株式会社方角代表 / 元美大生かたやま / AIとデザイン / Assistive technology、支援技術、アクセシビリティ、ユニバーサルデザイン / 東京デフリンピックにて「ミルオト」 / 多摩美→東京藝大院
Joined February 2017
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改めて私が何をしている人間なのかをまとめてみました。自己紹介2026verです。
note.com/denkiry/n/nd07a5d34…
新ロゴマークなんてものはそもそも最初は批判されるものなんですよね。コスメブランドのSHIROは2019年にリブランディングを行なった際、特にロゴを中心に大炎上して買い控えの声も起きましたが、その後も売上は伸び続け、リブランディング直前に約50億円規模だった売上は、今では242億円と約4.5倍にもなっています。もちろんリブランディングだけの成果ではないはずですし、SHIRO自身も炎上を受けて伝え方を見直したそうですが、最初の批判の声だけで判断する必要はないということですね。
【刷新】タカラトミーが新ロゴマークを発表
news.livedoor.com/article/de…
新ロゴマークは、カタカナの「アソビ」をモチーフにデザイン。日本の美意識や文化を取り入れながら、タカラトミーらしい遊び心を表現した。2027年4月1日から本格運用を開始する。
素晴らしい技術であることは前提として、こういう研究が進んだ先の、病気や障害のない世界の先には、また新たな病気や障害が待っているのではないかなと思っていますがどうなんでしょう。
そもそも「治す」ことが正解になりすぎた世界は、「治せない」「治さない」ことを受け入れなくなり、治せない人や治さない人の居場所が作られにくくなるのではないかなと。それが社会にも浸透して、何でも「治すべきもの」として見る考え方になりすぎると、とても生きにくい世界になってしまう気がします。
ですので、研究自体は素晴らしいものでも、病気や障害を「簡単に治せる」と社会が思い込んでしまう世界は、なかなかしんどい世界かもしれないですね。今のクリエイティブ業界が受けている「AIでいいじゃん」的な思想と少し似ている気もします。「簡単にできるんだから」という思い込みを社会に安易に持ち込まないことは、人類の次のテーマなのかもしれないですね。
方山れいこ retweeted
まさにこの世代なので若返った気持ちで、変化を吸収していますね。
私が業界に入ったのは雑用からで、ネカマでCSをさせられるような扱いも時給も漆黒の環境でした。あの時代の空気感に近いですね、若い人に言いたいのは上も何も分かっていないし大体間違っているので、自分で考えて突き進めですね。
最近美大卒の人に話を聞きに行く機会が多いのですが、私より15年ぐらい上の先輩方(2000年ごろ卒)はいわゆるロスジェネ世代で、100人ぐらいいた同期の中で就職できたのは数人だったそうです。最近話を聞いた方も、卒業後すぐには就職できず、しばらくアルバイト生活をしてデザイナーになったそうです。
デザインやクリエイティブのような「生活必需品ではないけど必要なもの」が求められなくなるのは、世の中に余裕がないときで、現代の「AIでできちゃうじゃん」の裏にも、一見AIのせいにも見えますが、社会に経済的な余裕がないことが１つの要因としてあると思います。
今クリエイティブ業界に関するいろんなことが目まぐるしく変わりすぎていて、世の中がついていけていない。ついていけてる限られた人も、ついていけてない人の手を引っ張れてない。だからAIの使い方も、デザイナーの使い方も全然確立されていないんですよね。この時代をどう過ごすか、ロスジェネ時代など、歴史から学べることもあるのではないかなと考えています。
AIのせいでなりたいものになれない、というと最新の話に見えますが、意外にも先人たちの辿った道は参考になるのかもしれません。
最近美大卒の人に話を聞きに行く機会が多いのですが、私より15年ぐらい上の先輩方(2000年ごろ卒)はいわゆるロスジェネ世代で、100人ぐらいいた同期の中で就職できたのは数人だったそうです。最近話を聞いた方も、卒業後すぐには就職できず、しばらくアルバイト生活をしてデザイナーになったそうです。
デザインやクリエイティブのような「生活必需品ではないけど必要なもの」が求められなくなるのは、世の中に余裕がないときで、現代の「AIでできちゃうじゃん」の裏にも、一見AIのせいにも見えますが、社会に経済的な余裕がないことが１つの要因としてあると思います。
今クリエイティブ業界に関するいろんなことが目まぐるしく変わりすぎていて、世の中がついていけていない。ついていけてる限られた人も、ついていけてない人の手を引っ張れてない。だからAIの使い方も、デザイナーの使い方も全然確立されていないんですよね。この時代をどう過ごすか、ロスジェネ時代など、歴史から学べることもあるのではないかなと考えています。
AIのせいでなりたいものになれない、というと最新の話に見えますが、意外にも先人たちの辿った道は参考になるのかもしれません。
Metaの音声認識AIやばいな。話者を自動で認識して色分けしてくれる音声文字起こしアプリ作れた。従量課金だけど1時間30円とかだからかなりコスパ良い。
ALT わたしが作った音声文字起こしアプリの画面。 文字起こし もう一回やってほしい。 もう一回話してほしい。 最近さ、なんか映画とか見た？ 映画全然見てないな。 映像の正義は見て。 バタフライエフェクト。 ヤクザの特集やってた。 やってたね。 え、見た？ 見た。 どうだった？ 壮絶だった。 昔の人はすごいなと思った。 いろんな意味でね。 その下に録音ボタンと、ゴミ箱ボタン、コピーボタンがある。
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わたしの祖父は歌舞伎町で、戦後から平成まで時代に合わせて様々な商売をしてきたのだけど、もし祖父が現代に生きていたらどんな商売をしたのかなと最近考える。ロボット開発とかよりは、自分の店でAIエージェントを構築した実績で研修売ったり、note売ったりしてた気がする
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いよいよフィジカル分野祭りなはずなのにワタクシのeMaxis Neoロボットはなぜ上がらないんですか？マジで
Fable 5.2 shows substantially improved skills in controlling physical robots, even on tasks it has never explicitly been trained to do.
On RoboDojo, a benchmark with a simulated two-arm robot, it outperformed other models and most AI systems built to control robots.
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今の時代、AIでアプリや動画が作れて楽しくて「これを仕事にしたい」と思っても、プロになれるかというとそういうわけじゃない。そこが結構難しいところだなと思っています。今まではアプリを作るのが楽しいと思ったら、そこから勉強してアプリを作る人になる道がありました。でも今は、楽しくて仕事にしたくても、その道が細くなっている。このまま行くと資本主義社会の中で作る人が直接的に必要とされる場所は、しばらくは減っていくんだと思います。作ること自体は誰でもできるようになったのに、作るプロになるハードルはむしろ上がっている。
それでも作ることへの需要はまだ全然あると思っています。ただ、それが今までの経済の構造ではうまく回らなくなっていて、作る人の立ち位置が形になっていない。その最適解は、立ち位置・作り方も含め、限定的なところでは発明されていたとしても、定着していない感じがします。
まだ定着してないなら自分の得意を活かしてAIクリエイティブで起業すればいいじゃん、って言う人もいるかもしれないですが、経営ってそんなに楽じゃないんですよ。6年やって痛感しました。
好きが仕事につながりにくいということは、ひいては多くの人間的な活動を制限することでもあると思うんですよね。
「クリエイティブの仕事を通してデザイナーが育つ」っていう考え方そのものがなくなっていく気がしていますね…若い人がとりあえずアシスタントになるという業界の構造そのものがなくなっていくんじゃないかなと。
同時にこれから上司がアシストすることは、若いデザイナーの審美眼を磨く目的ではなくて、人とのコミュニケーションの取り方みたいな、クリエイティブじゃない側の部分になると思います。だから仕事の構造が根本から変わる。
デザイナーとしての成長は、もう仕事を通して積み上げていくものじゃなくて、自分の創造力の中でどれだけ多くのものを自分から作り上げていけるか。その内なる創造力と、それを人に納得してもらうための人間力が重視されていくと思うので、今までのやり方とはまるっきり変わると思います。
Anthropicが「AIが科学のモデルづくりを変え始めている」という記事を出していてとても興味深かったです。神経細胞の発火とか中性子星の衝突みたいな、実物で試せない現象をモデルで説明したり予測する作り方にAIが関わり始めているという話で。
この考え方って、理論上いろんな分野に応用できますよね。
例えば、東京の企業が、ブラジル向けの商品を作りたいけど、ブラジルに行くのはとても難しいから、ブラジルの人の思考をコピーしたAIを作ってカスタマーインタビューするとか。実際に少し前、そういうサービスが海外にあるということを聞いたことがあって、それも近い話かなと思ったりしました。
でも人間の場合、やりすぎると結構やばいと思っていて。たとえばわたしがアクセシビリティ、インクルーシブなどの分野に関わっていた経験から言うと、いわゆる「アクセスが難しい当事者」の思考というのは、単に「こうだからアクセスが難しい」という話では片付けられなくて、その人たちの思考がどこからやってきたのかは歩んできた人生から丁寧に遡る必要があります。数字やコードでは解決できない部分がたくさんあるので、当事者の思考をAIに入れて「一意見」として扱うというのはまだ成り立たないんじゃないかなと思ったりしています。
New on our Science Blog: How AI is beginning to change scientific modeling.
Scientific models help researchers explain and predict real-world systems—like how a single nerve cell fires, or what happens when neutron stars collide. Recent advances have transformed how scientists fit complex models to data. But scientists still typically write the models manually, and usually need to weigh up several competing versions, each of which might explain the data in a different way.
In a guest post, Jakob Macke, Daniel Gedon, and Stefan Wahl describe how AI is starting to help with these parts of the process. By writing, running, fitting, and revising scientific models as code, AI can explore many possible model structures, and find out which explanations the data support.
anthropic.com/research/teach…
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