【大会42日目】円高で動揺、残高は減少。それでも横瀬で行動、現場で構想。
こんにちは。
ツ。―通貨の運動について―の愛甲です。
円高で動揺、残高は減少。
チャートは暴走、判断は迷走。
介入の報道で市場は騒々、含み益は一晩で退場。
画面を開くたび変わる状況。
揺れ続ける感情。
昨日までは「ここから円安へ戻る」と意気揚々。
ところが現実は、予想を軽々と越える急変動。
ならば今日は、相場から少し距離を取ろう。
しょうもない韻、失礼いたしました。(そもそも韻かも怪しい)
暑くて頭おかしくなりそうですね。
みなさん、熱中症にはどうかお気をつけください。
今日の舞台、横瀬。知らざあ言って聞かせやしょう。
そんなチャート上の騒動から少し離れ、現在は埼玉県横瀬町に来ています。
今回参加しているのは、青山学院大学の夏季集中講義に分類される、**「初めての空間情報システム」**という授業です。
期間は8月1日から3日までの3日間。
古橋研究室の学生は御用達の埼玉県秩父郡横瀬町にある古橋研究室 ANNEXを拠点に宿泊しながら、横瀬のまちを舞台として、地理情報の集め方、整理の仕方、地図としての表現方法を学んでいます。
画面上で学習、現場で実習。
自分の足で移動、地域の情報を収集。
記録を統合、仲間と検討。
最後は成果として地図上へ実装。
今回は、講義2日目の途中までを紹介します。
朝から花咲山で草刈り
2日目の午前中は、花咲山での草刈り活動から始まりました。
朝から現地へ向かい、伸びた草を刈りながら、地域の活動に実際に参加します。
ただし、今回の目的は、草を刈って終わることではありません。
どの場所で活動したのか。
どのような経路で現地へ向かったのか。
作業前後で、周囲の様子がどのように変化したのか。
写真や位置情報も残しながら、地域で行われている活動そのものを、地理情報として記録していきます。
草刈りで奮闘、暑さと格闘。
山道を移動、活動地点を記録。
作業の状況、写真で保存。
一日の行動を、地域の情報へ変換。
普段なら「今日は草刈りをした」という一言で終わる出来事でも、場所、時間、写真、経路などを組み合わせることで、地図上に残せるデータへと変わります。
自分たちがどこで、何をしたのか。
それを後から別の人が見ても理解できる形にする。
これも、空間情報を扱ううえで重要な作業です。
拠点へ戻り、GitHubへ情報を詰め込む
草刈りを終えたあとは、古橋研究室 ANNEXへ戻りました。
現在は、明日の成果発表に向けて、現地で得た情報や作業内容をGitHub上へ整理している最中です。
GitHubと聞くと、プログラマーがコードを保存する場所という印象があるかもしれません。
しかし、今回の講義ではコードだけでなく、
3日間のスケジュール
調査や作業の内容
現在の進捗
発見したこと
今後取り組む課題
地理情報データ
発表へ向けた作業内容
などを共有する場所としても活用しています。
誰が何を担当しているのか。
どの作業が完了しているのか。
何がまだ不足しているのか。
次に何を進める必要があるのか。
口頭の会話だけでは、情報は時間とともに消えてしまいます。
しかし、GitHub上に記録として残せば、後から作業の過程を確認できるだけでなく、翌年以降に同じ活動を行う人にも引き継ぐことができます。
現場で収集、拠点で編集。
情報を分類、GitHubへ投入。
作業を分担、進捗を確認。
明日の発表へ向け、記録を統合。
今はまさに、今日行ったことを、明日説明できる成果へと変換している途中です。
Codexに正しく指示するためのプロンプト作成
さらに現在は、明日の作業に向けて、Codexへ渡すプロンプトの作り方も学んでいます。
生成AIに作業を依頼するとき、ただ「これを作って」と伝えるだけでは、期待していたものとは違う結果が返ってくることがあります。
そこで重要になるのが、プロンプトの設計です。
何のために作るのか。
どのデータを使うのか。
どのような形式で出力するのか。
守ってほしい条件は何か。
どこまで完成すれば作業終了なのか。
こうした情報を具体的に整理し、Codexが迷わず作業できる形で伝える必要があります。
例えば、単に「地図を作って」と頼むのではなく、
「横瀬町で収集したデータを使う」
「指定した属性を地図上に表示する」
「GitHub上で管理できる形式にする」
「初めて見る人でも使い方が分かる説明を付ける」
といった条件まで言葉にします。
人間同士なら、曖昧な部分を会話の流れから補えることがあります。
しかし、AIに依頼するときは、目的や条件を言語化しなければなりません。
つまり、プロンプトを作ることは、AIへの命令文を書くことだけではありません。
自分たちが何を作りたいのかを、あらためて整理する作業でもあります。
目的を明確化、条件を言語化。
必要な情報を構造化、出力形式を具体化。
曖昧な指示は最小化、完成条件まで明文化。
Codexへ指示を最適化、明日の作業を効率化。
コードを書く前に、まず言葉を整える。
AIに考えてもらう前に、自分たちの考えを整理する。
その重要性を学んでいます。
現場で得たものを整理し、データとして残し、他の人にも伝わる成果へ変える。
そこまでが、今回のフィールドワークです。
汗が止まらないですが最終日も頑張っていきたいと思います。
本日もありがとうございました。
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