今回のテーマは「コンテクストが資産になる」という話です。コンテクスト、つまり文脈や背景情報のこと。同じAIを使っていても、自分について何が残っているかで、返ってくるものはまったく変わります。そして変わるのは、AIからの答えだけではありません。

前半は、自分を知るための記録をどう残して、どう振り返るか。Mayが学生時代から続けているジャーナリングと、それを一年以上AIに読ませ続けて見えてきたこと、そして「自分の記録は自分の手元に持つ」という考え方についてお話しします。

後半は、その記録が人から、そしてAIからの信頼にどうつながっていくのか。誰かを知るためのコストが劇的に下がった今、肩書きや学歴という「圧縮された代理指標」は少しずつ効きにくくなっていきます。代わりに見られるようになるのは、実際に何をやってきたかという証拠と、その一貫性です。

自分の記録をどう残し、どこまで見せるか。今日からできる3つのアクションと一緒にお届けします。

【今回のトピック】
コンテクストが資産になる / 指示の書き方から、渡す情報の設計へ / AIが自分を理解する条件 / 渡しすぎると精度が落ちる / 貯めるときは細かく、渡すときは選択的に / まずログを残すことから / 日記を粒度細かく残す理由 / 月に一度AIに振り返らせる / 自分の「仕様」を知る / 記録が学習に変わる瞬間 / コンテクストは自分の手元に持つ / 紙の日記を捨てた後悔 / 肩書きから、実際の証拠へ / 採用の現場で起きている変化 / 合理的な一貫性とは / AIから見た自分の見え方 / 今日からできる3つのアクション

【チャプター】
(00:00) オープニング
(02:25) プロンプトから文脈へ
(04:09) 渡す情報で答えは変わる
(07:31) まずはログを残す
(10:35) 私のジャーナリング
(13:50) 文脈は自分の手元に持つ
(16:31) 肩書きから証拠の時代へ
(20:33) AIに信頼される一貫性
(23:37) 今日のまとめ

【お知らせ】

スケジュールの都合上、この番組を今後しばらく不定期更新とさせていただきます。

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【Mayプロフィール】
東京大学卒業。UC San Diego 修士課程在籍。外資系戦略コンサルを経てBig Techへ。米国本社への転籍を機にエンジニア職へピボットし、現在は「エンジニア×大学院生×母」としてアメリカで活動中。

【公式サイト・SNS】
公式サイト: https://designasyoumay.com
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Substack: https://designasyoumay.substack.com/

今回のテーマは「住む環境」です。シアトルからカリフォルニアに引っ越して半年。天気や食べもの、周りにどんな人がいるか。そういう数字にならない条件が、実は自分の体調も働き方も動かしていたのだと痛感しました。

前半は環境が変わって自分に起きた変化のはなし、後半は日本とアメリカの住む場所を並べて眺めていきます。そして最後は、住む場所を先に決めたら働き方が動き、その先でキャリアの考え方まで変わった、という話へ。

年収や税金のように数値化できるものだけを最適化していると、人間としてのベースラインの幸福度は後回しになりがちです。自分は何によって機嫌よくいられるのか。キャリアと同じくらい戦略的に選んでいい変数について、一緒に考えてみたいと思います。

【今回のトピック】
住む環境という変数 / シアトルの4年間 / 天気とベースラインの気分 / 能力ではなく環境の問題だった話 / ライフステージで変わる住みやすさ / 広さを取るか、近さを取るか / 日本とアメリカの住む場所 / 住む場所を先に決める順番 / 住む場所がキャリア観まで変えた話

【チャプター】
(00:00) オープニング
(02:04) シアトルの4年間
(04:18) 晴れが変えた生命力
(07:25) 快適さの条件は人による
(12:28) 広さを取るか近さか
(15:51) アメリカ5都市の比較
(21:57) 順番を逆にする
(25:36) 今日のまとめ

【参考】
Takさん（@RealtyPnw）の投稿
https://x.com/RealtyPnw/status/2079604173172306147

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東京大学卒業。UC San Diego 修士課程在籍。外資系戦略コンサルを経てBig Techへ。米国本社への転籍を機にエンジニア職へピボットし、現在は「エンジニア×大学院生×母」としてアメリカで活動中。

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新しいAIが次々と出て、「結局、どう使えばいいんだろう」と迷うことはありませんか。今回のテーマは、AIの「使い方をどう設計するか」です。リスナーさんのお便りをきっかけに、Mayが仕事でも家でも実践している使い方を、簡単なところから順にたどっていきます。

最新モデルを追うことでも、難しいスキルを覚えることでもなく、「何を任せて、何を自分に残すか」を自分で決めること。仕事を効率化したい方、副業や個人プロジェクトを始めたい方へ。今日から始められる3つのアクションと一緒にお届けします。

【今回のトピック】
AIをどう使うか / モデルより「使い方の設計」/ お便りから始まる話 / 今日からできる第一歩 / 作業を部品にする / 部品をつないで仕組みにする / 全部を丸投げしない / 「分ける」と「回す」/ マイクロソフトCEOナデラの視点 / 人とAIの学習が新しい資本になる / AIと自分が育つ学習ループ / 今日からできる3つのアクション

【チャプター】
(00:00) オープニング
(01:09) お便り紹介
(02:08) 基本のチャット活用
(04:46) 定型業務をスキル化
(10:07) AIを組み込む仕組み
(13:31) 分ける・回すの原則
(16:06) ナデラが語る新しい資本
(20:05) 今日のまとめ

【参考】
Satya Nadella「A frontier without an ecosystem is not stable」
https://x.com/satyanadella/status/2066182223213293753

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東京大学卒業。UC San Diego 修士課程在籍。外資系戦略コンサルを経てBig Techへ。米国本社への転籍を機にエンジニア職へピボットし、現在は「エンジニア×大学院生×母」としてアメリカで活動中。

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