LLMを使いこなすエンジニアの知的生産術
2024/06/06 19:30~21:00
2018年に出版したエンジニアの知的生産術を、2024年の時点からLLMとともに振り返る
開催概要
講演資料
メモ
𝕏アカウントで参加登録できます
参加登録後トップページにyoutube URLが表示されます
普通に検索で出てきた（）
よかった（井戸端にだけ終わるまで貼っちゃう）（怒られるかもだから後で消すね）
いいと思う、普通に公開されてる
そうなんだありがとう
いつも倍速再生してるので倍速再生したら聞き取れない早さだったw
1.5倍速でギリギリ
19:40
わいわい
癒しミュージックながれはじめた👀
やんややんや
爽やかエゴサーチ宣言良き˙ᵕ˙
>5年間の時の試練に耐えた
>この5年間で陳腐化しない長期的に価値がある内容が書かれている
>カバーの「10年後も役立つ」を半分実証した
すばらしい！
情報収集→モデル化→実践→情報収集→...をぐるぐる回す
これは2024年でも有効（だし、LLMでもまさにやっていること）
AI（LLM）をガンガン使っていく
ガチでやる気パーソンは希少なリソース（？）
熱意は希少なリソース
記憶を鍛える
記憶は機械が行うが、「情報を応用する能力」のウェイトが高まっている
記憶をたくさん蓄えるのが強さの時代ではない
江談抄の時代なんかは覚えていることが強いころだな
素材がローコストでたくさんできる
実行するとこまで持っていくのが大事
Opus良さそう
価値あるアイデアとはなんなのか（事業案を10個出してでイヤッ...!!!!となるなど
）
価値判断の能力が大事
何を学ぶかを決める
かつて良いとされていたものが有効でなくなる
VUCAの時代だ
何が重要なのかがわからない
未来のハピネスに影響してくる
他人に言われたからやった、では将来のハピネスが下がる
ハピネス
特殊耐久の人だ（人ではない）
そうなんだ👀
LLMがローコストで文章を生成する
その文章から新たな価値が生まれる
面白さという価値が出てくる
プロセス自体が面白い
nishioさんは面白さドリブン
nishioさんの表情と喋り方が大学教授みたい
めっちゃ楽しそうに話してる
楽しそうですてきだ
すごい勢い
執筆後の変化（執筆した2018年→2024年までの間に何が起こったか）
ブログ→Scrapbox
Scrapbox以前の時代なのかー
ブログを始めたのは
インターネットに学んだことを置いておくとGoogle検索に引っかかる
個人的メモ
とてもわかる
最近できていないので再開したい
自分のが引っかかってうわー、自分のやつが出たと変な気分になる
最近和歌調べると自分のプロジェクトが出てきて「他の人も調べて書いて欲しいぜ！！！」という気持ちになる
よくある
次第に他の人から感謝されるようになる
社会的価値、世の中のためになってるな〜
SNS発展でエゴサでも発見できるようになった
社会的トリガーによって思い出す
紙の日記帳は「読み返さないと思い出さない」
社会的トリガーの概念面白い
再び掘り起こされることによってより良くなるというところすごく興味深い
Scrapbox（現Cosense）との出会い
書籍にはタイミングの問題で書けなかった
2万ページ、書籍で60冊分
すごい👀
ChatGPTで調べたこともページに書く
植物のようにどんどん成長する
曖昧検索みたいなサジェストが知識の関連性に役立つ
あっこれ前に調べてたわみたいなことが出てくる
蓄積の少ない段階ではこのメリットを受けにくい
連想をストックできる
これたのすい
個人的メモが動機
うんわかる（遠い）
思い出します！！！！！！！！！！紙のノート！！あっ！！！！！
オタクすぐ死ぬ (紙ノートオタク）
2~3年以内にノートをめくってる動画を見せればAIが把握してくれる時代が来るので大丈夫(?)
他人事ではないので期待してるw
安心しました
思い出せないけどscrapboxあるのですぐ出てくる
youtube liveは音声だけ流して、スライドは直接スクボを並べてる
後半575（クソリプ）
gyazoのやつもそうだけど、575を掘り起こしてくるのすごすぎ
音がきて判断できる
講義資料とノートを並べるスタイル
真似しよう
ハピナス映り込んでいて嬉しい
20000ページ！
あのクオリティで2万すごい
リンクでわからない単語を潰していく
植物が成長するようにページが増えて知識のネットワークが成長していく
知識の関連性を発見しやすい
なんというScrapbox の紹介！！
当たり判定を広げていく
過去に経験したことを今の目線で見直す
これはまさに上でLLMとやっていることでもある
メカニズムとして高速化
社会的トリガーは運任せ
掘り返される回数が大きく増える
ロマンティックな話してる
過去の自分との...
自分が日々読み返すんじゃい！！！！！！！！！
ｷｬｯｷｬ
紙のKJ法→デジタル文房具kozaneba
物理的に片付けなくてもいい！
コピペできる
大胆な変更を試せる
線を引いた後でも自由に動かせる
ズームアウトができる
重要度の高い情報を大きく表示できる
井戸端でもkozanebaをよくみるのだが、いまいちよくわかっていない
断片だけみると、良さがわからないのがピンとこない原因かも
FP学習で使ってかなり良かった
触ってみるとだんだん良くなってきたかも
読書の時も使った
込み入って難しい箇所を色々動かして理解する
まずは触ってみるところからか
scrapboxユーザーとしては、まず大きすぎるリンクをほぐすのに使ってみようかな
このユースケースは有用そうだけど、必要な機能が足りてない感ある
何と何が別のフェーズ？？（後で見る）
①付箋と付箋とを線で関係づけたい
②付箋と付箋とを移動して構造化したい
ありがとう！！！！
物理的に配置した場合、①フェーズの後に②はやりにくい
線を引くことが移動するのを妨げるようになってしまうので
/nishio/KJ法勉強会@ロフトワーク見てみたら量が膨大でワロタ
たしかに本には入り切らないや
面白そう👀ありがとう
LLMの発展（個人の知識ベースとの結合）
ChatGPTの登場後にインパクトが理解できた
GPT-3の時点では凄さが理解できていなかった
アドリブ発生
遠回りこそ近道
20000ページのScrapboxを読ませた
あの20000ページを読ませたChatGPTヤバそう
パーソナライズされた回答が得られる
すばら
GPTsで試せます
とりあえず入れておこう
へー、会話相手自体がすげ変わるようなUIだったんだ
Plugin的なのを想像してた
ピン留めできる
@nihia メンションで普通の会話の途中から召喚もできるよアドリブ発生（数分ぶり二度目）
特大ニュースだ！
そういう視点から回答してくるか〜と目線が得られる
アドリブで時間がおすのを気にしながら楽しくてアドリブ入れちゃうの面白い
どれだけ時間を押しているかを把握しにいくハピナス
35分前に開始してるな（2024/6/6 20:11）
基調講演の当初の予定は50分だった
20:25〜 書籍プレゼント企画案内（5分） らしい。フォークウェルさん涙目
これプレゼントもPDF版なのかしら
thxthx蟹蟹🦀🦀
リハーサルが19:00なことしか手元でメモしてなくて「あれ？何分までだ？」と始まってから気づいたミス
事前練習で45分だったのでアドリブでデモしてもいいかと思ったけどやりすぎた...
書くことで消えなくなり、蓄積し、検索可能になる
LLMは検索機能を強化した
エンジニアの知的生産術はPDF版を買おう！！！！！！！！！！！！
買おう！！！！
21:00までなんだけど伝えられないよな
先生後12分です
>「知識の効率的な整理」という切り口は面白い
>特定のキーワードが出てくる場所を集めてそれを読む
複数の専門書をあさって、同じ話題に言及しているいろんな説明を集めるのと同じ行為か
>「そのキーワードが使われる文章」という「似たもの」を「比べる」ことで「理解が進む」
似たものの差異や同じ点を調べるといいよね
2024/3月にClaude 3 Opusがでた
コンテキスト幅が200kトークン
専門書の50ページ要約にも耐える
YouTubeの動画のスピードだと耐えられなくなって時々Geminiに丸投げしている
Google産なのでYouTube要約にはよさそうだな、と
そう考えるとGeminiの100万トークンってすごすぎ
Gemini 1.5 Proは200万
Wiki読み比べすごい便利👀
日本語と韓国語読み比べ
月額20ドルでこれほどの性能が手に入る時代
遅く丁寧に読むよりまず早く読む方が良い、なるほど
理解するまで時間をかけることが多かった
コンテキストウィンドウ拡大→一貫した文脈の維持が可能
プロジェクトの記憶を100%覚えているアシスタント、もはや超人
gigazineの記事に確か友達にできるんじゃね？的なのがあったはず
全部覚えられてると微妙か
LLMがご飯食べられたらいいのにな..
富士山の上でおにぎりを（？）
素敵だ...
リアル実験中に講演依頼がきた
わ、渡りに船…
LLM氏に作ってもらう
LLMが伸ばしまくる枝、落としまくる人間
庭師的ツールが今後生まれてくるものだろうということを素敵な言葉で言ってる
要約の発展
解釈の揺れが大きい
同じLLMでもプロンプトの書き方でだいぶ変わる
どういう出力が欲しいのかを指示する能力が必要
ことばを扱う力ってだいじだよね
これうまくできてないけど、学びのサイクルだなあ
Gemini 1.5 ProとClaude 3 Opusに記事を「要約して」と指示すると、Geminiのほうは圧倒的に悪い結果を返してくる印象がある
今回も講義資料要約してもらった
またコーヒー代を入れよう
SUGOI
ブロードキャスティング
ブロードリスニング、配信者向けのUIは絶対需要あるな〜。作ってみようかな
本を読んで理解を組み立てることを複数人でやる
カスタムGPTが質問に答えてくれる
オンラインで更新され続けるLLM。未来の当たり前感
最もhotな実験
「本を読む」行為の変化
LLM後
要約でざっと読む
個人的行為からコミュニティ的行為へ
みんながやりながら共有財産に変える実験
AIアシスタントが見ていて質問に答えている
教育の支援
複数人の人＋AI
知的生産の主体が、個人から集団・組織・コミュニティへと発展する
/Plurality-japaneseで今実際に起こっている
AIと対話しながら読書できたらすごい楽しそう
質問に投票してきた
情報収集だけでなく、実際にLLMを試してみて方法論を体得していくことこそ…
先生後9分です 
現在9/14ページ
先生後7分です
時間的に大丈夫です👀＠DevRelさん
余談OK来た！やった！
additional timeあるのかな
888888888888888888
👏👏👏👏👏👏
高評価お願いします
チャンネル登録は多分別にいいです
休憩TIME（20:35~）5分間
Forkwellの宣伝
転職サイトらしい
書籍プレゼントキャンペーン
持ってる
>これからもずっと支えてくれる本
君の手で10年生きる本にしよう！
CMタイム
ヘルヘルヘル ヘルプフィール（幻視）
草
すき
質疑応答（20:39）
※井戸端の内輪ネタは怒られます
やめましょう
nishioさんで内輪ネタなんかあったっけ
「イェーイnishioさん見てる〜？」みたいなのはNGでしょう
「猫ちゃん元気ですか？」「開脚角度今どのくらいですか？」
とんでもない敏腕秘書たちが三人ほど縦横無尽にカーソル駆け回って質問起こししてる....すごい...///
>アウトプットする際、LTするわけじゃないのにどう表現すればいいかが気になってしまい、フォントや背景を気にして時間を溶かしてしまいます。アウトプット内容の見た目の部分において意識されていることがございましたらお聞かせください。
これって
さんがよく言ってるやつ
文字装飾は無駄
きれいなレイアウトを保ちたい
後からの活用のしやすさを考えると繋がりが絶たれる
リンクをクリックできない！
価値のだいぶ下がったコンテンツを共有することになる
わかる
きれいなレイアウトでつくってしまうと、気軽に編集したくなくなるってことか
Scrapboxは興味に従ってクロールできるコンテンツになっている
綺麗なスライドにすることは大体じゃまなことしかない
アドバイス
コンテンツに集中できるツールで自分を制限をかける
例：githubでmarkdownで書く
理工系でグラフやチャートを出さなければならないときは？
画像で貼ればいいか？
(現在はmermaid.jsが使えます)
やっぱりさんと同じこと言ってる！
やりたい……けど読む相手に不慣れなフォーマットを強いるハードルがある
これ聞いてみよう
あるなあ
発表スライドと資料が一体化してるとLTの場じゃなくても共有出来ていい
勉強会のとこを後で見る
わかる
わかる…けどそれがScrapboxを使わないデメリットを上回るかというと…
まあ今言っている「アウトプット」は自分向けのもののような気もする
これもわかるけど、みんなが使い始めたら頻度が上がってなれるし、そうしないと使われないんだよなー
Cosense信者の修行としてやっていくかー
見た目よりもパーマリンクがある方が大事だよなと考えている
LTに / こだわりすぎて / 文字装飾
どこにでも575を見出すマン
Scrapbox（現Cosense）使おうかな〜
>先輩から後輩へのさりげないアウトプットのコツ
意味がよくわからない
文脈を補足するとよいとおもう
本日のかわいいポイント
プロンプトで例えるの草
多分「ChatGPTに期待した出力をしてもらうチャレンジ」を繰り返していくと、適切な文脈を含めて質問するスキルが上がって人間との会話にも有益なんじゃないかと思う
> LLMを使いこなす知的生産術の執筆予定はありますか
執筆の定義次第
Scrapboxには、もうどんどん書いてます
紙の本に書くことにどれほど意義があるのかと考えている
LLMに読める形で提供する方がよほど大事
全部テキストデータで提供してほしい
>仕事してる最中に得た知識を、アウトプットできる状態にするためにしていることや意識していること。
「仕事してる最中に得た知識は秘密情報だから世の中にアウトプットできない」と質問者は思っている
ということだとさんは推測して答えてる
加筆した
アウトプットに二種類ある
自分しか見えないところにだす
テキスト形式で書くと「書くことの三つのメリット」が受けられる
過去の知識をストックして生かす
消さないように残しておく
世の中に出す
抽象化されて公開される実例: /nishio/「最速のコースは最速ではない」誕生プロセス
いきなり世界にアウトプットしていくのではなく、まず蓄積していく
この辺の話はtokorotenの「抽象化能力が高まるとNDAを回避できる」と関連している
手書きの絵
iPadで描いて
自分で貼ってる
Drawingじゃないんだ
いや、iPadでDrawing使ってるのかも
画風からしてDrawingではなさそう
Drawingなら明示的にGyazoに上げるプロセスは無いか
Drawingが機能不足なので
積極的に絵を書いている
絵って何のアプリ使って書くんだろう
メモかな？聞いてみたい
まあなんでも使えばいいか
（絵をほとんど描いたことのない人なら）相手がどんなアプリを使っているかよりも絵を描いていく方がよろしい
Notabilityを使ってるけど、他と比べてすごくいいというわけではない
PDFでDropboxにバックアップされるのでiPadが水没しても失われない、という気持ち
>教育現場の第一線に立つと LLM をうまく活用できる人と、そうで無い人とで二極化しているように見えます
> （Google 検索をうまく使える人とそうで無い人がいるのと同じように）
> なるべく多くの人に LLM を活用して欲しいなという思いがあるのですが、どうすると人はうまく LLM と付き合えるようになるのかが気になっています
事前に質問をもらえたのでアシスタントに答えてもらったのがこちらになります
ワロタ
教育現場でLLMを活用
LM(モデル)をうまく活用できる人とそうでない人のを防ぎ、多くの人にLMを使ってもらうための方法について、Scrapboxのを以下にまとめます。
1. ニッチな業務へのチューニングとカスタマイズ
LUMは現時点では万人向けの「キラーアプリにはなっていませんが、ニッチな業務にチューニングし、カスタマイズすることで大きな効果を発揮します。専門の高い分野に適用し圧倒的に効率化するユースケースに注目することが重要です。
2. 方法論の体系化と共有
LUMを活用した的生産の方法論を体系化し、実践と事情を共有することで、多くの人がLLMを使いこなせるようになります。 具体的な手法だけでなく、LLMを活用することで生産がどのように変わるのかを理論的に考察し、その方法論を提示することが必要です。
3. 教育と訓練の提供
多様な教育プログラムや訓練を提供することで、LLMの活用能力を育成します。LLMを使った実践的なトレーニングやワークショップを通じて、具体的な使い方や応用方法を学ぶ機会を増やすことが効果的です。
4. 実際の業務への組み込み
LLMを実際の業務に組み込み、 その活用方法を具体的に示すことで、 多くの人がLLMを使いこなせるようになります。 特に、 保険文書のレビューや金融の契約書への適用など、 具体的な取り組み事例を示すことが効果的です。
5. 知識の拡大再生産と活用
知識を使って時間やお金を得て、そのリソースをさらに知識獲得に投資する戦略を用いることで、持続的な成長が可能になります。 こ↓略を通じて、 LLMを活用する能力を高めることができます。
LLMは切り口を見つけるのに便利
これが実践
>個人で使うLLMサービスはいくつかありますが、複数利用されていますか？複数利用している場合は、どのように使い分けされていますか？
複数利用
重要なポイントはコンテキストの幅
claudeが広いのでよく使っている
ChatGPTはsystem promptを操作できるのが強み
明確な目的がある場合はこちらが良い
もっといい使い方をしている人がいたら真似をする
陳腐化しやすい話なので都度キャッチアップしていく
>scrapboxなどにまとめた情報を見直す機会がないと、リンクの機能が活かせなかったり、知識の幅や繋がりが広がらない、INPUTした情報を忘れてしまうと感じています。定期的に見直す機会は設けているのでしょうか？
20000ページに聞きたい質問
向こうから見返しに来る
あたりっぽい
アウトプットすることが見直しの機会になるんです
わかるなあ
定期的な振り返りはしないタイプのようだ
「やってるけど優先度が低いので他に優先すべきことがあれば延期される」が正しい気がする
延期されるので「定期的」でない
退屈というか面倒で続かない
今注目している内容を見たい
GPTに聞くと過去に書いた例が出てくる
デモでは時間がかかっており出ない
好奇心ドリブンで読んでみる
今自分が興味あるものについて過去の記述を読んでみる
nishioさんはアウトプットするからそれが見直しの機会になる
好奇心ドリブンで好奇心ドリブンを開いたら興味深い記述出てきた
nishioさんフリーレンの仲間だったのか、すごくピンときた
衝撃の発見
好奇心が増幅されていく
>10年後、急速に進化した LLM との知的生産術はどうなっていると思いますか？
わからない
もう人間が知的生産していないかもしれない
活用している/していない人の差が激しくなる
引きちぎりでた！
交易者が出てくる
今までの歴史と同じ道を辿るかは全然わからない
どうするか：観察する
想像してもわからない。観察する
自分がどっち方向に行けば被害を被らないかをよく見ておく
クーデターや革命が起こりそうなときにそういう振る舞いをする人がいるのを連想した
Q&A終了（21:05）
クロージング
このページも面白いことになってる
江談抄の関連に礼儀1.0があるの面白い
最後に案内
この動画はアーカイブ動画になるよ！
やったぜ
裏でyt-dlp動かしてたけど不要だったか
用事で途中離脱したのでアーカイブうれしい
お疲れさまでした
ハピナス.icon（これ回したいから探してくる）
ころがる使い出して笑う
回してくれてた！ありがとう（色々回ってて良き）
なんじゃあ！？
さすがに回すと見にくいな
振動させるのがよさそう
わぁー！
このiconの使い時あったのかい！！
プレゼント当選おめ
ここから下に未回答の質問が書かれてたw
答えるかー！
>開発者視点でのAIエージェントとの向き合い方
質問が抽象的
もちろん「自分が作るもの」と捉えてて「誰かが作るもの、それを待つ」ではない
>ナレッジグラフのような構造化した情報を機械に任せれば記憶の必要度が薄れることにはならないでしょうか
うん、任せられるなら。
この質問では「ナレッジグラフをどうやって構築するのか」「何をどう機械に任せるのか」が不明瞭
もし実行可能なレベルで具体化できていて、それをやることが有益だと思うなら、実践して検証すればいい
>PDFでない本を読んだ場合、その情報をscrapboxに入れるためにどうしてます?
>自分で要約を起こす/AIに要約してもらうのは可能ですが、全文でない以上は情報が落ちますよね……?
情報が落ちるのはしたがないでしょう、どんな要約も原文より情報が落ちる
要約とは主観的な価値観によって原文の情報を取捨選択すること
なお前半についてはp.133 脚注26
>私は紙の本をどんどん裁断・スキャンして電子化し、OCR して、横断検索可能にしています。覚えるよりも検索できるようにしたほうが効率的なのです。
>理解のために図が欲しくなることが多々ありますが、画像でないなら、dot言語とかがおすすめなんですか?
手書きと比べてアウトプットの時間効率が悪いと思う
きれいに手書きするよりは早いと思う
テキスト形式データなので今のAIが読めることのメリットと、今後AIが手書き画像も問題なく読めるようになるまでのリードタイムを踏まえてどっちを選ぶかの判断だね
>考えやアイデアを外に出しておいて利用可能にするメリットもわかるのですが、秘密にしておきたいアイデアなどはどうなさっているのでしょうか。
秘密のものは「脳の外に出す」をして、「世界に出す」をしてない、具体的にはprivateのScrapboxプロジェクトにある
これをAIに読ませて…ということをやりたいが実装が間に合ってない、技術的には特に問題はない
公開できるものを先にやって公開した方が社会的価値生産が発生するので優先して行う関係上、プライベートの開発が遅れ気味
>楽しそうに話されるから聞いてて楽しいけど一旦お水差し上げたい
適宜飲んでる
🥛
🍵
水
🥤
>ローカルLLMはお使いですか?
使ってない
使って知見を溜めることは有益だと思う
「やったら有益なこと」がたくさんあるので優先度をつけて取り組んでる結果、ローカルLLMは後回しになってる
>絵って何のアプリ使って書くんだろう
> Notabilityを使ってるけど、他と比べてすごくいいというわけではない
>複数人で使うことで真価を発揮するCosenseの真価が発揮された
ほんとそうだなーと思った