AI人材育成講座受講記録Day2_未知なるものを学ぶ
質問回答として多かったものは仕事でどう使うのか？といった内容
これからの前提となる、VUCAの時代。
そうは言っても、あまり変化を感じていないのではないか？
日々の生活、仕事の中でうっすらと感じているが、直視したくない人は多いのではないだろうか。
暮らしが、苦しくなっている。
先が見えない。
変化についていけるのかが不安。
かく言う自分もそうである。
テクノロジーを活用する人間の生み出す価値が大きくなっている。
加えて、テクノロジーが浸透するまでのスピードが加速している。
これは若い人には謙虚なのではないだろうか。
学生が、講義のレポートを生成AIに書かせた。なんて話は枚挙にいとまがない。
複雑に急速な変化の要素が絡み合っているので、未来の予測はもはやできない。
じゃあ準備はできない？ → Noだ！
この事実を理解し、新たな情報をキャッチアップし変化し続けられる力を持とう。
ChatGPTの登場を、AIの専門家ですら予測できなかった！！
ここで講師より、この講座で学んでほしいことの話。
AIの知識？→ No
AIの作り方？ → No
それは数年で使えなくなる、価値を生まなくなる。
今で言うAI,テクノロジーの力を使って、人間の仕事の能力を拡張することができ、価値を生み出せる最前線のものを、常に新しい情報をキャッチアップし続けることで仕事で使うことができる能力を身に付ける必要がある。
いずくね先生の話によると、元々GPTの技術は過去からあったが、研究の世界では受け入れられていなかった。
2017年頃から基礎となるものはあったが、研究者たちの中では価値がないと思われていた。
基礎の研究が実際に市井の人々に浸透するまでは通常長い時間を要するもの。ChatGPTの話題によりつい最近の技術の話と勘違いする人は多いだろうが、古くからある研究。
AIの精度の情報具合
今の時点で医師国家試験合格レベルの性能であり、10年後に人間の知能の10倍、20年後に1万倍と言われている。
今のうちにChatGPTを味方につけておいたほうが良い。
ここで、AI人材育成講座第1期当時のChatGPT回答と、今のChatGPT回答を比較すると、問に対する解像度が向上していることが分かった。
技術の進化が現在どの程度の速度で進んでいるのかを知る必要がある。
技術の進化度合い SUNABACOの例
重厚な機材で行っていた撮影業務が、スマホ＋ジンバルに変化。
クオリティは十分になっている。
コンピュータの性能の進化 ムーアの法則
今何が起こっていて、どういう事ができて、手元で試して作って使える、小さいものから試行していく。
テクノロジーの変化が激しい時代に「一度学んだから大丈夫」はありえない。
キャッチアップしてついていくしかない。
AIを業務で使う、とはどういうことか？
テクノロジーの変化を受け止め、社会全体のアーキテクチャを設計する
設計思考から生まれた施策の合意を形成する。
(経営陣、マネージメント層、業務の現場、社員との合意形成)それらを技術的に具現化する
ChatGPTを使う上での注意もある。
個人情報、漏れては困る情報入れてはいけない。
表向きは学習に使わないといっても、使われている前提で。
Microsoftの中の人も注意喚起しているレベル。
↓
カフェで周囲に聞かれて困るような内容は入力しない。
フランケンさん 特別講義
休憩を挟み、2時間目はフランケン先生による特別講義。
これを楽しみにしていた受講生は多いはず。
引退年齢はどんどん上がっている。
老後の楽しみを得られない時代。
つまりは、やりたいことを一生できない社会がやってくるということ。
人生が終わるその直前まで働き続けていては、老後も自由も何も存在しないということ。
冒頭から強烈なメッセージに、面食らう受講生はいたはず。
自分はこの程度は想定済み。
次に2024年10月のトークイベントでも紹介されていた、キャッシュフロークアドラント図が登場。
若くてもやりたいことをやって行けているのは、クアドラント右側の人に多い。
しかし、これからは所属クアドラントに関係なくやりたいことをできる背景を手に入れないといけない。
このメッセージは新鮮だった。
「右側にいくと自由な生活」「中央の境界線を越えること道筋」について語られることがよくあるビジネスセミナーの話だったから。
だが、これは今のままで良いのだという意味ではない。と認識した。
地獄のところてんピラミッド組織と被雇用労働
説明会で登場したピラミッド組織図が再登場。
被雇用労働者は転職境界を超えて、自らを「生産手段」に食い込ませなければ本当にいつでも交換可能なパーツとして使い捨てられる未来がやってくる。
これはドラクエ3で一定レベルを超えないと転職できない、それも上級職には行けないというのと同じようなもの。
僧侶、魔法使い、戦士と広く浅くのスキルでレベルも低いと、ストーリー終盤、すなわち人生終盤で足手まといとなるのは目に見えている。
被雇用労働者は、他人のリスクでビジネスができるという特権がある。最終的には会社がケツを拭くもの。
他人のリスクで自分を鍛えるチャンス。
これを理解して被雇用のうちにチャレンジしていると、自分でいざ事業を始めて即死するリスクを抑えられるはず。
被雇用労働の評価は金銭による「対価」ではなく「自由」で要求すべし。
すなわち可処分時間の獲得。
獲得した時間を投資し、更に可処分時間を殖やす。
ある程度成長したら、生活に必要な金額の上限を決めて、労働時間を減らす。
時間獲得のもう一つの方法(フランケンさんの基本的な考え方)
「自分」の作業を「他人」に代替させることで可処分時間を獲得する。
ただし、ただ単に他者に作業を押し付けるのではなく、作業を移管することで他者にとって得となる環境をあらかじめ作っておくことで軋轢をうまないで時間が獲得可能となる。
AIはこのロジックと極めて相性が良い。
SUNABACO講座をどう活かしたか？
講座の活用事例のお話。3つの目的に沿った内容。
すでに取り掛かっているプロジェクトを効果的に進める
新しいプロジェクトの建付けを変える
新規ビジネスのプロジェクトを立ち上げる
1．すでに取り掛かっているプロジェクト
初学者でもアジャイル手法を活用することはできる。教科書通りにできなくても大丈夫。
なんちゃってバーンダウンチャート
ウォーターフォール的に進められていたPJをアジャイル的に軌道修正。
1年くらいかかるPJ期間を2ヶ月程度まで短縮。
バーンダウンチャートは「期限までに全ての作業を消化できるのか？」ということが一目で分かるグラフです。
バーンダウンチャートでは縦軸に「作業量」、横軸に「時間」を割り当てて残りの作業量がグラフ表示されます。
時間が進むと残りの作業量が減っていくので、右肩下がりのグラフになります。
バーチャルMVPレビュー
ビデオで機器の使用場面を記録し、コメントを列記していく。
技術者がユーザーの声をダイレクトに聞いて改善に反映できる。
2．新しいプロジェクトの建付けを変える
モックアップ作成チームの導入。
医療機器の開発では、結合テスト段階で要件定義まで手戻りすることがざらにある。→膨大なコストと時間の損失。
ちゃんとは動かない、お客さんには出せないけど機能だけは持っているモックアップを自分たちで作ってしまい、単体テストまで実行してからベンダーに外注。
モックアップの制作は当然アジャイル的に実施。
3．新規ビジネスのプロジェクト立ち上げ
アイデアだけで元手がない弱者の事例。迂回戦術。
課金ポイント、回収ポイントが可分であること
構築中のサービスが、そのままの形で課金できることは稀
医療機器や教育など、いきなり直接課金することが難しいテーマを主戦場としたい場合、まずはサービス骨格そのままに服だけ着せ替えて資金回収を目指す。（ヘルスケア市場、ゲーム市場を迂回）VCから調達して腕組みたいだけ？
商品は、技術やニーズがあって作るもの。
VC調達・露出が先行するのは、商品ではなく「名前」を売りたいのでは？
すべての事業には適した資本サイズ感がある
固定費が小さい構成で、事業が成り立つ資本サイズとは？
自分の自己資金だけで行けるのか、どこかから引っ張る必要があるのか？
これを考えなければいけない。
やりたいことがあり、銭にするのに必要最低限のビジネスのサイズってどういうもの？それはどこから持ってきたら良いんだろうかを考えないといけないのは分かった。
じゃあそのビジネスの資本サイズが分からない。
これを学ぶにはどうしたら良いのだろうか…。
特別講義の最後のテーマは「個人PBLのススメ」。
講師を使い倒そう！質問しまくれ！
聞けば答えてくれる。
個人PBLをやったうえで講座終盤のチームPBL を迎える事ができると、チームへの貢献度も上がる。
ただのワークではなく、仕事にする。
技術だけではお金に変わらず、ビジネスに変えるには特別なテクニックが必要である。それを身をもって経験できるのかPBL
選択と集中
休憩を挟み、Day2最後のテーマ。
この漫画（風刺画？）は未来がわかる前提になっている。
あらかじめどの勉強が、試行錯誤が当たるのかなんてわからない。
色々手を出してやってみるしかない。
積み上げ型の学習をやるだけではなく、(比重は減っていく）
実際の問題解決の中で手法を見つけてその時時で必要な知識や技術を身に着けて形にしていく能力を身に着けなないといけない。
ChatGPT を使えばプログラミング技術は必要なくなる？というのは本当か
きちんとコードが返ってくるように聞けばいいのだが、聞く力（プロンプトを書く力）が必要
「こういうことがあったら良いよね」をどう考える？
業務への精通
AIで何ができるかの知識
世の事例を知り、汎化抽象化してプロダクトに落とし込める力
何があるのか？どういう分野があるのか？があれば着想できるのがChatGPT。試行錯誤し放題。
リスクとコストを小さくすること のイメージ
多くの馬券を安く買って、当たりが分かった後で打ち出の小槌を使ってあたり金額を大きくするイメージ。
AIの概論的な知識を含めて学んでいる理由
専門性 ＜ メタスキル
キャッチアップした情報を元に自分で小さく作って進めていける
AIのことをなんとなく理解して使えるように
ChatGPTの強力なポイント
専門知識をすっ飛ばして一旦実装してしまえる
従来の実装→専門知識を全て学んだあとで、知識を組み合わせて作る・問題解決を行う
これから→必要なポイントだけを学んで実装する
ChatGPTは知能を持っていない
確率性のランダム文字列の羅列→それらしい文言を作る。
内容の正当性が評価できないことを聴くのは非常に危険。
例；人に何かを聞かれて、ChatGPTに聞いて出た答えを伝えてはいけない、責任は自分にあり、自分が結果を確認したり責任を取れるならOK
未知なことを学んで試行錯誤しながら進めていく 試行錯誤はルーチンワーク
新しいことをやる＝手探りのチャレンジ ではない
自分がやりたいことを言語化し、ChatGPTなどを使いながら最短ルートを知らない状態から見つけてくる
→上手くいかなかったら必要としている(ChatGPTの出力として)構成要素を人間側が学んでいく
試行錯誤の流れ
言語化→ChatGPTに入れてやってみる→想定と実態の差分を言語化→修正依頼をChatGPTにいれる
これでも分からなければ、人間の理解が足りていない。
分かりそうなことから順番に質問して理解を深める。
ALLジャンルこの方法でほとんど対処できるのがChatGPTの恐ろしいところ
「当たるまでやれば、必ず当たる」
1回の打席に立つコストやリスクを極限まで抑えつつ打数を増やすe>
ChatGPTを使う上で最低限知っておくと良いこと
確実性はないにせよ、高確率で妥当性がある答えを出してくれる。
各々の状況において、頭のいい人の回答を高確率で出してくれるイメージ。
感想
フランケンさん特別講義の一節、
＞生活に必要な金額の上限を決めて、労働時間を減らす。
同時並行で進めるか、別ルートかは本人の資質と体力次第だろうが、「生活に必要な金額」を本業(勤め人)以外の自分の事業で稼ぎ出すように可処分時間を投下し達成することで、完全に勤め人として拘束されていた時間から自由となるだろう。