年齢と食事の影響
いやー、最近年でね、良くないですよ。
あのー、びっくりしたんですけど、飯って、腹いっぱい食うと、胃もたれするんですね。
年という前に、それは多分ね、不節制ですよ。
いやー、びっくりしました。びっくりしました。
今までは食いすぎで胃もたれするとかあったんで、それかなーと思ってたんですけど、全然あのー、一人前で胃もたれするということになって、
おー、とうとうそこまで来るのかっていう。
何を一人前食べたんですか?
いや、普通に炒め物とか。
あー、普通にお家でご飯。
お家でご飯とか、中華のランチセットとか、そのレベルですね。
まあ、それはあれなんじゃないですか、一人前が必要量が減ってきてるから、それに対応しないといけないんじゃないですか、やっぱり。
そうですね、だからもうこれからとりあえずレディースで頼もうと思います。
任天堂スイッチ2の購入
そうですね、レディースサイズ、ご飯小盛りでって言って頼まないといけないですね。
そんな大須さんの話はどうでもよくて、なんか任天堂スイッチ2買ったらしいじゃないですか。
それられましいんですけど。
あのー、任天堂に日頃からお伏せをしているから、それが働きましたねという感じですけど。
素晴らしい。
そうですね、任天堂スイッチ2買いまして、一緒にいろいろ付属品はあったんですけど、一応プロコンだけ買いましたという感じです。
で、ちょろっとマリオカートを触ってみた感じですね。
そうですね、やっぱりハードウェアスペックが上がっているのが非常にいいのかなという感じが感じられましたね。
あんまりマリオカートやってこなかったんで、ちょっと比較が難しいんですけども。
やっぱり今回のマリオカートオープンワールドっていうのもあって、決められたコースだけじゃなくて自由に走り回れるっていうのがありますし、
その自由に走り回れるコースがやっぱり遠くまで見えるんで、あそこ行ってみようみたいなのがすごくやりやすいっていうのはすごくオープンワールド感が出てきているなという感じですね。
今までマリオカートやったことないぜでも結構面白そうな雰囲気ですね。
そうですね。一人用モードでドライブしてたらPスイッチっていう青コイン取るミニチャレンジみたいなのが発生したりとか、いろいろあるんで。
街だけを走っているだけでも楽しいし、マッパーが繋がっているんでね。ずっと走っていると隣のコースに行ったりして結構面白いですね。再現がない感じ。
さすがに海の端っこの端っこまで行こうと思ったら10ゲームで連れ戻されましたけど。それ以外は本当に行けないようなところはあんまりないみたいな感じですね。
全然今の情報だけだと想像つかんな。後でYouTubeで見ます。
オープンワールドの上にAコースBコースCコースみたいなのがあって、横に走っていったら次の別のコースの上も走れるけど、そのプレイとしてはコースの範囲が決まっているから、ゴールがそっちのコースにあるわけじゃないみたいな感じ?
レースをするときはそのコースを走っていくんですよね。
連続して隣のコースまで走るのこびみたいなゲームもできるので、それだったらずっとダラッと走っているみたいな感じもある。
なるほどね。
買ってみて本体のところで気づいたことはありました?
そうですね。コントローラーがカチッとくっつくのは結構良かったですね。
磁石タイプになったやつ?
磁石タイプのやつ。やっぱり全然取れないですし安定感もあるのは良いかなと思いました。
ちょっと端子が出っ張っているのが怖いんですけど、そこまで変な付け方しなければあそこを折ることもないと思うので、問題ないかなという感じですね。
重さとかは気にならないですか?
画面はでっかくなりましたけど、もともとスイッチ自体が画面がど真ん中にドーンとあってみたいな感じなので、まあ許容範囲内かなという感じですね。
どちらかというと画面が鮮やかになったのが良いかなというのと、スピーカーがだいぶ良くなってましたね。音が良い。
そんな分かるくらいなんだ。すごい。
ぶっちゃけうちのテレビでやるより音が良かったです。手持ちの方が。
えーすごい。それは相当ですね。
結構ハードルスペックが上がっているのが良いなという感じはありましたね。
ちょっと120Hzはまだ感じられるほどの体験はしていないんですけど、格ゲーとかやったら良いかなという感じはありますかね。
うちらみたいな老眼に120Hzが体験できるのかどうか分かりませんが。
まあ老眼…老眼だからというか追いつけるかどうかね。指の操作が。
そうだね。
…はあるかもしれないですけど。
なるほどね。
じゃあもう基本的には以前動画ベースではNintendo Switchの新機能について色々話はしましたけど、
前評判通りというか、期待通りのスペックでプレイできている感じですかね。
はい。できる感じだと思いますし。
すごいな。
アカウントの移行も全然面倒くさくなかったというか。
スマホのアカウント移管と同じくらいな感じかな。
アンドロイドよりは簡単だったかな。
じゃあ相当ですね。アンドロイドはそこまでめちゃくちゃ面倒くさいわけじゃないと思うんだけど。
でもアンドロイドは結構個別のアプリの移管とかが面倒くさい方ですけど。
そうですね。アプリの中身の移管は確かに面倒くさいですね。
ログインしたら近くに置いてくださいみたいなこと言ってて、謎技術ですけど。
多分Bluetoothで設定値だけ移行して、ソフトウェアはWi-Fi経由で落としてきて。
セーブデータもBluetoothじゃないかな。
そうそうそう、Bluetoothかなあれは。
って感じだったので、全然20分ぐらいだったかな。開けてから。
で完成しましたって感じ。
いいね。カッターから遊び始められるまでの時間が短いのもいいですね。
そうですね。よくわからなくてあんまりならんのはいいなと思いました。
そうだ気になってたのが、ゲームが今回からカードキーとかスロットみたいな感じじゃなくて、
シリアルキーじゃないけど、ゲーム購入キーみたいなのを使ってバーチャルなスロットを入れるみたいな感じになるんですよね。
なってますね、はい。
その辺の見た目感というか、どんな体験になったんですか今回は。
正直そこまで、マリオカートもダウンロード版だし、
一緒に付いてくるやつを買ったわけじゃなくて。
そうそうそう、一緒に付いてくるやつを買ったんですけど、それはダウンロード版なんですよ。
カートリッジ付いてるわけではないし、スイッチ自体の総合運用はあんまりしてないので、そこら辺はわかんないんですけど。
店頭でゲーム買った時にどうなっていくのかは少し気になってたんで。
うーん、まあねーって感じですけど。
あんまりもう内蔵容量も256GBあるし、
任天堂的にもポケモンとかでもダウンロードコンテンツとかを配信じゃないですか。
なのでダウンロード推しなんだろうなーって感じはしますけどね。
まあそうでしょうね、プレイできるまでも早いし。
DSQLの登場
はい、了解です。
またちょっと面白いところがあったらぜひ共有してもらいたいなと思いつつ、私が羨ましそうなんで、そこだけちょっとどうするかですね。
早いとこ買ってもらってって感じだけど。
6月5日過ぎたら各販売店の方で予約開始とか次いつに向けてみたいなとかいろいろ出るかなと思ったんですけど、
アマゾンで見てる限りは別に6月5日前後で大した差がないので、
まあ次買えるようになるの7月か8月かなのかなーと思って問い名をしながら待ってますね。
うーん、いや7月8月でも中戦でしょまだ。
そうか、貴重な夏休みがスイッチ通過できない。
無理じゃない。今のうちに予約戦争に入っとくべきだったと思うけどね。
多分6月5日に間に合わせるために在庫はけたと思うんですよ。
そうだと思いますね。
積み増ししてた在庫全部出したと思うんで、これからさらに供給が絞られてる状態で、
それを枠を取り合うことになると思うので、さらに当たる率下がってると思いますよ。
そうですね。まあまあまあ、いいですよ。最悪年末までに買えれば。
どうかな。
だってスイッチも1年…1年どこじゃなくなかったっけと思うけど。
スイッチは1年ぐらいで落ち着いたね。
1年ぐらいで落ち着いたか。
年末商戦を超えたぐらいで、もうみんな1,500万台ぐらい出すって言ってたからグローバルだけど。
日本が300万台ぐらいとして、任天堂の第一次抽選に応募した220万人ぐらいは全部もう吐けてると思うから、手に入れてると思うから、そこら辺であとは1位のためにお配りなされて。
そうだね。
そうだね。量販店とかの個数が増えてるみたいなところもありそうかな。
おじいちゃんおばあちゃんが孫に買えるように出荷するのは…
ちょっと詰みますかもしれへんけど、おじいちゃんおばあちゃん予約しないと買えないと思いますよっていう感じだと思うけど。
孫がスイッチ2を欲しがっとるんじゃーって言って。
ないんですよってビッグカメラの店員に言われる。
1年以内は天堂でも数台までしかないので、お早めにとか事前予約をとかいうチラシがめっちゃ配られてたような気がしてきたな。
とは思うけどね。
ギャップだけど。
はい、じゃあ遠い目をしながら待とうと思います。
はい、って感じですね。
ほい、じゃあ本店の1店目行きたいと思います。
はい。
1店目はクラスメソッドさんの記事で、 ちょっとちゃんと伝えきれるかどうかあんまり自信がないんですけど。
Amazon Aurora DSQLが一般提供になりましたという記事です。
ちょうど先日の5月28日ですね。
リインベント2024、去年のリインベント。
Developers Conferenceみたいなやつで発表された Amazon Aurora DSQLがプレビュー版から一般提供になりました。
ということで一部界隈で盛り上がっています。
DSQLとかAuroraとかこの辺がそもそも意味不明だと思うんで、 ちょっと順番に説明していきます。
まずAmazon Auroraというのは、 AWS、Amazonのクラウドサービスで提供されているデータベースの種類の一つです。
一般的にデータベースと言われると、 MySQLとかPostgreSQLとかそういったようなデータベースが有名なものとしてあるんですけれども、
AWS、Amazonとしてはそういう技術は 従来のサーバー上に載せるようなデータベースで設計されているので、
クラウドの技術があればもっといろんな工夫ができるんじゃないかということで、
障害に強くしたりとか、運用利便性を効率化したような、 そういう便利なデータベースを作りたいということで出てきたのが、
Auroraというデータベースサービスになります。
このデータベースサービスは非常に便利なんですけれども、
従来のPostgreSQLですとかそのMySQLといったような データベースを使っている人からすると、
ちょっとAuroraの仕様に変更しなきゃいけないとかがあって、 なかなかいかんというのが難しかったです。
Auroraではできないけど、 従来のデータベースではできるといったような技術制約とかもいろいろあった中で、
なかなかただ移ればいいというわけにはいかなかったですし、
AWSのクラウドサービスとはいえ、
従来のサーバー上にデータベースがあるという考え方自体は踏襲されていて、
1個のサーバーマシンが落ちてしまったらそれでデータが吹っ飛んでしまうので、
個別に頑張ってバックアップ取ったりとか、
いろんな仕組みを自分で運用しなきゃいけなかったというのが残り続けていました。
そういった状態だったので、
なかなかクラウドでデータベース運用するのってめちゃくちゃ難しいし、
専門技術者の腕の見せどころだよね、みたいに言われがちな、
そういう領域でしたと。
そんな中で出てきたのがDSQLというサービスです。
このDSQLのDは分散で、SQLは前SQLとかのSQLと同じなので、
分散できるデータベースというような読み方で言葉を受け取ってもらったらいいかなと思います。
この分散SQLが出たことによって何が良くなったかというと、
AWS、Amazon側でいろんなデータセンター間でのデータの同期ですとか、
マックアップっていうのを自動でやってくれて、
かつそのインフラのバージョンアップとか、データベースにパッチを当てたりとか、
スペックをオートスケーリングする、リクエスト量に応じて高いスペックのマシンに乗り換えたりとか、
使わないときには止めておいたりとか、
そういった運用面をフルサポートしてマネージドにやってくれる、
そんな形まで持っていったのがこの分散SQL、DSQLというものになっています。
これが登場したことによって開発者として何が嬉しいかというと、
そういう運用が非常に専門スキルの高さを求められて、
なかなか選択肢に入れられづらかったMySQLやPostgreSQLといったような、
ものは便利なんだけど運用が大変っていう世界のものを、
運用も楽にそのものの便利さを享受できるという世界にできるので、
技術選定とかアーキテクチャを検討する中において、
非常に安易にという表現があるか、
より技術選定リスクを下げて選べるようになったというような形になります。
なのでこれが出てきたことによって、
今までその運用面だけで見ればちょっと別のデータベースがいいよねとか、
そのSQLなMySQLやPostgreSQLでやりたいようなデータの管理体系なんだけれども、
ちょっと運用のことを考えたら選ぶのやめとこうかとか、
そういったことがいろいろ言われたりもしたんですが、
これの登場により本当にやりたいことが向いている技術を選ぼうができるようになったということで、
かなり大きな転換点だということで騒がれているような形になります。
はい。
説明できたかな。
SQL、なんだろう。
ざくというとAmazonのAWSみたいな感じで、
クラウドサーバー上で同期が取れるSQLです。
そうですそうです。
なので情報調整の面で非常に簡単に設定できるわりに、
Amazonのハードウェアを使っているので、
強力な情報調整が担保できますという話かなと思いますけど。
まずちょっと分かっているのが、
MySQLとかは聞いたことがあるんですけど、
言語の互換性ってあるんです?
えっとね、表現がちょっと難しいんだけど、
SQLはデータベースにクエリと言われるような、
この一行を取ってきてくださいとか、
こことここをくっつけたデータを作ってくださいとか、
そういうSQLと言われるようなデータベースにクエリする言語体系っていうのがあって、
それでリクエストできるものをSQLのデータベース、
リレーショナルデータベースと呼んだりします。
これがMySQLとかPostgreSQLになると、
そのクエリ文をどっちもサポートはしてるんだけど、
クエリの使い方だとか、
そのMySQL独自のクエリ文があったりとか、
してちょっと拡張性があって若干違うっていうものたちでした。
なのでAuroraもMySQLもPostgreSQLも、
全部SQLを投げるって言い方をするんだけど、
実態としては投げてるものがちょっとずつ違うみたいな感じです。
なるほど。
そういう意味では、このAmazonのAurora SQLも、
このコマンド使えないじゃんけみたいなのはあるとは思うけど、
例えば会社の持ってるデータベースをどんと置いてしまうことができて、
その後どういうコマンドを使っていくかって話になるっていうところなので、
データ移管というか乗っけること自体は全然簡単ですよという話。
そうですね。
ってことですね、なるほど。
このデータベースの運用のめんどくささっていうのを、
もうちょっと掘り下げて伝えると、
まずデータベースのこのSQLの方式っていうのは、
そのクエリ文で投げる関係上、列がある程度固まってたりとか、
そのデータベース間の依存関係がある程度決まっている必要があります。
クエリ文を書くときに何列の何行目を取るとか、
どの列どの列を取ってくるとか、
そんな投げ方をするわけですけど、
それって最初から商品には商品名があってとか、
商品の値段があってとか、
商品というものを決めた列群とか、
そういう決まっているテーブルがあってこそできること。
なので開発の途中で拡張したりとかいうのがすごく苦手でした。
そういう苦手なところをやろうと思うと、
バックアップして新しくテーブル作って、
そこにリストアし直すみたいなことをやるわけですが、
一台のサーバーとかでやっていると、
それも非常にリスキーだし、
本番勘強ではとてもできないみたいな、
そういう運用性のめんどくささもありました。
もう一つがサーバーの上で動くということなので、
そのデータベースが高いパフォーマンスを発揮できるかどうかは、
そのデータベースが動いているサーバーマシンのスペックに大きく移動します。
ということでサーバーマシン維持費というのがすごく高くなりがち。
データベースのパフォーマンスはネットワークのパフォーマンスと、
CPUの処理能力のパフォーマンスと、
オンメモリにそのデータベースを一時的にどれくらいキャッシュして乗っけられるか、
データベースのメモリのパフォーマンスということで、
結構トータルパフォーマンスを求められるようなものなので、
サーバースペックが必然的に高くなりがちです。
なのでそういったコスト面でもオートスケーリングしにくい。
高いサーバーマシンを横に並べれば分散はできているんだけど、
それをやるとビジネス的に合わないくらいの費用化になっちゃう。
低いマシンを分散させてリクエストを分けていきたいんだけど、
さっき言った通り、
CPUとメモリが最低限これくらいないとまともに動かないみたいな世界もあったりするから、
下手にそれをやってもパフォーマンスが上がりにくいとか、
いろんなところがあって、
コスト最適な運用っていうのがすごくデータ量とか使い方によってチューニング余地のある部分だったりもして、
なかなか銀の弾丸みたいなことができないっていうのがあったっていう。
この辺の運用のめんどくささが今回のDSKLで大きく緩和されるって感じですね。
なかなかいいじゃんって感じはありますけど、
他にクラウドベースでやってるところってないんですか?
こういう考え方をデータベースベンダーが機能として提供したりっていうのは一部で出始めていましたが、
そのデータベースを採用して運用するのはあくまで利用者側という世界になっていて、
クラウドベンダー側がマネージドでやってあげますよっていうのはAWSが初めてじゃないかなって感じです。
なるほど。だからクラウドは提供しますよと言ってるけど、その上に環境構築するのは自分任せだから結構それがやっぱり大変だったんですけど、
これは環境構築までサポートしているからポン出しでできて非常にありがたい。
そうですそうです。
運用がいるっていうのは今の人手不足の中ですごく重要なポイントで、
決まったことをやるだけの運用みたいな人たちであればどういうふうにも人手のリソースとかスケールっていうのはできるんですけど、
こういうそのデータベースを維持運用してそのコスト帯域を測ったりとか、
ビジネス要件を満たし続けるためにアップデートし続けるとかっていうのは本当にデータベースに詳しかったり、
データの保守性とか運用に詳しい結構トップエリートな技術者を張り付ける必要があって、
そういう人手を一つのプロジェクトとかに抱え続けるのはなかなか重たいところがあったので、
これはかなり組織的に動きやすくなったという意味で嬉しいアップデートだったなということですね。
なるほど。
はい。絶対分かったような分かんないような。
まあまあざっくりはクラウドの世界でリリエーショナルなデータベース、
決まった列配列のような従来のデータベースと言われるようなものが非常に簡単に扱えるようになったので、
今までそういったデータベースは古い古いと言われて、
それはレガシーなやり方だから新しい手法にするんだと言われる、
ノーSQLと言われるような別のデータベース構造なものっていうのが出始めて、
そっちが人気を博してたんですが、これの登場でまた揺り戻しがあるかもというような、
そういう変化点だというふうに思ってもらったら大丈夫です。
なるほど。ちょっと余談になりますけど、ノーSQLはどうなんですか?
ノーSQLは今言ったSQLが運用が大変すぎてやってられないからって言って出てきたもので、
決めておくものを限定しておくデータベースです。
例えばExcelを想像してもらったらいいんですけど、
A列はナンバーを入れて、B列には人の名前を入れますと。
このナンバーと人の名前っていうのはかなり固定的なのでいいんだけど、
その後のC列、D列、E列にはEメールだったり住所だったり性別だったりみたいなそういうメタ情報が入ってくるとすると、
ユーザーの登録状況とかその人から得られてる情報次第によってはその情報があったりなかったりするということが起きるわけですけれども、
それを許容して、ナンバーと名前さえあればもうデータベースのレコードとして管理しちゃっていいよねっていう、
そういう考え方のものがノーSQLです。
逆にそれってSQLってないとダメなの?
SQLは全部ないといけない。
確かにそれはデータを作りこむのがすごく大変ですね。
でもマトリックスになってるから高速な応答が取れますよとかそういう利点があるという話?
そうそう高速だし、いろんなデータを結合できるし、上下関係とか依存関係を作れる。
例えばさっきの人のやつで言うと、
Aさんがショッピングカートみたいなのを想像すると、
Aさんが来ました。Aさんっていうのはこの商品とこの商品とこの商品を持って買おうとしてますみたいなデータが欲しいとなったときに、
商品のデータベースのテーブルとその買おうとしている人の情報というのを組み合わせて、
ショッピングカートデータっていうのが作れるわけじゃないですか。
なんですけど、このときに商品というものはもう決まってるし、
人っていうのも購入ユーザーとして決まりきっているので、
このデータベースをうまくくっつけてショッピングカートデータを作りたいってなるわけですが、
さっきのIDと名前しかわかりませんとかにしてると、
それが商品の場合コストが入っているか入っているかわかりませんみたいなテーブルからくっつけようとすると非常に困っちゃうわけですよねシステムとしては。
なのでコストとか確実にいろんなものが入ってレシートを作ったりとか、
そういうことに困らないシステムにしておきたいってなると、
いろんなデータが確実に入っている状態っていうのを維持し続けなきゃいけないわけで、
それは逆に必ず列が決まってて抜け漏れがないということを保証してくれているデータベースを使う方が楽だし早いみたいなことが起きる。
まあわかりますけど、現実で運用するのはなかなか大変ですねっていうのはわかるなという聞いてて思う話ですね。
この辺のバランスがね難しい。
巨大なデータベースほど確かに完全性がないとやってられんわって思いつつ、
それを打ち込むにもなれっていう感じもするので、なかなかですね。
だからそれで管理してるシステムで、いやそうか消費税がちょっといいといいんと持ち帰りで変わるのか、
じゃあレコードに10パート8パートつけないといけないなって言われた瞬間に阿部教官になって、
あの時誰?ITの人たちがふざけんなって騒げんでたのはそういう関係ですね。
なるほどね。
足せばいいってもんちゃうねんぞっていうやつです。
そうですね。
はい、なるほどよくわかりました。
じゃあデータベースの話は以上で、次の話に行きます。
これもちょっと正確に伝えきれないし、私の理解もまだ浅いかもしれないんですけれども、
AppleからThe illusion of thinking, understanding the strengths and limitations of reasoning models via the lens of problem complexityっていう論文が出ました。
この論文が結構面白いことを言っているので、ちょっとそれの紹介をしたいなと思います。
はい、ちょっとスライド変えてもらって。
あれ?変わってないかな?
変わってなくない?
変わってるわ。
はい。
中身は英語なので、もう日本語でかいつまんでいきます。
結論から言うと、最近の言語モデルってそんなに良い手法になってないよねっていうことを言ってます。
どういう話かというとですね、
今、CCIのモデルとして提供されているものには大きく2つあります。
1つがLLMと言われるものと、もう1つがLRMと言われているものの2つです。
この後者のLRMというのは、従来のLLMがワンショットでユーザーの言っていることに対してこうじゃないかって回答するのに対し、
LRM後者の方はそのワンショットで考えるんじゃなくて、自分でステップ論を作ってですね、こういうことが考えられるんじゃないか、ああいうことが考えられるんじゃないかっていう課題提起を自分の中でして、
何段階か深掘りして最終的なまとめを返すというようなものになっています。
この2つ目の手法というのが最近はモダンになってきていて、オーブンAI社から出してきている最新モデル、O1とかO3とかO4といったような、そういうモデルのシリーズはこのLRMという手法になっていますし、
先日紹介したアンソロピック社から出たクロードモデルもこのLRMとして動作するモードが搭載されていたりします。
もちろんGoogleのジェミニでもこういったモデルが出てきています。
これのモデルが登場した背景には従来のLRMでは複雑な問題に答えきれないと、いわゆるステップバイステップで考えなきゃいけないような問題についてはワンショットで答えさせるのは難しいだろうということがあって、
より人間に近い回答を引き出そうと思ったら、人間が行うような何段階かタスクを分割したりとかいうロジックを考えさせるような振る舞いをさせて、
AIの性能をより高め、いわゆるAI、ジェネリックなAIにしていくんだというような取り組みがあって、このLRMというのが流行っていました。
実際各社、AIモデルベンダーが出してくるベンチマークのスコアリングを見ていても、ワンショットのものよりはるかに高い精度が出るというような結果になっていて、
このLRMが次世代のAIモデルであるという風潮がありました。
そういった中で結構いろんなところで言われだしているのが、実際に使うとそうでもなくねというようなことだったりとか、
ハルシネーション、いわゆるSAIが嘘を勝手に答えるみたいなのが増えていたりして、
これって本当にLRMって賢くなっているんだろうかという疑念みたいなものが一部ありました。
そういった中でApple社が実際に確かめてみようということで取り組んだ結果が論文として出ているようなものになっています。
何をやったかというと、いわゆる数学的な問題とかっていうのは、ある種学習データに含まれてしまっていたりもして、
答えられること自体がAIのモデルの能力によって答えられているわけではなくて、
学習データとテストデータが一緒だから答えられているという可能性があるよねということで、ベンチマークの手法をまず見直しました。
Appleとしてはそういった学習データに使われる予知のない問題の作り方、
ここはもう詳細がちょっと数学的すぎるので割愛しますけれども、
その低複雑性とか中複雑性、高複雑性を自由にコントロールできるテストケースを作ることに成功しました。
そのテストケースに応じて実際にLRMを評価してみると、標準のモデル、一発で回答するというモデルは低複雑性、簡単な問題に対して得意です。
その次の中複雑性、ちょっと複雑になって少しステップ的に考えなきゃいけないもの、これはLRMが得意です。
ただ、それよりさらに複雑化した高複雑性と言われるような難題に対してはLRMでも答えられないということが分かってきました。
この答えられないというレベルが、ワンショットで回答するLLMと同程度に答えられないので、ほぼ答えられない、まともに対応できないというような結論になっていて、
LRMを賢くしていくことが、より複雑な問題に取り組めるような結果にはならなかったということで、この手法の限界点というのが見えてきましたねというのが結論になっています。
一部予想していたのと合致したのかなというのはありますけど、完全に上位互換ではなかったという話ですね。
こっちが長所がある分、強みがある部分もあり、弱みがある部分もあり。
なんだけど、期待されていたこのステップバイステップによって、無限の能力を得られる、究極のAIが作られるというわけではなさそうという話が結局分かってしまったということですね。
なかなか難しいなと思いつつ、こういう研究がちゃんと進むのはいいところかなというところがありますね。
会議的で研究してみて、答えさせる複雑性を任意に制御できる問題を作るというのもなかなか難しい話だと思いますけど。
それで正しく検証することができれば今後模様が効くでしょうし、現状はうまくいくでしょうし、
これができたから次これを指標にして、これがうまくいくでしょうというのを見つけられることができれば、今度また次の次世代のAIというのができる気がするので、
良いのかなと思いますけど、もうAGIAまであと何年みたいな話を言っているところに対してはちょっと冷水を浴びせられている感じがしますね。
そうですね。この論文に対してはちょっと政治的な要素もあるかなと思っていて、
Apple Intelligenceと呼んでいる方のAIは現状あまり成功ができていないし、
今年のApple Intelligenceのアップデートというのもちょっと見送られて、来年持ち越しみたいな状態になっている中で、こういったものが出てくるというのは、
ちょっと遅れている側として全体にブレーキをかけさせるような投稿にも見えるので、ちょっと政治的な匂いも感じるかなと思うのと、
もう一つが、これは結果論なのでしょうがないし、そういう世界だよねというのはあるんですが、
オープンAI社は結構早くからこのLRMの方にシフトしていて、標準モデルであるLLMの方のアップデートというのがあまり進んでいない状態なんですね。
先日アンソロピックに対する対抗も出てきていないという話をしましたけれども、
そういったところから見るに、オープンAI社の中でも多分この事実というのはおそらく既に見えてきているからこそ、
今また別の手法を考えているところで沈黙を保っているのかなという感じはするので、
遅かれ早かれ誰かはこれを公開したんだろうなという感じはしますかね。
なるほど。みんな分かってたと言えば分かってた?
で、アップルが一応負け込んでいるから、自社の製品を出しているんだったらこれは出さなかっただろうっていう。
そんな気はします。
確かにそれはそうかも。
なので、AIをただ扱うだけの我々からすると非常にありがたい論文でありますが、
モデルベンダーはみんなそうだよなーって言ってそうな感じはしました。
なるほどね。確かに。
結構私たちにとっては重要な示唆だと思うので参考にしてください。
はい。
次どうぞ。
次、iSpace社の話ですね。
iSpace社のミッション2
これは公式のサイトのプレスになりまして、iSpaceミッション2に関するご報告となっています。
株式会社iSpaceはレジリエンスランダーによる民間企業として、
日本初、アジア初の月面着陸を本日予定しておりましたが、
6月6日午後8時時点においてランダーとの通信の回復を見込まれず、
月面着陸を確認するミッション2マイルストーンサクセス9の完了が困難と判断するとともに、
ミッション2の終了を判断したことをお知らせいたします。
ということで、たびたび取り上げていました。
iSpace社のレジリエンスのランダー月着陸戦、民間企業初で注目していたのですが、
ちょっと失敗してしまいましたよということになります。
で、なんで失敗したかなんですけども、ちょっと今現状解析中というのが正しい話なんですけども、
テレメトリを見る限り、レーザーレンジファインダー、月面との距離を測距するものが正しい値が取れていなかったっぽいという話。
また、どちらが先か分からないですけども、月面着陸に必要な速度まで十分に減速ができていなかったということで、
月面がどこにあるのか分からなかったのか、予想外に減速できなかったのかが分からないんですけども、
結果として早い速度で月面にぶつかって壊れてしまったのではないかということが言われています。
アイスペーションとしては、現時点までの情報を解析して今後に捧げていきますというプレスとなっておりますというところで、
失敗の原因
今回は失敗してしまいましたけど、次回以降も頑張ってほしいなと思いつつ、
2回連続失敗だと今後の事業継続性はどうなのかなとちょっと心配する次第ではありますというところです。
いや、大変残念だなというのがありますが、一番気になるのが、月面との距離測定にミスったかもということがすごく気がかりで、
前回もそういった事情で減速しきれなくてっていう話だったような気がしているんですが、ミッション1の時ってどうでしたっけ?
記憶が正しければちょっとごっちゃになってるかもしれないですけど、
即興はミスってはいなかったんだけど、地面がデコボコしていてうまく着陸できなかった、だったと記憶していますけど、違ったかな?
センサーのデータとソフトウェアの予測とですごく乖離があって、
そっかそっか、両方か。
2023年の記事を今補強してますけど、測定値が急に変化したのは、
当然さっき言ってた通り、月の表面のクレーターがすごく出っ張ってて、そこを通り過ぎた瞬間の即興でバグって、
うまく距離を見積もれなかった?早くから減速しすぎた?でしたっけ?
そうだったような気がします。
地面が平坦だったらうまくいったけど、地面がクレーターに足がかかってしまったみたいな感じ?
結果的に減速した後にまだ高さがある状態になって推進材が足りなくなったみたいな。
微調整モードで頑張って下げようと思ったけど下がらなかったみたいな感じ。
今回も月面との距離の即興周りでの問題なのかなというふうには見えていて、
そこが一番難しいというのは重々承知の上ですけれども、
投資家というかそういう外部の人からすると類似の問題でトラブったように見える報告にはなってしまっているので、
ちょっとその点が今おっしゃった通り事業系属性のところで非常に気がかりかなとは思いますね。
今後への期待
そうですね。達成度でいうと前回と同じとなっているので。
そうですね。達成見立つ理由も類似であるっていう。
たぶん素人目線からそれと同じって解釈されても仕方がないもの。
その点が辛いなと思っていて、たぶん技術的には全然別のフェーズと別の理由だと思うんですけど。
なかなか苦しいなと思って聞いてました。
という感じですので。
まあちょっと今後どうやっていくかはあると思いますけど、
頑張っていてほしいなと思うぐらいですね、今回は。
そうだね。懐かしいな。
次の計画とかそういうのも込み込みでまだまだこれからの発表だと思うんで、
ちょっとこの後の発表を様子見しましょうって感じですね。
はい。
では最後かな。
これみんなのらしサイトさんというところから引っ張ってきたんですけども。
果樹受粉を効率化。静電粉技式の機械26年販売へというタイトルの記事になります。
静岡県農林技術研究所と県果樹研究センター農業機械開発メーカーの三沢が
受粉作業の効率化・省力化を目的に開発を進めてきた静電粉圧式受粉機が
2025年に限定発売、26年に正式発売される。
これに先立つ24年10月中旬には果樹研究センターが説明会を開いた。
生産者や県内自営の担当者ら約80人が参加したと。
梨とキウイ、フルーツなどの果樹では安定した着火のために人工受粉が欠かせない。
輸入花粉を使うケースも多いが、梨は主な輸入先の中国で、これ火傷病でいいのかな。
火傷病が広がり23年8月から輸入停止となっている。
キウイ、フルーツ、花粉も病害の影響で輸入品の価格が高騰する。
花粉を花に向けて飛ばすときに、センターの電極で花粉を耐電させて目しべへの付着率を上げる仕組み。
4月に岩田市の梨農家で耕水を対象に行った調査では、
花粉使用量、作業量ともに約80%削減できた。
同期を捜査した生産者は軽くで捜査は荒く、興味があり発売を心待ちにしてきたと話します。
実は25年の限定発売は既に販売先が決まっていたし、現在26年の購入希望者を募集しているということになりまして。
最近、樹粉がやっぱり難しいみたいなのが昔から聞いてて、三菱が減少しててなかなか大変みたいな話とかもあったりしたんですけども。
ちょっと私が理解が悪くないので、梨とかキウイフルーツが三菱を売買するのかどうかちょっと分かってないんですけども。
今まで結構単純に風圧でワーッと巻き散らすみたいなことをやってたりしてたみたいですね。
その風圧で巻き散らすんですけども、やっぱりそうするとメシベにきちっと当たるものが少ないので大量に巻き散らさないといけない。
そうするとコストもかかるし、作業も大変みたいなところがあるというところだったらしいですね。
なんですけど、今回こういう静電風圧式で耐電させることでメシベにいい感じにくっつくというところができるようになったらしくて。
写真を見るだけで本当にハンディの掃除機の条件が分離したみたいな感じ。
持ち運びもそんなに大変そうではないしっていう感じで、これで効率的に自粉できるようになればいいのかなというところでの紹介です。
めちゃくちゃいいなと思っていろいろ調べてみたんですけど、
企画自体は2020年くらいに農林水産省が公式ページというか農林水産省のページにこういった装置についての開発案というのが掲載されているみたいな感じで、
今回実際の実用に向けて販売まで来ているというようなそんな感じに見えます。
写真にもあって面白いんですけど、絵の長さが1mくらいしかないんで、ちょっと今までより交渉作業としては大変になるのかなというのもあるんですが、
アームバンドとかアース線が作業者に必須になるっぽいんですよね。
バチッとなるときに地面に放電しなきゃいけないってことらしいんですけれども、
この辺がリンゴとか果樹に対しての交渉作業との相性性とかがちょっと気になるなと思って聞いてました。
ノズルが短くアースが必要で交渉作業ってどうやるんだろうみたいなところがまだちゃんとわかってない感じです。
ちょっと閉じちゃったな、閉じちゃった論文に書いてあったんですけど、
確かに設置が重要なので、気立つなどでの作業は不可ということが書いてありました。
ただ、本当に高いところにある位置は結構大変だなという感じはするんですけども、
それこそ静電気が帯電しているので、
花の直近まで持っていく必要はそんなにない。
花のまとまりに向かってバーッと巻けば、ある程度効果はあるということが書かれてましたので、
逆に長すぎても重くなって大変とかもあったりすると思うので、そこを込め込めでこの長さになっているのかなとは思いますね。
そうですね、すごく利便性は良さそうなんですけど、
働き方はちょっと変えた運用をしないと逆に疲れるかもなーみたいな大変さが増えちゃうかもなーとは思ってたので、
上手く今回の販売とか現場での利用促進の中で良い感じのやり方を見つけてもらえたらなーとは思ってて、
従来の、同じ三つ技の前商品?
うん。
ラブタッチっていう商品らしいんですけど、
はい。
結構ノズルが長めで先が軽くて、
さっき言った掃除機の先の部分がブラシみたいになってるんですよね。
うん。
で、ブラシにまとわりつくのを前提で花粉が、大量にまとわりつくのを前提でそのブラシを各花にポンポンポンポン当てていくみたいな。
そんな感じでもう花に急接近させるの大前提みたいな感じのやつの後継機なんで、
似たような使い方をすると逆に良いところをなくしちゃいそうだから、
上手いことその辺を使い分けて運用されるといいなーと思ってます。
そうですね。
どちらかっていうと、これはあれですね、
ホコリ叩きみたいな感じ。
そうっすね。
そう、感じなんですけども、
そうですね。
で、風が強い時はこっちの方がいいみたいなことが書かれてありましたね。
風が強いと流れちゃう。
ただなんか見る限りなんで、先っぽ乾燥する形なんで、逆に言うと根元は一緒みたいな感じらしいですね。
あーなるほどね。
立馬さんのシリーズを改造して静電気対応にしたみたいな感じなんで、
本体買っておけばどちらでも使い換えできるのかな?みたいな感じがありましたね。
そうですね。確かに別売りっぽいです。
本体が10万円で、音声電気のやつが8万円くらいみたいです。
なので、全然使い分ければ良いのかなっていうのもありますし。
なるほどね。
そうかそうか。だから置き換わるものというよりは使い分けというか、
だからさっき言った交渉作業とかも使い分けの中でここにはいける、いけないというのが見つかって。
あれば良いかなと思いますし。
作業性が上がれば良いことですね。
ですしね。やっぱり静電気である程度適当にやっても上手くいくし、
作業量、花粉散布量を減らせるとかは結構大きいと思うので。
やっぱりコストがかかる部分だと思うので。
だいぶ旗から見て手での話なんですけど、良いのかなという感じはありましたね。
良いですね。こういう装置系だと静電気除去ばっかり見るけど、
静電気はあえて付与する装置って見るのあんまり機会がないんで、結構技術者的には面白いですね。
まあ、こうしようだと除去ばっかり気にするけど。
そうね。あえて付ける装置ってあんまり無くない?
なんかヘパフィルターとかって確か静電気で付着してるんじゃなかったっけ?空気清浄機とかの。
ああ、なるほどね。だったら気がするけどなと思うけど。
自分で言って思ったけど、フィルムの点号とかでも静電気付着させてから付けるからな。
失礼。意外とあったわ。
個人的に注目ポイントとしては、これが三橋の代表になるのかどうか分からないんですけど、
今まで虫に依存してて、この虫がいなくなったらもう終わしていいなみたいなところが、もしかしたら改善できるかもしれないので。
そうやっていけるといいなと思いますね。
そのままで虫の方も何とかしたいけどね。
まあ何とかできればいいけど。
できない可能性もあるから。
海の海藻がいなくなるやつとかと一緒で、人間の努力で何とかならない部分もあったりすると思うので。
そうですね。
まあ虫を復活させるのは必要なんですけど、こういうバックアップ案があってもいいのかなというところですね。
はい。じゃあいいと思います。
こんなとこですかね。
はい、じゃあ以上になります。
はいお疲れさんでーす。
お疲れ様です。
