Xのタイムラインを流し見してたら、Google公式ブログの記事が流れてきた。カナダのウォータールー大学とGoogleが組んで「Futures Lab」ってラボを動かしてるらしい。8週間の集中ワークショップで、学生たちがAIプロトタイプを実際に作るやつだ。
マジでヤバいと思ったのが、そのアウトプットの中身。たとえば「SignFluent」っていうアメリカ手話の学習ツールは、カメラがリアルタイムで手の形をチェックしてフィードバックをくれる仕組みだ。手話を独学で練習するとき、自分のフォームが合ってるかどうかを確認するのって死ぬほど難しい。それをAIが即座に返してくれるなら、先生なしでも練習が進む。
「Kanji Garden」ってアプリも気になった。漢字を覚えるのに、ひたすら書き写す暗記じゃなくて、AIが生成したストーリーと画像で学ぶ仕掛けらしい。うちの妻は日本語教育に興味があって、先日「子どもに英語どうやって教えようか」って話してたんだけど、この発想は完全に応用できる。暗記じゃなくてストーリーで覚えるって、大人にも子どもにも刺さる設計だと感じた。
Futures Labの特徴は「8週間の集中ワークショップ」という点だ。コンピューターサイエンスだけじゃなく、ビジネスや自然科学など多様な専攻の学生が混ざってプロトタイプを作る。Dr. Edith Lawという教授がリードしてて、「理論で終わらせない」をコンセプトにしてるみたいだ。
これ、日本の大学と比べると結構違う雰囲気だなと思う。日本だと授業でAIを使うこと自体まだ議論の段階の大学が多いし、ましてや8週間で製品クオリティに近いプロトタイプを出せる環境って、ほぼ聞いたことがない。海外では学生フェーズからAIをツールとして使い倒す文化が定着しはじめてる。日本のスタートアップ界隈の人たちはどう見てるんだろうと、正直気になった。
自分がYouTubeのコメント欄やXで学生フォロワーと話してて感じるのは、「AIは触ってみたいけどどこから始めればいいかわからない」って声が多いこと。ツールの紹介動画はよく見てもらえるけど、実際に何か作ることへのハードルはまだ高い印象だ。
もう一個紹介されてた「MuscleMemory」は、カメラを使って自重トレーニングのフォームをチェックしてくれるツールだ。音声でリアルタイムにフィードバックが返ってきて、怪我の防止にも使えるらしい。
自分はカフェで作業配信しながらデスクワークが続くので、運動量が死ぬほど少ない。ジムに行く時間はないし、自宅でスクワットやプッシュアップをやってもフォームが合ってるかわからなくて、前に腰を痛めたことがある。こういうツールが一般向けにアプリになったらすぐ課金する。
この3つのプロトタイプに共通してるのは、
という方向性だ。教育ツールのこういう設計思想、最近の日本のEdTechスタートアップとも共鳴してるところがある。
Futures Labは直近の2ラボの成果を公開してるだけで、すでにこのクオリティだ。8週間で学生がここまで作れるなら、同じ環境を個人レベルで再現するのは今や難しくないはずだ。自分もちょうど次の動画シリーズのテーマを探してたので、Geminiとカメラ連携したプロトタイプを一本作ってみようと思ってる。
マジでヤバいと思ったのが、そのアウトプットの中身。たとえば「SignFluent」っていうアメリカ手話の学習ツールは、カメラがリアルタイムで手の形をチェックしてフィードバックをくれる仕組みだ。手話を独学で練習するとき、自分のフォームが合ってるかどうかを確認するのって死ぬほど難しい。それをAIが即座に返してくれるなら、先生なしでも練習が進む。
「Kanji Garden」ってアプリも気になった。漢字を覚えるのに、ひたすら書き写す暗記じゃなくて、AIが生成したストーリーと画像で学ぶ仕掛けらしい。うちの妻は日本語教育に興味があって、先日「子どもに英語どうやって教えようか」って話してたんだけど、この発想は完全に応用できる。暗記じゃなくてストーリーで覚えるって、大人にも子どもにも刺さる設計だと感じた。
8週間で動くものを作る、というスピード感
Futures Labの特徴は「8週間の集中ワークショップ」という点だ。コンピューターサイエンスだけじゃなく、ビジネスや自然科学など多様な専攻の学生が混ざってプロトタイプを作る。Dr. Edith Lawという教授がリードしてて、「理論で終わらせない」をコンセプトにしてるみたいだ。
これ、日本の大学と比べると結構違う雰囲気だなと思う。日本だと授業でAIを使うこと自体まだ議論の段階の大学が多いし、ましてや8週間で製品クオリティに近いプロトタイプを出せる環境って、ほぼ聞いたことがない。海外では学生フェーズからAIをツールとして使い倒す文化が定着しはじめてる。日本のスタートアップ界隈の人たちはどう見てるんだろうと、正直気になった。
自分がYouTubeのコメント欄やXで学生フォロワーと話してて感じるのは、「AIは触ってみたいけどどこから始めればいいかわからない」って声が多いこと。ツールの紹介動画はよく見てもらえるけど、実際に何か作ることへのハードルはまだ高い印象だ。
「MuscleMemory」が個人的にツボだった
もう一個紹介されてた「MuscleMemory」は、カメラを使って自重トレーニングのフォームをチェックしてくれるツールだ。音声でリアルタイムにフィードバックが返ってきて、怪我の防止にも使えるらしい。
自分はカフェで作業配信しながらデスクワークが続くので、運動量が死ぬほど少ない。ジムに行く時間はないし、自宅でスクワットやプッシュアップをやってもフォームが合ってるかわからなくて、前に腰を痛めたことがある。こういうツールが一般向けにアプリになったらすぐ課金する。
この3つのプロトタイプに共通してるのは、
- リアルタイムフィードバックをAIが担う
- 教師や専門家がいなくても練習が続けられる
- 暗記や反復という古い学習モデルを更新しようとしている
という方向性だ。教育ツールのこういう設計思想、最近の日本のEdTechスタートアップとも共鳴してるところがある。
Futures Labは直近の2ラボの成果を公開してるだけで、すでにこのクオリティだ。8週間で学生がここまで作れるなら、同じ環境を個人レベルで再現するのは今や難しくないはずだ。自分もちょうど次の動画シリーズのテーマを探してたので、Geminiとカメラ連携したプロトタイプを一本作ってみようと思ってる。