パワーポイントの二の舞いに？AIツールの「誤った使用法」が逆に生産性を落とす

by 中島聡『週刊 Life is beautiful』

4か月前

全世界の人間の生活に大きな「革命」を起こしたと言っても過言ではない人工知能。その技術革新について、「これまでのどれとも大きく異なるものだと確信している」と、Windows95を設計した日本人として知られる中島聡さんは言います。そんな中島さんは自身のメルマガ『週刊 Life is beautiful』で今回、人工知能の現状とこれからについて詳説。さらに生成AIを巡る「2024年の傾向」を予測しています。

プロフィール：中島聡（なかじま・さとし）
ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト本社勤務後、ソフトウェアベンチャーUIEvolution Inc.を米国シアトルで起業。現在は neu.Pen LLCでiPhone/iPadアプリの開発。

人工知能の今とこれから

2024年の最初のメルマガ、ということもあるので、現時点で最も注目すべき技術である人工知能について、現状と今後の展望について書いてみたいと思います。

この分野はこれまでの技術とは桁違いのスピードで進化をしているため、それぞれの分野の最先端がどこにあるのかを把握し続けるのすら難しい状況になっていますが、最低限、おおまかな流れぐらいは把握しておくことが重要です。

私はこの業界と40年以上関わっており、GUI、インターネット、モバイル、などの様々な技術革新を目の当たりにして来ましたが、今回の技術革新は、これまでのどれとも大きく異なるものだと確信しています。

ソフトウェアの作り方が根本的に変わりつつあり、それがオープン・イノベーションと相まって、これまでにない指数関数的とも言えるスピードで、さまざまな技術革新が日々、起こっているのです。

その根幹になるのが、Andrej Karpathyが2017年に提唱した「Software 2.0」で、それが何を意味するのかを理解して初めて、今起こっている技術革新が何なのか、そして、どんなインパクトをこの業界だけでなく、社会全体に与えるのかをイメージできるようになります。

Software 2.0とは、ひとことで言えば「人間（ソフトウェア・エンジニア）がちまちまとアルゴリズムを組み立てる時代から、ニューラルネットワークを活用して、マシンそのものにアルゴリズムを作らせる時代」を意味します。

誤解してほしくないのですが、これは（OpenAIのCode Interpreterのように）マシンがコード（プログラム）を生成する時代の話をしているのではありません。莫大な数のパラメータを持つニューラルネットワークが、機械学習の結果、人間が作ったアルゴリズムやコードの代わりに、問題を解決してしまうことを意味します。

一昔前まで、画像認識は人間が作ったアルゴリズムを活用して画像に含まれたさまざまな特徴を認識し、そこに写っている物を認識したり、位置を特定したり、ということをしていました。それには莫大な手間（プログラミング）がかかり、かつ、作ったプログラムはすぐに陳腐化してしまう、という欠点を抱えていました。

ニューラルネットは、その「手間」をマシンに任せることを可能にしたのです。

ソフトウェアを人間が作っている限り、その開発スピードには限界があります。そもそも優秀なエンジニアの数は限られているし、一人のエンジニアが1日に働ける時間も限られています。一つのプロジェクトに関わるエンジニアの数が増えると、どうしても生産効率が悪くなってしまいます。10人のソフトウェア・エンジニアを雇ったからと言って、10倍のスピードでソフトウェアを生産できるわけではないのです。ソフトウェアの規模が大きくなると、複雑さが増し、全体を理解することが難しくなり、最終的にはメンテナンスが不可能になり、陳腐化してしまいます。

ニューラルネットを活用したソフトウェア・エンジニアリングは、そんなソフトウェアの作り方を根本から変えました。ニューラルネットの設計そのものは人間がしていますが（少なくとも今の時点では）、作ったニューラルネットワークの中の莫大な数のパラメータを更新する仕事はマシンが行います。

マシンは24時間連続で働かせても文句も言わないし、コストにさえ糸目をつけなければ、何万台、何十万台という数のマシン（GPU）を並べて、同時に働かせることも可能です。ニューラルネットの設計さえ良くできていれば、10倍のマシンを使えば、10倍の効率で仕事をしてくれます。

パラメータの数に関しても同じです。パラメータの数を10倍に増やしたからと言って、（人間が作るプログラムのように）複雑さが指数関数的に増して破綻するようなことはなく、それに見合っただけの能力を発揮してくれるのがニューラルネットの特徴です。

ニューラルネットは、オープンな形のイノベーションとも相性が良いのです。人間が作る（何十万行にも渡る）ソフトウェアと違って、ニューラルネットの設計そのものははるかにシンプルなので、それを論文やオープンソースな形で公開し、それをお互いに活用しながらイノベーションを起こすことが可能だし、それが常識になっているのです。

それどころか、作ったニューラルネットに莫大な量の学習データを与えて機械学習させて作ったパラメータそのものを公開する研究者すら現れており（Metaがリーダーシップ的な役割を果たしています）、それがさらにイノベーションを加速している点は注目に値します。

とは言え、ニューラルネットに適したものとそうでないものがあるので、全ての場合にニューラルネットが適用できるわけではありませんが、研究者たちの努力により、ニューラルネットが適用できる範囲が増えており、近い将来に多くのアルゴリズムがニューラルネットに置き換えられると考えて良いと思います。

ニューラルネットが面白いのは、複数のニューラルネットから構成されるソフトウェアがあった場合、それらを一つのニューラルネットとみなして機械学習をさせることが可能な点です。

Teslaの自動運転システムは、深さ検知、物体認識、経路選択などの複数のモジュールで構成されており、当初は人間が手作業で作ったモジュールと、ニューラルネットで構成されたモジュールとが混在していましたが、v12から全てのモジュールをニューラルネットで置き換えることに成功したため、自動運転システム全体を一つのニューラルネットとして同時に機械学習させることが可能になったそうです。

そんなことが可能なのは、ニューラルネットの学習に使われているバックプロパゲーションという仕組みによるものです。バックプロパゲーションとは、複数の関数が重なって作られた関数がある場合（例えば、y=f(g(x))に、それぞれの関数の微分係数が計算できる限り、何段階でも遡って学習（学習データに応じてパラメータを逐次更新）することを可能にする仕組みですが、各モジュールがニューラルネットで構成されている限り、モジュールの境をまたいでバックプロパゲーションを行うことが可能なのです。

Teslaの自動運転システムには、v11まで30万行の（人間が書いた）コードが含まれていましたが、v12からはその全てをニューラルネットで置き換えることに成功したそうです。

30万行ものコードが存在すると、そのメンテナンスだけで一苦労です。コードにわずかな変更を加えるだけでさまざまな副作用が生じるため、一つのバグの修正のためのコードの変更が、別のバグを生み出したり、ということは日常茶飯事になります。また、コードを書いた担当者が辞めてしまった結果、どうやって動いているのか誰も理解が出来ず、変更を加えることが不可能になってしまったモジュールとか、数多くのモジュールがそのモジュールに依存してしまっているため、わずかな変更すら加えることが大きなリスクを伴うモジュールなどが出来てしまいます。

Teslaは、全てのモジュールをニューラルネットに置き換えることにより、自動運転システムから人間が書いたコードを排除することに成功しました。Teslaは世界中にあるTesla車から集めた映像データを運転手の操作と共に記録し続けているため、今後は、それを学習データとして、自動運転システムを改良していくことが可能になります。

人工知能全体に関して言えば、2023年は、生成型AIと呼ばれる分野での進歩が最も目についたものです。

ChatGPTに代表されるLLM（大規模言語モデル）は、単に「次に来るだろう単語を予測する人工知能」をTransformerという仕組みを使って作ったところ、「あたかも知能がある」かのように振る舞う人工知能が出来たことから、AGI（汎用人工知能）へのアプローチとして研究者に注目が集まり、今では、数多くのモデルが作られています。

現時点で、最も性能の高いもの（SOTA: State Of The Art）は、OpenAIのGPT4ですが、GoogleからはそのライバルとされるGemini Ultraが発表されたし（まだリリースはされていません）、オープンソース側でも、その一世代前のGPT3.5に匹敵するものが発表されました。

オープンソースのLLMとしては、Metaがオープンソース化したLlama2が業界スタンダードになりそうに見えましたが、その後、フランスのMistralという会社がオープン化した、Mistral及びMixtralが現時点では、オープンソースLLMのSOTAと呼べる存在です。しかし、この分野は、オープン・イノベーションが非常に活発な分野であり、2024年中に、Mistralの新たなライバルが現れたり、GPT4に匹敵するものが出てきても全く不思議はありません。

現在、最先端で戦っているLLMは全て、Transformerベースのもので、それが2024年中に変わるようなことはないと私は見ています。現状のLLMは、単に「次に来るだろう単語」をひとつづつ予測しているだけなため、数学の問題のように「ちゃんと考えて答えを見つけ出す」ことは不得意です。

OpenAI、Meta、Googleなどの研究者たちは、この問題を解決するための仕組みづくりに取り組んでいますが、非連続なイノベーションであるため、そんなブレークスルーが2024年度中に起こるのかを予想するのは不可能です。OpenAIの取締役会がSam Altman CEOを解雇した理由の一つとして、そんなブレークスルーがあったという情報もありますが、それも噂に過ぎません。

さらに、莫大な学習データを必要とし、かつ、学習後の質疑応答から何も学ぶことが出来ない人工知能は、人間の頭脳と比べて随分と劣りますが、その問題の解決も不連続なものになるため、いつ起きるのか、そして、それがどんなアーキテクチャになるのかを予想するのは現時点では不可能です。

とは言え、私のような開発者（エンジニア）の仕事は、既存のLLMの活用にあるため、大半の開発投資は、Fine Tuning（必要な分野の学習データでモデルを改良すること）やRAG（Retrieval Augmented Generation: 質問に応じるのに必要なデータをコンテキストとして与えてLLMに応えさせること）などに費やされることになります。

オープンソースなLLMによる推論をいかに効率良くさせるか、という研究開発も素晴らしい勢いで進んでいます。Mixtralが採用したMOE（mixture-of-experts）という仕組みは、（LLMの性能を上げるために）モデルのパラメータを増やしながらも、推論時に必要な計算量を節約する手法で、（公式には認められていませんが）GPT4でも採用しているとされています。

（サーバーではなく）ノートパソコンやモバイル端末でLLMを動かすための仕組みも徐々に整い始めており、オープンソースとして公開されたモデルのQuantization（量子化）はコミュニティによって行われているし、Appleが最近になって公開したMLX（Apple製のチップ上で、ニューラルネットによる推論を効率良く実行するライブラリ）にもすぐにコミュニティが作られて、オープン・イノベーショが起こっています。

Llama2やMitralなどのオープンなLLMが、スマートフォンやVR\ARグラスで効率良く走るようになり、それが実際にアプリケーションとしてリリースされるのは時間の問題で、2024年はそんなアプリケーションを数多く見ることになると予想出来ます。

LLMのマルチモーダル化（言語だけでなく、画像、映像、音なども扱えるようになること）も加速しており、ここに関しては、OpenAIとGoogleが先を進んでいます。マルチモーダル化がオープンソース側に起こるのも時間の問題とも言えますが、文章と違って、著作権に縛られない学習データだけで優秀なマルチモーダルなLLMを作るのは難しいため、それがボトルネックになる可能性はあります。

ちなみに、著作権問題は実際にはテキストデータにも適用される話なので、今後はLLMの開発メーカーがメディアから著作権付きのテキストを学習データとして購入する、という方向に動く可能性が高いで、これには注目する必要があります。オープンソース側は、どうしてもそこが弱いので、それが勝負の分かれ目になってしまう可能性も否定できません。

Xが後発でありながらも、「Grok　https://grok.x.ai/」というLLMをリリースしたのは、X上のテキストを学習データとして利用できるという、Xならではの利点を活用したものです。Grokは、Primium+ユーザーにしか使えないので、市場全体に対するインパクトは大きくありませんが、今後の展開次第では、面白い存在になる可能性を秘めています。

上では、主にLLMのことばかり書いてきましたが、画像・映像・音楽の生成形AIに関しても素晴らしいペースで進化が起こっています。

当初は、OpenAIのDall.E、Midjourney、（オープンソースな）Stable Diffusionの三つ巴の戦いでしたが、Meta、Adobe、Google、Microsoft（バックエンドはDall.E）が参戦し、一気にコモディティ化した感があります。

とは言え、最近v6 にアップデートMidjourneyは、表現力が大きく上がったようで、高品質な作品が数多く投稿されています。

Midjourney v6で生成された画像の中から人物写真をピックアップ。

肌のキメとかもはや写真クオリティ。 pic.twitter.com/BzL4jr5alB

— KAJI | 梶谷健人 (@kajikent) December 21, 2023

一つ心配なのは、Midjourneyは明らかに著作権法で守られている作品を使って機械学習をしている点で、「ドラゴンボールの孫悟空」というプロンプトを入力すればそのままの画像を作ってしまいます。

Wow… MidJourney V6 can replicate almost any animation style.

And it’s extremely easy to do.

10 wild examples with prompts: pic.twitter.com/ZKPixfnvNW

— Proper ?? (@ProperPrompter) December 23, 2023

消費者は喜びますが、ここまで露骨にやってしまうと著作権法のボーダーラインを超えたと解釈されても仕方がないと思います。

これらの画像生成系AIで生成した画像を「RunwayML」、「Pika」、「Stable Video Diffusion」のようなImage2Videoを使って動画にしたり、AIを使った音声やAIにより自動生成された音楽を組み合わせて、本格的な映像を作り出すアーティストまで現れたのが2023年の特徴とも言えます。

最近、ウクライナのキーウのアーティストMykhailo PenievskyiがAIを活用して作ったショートフィルム“Phantom Christmas”が、“AI Holiday Film Competition.”で3位に入賞したという報道がありましたが、今後、そんな作品はますます増えると予想出来ます。

動画作成に関しては、「CreativeEdge」という方が日本語でnoteに連載を書いているので、興味がある方は覗いてみると良いと思います。

しかし、たとえAIツールを使おうとも、良い作品を作るにはそれなりの才能と努力が必要で、結局のところは「AIを上手に使いこなすアーティスト」の生産性が極端に上昇し、この手のツールの使い方を学ぶことを厭わない人と、そうでない人との差が大きく開くのが2024年の傾向であろうことは明らかです。

ちなみに、これらのAIツールはとても便利ですが、使い方を間違えると逆に生産性を落とすことになるので要注意です。Microsoftのパワーポイントはとても便利なツールですが、パワーポイントが出来たおかげで、逆に資料作りに妙に時間がかかるようになった人も多いのも事実です。生成系AIが面白いからと言って、必要もないところにまでAIで作った凝った画像や映像を貼り付けるようになったら本末転倒ですが、そんな無駄がたくさん起こるのも2024年の特徴だろうと思います。

また、生成系AIを活用した、フェイクニュースが横行するのも2024年の特徴なので注意が必要です。生成系AIを活用して捏造された画像や映像の真偽を見極めることは難しいし、かといって、それほど広まってはいないため、まだまだ多くの人々が騙されることになるのが目に見えています。

その意味では、2024年の米国大統領選挙の結果が、フェイクニュースによる世論操作の影響を大きく受ける可能性はとても大きいと思います。誰が大統領選の候補になろうが、それぞれの人物が登場する数多くのフェイク画像と映像が作られることは確実です。

（『週刊 Life is beautiful』2024年1月2日号の一部抜粋です。続きはご登録の上お楽しみ下さい。初月無料です）

この記事の著者・中島聡さんのメルマガ

初月無料で読む

初月無料購読ですぐ読める！ 1月配信済みバックナンバー

※2024年1月中に初月無料の定期購読手続きを完了すると、1月分のメルマガがすべてすぐに届きます。

2024年1月配信分

週刊Life is beautiful ２０２４年１月２日号：人工知能の今とこれから(1/2)

いますぐ初月無料購読！

＜こちらも必読！月単位で購入できるバックナンバー＞

※ 初月無料の定期購読のほか、1ヶ月単位でバックナンバーをご購入いただけます。

2023年12月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年１２月２６日号：日本の政治を浄化する特効薬、Tesla Model Y(12/26)
週刊Life is beautiful ２０２３年１２月１９日号：ふたご座流星群、Civil Rights Movement and Woke(12/19)
週刊Life is beautiful ２０２３年１２月１２日号：Elon vs. Walt Disney、LLMの弱点(12/12)
週刊Life is beautiful ２０２３年１２月５日号：市民X：謎の天才「サトシ・ナカモト」、Costcoのビジネスモデルとe-commerce3.0(12/5)

2023年12月のバックナンバーを購入する

2023年11月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年１１月２８日号： OpenAIドラマ(11/28)
週刊Life is beautiful ２０２３年１１月１４日号： LLMのベンチマーク、ChatGPTの画像処理(11/21)
週刊Life is beautiful ２０２３年１１月１４日号：InstaGraphのリリース(11/14)
週刊Life is beautiful ２０２３年１１月７日号：消費者庁からのヒアリング、InstaGraph(11/7)

2023年11月のバックナンバーを購入する

2023年10月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年１０月３１日号：スマートフォンの次を担うデバイス、InstaGraph(10/31)
週刊Life is beautiful ２０２３年１０月２４日号：TED AI San Francisco、新たな形のエンジニアリングの誕生(10/24)
週刊Life is beautiful ２０２３年１０月１７日号：AI HUB 2023、Teslaの「仕込み」(10/17)
週刊Life is beautiful ２０２３年１０月１０日号： Meta Connect 2023、ノーベル賞(10/10)
週刊Life is beautiful ２０２３年１０月３日号： Instacart、Regenokine(10/3)

2023年10月のバックナンバーを購入する

2023年9月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年９月２６日号： NounsDAO の終わりの始まり(9/26)
週刊Life is beautiful ２０２３年９月１９日号：トンガでWhale Swimming(9/19)
週刊Life is beautiful ２０２３年９月１２日号： Web3と宇宙(9/12)
週刊Life is beautiful ２０２３年９月５日号：米国大統領選、Tesla FSD V12とSoftware2.0(9/5)

2023年9月のバックナンバーを購入する

2023年8月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年８月２９日号： ARMの上場、B級グルメ(8/29)
週刊Life is beautiful ２０２３年８月２２日号：花火大会、徒歩で移動、GraphQL(8/22)
週刊Life is beautiful ２０２３年８月１５日号： LangChain、幻に終わった常温・常圧超電導物質 LK-99(8/15)
週刊Life is beautiful ２０２３年８月８日号： LLMの業務への応用、LK-99(8/8)
週刊Life is beautiful ２０２３年８月１日号： Magnificent Seven、七技神(8/1)

2023年8月のバックナンバーを購入する

2023年7月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年７月２５日号： Code Interpreter：リバース・エンジニアリング(7/25)
週刊Life is beautiful ２０２３年７月１８日号： Code Interpreter, Noteable(7/18)
【中島聡×辻野晃一郎　特別対談】日本の技術者を殺す「ノリと雰囲気」とは？ Google日本元社長とWindows95の父が語るAI革命と2025年のゲームチェンジ(7/11)
週刊Life is beautiful ２０２３年７月１１日号： SlashGPT、function chaining、分裂する米国社会(7/11)
週刊Life is beautiful ２０２３年７月４日号：SlashGPT、アンモニアとカーボン・ニュートラル(7/4)

2023年7月のバックナンバーを購入する

2023年6月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年６月２７日号：OpenAIの神アップデート(6/27)
週刊Life is beautiful ２０２３年６月２０日号：私の分身をGPT3.5を使って作る実験、「コンビニ交付システム」問題に関して一言(6/20)
週刊Life is beautiful ２０２３年６月１３日号：Apple Vision Pro、人工知能用言語 Mojo(6/13)
週刊Life is beautiful ２０２３年６月６日号： Google PaML2、GPTからAPIを安定して呼ぶ方法(6/6)

2023年6月のバックナンバーを購入する

2023年5月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年５月３０日号：Tokenizer、Teslaが「EV特許」をオープンソース化した理由(5/30)
週刊Life is beautiful ２０２３年５月２３日号：人工知能の知能テスト(5/23)
週刊Life is beautiful ２０２３年５月１６日号： AI Transformation、CLIP(5/16)
週刊Life is beautiful ２０２３年５月９日号： ChatGPTに知能はあるのか？(5/9)
【特別増刊号】ChatGPTで「君、クビね」続々。AI失業の米国最新事例とは？Windows95の父・中島聡がAuto-GPT、BabyAGIを「今すぐ使え」と叫ぶ訳(5/5)
週刊Life is beautiful ２０２３年５月２日号： BabyAGI、小泉進次郎節を語る人工知能(5/2)

2023年5月のバックナンバーを購入する

2023年4月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年４月２５日号：ETHGlobal Tokyo ハッカソン(4/25)
週刊Life is beautiful ２０２３年４月１８日号： EmbeddingsとGPTを組み合わせると最強だという話(4/18)
週刊Life is beautiful ２０２３年４月１１日号：知能や自意識の「出現」について(4/11)
週刊Life is beautiful ２０２３年４月４日号：プロンプト・エンジニアリング(4/4)

2023年4月のバックナンバーを購入する

2023年3月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月２９日号：水素自動車 vs. 電気自動車(3/29)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月２２日号：Apple M1 Ultra の歩留まり(3/22)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月１５日号：ソニーとホンダの提携(3/15)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月８日号：プログラム言語 Solidity(3/8)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月１日号：スマートコントラクト(3/1)

2022年3月のバックナンバーを購入する

2022年2月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年２月２２日号：NFTゲームのビジネスモデル(2/22)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年２月１５日号：Meta（旧 Facebook）が抱える問題点(2/15)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年２月８日号：自社製チップと粗利益率(2/8)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年２月１日号：Netflixと放送革命の最終章、Voicy はじめました(2/1)

2022年2月のバックナンバーを購入する

2022年1月配信分

週刊Life is beautiful ２０２３年１月３１日号：日本に中距離弾道ミサイルが配備される時代(1/31)
週刊life-is-beautiful-２０２３年１月２４日号：人工知能入門、バックプロパゲーション(1/24)
週刊life-is-beautiful-２０２３年１月１７日号：デジタル・トランスフォーメーション(1/17)
週刊Life is beautiful ２０２２年１月１０日号：Tesla Roof(1/10)
週刊life-is-beautiful-２０２２年１月３日号：新年号、society-5.0a-政策編(1/3)

2023年1月のバックナンバーを購入する

2022年12月配信分

週刊life-is-beautiful-２０２２年１２月２７日号：society-5.0a、ググる時代の終わりの始まり(12/27)
週刊life-is-beautiful-２０２２年１２月２０日号：亡くなった人との会話を可能にする人工知能(12/20)
週刊Life is beautiful ２０２２年１２月１３日号：マウナロアの噴火(12/13)
週刊life-is-beautiful-２０２２年１２月０６日号：Web3の問題点とその未来(12/6)

2022年12月のバックナンバーを購入する

2022年11月配信分

週刊Life is beautiful ２０２２年１１月２９日号：NounsFes、世界初のベクター形式のオンチェーン・フォント(11/29)
週刊Life is beautiful ２０２２年１１月２２日号：エンジニアの生産性、OS作りの楽しさ(11/22)
週刊Life is beautiful ２０２２年１１月１５日号：書籍発売のお知らせ(11/15)
週刊Life is beautiful ２０２２年１１月８日号：障害続きのTypepad、Voicy Fes(11/8)
週刊Life is beautiful ２０２２年１１月１日号：Halloween(11/1)

2022年11月のバックナンバーを購入する

2022年10月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年１０月２５日号：Alconで基調講演(10/25)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年１０月１８日号：On-Chain Splatter(10/18)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年１０月１１日号：SECとWeb3(10/11)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年１０月４日号：Decentralize Autonomous Ecosystem(10/4)

2022年10月のバックナンバーを購入する

2022年9月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年９月２７日号：ジェネラティブ・アート(9/27)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年９月２０日号：Draw2Earn アプリ(9/20)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年９月１３日号：イノベーションを起こす組織と人と(9/13)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年９月６日号：全個体電池に社運を賭けるトヨタ自動車(9/6)

2022年9月のバックナンバーを購入する

2022年8月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年８月３０日号：GPT-3(8/30)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年８月２３日号：自動運転ドローンの初フライト(8/23)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年８月１６日号：オープンソース開発の素晴らしさ(8/16)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年８月９日号：COVID-19、Phil LibinとWeb3(8/9)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年８月２日号：一度始めたことを辞められない日本(8/2)

2022年8月のバックナンバーを購入する

2022年7月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年７月２６日号：中学生にも分かるWeb3、Full On-Chain と decentralization(7/26)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年７月１９日号：中学生にも分かるWeb3、Solidity(7/19)
読者限定！けんすう氏との対談「稼げるWeb3.0の最前線」全文配信（2）(7/15)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年７月１２日号：中学生にも分かるWeb3、ガバナンストークン(7/12)
読者限定！けんすう氏との対談「稼げるWeb3.0の最前線」全文配信（１）(7/8)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年７月５日号：中学生にも分かるWeb3、Play2Earnゲーム(7/5)

2022年7月のバックナンバーを購入する

2022年6月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年６月２８日号：中学生にも分かるWeb3、DAO、DeFi(6/28)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年６月２１日号：中学生にも分かるWeb3、現状のWeb3が持つ課題(6/21)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年６月１４日号：中学生にも分かるWeb3、ジェネラティブNFT、NFTブーム(6/14)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年６月７日号：中学生にも分かるWeb3、ICO、ICOブーム、IEO(6/7)

2022年6月のバックナンバーを購入する

2022年5月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年５月３１日号：中学生にも分かるWeb3、マイニング、スマートコントラクト(5/31)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年５月２４日号：中学生にも分かるWeb3(5/24)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年５月１７日号：初めてのNFTオークション、The Tesla Decade(5/17)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年５月１０日号：Yuga LabsはWeb3時代のGAFAなのか？(5/10)
【中島聡×マナブ】「どうやって最先端テクノロジーを学ぶのか？」(5/5)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年５月３日号：Nouns Art Festival(5/3)

2022年5月のバックナンバーを購入する

2022年4月配信分

【中島聡×成田悠輔】INVENT OR DIE 17　未来の設計者たちへ対談全文配信(4/28)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年４月２６日号：NounsDAOに参加した理由(4/26)
【中島聡×夏野剛】INVENT OR DIE 17　未来の設計者たちへ対談全文掲載(4/22)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年４月１９日号：Giga Texas、SMBC日興証券事件(4/19)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年４月１２日号：キッチンカー、クリプトデバイド、bitFlyer 買収劇(4/12)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年４月５日号：久しぶりの日本入国、円安と日本の物価(4/5)

2022年4月のバックナンバーを購入する

2022年3月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月２９日号：水素自動車 vs. 電気自動車(3/29)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月２２日号：Apple M1 Ultra の歩留まり(3/22)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月１５日号：ソニーとホンダの提携(3/15)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月８日号：プログラム言語 Solidity(3/8)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年３月１日号：スマートコントラクト(3/1)

2022年3月のバックナンバーを購入する

2022年2月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２２年２月２２日号：NFTゲームのビジネスモデル(2/22)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年２月１５日号：Meta（旧 Facebook）が抱える問題点(2/15)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年２月８日号：自社製チップと粗利益率(2/8)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年２月１日号：Netflixと放送革命の最終章、Voicy はじめました(2/1)

2022年2月のバックナンバーを購入する

2022年1月配信分

読者のみなさまへ、バックナンバーのご案内(1/26)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年１月２５日号：Axie Infinity はポンジースキームか？(1/25)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年１月１８日号：プログラミングと数学(1/18)
週刊 Life is Beautiful ２０２２年１月１１日号：ソニーへの提案(1/11)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１月４日号：テクノロジー業界の定点観測(1/4)

2022年1月のバックナンバーを購入する

2021年12月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２１年１２月２８日号：エンジニアから見たNFT(12/28)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１２月２１日号：教育ゲームと人工知能(12/21)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１２月１４日号：デジタル庁に向けた提言(12/14)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１２月７日号：ドローンベンチャーを立ち上げた理由(12/7)

2021年12月のバックナンバーを購入する

2021年11月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２１年１１月３０日号：Waymo vs. Tesla(11/30)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１１月２３日号：日本社会を浄化する「もの言う株主」(11/23)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１１月１６日号：日本政府が「脱石炭」に賛同出来ない理由(11/16)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１１月９日号：FacebookのMetaverseに感じる違和感(11/9)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１１月２日号：人生の岐路とドローンベンチャーの話(11/2)

2021年11月のバックナンバーを購入する

2021年10月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２１年１０月２６日号：M1 Pro・M1 Max の写真に隠された秘密(10/26)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１０月１９日号：NFTアプリの開発を始めました(10/19)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１０月１２日号：リモート・ワーク（ハワイ編）(10/12)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年１０月５日号：3Dプリンタ、三週目(10/5)

2021年10月のバックナンバーを購入する

2021年9月配信分

週刊 Life is Beautiful ２０２１年９月２８日号：3Dプリンタ、二週目(9/28)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年９月２１日号：3Dプリンタ(9/21)
【特別増刊号】私が米Ginkgo Bioworks社に投資した理由。未上場ユニコーンの株主になる方法、必読の資料、合成生物学が世界を一変させる可能性について(9/21)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年９月１４日号：日本の半導体ビジネスの興亡(9/14)
週刊 Life is Beautiful ２０２１年９月７日号：自動車に設置した Apple AirTag (9/7)

2021年9月のバックナンバーを購入する

2021年8月配信分