本動画は、AI研究者David Shapiro氏が自身のポスト労働経済学研究で使用している強力なAIツールスタックについて詳しく解説したものである。ChatGPT o3 Pro、NotebookLM、Deep Research、Grok、Geminiなどの最新AIツールを組み合わせることで、従来では考えられないスピードと品質で包括的な経済学研究を行う手法を公開している。特に注目すべきは、これらのツールを連携させることで、仮説の検証から文献レビュー、最終的な研究報告書の作成まで、研究プロセス全体を大幅に効率化している点である。
研究スタックの全体像と最終アウトプット
ChatGPT o3 Pro、NotebookLM、Codexといったツールの組み合わせは、今や本当に非常に強力です。私はポスト労働経済学に関するすべての研究でこれらのツールについて触れてきましたが、多くの方から「デイブ、あなたの研究スタックを教えてもらえませんか」と言われてきました。今日がその日です。これがその答えです。
まず、何を構築しようとしているのかを理解していただくために、最終的なアウトプットがどのようなものかを少しお見せしたいと思います。文脈なしに様々なツールをお見せしても、「デイブ、結局何の意味があるんですか」となってしまうかもしれませんからね。
私の研究スタックの最終アウトプットをお見せしてから、スタックを少しずつ解き明かしていきましょう。こちらがポスト労働経済学のリポジトリで、私の研究をすべて「research」というフォルダにまとめています。このフォルダはすべてPDFファイルで、すべてDeep Researchからエクスポートしたものです。
「それは良いかもしれませんが、なぜ一次研究をダウンロードしないのですか」と思われるかもしれません。しかし、これらの各ファイルは基本的に私のために特別に作られた研究論文で、非常に特定のアウトプットやトピック、サブトピックのためのものなのです。
GitHub Pagesを活用した研究の公開
それらをすべてGitHub Pagesを使ってパッケージ化しています。GitHub Pagesをご存じない方のために説明すると、基本的に任意のリポジトリをウェブサイトに変換できる機能です。設定に行って、下のPagesのところで設定するだけで、とても簡単です。
私がやったのは、Codexに手伝ってもらって（後で詳しくお見せします）ページを生成するための簡単なスクリプトを書いたことです。今はこちらにあります。このような見た目になっています。私のポスト労働経済学研究はすべて公開されています。PDFがHTML5で単純に埋め込まれているだけなので検索はできませんが、私たちが見るには簡単です。
例えば、「Better Faster Cheaper Safer（より良く、より速く、より安く、より安全に）」は、私が最初に作成したレポートの一つです。基本的にこれは私が作ったものではありません。つまり、これは私の仮説です。「より良く、より速く、より安く、より安全に」という仮説があるので、それを検証または反証するための研究を行ってくださいということです。
Deep Researchの最も優れた点の一つは、支持できないものを見つけた場合、「これも一つの見方ですが、データは実際にはこちらのことを示しています」と言ってくれることです。私はポスト労働経済学研究のために、このようなレポートを文字通り50以上、何十個も蓄積しています。
o3 ProとDeep Researchの強力な組み合わせ
「それは素晴らしいですが、どうやってそんなに高品質なアウトプットを得るのですか」というご質問について、お答えしましょう。こちらに例があります。これは一つの会話例です。
私はいくつかの動画やツイートで、o3 ProとDeep Researchの組み合わせを使うことが本当に非常に強力だと述べてきました。それがスイートスポットなのです。どのように機能するかお見せしましょう。
こちらは、現在イスラエルとイラン、インドとパキスタンで起きていることについて会話した例です。少し文脈をお話しすると、私たちが置かれている地政学的緊張は第一次世界大戦にかなり似ていると気づきました。明らかに根本的で構造的な違いはありますが、すべてが一度に溶け崩れているという事実は、少し奇妙に感じられます。
抑制の証拠もある中で、長期的なエスカレーションがどのように展開されるのかを知りたかったのです。そこでo3 Proに尋ねました。o3 Proは何かについてはるかに長時間考えるからです。
「o3バニラは今やかなり速いのに、o3 Proとの違いは何ですか」と思われるかもしれません。o3 Proを使う場合、特にこれらの大きくて巨大なタスクにおいて、得られるアウトプットははるかにはるかに洗練されています。基本的には専門家、それも本当の専門家によって書かれた非常に短いエッセイのようなものです。また、より広範囲に考えてくれます。
会話を何度かやり取りした後、13分間考えてくれました。グローバルに何が起きているか、原油価格の高騰、債務危機、脱ドル化について考えています。基本的に私の仮説は、ブレトンウッズ体制が崩壊しつつあるということです。
そして私は「これをポスト労働経済学と比較してみましょう」と言い、リポジトリのリンクを提供しました。AIはリポジトリを検索して、「わかりました。これがそれとどのように関連するかです」と答えました。
包括的レポートの生成プロセス
話が逸れてしまったので、私が「これらすべてを包括的レポートにまとめましょう」と言った部分に進みましょう。質問に答えた後、AIは8分間しか考えませんでした。「地政学的世界的変曲点とポスト労働経済の展望」というタイトルで、基本的には地政学と経済学、エスカレーションと紛争を見て、それをポスト労働経済学と結びつけているのです。
最終的なアウトプットはこちらです。最終アウトプットは30ページのレポートで、地政学と経済学、エスカレーションと紛争を検討し、それをポスト労働経済学と結びつけています。これは必ずしも私の本の章全体になるわけではありませんが、研究は誰でも見ることができるようにここに置かれています。
これがo3 ProからDeep Researchにパイプする方法の例です。基本的には事前研究を行っているのです。そして「これまでに行ったすべての事前作業を考慮に入れて、今度は私のためにパッケージ化してください」と言うのです。これが私がこれらのツールを使う一つの方法です。
NotebookLMを使った大規模研究の探索
巨大なPDFのリポジトリができたら、「では、これらすべてをどのように探索するのか」という問題が生じます。もう手に負えなくなってしまいます。
最初は私はChatGPTプロジェクトを使っていました。ポスト労働経済学プロジェクトを見てみましょう。プロジェクトを使っていましたが、ここでは50ファイルまたは20ファイルしか制限されていません。私は50ファイルに達しているので、すべての研究を入れるのに十分な大きさのプロジェクトを文字通り作ることができません。
さらに、それはスピードを落とし、「このプロジェクトが使用しているファイル数のため、応答の品質が低下する可能性があります」と言います。私は高品質な応答が必要なので、すべてのこのデータと話す方法が必要だったため、プロジェクトの使用をやめました。
幸いなことに、NotebookLMがあります。NotebookLMはGoogleのツールです。ここにすべてのPDFがアップロードされているのがわかります。NotebookLMは最も賢いモデルを使用していませんが、非常に大きなコンテキストウィンドウを持っており、全体をふるいにかけることができます。
また、非常に重要なことに、マインドマップを生成する機能があります。このマインドマップをクリックするだけで、こちらに生成されます。そうすると、研究コーパス内のすべてのトピックを視覚的に探索する方法ができます。
修士論文や博士論文を書いている人にとって、これは信じられないものでしょう。これを妻に見せたところ、彼女は「GPT-3について論文を書いていたときに、なぜこれがなかったの？」と言いました。私は「あなたが早すぎたからです」と答えました。
NotebookLMでの詳細な研究探索
「ポスト労働経済の定義」が出てきます。これらの各項目をクリックすると、こちらに来て基本的にプロンプトを提供してくれます。少し小さいので拡大しましょう。
ここで私が尋ねたのは、「これらのソースがポスト労働経済の定義について、ポスト労働経済のより大きな文脈で何を言っているかを議論してください」です。NotebookLMと言ったように最も賢いモデルではありませんが、より賢いモデルを使うようになればより良くなるでしょう。
今やっていることは、基本的に自分のソースに向けられたDeep Researchです。ソースを見ると、ポスト労働経済を、主に人工知能とロボティクスの加速する進歩により、人間の労働がもはや生産の主要なエンジンでも、ほとんどの人々の主要な収入源でもない未来の社会経済システムとして定義しています。
これは完全に私が定義する方法そのものです。そして下にスクロールすると、LLMであり確率的な要素があるため、異なるアウトプットが得られます。
他のツールを使った研究フィードバックループ
あまり泥沼にはまる前に、これらの他のツールをどのように使っているかをお見せしたいと思います。そして、NotebookLMをもう少し詳しく探索する方法で動画を締めくくりましょう。
私が研究プロジェクトに貢献するために時々行うのは調査です。インターネット検索機能付きのClaudeからGrok、Gemini、インターネット検索機能付きのChatGPTまで、あらゆるものを使います。タイトなフィードバックループを持つには、Grok、Gemini、インターネット検索機能付きのChatGPTがはるかに優れています。
基本的に私は「フレームワークとしてのポスト労働経済学に対する最新の反応は何ですか。建設的なフィードバックのみが欲しいです」と尋ねます。収束領域、発散領域、建設的な批評と批判などを見ています。
社会的な集合知が作り出し、言ったことを見ることで、人々が同意する場所、人々が同意しない場所がわかります。興味深いことに、多くの不一致は誤解、まだはっきりと伝えられていないもの、または単純にギャップに帰着します。まだ私が伝えていないか、他の人がまったく伝えていないものです。
人々に告げていないことを知らないことで人々を責めることはできません。このような非常にタイトなフィードバックループを使用しています。例えば、実証的検証、不平等への対処、グローバルな視点などです。人々がどこにいて、何を考えているかについて、かなり密接に脈を測ることができます。
他の経済学者との発見と文献レビュー
しかし、私が発見していることは、ポスト労働経済学に直接的または接線的に取り組んでいる他のすべての経済学者を見つけているということです。そのフィードバックをすべてまとめて、o3 Proを使って、最新のものの一つを作りました。「ポスト労働経済調査：現代の声、収束と発散」です。
基本的に私がやったのは、「これはあなたの文献レビューです」と言いたかったのです。これが私のポスト労働経済学の文献レビューで、他のみんなが何を言ったかです。
David Autor、Paul Krugman、Tyler Cowen、Anton Korinek、私も最大のポスト労働経済学の声の一人なのでここに現れました、Daniel Susskind、Erik Brynjolfsson（正しく発音したと思います）、Andrew McAfee、Mariana Mazzucato、Joseph Stiglitz、Daron Acemoglu、Pascal Restrepo、Sabine Pfeiffer、Donggun Seu、Antonio Casilli…まあ、すべての声を聞く必要はありません。
様々なツールを使用することで、わずか数分で文献レビューを行うことができ、Deep Researchに声を見つけるだけでなく、彼らがどこで同意するかを把握するよう求めることができました。
経済学者間の合意点
この場合、総合すると3つの主要な合意領域があります。
自動化は賃金労働に構造的脅威をもたらす。これにほぼ誰も異議を唱えません。唯一異議を唱えるのは、スピードと深刻さについてです。一部の人々は「最終的には他の場所で新しい仕事を作るだろう」と言いますが、どれくらい速く、どれくらい厳しいかの問題です。
次は、広範囲の資本所有と新しい配分メカニズムが不可欠な対策であるということです。上記で引用した経済学者の一部は、ベーシックインカム支持者もいれば、ベーシックインカムに懐疑的な人もいます。それは完全に合理的です。
しかし、私が支持してきた広範囲の所有は、私たちすべてが収束した場所です。基本的に、あらゆる階層の市民が生産手段、すなわち人工知能、データセンター、ロボティクスなどの株式を所有するか、それらに利害関係を持つ財産ベースの未来が確実に必要だということに、原則的に基本的な方向について同意しています。
それがどのように見えるかは決まっていませんが、主要な方向について原則的に同意しています。そして最後は、積極的な政策誘導が移行を形作ることができ、形作るべきだということです。
政策に関する議論と反対論
基本的に、これがどのように展開されるか、どのレベルの規制や政策、安全性などがそれを実際に形作ることができるかです。実際に私はこの点でChatGPT o3と議論しました。「はい、政策と規制は何かを誘導できますが、それを止めることはできません」と言ったからです。
これらの人々が推奨する政策の一つは労働保護政策で、基本的に「これには人間が必要です」と言うことです。私は「それは企業と労働者の両方にとって道徳的に忌まわしいものになるでしょう。機械がより良く、より速く、より安く、より安全にできる退屈な仕事を人間がやっているとしたら、法律で人間がそのボタンを押さなければならないと言っているという理由だけで、あなたを即座に置き換えるでしょう」と言いました。
人間はそれがBSジョブと呼ばれるものなので嫌がるでしょうし、会社は人間にそのボタンを押させるために高すぎる費用を払っているので嫌がるでしょう。議論の後、ChatGPTに少しその点を譲歩させることができました。
それから「仕事自動化黙示録に対する議論」という別の研究論文につながりました。基本的にこれは、これらすべてのことが起こることの必然性と望ましさに関して、みんなが何を言っているかです。
技術的ボトルネックやタスクの複雑さがあると仮定しても、他に何があるでしょうか。規制、資源と持続可能性について、エネルギー、人間と機械の相補性、仕事のハイブリッドな未来について、一部の人々は懸念しています。
本や論文、学位論文を書くための研究資料を収集する際に、完全に十分に研究され、バランスの取れた情報のコーパスを持つために、これを行うことは私たちにとって有益です。
NotebookLMでのマルクス主義的解釈
そして、ここに来て「これらすべてのマルクス主義的解釈は何ですか。ポスト労働経済学はマルクス主義理論とどこで同意し、どこで同意しないのですか」と言うことができます。この情報があれば、何分もかかるDeep Researchに尋ねるのではなく、すでに研究のコーパスが準備されているので、使用できます。
これが今日のまとめになると思います。これがどのように出てくるかをお見せしましょう。ちなみに、これが考えている間に、どうぞご自由に。これはすべてオープンソースです。
私は意図的にこれをCC0 1.0ライセンス（Creative Commons Zero 1.0ライセンス）の下で公開しました。つまり、この情報をどのように使っても構いません。私は気にしません。ここにある情報は、私が門番をするには余りにも価値があります。
このリポジトリには3つのフォーク、29のスターがあります。このリポジトリはもっと多くありましたが、構築している間はプライベートに設定していました。単純に閲覧したい場合は、daveshap.github.io/postlaboreconomicsに行くこともできます。
とにかく、ポスト労働経済に関する提供されたソースのマルクス主義的解釈は、現代経済課題の診断に関する重要な合意領域と、提案された解決策とその根本的哲学に関する重要な相違点の両方を強調するでしょう。
私たちが同意するのは、資本と富の集中、商品としての労働とその価値下落、労働予備軍と交渉力の弱体化、消費不足と過剰生産の危機、労働の政治的権力の侵食、これらすべてに私たちは同意しています。
一部の人々が私のポスト労働経済学の話を聞いて「これはマルクス主義だ」と言う理由が理解できます。マルクスは診断では正しかったのです。解決策については完全に同意しないとは言いませんが、いくつかの強い不一致があります。
マルクス主義理論との合意には、広範囲の配分の必要性、ユニバーサルベーシックインカム、資本と集団所有への重点、自由放任主義への批判、政策の必要性があります。不一致には、改革対革命、必要だが不十分、権力と統制対収入、仕事と目的の役割、技術解決への懸念があります。
基本的に、そこからさらに好きなようにさらに尋問することができます。
研究スタックの完全なワークフロー
これが私の完全なスタックです。ChatGPTでGPT o3 Pro、Deep Researchを使って始まり、それらの研究レポートを生成し、それからGrock、Geminiとタイトなフィードバックループを持ちます。すべてをPDFにエクスポートし、バージョン管理が良く、公開されているように、ここの私のリポジトリにアップロードします。そしてNotebookLMを使って尋問し、そこから作業を洗練します。
これは最終的な最終アウトプットではありません。最終的な最終アウトプットは本になる予定ですが、PDFのスタックを単純に手渡すことはできません。これは本に入る研究資料に過ぎませんが、フレームワークとしてのポスト労働経済学は基本的に完成しています。
そして私はここ数ヶ月でこれらすべてのPDFを収集してそれを行いました。ということで、ご視聴ありがとうございました。これから多くのことを得ていただけたことを願っています。そして、あなたの研究を楽しんでください。乾杯。
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