スピーカー 1
スピーカー 2
{openStarringSelector = false;})"
wire:loading.class.remove="cursor-pointer"
wire:loading.class="cursor-wait"
aria-label="出演者を紐付ける">
ノオト・ブク太郎
{openStarringSelector = false;})"
wire:loading.class.remove="cursor-pointer"
wire:loading.class="cursor-wait"
aria-label="出演者を紐付ける">
ノオト・ブク子
スピーカー 1
それがコパイロットプラス pc における npu を使った画像生成のローカル稼働の話でして
2026年7月のイメージクリエーション ai コンポーネントに関するレポートですねはいそれです
スピーカー 2
コーパイロットプラス pc に搭載されている npu ニューラルプロセッシングユニットですね これを単独で使ってステーブルディフュージョン xl みたいな
スピーカー 1
重い画像生成 ai を約1秒で実行できるようになったっていういやちょっと待ってください これって本当にすごいことで少し前まで高画質な画像を ai で作ろうと思ったら
クラウドの向こう側にある数百万とかする gpu サーバーにリクエストを投げて プログレスバーを眺めながら数十秒待つのが当たり前だったじゃないですか
スピーカー 1
a そうでしたねそれが手元のノート pc で しかも1秒で終わるってこれ本当に実用的なんですか
なんかハードウェアメーカーのコーパイロットプラス pc を売るための客寄せパンダなんじゃないかってちょっと疑っちゃうんですけど
スピーカー 2
まあ疑うのも無理はないですよねでもこれ アーキテクチャーの根本的な変化を示しているんですよ
根本的な変化はいあの cpu が汎用的な計算を逐次処理して gpu が並列処理でグラフィックを描くように
スピーカー 1
npu っていうのは ai の基盤となる行列演算に特化した専用回路なんです 行列演算に特化している
スピーカー 2
つまり ai のための専用の脳みそみたいなものですかねそういうことです もちろん cpu や gpuでも ai は動かせるんですけど
消費電力が大きすぎるんですよね ノート pc のバッテリーなんてあっという間になくなっちゃいますし
スピーカー 1
ファンも爆音で回りますああ確かに重い処理させると pc が飛んでいくんじゃないかって くらいファンが回りますよね
スピーカー 2
ええでも npu を使うと数ワットっていうわずかな電力で瞬時に推論を完了できるんです これが1秒っていう速度の裏にある物理的なメカニズムなんですよ
スピーカー 1
なるほど電力効率を極限まで最適化したからこその速度なんですねその通りです でもステーブルディフュージョン xl みたいなモデルってデータサイズだけでも数ギガバイトありますよね
スピーカー 2
それを windows が最初から全部抱え込んでいるとしたら os の容量がとんでもないことになりませんか 鋭いですねそこでマイクロソフトが採用したのが
スピーカー 1
エンシュアレディアシンクという api を通じたオンデマンドなモデル提供の仕組みなんです エンシュアレディアシンク非同期で準備を確実にするみたいな名前ですね
スピーカー 2
a これ os のインストール直後には巨大な ai モデルは入ってないんです あ入ってないんですかはいサードパーティーのアプリが画像生成を行いたい
てこの api を呼び出した瞬間に初めて windows アップデートのインフラを経由して バックグラウンドで必要な ai モデルがダウンロードされる仕様になってるんですよ
スピーカー 1
面白いですねつまり普段は pc のストレージ容量を圧迫しないけど アプリ側が要求した時だけ os が裏口からこっそり必要な道具箱を取り寄せてくれるような
スピーカー 2
まさにそんなイメージですこれならユーザーは11 ai モデルのバージョン管理とか どこにダウンロードするかとかを気にしなくていいじゃないですか
スピーカー 1
それは便利ですね なんか pc の中に普段は眠っている専属のイラストレーターがいてアプリが絵を書いてって電話かけ
スピーカー 2
た時だけ必要な道具を取り寄せて1秒で仕事してくれるみたいな その例えすごくわかりやすいです
スピーカー 1
でさらに重要なのがこの windows ai api が抽象化レイヤーとして機能しているっていう点なんですよ 抽象化レイヤーっていうのは開発者目線での話ですか
スピーカー 2
そうですこれまでアプリ開発者ってインテルのプロセッサーならオープン va 内容 amd なら rocm
クワルコムならスナップドラゴンニューラルプロセッシング sdk っていうふうに ハードウェアごとに違う命令を書かなきゃいけなかったんです
スピーカー 2
うわぁそれはめんどくさいですね でもこの api を通せば os がハードウェアの違いを全部吸収してくれるんです
スピーカー 1
要件を満たす npu さえ搭載していればどのメーカーの pc でも同じように動かせる つまり開発者からすれば os に対してシンプルに a をかけて命令するだけで後は
windows が勝手にそのハードウェアに最適な処理をしてくれるわけですか その通りですこれは間違いなく
スピーカー 1
ローカル ai 対応アプリが一気に爆発的に増える起爆剤になりますよ 確かにクラウドの api 利用量もかからないし
スピーカー 2
プライベートな写真とか機密データを外部のサーバーに送らなくてもいいわけですからね そうなんですよ
スピーカー 1
ローカル処理のメリットが完全にクラウドを凌駕し始めてるんです セキュリティやプライバシーの観点からも手元で完結するっていうのは安心ですよね
スピーカー 2
このローカルへの回帰っていうのは必然の流れだと思います そしてそのセキュリティっていう文脈で言うと私たちが日常的にクラウドへの入り口として
スピーカー 2
使っているソフトウェア つまり web ブラウザーの世界でも今劇的な地下圏道が起きてるんですよ
スピーカー 1
ああマイクロソフトエッジのバージョン152のリリースですね この記事を読んで私が一番驚いたのは新機能の内容そのものよりもその開発スピード
なんですよ エッジのメジャーアップデートの感覚がこれまでの4週間から2週間に短縮されたって書いて
スピーカー 2
あって そうですね半分になりました
スピーカー 1
2週間ごとに os のコアに匹敵するような巨大なソフトウェアのメジャーバージョンを更新するって 開発体制としてちょっと狂ってませんか
スピーカー 2
まあ狂気的に見えるかもしれませんが今のブラウザが直面している脅威を考えれば これは必然的な防衛策なんですよ
必然的な防衛策 今回のアップデートではエッジのベースとなっているクロミウムワンエンジンの脆弱性が
スピーカー 1
なんと327件も修正されているんです 327件そんなにあったんですか
スピーカー 2
さらにエッジ独自の脆弱性も7件修正されていますからね ちなみに強豪のファイアーフォックスでも154.0.1で保存されたパスワードにアクセスできちゃうっていう
致命的な問題が修正されたばかりですし
スピーカー 1
怖いですね私たちが毎日平気な顔してブラウザを使っている裏ではそれだけの セキュリティホールが絶えず見つかっていると
そうなんです でもなぜ4週間じゃダメだったんでしょうか
スピーカー 2
それをあえて20日に縮める必要があった理由って何なんですか 最大の理由はゼロデイ攻撃のリスクを最小化するためです
脆弱性が発見されてからパッチが開発されて 世界中のユーザーの端末に適応されるまでに空白の期間が存在するんですよ
ウィンドウオブエクスポージャーってやつですね 攻撃者はまさにこの期間を狙ってくるんです
かつては4週間というサイクルでも十分に早いとされていましたけど 今はサイバー攻撃の自動化とか高度化がとんでもないスピードで進んでいるので
スピーカー 1
4週間はもう長すぎるんです なるほど つまり2週間サイクルへの短縮っていうのはこの脅威のウィンドウを物理的に半分に切り詰めるっていうすごくアグレッシブな戦略なんですね
スピーカー 2
その通りです 攻撃者が悪立ち回りできる時間を単純計算で半分に奪ったわけですから
スピーカー 1
それはすごい しかもこの記事によればブラウザ本体だけじゃなくて
WebView2ランタイムっていうものもこの2週間サイクルに追随するって書いてありました これリスナーの皆さんにも結構影響が大きい部分ですよね
スピーカー 2
非常に大きいです WebView2っていうのは簡単に言ってしまうと 他のアプリの中にウェブコンテンツを表示するための目に見えないブラウザエンジンなんですよ
スピーカー 1
目に見えないブラウザ?
スピーカー 2
今私たちがデスクトップで使っているアプリ 例えばスポティファイとかマイクロソフトチームスとかそういったアプリの多くは
実はネイティブアプリの顔をかぶったウェブアプリなんです
スピーカー 1
中身はウェブページを読み込んでるだけみたいな
スピーカー 2
そうです その裏側で画面を強化しているのがWebView2なんです
スピーカー 1
ってことはエッジのブラウザとしてのセキュリティが2週間ごとに強化されるのと同時に
裏側でWebView2を使っているありとあらゆるデスクトップアプリのエンジンも
自動的に2週間ごとにパッチが当たるようになるってことですか?
スピーカー 2
まさにそういうことです エコシステム全体を丸ごと強固にする仕組みなんですよ
スピーカー 1
へー ブラウザってもはや単なるウェブサイトを見る窓じゃなくて
OSの俺で動くもう一つのOSみたいな役割を担ってるんですね
ええ だからこそユーザーを守るための機能も よりシステムレベルで介入するようになってきてるんです
スピーカー 1
なるほど でもそうやって防壁を高くする一方で
エッジはエコシステムの壁を豪快に壊してきてもいるんですよね
スピーカー 2
本当に言いますと?
スピーカー 1
アドレスドアの鍵アイコンからの視覚情報管理が 強化されたっていうニュースの中で
さらっとAppleアカウントでのサインインに 対応したって書かれてたんですよ
スピーカー 2
ああ なるほど
これどういうことですか?
スピーカー 1
マイクロソフトが自社のブラウザで 最大のライバルであるAppleのIDを使えるようにした
なんかもう白旗を挙げたようにすら見えちゃうんですが
スピーカー 2
いや これは白旗ではなくて 非常に高度な戦略的判断だと思いますよ
これを理解するには アイデンティティフェデレーション
つまりID連携という概念を知る必要があるんです
スピーカー 1
ID連携
スピーカー 2
ええ 今って消費者は複数のデバイスをまたいで 生活してるじゃないですか
スマホはiPhoneを使いながら 仕事ではWindows PCを使うっていう人は無数にいますよね
スピーカー 1
確かに 私もまさにそうです
スマホはiPhoneで デスクトップはWindowsを使ってます
スピーカー 2
もしそこでマイクロソフトがWindowsを使うなら
すべてマイクロソフトアカウントに統一しろって 強制したとしたらどうなります?
スピーカー 1
うーん パスワードの管理とか面倒くさすぎますね
スピーカー 2
そう ユーザーにとって それはものすごく大きな摩擦 フリクションになるんです
新規にアカウントを作ってパスワードを管理し直すなんて 面倒なこと誰もやりたくない
スピーカー 1
間違いないです
スピーカー 2
結果として ユーザーは最初からWindowsに インストールされているエッジを下げて
すでにパスワードが同期されている Google Chromeをダウンロードしちゃうでしょうね
スピーカー 1
ああ なるほど
ユーザーを自社のアカウント経済圏に 無理やり囲い込もうとすると
スピーカー 1
逆にブラウザのシェア自体を あっさり奪われてしまうと
スピーカー 2
そういうことです
だからAppleアカウントでの ログインを許容してでも
まずはエッジを使うという行動のハードルを 限界まで下げたわけです
スピーカー 1
はあ したたかですね
スピーカー 2
プラットフォームを囲い込むんじゃなくて ユーザーの利便性を最優先して
他社のアイデンティティ基盤であっても シームレスに統合していく
これが今のトレンドなんです
スピーカー 1
ユーザーにとっての摩擦を いかになくすかなんですね
スピーカー 2
ええ これはあまり使われていなかった古い機能
例えばドロップ機能とか 動画のリアルタイム翻訳なんかを
今回のアップデートで容赦なく切り捨てた 判断とも根っこは同じなんです
ユーザーにとって今何が最もフリクションが 少ないかを基準にして
2週間というものすごい高速サイクルで ソフトウェアの形を変え続けているんですよ
ソフトウェアが人間の思考のフリクションを なくすために進化している
スピーカー 1
すごくしっくりきます
スピーカー 1
その文脈で言うと次のトピックは まさにその究極形かもしれませんね
なんでしょう
スピーカー 1
ソフトウェアのサポート
つまりヘルプとかマニュアルの 新しい形についてです
スピーカー 2
あ 斎藤企画の秀丸エディターが 公式ヘルプをAIチャット化したっていう事例ですね
スピーカー 1
はい 秀丸エディターといえば
Windows黎明期から存在する 言わずと知れた超高機能テキストエディターですよね
スピーカー 2
ええ 愛用者も多いローソフトです
スピーカー 1
マクロ言語まで備えていて 本当に何でもできる分
その公式マニュアルって膨大じゃないですか
初心者にはどこに何が書いているのか 探し出すのがひと苦労で
スピーカー 1
確かにマニュアルの迷宮に迷い込む 初心者は少なくないと思います
そこで彼らが導入したのが
Googleのジェミニノートブックを 活用したAIヘルプサイトなんですよ
昔はNotebookLMMって 呼ばれてたやつですね
スピーカー 2
はいはい
スピーカー 1
これがすごくて文字サイズを 大きくするには?って質問すると
的確な操作手順を パッと教えてくれるんです
スピーカー 2
非常にスマートなアプローチですね
これの特技室引き点は 単にChatGPTを導入しました
というレベルじゃなくて
ジェミニノートブックの アーキテクチャを活用して
特定のドキュメント群のみを 参照させているというところなんですよ
スピーカー 1
そうそこが味噌ですよね
リスナーのあなたも
えっなんでわざわざ 秀丸専用のAIを作るの?
スピーカー 1
手元のスマホでChatGPTに聞けば いいじゃんって思うかもしれません
でも普通の生成AIに 専門的なソフトウェアの操作を聞くと
平気で嘘をつくんですよね
スピーカー 2
そうなんですよ
それがいわゆるハルシネーション 幻覚って呼ばれる問題です
ハルシネーション
スピーカー 2
ええ
GPT-4みたいな 汎用的な大規模言語モデルって
インターネット上の膨大なテキストを 学習してはいるんですけど
あれは知識のデータベースじゃないんです
単に確率的に自然な言葉を つなるエンジンに過ぎないんですよ
言葉の確率ゲームをしているだけだと
スピーカー 2
はい だからひで丸のちょっとマイナーな設定について 聞かれたりすると
VSコードとか桜エディターの操作方法を 勝手に混同したり
全く存在しないメニュー画面をデッチ上げて 自信満々に答えたりする危険性がすごく高いんです
スピーカー 1
存在しないボタンを一生懸命探させるなんて ユーザーサポートとしては最悪の体験ですよね
スピーカー 2
ええ だからこそこのひで丸のAIヘルプは
RAGという仕組みを採用しているんです
スピーカー 1
RAG これ最近よく聞きますけど 改めてどういうものか教えてもらえますか
はい RAGはRetrieval Augmented Generationの略で 日本語だと検索拡張生成と呼ばれます
スピーカー 1
検索して拡張して生成する
スピーカー 2
そうです メカニズムを簡単に説明すると まずひで丸の膨大な公式マニュアル
エディタ本体とかファイラー メール マクロ言語なんかのテキストを全部
AIが理解できるベクトルデータに変換して データベース化しておくんです
スピーカー 1
ふんふん 準備をしておくと
スピーカー 2
そしてユーザーが質問を入力すると AIはまずその質問の意図に近いマニュアルの該当箇所を
検索・リトリーバルします
スピーカー 1
そこで検索が来るわけですね
ええ で検索でヒットした公式のテキストだけを コンテキストとして読み込んで
スピーカー 2
それをベースにして回答を生成 ジェネレーションするんです
スピーカー 1
なるほど 前半で私が絶対に嘘をつかない 完璧な図書館司書って言ったのは
まさにこのRAGのことなんです
スピーカー 2
いい例えですよね
スピーカー 1
この司書村は世間の噂話 つまりネット上の深くな学習データには 一切耳を貸さないんですよ
ユーザーから質問されたら必ず自分の手元にある ひで丸公式マニュアルっていう辞書だけを引いて
そこに書かれている事実だけで答えを 組み立ててくれる
スピーカー 2
その結果 回答の正確性が 飛躍的に担保されるわけです
ソフトウェア業界において レガシーなシステムの膨大なドキュメントをどう維持して
どうやってユーザーに読ませるかっていうのは 本当に長年の課題だったんですよね
スピーカー 1
古いマニュアルを現代風のUIに作り直すなんて ものすごいコストがかかりますからね
スピーカー 2
そうなんです でもRAGを使えば 既存のテキスト資産をそのまま
AIの知識ベースとして放り込むだけで 自然言語で対話できる
最高峰のユーザーサポート窓口が 完成しちゃうんです
スピーカー 1
ユーザーからすれば分厚いマニュアルの 目次とにらめっこする必要がなくなるし
開発者もマニュアルのレイアウト変更に 頭を悩ませる必要がなくなる
古いソフトウェア資産と最新のAIが見事に融合した 非常に美しい活用事例ですよね
全く同感です
スピーカー 1
さて ここまで私たちはタスクバーの最適さとか 1秒のAI画像生成
2週間のブラウザー更新 そしてRAGを使った瞬時の問題解決と
いかに人間の目的を最短距離で達成するかっていう 効率化と生産性の拡張みたいな
ソフトウェアの話をしてきました
スピーカー 2
はい 現代のソフトウェア開発の異常命題は いかにユーザーの時間を節約するかですからね
そうですよね でも次に紹介するウェブサービスは そのベクトルが全く逆なんです
効率化の対極にあるような すごくユニークなアプローチを取っているサービスでして
スピーカー 2
ほう
スピーカー 1
止まりぼきっていうサービスなんですが ご存知ですか?
ああ 世界中のライブカメラを地図上に プロットして集約したサービスですよね
スピーカー 2
確か現在 1200カ所以上のカメラが登録されているとか
スピーカー 1
そうなんです ただ世界地図にピンが刺さってるだけなら 普通のキュレーションサイトなんですけど
このサービスの設計思想を決定づけているのが 画面の真ん中にある次へっていうたった一つのボタンなんですよ
スピーカー 2
次へですか?
スピーカー 1
はい このボタンを押すと 今見ているのとは全く別の 世界中のどこかのライブカメラにランダムで飛ばされるんです
ザッピング機能ですね
スピーカー 2
なるほど
スピーカー 1
これがですね 驚くほど時間を溶かしてしまうんですよ
スピーカー 2
非常に興味深いUIとUXの設計ですね
現代のインターネットって Google検索にせよ YouTubeのアルゴリズムにせよ
全てが目的思考とかパーソナライズされた 最適化で動いてるじゃないですか
スピーカー 1
ええ 私が何を見たいか勝手に予測して出してきますよね
スピーカー 2
ユーザーが何を欲しているかを予測して 最短で提示する それが正義とされています
でもトマリボキのザッピング機能は 情報探索から検索という行為を意図的に排除しているんですよ
スピーカー 1
そうなんです 検索窓がないのから 目的の風景を探しようがないんですよね
スピーカー 2
そこがいいんでしょうね
スピーカー 1
ボタンを押すと雨が降っている どこかの国のさびれた交差点が映る
もう一度押すと 今度は誰もいない海岸に 波が打ち寄せる音が聞こえてくる
次に何が出るか全くわからないんです
スピーカー 2
これはデジタル空間におけるセレンディピティ
つまり偶然の出会いの価値を 最定義するアプローチだと思います
スピーカー 1
セレンディピティ
スピーカー 2
はい 私たちは日々アテンションエコノミーの中で
刺激的でドーパビーを分泌させるようなコンテンツを アルゴリズムから絶え間なく浴びせられ続けていますよね
まあ TikTok とかずっと見ちゃいますからね
スピーカー 2
TikTok やインスタグラムの果てしないスクロールも 次に何が出るかわからないっていう意味では同じメカニズムなんですが
あちらはユーザーの注意を引きつけるための 最適化の拠地なんです
スピーカー 1
確かに TikTok をスクロールすると脳が興奮して疲れますけど
とまり木の次へを押して出てくるのは加工されていない ただそこに存在するだけの世界のどこかの生の実写ですからね
スピーカー 2
ええ 刺激ではなくあえて予測不可能性と静かさを提供しているわけです
スピーカー 1
癒されますよね なんだか
スピーカー 2
効率化や生産性を追求するソフトウェアが極限まで進化した結果 ユーザーはアルゴリズムの提案に疲れ果ててしまっている
だからこそ目的を持たずにただ世界を漂うような 精神的な余白を埋めるためのツールが求められているんだと思います
ソフトウェアが単なる作業の道具から 人間の認知のバランスを取る環境へと役割を広げているような気がします
スピーカー 2
非常に資産に富むサービスと言えますね
スピーカー 1
ブラウザーの脆弱性を2週間で塞ぎ続けるっていうゴリゴリの緊張感の裏で
こうしたアンチ生産性的なサービスが同時に生まれてくるのが ソフトウェアの世界の面白いところですよね
スピーカー 2
本当にそう思います
スピーカー 1
しかしリスナーの皆さん ここまで私たちが語ってきた瞬時に思考を反映するAIも
2週間で進化するブラウザーも 世界をランダムに映し出す素敵なウェブサービスも
ある残酷な現実の前では無力に帰ってしまうんです
スピーカー 2
まさかあれの話ですか
スピーカー 1
はい ソフトウェアは物理的な実態を持ちませんけど
それを実行するためのハードウェアという器がなければ 一行のコードも走らせることはできませんからね
スピーカー 2
まあどんなに素晴らしい水も 器に穴が開いていれば飲み込むことはできないってやつですね
スピーカー 1
その通りです
ということで ここで私たちの手元にあるデバイスのシビアな現実を突きつける
非常に興味深い比較レビュー記事を見てみましょう
スピーカー 2
お願いします
スピーカー 1
窓の杜の連載 おすすめ読書タブレット比較という記事なんですが
今回比較されているのは 価格が約4万円の11インチアンドロイドタブレット2機種です
一つはAmazonのFire Max 11 お値段39,980円
もう一つはBlackviewというメーカーのLink 5 こちらが39,999円です
スピーカー 2
画面サイズも11型が同じ 価格もほぼ4万円で同じ
スペックシートをパッと見ただけだと 双子みたいなデバイスに見えるかもしれませんね
スピーカー 1
そうなんですよ でも記事の結論は この2つは全くの別物であり
Link 5のハードウェア設計には 致命的な問題があるというものでした
スピーカー 2
致命的ですか?
スピーカー 1
ええ リスナーの皆さんがもし 仕事用のサブ機や読書用として
手頃なタブレットを探しているなら この2機種の明暗を分けた
物理的な違いのメカニズムは 絶対に知っておくべきだと思います
スピーカー 2
気になりますね 何がそんなに違ったんですか?
スピーカー 1
まず最初の決定的な違いは ディスプレイの解像度です
スピーカー 2
ああ 解像度
スピーカー 1
Fire Max 11の画面解像度が 2000×1200ドット
画素密度で言うと213PPIなんですけど それに対してLink 5は
1280×800ドット わずか137PPIしかないんです
スピーカー 2
137PPIですか? それは今の時代 ちょっと厳しい数字ですね
スピーカー 1
このPPI つまり 1インチあたりのピクセルの密度が
テキストを読むという行為において 決定的な差を生むんですよね
スピーカー 2
ええ 記事に掲載されていた ディスプレイの拡大写真を見ると
一目瞭然だったんじゃないですか?
スピーカー 1
はい もう全然違いました
Fire Max 11では小さなルビ 振りがなまでくっきり読めるのに
Link 5の137PPIだと 雑誌の注釈とか画数の多い漢字が
完全に潰れちゃって ただの黒いシミみたいになってるんですよ
スピーカー 2
やはりそうなりますよね
スピーカー 1
これなんでここまで差が出るんでしょうか?
スピーカー 2
それは人間の眼の網膜 特に網膜中心和の空間分解能と
デジタルデバイスの描画方式の関係によるものなんです
ちょっと難しくなってきました
スピーカー 2
簡単に言うと人間の眼が 画面上のピクセルのギザギザ
ジャギーって言いますけど それを認識できなくなって
紙の印刷物と同じように滑らかだと錯覚するボーダーラインが
だいたい約200PPIだと言われているんです
スピーカー 1
ああ アップルが昔Retinaディスプレイって
呼んでアピールしていたあの基準ですね 網膜って意味の
スピーカー 2
まさにそれです もちろん純粋なテキストデータであれば
OS側でフォントを滑らかにレンダリングする処理
サブピクセルレンダリングなどが働くので
ある程度解像度が低くても読めなくはないんです
スピーカー 1
文字を大きくすれば読めますもんね
スピーカー 2
ええ でも日本のコミックや雑誌の電子書籍って
テキストじゃなくて画像データとして配信されているじゃないですか
スピーカー 1
ああ そうか 画像だからフォントの最適化が効かないんだ
スピーカー 2
そういうことです 画像データとして固定された小さな文字を
137PPIっていう荒い物理ピクセルに割り当てようとすると
情報を表現しきれずに間引きされてしまう
結果として文字が潰れるという現象が起きるんです
スピーカー 1
なるほど つまりコミックや雑誌を読むっていう用途において
200PPIを下回るタブレットを買うっていうのは
そもそも物理的な要件を満たしていないってことなんですね
スピーカー 2
厳しい言い方ですがそういうことになります
スピーカー 1
ただLink 5には専用のキーボードとかマウス スタイラスペンが最初から付属していて
これで4万円ならお買い得じゃないかって思わせる魅力はあるんですよ
スピーカー 1
動画を見るだけなら解像度が低くてもそこまで気にならないでしょうし
スピーカー 2
ええ 解像度を意図的に落として浮いたコストを周辺機器に回すという商品企画自体は
否定されるべきものではありません ターゲット層が違うだけですから
スピーカー 1
はい
スピーカー 2
でもLink 5が抱えている真の問題はディスプレイなんかではなく
アーキテクチャのアンバランスさにあるんです
スピーカー 1
アンバランスさ それってウェブブラウザの処理性能を測る
Google Octaneっていうベンチマークテストの スコアに序述に現れていた部分ですね
スピーカー 2
そうです
スピーカー 1
Fire Max 11が約2万4千点だったのに対して
Link 5はなんとわずか6,569点でした
スピーカー 2
4倍近い性能差ですね
このスコアは単純なCPUのクロック数だけじゃなくて
メモリの帯域幅とかOSの最適化など システム全体の総合力を示しているんですよ
6,000点台って体感的にはどうなんですか
スピーカー 2
ブラウザでちょっと重いウェブサイトを開いてスクロールするだけで
画面がカクカクと引っかかって
ユーザーの入力に対して明確な遅延、ラグが発生するレベルです
スピーカー 1
ストレス溜まりそうですね
記事でもKindleアプリの起動すら待たされるって書かれてました
でもここが一番納得いかないところなんですけど
なんでしょう
スピーカー 1
Link 5って最新のAndroid17っていうOSが搭載されているんですよ
FireMax 11のベースOSよりも設計が新しいはずなのに
なぜそんなに絶望的に遅いんですか
スピーカー 2
そこがまさにソフトウェアを生かすも殺すもハード次第という残酷な真実なんです
というと?
スピーカー 2
最新のAndroid17って高度なセキュリティ機能とか
バックグラウンドでのAIタスク処理
洗練されたアニメーションUIなんかを備えてますよね
スピーカー 1
はい、どんどんリッチになってます
スピーカー 2
でもそれらのリッチなソフトウェア体験を実現するためには
広大なメモリー空間と高速な処理能力が前提となるんですよ
ああ、最新のOSは要求するハードルの高さも最新だということですか
スピーカー 2
その通りです
ところがLink 5の心臓部であるCOCは
Allwinner A537という非常に飛力ないエントリークラスのプロセッサーなんです
そしてさらに致命的なのが物理的なメモリー、RAMですね
これをわずか4GBしか搭載していないことなんです
スピーカー 1
4GBじゃ足りないんですか?
スピーカー 2
Android17を快適に動かすには全く足りません
4GBだとOS自身のシステムプロセスだけでメモリーの大半を食いつぶしてしまって
アプリを動かす余裕がないんですよ
スピーカー 1
いやちょっと待ってください
私がこの製品の販売ページを見たとき
そこにはデカデカとメモリー16GB搭載ってアピールされてましたよ
物理メモリーが4GBしかないってどういうことですか?
スピーカー 2
出ましたね
それは近年、廉価なスマートフォンやタブレットで要向している
非常に誤解を招きやすいマーケティング手法なんですよ
スピーカー 1
誤解を招く?
はい
スピーカー 2
物理メモリー4GBに加えてデータを保存するためのストレージ、ROMですね
その容量の一部を仮想メモリーとして12GB分割割り当てて
合計16GBだと売っているんです
仮想メモリー?
スピーカー 1
えっとつまり机の上の作業スペースであるRAMが狭いから
引き出しの中であるストレージも作業スペースとしてカウントして
ほらこんなに広いですよって言ってるわけですか?
その例えであってます
スピーカー 1
でもそれって処理速度的にはどうなんですか?
16GBとしてサクサク動くんですか?
スピーカー 2
全く別物です
サクサクなんて動きません
スピーカー 1
え、そうなんですか?
スピーカー 2
物理メモリー、つまりDRAMのデータの読み書き速度と
ストレージ、例えばEMMCとかUFSの読み書き速度では
桁違いの速度差があるんです
スピーカー 1
桁違い?
はい
スピーカー 2
RAMがいっぱいになると
システムはデータをストレージ上の仮想メモリに対比させたり
逆に読み込んだりする動作を行います
これをスワッピングやページングと呼ぶんですが
スピーカー 1
データを引き出しにしまったりまた出したりする作業ですね
スピーカー 2
ええ
しかしストレージの転送速度が遅すぎるため
非力なSoCはこのデータの出し入れ
つまりIO待ちだけで手一杯になってしまうんです
これをスラッシングと呼びます
スピーカー 1
スラッシング
スピーカー 2
CPUは一生懸命働こうとしているのに
データの到着待ちで処理が完全にストップしてしまう状態です
これが最新のAndroid7Tの積んでいるのに
画面のスクロールすらかくつく理由なんですよ
スピーカー 1
なるほど
いくら仮想メモリで12GBの容量を確保したって言っても
データの通り道がボトルネックになっている以上
パフォーマンスは絶対に上がらないってことですね
スピーカー 2
その通りです
記事で仮想メモリを最大に設定しても
ベンチマークスコアが変わらなかったと報告されているのは
物理学的に当然の結果なんです
スピーカー 1
つまり最新の重たいリュックであるAndroid7Tを
体力のない子供みたいなエントリーSoCに背負わせた上で
ポケットをたくさん縫い付けたから大丈夫って言ってるようなものですね
足の遅さは何も解決していない
まさにその例えの通りです
スピーカー 2
スペックの低いハードウェアに最新の重いソフトウェアを載せることは
かえってユーザー体験を著しく損ないます
スピーカー 2
キーボードやペンといった表面的な付属品がどれだけ豪華でも
OSを動かすという最も基礎的な愛用性能が不足していれば
そのデバイスは極端な話
ただの文賃にしかならないんです
スピーカー 1
ソフトウェアがいかに進化して
ローカルAIが一尾路で画像を生成したり
ブラウザが2週間で脅威を吐き返す時代になっても
私たちが最終的に触れて体験を左右されるのは
手元にあるハードウェアの物理的な設計なんですね
スピーカー 2
ええ 逃れられない現実です