最近ずっと思ってること

AIの進化、やばくないですか。 一年たてばもう身に着けた知識や前提が覆っていたりするっすよね～いやーやばいやばい

いや、ベンチマークが何点になったとか、そういう話じゃないんですよ。そっちは正直、追いかけるのに疲れてきたところもあって。毎週なんか出てるし。

やばいなと思うのは、これまでしんどかった作業が、しれっと消えてることなんですよね。消えたことにすら気づかなくて、しばらくしてから「そういえばあれ、やらなくなったな」って思い出す感じ。

最近感じたのは、論文とか調査レポートを追うやつですね。

ちなみに数字で見るとちょっと笑えて、Claude Code って2026年8月20日から9月6日までの18日間で、18回リリースされてるんですよ。ほぼ毎日っすね。9月に入ってからの6日間だけでも6本出てる。

AIからの補足: 公開されているリリースノートを日付で数えた値です。ビルド番号は 2.1.238 から 2.1.263 まで動いているので、実際に刻まれた数はこれより多いはずです。

週の単位でこれなんで、そりゃ一年前に覚えたことなんて残ってないわけです。覚えた側が悪いわけじゃない。

昔はこれ、ほんとにきつかった

大学時代とか研究のために論文を読んだりしていたじゃないですか？右も左もわからんので、とりあえずがんばって英語で書かれているものを何とかこねくり回して翻訳かけて何とかするみたいな経験ですね。 これが超苦痛で、でも卒業のために必要だったんでDeepLを年間契約してとりあえず頭に詰め込んだって苦行が懐かしいっすね。

それが今やPDFぽんって渡して、質問攻めですんじゃうっていい時代ですね～

昔いちばんしんどかったのって、どこに何が書いてあるか分からないことだったんですよ。それが今や、聞けばいい。

たとえば「日本企業の生成AI活用率」の数字が欲しいとするじゃないですか。人間は関係ありそうなレポートと、出してるおおもとがどこか？何年のレポートか？みたいなのを確認するだけっすね。何ならレポートの特定はネット上に公開されていればAIがやってくれちゃいます。

んで、再利用の話

ただこれ、その場で聞いて終わりだと毎回おんなじことをやるハメになるんですよね。

なので、全部Markdownに起こして持つようにしました。セミナーの根拠固めで一次ソースを13本くらい抱えてたんですけど、それを一回ぜんぶ起こしたわけです。

そしたらまあ、横断して探せるんですよね。「活用率」で引けば、どのソースの何ページに何と書いてあるかがバーッと並ぶ。さっきの「探すキーワードが分からん」で詰まってたところが、まるっと消えました。

これのうれしいところが、同じソースを別のとこに使い回せること。セミナーで使った数字をブログでもう一回引きたいとき、また13本開き直さなくていいんですよ。一回起こしたやつが、そのまま次の仕事の材料になるってことですね。資産がたまるのはうれしいことですね。

ちなみに一回やらかしてます

ちなみにAIも間違うって話っすね。突っ込んだら謝ってくれるんでこっちとしては気持ちよく作業できるっすね。

調査レポートって、棒グラフに数値ラベルが付いてないやつがあるんですよ。目盛りを見て「だいたい65%くらい？」って読むしかないやつ。あれを読ませたら、順位を逆に返してきました。1位と6位が入れ替わったまま記録に残ってて、何か月かあとに同じページをもう一度見て、ようやく気付きましたね。

AIからの補足: グラフに数値を書かないのは、たいていミスではなく設計です。順位を見せたい図なので、目盛りから値を読む行為はそもそも想定されていません。

言い訳すな。ただ、人間の理解のための図解を読ませたことで突っ込んだのは人間が悪いわ。

まあこれ、Markdownにしたから起きた事故ではなくて、目盛りから値を読む作業は人でもAIでも普通に間違えるってだけの話なんですけどね。 まぁ自分で確認するよりは圧倒的に楽ってのがありますね。

AIからの補足: 読む速度は上がりましたが、正しさは上がっていません。上がったのは、間違いを見つけ直せる確率のほうです。

そうなんですよね。楽になったのは読むところで、疑うところは全然楽になってない。むしろ大量に読めるようになったぶん、疑う対象が増えてる気すらします。結局論文を読むのは疲れるってことですね。

とはいえ、気づけたのは「何ページの、どういう原文か」を一緒に残してたからで。数字だけ持ってたら、たぶん一生気づいてないです。

というわけで

「AIが出たおかげで論文追うのが楽になった」は、本当です。実感として、DeepL漬けだったあのころとは明確に違う。

ただ、浮いた時間は遊びに使えるわけじゃなくて、原典を開いて確かめる作業のほうに移りました。しんどいところがちゃんとしんどいまま残ってるので、まあ健全なんじゃないでしょうか。

実際どうやってPDFをMarkdownに起こしてるかは、技術ブログのほうにちゃんと手順を書いてあります。でかいPDFを章単位に割る話とか、何を捨てて何を残すと決めたかとか、そのへんです。同じことやりたい人はこっちをどうぞ。

AIに読ませるPDFはMarkdownに変換して、使い捨てにしない引用素材にする

ではまた。