰ってから生放送させていただきたいと思います。 明日、6月2日の朝5時56分から放送しています。 # 楽屋裏トーク(Q&Aコメント返し) 楽屋裏トーク。ここでは皆さんからの質問、そしてコメントにお返しするコーナーとなっております。 まず最初になんですけど、裏データでも言いましたが、明日、2024年6月2日の5時56分から 生放送をしておりますので、生放送中はね、いろんな質問に対してお答えしたり、コメント開始したり、 例えば最初スタートした時点でまだ人が来ていないんだとしたら、適当にね、私の方から話し続けるみたいなことをやっていきたいなというふうに思います。 生放送もちょいちょいね、どっかのタイミングでやっていきたいとは思ってますので、6月の生放送はその時間にやっているという形になります。 さあ、質問にお答え、コメントお答えしていきましょう。 はい、おはようございます。 菅原さん、今度の門川さんから出版される本も楽しみにしています。誕生日に沖縄で講座されているの、プロフェッショナルですね。 1話セッションの例えが分かりやすかったので、いつもありがとうございます。 楽しみにしていただければと思います。 本出版でどっち方面で行こうかなというふうには、心理学ベースで行くというふうには門川さんの方で言っています。 なんとなく一般的に、目立つところは私のミッションでもあるんですけど、心理学をもっと皆さんが日常的に使っていくということ。 人々の悩みとか、うつだとか不安だとかというものが基本的には、感情的なものはなくならないんですけど、それに悩むということがなくなる世界。 その上で問題というのは消えないので、問題の質が上がっていくだけですよね。 今までは疲れたな、悲しいな、起き上がるのも大変だと言っているのが、質問の質が上がる、問題の質が上がるということは、 そういう問題が世の中になくなって、脳みその容量が足りないみたいな、どうやったらもっと効率よく脳の処理速度を上げられるんだろうみたいな、 そういうような悩みが世界にはびこっていて、それの状態で知恵熱みたいなものが、一般の精神科医とかが扱わなければいけない新たな問題という、 それが一番低いレベルの問題。うつで自分の人生を終わらせようとしている人たちが一番最底辺ではなくて、 知恵熱が出て仕事にならないとかやりたいことができないというのが病院で治療される、要するにはスタンダードが上がったような世界に持っていきたい、 全体の進化を促すというようなことをしたいなと思いますので、それができるような日常的な本、みんなに勘違いしている心理学じゃなくて、 もう使えるものであって、今すぐでも使えるものを皆さんに提供したいなと思います。応援していただけると助かります。 みーちゃんの母ちゃん、ありがとうございます。高博士、沖縄からおはようございます。おはようございます。ありがとうございます。 自分の成すべきことを成していきますということで、本当に成すべきことを成していただければと思います。ありがとうございます。 では、また次の放送なんですけど、次の放送、明日、もう一度言います。2024年6月2日、朝5時56分から生放送になります。 生放送の最中でコメント欄でコメントを残すことで会話帳にやることもできるし、別に放送に飛び入り参加したいという人がいるんだとしたら、 飛び入り参加してもらって話し合うという方法でも全然OKとなっておりますので、ぜひ楽しみにしていただければと思います。 では、また明日、朝5時56分にお会いしましょう。あふいほう。