とりあえず読んだ。ふーん、そうなんだー、こんなのがあったのかー、というくらいの感想。2026とあるけれど、2025年に作成されているので、現在からすると、もう終わってるというか、かなり変わっている部分もある。ワード集みたいな感じで見る感じだった。
そして、調べたら2027年バージョンが発売されていた。
とりあえず読んだ。ふーん、そうなんだー、こんなのがあったのかー、というくらいの感想。2026とあるけれど、2025年に作成されているので、現在からすると、もう終わってるというか、かなり変わっている部分もある。ワード集みたいな感じで見る感じだった。
そして、調べたら2027年バージョンが発売されていた。
ここ数年、めちゃくちゃ暑かった日本にいると、たった2℃でしょ、と思いながら読んでいた。気候が変わるとか異常気象で、災害以外にも紛争の発生確率が高まるというのはびっくりだった。政府から補填などを期待できない国では、単純に暴力で略奪なり紛争で解決しようとすると。もともと対立していた地域だと、その確率が高いという。
それ以外にも、温暖化対策による国と国の軋轢はある。どこかで風力発電すると、別の地域の風が弱まるのは知らなかった。強風は大変だから弱い方がいい、というわけではなく、風力発電から見ると風の強さは資源なんだな、と。どこかで無理やり降雨させれば別のエリアが雨がふらないとか。その影響が読めないから、対立を招くとか。バタフライ・エフェクトくらい複雑で読めなくなってきているのが気候紛争のようだ。
衣食住が足りていれば、争いも発生しないけれど、それがないと簡単に争いになるわけだ。昔の一揆も不作のときにあったわけなので、起こり得るといえば、そうなのだろう。それが考えに上らないというのは、今の日本がそれだけ恵まれている証拠とも言えそうだ。
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何か明確な基準があるのだろうか、と思って読んでみた。美醜は、時代的な背景だったり、環境によって変わるということ。結局、好き嫌いというわけではなく、一つは賛美されるというのが美学につながってくると言う。加えて、他者のとの差別化。読んでみてわかったのは、美しいを決めるのは難しい。
この本では、現代というか現在の美については触れていない。しかし、推奨されるもの=流行り、差別化=あこがれ、と捉えるとSNSを通じたインフルエンサーへ己を近づけようとしたら、カメラアプリなどでの美顔修正が流行るのも、原理としてはわかる。個人的には、それらに美を感じない(つまり感性が同調しない)ので、美しいとは思わないのだが。ただ、それがいいというコミュニティはあるわけで、本の中だと、第4章の内容に近いだろうか。
他にも過去の美術作品をみるときの感じ方もこれで変わるのかもしれない。この時代の絵は、この身体の書き方だから、こうだったのだな、とか。美の変遷も感じられて面白いのかもしれない。ギリシア彫刻も造形も面白く感じるし、ルネッサンス時期の絵画や彫刻も見ていくと、いろいろな感じ方ができそうだ。
いずれ、なぜあれがよい(美)と捉えられていたのか、不思議と思われるようになるのだろう。数十年も経てば、今のインスタの自撮りやTikTokの映像は冷静な研究対象になっていそうだ。
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難しい内容は無し。ストーリー形式で追体験な感じで、Geminiの使い所やプロンプト活用をやっていく形。生成AIの使い方というよりも、ビジネスフレームワークの使い方の本という方がよいか。フレームワークを使うときに、人が思考して、ひねりだしていた部分が、ごっそり生成AIで実行されている感じ。どうやってやるか、の部分が生成AIで代替されているので、かなりお手軽に実行できる。使う側で、問題が発生するとすると、なんで、そのフレームワークなのか、そのフレームワークはなんなのか、抜け落ちるところだろうか。まぁ、生成AIに解説させれば、そのフレームワークについてはわかるわけだが。そこまではほとんどの場合、思考が回らないような気がする。
それにしても、生成AIのドリル系(実践型)がストーリー形式で追体験の本が多いのはなぜだろうか。PythonやShellのように、100本ノック的な本がないわけで。単純に、プロンプトの反復練習的なものでもいい気がするのだが。まぁ、それはそれとして、ビジネスシーンを考えると、どういうときに、どのような使い方というストーリー形式がわかりやすいか。
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20年ぶりくらいに読んだ。本も持っていたはずなんだが、家の中で見つからず。仕方がないので、Koboで電子書籍を買って、上中下を読んだ。
アマプラで、閃光のハサウェイ キルケーの魔女を見るにあたり、原作との違いを認識しておきたかった。とりあえず、原作とは分岐しているようなので、よかった。アリュゼウスは、原作にいないけれど、ギギの扱いは気になっていたので。キルケーもみて、とても満足。
アニメ版もいいけれど、小説版もいい。楽しかった。
面白かった。「「数学なんて人生の役に立たない」と言い訳していた全ての人たちに読んでほしい。」とあるけれど、本当にそんな感じだった。確率論や微積分、ゲーム理論などで、日常生活の中で、どこにその考えかたがあるのか、どういうときに使えるのか。そういうことが詰まっている。その思考法をして、どう役に立つのかという身近なことの内容だ。面白いのが必勝法とかを唱えているわけではなく、むしろ損するので、損切に近く、抜け出すタイミングなどの示唆がある。万能といっているわけではく、落とし穴的な内容があるのが面白くて、好感がもてる。
こういう考えをもって、数学や数学的な思考でいれば、楽しいのかもしれない。少なくとも高校数学のときに、このような応用法というか使い道が分かっていれば、もっと楽しく数学を学べたのだろうと思う。公式を覚えて、パターンを覚えて、どの公式を当てはめるのか、めんどくさい計算をして、みたいなつまらない数学にならなかったと思う。でも、まぁ、社会に出ていろいろとわかっているから、数学的思考法がよい、と思えるようになったのかもしれないとも言えるので、いつなら良かったかというのは難しいところ。それでもわかるのは、「世界のエリートが学んでいる数学的思考法」は楽しく読めたので、楽しく読めた人は、それが最適なタイミングだということだろう。
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ローカルLLMの特集はとてもおもしろかった。前にOllamaで試したことがあるけれど、今回の特集を読んで、LM Studioに切り替えて、もう一度、いろいろと試してみた。APIで他のPCからもつなげるので、エージェントを実行するPCと分けられたので、メモリ不足、パワー不足を補えたのでよかった。この特集を読めてよかった。
この特集にもあるように、利用用途にもよるけれど、コスパ的にはクラウドのLLMを利用するほうがよい。個人的な実感でもそうだったけれど、特集の中でも言及されており、裏付けがとれてよかった。ただ、なんらかの要因でクラウドLLMが使えなくなる可能性も考えると、オープンモデルをローカル環境で、どこまで動作させられるのかを試すのは、重要。Gemma4の軽量モデルだと、ビジネスPCでも、さくさくと応答を返してくれる。簡単な利用なら、十分かもしれないと思える程度には使えた。いいきっかけなので、もう少し試してみようと思う。
あと、いろいろと使ってみた感じたのは、コスパは悪い、というのはわかっていても、Mac StudioとかでローカルLLMの仕組みを作ってみたいという欲にかられる。そんなに使う機会はないし、システムに組み込むのもめんどくさいのだけど。どこか夢のような惹かれ方をする。
LLM以外の話だと、「次世代ツールの本命」の特集もよかった。ずっと同じ環境というわけでもないし、次に流行りそうなものは重要。乗り換えるかどうかは別にして、把握はしておきたい。いろいろと面白かった。
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ちょっと用事があり、成田空港まで行ってきた。そしたら、そこに、SQUARE ENIX POP UP STOREを発見。ストアに吸い込まれてみたら、「ザナルカンドにて Compilation Album」を発見した。
CDのアルバム1枚の曲全部が、「ザナルカンドにて」という狂気仕様だ。少し悩んだもののアレンジも聴きたくなり、買ってきた。帰ってきてしらべえてみると、これ、スクエニストア限定のCDだった。いいものを買えた。これで「ザナルカンドにて」が聴き放題だ。
あと、Final Fantasy TacticsのLPレコードのサントラもあったのだけど、レコードは聞けないので、見送り。
https://www.jp.square-enix.com/music/lineup/item/SQEX-11245.html
面白かったけれど、前半が難解であった、全部読み終えたけれど、前半はよくわかっていない。人類学から教育と見つめた本、でいいのだろうか。
読んでなんとなくわかったから、というのもあるのだろうけれど、4章の「人類学のアート」は面白かった。脱文脈化がアートだったりすると。感覚的につながりのない、切り離されたものがアート。地続きで詳細なものもアート。いろいろな考えかたや感じかたがあり、そういうものでしか伝えられないものもあるから、教育にもつながるという。
それから、STEMをネオリベラル(新自由主義)と捉えている、ということ。STEMに対して、深く考えたことはないけれど、背景ややっていることを考えると、ネオリベラルになるわけか。そもそもカタカナ単語の時点で、単語として捉えて、考えることを放棄しがちなので、そうなるわけだが。この本でも、STEMと略語にした時点で、愛着なども失われていくとしている。STEMが効率化と経済成長化における重要な知識やスキルを身につけるものなので、ネオリベラル(新自由主義)としての「市場介入による効率化と経済成長」は方向性が一致している。言われてみるとわかるが、いままで考えることはなかったと反省。STEMに、アートを足して、STEAMにしたところとて、あまり変わらない。もしかしたら、今の歪な世界は、もっと人類学よりのもっと文化的な何かを考えないといけないのかもしれない。経済成長が一番いいというわけでもないわけなので。
「共通善のための大学」も良かった。キャリア形成としての大学ではなく、もっと探求の場としての存在は必要。そのとおりだと思う。研究はリサーチ、繰り返し探索(サーチ)で、研究(リサーチ)という。なにかしっくりとくるものがある。何を、ではなく、どうやってという意味で、腑に落ちる。今は、研究費のために、成果のインパクト(衝撃)が求められるけれど、そうではなくて、個人としての探求の繰り返しが研究であるので、新規性とは関係なく、やりたいようにやるべきなのだろう。まぁ、それだと研究者としては生きていけないので、新規性というインパクトが必要なわけだが。
いろいろと面白かった。
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「特権ID NHI管理入門」もよかったけれど、「誰も教えてくれないLLMの話」が面白かった。確かに疑問には思っていても答えてくれるものはない。本が出ていたとしても、LLMの世代が変われば、変わる話が多いので、ささっと読めるのはよかった。
特権IDの話は、「特権NHIの脅威を理解するうえで最も重要なのは、人間のIDが『利用者本人の認証』によって保護されているのに対し、特権NHIは『認証情報そのもの』が本人である点です。」というのが目から鱗だった。言われてみて考えてみると、確かにAPIキーとIDの組み合わせに対して、権限をつけているので、人間のようなMFAなどはなく、正しい組み合わせでアクセスしてきたら権限通りに動作するようになっている。だから、アクセス自体が認証そのものだ。これ(APIキーやトークンなど)が漏れる可能性もあるので、細かい権限設定と定期的な変更が必要というのはわかる。でも、大変なのでついつい忘れがちになる。権限の見直しなどは、追加するときは依頼ベースでの対応になるので実行されるけれど、権限の削除は行われにくいわけで重要なのに後回しになりがちなので気をつけないといけない。あとは、人間が使う特権IDの管理も特権IDアクセス用のシステムをいれないとというのはわかるがめんどくさい。だけど、やらないとは思うのだが。
誰も教えてくれないLLMの話は、「モデル崩壊」の部分がよかった。AIを使って、AIを鍛えると、モデル崩壊する原因やその対策、AIでAIをきたえればいいじゃん、と思うけれど、それが難しい理由もわかった。自分自身のフィードバックループだけでは、なかなか鍛えられていかないわけだ。ある程度、現実世界に即した何かが必要になると。それに「Web全体という情報生態系の健全性」というのもわかる。AIによるニュースサイトが増えて続けたり、低品質なAIによる生成記事ばかり増えると、それを使って学習するAIがモデル崩壊に近づくという。データの質は重要なわけで、フォーラムなどで有益な内容がなくなっていくといけないわけだ。個人ブログにしても、だんだんと減っていくことだろう。個人向けのブログサービス自体が、採算が取れなくなって閉鎖になるケースもあるわけで。AIによるアクセスしかなければ、そういうことが起きていくのだろう。
LLMの話で「長い推論と有効な推論は必ずしも同じではない」というのも面白かった。長いからいいわけではなく、質が重要で推論を長くすればいいわけではないと。プロンプトの質も影響するわけだ。だから、LLMを利用するときのコストは難しく「モデルがどれだけ読み、どれだけ書き、どれだけ考えたか」が跳ね返るわけで、長いインプットでも推論が少なければ安くなる、長いインプットで推論回数が増えれば増えるほどコストは高くなると・・・。なんでもかんでも構成なLLMを使えばいいわけではないというわけだ。
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