高橋 祐二

具体と抽象の往復、本当に大事だと思います。往復と言うよりは、キャッチボール位な感じかと。 具体だけでは、ひとりツボにハマり易く、抽象だけでは、フワッとし過ぎで詰まらない。 具体に大事なのは、言葉の数とフレーム。抽象に大事なのは、言い換えや本質化では、と日頃、感じています。

【膨大な言葉の確率的繋がり=LLMの先に司法試験】がある、ということなのでしょうか。 試験を通って資格を得ても、それで充分な行為（弁護だったり、検証だったり）が、出来るかは、また別です。ヒトでもAIでも。 ですが、過去の判例確認や整理要約は、GPTでも出来るでしょうし、最新の法的見解も、ネット接続出来るプラグインで補完も可。 膨大な言葉の繋がりを操り、何らかのパフォーマンスを発揮してきた職種や仕事=AIのLLM：大規模言語モデル、なら、それらの職種や仕事は、AIに、一部を任せるのが、今後の流れになるかと感じます。

（生成系AI:GPTの）「適当さ」を見抜き、だまされないこと。それを、私たちに必要な、良い意味での「適切さ」に変換する能力を身につけること】 これ普段から当たり前では？ 相手の話や情報が【等しく確かだ！】と、判断してる人は少ないでしょう。 GPTに代表される生成系AIの回答を【適当】としてますが、プロンプトの与え方で【適格】な回答を出します。 LLM（大規模言語モデル）の仕組みは詳しくは分かりませんが、膨大な言葉の確率的繋がりを、既存の文書から蓄積し、その繋がりをパラメータでモデル化したもの、と認識しています。 つまり、相手の話やたくさんの書籍を読み、溜まった情報を、最も多く語られ見かけた文脈から選んで話している博学の人に近い、ということ。 よって、LLMが、得ている過去情報が正しく、論理・文脈が確かなら、【適当ではなく適格】な大量情報を持っている。 自身の欲しい情報のために、LLMに、条件・前提・回答書式の指定をして、指示したら、実に良い働きをします。

【なぜ？ほんとに？！】の掘り下げをやらぬまま、デジタルツールを使うからでは？ ・リモート会議、空いてる時間を全部詰めたら、たくさん決められて仕事が捗る！ →それ、ほんと？！会議って決まらないことのが多くない？ ・チャットですぐに確認出来たら、情報も増えて判断も早いだろ！ →それ、ほんと？！情報の重要度や優先度を普段からめちゃくちゃ考えられる？そもそも、チャットから流れるのは、役立つ情報なの？ ツールや仕組みを導入する、会社や経営層、マネジメント層は、【なぜ、本当に？！】をもっと【普段から】深く考えて、デジタルツールを見極めることが、非常に大切だと、改めて感じました。 職種にもよりますが、最低でも、退勤後は、チャット＆メールが通知されない、といったシステムも考えるべきかと。

即日でないにせよ、この処方箋薬のサービスに、山間部での移動販売車のサービスを、掛け合わせたら、通院が大変なお年寄りが相当ラクになりますね。 既にあるのでしょうか。

【枠組みを決めて検討・相談する】 普段、誰もがやってるし一定レベルには達してると思います。 ただ、2つの点が大きくAIと違うかと。 1.人間は、持っている情報が圧倒的にに少ない。 2.人間は、枠組みに偏りが大きい。 なので、私は、GPTを検討・相談相手にする時に【めちゃくちゃたくさんの人に相談し、かつ、的確な枠組みを持って答えてくれる超便利で凄いヒト】イメージで使って、大変重宝しています。 とても参考になる記事でした。

「AIが【何か産み出すための時間】を30%増しで作ってくれる！」と、思考の向きを変える。

【メディアが出稿したコンテンツ】 メディアの定義が気になる。

判断ミスも仕方無しでは。 もう、テクノロジー領域、特にAI関連に関しては、ヒトがビジネスの構想・投資計画するスピードでは追いつかない。 「潮流の走り、変化の兆しを読んでテクノロジーへ投資しよう！」は、特に生成系AIの指数関数的変化には、対応不能なのは明らか。 メタがここに来て、慌てている事自体でそれがハッキリ分かります。 変化を見越した投資をするか、変化が少ないところで価値創造のため投資するか。 どちらも厳しい時代に。

例として、あくまで、例として書かれたのだと思いますが。 メール返信　重要度：低、って、、。 内容によるかと。 そして、この3つのタスク。GPTに支援してもらうと、あっと言う間に終わりそうです。

思考は、言葉=語彙で行います。 ですから、【語彙が少ないと思考の広さも深さも狭くなる】、これが私の実感です。 話す前には、多くの場合、【思考】しますから、語彙の少なさは、思考の狭さに繋がる。 山里さんのように、知らない言葉を調べる事は、【知らない言葉を自分の世界に加える】ことに他なりません。 当然、振られた話しに即応して、更に広げることも出来ますね。 これ、分かってても、中々続かないので、山里さん、ほんと素晴らしいと感じました。