情報廃棄物処理技術研究会

群像劇としての視点はマジでさっき気付いたので書いていこうと思う。

こうやって整理してみると、あの3のエンディングには、「宇宙の悲鳴とポヨ」の対比が明確に意識されているように思う(発売から30年弱ぶりではあるが)。

メタナイト

メタナイトがカービィに敗れるのは、単なる力負けではない。それは積み上げた努力と理想が、ありのままの自然体に敵わないことを突きつけられる、哲学的な敗北だ。

星のカービィシリーズは、パステルカラーの柔らかな世界観の裏側に、重厚なハードSFの宇宙論を内包している。特に近年の作品群で明かされた断片的な記録を繋ぎ合わせると、そこには「夢」という不安定なエネルギーを巡る壮大な文明の隆盛の歴史が浮かび上がる。

原生生物ID-F86の発見と現実歪曲の科学

可能性としてありえた歴史をイメージする形で考察していこう。

すべての発端は、かつて新世界と呼ばれた惑星で捕獲された原生生物ID-F86にある。この生物が持つ空間跳躍能力を解析する過程で当時の研究者は驚くべき結論に達した。

これは想像が含まれるが、この力は単なる物理現象ではなく、個人の意識や「夢」を媒介にして現実を歪曲させる性質を持っていた。

インターネットで繰り返される「男性脳・女性脳」をめぐる議論に辟易としていないだろうか。もしおなじみの対立構造が単に間違っているだけでなく、私たちのコミュニケーションや社会に潜む、より深く、より不都合な真実を覆い隠しているとしたら？

「男脳・女脳」はもう古い

最初に解体すべき幻想は「脳に性差がある」という科学的根拠に乏しい神話だ。巷で語られる「男性脳・女性脳」論が広く受け入れられているのは、それが非常に便利な思考のショートカットだからに他ならない。

いわゆる男性脳・女性脳という言説を信じることで、複雑な人間の個性を性別という便利なラベルで二分化し、わかったつもりになっている。

私たちが性差として認識しているものの多くは、実際には個人の能力の差、すなわち「コミュニケーション能力の多寡」や「認知のスタイルの違い」に過ぎない。

「共感を求める」のは女性脳の特性ではない

単に「不満を言語化できない」とき、それは個人の情緒的知性(EQ)やメタ認知能力の課題だ

「相手の感情を無視して即物的な解決策を提示する」のは男性脳の特性ではない

それは対人スキル(共感性)の欠如であり、何より対話のコストを支払いたくないという拒絶の現れだ

これらを「脳の差だから仕方ない」と片付けてしまうことは、お互いが成長する機会を奪い、相互理解を放棄するための安易な言い訳を提供してしまう。

では、これらのスキルはどこでどのように学習されるのか。

共感は生まれつきの性質ではなく、学習されたペルソナである

以前、テクノロジーに対するメタテクノロジーで時代は進んできたと書いた。IFTTTやSNSもそうだった。生成AIが出てきたが、私はそんなに「今までのテクノロジーの進歩」から逸脱した躍進が起こるとは思っていない。跳躍の定義にもよるんだけど。それはなぜか。

コンテキストを閉じたAIが機能する

コード生成AIはそこそこ成功し、2025年のAIブラウザは失敗している。

コード生成はテキストからテキストへの変換であり、コンテキストが閉じている。ファイル構成、言語仕様、既存コードという境界が明確だ。一方でAtlasやDiaのようなAIブラウザは全然うまくいっていない。Webページの構造は予測不能で状態は刻々と変わる。コンテキストが開きっぱなしになっている。

AIを万能にしようとするよりドメインを絞ってコンテキストを閉じた方が機能する。データベース、業務フローの構造化、ツール連携の仕様。これらがセットになって初めてAIは実務で使い物になる。

「できる」と「使われる」の間

以前「最初のステップくらいはコンピューターに全部やらせておくべきだ」と書いた。技術的にはそれが可能になりつつある。でも現実には使われていない。

TwitterにGrokのタブがあっても誰も使わない。機能の問題ではなく「いつ、なぜ使うのか」が設計されていないからだ。「AIが使える」という機能を足しているだけで、「この瞬間にAIが介入すると助かる」という文脈を設計していない。

AIの過大評価と過小評価は同時に起きている。投資家向けの喧伝は過大評価。チャットAI、画像生成、コード生成は既に実務で日常的に使われ始めているので「手に馴染むものがまだない」という評価は少し厳しいかもしれないが、問題は、それらを日常の文脈に埋め込む設計ができていないことだ。

誰もディレクションしていない

何をAIに委ね、何を人間が判断すべきかの線引き。その境界面を設計できる人がいない。

プロダクトマネージャーはビジネス要件から考える。エンジニアは技術的可能性から考える。デザイナーはUIから考える。でもAIと人間の境界面(および引き金あるいはその自動化)という新しい設計領域を専門的に扱う人がいない。職種の問題ではなく、まだ誰もその仕事を定義していない。

メタテクノロジーを生成するメタテクノロジー

LLMの面白いところは、メタテクノロジーを生成するメタテクノロジーになりうる点だ。IFTTTやGASを人間が書く代わりに、AIが書く。するとメタレイヤーがもう一段上がる。

ただしそれが機能するには、AIが動くための土台、つまりコンテキストの構造化と引き金の自動化が必要になる。業務フローが暗黙知のままである限り、どれだけAIが賢くなっても入り込めない。

以前こう書いた。「本や新聞を開いて読むのは本や新聞を開いて読む行為が好きだからだ。読まなくて済む技術があるに越したことはなさすぎる」

今ならこう付け加える。読まなくて済む技術は存在しうる。でもそれが使われるためには「読まなくていい瞬間」を設計する人が必要だ。技術より人間の側の問題。コンテキストを閉じ、境界面を設計し、手触りをディレクションする仕事。

生物として生きている以上、すべてを自分だけでやれることなどひとつもない

この認識は現代においてますます重みを増している。

私たちは生産も情報も技術もほとんどすべてを他者との協働に依存している。料理ひとつとっても、育てる人、運ぶ人、売る人がいなければ完成しない。同じように、仕事でも趣味でも私たちは常に無数の他者の成果の上に立っている。

それでもなお人は「自分でやった」という手触りをどこかに求め続ける。 この矛盾のあいだに生まれるのが、創造性というテーマだ。

外部に依存する成果と、内部から生まれる創造性

料理家は包丁を自作しないし、作曲家は楽器を発明しない。 それでもその内部には確かに創造性が宿っている。

では、その創造性はどこから生まれてくるのか。

鍵になるのは、成果の因果をどこに置くかという視点だ。

1. 因果を「外部」に置く場合

成果が外部の型やルールによって保証されると信じる時、人は創造性を外部に委ねている。型を守ればそれらしいものができ、外れたときは「外部が悪い」と感じやすい。

ここでは成果が“権利化”しやすい。つまり「これをやったのだからこうなるべきだ」という期待が生まれる。

2. 因果を「内部」に置く場合

成果の一部が自分の判断・工夫・解釈に依存していると感じる時、人は自分の創造性を起点にしている。成功も失敗も自分の中で処理されやすく、外部に怒りが向かいにくい。

不確実性を受け入れられる環境では創造性は自然に育つ。

この2つの違いこそが、個人の心の平穏だけでなくコミュニティや組織文化の成熟度にも影響する要因なのではないかと考えた。

「他者に依存しつつ、自分の創造性で立つ」という姿勢

現代の複雑な社会ではすべてを自分で作ることは不可能だ。 前提となる知識やツールは必ず他者に支えられている。

それでも、人はどこかに「自分の一歩」を置くことができる。 創造性とは、世界のすべてを自力で作ることではなく、 他者から借りたものを、自分の判断で組み替える行為だ。

文章を書く時、言葉そのものは借り物だが、構造や視点は自分で選ぶ。 コードを書く時、ライブラリは誰かの成果だが設計は自分が決める。 写真を撮る時、カメラは既製品だが、どこに立つかは自分の意志だ。

外部の力を借りることと創造性を発揮することは矛盾しない。 創造性とは、他者の成果の上に“どう立つか”を選ぶことだと思う。

重要なのは「全部を自分でやること」ではない

そうではなく、

“自分の創造性で勝負している部分はどこか？”

という問いを失わないことだ。この問いを胸に置くことで、成果への執着は緩み、他者への攻撃性も弱まり、自分なりの創造性がどこにあるのかを見つけやすくなる。

社会がどれだけ複雑になっても、自分の創造性の居場所を探すことは、静かで確かな手がかりになり続けると思う。

多分関連: 期待され約束された結果を求めることだけが真の強さじゃない。弱さ=創造性や試行錯誤にこそ意味の発見や人間らしさがあると思った。

多分関連: 自分にとって他人の「好き」が悪意に見えてしまうようなときは、外部に依存する成果の縄張り主張に見える場合だと説明できる。

「人間と自然の調和」という信仰

2000年代半ば、Frutiger Aeroの世界観は人間と自然の調和という言葉を、ほとんど信仰のように掲げていた。白く光るオフィス、ガラスの壁面、草原に浮かぶような建物。どこか神聖で、清潔で、そして管理された美しさがあった。企業の理想郷のようであり、同時に自然を制御可能なものとして描いていた時代だ。

テクノロジーと自然の同一視

その背景には、インターネットが広がり、データや通信が見えない自然現象として扱われ始めたことがあった。テクノロジーはもはや異物ではなく、空気や水のように、世界を流れる“環境”として受け止められ始めた。だからこそ、草原の中に風力発電機や透明なインターフェースが置かれても違和感がなかった。自然を模倣するテクノロジーが、自然そのものの延長線上にあるように感じられた時代だ。

理想の挫折とリアルな雑多さへの移行

しかし、その「透明な未来」は経済的にも構造的にも持続しなかった。 企業の建築物やプロダクトは、コストやメンテナンス、制度的制約の中で、あの理想を現実にすることは難しかった。屋上緑化やオフィス街のガーデン化は進んでも、草原に浮かぶようなヘッドクォーターは定着しなかった。むしろ次第に、人々はリアルな雑多さや手触りのある不完全さに価値を見出すようになっていく。

ポストモダン以降の私たちは、整然とした理想を信じるよりも、無秩序の中でどう秩序を見いだすかを学んだ。透明性とは、もはや全面ガラス張りのことではなく、プロセスや仕組みが見えること。制御とは、支配ではなく、共存の調整。Kengo Kuma が提案するような骨組みが透ける建築や街のDIY的な自然との接続が象徴するのは、そうした新しい制御観の表れだ。

設計から参加への変質

プロンプト

現在時刻：[自動挿入] [地域名] 最高27℃ / 最低15℃ 降水確率：午前10% 午後20% | 湿度：55-70% 6時 ☁️ 16℃ | 9時 🌤️ 20℃ | 12時 ☀️ 25℃ 15時 ☀️ 27℃ | 18時 🌤️ 23℃ | 21時 ☁️ 18℃ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ 第1部：遺伝学最新研究セクター ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ▼ 新着記事一覧 以下の条件で記事を検索・列挙してください： テーマ：遺伝子、ゲノム、進化、生物学的パターン形成、微生物・細胞群体研究など 対象：科学ニュースサイト、学術ジャーナルのプレスリリース、研究機関の公式発表 出力形式： タイトル URL 要約：50〜80字で研究成果・発見のポイントを説明 キーワード：3つ（テーマや技術、対象生物など） ▼ 出力例 「自己強化型運動による渦状パターン形成」 (5時間前) https://example.com/xxxx 要約：細菌群体が自己強化的運動で秩序ある渦状パターンを形成する現象を発見 キーワード：細菌, 渦状パターン, パターン形成 「ユーグレナの光避け走性で単一生物対流スポット」 (1日前) https://example.com/yyyy 要約：ユーグレナが光から逃れる負の走性により、円筒内で単一の対流スポットを形成 キーワード：ユーグレナ, 生物対流, 光走性 ▼ 集計情報 期間内の総件数：XX件 サイト別件数：サイト名ごとに件数を表示 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ 第2部：テクノロジーセクター ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ▼ トップニュース 見出し 要約：100-200字で技術詳細と市場影響を含む ソース：[URL] 技術的ブレークスルー度：[5段階評価と理由] 実装可能性タイムライン：[短期/中期/長期] ▼ カテゴリ別注目ニュース 【AI/機械学習】(2-3件) 見出し - [URL] └ 技術要点＋ビジネス応用 【クラウド/インフラ】(2-3件) 見出し - [URL] └ コスト影響＋移行難易度＋ROI予測 【セキュリティ/脅威情報】(2-3件) 見出し - [URL] └ 緊急度[Critical/High/Medium/Low]＋対策＋影響範囲 【新興技術/トレンド】(2-3件) 見出し - [URL] └ 成熟度＋投資動向＋主要プレイヤー 【開発/DevOps】(1-2件) 見出し - [URL] └ 生産性向上率＋導入事例 ▼ スタートアップ・ウォッチ 今週の資金調達TOP3（金額、分野、投資家） 注目のピボット/買収案件 日本市場参入企業 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【メタ情報】 生成時刻：XX:XX | 次回推奨更新：XX:XX 情報鮮度スコア：8.5/10（過去6時間以内の情報率） カバレッジ：国内75% 海外25%

結果

細かいハック

URLパラメーターの udm=50 がAIモードであることを示している。q=文字列 が検索キーワードだ。URL全体をそのままブックマークしておくと結果がキャッシュされ、数日おきのみに更新される。udm と q パラメーターだけのこして残りを削ってブックマークしておくと、開くたびにAIが結果を出してくれる。リアルタイム性の高いプロンプトや、情報集めのためのプロンプトには向いていそう。基本的におすすめだ。

人工物的なものは、可能な解の空間を十分に考慮した上で、全体の調和を損なわない形で設計されたもの。短期的な都合ではなく、原理的な美しさと機能性を兼ね備えたデザインがなされている。

例えば、美しい建築や優れたプログラムの設計、音楽、数学的な法則。これらは単なる「都合」の積み重ねではなく、無数の可能性の中から最も調和するものが選ばれ、適用されることで生まれる。そうした選択の積み重ねが、結果として「美しさ」として知覚される。

この視点をもう少し広げると、「進化の産物」としての美と「意図的なデザイン」としての美の関係が見えてくる。たとえば、北海道の畑と防風林のパッチワークは、単なる農作地ではなく、環境との相互作用の中で最適化されてきた構造であり、そこには意図と適応の両方が共存している。完全に人工的なものではないが、完全に自然なものでもない。そのバランスが美しさを生む。

反例から考えてみる

では、究極的に人工的で意図的なものとは何か？たとえば「完全に均等な格子」。これは人間が意図的に作り出したものに見えるが、実は数学的に必然的に発見されるパターンでもある。つまり、「完全に人工的なもの」を作ろうとしても、それはどこかの自然な法則の一部を抽出したものに過ぎない。すべての人工物は、どこかに既に存在するパターンを再発見し、それを人間の視点で整えたものとも言える。

こうした「人工と自然の境界」については、美術史でもさまざまな試みがなされてきた。ダダイズムは「完全な無秩序」を求め、ジョン・ケージの『4分33秒』は音楽の概念を解体し、カジミール・マレーヴィチの『ブラック・スクエア』はすべての形態を否定しようとした。しかし、どれも「意図的に無意味を作ろう」とする時点で、新たなパターンを生み出し、結果的に「人工物的な美しさ」を持ってしまう。

美しさとは人間のパターン認識の本質だ

結局のところ、「完全に人工的なもの」や「完全に無意味なもの」を作ろうとしても、それはどこかで発見されるパターンや秩序の一部になってしまう。人間はカオスの中にパターンを見出し、それを形式化してデザインに昇華する。これが「美しさを感じる」という行為そのものなのかもしれない。

人工物的な美しさは、意図と発見、設計と適応の間にある。そして、それを探求すること自体が、ものづくりの根本にある衝動なのだろう。

関連:

2016年の夏頃、Anjunabeats/Anjunadeepのジャケットデザインが大幅に刷新された。しかし、2025年初頭に再びデザインが変更されたようだ。

YouTubeの画面が変わった

おお、2016年前後のYouTubeのサムネはこんな感じだったな。このレイアウトがYouTubeの動画の方でも採用されたわけだ。今やPC、大型テレビ、スマホなどさまざまなデバイスで再生することを考えるとこのコモディティ感はたまらない。

本編は音楽であり、グラフィックは特別なアルバムなどでない限りコモディティ的であることがAnjunabeatsのジャケットのクールさだった。しかし、そのコモディティ感と色使いがむしろ曲の個性を引き立てていた。それが戻ってきたことで懐かしい気持ちになる。

デザインが変わった直後のAnjunabeats/AnjunadeepのリリースがOliver SmithとMichael Cassetteというのもわかりすぎてる。原点回帰という感じ。

ジャケットが変わった

いや〜並べたくなる。たまらんこれ

レイアウトはほとんど2016年以前のものに近い。ただ、"ABロゴ"が少し大きくなったように見える。ロゴ直下の文字はなくなり、"Original Mix"などを示す文字は下部に移動して目立たなくなった。

"ABロゴ"自体は、2016年に若干太くなったバージョンがそのまま採用されている。

フォントに関しても、2016年以降は円を基調としたBrown Regularが使われていたが、今回の変更で以前のフォントに戻ったようだ。もしこのフォントの名前を知ってたら教えて。

公式サイトのロゴに並ぶ文字のフォントはそのままらしい。

Reflectionsが変わった

ReflectionsはAnjunabeats、2022年にAnjunadeepに並び新たにAnjunaファミリーに加わったレーベルだ。(個人的にAbove & Beyond - Preludeのremixをずっと待っている。)

画像はReflectionsのもの。左がオリジナル、右がAnjunadeepの楽曲を元にしたChill Mix(Revisited)だ。

Beatlessなmixの曲だけが集まっているchill専門のこのレーベルも、この節に名前がAnjunachillに変わった。Reflectionsは名前はかっこいいけど検索しづらかったので変えたかったのかもしれない。

まだAnjunachillになってからのリリースは2025/02/02の時点でまだないが、これからどのような形でリリース・位置付けされるのかが楽しみだ。

2/4 追記

Anjunachillはマットな質感とグラデーションになった。そういうのもありなのか

思えばYouTubeのアイコンはグラデーションのかかっていたものになっていたと思う。色が2つ使われているのは、Reflectionsが2色と白の構成だったのから来ているのかもしれない。

Revisitedはさらにエンボス加工のようなモーフィズム感のあるデザインだ。通常のリリースとは異なる位置づけなのだろうか。

LuttrelやCubicolorはDeep Houseとも若干違う位置のような雰囲気なので、ヒーリングや空間演出(平たく言い過ぎるとチル)としての音楽性を再定義(Revisit)したいねらいがあるのだろうか。

AnjunachillとAnjunadeepのデザインが再編されたことで、それらの位置づけが明確になったようにも思える。

もうひとつ気になるのは、境界がわからなくなりつつあった近年のAnjunabeatsと2015年以前のAnjunadeepの関係だ。ANUQRAM & Eleonora - ParasiteとかAnjunadeepにあってもおかしくないと思う。音圧？懐かしさ？それよりもっと本質的なところで分かれるのだろうか。

欲を言えば

Anjunabeats Volume 12やAnjunadeep 07の頃のアルバムトレイラーも戻ってきてほしい。それら以降徐々に短くなり、近年はトレーラームービーそのものが無くなってしまった。

Anjunaファミリーのすごいところは、クラブユースとしての側面も持ちながら、音楽性によって世界観が広がるところだと思っている。それを象徴するのがメインアルバムのリリースとそのトレーラームービーだった。

これ特に好き

今ではメインアルバムもYouTubeで配信されるようになったのもあり(すごい)、「アルバムが発売されてそれを購入する」という従来の流れが変わったのも背景にある。しかし配信やストリーミングだけでは伝わらない思いやコアなものもあると思う。

1. 真実とナラティブの関係性

真実とナラティブは対立しない 真実（検証可能な事実）はナラティブ（主観や文脈を伴う物語）を補強し、ナラティブは人間が真実を理解し、活用するための枠組みを提供する。 ナラティブは主観的で、環境や感情に依存し、真実は客観的で共有可能であるが、両者は相互補完的な関係にある。

人間の認知の本質 人間は本能的に直感や感情（ナラティブ）を通じて物事を理解し、理性（真実）はそれを補強したり修正したりする役割を果たす。

2. デマや誤情報への視点

デマや誤情報を信じる背景 デマや誤情報を信じる人を批判するだけではなく、その背景にある「自尊心の喪失」や「つながりの喪失」を見つめる必要がある。これらの社会的背景が個々人のナラティブに影響を与えている。

「正しい情報」への問い直し 正確な情報を押し付けるのではなく、人々が抱えるナラティブに寄り添い、それを補強する形で真実を提供することが重要。

3. 生成AIとナラティブ

生成AIの役割 生成AIは膨大な情報を処理するだけの道具ではなく、ナラティブを補助し、人々が自身の文脈や感覚に基づいて情報を活用する手助けをするべき存在である。

ナラティブと情報の本質 情報は「冷蔵庫Aにりんごがいくつあるか？」といった限定的な文脈では意味を持つが、何が重要かを見出すナラティブがなければ価値を失う。生成AIの本質も、文脈を理解し、それに寄り添うナラティブを提供する点にある。

生成AIの具体的な価値

人々の直感や価値観を補強する情報提供

多様な視点を提示し、ユーザーが自身のナラティブを見出す手助け

複雑な課題への新しい問い直しを支援

ナラティブの創造や共有を民主化

4. 情報社会における未来像

膨大な情報は問題ではない 情報量の増加やナラティブの氾濫は悲観すべきではない。それは仮説（ナラティブ）と検証（真実）に触れる機会の増加を意味し、むしろポジティブな進展と捉えるべき。

ナラティブと統計的真実の関係 ナラティブの蓄積や共有が、統計的に新たな真実を生み出す力を持つ。生成AIはこれを支援することで、より良い社会の形成に寄与できる。

倫理的配慮と人間中心の設計 生成AIは偏りや不公平を生まない設計が求められると同時に、人間の主体性を守り、あくまで「補助的存在」であるべき。

結論

「人間関係において生じる任意の摩擦」を衝突とする

「衝突を避けることはできない。衝突してそれをどうするか扱え」という話

人は誰しも嫌われたくないとやんわり思ってると思う

一方で他人は潜在的に本質的にキモいものだと思う

なぜなら人は一人ひとり違うので

任意の他人から見た自分も本質的にはキモい

だから嫌われるだろうと恐れる

嫌われないようにするのはあまり意味がない

嫌われないようにするために、接触を避けたり、当たり障りのないふるまいをする

他人に対し全肯定する。心の内とは摩擦がある

しかしそこには自分がいないので、衝突しないことに価値はない

そもそも人間が一人ひとり違う以上、衝突は避けられない

「嫌われたくない」を例えるなら「プロの野球選手だがバッターボックスにもマウンドにもグラウンドにも立たない」というようなもの

「知らない誰かにも無条件に優しく愛していてほしい」というのは、「プレイヤーとしてサッカーで勝ちたいのに、走らないしボールにも触らない」ようなもの

嫌われろ、衝突しろ、衝突をどうするか扱え

こっちの方がいい

自分がいる(むしろ居ないと思いこんでいなかったか？)

他人もいる(むしろ居ないと思い込んでいなかったか？)

別に他人にいちいち喧嘩を吹っ掛けろとかそういう話じゃない

他人と自分が違わないことを前提にして考えるなという話

他人と自分が違ってて、それで干渉しないようにしたりするならそれでいい話

他人と自分が違うことを受け入れ、その上で干渉するのはいいという話(難しいね)

「好きの反対は無関心」という言葉があるが、嫌いであるからと言って好きということにはならない

しかし「好き」ということの中には相手のキモいところ、嫌いなところの対立を解消し共に歩んでいくというニュアンスが込められていると思う

私は人工物的な美しさが好きだ

ただ、人工物的な美しさと言っても、それは無機質であるとかインダストリアルであるとかに留まらず、うまく設計されたコードや、論文などで展開される調和の取れた理論など、言い換えれば機能美に近い

北広島のエスコンフィールドはモダニズム建築の最たる例の一つだと思う。「形態は機能に従う」(ルイス・サリヴァン)という考え方を徹底している

一方で、ポストモダン的(雑にいわゆる芸術的な感じ)な建築は、ユニークで面白いと思う一方、つまらなくて却って普遍的という印象を受ける

なぜなら、スケーラビリティや工業的価値と調和が取れていないからだ

世の中にありふれているものと同じで退屈だ

「美しさ」と「機能」の関係

美しさと機能の関係について考えていた

LGBTの話が浸透するようになった

ハラスメントに対する目線が厳しくなってきた

環境･社会に対するコンプライアンスの目線が厳しくなってきた

主張や立場への責任追及が厳しくなってきた

で、それはなぜか？

なぜなら、人々の頭が良くなったから

なぜなら、細かいことを気にするようになったから

理由と誤解されやすいもの

価値観が多様化したから

社会の複雑化によるもの

残念ながら、これらは理由や原因ではなく、結果の方

どうも腑に落ちない

今まで、そうじゃなかったのか？

RSSリーダーでRSSを読むことは何の本質でもない

インターネットに散らばった情報をインターネットに用意されたプログラムに従って取得するのではなく、誰もが望ましい形で収集･加工･表示(送信)するハックが本質だ

考えてみればテクノロジーに対するテクノロジーでいつも時代は進んできた

ソフトよりwebサービスが台頭するようになったのはなぜか

最初から手段ではなくサービスが本質だったから

webに集約される(一昔前はクラウドコンピューティングとか言われてたね)ことでいろんなデバイスからアクセスでき、また処理やストレージの集約化により社会レベルで見たときにトータルでのコストはたぶん減少する

アップデートも容易だね

Webに集約されることでサービスに対してのサービスが充実した

IFTTTとかGoogle Apps Scriptとか

Webサービスに対するメタテクノロジーが増えてきた

考えてみればSNSもメタテクノロジーだったのかも

昔はメールやIRCクライアントなど、コミュニケーションがプロトコルに依存していた

そうじゃなくてIRCクライアントを起動して何かキーボードで打って伝えたい人の心やつぶやきってこれだよね、というメタをSNSで発信するようになった

人の気持ちが生でインターネットに露出するようになった

生成AIが出現したよね

AIで世の中が根本的に変わると言ってる人も出てきた

テクノロジーの進歩として社会が大きく変わるとは思うが、私はそんなに｢今までのテクノロジーの進歩｣から逸脱した躍進が起こるとは思っていない

人の手で作られユースケースに適用されるので

以前、｢データサイエンティストとプロンプトエンジニアは食い扶持亡くならないと思う｣みたいなことをメモしたけど、それらがAIの台頭後もメタテクノロジーだと考えられるからだ

入力としてのデータ、出力としてのデータをメタに取り扱える仕事は、最終的に人間が取り扱う限りなくならないと思うので

今反省するとしたら、｢プロンプトエンジニア｣と書くとスケールが小さかったかもしれない。今はまだ賢いチャットボット程度の生成AIだけど、今後人間に近いぐらい入力が多様で大規模な情報になっていけば(当分はOSがその代わりを担いそうだけど)、生成AIの可能性はもっと広がっていくはずだと思う

そのAIの入出力をこれから設計してテクノロジーとして埋め込んでいくことについて、かなり広義のプロンプトエンジニア？というイメージを持ってる

今後テクノロジーがこうなってほしい

やりたいこと別にアプリを開いて、情報を見て、それを理解して組み立てて...をいまだこの時代に人間がいちいちやっている

最終的に一次情報に触れものごとを広義にエンジニアリングするのは人間がやったらいいが、最初のステップくらいはコンピューターに全部やらせておくべきだ