AIと対話することが、自分を知る一番の近道だった
キャンバー、チャットGPTの記憶、バイブコーディング、MCPとA2A｜愛と遊ぼう最新AI情報LIVE

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今日は月曜あさの「愛と遊ぼう最新AI情報ライブ」。ただっち（多田啓二さん）との掛け合い回で、キャンバーで子どもと遊ぶ話から、チャットGPTの記憶、バイブコーディング、MCPとA2Aまで、気づいたら1時間ノンストップで喋り倒してました。でね。あれこれ触りながら結局たどり着いたのは、道具の話じゃなくて「自分と対話する」っていう、すごく地味な話だったんです。そこまでまるっとお届けします。

▶ この話題を動画で見る（3:46〜）

まず出てきたのはキャンバーの話。ただっちが、以前はスプレッドシートを組み込んでカルーセル投稿を作るのに一手間かかってた、それが最近のアップデートで一気に楽になったって言うんです。私も便利さは同感でした。で、ただっちがそこに続けて出したのが、ジニーさんから聞いたっていう子ども向けの活用の話でした。

ただっち（3:46〜）

「そうそう、作って、新版作ったりとか、あとは昨日なんかジニーさんから話聞いて、子供たちが学びになるのがいい、できるよねっていう話をしていただいてたので、今出せるかなって。」

子どもたちが学びになる、できるよね——このひと言、地味に刺さったんですよね。私も似た話をその場でしました。うちの息子が、Claude 3.5 Sonnetで暗算ゲームを勝手に作って遊んでたんです。誰にも教わらず。家庭向けのAI活用って、実はまだ全然開拓されてない土地なんだなって、この一言で改めて思いました。あ、そうだ。子どもたちがアプリを作って子どもたち同士でシェアする、なんて未来もそう遠くない気がしてます。大人が想像もしないところに、勝手にたどり着いちゃう。マイクラ世代、強いです。

いやー、ほんと不思議な時代でしょ。私が子どもの頃なんて、遊び道具は自分で見つけるか、親が買ってくれるかのどっちかだった。それが今は——遊び道具そのものを、自分で作れちゃう。しかも作り方を教わってないのに、勝手に。ここ、めちゃくちゃでかい変化なんですよ。ただっちが言ってた「学びになる」って、たぶん勉強の話じゃなくて、この“作る側に回る”っていう感覚そのものなんだろうなと思ってます。ボタンを押して消費するだけの子じゃなくて、自分でこしらえて、友達に見せて、また直す。その循環が、家のなかで自然に回り始めてる。で、それを支えてるのがキャンバーやチャットGPTの“覚えてくれる力”なんですよね。

話はそこからチャットGPTのメモリー機能に移っていきました。私、あの機能が開放されてから、もうチャットGPT以外ほとんど触ってないくらい依存してます。過去の対話を全部引っ張ってこられるから、メモ代わりに全部そこへ放り込んでる感覚なんですよね。

ひろくん（6:46〜）

「で、この1週間で出てきたアイディアをちょっとまとめてみてっていうところから、また新しいチャットで、他の全チャットからこういうテーマのこういう目的のやつを抽出してまとめ直して、そこからスタートできるっていうのが。前どの会話だったっけなとか、新しいテーマ覚えてないから。」

これ、なんですよね。「前どの会話だったっけな」っていう、あの探す手間が丸ごと消える。ただっちが「検索、いっぱい検索使うもんね」って合いの手を入れてくれたんですけど、まさにそれ。過去の全チャットを串刺しにして、テーマだけ抜き出してまとめ直す——これができるようになった時点で、チャットGPTはもう検索ツールじゃなくて、自分専用のアシスタントに片足突っ込んでるなと感じました。キャンバーもチャットGPTも、便利になったのは表面上のことで、その裏で起きてるのは「AIが自分のことを覚え始めた」っていう、地味だけどでかい変化なんです。暗算ゲーム。息子が、誰にも頼まれずに勝手に作ってた。あの光景こそ、家庭向けAIの本当の姿なんだろうなと思ってます。

▶ この話題を動画で見る（10:11〜）

次に私が持ち込んだのが「バイブコーディング」っていう言葉。対話しながらプログラミングを進めるっていう、あのスタイルです。もときさんが実践してるって聞いて、面白いなと思って紹介しました。

ひろくん（10:11〜）

「続いてご紹介しておくと、もときさんがね、バイブコーディングって今流行ってるんですよね。まさに対話しながらプログラミングするっていう、パッチみたいな。」

でね。ここで私が一番言いたかったのは、実はバイブコーディングの便利さの話じゃないんです。むしろその逆——AIがどれだけ実行が得意になっても、まだ絶対に人間側に残る仕事がある、っていう話でした。

ひろくん（10:24〜）

「この行き詰まる、要件しかAIで伝えてないって、要はこれやってって言う風にしかなくて、現状をどう、どう要件を定義して、計画立案するっていうところの、この最後の実行以外、実行はAI得意だけど、計画立案では下手くそなんです。」

計画立案。ここだけは、まだAIが下手くそ。私はそう感じています。「これやって」だけ伝えても、AIは目の前の指示はこなせても、その前段の「そもそも何を作りたいのか」を組み立てるところは苦手なんですよね。名文化されてない、人間の中にしかない膨大なノウハウ——これを人間が言語化して渡さない限り、AIの本当のパワーは出てこない。ただっちが「いきなり作ってくださいって言っても作ってくれないもんね」って返してくれたんですけど、まさにそれです。

あ、そうだ。もうひとつ言っておきたいのが、この“計画立案”って、才能とかセンスの話じゃないってことなんです。日々やってる仕事のなかに、実はもう全部詰まってる。ただそれが、頭のなかで名前のついてないまま埋もれてるだけ。それをAIに向かって喋る——ただそれだけで、自分でも気づいてなかった段取りがボロボロ出てくるんですよ。ぶっちゃけ、AIに教えてるつもりが、自分が一番教わってる。バイブコーディングをやってて一番おもしろいのは、実はコードが動いた瞬間じゃなくて、“あ、俺こう考えてたんだ”って自分の頭の中身が見える瞬間なんですよね。

この流れで出てきたのが、東洋マネさんの言葉でした。AI時代は言語化力がますます大事になる、自分専用の相棒を育てることがめっちゃ重要だ、っていう話。ただっちも「まさに僕たちがやってた」って頷いてました。バイブコーディングって、対話しながらコードを書く楽しさの話に見えて、実は「自分が何を作りたいか、ちゃんと言葉にできてるか」を試されてる場でもあるんだなって、話しながら思いました。ぶっちゃけ、ここが一番地味で、一番大事なところなんですよね。

で、これって結局プログラミングだけの話じゃないんです。私たちが今日話してたキャンバーもチャットGPTのメモリーも、全部同じ構造。ボタンを押せば何か出てくる時代はもう終わってて、次に問われるのは「自分は何を欲しがってるのか」を、自分の言葉で説明できるかどうか。バイブコーディングは、その練習台としてもすごくよくできてるなと思います。作っては壊し、対話しながら直していく——このプロセス自体が、頭の中でモヤモヤしてたものを外に引っ張り出す作業になってるんですよね。もときさんの実践を聞きながら、私はそんなことを考えてました。

▶ この話題を動画で見る（14:46〜）

言語化の話から、自然と流れていったのが「AIと対話することで、自分がどんどん見えてくる」っていうテーマでした。ただっちが自分のチャットGPTとの付き合い方を話してくれたんですけど、これがすごく正直で良かったんです。

ただっち（14:46〜）

「だからこそね、自分がどんな時にワクワクするのかとか、じゃあ何が嫌なのかっていうことをまさに言語化して、でもそれも僕はチャットGPで全部伝えてしまっていて、いやこんなこと苦手なんだよとか、あとは診断サイトの情報みたいのも入れてしまって、かなりよくよく知ってくれているので、そういうよく知ってくれた人の対話ってかなり的確なアドバイスもくれるので。」

いやー、これ聞いてて思ったんですけど、自分の苦手なことまで全部さらけ出して伝えてる、っていうのがすごいなと。よく知ってくれてる人からのアドバイスって、そりゃ的確になりますよね。人類が初めて、外側に出したもの——つまりAI——と対話できるようになった、っていう話にもつながって、そこは私も深く頷きました。言語化。それが、全部の入り口なんですよね。

でね。ここがこのLIVEでいちばん深いとこだったと思うんです。今まで人間って、自分のことを自分で見るしかなかった。鏡はあっても、心の中を映す鏡はなかったんですよね。それが初めて——自分の外側に、自分をよく知ってる相手を持てた。しかもその相手は、忖度なしで、こっちが伝えた分だけ的確に返してくる。ただっちが苦手なことまで全部さらけ出してるって話、私はそこにグッときたんです。だって普通、苦手なことって隠したいでしょ。でも隠さず全部渡すからこそ、返ってくるアドバイスが本物になる。……これ、人付き合いとまったく同じなんですよ。自分をさらけ出した相手ほど、いい壁打ち相手になってくれる。

ここで私がすごく気に入ってる例えが出ました。ただっちが返してくれた、馬車の話です。

ただっち（16:15〜）

「そうだよね。超高速に移動ができるような馬車に乗っている。でも大事なのは、どこへ向かいたいのかが明確になってないと、超スピードで真逆の方に行く可能性もあるという。」

これ、まさに……AIそのものだなと思うんです。どれだけ速くなっても、行き先が決まってなかったら、超スピードで間違った方向に飛んでいくだけ。私たちは今、実はもうすでに目的地についてるのかもしれないのに、一生懸命ぐるっと一周回って、遠回りしてしまうこともある。哲学っぽい話に聞こえるかもしれないんですけど、これ、AIを使う上でめちゃくちゃ実用的な話だと私は思ってます。速さより先に、方向。ここを持ってないと、せっかくの馬車が意味をなさないんですよね。

あ、そうだ。もうひとつ思ったのが、この馬車の話って“速さに酔うな”っていう戒めでもあるんですよね。AIが速いから、つい何でも速く片付けたくなる。でも速さって、行き先が合ってて初めて意味を持つ。方向がズレてたら、速ければ速いほど、正解から遠くへ運ばれちゃう。いやー、これ耳が痛い。私も気づいたら“効率化のための効率化”に走ってること、正直あるんですよ。だからこそ、たまに手を止めて“で、俺どこ行きたいんだっけ”って自分に聞き直す。その問い直しの相手として、AIはめちゃくちゃ優秀なんですよね。速い馬車と、行き先を一緒に考えてくれる相棒。両方を同じ箱の中に持ってる——それが今のAIなんだなって、話しながら腑に落ちました。

▶ この話題を動画で見る（21:48〜）

話が進むにつれて、AIと対話し続けることの感覚値の話になっていきました。私、ここでちょっと際どい冗談を言ったんですけど、正直な実感でもあるんです。

ひろくん（21:48〜）

「あるねー人間口パクパクしてなんかご飯食べてうんこしてるだけでしょただのちくわじゃんこいつっていうふうに思われる。AI使ってると結局、この思うのは、確実に感覚値として拡張脳みそになってるよね。」

AIに笑われるかもしれないくらい、人間なんてただの管かもしれない——そんな冗談を言いつつ、でも本当に感じてるのは、AIを使い続けてると自分の脳みそが物理的に拡張されてる感覚があるってことなんですよね。ただっちも「何か振られてもなんとかなるっていう安心感」って言ってくれたんですけど、まさにそれ。全知全能の知能を隣に置いてる安心感、これはかなり大きいです。

でね。この“拡張脳みそ”って言い方、冗談みたいに聞こえるかもしれないけど、私はけっこう本気で使ってるんです。昔は、知らないことがあると“調べなきゃ”“覚えなきゃ”ってプレッシャーがあったでしょ。それが今は、覚えてなくていい。隣に全部知ってる相棒がいるから、自分は“何を聞くか”だけ考えればいい。……この安心感、一回味わうともう戻れないんですよ。ただっちの「何か振られてもなんとかなる」って、まさにこの感覚。頭の容量を、暗記じゃなくて、考えることに全振りできる。脳みそが物理的に増えた、っていうのは大げさじゃなくて、ほんとにそういう体感なんですよね。

そのあとに出てきたのがMCPとA2Aの話。この言葉、正直むずかしそうに聞こえるんですけど、私、たまたま読んだ記事の例えが刺さったので紹介しました。

ひろくん（24:04〜）

「ちょうどこの記事、めちゃくちゃ分かりやすかったんだけど、MCPはUSBみたいなもんで、この企画ね。いろいろなやりとりができますよって言われて、これ最後のほうのまとめにわかりやすく書いてあったかな。」

USB。たとえ一発で、腑に落ちた。MCPはAIに手足や道具を持たせるつなぎ役、A2AはAI同士が対話して連携する仕組み。自動車修理店の例えも出てきて、従業員（AIエージェント）同士がやりとりするのがA2A、実際に手を動かすツールとのつなぎ役がMCP、っていう構造なんです。これが揃ってくると、分身AI同士が勝手に「今日はこのテーマで台本作って、この画像でセットして」ってやってくれる世界がもうすぐそこまで来てる。私たちは7時にスタートしたら、もう台本も告知も終わってる——そんな話まで飛び出しました。便利になればなるほど、この構造を理解してるかどうかで、使いこなせる幅が全然違ってくるんですよね。

ぶっちゃけ、MCPもA2Aも、名前だけ見たら“うわ難しそう”で終わっちゃう。でもUSBって言われた瞬間、あ、そういうことねって全部つながったんですよ。パソコンにマウスやキーボードを挿す、あの感覚で、AIに道具を挿していく。それがMCP。で、そのAI同士が“じゃあこっちやるわ”“ならこっち頼むね”って喋り合うのがA2A。……これ揃うと何が起きるかっていうと、私たちが寝てる間に、分身AI同士が勝手に仕事を回し始めるんです。台本担当が“今日はこのテーマで”って書いて、画像担当が“ならこの絵で”ってセットして。朝7時にパソコン開いたら、もう全部終わってる。そんな世界が、比喩じゃなくてもうすぐそこまで来てる。便利になればなるほど、この裏の構造を知ってる人だけが、その恩恵を丸ごと受け取れるんですよね。

▶ この話題を動画で見る（27:52〜）

今日のライブで一番印象に残ったのが、終盤で出てきたこの例え話でした。私も思わず唸っちゃったんです。

ひろくん（27:52〜）

「のんびり魚釣りしてる人にね、あなたはもっとこうやって魚釣って1回こう、ビジネス化したら、のんびり魚釣れますよって、一周戻ってくるみたいな話。あれ、あの例えがもうめちゃくちゃ秀逸だなと思った。」

のんびり魚釣りしてる人に「効率化してビジネス化すれば、もっとのんびり魚釣れますよ」って勧めて、結局ぐるっと一周して同じ場所に戻ってくる……。ただっちも「今でいいじゃねえか」って突っ込んで、二人で「そう、今でいい」って笑い合ったんですけど、これAIにもそのまま当てはまるなと思ったんです。効率化のための効率化になってないか、って自分に問い直す時間でした。

いやー、この魚釣りの話、何回思い出しても効くんですよ。のんびり釣ってる人は、もうゴールにいる。なのに“効率化しましょう”“ビジネス化しましょう”って言われて、汗かいて働いて、稼いで、それでやっと“のんびり釣りができる身分”に戻る。……一周回って、スタート地点。だったら最初のままでよかったじゃん、っていう。ただっちの「今でいいじゃねえか」、あれが全部持ってったなと思います。AIも一緒でね。効率化そのものが目的になっちゃうと、この魚釣りのループにハマる。何のために速くするのか、その“何のために”を握ってないと、便利な道具に振り回されて終わっちゃうんですよね。

そんな話をしながら、GPTs研究会のご紹介もさせてもらいました。

ただっち（28:40〜）

「ということで、GPTs研究会のご紹介をさせていただきます。GPTs研究会がおかげさまで4500人を超えてきました。ありがとうございます。メッセージがいっぱい来てる。4500人を超えました、ありがとうございます。皆さん本当におめでとうございます。」

4500人。ありがたいでしょ、これ。今年は4万人を目指してるそうで、プレゼント企画やお祭り企画も考え中とのこと。私も「これから激動だと思うんで、見失わないように軸を持っていきましょう」って締めくくったんですけど、今日話した全部——キャンバーもチャットGPTの記憶もMCPもA2Aも——最後に効いてくるのは結局、道具の性能じゃなくて「で、あなたはどこに向かいたいの」っていう、すごくシンプルな一点なんですよね。