海外エンジニアとスタバで話してわかった、AI時代の最先端は「みんな同じ景色」を見ていた話。
こんにちは、しゅうへいです。
結論、AI時代の最先端って、もう国境関係なく「みんな同じ景色」を見てます。
地元のスタバで作業していたら、めちゃくちゃ集中してターミナル叩いてる外国の方がいたんですよね。
チラッと画面を見たら「あ、これClaude Codeかなんか使ってるな」って分かって、思い切って「Do you use AI?」って声かけてみたら、そこから一気に話が広がりました。
隣にいたのは、四国88カ所巡礼中のオーストラリア人エンジニア
声をかけた相手は、オーストラリア・ブリスベン出身のエンジニアの方でした。名前は、ミッチェルさん（ミッチと呼んでる）。
大学でコンピューターサイエンスの学位を取って、いまはフリーランスで6年目。今年の3月から四国88カ所を巡礼してて、今治のキャンプ場でずっと過ごしてる、と。スタバが彼のオフィスになってる、っていう生活スタイル。
使ってるPC、すごい高スペックなのかなと思ったら、Linuxの中古パソコン。もともと300ドルくらいで売ってたやつを、彼のおじさん？から「もういらないから」ってほぼタダでもらって使ってるらしい…。弁当に貼る「半額シール」もつけてました…w
それで複数のターミナルを開いて、Claude Code？Codex？を並行で動かして、AIエージェントにブラウザを操作させてました。
ぼくのMacは128GBのユニファイドメモリだったので、それを伝えたら「Oh, my god!」って驚かれました。「それだったらWhisperのローカル大型モデルが普通に動くじゃん」「うらやましい」って。（ただの自慢）
やってること、ほぼ一緒だった
ミッチがいま作ってるサービスは複数あるんですけど、そのひとつが、犬の写真を撮ったら3Dプリンタでキーホルダーになるサービス。3Dプリント自体は友達が担当してて、毛色まで再現できる「量子ドット」みたいな技術を使うらしいんですよね。ここはぼくの英語が拙くて、細かいところはあやふやです。
一方ぼくは自分のウェブサイトを作ってて、ローカルでプレビューしてました。ミッチが「めちゃくちゃデザインいいね、どうやって出したの？」って聞いてくれました。
「Stripeのサイトが好きだから、design.mdっていうマークダウンに『Stripe風はこういうデザイン要素がある』って書いて、それを読み込ませて作ってるんだ」って答えたら、
「Oh, めっちゃ一緒！」
ってなって。ミッチもStripeのサイトを模して、ちょっとアニメーションが入るおしゃれな感じで自分のサイトを作ってたんですよ。やってること、まじで一緒だったんです。
しかも情報源も一緒。
「AIの情報、どこで取ってる？」って聞いたら「X」って即答。日本語の投稿も自動翻訳で読んでて、「日本のXもおもしろい」って言ってくれて。
ぼくが「サブスタックもいいよ」とサブスクを進め、彼は「impeccable」というデザインを改良するサービスを教えてくれました。
つまり、ブリスベン出身のミッチも、瀬戸内の島のぼくも、同じXのタイムラインで同じサイトを見て、同じツールを触ってる。
これ、めちゃくちゃ面白い時代ですよね。
世界中のAI触ってる人が、Xのタイムラインっていう同じ場所に集まって、同じ情報を取り合ってる。
AIを学ぶことが、英語の勉強にもなる
このとき気づいたんですけど、AIをガチで触ってる人って、英語の壁がどんどん低くなってるんですよね。
理由はかんたんで、AIまわりはほぼぜんぶ英語だからなんですよ。
・Claude
・Codex
・ChatGPT
・GitHub
・commit、push、pull
ぜんぶ英語じゃないですか。日常的にAIを触ってる時点で、もう英語の用語が体に染みつく。
しかもプログラミングって、ある意味、共通言語ですよね。コードはどの国の人が書いても同じ。だからAIの話に限って言えば、ぼくみたいに英語が拙くても、単語を並べるだけで「あ、それ知ってる」「うちも一緒」って通じます。
AI活用を英語学習の一環と考えてもいいかもですね。
クラウドGPUを借りる、っていう選択肢
ミッチの活用法でめちゃくちゃ参考になったのが、クラウドGPUの使い方。
Linuxの低スペックパソコンだと、文字起こしの大型モデルを動かすにはGPUが弱い。なので「Modal」っていうクラウドGPUのサービスを契約して、必要なときだけGPUを借りて、文字起こしを走らせて、その結果をAIエージェントに読み込ませて、議事録メールを自動で作る、っていうワークフローを組んでました。
スペックがなくても、必要なときだけ借りるっていう発想、ぼくは正直してなかったので「あ、その手があるか」ってメモしました。
逆にミッチが羨ましがってたのは、ぼくのMacのローカル環境。「128GBのユニファイドメモリなら、Whisperのラージモデルも普通に動くじゃん」「めちゃくちゃいいやん」って。AIはどんどんローカルで動かす時代になっていく、っていう話で意見が一致しました。
つまり、
・低スペック → クラウドGPUを必要なときだけ借りる
・高スペック → ローカルで全部動かす
両方アリで、自分の環境に合わせて、好きな方を選んだらOK。
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海外エンジニアおすすめのAI学習の3ステップ
ミッチに「AIまわり、これから学ぶ人にどうおすすめする？」って聞いたら、3ステップで返ってきました。
まず図書館に行って、本を読む
次にYouTubeとかの無料動画を見る
最後にAIに聞きまくる
シンプルだけど、確かにこの順番が一番つまずきにくい。本でぼんやり全体像を掴んで、動画で具体的な手の動かし方を見て、最後にAIに「ここがわからない」って聞いていく。
ぼくも気づいたんですけど、AIだけで学ぼうとすると、自分が何を分かってないかが分からないんですよね。だから紙の本で「ぼんやり地図」を作っておくと、AIに聞くときの解像度が上がる。
GitとかGitHubとか、AIで遊んでると必ず出てくるので、そこは一冊くらい本で読んでおく価値あります。
ちなみに、もっと早く知りたかった教科書がこちら。
現役エンジニアのむなかたさんが、AI初心者にもわかりやすく噛み砕いてくれています。
2,980円と超良心的なので、ぜひ読んでみてください。
まとめ
ミッチと話してて確信したのは、いまAIをやってる人は、世界で同じ景色を見てるってことです。
Xのタイムラインの話題は、ブリスベンでも、瀬戸内の島でも同じ。
だからもし、あなたが今XとAIを触りながら試行錯誤してるなら、それはもう最先端。自信持っていい。
ちなみに最後ぼくの借金額（残高約5,200万）を伝えたら、「すげー借金あるね」って驚かれました…w
この記事はポッドキャストの抜粋です
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世界中のみんなが同じツール使ってると思うと親近感湧きますね😊
Stripeのデザイン、自分も好きです。なんか嬉しくなりました。