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アフターChatGPTの未来

こーし

どうも。こんにちは。
ケミカルエンジニアのこーしです。

本日もnoteを書いてみました。
拙い文章ですが、読んでいただけると嬉しいです。


1．所感

アウトプットの難しさ

2024年の目標に積み上げ目標（アウトプット数）を設定しています。

なので、日頃からアウトプットを意識していますが、「価値」のある情報を発信することは、とても難しいなと感じています（伝え方の巧拙もあります。。）

さらに、多くの人の興味を惹いたり、少数の人に深く刺さるなど、「価値」にも色んな形があると感じます。

もし、アカウントに「目的」があるならば、その目的に添う情報発信は「価値がある」とも言えます。

よって、「何を目的に発信しているのか」を意識することが、アウトプットの価値を高める上で重要ではないかと考えています。

情報発信の目的は、例えば下記の通りです。

  • 読者の反応を探る（市場調査）

  • 自分の思考整理（書くことで考えがまとまる）

  • アカウントを認知してもらう（毎日投稿など：単純接触効果）

  • アカウントの価値を高める（自分以外発信していない内容）
    など

一方、やめたいなと思う情報発信は下記の通りです。

  • 年間300ポストを目標としており、「ポストすること」が目的化している

  • ただ単に「自慢したい」（たまには良いかも）

  • ただ単に「いいね」をもらいたい（単なる承認欲求）

とはいえ、まず情報を発信しないと何も始まらないので、今後も行動しながら考えていきたいと思います。

アフターChatGPTの未来

本日は、ChatGPTの活用方法ではなく、未来について考えたいと思います。ChatGPT出現以降、テキストデータだけでなく、数式にも応用されつつあり、いよいよAIに代替される仕事が出てきそうです。

そこで、「ChatGPTに代替されない人間の機能はなんだろうか」と考えてみました。

機械には存在しない、人間らしいものと言えば、「これがやりたい」「これが面白い」といった欲求や感情ではないかと思います。

すなわち、左脳的な働きはChatGPTに代表する生成AIで代替可能ですが、右脳的な働きは代替できないということです（主観なので間違っているかもしれません）。

そんなことを考えていたとき、「仮説思考」や「論点思考」で有名な内田和成さんの「右脳思考」という本があることを思い出しました。

内田さんの書籍はほとんど読んでいるのに、「右脳思考」だけは手に取ってなかったということは、今までは右脳の重要性に「ピン」と来ていなかったようです。。

右脳の働きといえば、「勘」「感覚」「イメージ」といった、ビジネスには不適切な機能という認識でした。

しかし内田さんは、長いコンサル経験（BCG元日本代表）から、優れたビジネスパーソンの多くは、左脳的な「ロジカルシンキング」に加え、右脳的な「勘」「直感」にも優れているということに気づいたそうです。

そして、右脳的な働きが弱いビジネスパーソンは概して「魅力がない」そうです（なんだかわかる気がします。。）

確かに、職場でも「正論バカ」と呼ばれている人がいます。
「正しいことを言っていても、周りの人に好かれておらず、誰もその人の言うとおりに行動しようとしない。」という状況は、その人の「右脳的な働きの弱さ」が関係してきそうです。

一般に、「頭がいい」という褒め言葉は、「左脳が良い」ということを指しているので、「右脳の働き」が良いということには触れていません。

よって、右脳左脳の働きを切り分けて、別々の褒め言葉があっても良いと思いました。

ちなみに、私は「正論バカ」なので、右脳を鍛えたいと思いますが、内田さんの書籍「右脳思考」には鍛え方が記載されていませんでした。。

右脳的な働きも定量化・可視化して鍛えていきたいところですが、その考え自体も左脳的なんでしょうね。。。

と思っていたら、「右脳思考を鍛える」という本を見つけました！
やはり内田さんが右脳の鍛え方も書籍にしてくれてました。
早速読んでみたいと思います！


2．気になるニュース

センターピンを見つけよう！

大谷選手がついに結婚しましたね！

大谷選手は、高校生の時に「25年分の未来予想図」を書いており、そこには26歳で結婚すると書いていたそうです（実際は29歳でした）。

一般に、「思考が先、現実が後」とも言われています。
つまり、心で思ったことでないと、現実化しないということです。
（スピリチュアル界隈でいう「引き寄せの法則」？）

確かに、難しめの課題については、偶然や受動的な姿勢で実現することは難しいと思います。

例えば、「弁護士になって困っている人を助けたい」と心で思っていないと、まず弁護士になるための勉強もできませんし、仮に弁護士になれてもお金さえ手に入ればよいという弁護士になってしまうと思います。

さらに、大谷選手のすごいところは、「マンダラチャート」も作成していることです。

将来の目標（センターピン：ボーリングの一番前のピン）を具体的に設定し、その実現のために必要なことをドリルダウンしています。

皆さんご存じの通り、大リーグに行ってからも大谷選手は「ゴミ拾い」を実践しています。実は、「運」を挙げるための行動として「ゴミ拾い」をマンダラチャートに挙げているのです。
ということは、マンダラチャートに挙げた他の項目もしっかり実践できているのでしょうね！

マンダラチャートをしっかり書くだけでも素晴らしいのに、何年経っても書いた内容を実践しているのは本当に尊敬してしまいます。
だから、結果が出せるのでしょうね。

ただ、何が一番難しいのかというと、「センターピンを設定すること」なんです。
案外自分が何を達成したいのかわかっていないですし、自分自身と向き合うことができていない気がします。

また、センターピンは抽象的過ぎても良くないし、具体的過ぎても良くないです。

よって、完璧な1枚の「マンダラチャート」を作成しようとするのではなく、マンダラチャートを何枚も書くしかないのかなと思っています。

大谷選手の活躍にあやかり、「25年未来予想図」や「マンダラチャート」を書いてみませんか？（私は書いたとしても公開できません笑）

3．データサイエンス勉強記録

残差分析

残差分析について勉強した内容をブログにまとめました。

参考図は、すべてPythonで作成しています。
ChatGPTに、「書きたいグラフの内容」を日本語で説明し、Pythonコードに直してもらいました。
業務効率化が甚だしいです！！


ソフトセンサーの学習方法

「ソフトセンサーの作成方法」という記事に公開していましたが、記事が長くなっていたため、分割して少し加筆しました。

化学系で、プロセスデータを扱っている方は、記事の内容を参考に勉強してもらえたらと思います。初心者向けの記事です。


スモールデータ解析と機械学習

こちらの書籍で、様々な変数選択手法を勉強しました。

実務で使ってみて、良さそうな変数選択手法がわかってきたので、ブログにまとめれたらと思います。

また、書籍の参考プログラムは、理解を深める目的で書かれており、極力ライブラリを使わないため、正直使いやすくはありません（著者も述べてる）。

よって、できれば実務に使いやすい形にコードを書き直してブログに載せたいと思います。


化学・化学工学のための実践データサイエンス

金子先生が書いた"中級者向け"のデータサイエンス本です。

何度か読んでますが、実務に活かせる内容が盛りだくさんなので再読したいと思います。


GitHub？

会社ではセキュリティ的に使えないので、あまり活用してませんでしたが、pythonブログが増えてきており、コードを整理したい欲求が出てきたので、GitHubにまとめようかと考えています。

2年前に使い方の勉強はしましたが、完全に忘れてしまったので、学び直します。。

とりあえず、アカウントだけ作ってみました。
これからコードを公開していきたいと思います！

ではまた、今週も楽しくお勉強しましょう！

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