深津貴之のレビュー一覧
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印象に残ったのは、まず「メタゲーム」という考え方。
目の前のゲームでどう勝つかではなく、極端な条件を設定して、そもそものゲーム自体をずらして考える。今までの延長線上では出てこない発想を生むために使えそう。
二つ目は、「直感への集中」という考え方。
情報収集や整理、アイデア出しはAIに任せる。そのうえで、自分は「何か気になる」「こっちの方が面白そう」と感じる直感に集中する。AI時代は、全部を自分で考えるというより、AIが出したものの中から何を選ぶかが大事になってくる。
三つ目は、時間・人的資本・社会資本・金融資本を循環させる生き方。
お金で時間を生み、その時間を学習や人とのつながりに使う。そこで人的資本や社会資本を増やしていく。AIによって時間の使い方が変わると、生き方そのものの設計も変わってきそう。
四つ目は、SNSでの「アテンションのゲーム」から「クオリティのゲーム」への移行。
数字や注目を集めることだけを目的にするのではなく、自分にとって意味のある活動や、質の高いつながりをつくっていく。フォロワー数や反応の大きさよりも、そこで誰とつながり、何を生み出すかを考えたい。
最後は、「弱い紐帯の自動化と、強い紐帯の人間化」。
連絡や情報交換だけのような弱いつながりは、これからAIに任せられる部分が増えていく。その分、本当に大切な人とは実際に会ったり、話したりする時間を増やす。AIを使うことで人との関係を薄くするのではなく、むしろ大切な関係に時間を使えるようにする。この考え方が勉強になった。 -
Posted by ブクログ
◯本書の概要と核心
・「努力」の価値の暴落:生成AIの普及により、知識の暗記や地道な作業、一定レベルの文章・プログラム作成などのスキルは一瞬で代替可能となった。時間をかけて個別スキルを積み上げる従来の努力は価値を失いつつある。
・「メタスキル」の定義:個別のスキルそのものではなく、「ゲームの構造を捉え、ルールを書き換えたり、勝てる新しいルールを見つけたりする上位の力」を指す。正解を出す力より、自分が勝てる土俵(メタゲーム)を設計する力が問われる。
◯3人の流派に見る実践的メタスキル
・深津流「死なない構造設計」
-不確実性を整理し、リスクを最小化して壊れない仕組みを作る。
-「何が確実で、何が不確実で、どれが自分で動かせるか」を構造化し、AIに渡す「枝葉」と自分が握るべき「幹」を切り分ける。
・けんすう流「ゲームをずらす視点」
-既存のレッドオーシャンで競うのではなく、別の評価軸(Z軸)を加えて自分が無理なく勝てる土俵へシフトする。
-試行コストがほぼゼロになったAI時代を活かし、失敗前提で大量のアクションを試す「面制圧・多産多死」の戦略を取る。
・尾原流「信頼を複利で増やす仕組み」
-自身の思考プロセスや得意技を「モジュール化」してAIに代行させ、生まれた余力で人とのつながりやコミュニティを育てる。
-成果物を高速に社会へ発信・循環させることで、信頼を複利的に積み上げる。
◯資本の循環と「人間」の再定義
・3つの資本の循環:人生のリソースは「人的資本(個人のスキル・健康)」「社会資本(信頼・人脈)」「金融資本」に分けられる。AIに代替されやすい人的資本だけに執着せず、AIで浮いた時間を「代替されにくい社会資本(他者との信頼やつながり)」へと再投資して循環させることが重要となる。
・インテンション(意図)とナラティブの価値:誰もがAIで平均点以上のアウトプットを出せる時代だからこそ、「なぜそれをやるのか(意図・目的)」というインテンションや、一人称の実体験・人間臭いナラティブこそが最大の差別化要因になる。 -
Posted by ブクログ
深津式プロンプト索引
■ロールを与える
ChatGPTに役割を与えることで適切な回答を引き出す
■コンテキスト(文脈)を与える
どのような回答を求めているかの文脈を指示することで適切な回答を引き出す
■制約条件
回答を導く上での制約条件を定義することで適切な回答を引き出す
■出力フォーマットを与える
どのような項目で回答を記述するかを指定する
■プロセスを与える
回答の考え方などをステップで指定する
■Zero-Shot Prompting (例なし推定)
一発で回答させる単発の命令
■Few-Shot Prompting (少数例での推定)
回答例を与えてから回答させる
■ Information Retrieval(情報検索)
関連資料を渡してから回答させる
■Generated Knowledge Prompting
(知識生成プロンプティング)
前情報を生成させてから回答させる
■Chain of Thought (思考の連鎖)
考え方を与えてから回答させる
■Tree of Thought (思考の木)
複数のアプローチに分岐させて考えるよう依頼して回答させる
■ReAct (Reasoning + Acting)(推論+行動)
必要な行動と理由を考えさせてからそれを踏まえて回答させる
■Proactive Prompting (積極的な質問と推定).
足りない情報を質問させる
■Common belief and(一般論と)
一般論を回答させてから、一般論でないものを回答させる
■Score Anchoring (スコア係留)
回答を点数付けしてから、点数を指定して回答させる
■Virtual Parameter(仮想パラメーター)
点数と回答例を渡してから回答させる
■Virtual Vectorization(仮想ベクトル化)
点数と回答例を渡してから、その延長線上の点数を指定して回答させる
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Posted by ブクログ
AIを「多数の選択肢を出してもらい、その中から答えを選ぶ」だけではなく、まだ誰も気づいていない構造を見つけるために使うという考え方が印象に残った。あえて「ちょっと変わっている」と思うような視点をAIに出させる使い方は新鮮だった。
また、日報を単なる記録ではなく、「なぜ迷ったのか」「なぜその判断をしたのか」という途中経過まで残し、自分の思考の再現性を高めるために使うという考え方も、なるほどと思った。普段AIでつけている日記にも近いところがある。
これまでAIは無料の範囲で使うことが中心だったが、単に便利に使うだけでなく、人生を豊かにするためにどう活用できるのか。そろそろ真剣に考えてみてもいいのかもしれないなと感じた。