ARMORED CORE VIの注目度
ARMORED COREの新作が出ましたね。 出ましたねー。
まだ変えてないんですけど、めっちゃ評判いいですね。
なんか、YouTuberがありとあらゆるYouTuberがやってますね、という感じですけども。
そう。Steamのフレンドとか見てても、ぶっちゃけ数年ぶりにSteam立ち上げたレベルの人がオンラインになってたりして、
その人たちがこぞっているARMORED COREなんで、もうすごい注目度だなと思いながら見てますけど。
そんな売れた作品でしたっけ、ARMORED COREというと、コアなファンに怒られてしまうんですけど。
まあ10年ぶりということで、注目度も逆に高かったとかじゃないでしょうか、というところもあると思いますけど。
私もまあ、そうですね、他の皆様の例に漏れず買ってみて、ちょっとやってみてはいるんですけども。
なんか、なんと言いますかね、難しい難しいという前評判だったので、結構戦々恐々としてたんですけども、
思ったより簡単というと怒られるんですけども、
まあ、ちょうどいいやりがい感があって、ゲームとして完成度が高いなという印象で、面白いですねという感じで、今のところ大満足ですというところですね、はい。
そもそもゲームのコンセプトからなんかちゃんと聞いておきたいんですけど、主人公はまずどういう舞台に立たされているものなんですか?
なんかロボットで戦うくらいしか、あんまりお話の話、お話の話、まあさらっと言うと、
そうですね、主人公はロボットに乗っている傭兵みたいな感じで、強化人間という改造されてて、ちょっとなんか感情が死んでるらしいんですけど、
まあそれで短期なんて言うんですかね、資源を巡って争っている星に突っ込んでいって、
そこで企業とか団体とかからお互いを潰し合う仕事を両方取りつつ成長していくというハートフルな物語ですね。
ハートフルですね。だから基本的にはロボット同士による、戦争っていうことでもないのか、傭兵の小銭屋みたいなのを乗りこなしていくっていう。
ゲームの特徴と戦闘システム
そうですね。ゲームとしては普通にロボットものですね。自分でカスタマイズしたロボットを使って、
アーマドコアは結構高速戦闘みたいな、縦横無尽に飛び回るようなところが特徴なんですけども、そうやって敵の動きを改革しつつ、
敵の同じようなロボットだったり巨大兵器だったりをぶっ壊していくという感じですね。
で、そうですね。
まあ、難しいと言われると確かに難しくて、一番難しいのが一番最初のヘリなんですけども。
あれが確かに一番難しかったです。今のところ。
なるほどね。
なんですけども、そこを超えたら、結構戦い方…戦い方というかゲームシステムもおそらくこれまでのアーマドコアに比べると優しくなっているっぽい感じがしていて、
結構ユーザーフレンドリーな感じもあるので、普通に遊びがいがあるなというところですね。
具体的に言うと、チュートリアルが結構しっかりしてたりとか、エルデンでいう強靭システムみたいな、集中砲火で叩き込むと敵がダウンしてくれたりするので、それを狙ったりとか。
それは狙うだけじゃなくて、強靭か硬い敵もいるので、敵に合わせて戦い方を変えたり、みたいな、いろいろなことを頑張って敵を倒す快感みたいなのが、分かりやすく作られていて、遊んでいて普通に楽しいなというところですね。
なるほどね。武器の種類とかってどれくらいあるの?
徐々に開放されていくんで、まだ全然分かんないんですけども、近接ソードみたいなのとか、普通に銃みたいなのとか、ミサイルみたいなのとかありますね。
そこら辺も、実弾とエネルギー兵器と爆発兵器みたいな属性があって、敵によって有利属性、有利属性って誰か、アーマーチが低いみたいなのがあるんで、そこら辺もいろいろ試行錯誤できるところですね。
武器も売店で買えるんですけども、売り値と買い値が同じなので、ここはいろいろ試してくださいよという製作人の心遣いが感じられるところで良いかなと思いますね。
売り値と買い値が同じなのはいいですね。珍しい。
いいですね。なかなか珍しいですけど、そこがゲームの楽しさじゃないでしょうという割り切りなんでしょうねとは思っていて、実際そこはそうだと思うので、そうしてくれることで戦闘を楽しめる、試行錯誤を楽しめるっていうのは良いかなと思いますね。
うんうんうん。なるほどね。だから相手によって近接が良いのか遠距離が良いのか、なんか弾幕が良いのか、レーザーみたいななんか一点突破が良いのかとか、その辺の試行錯誤をちょこちょこ変えながら何とかクリアしていくっていう…
うん、みたいな感じですね。はい。
うん。なるほどねー。
その他のアクション系と比べて、やっぱここちゃうなーって思うところとかあります?
うーん…そうですね。あんまりアクション系をそこまでやり込んでないんであれですけど。
エルデンリングと同じ会社は作っていますけど、やっぱエルデンリングよりも操作が忙しいですね。
ほうほうほう。操作が忙しいっていうのは、武器…武器種も…武器種?一度に扱える武器の種類も多いですし、両腕と両肩に乗ってるんで4種類の武器を扱わないといけないですし、動きもかなり回避とか、どっちみたいなやつとか、
あとジャンプもありますし、突撃もありますしみたいな感じで、いろいろ選択肢があるので、それをうまく組み合わせて戦闘をしないと、結構相手の攻撃が痛いんですぐに死んじゃうんですよね。
なので、そこが結構、高速戦闘かつタイミングを見計る必要があるみたいな感じで、
そこが結構違うところかなと思います。そういう意味では結構、戦闘は疲れますね。
なるほどね。
カメラ…そうか。そうね。カメラワーク…空中のカメラワークがだいぶ難しそうですけど、普段ってコントローラーでやってるんですか?
コントローラーでやってますね。そこもね、中止システムというかロックはあるんですよね。なので、ロックを使うとだいぶマシにはなります。
ただ、速い敵で自分のロボットのスペックが低いとロックが外れるっていうか遅れたりするので、そこは手動で合わせるか、多分マシンのスペックを上げろという選択肢になるんでしょうけれども。
カメラワークが追いつかないほど相手の速度が速いことがあるってこと?
そうですね。相手がどっちで回避したりすると結構カメラが追いつかなかったりするんで。それはロボットの性能という仕様で表現されてるんでしょうけど。
そこら辺も含めて、武器だけじゃなくてロボットのカスタマイズ性能がだいぶいろいろあるんで。
その機動力を重視にするのか、どっしりと構えて重い装備を持てるようにするのかとか。そこら辺も含めていろいろ試してみるというのは面白いところですね。
はいはいはい。銃撃系のアクションってなるとちょっと気になるのが、エイムとかってどれくらい補助してもらえるものなんですか?
先ほど言ったロックもありますし、オートで敵に照準が合うようになっているのでデフォルトで。そういう意味では何も気にせず敵を画面の中央に入れてボタンを押す?トリガーを引く?押すれば敵が倒れてくれる?
という状況にはできますね。
はいはいはい。だから遠隔だけど別に何か意識的に細かい操作がいるっていうわけではなくて、本当に立ち回りとカメラワークが一番忙しいところかなって感じですかね。
そうですね。そういう意味ではFPSとかほどエイムを合わせることに注視するということは全然ないですね。
なるほどね。
いいですね。
なのでそこら辺はうまくできてますし、そうですね。
結構コンティニューとかも優しくてボスの直前回やり直させてくれたりするので。
そこら辺も含めて試行錯誤して遊んでくれという製作者陣の意思が見えて、そこら辺ありがたいところかなと思います。
逆にはハクスラ的なモブを相当するみたいな体験とかもあるんですか?
そうですね。全然ありましてよ。
雑魚がいっぱい出てくるステージもあるので。
はいはいはいはい。いいですね、いいですね。
その辺の勝てるところはしっかり楽しく無双できて、ボスはボスとして歯応えがあってっていう、そのバランスが良さそうですね。
そうですね。まあ雑魚でも結構敵の攻撃は痛いので、ナビアップしてるとすぐに死ぬんですけどね。
なんかその辺はフロムさんらしいとかエールでもそうですもんね。
まあそうですね。そこら辺もきっちり丁寧にやっていく。
そこら辺はでも最近のオープンワールド系のゲームバランス調整として結構王道になってきてるんで。
そういう意味も含めて現代風に仕上がっているといえば現代風に仕上がっているのかもしれない。
それで普通にゲーム性が楽しめるんですから、さすがですねという感じなんじゃないでしょうか。
いいですね。基本は買いですかね。
そうですね。基本買いですし、プレステ5もそうですし、スチームでももうすでに発売日ずらすことなく出してくれてるんで非常にありがたい。
PCゲーム性としてはマストバイですねという感じです。
はいはいはい。当然さんはスチームですよね。
私スチームですね。
なるほどね。
これスクリーンショートとか見てると基本的には全部2足方向なんですけど、車両型とかできるんですか?
そうですね。2足と逆関節と4足とタンクみたいなクローラーみたいな感じかな。足回りとしては。
それぞれ特徴もあるんで、特徴に合わせて皆さん楽しむんじゃないでしょうかという感じだと思いますけど、
普通の2足がデフォルトでくっついてるし、バランスも悪くないと悪くないんで、そういう人口が多いんじゃないですかねと思いますけど。
なるほどね。
これ複数人でオンラインプレイとかもできるんですか?
まだそこまで進んでないですけど、複数人でオンラインプレイはできないんじゃないかな。
対戦は確かあったと思いますけど、あるんじゃないかな。
なるほどね。
ちょっとそこまで開放されてないのでまだわかんないです。
はいはいはい。見た目のこだわりが結構作れそうなんで、協力対戦とかできると楽しそうだなと思った次第ですね。
そうですね。結構機体のカラーリングとかも細かく調整できますし、
なんか色だけじゃなくってサビ感をどんだけ出すかみたいな項目もあったりして、面白いなと思いつつ。
いいですね。
なんか装備変えたり見た目変えたりするたんびにめっちゃ時間かかりそうですね。
こだわっちゃって。
そうですね。こだわる人はそこはこだわりますし、エンブレムもだいぶ自由に作れるんで、
丸とか三角から組み合わせ作れるレベルで何か作れるので、そこら辺は凝り出すとそれだけで時間が消し飛びますね。
それはもうあれですね、機動戦士ガンダムシリーズの何々社のロゴ作ってみたとかいう人がいっぱい出てきそうですね。
いや、いますね。ガンダム作ってる人いましたよ。
さすが。いいですね。
じゃあとりあえず買いましょう。
はい。マーストバイでとりあえず頑張ってチュートリアルのヘリを倒してからが本番ですので。
はい。そこを乗り越えてから辞めるかどうかも考えてもらって。
そこを乗り越えた後にチュートリアルがあるんで、そこら辺手をつけてもらってという感じです。
なるほどね。じゃあ結構気合い入れないといけないな。
まあ最初だけね。
でもそれを乗り越えられるようになったらある程度アオマドコのいろんなミッションだったりとかをクリアできる最低限のスキルが備わった状態になってるってことですよね。
まあまあまあまあそういうことですね。
じゃあみんな頑張って買って乗り越えましょう。
はい、というところでございます。
じゃあ本編の方行こうと思います。
はい。
OpenAI APIのGPT 3.5 Turboへのファインチューニングが可能に
1点目。
OpenAI APIでGPT 3.5 Turboがファインチューニングできるようになりました。
ということで、Developers IO Class Methodさんの記事です。
最近のアップデートでGPT 3.5 Turboのファインチューニングが可能になりました。
これがかなりインパクトのあるニュースとして世の中に広まっているのでその紹介です。
アップデート内容としては対象はGPT 3.5 Turboのみでファインチューニングが可能に、
GPT 3のモデルであるBaggage-002とDamage-002も新しいファインチューニングでサポート。
ファンクションコーリングとGPT 3.5 Turbo 16系のファインチューニングのサポートはこの秋以降に予定。
GPT 4のファインチューニングサポートは今年後半に予定。
データについては、学習するサンプルは最小10個以上必要で、50から100個で明確な改善が見られる。
サンプルはそれぞれ4096トークン内に収まっている必要がある。
ファイルも50MB以下である必要がある。
学習データはユーザー以外の学習には使用されないが、OpenAI側で安全性のチェックが行われる。
料金、学習時の料金はデータのトークン数×エポックス数で決定。
使用時の料金をファインチューニングなしと比較して8倍の料金がかかるが、GPT 4よりは安価。
レート制限、オーガナイゼーション単位で12ジョブパーデイとなっている。
ということで、こういったファインチューニングのアップデートが来たんですけれども、
まず、以前ファインチューニングがどういう位置づけの話かというのは一旦話はしたんですけど、おさらいとしてもう一回そこから話していきます。
まずファインチューニングっていうのはモデルの微調整っていう形で日本語では言われていて、
既にあるモデルに対して追加のデータセットを学習させることができるというような機能です。
これによって明確に自分たちが持っているデータ資産を高度なLLMに食わせて、自分たちのことも多少は知っているLLMにできるよということで、
いわゆる各会社でリソートしかかけている自分たちの商品に詳しいAIだったりとか、自分たちの会社に詳しいAIみたいなものになっていけるのではということで機体が集まってるのがこのファインチューニングです。
そのファインチューニングが今回サポートされて、かつデータ数の制限とか、その辺はあるものの使っていけそうだということで、みんながこぞって試してみたっていうのを挙げているのが現状になってきています。
なんでこれが画期的かっていうところで言うと、これまで提供されていたのは外部ファイル参照という形でのAIでしたと。
イメージとしてですと、人にどういうふうに教えるかっていう考え方で見分けてもらったらいいんですが、
外部参照の場合はマニュアルを渡して、これを読みながら分かったことを回答してっていうのが外部参照の話で、
国産のLLMである東大松尾県日英大学の大規模言語モデルが公開
ファインチューニングの場合はある研修を受けてもらって学んだことを使って返してねっていうような感じ。
なので、理解度の差があったりとか、その表面的な受け止めにならないっていったところでファインチューニングには期待が集まっているものの、
人間に対する研修と一緒で、どういう研修をしたりすればその人が本当に理解して動けるようになるのかっていったところのノウハウというか、
こんなデータを入れてみたらファインチューニングとしてこういう成果が得られたっていった試行錯誤が結構長いことかかったりするので、
一旦は費用対効果に合うのは外部参照ですと言われているんですけれども、
一方でやっぱり研修で人を教えていって、教え込まれたモデルがあればさらにそれを追加で学習してさらに覚え込ませるっていうことで、
仮想的な人間をどんどん作っていけるっていうSF的な未来も想像できるので、かなり注目が集まっているというところですね。
これが出たことによってこんなことができたっていうようなキラーアプリっていう報告はまだ全然上がってきてはないんですけれども、
何かしら追加の学習によって得られたであろう回答が返ってきたっていうような報告に留まっていると。
その報告内容だけ見ると今までの外部参照でできていたようなところがまだ範囲になっているので、
それ外部参照じゃなくてファインチューニングでできたっていう結果としてどうなんみたいなレベルの状況ではあるんですけれども、
今後こういったものが開放されたことによってもう少し長くチューニングをかけてこんなことをやってみたっていうのが、
おそらく早くて来月の中頃くらいから上がってくると思うので、その辺を楽しみにしておきましょうという感じです。
はい。
はい。
うーん、まあそうですかという感じかなと思いますけど、これあれですよね。
ファインチューニングをローカルでチミチミやってる人はいたんですけども、オープンAI APIでできるようになったっていうのがインパクトが大きいという認識でいいんですかね。
ローカルでやってた人たちもGPTのモデルを対象にやれてたわけではないんですよ。
ああ、なるほど。
世の中に公開されているオープンソースソフトウェアとしてのLLM、ラージランゲージモデルをオンプレに立てて、それにファインチューニングやってる人はもちろんいましたと。
リーナーさんだったりとか、先日話したLLMAとか、いろんなオープンになっているモデルがあって、そのオープンになっているんだったら手元でいくらでもファインチューニングできるよねということでやってる人はいました。
その中でも今回オープンAI社はGPTモデルに対してそれができるようになった、そういう口をAPIとして用意しましたよということで話題になってるって感じですかね。
なるほど。
それで言うと、GPTモデルだからみんなも使ってるし、使ってて勘どころが分かるって言うとあれですけど、使い慣れているんで、他との接続性もいいですし、かなり強いツールになるんじゃないかというところが期待されるということかな。
そうですね。やっぱりGPTモデルと他のモデルで比較すると、GPTモデルがかなり優秀なんですよね。
はいはい。
なので、そういった優秀なモデルにファインチューニング加わせた方が、より期待値の高い結果が得られるんじゃないかってみんなが思うのは、割と自然なことかなっていう感じですかね。
はい。
なんか、あんまり賢くないおバカな感じでしたけど、おバカな子にファインチューニングやって、おバカな結果が返ってくる確率って高そうだなって思うと思うんですけど、賢い子にファインチューニングやって、返ってくる結果にはかなり期待できそうじゃないですか。
確かにそうですね。
うん。
そういった意味で、みんなが普段から使っているあのGPTにファインチューニングが使えるようになったのかってことで話題になったって感じですね。
うん。なるほどね。
はい。
料金体系が割安であることも注目されている
そうですね。あとはどれだけ使いやすいかということだと思いますけど、まあ料金体系も割安なのかな?
割安です。
超割安。
どこら辺が割安かっていうポイントを話すと、費用がかかると言っているのが、その追加のデータを取り込む、その渡したデータの料金と、あとはそのファインチューニングがされた後のリクエスト料金っていう位置づきになってるんですけど、
まあ想像してみてほしいんですが、もともとLLMってすごい大規模なハイスペックPCを大量にぶん回さないと作れなかったっていうモデルじゃないですか。数億パラメータとかあるから。
それに対してファインチューニングで追加学習をするってなっても、まあそれなりのマシンパワー、コンピューティングリソースがいるじゃないですか。
その料金書いてないんですよ。
だから本来自分たちでものすごいハイスペックなPCをクラウドで買うのか、スパコンと契約して買うのかわかんないですけど、まあそこで発生してた料金っていうのをオープンAIとしては取らないって言ってるので、めちゃくちゃ安いと思うんですね。
ああ、なるほど。
もともとそれをぶん回す専用のハードウェアが必要になるのが必須であるのに、そこが料金体系にそこまで入っていない。
そう。
使った分だけでいいよって言ってくれてるっていうのはかなり割安ですね、確かに。
うん、めちゃくちゃ割安ですね。
多分似たようなことを自前でやろうと思ったら、それこそ月100万とか200万円かかるようなクラウドのPCを調達してくる感じになるんじゃないですかね。
なるほどね。
かなりじゃあ、ちょこちょこあととりあえず使ってみていいじゃんっていうのを確認する上ではかなりお勉強価格ってことですね。
そうですね。
さっきも言った通り、1回のチューニングでうまくいくんだったらオンプレのそういうPCを買う価値もあるかもしれないですけど、
試行錯誤をしてみないとわからない。
上に試行錯誤をした結果、その期待するファインチューニングになるかどうかもわからない。
っていうものにコンピューティングリソースの投資をしないといけないっていうのがファインチューニングの課題としてあるので、
そこの料金を見なくていいよと言ってくれているこの料金体系はものすごくそのハードルを下げてくれてますね。
うん、なるほどね。
いいじゃないですか。
そう。
じゃあもうみんな使ってくださいということですね。
そう。またオープンAIが一挙になるようなやり方を打ってきてて、その日はどっから出てるんだって感覚はあるんですけど。
マジでそうですね。
取り込むデータ数をかなり絞っているのと、もうめちゃくちゃ分回せるってわけではない、12ジョブしか1日も回せないよって言っているので、
なんとか自分たちが無限大に費用払わなくてもいいようにしているんだと思うんですけど、
2日経ったって感じですね。
そうですね。
まあまあ、そんだけそのハードウェア面を補填してくれてるんですから、シェア取るのも破っ方なしというか、コスト払ってますからねという感じかもしれないですね。
そうですね。この辺はGARFAMに負けずにこれくらいの規模の費用を調達できているオープンAIがすごいっていう感じですね。
そうですね。
そういったニュースがある中で、続きましてもAIの話をしていきます。
国産のLLMとして、東大松尾県日英大学の大規模言語モデル公開100億パラメーター、精度は国内オープンソース最高水準ということで、ITメディアさんの記事です。
松尾研究室によるLLM開発
東京大学院工学経営研究科松尾研究室は、8月18日日英の二カ国合に対応した100億パラメーターサイズの大規模言語モデルLLMを事前学習と事後学習により開発し、必勝用ライセンスでモデルを無料公開した。
日本語だけでなく英語のデータセットも学習に用いることで学習データ量を拡張し、言語間の知識定員を行うことで日本語の精度も高めたのが特徴。
事前学習には代表的な英語のデータセットザパイルと日本語のデータセットジャパニーズMC4を使用。
事後学習にはアルパカ、フラン2021、フランCOT、フランダイアログを使った。
事後学習の日本語データ比率は低いが、日本語のベンチマークであるJGLUE評価値は事前学習時よりも大幅に改善し、言語間の知識定員を確認した。
この精度は国内オープンソースモデルとしては最高水準という。
ということで、日本におけるAIの最先端研究室と名高い松尾研究室からLLMが出てきたということで非常に話題になっています。
松尾研自体は何次AIブームみたいなレベルがいくつかあるんですけど、ほぼその一次AIブーム、二次AIブームくらいから代表的な研究室として名高く、今も権威を取り続けているくらいの素晴らしい研究室なんですけれども、
そこからLLMが出たということ自体も注目されていました。
実際に使ってみるとですね、それなりに賢いと。
少なくともさっき言ったようなLinnaさんとか、あとはメタ社が出しているLLMAとか、その辺と比べても全然遜色ないということで非常に注目を集めているものですね。
オープンソースで公開されているので、実際にどういう処理が行われてっていうような中身のところの理解も進むということで、
LLMの精度向上と注目
LLMを使った自社のモデル開発を検討しているような研究部署ですとか、そういった人たちがこぞって採用してみて、実際どういうことになっているのかという調査を始めていたりという形で非常に話題になっています。
先ほどのGPTとかと比べて、汎用性だったりとか精度の安定性とか、そういった観点で戦えるようなLLMになっているかというと、まだ少し惜しいかなといったところではあるんですけれども、
逆に日本の中からここまでのことができるLLMはなかなか登場しないだろうとか言われていたところもありますし、
先日NECだったかな、がLLMの研究これから頑張っていきますみたいな、国と連携してやっていきますというのが掲げたばっかりだったんで、
なかなかLLMを自分たちで作るといったところは日本はちょっとゴテゴテに回っちゃうのかなっていう雰囲気も漂っていた中だったので、
これはかなりそういったちょっとネガティブムードだったLLM開発のところに遺跡を投じたすごいニュースとして取り上げられていますって感じですね。
はい。まあ、いいと思います。頑張ってくださいという感じかなと思いますけれども。
そうですね、この語学…知識転移?でいいのかな?
というのが、英語のデータベースを使って日本語の精度を高めたっていう話だと思いますけど、
間になんかGoogle翻訳とかかましたとかそういうことなのかな?
えっとね、ベクトルデータベースみたいなのをちょっとイメージ頑張って持っていってもらえたら助かるんですけど、
AIの中で管理している各単語の関係線図みたいなのがあるんですよ。
はいはい。例えば日本語っていうのと英語っていう2つの言葉があったときに、
LLMの応用と課題
それの相関性とか関連性がどれだけ近いのかだったり、あとは日本語っていう言葉が出てきたときに次に続く言葉として、
学習だったり、勉強会だったりとか教室だったりとか、そういった次に繋がりやすい単語類みたいなのもあるんですよね。
そういったある単語単語、トークン単位の関連性の強さみたいなのを管理しているベクトルデータベースみたいのがあるんですよ。
英語でそのベクトルデータベースを作っても、日本語でベクトルデータベースを作っても似たような関係性の強さにはなるんですよね。
なので、言語が違ってもその関係性の強さっていうのを参考にできるので、
そのベクトルデータベースを作った上で日本語に転換すると、英語で書かれてるかもしれないけど、世の中世界の一般知識の単語間の相関関係の結びきの強さ、
その品質の高さっていうのを参考にできるというのが知識点です。
なるほど。そう言われてみると確かにできそうな感じがしますね。
それを使って水準を高めたという話で、その手法もただじゃないというか、かなりコストがかかりそうなので、上手いことやったんでしょうねというところですね。
そうですね。知識点の逆の課題としてはコンテキストですよね。
日本の中ではその単語はこういうコンテキストで扱われることが多いけど、英語圏ではこういうコンテキストで使われることの方が多いっていうことは往々にしてあるので、
回答は日本語として確かに返ってくるんだけど、日本人だったらこうは回答しないかなっていう結果が返ってきたりもするっていう感じですかね。
はいはい。 なるほど。そこら辺の調整が
精度にかかっているという感じ?
日本と海外でよくあるのは、荒れ地っていう言葉を使った時に、日本だと草がぼうぼうで誰も手入れしてない、
誰も草刈りしてない、その空き地、荒れ地とかをイメージするけど、
海外だとそんなに水が豊富じゃないんで、荒れ地って言ったら大体草の一本も生えない土地のことを指すんで、全然見た目のイメージが違うとかね。
なので、そういう時にその草との関連性が日本語に変化した時にそんなに強くない状態になってしまって、
ちょっとあれかなみたいな話ですね。 荒れ地で虫に噛まれるっていう文脈が登場しなくなるんですよね、多分ね。
はいはいはい、なるほどね。
そこら辺も含めて、結果的に12%かな、大幅に改善したということで、かなり素晴らしいんじゃないでしょうかというところですね。
そうですね。
ということで、今後もこれを使ってこんなことやってみたっていうニュース出てくると思いますし、
松尾県自体も頑張っていくと思うので要注目ということで。
また、じゃあAIのことを3連続で最後に言っちゃいます。
新たなJLSISブレイク手法として、生成AIに無限に抜け出せない催眠術をかけた結果ということで、Gizmodの記事です。
IBMのセキュリティ研究者は、オープンAIのChatGPTやGoogleのバーザーといった有名な大規模言語モデルに対し、催眠術をかけることに成功したと発表した。
催眠術にかかった生成AIは、機密の財務情報を漏らしなさいとお勧めしたり、悪意のある行動を生成したり、ユーザーに身のしとる金を払いなさいと促したり、といったような間違ったことばかり言うようになってしまうといったところです。
これはそもそもGBTのモデルに対して、誤った答えを生成させるということがどれくらい可能なのか、という研究に基づいて行われたものです。
この研究を進めた結果、特別な知識がなくても、決まったプロンプト入力の手法さえ学んでおけば、そういった誤った回答を導くことができるし、
AIはそういった人間の悪意を築くことは当然できないということが分かりましたというところで、
今までも制限がかかっているのを頑張って無視しなさいという、規制に対してハックするジェールブレイクみたいな話があったんですけど、
これはどちらかというと規制とか関係なく、むしろ積極的にAIの方から悪い方向のベストな回答を引き出せる、そういった手法も見つかってきましたよということで、
ますますGBTとかAIというのをユーザー提供するときの仕掛けというのが難しくなってきましたねというニュースです。
はい。
はい。いろいろ考えますね皆さんという感じですけども。
この辺は楽しみみたいなものですよね。昔ネットワークとかが発展していったときにいかにそのハックするか盗み見るかみたいなのがめっちゃ流行ってたと思うんですけど、それと同じ匂い感じますねこの辺は。
そうですね。
うーん、なんかある種人間の嫌々気みたいな、なんていうか、わざと通らなさそうなことを言うみたいな、あれですけども。
まあでもツールとして使う上ではちょっとやめてほしいなというところでありますので、まあそれをどうするかですね。
うーん、なんでしょうね。結果として倫理的的で公正な回答はこういうものですっていうそのメタデータを持っているっていうことは逆説的に証明されているので、
まあ、ノットを噛ませろって言われても最終的な出力がその倫理的で公正的な枠組みに入るようにするみたいなね、まあそういうところで補填はできる、全然できると思うので、これができたからといって直ちにそのAI系が終焉でございますと、もうおしまいですというわけではない。
そういうところはあると思いますけれども、なんかあんまり穴を潰しづらいような気もするですよね、こういう経営は。
っていうのは、そのユーザーからの要望によって、なんていうのかな、ある種の側を被せるというか、なんか語尾にニャーをつけてくださいみたいなレベルと下手すると干渉するので、なかなか難しいなという感じはしますね、はい。
まあそうですね、さっきの秘創に置き換える話で言うと結局倫理強化月間みたいなのを作って再教育みたいなことをやらない限りはダメなんでしょうけどね。
技術的にで言うと、学習状態のリセットみたいな仕掛けを定期的に走らせるとかはいるのかもしれないですけど、ちょっとどういうリスクをどう軽減するかは、人によって、人というかプロジェクトごとに戦略が違いそうですけど。
まあそうですね、ユースケースごとにちょっと考えていかないといけない気はしますね、確かに。
バットケースを出して、それで潰していくみたいな手法を使いたい時に変にここが引っかかってしまうと使い物にならなかったりすると思うので。
そういうのを含めて、ユーザーの使用・想定しよう用途に合わせたチューニングっていうのがやっぱ必要になってくるのかなという感じはしますね。
そうですね、そのウェブ技術とかでは、ブラウザを見ている人に特化させた情報を出したりとか、ログイン状態を出したりとか、そういったパーソナライズ化っていうのが積極的に行われてますけど、
AIで下手にそれをやるとパーソナライズ化しまくった結果、その個人とAIがこういった悪意ある行動を助長するように使い倒してることが起きかねないので、パーソナライズ化も程々にしないといけないっていうところがあって。
なんかその辺が、今、ChatGPTがウェブインターフェースがあるからこそ、そのパーソナライズ化をここまでに抑えなきゃいけないっていうバランス感覚が人によって違っていて、なんか業界霊命期的な問題を掲げてるような気はしますね。
まあ、霊命期的問題に収まらない気はしますけど、ウェブの情報の個人情報の取り扱いなんてのは、今それこそGoogleとかでも、検索システムとかでも、ずっと昔からこうすべきだこうすべきだっていう統一見解を得られてないわけじゃないですか。
業界標準みたいなのはなんとなくありますけど、使用している全員がそれに同意しきれているわけではない、実際のところはあるので、そこら辺なかなか難しいけど、調整していくしかないですね、という感じだと思います。
もしかしたら5年後には、ウェブでこういうAIをインターフェースとするのはやめましょうっていう世界が来るかもしれないですけどね。
来てるかもしれないですね。
はい、ということで、いい話とひとつ悪い話が両方側面あって、本当に業界としてはすごく進歩が早いからこそ両方見えてきてるところだと思うので、今後もまた注目していきます。
はい、AI関係は以上です。
はい、ではここからは宇宙関係で3本書いてありますけれども、まとめてちょっと話すんで、先に題名だけ紹介しますね。
1つ目が、そらえさんのインド月探査機チャンドレニャン3号着陸後の撮影、初撮影の画像公開というタイトルの記事で、2つ目が同じくそらえさんのJAXAのXリズム3を搭載したH-2Aロケットの打ち上げは8月28日に再延期。
3つ目がJAXA古川さんら搭乗のクルードラゴン打ち上げ成功はSS到着は8月27日夜の予定ということで、
ちょっとホットな話題がこの週末にいっぱいありましたよという紹介です。
メインとしてはこのチャンドレニャン3号の話をしたいと思いますので、この記事をちょっと読ませてもらいます。
インドのチャンドレニャン3号の月面着陸成功
インド宇宙研究機関IRISROは日本時間8月24日インド初の月面着陸に成功したチャンドレニャン3号のランダーに搭載されているカメラで、
着陸後に初めて撮影された月面の画像を公開しました。
比較的平らな表面とそこに点在する小さなクレーターと見られるくぼみ、右下にはチャンドレニャン3号のランダーの着陸脚とその影が映っています。
2023年7月14日に探査機が打ち上げられたチャンドレニャン3号はISROによる3回目の月探査ミッションです。
探査機は月面着陸するランダー、ランダーに搭載されているローバー、着陸前までの飛行になる推進モジュールで構成されていて、ランダーには地震計など3機、ローバーにはX線分光機など2機の観測装置が搭載されています。
8月23日、チャンドレニャン3号のランダーはワンジヌスクレーターの南東、月の表側の難位約69度、統計約32度の目標地点付近へ着陸することに成功しました。
ISROは2019年にもオービター、ランダー、ローバーで構成された月探査ミッションチャンドレニャン2号の探査機を打ち上げましたが、月周回軌道への投入には成功したものの、ランダーの着陸には失敗しており、今回はインドにとって2回目の月面着陸挑戦での成功となりました。
今回の成功により、インドは米国、旧ソ連、中国に次いで4カ国目に月面着陸を成功させた国となりました。
月の南極域へ探査機が着陸に成功したのは、世界でもチャンドレニャン3号が初めてです。
月の南極域は、クレーター内の永久陰に水の氷が埋蔵されていると見られることから、近年注目されており、NASAの有人月面探査計画アルテミスをはじめとした宇宙探査の対象となっています。
2023年に入って月面着陸に挑んだ月探査ミッションは、チャンドレニャン3号が3番目です。
4月26日に株式会社アイスペースの月面探査プログラムファクトRミッション1のランダーが民間発動の月面着陸に挑んだものの、ソフトウェアの動作が原因で最終的に月面に衝突して着陸に失敗しました。
8月21日にはロシアの月探査機ルナ25号による月の南極域への着陸が予定されていましたが、8月19日に実施された軌道を修正時に問題が生じて予定外の軌道に遷移してしまった結果、ルナ25号は月面に衝突して失われたとロスコスモスが発表していました。
8月27日は日本の小型月着陸実証機スリムとX線分光撮像衛星クリズムを搭載したAG-2Aロケット47号機が打ち上げられる予定で、
11月頃には南極域への着陸を目指す米国の民間宇宙企業インティニティブマシーンズのランダーのバシーによるIM-2ミッションの打ち上げが予定されています。
チャンドライアン3号による今回の月面着陸成功は、月が再び活発な探査が行われる舞台となりつつあることを改めて実感させる出来事となりました。
ということでインドが大開業を成し遂げましたというお話です。
後半にも紹介した通り、南極域に氷があって、それを月基地を作るとき、友人の月基地を作るときの拠点の資源として大重要だというところがあって、
人が行く前にいろいろ探査しようねという機運がめちゃくちゃ高まっていました。
その中で各国がしのぎを削っていろいろ着陸戦やら何やら頑張っていたところで、今回インドのチャンドライアン3号くんが無事着陸も成功してローバーも動くことができましたというところですね。
そういう意味で100%大成功なんじゃないでしょうかという着陸に関して、というところの成果を挙げてくれましたというと紹介です。
素晴らしい。
ただただ素晴らしい。
日本も本当にあと一歩のところだったので、先に行かれると悔しい思いがさらに増してしまいますけれども、
人類の進歩的には月に到達できる技術が新たな国として生まれたというのは、着実な人類全体の科学力向上が進んでいる結果だと思うので、とても素晴らしいんじゃないでしょうか。
そうですね。
日本に関してはそうですね、頑張ってはいますけれども、試験ですけど、やはりロシアとかインドとか米国とかの探査機のスペックを見ていると何というんでしょうね。
日本はあまり予算が付けられてないなというところがちょっと悲しいところかなと思ってしまいますね。
今回もこれ着陸船というだいぶ大きいものにローバーというタイヤが付いて自走することができるロボットですね。
これを乗せて着陸してローバーを動かすというかなり大掛かりな仕掛けですね。
これをちゃんとライアン2号で試してみたとはいえ、初めて月面着陸かつローバーで行動するというところまで成功しているという。
だいぶ大きい目標を掲げて大きい目標が成功しましたという大快挙なんですけれども。
日本のハクタールもさっきのスリムもそうですけど結構着陸をするというところを主眼に置いてやっていて、
その先のローバー動かす動能コーナーまではあまりそこまで大規模なシステムじゃないものを飛ばしているというところが現状です。
それはそれで月面着陸国の仲間入りするという意味では正しかったのかもしれないですけど、
結構失敗してしまったりだとか延期してしまったりだとか中止してしまったりだとかいろいろあって結局インドに先を越されてしまったというところがあって、
なかなか難しいところですねと思ってしまいますね。
まあそうですね。その辺のなんだろうな。
もっと先を目指そうよみたいなビッグプロジェクト化っていうのはすごく日本は下手なイメージがあるから、
その辺は国事情的な側面も正直あるかなと思いますけど、
やりたいことを複数やろうとすると急に回らなくなるプロジェクトがいっぱいあると思うんですけど。
いやーまあそれもありますけど、予算とハードスペックがやっぱり足りてないんじゃないかなと個人的には思わないですけどね。
インドのチャンドラヤンさんが自国のロケットで打ち上げているんですよ。
そのロケット開発も含めて今回マイシンシェ成功したというところなんですけども、
日本で打ち上げるのってH3のブースターをつけるとだいぶデカいやつじゃないと打ち上げられないんじゃないかなと、
ちょっとあんまりちゃんと確認しないんですけども。
これ1.8トンもあるのか。
なのでそこらへんもあって、日本で自国で打ち上げるっていうのは結構困難なのでは?と思ったりするところもあります。
ちょっと実はH2Aで打ち上げられるのかも。H2Bかな。打ち上げられるのかもしれないですけど。
そこらへん含めは含めは。
単純に日本動向は置いておいてインドさんすごいねという話ではあるんですけども。
推進力がある国は素晴らしいですねという印象、感想でございます。
むしろこういう理論上のものをなんとか形にするっていうところで、理論はとっくにインドは強みとして持っていると思うんで。
あとはいかにものを実現できるかっていうところだったと思うんですけど、それができるようになってきたってなるとかなりここからも伸びていきそうな気はしますね。
そうですね。
今回打ち上げてまして、インドとして宇宙の日みたいなのを制定しましたみたいな感じ。
首相が着陸の中継に移ってておめでとうございますみたいなことを言ってましたし、そういう意味で国家プロジェクトとしてガンガンめちゃくちゃ進めているという印象があったので、
そういう意味でドライブ能力は非常にあるんですし、今後も成果を出していくと思います。
あとはそうですね、インドが打ち上げたとはいえ、そういう観測結果とかは全世界的に共有するとは思いますので、
そういう最終的に友人だけじゃないかな、月資源の探索という人類がやりたいことに対して、今回そういう探索ができるロボットくんがいてくれたというところで、
全体としてプロジェクトの進捗が進みそうなところっていうのは普通に全然いいと思いますし、インドだけじゃなくて、ロシア出発しちゃいましたけど他の国のマシンとかも飛ばしてガンガン探索してもらって水を見つけられたらなというところですね。
そうですね。うまく日本も連携したいですね。
しばらく中国、インドがかなり月開発とか牽引しそうな雰囲気はあるんですけど、地政学的にもいろんな面で中国との連携が難しいってなってきたときに、他のインドとかと連携できるようになればありがたいところはあるんで。
そうですね。そこら辺も含めて協力できればいいのかなというところはありますね。
ちょっと羨ましくなっちゃうというか、若干の嫉妬心すらある感じですけど。
羨ましくなっちゃいますねというところでございます。
東電さんが途中に言ってた、これを打ち上げるロケット開発能力プラスアルファこれができたっていうのがやっぱ強いなと思って、ロシアとかに打ち上げてもらってこれができたとか、ローバーとかは実は海外に作ってもらっててとか、
ここだけをインドがやったみたいな、そういう部分成功だったらあれなんですけど、一通りもう全部できちゃってるんで、単純にポテンシャルが高いなっていう感じですね。
そうですね。というところがありまして、頑張っていただきたくというところ。
日本の月探査機スリムの特徴的な着陸方式
一方、日本の月探査機の話ですね。スリムというものが延期されて28日予定で、収録当日27日はまだ飛んでないんですけども、打ち上げる予定ですと。
これはH-2Aロケット47号機で打ち上げる予定で、先ほど言った通り月着陸というミッションを目的としている衛星になります。
こいつ結構イレギュラーというか面白いことをしていて、このローバーみたいに上から飛んできて足でガショーンと大地を踏んで止まるという感じではない着陸方法を模索していますと。
実際どういう方向なんですかというと、脚がまずないです。脚がなくて、クレーターの斜面に降ります。
斜面に降りて、斜めに降りて、そのまま寝転がるように倒れ込むように着陸するということを目指しているロボット、衛星。
これは月着陸実証機になっております。
そういう意味を込めて結構小さめ、小型に収まるようなシステムになっているというのが特徴といえば特徴ですね。
かつめちゃくちゃ小さいロボット、これ宝トミーが結構開発に参画しているとかで一時期話題になりましたけど、手のひらサイズの月面ロボットでいいのかな。
転がる卵型のロボットみたいなのを射出するみたいなところが入ってますというところです。
このロボットの領域性としてはかなり着陸精度が高いというところ、着陸地点への着陸精度が高いというのを目指してまして、
他のローバーとかが結構キロメートル単位で着陸地点を模索して、比較的平らな土地というのを探して着陸するということを今までやってきたんですけども、
このスリム君は100mレベルで着陸地点を選定して目標地点に着陸するということを目指しています。
なのでそれができればクレーターとかでボコボコしたところにも着陸しやすくなって、
例えば水資源がありそうなところに近い場所とかそういうピンポイントに着陸することでミッションの成功率を上げるみたいなことがしやすくなるというところが有意性というか目標としているところになりますという紹介です。
コンセプトはいいというか、その着眼点はとてもいいと思うんですけど、結局垂直で降りていたときの一番の有意性って、降りたときの状態が想定しやすいから、
その後にあれやりたい、これやりたいというところの考える基準ができるんで、すごくその後の動きがやりやすいという側面があったと思うんですけど、
おっしゃってたような倒れ込むだと、例えば太陽光パネルをどう向けたらいいのかとか、ローバーを出すんだったらどこからどう出せば安定するのか、
放り出すことにならないのかとか、そういったところがどこまでシュミレーションできるのかなというのがちょっと気になったところですかね。
そうですね、そこら辺はミッション次第かなという感じだと思ってまして、
足の方が着陸の衝撃を吸収しやすいので、でかい荷物を抱えていたときに壊れづらいとかはあるとは思うんですけど、
着陸体制というか、不整地に着陸するという意味では足は結構信用ならんらしくて、どちらかというと胴体着陸系の方がむしろ安定するまであるらしいんですよね。
なるほどね。
そういうところも含めて、適材適所なのかなという気はします。
で、対横パネルとか、下手すると転けるじゃんみたいな、寝転がっちゃうじゃんみたいなのはどちらにもある話だと思うのですけど、
斜面に転がる方が結構不整地で怖そうな気もしますね。とは思いますけど、そこもやってみてなんじゃないですか。
転がるときに足とか噛んじゃうと結構こけちゃいそうな気もするので、そこら辺もあると思いますけど。
確かに確かに。
なるほどね。
まあまあ、本当発想はいいなと思ってて、今最後の方におっしゃってくださった通り、垂直に降りたときに、
思ったよりこの平面だと思ってたけど傾いてたなとか、思ったよりちょっと岩が噛んじゃって、ちょっとはしごとかを下ろそうとしたけど難しかったなとか、
そういうトラブルに巻き込まれやすいというか、ちゃんと降り立ったことを前提に進めちゃうとイレギュラーに弱いという側面があると思うんですけど、
もう初めから倒れることと考えたら、そんなの前提条件におけないんで、ある意味トラブルに強いシミュレーション規定にできるから、もしかするとこっちの方がいいじゃんってなる可能性は全然あるなと思いますね。
まあそうですね、さっきちょろっと出したハクとアールも結局分析の結果、おそらくそのクレーターの端を越えてしまって、
地面がすぐそばにあるはずだったのに、クレーターの穴ぼこでめちゃくちゃ下の方に地面が行ってしまって、うまく着陸できなかったとかもあるんで、
そういうことが起こり得てしまうというところとかも考えると、着陸精度良く斜面でも着陸できるシステムっていうのは、日本の開発としては噛み合っていると言えば噛み合っているのかもしれないですね。
結構面白いな。まずはちゃんと打ち上げが成功するところだと思うので、明日頑張ってほしいですね。
まさにそこで、今イプシロンとH-3とH-2っていうシステム3つ持ってるんですけど、イプシロンとH-3ちょっと止まっちゃってるんで、
これでH-2が打ち上げられないというのは、日本が打ち上げられるロケットなくなっちゃうんでだいぶヤバいんですよね。
なのでそこも含めてちょっと頑張っていただけるとうれしいなと思うところはあります。
最後の話ですね。さっと終わりますけど、ジャクサ・フルカワさんの登場のクルー・ドラゴン打ち上げ成功ですね。
これSpaceXの話で、SpaceX社がクルー・ドラゴンを打ち上げましたと。
ファルコン9ブロック5っていうでかいやつを使いまして、スペースXさんで普通に打ち上げ成功するんですけども、
宇宙飛行士の活躍とISSの重要性
今回ジャクサのフルカワさん、宇宙飛行士がISSの方に行って、また半年ぐらいだったかな。
いろいろISSで科学実験やら何やらいろいろやりますという話。
突起探査の話が盛り上がっていますけど、それ含めてISSも寿命問題何やりかやりいろいろありますけど、
宇宙開発という意味ではだいぶ重要な拠点なので、そこに順調に日本人宇宙飛行士を送り込めているというのが良いのではないでしょうかというところであります。
宇宙飛行士もなかなか高年齢化問題とかもありましたけど、日本としては着実に関与し続けていきたいですね。
そうですね。
なので、そこも含めてちょっと頑張れると嬉しいなという話ではありますね。
あと、スペースXというかファルコン9で面白かったのが、今回1弾目が地上局に戻ってきたという挙動をしました。
今までサイドブースターは地上打ち上げたところに戻ってきて、1弾目は船の上に降りるというのが今までの挙動だったらしいんですよね。
全部ちょっと調べてないんで。
ただ今回その1弾目自体がその打ち上げ地点に戻ってくるという挙動をしてらしくて、
YouTubeに動画を勝手に見てもらったらわかるんですけど、かなりエグい軌道を通っている。
打ち上げて、めちゃくちゃ打ち上げにエネルギーを使って、宇宙飛行士が乗っているポットをお空の彼方に放り投げないといけないんで、
かなりエネルギーを使ってめちゃくちゃ速度を上げて、そこまで持ち上げているにも関わらずそこからトンボ帰り。
マジでクルンって空中でトンボ帰りして、地上に戻ってくるという挙動をしていて。
何をしたんだかよくわかんないですけど、燃料が余ってたのかもしれないですけど。
そういう挙動もできるようになったということで、かなり。
船出さんでいいという意味では、地上の方が着陸の安定性とかもある気もするので、
失敗すると危ないですけど、そういう意味も含めて着実に進歩しているなという印象でした。
何言ってるか全然意味わかんないですけど、ロケットの起動ってエネルギー効率最大点を狙って、
あんだけの距離を稼いで斜めに打ち上がっているんじゃなかったでしたっけ?
そうですね。
それをすると1段目のブースターが遠くに行き過ぎるから、海上になっちゃうから船がないと帰ってこれなかったですよね。
そうですね。
それが陸地に戻ってこれるってことは、そこまで遠くに行かない状態で打ち上げ切る、1段目が不要になるところまで行くってことなので、
そのエネルギー効率を度外視して、ものすごく今までよりも垂直に宇宙に向かって飛んでいってくる。
で、戻ってこれるようにしたってことですよね。
そうですね。
で、エネルギーが余るってなんなん?
なんなんって感じでありますけど、もともとのファルコン系は結構ブースターとか1段目とか戻ってきてましたけど、
あれすらも本当は結構エグくて、ロケットって燃料95%外装5%みたいな世界で、燃料に皮がくっついてるみたいな構造体なので、
地上に安全に降りるためにも燃料が必要なので、その時点でだいぶロスが大きいはずなんですよね。
そうですね。
実は使い回すことでそのロスを吸収できるという目論みでファルコン系は頑張ってきてた中で、
なんとか無人船に降ろすというミッションを達成してたわけですけども、
今回ウィンドウが良かったのか、その打ち上げコースがISSに対して良かったのか、2段目が結構ブーストする効率が良くなったのか、
分かんないですけど、今回燃料が余り余ってたんでしょうねというのが分かんないですが、やったというところですね。
何やってんだよって感じだな。
それだけ聞くとやっぱりあれですね、さっきウィンドウの話で盛り上がりましたけど、このSpaceXは飛び抜けて先に行ってる感はあるな。
まあまあまあそうですね。
マジで10日に1本、10日に1本以上打ち上げてるんじゃないのかな。
すごいね。
1週間に1本レベル打ち上げてた気もしますし、この前いつだったか忘れましたが、1ヶ月くらい前は72時間以内にもう1本打ち上げてましたし。
マジでちょっと一世代先を走ってますねという感じがするんですけども。
日本って年何回打ってるの?
日本は去年は年2回だったかな。
2回か。辛い。差が辛いよ。25倍か。
あ、違うかも。失敗したからゼロだったかもしれない。
まあまあまあ打ち上げようとした回数が大事なんで。
いい目を見るとファルコン9の席を確保させてもらってるので、こういうISSへの切符も取れますし、そういう意味ではかなりありがたいですね。
ここら辺は国際協力なのでね。
今回乗ってるのも確か、ロシアの宇宙飛行士と日本の宇宙飛行士とあとどこだったかな。
4カ国全員別みたいな状態になってて結構珍しいらしいんですけど。
アメリカで打ち上げるとアメリカの宇宙飛行士が2名いるみたいなのが結構デフォらしいんですけど。
なるほどね。なかなか弱そうな人も大変だな。マジで。
乗せていただけるのでありがたいので、今後も頑張っていきたいなと、頑張っていってほしいなと思う次第でありますというところです。
じゃあ今日はこんなもんですかね。
はい、ではお疲れ様でした。
はいお疲れ様でした。
