ChatGPTがリリースされて2年半の月日を経て、これまでの間AIに対して様々な関わり方をしてきました。
本当に世の中の変化が激しく、付いていくのに忙しかった。
そして、私がいまやっていることは本当に意味があるのか？
数ヶ月後には廃れてしまうのではないか？ という不安と日々戦いながら、私がすべきことを取捨選択しながら、会社員をしながら喰らい付くことができています。
この記事では、これまでに私がやってきたことを期間ごとにまとめましたので、それを紹介し、今後の私のAIとの向き合い方についても書きます。
会社員をしながら生成AIに詳しい人として喰らい付いていきたい方は参考にしていただければと思います。
2021年10月 - ブームが来る前 -#
この頃は、まだ生成AIブームなんてものはなかったですね。 GPTがなんかすごいらしい? みたいな? いやいや、BERTでしょ！ とか、word2vec ? とかそういう単語が聞こえてきた頃ではあったかと思います。
個人的に、自然言語処理に興味があったので、大学の教授の専門ではなかったのですが、勝手に卒論の題材にしました。
でも自分自身全く基礎がわかっていなかったので、山形方言のコーパス（自然言語処理の形態素解析用の辞書）を作るという卒論を書きました。
その当時、最先端だったSudachi という形態素解析器を使い、それを開発しているOSSのSlackに参加しながら情報収集をしていました。
2022年10月ごろ - ChatGPTが公開される前 -#
会社員として、新卒としてProject Managerのサポートみたいな仕事をしていながらも、自らの専門性・社内での詳しい人枠のポジションを取りたく、自然言語処理の勉強をしていました。
いまでいうとひと昔前の論文を読んでみたり、基本的に↓このサイトなどで勉強をしていました。
2022年12月#
その頃は、GPT3.5 ( text-davinci-002 ) がすごいらしいみたいなので、少し界隈がざわざわしていた頃かなと思います。 あまり記憶はありませんがw
2023年1月 - ChatGPTリリース -#
ChatGPTがリリースされた記憶があります。 なんかとんでもなくすごいものが出てきた！ みたいな記憶があった気が。 大急ぎで、LLMの基礎理論を勉強しまくりました。 またこちらのサイトにはまたお世話になりました。
記憶がない2年間#
もうこの辺りから基本的んには、ついていけなくなりましたが、世の中の情報に食らいついていました。
- LangChainの本を買って実装してみたり（まだ全部できていない）
- APIを使うことだけに集中してみたり
- 社内ツールやChatworkのBot開発をやってみたり
- Claudeだけ使ってみたり
- Geminiを使ってみたり
- Cursorを使って、AI駆動開発をしてみたり
Twitter(X)で流れてくる「AI驚き屋さん」の投稿を頼りに、社内での生成AI詳しい人ポジションに縋り付いていました。 笑
世の中についていくために諦めたこと#
- 最新のAPIについて ( Assistant API など ) ちょっと便利系のAPIは 概要だけ理解をしたら基本的に頭の片隅に放置するようにしています。
- 全部のツールの検証 新しいAIに驚くだけの人をダサいと思っていたこともあり、全部自分で検証したかったんですが、そんなことには無理だと諦めました。 むしろAI情報をとってきて驚いていただける方に感謝です
- LangChainの検証 LangChainを使う必要がどうしてもある場合は使いますが、常に新しい仕様にバージョンアップされるため、概念だけ理解してあとは諦めました。 LangChainとAI駆動開発は相性としては厳しいものがありました。
- 最新のニュースを追う 無理です。 驚き屋さんにフリーライドさせていただいています。 ありがとうございます。
なぜ諦めることができたのか#
かなり心配性な性格ですし、新しい情報を常に仕入れることで安心感を買っていまして、つい最近、2025年の頭くらいまでは頑張って追っていたのですが、いよいよ世の中の情報量的に追うことができなくなってきたために、諦めました。
ただ私としてはそこまで焦っていなく、その理由としては
- 数ヶ月後には誰もが理解できるレベルになっているから全部追わずに、時々、Xさえ見ていればいい。（最近は、生成AI界隈すらもあまりみなくなっている )
- 会社での顧客のプロジェクトで活かせそうな技術や、自分で個人開発しているプロダクトで活かせそうな解決策ややりたいことだけに集中していればなんてことはない その中で、生成AIが使えそうならば、そのときに採用すればいいし、その時になければ、可能な解決策でプロダクトにすればいい
ということで、つまり、生成AIは使っても使わなくてもいいよね。 そのときに抱えている課題を認識して、解決する手段として調べればいいかな。 Twitterをみればいつでも多くの方が最新情報を共有していただいているので、無理して誤差1日で最新情報を得ようとしなくたって、誤差1ヶ月で得れるならばいいじゃん？ という気持ちになったことが大きかったです。
今後の私のAI - AI情報との向き合い方について#
なにか解決したい課題があってそのために使えそうならば使ってみるというスタンスで、なにもかも試してみたいけれど、なるべく手を出さずに、サクッとたまにTwitterを眺めるくらいにしておこうと思っています。
私の思想的には、基本的にはLLMって、分岐の部品だと思っているんですよ。 もちろん、それを組み合わせて素晴らしいUXを提供しているのが、ChatGPT / Claude / Gemini のブラウザ版という感じ。
分岐の部品というのは、LLMになにか情報を渡した時に、アウトプットをそのままテキストや音声や画像で受け取ったとして、終わり。 でもいいし
JSON modeで、true / false やtextを決まった形で返してもらい、それを次の処理に繋げるものだと思っているということです。
基本的には、なにか情報を送れば、なにか情報がでてくる。 ちょっと制御が安定しない関数みたいな感じだと思っています。
その常識が覆されることが起きる可能性は、頭の片隅に入れておき、基本的にはこの姿勢でAI ( API ) と関わろうと思っています。
もう、LLMの仕組みとか、transformerとかを理解しようと頑張るのはやめやめ！ ローカルでLLMを動かすといった趣味みたいなこともやめやめ！
コンパイラを理解していないけれどコード書いてます。 みたいなことだと思っています。
（ちなみに私は jsもdomもtypescriptもテストコードも そこまで理解していないでnextjsで書いていて、reactから入門した人です。 古き良きエンジニアの方には怒られてしまうと思いますが、本業PMなので問題ないかなーということで w )
これから会社員をやりながら生成AI事情においつきたい人に向けて#
諦めが大事かと思います。 そして、基本的に コンピューターサイエンスの基礎というか、基本情報技術者レベルの知識を理解していれば、そこまで焦る必要がないかと思いました。
それさえ抑えていれば、あとは生成AIは ただのAPIサービス、（もっというと、ただの分岐器・関数）として認識をしておけばいいのかな？ と思っています。
それよりも積極的に、とりあえず課金をして、とにかく日常業務で使ってみることで、他の用途で使える発見が自ずと湧いてくるかなと。
まずは、ChatGPT / Claude / Cursor / Gemini に課金をしましょう。
私の場合は、私的利用が多いChatGPTにだけ自分で課金をし、会社での業務利用をする前提で、ClaudeとCursorは所属組織予算で払ってもらっています。 Geminiは無料でも 2.5 Pro externalが使えることもあり、課金をするつもりはありません。
まずはこの4つのツールを使いこなして、業務や、思考の整理、人生の相談などで話しかけまくるだけでもいいかもしれません。
AIってよりは、普通に個人開発を続けていって、プロダクト・機能を作り続けるという視点で必要なものは使う精神。 やりたいことがあって、そのために活用する精神。 AIありきではなく、自分の人生ありき。 そんな感じ。 いいサービスを開発して、多くの人に課金して欲しい。 それだけ
それでは、
