memo.

投稿者: zen

  • どっちが新時代？

    この前、国立競技場でみたONE PIECEのイラスト。「行くぞ、新時代。」いいキャッチフレーズだが、どっちが新時代？

    個人的には、シャンクスを応援。カムサリの威力もなにかも。スピンオフでシャンクスの物語が読みたい。

  • 富士山（2023/9/5）

    今日（2023/9/5）の夕方の富士山。暑かったけれど、今日は大気がキレイだったようだ。

  • ランチ：魚六（2023/9/5）

    今日のランチは、赤坂の街を彷徨って、魚六に入ってみた。刺身定食で、種類の魚を選んた。カツオとスズキの刺し身。カツオは薄めだけど、スズキのほうは結構厚くて歯ごたえのある感じだった。

    刺身はとても美味しくて満足でした。

  • 読了：日の丸コンテナ会社ONEはなぜ成功したのか？

    読了。なるほど、こうやってピングのコンテナができたのか。面白かった。本にすると組織的なところがメインになるけれど、現場のオペレーションは大変だったろうな。それを乗り越えるいいスタッフがいたってことだろうな。

    このONEの成功事例を真似するのは、簡単そうで、難しいかもしれない。自由にやれる環境というのは、案外難しいものだ。それに邪魔をするような人が入らないというのもなかなか。成功はアート、失敗はサイエンス、みたいなことを言われるように、この成功はアートに近いのだろう。適材適所が人でもシステムでも、適切に選択できる環境というのは本当に難しいと思う。ただ、無い事例よりも、こういう成功事例があったほうが少しでもやりやすい環境が別の会社で作られる可能性があるわけで、この本は、そういうところで生きてくるのだと思う。

  • ポケモン化石博物館（@群馬県立自然史博物館）にいってきた

    先週、群馬県立自然史博物館で開催されていたポケモン化石博物館にいってきた。国立科学博物館で開催しているときに行きたかったのだが、都合が合わなくていけなかった。回遊展示で、ドライブとしても行きやすい群馬で開催してくれてよかった。

    チゴラスとか、ガチゴラスとか、頭骨が大きい。よく支えていられるなぁ、と思う。プテラの化石とか、貝の化石とか、初代のポケモンゲームを思いだして、楽しかった。現実世界の化石と、ポケモン世界の化石（というか骨格）が並んでいることで似ているところ、似ていないところの比較できるのもたのしかった。

    もう1回みたいので、群馬県立自然史博物館での会期中にまた行きたい。今度は涼しくなったころの秋かな。

  • Beats Flexのイヤーチップをおとした

    気がつけば、ちょうど2年くらい使っているBeats Flex。Beats Flexのイヤーチップが外れやすくなっていて、何度か外れていた。そして、ついに気が付かないうちにイヤーチップが外れて、なくなってしまった。どこかで落としたらしく、探したが見つからなかった。

    週に、3日間くらいしか使っていなかったので、毎日のように使っていたら、もっと早くなくしていたのかもしれない。Beats Flexの箱の中に、サイズ違いのイヤーチップが入っていたはずなので、大きさを変えて使ってみる。イヤホン系は、イヤーチップが鬼門か（有線ならば断線だけど）。イヤーチップ以外が正常だと、イヤーチップがなくて使えないのは、悔しい思いだ。

  • SQL Server でストアドプロシージャの一覧を表示する

    SQL Serverでストアドプロシージャの一覧を表示するためには、「INFORMATION_SCHEMA」の「ROUTINES」ビューを参照する。’ROUTINE_TYPE’で’PROCEDURE’ を指定することでプロシージャのみに絞り込める。絞り込みを行わない場合は、FUNCTION なども表示される。

    ■プロシージャのみで絞り込み

    SELECT
    *
FROM
    INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES
WHERE
    ROUTINE_TYPE = 'PROCEDURE'
ORDER BY
    SPECIFIC_CATALOG, SPECIFIC_SCHEMA, SPECIFIC_NAME

    ■プロシージャだけでなく、ファンクションも表示する

    SELECT
    *
FROM
    INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES
ORDER BY
    SPECIFIC_CATALOG, SPECIFIC_SCHEMA, SPECIFIC_NAME

    ■必要なものだけ表示する

    SELECT
    SPECIFIC_CATALOG, SPECIFIC_SCHEMA, SPECIFIC_NAME, ROUTINE_CATALOG, ROUTINE_SCHEMA, ROUTINE_NAME, ROUTINE_TYPE
FROM
    INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES
ORDER BY
    SPECIFIC_CATALOG, SPECIFIC_SCHEMA, SPECIFIC_NAME

    参考：

    INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES　の説明

    現在のデータベースの現在のユーザーがアクセスできるストアド プロシージャと関数ごとに、1 行のデータを返します。 戻り値を記述する列は、関数にのみ適用されます。 ストアド プロシージャの場合、これらの列は NULL になります。

    https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/relational-databases/system-information-schema-views/routines-transact-sql?view=sql-server-ver16

  • 群馬県立自然史博物館にいってきた

    週末に、群馬県立自然史博物館にいってきた。

    化石採掘のボーンベッドの模型展示があったり、恐竜や古代生物の化石があったりと充実していて楽しかった。恐竜じゃないけれど、好きなディメトロドンの化石も見れた。いろいろな化石にもさわることができた。なかなか充実していて楽しい博物館だった。

    ボーンベッドは、実物大でアクリル板の上を歩いて、上からみることができる。ちょっと怖い感じで、子供受けがいい。発掘現場の感じもわかるし、好きなところから見ることができるのも楽しい展示。

    県立なので、入館料が安い。特別展付きでも安くて、特別展をやっていないときは更に安いという。恐竜の化石もみれるし、もっと早くいっておけばよかった。図鑑の博物館紹介にも載っているので、存在自体はかなり前から知っていたのだけど、どうしても上野の科博や、福井の恐竜博物館に目がいってしまっていた。群馬県立自然史博物館の展示もすごくよかった。

  • Google Cloud Generative AI Summit Tokyoの所感

    Googleとしては、Microsoft（＋OpenAI）のChatGPT4エンジンの提供に対抗するために、Google Cloud環境でクローズドに使えるLLMをリリースし、差をつけられたくない印象。GoogleのLLMであるPaLM2の利用については語られているが、裏側で学習に使ったデータの数などには言及していない。これは、学習のデータ量で、ChatGPT4などと比べても、大量データであることはわかっていて、数で比べても性能としては、もはや意味がない、ということ。Googleは学習データ量ではなく、ベータプログラムとして基盤となるPaLM2のエンジンを使って、パイロットユーザとの実際に利用することで、説明可能なようなチューニングを行っているというアピールだった。AIを搭載したサービスをリリースするときは、検査・精査を、しっかりと行い、悪意のある回答や有害となる回答をしないかどうかを見極めているとのこと。

    Google Cloud環境で、PaLM2を使って、独自の学習を簡単に行わせるためのVertex AIを使って簡単にPaLM2をカスタマイズできる。いままでは、独自のGPU環境用意して、学習させるためにパラメータをいじるという高度な専門知識が必要だった。それが、もっと簡単にGUIみたいな感じでもできるようになったし、簡単にチャット環境を作れるようになってきた。これ自体は、MicrosoftのAzureでも、クローズドなChatGPT4エンジンを使えるので、新しいことではない。新しくはないけれど、サービスが増えたということは、企業でのAI利用の普及期に入ってきているという感覚がある。もう、お金を払って、データ的に外部に漏れないような独自の生成AIを使っていくフェーズになっている。

    それから、後発の強みとして、用語の言葉遣いに気を付けていた。Bardはコンシューマ向け、PaLM2（Vertex）はエンタープライズ向け（企業向け）というアピールをしている。明確に企業に向けたアピールをしていた。これは、MicrosoftがAzureのOpenAIサービスで、ChatGPTを使うとデータが漏れるみたいなイメージを持たれてしまったことに対する対策（実際には、規約で学習に利用しないとあるのでそういうことはないのだがChatGPT＝入力したものが学習に使用されて機密が漏れる、というイメージがあるから）と思われる。検索エンジンから始まったGoogleだけあって、AIが出した回答の説明性についても、アピールしていたし、次世代型検索は、AIがコンテキストを理解して、検索結果を表示するみたいなこととか。

    余談。

    コーヒーとかドリンク、軽食が自由に飲食できた。Googleっぽさは変らなくて、きれいな自社イベントスペースだった。食べ物のところに、ベジタリアンとかヴィーガンとかついているのは、アメリカっぽさの影響なのか。軽食はあるのだけど、ドーナッツとか、クッキーとか、油多め、カロリー高めのモノが多かった。そんな環境にいたら、きっと太る。ドライフルーツはどこへ行った？イベント会場だからないだけなんだろうか。

  • 生成AIで教員事務の効率化ではなくて、無駄な事務作業を減らせばいいのに。

    2023年8月28日の日経新聞の夕刊より。

    教職員の働き方の見直しで、ブラック職場のイメージを減らすために、生成AIを活用して業務を軽減するという提言があるようだ。活用は、「テスト問題のたたき台の作成」「授業の原案」「お知らせ文書の下書き」など。

    そもそもテスト問題のたたき台を作るのが大変ならば、外部から買ってくればいいし、塾などによる試験対策を気にするのであれば、県（都道府県）の単位で、小テストや定期テストを専門に作成する機関をつくれば、地域特色もあるものを作れるのではないか？集約すれば、学校ごとにつくるよりも遥かに効率化できる。データで取得できるようにしておけば、必要なものを取得して印刷できるだけでいいのでは。

    授業の原案は、生成AIにまかせるではなくて、ちゃんと作った方がいい。もしくは、決まりきった指導要領で、パターン化したものにすればいい。中途半端に生成AIにまかせて、似たりよったりになったり、提案内容の真偽の確認に時間をかけるのならば、マニュアル化（や外部の映像授業）の方が効率がいいと思うのだが。

    なんでもかんでも、生成AIを使って軽減ではなくて、教員にしかできないことは何か、無駄な事務作業はなにか（＝廃止）を明確にしないと、無駄な仕事や作業が増えるだけだ。新しい技術ありきではなくて、もっとその手前の本当に必要なことは何かを明らかにするような提言でないといけないのではないだろうか。

    まったくの余談だが、SFやSFアニメ系をみると、基礎学習のレクチャーは映像授業やアンドロイド（AI）だったりしているものがある。応用力が必要なものは別にして、基礎学習のところは、100年もしないうちに、そういうものに置き換わる気がする。もちろん、グループワークとか、定型的に、一方的にレクチャーするタイプではない人のほうが適しているものは残るのだろうけれど。