橋本大也のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
英語を本気で身につけたい人に向けて、著者が実践してきた「洋書の多読」を中心とした英語学習法を、具体的に紹介している実践的な一冊です。
挫折を防ぐ工夫として、「簡単すぎる本から始める」「オーディオブックを活用する」「書評を書く」「日常生活から日本語を追い出す」など、英語力を高めるための多彩なノウハウが詰まっています。
「10000時間」という学習時間は、非常にストイックで継続には相応の覚悟が必要ですが、本気で取り組めば確かに“英語脳”が身につくという説得力がありました。
私自身、この本をきっかけに簡単な洋書を読み始めました。また、本書で紹介されていた読書SNSサイトにも登録し、英語で書評を書くことにも挑戦しています。10000時間にはまだまだ届きませんが、これからもコツコツと学習を続けていきたいと思います。 -
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Posted by ブクログ
AIの専門家であるIT戦略コンサルタントによる、chatgptの使い方について述べた本。chatgptの基本的な解説の後は、使用例を体系的に説明している。実際にどのようなことができるのかがよくわかる。とても参考になった。
「グラフを作成して」と指示したときに、Phthonではなく、DALLーEが起動してデタラメなグラフ画像を生成してしまうことがあります。これを避けるには「DALLーEではなくpythonのグラフ描画機能を使って」とかよりテクニカルに「pythonのmatplotlib
を使ってグラフを作成して」のような頼み方をするとよいでしょう」p46
「GPT−4では日本語で約2万字程度を記憶する性能があるとされています。一度に出力できる文書量は、日本語で最大で800字ぐらいと考えましょう。この計算だと原理的には25回対話を繰り返すと、それ以前の内容を忘れていきます」p47
「政治的にはOpen AIにおいて開発者の中心にいたであろう英語圏、白人、リベラル派の価値観が強めに入っています。そうしたバイアスは日本語で使っているときにも表れるので、少し気をつけていたほうがようでしょう」p61
「生成AIは文章を読んで中身に問題がないか確認する能力があります。たとえば、企業のリリースや社長のスピーチの予定原稿を確認させて、コンプライアンス、ポリティカル・コレクトネス、ダイバーシティなどの問題がないかを確認させて、懸念事項を指摘させることができます（炎上の可能性を指摘してくれる）」p118 -
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Posted by ブクログ
沢辺さんの頑固（わざと？）さがおもしろかった。絶対折れないのね。。
「談話室沢辺」の文化通信社・星野渉さんの章がおもしろかった。DNPの出版書店グループ化に関しては、（合併された）当事者ですら知らない内容がたくさん盛り込まれていたので、さすがは業界紙！という印象。
この本に参加している方々は、出版業界の中でも異色の人たちであろうから、すぐにこの通り事が進むとは思わないし、期待される展望ですら思わぬ勢力により抵抗を受ける可能性もあると思う。たとえそれが崩壊に向かっていると、誰もが理解していたとしても、戦後の慣例を変えることは並大抵のことではない。おそらくすったもんだしている内に、ある時期にどどっと崩壊してしまう業界なのだろう。さて生き残らなければ！ -
Posted by ブクログ
私はまだまだ生成AI初心者だなあ。GPTsって知らんかったわ。
よく、「生成AIは使えねー」とか、「ハルシネーション起こす」とか言うけど、使う側のスキルも大きく影響するのだな。
たとえば、
・プロンプトは一気に書かず、分散させる
・一つのセッションでのやりとりは15回程度
（前のセッションの内容をファイル化してUL）
・計算をさせるときは「Pythonを使って」と追記する
とか。
また、プログラムを作ってもらうとき、ダミーデータも作ってもらうとは、なるほどだ。
AIに考えてもらうためのお膳立ては、自分で作る必要はなく、AIに作ってもらえばいいわけだ。
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Posted by ブクログ
本書は2023/2 時点の情報だ。
これまで3,4冊生成AIの本を読んできたが、個人的に1番使えそうな話が多かった。
・指示に目的、背景、やりたいことの具体性を入れると、よりよい回答がくる
・ファイル操作はExcelよりCSVの方がシンプルなので、分析の処理精度が上がる。
・回答が違うなら違いますと言うこと
・25回やりとりすると、内容を忘れる
・原則として１セッション１テーマでやりとりする。
・15回ほどラリーしたら、精度が落ちる前に新規チャットに移行する。
・前のやりとりはテキストに保存して、新規チャットで読ませてから再開すると、より深掘りできる。
・図や表は自分でやった方が早ければChatGPTに頼らなくて良い
話にまとまりがなく、あっちこっちいくような内容を投げてると、ChatGPTも人間も困るのは同じと感じた。
人間が未熟だとChatGPTも未熟なものしか返さないだろう。
相談役には使わず、あくまで作業をやらせる部下として扱いたい。
そうは言っても限界はあるので、相談や検討してもらうときもあると思う。
そのときは、返ってきた回答に「統計的には」と枕詞をつけて解釈・判断していきたい（基本的にchatGPTはイェスマンだと思ってる。）
よりよく活用するには、私自身も日々アップデートする必要がある。
その他特筆すべきこと。
◼️プログラムコード
プログラム補助の話は、どの書籍でも出てくるが、やはり会社の規定に反するレベルだと使えないため、サンプルコードでやりとりする方が良さそうだ。
使えるなら、GitHub Copilotでコードの最適化を試したい。
◼️スライド
個人的に練ったコンテンツをサラッとスライドにしてもらえると、メチャクチャ楽になる。
本書ではパワポにできるとあるが、私自身試してみて、まだ満足いくレベルで仕上げてくれない（2025/10現在）
他の生成AI（例えばGamma）に任せた方がいいかもしれない。
◼️日本語対応
英語の学習量の方が圧倒的に多いので、可能なら英語でやり取りした方が良さそうだ。
英語が苦手な人は、「英語訳してもらってから」お願いすると良さそうだ。 -
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Posted by ブクログ
「これが出来れば苦労しない」と反発して終わるよりはもう少し具体的に踏み込んだ本だった。新聞記事より簡単な小説の方が理解力を試され、それゆえに多読&英語取り組み時間の底上げに向く、と述べるセクションは読んでよかった。ボキャビルにはiKnowが推奨されているがそもそも向いてる人とそうでない人がいるだろうと割り切っているのが特徴的である。
自分自身は精読寄りで英語を読むことが多いので、この人のモードでも小説を読めるなら読んでおきたい。Japan Times, ニュースで学ぶ現代英語, 翻訳用学術書が今は手一杯だ。
2025-07-26再読:
(1) 『ニュースで学ぶ現代英語』と『The Japan Times』の２つは取り入れられるようになっている。
(2) スマホを英語化するのは自分は向いていなかった。どうしても日本語で知っておかなければ対応できないことが出てくるため。
(3) 「英語で考える」に書かれているトップ3はできていなかった。しかし自分の考えを英語にして暗唱することは試せている。
(4) Grader Reading や Who Is シリーズより自分の読みたいものの翻訳を優先している為、読むのは先になりそう。自分は自分の読む英語本がすでにある。
(5) ボキャビルとしてiKnow が推奨されているが、Anki で実際代替できている。ただしいつか試してもいいかも。語源も最近は6つの辞書+Geminiで対応中。
(6) リスニング系（Audible や動画）はめきていない。
(7) 「脳内英語教室」（p. 187）は、突然現れた匠の技。なかなか真似できないがこれこそ英文精読ということかと思う。同じことは『ラジオ英会話』2025のPractical Usage や自分で拾った英文でやってはいるが、ここまで徹底的にはできてないかも。そもほも暗記ができていない。「好きで、覚えられるだけ繰り返せる」のがおすすめとのこと。
(8) 「英語の書評」（p.196）も凄い。
(9) Grammarly と Quillbot ももう少し使い込みたい。 -
Posted by ブクログ
「チューリングの大聖堂」で名を馳せた科学史家による現代文明批判の書。18世紀、ライプニッツにより提案されるもロシアのピョートル大帝の興を惹かずに終わった「道徳と形而上学を正確な計算により解明する」というアイディアに仮託させ、「特定の主体ではなくアルゴリズムにより支配される現代文明」というセルフ・イメージの改訂を我々に迫る。
著者はまず人間文明を4つの時代に区切る。工業化以前の第1の時代、工業が発展した第2の時代、デジタル論理が席巻する第3の時代、そして現在の第4の時代だ。第4の時代では、アルゴリズムとそれを制御する一部の層が支配的であると一般的には考えられているが著者の考えではさにあらず、むしろこの時代は自然が支配権を握っていた第1の時代に引き戻されようとしている、という。本書はこの各時代における自然と科学の関わり合いを、主に北アメリカにおける先住民と西洋文明の邂逅と対立に二重写しにする形で描き出してゆく。
第1章から興味深くもやや冗長な文章が続くが、面白くなるのは19世紀のディストピア小説「エレホン」を題材に「創発」を扱う第7章から。著者によれば、機械による生命の置き換えに警鐘を鳴らすこの「エレホン」は単なる機械文明批判の書ではない。むしろ、生物の持つ知能というシステムが個々の細胞に内在する生物学的コードに随伴（supervene）して生じたように、機械の知能も個々の人間の知能に随伴して生じてこれを超越する、ということを喝破した啓蒙の書として扱われている。この人間を部品とした決定論的システムは、完全に決定論的ではなく幾分創造的で予期せぬ結果をもたらす。これが「創発」であり、つまり機械は自然と同じ発展性と創造性を有することになる。人間は機械に奉仕する形になるかもしれないが、それは必ずしも不幸なことではなく、自然に支配されていたアメリカ先住民と同様の豊かさを享受できるかもしれないのだ。
最終章ではこの著者の主張が、より抽象的な議論を絡めながら展開されている。まず、カントールの「連続体仮説」で主張される二種類の無限、すなわち離散的な「可能無限」と連続的な「実無限」に、それぞれ「デジタル・コンピューティング」と「アナログ・コンピューティング」が対応させられる。前者は非生物的な機械で用いられ、エラーや曖昧さを排除すべく各段階での厳密なデバッグを要するが、後者は生物による創発的な階層で用いられ、ノイズは許容されたまま確率的・統計的に処理される。
アナログ・コンピューティングは今日、生物神経システムを模した相互システム接続を前提としたネットワーク・コンピューティングに形を変えて現代のメインストリームを形成している。より上位の階層で支配的であろうとするアナログの力が、デジタルに代わって主流となりつつあるのだ。そこではコントロールする主体がいないにも関わらず、情報がそれぞれのネットワークにおける位置や役割に応じて自然発生的に制御され、他に影響力を及ぼす。システム自体が意味を持ち始めるのだ。
そうなると、機械が可能無限を、自然が実無限を担当していた第2・第3の時代とは異なり、このテクノロジー全盛の第4時代はこれらが混然一体となり、あたかも自然を模した自律的な機械によるデジタルコンピューティングが、より創造性に富む「理性」や「道徳」などのアナログ・システムを創発する第1の時代に回帰していくのではないか、というのが著者の主張だ。
ライプニッツの抱いた夢は、形而上的概念を数学的概念で表そうという「上から」の科学的態度を体現するものだった。著者はいわば「下から」、つまり自然そのものに内在する離散的な下位概念に随伴する形で連続的な上位概念が生じるという図式をもって、叶わなかったライプニッツの夢を体現しようとしているのかもしれない。