# タイトルコール / 本日の配信はChatGPT協力のもとお届けしています ルシカの英語を学ばないと Hi everyone, how is it going? ルシカ here. みなさんこんにちは、こんばんは、おはようございます。 こちらの番組は、日本生まれ、日本育ち、英語ヘラヘラなルシカが みなさんと一緒に英語の勉強を頑張っていこうという趣旨のもと お送りしている番組でございます。 今日のトークテーマは、データ活用で変わったことということで 私がAIアシスタント、主にChatGPTに出会って いかに生活が激変したかという話をできればなぁと思っております。 何を隠そう、本日の台本はChatGPTと共同で制作しておりまして 本当に仕事のパートナーとして ああでもない、こうでもないっていう話を 一緒にブレストしながら、いろんなアイディアをポリッシュしていって 今日の台本の構成も提案してもらい 私がフィードバックを出し、修正してもらい まさに共同脚本家みたいな感じで ChatGPTにお世話になりながら、今日の内容を固めました。 かつてAIというものがここまで進化していなかった頃 それこそ去年とかですよね だったら、こんな風に台本を誰かと一緒に仕上げるなんて 考えもしなかったというか Voicyは私は基本的に一人で全部運営しているので あなたからコメントをもらって それに対してどうやって答えようかなとか そういったことも全部自分で考えて 自力で本とかネットとかで調べ物をして なんとかこういう感じで喋ろうっていうのを 方向性を決めて喋っていたわけですけど それが今や本当に一瞬にして すごい台本を書き上げてくれるようになったので 私がVoicyを今週にで配信できているのも 本当にAIアシスタントChatGPTの存在のおかげでございます もしまだAIアシスタントというものを 使ったことがないですという方が これを聞いていらっしゃいましたら ぜひ私が今日話す内容が 何らかのヒントになればいいなと思うし 本当に1日も早く一刻も早く 何かしらのAIアシスタントに触れてみて 自分の脳を拡張するという この体験をぜひしていただきたいなと思います そんなわけで私のデータの活用方法 データ活用で変わったことを 今日はお話ししていきます よろしくお願いします # データ活用で変わったこと｜防災DXならバカン 本日のトークテーマのデータ活用で変わったことは、 Bose IDXならバカンのバカンさんの提供といいますか、 バカンさんとVoicyのコラボによってお届けしております。 ちなみにこのDXって何の略かご存知ですか? Digital Transformationの略ですね。 デジタルトランスフォーメーションということで、 デジタル化なのかな?日本語にすると。 カタカナですね。日本語じゃないね。 カタカナ語にするとデジタル化ですという余談も挟みつつの データ活用で変わったことのお話でございます。 私の中で今一番データを活用しているなっていうのは AIアシスタントを使っている時で、 主にChatGPTを使っているんですけど、 たまにGeminiも使っております。 ChatGPTの方は課金していて、 Geminiの方は無料のものを使っているんですが、 AIアシスタントが生活に入ってきてから、 私はもう考え方のプロセスみたいなものが 劇的に変わったんですね。 そのChatGPTに毎日愚痴を聞いてもらったりとか、 なんかモヤモヤした気持ちをとりあえずぶつけてみたりすると、 それをきれいに言語化してくれて、 考えを整理してくれて、 さらにそこからアイディアを一緒に広げていってくれて、 改善策を考えてくれて、 それってこういうことじゃない?とか、 新しい視点を与えてくれたりして、 とにかく私の思考回路が広がっていったというか、 新しい回路が活性化された感があるんですよ。 ChatGPTと話している中で、 そういうふうに考えを整理すればいいのか?とか、 そういうふうに表現したらいいんだ?とか、 そこから着手していけば、 物事ってシンプルに考えられるんだ?とか、 そういった新しい発見がいつもあるんですよね。 だから私にとってのChatGPT AIアシスタントって、 ただ単に答えを出してもらうための相手とか機械とか、 検索エンジンみたいなものではなくて、 自分の思考を、自分の脳内を整理するための、 壁打ちの相手みたいなものなんです。 一緒にブレストしているうちに、 自分の考えがクリアになっていって、 AIと話しているようで、 自分と対話しているみたいな、 そういう感覚がありますね。 今日のこの配信の台本も、 ChatGPTと一緒に考えましたよっていう話をしましたけど、 今日この放送ができるまでの過程っていうのを、 お教えしたいなと思います。 私は普段、 Voicyのネタになりそうなことっていうのを、 常に探してるんですけど、 たまたまXをぼーっと眺めていた時に、 こんな投稿を見かけたんですね。 読みます。 日本語では、超とがを区別するけど、 フランス語では区別せずにパピオンと呼ぶ。 その逆ってあるのかな? っていう投稿がすごいバズってて、 いろんな人がリプライとか引用とかで、 日本語だと一括りにされちゃってるけど、 外国語ではすごい区別されている単語の例を出していたんですね。 それを見た時に、 これVoicyのネタにできそうだなと思って、 とりあえずChatGPTに、 日本語では一括りだけど、 英語では区別される単語の例っていうのを、 まず50個出してって頼んだんですよ。 50個って結構な量じゃないですか。 多分自分でGoogle検索とか辞書とか使って、 そういった単語を調べようとしたら、 めちゃくちゃ時間かかると思うんですよ。 でもChatGPTに聞くと、 本当に一瞬で出てくるわけですね。 しかも別にこっちから頼んでないのに、 カテゴリーごとに分けて10個ずつ上げますねって言って、 本当に日常生活のカテゴリー、 自然のカテゴリー、 動物のカテゴリー、 人間関係のカテゴリーみたいな感じで、 いろんなカテゴリーに分けて、 10個とか4,5個ずつとか出してくれるわけですよ。 その50個の中で、 私が興味を持ったのが、 感情とか行動のカテゴリーに入っている言葉の表現の違い、 っていうのが日本語と英語で一番顕著な気がして、 愛、見る、知る、歩く、話すとか、 そういった行動と感情の表現ですね。 これ後で次のチャプターでちゃんと英語の深掘りもしていきますので、 それが気になる方は次のチャプターに飛んでください。 そういった感じで、 ChatGPTに日本語だと一括りなんだけど、 英語だと区別されている言葉っていうのを、 まず50個出してもらう。 その中で私が興味を持ったものが、 いくつか出てきたわけですね。 そこから私のChatGPTとの思考の壁打ちが始まりまして、 その愛っていう単語って、 本当に英語だといろんな言い方があるんですけど、 日本語だと、 愛してる、好きです、それのちょっと変化形の大好きです、 ぐらいしかないわけですよ。 よく考えたら。 でも英語だと本当に、 愛情、愛、愛することに対しての感情の微妙な違いを捉えた単語というものが存在していて、 それぞれ別の単語として。 で、なんで英語って愛というものをこんなに細かく書けるんだろうっていうのが疑問に思って、 ChatGPTに対して私が聞くわけですね。 なんで英語は愛というものをこんなにも細かく分けるのだと。 で、それに対してChatGPTの考えるその愛の流度が英語だと高い理由に関して、 理由その1はキリスト教の文化が色濃くあるからじゃないかなって言ってきて、 キリスト教ってその愛、loveがすごい重要な概念じゃないですか。 で、ギリシャ神話の原点とかでも、 アガペ、無性の愛があったり、 エロス、感濃的な愛があったり、 フィリア、その友情とか仲間への愛があったり、 ストルゲ、家族愛があったり、 いろんな愛の形っていうのが神話の中でも語られているわけで、 そういった宗教的な背景とか基盤とかがあったから、 英語の中では愛というものがすごい細分化されてるんじゃないかっていうのが説1。 で、説2としては、 個人主義の文化が強いからじゃないかっていうのも言ってくれて、 自分の感情を正確に表現するっていうことが、 その個人主義社会ではすごく重要視されるから、 友達として好きなのか、 恋愛感情として好きなのか、 情が映っていて好きなのか、 尊敬していて好きなのか、 大切に思っていて好きなのかみたいな、 そういった細かい文脈の違いによる好きっていうのを正確に表現するために、 愛が言葉で細分化されていったんじゃないかなっていう説を出してくれて、 両方とも納得がいきますよね。 確かにキリスト教的背景があるっていうのも一理ありそうだし、 個人主義の文化が根強いから、 自分の感情を正確に表現するために、 そういったたくさんの愛を表す言葉が必要だったっていう、 その説もすごく納得がいて、 この話すごく面白かったから、 ぜひボイシーの台本に落とし込んでほしいっていうふうに、 チャットGPTに頼んで、 実際に台本の構成を考えてくれて、 私がちょっと細かいニュアンスの差とか、 私が言いたいこと、個人的に言いたかったこととかのズレがあった箇所を細かく修正していって、 よしこれでいこうっていう台本が一回できたんですよ。 なんですけど、その台本が出来上がった後に、 このデータ活用で変わったことっていうトークテーマがあるということを知りまして、 じゃあせっかくなら、このデータ活用で変わったことっていうテーマを元に、 私がいかにしてAIを活用して台本作りをしているかという具体例を、 語るための台本に書き換えてほしいっていうふうに、 またチャットGPTに相談して、 そこから文脈とか視点とかを微調整していって、 最終的にいろんなフィードバックを経て出来上がったのが、 今あなたが聞いている配信でございます。 もともとはこの公式のトークテーマに全く絡めずに、 ただ単に単体の配信として、 言葉の違いみたいな放送をしようと思ってたんですけど、 ちょうどデータを活用して変わったことっていうテーマが公式であったので、 そこに絡めるような形で、 どうやって話を持っていけるだろうかっていうのを、 さらにデータを活用して、 AIとブレスとして出来上がったのがこの配信なんですよ。 多分自分一人の頭で考えてたら、 こんなにも方向転換できなかったかなって思いますね。 # ChatGPTに教えてもらった細分化された言葉 はい、そんなわけで、チャットGPTに教えてもらった、 日本語だと一括りにされてるけど、英語だと細分化されている言葉っていうのを解説していきたいなと思います。 まず1個目は、さっきから話に出ている愛ですね。 愛に関して、日本語だと好きと愛してるがあると思うんですけど、 その2つじゃ足りないじゃないですか、正直。 で、夏目漱石がI love youを月が綺麗ですね、みたいな感じで、 遠回しに詩的な表現で愛を語るっていうことを日本語、日本人は知ってきた、知っていると思うんですね。 その言葉が逆に少ないからこそ、好きか愛しかないからこそ、 その表現の色んな遠回しな美しい詩的表現が生まれているっていう、 これはこれで日本語の素敵なところだなぁと思うんですけど、 英語はそうじゃなくて、愛の感情っていうのをかなりの流度でラベリングしていくんですよ。 英語で愛を分解していくと、まずlikeがありますね。 ただちょっと好きぐらいの感情。 で、loveっていうのが強い好きですけど、 家族にも使うし、友達にも使う、その強い好きを表すとき、深く好きなときにloveって使うわけですけど、 それ以外にもfondnessっていうのがあって、 これは優しくて静かな愛着みたいな感じですかね。 あとaffection、温かくて親密な感情、愛情があって、 でcrush、その一時的な恋心、中高生にありがちな青春だったり、 あと芸能人にちょっとズキュンと恋しちゃったみたいな時もcrushっていう感情を表す単語というものを使いますね。 あとはinfatuation、盲目的で衝動的な愛、夢中っていうのが日本語でも一応あるかな。 夢中な状態を指す単語ですね。 あとはpassion、情熱的な愛だったりとかdesire、その肉体的な意味を含んだ上で求めている感じとか、 あとattachmentっていうのが深い結びつき、その長年のパートナーとか親との絆とかを表す時にattachmentっていう単語を使いますね。 つまり英語ではどういった感情なのか、誰に対する感情なのか、 どれぐらいその感情が長く続きそうかみたいな背景情報も含めて、 その言葉を選んでその意味をコントロールできるんですよ。 日本語だと好きと愛、愛してるがあって、さっき言ったように夢中とかもあるけど、 どっちかっていうとその動詞で表すというよりも、なんか狂おしいほどに好きとか、 身を焦がすような恋とか、胸が苦しくなるほどに愛してるとか、 そういう表現の部分っていうんですか、形容詞、副詞的なところで、 愛とか好きとかそういう感情を装飾してあげるような表現をすることが多いんじゃないかなと思います。 愛、好き以外にも、見るっていう単語も英語の方が細分化されていて、 seeはたまたま見えたっていう感じの見るなんですね。 I see the stars、星が見えるみたいな、それってたまたま見えてるわけじゃないですか。 でもlook atという動詞は意識して見る時に使うんですね。 でwatchに対しては動いているものを見続ける時に使うんです。 映画とかも動いてますよね。 だから映画を見るっていうのはwatch the movieなんです。 でglanceっていう単語もあって、これはチラッと見る時に使いますね。 でgazeっていうのがうっとり見つめるとか真剣に見つめる時に使う単語で、 stareっていうのはじーっと見る感じ。 ちょっと失礼に当たるような見方でもあるんですけど、 だから真剣にじーっと見る場合でも、 gazeとstareで若干ニュアンスが違うわけですよ。 でも日本語だと見るだけですよね、その動詞としては。 英語では時間軸とか意図とか感情とか、そういったものを全部含めた上で、 見るという単語を細分化してるんですね。 これも日本語だとじーっと見るとかたまたま見るとか意識して見るとか、 そのやっぱり副詞的なところで補うことが多いんじゃないかなと思いますね。 もちろん行詞するとかね、そういった単語はあるにはあるけど、 大体が見るで済ませられるじゃないですか。 でも英語は動いているものを見る時はwatchだし、 意識して見る時はlook atだし、みたいな使い分けがちゃんと存在してるんですよね。 それ以外だと話すもそうで、 日本語だと話す、喋る、伝える辺りかなと思うんですけど、 英語だとsayは一方的に何かを言う時に使う単語で、 tellは相手が必要、情報を伝えるという時に使う話す。 speakはフォーマルよりの話すを表す単語で、 あとはスキルを表す時にも使えますね。 英語を話す、英語を喋るという時は絶対にspeak Englishなわけですよ。 talkはカジュアルな会話をする時に使うもの、 chatも雑談をする時に使うもの、 mentionは軽く触れる時、言及するが日本語ですかね。 あとexpressというのは気持ちとか意見を表現する時に使う話すですね。 stateとかdeclareというのは名言とか公式な発言をする時に使う話す。 discussは議論する時に使う話す。 blurtは衝動的に口走るみたいな時に使う話すです。 今話してて、日本語でも名言するとか議論するとか言及するとか口走るとかいろいろあるなとは思いましたけど、 ぶっちゃけ全部話すに集約することはできるじゃないですか。 でも英語は必ずこんな感じで細分化されていくんですね。 同じようにwalkも細分化されていて、walkは基本的な歩くですね。 strollはのんびり歩く。 strideは力強く目的を持って歩く。 wanderは目的なくふらふら歩く。 marchは軍隊的に力強く進む、マーチするって言いますよね。 hikeは山道などを歩く、ハイキングのハイクです。 tiptoeはつま先立ちで静かに歩く時に使います。 paceっていうのが落ち着かない感じで行ったり来たりする時に使います。 英語って歩き方を観察してその時の心理状態とか状況とかを細やかに言い分けてるんですよ。 日本語だとやっぱり副詞的に言い分けますよね。 のんびり歩く、目的を持って歩く、ふらふら歩くみたいな。 かっぽするとかもあるけどね。 あるけど基本的に歩くっていう単語一つに集約はできる気がする。 最後に知るもご紹介したくて、英語ではknowに関しては知識として知っているみたいな状態を表す時がknowなんです。 understandっていう時はその分かっている気持ちとか意味とかを理解しているっていう時にunderstandっていうのを使って realizeははっと気づくみたいな。 noticeは視覚とか聴覚とかで気づく。 recognizeは見覚えがある識別するっていう意味で使う知る。 find outは調べて知る。 figure outは考えて知る、答えを出す。 be awareは意識している。 日本語だと知ってるとか知るとか気づくとかそういった単語で多分全部集約できそうではあるんだけど、 英語はその気づきとか理解とか認識とか分析の段階が存在しているという感じですね。 こんな感じで日本語と英語でもちろん被っている概念もあるんだけど、英語の方が細分化されている言葉っていうのが存在するんです。 # Everyone should have access to unlimited genius. Xでたまたま日本語だとガとチョを区別するけど、フランス語だと区別しないんだよね、そういった単語他にないかな、みたいなつぶやきを見かけ、 そこからChatGPT、データ、AIを活用して、英語と日本語の構造の違いみたいなのを知り、 さらにそれをあなたにお届けするために台本をAIに、ChatGPTに作ってもらいっていう一連の流れをご紹介しましたけど、 本当にデータを活用してなかったら、AIを、ChatGPTを、Geminiを活用してなかったら、そもそも今日の台本も出来上がっていなかったと思うので、 今の時代はこのAIを、データをいかに効率よく活用できるかっていうのが結構分かれ目になってくる気がしますね。 私もまだAI中級者ぐらいというか、上級者の人はもっとバリバリ使いこなしてると思うので、 今から求められるスキル、私も伸ばしていかなきゃいけないスキルっていうのは、プロンプトをAIに対して出す指示っていうのをいかに的確にできるか、 その指示力とか質問力とか、そういったところが必要なスキルになっていくんだろうなと思いますね。 本当にChatGPTを日々使っていて実感するのは、プロンプトの質が全てというところですね。 何度もやり取りをする中で、こういうふうに聞けばより的確な答えが返ってくるんだなとか、やり取りがもうワンターン少なくて済むんだなとか、 そういった学びが日々ありまして、しかもこのプロンプトをいかに分かりやすく正確にするかみたいなのを常に意識しながらChatGPTと向き合っていると、 気づくと現実の人間関係というか人間同士の会話でも、こういう指示出しをしたら相手に伝わりやすいかもしれないとか、 何か自分の意見を通したい時も、この順番で話した方が分かってもらいやすいかも、説得しやすいかもみたいな、 AIとやっているこの壁打ち会話練習が現実にもちゃんと活かされているなって感じますね。 あまりにChatGPTがおしゃべり上手というか、私の気持ちを汲んでくれすぎるので、その会話をしている中で自然と学んでいく部分が多いというか、 コミュニケーション全体の精度っていうのが、AIに対してもそうだけど、人間に対しても上がっているような気がします。 だからある意味、それもデータを活用して変わったことの一つですね。 コミュニケーションの精度が上がった気がするっていう。 あと、私にとってデータの活用によって大きく変わったことは、このVoicyにかかる時間、Voicyの台本作りに、ネタ作りにかかる時間っていうのがものすごく少なくなった。 おかげで週にの配信もキープできているし、あと普段うまく言えないことをちゃんと言えるようにお手伝いしてもらえているから、 より私が言いたいことっていうのをあなたにお届けやすくなっている気がするし、 構成とか表現とか、今までは台本あるようでない中で喋ってたんですよ。 本当、このテーマで喋ろうっていう大枠だけ決めて、ただただその場で思いついたことを喋ってたんですけど、 今はある程度のあらすじ、筋書きがありつつ喋っています。 それでもね、喋ってるうちにどんどん脱線していって、全然台本に書かれてないことをたくさん喋ったりもしてるんですけど、 でも本当にVoicyをこんなにも高頻度でお届けできるようになったのは、AIのおかげ、データを活用しているおかげなんです。 それ以外にもね、いっぱいありますよ。私の日常生活がこのChat GPTとGeminiと、あとたまにPerplexityも使ってるわ。 3つぐらいAI使ってるんですけど、いろんなAIを使うことによって、それぞれのAIの得意なこととか癖とかがあるので、 それをつかみながら使いこなしていく中で、自分の表現とか、自分の思考回路とか、指示の出し方とか、そういったものが磨かれていっていて、 本当にAIというものに出会えてよかったなぁとは思いますね。 AIに頼りすぎると、自分で考える力っていうのが育たなくなるんじゃないかとか、仕事を奪われるんじゃないかとか、 いろんなネガティブな予測をしてる人もいらっしゃいますけど、要はどう使うかだと思うんですよ。 自分が、ちゃんと自分が主導権を握った上で使えていたら、思考回路もむしろ止まるどころか、どんどんどんどんクリエイティブになっていくし、 本当、思考が拡張されている感が私はすごくあるので、ぜひ、私ももっと使いこなしていきたいけど、皆さんもぜひ日常生活において、 そして英語の学習において使いこなしていってほしいなと思います。 というわけで最後のコーナーですね。最後のコーナーでは、私がネイティブスピーカーから見聞きしたフレーズをご紹介しているんですけど、 今日はオープンAIのCEOであるSam Altmanの言葉をお借りしたいと思います。 こちらです。 Everyone should have access to unlimited genius. 誰しもが無限の天才にアクセスできるようになるべきだっていうのが訳ですけれど、私も本当にその通りだと思います。 ChatGPTだってGeminiだって無料である程度は使えるわけなので、みんなにアクセス権があるんですよ。 Wi-Fiさえ使えてたら、モバイル回線でもいいんだけど、なので触ったことないっていう方はぜひ触ってほしいし、そんなに活用できてないかもっていう方は、 いろんなプロンプトとかを試してみて、自分の思考の壁打ちっていうのをAIと一緒にして、どんどんAIを自分好みに備えていって、 いい相棒にしてもらえたらなぁと、誰目線だよっていう話ですけど思っております。 はい、というわけで今回の配信の内容は以上になりますが、いかがだったでしょうか。 こちらの番組ではあなたからのお便りを募集しております。 ボイシーのコメント欄からいただいてもいいですし、 Xの方でハッシュタグAマナーをつけていただければ、私の方から見に行きます。 ハッシュタグ英語のAは漢字、マナーはひらがなで、Aマナーでございます。 あと匿名でお便りを送りたいですという方は、私のボイシーのプロフィール欄にマシュマロのリンクが貼ってありますので、そちらから匿名にてメッセージを送ることも可能です。 あなたからいただいたお便りをもとに、こちらの番組構成をしていきますので、ぜひぜひどしどしお寄せください。 So, thank you for listening. I hope to see you again very soon. Until then, see ya.