【体験談】「ChatGPT-4o with canvas」はモニター必須(学習教材作りプログラミングの感想レビュー)

2024年10月に「ChatGPT-4o with canvas」が新しく公表されました。

実際に使ってみた体験談をまとめました。

1.「ChatGPT-4o with canvas」の機能

2024年10月に新しく「ChatGPT-4o with canvas」が発表されました。機能としては次の通りです。

• ChatGPT-4oの性能で生成される。
• 別ウィンドウが開き、成果物を見ながら指示を与えられる。
• 文章の生成と校正が得意
• プログラミングコードの修正が得意。
• 有料ユーザだけが使える(2024年10月15日時点)

画面が2つに分かれているのが最大の特徴で、生成イメージを共有しながらリアルタイムで直感的に指示が出せます。

2.「ChatGPT-4o with canvas」のプログラミング画面

プログラミングのコーディング課題の生成を指示しました。

画面が2画面にセパレートされています。

この画面は縮小表示した画面です。全部を表示させようとすると、ノートパソコンだとやや苦しいです。

画面を狭くすると文字は見えやすくなります。ただ、コーディングでは行が中途半端に改行されるので見づらくなるので、モニターがあると便利だと感じました。

3.「ChatGPT-4o with canvas」を使った感想

主な感想は次の2つです。

1. セパレート画面で、完成イメージを共有しながらチャットを打ち込めるのでわかりやすい。
2. 画面がセパレートされるので、横幅の広いモニターがあると便利。

手軽に試す分にはノートパソコンの画面で十分ですが、長時間のタスクや本格的なコーディングの練習問題を解決するならモニターがあると良いと感じました。

リンク

角度調整ができるiiyamaのモニターは私も使っていて、首や肩が楽に作業ができるのでオススメです。

4.「ChatGPT-4o with canvas」が仕事に与える影響予測

文章校正やコードの追加修正が簡単になり、ChatGPTを使えば誰でもプログラムコードを身近に見ることができます。大勢の人にこれが広まると、「プログラミングって何だか簡単そう」と感じる人が多くなり、職業や仕事のプロセスの「謎めいた高級感」が薄まると考えました。

そして、モクモク作業のプログラミングは終わりを迎えていると感じます。

これからのプログラマーは、

• プログラミング技術を使える領域を探す感性
• 人と人との問題を解決するための課題分解能力
• 快適な未来を頭にイメージさせる文章力、話術、プレゼン術
• 話しかける心理的ハードルを低くするためのコミュニケーションの手数
• お互いの考え方を手早く調整する能力

などがより必要になると感じました。

まずは「ChatGPT-4o with canvas」を自分自身の学習用に使ってみて、操作することに慣れたいと思います。

ChatGPTの複数のモデルの使い分けを、こちらの記事で解説しています。

ChatGPTを使ったプログラミング学習には弱点があります。「助けてもらう方法が分からない」という致命的な弱点で、詳しくはこちらの記事で解説をしています。

【タイムゾーン学習】海外からのはてなブログの記事投稿時刻は？時差は？生成AI小説

先日、海外からはてなブログを更新しました。

1.はてなブログを海外から投稿するとどうなる？

海外からはてなブログの記事投稿をした場合、投稿時刻はどうなるのでしょうか？

連続投稿日数にも影響するので気になるところです。

結論から言えば、海外からの投稿であっても時差に関係なく日本時刻で判定されます。

私が投稿した時はこうなりました。

• 投稿した現地時刻：22時50分　※日本の方が2時間早い
• 記事が投稿された時刻の記録：翌日0時50分(日本時間)

はてなブログで「すぐに投稿する」を選んだ場合は、日本時刻で判定されるようです。

私はこれに、「タイムゾーン」の判定が関係していると推測しました。

2.タイムゾーンの勉強

「タイムゾーン」の判定と表示について調べました。

端末での表示時刻とアプリケーションでの時刻表示は次のように分かれると捉えました。

2-1端末での時刻表示

1. 手動で設定した時刻を端末で表示する。　(例)人が手動で操作する
2. 位置情報によって自動取得された時刻を端末に表示する。(例)OS(Windows、macOS、iOS、Android)が自動判定

2-2 アプリ上の時刻表示

1. 端末のタイムゾーンに基づいた時刻を表示する。(例)Googleカレンダー
2. システムのサーバーを基準にしてタイムゾーンを判定して表示する。(例)オンラインサービス、ウェブアプリケーション、サーバー　※はてなブログもこれだと推測しています。
3. 国際的な基準時刻を表示する。(例)IANA Time Zone Database(=Olson Database)、UTC(国際標準時)

さらに国際的な基準の違いを深堀りします。

3.国際的なタイムゾーンの規格

3-1 IANA Time Zone Database

• サマータイムや、歴史的なタイムゾーンの変更イベントにも対応している。
• 最新のタイムゾーンがスピーディーに反映されるため時刻表示の精度が高い。
• 標準化されている。
• アプリ開発では、特定の地域に対するイベントの管理に使える

3-2 UTC(Coordinated Universal Time)

• 地球全体で統一されている
• 世界のすべての時刻の基準に使われているので、特定の国や地域の時刻への変換が簡単。
• UTCを基準に決めた日本の標準時が「JST(日本標準時)」※東経135度の兵庫県明石市を通る子午線。
• 原子時計を使って測定する。
• UTC以前は天体観測を元にして時刻を決める「MTG(グリニッジ標準時)」が使われてた。

さて、私はここ最近、プログラミングやIT技術の学習をする上で「悪いことを考えてみる」という勉強法を編み出しました。これが意外と頭に残りやすくて効果的だと感じます。

そこで、ChatGPT-4oに創作犯罪ストーリーを生成してもらいました。2-3回フィードバックをして調整しました。

4.タイムゾーン犯罪創作ストーリー

二重の影：タイムゾーンを操る男　(生成AI小説)

レイは、大手IT企業のセキュリティコンサルタントとして働くフリーランスのエンジニアだった。しかし、その正体は、高度な技術を駆使して企業の機密情報を盗み出し、闇市場に流すプロのハッカー。今回、彼のターゲットは東京・六本木にある高層オフィスビル「アークヒルズ」の一室に入る大手テクノロジー企業だった。レイは、社員がほとんどいなくなる日本時間の午前1時に計画を実行。偽造したセキュリティカードとハッキング技術を使い、サーバールームに侵入し、最新の開発データと取引先リストを数分で盗み出した。

その時、レイはロンドンで行われるオンラインビデオ会議に「参加している」ことにしていた。ロンドンでは同日の午後4時。レイはあらかじめ自動送信されるビデオを作成し、会議の音声をリアルタイムで解析し、過去にレイが参加した会議での発言パターンを元に自動で応答を生成する「自動応答AIシステム」を仕込んでおいた。

犯行当日、レイは日本での任務を無事に完了し、監視カメラに映らないように注意しながらビルを後にした。その間、ロンドンのサーバーにはレイの映像と自動応答が送信されており、会議参加者たちはレイが会議にしっかりと参加していると思い込んでいた。

事件後に警察の調査が始まる。レイは「犯行時刻にはロンドンで会議に参加していた」という完璧なアリバイを提供した。日本とロンドンの時差を利用し、さらには自動応答システムを活用したこの巧妙なトリックにより、彼は疑いの目を逃れることに成功。警察も証拠不十分と判断し捜査は行き詰まった。レイは得たデータを売り、再び闇の中へと消え、次の標的に向けた計画を練り始めるのだった。

社内教育オワコン化と自助としてのセルフブラック：ジョブ型専門職教育のブラックボックス化

このブログでは、火曜日にIT関係やChatGPTの記事を投稿しています。

1.市場価値を高めるための組み合わせ

IT技術は、別の専門スキルと掛け合わせてこそ最大の効果を発揮します。

IT技術そのものだけで市場価値を高めようとすることは分が悪いです。その理由は、世界中の理系の超優秀でハイスペック人材との戦いになり、未経験からの新規参入は不利だからです。

間接部門では

• 経理×IT
• 人事×IT

と組み合わせることで市場価値が高まるでしょう。

売上部門では

• 営業×IT

が有名で、The Modelと呼ばれる営業の分業体制が注目を浴びています。

リンク

キャリアと転職を考えるお手軽でしっかりした入門書は『ライフピボット』を読んでみてください。とてもオススメです。

リンク

私がジョブ型の働き方と、自分で学ぶスタイルに慣れておく必要性は、この記事に書いています。中途入社のジョブ型にはそもそも教育制度が存在しないという話です。

2.プログラミングを教える人が減っていく

プログラミング学習に限らないですが、気になった分野があるなら早めに小額から学習をスタートさせた方が良いと考えています。というのも人口減少社会で働き手が減ると同時に、専門技術を教える人も減っていくからです。

優秀なスキルを持っている人ほど目の前のタスクの処理に忙しいので、教える時間・体力・精神力のリソースが限られると考えられます。先輩や上司に悪気は無くても、自分で学習教材を見つけて自主学習を進めない人に、かまってくれる人はいなくなるでしょう。

3.評価されない社内教育

社内の評価制度の中に後輩への教育が評価項目に含まれないことがあります。

今現在のタスク処理の達成度だけが評価項目になっている場合、プレイヤー兼指導者の役割は残業代が出ないとやっていられない気持ちになるのが通常だと思います。

経営者や管理職が教育に報酬を与えずに、「従業員の好意からの指導・残業代返上で行う定時後の自己学習」と名前をつけた付けた無給の時間外勤務にフリーライドをするだけなら、

1. 個人業務を効率化するために、IT部門が関与していない野良ツールを作って属人的な業務の効率化を目指し、
2. チームや会社全体で共通して使うツールの作成や、全社的なDX化推進プロジェクトの担当者になることを全力で避ける

といった行動をとる人はますます増えると考えられます。

プログラミングに限らず、なぜか共有コストや伝達コストはゼロコストにされることが多いので、過剰タスクや過剰労働に陥らずに自分の体と心の健康を守るためにも、「意識的に・戦略的に社内教育から離れて距離をとる」ことが必要になるかもしれないと考えています。

私自身は説明や伝達や教えることが好きなタイプなのですが、身を守るためには必要なことかもしれないとも感じていて、寂しい気持ちになります。

4.社内教育がオワコン化する社会で

大企業は社員研修がしっかりと体系化されているのでこの限りではないかもしれません。

ですが、中小企業の総務による社内教育はオワコン化して、「メラビアンの法則」や「敬語のリスト」を紙で印刷して渡すだけの座学に落ち着くと思います。そして「長く働いていれば会社がいいようにしてくれる」と考え、7年勤めた人より、中途採用の1年目の方が給料が良いことに文句を言います。「自社で社員を育てる機能が無く、他社が育てた社員を連れてこないと人材がいない組織」に危機感を持った方が良いと考えています。

役員も「スキルアップは社員の自助努力にして安く済ませたい」という本音を伝えません。だから、たいていの実践スキルの習得はOJTで運任せになります。

そもそも各職種の専門ジョブスキルを、総務部主催の座学だけで習得することはできません。先輩や上司が専門ジョブの教育時間やフィードバックの時間をとってくれるのかどうかは気分しだいです。そこは運です。

専門職は全員ライバル、なんて会社組織もあるかもしれません(私は恐いから入りたくないですが……)。

転職する人がどんどん増えることは良いことですが、そうなると同時に、真面目な誠実な心で、専門ジョブスキルの社内教育を推進する人に対して「自分達のライバルを増やして、既存社員の立ち位置を脅かそうとする邪悪な人間」といちゃもんをつけて「嫌われている」ことにしたがる社員が出て来ると思います。「年功(退職金や社内権威)」を失いたくない既存社員の妨害です。手足を動かさない社内評論家や社歴だけは長い嫌がらせが得意な社員が、自分の頭で考えたくない人たちの集団をプチ・マインドコントロールして間接的に攻撃をする姿がちらっと目に浮かびます。

良くも悪くも、先輩や上司から知識や技能を強制的に詰め込んでもらえる時代は終わりつつあると感じます。優しく甘く放置されて仕事を巻き取られる時代です。「いーよいーよ、君はそのままでいて、ありのままで穏やかに過ごしてくれればいいから。定時上がり。ワークライフバランスも20代30代で求めて私生活を充実させることも大事だね」と共感されているうちに、影響力が少ない妖精みたいなふわふわしたキャラの社員になってしまうことが私は怖いです。それなら自助努力としてセルフブラック化をした方が良いと考えています。

これからは教育資源を社内に求め過ぎないスタンスが必要だと考えています。生身の人間による教育が「崖にかけられた梯子」とするなら、先に崖を登った人に梯子を焼かれる前に、崖を登りきらないといけません。

専門職を目指す以上は「そんなこともできないの！？」と崖の上からマウントをとってくる人が現れます。誰かがかけた梯子を使って崖を登りきった後に、他の人を登らせないように梯子を焼く人がきっと現れます。

• 「聞かれなかったから分かっていると思っていた。」
• (質問をした時には)「そんなことも知らないの？」

これは今もすでに行われている格下攻撃です。ジョブ型の働き方が増えるともっと意地悪になるでしょう。

スキルアップの方法がブラックボックス化されて、教育資源がどこにあるのかわからずにさまよう人が増える時が、本当の教育格差・賃金格差固定化の始まりです。

スキルアップのツールが「見えやすい場所にある」ことは当たり前ではありません。ただ幸いなことに、長く同じ会社で働くことを前提にしている人は大勢いるので、専門職スキルの社内教育は終わりつつありますが完全には終わっていません。教えてくれる人が残っているうちに学び始めましょう。

キャリアを考えたい人は、次の3冊から好きな本を選んでみてください。どれも自信をもってオススメできる本です。

キャリアづくりの教科書

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そして最高の自分へ　インポスター症候群

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会社を辞める踏ん切りがつかない人に、エネルギーをくれる本です。

仕事に関する９つの嘘

会社に過剰な期待を持たない方がいいことを教えてくれる本です。「上司から正しく評価されることなんて無理！」と納得感と、次にするべき行動の方針を与えてくれます。

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【わかりやすく簡単に解説】ChatGPTの種類と違い：GPTo1-preview,GPTo1-mini,GPT-4o,GPT-4omini(体験談あり)

2024年9月にChatGPTの新しいシリーズが登場しました！

その名も

• o1-preview
• o1-mini

です。この最新モデルの2種や、これまでに出ていた

• 4o
• 4o mini

の2種を合わせて、それぞれの種類の特徴と違いを分かりやすく解説します！

最新版ではすごいことができるようになっています。また、意外と以前のバージョンの方が使い勝手が良いこともあるので、それぞれのバージョンの特長を合わせて使い分けてみてください。

毎日火曜日にプログラミングやIT関連の記事を投稿中です。

1.ChatGPTのおさらい

大事なポイントは、ChatGPTは「リアルタイムで検索していない」点です。

ChatGPTの学習は「LLM(Large Language Model・大規模言語モデル」と呼ばれ、質問に応じて、OpenAI社がインプットさせた大量のデータの中から回答が生成されます。

そのデータは「2023年10月」時点のデータです。つまり、2024年9月時点の明日の天気予報や、Amazonの在庫状況を調べることはできません。

回答には「ハルシネーション」と呼ばれる嘘が含まれる場合もありますが、「ハルシネーションを避けて分からない時は分からないと答えてください」の指示を含める対策をとることで減らすことができます。

2.バージョンごとの違いを解説！

2024年9月12日に、最新バージョンのGPT o1-previewとGPT o1-miniがリリースされました。

バージョンごとにできることが違うので整理しましょう。

結論から言えば、実用に耐えるのはChatGPT4o(オムニ)とChatGPT4o mini(オムニ ミニ)です。

1つずつ特徴と合わせて解説します！

GPT o1-preview

得意とするのは次の問題解決です。

• 複雑な問題解決　(例：調査、研究、戦略立案、プログラムコードの修正、数学化学分野の応用)

分野横断的で専門性の高い内容の思考が得意です。

これまでのGPT4oに慣れた人にとっては、回答が返ってくるまでの秒数が長いと感じるかもしれません。また、シンプルすぎる質問に対しても10秒以上の時間をかけて思考をして回答の文章を作ります。ダイレクトな回答よりも、より複雑で多くの分野を横断する思考に使うことが良いと公式でも発表されています。

「chain of thought」と呼ばれているありがたい技術なのですが、簡単な問題ほど連想しすぎて回答が専門的になる傾向があります。

GPT o1-mini

こちらの特長は「とにかく回答が速いこと」です。

より複雑な課題解決をする上で、定型的な作業要素が濃い作業ならGPTo1-miniが適しています。

使ってみると本当に爆速で文章を生成してくれます。

3.実はGPT4oの方が優れている点

o1-previewやo1-miniよりもGPT4oの方が優れている点があります。

GPT-4o

私が考える一番重要な点を挙げるとすれば、

• 画像のアップロードができる

点です。今のところ、画像のアップロードはGPT-4oとGPT4omniだけで使える機能です。

わたしは画像からテキスト抽出、データ加工のユーザーなので、この機能は絶対に外せません。ブラウザ版(ChromeやBingやFirefox)ではminiは画像のアップロードはできず、アプリのみの機能であることには注意してください。

ChatGPTの機能や回答をどんどん試したい人にはこのバージョンが適しています。

GPT-4o mini

GPT-4miniのメリットは何と言っても利用回数の制限が無いことです。

また、アプリ版では音声入力と音声回答ができることも魅力です。「速い回答」が得意なバージョンで、「出力形式が確定している作業タスク」はミスなく短時間で行えることがが強みです。

「mini」＝「速い」と捉えて大丈夫です！

4.有料版20ドルの回数制限は？

ChatGPTには無料で使える機能と、有料で20ドルを払うことで使える機能があります。

最大の違いは「回数制限」で、これからChatGPTのことを深く知りたい人や、トレンドを追いかけたい人は有料20ドルのプランをオススメします。料金のことはこの記事の最後に書いています。

2024年5月13日以降に適用された回数制限は次の通りです。

• GPT-4：3時間で40メッセージ(使わなかったメッセージ数の加算はされない)
• GPT-4o：3時間で80メッセージ(使わなかったメッセージ数の加算はされない)
• GPT-4o mini：制限なし
• GPT o1-preview：1週間で30メッセージ　→　1週間で50メッセージ
• GPT o1-mini：1週間で50メッセージ　→　1日で50メッセージ

最新のGPT o1-previewとGPT o1-miniは回数制限が厳しいですね。

(※2024/9/17には使える回数が増えました)

短文の回答やお遊びで使って試すにはもったいないので、初めてChatGPTを使う人やあれこれと機能を試してみたい人は、ChatGPT-4oかGPT-4o miniを使ってみましょう。

5.公式に聞く

分からないことは公式に聞きましょう。Q&Aが充実しています。

What is ChatGPT Plus? | OpenAI Help Center

What is the ChatGPT Plus model selector? | OpenAI Help Center

Using OpenAI o1 models and GPT-4o models on ChatGPT | OpenAI Help Center

Voice chat FAQ | OpenAI Help Center

6.料金は？

個人で使うアカウントは1つ作るだけで、すべてのバージョンを使うことができます。

無料バージョンでも使えますが、やはり回数制限がシビアなので、有料バージョンをオススメします。

有料プランのは20ドルです。日本円で2,800円～3,000円です。円安や円高は気にしなくて大丈夫です。ニュースでどれだけ騒がれたとしても、1,000円に満たない数百円の違いなので「使いたい気持ちが湧いてきた時にタイムリーに使うことがベスト」です！

支払いは「円」です。

クレジットカードでも支払えるので面倒な手続きはいりません。

7.次週は「思考の連鎖(Chain of thought)」

私は「GPTの今後のシリーズは課金が前提のサービスに進む」と予測しています。その理由は次週に解説をします。最新版のChatGPTが回答を作るために使っている「思考の連鎖(chain of thought)」に関わる内容です。

ChatGPTはどんどん使える機能が充実してきています。

面白いのでぜひ使ってみてください！

未経験初心者が本・参考書・テキストでプログラミングIT技術学習をする時の注意点とデメリット(体験談あり)

私はいまJavascript・CSS・HTMLの学習を進めています。

IT技術を本で学ぶ時の注意点をまとめました。

1.本の技術はどんどん古くなる。

ITを学習する時に気を付けることは「本に書かれている情報は1週間ごとにどんどん古くなる」という事実です。

基本的な構文やコードを学習するときには本で学ぶことは効果的です。しかし、文法を組み合わせたり複雑なコードを設計する時には、最新情報をネットで参照する必要があります。(多分英語の情報も含みます)

厳密に「何年前の本はダメ」とは指定できませんが、少なくとも「フロントエンドエンジニア」と呼ばれる領域は、本での学習は限界があると感じています。

2.本でのIT学習は「しくみ」を学ぶ時に効果的

IT関係で本から情報を得るときは、ITの「しくみ」について学習をするときは効果的だと考えています。職域としては「バックエンドエンジニア・サーバーサイドエンジニア」に関係が深いと考えています。

例えば、

• コンピュータの動く仕組み
• コンピューター内での計算
• ネットワークとセキュリティ
• コンピューターの発展の歴史
• クラウドのしくみ

などです。きっと他にもたくさんあります。

本から学習するスタイルは、昔も今も変わらない構造を理解する時に活きると考えています。

3.初級者からの本学習の難しさ

私が初心者からプログラミング学習を進める中で、本を使って学習をしようとした時に出会った難しさは次の通りです。

• プログラミングコードの本と、通信のしくみの本の区別が難しい。
• どの技術を優先して取り組めば良いのかが分からない。
• 名前が紛らわしい。JavaとJavascriptの本を間違えて借りた。
• 図書館の本棚の技術書の数に圧倒される。
• 広く浅く学習するのが良いのか、1つを深堀りするのが良いのか？

そして当然ですが、

• 求人動向
• 業界動向
• ブラック企業の見分け方

などは本にはなかなか載っていません。

2024年9月に出たこんな本もあります。

リンク

キラキラしていない業界であることは分かっているので、厳しさが「自分が耐えやすい種類の厳しさ」であることを期待しつつ、どの程度どっぷりと業界に浸かるのかを考えて、一般のIT職から働き方や仕事相手をずらすことも選択肢としてはあると考えています。

4.実務に勝る経験はない

何事もスキルを付けるには実務経験が1番と私は考えています。

お金を頂いてする仕事は、1人で学習することの何倍も価値があります。1サイクル回すだけで、契約・交渉・納期管理・品質管理・請求・支払管理・入金管理・確定申告と多くのことを経験できます。

転職で「専門職」を目指す時には、まったくの知識経験0の状態で業界に飛び込むのは無謀だと思っています。私は1年前後のスパンで最低限の学習をしてから、お金と期限がからむ動き方にシフトしたいと考えています。未経験からの実践なのでまずは腰を据えて学習を進めていきます。

【ChatGPTプログラミング学習】古臭い人間になる！？致命的な弱点と「孤独」の落とし穴、デメリットを解説

ChatGPTを使ったプログラミング学習の致命的な弱点とは何なのか！？

Javascript・HTML・CSSと、私が初心者から学習を進めている途中で感じたChatGPTの弱点をまとめます。

結論としては、ChatGPTを使う人こそ、口頭コミュニケーションのソフトスキルを磨く必要があるという話です。

1.ChatGPTでプログラミング学習をするイメージ

ChatGPTを使ったプログラミング学習では、

• コードのエラーの修正(デバッグ)を任せる
• 基本的な構文の使用方法を教えてもらう
• コードの意味の解説をしてもらう

など、いろいろな作業ができます。

中でも例文を出してくれる機能は強力です。本当に初心者にも細かく分けて分かりやすく説明してくれます。

たとえば、分岐処理をつくるif文では次のような表示が出力されます。

とても使えるツールですが、ここ1-2か月の学習を進めてきて、ChatGPTを使ったプログラミング学習の弱点が出始めたと感じます。

2.ChatGPTプログラミング学習の最大の弱点は「孤独」から「古臭い人間になること」

結論から言うと、ChatPTを使ったプログラミング学習は「孤独」です。そして、その孤独によって「最新の技術に対応できない、古臭い人間になる」という致命的な落とし穴が存在します。

1つずつ説明していきます。

まず、ChatGPTは「今」の情報を検索しているわけではありません。これは私も最初は勘違いしていましたが、ChatGPTが回答をする時に使う元データは2023年時点に大量にインプットされたデータです。まるで今この瞬間リアルタイムで検索したかのように錯覚しますが、実際の情報は古いです。

つまり、2024年1月〜3月に現れた新技術はChatGPTでは正確な回答ができません。そのため「今」の時点のアマゾンの本の在庫数を検索することはできません。2024年中に起きたKADOKAWAへのランサムウェア攻撃や情報漏洩のニュースをまとめることもできません。

6ヶ月以内の最新技術やトレンドが絡む問題解決ができないことは、致命的だと思いませんか？

ChatGPTに依存をすればするほど、古い時代に取り残されていきます。ある一定までは人間がChatGPT内部のデータの賢さに追いつく快感があるでしょうが、その知識をリアルタイムの問題解決に活用するには問題の抽象化力が求められると感じています。(これは長くなりそうなので別記事にします)

この先、ChatGPTに推論の機能や自己学習の機能がどこまで付くのかは分かりませんが、どのみち回答プロセスはブラックボックス化されているので、目の前の問題解決にChatGPTを使い続けることには限界があると思っています。

※ちなみに、嘘の回答はハルシネーションと呼ばれます。これを防ぐには「分からない事は分からないと答えてください」の一文を最初に入れることが効果的です。

3.ChatGPTのセキュリティ課題

ChatGPTを本業で使えるかどうかは、職場の就業規則にも制限を受けます。

組織のパソコンから個人のアカウントにログインをしていいのか？(たいていは禁止されている)という問題です。

ログインなしの状態でも無料版は使えますが、回答回数の制限があったり、何よりも画像を入れられないという点で有料版とは大きく違います。

ChatGPTにログインしていいのかダメなのか？バレたらアウトの状況なのか？そんなあやふやな状況で、ChatGPTを使っていることを隠しながら仕事をしていると隠すためにも集中力が分散されてしまいます。ChatGPTの使用を明確に禁止する企業があるのも分かる気がします。

4.人に助けてもらえない問題

ChatGPTのプログラミング学習は孤独です。

孤独のもう一つの悪影響は「人に助けてもらえない問題」だと考えています。

私も少しこの気がありますが、次のようなタイプの人は陥りやすいと考えています。

• 口頭コミュニケーションが煩わしい
• 口頭コミュニケーションが肉体的心理的に疲れる
• 口頭コミュニケーションに苦手意識を感じている

こうした感受性そのものは良いも悪いもありませんが、「助けて！教えて！」のひと声が出せるのと、まったく出さないのとでは成長の度合いが大きく変わると考えています。

学習の初期段階からChatGPTだけで問題解決をしていると次のことが起こると推測しています。

1. 簡単な初歩の課題はChatGPTが即座に例文付きで答えを出してくれるから簡単。答えは合っていて、コードも動くので周りはフォローをしない。
2. だんだん課題が複雑で難しくなると、ChatGPTの回答も専門用語が増える。回答内容への追加質問が必要になって時間がかかるようになる。ここで初めて生身の人間の講師に質問をしようとするけれども、質問をするための体の動きやスケジュールの調整連絡に慣れていないので、考えているうちに時間が溶けていく。
3. 報告なく設定期限に遅れる人、内心焦りながらも生身の人への質問に慣れていないので「こんなことで質問していいのかな……？？」とためらっているうちにさらに時間が溶ける。1人で悩み続ける。

人に聞くか、ChatGPTに聞くか、どちらが速いかはその都度判断する必要があります。たとえば掃除道具の場所は会社ごとに違うのでChatGPTに聞いても分かりません。これを人に聞けば一瞬で解決します。

大事なことはヘルプを出したり、適度にフォローをしたりされたりする人間同士の関係性づくりだと思います。

ChatGPTを使った学習では最初のうちは急激に知識が増えますが、じわじわと新しい学習内容が先細っていき頭打ちになるかもしれないと推測しています。いつの日か来るChatGPTからの卒業に備えて「公式サイト」を見に行く学習スタイルを大事にしようと考えています。公式サイトは信頼性が高く、更新され続ける確かな情報源です。

そして、その技術的な知識を、リアルタイムで刻々と状況が変わり続ける問題解決に使うには生身の人間から情報を得ることが必要になる時が来ます。

だからこそ、ChatGPTを使ってプログラミング学習をする人こそ、口頭コミュニケーションのソフトスキルを磨く必要があると考えています。

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【ChatGPTプログラミング】辞書化の難しさについて考えていること

私は日常でChatGPT4oをプログラミング学習に使っています。

1ヶ月ほど使ってみて、最近新しく出てきたニーズが、「質問-応答の内容を辞書のように整理整頓をしたい」というニーズです。

この辞書化について考えをまとめました。

1.ChatGPTの整理整頓をしないと起こる事

ChatGPTの情報は、OpenAIのサーバーに記録されてほぼ容量が無制限に増え続けます。情報を増やすことは簡単でも、記録された情報量を減らすことは難しいです。

整理整頓をどこかのタイミングでしないと、テキストデータが増え続けることになります。

いま、回答データの整理整頓や辞書化をするかどうかについて考えます。

2.そもそもChatGPTの辞書化は必要？

今の状況は、

• 複数のスレッドがばらけている
• アプリ作成、開発環境、サーバーの知識などでスレッドを分けている。
• 新しいスレッドを作るか、前に作ったスレッドの続きで質問をするかは、その都度判断している。

という状況です。

増えたテキストデータを整理整頓して減らしたいニーズと同時に、「そもそも辞書化に労力をかける必要があるか？」という疑問が生まれています。

データが増える一方で減らせていない一番大きな理由に、データベースに残す価値があるかどうかが判断がつかないことがあります。

いつかまた使う大事な情報かもしれないし、使わないかもしれないという気持ちです。ちょうど、部屋の掃除のように「いつか使うかもしれないから捨てないでおこう」という気持ちに似ています。

3.辞書化の労力が無駄になる場面とは？

ChatGPTの回答から自分オリジナルの辞書を作る時に、将来一番がっかり感を感じるだろう状況は「労力をかけて辞書化した内容が無駄になる」パターンだと思います。

• 解答の情報自体が古くなり、リアルタイムの環境の状況に対応できる解答ではなくなった
• 頭の中に解決方法が定着したから、ChatGPTに残す必要がなくなった

などの状況です。

こうして考えると、回答の辞書化の労力をかけなくても良い場面とは「ChatGPTに頼らなくても、目の前のリアルタイムの問題解決ができる状態」のときだと考えられます。

4.オリジナル辞書を作る基準は「リアルタイムの問題解決に使う可能性が高いこと」

ChatGPTの解答を辞書化するなら、その項目は限りなく絞った方が良いと今の時点では考えています。

プログラミング学習の初心者の段階では、きれいなノートをまとめるよりも、とにかく手数を増やすことが大事だと考えています。

ChatGPTの良いところは「何回同じ質問をしても怒らずに丁寧に教えてくれること」です。これは人間相手の指導者には出せないメリットです。気兼ねなく同じ質問をすることができます。

このうち何回も質問をしている内容については、情報を整理して辞書のようにまとめても良いと思います。

1回調べて、将来的に同じ問題解決方法を使う頻度がわからない時点では「下手な考え休むに似たり」の状況だと思います。辞書化に労力を使うよりも解答のスレッドを潔く「削除して減らす練習」をする方が良いかもしれないと思っています。

自分の中にできることの手数を増やしていくことで、積み重なった情報量を減らすことができます。増やすことも減らすことも同時に取り組むことで、ChatGPTを使ったプログラミング学習が捗ると考えています。