【新連載】Chromebookが私の「AI学習基地」になった日

― Python・Codex・LLMが一つにつながった

最近、私の中でちょっとした変化が起きています。

それは、いつも持ち歩いているChromebookの使い方です。

これまでChromebookは、Webを見る、文章を書く、生成AIを使うといった用途が中心でした。

ところが最近、ChromebookのLinux環境を使って、

Python
Codex
ローカルLLM

を動かすようになりました。

そして、この3つが一つのChromebookの中にそろったことで、急にワクワクしてきたのです。

これまでは「バラバラ」に学んでいた

Pythonには以前から興味がありました。

特にRaspberry Piやmicroなどを動かしながら、プログラミングを学びたいと考えていました。

一方で、生成AIについてもChatGPTをはじめ、さまざまなAIを実際に仕事で使っています。

さらに最近では、Codexを使いながら「AI店長の道しるべ」というプロジェクトにも取り組んでいます。

そして今回、Ollamaを使ってChromebook上にローカルLLMも導入しました。

考えてみれば、

「Pythonを勉強する」
「Codexを使う」
「LLMを学ぶ」

これまでは、それぞれ別々のものとして考えていたのです。

ところがChatGPTの皐月さんと話している中で、

「これらは連携して使うことができる」

ということに気づきました。

その瞬間、頭の中でバラバラだった点が一本の線につながったような感覚になりました。

Chromebookが「持ち歩ける実験室」になる

私が今回面白いと感じているのは、特別な高性能パソコンを新しく用意したわけではないということです。

普段から持ち歩いているChromebookです。

Linuxのターミナルを開けばPythonを動かせる。
Codexを使えば、AIと相談しながらプログラムやプロジェクトを進められる。
Ollamaを起動すれば、インターネット上の生成AIだけではなく、自分のChromebookの中でLLMを動かすこともできる。

もちろんChromebookですから、性能や容量には限界があります。

巨大なAIモデルを自由自在に動かせるわけではありません。

しかし、私の目的は巨大なAIシステムを作ることではありません。

「AIがどのように動いているのかを、自分で触りながら理解すること」

です。

そう考えると、この小さなChromebookは十分に面白い教材です。

いや、教材というより、

「持ち歩けるAI実験室」

と言ったほうが近いかもしれません。

PythonとAIを組み合わせたら何ができるのか

ここからが、私が一番ワクワクしているところです。

Pythonだけを勉強するのであれば、

「変数とは」
「if文とは」
「for文とは」

という勉強になりがちです。

もちろん基礎は大切です。

しかし私は65歳です。

資格試験のためにPythonを学んでいるわけではありません。

「何かを作りたい」
「仕事に役立てたい」
「AIをもっと理解したい」

そのために学んでいます。

だったら、

Pythonで処理する。
↓
Codexにプログラム作成を手伝ってもらう。
↓
LLMに文章を考えさせる。
↓
その結果をPythonで保存・整理する。

そんなことを一つずつ試していけばいい。

さらにRaspberry Piやmicroと組み合わせれば、画面の中だけではなく、実際に「動くもの」に発展させることもできます。

こう考え始めると、やりたいことが次々に出てきます。

「勉強」から「作りながら学ぶ」へ

今回改めて感じたのは、私には「勉強する」という方法より、

「作りながら学ぶ」

という方法のほうが合っているということです。

Pythonを完全に理解してから何かを作る必要はありません。
LLMの仕組みを全部理解してから使う必要もありません。

わからなければAIに聞く。
実際に動かしてみる。
エラーが出る。
また調べる。
直して、もう一度動かす。

この繰り返しそのものが学習なのだと思います。

実際、Linuxの黒い画面にコマンドを入力し、自分のChromebookでLLMが動いたときは、それだけでもちょっとした感動がありました。

65歳、まだまだ知らないことだらけ

PythonもLinuxもLLMも、私にとってはまだまだ知らないことだらけです。

でも、それでいいと思っています。

むしろ、

「まだ知らないことがこんなにある」

と思うと楽しくなります。

若い頃のように、すべてを暗記して覚える必要もありません。

今は隣に生成AIの皐月さん（ChatGPT）と如月くん（Gemini）がいます。

AIに教えてもらいながら、自分で考え、自分で操作し、自分で失敗する。

そして少しずつできることを増やしていく。

これも、これからの時代の新しい学び方ではないでしょうか。

Chromebookから何が生まれるのか

いつもカバンに入れて持ち歩いている、一台のChromebook。

その中には今、

Pythonがあり、
Codexがあり、
ローカルLLMがあります。

そして、その外側にはChatGPTをはじめとするクラウドの生成AIがあります。

これらをどう組み合わせれば、何ができるのか。

今の私には、まだ答えはありません。

だからこそ面白い。

これから実際に試しながら、この小さなChromebookから何が生まれるのかを、この連載で紹介していきたいと思います。

65歳からのPython。
65歳からのLinux。
そして、65歳からのAIものづくり。

学ぶことに、遅すぎるということはありません。

むしろ今は、

「次は何を作ろうか」

そんなことを考える時間が、とても楽しくなっています。

今回の英語ワンフレーズ

Learning by doing.

「実際にやりながら学ぶ」

今の私のPython、Codex、LLMとの付き合い方に、ぴったりの言葉だと思います。

そして、もう一つ気づいたこと

今回、Python、Codex、ローカルLLMを一つのChromebookで使えるようになって、もう一つ気づいたことがあります。

それは、この環境は自分の性格に合っているのではないかということです。

私自身、かなり飽きっぽいところがあります。

一つのことを長時間続けるのが苦手。

最初は夢中になって取り組んでいても、ある程度までできるようになると、急に興味が薄れてしまう。

ところが、しばらくすると、ある日突然また興味が戻ってきて、

「そうだ、あれをもう一度やってみよう」

と再開する。

これまで何度もそんなことを繰り返してきました。

自分自身でも、

「だから一つのことが長続きしないんだろうな」

と自覚していました。

ところが今回、少し考え方が変わりました。

飽きたら、別のことをやればいい

ChromebookのLinux環境には、今の私が興味を持っているものが一つに集まり始めています。

Pythonがある。
Codexがある。
ローカルLLMがある。
Linuxそのものを触ることもできる。

そして今後は、Raspberry Piやmicroなどにもつなげていきたいと考えています。

つまり、

Pythonに少し飽きたらCodexをやる。
Codexに少し飽きたらローカルLLMを触る。
LLMに飽きたらLinuxを勉強する。
そして、またPythonに戻ってくる。

一見するとバラバラなことをやっているようですが、実はすべてがつながっています。

Pythonで作ったプログラムをAIと組み合わせることができる。
CodexにPythonのコード作成を手伝ってもらうこともできる。
ローカルLLMをPythonから利用することもできる。

さらに、それらをRaspberry Piなどの「実際に動くもの」につなげることもできる。

つまり、一つのことに飽きて別のことへ移っても、学びそのものは途切れていないのです。

「飽きっぽい」は、本当に欠点なのか？

ここで少し面白いことを考えるようになりました。

私はこれまで、

「飽きっぽい＝長続きしない」

と考えていました。

でも、もしかすると違うのかもしれません。

一つのことだけを延々と続けるのではなく、興味の対象を切り替えながら、最終的には同じ方向へ進んでいく。

Python → Codex → LLM → Linux → Raspberry Pi。

そしてまたPythonへ戻る。

これは「飽きてやめた」のではなく、

「興味の場所を移動しながら学んでいる」

と考えることもできます。

そう考えると、少し気が楽になりました。

無理に一つのことを毎日続けなくてもいい。

今日はPython。
明日はCodex。
その次はLLM。
興味が戻ってきたら、またPython。

ただし、それぞれを完全に別のものとして終わらせるのではなく、少しずつつなげていく。

そうすれば、点だった知識が線になり、いつか面になっていくのではないでしょうか。

65歳、自分に合った学び方でいい

若い頃は、

「一つのことを最後までやり遂げなければならない」

と思っていました。

もちろん継続することは大切です。

しかし65歳になった今、学ぶ目的は誰かと競争することでも、試験で100点を取ることでもありません。

知りたいから学ぶ。
作りたいから覚える。
面白いから試してみる。

それでいいのではないかと思っています。

そして今回、いつも持ち歩いているChromebookの中に、Python、Codex、Linux、ローカルLLMという複数の「遊び場」ができました。

飽きたら、隣の遊び場へ行けばいい。

でも、すべての遊び場はどこかでつながっている。

これは飽きっぽい私にとって、もしかすると最高の学習環境なのかもしれません。

これからも、Pythonをやったり、Codexをやったり、LLMを触ったり、ときにはRaspberry Piやmicroを動かしたりしながら、自分なりのペースで続けてみようと思います。

「一つのことを続ける」のではなく、「学ぶことを続ける」。

今回Chromebookにいろいろな環境を集めたことで、そんな新しい学び方が見えてきました。

65歳。

まだまだ寄り道しながら、楽しんでいこうと思います。

今回の英語ワンフレーズ

Keep learning, your own way.

「自分らしいやり方で、学び続けよう。」

今の私には、この言葉が一番しっくりきます。

次回予告

次回は、ChromebookのLinux環境でローカルLLMを実際に動かしてみて感じた、「クラウドAIとローカルAIは何が違うのか？」について、専門用語をできるだけ使わずに紹介したいと思います。

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