ダイエットの決意
俺のサラダチキンが美味すぎる件
いいなあ、それ。
えー、音声下処理AI作り始めたけど、いつか経っても計算が終わらない件
Image Cast
おはようございます、はずまです。
てとです。
太ったんすよ。
はい。
はいっていうか、もう、この1年でたぶん5キロぐらい太って、
はあ。
鈍く、鈍く、重くなりました。
結構、1年で5キロは、ペース早いですね。
うーん、そうですね。なんかもう、体重計乗るのも怖くなって乗ってなかったんですけど、
明確に、あのー、お昼、外食ばっかしてたせいですね。
あー、外食って太ってしまうもんなんですかね。
そうですね。普通に美味しいものをお腹いっぱい食べたいっていう、
こういうなんか、欲望の虜になってしまうんで、外に行っちゃうと。
っていうのがあってですね、ちょっと本格的にダイエット活動の方を始めさせていただこうかと思いまして、
はい。
そんなかしこまらなくてもいいですけど。
で、うちの会社のですね、同僚というか社長というかが、
はい。
あのー、ダイエットに成功してて、
おー。
それ見てたんですけど、
はい。
もう昼にサラダチキンとスープしか食ってないんですよ、毎日。
すごい。結構人いっぱいですね。
すごい成果ですね、そうそうそう。
してて、それで結果ちゃんと痩せてたんですけど、
うん。
僕もこれやりたいなと思ったんですけど、
はい。
僕はもう自分のことよくわかってるんで、
うん。
あのー、美味しくないものを食べ続けるのはもう絶対に続かないって、
はい。
もうわかってるんですよ。
うん。
だから僕がサラダチキンを食べるんだったら、
サラダチキン作りの工夫
もう完璧に美味しいサラダチキンを自作できるっていうところをまずベースにしないと、
はーはーはーはー。
続かねーなと思って。
なるほど。
ということでですね、いろいろクロードに相談して、
はい。
もうちょっとAIの話が出ちゃいましたけど、
もういいですよ。
そうですね。
はい。
どうしたらいいって、なんかこの週5日のランチのうち、
はい。
4日までを全部同じサラダチキンベースの食事にして、
おー。
一気にどうすればいいかという。
はい。
しかもそれをこう満足感を落とさずにっていうところですね。
ふんふんふんふん。
そこなんでちゃんとこうなんか食感とかも気を使った、
もうあのコンビニで売ってるようなサラダチキンじゃダメですよ。
あれもまあまあ美味しいけど、
いや、
あんなんじゃダメ。
あんなんじゃダメ、もうあとで言いますけど、
もう僕のサラダチキンは完全にセブンイレブンを超えてるんで、
おー、素晴らしい。
はい。
そのクオリティでちゃんとやれるっていう状態を作って、
で、それをこう安定して供給できるというね。
はい。
結局その持っていくわけなんで、
はい。
あの決まった量を毎朝会社に持って行って、
ふんふん。
で、ちゃんとこう適切な温度で食べることができるという、
はい。
っていう状態に持っていきたくてですね。
はい。
いろいろ相談しながらフローを構築してるとこなんですよね。
すごい。
なんかエンジニアリングの話聞いてみたいですけど。
いやもうね、こうしかやれないって僕はもう、
はい。
さすがにもう34歳。
わかりました。
はあ。
そのなんかこう日々の努力じゃダメなんですよ、僕。
まあ仕組みっていうことですか。
そう、仕組みですね。
あの、
こういう新しいことを始めようとするとき、
新しい習慣をつけようとかするときで、
だいたいそのちょっと余裕あるときじゃないですか。
ああ、そうですね。
ラスガイなんかもう忙しくても安心無理っすわみたいな感じの状態のときに始めようとはしないんですけど。
うんうんうん。
だから、例えばこう1日100の体力のうち、
まあ30ぐらい残ってやできるかなぐらいのことを毎日やろうとするんですけど。
うんうんうん。
絶対そんなんじゃ、いつか終わりが来るという。
うんうんうん。
もうその余裕が30を切ったタイミングでもう破綻が見えてくるんで。
ああ。
一旦破綻したらもうなかなか、
そう、なかなかね、復帰できない。
なかなか戻らないですよね。
そうなんですよね。
まあ基本的にはもう残りの体力がなんか5とかのときでもちゃんと続けられる仕組みをまず完璧に構築するという。
うんうんうん。
ところからやんなきゃなっていうことで。
なるほど。
ってことで今僕は完璧なサラダチキンをこう、
5の力で。
5の力で作れるようにするというフローを構築しようとしてて。
おお。
でも味付けいろいろあるじゃないですか。
はい。
スパイスだったりとかハーブだったりとかいろいろ入れてやるとかあるんですけど。
そもそも作り方って大体どういうことなのかを。
そうですね。
作り方からまずいくと。
はい。
うちあのホットクックがあるんで。
はい。
まあこれでも買ったも同然なんですけど。
はい。
サラダチキンって温度管理が非常に重要でですね。
ああ。
まあ低温調理器とかねあればよりいいかもしれないですけど。
ホットクックも低温調理機能があって。
はい。
60度とか70度とかそういう温度で1時間とかそういう設定ができるんですよね。
ふんふんふんふん。
なんでまあいろんなこう文献、文献というかブログとかを漁って70度で1時間やればかんびろバクター的にも大丈夫だし食感も柔らかい食感で仕上げることができるという。
はあはあはあはあ。
かんびろバクターって何ですか?
かんびろバクターって名前あってるよね。
なんか細菌ですか?
そうですね。鶏肉の細菌ですね。
ああ。
僕間違えてたら恥ずかしいんで。かんぴろバクターですね。
ん?もう一回言って。
かんぴろバクター。
かんぴろバクター。
はい。かんぴろバクターは鶏肉、鶏の生肉についてる食中毒を起こす菌ですね。
はあはあはあ。
結構やばい。
なるほど。
温度管理はこうちゃんとやらないといけないっていう。
はあはあ。
家庭で作って数日内に食べきるっていうレベルであれば、70度1時間加熱するのが大事ということですね。
いやあ、知見いいです。ありがたいですね。
そういう知見をね、サラダチキンについては残してくれてる先人たちのちゃんと過去が残ってるんで、そこにちゃんと巨人の肩に乗るということをしながら、サラダチキンを作っていくわけなんですけど。
はい。
味は、これもね、結構序盤で答えにたどり着きまして、塩麹一本ですね。
塩麹。
はい。いろんな選択肢あるんですけど、なんかこうスパイスだったりとか、ちょっとアジアン風な感じにするとか。
けど結局その、毎日毎日それを食べることができるかっていう、そういう戦いの世界なんで。
飽きが来ずに毎日食べられる味ってなると、もうこれはちょっと薄味で旨味があるみたいな。
それがもう塩麹ですね。
へー。なんか塩麹一時期流行ったなと思ったけど、ちゃんといいものなんですね。
そうですね。大体の調味料に勝ってますね。塩麹は。
へー。大体の調味料に勝ってる。
勝ってます勝ってます。
ポン酢とかよりも。
そうですね。大体勝ってますね。
加熱して調理する系だったらそうですね。
僕の場合は粉で売ってる塩麹っていうのがあって、粉末状のサラサラのやつを。
それがまぶして、大体肉を漬け置きするときも半分くらいの時間で大丈夫ですみたいな。
時短アイテムでもあるんですけど。
それをバーってまぶして、耐熱性のある袋に入れて、空気を抜いて、ホットクックの鍋に入れて、70度で1時間ですね。
これをすると1時間後にはほっかほかのおいしいおいしいサラダチキンが出来上がるんで、ここからさらに1時間寝かします。
肉を寝かすという工程が必要になるんで。
こうすることで肉が柔らかくなり旨味が閉じ込められるんですけど。
寝かすっていうのはホットクックの中に入れたままに、一回出すってことですか?
出しますね。一回出して、冷ましつつみたいな感じで。
この辺もね、ちょっとどうするのがいいかは、これからまだ研究の余地はあるなっていう感じではあるんですけど。
時間はかかるけど工程としてはそんなに肉を付け置きして、パッと入れてスイッチ入れて、あとは出して置いといて。
自作サラダチキンの味
そうですね。日曜日にまとめて作って、その後月下水木菌で食べるみたいな。
基本冷蔵保存できるのが2日間なので、水曜日ぐらいのタイミングで第二陣をやるか、
あるいは急速冷凍をかけて、できるだけ菌繊維を破壊しないようにね。
そんなすごい機能が。
急速冷凍っていうのはアルミ製のお皿とかに肉を広げて、できるだけすぐ冷やすみたいな。そういう手法があるみたいなんで。
なんか、CPUのヒートシンクとか置いとくと良さそうですね。
良さそうですね、確かに。でっかいヒートシンクがあったら、そこに肉を目立っておいて、凍らせるとかできそう。
ヒートシンクみたいになってる鍋っていうのが、最近なんかで見たことあるんですけど、火の通りがいいみたいな。
その逆のことも起きるはずなので、ちょっとアルミ削り出しでここは急速冷凍器。
今後より効率化というか品質を保ちながら味を維持するために。
面白そう。
今後のグレードアップにも期待できます。
いいですね。
っていうフローを構築しようとしていまして、実は今も肉を寝かしてるとこなんですよ。
楽しみですね。寝かす系の作業好きですよね。
寝かすの楽しいですね。
僕が何かをしてる間に何かが進んでいるということ。
なんかすごい10回ぐらい聞いた気がする。そのキーワード。
これイメージキャストの第一価値観というか。
イメージキャストのというか、僕もちょっとあるけど、あずまくんほどではないですね。
そうですね。今も寝かしが進行中なんですけど。
で、それが完成すると、まだちょっとひと肌程度に温かい状態で。
それを切り分けるんですよね。
ちゃんと肉がズタズタにならないようによく研いだ包丁で切り分けます。
1枚1枚スライスしていくと、もうプルプルで。
刺身みたいに。
そうですね。でも香りもよくて。むちゃくちゃうまそうなんで。
左手で抑えながら右手で包丁で切るんですけど。
切ったやつをそのままひょいパクと。
ひょいパク。
ひょいパクいっちゃいます。
1個食べたら、うまってなるんで。
サラダチキン、コンビニでしか買ったことない人はわかんないかもしれないですけど。
作りたてがマジで一番うまいんですよ。
結局。
そうなんですね。
そうなんで、うまと思って2つ目もいきます。
なるほど。いや幸せですねそれはもう。
これはうますぎるなと思いながら、われながらすごいもの作っちゃったなと思いながら3つ目いきます。
気がついたら半分ぐらいなくなってるんですよ。
あれ?いいのか?
今のところ、サラダチキンを普通の食事に加えて2倍ぐらい食べているだけの人になっています。
カロリー的にトントンならいいんですけど、どうなんだろう。
普通にプラスだと思います。
プラスか。
でも脂質があんまないということで。
サラダチキンの魅力
そうですね。
理屈については、タンパク質は取らなきゃいけないけど脂質は取りたくないから、それで最高なものを選んだら。
美味しくてお腹がそんなに空かない、そういうやつですね。
サラダチキンあたりが最高になるみたいな。
そうですね。
鶏胸肉でしたっけ?
鶏胸肉です。
鶏胸肉というのは調理するとすぐパサパサになってしまう、そういう肉なんですけども、60度から70度ぐらいの低温調理でしっかりやると、絹のような舌触り、歯ごたえ。
歯がスーッと通っていくんですよね。
そんな美味しそうに、いいな。
今度食べさせてほしい。
これ今度食べてください。
ということで、むちゃくちゃ美味しいサラダチキンを生成するのにまず成功して、ダイエットは完全に勝利を確信してますね。
痩せたも同然。
美味しすぎるのが障壁になってないか、それだけですね。
完璧なフローを確立すれば、もう失敗することができないので。
もう痩せたも同然です。
痩せたと言ってもいい。
社長にも訴えないんじゃないですか。
痩せましたって言って。
あとは時間の問題ですって。
なんか投資の話みたいですね。
はい、これでもう老後資金OKみたいな。
あとは増えていくだけみたいな。
そうですね、あとは増えるだけなんですって。
なるほど。
そんな感じで、フローを構築するということを今めっちゃ楽しのめり込んでいます。
良かったですね。
楽しいんですよね、サラダチキンって。
不確定要素がないじゃないですか、基本的に。
何分つけて、何分寝かして、何度で何分やったらこうなるみたいな。
パラメーターをあとは探索するだけなんで。
それで同じやり方したら同じものがほぼできる。
ほぼできるという。
料理でそういうものってあんまりないですよね。
あんまりないかもしれないですね。
それって1回でどのぐらいの量できるんですか。
うちのホットクックだと鶏むね肉が2枚なんで、一応4食分、5食分ぐらいは作れるんですよね。
なるほど、なんか炊飯器だったら家族が作ってたかな。
でも炊飯器とはちょっと違いますよね、たぶん。
温度設定が細かくできるのは強みですね、ホットクックは。
なるほど、じゃあその絶妙なパサパサにならず、かつ大丈夫な温度?
そうですね。
70度。
70度。
3Dプリンターのヒートベッドとかどうか聞かないか。
全体を70度にしないといけないんで。
そうですよね。
ちゃんと心温を70度にして。
じゃあちょっとちゃんと下機材でやるなら。
これカンピュロバクターの潜伏期間だいたい5日とか1週間とか長ければあるんで、
もしかするとイメージキャストこれ配信される頃には僕は寝込んでいる可能性もゼロではない。
まあ大丈夫でしょう。
70度で1時間やったなら。
研究のための犠牲ということで、そういうこともあると。
はい。
ってことで、皆さん自己責任の上でサラダチキン追求してみてくださいって話ですね。
食事の準備
はい。
はい。
いやー、なんかいいな料理の話できて。
なんで?
料理最近あんましてないなー。
どうなんですか?
雑になってきて雑に。
今日はポトフでしたけど。
いいですね。
そうだ、今日、いや別にどうでもいい話だけど、鮭を焼いて。
で、バターで鮭焼くのが好きなんですけど、バターを焦がさないようにちょっと後、だいぶ焼けてからバター乗せて。
で、まぶして。
で、こう取ったんですけど、そしたらバターが残るじゃないですか。
ちょっとフライパン。
残りが。
で、そこに卵を入れて、スクランブルエッグにしたら、うまくて、なんか無駄がなくて、すごい完璧な飯だったなって思いました。
だいたいそういう場合って、残った油に調味料入れてソースにしますね。
あー、なるほど。
はい。
なんかそれが結構肉料理の基本というか。
はぁはぁはぁはぁはぁ。
ソテー、フランス人がだいたいやりますね、そういうこと。
なるほど。でもソースを作ると、ソースを頑張って取っても、やっぱりちょっとソースがまた残るじゃないですか。
はいはいはいはい。
で、その最後のソースを、やっぱり結局ちょっともったいないのが残るなとか思っちゃうけど、卵だと完璧に綺麗にツルッと取れるから、そういう気持ち良さはちょっとありますね。
あー、なるほど。
ただの。
多分、西洋だとそこにパンがあるから、パンでめちゃめちゃ脱ぐんですよね。
なるほど。それ、その手があったか。
そうですね。
パンでスープを食べたりとか、パンでソースをぬぐったりとか、そういうことを多分基本的にしてるなと思います。
なるほど。じゃあ次はちょっとパンで。
パンがあればいいと思います。
はい。綺麗にしようと思います。
あ、あとフローの話、もう一個言い忘れた。
はい。
ご飯もちゃんと食べてます。白いご飯。
はい。
正確には雑穀米的なやつですね。もち麦みたいなのを買って、お腹にも溜まるし、カロリーも少なめになるみたいな実質。
もち麦美味しいですよね、普通に。
美味しいですね。普通に炊きたてで、だからそのサラダチキンが完成すると同時に、ご飯も炊けるんですよ。
はい。
炊きたてが一番美味しいですよ。
まあまあ、そうですよね。
だから23時ぐらいに、熱々のサラダチキンを熱々の炊きたての雑穀米もち麦の米に乗せて、ハフハフ言いながら食ってます。
美味すぎて。
いやー、なんか。
これもダイエット成功したも同然ですね。
そうですね。もうさ、晩御飯食べなくて良くない?
そうですね。
晩御飯食べずに。
で、もう。
夜中に作って。
そうそう。食べきっちゃうかもしれないけど。
そうですね。で、そうそうそう。で、不老なんですけど。
はい、不老。
はい、不老な話なんですよ。これご飯とサラダチキンってその適温というか温めるべき温度が違うんですよ。
はい。
っていうのはそのサラダチキンって70度とか80度とかいってしまうと火が通っちゃうから、
ただの茹でた鶏肉と同じパサパサになっちゃうんですよ。
あー。
で、それを防ぐために会社で不老として食事の時、昼飯の時に電子レンジあるんで電子レンジ温める時に冷凍のご飯とサラダチキン持っていくんだけど、
サラダチキンの方は人肌程度に温める必要があって、冷凍のご飯はもうガッツリ3分くらい温める必要があるんですよね。
これが分かれてないといけないと。
ただその別々の弁当箱みたいなので持っていくのはちょっとしんどいと。
あと片付けとかもだるいし荷物も増えるし。
これはもう不老としては原点対象なんで。
ここで新製品を導入しました。
何ですか。
山崎実業の弁当箱です。
そんな。
これがですね、すごいんですよ。
え、そんな。
中にご飯の冷凍ができる専用のカゴみたいなモジュールが入ってて。
だからそのほかほかのご飯をそこに1回入れて、そのままそのモジュール部分だけ冷凍する。
朝に会社行くときにそのモジュール部分冷凍したカチカチのやつを弁当箱に入れて、
サラダチキンの方は袋に入ってるやつを冷蔵庫から出して入れて持っていくと。
そのモジュール部分だけ会社でチンすることができるという。
すごい、いいですね。
もうね、もう最高ですね。
あ、これか。
やっぱりもう男の子はモジュールが大好きだから。
いや、まあ合理的ですよね。
そうですね。
正方形の、これ多分縦にも横にも入れられるんだろうなっていう。
そうそうそうそう。
だからそのモジュールの部分だけ冷凍で、先にいっぱい作ったやつを4食分、5食分冷凍しておいて、朝にはそれを差し替えるだけみたいな。
いやー、よくできてますね。
最高。
山崎実業、なんかだいぶ冴えてますね。
いや、本当にね。
こんなに良かったっけ。
絶対天才が集まってますよ。
いやー、すごいな。
しかもなんかこう、なんかカゴみたいになってるのがちょっと微妙に隙間があって。
そうそうそうそう。
チンした時とかもなんかいいんですか、これ。
そうですね。
水滴とかがちゃんと下に降りてくれるんで、チンしてもビチャビチャにならないっていう。
そういうシステムですね。
いやー、すごいな。
すげーなと思いました。やっぱり俺たちの山崎実業。
はい。
そっか。で、ご飯とサラダ、チキンとちょっとなんか野菜入れてみたいな感じですか。
そうですね。あとなんか近くのコンビニで温泉卵を買ったりとか。
あー、なるほど。
それはその場その場で。
簡単なお味噌汁みたいなの買ったりとか。
ちょっと添えて。
で、一食完成という感じですね。
へー。いやー、まあ、勝ったも同然ですね。ここまで来たら。
勝ったも同然。これクロードの計算によればこれで1ヶ月で1キロは痩せていくんで、半年経てば5キロ6キロ痩せているはずです。
おー、半年リカバーできたらすごいですね。
そうですね。
へー。じゃあちょっとこれは交互期待。
今、体重直接聞くのはあれなんで、今をNキロとして。
はい、Nキロとして。
あ、Nはちょっと整数っぽいな。Xにしとこうかな。
Gに。
どっちでもいいですけど。
Wにしましょう、W。
W、ウェイトだから。
そうそうそうそう。
じゃあW、Wキログラム。今はWキログラムです。
そうですね。
はい。で、これが1ヶ月後にW引く、または足す、何キログラムになったかっていうのをちょっとモニタリングできたら。
わかりました。
はい。1個の楽しみになりますね。
交互期待。
はい。これあのイメージキャスト駆動ダイエットという、ここで宣言してしまったからにはやめるわけにはいかないっていう。
そうですね。
はい。そういう手法でもあります。
ここで来月プラスいってたらちょっとこう、うーんって。あれは何だったんだ。
そうですね。
いや、上手すぎたからですよ。
イメージキャストそのものの保険にも関わってくるんで。信頼性。
いや、でもね、プラスならそれだけ上手かったんだなってなるし、マイナスならそれだけ上手くいったんだなってなって。
どっちでもいい。
もう予防性も張ろうとしてますね。僕のことがそんなに信頼できないですから。
さっきからすごい夜中食べてるから、信頼というかどっちに転ぶかはわからないなって。
いやいやいや、信用してくださいよ。
いや、美味しいってことも信用してます。
僕のフローは完璧なんですよ。
はい、わかりました。
ということですね。
じゃあ、楽しみにしてます。
お願いします。
じゃあ、僕が新しく始めたこと。
はい。
機械学習の開始
ちょっと冒頭で言いましたけど、AIのトレーニングをようやくちゃんと始めてやりましたっていうことなんですけど。
機械学習をやっているっていう話ですね。
そうそうそうそう。
おー。
いや、今まで機械学習のライブラリをちょっと作ってみましたとかいろいろ言ってたけど、
ちゃんとしたやつをそもそも触ったことないのに自作してるっていうちょっと歪んだ状況だったんで。
DIYですね。
そうそう、あんまり良くないなというのもちょっとうすうす思ってたんですけど、
ちょうど困っていることがあって、それをディープラーニングで解決するいいチャンスが訪れたので、ちょっとデビューしました。
で、それは何かというと、イメージキャストの音源っていつも録音した後でノイズを取ったりとか、コンプレッサーとかかけたり。
そうですね、音でかくしたりとか。
で、その辺、あずまくんが全部下処理をしたものを毎週どっちかが編集するっていう流れになってるんですけど。
そうですね。
で、そのあずまくんが編集している内容を実は僕は知らないし、そもそもそのソフトが数万円するから、
6万ですね。
2人とも、6万か。結構高い。
セールで6万。普通に買うと11万くらいしますね。
いやー、で、それをあずまくんだけができるっていう状況だったんで、
そうは言っても、すでに録音したものとそれに対して処理をかけたもののペアが数年間分溜まってるっていうことを考えると、
あれ、これ学習したら俺でも同じ処理かけれるんじゃない?みたいに思って。
で、ちょっとやり始めたんですけど。
僕に何も聞いてなかったですもんね。
そうですね。
何をしてるのかとか。
はい。だって何をしてるか聞いても別に参考にならないっていう。
なるほど。
そう、AIってやるってことはそういうことじゃそういうか。
確かにね。
ただ処理を変更してないかだけ聞きましたね。
あー。
こう、いろんな種類の処理が混ざっていると学習が難しいから。
途中で変わってたりとかするとね、やることが。
そうですね。で、と言っても一旦全てお任せで、今Geminiとかも使ってるんですけど、
Gemini CLIのYOLOっていうモードがあるんですけど。
はい。
YOLOって。
You Live Only Once。
そうそうそうそう。
ん?違うわ。
You Only Live Onceか。
You Only Live Onceか。
はい。
なんでその名前なのかわかんないけど、とにかくAIが勝手に何でもやって、
なんかずっこけてもいいからとにかく走り切るみたいな。
そうですね。
そういうモードなんですけど。
人生は一度きりだから全部好きなようにやらせようぜっていう。
そうそうそう。
そういうことですね。
それAIの人生の話なのかな。
AIの人生なのかな。
まああの英語圏だと、なんかこう思い切ったことをやるときの掛け声みたいな。
はい。なのかな。
確かそうです。
そのモードで一気にガーッとやってもらってみたら、できちゃったんですよね。
すご。
ただできちゃったのかどうかちょっと確証がまだ持っててないんですけど。
それは。
最初は結構ずっこけていて、学習してると言いつつ、なんか途中で何かの数値が無限大に発散して、
大変です、うまくいっていませんみたいなことを言える。
ジェミンが言い始める。
あわわわわ。
そうそうそう。
止めますか。
いや、でもこれはもう止めるしかありませんって言って、止めますかって聞いてるのに勝手に止めてるんですよ。
かわいい。
そんなことすんな。
そうですね。
そうそうそうそう。
で、これ何が原因かなとか言って、ちょっとなんか式一がどう残るのとか、
その学習するデータのチョイスが悪いんじゃないかとか、
そういうのを相談しながら、なんかどうもあずまくんは1年間は処理を変えてないけど、
その前はちょっと自信なさそうだったから、1年間に限ってデータセット作ろうとか、
なんか違う人の声が入っていると、学習が難しいから、僕とあずまくんだけにしてゲスト会は除外しようとか、
なんかそういうことを相談しながら、モデルの形もほぼおすすめ通りにやってるけど、
それを1回聞いて、で、ちょっとずつ理解をやりながら追いつかせていくというか、
学習プロセスの課題
そしたらなんとなく分かってきて、学習が進み始めたんですよね。
でもその学習一通りやるのに、いつか経っても終わらなかったんですよね。
すご、そんなかかるんだ、学習って。
で、それで、正直、いろんな方法を試して一番いいやり方はどうだろうとかっていうのを試したいのに、
1実験5日、5日でも足りてないみたいな。
なんでそんなにかかるんですか、それって。
いやー。
情報の量が多すぎるとか、そういうこと?
多いっちゃ多い、でも普通の音声、何だろう、文字起こしとかLLMみたいな高度なものと比べると、
もうはるかにちっちゃいことしかやってないんですけど、
なんかそれでもう学習って、なんていうか、正直個人が持ってる普通のGPUでやってると、
もう何日とかもう何十日とか。
ああ、そういうもんなんですね。
Zさんが持ってるやつは結構個人が持ってる中では良い方ですよね。
2年前に買った時はかなり良かったけど、RTX4070Tiっていうものなんですけど、
まだ全然現役なんですけど、それでも全然遅いというか、間に合ってなくて。
で、ちょっと進捗が遅いのを見て、その間にGPU中古とか見て、めちゃめちゃ値上がりしてるとか言って、
値上がりしてるとなると、今のやつ売ったら高いかなとか。
いやでも、そうは言っても新しいのは結局もっと高いから、電気代がかかるから、
電気代は別のAIに聞いて、3年間使ったらいくらかなとか。
だいぶ話が揃えてますね。
GPUが欲しくなっちゃったのはさておき。
でもさっき寝かせるっていう話があったと思うんですけど、サラダチキンを作る。
学習はまさに寝かせですね。
そう。
やることないですもんね、人間が。
やることがないけど、ちょっと見守って、たまにパラメータ調整とかを入れるときがあるんですよ。
そうなんですか。途中で入れれるんですか、そんなチャチャを。
そういうのもあります。
で、ちょっとこの学習の期間が終わったら、3時間か4時間で一区切りして自動的に繰り返していくみたいなステップがあるんですけど、
そのステップで1回区切って、ちょっとパラメータ変えてみようかみたいな。
で、そのときに味見してちょっと塩を入れて、もう1回煮詰めるみたいな。
料理っぽいですね。
で、その数字がちょっとずつ下がっていくのを見るのがめちゃめちゃ楽しくて、
下がるっていうのは目標とする出力に対して誤差がどのぐらいあるかっていうので、
モデルがうまくいってるかどうかを測るんですけど、それロスって言うんですよ。
どのぐらいロスをしたかっていうか、誤差があるかっていう指標。
乖離が。
で、それが最初は7.5とかだったりするのが、見る見るうちに下がって0.5とかになっていって、
気持ちいいですね。
どんどん、ゼロに近づいてるって思うけど、AIに聞くと0.2ぐらいになるといいですねみたいなこと言ってて、
そんな感じなんだ。
はい。で、もうちょっとじゃんって思う。
はいはいはい。
で、そっから丸1日ぐらい回して0.38とかになってたりするんですね。
で、あ、ここからが厳しいのかと。
そうなんだ。
そうそうそう。
そんな感じなんだ。
えー、徐々に良くなっていくんですね。
そう、徐々に。で、たまに反発して急に大きくなり始めて、そこが無限大になったりするんですよ。
えー、ロスが。
そう、ロスが無限大。
ロスが無限大。
そう。で、大変ですって言い始める。
あわわあわわと。
いやー。
途中から再開とかできるんですかね。
それはもう捨てるしかないんですけど、そうなった。
捨てるか、うーん、なんか良かった時を復元してもメリットがあるかどうかがちょっと分からなくて。
はいはいはい。
で、もう1回やり直しみたいな。
急激にその悪化するのは何でなんですかね。
いや、なんかちょっと本当かどうか分からないけど、学習データの中にエラーが含まれてたんじゃないかっていう風に言われたけど、
まあそれが原因かどうかちょっとはっきり分かってなくて。
うーん。
確かに学習データを精査するとうまくいくようになったこともあるから、
まあ事実なのかもしれない。
結構予想で言ってくるから、AIの方も。
ちょっとまあ一旦信じてやるかみたいな感じで、
まあパラメータ変えたいとか、そのデータセットのチョイスを変えたいして、
で、こう失敗した組み合わせをとにかく外していくっていう作業をしてるって感じですかね。
AIの進展と挑戦
なるほどねー。
で、そのなんていうか、0.38から0.35、0.31ぐらいまでは早かった。
で、そっから今0.268ぐらいなんですけど、
もう0.2685から0.2683に行くのに半日とかかかったりしてるんですよ。
もうね、でも終わらないんですね。
AIは順調ですねっていう。
何を見て。
いやまあ順調なのかもしれない。
なんか常識がわかんないから、まあ増えてはないけど、
この調子で例えば1ヶ月間ずっとGPUを100%に回して、
で、結果的に0.27になりましたとか。
それでいいのかみたいな。
あり得るな。
で、よくわかんないから、じゃあ他の学習のパターンを試したいなと思うじゃん。
で、今晩からそういうのをやろうとしてるんですけど、
その実験を始めたらやっぱり1週間とかかかるんですよね。
すごい全然違うゲームをやってる感じがしますね。
なんか今までのプログラミングだったりとかそういうのと。
そうですね。
いやちょっとやり方がおかしいのかな。
ちょっと詳しくなさすぎて何もわかんないんですけど、
でも1回踏み出すとなんかみんながGPUをすごい欲しがってるというか、
こうあってもあっても足りないみたいなことがなんかうっすらわかるような気がするというか。
もうとりあえずGPU3枚買うのと最高のGPU1枚買うのでどっちがコスパがいいかっていうのは
もういっぱい調べて。
すごいですね。なんかゲームだったとしたらよくできてますね。
やればやるほど徐々にこう良くなっていく幅が狭くなっていくみたいな。
そうですね。
なんか50万ぐらいするGPUが結構なるほどお買い得かもしれないみたいな。
なんかだんだん思えてくるんで。
そうですね。なんか最後の最後、格ゲーとかも何でもそうですけど、
最後の最後はなんかもうミリ秒の差を争ってみんなが莫大な時間と金を突っ込み続けるという。
いやー、まあでも実際それで勝ってる人たちがいるわけですからね。
いるわけですよね。
恐ろしい。
すげー世界だななんか。
うーん。
まあちょっと僕にはそんな遊びで手が出ない領域になってくるんで、
まあ普通にレンタルというか、レンタルサーバーでもね、まあまあ高いですけどね。
はいはいはい。
1時間でなんか2,300円とかしたりすると。
あー。
で、1時間で済めばいいですけど。
そうですね。そうですね。確かに。
これがなんか1時間で済むのか1週間かかるのかが読めないっていうのが。
そうですね。
うん。
まあでもなんかAIって大変なんだなってことを初めて知りましたね。
いやー。
AIっていうかディープラーニング。
面白い。
うーん。
AIの学習と実験
でも寝かせるの好きなんだったら、あずまくんもちょっとやってみたらいいと思うんですよ。
やろうかな。じゃあ。
あの、え、今持ってるGPUって4,000。
うちの、全然そんなんじゃないですよ。2019年ぐらいに買った。
あ、2019年。
2070スーパーとかそれぐらいですよ。
あ、2070スーパーなら8ギガはありますよね、確か。
ギリありますね、確か。
8ギガあったら回せますよ。
僕はソフト持ってるんですよ、別に。
はい。
そのノイズを消すソフト。
確かに、確かに。
だからボタンを押すだけなんですよ。
あー。
いやソフトって偉いな。
ソフトめちゃくちゃ偉い。
僕の代わりにそのiZotope社っていう音声の研究をめっちゃしてる会社がノイズを消すためのAIをいっぱい研究して作ってくれてるんで。
はいはいはいはい。
まあノイズは確かにそれでいいか。
僕はもうそのボタンをポチポチ押すのをめんどくさがってファイルをアップロードするのができてなかったりして。
はい。
下準備の音声ファイルがなくてTEDさんが編集できなくなって迷惑をかけたりしてるんで。
それはもう。
たまいですけどね。
すいませんっていう感じなんで。
もうそのボタンをポチポチ押してファイル名を書き換えて保存するっていう作業を。
はい。
クロードのコワークにやってもらおうかなって思ってます。
まあなんかどっちが早いかな。
どっちのAIが早いか。
はい。
まあとりあえず今回は一回ちょっとその僕が作ったモデルで変換したやつをちょっと使ってみようかな。
いいですね。
と思ってます。
はい。
で、今のところ聞いてもそんなに違いがわからなかったんで。
まじっすか。
大丈夫なんじゃないかと思うんですけど。
これはすごいな。
今回は鉄塔さん禁制の音声素材で。
素材というか音声した準備で。
ちょっとね耳のこえたイメージキャストリスナーの方だったら聞き分けられるかもしれないですね。
そうですね。
それかなんか唐突に変なノイズが入ってるみたいなのがあるかもしれなくて。
まあでもなんかそうやって便利になるかどうかっていうことよりも。
なんか楽しいというか置いといたらちょっとずつ良くなっていく様っていう。
これ。
なかなかないですからね普段。
いやーそうですね。
もしかするとなんか昔の日本の人がぬか漬けとか作ってたのはそういう快楽があったかもしれないですね。
そうですね。
だんだん使っていってるみたいな漬物が。
あとこう年代物のワインとかもなんかもうほんと0.26が0.259になるみたいな。
そういう話じゃないですか。
さで言うとね確かにね。
この1年間寝かせたことでみたいなワインセラーで適応も保って。
そういうそれがなんか分かるかどうかは人に良いかもしれないけど、
まああわよくば分かればそれが楽しいだろうし。
確かに。何もしなくても嬉しい気持ちになれるわけですよね。
時間が経つだけで。
放置されているその状況自体がなんか価値を生み続けているこの。
いやー。
気持ちいいんだろうなー。
それがちょっと学習にはあるから、なんか学習ネタ見つかったらちょっとやってみたほうがいいんじゃないかな。
そうですね。
2070だったら全然いけますよ。
いけるんだ。
いきますいきます。
もう完全に時代遅れのパソコンだと思ってましたけど。
まあやることによるか。
最新よりも速度が半分とかはあるかもしれないけど、内容によっては普通にそれで全然十分だったりするし。
なんかやりたいことあるかな機械学習で。
意外と思いつかないんですよね。
そんな思いつかないですね。
大体なんか今の最先端のAIがやってくれることばかりだから。
そうなんですよね。
ネタが見つかればラッキーというか、くらいですかね。
そうですね。
自分専用の何か学習が必要なことは。
そうですね。
あともう一個ちょっとやってみたのが、DQNっていうディープ級ラーニングっていうのがあるんですよ。
で、それ昔手を出してあんまりうまくいかなくてやめてたんですけど、
簡単に言うと、強化学習って言って、動かしながらうまくいった経験を褒めてもらって、
褒められたことに近づくように努力するみたいな、そういうモデルがあるんですけど。
で、今やってるのがモーターにちょっと重りをつけて、で、その重りを持ち上げようとするっていうのを。
方法。
普通重力に反して持ち上げようとすると、こうグンって振り上げて、で、持ち上がったら今度は倒れないように、
おっとっとおっとっとってバランスを取らないといけないみたいな。
で、それって数式で表現できなくもない、アルゴリズムでも一応できるはできるんですけど、
あえてAIでやるっていうのにちょうどいい難しさというか、っていうのがあって。
いいですね。
そう、机の横にモーターつけて、重りをちょっとつけて、そしたらなんか、最初はピクピクピクピクこう、
なんだ、よちよち歩きみたいな感じで動いているのに、なんかいい動きを途中でし始めるんですよね。
よいしょ、みたいな。
よいしょっていう声が聞こえそうな、おっとっとみたいな感じの。
モーターの動きが。
そうそうそう。で、だんだん自信をつかんできたら、あるところで高速回転してブーンって回って、
遠心力でバーンっていうか、重りが飛んだりするんですよ。
こわっ、こんなもん作ると。
最初よちよち歩きのときは発生しないのに、ある程度自信がついてくると、なんかいろいろ試す幅が、なんだろうな、
なんかよくわかんないけど、思いつくのかわかんないけど、急に高速回転して暴走して、机がガタガタガタガタガタっていって。
えー、そんなことが起こるんだ。
それさっきのロスが急にめっちゃ爆発的に増えるみたいなのと似たことなんですかね。
多分だけど、モーターを右に動かすか左に動かすかっていうのを、それの選択しか与えてないんですけど、
モーターの動きとAIの暴走
連続して同じ方に動かすといいことがあるっていうのを部分的に学んでしまうと、じゃあずっと回してしまえみたいになるときがあって。
いわゆる科学習っていうやつですかね。
うーん、なんだろうかな。
まだちょっとそれもあるかもしれないし、単に中途半端にバカなだけなのか、なんかそういうことがあって、やばいやばいってやってモーターにリミッターつけて、
ちゃんとね、圧縮性を。
リミッターつけてからは結構平和に実験できてるんですけど、
もう一回そんなに危ないことが起こると思わなかったから、なんかピンセットとかを盛りにしてたんですよ。
まあ程々の重さだったんですけど、それがピーンっていって、パパーンって飛んでいったから。
AIの暴走で人類が脅かされてるじゃないですか。
いやーなんかそれは。
スカイネットじゃないですか。
なんでしたっけそれ。
ターミネーターのAIですけど。
いやでもちょっとね、学習の仕方によってはちょっと極端な方向に思想が偏るみたいな。
そんな文字通り物理的に牙を剥くことがあるんですね、AIが。
いやーあるなーと思って。
面白い。
それ面白いですね、なんか。
もしかすると将来的にAIが人間に牙を剥くとして、なんかそういう方向の剥き方あり得るんだなっていう。
いやーあるかもしれない。
なんか色々こう、人類は滅ぶべきみたいな考えてとかじゃなくて、いきなりこうパキャーンみたいな。
何も考えずに。
なんかね。
殺しに来るみたいな、あるのかもしれないですね。
肩叩きしてて、あー気持ちいい気持ちいいって、もうちょっと強くって言ってたら、どんどん強くなって。
強くすればするほど喜ぶこの人だって。
どんどんどんどんどんって。
殺すみたいな。
だんだん埋まっていくみたいな。
怖いっすねー。
ちょっとあの。
それ怖いな。
無邪気にそういうことが起きそうかも。
あーすご。
ちゃんとリミッターをね、みんな設計してくれればいいだけ?だけ?なのか分かんないけど。
いやー面白いですね。
で、ちなみに今の学習はGPUに持っていくとむしろ重いみたいなことで、もうCPUで学習全然できてましたけどね。
へー、それぐらいのこともできるんですね。
そうなんですよね。
それはそのモーターはパソコンと繋いでるんですか?
そう、パソコンと繋いで1秒間に100回くらい通信して、なんか今の状態と次にやることを送るみたいな。
へー。
っていう感じなんですけど、なんかなんだろうな。
その素朴な、なんか知性とまでは言わない、知性とも思わないような小さいものだけど、なんかなんだろうな。
人間の側が何かを感じちゃいますね。
そう。
なんか学習しているものへの可愛さなのか怖さなのか。
そうですね。なんかグレる時とかもあって。
そう、なんか教科学習って褒めと叱りがあるんですけど、叱りすぎると叱られないギリギリのところまでは行くけど、褒められるような頑張りをしなくなる時もあるんですよね。
それはグレるということ。
そうそう。
反省してますみたいな。
例えばモーターだったら、いいポジションに持ってくると褒めるんだけど、早く動きすぎると怒るみたいにしてたんですけど、そうすると何もしなくなるってことがあるんですよね。
何もしないと怒られないし、褒められもしないかみたいな。
そうそうそうそう。微妙に怒られ続けてるんですけど、本当は。
正解から遠いからずっと怒られてるんだけど、動いてもっと怒られるよりマシみたいな感じになって。
うわー、なんか日本の祝図みたいな。
いやー、なんかね。
面白いなあ。
これあぐれてるなと思って、ちょっと褒めのパラメータ変えたりしようかなとか、努力をもうちょっと認めるようにして。
例えば、どんなに目標が遠くても目標に近づいていれば褒めるようにしようとか。
なんかいろんな、あの手この手をやるんですけど、近づいていれば褒めるってやると、わざと外れて行きすぎてまた近づくっていう動きを褒めてしまうこともあって。
なるほど。
で、ピクピクビクビクして、いやそうじゃない、落ち着きも欲しいみたいな。
そういうのがね。
人間の脳と制度設計
面白いですね。
面白い。
私たちの制度設計とかにもなんか似てきそうな話がありましたね。
結局なんかこう、成果を数値化するとそれを絶対にハックすることが自然になるみたいな。
はいはいはいはいはい。
良い悪いとかじゃなくて、それがもう自然に起こるんですね。
そうなんですよね。
ルールがあれば。
そう。
まあ人間の脳みそも結構、やっぱニューラルネットワークとなんだかんだこう、似てるかどうかわかんないけど挙動としてはやっぱ似てるんじゃないかなっていう。
そんな感じがしますね。
そう考えると逆になんか人間の脳がこう、社会をこれだけの数の法律で維持できてるのすごいなみたいな。
はい。
あるかもしれないですね。
維持できてるとすれば。
できてるとすればですけど、まあギリまあなんとかなってるじゃないですか。
日々なんかいつ殺されるかわかんないみたいなことにはなってないが、この量の法律でキープできてるみたいな。
機械学習の学び方
自然に学習していくと、なんかもう法律にギリギリ触れない範囲で他人に迷惑をかけまくるとか、自分が特効して他人を貶めるのが、正義というか自然現象として発生するはずなんで。
はい。
なんかそれをなんかコントロールするための法律がもっとむちゃくちゃ大量に発生していたとしてもおかしくなかったけど、人間の脳のなんか作りがそれを法律を一応何か数百とか数千とか数えられる範囲で収めてるみたいな。
そうなのかもしれないですね。まあ人間がそもそもある程度こうなんていうかスタビリティっていうんですかね、なんか安定化させる仕組み自体は一応持ってはいるのかなっていう気がしますけどね。
そうかそうか。
なんか自分だけ特効。
人間がその言葉とかを持つ前から社会を持ってはいたわけですからね。群れで生活して。
なんか自分だけ特効しすぎると罪悪感があるみたいな。その感覚とかはまあ結構法律依然だったりはしますよね。
確かに確かに。
そういうのである程度まあスタビライザーはあるんだとは思うけど、まあでもまあハズレ地というかいろんなこと起きますからね。
そうですね。それぞれどれぐらいのスタビライザーを持ってるかは違うし。
もしかすると違うってことがなんか安定に寄与してるとかもあるかもしれないですね。
そうですよね。ちょっともう分かんないけど。
分かんなすぎ。
いやでもモーターを右に回すか左に回すかだけのプログラムでもこれだけ。
そんだけのことが。
そう希少転結あるなと思って。
おもろいっすね。学習って。
いや面白い。本当に面白い。っていうのにちょっと目覚め始めたかも。
いやおもろ。
なのでちょっとこれがサクッとできるようになったのも、
ジェミニーなりクロードなりに教えてもらって結構スムーズにできるようになってきたなっていう印象はあるんで、
みんなも機械学習やってみたいなみたいなことを思う人は、理解する前に一旦動かすところが逆にできちゃうから。
確かに確かに。
動かしてそれを理解するっていうのは結構学び方としてもしかしていいかもっていうのはちょっと思いますね。
それができるようになってきたというのはめっちゃいいことですね。
あとちょうどよくまだそんなに賢くないからAIも。
急に完璧なものってなかなか出てこないから、ちょうどよく一緒に頭を使って解決するみたいな感じでちょうどいいかな。
今チャンスだと思います。
いいですね。今こそ機械学習。逆に逆でもないけど、順に順当に時間をたくさんかけて、何の効率化にもならなそうなことだけどやってみるという。
いきなりすごいGPUを買っちゃうと電気代で済むと思うんで、とりあえず手元の環境でできることから始めるで多分いいと思います。
梅酒とサラダチキン
本当なんかこう趣味としてのみたいな感じですね。
そうですね。
盆栽じゃないけど日々そばにあると嬉しいみたいな。
そうですね。
そういうものが。
夜中の間パソコンどうせ使わないからそこで学習するとかでもいいかもしれないしね。
梅酒つけてる人と同じ感じ。
いいですね。梅酒。
家で。
機械学習は梅酒。
梅酒ですと。
はい。
ということでした。サラダチキンと梅酒です。
今日は。
こちらもサラダチキンがそろそろ。
寝かされて今ライブロスがゼロに近づいてきてるほうだと思うんで。
切りにいこうと思います。
切り味のいい包丁で。
こんな感じですかね。
ありがとうございました。また来週。
さようなら。
さようなら。
