59er@60歳からのデータサイエンス

AIがコードを書いてくれるようになって、実装のスピードは一気に上がりました。 その一方で、最近は、実装よりも仕様設計やUI設計の方がずっと難しいと感じます。 何を作るのか。 誰のために作るのか。 現場で本当に使われる形は何か。 そこが曖昧なままだと、AIで速く作れても、本当に役立つシステムにはなりにくい。 結局必要なのは、ユーザの業務や背景を理解し、ユーザの立場で仕様に落とし込む力。 これは、コードを書く力とは別の難しさがあります。 60歳を過ぎてから学び直してきて、次に越える壁はここなのかもしれません。 まずは教育分野で、もう少し深く現場を理解したいと思っています。

60歳を過ぎてから統計学とPythonを学び、6年間、データサイエンティスト系の仕事を続けてきました。 今も教育関連のデータ分析に関わっています。 最近思うのは、学校でAI活用が当たり前になるほど、むしろ大事になるのは「動機付け」ではないか、ということです。 知識を得ることや作業の多くは、これからAIが支援してくれる。 だからこそ、何に好奇心を持つのか、なぜ学ぶのか、学びに向かう姿勢をどう作るのかが、より重要になる気がしています。 今は、教師や周囲の働きかけによって、そうした学びのエンジンをどう生み出せるかを考えています。 ただ、その一方で、AIがさらに進化すれば、動機付けや個別支援の領域まで担うようになるのかもしれません。 それでも、人とAIの役割がどう変わっていくのかを考え続けること自体に、まだ意味があると感じています。

最近、AIの進化をかなり痛感しています。 WEBサービスの機能追加やUI改善は、かなりの部分がバイブコーディングで進むようになってきました。 さらに驚いたのは、テストまでAIでほぼ自動化できること。 今まで人手でやっていたテスト項目書ベースの確認を、AIが9割近く実行し、残りだけ人が確認する。 開発だけでなく、検証までAIが担い始めている。 これはもう、「便利になった」というレベルではなく、仕事の構造そのものが変わる話だと思います。 数年後、自分の業務もかなりリプレースされているかもしれない。 70歳でリプレースされたら、その後は何をしようかな。 まだ現役で世の中に貢献したい気持ちはある。 でも、人類より賢いAIが現れる時代なら、その変化を少し離れて見守る余生も、案外悪くないのかもしれません。

Pythonでの開発経験はありますが、CoreS3の開発言語であるC++は未経験です。 それでも今、自分の作りたいものが実際に形になり、しかも改良までどんどん進んでいることに驚いています。 C++の書き方を意識しているわけではなく、やりたいことを伝え、動作を確認し、必要なら修正する。その繰り返しです。 これが、未経験でも開発できると言われるバイブコーディングなんですかね。 大切なのは、作りたいものを持ち、それを評価できることなのだと感じます。

CoreS3を相棒ロボットとして育てています。 Claude Codeに指示を出していくだけで、数時間でそれなりの性能になりました。 通訳役としてアメリカとのミーティングで使い、さらに部下役として社内ミーティングにも参加させて、私のフォローをさせる構想です。 機能だけ見ればPCでもできますが、ロボットが話している間は口が動くだけでも、可愛げがあり、話す側の抵抗感が減ります。 将来的には人型の、日々の仕事や生活を支えてくれる相棒を目指していて、今はそこに向けた開発初期段階です。 今後は、もっと親しみやすく、私にとって本当に役に立つ返答をする相棒に育てていきたい。 かなり実戦で使えそうな感じになってきています。来週の北米企業との打ち合わせで使ってみようと思います🙂

先月、変形性股関節症の手術をしました。 初めての手術で、人工股関節が入っている感覚にはまだ少し違和感がありますが、経過は順調で、回復に向かっています。 入院生活も特に大きな問題はなく、思ったより落ち着いて過ごせました。 手術から約1か月。 今は、杖なしで近所のコンビニまで買い物に行けるようになりました。 通常の生活までは、もう少し。 回復は確実に進んでいて、ひとまず安心しています😀

個人で教育系WEBサービスを開発しています。 サービス側の登録数は、まだ本格的には伸びていませんが、ESL・SAT向けに 600以上のコンテンツを揃えた YouTube チャンネルがアジア圏の英語学習者に広く刺さったようで、登録者が急増しています。 直近1週間で 5,000人超の増加ペース。 そして本日、YouTube登録者数が1万人を突破しました。 この勢いが続けば、年内 2万5千人、 そして 年度末には10万人到達も現実的なラインに入ってきました。 そこで戦略を少し見直しています。 まずはアジア圏で「登録者数の多さ＝社会的信頼」を確立し、コミュニティの規模を活かす。 その上で、ESL学習者・SAT受験者が多い北米圏へ段階的にシフトしていく方針です。 このルートは、教育サービスでは王道とされることが多いようです。 当面の目標は YouTube登録者10万人。 ただ、どうせなら高く目標を置き、数年後には登録者100万人規模の「教育系グローバルYouTuber」を狙っていきます。 その頃には、きっと今とは違う景色が見えているはず。 とはいえ、原点は変わりません。 AI時代に必要な「言語能力・創造力・思考力」 を伸ばす学習支援サービスを提供すること。 このコンセプトだけは、YouTube登録者が何人になろうとも、ブレずに進めていきます。

昨日は、教育コンテンツ制作が 生成AIを使うことで “爆速” になったという話をしました。 確かに、以前は数週間かかったものが、 今では1人で1日もかからず終わります。 ただ、その「1日」は想像以上にストレスが大きいです。 ・イラストの細かな誤り、微妙な違和感 ・サイズやレイアウトの謎の崩れ、毎回不安定 ・文脈を突然忘れたような回答 ・ナレーションの不自然な発音 ・結局、人間がすべて確認して、何度も修正を指示 現役でバリバリ働かれている皆さんは、 もっと上手く使いこなして効率化されているのかもしれません。 正直、私のプロンプトの工夫不足もあると思います。 それでも、私の実感としては、 今、AIを使いこなすには、また以前とは別の忍耐力が求められるということです。 現役時代の忙しさの中では、途中で投げ出していたかもしれません。 定年して少し時間に余裕がある今だから、粘り強く向き合えている気がします。 しかし、どれだけ手間のかかる状況になっても、今のところ、最終的にはAIが必ず解決に導いてくれる。 だから離れられない。 AIに力があるのは間違いない。 けれど、それを本当に活かせるかどうかは、 人間の姿勢のほうも問われている感じがします🙂

以前なら、教育コンテンツ1本作るのに数週間かかっていました。 企画、構成、絵コンテ、シナリオ、翻訳、ナレーション、動画編集…。 今は、AIが全体構成やイラスト、シナリオまでつくり、Canvaで編集。 1日もかからず完成します。 正直、脅威もあります。 しかしそれ以上に、コンテンツ制作にとどまらず、 人の能力そのものが大きく拡張されていく時代が始まったと強く実感しています。

“Personalized Practice is now live — powered by a smart spaced-repetition engine.” We’re excited to announce a major upgrade to the Practice feature in Learning Assistant AI. Our platform now automatically selects the best next question for each learner based on their past performance, mastery level, and optimal review timing — using a fully adaptive spaced-repetition algorithm inspired by cognitive science. 🎯 What’s new? 1. Personalized question scheduling Every question now has its own dynamically calculated review interval. If a learner answers correctly multiple times, the review interval expands. If there’s a long break or an incorrect answer, the system gradually resets the level. 2. Smart “forgetting curve” modelling The algorithm estimates how memory fades over time and schedules review at the exact moment when reinforcement is most effective. 3. Priority-based selection The next question is chosen based on: how long it’s been since the last practice whether the learner is overdue for review mastery streaks and performance history new questions are surfaced proactively This ensures students always practice the right problem at the right time — neither too easy nor too repetitive. 4. Daily learning that adapts to each student Whether someone studies every day, once a week, or returns after months, the system adjusts automatically and rebuilds their personalized learning path. 💡 Why this matters This new engine strengthens long-term retention, improves mastery, and helps learners practice efficiently — especially across large question banks like SAT Math, Reading & Writing, ESL, ELA, and Middle School Math. 🚀 Available now The personalized Practice algorithm is already live for all learners. No settings required — it adapts instantly as soon as you start solving problems.

たった1日で、 SAT Reading & Writingの 100本の動画と200問の問題 が完成しました。 もう「教材を作る」時代ではないのかもしれません。 生成AIが、必要な教材を、必要な瞬間に、 自動で創り出す時代が、すぐそこまで来ています。 かつては数週間かかった開発が、 今では“1日未満”で終わる。 これから、個別最適な設問提示と得点予測モデルを追加し、さらにブラッシュアップしていきます。 本当に、信じられないスピードです。 #LearningAssistantAI #AIinEducation #生成AI #SATprep #EdTech

正直、今回のこのテスト学習機能（問題解答＋AIチャット＋動画連動）を実装するのに、設問作成を考えると、 数週間、いや数か月はかかると思っていました。 ところが、実際には半日で完成してしまいました。 本当に、恐ろしい時代になりました…。 現在、 ESL（英語学習）130問 ELA（リーディング＆ライティング）60問 中学Math（6–8年生）140問 の学習問題を作成し実装済です。 PCでもスマホでも、問題を解いて、関連動画で学んで、不明点はAIに質問できます。 次はSAT対策（Math & English）を開発予定。 忘却曲線＋協調フィルタリングによる個別最適化、 そしてSATスコア予測モデルまで含めて完成させたいと思っています。 受験生の視点を持つために、まずはUdemyでSAT講座を受講中です。 #LearningAssistantAI #AI教育 #SAT #EdTech #生成AI

教育×AIの試みを、静かに続けています。 英語圏に向けて、ESL／ELAの教材200本に加え、中学Math教材140本を追加。 3週間で合計340本になりました。 スマホでも英会話やプレゼン練習ができるようになり、少しずつ形が整ってきました。 次はSAT向けMathとEnglishへ。 忘却曲線、協調フィルタリング、生成AIを組み合わせ、 「人とAIがともに学ぶ」最適な仕組みを探っています。 60を過ぎてPythonとデータサイエンスを学び始め、 いま、ようやくやりたかったことを形にできています。 続ける価値がある限り、静かに、長く続けていきます。

Try it here 🌏 learningassistant.jp You can also learn directly from our YouTube channel 🎥 👉 @MicrolearningAI 200+ short ESL & ELA lessons — updated every week.

Over the past two weeks, our AI learning platform has quietly grown — now offering 200+ ESL & ELA micro-lessons and more every week. Students can now: 💬 Chat and learn with AI 🧠 Check their understanding 🤝 Join AI-mentored group work 🎙️ Practice English speaking We’re not chasing numbers — we’re building better learning moments. Step by step, one student at a time. #AIinEducation #ESL #Microlearning #LearningAssistantAI

AIの進化によって、 知識やスキルを身につけるコストは劇的に下がりました。 大切なのは、結果としての“知識”よりも その前にある“学びのプロセス”。 問いを立て、考え、試し、また学び続ける力こそが これからを支える基盤になると感じています。 私自身、今も新しい挑戦を続けています。 年齢を理由に止まる必要はない。 AIが、それを静かに後押ししてくれる時代です。

サム・アルトマン氏の発言、 「2030年にはアプリ開発費が1500万円 → 150円になる」 極端に聞こえますが… 実際、私が今開発しているWebアプリは 5年前なら1500万円以上かかっていたはずです。 それが今は、AIのおかげで150万円ほどで作れています。 あと数年で150円になる未来。 もう冗談ではないかもしれません。 しかし、これは恐怖ではなく、 個人が大企業と戦える時代が始まっているということだと思います。

VSCodeにClaude Codeを導入して、100ファイル以上あるWebサービスの英語化を試しました。 「このWebアプリを英語圏向けにカスタマイズして」と指示しただけで、UIやメッセージが一気に英語化。 あとは翻訳漏れを確認して、これも生成AIへ指示し、半日で完了。 10年前なら数週間かかった作業。 生成AIは、専門スキルがなくても、やりたい気持ちを形にしてくれる時代になりました😀

Quietly starting something new — focused on ESL and adaptive learning.

Just launched something I’ve been working on for months — Learning Assistant AI. A free AI-powered learning service for students. Built to support individual learning, understanding checks, and AI group work. 🌏 Proven in Japanese schools, now expanding globally. 👉 learningassistant.jp Follow → @LearningAI1024 #AIlearning #EdTech #FreeEducation #StudyWithAI