20. 最近どうよ！？ - はんなりポッドキャスト (original) (raw)

スピーカー 2

はい、みなさんこんにちは。こんばんは。はんなりポッドキャストの時間がやってまいりました。

みなさんいかがお過ごしでしょうか。今回は第20回となりますけども、みなさんはんなりポッドキャストは覚えていらっしゃるでしょうか。

スピーカー 1

確かに。

スピーカー 2

確かにですよね。ということで、まずは今日お話をする二人の自己紹介からさせてください。

まず今お話しさせていただいていますのがカイセンと申します。

普段はデータ分析をやってるつもりだったんですけども、いつの間にやら何でもかんでもやるというか、なんかいろんなことをやってます。

スピーカー 3

いいですね。

スピーカー 2

データ分析が恋しいけど、なんでしょうね。

スピーカー 1

でもやっぱみんな、せいせいAIアプリを作ってくれみたいな感じですか。そうではなく。

スピーカー 2

そうではない、そうでもないんですよね。

スピーカー 1

フロントもバックも作るとかではないんですか。

スピーカー 2

あー、でもそれは。

それはある。

若干あるかなぐらいの。

スピーカー 3

僕もそんな感じです最近。

スピーカー 2

まあでも、エンジニアとして頑張っておりますということで。

スピーカー 1

じゃあ小川さんお願いします。

小川です。僕もデータ分析をはじめ、プログラミングやなんやかんややって、

スピーカー 3

あや半年ぶりのポッドキャストになりますね。

スピーカー 2

半年ぶりですか。半年前って何さんだっけ。

名前出てこない。Hugging Faceの方?

スピーカー 1

そうですね。

スピーカー 2

あれからそんなに経ちましたか。

スピーカー 1

収録で言ったら7ヶ月ぶりじゃないでしょうか。

スピーカー 2

収録で言ったら7ヶ月ぶりなんですね。

そうですね。

2月もまたバタバタしてたな。

てことで、最近どうすかって話から入ろうかと思ってるんですけど。

スピーカー 1

改善はどうなんですか、最近。

スピーカー 2

最近はですね、今のプロジェクトがお客さんのオフィスに行くプロジェクトなんですけども、

割と自宅から遠いので、早寝早起きをしておりますって感じなんですよね。

私はあんまり早寝早起きとか得意じゃないんで、

結構早寝早起きたなーって思ってたりとかはしているんですけどね。

スピーカー 1

通常はどんな感じで寝て起きてだったんですか、これまでは。

スピーカー 2

リモートだったんで、フルリモートだったんで、

クリティの修行に真似合えばいいので、8時ぐらいに起きてましたね。

スピーカー 1

寝るのは何時だったんですか。

スピーカー 2

寝るのは12時か1時ぐらいですかね。

スピーカー 3

1時ぐらいが多かったですから、7時間ぐらい。

スピーカー 1

最近は何時寝てるように。

スピーカー 2

今ですか。

今帰ってシャワー浴びて横になってたら、気づいたら寝てますね。

スピーカー 1

おー。

スピーカー 2

とにかく眠い。

すーげー眠いですよね。

それも何時だろう。

いわゆる定時に終わって飯食っても8時ぐらいにはなるので、

スピーカー 1

そこから家に帰るってこと?

スピーカー 2

そこで家に着くんで。

スピーカー 1

そこから?8時から帰るってこと?

スピーカー 2

そこから入ったりとかしなきゃいけなくて。

スピーカー 1

結構遅くなりますね。

スピーカー 3

まあでも9時ぐらいに眠くなってて、気づいたら寝てて。

スピーカー 2

朝3時とかに起きることもありますね。6時間ぐらい寝てる。

スピーカー 1

普段というか最近はその早起きは何時なんですか。

スピーカー 2

早起き、でも5時ぐらいに起きますね。

スピーカー 1

お、早い。金融機関もバリになってるじゃないですか。

スピーカー 2

本当ですか、金融機関勤められますかね。

スピーカー 1

金融機関5時に起きてたら勤められると思います。

4時の人もいるかもしれない。

スピーカー 2

それだけでは勤められないから、私には難しそうだけど。

そうそう。でもね、それで健康にはいいんだろうなーとかって思ってて。

健康にいいからいいかと思ってて、

最近は体重とか体脂肪率測れる体重計があるんですよ。ホームローン。

スピーカー 1

めっちゃ高いやつじゃないですか、ホームローンやったら。

スピーカー 2

まあまあ高かったですよ。いくらぐらいでしたっけ。

スピーカー 3

でもね、2万いかないぐらいじゃないですか。

スピーカー 1

でも高いし。

スピーカー 2

まあ高いは高いです。

でもね、これね、記録してくれてるんですよ、データをずっと。

前回測ったときからどれくらい変わったかとか、あと体脂肪率とか。

スピーカー 1

え、アプリで管理じゃないんですか。

スピーカー 2

アプリでも管理できます。アプリはBluetoothで。

スピーカー 1

体重計にも入ってるみたいなものなんですか。

アプリにも入ってます。

スピーカー 2

それでね、結構いいんですよ。

最近ってすごいなーって思って。

スピーカー 1

いや、そうっすよ。僕持ってんのね、実はね、中国製の2千円ぐらいのやつで。

スピーカー 3

そうそう、そういうのもありますよね。

スピーカー 1

感動ですよね。

スピーカー 2

感動ですね感動ですね。

なんか私ちょっといいやつ買っちゃいます。

いやー、金もんやから。コーンサルバブル。

バブルはいつか終わりますよとか。

あとね、マンポ系的なやつも買ったんですけどね。

今は画像だと見せられるので。

1日に何歩歩いたとかっていうのと、

あと何キロ歩いたとか、あとどれぐらい歩けば目標体重に近づけられるのかとか。

スピーカー 1

カロリーコントロールみたいなことも。

そうです、カロリーとかも。

めっちゃ健康マニアみたいになってるじゃないですか。

スピーカー 2

健康マニアみたいになってます。

スピーカー 1

いやーなんかね、いろいろ引っかかるんですよ。

スピーカー 2

健康診断。

健康診断的なやつに。

引っかかるんでね。

なんかすげえなーと思って、いろいろ導入してみてるんですけど。

スピーカー 1

ジム行きましょう、ジム。

スピーカー 2

ジムも行こうかと思ってるんですけど、

スピーカー 3

今住んでるところの駅地下にチョコザップがあるんですよ。

スピーカー 3

チョコザップに行こうかと思ってるんですけど、

スピーカー 1

なんかね、評判があんまり良くない。

スピーカー 3

もちろん地域によって特徴があるらしいですけど。

スピーカー 1

ただ、私の住んでる町のチョコザップはあんまり評判が良くない。

スピーカー 3

ちょっと悩んでます。

やっぱり筋トレしようと思ったら、

スピーカー 1

アニタイムとかいろいろあるところに行ったほうがいいかもしれないです。

機会が少ないらしいですよ。

うちの嫁がチョコザップ行ってるんですけど。

軽く運動するにはいいけどって言ってました。

あーなるほど。

やっぱりマッチョになりたいじゃないですか。

スピーカー 2

おばさん、いまだにゴールドジムなんですか?

スピーカー 1

僕ゴールドジムはやめて、近所のジムに変わったんですけど、

スピーカー 3

でもめっちゃ腕太くなりました。

おろし圧パンパンになるぐらいまで腕はなって。

スピーカー 2

すごいですね。

スピーカー 1

でもね、楽しくなってきます。

僕今怪我して筋トレできなくなってるんですけど。

手首が痛くて。

テニスを久々にやったの。

めっちゃ痛くなって。

スピーカー 2

もともとテニスやられてたんですもんね。

そうなんですよ。久々にやったらダメですね。

スピーカー 1

かわいせんさん、健康ブーム鍛えたらジムも行きましょう。

スピーカー 2

ジムもね、調べてます。どこがいいかなと。近くで。

筋肉突き出したらめっちゃ楽しくなってきます。

とにかく健康をためにと思ってますね。

スピーカー 1

いや、そうですね。

スピーカー 2

でもそれで言うと、あとはね、

スピーカー 1

2週間に1回ぐらいストレッチに行ってました。

止圧マッサージ。

スピーカー 2

それで腕とかも全然上がらなかったんですけど。

スピーカー 3

めっちゃ上がるんですよ。

スピーカー 2

全然曲がらなかったんですけど。

肩甲骨あたりがひどくて、ちょっと行ってみようと思って。

マッサージって結構いい感じ。

フィジカルがいいとね、メンタルが良くて。

スピーカー 1

それはわかります。

スピーカー 2

だいぶね、メンタルの調子がいいですね。

スピーカー 1

健康大事ですね。

スピーカー 2

健康大事ですね。

スピーカー 3

どうですか。小川さんは最近ハマってることがあるんですか。

スピーカー 1

僕が最近ハマってることは、

スピーカー 3

最近ね、痩せようと思って。

スピーカー 1

83キロぐらいまで体重が増えたんで、ちょっと。

スピーカー 2

身長があるからな。

スピーカー 1

でも海洋戦争もあんま変わらんことなかった。180ぐらいですね。

スピーカー 2

私180は刺さりない。

176ぐらいかな。

スピーカー 1

大体イスぐらいじゃない。

スピーカー 2

小川さんみたいにデカいなと思う。

スピーカー 1

ちょっと筋肉ついて喜んでたんですけど、重くなってきたんで。

スピーカー 3

筋肉つけると重くなる。

スピーカー 1

走って音してるっていうのが一つありますね。

ようやく80キロぐらいになってきました。

はいはいはい。でも小川さん太ってたんではないよ。

そうなんですよね。意外になんかデカくなったっていうのはよく言われるんですけど、最近は。

肩とかね、めっちゃデカくなってるんですよ。

いいっすね。でも筋肉重いですからね。

そうそうそう。

スピーカー 3

いますよね。

スピーカー 1

筋トレ。

スピーカー 2

そうすると体重増えてるらしいですからね。

スピーカー 1

でもね、筋肉ついたほうが明るくなってくる。

でもありそうありそう。それでもね、本当にね、なんかわかりますよ。

僕も筋肉あんまなかったんですけど。肌デカいだけだったんですけど。

スピーカー 3

筋肉ついたらいいぞっていうのが最近。

あと、YouTubeで筋トレの動画を見るぐらいかな。

スピーカー 2

YouTubeで筋トレの動画見てますよ。

スピーカー 1

あとは何してるかな。あとクラウドの勉強したり。

スピーカー 2

クラウドね。

スピーカー 1

Next.jsの勉強したり。

スピーカー 2

はいはいはい。

スピーカー 1

もう生成アプリ作る人たちがやってるようなことを全部やってるみたいな感じですね。

スピーカー 3

なるほどねー。なるほどなるほど。

スピーカー 2

なんか私ちょっと進行表に書いたんですけど。

スピーカー 1

自名詞。

スピーカー 2

自名詞だって見てないでしょ。

スピーカー 1

見てないんすよ。

Netflixでめっちゃ面白いって言って、あの事件ですよね。セキスエハウスでしたっけ。

スピーカー 2

そうそうそうそう。

スピーカー 1

気になる。ピエロだけも出てるんでしょ。

スピーカー 2

ピエロだけ出てますよ。

もう事情が出ないの。

スピーカー 1

これは面白かったです。

スピーカー 2

入ってます?

スピーカー 1

入ってないですよ。

スピーカー 2

じゃあそこまでしなくてもいいから。

入ってたらぜひ見てほしいなと思った。

スピーカー 1

そうなんですよ。Netflixめっちゃ面白いのいっぱいあるって言うじゃないですか。

だから暇になったときに固めてみたいなと思ってるんですよ。

それもいいと思います。

でもね、全然見てないな最近何も。

スピーカー 2

Amazonプライムのビデオも何も見てないですか。

スピーカー 3

Amazonプライムはずっと早くくるやつが好きなんで契約してるんですけど、

スピーカー 1

Amazonでも何も見てなくて、本当にYouTubeでヒントレ動画。

スピーカー 2

ヒントレ動画。

めっちゃマッチョの人たちを見てる。

スピーカー 3

でもヒントレ前からハマってるっておっしゃってたから、ずっとハマってていいっすよね。

スピーカー 1

なんかね、おかしくなってきてますね。

おかしいのかな。おかしくはない。

スピーカー 2

自民児たちでもどういうところが面白かったんですか、改善さん的に。

やっぱりキャラクターが立ってるというかね。

特に豊川逸氏がやってる役が、

スピーカー 3

名前忘れちゃいましたけど、たまんないですよ。

スピーカー 1

豊川逸。

スピーカー 2

豊川逸。大好きだね。

スピーカー 1

悪そうな役やってるんですか、豊川逸は。

スピーカー 2

めっちゃ悪すぎてやばいですよ。怖いですよ。

スピーカー 1

見ようかな。豊川逸おもろいですよね。

スピーカー 2

豊川逸いいっすよね。

我々というか昭和世代からすると。

スピーカー 1

なんかね、弁護士のクズやったかな。

スピーカー 2

漫画のやつをドラマで豊川逸がやったときがあって、めっちゃおもろかったんですよ。

スピーカー 3

弁護士のクズ。

スピーカー 2

それも見てみたいな。

スピーカー 1

ちょっと書いておきます。

スピーカー 2

いいですけど。非常に。

スピーカー 1

いやー、逸でした。

スピーカー 2

気が向いたら。

いやー、見たいな。

スピーカー 1

おすすめは本当に面白かったです。めっちゃ面白かったです。

スピーカー 2

よく言われてますもんね。

あとは何ですか。選挙の話とか、真面目な話もしてみます?

スピーカー 1

そうですね。選挙の年っていうのがね。

スピーカー 2

ちょうど突時戦って、ヘッドキャストの間にあったんでしたっけ。

スピーカー 1

たぶんそうですね。

スピーカー 2

AIエンジニアの方が出てたっていうやつですよね。

スピーカー 1

なんか話題になってたようななってないような。

ツイッターとかでもめっちゃなってた感はあったけど、やっぱりそれも限られた人だったのかもしれないし、どうなのかわかんないですけど。

まあ面白い動きですよね。そういう方ってあんまりそれまで選挙に出られてこなかったのか。

スピーカー 2

そうですね。選挙もそうですし。

スピーカー 3

そういう方が関わられるとどういうふうに変わっていくんだろうなっていうのが面白そうですよ。

スピーカー 2

それこそ、デジタル庁でしたっけ。

ああいうところもあるわけだし、そういうところをリードできるようなエンジニアの方がいると面白いのになあと思って。

スピーカー 1

確かにね。あと東京は、元Yahooの方がやってありますよね。

すみません、名前はすぐ出てこないけど。

スピーカー 2

はいはいはい。でもなんか多分わかります。なんとなくわかります。

スピーカー 3

だからやっぱオープンデータとかもしっかりしてるかもしれないし。

スピーカー 2

東京とか、コンカツアプリを出したって昨日出てましたよ。

スピーカー 1

本当ですか。調べてみた。東京とかコンカツアプリを出した。

なんか、コンカツに力を入れるみたいな話は聞いたことはあるけど。

スピーカー 2

AIマッチングアプリか。東京円結びっていうやつですね。

スピーカー 1

あ、ほんとだ。東京円結びっていうのがある。

スピーカー 3

なんかね、2年で11,000円使えると。

スピーカー 2

面白そう。

スピーカー 1

独身証明書が必要であると。

スピーカー 2

独身証明書って何なんですかね。

スピーカー 1

独身証明書っていうのは、本籍のある市町村で取得できますって書いてますね。

スピーカー 2

おもしろ。ちょっとこれやってみようか。

スピーカー 1

ほんまや。でもやりましょうよ。

スピーカー 2

これやってみましょうか。面白そうだから。

スピーカー 1

1年やってどうなったかっていうのをポッドキャストでやりましょうよ。

スピーカー 2

他に東京で知り合いで独身いいんやろ。西田さん。

西田さん独身かな。

スピーカー 1

西田さんにもやってもらおうか。

スピーカー 2

努力票11,000円ぐらいだったら別に面白そうだけどね。

スピーカー 3

そうっすよ。2年間できるんですよ、11,000円で。

スピーカー 2

これ面白そうだな。プロフィール救済の写真。

これ、AIマッチングシステムらしいんだよね。

スピーカー 3

どうせどこかの頭がいい人が考えてるやろうし、面白いかもしれないですね。

スピーカー 1

いや、かいせんさんこれ行きましょうよ。

スピーカー 2

わかりましたって言っちゃった。

もう決定で月1回発表してもらうってことにしましょう。

AIマッチングって、好みとかが似てるような人たちをマッチングさせるのかね。

どういう情報を登録するのか。興味ありますね。

スピーカー 1

年収を確認できる書類、やっぱり年収大事なんですね。

なんかここでもうちょっと嫌になりますね。

スピーカー 2

むせちゃった。

ちょっとここで夢も希望もないAIマッチングが起こりそうな。

これすごいな。

スピーカー 3

もうちょっとインタビューするとかね。

スピーカー 1

本の好みとかでやってほしいですね。

スピーカー 2

そうそうそうそう。

年収が異常。

スピーカー 3

ヒルタリングされる。

スピーカー 1

ダメなほうのAIじゃないですか、これ。

スピーカー 2

これどうなんすかね。

スピーカー 1

わからんけど。おもろいと思う。

スピーカー 2

オーケーです。これちょっとブックマッチしておきます、ちゃんと。

スピーカー 3

社会実験としてどうなるのか。

スピーカー 2

そうですね。

スピーカー 1

これを東京とかが、公認なんかなんかよくわからないですけど。

スピーカー 2

東京とか提供する?なんなんすかね。

スピーカー 1

提供するっていう意味が。

スピーカー 2

でも登録できるのは、東京都内に在住在勤在学の方で、

スピーカー 3

たぶんそれも証明が必要なんですかね。わからないけど。

スピーカー 2

これめっちゃおもろいなと思って。

社会実験として。

いろんな自治体が文化ツアーアプリを採用してるみたいな話をね、

言ったことはありますけどね。

スピーカー 1

文化ツアーアプリみたいなんていっぱいあったじゃないですか。

スピーカー 2

今でもあるんですかね。

そうっすよね。あれじゃダメなんですかね。

私はあんまり使ったことないんでわからないですけど。

スピーカー 1

僕も使わずに結婚してしまったんで。

スピーカー 2

爆発もしてないのでわからない。

私は使ったほうがいいのかもしれないけど、本当に使ったことはないので。

スピーカー 1

でも東京縁結びデビューいいかもしれないですね。

スピーカー 2

そうですね。ちょうどいいのかもしれない。

スピーカー 1

ちょうどいいタイミングで。

スピーカー 2

9月。試験提供はしてたんだ。

スピーカー 1

なんか1年ぐらい試験提供してたみたいな感じで書いてましたね、ニュースに。

スピーカー 2

へー。

なるほどね。完成。

AIマッチングアプリ。これちょっと広報に入れときましょう。

面白そう。

スピーカー 1

やった。なんかすごいことが始まりそうですね。

スピーカー 2

すごいことが始まるといいけど、わかんない。

スピーカー 1

でもこういうなんてどういう……。

やっぱり子供が少ないからとか。

スピーカー 3

そうだね。少子化対策なんですかね。

公共がやるっていうのが面白いですよね。

スピーカー 2

でもね、これね、たぶん調べたらいろんな事実体が出てくると思う。

いろんな婚活アプリがある中で、

何々自治体がこのアプリを採用とかあるらしいですよ。

スピーカー 3

どうであります?

スピーカー 1

こういうの作るのいいのかもしれないですね。

スピーカー 3

じゃあ逆にどういうマッチングするかどうか。

スピーカー 1

そうか、Tinderとか有名ですよね。

スピーカー 3

そうですね、有名ですよね。

スピーカー 1

青森とかなんかいろいろ出てきましたね。

そうそう、たぶんいろいろ出てきますよ。

スピーカー 2

そういう情報だけは知ってるけど、一度も登録したことが怖くて。

スピーカー 1

いや、今回はいきましょう。

スピーカー 2

今回はいきますか。

スピーカー 1

でも1万1000円だったらいい勉強になるから面白そうなんだよね。

スピーカー 3

2年間ですからね、しかも。

スピーカー 2

1日換算でもう15円ぐらいなんだよ。

もう一回質問返ってこないんでしょうね。

登録料が。

スピーカー 3

新権交際大会ご成功。

スピーカー 1

ご成功してほしい。

しかもこれ1号とかになったらすごい注目されますよ。

バイセンさんに。

スピーカー 2

注目されたいかなあ。

スピーカー 1

確かに、静かに生活するくらいですね。

スピーカー 2

どちらかというと注目されたくないかも。そんなことない。

スピーカー 1

こういうAIマッチングとかで使い始める。

スピーカー 2

面白いですね、心として。

さっき言った、いろんなアプリがあって、

デジタルが採用してるっていう話を知ってるのは、

そういうところから、マッチングアルゴリズムとかの

スピーカー 1

開発をするようなデータサイエンティストの仕事とかがたまに話を聞くんですよ。

スピーカー 3

それでうちのアプリはどうのとかっていう話を聞くんで。

スピーカー 1

それをちょっと知ってたんですけど。

スピーカー 2

僕もイベント出たときにそういう会社の人と知り合ったりしてましたね。

たまに言いますよね。

こんな話は盛り上げてもいいが、

あんまり期待させると面白くないから。

スピーカー 1

確かに。

スピーカー 2

うってしておきましょう。

スピーカー 1

なるほどなるほど。

こういうところからAIが使われ始めるって面白いですね。

公共の使い方として。

スピーカー 3

そうですね。

そこから徐々に浸透していくとかになるんですかね。

スピーカー 2

そうか。東京縁結びで例えば生成AIを使うとすると、

自然言語でこれこれこういう人と付き合いたいですって言ったら、

分かりました。

クエリ投げて。

そうそうクエリ投げた。

スピーカー 1

リククエリ投げて。

スピーカー 2

なりなりこの方は身長何センチ、

なんとかという仕事をしていてっていうのが何個かずらずらと並べる。

どの方にメッセージを送りますか。

そんなんなんですかね。

スピーカー 3

確かに。生成AIも使われそうですね。

スピーカー 1

でもどうなんでしょうね。

一時的な好みがずっと続くわけでもなし。

最近ずっと研究職を長年されてて働いてた方と飲み会をしたんですけど、

スピーカー 3

70歳ぐらい。70歳は言い過ぎなのかな。

スピーカー 1

でもう引退されるんですけど、

最初やりたかったことなんか忘れたなーって言ったんですよ。

スピーカー 2

なるほど。

スピーカー 1

なんかやってたらだんだん楽しくなるから、

別になんやったかなーって言ってた。

それはあるでしょうね。

スピーカー 2

確かにな。やってみなきゃわからないっていうのもありますし、

スピーカー 1

面白そうだなと思っても実際やってみたら面白くないものもたくさんあるし、

面白くなさそうだなと思ってもやってみたら面白いものもあるし、

スピーカー 2

やってみなきゃわからないっていうのは確かにその通りですよね。

そうですよね。だからアイドルみたいな外見の人がいいみたいなばっかりなんでしょうけど。

スピーカー 3

50歳で聞き合ってみたらね、「おお、なんてこった!」ってなるかもしれない。

スピーカー 2

わかりませんね。だから何がいいかは。

わかんないですよね。確かにね。

スピーカー 1

それも見抜いてAIがマッチングしてくれるんだったらいいですけどね。

スピーカー 3

だからこれがいいでしょ。それはダメですよ。

スピーカー 2

でもね、将棋ですごい人に勝つAIみたいにね、

先の先、先手を先手にして回り込んで、

この人だったら間違いないっていうので、教えてくれればね。

スピーカー 3

あなたはこれで失敗するタイプですから、やめときましょう。イケメンはとこみ。

スピーカー 1

そうですよね。どんなものなのかは確かには意味がありませんか。

そういうアプリのところに行って仕事してみるっていうのは面白そうですね、確かに。

スピーカー 2

面白そうだなと思いますね。私もそういう仕事は確かに面白そうだなと思った記憶があります。

スピーカー 1

結局意思決定っていうのは人間がやるわけなんで、

そのAIマッチングっていうのはサポート的な、今の言われる使われ方なんで。

最終的に人間に意思決定させるっていうところは残ってるんで、

スピーカー 3

いい使い方なような気もするし。

うまい、どういうのが作れるかね。

スピーカー 2

わからんけどね。

ちょっと話変わっちゃいますけど、

ハンマリプログラミングで、オートジェンのやつやったじゃないですか。

あれどんな感じなんですか?

スピーカー 1

オートジェンはマイクロソフトが作ったマルチエージェントを動かすライブラリーで、

AI同士エージェントを作って話させて、

そのパターンがいろいろ作れて、いろんなことができるみたいなライブラリーになっております。

スピーカー 2

私も実は去年とか出始めた頃にちょっとだけ触って資料が残ってたんですけど、

スピーカー 1

オートジェン?

スピーカー 2

オートジェン。

そのときに触った感じだと、

例えばAっていうエージェントは新聞記者みたいなエージェントに人格を置いて、

Bっていうエージェントは文章を書くのがうまい。

スピーカー 2

一般の人に文章を書くのがうまいような、

サイエンディフィックライターみたいな人とかを置いたりしたら、

Aっていうエージェントがすごくリサーチをしてくれて、

その結果をBっていうエージェントがうまく…。

そんな感じですね。すごい簡単な例です。

スピーカー 1

そうですね。それがいっぱいになっていくといろんなことができるみたいな。

スピーカー 2

エージェントっていくらでもあれなんですかね。

スピーカー 1

それが大量に何個も組み合わせられて、

しかもその対話パターンをいっぱい作れるみたいな。

スピーカー 2

すごいですね。

スピーカー 1

そういう感じで、最近出たオープンAIの法案とかも、

中ではそんな感じで動いてるのかなっていう感じじゃないですか。

わかんないですけどね。

あれは一個のエージェントが動いてる感じではなくて、

深掘りしたりタスクに分けて考えたりして、

長く考えて結論を出すみたいな感じだと思ってるんですけど。

他の例を出すと、ジェーンスパークっていうのかな。

最近検索AI、生成AIみたいなので、

ジェーンスパークっていうのが出てるんですけど、

スピーカー 3

それが昨日オートパイロットとかっていうのを出したんですね。

スピーカー 1

貼り付けますね。

これとかもちょっとお見せしますね。

実はこれ用じゃないけど、

スピーカー 3

今日テストしたんですけど、

スピーカー 1

画面共有しますね。

スピーカー 2

はい、ありがとうございます。

スピーカー 1

ジェーンスパークで、例えば、

今日調べたのは介護業界のデジタル化推進と事実確認みたいな感じ。

何やったかな。

ITコンサルタとかどんなことしたらいいですかみたいな感じで、

タスクを投げると、

まずこういうことが聞かれているっていうことを認識した後、

どういうクエリを投げるかっていうのをやって、

こんだけのサイトで情報を引っ張ってきて、

スピーカー 3

1回要約するんですね。

スピーカー 1

その後、反省するんです。

反省エージェントが多分いて、

これちょっとITコンサルタントのコンサルティングの有効性についての情報が不足してるから、

そこ調べなあかんなって言い出してるじゃないですか。

新しい角度だって言って、

またクエリを作って、

もっといっぱいのジャンルで調べて、

スピーカー 3

また要約して、

スピーカー 1

っていうのをずっと何回もやるんですよ。

最終的にこんな感じ。

エージェントがやってくれて、見せてくれて、

スピーカー 3

まとめてくれるみたいな。

スピーカー 1

っていうようなことをやってるんですけど、

これもエージェントを何個か組み合わせてやってるわけですよね。

で、ループさせる。

編集長みたいなのがいて、

これじゃダメやって言って、

スピーカー 3

安定してね。

スピーカー 1

っていうのが多分オートジェンとかもそんな感じで、

使えるようなライブラリになってる。

マルチエージェントな世界っていうのが、

スピーカー 3

こういうふうに実装され始めていて、

スピーカー 1

その中でも簡単そうやったのがオートジェンなんで、

スピーカー 3

最近オートジェン。

スピーカー 1

まだどう、

そうなんですよね。

僕の中ではまだマルチエージェントどううまく使いこなせばいいかっていうのが、

スピーカー 3

いまいちうまくつかめてない状態なので、

スピーカー 1

ああいう会をやって、

面白そうな考えを持ってる人とか。

今は僕まだ自分で作ってるアプリとかは、

一つのエージェントが何個、

うまく仕事を、

スピーカー 2

仕事をこなすみたいな感じなんですけど。

スピーカー 3

次のステップではそういうところに進めるかなと。

スピーカー 1

というふうに思ってですね。

スピーカー 3

オートジェンを使ったり、

スピーカー 1

いろんなツールを使って試し、

ああ、そういうふうになってるんだ。

そういうふうに考えているというところですね。

スピーカー 3

なるほど。

スピーカー 2

案内プログラミングのイベントに参加する方は、

スピーカー 1

どんな感じの方が参加されてるんですか。

エージェントに興味あるぐらいの感じの方で、

まだマルチエージェントのライブラリをガスガス使ってるという感じよりは、

スピーカー 3

一緒に触るみたいな人が多かったり。

スピーカー 1

でも一方で、

ライブ前にチャットデブとかが流行ったの覚えてあります?

ゲームみたいな感じで、

エージェントがいっぱいいて、

喋って何か作るみたいなのが初期に流行ったんですね。

こういうなんとかからずっと追ってるって言ってた方もおられました。

スピーカー 3

なので、バックグラウンドは結構様々なのかな。

スピーカー 1

あんまり生成AIとか使わへんかったから、

フォートジェンで惹かれてくる人なんで、

マニアックな方がまあまあ来たかなという感じでした。

スピーカー 2

いいですねいいですね。

スピーカー 3

これがチャットデブ。

スピーカー 1

マルチエージェントですね。

スピーカー 3

マルチエージェントを動かすために3つになっていくのかなとは思うんですけど。

なるほどなるほど。

スピーカー 2

一方で一方で。

スピーカー 1

何やろうかなって。

スピーカー 3

なるほど。なるほどですね。

なるほどなるほどなるほど。

まあそうっすよね。

スピーカー 2

次から次へと新しいものが出てくるから、

何かやってもすぐに古くなっちゃうっていうのは、

せっかく頑張っても消化不良感があるっていうのはちょっと感じてますけど。

スピーカー 1

そうですね。

スピーカー 3

思うのが、みんな最先端多いすぎだと思うんですね。

スピーカー 1

フォートジェンにしても、結構出たときにみんなガンガン記事を書いて、そのあと追っていないとか。

チャットデブに関しても、最近あんまりツイッターとかで見ないんですけど、

スピーカー 3

そのあと調べてみたら、ちゃんとまだ開発していたりして、発展していってるんですね。

自分がどこに別としてどこの研究を続けるかみたいなところかな。

スピーカー 1

Pythonのライブラリーとかもそうじゃないですか。

流行りにずっと載ってたら、ずっとライブラリー研究するだけで終わるみたいな。

スピーカー 2

そうそう。可視化ライブラリーとかもいろいろあるわけですからね。

そこでね、「いや俺はプロ取りに行くんだ!」とか言ったら、

スピーカー 3

使いこなせるようになって、技術者として一歩頭抜けられますからね。

スピーカー 1

一個絞るとかっていうのも大事な要素じゃないですか。

スピーカー 3

大事ですね。大事ですね。

スピーカー 1

だからそれがオートジェンかなーと思ったりして。

マルチエージェントっていうところがやりやすいところなのかもしれないなと。

スピーカー 3

進化の行き着くところはそこっぽいので。

スピーカー 2

AI同士が勝手に話を進めてくれて、

気づいたら自分の欲しいものというか、

自分が考えるよりももっとすごいことを考えてくれる。

それはすごいですよね、確かに。

スピーカー 1

これをどううまく制御するかとかにかかってくるのかなっていう気はするんですよ。

スピーカー 2

なるほど。

スピーカー 1

ここのデザインを結構、ラングチェーンとかも、

ランググラフとかってマルチエージェントを使ったりできるような感じなんですけど、

スピーカー 3

いろいろなライブラリーが取り組み始めてるので、

デザインを見て、なるほどなーって。

スピーカー 1

安心しながら勉強していくっていうのが一つのやり方かなと。

で、どうアプリケーションに組み込むかっていうのを考える。

一つのエージェントだけのアプリって、このうち陳腐化しそうじゃないですか。

陳腐化するのかな?わからんけど。

スピーカー 2

どうでしょうね。どうなんでしょうね。

スピーカー 1

なんか単純すぎてパソコンだけでできそうな気がするんですよ。

スピーカー 3

データを入れたら、

スピーカー 1

言ったらラグとか作るのがちょっと流行ってた頃、

スピーカー 3

今も流行ってて、検索作るのも難しいとかっていう話はありますけど、

スピーカー 1

言ったらラグのシステムって、

GCPやったら、名前忘れたけど、エージェント作るみたいな機能があったりするんですよね。

スピーカー 3

Googleがラグ作ってくれてるからそれでええやんみたいな。

それ以上に複雑に思考を組み合わせたりするっていうところって、

スピーカー 1

いっぱいあるし、そのニッチでシェアを取ったりすると面白いのかなと。

エージェントの考え方として、今までお金をかけにくかったところに対して、

サービスを作って収益を得れるみたいな発想があるみたいなことを読んだんですけど、

そんなにお金をいっぱいかけないけど、

マルチエージェントのシステムを入れて課題を解決するみたいなことができたりするんじゃないかみたいな。

スピーカー 3

ちょっとわけわからないようになってきたので。

そういうところに入っていきやすいのかなっていうマルチエージェントを理解しておくと。

スピーカー 2

なるほど。お母さん的にはかなり可能性を感じてるわけですよね。

スピーカー 1

一個としてもオートチェーンが使いやすいんで、

スピーカー 1

そこで慣れ親しんでおけば、他のライブラリにも移りやすいのではないか。

スピーカー 3

なるほどなるほど。

まだシンプルな状況だと思うんで、それのマルチエージェント。

スピーカー 1

結構後から入ったら複雑になりすぎてわからないっていうことが多いじゃないですか。

スピーカー 2

多いですね。

スピーカー 1

ドッカーで入ってたらよかったけど、クーバネティスで入ったらよくわからないみたいな。

クーバネティスを一緒に使うのかもしれない。

スピーカー 3

だからシンプルな初期の状態で入るっていうメリットもあるのかもしれないな。

スピーカー 2

なるほどなるほど。

確かにね。

スピーカー 3

私なんかはSAIに関しては、いろいろありすぎてもうすでによくわかりません。

スピーカー 2

もちろん仕事ではChatGPTとかCopilotとか使ってますし、

エディターのカーソルか、カーサーって呼ぶのかわかんないけど。

あれとかもやっぱり多少は使ってるんですけど。

なんか本も出ましたよね。カーソルって呼ぶのかな。カーサーって呼ぶのかな。

スピーカー 1

カーソルじゃないかな、日本語だったら。

スピーカー 2

カーソルですよね、日本語だったら。

すごい広島とかで歌われてる方がいて、そこで見てていいな。

AIディターはいいですよね。

スピーカー 3

Copilotもそうやし。

スピーカー 1

あとデータ分析で言うと、コラボに入ってるジェミニのAIもすごいし。

スピーカー 2

コラボに入ってるんですか?

スピーカー 1

コラボについてるんですよ。

スピーカー 3

言ったら、途中まで書いたら全部書いてくれるみたいな感じになってて。

スピーカー 2

めちゃくちゃ優秀ですね、あれも。

スピーカー 1

Copilotとかが結局フロントもバックも作ってくれるみたいな状態にはなりそうじゃないですか。

スピーカー 3

まだなってないけど。

あのディレクトリの作り方から何までやってくれるようになったら。

そうなると楽やなと思いますよね。

そういうふうに考えると、結構プロダクトを作るっていうか、リリースする。

スピーカー 2

構造するほうに行ったほうがいいのかなと思ってて。

スピーカー 3

プログラマーとしての価値っていうのは、プログラマーの価値って下がることはないと思うんですけど、

スピーカー 1

Copilotよりコード早く書けるかって言われると難しいですね。

スピーカー 2

書けないです。あれほど早くて。

もちろん間違えることもたまにあるけど。

スピーカー 3

言っても自分も間違えるし。

スピーカー 1

それをどううまくコントロールするかっていうのは、マルチエージェント的なところの発想だったりするし、

やっぱりプロダクトを作るってなると、そこまでのアイディアとかそれを形にするとかってめっちゃ難しいじゃないですか。

そこも生成AIってあんま強くないかなと思ってて。

スピーカー 3

アイディアは出すけど、別にそれをうまく形にまとめるとかではないような気はしていて。

あいつはマーケティング力かなって思ってるんですよね。

生成AIがアイディアとか出してくれたり、コードをうまく作ってくれるんで、

スピーカー 1

プロダクト発想したり、固めたりする力さえあれば、

スピーカー 2

プロダクトを作るっていうスピードがとんでもないスピードになると思うんですよ。

スピーカー 3

だからいいものっていうのは結構作りやすくなる。

どうやって使ってもらうかとかのほうが重要やなと思ってて。

スピーカー 1

マーケティング?どういうふうに使ってもらうかのマーケティングは今後、

今は全然そうなんですけど、より重要になってくるのかなと思って。

スピーカー 3

僕はそういうマーケティングとかあんまりやってないし、営業もやってこなかったので、

そこが弱いなって思い始めてるんですね。

営業をしっかりするとか、そういう部分を鍛えたいなと今後思ってます。

マルチエージェントの仕組みとかを理解したりするっていうのはできる能力はあると思う。

どうですか、その辺の生成AI。

スピーカー 2

今おっしゃった点で言えば、確かにどれだけ生成AIがすごいものというか、

スピーカー 3

どんどん発達していっても、人と人とのコミュニケーションっていうのは、

スピーカー 2

取れなくないけど、人よりうまくならないような気もしてるんですけどね。

スピーカー 1

なるほどなるほど。

スピーカー 2

例えばですけども、それこそ私がよく言う話なんですけど、

コミュニケーションを取るっていうのは、生成AIって残念ながら、

こう喋ってるときの表情とかって見えないので、

スピーカー 3

この言葉しか見えないじゃないですか。

スピーカー 1

ちょっと待ってください。

今ちょっと止まったもん。

スピーカー 2

今こんな話止まったんでもう一回言ってもらっていいですか。

生成AIって文字と文字とのやり取りしてるんで、

人の表情とか、怖いのはいずれもしかしたらわかるようになるかもしれないけど、

でもね、たぶんね、顔の表情だったりとか、

こみぶり手ぶりだったりとか、使ってるんですよね、人間のコミュニケーションって。

そこまで含めてやっぱり理解しなきゃいけない。

お、また止まってます?

スピーカー 1

戻ってきたかも。

戻ってきた。

スピーカー 2

戻ってきてますよね。違う?

スピーカー 3

5Gのほう使おうかな。ちょっと別のやつ使おうかな。

スピーカー 2

たぶん私も。

スピーカー 1

今は大丈夫そう。

スピーカー 3

声になんかボソボソって乗ってるかも。

あ、きれいになった。

スピーカー 2

あ、ほんとですか、なりました?

スピーカー 1

回線が悪かったしかな。

スピーカー 2

そうかもしんないですね。

たまにになるんすよね。

スピーカー 3

あんまりいいアレじゃないのかな。

スピーカー 2

なんか結構お金出してるね。

スピーカー 3

おい、言わないでね。

電話して。

スピーカー 2

電話して、言わないんですけど。

スピーカー 1

あ、でもなんか乗ってきたな。ノイズが乗ってきた。

スピーカー 2

ちょっとWi-Fiを変えてみるかな。

Wi-Fi。

ちょっと変えてみました。

スピーカー 1

あ、でも声になんか乗ってるかな。

スピーカー 3

もう一回しゃべってもらっていいですか。

スピーカー 2

もしもーし。

もうきれいになりました。

スピーカー 3

僕は大丈夫ですか、音。

スピーカー 2

もう全然問題ないですね。何の問題もないです。

スピーカー 3

たぶん私のほうの問題でしょうね。

スピーカー 1

東京だしね。

外はもうたぶんみんな寝てるんで。

スピーカー 2

回線は困る。

東京はまだ。

スピーカー 1

このポッドキャストの収録が終わったらまた夜遊びに行こうかなって。

元気やな。

スピーカー 2

なんかいい話をしたら調子が悪くなるという。

簡単にまとめるとあれですね。

生成AIって言葉だけのやり取りだから、

なかなか人間のコミュニケーションにまで追いつけないんじゃないかなと、

私は勝手に思ってる。

そうすると、さっき小川さんがおっしゃったような、

スピーカー 2

営業とかそういうところだと、やっぱり生成AIが役に立つと思いますよ。

スピーカー 3

役に立つと思うけど、人間の代わりになるかっていったらならないんじゃないかなって。

スピーカー 1

サポートはできるけど、

スピーカー 3

そういう部分を鍛えるっていうのはいいのかなというのが一つ。

今の回線さんの話にちょっと被せると、

本当そういう感じで僕も思うんですよね。

スピーカー 1

最近ニュースで見たのが、

スピーカー 2

お年寄りの話し相手を生成AIにさせるみたいな。

スピーカー 1

考えそうですね、誰かね。

果たしてそれっていいのかどうなのか。

スピーカー 3

まあボケ帽子にはいいのだろうが、

スピーカー 2

自分がちょっと歳って話してるのがAIやったら、話すのかどうか。

スピーカー 3

虚しくなるのか。

でも好きなことが話せて逆にいいと思うのか。

とかってね。

スピーカー 2

今のところではあるけど、生成AIと一生懸命会話して、

確かに好きなものを覚えてくれたりするんだけど、

スピーカー 1

コミュニケーションの取り方としては下手くそだなと感じますね。

会話が思わぬ発展みたいなところとか、話を膨らませるみたいなのがあんまうまくないんですよね。

生成AIだと。

こんでもないときもあるけど、そうっすよね。

そのあたり、そういう会話をさせる。

例えば、ペリクチを変えて勉強を手伝わせるとかってどうなのかなと思ったり。

勉強を手伝わせたらめっちゃいいような気がしていて、

今ちょっと実は、プログラミングを勉強する用のアプリをStreamlitとLLMを組み合わせて作ったら、

スピーカー 2

めっちゃHTMLもCSSもJavaScriptもちゃんと教えてくれるんですよね。

スピーカー 1

どこが間違ってるとかも教えてくれるし。

スピーカー 2

学校で先生とか教えられへん部分をカバーできるなとかって思ったりするんですけど。

スピーカー 1

プログラミングはハルシネーションないですからね。

コードがちゃんと動くかどうか。

スピーカー 2

そういううまい使い方とか面白いのかもしれないなって思ったりもして。

コンペ的なものに応募したっていうのもありますけど。

スピーカー 1

AIを使って音楽を作るサービスがいくつかあるんですけど、

スピーカー 3

中の一つ、ちょっと名前忘れちゃった。有名なのがSNOWってやつかな。

スピーカー 2

確かそんなのがありましたね。

もう一つぐらい何かあってね、名前忘れちゃった。

それを使って作ってみたんですけど、そしたら結構面白い音楽ができて。

でも音って多分入んないよね。

スピーカー 1

一回鳴らしてみてもらったらいいな。

スピーカー 2

今すぐ出てくるんで。

スピーカー 3

音は鳴るのかな。

スピーカー 2

あ、そうか。

新しいパソコンだから。

スピーカー 3

次回に期待しましょう。

スピーカー 1

そうですね、次回に。

でもこれもCCAIみたいに言葉でどういうなんとかしてくれるみたいな感じなんですか。

スピーカー 2

そうですそうです。

例えばロック調の激しい音楽で、

例えばだけど激しいだからACDCみたいな感じとかなんでもいいですけど、

そんな感じでやったらちょっとそれっぽい音楽ができてたりとか。

で結構いくつかできて、好きな方を選んでくださいとか言って、

で、片方選んだら次にその続きをまた生成してくれて。

スピーカー 1

へー、続きを。

スピーカー 2

続きを。

15分くらいだったら初めに出てくるのかな。

で、またどっちがいいですかみたいな感じで。

どっちも嫌だったらまた嫌ですとか言って別のものを生成してくれたりとか。

スピーカー 3

それで作っていくみたいな。

スピーカー 1

おもろいですね、その作り方。

スピーカー 2

面白いです面白いです。

しかもね、結構人間が聴いていいなと思うのができたんで。

スピーカー 3

面白いと思って。

スピーカー 2

私も結構音楽うるさいけど、これいいじゃんって思ったようなものができたんで。

スピーカー 1

おもろいですね。

スピーカー 2

それでね、コンペっていうほどのものでもないかもしれないけど、

私がよく見ているニコニコの番組があってですね。

そこで主題歌を応募してくださいと。

そこに出してみました。

スピーカー 1

めっちゃおもろいじゃないですか。

スピーカー 2

結果はね、結構出てないんですけどしばらくね。

たぶんね、12月ぐらいになると出ないかな。

結構かかるんですね。

スピーカー 3

ちょっとね、結構かかるんですよ。

スピーカー 1

でもおもろいっすね。

スピーカー 2

でもね、だって自分で使うと思ったら何にもできないですからね。

スピーカー 1

いやそうっすよね。

スピーカー 2

力使わないとだめですもんね。ソフト買ってきて。

で、それもソフトの使い方を学ばなきゃいけないじゃないですか。

スピーカー 3

ですよね。

でも自然言語で書いただけで、ちょっとプロっぽいものが出てくるんですよね。

スピーカー 2

これ聞かせられればよかったんですけどね。

スピーカー 3

すいません、このマシンに今わからないとこにあるか。

スピーカー 1

いや、ちょっとおもろいっす。

スピーカー 2

なんかそれを、私が時々行ってる近所のバーのマスターに、

これAIで作ったんですけど聞いてみてくださいって言ったら、

これはもうAIで作ったか人間で作ったかわかんないねーとか。

スピーカー 3

いやー、そりゃそうですよねー。

スピーカー 2

音楽の謎とかは、すごいものを生成するなって。

スピーカー 1

いやー、そうっすね。動画ももうだいぶできてきとるし。

スピーカー 3

動画もだいぶできてきますよね。

スピーカー 2

動画とかもよくできますよね。

どうやってんやろと思って。

スピーカー 1

どうやって画像を連続して出すだけなんやから。

まあそうかと思ったりもするんですけど。

スピーカー 3

原理的にはわかるけど、心情的にこんなこともできるんかってなりますね。

そうなんすよねー。

スピーカー 2

そんな感じで、私は生成AIとも付き合いがあるような内容な気はするんですけど、

スピーカー 1

そんな中、現実装飾には文学を。

ケンザブローを読んでるんですか。

スピーカー 2

ケンザブローOAを。

ケンザブローOAの文章は、AIでは出てこないです。

そういうなんわかります。

この日本語っていう。

もちろんあれですよ。

OA・ケンザブローみたいな文章を書いてくださいっていうふうに、

AIに頼むようになってきますよ。

AIがその文章にたどり着くとは思いがたいなっていうのが。

日本語の使い方がすごすぎるんですよね。

スピーカー 1

そういう文学者とか、多いですもんね。

スピーカー 3

村上あるけど、真似したやつは出てくるけど、

あれを生成できるんですよね。

スピーカー 1

ナナコッチャみたいな話ですもんね。

スピーカー 2

ナナコッチャですもんね。

スピーカー 3

でもめちゃくちゃ面白いんですよ。

スピーカー 2

面白いですよねー。

いやそうなんですよ。

スピーカー 1

変態自然ですよ。

スピーカー 2

小川さんは変態自然もすごい変態なんですよ。

ケンザブロー。

あんまり公共放送、俺は持ってるから言えないけど、

OA・ケンザブローの作品ってやっぱりちょっと変態チックな感じが多くて、すごいな。

スピーカー 3

ちょっと読んだことないし、読んでみます、一回ぐらい。

スピーカー 2

でも短い短編とかだったら、

ちょっと待ってくださいね。

スピーカー 3