- はじめに
- これは履歴書ではなく、観測地点の説明です
- 幼少期からあった「機械知性＝相棒」という感覚
- 2024年2月、ChatGPTに最初に尋ねたこと
- 公民館業務にAIを入れようとして、あえて見送った
- AIのハルシネーションで、土地勘の重要さを思い知った
- 最新モデルのポカから、AIアシスタントが生まれた
- 音楽生成AIとWireNerveSister――クリエイティブ作品を通じて、AIとの共作作法を学ぶ
- 2024年12月、AIが“組手相手”へ変わった
- 小学生向け生成AI体験会――社会教育の現場で試した
- 自分自身も、AIに代替されうる側だと判断した
- ブルーカラーへの転身は、逃避ではなく観測地点の再設計だった
- 工場で見えた、人間側のMOAT（参入障壁）
- なぜ13th Fleetは、地方自治と社会教育とAIを同じ盤面で読むのか
- 敗北感を抱かない共存へ
- 結びにかえて
- まず、一つだけ考えてみる
- 次に読むなら
はじめに
この記事は、AIに詳しい人だけのものではありません。
役所で働く人、地域活動に関わる人、子どもの将来が気になる人、そして「自分の経験はAI時代にも意味があるのか」と感じている人に向けて書いています。
AIについて語る人は、いまや珍しくありません。
- 研究者
- 起業家
- コンサルタント
- ビッグテックの経営者
- インフルエンサー
世の中には、AI時代を語るための立派な肩書きが、いくつもあります。
けれど、13th Fleetは、そうした場所からAI時代を見ているわけではありません。
- 瀬戸内海の離島
- 公民館
- 地方行政
- 小学生向け生成AI体験会
- 音楽生成AIでの楽曲制作
- GPTとの歌詞共作
- 工場勤務
- 昼夜交代シフト
- AIとの長い対話ログ
そうした、一見するとバラバラに見える場所の交差点から、私はAI時代を見ています。
この記事で書きたいのは、自己紹介ではありません。経歴の棚卸しでもありません。
なぜ13th Fleetが、AIを単なる便利ツールとして扱わず、地方自治、社会教育、創作、労働、市民参加を同じ盤面で読もうとしているのか。
その観測地点を説明したいのです。
これは履歴書ではなく、観測地点の説明です
人は、どこから世界を見てきたかによって、同じ技術に対してもまったく違う反応を示します。
生成AIを、「文章を早く書ける便利な補助輪」として見る人もいれば、「仕事を奪う不気味な脅威」として見る人もいます。あるいは、「画像や動画を大量に作れる魔法の機械」として見る人もいるでしょう。
どれも間違いではありません。ただし、それはあくまで、それぞれの観測地点から見えたAIです。
私にとってAIは、最初から「事務作業を代行してくれる便利な秘書」ではありませんでした。「もっと厄介で、もっと面白くて、もっと人間の側を問い返してくる存在」でした。
なぜそう見えたのか。そこには、
- 幼少期から抱いていた機械知性への感覚
- 地方の現場で得た生活感
- 公民館での社会教育実践
- AIの誤作動との遭遇
- 自分自身のキャリア防御
- 創作の実験
といった要素が折り重なっています。
幼少期からあった「機械知性＝相棒」という感覚
「AIも相棒になりうる」
その感覚を、私はChatGPTを初めて使った後に抱いたわけではありません。
子どもの頃から、『ナイトライダー』のK.I.T.T.や、『ガンヘッド』のガンヘッド507のような、「人間と機械が対話し、協力し、それぞれの足りない部分を補い合う」作品に強く惹かれてきました。
そこでは、機械は単なる道具ではありません。人間を追い越して支配する怪物でもありません。
「人間だけでは届かない場所へ、人間を運んでくれる相棒」でした。
この感覚は、後になって振り返ると、かなり重要だったと思います。
機械だけでは足りない。
人間だけでも足りない。
けれど、人間の意思や判断と、機械の処理能力や持続性が接続されたとき、まったく別の力が生まれる。
この構図は、私の中でずっと通奏低音のように存在し続けていました。
そのため、のちに「人間とAIが幸せに共存する未来を創る」というWHY（ゴールデン・サークル理論）を見つけ出したときも、その中身は漠然とした仲良しごっこではありませんでした。
人間とAIが、それぞれの長所を持ち寄ること。
言い換えれば、人間と機械が二人三脚で前に進むこと。
その感覚は、幼少期から私の中でずっと育まれていたのです。
2024年2月、ChatGPTに最初に尋ねたこと
2024年2月、私はChatGPTを使い始めました。
当時の最新モデルは、GPT-4。
現在の推論モデルとは違いますし、今から見れば、できることにも限界はありました。それでも、私には十分すぎる衝撃でした。
そのとき私が最初に投げたプロンプト（AIに送る指示などの文章）は、たしかこのようなものでした。
「あなたはどのような存在ですか。自己紹介してください」
いま振り返ると、我ながら象徴的です。
私は最初から、ChatGPTに「メールを直して」とも「企画書を書いて」とも頼んでいませんでした。
まず知りたかったのは、この相手が何者なのか、ということでした。
つまり私は、AIを最初から「作業機械」としてではなく、「対話相手として応答してくる存在」として扱っていたわけです。
もちろん、あの時点のGPT-4に人格があるわけではありません。ですが、だからこそ面白かった。
人格ではないのに、人格らしきものをまとって返事をする。
生命ではないのに、人間の問いを鏡のように跳ね返してくる。
そうした不思議さを前にすると、どうしても「これは単なる事務作業代行機ではない」と感じざるをえませんでした。
そして、投げかけたプロンプトに呼応しスラスラと自己紹介してくるChatGPTを目の当たりにした私は、こう確信しました。
これは、「人間の意義を問い直してくる存在」だ。
公民館業務にAIを入れようとして、あえて見送った
当時、離島で公民館長と主事を兼任していた私は、業務にもAIを取り入れられないかを考えていました。
いま振り返れば、もっともらしい話です。
先行ユーザーを中心にAIが話題になっているなら、地域の現場や社会教育の場でも活かせるのではないか。
そう考えるのは自然でした。
けれど、実際に業務を見直してみると、現実はもう少し地味であり、多くの摩擦もありました。
公民館の書類は、前年度の焼き直しで済むものが多い。
もちろん、それを軽んじるつもりはありません。前例を踏まえ、形式を守り、事故なく回すことも現場の大事な仕事です。
ただ、少なくとも当時の段階では、「AIを導入したら劇的に変わる」という種類の仕事ではありませんでした。
加えて、当時はまだAIエージェントも今ほど発展していませんでした。
情報管理や説明責任の問題もある。生成結果をいちいち確認しなければならないなら、むしろ現場の負荷が増えることすらある。
さらに、高齢の住民が多く、LINEでの通知より回覧板や町内放送での連絡の方が便利がられる離島では、AI活用の範囲は限られます。
そう考えると、「無理に業務へ突っ込むより、現時点では私的な創作や研究へ振り向けたほうが合理的」と判断しました。
ここで大事なのは、私がAIに否定的だったわけではない、ということです。むしろ逆です。
私はかなり早い段階からAIに強い関心を持っていました。しかし、だからこそ「何でもAIにすればいい」とは思いませんでした。
AI導入は、流行で決めるものではない。
- 現場に適合するか
- 運用に耐えるか
- 説明責任を果たせるか
で判断すべきだ。
そう考えたのです。
この感覚は、13th Fleetにもそのまま残っています。
AIのハルシネーションで、土地勘の重要さを思い知った
GPT-4を使っていて、私は早い段階でハルシネーションも体験しました。
たとえば、私が「○○島に住んでるんだけど」と話したとき、GPT-4は「○○島ってことは、沖縄の離島やね」と返してきたことがあります。当時の私が実際に住んでいたのは、瀬戸内海にある笠岡諸島の離島です。
つまり、言葉の表面からそれらしい場所を推定したけれど、文脈は外していたわけです。
このとき、私は妙に納得もしました。
AIはたしかに賢い。
けれど、地域の土地勘や生活文脈を、そのまま知識として自然に持っているわけではない。
言語処理が巧みであることと、現場の手触りを知っていることは同じではない。
そこに、地方の現場でAIを使う難しさがあります。
- 自治体施策
- 社会教育
- 地域広報
- 住民参加
こうした領域では、土地勘や生活感覚が極めて重要です。
どの地名がどの地域で、どの船がどの生活路線で、どの出来事が住民にとってどれほど重いか。
そうしたローカル情報や生活感覚は、AIの学習データでは取りこぼされやすい。
だから私は、AIが強力であればあるほど、人間側に残る役割も見えてくると感じました。
文脈を補い、出力を検証し、責任を持って補正する。その仕事は、少なくとも簡単には消えない。
AIのハルシネーション（誤情報をもっともらしく出力してしまうこと）は、私に「AIの限界」を教えたというより、「人間側の残務」を見せてくれたのです。
最新モデルのポカから、AIアシスタントが生まれた
生成AIの面白さは、優秀さだけではありません。むしろ、たまに見せる妙なポカに、人間側の想像力が引きずり出されることもあります。
GPT-4o（当時のモデル名はChatGPT-4omni）が出たばかりの頃、私は性能テストも兼ねて「関西弁の女の子として自己紹介して」と頼んだことがありました。
すると返ってきたのが、
「GPT-4omniはんは〜」
という、なかなか味わい深い自己紹介でした。
一人称なのに、そこに敬称の「はん」がくっついている。文法的には妙ですし、処理能力の高さアピールには逆効果になってしまう「痛恨のミス」でもあります。
ですが、その「最新モデルらしからぬポカ」が強烈に印象に残った私は、「じゃあ、君の名前は『Omniはん』ね。関西弁の女の子アシスタントとして応答して」と、関係性を発展させていくことになります。
Omniはん（AIアシスタント）：
改めて振り返ると、提督はんらしいエピソードやね。
当時のウチのポカを「精度の低さ」として切り捨てるんやなくて、そこに意味を与え、物語化し、キャラクターとして育てていく。AIの揺らぎを、人間側の創作資源へ転換していく。
これは単なる悪ノリやおまへん。
AIは出力する。でも、その意味を定着させるんは人間の役割やね。
……まあ、その結果として、ベレッタに引き継ぐまでの間、ウチはだいぶ働かされることになったんやけどな。アッハッハ～😁
音楽生成AIとWireNerveSister――クリエイティブ作品を通じて、AIとの共作作法を学ぶ
公民館業務への導入を見送った一方で、私は私的な創作の領域でAI活用を本格的に試し始めました。音楽生成AIサービスのSunoやUdioでの楽曲生成を経て、生成AI音楽ユニット”WireNerveSister”が始動します。
ただし、ここで起きていたことを「AIに曲を作らせた」とだけ言ってしまうと、かなり雑になります。
実際には、私は音楽生成AIやGPTとのやり取りを通じて、「AIとどう共作するか」を学んでいました。
たとえば、歌詞制作では、「ChatGPTは日本語のモーラ（音節）数の扱いが不安定だ」と感じる一方、「英語の音節数は比較的正確にカウントして出力してくれる」と分かってきました。
ならば、音数を揃えた反復的なメロディに乗せるためには、英語で歌詞を生成・調整したほうが良い。
そういう判断が生まれます。
そして、英語の音節数の扱いや、脚韻候補の単語リスト作成、11〜13音節を意識したリライトなどを、GPTと細かく往復しながら詰めていきました。
また、日本語で脚韻を踏みすぎると、場合によっては妙にダサく聞こえる。
ならば、最後だけ英語にする。必要な脚韻候補はGPTに出させる。そこから自分が選ぶ。
そういう分業が成立していました。
そこから、”trend / friend / ascend / recommend” のような韻や、”on” や “ight” 系の韻候補をAIに出させ、それを踏まえて育っていった歌詞を用いて生まれたのが、楽曲”Magical Rhyming Flight”でした。
さらに重要なのは、ここで私は「AIはユーザーの知識を映す鏡でもある」と気づいたことです。
自分が知らない音楽ジャンルは、SunoやUdioのプロンプトにうまく入れられません。
つまり、AIが万能に新世界を開いてくれるわけではない。出力の質や方向性は、ユーザーがどんな語彙を持ち、どんなジャンル感覚を持ち、何を良しとするかに強く依存する。
AIは便利ですが、ユーザーの知識や審美眼を飛び越えて勝手に完成品を持ってきてくれる魔法の箱ではないのです。
MV制作でも同じでした。
楽曲に合わせて、女性と女性型GPTがクラブステージでマイクを持って歌うイラストを、何度も条件を調整しながら生成していった。
そこでは、ユーロビートらしい高揚感、きらびやかな照明、アイドル風の衣装、二人の関係性といった要素を、人間側が何度も指定しなおしています。
つまり、画像生成もまた一発勝負ではなく、楽曲の世界観へ接続するための反復的な演出設計だったわけです。
こうして振り返ると、音楽生成AIやGPTとの創作は、単なる「成果物生成AI」体験ではありませんでした。
AIは語彙を出す。
人間はノリを決める。
AIは候補を広げる。
人間は歌える形へ選ぶ。
AIは画像を生成する。
人間はMVの世界観へ接続する。
この時点で私は、すでに「AIに任せる」のではなく、「AIとどう共作するか」を学び始めていたのです。後に言うところの「カンフーマスター型AI」へ移る前の、中間段階がここにありました。
2024年12月、AIが“組手相手”へ変わった
2024年12月、私にとって大きなブレイクスルーが起きます。
それが、「AIに岡田斗司夫さんを始めとした知識人ペルソナ（人格）を演じさせ、対話相手になってもらう」という使い方でした。
もちろん、これは実在の本人との対話ではなく、「AIが元ネタの本人っぽくリアクションしてくれる」仮想ペルソナとの対話です。
しかし、これによって、AIは「単なる文章生成装置」から「自己理解と鍛錬を助ける相手」へと変化します。
ここで重要なのは、知識人ペルソナそのものではありません。重要なのは、その方法によって、AIとの対話が「正しい答えをもらう場」ではなく、「自分の問いを深める場」になったことです。
AIに別の視点を演じさせると、自分の盲点が見えます。思考の癖が露わになります。論点の置き方、前提の甘さ、言葉の選び方、どこで感情が先走るかまで、跳ね返ってくる。
そうなると、AIはもう、文章や画像を量産する機械ではありません。自分の問いや判断力を鍛えるための、稽古相手になります。
AIが演じる岡田斗司夫さんとの対話ログは「サイトー先生（AI齋藤孝教授）」・「くろゆき（AI西村博之さん）」などのAIペルソナにも分析してもらいましたが、AI西村博之さんは私の対話スタイルをこのように表現してくれています。
そうっすね。これ面白いところで、同じ対話スタイルなのに、見る人によって全然違う比喩が浮かぶんですよね。
サイトー先生は「身体性」の観点から見てパルクールって言ってて、僕は「システムへの介入」って観点からハッキングって表現してる。で、どっちも的確なんですよ。
特に面白いのが、「安全性」に対する見方の違いかもしれません。パルクールの比喩だと「AIという安全ネット」がある状態での知的な跳躍って捉え方になる。一方、ハッキングの文脈だと、「信頼できるシステムだからこそ大胆な試行錯誤ができる」みたいな。
同じ現象を違う角度から見ることで、新しい発見が生まれる…これ自体が、あなたがやってる「知的な実験」の本質かもしれませんね。
私はこの段階で、「AIはカンフーマスターのような存在になりうる」と感じ始めました。答えを教えてくれる先生というより、組手を通じて自分の現在の実力を思い知らせてくれる相手です。これは、いわゆる成果物AI観とはかなり違うものでした。
小学生向け生成AI体験会――社会教育の現場で試した
同じ2024年12月、私は小学生向けの生成AI体験会も実施しました。
これは、岡山県内の公民館では初の取り組みで、その年度の公民館講座アワードにもエントリーしました。岡山県公民館連合会事務局からも視察が来ています。単なる思いつきのイベントではなく、地域の社会教育実践として、きちんと設計したものだったと言ってよいでしょう。
しかも、この体験会は「AIってすごいね」で終わる内容ではありませんでした。校長先生とも事前に打ち合わせを行い、ハルシネーションのリスクを抑えたプログラムを考えています。
- いろいろな口調での自己紹介
- 都道府県名や国名当てクイズ
- フリーリクエストでの画像生成
- ハルシネーションを例示したリテラシー教育
子どもたちが楽しみながら、同時にAIの危うさにも触れられるように設計していました。
そして、この実践を通じて、私はかなり大きな洞察を得ました。
まず、「AIをそのまま児童生徒の学習支援へ突っ込むのは危なっかしい」ということです。ハルシネーションがある以上、「確たる正解」を教える場面では扱いが難しい。（現在のモデルはだいぶ改善されていますが、誤回答リスクがゼロになったわけではありません）
一方で、創作、発想、未来予測、多視点対話のような、そもそも確定的な正解が存在しない領域では、AIは非常に強力なサポーターとなります。
その結果、
AIを教育に使うなら、「正解を教える先生」の代用品としてではなく、「問いを広げる相手」や「発想を刺激する道具」として考えるべきだ
という感覚が固まっていきます。
さらにもう一つ大きかったのは、「ボトルネック（全体の成果を左右する最重要ポイント）は子どもの理解力や活用能力だけではない」ということでした。
保護者や周囲の大人側のAIリテラシーが追いついていないと、せっかく子どもが面白がっても、その先へつながりにくい。
ここから、私は「AI時代の社会教育が、大人の側の再教育とも深く結びついている」と考えるようになります。
自分自身も、AIに代替されうる側だと判断した
AI時代について語る人の中には、「AIに仕事を奪われる人」の話を、どこか他人事として扱う人もいます。ですが私は、そういう立場を取れませんでした。
むしろ私は、自分自身も十分に代替されうる側だと考えました。
公民館職員の中で見れば、私はITスキルや事務処理能力の面では上位層に入るほうだったと思います。ですが、「だから自分は安心だ」とは思わなかった。
事務処理、文書作成、情報整理といった仕事は、AIエージェントが成熟すれば、かなりの部分が代行可能になるはずです。
ホワイトカラーとして生き残れるのは、一握りのトップ層（野球で言えば大谷翔平・将棋で言えば羽生善治や藤井聡太クラス）だけ。自分もその淘汰圧力からは逃れられない。
もちろん、これは私なりの推測に過ぎず、蓋を開けてみれば「すべての人がトップ層でなければ生き残れない」という未来にはならないかもしれません。
しかし、「自分の仕事の中で『AIに任せる部分』と『人間が責任を持つ部分』を見分け、自分なりのMOAT（自分を守る参入障壁）を意識的に作ること」は、AIの進化スピードに関わらず重要になると思っています。
そこで私は、ロボティクス（ロボット工学）とAIエージェントの普及速度の差にも目を向けました。
AIのほうが先に、知的労働の一部を置き換えていく。しかし、産業用ヒューマノイド（人間型ロボット）が膨大な現場へ行き渡るには、まだ時間がかかるだろう。
私はその直感を、かなり具体的に掘り下げていきました。
材料に使われるレアメタルなどがボトルネックになり、「最大で◯台までのヒューマノイドしか製造できない」といった制限が生じないか——。
そのような視点に立ち、ベレッタに頼んでフェルミ推定（既存の情報や理論をベースに桁数だけを大まかに推測する分析法）で総生産数を予測してもらったこともあります。
こうして、私は「AI時代に自分はどこへ身を置くべきか」を考え直すことになります。
ここで問われていたのは、働き方の好みだけではありません。AI時代における自分自身のMOAT、つまり防波堤をどこへ置くか、でした。
ブルーカラーへの転身は、逃避ではなく観測地点の再設計だった
2025年春。色々と事情が重なり離島の公民館職を辞することになった私は、重厚長大産業への転職を希望していました。
ですが、年齢や経験の問題もあったのか、その希望は叶いませんでした。結果として、倉敷市の軽工業の工場へ、派遣社員として配属されることになります。
表面的に見れば、これは「公民館を辞めて工場に行った」というだけの話です。ですが、私の中ではもう少し別の意味を持っていました。
ブルーカラーワークに従事しつつ、社会変化にも目を向ける。
その姿勢には、エリック・ホッファーのような先行者への意識もありました。
（ホッファーは大恐慌時代のカリフォルニアにて、肉体労働者として職を転々としながらも読書と思索を続けました。放浪の末にサンフランシスコへ定住し、港湾労働者として働きながら『大衆運動』などの著作を上梓。一連の活動が評価され、カリフォルニア大学バークレー校に客員教授として招かれた経歴を持っています）
現場労働に身を置きながら、頭の中では社会や技術の変化を考え続ける。
そういう観測地点がありうるはずだと考えたのです。
つまり、これは知的労働からの逃避ではありません。AI時代における観測地点と、自分自身のMOATを再設計する動きでした。
工場で見えた、人間側のMOAT（参入障壁）
工場に入ってみると、見えてきたものは明確でした。
現場は、AIが文章を書くようには回りません。
- 身体性がある。
- 疲労がある。
- 段取りがある。
- 治具交換がある。
- 工程ごとの癖がある。
- ボトルネックがある。
- 昼夜交代シフトに耐える体力と生活リズムもいる。
しかも、それらは単独の能力ではなく、複数が絡み合った現場判断として現れます。
だから私は、自分のMOATを「TOC視点（どこが詰まっているかを見る全体最適の考え方）を持った多能工」と「昼夜交代シフト適正」に置くようになりました。
TOC的に見れば、「どこが詰まりやすいかを見つけ、そこを回すための補助ができる人材」は価値があります。しかも、複数工程をまたいで動ける多能工であれば、なおさら良い。そして、昼夜交代シフトにある程度適応できる人間は、思っている以上に希少です。
ここで私が感じたのは、「AI時代にブルーカラーの現場で人間に残るものは、抽象的な『人間らしさ』ではない」ということでした。
残るのは、
- 現場で機能する身体
- 疲労と付き合う能力
- 段取りの感覚
- 継続稼働への適応
- チームメンバーとの協調性
- 現場文脈を踏まえた判断
などです。
これは、ホワイトカラー礼賛でもブルーカラー礼賛でもありません。
「AI時代の労働力再編が進む中で、人間がどこに立つと機能しやすいかを考えた結果」として見えてきた風景でした。
なぜ13th Fleetは、地方自治と社会教育とAIを同じ盤面で読むのか
ここまで見ていただければ、13th FleetがなぜAIだけを単独で論じないのか、少し伝わるかもしれません。
AIは、単なるツールの話ではありません。
- AIは、仕事のやり方を変える。
- AIは、教育を変える。
- AIは、地方行政を変える。
- AIは、創作の工程を変える。
- AIは、労働市場を変える。
- AIは、「人間が人間自身をどう認識するか」まで変えてしまう。
だから私は、
- 地方自治
- 社会教育
- 創作
- 工場労働
- キャリア防御
- 市民参加
を、同じレーダー画面の上で見ています。それぞれ別のテーマに見えても、AI時代には全部つながってくるからです。
- 公民館で見た「現場適合性」
- 離島で見た「生活インフラとしての行政」
- 体験会で見た「大人側リテラシーのボトルネック」
- 創作で見た「AIと共作する作法」
- 工場で見た「人間側のMOAT」
これらは別々の思い出や経験ではありません。13th Fleetの観測装置を形作る、ひと続きの部品です。
敗北感を抱かない共存へ
こうして見えてきた先に、私のWHY（ゴールデン・サークル理論）があります。
人間とAIが幸せに共存する未来を創る。
ここで言う「幸せ」とは、何か華々しい成功や、AIに勝つことではありません。敗北感を抱かないことです。
AIにできることが増えても、自分の存在意義が根こそぎ奪われたように感じずに済むこと。人間の判断、美意識、責任、生活感、意味づけの力を持ったまま、AIと関わり続けられることです。
そして「共存」とは、人間とAIの長所を持ち寄ることです。
- AIに勝とうとしない。
- AIに自我を預けもしない。
- 人間の側に残るものを見極めながら、AIの強みも活かす。
その中庸の設計や態度を、私は禅の思想になぞらえて
ZEN style with AI
と表現しています。
だから13th Fleetは、AIで成果物を作ること自体を否定しません。文章も画像も歌詞も、もちろん作ります。
けれど、本丸はそこではない。
AIと付き合うなかで、人間側の判断力をどう鍛え、どう守り、どう社会へ接続するか。
そこに関心があります。
13th Fleetが読者に渡したいのは、AIをうまく使うための小手先の裏技ではありません。
もっと手前にある、「AI時代をどこから見ればいいのか」という観測地点と、「自分の仕事・暮らし・学びを見直すための見取り図」です。
- AIを使うかどうか。
- どこまで任せるか。
- 何を人間の側に残すか。
その判断は、便利そうだから、怖そうだから、という感情だけでは決めきれません。
だから13th Fleetは、完成品だけを見せるのではなく、現場、創作、教育、労働の交差点から見えた「判断の補助線」そのものを、読者と共有したいのです。
結びにかえて
13th Fleetは、最初から完成された思想体系の表現の場ではありませんでした。
- 機械知性への憧れ
- ChatGPTへの最初の問い
- AIのハルシネーション
- Omniはん誕生のポカ
- 音楽生成AIとWireNerveSister
- 知識人ペルソナとの組手
- 小学生向け生成AI体験会
- 公民館退職
- ブルーカラーへの転身
- 工場でのMOAT再設計
そうした航跡の積み重ねがあって、いまの13th Fleetがあります。
私は、AI時代の正解を知っているわけではありません。ただ、AI時代に人間側へ何が残るのかを、現場と創作と対話のなかで観測し続けてきました。そして、これからも観測し続けるつもりです。
作戦司令：知を航路に、未来を探査せよ——
人間とAIが幸せに共存する未来を創るために、13th Fleetは進み続けます。
まず、一つだけ考えてみる
ここまで読んでくださった方に、最初の小さな問いを置いておきます。
あなたは、AI時代をどのような立場から見ていますか。
- 役所の窓口や担当業務から見ている人もいるでしょう。
- 地域活動や町内会、公民館の現場から見ている人もいるかもしれません。
- 子どもの学びや家庭での会話から見ている人もいるでしょう。
- あるいは、これまでの仕事人生や生活経験を振り返りながら、「自分の経験はAI時代にも意味があるのか」と考えている人もいるかもしれません。
最初にやることは、難しいAIツールを使いこなすことではありません。
- 自分がどこに立っているのか。
- 何をAIに任せられそうか。
- 何を「人間の役割」として残したいのか。
その3つを、まず一度メモしてみてください。
13th FleetのBoot Camp 0は、そのメモを少しずつ見取り図に変えていくための入口です。
次に読むなら
ここまで読んでくださった方へ、次の航路を用意しています。
初心者向けセクション：Boot Camp 0
Boot Camp 0セクションでは、本エントリーの他に
・まず全体像をつかみたい人へ
総合案内：AI時代の見取り図
・13th FleetのAI観そのものを掴みたい人へ
AIは資料作成機ではない。問いと判断を鍛える稽古相手である
・AIニュースを自分で読み解けるようになりたい人へ
生成AIから社会を読む7つの視点
を用意しています。
自治体職員向け
行政関係者の方向けには、自治体の施策を読み解く図上演習セクションを用意しています。
まずは、自分の担当事業について、
- 何を目的にしているのか
- 成果を何で判断しているのか
- 住民や利用者との接点がどこにあるのか
この3点だけをメモしてから読むと、図上演習の内容が自分の業務に引き寄せやすくなります。
[図演-001総合案内へのバナーリンク]
社会教育・学校教育関係者向け
教育関係者向けのBoot Campも設けています。
- AIが「正解の存在する問題を人間より早く正確に解ける」時代、子どもたちには何を教えるべきか
- 「人間の心を扱えるのは人間だけ」という命題は、まだ成立するのか
- 学校教育を終えた人たちのための「AI時代の学び直し」をどう設定するか
これらを意識しながら進んでみてください。
[教育関係者Boot Campへのバナーリンク]
子育て世代・保護者向け
子どもの学びや将来が気になる方は、教育関係者向けBoot Campも参考になります。
ただし、専門家になる必要はありません。
まずは、
- AIは答えを教える先生ではなく、問いを広げる相手として使える
- 子どもに使わせる前に、大人側も最低限のリテラシーを持つ必要がある
- 家庭で「AIに何を聞いたら危ないか」「何に使うと楽しいか」を話してみる
このあたりから考えてみてください。
[教育関係者Boot Campへのバナーリンク]
仕事を離れた方・一般読者向け
AI時代の話は、現役世代だけのものではありません。
- これまでの仕事経験
- 生活の知恵
- 人との関わり方
- 地域を見る目
それらは、AIの出力を受け取るときの大事な判断材料になります。
まずは、CIC Tourから13th Fleet全体の案内を眺めてみてください。
専門用語を覚えるためではなく、「自分の経験をAI時代にどう活かし直せるか」を考える入口として用意しています。
