マネジメントする立場だからこそ「自分の手を動かす場」をつくる【後編】｜datamix

――この3年くらいで生成AIが一気に普及しましたが、どのような変化がありましたか？

松木：ChatGPTが出てきた時点で「これはもう元の世界には戻れないな」と感じていました。今では仕事からプライベートまで広い範囲で使っています。
　最近、ニューヨークに行ったのですが、現地の過ごし方だけでなく、行くべき場所や食べるべきもの（現地で人気のB級グルメなど）も提案してくれました。自分で考えたら思いつかないもの（ジャズクラブなど）も提案してくれたのは新しい発見でしたね。
　その他、個人でプログラムを開発する時にも、コーディングの作業はかなり生成AIに任せています。

――生成AIを使う時に意識していることはありますか？

松木：「AIをうまく使うには、自分の頭の中にちゃんとしたイメージがないと難しい」と感じていますね。どこまで任せて、どこから自分で考えるかを判断するには、結局アルゴリズムの前提とか、データの扱い方をある程度分かっている必要がある。
　基礎的なことはちゃんと勉強しておかないと、AIが作ったコードが妥当かどうかを正しくレビューできないですし、コードを修正したい時などにAIへ正しく指示することができないと思います。その点でも、データミックスで勉強しておいて良かったと感じています。

――近い未来にAIと人の役割分担はどう変わると思いますか？

松木：ITの世界でいえば、「作業者」と「有識者」の二極化はかなり進む気がしています。プログラミングの大部分がAIに置き換わっていく一方で、「それが正しく動いているか」「想定外のリスクが潜んでいないか」をチェックする人の価値は高まるはずです。法律や医療等の分野でも同じ状況が生まれるかもしれないですね。
　AIが作業をこなし、人が有識者としてチェックする構造が当たり前になったときに問題になるのは「有識者をどう育てるか」だと感じています。本来、有識者には作業を積み重ねた経験が求められるのですが、その経験をどんどんAIが担ってしまうので、「経験がないのに、いきなり有識者の役割を求められる」人が増えて、経験と役割の間に大きなギャップが出てくるような気がしますね。

――そういう意味でも「自分の手を動かす経験」が今後も貴重になりそうですね。

松木：ずっとコードを書き続ける必要はないですが、正しい判断をするためには、原理を知っていることが大事だと考えています。
　今の自分の立場でも、システム全体を見ている中で手を動かしている経験があることで判断がよりクリアになると感じています。なので、自分でもクラウドで環境を作ってみたり、プログラムを書くなり、何かしら自分の手を動かす経験を持つようにしていますね。趣味でロボットも作ったりしていますよ。

――ロボットを作られているんですか？

松木：アナゴロボットです。RaspberryPiを中心に、カメラ、マイク、スピーカーをタッパーに詰め込んだ小さなペットロボットです。カメラで話し相手の顔の特徴を認識していて、マイクでこちらの声を拾うと、自動でGPTのAPIに投げて、返ってきたテキストを音声に変換して返してくれる仕組みです。相手の顔を見て、その人の特徴を考慮した会話をしてくれるようにしています。
　アナゴロボットの筐体を作りたくて3Dプリンターも買いました。モデリングが大変で、今はフリーで使える3Dモデルを作ったりしています。これも生成AIが発展すれば、画像生成と同じように、写真やテキストを与えたら3Dモデルができて、3Dプリンターで実態も作れる世界が来るんじゃないかと期待しています。
　ちなみに、処理がちょっと重いので、考えている間は目のLEDをチカチカさせて、「今考えていますよ」と伝えるようにしました。昔のゲームの「シーマン」みたいなものを個人でも作れるんだと実感できましたね。
こういう遊びのプロジェクトも、データミックスでやった「入力→処理→出力」を実装する練習の延長線にあると感じています。

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