どうも、太陽です。(No37)
「アブダクション(仮設構築)思考が僕を救った」というタイトルで書きます。
告発記事とは毛色が違いますが、用心して読んでください。
1 アブダクション(仮説構築)思考が僕を救った
突然ですが、演繹でもない、帰納でもない、アブダクション(仮説構築)思考が僕を救いました。
アメリカの哲学者パースが提唱したのがアブダクションです。
簡単に言うと、ある結果(B)があり、そこから原因(A) を推定する力です。
Aが原因でBが起きたとします。
Aという原因が何なのか？わからないことが多いでしょう。(ただ、Bが起きた)
そのときに、正しいかどうかは別にして、Aという原因を推測する力がアブダクションです。
こういう理由や原因で、現在のこの現象が起きているのでは？と仮説を作るのです。
(ありのままに現実を直視しないと、この力は養われません。つまり、不都合なことにも向き合う覚悟がいります)
現実逃避をする人間は、アブダクションが下手であり、間違った原因に囚われ、間違った仮説を立てます。
以下のメンタリストDaiGoさんの動画でも解説されています。(37分14秒から)
僕の場合は現実でTV業界やその他にネタにされているという直観的な気づき(これは僕自身だけが心底わかる)で、とあれば何らかの人間に監視されているのでは？と疑い始めました。
そして、ネタにしている連中がTV局、お笑い芸人、S大手出版社、S日本通信村(Yahoo)であると気づき、であれば手法は何なのか？と調べまくり、ようやくテンペスト攻撃にたどり着きました。
また、同時に、動機も必須です。
さらに、実際に非常に怪しい監視員の家がありましたし、芸能人を近くの場所で50人以上も見かけた上に、テニス仲間の友人の車に盗聴器が仕掛けられるなど、状況証拠が増えていました。
まぁこの話はともかく、アブダクションにより、以下の成果をあげました。
この逆境下を切り抜けるための要因(ボトルネックなど)は何か？と考え、スマート消費術(コストカット)とダイエット・筋トレが必須だと、気づき、実際に実行しました。
稼ぐことよりも確実に努力で成果が出ます。(妨害はできない)
いろいろな妨害や交渉時にも、最低限の金で幸福に暮らせる術を確立すれば強いです。
そのうえで、妄想だと捉えられないように、僕自身の実力をあげ、説得力を増すためにブログ約400記事を書いたり、苦手だった話術改善にも取り組みました。
徹底的に戦うために、やれることをすべてやり尽くそうとしました。
アブダクション思考で、不都合な自分にとって都合のいい解釈をせず、現実路線で自己責任で人生を切り開く！と覚悟を決めてから、人生が好転しました。
ここで、最近、あるルームで話したAIスマートスピーカーの話をします。
Amazon echoのスマートスピーカーはAIの搭載が遅れているようで、簡単に技術的にできそうなのになぜAIを取り入れないのか？と疑問を持った人がいました。
返答者はやはり技術的な問題が発生しているといいました。
僕は商売上の問題、つまり採算が合わない、ニーズがあまりない、などを考えました。
スマートスピーカーが爆発的に売れており、ニーズがあり、競争原理も働いているのなら、ライバルのGoogle homeがGeminiを取り入れ、競争優位に立てるはずだから、という仮説です。
つまり、起きている現実(Amazon echoのAI化が遅れている)から、どのような原因が考えられるのか？はアブダクション思考の訓練になります。
以下、ChatGPT先生に聞いて見たら、以下の返答がありました。
AIをスマートスピーカーに導入するのが遅れているのは技術的な問題なのか、何なのでしょうか？
AIのスマートスピーカーへの導入が遅れている理由はいくつか考えられます。
主な要因は以下の通りです。
① ハードウェアの制約
- スマートスピーカーは、音声認識やクラウド処理を前提に設計されており、高度なAIをローカルで動作させるための十分な計算能力を持っていません。
- 最新の生成AI（GeminiやGPT-4クラス）を直接デバイス上で動作させるには、大量のメモリや高性能なプロセッサが必要ですが、スマートスピーカーはコストを抑えるために比較的低スペックのハードウェアを採用しています。
② コストと収益性の問題
- 高度なAIをクラウドベースで処理すると、企業側の運用コスト（サーバーや電力消費）が増大します。
- スマートスピーカーは比較的安価なデバイスであり、AmazonやGoogleはこれらを直接的な収益源としてではなく、エコシステム（ショッピング、広告、サブスクリプションなど）に誘導する手段として活用しています。そのため、高額なAIモデルを導入することがコストに見合うか慎重に検討されています。
③ ユーザー体験とAIの最適化
- 生成AIは高度な会話が可能ですが、従来の音声アシスタントとは異なる課題（長すぎる回答、誤った情報の提供など）があり、スマートスピーカー向けに適切に最適化する必要があります。
- 例えば、ユーザーが「天気は？」と尋ねたときに、簡潔に答えるべきか、AIが詳細な解説をすべきかのバランスを取る必要があります。
④ プライバシーとセキュリティ
- スマートスピーカーは家庭内で使用されるため、AIが常時高度な処理を行うと、ユーザーの会話データがクラウドに大量に送信される可能性があり、プライバシーの懸念が強まります。
- ヨーロッパを中心にプライバシー規制（GDPRなど）が厳しく、企業は慎重にAI導入を進める必要があります。
⑤ ユーザーのニーズと導入のタイミング
- 現在の音声アシスタント（Alexa、Googleアシスタントなど）は、タイマーの設定やスマートホーム操作、簡単な質問への対応が主な用途となっています。
- 一方、生成AIは長文の対話や創造的なコンテンツ生成が得意ですが、それがスマートスピーカーの主要な用途として求められているかは未知数であり、需要が不透明なまま導入を急ぐことは企業にとってリスクがあります。
結論
技術的な問題というよりは、コスト、ハードウェアの制約、プライバシー懸念、ユーザー体験の最適化など、複合的な要因が影響していると考えられます。
ただし、GoogleはGeminiの導入を進めており、AmazonもAlexaに生成AIを組み込む計画を発表しているため、今後数年以内にスマートスピーカーが本格的にAI化する可能性は高いです。
まぁ予想通りの回答もありましたが、GoogleとAmazonも生成AI導入を計画しているとのことなので、これらの障害をクリアし、乗り越えていくつもりなのでしょう。
そもそも、スマートスピーカーは日本ではほとんど売れていません。(ヨーロッパはどうなのか？)
この起きた結果から、何の原因が考えられるか？または何の原因があって現在の結果で甘んじているか？などを分析することが人生を好転させる秘訣といえます。
しかし、この真の原因を突き止めるのはなかなか難しいです。
大抵は不都合なことや向きたいたくない現実や要因であり、他人も指摘しづらいので、気づきにくいです。
自分が言われたら致命的で嫌な欠陥があったら、当然、それを言われると傷つくわけであり、それをわざわざ他人に指摘して無駄に嫌われるリスクなんて負いたくありませんから。
もしくは、知らなくてよい情報(難病など)もあります。(知っても、改善方法がないわけですから)
僕もテンペスト攻撃なんて知らないで、ずっと搾取され続けて、能天気に生きる人生もあったかもしれませんが、気づいてしまったので、戦う覚悟を決めて対処している最中です。
(まぁさすがに、ここまでネタにされると、よほど鈍感な人以外は気づくでしょうが)
卑怯な違法テンペスト攻撃で、集団で犯罪と盗人行為をしている連中との正当防衛としての個人での戦いの記録です。
2 予防学と70点の意思決定について。
また、メンタリストDaiGoさんの以下の動画で失敗について語られています。
詳しくは動画を見てください。
失敗の4分類です。
現在、僕が取り組んでいるテーマとして、予防学があります。
アブダクションは起きた結果が必要で、その結果はだいたい不都合で嫌な問題点だからこそ、原因を探って解決したいわけです。
しかし、そもそも嫌な結果が起きなければ一番いいわけで、そのために予防学を研究しています。
予防学は完全に失敗を防げるわけじゃないですが、失敗確率をかなり減らせることがわかりました。
つまり、できるなら事前に十分なリサーチをするということに尽きます。
先人の事例があるジャンルなら、まずは徹底的なリサーチで問題点をあぶり出し、さらに想定されうるリスクやトラブルなどを考えつくし、その上で意思決定をします。
想定されたリスクやトラブルが対応可能であるならば、そこまで問題ないと捉え、実行に移します。
YouTuberのいけちゃんはXのサブ垢で、いろいろな悩みをフォロワーに聴くという上手い使い方をしています。
いけちゃんがポストすれば、ファンがたくさんの解決策を投げかけてくれ、1人では思いつかなかった解決策が出てくるものです。
しかも、同じ悩みを持った人がいるかもしれず、その人たちへの情報共有にもなります。
フォロワーが多いアイドル系の人しか使えない手法で、僕らはChatGPTや独自の思考やDラボなどで解決策を探します。
起きてしまった結果についてはアブダクション思考で考え、不透明な未来については予防学で失敗確率を減らす生き方を、リスースが足りない僕は実践しています。
まぁ予防学も完全ではなく、衝動的に行動して、動いてこそ気づく・得られることが多いというのは日々思っていますけどね。
金銭的な高額な買い物や、時間的な浪費(小説の損切りや遠出する場所など)や、誰と関わるべきか？という人間関係の意思決定に主に使っています。
70点の意思決定ができれば御の字であり、90点の意思決定は困難です。
以下の本の37％ルールは意思決定のヒントになります。
人事採用では、最初の37％までは誰も選ばず、見て、37％以降はそれまでに面接したどの応募者よりも優秀な人材が現れたところで、すかさず選ぶべきだといいます。
結婚にも適用できます。
まずは観察などして、最初のサンプル数を蓄積します。(相場観育成)
中古ノートパソコンなら、100台の観察をしたら、37台までは選ばず、それ以降で一番良いPCを見つけたら、すかさず買うということです。
今回の中古ノートパソコン購入に関して、あまり良くないスペックPCを見続けていて、そこに突然、良いPCを見つけたので、「先に買われてしまうかもしれない」という焦りを感じ、それ以上の探索をやめて、急いで購入してしまいました。
しかし、朝に再度、探索しても先ほどの1台しか良いPCがなかったので(探索不足かもだが)、だからこそ結果論ですし、70点の意思決定という判断です。
相当に普段から、メルカリの中古ノートパソコン市場を観測していて、相場観が出来上がっていたら、もっとよい掘り出し物がある可能性に気づいているので、探索していたでしょうが、そんな経験はありませんでした。
どのジャンルにせよ、経験量がモノをいい、経験量が乏しい分野で70点以上の意思決定をするのは非常に困難です。
経験量不足のジャンルの際は、予めの入念なリサーチが経験不足を補い、意思決定の質の低さを防げます。
リサーチは誰でもできる努力であり、これをしないで失敗したのであれば自業自得な面はあります。
「考えるより行動！」といい、リサーチもせずに場当たり的に行動し、失敗し、それを繰り返すことで体験を積む人もいますが、リサーチは誰でもできる努力であり、失敗確率を減らせるわけです。
それをしないのはどうなのか？と。
事前に調べておけば、体験しないで済んだ失敗もたくさんあるでしょうから。
「とにかくやればいいんだよ」と言う人には辟易します。
しかも、その計画や方針がズレていて、失敗しそうなら、関わる場合、徒労に終わりそうだからです。
(金をもらえるなら、最悪、金は確保できます)
無駄なことにつきあわされるのは疲弊します。
リサーチしまくっていて、ブラックボックスにせず、こういう根拠があり、この方針です！と示されたら、想定内のことが多くなり、努力の跡も見られるので、納得します。
(もちろん、まったくの前例がない未知の分野に関しては、とにかくやってみるしかありません)
しかし、小説の当たりハズレを見抜くのはかなり難しいです。
ビジネス書なら、本屋でパラパラとめくって、ある程度の善し悪しを判断できますが、小説はそうはいかないので。
僕は記事にも書いたように、小説はけっこう損切りしており、損切りの基準は「犯人を知りたいか？謎やテーマをこのまま読み進めて解明したいと思えるか？」などは重視します。
そうじゃなかったら、このまま読み進めても意味がなさそうなので、損切りします。
あとは著者買いは小説家の場合、かなり的を射ており、一流小説家の作品はやはりハズレが少ないです。
(最低でも70点以上の質は担保してきます)
ともかく後から振り返ればうまくやれた！なんてほとんど結果論であり、70点の意思決定ができれば相当に熟練者でしょう。
90点の意思決定をできるとしたら、完璧主義に近いかもしれません。
とはいえ、やはり悔しい気持ちはありますねー。
(90点の意思決定がなぜできなかったのか？といつまでも悔やむ人は幸せになれません)
的確率は概念は重要だと思っています。
全発言・全行動がすべて正しい人なんていません。
そこには打率があり、確率があるだけです。
的確率が1割の人は、たまに正しいことをいいますし、的確率8割の人は、2割は外します。
すべては確率であり、大数の法則です。
打席の数が多くなればなるほど適切な打率に収れんします。
実力者やプロはこの打率や的確率が素人や一般人よりも高い人のことを指します。
しかし、打率だけの問題ではなく、ホームラン(インパクト大)の数も影響します。
起業では1勝9敗でも成功なのはそういう理由です。
つまり、野球をビジネスや人生になぞらえると、規定打席に到達した上で、打率、ホームランは重要要素です。
打点なら、チャンスに強いか、またはチームで貢献したか？の指標としては意味があります。
塁にランナーがいるとき、特に得点圏にいるときにヒットなどが打てたら、打点としてカウントされるわけで、つまり チャンスに強いか？の指標です。
ホームラン王は三振王とも言われるぐらいで、打率は下がりがちです。
長打を狙うなら、その分、失敗も多いです。
イチローのように、長打志向ではなく、確実なヒットを量産すると打率が高くなります。
コツコツとリスクを減らし、着実な成果を積み重ねるタイプです。
まぁ的確率や打率を気にする人間は僕もそうですが、体力がない人が多いでしょう。
体力がないから、体力おばけ人間のように無駄撃ちができないのです。
無駄撃ちができないのなら、効率化しかなく、であるならば打率をあげるしかありません。
打率を気にしない人のほとんどは体力おばけ人間ですよ。
だから、体力お化け人間の戦略を体力不足の人が参考にしたら、討ち死にします。
最後に、テレビ局が自滅する理由として、以下の「あり方が古い」からだ！という主張の動画を載せて終わりとします。
【これは苦しい】テレビ局が自滅する理由。バラエティと報道がおなじ会社って無理でしょ
