よこぼのAIラボ　研究ログ

研究ログ 第38回目は

「その一言、まだ僕を動かしてます」

自分で作った「EARTH LENS」を遊んでくれた人から、「ミッションパスポート、全部クリアしたよ」と言ってもらいました。そのときは、ただただ嬉しかった。

でも数日たって気づいたんです。僕、まだその一言に動かされてるな、と。実際、その言葉がずっと残っていて、気づけばミッションパスポートの第2弾まで作っていました。

たぶん、その人は僕を動かそうとして言ったわけじゃない。ただ、自分が遊んだことを伝えてくれただけ。それなのに、その一言が別の人の数日後の行動を変えている。これ、改めて考えるとすごくないですか。

今回は、そんな「言葉って不思議だな」という話をしています。

▼EARTH LENS

https://yokobo103.github.io/EARTH_LENS/

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app

研究ログ 第37回目は

Astra×Blenderで見えた、専門家のすごさ

GPT-6 AstraとBlenderを組み合わせると、街や塔、恐竜など、これまで専門的な技能が必要だった3Dモデルを、AIへの指示だけで作れるようになってきました。実際にステゴサウルスや翼竜を作ってみて、その進化に驚きました。

でも、3Dモデルが作れたあとに「これを何に使うのか」と考えると、そこで手が止まります。ゲームで使うには重すぎるモデルを調整したり、見た目や言葉をデザインしたりするには、やはりその道を深く知る人の経験やセンスが必要です。

AIによって専門領域への入口は広がりました。一方で、作ったものを次にどう活かすか、何を残し、どう仕上げるかという部分では、専門家の強さがよりはっきり見えてくる。Astra×Blenderの熱を通じて、そんなことを感じたというお話です。

実験結果は、ラボの研究記録にもまとめてます！

「Astra✖️blenderで恐竜が動いた！」

https://yokobo-ai-lab.vercel.app/read/20260914-astra-blender-dinosaur

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app

研究ログ 第36回目は

暗黙知は、誰かの頭に移しただけじゃ残らない

僕は医薬品の分析が本業で、分析方法を作るノウハウはベテランの頭の中にあります。昨日チームの子に質問されて、表向きの理由も装置の事情もペラペラ喋れたのに、「知っていることを全部出して」と丸投げされたら何も出てこない。そのことに気づきました。

暗黙知は、聞かれて引き出されたときにだけ出てくる。しかも喋った内容は相手の頭の中に入るだけで、そこでまた言語化されていない経験に戻ってしまう。移しただけでは残らないんだなと思いました。

だから、そばにAIがいて「今引き出されましたね」と逐一記録してくれたら、この悩みはだいぶ解決するのではないか。暗黙知を「言語化されていない経験や思考」と呼び直すと、残し方も考えやすくなるかもしれません。

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app

研究ログ 第35回目は

子供の頃の好きは、まだ地層に埋まっている

5歳の息子が恐竜に夢中になったことをきっかけに、自分も子供の頃、恐竜が大好きだったことを思い出しました。大人になって興味を失ったと思っていたものが、実は心の中に地層のように残っていたようです。

最近作っている「DEEP LENS」や、恐竜の骨を発掘する子ども向けアプリも、恐竜をテーマにすると自然と制作が進みました。子供の頃に好きだったものは、懐かしい記憶であるだけでなく、今の自分を動かすエネルギーにもなるのかもしれません。

ゲームやミニチュア、粘土など、昔好きだったものを思い返してみる。大人になった今だからこそ、別の形で、もっと自由に遊び直せるかもしれません。たまには自分の「子供の頃の地層」を掘り返してみよう、というお話です。

▼DEEP LENS

https://yokobo103.github.io/deep_lens/

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app

研究ログ 第34回目は

AIとトライ！ 人に任せる練習！

人に何かを任せるのが苦手で、自分で抱え込んでしまう。そんな自分が、AIにコードや文章、アイデアを任せて遊ぶうちに、少しずつ人にお願いすることへのハードルも下がってきました。

AIは、雑に頼んでも、何度説明しても、失敗しても関係が壊れにくい。何を任せ、何を自分で考えるかを整理したり、苦手なことを得意な人に頼ったりする練習相手として、とても優秀なのではないかと思います。

もちろん、人間相手には気をつけることもあります。それでも、任せて失敗することも含めて経験を重ねることで、少しずつ任せる力は身につけられる。AIを使って「人に任せる練習」をしてみよう、というお話です。

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app

研究ログ 第33回目は

テキトーに作ってたら、ユーザー体験にたどり着いた

趣味でウェブアプリを作り始めたときは、「なんとなく面白そう」という気持ちだけで、あまり大きな目標を決めていませんでした。

ところが、作っているうちに「使う人にどう感じてほしいか」「使った人に何が起きてほしいか」を自然と考えるようになり、それが機能や画面を決める判断基準になっていきました。

地政学を学ぶために作った「EARTH LENS」では、情報を詰め込みすぎず、新しい発見が生まれる体験を目指すようになりました。子ども向けの「なぞって！きょうりゅうはっくつたい」では、骨の正体を最初から明かさず、何ができるのかを想像するワクワクを残そうとしています。

最初からユーザー体験を設計していたわけではなくても、違和感を手がかりに作り直していくうちに、使う人の体験を考えるようになる。AIと一緒にものづくりをすることで、そのサイクルを短く回せるようになった、というお話です。

▼EARTH LENS

https://yokobo103.github.io/EARTH_LENS/

▼よこぼの なぞって！きょうりゅうはっくつたい

https://yokobo103.github.io/nazotte_dinosaur/

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app

研究ログ 第32回目は

僕は「一回で覚えろアンチ」です

突然ですが、クイズです。

「100mLの水を1回で使うのと、50mLずつ2回に分けて使うのでは、どちらがよく洗えるでしょうか？」

今日は、この問いを入口に、勉強や学習も一度で全部やろうとせず、何周かに分けて理解を深めていくほうがよいのではないか、という話をします。

参考書を最初からじっくり読み込むより、まず全体を一周してから、気になったところを読み返す。そうやって、理解は螺旋階段のように少しずつ深まっていくのではないかと思います。

「一回で覚えろ」と言われても、普通は一回では覚えられません。最初から一度で完璧に理解しようとせず、まず全体をさらい、もう一周、もう一周と重ねていく。勉強やスキルアップを、もっと気楽に続けるための考え方についてのお話です。

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app

研究ログ 第31回目は

AIは人間のことなんて何も考えてない

AIの出した文章を見て、長い、読めない、と感じたことはありませんか。彼らは、人間が1秒でA4一枚を読めると思っているんじゃないか。最近そう感じています。

きっかけは、いま作っているアプリです。画面いっぱいに情報を詰め込んでくる。本当にユーザーが読むと思っているのか、どこを見ればいいのか、と何度もやりとりしました。それでも減りません。ただ、繰り返すうちに、自分にとってどこが残したかった情報なのかが見えてきたのは、面白いところでした。

UIは、削ることで初めて次の一歩が見えるようにできています。AIは引き算が苦手で、足すほうへ行く。どこをどう削れば人間が迷わず前に進めるかを決めて伝えるのは、いまのところ人間の役割なんだと思います。

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app

研究ログ 第30回目は

コメンテーターの育て方

コメントはするけれど、自分では動かさず、リーダーシップも取らない「コメンテーター」。一見すると本人の性格の問題に思えますが、実は組織の構造がそういう人を育てているのではないか、と考えます。

問題を見つけて声を上げた人へ、そのまま仕事が押しつけられる。負担が増えても評価されず、協力者や権限も得られない。そんな環境では、深入りせずに外からコメントすることが、最も安全でコスパのよい働き方になります。

コメンテーター本人を批判するのではなく、なぜその行動が合理的になるのかを考える。自分がコメンテーターにならず、周囲にも育てないために、組織の仕組みから見直す必要があるのではないか、というお話です。

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app

研究ログ 第29回目は

AIを使いこなす鍵は「縛りプレイ」

仕事で物品発注を楽にする方法をAIと考えていたとき、既存のExcelは変えにくい、全員がモバイル端末を持っているわけではない、といった環境の制限を伝えることが重要だと気づきました。

ゲームの縛りプレイでは、目的は「魔王を倒すこと」、縛りは「弱い装備しか使えないこと」です。本当の目的を「次の街へ行くこと」のような手前の作業に置いてしまうと、AIの力を小さな問題へ使い切ってしまいます。

ゴールは明確に、できるだけ遠くへ置く。現実の縛りは正確に伝える。そのうえで攻略ルートをAIと一緒に考え、試行錯誤することが、AIを使いこなす鍵なのではないか、というお話です。

▼よこぼのAIラボ

AIで遊びながら、ゲーム・3D・動画・Web開発などを実験中。

日々の気づきや研究ログを発信しています。

https://yokobo-ai-lab.vercel.app