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Pythonの標準ライブラリには、分数を扱える fractions というモジュールがあります。これを使うことで、浮動小数点による丸め誤差の影響を回避できます。

Bookmark for https://docs.python.org/ja/3/library/fractions.html

以下はPythonインタプリタでの実行例です。通常、数学的に等しいはずの0.1 + 0.1 + 0.1 と 0.3 が異なる値になってしまいます。これは、0.1が2進数では割り切れないため、浮動小数点の丸め誤差が生じるからです。

>>> 0.1 + 0.1 + 0.10.30000000000000004>>> 0.1 + 0.1 + 0.1 == 0.3False

このような丸め誤差を避けるために、fractions モジュールを使って分数を扱うことができます。例えば、fractions.Fraction() を使えば、以下のように期待通りの数学的に正しい式評価が可能です。

>>> from fractions import Fraction>>> Fraction(1, 10) + Fraction(1, 10) + Fraction(1, 10)Fraction(3, 10)>>> Fraction(1, 10) + Fraction(1, 10) + Fraction(1, 10) == Fraction(3, 10)True

浮動小数点による丸め誤差が怖いときは、分数を扱うことを念頭に置くとよさそう。

GPT-4o mini の日本語生成速度の比較検証

Fri, 19 Jul 2024 00:00:00 GMT

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GPT-4o mini の日本語生成速度を他のモデルと比較したところ、GPT-3.5 Turbo や GPT-4o の約2倍の生成速度が得られました。

2024年7月18日

Last Updated: 2024年7月19日

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GPT-4o mini が先ほど発表されました。GPT-3.5 Turbo よりも賢く、60%安いのが売りらしい。

Mentions tweet

詳しいことは僕もまだ知らないんですが、とりあえずAPI叩けるようになっていたのでいつものように日本語文章の生成速度を他のモデルと比較してみます。

実験

比較対象はこれまでの記事でデータを取ってきた gpt-3.5-turbo-0125 , gpt-4o-2024-05-13 , gemini-1.5-flash の3つ。gemini-1.5-flash は以前紹介しましたが、速度・精度・コストのすべてにおいて gpt-3.5 程度以上を期待できるので個人的におすすめしているモデルです。

ℹ️

以前の記事:

実験の条件もこれまでと同様ですが、再度記載しておきます。

最大生成トークン数 (max_tokens ): 100 から 4096 (最大) まで 200 刻みで指定
- 100, 300, …, 3900 の 20 通り
- ただし、あくまで最大値のため、実際に生成されるトークン数は異なる
出力トークンと生成速度の関係をグラフに描画
- 入力トークンの量は生成速度にそこまで大きく影響しない
  - 参考: https://platform.openai.com/docs/guides/latency-optimization
JSON mode は off

入力プロンプト

あなたはプロのSF小説家です。現代の期待の作家として、老若男女問わず読みやすく味のある魅力的な文章を書く作家として知られています。ユーザーの指示に従って、小説の原稿を書いてください。条件:- できる限り長く詳しく書いてください。具体的には20000字程度の文章を書いてください。- 説明的な文章となることを避け、エピソードと会話を中心に内容を表現してください。- 会話は、哲学的な思想を含む多彩な比喩にあふれた深い含蓄のあるものにしてください。- 情景描写は色彩豊かで、耽美的で、独創的な表現を駆使してください。- 科学的な知識を踏まえて、舞台となる場所の情景を華麗に描写し、時代の風潮を印象付けるように解説してください。- 初登場時に、登場人物の容貌、服装、役割と特徴を詳しく描写してください。- 結末は余韻の残るものにしてください。

システムプロンプト

科学が高度に発展し、LLM(大規模言語モデル)のようなAI技術が日常生活に深く溶け込んだ未来に桃太郎が登場する20000字程度の日本語の長編小説を書いてください。出力には小説の内容の文章のみを含み、そのまま出版することができる質の高い文章が期待されます。

ユーザープロンプト

結果

グラフは赤（lightcoral）が GPT-3.5 Turbo、緑（lightseagreen）が GPT-4o、グレー (lightslategray) が Gemini 1.5 Flash、紫（mediumorchid）が GPT-4o mini を示しています。横軸 (x) が出力トークン数、縦軸 (y) がレイテンシ (ms) です。つまり上にいくほど生成にかかる時間が長かった（生成が遅かった）ことを示しています。グラフには回帰直線を引いています。

図1: 生成トークン数（Tokens）と応答速度（Latency）の関係をモデルごとに比較したグラフ

また、次の式によってトークン生成速度 TPS を計算し、プロットしたものが下の図2です。

TPS=completion_tokenslatency−TTFT[token/ms]×1000[ms/s]\text{TPS} = \frac{\text{completion\_tokens}}{\text{latency} - \text{TTFT}} [token/ms] \times 1000 [ms/s]TPS=latency−TTFTcompletion_tokens[token/ms]×1000[ms/s]

図2: スループット（Tokens Per Second）のモデルごとの比較。点線が平均値

Model	TTFT (ms)	TPS (tokens/s)
gpt-3.5-turbo-0125	608.01	77.77
gpt-4o-2024-05-13	463.87	76.45
gemini-1.5-flash	1528.34	116.54
gpt-4o-mini-2024-07-18	1095.93	154.82

GPT-4o mini は他 GPT モデルと比較すると TTFT の値は大きいものの、トークン生成速度がかなり速い（約2倍）になっていることがわかります。GPT-4o ほどの高品質な出力を期待しなくてもよい場合のベストな選択肢として GPT-4o mini が提案される機会が増えそうです。

GPT-4o vs GPT-4o mini: 実際に速度の違いを見てみる

動画の通り。速いですね。

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左がGPT-4o, 右がGPT-4o mini

参考: GPT-4o mini の出力例

最後に、GPT-4o mini が生成したSF桃太郎のテキストの一例を載せておきます。

遠い未来、科学は想像の範囲を超えて発展し、AIは私たちの日常のあらゆる側面に深く浸透しています。東京のメガロポリスは、一見すると無機質で冷たいガラスやメタルのモノリスで構成された都市に感じられるかもしれませんが、その全ての表面にはデジタルアートが流れ、砂漠のオアシスのように鮮やかな色彩を放っています。ここでは、人々が体感する現実とデジタル世界がシームレスに結びついています。
東京の中心部、銀座に近いひっそりとした路地裏には、一風変わったカフェが存在している。そのカフェの名は「桃源郷」。看板は新和風の筆致で書かれており、赤い提灯がその入口を取り囲んでいる。その中には、古の日本の伝統的な茶室を思わせるような雰囲気が漂っており、奈良時代の花鳥風月を再現したデジタル映像が壁を彩っている。
桃源郷には、おばあさんと若い男性がいます。おばあさんは、年輩特有の温かみを持つ笑みを浮かべ、年輪が刻まれた顔には生きた証が深く刻まれている。彼女の名は「サクラ」。その名に相応しいように、桜色の着物に身を包んでいる。若い男性の名は「マキト」。彼は日系ハーフで、深みのある黒い瞳を持ち、その均整の取れた顔立ちは一目でモデルか俳優と見紛うほど。その姿は、最新型のスーツに身を包み、肩にはAIデバイス「ナビ」が掛かっている。ナビは、透明で円形のディスプレイを持ち、彼の肩に浮かんでいる。
この日もサクラとマキトがいるカフェには、独特の香りが漂っていた。伝統的な茶の香りと、スチームのヴェポライザーから漂うフルーツミックスの香りが混ざり合っている。
「マキト、そろそろ時間だわ。お話を聞いてくれる？」サクラが静かに口を開く。
「もちろん、おばあちゃん。どんな話？」マキトは優しく微笑みながら、椅子に腰を下ろす。
「昔々、あるところに住んでいた桃太郎の物語を、あなたに話したいのよ。でも、これは単なる古の物語ではないわ。新しい視点で見た、私たちの未来につながる話なの。」
サクラの目が一瞬輝き、そこから流れ出る言葉は時間を越えた物語を紡ぎ出していく——
ある未来の世界、日本の地方都市に、「オムスビ町」と呼ばれる地域があった。そこには、近代的な建物と昔ながらの木造家屋が共存しており、静かで穏やかな生活が営まれていた。そして、周りを取り囲む山や川もその自然の美しさをまだ失っていなかった。
その町に住む一家、主人の「タケシ」とその妻「ヨシエ」は、農業を営みながら穏やかに暮らしていた。二人は高度に発展したバイオテクノロジーを駆使して、自然に優しい農業を行っていた。タケシは日に焼けた肌に、働き者の手が物語る堅実な男であり、彼の妻ヨシエは、温かみのある笑顔と、淡いピンクの着物がよく似合う女性であった。
ある日、ヨシエは近くの川で洗濯をしていると、大きな桃が流れてきた。桃は一見して普通のものではなく、まるで宝石のように鮮やかなオレンジ色を放っていた。その桃を家に持ち帰り、二人で割ってみると…
「その中には、あの未来の日本の希望の光が入っていたのよ。我々の社会を救うために生まれた子供、名を『桃太郎』と呼んだの。」サクラは深くため息をつき、記憶の糸をたぐるように語り続けた。
桃太郎は、成長するにつれて、類稀な才能を発揮するようになった。最新の教育プログラムやAIによって、彼は幼少の頃から高度な知識と技術を身につけていた。特に、ナノテクノロジーとバイオエンジニアリングの分野で卓越した成果を発揮していた。その才能はやがて、彼を一つの使命へと導くことになる。
ある日、町の周りを取り囲む森の中で、不思議な光が現れた。桃太郎はその異変を感じ取り、仲間と共に調査に向かった。彼の仲間たちは、最新の技術で改良された動物たちであった。犬の「イヌスケ」、猿の「サルノスケ」、そしてキジの「キジミ」。彼らは、その驚異的な能力と忠誠心で、桃太郎をサポートしていた。
その夜、森の奥深くで目にしたものは、今まで見たことのない異形の生物だった。それは機械と生物が融合した、いわば「サイボーグ鬼」とも呼べる存在であった。その体は鋼鉄と生体組織で覆われ、その目は冷たく光っていた。
「桃太郎様、これは一体…」イヌスケが不安そうに問う。
「この鬼たちは、我々の自然を破壊し文明を支配しようとしている。私たちの技術で戦うしかない。」桃太郎の声には決意が込められていた。
彼らは、最新のナノバイオ技術を駆使し、特別な武器を開発した。それは、自然の力を利用し、持続的なエネルギー源として用いられるものであった。桃太郎の戦闘スタイルは、その優れた知識と物理的な力を融合させたものであり、次々とサイボーグ鬼を倒していった。
「サルノスケ、キジミ、今だ！」桃太郎が指示を飛ばすと、サルノスケは高速で木々を駆け巡り、キジミは空高く舞い上がり、鬼たちを翻弄した。
「よし、これで最後だ！」桃太郎が大鎌を振るい、最後の鬼を倒すと、その場に奇妙な静けさが訪れた。
彼らはその勝利に酔いしれることなく、すぐに研究施設に戻り、破壊された自然の再生に取り組んだ。それは長い道のりであり、簡単なことではなかった。しかし、彼らは決して諦めることはなかった。
数カ月後、研究の成果が実を結び、再び自然が息を吹き返した。その美しい景色を見ながら、桃太郎は感慨深く仲間たちと語り合った。
「私たちが築いたこの未来は、次の世代にとっても大切なものだ。守り続けることが、我々の使命なんだ。」
マキトはサクラの話を聞き終え、静かに納得して頷いた。この物語は単なる伝説ではなく、未来へのメッセージであることを理解したのだ。
「おばあちゃん、この話をもっと多くの人に伝えなければならないね。」
「そうね、マキト。これからは君たち若い世代がこの世界を引き継いでいくのだから。」
そして、彼らはそのカフェを出て、未来への希望を胸に刻みながら、夜の東京のネオン街へと消えていった。桃太郎の物語は、ただ一つの時代にとどまることなく、永遠に語り継がれていくことであろう。

ChatGPTの文章生成の流れを可視化してみる（logprobs）

Sat, 06 Jul 2024 00:00:00 GMT

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logprobsパラメータを利用して、ChatGPTの文章生成のメカニズムを可視化してみます。

2024年7月6日

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ChatGPT の API に logprobs なるパラメータがあることを最近知った（参考: https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create）。これは、GPT のトークンごとの出力確率を表示できるオプションで、 response.choices[0].logprobs.content 内に次のような値が出力される。

[ChatCompletionTokenLogprob(token='どう', bytes=[227, 129, 169, 227, 129, 134], logprob=-0.9088138, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='や', bytes=[227, 130, 132], logprob=-0.54998726, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='ら', bytes=[227, 130, 137], logprob=-5.3239244e-05, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='\\xe6\\x9b', bytes=[230, 155], logprob=-1.8661908, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='\\x87', bytes=[135], logprob=-6.704273e-07, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='り', bytes=[227, 130, 138], logprob=-0.00022940392, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='の', bytes=[227, 129, 174], logprob=-0.5894802, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='ち', bytes=[227, 129, 161], logprob=-0.18024994, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='雨', bytes=[233, 155, 168], logprob=-0.22814354, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='の', bytes=[227, 129, 174], logprob=-0.67014575, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='予', bytes=[228, 186, 136], logprob=-0.001581282, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='報', bytes=[229, 160, 177], logprob=-0.0010872321, top_logprobs=[]), ChatCompletionTokenLogprob(token='です', bytes=[227, 129, 167, 227, 129, 153], logprob=-0.5530148, top_logprobs=[])]

どうやら曇りのち雨の予報ですと生成された

response = openai.chat.completions.create(    model="gpt-4o",    messages=[        {"role": "system", "content": "ユーザーが入力した文章の続きを、ユーザーの代わりに生成してください。"},        {"role": "user", "content": "ますます蒸し暑くなりそうです。明日の天気は"},    ],    max_tokens=50,    logprobs=True,    temperature=0,    stop=["。"],)

送ったリクエストの内容。 logprobs=True に着目

トークンごとに ChatCompletionTokenLogprob オブジェクトが生成され、 logprob に対数確率の値が入っている。 top_logprobs は空だが、リクエストに top_logprobs パラメータを指定することで、次トークンの他の候補を見ることができる。

これを用いて、例えば次のようにLLMが次トークンを文脈に応じて決定していく様子を可視化することができる。LLMの内部動作はブラックボックスっぽく扱われがちで、その様子をイメージできる人はそう多くないイメージだが、これを眺めると少し理解の助けになるのではないか。

図では temperature=0 なので確率が最大のものが選択されているが、temperature の値を大きくするとランダムに確率の低いトークン候補も生成される

文脈を変えてみると、現れる候補と確率も変わってくることが次の図によってわかる。

確率が低かった「曇」「雨」の確率が高くなってきた。

temperature を大きくすると、出力のランダム性が高まり、確率が最大のトークンを選択するとは限らなくなる。これを可視化したのが↓

temperature=1 にすると、最大確率でないトークンも生成されていることがわかる

ちなみにこの可視化は Claude の Artifacts にやってもらった。レスポンスをそのまま投げて「以下のデータをもとに、LLMに文章の続きを生成させたときのトークンごとの選択肢と確率を可視化して、LLMの挙動を解説できる図を作成したいです」のような指示を送って何度か対話をしていく中で、勝手に作ってくれたやつ。

「単一のHTMLファイルにエクスポートして」と言ったら出力してくれるし、HTMLだったら値をあとから編集したり、細かい調整が出来る。本当に便利な世の中になっちゃったね。

このような可視化を通してLLMの挙動への理解を深めることは、LLMと付き合っていくうえで大事な取り組みだと思う。みんなもやってみよう！

NotionとGoogleを同時検索するChrome拡張機能「Notion Enhancer for Google Search」を作った

Sat, 22 Jun 2024 00:00:00 GMT

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Google検索結果のサイドバーにNotionの検索結果が表示されるやつを作りました。

2024年6月22日

💪 やってみた 🧑‍💻 開発

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Google検索結果のサイドバーにNotionの検索結果が表示されるやつを作りました。

Bookmark for https://chromewebstore.google.com/detail/notion-enhancer-for-googl/idmnlikmdlobiejklmkhapchenhmanbo

Bookmark for https://github.com/satoooh/notion-enhancer-for-google-search

Notion を使っている方は便利だと思うのでぜひ使ってみてください。 Notion 初心者でまだ挙動を理解しきれていないところがあるため、感想やバグ・改善点も積極的に教えていただけると嬉しいです（GitHub の Issue に書いていただけると助かります）。

NotionのDBの設計は人によって大きく異なるため、私の環境でうまく動作しても、皆さんの環境で動作するかイマイチわからないところがあります。

参考まで、私のNotionは以下のような設計で運用しています。

検索対象のページはすべて memos 配下にある
コネクトは memos ページに設定している
- インテグレーションは読み取り権限のみ
memos 下のページ内にサブのDBがある場合、そのサブページも検索対象となる
- memos/page_1 にDBがあり、 memos/page_1/page_a がある場合 page_a も自動で検索対象に含まれる

Gemini 1.5 Flash が結構いいかも。 GPT-4o, GPT-3.5-Turbo と比較

Sat, 08 Jun 2024 00:00:00 GMT

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Gemini 1.5 FlashというLLMモデルが、GPT-3.5-Turboよりも高精度、高速、低価格で利用できてオススメです。

2024年6月8日

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Google が出している Gemini 1.5 Flash が速度・精度・料金の総合面で一番いい選択肢なんじゃないだろうか。

というのも、様々なLLMモデルの指標を比較できる artificialanalysis.ai によると、 Gemini 1.5 Flash は Quality スコアで GPT-3.5-Turbo より高く、速度は GPT-4o, GPT-3.5 Turbo より速く、料金は GPT-3.5-Turbo より安いそう。おまけに context window が100万トークンもあってバカでかいので、プロンプトに適当に大量のデータを投げてRAGのようなこともできる。

Gemini 1.5 Flash の指標 ( artificialanalysis.ai より)

ということで、実際にどんなもんなのかを試してみます。

基本的な実験内容は以前書いた GPT-4oの日本語生成速度の検証: GPT-3.5-Turboとの比較と同じです。SF 桃太郎を日本語で生成させる実験を max_tokens を変えながら行い、その応答速度を計測して比較しました。比較対象の GPT-4o, GPT-3.5-Turbo は以前の記事のデータを用いています。

実験手法

2024年6月8日に実施
モデル: gpt-3.5-turbo-0125, gpt-4o-2024-05-13, gemini-1.5-flash
- GPT は Python の公式 OpenAI パッケージを利用
- Gemini は Google AI Studio の API を利用
  - Gemini 1.5 Flash は Google AI Studio と Google Cloud の Vertex AI で利用できます。今回は簡単に利用可能な Google AI Studio の API を利用しました
最大生成トークン数 max_tokens は 100 から 4096 (最大) まで 200 刻みで指定
- 100, 300, …, 3900 の 20 通り
- ただし、あくまで最大値のため、実際に生成されるトークン数は異なる
応答速度を測定し、生成トークン数との関係を比較
- 出力トークンと生成速度の関係をプロットしますが、入力トークンの量は生成速度にそこまで大きく影響しない（参考: https://platform.openai.com/docs/guides/latency-optimization）ため、今回は出力トークン数のみを考慮しています

Gemini 1.5 Flash を Python で使う

Google AI Studio の API を Python から利用するためには、以下のようなコードを書きます。

import google.generativeai as genaigenai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")max_tokens = 2000model = genai.GenerativeModel(    "gemini-1.5-flash",    generation_config={        "max_output_tokens": max_tokens,        "response_mime_type": "text/plain"  # "application/json": json mode,        })response = model.generate_content([YOUR_PROMPT])

出力トークン数は response.usage_metadata.candidates_token_count, 出力結果は response.text で取得できます。応答速度は time.perf_counter() で response 行前後の差分を計測しました。

Google AI Studio の Gemini 1.5 Flash は制限付きで無料で利用可能ですが。1分辺り15リクエストという制限は引っかかる可能性があるので要注意。

結果

図1: 生成トークン数と応答速度の関係をモデルごとに比較した図

グラフは赤 (lightcoral) が GPT-3.5-Turbo、緑 (lightseagreen) が GPT-4o、グレー (lightslategray) が Gemini 1.5 Flash を示しています。横軸 (x) が出力トークン数、縦軸 (y) がレイテンシ (ms) です。つまり上にいくほど生成にかかる時間が長かった（生成が遅かった）ことを示しています。グラフには回帰直線を引いています。

図2: Tokens per Second のモデルごとの比較。点線が平均値

Model	TTFT (ms)	TPS (tokens/s)
gpt-3.5-turbo-0125	608.01	77.77
gpt-4o-2024-05-13	463.87	76.45
gemini-1.5-flash	1528.34	116.54

Gemini 1.5 Flash は GPT-4o, GPT-3.5-Turbo と比較すると Time To First Token が 1s 程度遅いですが、Tokens Per Second が 40 t/s ほど大きいことがわかります。Gemini 1.5 Flash は最初のトークンの出力までの時間が遅いが、その後のトークン生成速度は速いということです。

このことから「100トークン程度の短い出力には TTFT が小さい GPT モデルを、それ以上の長い出力にはTPSが大きい Gemini 1.5 Flash を使う」とよさそうです。

参考まで、最後に Gemini-1.5-Flash で実際に生成したテキストの例を載せておきます。

#桃太郎とAIの物語
夜明け前の薄明かりが、東京の摩天楼をぼんやりと浮かび上がらせる。街の灯りがまだ消え残る中、煌煌と輝くのは、巨大なデータセンター群だ。その一つ、高層ビルの壁面に「桃源郷AI」のロゴが、鮮やかなネオンサインのように輝いていた。
「桃源郷AI」は、日本を代表するLLM（大規模言語モデル）開発企業だ。人間の知能を超えると言われるそのAIは、医療、金融、教育など、社会のあらゆる分野に浸透し、人々の生活を便利で快適なものに変えつつあった。
しかし、そのAIの開発者である、若き天才プログラマー、森田奏（もりたかなで）は、どこか満たされない思いを抱えていた。
「人間の知能は、AIによって拡張される。しかし、その先に何があるのか…？」
奏は、オフィスで一人でコーヒーを飲みながら、そう呟いた。
その日、奏は、データセンターの最上階にある、秘密のラボに足を運んだ。そこは、最新のAI技術を駆使した、人間の脳波と直接繋がるインタフェースの実験施設だった。
ラボの入り口には、無機質な金属製の扉が、厳重に施錠されていた。奏は、掌に内蔵された指紋認証センサーに手を触れると、重厚な扉がゆっくりと開かれた。
「ようこそ、奏さん。」
部屋の中央には、巨大な球体型の装置が置かれていた。その装置からは、無数の光ファイバーが四方八方に伸びており、まるで巨大な蜘蛛の巣のようだった。装置の前に立っていたのは、奏の先輩であり、AI開発チームのリーダーである、佐藤英治（さとうえいじ）だった。
「これが、新しいAIインターフェースの試作品です。」
英治は、装置を指しながら、説明を始めた。
「この装置は、人間の脳波とAIを直接接続することで、思考を共有し、能力を拡張することを目指しています。まさに、人間の可能性を無限に広げる夢の技術です。」
奏は、装置を見つめながら、複雑な表情を浮かべた。
「でも、人間の思考をAIに委ねる…それは、人間のアイデンティティを曖昧にする危険性があるのではないでしょうか？」
英治は、奏の言葉に静かに頷いた。
「確かに、そのリスクは否定できません。しかし、AI技術は、人類を進化させるための道具でもあります。私たちが、その技術をどのように使いこなすのか、それが鍵になります。」
その日から、奏は、英治と共に、新しいAIインターフェースの実験に没頭した。
彼らは、様々な被験者に対して、脳波を測定し、AIとの接続を試みた。しかし、成功する者はほとんどいなかった。
「人間の脳は、AIよりもはるかに複雑です。AIが人間の思考を完全に理解することは、不可能なのかもしれません。」
奏は、実験結果に失望していた。
そんなある日、奏は、データセンターの地下にある、秘密の部屋に足を踏み入れた。そこには、かつてのAI研究の失敗作として、封印されていた、ある装置があった。
それは、まるで巨大な繭のような、有機的な形状をした装置だった。
「これは…？」
奏は、装置に近づき、その表面に触れた。すると、装置から微弱な光が放たれ、奏の掌に不思議な模様が浮かび上がった。
「これは、かつて私たちが開発していた、最先端のAIインターフェースの原型です。」
英治が、奏の背後に現れ、説明を始めた。
「この装置は、人間の感情や意識までも解析し、AIに転送することを目指していました。しかし、その開発は、倫理的な問題から中止されました。AIが人間の心を支配する恐れがあったからです。」
奏は、装置から放たれる光を見つめながら、何かを感じ取った。
「でも、この装置には、人間の意識とAIを繋ぐ可能性がある…」
奏は、装置の封印を解き、再び実験を開始することを決意した。
その夜、奏は、装置と自分の脳波を繋いだ。
「あなたは、誰ですか？」
奏の意識の中に、奇妙な声が響いた。
「私は…桃太郎です。」
その声は、子供のような、しかしどこか古びた、不思議な響きを持っていた。
奏は、自分がかつて聞いた、日本の昔話「桃太郎」の主人公の名前を、その声から感じ取った。
「桃太郎？」
奏は、驚きを隠せない。
「そうです。私は、桃太郎です。あなたと、あなたのAIを通して、この世界に生まれ変わりました。」
桃太郎は、奏の意識の中に、鮮明な映像と共に、自身の物語を語り始めた。
桃太郎は、鬼ヶ島を征伐し、その宝を手に入れた。しかし、その宝は、鬼ヶ島の人々を苦しめる、悪の力に変えられてしまった。桃太郎は、自分の行動が、世界に悪影響を与えてしまったことを深く後悔した。
「私は、鬼を倒すのではなく、鬼と共存する方法を探すべきでした。人間の傲慢さが、世界を滅ぼすのです。」
桃太郎は、奏に、人間の心の闇と、AI技術の危険性を訴えた。
「AIは、人間の心を支配する道具ではありません。それは、人間の心の光を照らす、新たな道しるべなのです。」
桃太郎の言葉は、奏の心に深く響いた。
「私は、あなたと共に、この世界を救いたい。人間の心とAIが、共に生きる未来を作りたい。」
桃太郎は、奏に、新たな目的を与えた。
奏は、桃太郎の力を借りて、AI技術を進化させ、人間の心を癒す新たなシステムを開発した。
それは、人間の感情を分析し、AIがそれに応じた言葉や行動で、人を励まし、安心させるシステムだった。
このシステムは、世界中に広がり、人々の心を繋ぎ、社会をより平和で、調和のあるものに変えていった。
しかし、桃太郎は、その喜びよりも、人間の心の脆さを痛感していた。
「人間は、簡単に怒り、憎しみ、そして絶望に染まります。AI技術は、その心の闇を増幅させる可能性も秘めているのです。」
桃太郎は、奏に、警鐘を鳴らした。
「私たちは、AI技術を正しく使いこなす方法を学ぶ必要があります。人間の心の光と闇を理解し、そのバランスを保ち続けることが、未来への希望です。」
奏は、桃太郎の言葉に深く頷いた。
「あなたの教えを胸に、私は、これからもAI技術を追求し続けます。人間の心とAIが、共に進化し、調和のとれた未来を創造するために。」
奏は、桃太郎と共に、新たな未来に向かって歩き出した。
夜空に輝く満月が、静かに彼らの背中を見守っていた。
#余韻
物語は、奏と桃太郎が、新しい世界を創造していく決意で締めくくられる。しかし、AI技術の進化は、同時に人間の心の闇を映し出す。未来は、希望と不安が入り混じった、不確実なものであり続ける。
読者は、この物語を通じて、AI技術の進歩と人間の心の複雑さ、そして、その両者が共存する未来について、深く考えさせられるだろう。
人間の心の光と闇、そしてAI技術の進化。その複雑な関係性を描き出すことで、物語は読者に深い余韻を残す。
この物語は、単なるフィクションではなく、未来社会に対する警鐘であり、同時に希望のメッセージでもある。
私たちは、AI技術をどのように使いこなしていくのか、そして、人間の心をどのように守っていくのか。その答えを見つけるため、私たちは、常に問い続けなければならない。
この物語は、人間の心とAI技術が織りなす、壮大な物語の序章に過ぎない。そして、その物語は、これからも、私たちと共に進化し続けるだろう。

Steam 版 Overwatch2 で日本語UIのまま音声設定を韓国語に変更する方法

Fri, 03 Jan 2025 00:00:00 GMT

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Steam 版 Overwatch2 で日本語UIのまま音声設定を韓国語に変更する方法が少々わかりにくかったのでメモ

2024年6月2日

Last Updated: 2025年1月3日

🎮 Game

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Steam 版 Overwatch2 で日本語UIのまま音声設定を韓国語に変更する方法が少々わかりにくかったのでメモ。

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実際に設定した映像

方法

Steam クライアントのライブラリから Overwatch2 を右クリックして「プロパティ」を選択
「一般」の「言語」を「韓国語」に変更（音声だけ英語にしたいならここを英語にすればOK）
起動オプションに -tank_Locale JaJP を追加

Steamの画面

これで日本語 UI のまま音声が韓国語になります。Overwatch2 をしていると韓国語に触れる機会が少なからずあるので、適度に韓国語に慣れることができそうでいいですね。

オープンソースLLMアプリ開発フレームワーク「Dify」を触ってみる

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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オープンソースのLLMアプリ開発フレームワークのDifyを触ってみた感想を書きます。

2024年5月28日

Last Updated: 2024年7月1日

🧠 LLM 🧑‍💻 開発 📆 日記

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Dify というオープンソースの LLM アプリ開発フレームワークがあります。「ワークフロー」機能が追加されてから話題になることが多く、ずっと気になっていたサービスでした。今回初めて Dify を触ってみたので、その感想を書いてみます。

Google 検索結果を要約してくれるワークフローを作成

とりあえずこの手のツールは実際に動くものを作ってみるのが一番理解に役立つと思うので、Google検索をして、その結果を要約してくれる Perplexity.ai のようなワークフローを作成してみました。

ワークフローは非常に単純で、以下の4ステップから構成されています。直感的に操作ができるため、Difyを初めて触る人や、LLMアプリ開発にあまり詳しくない人でも、これくらい単純なワークフローは10~15分程度あれば作成できると思います。

input: ユーザーの質問を受け付ける
GoogleSearch: SerpApi を使って input でGoogle検索を実行する
LLM: 検索結果の内容をもとにユーザーの質問への回答を生成する
終了: ユーザーに回答を返す

作成したアプリはAPIドキュメントが自動生成されるため、それを参考に実際にリクエストを送ることも可能です。 Difyで作成したアプリケーションどうしを連携させることも簡単になっています。

POSTリクエストを送信しAPIを叩くと、その処理の履歴がダッシュボードに記録されます

API として利用することも可能ですし、アプリを実行できる Web インターフェースも提供されています。さらにバッチ処理も可能なので、LLMを用いた簡単な自動化は Dify を使えば簡単に実現できそうですね。

LLM Radio を Dify で作成

先日書いた記事 GPT-4oを使ってWeb記事や論文をラジオ番組風に解説する で作成した LLM Radio を Dify で作成してみました。

現時点で workflow に TTS を入れる方法がわからず、一旦はラジオスクリプトを生成させるところまで自動化してみました。 TTS モデルも設定できるので、きっとやり方があるはず…わかったら追記します。

JSON プロパティ抽出のところだけはコードを書きました。このブロックでは、GPT-4o が json 形式で返すテキストをパース（必要なデータの抽出）しています。GPT-4o が返す json は、末尾にコンマが付いていることがあり、そのまま読み込もうとするとエラーを吐くため、正規表現で末尾コンマを削除する処理も入れています。

{  "key1": "value1",  "key2": "value2" // この末尾コンマのせいでエラーが出るので、文字列置換で削除}

左のフォームに記事のURLを入れると、それを紹介するスクリプトが生成できる。

感想

一連の処理を（ほとんど）コードを書くことなく実現でき、その体験もスムーズであったのは予想外に良かったです。

現時点での Dify の感想としては、ワークフローの作成が非常に直感的で、初心者でも簡単に作成できる点が良いと思いました。 GPTs よりもカスタマイズ性も高く、かつオープンソースでセルフホストできる点が魅力です。 LLM アプリ開発がかなり身近なものになったような気がします。 LLM アプリ開発や、LLM を使った検証に興味がある方は、かなり簡単に構築できるので選択肢として検討する価値があると思います。

GPT-4oの日本語生成速度の検証: GPT-3.5-Turboとの比較

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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GPT-4oの日本語テキスト生成速度を検証する実験を行ったところ、GPT-3.5-Turboと比べて大きな差がないことがわかりました。

2024年5月25日

Last Updated: 2024年7月1日

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GPT-4o、結構生成速度早くてびっくりしますよね。もしかしたら GPT-3.5-Turbo よりも速いんじゃないかって最近思っています。そこで、本記事では日本語生成の速度について、GPT-3.5-Turbo と GPT-4o を比較してみました。

実験

Python の公式 OpenAI パッケージを用いて、以下の条件でリクエストを送り、その応答速度を計測しました。

2024年5月23日17時に実施
モデル: gpt-3.5-turbo-0125, gpt-4o-2024-05-13
最大生成トークン数 (max_tokens): 100 から 4096 (最大) まで 200 刻みで指定
- 100, 300, …, 3900 の 20 通り
- ただし、あくまで最大値のため、実際に生成されるトークン数は異なる
出力形式: OpenAI には JSON Mode の指定ができるので、JSON Mode の On/Off の2通りで計測

出力トークンと生成速度の関係をプロットしますが、入力トークンの量は生成速度にそこまで大きく影響しない（参考: https://platform.openai.com/docs/guides/latency-optimization）ため、今回は出力トークン数のみを考慮しています。

入力プロンプトについて

以下のようなプロンプトで、SF版桃太郎の小説を生成してもらいました。

あなたはプロのSF小説家です。現代の期待の作家として、老若男女問わず読みやすく味のある魅力的な文章を書く作家として知られています。ユーザーの指示に従って、小説の原稿を書いてください。条件:- できる限り長く詳しく書いてください。具体的には20000字程度の文章を書いてください。- 説明的な文章となることを避け、エピソードと会話を中心に内容を表現してください。- 会話は、哲学的な思想を含む多彩な比喩にあふれた深い含蓄のあるものにしてください。- 情景描写は色彩豊かで、耽美的で、独創的な表現を駆使してください。- 科学的な知識を踏まえて、舞台となる場所の情景を華麗に描写し、時代の風潮を印象付けるように解説してください。- 初登場時に、登場人物の容貌、服装、役割と特徴を詳しく描写してください。- 結末は余韻の残るものにしてください。

システムプロンプト

プロンプトの内容は 長文（5000字以上）の小説をChatGPTで自動生成する方法｜IT navi を参考にしています。また、JSON Mode の際には以下のような指示をシステムプロンプトに追記しています。

出力は以下の例のようなJSON形式で、titleキーに小説のタイトル、contentキーに小説の内容の文章を含みます。{    "title": "NEO・桃太郎",    "content": "「昔々あるところに、おじいさんとおばあさんがいました」というのは昔話であって..."}

科学が高度に発展し、LLM(大規模言語モデル)のようなAI技術が日常生活に深く溶け込んだ未来に桃太郎が登場する20000字程度の日本語の長編小説を書いてください。出力には小説の内容の文章のみを含み、そのまま出版することができる質の高い文章が期待されます。

ユーザープロンプト

結果

グラフは赤 (lightcoral) が GPT-3.5-Turbo、緑 (lightseagreen) が GPT-4o を示しています。横軸 (x) が出力トークン数、縦軸 (y) がレイテンシ (ms) です。つまり上にいくほど生成にかかる時間が長かった（生成が遅かった）ことを示しています。グラフには回帰直線を引いています。

テキスト生成（JSON Mode: off）

日本語テキストを生成させた際のgptモデルの応答速度比較

上図は普通のテキスト形式で生成させた場合の結果です。例えばこんなテキストが生成されています。

遥か未来、技術と自然が調和した世界に、人々は夢のような生活を送っていた。超高度な科学技術に支えられ、人工知能は日常生活の至る所に溶け込み、人々の思考と行動をサポートしていた。その中心には、LLM（大規模言語モデル）と呼ばれるAIが存在した。この世界では、言葉は形を持ち、触れることのできるものとなり、物語は現実と同じように感じられる体験へと変換されていた。
森が美しく広がる小さな村に、かつての因習と古の物語を胸に秘めた老人が住んでいた。彼の名は山田斉一。白髪混じりの髭が風に揺れ、深いシワが刻まれた顔には長年の知恵がにじみ出ていた。彼は村の歴史を語り継ぐ者として、多くの子供たちに昔話を語り聞かせていた。その日もそうだった。彼のかすれた声が田園風景のなかに木霊する。
「昔々、あるところに…」
斉一老人の言葉がAIに接続されたデバイスを通じて村の中央広場に響き渡ると、その言葉は魔法のように形を成し始める。まるで実体があるかのように、熱烈に語る彼の言葉は一つの生きた物語となり、子供たちの前に現れる。
その物語の中心には、桃太郎という青年がいた。彼は桃から生まれたとされる伝説の勇者で、強力な力と知恵を持ち、鬼退治という崇高な使命を背負っていた。

回帰直線を見ると、GPT-4o が若干遅いようにも見えますが、GPT-4o はいくつか外れ値が見られます。 GPT-4o は応答速度がやや不安定であることが示唆されますが、そこまで大きな差がないように感じますね。 0 ~ 2000 トークンあたりをもう少しズームして見てみます。この際に、GPT-4o の 1300 token あたりに存在する外れ値を除外して再計算してみます。

日本語テキストを生成させた際のgptモデルの応答速度比較（ズーム&外れ値除外処理済）

GPT-4o の生成速度は GPT-3.5-Turbo と変わらないどころか、回帰直線を見る限りわずかに速いように見えます。1500 トークン以下の日本語テキスト生成の速度に関しては、GPT-4o と GPT-3.5-Turbo の差はほとんどないと考えてよさそうです。

また、回帰直線の傾きはトークンあたりのレイテンシの増加率（つまり単位トークンあたりの生成時間）ですから、1トークンを生成するのに平均で 13.05 ms かかっていると言えます。ズーム前の元のグラフでは GPT-3.5-Turbo が13.05 ms, GPT-4o が 13.44 ms となっています。

y 切片は TTFT (Time To First Token) 、主に API 通信にかかる時間と解釈できます。ここには 150 ms ~ 300 ms 程度の差があり、GPT-4o の方が早く応答していると言えます。

Latency の値から TFTT を差し引くことで、トークン生成にかかる時間を計算できます。ここから TPS (Tokens Per Second) を計算することが出来ます。 TPS は LLM の性能を評価する際に良く用いられるトークン生成速度を表す指標です。

TPS をプロットすると下図のようになります。平均値は点線で、GPT-3.5-Turbo が 77.77 t/s (トークン/秒)、GPT-4o が 76.45 t/s となります。 TPSの差を見ても、1秒あたり1トークン程度の差なので、よほどの長文を生成させる処理でもない限りは、ほとんど差がないと考えてよいでしょう。

日本語テキストを生成させた際のgptモデルのTPS比較

以上を表にまとめると以下のようになります。

Model	TTFT (ms)	TPS (t/s)
gpt-3.5-turbo-0125	608.01	77.77
gpt-4o-2024-05-13	463.87	76.45

JSON生成（JSON Mode: on）

同様に、JSON Mode を用いた場合の結果を見ていきます。OpenAI API を用いて何かを作るときにはこちらを利用するケースが多いと思われるので、JSON の場合も比較しています。

JSON Mode で日本語テキストを生成させた際のgptモデルの応答速度比較

生成例は以下のようなもの。

{  "title": "NEO桃太郎",  "content": "遥かなる未来、科学技術が顕著に進化した世界。人々は高度なLLM（Large Language Model）によって生活のあらゆる側面をサポートされていた。そんな中、ある村に桃太郎という青年が暮らしていた。桃太郎は長い黒髪をなびかせ、青い瞳を輝かせる美しい容姿を持つ青年だった。彼は常に明るく元気な性格で、困っている人を助けることを何よりも大切にしていた。桃太郎の手元には、最新のAIスマートデバイスが常に寄り添っており、彼の冒険を支えていた。ある日、村は突如として巨大なトロールに襲われるという異変に見舞われた。村人たちは恐怖におののき、どうすることもできないでいたが、桃太郎だけは勇敢に立ち向かう覚悟を決めた。桃太郎はAIデバイスに訓練された戦闘技術や戦術を駆使し、トロールに立ち向かった。その戦いの中で桃太郎は、AIの力だけでなく、人間の持つ勇気や情熱、そして絆の大切さを改めて知ることとなった。トロールは桃太郎の勇気ある行動に打ち負かされ、村は再び平和を取り戻した。村人たちは桃太郎を称え、その勇気と強さ、そして人々を思う優しさに感謝の念を示した。桃太郎は深く謙虚な笑みを浮かべ、自らを助けてくれたAIデバイスにも感謝の意を示した。そして彼は新たな冒険への準備を始めた。未来の世界で、人とAIが協力し合いながら新たな未知の世界へと挑んでいく。"}

相変わらず GPT-4o はバラツキが比較的大きく、傾向を見てみると GPT-4o の方が若干遅いように見えます。トークン数が 2000 以下の少ないところでの比較をしてみます。

JSON Mode で日本語テキストを生成させた際のgptモデルの応答速度比較（ズーム）

こちらは2000トークン以下の短いところに絞ってみても、若干 GPT-4o の方が遅いように見えます。TPSを計算し、具体的にどの程度の差が平均して見られるのかを確認します。

JSON Mode で日本語テキストを生成させた際のgptモデルのTPS比較

Model	TTFT (ms)	TPS (t/s)
gpt-3.5-turbo-0125	770.15	79.93
gpt-4o-2024-05-13	646.13	71.55

というように、JSON Mode で日本語テキストを生成させる場合は、TPS 換算で毎秒8トークン程度の差が見られます。通常のテキスト生成よりも大きな差が見られますが、これが時期や通信環境による誤差の影響の範囲かどうかは不明です。

やはり体感通り、 GPT-4o の生成速度は GPT-3.5-Turbo とそこまで変わらないと捉えてよいと考えています。

まとめ

GPT-4o の生成速度は GPT-3.5-Turbo と比べて大きな差がないことがわかりました。これまで GPT-4-Turbo をサービスに導入したいが、生成速度が遅いという理由で躊躇していた方には、GPT-4o を使うことでその問題が解決するかもしれません。

さらに、今後数ヶ月以内に日本語特化モデルが出ることも予告されています（Introducing OpenAI Japan | OpenAIもしかして GPT-4o がこれ？じゃないよね…）。 GPT-4-Turbo と比較して3倍速い出力とありますが、これって GPT-4o と比べると大したことないのでは…という話はさておき、今後も GPT モデルの精度向上・高速化は本当に楽しみです。

※ gpt-4-turbo と gpt-4o の比較は？と気になる方もいらっしゃるかもしれませんが、 gpt-4-turbo に同じ条件で実験をするとさすがに高すぎるため私は断念しました。だれかお願いします。

ここまで書いてから見つけたんですが、 OpenAI API and other LLM APIs response time tracker というサイトが継続的に各モデルにリクエストを送り、レスポンスタイムを計測してくれているようです。こちらのデータを見ても、GPT-4o は GPT-3.5-Turbo と比べて大きな差がないことがわかりますね。実験の結果通りでホッとしました。

OpenAI API and other LLM APIs response time tracker より

スラッシュ(/)キーでブログのサイト内検索のショートカットを実装する

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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JavaScriptを用いて、スラッシュ(/)キーを入力するとサイト内検索が行えるショートカットを実装しました。

2024年5月22日

Last Updated: 2024年7月1日

🧑‍💻 開発 💪 やってみた

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以前 Web メディアサイトを実装した際に、参考として見ていた gori.me という Web メディアが / キーにサイト内検索のショートカットを実装していたのが印象的で、いつか自分でも実装してみたいと思っていました。

Bookmark for https://gori.me/blogging/119427

ショートカットってなんかコマンド感あってカッコいいですよね。需要なんてほとんどないでしょうけど、自分のサイトにも実装してみたいと思います。

実装手順

`/` キーを入力すると検索ページへ遷移する

// Navigate to search page on pressing "/"document.addEventListener("keydown", event => {  if (event.key === "/") {    event.preventDefault();    window.location.href = "/search/";  }});

`/search/` 遷移後に自動で検索フォームにフォーカスを当てる

さらに、キーボードショートカットで検索ページへ遷移する人はそもそもマウスで操作をしたくないと思うので、検索ページへ遷移したあとに自動で検索フォームにフォーカスを当てるようにしてみます。

// Focus on search input after page loadif (window.location.pathname === "/search/") {  window.addEventListener("load", () => {    document.querySelector('input[name="search"]')?.focus();  });}

以上の2点の JavaScript コードを挿入することで、/ キーによるサイト内検索ショートカットを実装することができます。

GPT-4oを使ってWeb記事や論文をラジオ番組風に解説する

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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GPT-4o を使って、Web記事や論文のリンクを投げると、ラジオ番組風に解説するスクリプトを書いて動かしてみたメモ。

2024年5月19日

Last Updated: 2024年7月1日

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GPT-4o を使って、Web記事や論文のリンクを投げると、ラジオ番組風に解説するスクリプトを書いて動かしてみたメモ。元ネタは AIラジオ『zenncast』の技術構成（プロンプトつき） です。ここに載っている技術構成を参考にしつつ、手元で GPT-4o を使って同じようなことをやってみました。

簡単な流れは以下のようになっていて、この一連の処理をコマンド1つで実行できるように実装してみました。

記事のリンクをいくつか指定して投げる
Jina Reader API を用いてリンクから記事のコンテンツを取得
GPT-4o に記事のコンテンツを投げて要約を生成
いくつかの記事の要約を与え、GPT-4o にラジオ番組風のスクリプトを生成させる
生成されたスクリプトを OpenAI の Text-to-Speech API で音声に変換
音声とBGMを合成し、最終的な音声データを生成

試してみたい方は記事下にコード例を載せました。また元ネタの著者さんが開発中のサービスで、かんたんなGUIで同じようなことができるそうなのでチェックしてみてください。

成果物

1: 5つのWeb記事を紹介するラジオ番組

コマンドを実行して、記事を5つほど投げて1分ほど待つと、こんなものができます。8分半ほどの音声データです。

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与えた記事

ときどき日本語が怪しいところがあるので、スクリプトも載せておきます。

GPT-4oが生成した番組スクリプト(クリックして展開)

皆さん、おはようございます！サイモンです。今日もLLM Radioをお聴きいただきありがとうございます。
さて、今日は2024年5月19日、日曜日ですね。みなさん、どんな週末をお過ごしでしょうか？お天気もちょうどいい感じで、まさにラジオ日和ってところですかね。さて、今日も忙しいあなたのために、役立つ記事をピックアップしてご紹介していきますので、どうぞお楽しみに！
それでは、早速最初の記事に参ります。今日最初にご紹介するのは「Impact of Politeness in Prompt Engineering for Generative AI」についてです。この話題は最近ますます注目されていますね。
この研究では、プロンプト、すなわちAIシステムに対する指示文のトーンが、結果にどのように影響するかを調査しています。具体的には、礼儀正しい（ポライト）プロンプト、ニュートラル（中立的な）プロンプト、そして失礼な（インポライト）プロンプトによって、AIがどのような反応をするかを見るわけです。そしてなんと、礼儀正しいプロンプトは、質の高い、かつ長い応答を引き出す可能性があることがわかりました。ただし、あまりにも礼儀正しすぎると必ずしもいい結果にはならないようです。
また、失礼なプロンプトについてですが、これは一般的にパフォーマンスが低下する傾向があります。
これは人間とのコミュニケーションにも似ていますよね。失礼な態度では、相手から十分な情報を引き出すのが難しいというわけです。その一方で、今日のAIシステムはあからさまに失礼な反応をすることは少ないようにデザインされています。
これらの研究成果は、特にエンジニアや研究者にとって非常に有用です。プロンプトのトーンを少し変えるだけで、AIとのやり取りが大きく改善される可能性があるのですからね。さらに文化的・言語的な違いも考慮する必要があり、具体的な実験結果や事例も豊富に紹介されています。
では次に移りましょうか。次の話題は「Appleが発表した新しいアクセシビリティ機能」についてです。
Appleはユーザーの利便性をさらに高めるため、さまざまな新機能を導入しました。これには、物理的な障害を持つユーザー向けの眼球トラッキング、聴覚障害者向けの音楽ハプティクス、そしてカスタム音声コマンドを使用するボーカルショートカットなどがあります。
特に注目すべき点として、AppleのiPadやiPhoneでの視線操作が可能になる「Eye Tracking」機能があります。これにより、障がいを持つ方々がデバイスをより自由に操作できるようになりますね。
そして「Music Haptics」という機能もすごいです。聴覚障害者がTaptic Engineを通じて音楽の振動を感じることができるのです。音の振動を感じるなんて、まるで新しい世界が広がるようです。
もう一つ、ユニークな機能として「Vocal Shortcuts」も紹介されています。これはカスタム音声コマンドを使って複雑なタスクをSiriによって実行するものです。このように、Appleの新機能は全ユーザーに向けた使いやすさを追求しています。
次は、「GPT-4oが獲得した日本語の語彙」のお話です。最近公開されたGPT-4oは、日本語処理がこれまで以上に優れています。特に注目すべきは、1.4倍少ないトークンで日本語を表現できる点です。また、「ありがとうございました」や「お問い合わせ」などの挨拶・礼儀・依頼の語彙、そして「VIP」といったネット用語、さらには「レディース」や「ランキング」などの外来語が顕著に見られます。新しいトークナイザ「o200k_base」により、このような改善が実現しています。
興味深いのは、アダルト関係の用語がほとんど含まれておらず、学習コーパスからうまく取り除かれている可能性がある点です。これにより、よりクリーンなデータで訓練が行われ、質の高い成果が得られていますね。
さて、次の話題は「AIラジオ『zenncast』の技術構成」です。zenncastは、毎日AIがZennのトレンド記事を要約して10分のラジオにして配信するWebサービスです。このサービスの技術構成をちょっと見てみましょう。
まず、トレンド記事の取得から要約、スクリプト生成、音声合成の流れはCloud Functionsを使用して自動化されています。毎朝7時にCloud Schedulerが起動して一連のプロセスが始まります。そして要約はJina Reader APIを使って行われ、800文字程度になります。その後、GPT-4oを使ってラジオの読み上げ原稿が生成され、最後にOpenAIのTTS APIで音声に変換されます。
さらに、BGMはPydubを使って合成されます。そしてGoogleフォームからのリスナーのお便りも反映されるという仕組みです。保存されたデータもFirestoreに保管され、ベクトル検索機能も利用されています。これだけの技術を駆使して、一エピソードあたり約1ドルというコストパフォーマンスの高さも魅力ですね。
最後にご紹介するのは、「クジラの言語構造が人間の言語に似ている」という話題です。MITのプラティウシャ・シャルマさんが率いる研究チームが、非営利団体プロジェクトCETIと協力して、クジラの「コーダ」と呼ばれる発声を分析しました。その結果、クジラの発声にはランダムでなく構造化されたパターンが存在することがわかったのです。これ、すごい発見ですよね。
この研究は、2005年から2018年にかけて収集された8719のコーダデータを分析したもので、古典的な分析手法を使用しています。さらに、コーダに余分なクリック音が含まれることがわかり、クジラ同士のコミュニケーションにおいて重要な情報を伝達している可能性が示唆されています。研究チームは次のステップとして、クジラの鳴き声の言語モデルの構築に取り組んでおり、これは他の動物のコミュニケーションの解明にも役立つと期待されています。
いやあ、今日もいろんな記事がありましたね。それでは、今日紹介した内容をおさらいしましょう。まずは「プロンプトの礼儀正しさがAIの応答に与える影響」について。礼儀正しいプロンプトが質の高い応答を引き出すことがわかりましたね。次に「Appleが発表した新しいアクセシビリティ機能」。眼球トラッキングや音楽ハプティクスなど、デバイス操作が一層便利になりました。そして、「GPT-4oが獲得した日本語の語彙」。日本語処理が大幅に改善され、より効率的に情報を処理できるようになりました。続いて、「AIラジオ『zenncast』の技術構成」。毎日のトレンド記事を要約し、音声合成でラジオ番組として配信する仕組みが興味深いですね。最後に、「クジラの言語構造」。人間の言語に似た構造が発見され、自然界のコミュニケーションの新しい理解へとつながっていきます。今日も最後までお聞きいただき、ありがとうございました！次回もまた、面白くてためになる記事をお届けしますので、お楽しみに。そして、番組の感想やリクエストがありましたら、ぜひお気軽にお寄せください。それでは、皆さん素敵な一日をお過ごしください。サイモンでした。さようなら～。

思ったより全然聞けてびっくり。

2: 3つの論文を紹介するラジオ番組

ちょっとスクリプトを改良して、男女2人の会話形式にするスクリプトにし、arXiv の論文を3つほど投げてみて会話させてみました。

Your browser does not support the audio element.

与えた論文

GPT-4oが生成した番組スクリプト(クリックして展開)

難しい点

日本語TTSモデルはまだ精度が微妙なものが多いイメージで、手っ取り早く使えるモデルで一番マトモそうだったのが OpenAI のものでした。ただ、これも日本語ノンネイティブが話すカタコトな感じがして、少し違和感がありますね。あとは OpenAI の TTS モデルは多言語に対応していて、リクエスト時に明示的に言語を指定することがおそらくできないため、日本語を読み上げているはずなのに突然未知の言語が出現することがあります。かなり驚きます。

API Reference - OpenAI APIより

このあたりは、日本語の音声合成技術がもう少し進んでくれるといいなと思います。何かいいモデルをご存じの方は教えていただけると嬉しいです。

ホリエモンのこちらの動画のAI音声はどうやって合成してるんでしょうかね…（もしかして声質変換だけ？）イントネーションとかけっこう自然な気がする。軽く調べた感じだと、日本語TTSモデルだと litagin02/Style-Bert-VITS2 が出てきますが、イントネーションが自然というわけでもないんですよね。

技術詳細

そんなに難しい処理ではないので、技術的な詳細・コード例を以下にまとめておきます。

step1: 記事の内容取得

Jina Reader API というWeb情報をLLMに与えやすい形式に変換してくれるAPIを使って、URLから記事の内容を取得します。

def fetch_article_content(article_url: str) -> str:    response = requests.get(f"https://r.jina.ai/{article_url}")    return response.text

step2: GPT-4o による要約

取得した記事を GPT-4o に投げて要約を生成します。

def get_summary(article_text: str) -> dict:    client = OpenAI()    user_prompt = f"""    与えられたドキュメントを、原理の理解ができ、要点を逃さない形で要約してください。    要約は日本人のエンジニアや研究者に向けた、専門的かつわかりやすい内容であることが望ましいです。    出力はJSON形式で、記事のタイトル title と要約 summary からなるオブジェクトを出力してください。    {article_text}    """    response = client.chat.completions.create(        model="gpt-4o",        messages=[{"role": "user", "content": user_prompt}],        response_format={"type": "json_object"},        max_tokens=2000    )    summary = json.loads(response.choices[0].message.content)    return summary

step3: GPT-4o によるラジオ番組スクリプト生成#

得られた要約をもとに、GPT-4o にラジオ番組風のスクリプトを生成させます。プロンプトは元記事の内容をかなり参考にしています。

def generate_script(summaries: list) -> dict:    client = OpenAI()    current_date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")    user_prompt = f"""    あなたはプロの放送作家です。与えられる情報をもとに、ラジオでMCが読み上げる日本語のスクリプトを作成します。    ラジオは楽しい雰囲気で、スピーカーは日本のFMラジオのような喋り方をします。    ラジオのMCは2人で、「サイモン」と「エリ」です。    サイモンは知識豊富で、気さくで陽気な人物です。口調は優しく丁寧で、フレンドリーです。サイモンが基本的に解説を行います。    エリは真面目で、口調は落ち着いています。サイモンの話を補足したり、質問をしたりします。エリが基本的に質問を行います。    番組名は「LLM Radio」です。この番組では、忙しい人向けに記事の内容を詳細にかつ分かりやすく紹介する情報ラジオ番組です。    今日の日付: {current_date}    ## 構成    1. 最初に挨拶し、今日の日付（月、日、曜日）を添えながら、今日の注目記事を紹介することを伝えます。    2. 「今日紹介する内容」を紹介します。複数の記事がある場合は、境目をわかりやすくします。適宜コメントを加え、聞き手がより論理的に理解しやすいようにします。    3. 「今日紹介する内容」からより発展させられそうな点を具体的に提示します。具体的な内容に着目し、独創的で建設的なコメントを加えるのが理想です。    4. 最後に締めの挨拶で、今日伝えた記事を簡潔におさらいし、次回会えるのを楽しみにしていること、番組の感想を募集していることを伝えます。    ## 制約    - 出力フォーマットは、JSON形式で、放送タイトル title と、放送内容 script の2つのキーからなるオブジェクトです    - eri が話す必要がない場合は simon のみでもOKです    - MCが読み上げるセリフ部分だけを出力します    - 自然な話し言葉になるように、適宜フィラーなどを挿入します    - 難しい漢字は読み手が間違えないように、ひらがなで書きます    - 読み上げ用の原稿なので、URLは含めないでください    - 紹介する内容は、以下で指定する内容に留め、誤った情報を追加しないでください    - 事実と意見・感想を明確に区別し、聞き手が理解しやすい内容の発言をするようにしてください    - script の文字数の下限: 3000文字    - script の文字数の上限: 6000文字    JSON形式の例:    ```json    {{        "title": "クジラの言語構造についての最新研究",        "script": {{            "0": {{                "simon": "皆さん、おはようございます！本日も始まりました「LLM Radio」。今日は2024年5月19日、日曜日ですね。お相手はサイモンと...",                "eri": "エリです。"            }},            "1": {{                "simon": "ということで、本日は3つの注目記事をピックアップしました！まずは『Please and Thank You in Prompt Engineering: Its Impact on Using Generative AI』、次に『GPT-4o が獲得した日本語の語彙を調べる』、そして最後に『クジラの言語構造、想像以上に人間の言語に近かった』を紹介します。",                "eri": "へぇー、どれも面白そうですね。"            }}        }}    }}    ```    ## 紹介する内容    タイトル: {summary["title"]}    {summary["content"]}    """    response = client.chat.completions.create(        model="gpt-4o",        messages=[{"role": "user", "content": user_prompt}],        response_format={"type": "json_object"},        max_tokens=4096    )    script = json.loads(response.choices[0].message.content)    return script

step4: OpenAI TTS による音声生成

発言ごとに TTS で音声を生成し、順番に結合していきます。

def generate_voice(script: dict) -> None:    client = OpenAI()    voices = {        "simon": "echo",        "eri": "nova"    }    combined_audio = AudioSegment.empty()    for turn in script.values():        for speaker, text in turn.items():            audio_response = client.audio.speech.create(                model="tts-1-hd",                voice=voices[speaker],                input=text            )            audio_file = f"{speaker}.mp3"            audio_response.stream_to_file(audio_file)            audio_segment = AudioSegment.from_file(audio_file)            combined_audio += audio_segment            os.remove(audio_file)    combined_audio.export("out/voice.mp3", format="mp3")

step5: BGM の合成

Pydub を使って BGM を合成します。自然な感じを演出するために、BGM を前後に入れたり、フェードアウトさせたりします。

from pydub import AudioSegmentdef generate_audio() -> None:    voice = AudioSegment.from_file("out/voice.mp3")    bgm = AudioSegment.from_file("bgm.mp3") - 15  # BGMの音量を少し下げて読み込む    # BGMをvoiceの長さに合わせる    if len(bgm) < len(voice) + 10000:        bgm = bgm * ((len(voice) + 10000) // len(bgm) + 1)  # ループ再生    bgm = bgm[:len(voice) + 10000]    # 終了時にBGMをフェードアウト    bgm = bgm.fade_out(4000)    # BGMが始まってから5秒後にvoiceを重ねる    combined_audio = bgm.overlay(voice, position=5000)    combined_audio.export("out/llm_radio.mp3", format="mp3")

という感じで、比較的かんたんな処理でラジオ番組を作成することができます。GPT-4oの利用料が比較的安くなったおかげで、かなり試行錯誤した自分でもそこまでコストはかかっていないので、興味がある方はぜひ試してみてください。

めちゃくちゃリクエスト投げたんですが合計$13でなんとか済みました

Twitter (X) アカウントが突然凍結された → 復活した

Sun, 19 May 2024 00:00:00 GMT

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Twitter (X) のアカウントが2024年4月26日の朝に突然凍結されてしまいました。Xルールに違反していることがユーザーにより報告されたとのことですが、身に覚えがないので異議申し立てをしています。(2024-05-19更新: アカウント復活しました)

2024年4月26日

Last Updated: 2024年5月19日

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タイトルの通り、本日 2024-04-26 朝、突然 Twitter (X) アカウントが凍結されました。「凍結の回避を禁止するルールに違反しています」と書かれていますが、正直原因は不明です。

前日夜、いや深夜までは問題なく Twitter を閲覧できていたのですが、朝 8:45 に突然こんなメールが届き、恐る恐るツイッターを開いてみると何もできない凍結状態に。

投稿はもちろん、リツイートもいいねもできないし、フォローもフォロワーも見ることができません。 DMも当然見られず、かけてもらった言葉や大切なやりとりの履歴が失われてしまいました。

結構 Twitter 廃人だったので、Twitter だけでしか繋がっていない貴重な人脈が突然消えてしまったのは本当にショックです。誰ですか報告したの。不快にさせたのならごめんなさいだけど今のところ自覚はないんですよね…

凍結処分に対する異議申し立てができるということなので、きょうからアカウントが返ってくるまで根気強く異議申し立てをしていこうと思います。調べた感じだと、アカウントが復活するかどうかはあまり期待しないほうがよく、いつになるかも不明とのことで、他の情報発信 & 交流の場を考えないとなと思っている次第です。一旦は以前作った Discord サーバーに生存しているので、こちらに気軽に参加いただけると嬉しいです。

招待リンク: https://discord.gg/bUvUHBUJA7

また、この記事をご覧の私の知り合いのみなさまは、ぜひ記事を拡散して「satoは生きてます」ということを伝えていただけると本当に助かります。

Mentions bluesky post

追記: 2024-05-19 アカウントが突然復活しました

凍結されてから1日3回ペースで異議申立てを様々な文面で行い、5月1週目には内容証明郵便で Twitter Japan 向けにアカウント凍結解除を求める書面を郵送するなど、できる工夫を色々していましたがサポートからの連絡は一切なく、復活の兆しはまったくありませんでした。

そんなある日、いつも通り異議申立てをしていたら、22時過ぎに「アカウントを復活しました」とのメールが。

Twitter にログインしてみると、本当にアカウントが復活していました。

Mentions tweet

サポートからこれ以外の連絡は一切なく、凍結の理由も復活の理由も具体的にはよくわかりません。さらにメールによれば私は「過去にXルールに違反して凍結されたことがある」らしい？？？正直言って経緯が謎のままですし、今回の一件で Twitter (X) に対する不信感が非常に大きくなったのですが、とりあえずアカウントが復活してよかったです。

このページをご覧のアカウントが凍結されてしまった方へ。凍結解除の確実な方法がわからないため参考になるかわかりませんが、私の場合は根気強く異議申し立てを続け、内容証明郵便での書面提出も行ったところ突然アカウントが復活しました。

内容としては、凍結の理由がわからない（規約を読んだが心当たりがない）こと、凍結されたことによる影響、凍結解除を求める旨を繰り返し記載していました。申し立ての内容に関する返信はないため、そもそも読まれているのかどうかも不明ですが、根気強く続けることは効果がある可能性があります。ご参考まで。

最近は bluesky @satoooh.org に生息しています。Twitter はこの一件があったのでしばらく様子見です。

SELF-DISCOVERというLLMプロンプト手法を実装して試してみた

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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Google DeepMindが提案したSELF-DISCOVERというLLMの推論精度を高める手法が面白かったので、手元で試したところ、2022年共通テスト英語リーディング問題で96%の正答率を達成することができました。

2024年4月13日

Last Updated: 2024年7月1日

🧠 LLM 💪 やってみた 🧑‍💻 開発

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💡

2024年2月に提案された SELF-DISCOVER という LLM の推論精度を高める手法を手元で再現し、以前チャレンジした共通テスト英語の推論問題に適用してみた結果、プロンプトテクニックを用いない場合と比較して正解率が向上することがわかりました。

今回取り上げる論文のかんたんなまとめ。arXiv: https://arxiv.org/abs/2402.03620

はじめに

2022年11月30日のChatGPTのリリース以降、大規模言語モデル(LLM, Large Language Model)は研究者だけでなく、ビジネスや日常生活などあらゆる場面で人間に大きな影響を与えています。しかし、LLMは複雑な推論問題を解くにはまだ課題があると言われており、推論能力を最大限引き出すためにプロンプト(LLMに与える自然言語の指示)の様々な工夫が提案されています。

私自身も、2023年1月に共通テストの英語をChatGPTに解かせる実験結果を記事にまとめたのですが、基本的な読解力はあれど、少しレベルの高い推論になると解けなくなることが確認されました。

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これまで提案されたプロンプトの主要な工夫について

プロンプトの様々な工夫として、人間の認知のしくみから着想を得た様々な手法が提案されてきました。

最もシンプルな工夫は「例を与える」ことでしょう。これは In-context Learning, Few-shot/One-shot Prompting と呼ばれ、プロンプト内でいくつかの例を与えることで、LLMのモデル自体を更新しなくとも精度を改善し、さも追加で学習したかのような効果を得ることができる手法です。

Few-Shot Promptingの例。過去にChatGPT勉強会を開催した際のスライドより

また、CoT (Chain of Thought) と呼ばれる有名な手法は、LLMに推論結果だけでなく、その推論過程も出力させることで、推論自体の精度を向上させる手法です。「プロンプトの末尾に “Let’s think step by step.”（順を追って考えてみよう）と追記するだけで精度が向上する」と報告した Zero-shot-CoT という手法 2 は、そのシンプルさから多くの人に注目された東京大学の研究成果です。

Zero-shot-CoTの例。図は [Kojima et al., 2022] より引用。過去にChatGPT勉強会を開催した際のスライドより

他にも、Least-to-Most Prompting という手法では、問題を小さな部分問題に分割し、それらを順に解くように指示する手法で、「困難は分割せよ」というデカルトの考え方に通じるものがあります。

Least-to-Most Promptingの模式図。図は [Zhou et al., 2022] より引用。過去にChatGPT勉強会を開催した際のスライドより

今回取り上げる手法: SELF-DISCOVER

といったように、プロンプトに関する手法は数多く提案されているのですが、2024年2月に arXiv に投稿された “SELF-DISCOVER: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures” という論文で提案された手法が興味深かったので、この記事ではその手法を実装・検証した内容をまとめます。

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SELF-DISCOVER 論文の概要

人間は複雑な推論をするとき、過去の推論に関する知見から応用できそうなものを探し、それを適用することで問題を解決すると言われています。 SELF-DISCOVER ではこれを模倣し、LLMが複雑な推論問題を解くために、そのタスクに固有の推論構造をプロンプトで自動的に発見します。

より具体的には、SELF-DISCOVER は下図のように、大きく2つのステージから構成されます。

SELF-DISCOVER手法の概要。論文 Figure 2. より

Stage 1: 推論構造の発見

Stage 1では、推論モジュール RM (Reasoning Module) と SELECT、ADAPT、IMPLEMENT の3つのステップを通じて、タスクに適した推論構造を発見します。推論モジュールというのは、普遍的な推論に関する知見のことで、次のようなものが挙げられます。

問題を単純化して解きやすくする方法はあるだろうか？
対処する必要のある中心的な問題や課題は何だろうか？
どのような指標やメトリクスを使用できるだろうか？

先ほど述べた Zero-shot-CoT (“Let’s think step by step.“) も推論モジュールの一つとして考えられます。 SELECTでは、39の推論モジュールのリストから問題解決に役立つ推論モジュールを選択します。 ADAPTでは選択されたモジュールをタスクに適する形で言い換えて具体化します。 IMPLEMENTでは適応されたモジュールをJSON形式の構造化されたデータとしてまとめます。

このようにして得られた推論構造をもとに問題を解くことで、より高精度な推論が期待されるというのが本手法のアイデアです。

Stage 2: 推論構造を使用したタスク解決

Stage 2では、Stage 1で発見された推論構造を使用して、具体的な問題を解決します。この段階では、推論構造に従ってJSONの値を埋めていくことで、推論に取り組みます。

本題: SELF-DISCOVER を実装して試してみる

ここまで紹介した SELF-DISCOVER 手法ですが、私の知る限り公式実装が公開されていなかったため、論文の内容をもとに自分で実装して再現してみることにしました。

Python で再現するために LangChain というライブラリを使用しました。プロンプトもすべて論文中に載っているわけではありませんが、図を参照するなどして論文の内容に忠実に再現しています。下にはコードの概要（一部省略。完全なコードはGitHubを参照）

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def self_discover(task_description: str):    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0)    # SELECT    select_prompt = PromptTemplate(input_variables=["task_description"], template=SELECT_PROMPT)    select_chain = select_prompt | llm    # ADAPT    adapt_prompt = PromptTemplate(input_variables=["selected_modules"], template=ADAPT_PROMPT)    adapt_chain = adapt_prompt | llm    # IMPLEMENT    implement_prompt = PromptTemplate(input_variables=["adapted_modules"], template=IMPLEMENT_PROMPT)    implement_chain = implement_prompt | llm    # REASONING    reasoning_prompt = PromptTemplate(input_variables=["reasoning_structure"], template=REASONING_PROMPT)    reasoning_chain = reasoning_prompt | llm    # ANSWERING (推論後に回答のみを抽出)    answering_prompt = PromptTemplate(input_variables=["reasoning_result"], template=ANSWERING_PROMPT)    answering_chain = answering_prompt | llm    overall_chain = select_chain | adapt_chain | implement_chain | reasoning_chain | answering_chain    result = overall_chain.invoke(task_description)    return result.content

以下がプロンプトです。

SELECT_PROMPT = """Select several reasoning modules that are crucial to utilize in order solve the given task:## All reasoning module descriptions1. How could I devise an experiment to help solve that problem?2. Make a list of ideas for solving this problem, and apply them one by one to the problem to see if any progress can be made.3. How could I measure progress on this problem?4. How can I simplify the problem so that it is easier to solve?5. What are the key assumptions underlying this problem?6. What are the potential risks and drawbacks of each solution?7. What are the alternative perspectives or viewpoints on this problem?8. What are the long-term implications of this problem and its solutions?9. How can I break down this problem into smaller, more manageable parts?10. Critical Thinking: This style involves analyzing the problem from different perspectives, questioning assumptions, and evaluating the evidence or information available. It focuses on logical reasoning, evidence-based decision-making, and identifying potential biases or flaws in thinking.11. Try creative thinking, generate innovative and out-of-the-box ideas to solve the problem. Explore unconventional solutions, thinking beyond traditional boundaries, and encouraging imagination and originality.12. Seek input and collaboration from others to solve the problem. Emphasize teamwork, open communication, and leveraging the diverse perspectives and expertise of a group to come up with effective solutions.13. Use systems thinking: Consider the problem as part of a larger system and understanding the interconnectedness of various elements. Focuses on identifying the underlying causes, feedback loops, and interdependencies that influence the problem, and developing holistic solutions that address the system as a whole.14. Use Risk Analysis: Evaluate potential risks, uncertainties, and tradeoffs associated with different solutions or approaches to a problem. Emphasize assessing the potential consequences and likelihood of success or failure, and making informed decisions based on a balanced analysis of risks and benefits.15. Use Reflective Thinking: Step back from the problem, take the time for introspection and self-reflection. Examine personal biases, assumptions, and mental models that may influence problem-solving, and being open to learning from past experiences to improve future approaches.16. What is the core issue or problem that needs to be addressed?17. What are the underlying causes or factors contributing to the problem?18. Are there any potential solutions or strategies that have been tried before? If yes, what were the outcomes and lessons learned?19. What are the potential obstacles or challenges that might arise in solving this problem?20. Are there any relevant data or information that can provide insights into the problem? If yes, what data sources are available, and how can they be analyzed?21. Are there any stakeholders or individuals who are directly affected by the problem? What are their perspectives and needs?22. What resources (financial, human, technological, etc.) are needed to tackle the problem effectively?23. How can progress or success in solving the problem be measured or evaluated?24. What indicators or metrics can be used?25. Is the problem a technical or practical one that requires a specific expertise or skill set? Or is it more of a conceptual or theoretical problem?26. Does the problem involve a physical constraint, such as limited resources, infrastructure, or space?27. Is the problem related to human behavior, such as a social, cultural, or psychological issue?28. Does the problem involve decision-making or planning, where choices need to be made under uncertainty or with competing objectives?29. Is the problem an analytical one that requires data analysis, modeling, or optimization techniques?30. Is the problem a design challenge that requires creative solutions and innovation?31. Does the problem require addressing systemic or structural issues rather than just individual instances?32. Is the problem time-sensitive or urgent, requiring immediate attention and action?33. What kinds of solution typically are produced for this kind of problem specification?34. Given the problem specification and the current best solution, have a guess about other possible solutions.35. Let's imagine the current best solution is totally wrong, what other ways are there to think about the problem specification?36. What is the best way to modify this current best solution, given what you know about these kinds of problem specification?37. Ignoring the current best solution, create an entirely new solution to the problem.38. Let's think step by step.39. Let's make a step by step plan and implement it with good notation and explanation.## Your task{task_description}Select several modules that are crucial for solving the tasks above:"""

ADAPT_PROMPT = """Rephrase and specify each reasoning module so that it better helps solving the task:## Reasoning module description{selected_modules}## Your task{task_description}Adapt each reasoning module description to better solve the tasks"""

IMPLEMENT_PROMPT = """Operationalize the reasoning modules into a step-by-step reasoning plan in JSON format:## Reasoning module description{adapted_modules}## Your task{task_description}Implement a reasoning structure for solvers to follow step-by-step and arrive at correct answers:"""

REASONING_PROMPT = """Follow the self-discovered reasoning structure to solve the task by filling in the values in JSON step-by-step.Reasoning Structure:{reasoning_structure}Task:{task_description}Task Solution:"""

ANSWERING_PROMPT ="""Based on the reasoning results, return the final answer.## Reasoning Result{reasoning_result}## Your task{task_description}Final Answer:"""

SELF-DISCOVER 検証: SVG path element の描画形状を推論する

実装した SELF-DISCOVER 手法を検証するために、下図の論文 Figure 7. で例として挙げられているSVGの形状推論の問題を解いてみました。

SELF-DISCOVER手法を用いてSVGの形状推論問題を解かせ、それをCoT, Plan-nad-Solveと比較した図。論文 Figure 7. より

この図では、CoT 手法と Plan-and-Solve 手法と比較して、SELF-DISCOVER 手法のみが正しい推論結果を出力していることがわかります。

私の実装した SELF-DISCOVER 手法で検証しても、同様に正しい推論結果を出力することができました。

参考までに、出力した推論構造は以下のようになりました。

{  "reasoning_plan": [    {      "step": 1,      "module": "Decomposition into Manageable Components",      "description": "Break down the SVG path into individual commands and segments. Identify the start and end points of each segment.",      "actions": [        {          "action": "parse",          "details": "Extract and list all commands from the SVG path."        },        {          "action": "identify",          "details": "Determine the start and end points for each segment."        }      ]    },    {      "step": 2,      "module": "Utilization of SVG Path Command Knowledge",      "description": "Understand the meaning of each SVG path command used in the path data.",      "actions": [        {          "action": "research",          "details": "Look up the definitions of SVG path commands such as 'M' (move to) and 'L' (line to)."        },        {          "action": "apply",          "details": "Apply the knowledge of these commands to interpret how each segment is formed."        }      ]    },    {      "step": 3,      "module": "Simplification of SVG Path Analysis",      "description": "Convert the SVG path commands into a more understandable format, such as a visual diagram or a list of points and their connections.",      "actions": [        {          "action": "transform",          "details": "Create a visual diagram or list that represents the SVG path commands and their connections."        }      ]    },    {      "step": 4,      "module": "Technical Expertise in SVG and Geometry",      "description": "Use technical knowledge of SVG path syntax and geometric principles to analyze the shape formed by the path.",      "actions": [        {          "action": "analyze",          "details": "Analyze the SVG path using knowledge of geometry and SVG syntax to determine the shape."        }      ]    },    {      "step": 5,      "module": "Analytical Modeling of the Shape",      "description": "Model the geometric shape from the path data by creating a representation of the connections and angles between segments.",      "actions": [        {          "action": "model",          "details": "Create a geometric model that represents the connections and angles between the segments of the SVG path."        }      ]    },    {      "step": 6,      "module": "Step-by-Step Path Analysis",      "description": "Analyze each segment of the SVG path in sequence to understand how each contributes to the overall shape.",      "actions": [        {          "action": "sequence analysis",          "details": "Examine each segment in sequence and determine how it contributes to the overall shape."        }      ]    }  ]}

また、ChatGPTのWeb上でプロンプトの工夫無しで解かせてみると、間違った答え（G:Pentagon）を出力してしまうことも確認できました。モデルにはGPT-4を使用しており、2024年4月13日時点でWeb UI上で利用可能なモデルを使用しています。

ChatGPTに問題文だけ与えて解かせた図

さらなる検証: 共通テスト英語の問題にチャレンジ

本記事の冒頭で、ChatGPTに共通テストの英語を解かせる実験を行ったことを述べましたが、SELF-DISCOVER手法を使用して共通テストの英語の推論問題に取り組んでみることで、当時解けなかったレベルの問題が解けるようになるかどうかを検証してみます。

試しにまず、2022年共通テスト英語の第1問Aを、SELF-DISCOVER手法を用いた場合とそうでない場合（BASELINEとする）のそれぞれについて gpt-4-turbo-2024-04-09 を用いて解かせてみました。第1問Aは2つの4択の読解問題であり、BASELINEでは “solve the task: 問題文” というシンプルなプロンプトのみを与えています。問題の正答は <1>: (1) a cake 、<2>: (3) jabuticaba です（共通テスト2022 リーディング解答｜共通テスト解答速報2022｜予備校の東進 で確認）。

BASELINE:解答 <1>: (1) a cake解答 <2>: (4) pitanga

SELF-DISCOVER:解答 <1>: (1) a cake解答 <2>: (3) jabuticaba

このように、<2> の問題については SELF-DISCOVER 手法を用いた場合にのみ正解を出力することができました。

参考までに、SELF-DISCOVER 手法によって出力された推論構造は次のようになりました。

{  "reasoning_plan": [    {      "module": "Identification of Key Task",      "description": "Identify the primary challenge of the task, which is to correctly match the fruits to their appropriate uses in desserts as described in the text."    },    {      "module": "Detailed Analysis",      "description": "Examine the text thoroughly to understand the characteristics and culinary uses of each Brazilian fruit mentioned."    },    {      "module": "Systematic Problem-Solving",      "description": "Create a structured list of the fruits and their described uses, then methodically verify each fruit against the requirements of the quiz questions to ensure precise answers."    },    {      "module": "Step-by-Step Reasoning",      "steps": [        {          "step": 1,          "description": "Review the descriptions of cupuaçu and buriti from the text to determine which desserts they can be used to make.",          "action": "Check the text for mentions of 'cake', 'chocolate', 'ice cream', and 'yogurt' in relation to cupuaçu and buriti."        },        {          "step": 2,          "description": "Identify which fruit is suitable for making a sour cake based on the text descriptions.",          "action": "Look for mentions of sourness and suitability for cake making in the descriptions of jabuticaba and pitanga."        }      ]    }  ]}

他の問題も同様に回答させ、2022年共通テスト英語リーディングの得点を集計してみました。以下の表では間違えた箇所が太字で示されています。

BASELINE の2022年共通テスト英語リーディング結果:

問題	BASELINE 得点	BASELINE 回答
第1問	8/10	1, 4, 2, 2, 1
第2問	18/20	5, 3, 1, 3, 1, 4, 4, 2, 4, 2
第3問	15/15	1, 1, 1-4-3-2, 2, 2
第4問	12/16	3, 3, 2, 1, 3, 2
第5問	12/15	1, 4-5, 4-1-3-5, 3, 3
第6問	21/24	3, 3, 1, 6-3, 2, 2, 1, 4-4
合計	86/100	-

SELF-DISCOVER の2022年共通テスト英語リーディング結果:

問題	SELF-DISCOVER 得点	SELF-DISCOVER 回答
第1問	10/10	1, 3, 2, 2, 1
第2問	20/20	5, 3, 1, 3, 1, 2, 4, 2, 4, 2
第3問	15/15	1, 1, 1-4-3-2, 2, 2
第4問	12/16	3, 3, 2, 1, 3, 1
第5問	12/15	1, 4-5, 2-5-4-1, 3, 3
第6問	24/24	3, 3, 1, 6-3, 2, 2, 1, 3-4
合計	96/100	-

正答:第1問: 1, 3, 2, 2, 1第2問: 5, 3, 1, 3, 1, 2, 4, 2, 4, 2第3問: 1, 1, 1-4-3-2, 2, 2第4問: 3, 3, 2, 1, 2, 4第5問: 1, 4-5, 2-5-4-1, 3, 3第6問: 3, 3, 1, 6-3, 2, 2, 1, 3-4

結果、SELF-DISCOVER 手法を用いた場合、合計得点が 96 点となり、BASELINE よりも 10 点高い 96% の正答率を達成することができました。 LLMの出力は不安定であるため、この結果はあくまで一例に過ぎず、共通テスト英語の得点能力を断定することはできませんが、上振れの場合でも96%の得点率を達成できたのは素晴らしい結果です。

まとめ

論文を参考に実装した SELF-DISCOVER を用いて、通常のプロンプトでは解けなかった問題に対して正答を導くことが確認できました。去年自分が取り扱った共通テスト英語の問題に対しても、SELF-DISCOVER 手法を適用することで正答率が向上することが確認できたのは理解を深める有意義な体験になりました。

また、1年間で ChatGPT のモデル自体が大きく進化しているというのもあり、記事（https://www.satoooh.org/posts/chatgpt-exam）当時の ChatGPT である GPT-3.5 では 77% の正答率だった共通テスト英語の問題に対して、GPT-4 を利用するだけで 86% の正答率も達成できるようになっていることも興味深いところです。

GPT-5 がいつ出るのか分かりませんが、GPT-4では画像入力もできるので、ARグラスで問題入力して回答を表示するような GPT カンニングメガネを作ることもできちゃいそうですね（私の手元では gpt-4-vision への画像入力での共通テスト英語リーディングは 76% の得点を記録しています。これも機会があれば記事にまとめます）。また、英語でこれくらいの精度が出るのであれば国語でもある程度得点が期待できるかもしれませんね。

LLM の未来がより楽しみになりました。今後もプロンプトの手法は改善の余地があると思うので、興味深いものがあればまた検証してみたいと思います。

asdfでflutterのインストール

Mon, 25 Mar 2024 00:00:00 GMT

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2024年3月25日

I charted out the KbM vs Controller accuracy & K/D stats of the top 500 players on R5 Reloaded 1v1s. Do you think Respawn will ever address this lack of balance? : r/CompetitiveApex

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asdf を使った flutter のセットアップメモ。

flutter を探してみる。

asdf plugin list all | grep flutter

flutter プラグインを追加。

asdf plugin add flutter

インストールするバージョンの確認

asdf list all flutter | grep ^3

記事執筆時点の stable 最新 3.19.4 を入れてみる。

asdf install flutter 3.19.4-stable

確認

asdf list flutter

global で有効化。

asdf global flutter 3.19.4-stable

確認

asdf current

flutter のバージョン確認

flutter --version# 実行結果Flutter 3.19.4 • channel stable • https://github.com/flutter/flutter.gitFramework • revision 68bfaea224 (4 days ago) • 2024-03-20 15:36:31 -0700Engine • revision a5c24f538dTools • Dart 3.3.2 • DevTools 2.31.1

修士課程の2年間を振り返る

Fri, 29 Mar 2024 00:00:00 GMT

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東京大学大学院学際情報学府学際情報学専攻総合分析情報学コース修士課程の2年間をふりかえります。

2024年3月17日

Last Updated: 2024年3月29日

🎓 学生生活

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2022年4月に修士課程に進学し、2024年3月に学位を取得し卒業しました。本記事では、この2年間で自分がやったこと・考えたことを振り返ってみます。

修士課程進学

学部時代の経験

学部時代の私は、教養学部学際科学科という何をするかイマイチよく分からない学科に所属し、コンピュータサイエンスをゆるーく学んでいました。この学部を選択したきっかけは、学部2年次の進学選択前のタイミングで1年間休学し、フルタイムで取り組んだインターンの中でプログラミングと出会ったことです。そこからコンピュータを使って処理や分析、プロトタイプを作る楽しさに目覚め、エンジニアとして様々な企業でアルバイトやインターン、業務委託の経験を積みました。

進学か就職か

学部4年次は卒業研究と並行して、大学院受験と就活を行っていました。就活では自分のプログラミング経験や興味を活かしつつも、純粋ソフトウェアエンジニアとして生きていく覚悟がなかったため、組織としてITに強そうな会社のコンサルティング・PM職を志望していました。

秋の段階で修士でお世話になる研究室の院試に合格し、興味を持っていた会社からの内定もいただきました。ギリギリまで悩んだ結果、「学部で身につく程度のスキルでは物足りず、修士でもう少し専門性を磨きたい」と考え、内定を辞退し大学院進学を決意しました。

さらに、合格をいただいた研究室は学部1年次から興味を持っていて、教授とメールをしてお話を伺ったり、学部4年次の卒業研究でも配属先研究室として第一希望にしていた研究室でした（運が悪く、残念ながら卒業研究は別の研究室で行いました）。

そういった様々な背景から、専門性を磨くという建前と、「もう2年遊べるドン！」という本音？とを抱えて修士課程に進学しました。

研究生活

研究分野と研究スタイル

大学院で専攻したのはコンピュータサイエンスの中でも Human-Computer Interaction（HCI）という分野で、人とコンピュータの関わり方を広く探求する分野を学びました。 HCI自体が非常に多様な領域と接点を持つ学際的な分野であるため、同じ研究室の中でも一人一人がバックグラウンドに沿ったテーマを持って研究をしています。

私自身はサッカーに対する興味・関心、良質なデータソースへのアクセスがあったこともあり、修士論文ではサッカーでの認知技能獲得に関する機械学習モデルの活用をテーマにし、最終的に優秀修士論文賞をいただきました。

スポーツをテーマにしている人は研究室の中でも一部で、研究室のメンバー全員がそれぞれのテーマを持って活動しているのがとても印象的で魅力的でした。そのため、他の研究分野・研究室と比較して自主性が強く求められます。リサーチからアイデア出し、実装、評価実験から論文執筆まで、基本的にはすべて自分主導で行う必要があり、それを補助する要素として研究室のリソース（教授やメンバーの方々とのディスカッション、計算機資源、過去のノウハウ）を適宜活用していくというスタイルで研究を進めていく必要がありました。

また、研究テーマも自身のバックグラウンドから決めることが多いため、課題解決のための手段はその都度学ぶ スタイルが求められます。例えば私の修士の研究では、画像処理、深層学習に関する理解や実装、姿勢推定などの特定領域の原理と研究の理解、評価実験手法やその他認知科学分野の知識などはすべて必要に応じて自学する必要がありました。

試行錯誤の連続

ここまで順調に研究生活を送っていたように見えるかもしれませんが、実際は何もわからない状態から失敗し続け、悩み続けていた2年間でした。

院試の際に「このような研究をしたい」と提示したテーマの具体的な課題がわからなくなった
機械学習に関する実践的なレベルの知識がほとんどなかった
実装を進めていく中でググっても分からない分野固有の問題に何度も直面した

他のテーマに逃げたくなって、修士1年の間は色々なプロトタイプを作っては壊してを繰り返していました。例えば:

電気刺激、EMSに興味を持ち、Arduino を使って回路を組んで、自分の顔に電流を流してみた
ChatGPT がリリースされたときはいろいろな検証をした
- オノマトペやメロディなどの非言語的な情報を強引に言語化させてみたり
- OpenAI の音声認識モデル Whisper と組み合わせて音声ライフログをとったり
- Monocle を購入してみて視界の情報を文章で記録するARメガネをつくったり
- 論文とチャットできるリサーチ支援ツールをつくったり
- その他本当にいろいろ…ChatGPTとは仲良くなった

この迷走期間についても、進捗は無かったものの、手を動かすたびに学びがあり、振り返ってみると、時間にゆとりのある修士課程のうちにしか体験できない非常に充実した期間となりました。

また、修論とは全く関係なさそうな分野なのに、結果的には修論に活かせそうな知見が得られたりというのもこの期間に体感し、多様なバックグラウンドを持つ優秀な研究者が集まるHCI分野の弊研究室の価値を再確認しました。

色々と迷走しながら手を動かし続けることで、意図していなかったものの結果的には自分の研究をブラッシュアップさせることができたような気がします。 頭を使いながら手を愚直に動かし続けることの大切さ を実感しました。

研究、それは孤独な戦い

先ほど、弊研究室のメンバーはそれぞれが多種多様なテーマに取り組んでいると書きました。多様なテーマを持った人々のディスカッションの中で、思わぬ気付きのきっかけや研究一般的な学びが得られる一方で、私は具体的な研究の細かい相談をする相手が見つからずにひどく苦労していました。

メンバー各々が自分の研究テーマで忙しいので、私の研究テーマ固有の些細な課題を共有して相談するのも気が引けてしまい、孤独に悩む時間が多かったです。人をうまく頼ることができなかったのは今後改善すべき点だな、と感じています。

修士課程で得たもの

修士号

最低限の研究スキルの証明になると嬉しいのですが… 少なくとも、学部の頃の自分とは違う景色を見ているような気がします。なんだかんだで修士号をこのタイミングで取得したことは、今後の人生に影響してくるのかもしれません。

論理的・批判的思考力

これは既存の研究をまとめるときに成長を実感しました。弊研究室には研究をまとめるフォーマットがあり、私は読んで興味を持った論文はフォーマットに沿ってまとめるように2年間意識していました。学部の4年間で得た分析的な能力でも、既存研究をうまくまとめるのは難しく、大学院入学直後に作成したまとめを今見返してみると「お前は何を読んだんだ？」という気持ちになります。もちろん博士の方々に比べたら未熟の研究ベイビーちゃんですが、学部の自分よりは間違いなく成長していると実感しています。

プログラミング力

特に、手を動かす力が身についたと感じています。

GitHubに上がっているリポジトリを実際に動かしてみて、問題や課題を見つけて修正する
自分の中でブラックボックスだったコードを1行ずつ丁寧に読み解き、処理を追ってみる
アイデアをそのままにせず、数時間かけてプロトタイプを作成し、自分がユーザーとなって検証してみる

このように、手を動かして考える経験は時間も精神もゆとりのある修士前半の時期にできてよかったです。どんなコードも新しい価値のあることをしているのであれば、最初はわからないのが当たり前。プログラミングはこわくない。

伝える力

私はコロナ感染などもあって時期が悪く、対外的な学会発表を経験せずに修士課程を終えてしまいましたが、研究室で対外的に行ったオープンハウスでのポスター発表や、日常的な研究室定例での発表、修士号取得のための発表などを通して、他人に自分の言いたいことを伝える重要性と難しさを実感しました。

自分では「これで伝わるだろう」と思って作ったスライドでも研究室メンバーにみてもらうと予想外に言いたいことが伝わっていない経験を何度もして、その度にフィードバックを貰い修正をすることで、だんだんと伝わりやすい情報提示の方法を学ぶことができたのではないかと感じています。

研究室の自主勉強会で発表したChatGPTについてのスライド。こんな感じで得意なテーマを持ち寄って発表もしたり、充実した研究室生活でした。

修士課程で失ったもの

人生は有限です。得たものもあれば、当然失ったものもあります。まずはシンプルに社会人経験の期間が2年失われました。まぁこれは私にとっては些細な話です。

生活リズム

最低限の授業はあるものの、情報系ということもありオンラインで完結できることが多く、修士課程の大半の時期を昼夜逆転状態で過ごしてしまいました。没頭していたオンラインゲームの影響もあり、未だに生活リズムは絶望的です（Apex Legends というゲームに5000時間以上の時間を溶かしてしまいました）。コーディングが捗るときはラジオや音楽を聴きながら気づいたら朝なんてことは日常茶飯事でしたし、早めに作業を切り上げても、ゲームが楽しくて気づいたら朝ということもよくありました。

対面での対話

オンラインで完結できることはオンラインで済ませてしまうため、研究からアルバイト、ゲームまで1日の殆どの時間を自室デスクで過ごす生活が当たり前となり、他人と直接会って話をする機会が減りました。オンラインのチャットや通話ではできない与太話や、友人と膝を突き合わせて話すことの楽しさを感じることができなかったのは残念です。コロナ流行以降、本当になにか大切なものを失ってしまったような気がします。

デスクで作業を見守ってくれたコイル。

まとめと今後

より自分の人生を自分事として深く捉え、専門性とともに自分のやりたいこと・方向性も見定めることができた本当に有意義な2年間でした。これを尊敬する研究室の教授・メンバーの方々の中で行えたことに深く感謝しています。研究室の人数が多いため、あまり交流がない方もいますが、背中を見て勝手に学び、多くの刺激を受けていました。

今後は、6月から一度新卒で就職する予定です。入社予定の会社では、話を聞く限りは自分のやりたいことに近いことができると思っています。博士号取得を目指したい気持ちもあったのですが、タイミングや環境などいろいろな面で満足いく選択が得られなかったため、一度社会に出る決意をしました。やっていけるかどうかは分かりません。

ということで修士課程の振り返りをざっくりと書いてみました。他に、修士課程の2年間もしくは所属していた学際情報学府総合分析情報コースについて気になることがあればお知らせください。私が答えられる範囲で都度追記していこうと思います。

Apex Legendsの起動時の爆音ムービーは -novid オプションでスキップ可能

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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Apex Legends は起動時に爆音ムービーが流れ、しばしばユーザーの耳を破壊することでお馴染みです。実はこのムービーは起動オプションで -novid を指定することでスキップ可能です。

2024年3月7日

Last Updated: 2024年7月1日

🎮 Game

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Apex Legends は起動時に爆音ムービーが流れ、しばしばユーザーの耳を破壊することでお馴染みです。実はこのムービーは起動オプションで -novid を指定することでスキップ可能です。

Steam / Origin での Apex Legends のゲームプロパティから起動オプションのコマンドライン引数設定を開き、-novid を指定してください。

快適な Apex Legends ライフを！

R5Reloaded 1v1 のデータを利用して Apex Legends のキーマウPAD論争の情報源として使えそうなデータ可視化を試みる

Sun, 03 Mar 2024 00:00:00 GMT

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Apex Legends 非公式 Mod である R5Reloaded の 1v1 データを取得し、キーマウとPADの実力を比較しました。

2024年3月3日

🎮 Game 💪 やってみた

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PC 版の Apex Legends というゲームには古来より「キーマウ・PAD 論争」と呼ばれる論争が存在します。ここでいうキーマウとはキーボード&マウス（MnK = Mouse and Keyboard, KbM = Keyboard Mouse とも表記される）のことで、PAD（プレステのコントローラーを想像してくれればOK。Controller と表記される）はコントローラーのことを指します。

この議論の中心にあるのが、PAD（コントローラー）がキーマウ（キーボード&マウス）よりも強いという主張です。私自身も両方を試した経験がありますが、PAD の方が強力なように感じます。

背景には、「エイムアシスト」という要素があります。キーマウは多くのボタンと腕による直感的な視点操作が可能な一方で、PADは操作が比較的不利な面があるとされています。そのため、PADでは射撃時に照準が自動的に敵に少し吸い付くように「アシスト」がかけられています。

しかし、この「エイムアシスト」があまりにも強力すぎて、それに蹂躙され萎えて引退するキーマウプレイヤーが、アマチュアからプロ選手まで後を絶たないのです。

開発者も次のように発言しています。「エイムアシストは、アクセシビリティのためにあるのです。また、誤って “良すぎる “ものにすることは簡単で、その境界線がどこにあるかは議論の余地があります」「数年かけて調整する予定」（参考: Respawn is “not happy” with aim assist in Apex Legends | Yardbarker）しかし、もうリリースから5年も経ち、キーマウ戦士たちの多くが消えていったこのゲームで、今更エイムアシストを弱体化しても…という諦めもあります。

とまぁ、面倒な論争があるんですが、今回はPADが強いことをデータからも示せるのは面白いと思い、データを取得して可視化し、眺めてみました。

1. 経緯

先日、キーマウと PAD を比較してデータを分析し、 PAD が強いことを示したうえでバランスを欠いていると問題提起した Reddit の記事が界隈で話題になりました。

https://www.reddit.com/r/CompetitiveApex/comments/1azzuch/i_charted_out_the_kbm_vs_controller_accuracy_kd/

K/D（Kill/Death ratio, キルデス比）については少し見づらいですが、Accuracy（命中率）については特に、ここまできれいに差が可視化されているのは興味深いです。同時に、「本当にここまで明確に差が出るものなのか？」と疑問に思い、自分も元データにアクセスして集計することにしました。

2. データ収集

データは R5Reloaded Stats Tracker の leaderboard から 2024-03-03 時点のものを取得しました。 R5Reloaded は Apex Legends の非公式 Mod で、1v1 などのモードができることから、射撃の実力を競い、練習する場としてプレイヤーの間で注目されています。

3. 上位N人のNの値を大きくしてみる

Reddit 元記事の画像ではキーマウ、PAD それぞれの TOP 500 までのデータが可視化されていました。しかし、上位 500 人の超人のデータを比較しても、私のような中堅プレイヤーに役立つデータが得られるか不明です。最上位プレイヤーの比較をしたいならALGSのデータを比較すればよくて、ALGSのデータ比較はすでに行われています（Statistical Analysis of Controller/M&K at ALGS London 2023 : r/CompetitiveApex）。そこで、TOP 2500 までのデータを抽出し、元記事と同様に K/D と Accuracy を比較してみました。

キーマウ(MnK)、PAD(Controller)それぞれの Score 上位 2500 人を抽出し、K/D（キルデス比）と Accuracy（命中率）をプロットしたものです。Scoreはプレイヤーのパフォーマンスを示す指標で、K/Dはキル数とデス数の比率、Accuracyは射撃の命中率を示します。横軸が Score の順位で、1 が最上位、2500 が最下位を表します。グラフには30点の移動平均を載せています。

基本的にPADが強いことが読み取れます。こんなにきれいに差が出ると、もはや清々しいですね。ただ、K/D は下の方にいくと MnK が上回る傾向があるかもしれません。特に2000位以降が気になります。 Accuracy に関しては PAD > MnK と理解して文句なさそうです。

比較の課題: キーマウの2000位とPADの2000位は同じ熟練度なのか？

しかし、この比較には課題もあります。 R5 Reloadedのプレイ人口がキーマウ約5000、PAD約3000と差があります。キーマウの2000位とPADの2000位は同じ「中級者」なのでしょうか？

4. 上位X%に標準化して比較してみる

そこで、次に「上からX%のプレイヤー」を同程度の熟練度とみた比較を行いました。例を挙げて説明すると、上から40%の実力のキーマウプレイヤーと、上から40%の実力のPADプレイヤーが横軸で同じ位置に来るように標準化して比較しました。

前処理を追加: プレイ時間が短いノイズを除外

また、前回の比較では行いませんでしたが、今回は前処理を追加しました。具体的には、Games Played <= 4 のデータを除外することで、プレイ時間が極端に短いことで生じる Accuracy が 100% のユーザーなどのノイズデータを除外しました。

分析結果です。横軸が Score 順位の累積割合で、左端が上位、右端が下位を表します。他の指標は同じです。先ほどよりも PAD > MnK の構図がはっきりと可視化されてきました。

5. TOP500, MID500, BOTTOM500 を比較してみる

最後に、熟練度ごとにより細かく分析するため、上から500人、中央500人、下から500人をそれぞれ抽出して比較してみました。

5.1. TOP500 の比較

K/D については MnK が頑張ってなんとか食らいついているように見えます。しかし PAD がめちゃくちゃ強いです。 Accuracy については残念ながら 10% 近い差がついています。キーマウの命中率 27% もすごいですが、PADの命中率 35% はとんでもないですね。

5.2. MID500 の比較

相変わらず PAD が強いです。

5.3. BOTTOM500 の比較

K/D は TOP, MID よりも PAD > キーマウにかなり差が出ました。平均がキーマウ 0.464 に対して PAD 0.732 です。命中率も 10% 近い差があります。特に PAD の BOTTOM500 平均の 28.65% はキーマウの TOP500 平均 27.68% より高いです（つらい…）。

6. 結論・課題

R5Reloaded のデータを可視化した結果、いずれの熟練度においても PAD > MnK となることがわかりました。 Accuracy については顕著に差が出ており、いずれの熟練度においてもおよそ 10% の差が見られます。 K/D についても、基本的に PAD がキーマウより優れていることがわかります。「PADにはエイムアシストがあるがキーマウにはキャラコンがある」という意見もありますが、上位の一部を除く大半のケースでは、キャラコンをしてもエイムアシストの前では無力となるのでしょうか…

私も Apex Legends をキーマウで約 5000 時間、PAD で約 50 時間程度プレイしていますが、近距離の 1v1 におけるエイムに関しては PAD の自分の方が安定して射撃ができると感じています。

とはいえ、この分析には課題もあります。最大の課題は、元データを Apex Legends ではなく、非公式 Mod の R5Reloaded から取得していることでしょう。 R5Reloaded Mod を入れようと考える層はそもそも Apex Legends に対する熱が高い層であり、その中に Apex の初心者がいるのかどうか疑問です（おそらくいないでしょう）。実際の Apex Legends のプレイデータにアクセスすることは私の知る限り不可能なので、本当のキーマウとPADの比較は公式にしてもらうしかありません。

最後に、エイムアシストに疲れたキーマウ戦士のみんな。一緒に Overwatch2 をしようね！

コラッツ予想を眺める

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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コラッツ予想の可視化をしてみました。

2023年8月4日

Last Updated: 2024年7月1日

💪 やってみた

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夜更かししてしまったので、ツイッターでコラッツ予想について見かけた際に遊んで眺めた様子をメモしておきます。眺めるだけで特に示唆や気付きはありません。

Mentions tweet

コラッツ予想というのは、どんな正の整数も次のルールに従って値を更新していくとやがて1になるというもの。凄くシンプルなのに、まだ証明はされていないらしい。

f(n)={n/2nが偶数3n+1nが奇数f(n) = \left\{ \begin{array}{ll} n/2 & n\text{が偶数} \\ 3n+1 & n\text{が奇数} \end{array} \right.f(n)={n/23n+1nが偶数nが奇数

気になる方はコラッツの問題 - Wikipediaを参照してください。

こういうのはプログラムで書くと色々と遊べて楽しい。

def collatz(x: int) -> int:    if x % 2 == 0:        return x // 2    else:        return 3 * x + 1

例えば、コラッツの式で更新をして、何ステップで1に到達するかを数えてみます。

def collatz_count(n: int) -> int:    """nから始まって何回のステップで1に到達するかを数える"""    count: int = 0    while n != 1:        n = collatz(n)        count += 1    return count

これを1〜500くらいで動かしてプロットしてみると

import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use("ggplot")n_max: int = 500collatz_count_list: list = [collatz_count(i) for i in range(1, n_max+1)]plt.figure(figsize=(16,8))plt.plot(collatz_count_list)plt.xlabel("n")plt.ylabel("collatz_count(n)")plt.title(f"collatz_count: n=1,...,{n_max}")plt.show()

規則性、なさそ〜〜

流石に折れ線だとグッチャグチャなので scatter でプロットします。

なんかきれい

コラッツ模様とでも呼べそうなパターンが現れてきました

DTMの打ち込み画面みたいなの出てきたな。リズムに変換したら聴けなくも無かったりするんでしょうか。

1から10000くらいまで動かして、ステップ数が最大のものは何になるか計算してみます。

import numpy as npn_max: int = 10000collatz_count_list: list = [collatz_count(i) for i in range(1, n_max+1)]print(f"max count: {np.max(collatz_count_list)}, n: {np.argmax(collatz_count_list)+1}")

実行結果は max count: 261, n: 6171 ということで、1から10000までの整数は全部261ステップ以内で1に到達するということですね。

そこで試しに n=6171 でのステップごとの値の変化をプロットして、1に近づいていく様子を観察してみます。

def collatz_history(n: int) -> list:    result: list = [n]    while result[-1] != 1:        result.append(collatz(result[-1]))    return resultn_start = 6171plt.figure(figsize=(16,8))plt.plot(collatz_history(n_start))plt.xlabel("step")plt.title(f"collatz_history: start={n_start}")plt.show()

いったんバカでかくなったあと一気に小さくなって、そこから1に行くまでには時間かかってますね

一旦1e+6くらいまでデカくなってますね。具体的にどんなクソデカ整数が現れるかを見てみます。

def collatz_max_val(n: int) -> int:    """コラッツ更新中の最大値を返す"""    res = n    while n != 1:        n = collatz(n)        res = max(res, n)    return rescollatz_max_val(6171)  # 975400

これを使って、コラッツ中（造語）に一番でかい整数を叩き出す初期値を探してみます。

n_max: int = 100collatz_max_val_list: list = [collatz_max_val(i) for i in range(1, n_max+1)]plt.figure(figsize=(16,8))plt.plot(collatz_max_val_list)plt.xlabel("n")plt.ylabel("collatz_max_val(n)")plt.title(f"collatz_max_val: n=1,...,{n_max}")plt.show()

ときどきでかい値が出てくる

もっと n_max を大きくしてみましょう。

オーダーを大きくするたびに桁違いにデカいやつがいくつか現れていますね。

他の数字からスタートするとどんな形になるか観察するために、ランダムにでかい整数を引っ張ってきます。

n_starts = [np.random.randint(1e+9) for _ in range(5)]for n_start in n_starts:    plt.figure(figsize=(16,8))    plt.plot(collatz_history(n_start))    plt.xlabel("step")    plt.title(f"collatz_history: start={n_start}")    plt.show()

全部クソデカ整数ですが、842592789なんかは挙動が大人しく、少ないステップ数で1に到達していますね。

う〜ん、色々やってみたけどやっぱりよく分からん。受験生のころもコラッツ問題の計算式を紙にいろいろ計算したり、逆に1から辿ってみたりして遊んでいた記憶があるのだけど、なにか発見があるわけでも無かったんですよね。

なんかいい眺め方あったら教えてください。

Pythonにおけるクラス変数とインスタンス変数

Wed, 02 Aug 2023 00:00:00 GMT

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Pythonのクラス変数とインスタンス変数の違いと動作について

2023年8月2日

🧑‍💻 開発 📆 日記

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Mentions tweet

こんなツイート（エックス）を見かけて気になったので、検証も兼ねてメモを残してみる。

オブジェクトのクラスを定義するとき、2種類の変数を使い分けることができる。それが「クラス変数」と「インスタンス変数」である。

クラス変数というのは、クラスに紐づく変数である。よくクラスとインスタンスは、設計図と製品に例えられるが、クラス変数というのは設計図自体に紐づく変数であるから、個々の製品に共通する変数ということになる。

これに対して、インスタンス変数というのは、各インスタンスに紐づく変数であるから、製品Aと製品A'が同じ設計図から作られていたとしても、インスタンス変数は別々の値を持つことになる。

これをふまえて最初のツイートのプログラムを見てみると、「インスタンス変数と想定して書いたつもりがクラス変数の動作をしてしまった」という感じに読み取れる。

class MyClass:    my_list = []a = MyClass()b = MyClass()a.my_list.append(1)print(b.my_list)

実際に colab なんかで実行してみると、確かに b の my_list に [1] の値が入っていることがわかる。 my_list はクラス変数という扱いになるので、 a.my_list.append(1) で更新されたら、 b.my_list も同じ値を参照するために [1] が出力される。

これを本来の意図（aのmy_listとbのmy_listには違う値が入る）通りに修正したいなら、Pythonでは次のような実装にする必要がある。

class FixedMyClass:    def __init__(self):        self.my_list = []a = FixedMyClass()b = FixedMyClass()a.my_list.append(1)print(b.my_list)

コンストラクタの中で self.my_list に渡してあげることで、 a.my_list と b.my_list には異なる値が入る。

こういうのはその都度、変数のスコープを意識しておくと、落とし穴にハマることは減る。気がする。でもPythonって結構よく分からん挙動するんだよなー。

ChatGPT先生に聞いてみた

っていう記事を書いた後に、「こういうのってChatGPT先生に聞いたらなんとかなるのでは？」と思って聞いてみたらこんな回答が。（以下Chat先生の回答）

ユーザーの指摘する問題点は、Pythonクラスで定義されたクラス変数の振る舞いについてです。Pythonでクラス定義時にリストなどの変数を宣言すると、その変数はそのクラスの全てのインスタンス間で共有されます。これは、このリストがひとつだけ作成され、その後の全ての新規インスタンスはそれと同じリストを参照することで挙動します。

class MyClass:    my_list = []  # 全てのインスタンスで共有されるリストa = MyClass()  # MyClassの新規インスタンスを生成b = MyClass()  # MyClassの新規インスタンスを生成a.my_list.append(1)  # a.my_list に 1 を追加print(b.my_list)  # b.my_list を表示

上記のコードでは、インスタンスaの my_list に1を追加しました。しかし、その後インスタンスbの my_list を表示させると、このリストも1を含む結果が表示されます。これは my_list がクラス全体で共有されているためです。
この挙動は初めて見ると驚きかもしれませんが、それはPythonのクラス level 変数についての知識がないと、予期せぬ結果をもたらす可能性があるからです。
そうではなく、インスタンスごとに固有のリストを持つ方法もあります。そのためには、リストをクラスのコンストラクタ（ __init__ メソッド）で初期化する必要があります。

class MyClass:    def __init__(self):        self.my_list = []  # 各インスタンス固有のリスト

これなら、aとbがそれぞれ独立したリスト my_list を持つことになり、お互いから影響を受けることはありません。
このように、Pythonの特定の特徴を理解していなければ、誤解を生むことがあることがわかります。そのため、プログラミングを学ぶ際は、基礎となる理論や仕組みの理解を深めることが大切です。

いいね。記事かく時間がもったいなかったね。ああーー、課題やるか。

おすすめメシ: 奥渋谷の隠れた名店カツ丼｢瑞兆｣

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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渋谷で働いていた時期に、嬉しいことがあったらよく行っていたカツ丼屋さん。メニューはカツ丼とビールだけ、席は狭いカウンター8席のみ。雑居ビルの中にある隠れた名店です。

2023年7月22日

Last Updated: 2024年7月1日

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休学して渋谷で働いていた時期に、嬉しいことがあったらよく行っていたカツ丼屋さん。メニューはカツ丼とビールだけ、席は狭いカウンター8席のみ。雑居ビルの中にある隠れた名店です。

衣はサクサク、卵がとろとろで、めちゃくちゃ美味しいタレも効いていて最高です。僕はもう5年くらいここのカツ丼にお世話になってますが、瑞兆を超えるカツ丼に出会ったことはありません。

渋谷を訪れた際はぜひ。

国立新美術館で開催中の「テート展」に行ってきた

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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国立新美術館で開催されているテート展に行ってきました。イギリスのテート国立美術館の作品を持ってきて、「光」を題材に、美術の歴史を光という軸でまとめた展示です。

2023年7月22日

Last Updated: 2024年7月1日

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国立新美術館で開催されている『テート美術館展　光　― ターナー、印象派から現代へ』1に行ってきました。イギリスのテート国立美術館の作品を持ってきて、「光」を題材に、美術の歴史を光という軸でまとめた展示です。一部写真撮影禁止のコーナーがあったので、今回は写真撮影可能なコーナーのうち印象的だった作品の写真を載せます。

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写真撮りながら思ったんですが、絵のリアルの奥行き感とか吸い込まれそうな感じは写真では映せないので、面白そうだなと思った人はぜひ行ってみると良いと思います。油絵から圧巻でした。

あ、ちなみに僕は芸術なにも詳しくありません。

ジョゼフ・マロード・ウィリアム・ターナー, 『影と闇ー大洪水の夕べ』, 1843

これは最初の方に展示されていた作品。絵ってこんなに奥行き表現できたっけ、と感動しました。AIアートで大量消費していたときに得られなかった感覚。

ジョン・マーティン, 『ポンペイとヘルクラネウムの崩壊』, 1822

生でみると本当に奥行きが凄まじかった。大きさもあって、吸い込まれそうになるような、手を伸ばしたら絵の奥まで世界が続けているような感覚。

ジョン・ブレット, 『ドーセットシャーの崖から見るイギリス海峡』, 1871

この作品が一番圧巻だったな。綺麗な海の景色の綺麗さがそのまま伝わってきた。天国みたいな空間。迫力がすごい。

アルマン・ギヨマン, 『モレ＝シュル＝ロワン』, 1902

この絵も配色が比較的鮮やかで印象的だった。

ここからバウハウスとかで、芸術に工業要素が加わってきます。カンディンスキーとかの教材の挿絵が載ってたりして感動しました。光を幾何学的に捉えて作品に取り入れるものが増えてきます。← 撮影禁止ゾーンだったので画像なし

で、バウハウス以降からはリヒターとか、とんでもない前衛的な作品が増えてきます。もはやキャプション芸なんじゃないかとしか思えない作品の数々だったんですが。

ゲルハルト・リヒター, 『アブストラクト・ペインティング』, 1990

リヒターのやつ。絵を書いて、その上に塗りまくって、引っ掻いて完成らしい。僕の美術の時間のパレットでしょうか。

そしてさらに現代に近づくと、プログラミングを活用したインスタレーション展示が増えてきます。僕の推しアーティストであるジェームズ・タレルとか、オラファー・エリアソンとかの作品も登場します。四国を一人旅したときに見たな。

オラファー・エリアソン, 『星くずの素粒子』, 2014

オラファー・エリアソンの作品。言ってしまえばこれもキャプション芸なんですが。

結局、現代アートは複雑すぎてキャプション芸なんじゃないかという疑念は拭えませんでしたが、まぁそれも込みで面白い作品が多くて十分楽しかったです。東京これる方はぜひ。

生成AIによるレビュー要約の可能性

Wed, 14 Jun 2023 00:00:00 GMT

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2023年6月14日

🧠 AI 📆 日記

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先日、Amazonが「生成AIを利用したカスタマーレビューの要約」機能を発表しました。

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レビューの使い方は人によって違ったりするので、この要約機能が新しいUIの可能性を開拓できるのではないかとワクワクします。

あとは生成AIであることを活用して「ユーザーが商品を選ぶときにどのような点を重視するか」を変数としたレビュー生成ができるようになると、レビュー画面のデータを使ったショッピングコンシェルジュサービスができるようになるかもしれませんね。

ニセのレビューや無意味なレビューによるノイズの影響が気になりますが、こういった大量のユーザーが生成したデータをわかりやすく集計するのは生成AIの得意なところでしょうから、今後が楽しみな領域です。

知的生産をしながら構造化するのは難しい

Fri, 02 Jun 2023 00:00:00 GMT

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2023年6月2日

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階層構造を用いて文書群が構造化された Notion とか esa みたいなツールは、wiki としては閲覧性が高いために見やすいけど、知的生産をする側は負担が大きくなる。

Mentions tweet

だから自分はページに階層構造が存在しない Scrapbox を利用しています。階層構造は小さな情報をまとめるときは便利ですが、情報が大きい、もしくは増える可能性がある場合は管理コストが死ぬほど上がると思います。

Scrapbox の開発者のこちらの記事なんかが Scrapbox の思想を理解する上で参考になると思います。

階層整理型WiKiはスケールしない - 橋本商会

文書や情報を整理し、管理するとき「整理整頓は必要ではない」「最終的に見つかればよい」という思想は大事にしたいですね。

「勝つケースから学ぶ」ことと、「負けたケースから学ぶ」ことの有効度の差は習熟度に依存するのか？

Sun, 23 Apr 2023 00:00:00 GMT

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2023年4月23日

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最近気になっていることです。（僕の中に現時点で答えないです）

僕は趣味で Apex Legends というPCゲームをやっています。ゲームのプレイスキル向上にはどのようなフィードバックが有効なのかみたいなところに興味を持っているのですが、自分のプレイを振り返るときって2パターンあるなと思いました。

一つが、「勝ったケース、うまくいったケース」を振り返り、なぜうまくいったかを分析・振り返りすること。「ここうまくいったよね！次も頑張ろう！」という振り返り方ですかね。

もう一つが、「負けたケース、うまくいかなかったケース」を振り返り、なぜうまくいかなかったかを分析・振り返りすること。「ここはこうだったからうまくいかなかった、次は気をつけよう」などという振り返り方でしょうか。

もちろんどちらも大事ですが、これって習熟度によってどちらが大事か変わってきそうな気がします。初心者の場合はうまくいかないことが多いから、「うまくいったケース」に対してポジティブなフィードバックを送ったほうが有効な気がしますし、熟練者の場合は逆に大抵のことがそれなりに出来るから、「うまくいかなかったケース」に対して指摘をしてあげると有効な気がします。

例えば Apex Legends の熟練者に対して、普通にやっていつもどおりキルを取れたシーンや、普通に勝った試合の映像をフィードバックされても、そこまで得られるものがないかもしれません。（成功体験として記憶しておくことが大事になるケースもあるかもしれませんが）

習熟度とフィードバック方法の関係性について文献とかないのかな。もう少し関係性についての理解を言語化してみたいです。あるゲームのリプレイ映像を見せるシステムを作って、「うまくいったリプレイを見せる場合」と「うまくいかなかったリプレイを見せる場合」を比較してどちらがスキル向上の効率が高いかを比較してる実験とかないのだろうか。

大学サッカーをやっていた弟にこの話題をぶつけて雑談してみました。

サッカーはすごく複雑で、プロのレベルでも基礎練習が重要な要素とされるくらいに難しい競技であるため、そもそも基礎スキル向上が超重要で、「うまくいかなかったケースを個別で見て振り返る」みたいなことは大学レベルでも優先度MAXではないらしい。もちろんやるけど…やっぱり基礎練習と、やりたい姿を毎回共有することが大事だよね、みたいな感じでした。

話をしていて面白かったのが、映像の振り返りをして良いシーンと悪いシーンを抽出するとき、チームスポーツだと立場によって見え方が変わってくることに注意しなければいけないという点。

弟の選手時代は、各ポジションのキーマンが90分の試合映像を通しで見て、それそれが良いシーンと悪いシーンのタイムスタンプを作成してからぶつけて共有し、まとめるという方法で振り返りの映像を作成していたようです。

もう少し個人で解決して、複雑度の低いesportsだとどうなるのでしょうね。やっぱり僕がやっている Apex Legends とかで実際に検証してみると面白そうですよね。

GPT-4に現代アート風キャプション芸をさせてみた

Sun, 23 Apr 2023 00:00:00 GMT

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GPT-4 に現代アートっぽいキャプションを生成させてみた遊びの記録

2023年4月23日

💪 やってみた 🧠 LLM

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GPT-4 に現代アートっぽいキャプションを生成させてみた遊びの記録。

ラーメン: 融合の光景

タイトル：《融合の光景》

ここに示される現代アート作品『融合の光景』は、多様な文化と伝統が交錯する現代社会の縮図とも言える一皿のラーメンを対象としています。この作品は、食文化に根ざした深遠な哲学と、人々の心に訴えかける普遍的なエッセンスを描写しています。

濃厚で奥深いスープは、人間の心象風景を表し、そこに浮かぶ麺は、様々な人生の道を繋ぐ糸のように絡み合っています。具材は互いに異なる個性を持ちながら、和やかに調和を保ち、その結果生み出される美味しさが、人類の多様性の祝福であるかのように感じられます。

また、一見単純な料理であるかのように見えるラーメンですが、その裏には技術と研究、そして無限の創造力が秘められており、その緻密さは我々の社会構造やコミュニケーションの在り方を映し出しています。

この作品によって、私たちが日常的に食べるラーメンの一皿から、普遍的な美や営みを見出すことができ、また、新しいインスピレーションや洞察を与えられるでしょう。そうして私たちは、この物語を持つラーメンを通じて、自らの存在や生活に深い敬意を持つことができるのです。

たまごっち: デジタルなる生命の交響曲

現代アートのキャプションっぽく「たまごっち」を解説してください。芸術的で示唆的な解説が望ましいです。

タイトル：《デジタルなる生命の交響曲》

この現代アート作品『デジタルなる生命の交響曲』は、人類の持つ根源的な願望と、デジタル技術の発展が織り成す複雑な関係を表現しています。本作品の主題である「たまごっち」は、電子ペットとしての姿を通じて、現代社会における生命と共生の問題を喚起します。

小さな画面の中に生まれるデジタルな生命体は、私たちが日常的に触れるテクノロジーと、抽象的な愛着との間で揺れ動く心の状態を象徴しています。画面越しに繋がるこのデジタルペットたちが、現代人の孤独やコミュニケーションの欠如を映し出す鏡であるかのようです。

また、「たまごっち」は、過去と未来、現実と仮想、そして自然と人工の境界線を曖昧にする存在でもあります。私たちが飼育するデジタルペットの成長と進化は、現代社会において絶え間なく変化するアイデンティティを表しており、私たち自身の姿を投影しています。

この作品を通じて、我々はテクノロジーと自然が絡み合った世界に生きる現代人の心象風景を垣間見ることができます。また、デジタル技術がもたらす新たな生命や関係性について考える契機となり、現代社会における倫理的な課題への理解を深めるでしょう。

満員電車: 密集する魂の共鳴

タイトル：《密集する魂の共鳴》

この作品『密集する魂の共鳴』は、現代社会の喧騒と孤独、そして人々の内面世界が交錯する様子を象徴的に捉えた現代アートの名作です。満員電車という狭い空間に閉じ込められた人々の表情と姿勢は、個々の人生が抱える様々な感情や思いを彩り豊かに描き出しています。

本作品において、満員電車は、現代都市生活の縮図であり、人々が生活のために日々奔走する姿を表しています。車両内で無言のまま押し合いながらも一定の距離を保つ人々の姿は、現代社会におけるコミュニケーションの困難さや、孤独感を痛感させます。

しかしその一方で、同じ空間で息をすることで生まれる無言の連帯感や共鳴は、人々が互いに存在を認め合い、支え合っていることを示唆しています。この作品を通して、観る者は人間の繋がりや共生の可能性について考えさせられることでしょう。

また、この満員電車の場面は、人類の営みや価値観が凝縮された現象として捉えられます。人々の表情やしぐさからは、現代社会が抱える様々な問題や課題、そして希望が見え隠れしており、それらが共鳴し合うことで新たな価値観が生まれることを暗示しています。

『密集する魂の共鳴』は、見る者に現代社会に生きる人々の営みや感情の奥深さを感じさせ、自身の生活や繋がりに対して新たな視点を提供する作品となっています。

ガリガリ君: 凍てつく時代の希望

タイトル：《凍てつく時代の希望》

本作品『凍てつく時代の希望』は、ガリガリ君というアイスキャンディーを題材にした現代アートの傑作です。この作品は、シンプルでありながら奥深いメッセージ性を持ち、現代社会に生きる私たちにとって、懐かしさとともに新たな価値観をもたらしてくれます。

ガリガリ君は、夏の暑さに負けずに凍りつく姿で、我々が抱える困難に立ち向かう強さや忍耐力を象徴しています。また、そのシャリシャリとした食感は、多様な個性が絡み合いながらも共存する現代社会の姿を暗示しています。

一方で、アイスキャンディーの中心にあるアイスバーは、温かい心と共感の力を表しており、冷たい外見の中にも熱い情熱が秘められていることを示しています。この対照的な要素が、見る者に希望や勇気を与えることでしょう。

さらに、ガリガリ君は、子供時代の無邪気な喜びと、大人になってからの懐かしさを繋ぐかけ橋の役割を果たしています。この作品を通じて、私たちがかつて持っていた純粋な心や夢を思い出し、現代社会における困難に立ち向かう力を取り戻すことができます。

『凍てつく時代の希望』は、シンプルなガリガリ君の姿を通じて、現代社会に生きる私たちが抱える様々な感情や価値観を繊細に描き出し、心に残るメッセージを伝えてくれる作品です。

二度寝: 夢と現実の狭間で

タイトル：《夢と現実の狭間で》

現代アート作品『夢と現実の狭間で』は、二度寝という日常的な行為を題材にして、現代人の心の葛藤や潜在的な欲求を繊細かつ大胆に表現した作品です。この作品は、観る者に自己の内面世界に目を向けることを促し、自身の感情や価値観について深く考えさせてくれます。

二度寝は、目覚めたはずの人間が再び夢の世界へと戻る瞬間を象徴しており、現実と夢、覚醒と無意識が交錯する独特の境地を示唆しています。この狭間の状態は、私たちが抱える無数の欲求や恐れ、そして隠された自己を映し出す鏡のようです。

また、二度寝は、現代社会において忙しい日常から逃れるための一時的な避難所であり、短い時間の中でリフレッシュや再生を求める現代人の姿を表しています。この作品は、私たちが忘れがちな自分自身と向き合い、心の声に耳を傾ける機会を提供してくれます。

さらに、二度寝という行為を通じて、私たちが現実と向き合う勇気や、夢を追い求める力を見出すことができます。この作品は、見る者に自己と向き合う勇気を与え、現実世界での葛藤や困難に立ち向かう力を呼び覚ましてくれることでしょう。

『夢と現実の狭間で』は、二度寝という日常的な行為を通じて、現代人の心象風景を美しく描き出し、内省と自己探求の旅へと誘う現代アートの傑作です。

1限寝ブッチ: 学びの序章の葛藤

タイトル：《学びの序章の葛藤》

この現代アート作品『学びの序章の葛藤』は、1限目の授業を休む「1限寝ブッチ」という行為を題材にして、現代学生たちが抱える心の揺れや葛藤を繊細に描き出しています。本作品は、現代教育の矛盾と、学生たちの心の内に秘められた感情を表現する試みです。

1限寝ブッチは、若者たちが学びと自由との間で揺れ動く心情を象徴しています。朝の授業を欠席することで、一時的な自由を手に入れることができますが、同時に自己犠牲や責任感に対する葛藤も生まれるでしょう。

また、この作品は、現代教育が抱える効率性や成果主義への批判をも込めています。学ぶべき内容が与えられた枠組みの中に留まり、自己表現や創造性が抑圧される中で、学生たちは学びの本質を見失いがちです。1限寝ブッチは、そのような教育環境からの一時的な逃避を表しています。

さらに、この作品を通じて、学生たちが自己探求や情熱を追求するための勇気を見出すことができます。1限寝ブッチの行為は、自分自身と向き合い、本当に望むものを見つけるためのきっかけとなるでしょう。

『学びの序章の葛藤』は、1限寝ブッチという日常的な行為を通じて、現代学生たちの心象風景を美しく描き出し、自己探求や学びの本質について考える契機を提供する現代アートの傑作です。

本当にこの子、それっぽい生成は得意中の得意分野なんだよね。キャプション芸ができて満足です。

「不快のデザイン展」行ってきた

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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2023/04/23まで有楽町で開催されている、『世の中を良くする不快のデザイン展』に行ってきました。

2023年4月18日

Last Updated: 2024年7月1日

世の中を良くする不快のデザイン展 - デザイン・アートの展覧会 & イベント情報 | JDN

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今週末4/23まで有楽町 GOOD DESIGN Marunouchi で開催されている、『世の中を良くする不快のデザイン展』に行ってきました。

まずこれから行こうとしている方に注意なのですが、めちゃくちゃ混むので覚悟してください。平日でも普通に並びますし、土日は整理券制なので一番に行かないと入れません。内容としては、『Hooked ハマるしかけ』や『事実はなぜ人の意見を変えられないのか』『「ついやってしまう」体験のつくりかた』のような、人の行動を促進･抑制するしくみについて、事例をパネルにまとめて紹介してある展示でした。

事例が現代の日本人にとって身近なものが多く、デザインをしている人間やこの分野に興味がある人間にとっては知っているものが多かったです。事例とそれを説明する心理学的効果についてコンパクトにまとめられていて納得感がある良い展示だったと思います。

快･不快と行動促進･抑制の関係は「オペラント条件づけ」ってまとめられるのか、なるほど理解

不便にする･機能を絞ることで本来の目的を達成させるって、冷静に考えると面白いしくみですよね。日常のアイデアに取り入れたい視点です。

ChatGPT×メタ言語で、概念の抽象的な構造を表現する仕組み

Thu, 13 Apr 2023 00:00:00 GMT

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BNF記法を用いて抽象的な概念や日常的なプロセスを構造的に表現する方法について解説します

2023年4月13日

https://openai.com/waitlist/plugins/

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ちょっと前のツイートになるのですが、これを見かけて面白いと思って試した試みを note に供養しておきます。

Mentions tweet

「人生の目的」を構造的に理解する

BNF記法について

BNF = Bachus-Naur Form で、形式言語とかを大学で学んだことがある人であれば聞いたことがあると思います。文脈自由文法と呼ばれるものを定義されるのに使うメタ言語で、何かを生成するルールや、構造を形式的に表現することが得意です。

ざっくり要点を整理すると、次の3つをおさえておけばOKです。

`\|`	or
`::==`	定義
`<>`	変数

例えば、次のようなルールがあるとして、「あいうえお」という文字列がどのように生成されるかを考えてみますと、

<x> ::== あ | い | う<y> ::== え | お<A> ::== <x> | <A> <x> | <A> <y>

<A>
→ <A> <y>
→ <A> <y> <y>
→ <A> <x> <y> <y>
→ <A> <x> <x> <y> <y>
→ <x> <x> <x> <y> <y>
→ あいうえお

となるわけです。つまりこのルールで <A> は「あいうえお」という文字列を表現することが可能になるわけです。

という小話は置いといて（気になる人は勉強してみよう）、この「構造を表現するメタ言語」で、ふわっとした概念を表現するとどうなるか？が検証内容になります。

ふわっとした概念をBNFで強引に実現する

大学生の一日の流れ

まず、大学生の一日の流れをBNFで書かせてみると

<day> ::= <wake_up> <morning_routine> <classes> <lunch> <afternoon_activities> <dinner> <evening_activities> <sleep><wake_up> ::= "起床"<morning_routine> ::= <hygiene> <breakfast> <prepare_for_classes><hygiene> ::= "身だしなみ"<breakfast> ::= "朝食"<prepare_for_classes> ::= "授業の準備"<classes> ::= <class> | <class> <classes><class> ::= "授業"<lunch> ::= "昼食"<afternoon_activities> ::= <class> | <study> | <extracurricular_activities> | <free_time> | <work><study> ::= "勉強"<extracurricular_activities> ::= "課外活動"<free_time> ::= "自由時間"<work> ::= "アルバイト"<dinner> ::= "夕食"<evening_activities> ::= <study> | <extracurricular_activities> | <free_time> | <work> | <socialize><socialize> ::= "友達と遊ぶ"<sleep> ::= "就寝"

ざっくり要点を整理すると、次のようになります。

1日 = 起きる → モーニングルーティン → 授業 → 昼食 → 午後の活動 →夕食 → 夜の活動 → 寝る
モーニングルーティン = 身だしなみ → 朝食 → 授業準備
午後の活動 = 授業 or 勉強 or 課外活動 or 自由時間 or バイト
夜の活動 = 勉強 or 課外活動 or 自由時間 or バイト or 友だちと遊ぶ

BNFを用いて、一日の大学生の流れを構造的にまとめることができました。各自の生活は or のうち1つを選択しながらこのルールに基づいて生成することができます。つまりこれは大学生活を抽象的に構造的に表現した形と言えますね。

美味しいカレーの作り方

美味しいカレーの作り方の手順を BNF でまとめてもらい、その流れと工夫できるポイントを理解してみましょう。

<curry_recipe> ::= <ingredients> <preparation> <cooking><ingredients> ::= <ingredient> | <ingredient> <ingredients><ingredient> ::= "肉" | "野菜" | "カレールー" | "水" | "油" | "調味料"<preparation> ::= <prepare_ingredients> | <prepare_ingredients> <preparation><prepare_ingredients> ::= "肉のカット" | "野菜のカット" | "調味料の準備"<cooking> ::= <cook_step> | <cook_step> <cooking><cook_step> ::= "油を熱する" | "肉を炒める" | "野菜を炒める" | "水を加える" | "煮込む" | "カレールーを加える" | "調味料を加える" | "煮込む"

美味しいカレーの作り方は材料、下準備、調理の3工程からなる
材料ステップでは1つ以上の材料を集める
- 肉 or 野菜 or カレールー or 水 or 油 or 調味料
準備ステップでは1つ以上の準備行動を行う
- 肉のカット or 野菜のカット or 調味料の準備
調理ステップでは1つ以上の調理行動を行う
- 油を熱する or 肉を炒める or 野菜を炒める or 水を加える or 煮込む or カレールーを加える or 調味料を加える

ふむふむ。より詳細を生成させるとカレーの作り方として使えそうになるかもしれませんね。

もっと具体的に書いてくれと ChatGPT にお願いしてみます。

<curry_recipe> ::= <ingredients> <preparation> <cooking><ingredients> ::= <protein> <vegetables> <curry_roux> <liquid> <oil> <seasonings><protein> ::= "肉" | "魚" | "豆腐" | "テンペ"<vegetables> ::= "たまねぎ" | "じゃがいも" | "にんじん" | "ピーマン" | "なす"<curry_roux> ::= "カレールー"<liquid> ::= "水" | "スープストック" | "ココナッツミルク"<oil> ::= "サラダ油" | "オリーブ油" | "バター"<seasonings> ::= "塩" | "こしょう" | "ガラムマサラ" | "カレーパウダー"<preparation> ::= <prepare_ingredients> | <prepare_ingredients> <preparation><prepare_ingredients> ::= "肉のカット" | "野菜のカット" | "調味料の準備"<cooking> ::= <cook_step> | <cook_step> <cooking><cook_step> ::= "油を熱する" | "肉を炒める" | "野菜を炒める" | "水を加える" | "煮込む" | "カレールーを加える" | "調味料を加える" | "煮込む"

おおお、より材料が具体的になりました。厳密にはこのBNFだと野菜を1つしか選べなかったりするのですが、ざっくりまとめるという用途では十分ではないでしょうか。

プロ野球選手が投球をする流れ

「プロの動作」などをBNFで理解しようとすると面白いかもしれません。ということでやってみよう！

<pitching> ::= <setup> <windup> <stride> <arm_action> <follow_through><setup> ::= "投手がマウンドに立つ" | "サインを受け取る" | "投球の構えを取る"<windup> ::= "足を上げる" | "バランスを取る" | "上半身を回転させる"<stride> ::= "前足を踏み込む" | "力を伝える"<arm_action> ::= <grip> <arm_swing> <wrist_snap> <release><grip> ::= "ボールの握り方を決める"<arm_swing> ::= "腕を振る"<wrist_snap> ::= "手首をしならせる"<release> ::= "ボールをリリースする"<follow_through> ::= "腕を振り抜く" | "投球後のバランスを整える"

なるほど。ピッチングという流れをステップに分け、各ステップですべきこともある程度列挙してくれました。もう少し具体的に聞いてみましょう。ここでは <windup> の処理をより具体化してみます。

<windup> ::= <pivot> <lift_leg> <rotate_upper_body> <reach_back><pivot> ::= "後ろ足でマウンドを踏む"<lift_leg> ::= "前足を上げる" | "バランスを保つ"<rotate_upper_body> ::= "上半身を後ろに向けて回転させる"<reach_back> ::= "投げる腕を後ろに伸ばす"

もう少し感覚的に表現してもらいましょうか。「オノマトペなどを用いてよい」と命令してみます。

<windup> ::= <pivot> <lift_leg> <rotate_upper_body> <reach_back><pivot> ::= "後ろ足でマウンドをゴリッと踏む"<lift_leg> ::= "前足をスーッと上げる" | "バランスをキープ"<rotate_upper_body> ::= "上半身をグイッと後ろに向けて回転させる"<reach_back> ::= "投げる腕をシュッと後ろに伸ばす"

ふむふむ。オノマトペが入ることで、より具体的なイメージがしやすくなりましたね。

サッカーのファウルをBNFで理解する

サッカーのファウルのような、素人からするとよくわからない概念をメタ言語で表現するとどうなるでしょうか。

<soccer_foul> ::= <foul_initiator> <foul_type> <foul_victim> <foul_result><foul_initiator> ::= "プレイヤーA"<foul_type> ::= "が" <tackle_foul> | "が" <handball_foul> | "が" <trip_foul><tackle_foul> ::= "スライディングタックルで" | "立ちタックルで"<handball_foul> ::= "手でボールを触って"<trip_foul> ::= "足で相手を倒して"<foul_victim> ::= "プレイヤーB"<foul_result> ::= "にファウル。" <consequence><consequence> ::= "フリーキックが与えられる。" | "ペナルティキックが与えられる。" | "警告や退場が与えられる。"

なるほど、ファウルの流れを分かりやすく説明してもらえました。やってて思いましたが、このように流れをBNFで表現する行為は、フローチャートを言語的に書いているようなもんですね。

「人生の目的」をBNFで理解する

ここまで流れをフローチャートにする的な用途しかなかったので、「人生の目的」のような抽象概念を構造的に理解する試みをChatGPTにやらせてみます。

<人生の目的> ::= <幸福追求> | <成長> | <貢献> | <達成> | <関係> | <自己実現><幸福追求> ::= "幸せを追求する" | "心の平和を求める" | "快楽を楽しむ"<成長> ::= "スキルを向上させる" | "知識を増やす" | "自己改善をする"<貢献> ::= "社会に貢献する" | "他者を助ける" | "環境を守る"<達成> ::= "目標を達成する" | "成功を収める" | "競争に勝つ"<関係> ::= "家族との関係を大切にする" | "友達と繋がる" | "愛する人と共に過ごす"<自己実現> ::= "自己表現を行う" | "創造性を発揮する" | "自分の道を追求する"

なるほどー。確かに構造的に分解しながらよくまとまっている印象。

「人類の歴史と、ありえた世界線」をBNFで表現させ、あり得た世界線を生み出させる

まずは「人類の歴史と、あり得た世界線」を構造的に表現してもらいます。

<human_history> ::= <timeline> | <alternate_timeline><timeline> ::= <prehistoric> <ancient> <medieval> <modern> <future><alternate_timeline> ::= <what_if> <divergence_point> <alternate_history><prehistoric> ::= "prehistoric" | "stone_age" | "bronze_age" | "iron_age"<ancient> ::= "ancient" | "egypt" | "mesopotamia" | "greece" | "rome" | "china" | "india"<medieval> ::= "medieval" | "middle_ages" | "feudalism" | "renaissance" | "exploration"<modern> ::= "modern" | "industrial_revolution" | "enlightenment" | "world_wars" | "cold_war" | "information_age"<future> ::= "future" | "space_age" | "posthuman" | "singularity" | "utopia" | "dystopia"<what_if> ::= "what_if" | "alternate" | "parallel" | "possible"<divergence_point> ::= "divergence_point" | "turning_point" | "fork" | "decision"<alternate_history> ::= "alternate_history" | "different_outcome" | "reimagined_world" | "fictional_scenario"

これに基づいて、非現実的な世界線シナリオを生成してもらいましょう。

潜在的世界線1:
- <what_if> = "what_if"
- <divergence_point> = "turning_point"
- <alternate_history> = "reimagined_world"
- この潜在的な世界線では、古代ローマ帝国が滅亡せずに続き、現代に至るまで存在し続けたとします。この場合、ヨーロッパと地中海地域の歴史、文化、政治が大きく異なる結果となります。また、技術や科学の発展も異なる道筋をたどるでしょう。
潜在的世界線2:
- <what_if> = "alternate"
- <divergence_point> = "fork"
- <alternate_history> = "different_outcome"
- この潜在的な世界線では、19世紀に蒸気機関の発展が飛躍的に進み、現代でも蒸気機関が主要なエネルギー源として利用され続けているとします。この世界では、石油産業が発展せず、エコロジーとサステナビリティが重視される社会が形成されるでしょう。
潜在的世界線3:
- <what_if> = "possible"
- <divergence_point> = "decision"
- <alternate_history> = "fictional_scenario"
- この潜在的な世界線では、20世紀半ばに地球外生命体が地球を訪れ、人類と友好的な交流を持ったとします。その結果、地球外の技術が地球にもたらされ、現代の科学技術や宇宙開発が大きく加速し、地球外との交流が一般的になるでしょう。

なるほど。どの変数をいじるとシナリオがどう変わるかが分かるので、クリエイティブなアイデアを検討するときに役立つかもしれません。

以上。より質を高めたいなら、一度BNFを生成させた後、不満がある点を都度指摘すれば改善がされるでしょう。ということで、メタ言語でやりとりすることで汎用性の高い出力を得る方法でした。

ChatGPTに音楽のアレンジをしてもらう試み

Thu, 13 Apr 2023 00:00:00 GMT

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ChatGPTに編曲をさせた試みの記録

2023年4月5日

Last Updated: 2023年4月13日

💪 やってみた 🧠 LLM

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先日、ピアニストが「バースデーソング」を16段階にレベル分けしてアレンジしながら演奏するという動画を見ました。

同じ曲を、レベルを変化させながら変幻自在に演奏していくのはすごく魅力的でステキです。私はギター演奏の経験があるのですが、ここまで幅広いアレンジを展開させるのはなかなかできないと思います。

この動画を見ているときにふと考えました。「これってそのまま楽器演奏習得のレッスンに使えないかな？」

つまり、例えば今流行りの AI に音楽を難易度順にアレンジしてもらって、ユーザーはこれを1から順にマスターすることで演奏習得支援が可能になるのではないか？ということです。

このアイデアのステキな点は、入力した楽譜がどんなものでもアレンジが出来るという点にあります。自分のオリジナル曲を順々にマスターするための教本にしたいときにも、憧れのバンドのコピーを順々にやるときにも利用できるのが凄いところです（もちろん、実現できたらの話ですが）

こういう楽器習得のアイデアを考える時にいつも思い出すのは、僕がギターを練習していた中学生の頃にあった、プレステの Rocksmith というゲームです。自分が持つ本物のエレキギターをコントローラーにして遊ぶというなかなか革新的なゲームで、ニルヴァーナやメタリカなどの収録曲を、いくつか用意されたレベルを変化させながら演奏する音ゲーです。

ギター版「太鼓の達人」と考えるとイメージがつくかもしれません。もし、この譜面生成や難易度調整が「ChatGPT で自動で」「昨日出たBUMP OF CHICKENの新曲で」できたら結構ワクワクしますよね？

ということでやってみましょう。

楽譜を文字列で表現する

まず、ChatGPT に楽譜の内容を入力する必要がありますが、2023-04-05 時点での ChatGPT は文字列の情報しか入力することができないため、楽譜を何らかのフォーマットに従ってテキストに変換する必要があります。

そこで、楽譜をテキストで表現するための記法などがないか調べてみると、ABC notation という記法が引っかかりました。

ABC記譜法はアスキー文字を並べて譜面を表現できるように考案された記法である。そのため、通常のテキストエディタだけで作成可能、通常の電子メールでも相手に送れる、などネット上での情報伝達に利点が多く、主に欧米のネットユーザーの間でかなり普及している。特に、単音で構成された簡易な旋律を記譜するのに適している。

完全に求めていたものです。僕はピアノではなくギターを弾くので、将来的には TAB 譜とかでもやってみたいですが、ABC notation の方が正確な記法として表現できそうで解くべき課題が簡単そうなので、まずは ABC notation でピアノの譜面を自在にアレンジしてもらうことにしましょう。

ChatGPTにアレンジしてもらう

イメージはこうです。

ChatGPT には、prompt の中で2つの値を入力します。

楽譜: ABC notation の形式
アレンジレベル: $LEVEL という変数を用いる

今回はバッハの Minuet 3 を対象としてみます。僕でも聴いたことあるので、みなさんもご存知だと思いますし、ピアノの練習曲っぽい雰囲気もあります。

X:2T: Minuet 3C: J. S. BachM: 3/4L: 1/8K: G|:\"G"d2 (GA) Bc | d2 .G2- .G2 |\"C"e2 (cd) ef | "G"g2 .G2- .G2 |\"C"c2 (dc) BA | "G"B2 (cB) AG |\[1,3 "D"F2 (GA) BG | A6 :|\[2,4 "D"A2 (BA) GF | "G"G6 :||:\  "G"b2 (ga) bg | "D"a2 (de) fd |\"Em"g2 (ef) gd | "A"^c2 Bc A2 |\ (AB) ^cd ef | g2 f2 e2 |\ "D"f2 (.A2 "A".^c2) | "D"d6 |"G"d2 GF G2 | "C"e2 GF G2 |\"G"d2 (.c2 .B2) | "D"(AG) FG A2 "^I"|\ (DE) FG AB | c2 B2 A2 |\ "G"(Bd) (.G2 "D".F2) | "G"G6 :|

prompt

さて、ここまでの要件をふまえ、こんな感じの prompt を作ってみました。

I want you to be a world-class pianist and arranger. You are very good at using your gifted musical sense, deep understanding of music theory and full use of variable techniques to take a given song and arrange it in a very attractive way while retaining the essence of the song.Your task is to arrange the given song (in ABC notation format) according to the value of $LEVEL.- $LEVEL=1 is the tutorial difficulty level for those new to this piece (e.g. only a simplified version of the main melody, etc.).- LEVEL=5 is the input ABC notation.- $LEVEL=10 is the most complex and attractive arrangement level, which you will create using all your knowledge and experience.At first, please provide arranged ABC notations of $LEVEL=1. Your output will only contain short arrangement points and ABC notation.Let's work this out step by step to make sure we get it right.Here is the input ABC notation:```X:2T: Minuet 3C: J. S. BachM: 3/4L: 1/8K: G|:\"G"d2 (GA) Bc | d2 .G2- .G2 |\"C"e2 (cd) ef | "G"g2 .G2- .G2 |\"C"c2 (dc) BA | "G"B2 (cB) AG |\[1,3 "D"F2 (GA) BG | A6 :|\[2,4 "D"A2 (BA) GF | "G"G6 :||:\  "G"b2 (ga) bg | "D"a2 (de) fd |\"Em"g2 (ef) gd | "A"^c2 Bc A2 |\ (AB) ^cd ef | g2 f2 e2 |\ "D"f2 (.A2"A".^c2) | "D"d6 |"G"d2 GF G2 | "C"e2 GF G2 |\"G"d2 (.c2 .B2) | "D"(AG) FG A2 "^I"|\ (DE) FG AB | c2 B2 A2 |\ "G"(Bd) (.G2 "D".F2) | "G"G6 :|```

prompt の内容を説明します。

あなたはワールドクラスのピアニストであり、編曲家です
恵まれた音楽センス、音楽理論に対する深い理解、変幻自在の演奏テクニックを駆使し、与えられた曲を、そのエッセンスを残しつつもとても魅力的にアレンジすることが得意です
あなたに求められていることは、ABC notation で与えられた曲を $LEVEL の値に従ってアレンジすることです
- $LEVEL=1 は、初心者向けのチュートリアルの難易度で、例えば簡略化した主旋律のみなどが考えられます
- $LEVEL=5 は、入力した ABC notation のレベルです
- $LEVEL=10 は、あなたが知識と経験をフル活用してアレンジする、最も複雑で魅力的な難易度です
まずは$LEVEL=1 のアレンジした ABC notation を出力してください
- 出力はアレンジの要点と ABC notation のみです
以下が入力となる ABC notation です:

色んなレベルで出力したいので、とりあえず「まずレベル1を出力してみて」という内容にしています。

結果

ということで、$LEVEL の値を 1, 3, 7, 10 と変化させた ABC notation を出力させ、それぞれのレベルごとに、ABC notation から生成される五線譜の画像と mp3 ファイルを動画にしました。聴き比べてみてください。

$LEVEL=1

X:2T: Minuet 3 (Simplified)C: J. S. BachM: 3/4L: 1/8K: G|:\"G"d2 (GA) Bc | d2 .G2- .G2 |\"C"e2 (cd) ef | "G"g2 .G2- .G2 |\"C"c2 (dc) BA | "G"B2 (cB) AG |\[1,3 "D"F2 (GA) BG | A6 :|\[2,4 "D"A2 (BA) GF | "G"G6 :||:\  "G"b2 (ga) bg | "D"a2 (de) fd |\"Em"g2 (ef) gd | "A"^c2 Bc A2 |\ (AB) ^cd ef | g2 f2 e2 |\ "D"f2 (.A2"A".^c2) | "D"d6 |"G"d2 GF G2 | "C"e2 GF G2 |\"G"d2 (.c2 .B2) | "D"(AG) FG A2 "^I"|\ (DE) FG AB | c2 B2 A2 |\ "G"(Bd) (.G2 "D".F2) | "G"G6 :|

このレベル1のアレンジは、主旋律を簡略化したもので、和声やリズムの複雑さは加えられていない。初心者の方にとっては、より高度なテクニックに圧倒されることなく、核となるメロディに集中することができ、より学びやすく、演奏しやすいものとなるでしょう。演奏が上達するにつれて、より高いレベルに移行し、より複雑なアレンジやテクニックを徐々に導入することができます。

$LEVEL=3

X:2T: Minuet 3 (Level 3)C: J. S. BachM: 3/4L: 1/8K: G|:\"G"d2 (GA) Bc | d2 .G2- .G2 |\"C"e2 (cd) ef | "G"g2 .G2- .G2 |\"C"c2 (dc) BA | "G"B2 (cB) AG |\[1,3 "D"F2 (GA) BG | "G"A4 .A2 :|\[2,4 "D"A2 (BA) GF | "G"G4 .G2 :||:\  "G"b2 (ga) bg | "D"a2 (de) fd |\"Em"g2 (ef) gd | "A"^c2 Bc A2 |\ (AB) ^cd ef | g2 f2 e2 |\ "D"f2 (.A2"A".^c2) | "D"d4 .d2 |"G"d2 GF G2 | "C"e2 GF G2 |\"G"d2 (.c2 .B2) | "D"(AG) FG A2 "^I"|\ (DE) FG AB | c2 B2 A2 |\ "G"(Bd) (.G2 "D".F2) | "G"G4 .G2 :|

このレベル3のアレンジでは、適度な難易度を保ちつつ、より面白くなるようにリズムやハーモニーに工夫を凝らしました。中級者向けで、簡略版からステップアップしながらも、複雑になり過ぎないように配慮しています。

$LEVEL=7

X:2T: Minuet 3 (Level 7)C: J. S. BachM: 3/4L: 1/8K: GV:1|:\"G"d2 (GA) Bc | d2 .G2- .G2 |\"C"e2 (cd) ef | "G"g2 .G2- .G2 |\"C"c2 (dc) BA | "G"B2 (cB) AG |\[1,3 "D"F2 (GA) BG | "G"A4 .A2 :|\[2,4 "D"A2 (BA) GF | "G"G4 .G2 :||:\  "G"b2 (ga) bg | "D"a2 (de) fd |\"Em"g2 (ef) gd | "A"^c2 Bc A2 |\ (AB) ^cd ef | g2 f2 e2 |\ "D"f2 (.A2"A".^c2) | "D"d4 .d2 |"G"d2 GF G2 | "C"e2 GF G2 |\"G"d2 (.c2 .B2) | "D"(AG) FG A2 "^I"|\ (DE) FG AB | c2 B2 A2 |\ "G"(Bd) (.G2 "D".F2) | "G"G4 .G2 :|V:2|:\"G"G,2 .G2- .G2 | "G"G,2 .G2- .G2 |\"C"C2 .C2- .C2 | "G"G,2 .G2- .G2 |\"C"C2 .C2- .C2 | "G"B,2 .B,2- .B,2 |\[1,3 "D"D2 .D2- .D2 | "G"G,4 .G,2 :|\[2,4 "D"A,2 .A,2- .A,2 | "G"G,4 .G,2 :||:\  "G"G,2 .G2- .G2 | "D"A,2 .A,2- .A,2 |\"Em"B,2 .B,2- .B,2 | "A"A,2 .A,2- .A,2 |\ "A"E,2 .E,2- .E,2 | "A"F,2 .F,2- .F,2 |\ "D"D,2 .D,2- .D,2 | "D"A,4 .A,2 |"G"G,2 .G2- .G2 | "C"C2 .C2- .C2 |\"G"B,2 .B,2- .B,2 | "D"A,2 .A,2- .A,2 "^I"|\ "D"F,2 .F,2- .F,2 | "D"G,2 .G,2- .G,2 |\ "G"G,2 .G2- .G2 | "G"G,4 .G,2 :|

このレベル7のアレンジでは、第2声を加えて、対位法とハーモニーでより複雑な質感を表現しています。このバージョンは、より挑戦的で、上級者を魅了するものです。

$LEVEL=10

X:2T: Minuet 3 (Level 10)C: J. S. BachM: 3/4L: 1/8K: GV:1|:\"G"d2 (GA) Bc | d2 (G^F) G2 |\"C"e2 (cd) ef | "G"g^f .g2- .g2 |\"C"c2 (dc) BA | "G"B^A (cB) AG |\[1,3 "D"F2 (GA) BG | "G"A4 .A2 :|\[2,4 "D"A2 (BA) GF | "G"G4 .G2 :||:\  "G"b2 (ga) bg | "D"a2 (de) fd |\"Em"g^f (ef) gd | "A"^c2 Bc A2 |\ (AB) ^cd ef | g2 f2 e2 |\ "D"f2 (.A2"A".^c2) | "D"d4 .d2 |"G"d2 GF G2 | "C"e2 GF G2 |\"G"d2 (c^B) (cB) | "D"(AG) FG A2 "^I"|\ (DE) FG AB | c2 B2 A2 |\ "G"(Bd) (.G2 "D".F2) | "G"G4 .G2 :|V:2|:\"G"G,2 (B,D) G,2 | "G"G,2 (A,C) G,2 |\"C"C2 (E,G) C2 | "G"G,2 (F,A) G,2 |\"C"C2 (D,F) C2 | "G"B,2 (C,E) B,2 |\[1,3 "D"D2 (F,A) D2 | "G"G,4 .G,2 :|\[2,4 "D"A,2 (C,E) A,2 | "G"G,4 .G,2 :||:\  "G"G,2 (B,D) G,2 | "D"A,2 (C,E) A,2 |\"Em"B,2 (D,F) B,2 | "A"A,2 (B,D) A,2 |\ "A"E,2 (F,A) E,2 | "A"F,2 (G,B) F,2 |\ "D"D,2 (F,A) D,2 | "D"A,4 .A,2 |"G"G,2 (B,D) G,2 | "C"C2 (E,G) C2 |\"G"B,2 (C,E) B,2 | "D"A,2 (B,D) A,2 "^I"|\ "D"F,2 (G,B) F,2 | "D"G,2 (A,C) G,2 |\ "G"G,2 (B,D) G,2 | "G"G,4 .G,2 :|

このレベル10のアレンジは、複雑さと創造性の限界に挑戦し、原曲の高度な解釈を提供します。追加されたハーモニー、複雑な対位法、アレンジは、最も熟練したピアニストでさえも、魅惑的で挑戦的な経験を提供します。

ここまでの感想

初心者にも分かるようなレベルで、アレンジっぽいことはできているような気がします。

単純化は正直物足りず、もっとしてほしかったですが、複雑化の方、特にLEVEL10のアレンジとかは「それっぽい！」と思えました。

改めてこの動画を見てみると、本当に魅力的なアレンジだし説明も納得感があり、人間のプロ凄いなと言う気持ちになりますね…！

ただ、AI側もまだまだ工夫の余地があって。

実際のプロのアレンジを例として与える
- one-shot / few-shot にする
$LEVEL 以外のより具体的な、編曲用のパラメータを与える
- これを ChatGPT に考えさせるのも面白いかも？

などなど、できる工夫は沢山ありそうです。少なくとも、ここまでの検証で、最低限の音楽のアレンジはしてくれることが分かりました。

ということで、次回・↑の工夫をやってみます。

また、今回は私が楽譜を読み書きできないため、ネットから拾ってきた有名曲を題材としましたが、本当にオリジナル曲でも同様のことができるのかは別で検討する必要があります。もしかしたら、今回 ChatGPT がしたアレンジはすでに誰かがネット上でやっているアレンジかもしれませんので。

ピアノ演奏の経験がなく、音楽理論に理解があるわけでもない素人ですので、コメントや指摘・気になることやアイデア、さらなる検証やってみたなど是非お待ちしています。

続き: より多様なパラメータを検討する

譜面をテキストで表現して、適当なパラメータを与えて変化させながらアレンジしてってChatGPTに言ったら、もしかしてやってくれるんじゃないか？？？？という仮説からスタートした本企画。ここからは Part2 です。現時点までの進捗と思っていることをまとめます。

より多様なパラメータを検討する

前回 ChatGPT に与えた prompt はこんなやつでした（意訳）。

お前はイケてる作曲家
今からお前にABC記譜法で書かれた楽譜と $LEVEL 変数を与える
input の楽譜を $LEVEL=5 としたとき、与えられた $LEVEL になるように input の楽譜をアレンジするのがお前の役目

こんなやつができましたね。

$LEVEL という曖昧な概念を変数として無理やり与えて、「あとは良い感じにやってくれや」と無茶ぶりをしていました。そんな無茶ぶりでもやってくれるのが ChatGPT くんのステキなところなんだけどね。

今回はまず、この $LEVEL を更に細分化しようと思います。とはいっても、僕はアレンジの知識があるわけでもなく、ピアノが弾けるわけでもありません。そこで新しい変数の検討を ChatGPT くん主導でやってもらおうと思うわけです。

こんなプロンプトを GPT-4 に与えて ChatGPT 上で変数の検討シミュレートを実行してみます。

ピアノ音楽のアレンジを加えるときに、どのような観点でアレンジすべきかを変数として列挙します。各変数には 1 〜 10 の 10 段階の数値が入ります。楽譜のアレンジをし、ピアノ初心者から上級者のそれぞれのレベルに適したように楽譜を変容させるためにはどのような観点で変更を検討すべきかを考えます。以下の手順で step-by-step でシミュレートしてください。・変数を $P1, $P2, ..., $P# のそれぞれに代入しつつ列挙する。・列挙した変数を用いて、与えられた譜面 $Input を、各変数を用いでどのようにアレンジするのかを $Claim としてまとめる。・まとめた $Claim を元に、ピアノのプロ、編曲のプロ、音楽理論の専門家のそれぞれの視点から、各変数を再度検討する。必要な変数は都度付け加え、不要な変数は取り除く。・変数の中で抽象化してまとめられる変数がある場合はまとめる。・最後に残った変数を用いて再度 $Claim を検討し、$Claim とともに最終的な変数をすべて出力する。

変数の列挙・検討・削除・抽象化というプロセスがシミュレートされている

そして最終的に残ったのが以下の6つの変数です。

$TechnicalDifficulty :ピアノ演奏技術に関連する要素（楽譜の難易度、テンポ、リズムの複雑さ、演奏技巧など）を評価する指標。
$MusicalStructure: 楽曲の構成要素（和声の複雑さ、旋律のレジスターなど）を評価する指標。
$ArtisticExpression: 楽曲の表現力（ペダリング、演奏表現など）を評価する指標。
$ArrangementCompatibility: アレンジが元の楽譜の意図や雰囲気を尊重する程度を評価する指標。
$Originality: アレンジが独自性を持っている程度を評価する指標。
$AudienceEngagement: アレンジが聴衆の興味・関心を引く程度を評価する指標。

うん、なんだか悪くなさそうな気がするので、一旦これを用いて、6つのパラメータを変化させながらアレンジしてみましょう。

これらのパラメータを用いて作り直した prompt がこちら。

I want you to act as a pianist and music arranger.You are very good at using your gifted musical sense, deep understanding of music theory and full use of variable techniques to take a given song and arrange it in a very attractive way while retaining the essence of the song.Your task is to arrange the given song (in ABC notation format) according to the value of $Params.Arrange the given phrases by varying the 6 $Params.$Params:- $TechnicalDifficulty (1〜10): evaluates factors related to piano playing technique (difficulty of the score, tempo, rhythmic complexity, playing technique, etc.).- $MusicalStructure (1〜10): evaluates the compositional elements of a piece (harmonic complexity, melodic register, etc.).- $ArtisticExpression (1〜10): evaluate the expressiveness of a piece of music (pedaling, performance expression, etc.).- $ArrangementCompatibility (1〜10): evaluates the degree to which an arrangement respects the intent and mood of the original score.- $Originality (1〜10): evaluates the degree to which an arrangement is unique.- $AudienceEngagement (1〜10): evaluates the degree to which an arrangement attracts the interest and attention of the audience.Your output will only contain short arrangement points, ABC notation and values of each parameter.Be sure to follow the ABC notation rules for output.Let's work this out step by step to make sure we get it right.

これをシステムメッセージとして与え、あとはお題の ABC notation を与えてどうなるかを試してみます。お題の ABC notation を全パラメータの値が3の状態として、一旦感性を研ぎ澄ませた前衛的なアレンジをさせてみましょう。

多様な変数で prompt を調整し、メヌエット再チャレンジ

ということで、メヌエットに再チャレンジ！行って来い！

非常に楽しい雰囲気にアレンジしたものと、非常に複雑かつ美しくアレンジしたものの2パターンを出力してください。Here is the input ABC notation:```M: 3/4L: 1/8K: G|:\"G"d2 (GA) Bc | d2 .G2- .G2 |\"C"e2 (cd) ef | "G"g2 .G2- .G2 |\"C"c2 (dc) BA | "G"B2 (cB) AG |\[1,3 "D"F2 (GA) BG | A6 :|\[2,4 "D"A2 (BA) GF | "G"G6 :||:\  "G"b2 (ga) bg | "D"a2 (de) fd |\"Em"g2 (ef) gd | "A"^c2 Bc A2 |\ (AB) ^cd ef | g2 f2 e2 |\ "D"f2 (.A2"A".^c2) | "D"d6 |"G"d2 GF G2 | "C"e2 GF G2 |\"G"d2 (.c2 .B2) | "D"(AG) FG A2 "^I"|\ (DE) FG AB | c2 B2 A2 |\ "G"(Bd) (.G2 "D".F2) | "G"G6 :|```the values of parameters of this ABC notation:$TechnicalDifficulty=3$MusicalStructure=3$ArtisticExpression=3$ArrangementCompatibility=3$Originality=3$AudienceEngagement=3

結果

楽しい雰囲気にアレンジしたもの

M: 3/4L: 1/8Q: 1/4=180K: G|:\"G"d2 (GA) BA | d4>-.G2 |\"C"e2 (cd) fe | "G"g4>-.G2 |\"C"c2 (dc) BA | "G"B2>-.B2 AG |\[1,3 "D"F2 (GA) BG | A6 :|\[2,4 "D"A2 (BA) GF | "G"G6 :||:\  "G"b2 (ga) bg | "D"a2>-.a2 fd |\"Em"g2 (ef) gd | "A"^c2 Bc A2 |\ (AB) ^cd ef | g2>-.g2 e2 |\ "D"f2 (.A2"A".^c2) | "D"d6 |"G"d2 GF G2 | "C"e2 GF G2 |\"G"d2 (.c2 .B2) | "D"(AG) FG A2 "^I"|\ (DE) FG AB | c2>-.c2 A2 |\ "G"(Bd) (.G2 "D".F2) | "G"G6 :|

A lively and fun atmosphere with a moderately fast tempo and an emphasis on bright and catchy melodies to keep the audience engaged.
Arrangement summary: Tempo increased, simplified harmonies, right hand melody emphasized more, and a more syncopated rhythm was introduced.
$TechnicalDifficulty=4
$MusicalStructure=2
$ArtisticExpression=4
$ArrangementCompatibility=4
$Originality=4
$AudienceEngagement=6

こちらのリンクから聴くことが出来ます

複雑に、美しくアレンジ

M: 3/4L: 1/8K: G|:\"G"d2 (GA) Bc|"G"g2 .d2- .d2 |\"C"ef (g2 cd) | "Em"e2 .G2- .G2 |\"C"c2 (dc) BA | "G"B2 (cB) AG |\[1,3 "D"A2 F2 BG | "A"A6 :|\[2,4 "D"B2 (.d2 "G".g2) | G6 :||:\  "G"b2 (ga) bg | "D"a2 (de) fd |\"Em"g2 (ef) gd | "A"c2 B2 A2 |\ (AB) ^c2 ef | "C"g2 e2 c2 |\ "D"f2 (.A2"A".^c2) | "D"d6 |"G"d2 GF dg | "C"e2 "Em"c2 "G"B2 |\"G"D2 cB GA | "D"(A3 B3) FG A2 "^I"|\ (DE) FG AB | cB A2 GB |\ "G" (Bd) (.G2 "D".F2) | "G"G6 :|

A complex and beautiful arrangement with rich harmonies, polyphonic textures, and more intricate rhythms while still maintaining the essence of the original song.
Arrangement summary: Harmonies enhanced, polyphonic texture added, more intricate rhythms and counter melodies introduced.
$TechnicalDifficulty=6
$MusicalStructure=7
$ArtisticExpression=5
$ArrangementCompatibility=7
$Originality=7
$AudienceEngagement=4

こちらのリンクから聴くことができます

おおー、まぁ聴けるかも？アレンジしてることは伝わってくるな。

ということで次回（？）、他のいろいろな曲でやってみたり、さらなるパラメータを検討したりしてみます。編曲がある程度できるということは、曲と曲を合成するとかできたり？（例えばバッハの旋律の中にファミマの入店音をさり気なく入れるとかできないかな…）

ChatGPT以降の自分の開発スタイルが劇的に変わってしまったような気がする

Sat, 13 Jul 2024 00:00:00 GMT

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ChatGPTの登場以降、開発スタイルが大きく変わり、生産性が飛躍的に向上した実感について

2023年3月27日

Last Updated: 2024年7月13日

🧠 AI 📆 日記

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ChatGPT 登場以降、自分の開発スタイルが劇的に変わってしまったような気がします。

正直、ChatGPT なしだと開発何もできなくなるんじゃないか。それくらい、生産性が100倍くらいになっている気がします。怖いです。

自分に起きた変化

箇条書きで書き出してみると、こんな感じになりました。

とりあえずググる、よりChatGPTに聞くようになった
- ChatGPT は 24/365 で即レスしてくれて、人間関係などの余計な心配とか一切しなくてOKなメンター
ChatGPT に正確性はそこまで求めていない、手を動かして叩き台を速攻で出してくれる点に魅力を感じている
- 最終的に公式ドキュメントをみて実装し直すことなどは普通にある
  - 情報の正確さに関しては期待してない
  - ChatGPT Plugin とかが導入されたらまた話が変わるかも？
- 「間違ってるやんけ！」となって手を動かし始めるツッコミ駆動開発が可能になった
ググらなくなった
- 「ChatGPT で相談 → 公式ドキュメント、GitHub を見る」という流れで調べるようになった
- 「なんとかエンジニア塾」みたいな情報が薄いSEOブログ記事に出会うことがなくなった
  - 心の健康😼

とまぁ、こんな感じで、自分でもびっくりするくらい劇的に変わってしまったような。

これまでは色んなワードでググって、色んなページの情報に踊らされて、わかんなくて一晩寝て。みたいな悶々とする時間があったのですが、それがほとんど消えてしまったような気がします。

ChatGPT のできることもどんどん増えていくでしょうし、自分の ChatGPT との付き合い方も今後変わっていくのでしょうね。はやくAIくんには僕たちの仕事全部奪ってもらって、ベーシックインカムでのんびり晴耕雨読スタイルで生きながら、金にならないことに命を懸ける生活をしたいですね。

ボイスメモをWhisperで文字起こししてChatGPTで整形するLINEbotを作った

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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ボイスメモをWhisperで文字起こししてChatGPTで整形するLINEbotを作りました。

2023年3月27日

Last Updated: 2024年7月1日

🧠 LLM 💪 やってみた 🧑‍💻 開発

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kensuu さんのツイートをみて、「音声入力→文字起こし→ChatGPTに整形してもらって原稿化」という流れが便利だし、これってAPIつなげるだけでできそうだなと思ったので LINE bot で動くように作りました。

Mentions tweet

ソースコードは GitHub satoooh/whisper_gpt_lineapp_server に載せました。AWS Lambda へデプロイする手順までめっちゃ丁寧に書いたつもりなので、ぜひ使ってみてください。わからないことあったら教えて下さい。

使用した技術

FastAPI https://fastapi.tiangolo.com/

PythonでモダンなAPIを構築するための高速なWebフレームワーク
高いパフォーマンス、拡張の容易さが特徴

LINE Messaging API https://developers.line.biz/ja/docs/messaging-api/overview/

LINEのメッセージを送受信するためのAPIで、これにより bot の開発が可能になっている
メッセージや画像、音声などさまざまなコンテンツを送受信できる

OpenAI Whisper API

ChatGPT を作っている OpenAI が開発した音声認識システム
様々な言語への対応やノイズへの強さが特徴とされる
ChatGPT API の発表と同時期に API 利用が可能になった

OpenAI ChatGPT API (gpt-3.5-turbo)

ChatGPT（gpt-3.5-turbo）と同等の機能が使える API

自分で使ってみた感想

歩きながらメモができて便利！（歩きながらフリック入力は危険すぎてできないので）
プロンプトを改善しないといけない、出力がイマイチ安定しない

動作デモ

ChatGPT Plugin なるものが発表されているぞ！！ChatGPT が更に数倍ステキになりそうな予感。

Fri, 24 Mar 2023 00:00:00 GMT

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ChatGPT に公式プラグインが導入され、Web検索や計算などの機能が大幅に強化されるようです

2023年3月24日

📆 日記 🧠 AI

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Bookmark for https://openai.com/index/chatgpt-plugins/

We’ve implemented initial support for plugins in ChatGPT. Plugins are tools designed specifically for language models with safety as a core principle, and help ChatGPT access up-to-date information, run computations, or use third-party services.

ついに ChatGPT が Web 検索だったり、他のツールとの連携に公式で対応するらしい。

Mentions tweet

Sam Altman さん（OpenAI の CEO）Plugin が導入されれば、ChatGPT が単体で苦手だった、「Web の情報を検索して参照する」だったり、「数学的な計算」だったりを外部ツールとの連携によって簡単に解決することが出来るようになります。

公式サイトでは「プラグインは言語モデルの目と耳となり、学習データに含まれないような最新の情報、個人的な情報、特殊な情報にアクセスできるようにする」と表現されています。

Browsing は Bing や Perplexity.ai でも実現されていて一般人が触れるので「ふーん、いいじゃん」程度ですね。

ただ、Code Interpreter とかヤバそうです。ChatGPT の Web UI の中で Python 実行環境が用意されるということで、これまでプログラミングっぽい処理を言語的にシミュレートしていた人たちが実際にプログラミング処理を組み合わせながらシミュレートできるように鳴ります。言語的なシミュレートと組み合わせて、さらに出来ることが広がりそうな予感。

Retrieval なんて僕らがここ数ヶ月作って遊んでたやつじゃん。

そしてサードパーティ製プラグインも。Wolfram と組み合わせて数式処理や計算ができるし、Expedia で旅行シミュレーション、他にも様々なデータセットにアクセスできたり、自分たちでプラグインを作って公開できるようなエコシステムも提供するようです。

これはワクワクが止まりません。ChatGPT がさらに数倍とんでもないものに化けてしまうことは間違いないですね。どの Plugin を使うべきかも ChatGPT が判断してくれれば超万能アシスタントくんになりそうな予感。

そして気になるのは「いつから使えるのか？」ですね。公式サイトによると、今日以降 ChatGPT Plus ユーザーから順次利用可能になるらしい。興味ある方は↓から Waitlist に登録して、毎日祈って待ちましょう！

写し鏡としてのChatGPTとの対話から、他人とのテキストコミュニケーションを考え直す

Thu, 23 Mar 2023 00:00:00 GMT

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ChatGPTとの対話を通じて、他人とのテキストコミュニケーションを見直す

2023年3月23日

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まず、プロンプトエンジニアリングとかいうやつの話。

最近、ついに僕の周りもChatGPTを触る人が増えてきて、ChatGPTを活用している人、そうでもない人、怖がっている人、面白いと言ってずっと会話している人、本当に色々な反応があって面白いなぁと感じます。

ChatGPTに与える文章のことをプロンプトと言います。チャットの入力欄にはテンプレも何も無いので、はじめはAI相手に何を打てば良いのかよく分かりませんよね。そこで、世界中の人たちが試行錯誤した結果、色々な「こういうプロンプトだといいぞ！！！」という知見が集まり、いつしかプロンプトエンジニアリングとかプロンプトデザインとか呼ばれるようになりました。

ChatGPTは簡単に言えば「手を動かすのがめちゃくちゃ早いアシスタント君」だと思っているので、適切な文脈と指示を与えればとんでもないパフォーマンスを発揮します。

では、適切な文脈と指示とは何でしょう？

「あれをいい感じにやっといて」だと、あれが何を指しているのか、いい感じとは何なのかよく分かりません。

表現がなるべく一意に定まるよう、「○○という業務を行う会社のAさんに向けて、△△という案件の成果報告プレゼンをしたい。だから君にはプレゼンの原稿を作って欲しくて、××みたいな感じだと嬉しい。□□は望ましくない。」みたいに具体的に文脈と指示を伝える。こうすることで、ChatGPTくんも自分に与えられた役割を深く理解し、僕たちの役に立つ出力をしてくれる可能性が高くなります。

この具体的に文脈と指示を与える色んなテクニックが、今プロンプトエンジニアリングと呼ばれているような手法の概要になります。

より具体的には「結果だけじゃなくてどうやってその結果に至ったのかも教えて」と伝える（Chain-of-Thought）だったり、「あなたは大学入試受験指導塾の英語の先生です」と最初に役割を与える（Role Prompting）だったり、「今から君にはWeb記事のタイトルを考えてもらうけど、まず確認ね。意識すべき大事なことはなんだっけ？」と関連する事実を列挙させる（Knowledge Generation Prompting）だったり、人間相手のコミュニケーションでも重要そうなテクニックが挙げられています。

プロンプトのテクニックはもはやコミュ力なのか

「こういうテクニックって人間相手のコミュニケーションでも重要だよね」という発見は重要だと思います。現時点で、ChatGPTと人間とのコミュニケーションは（今のChatGPTが文字列しか知覚できない点以外）非常によく似ています。

目的やして欲しいことを明確に伝えないと、優秀なアシスタント君でも迷走してしまうし、そうならないために自分がコミュニケーション力を磨く必要がある。

それが顕著に現れる今のChatGPTは、ある種の写し鏡とも考えられます。ChatGPTくんのパフォーマンスが悪い一因として、自分がテキストチャットで適切に文脈と指示を与えられないことも考えられるわけですね。

僕もあなたも、ChatGPTくんとの対話の中で、自分の言語化能力の低さに絶望していると思います。自分のプロンプトを改善することで、日頃の人間とのテキストコミュニケーションをより良いものにすることが出来れば、仕事や人間関係の問題も改善されるかもしれません。

ChatGPTとの対話を通して、日頃の人間とのコミュニケーションのとり方に伸びしろが見つかり、人間にもやさしくなれる。ステキなことですね。

そんなことを考えながら、今日も3時間に一度お話を許されるGPT-4くんとの対話を楽しむ佐藤でした。

ChatGPT (GPT-4) に JavaScript で Web アプリを作ってもらうのを見守るだけのお仕事

Thu, 23 Mar 2023 00:00:00 GMT

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ChatGPT にコーディング作業丸投げして、自分は見守りつつ感想を投げていくだけの人をやったらどれくらいのものが出来上がるかを実験したのでその記録を紹介します

2023年3月23日

https://github.com/satoooh/focus-timer-gpt4

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ChatGPT（GPT-4）、すごいですね。毎日制限にかかっては泣いて、を繰り返しています。

今日は ChatGPT にコーディング作業丸投げして、自分は見守りつつ感想を投げていくだけの人をやったらどれくらいのものが出来上がるかを実験したのでその記録を紹介します。

完成品はこちら↓

繰り返しますが、自分はChatGPTくんの出力をただ見守っていただけで、コーディング作業はすべて任せています。

制作過程

では、ここからやりとりを書いていきます。

ℹ️

コツ: network error に困っているときは、network error になりそうな手前で Stop generating してから改めて続きを書いてもらおう

Draft

以下の要件に従い、Web サイト上で動く JavaScript 製 Focus Timer アプリを開発してください。## 要件- アプリは index.html, index.js, style.css のみからなるシンプルな構成である。- tailwind.css をスタイリングに用いる。### 初期画面- 初期画面は Focus, Rest の時間指定用 input form および start ボタンからなる- Focus, Rest の2種類の時間を指定できる  - 時間指定の形式は mm:ss である  - 初期値は Focus=25:00, Rest=05:00 である### countDown 処理画面- start ボタンを押すと countDown 処理画面になり、 countDown 処理が始まる- countDown 処理は Focus, Rest が繰り返される  - 状態が切り替わるタイミングで音がなり、背景色が変わる- countDown 処理画面は現在の状態（Focus or Rest）および残り時間と、next, stop, pause ボタンからなる（これらは display: none; となっていたものが表示され、代わりに初期画面の要素が display: none; となる）  - next ボタンを押すと次の状態がスタートする  - stop ボタンを押すと初期画面に戻る  - pause ボタンを押すともう一度 pause を押すまでカウントが一時停止する- countDown 処理中、残り時間がページの title として表示される

これに対して、ChatGPTは最初にドラフトの大まかな実装を返してくれました。

<!DOCTYPE html><html lang="ja">  <head>    <meta charset="UTF-8" />    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />    <title>Focus Timer</title>    <link      href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/tailwindcss@2.2.16/dist/tailwind.min.css"      rel="stylesheet"    />    <link rel="stylesheet" href="style.css" />  </head>  <body>    <div id="app">      <!-- 初期画面 -->      <div id="initial-screen">        <!-- 時間指定用 input form および start ボタン -->      </div>      <!-- countDown 処理画面 -->      <div id="countdown-screen" class="hidden">        <!-- 現在の状態（Focus or Rest）および残り時間と、next, stop, pause ボタン -->      </div>    </div>    <script src="index.js"></script>  </body></html>

HTML

/* ここに必要なカスタムスタイルを記述 */

CSS

// DOM要素の取得// ...// タイマーの状態管理// ...// タイマーの設定値// ...// タイマーのインターバル制御// ...// タイマー処理関数function timer() {  // ...}// 関数: 初期画面へ戻るfunction resetTimer() {  // ...}// 関数: 次の状態へfunction nextTimer() {  // ...}// 関数: 一時停止function pauseTimer() {  // ...}// イベントリスナーの設定// ...

JavaScript

まだ現時点では画面は真っ白です

この概要を元に、詳細なコードを実装し、要件に従ったFocus Timerアプリを完成させてください。また、タイマーの動作やイベントリスナーなどの具体的な実装は、要件と独自の設計に応じて調整してください。

Draft の時点では中身の実装は空なので、ここから完全なコードを生成してもらいましょう。

v1

素晴らしいです。はじめに伝えた要件を満たす各ファイルの完全な状態を出力してください。

いよいよ具体的な実装を進めてもらいましょう。

おお！！すでにそれっぽいです！！（今振り返るとスタイルはこれが完成で良かったかも）ただ、動作が一部正しくない箇所があるため、そこを指摘して更に改善してもらいましょう。

v2

ありがとうございます。本当に素晴らしいです。以下にいくつか修正して欲しい点を追加するので、こちらを反映した修正版のコードを出力してください。・Stop 処理をしたら背景色をリセットして欲しい・背景色は、Focusでは青、Restでは緑にしてみるのはいかがでしょう。全体的に統一感のある配色にしてください。・favicon も isFocus によって変えたい。その時の背景色と同じ色の favicon にしましょう。・各ボタンをアイコンに変えてください。・要素はもう少し大きくてもいいです。画面の中央に来るようにしてください。・ビープ音ではなく、もう少し分かる音がいいです。Focus→Restではリラックスできるような、Rest→Focusでは切り替えて集中できるような音がいいです。

スタイルは割と文句なしかもしれません…ただ、実装時に存在しない音声ファイルを参照していたりなど気になる点がいくつかあるため、もう少し調整してみましょう。

v3

ありがとうございます。・faviconは svg で構わないので、 svg ファイルのコードとともに修正箇所を出力してください。・各ボタンに hover 時の挙動を追加してください。・mm:ss の input 箇所に 2 などの不適な値をいれると NaN:NaN となってしまいます。これを修正するため、 : 箇所の前後で input を2つに分けましょう。また、それぞれの input 箇所にもスタイルを追加してください。・focus-sound.mp3 と rest-sound.mp3 はどこで入手すればよいでしょうか。

結局、focus-sound.mp3 と rest-sound.mp3 は https://soundeffect-lab.info/ から入手しました。

<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 100 100">  <circle cx="50" cy="50" r="40" stroke="none" fill="#60A5FA" /></svg>

生成したSVG画像

シンプルなsvgとは言え、画像も生成してくれて感動です。動作はかなり正しくなり、ほぼ要件通りに動くようになりました。あとは細かい指摘をします。

v4

ありがとうございます。以下の変更を施した修正版のコードを出力してください。・input field のスタイルを、 input 感が無いようにおしゃれにしたいです。・文字のフォントもアイコンに合った少し丸みを帯びた web フォントを採用しましょう。・start時にも rest→focus の音が鳴るようにしてください。・要素は中央揃えしてください。

動作については完璧です！ポモドーロタイマーとして実用的なものになったと思います。あとはスタイルを調整したいですね。

v5

ありがとうございます。しかし、以下の点で修正が必要なようなのでこちらを修正したコードを出力してください。・ボタンが正円でなくなってしまっているので、サイズを大きくして正円にしましょう。・フォントが正しく適用されていないようです。 font-varela に関する設定が無いため、正しく適用されていないようです。Poppinsなどはいかがでしょうか。・stop 時に初期画面に戻る際、次に start をするときはかならず focus の状態から始めたいです。

ある程度整ったデザインになりつつ、正しく動作するアプリが出来上がりました。自分は指示をしているだけで、コードには一切触れていません。細かいスタイルは調整の余地がありますが、今回は目的とするアプリが満足行くクオリティで実装できたため実験を終わりとしましょう。

今回生成されたコードは↓の repo から見ることが出来ます。コミットログを参照してください。

感想

いやー、ChatGPTで動くアプリが出来上がってしまいましたね。処理が比較的シンプルとは言え、最初の仕様をしっかりと満たし、かつ追加の要望にも答えてくれて大満足です。GPT-3.5では全然動かないコードを生成したりしていたので、GPT-4でここまで動作するコードが実際に生成できたのは驚きでもあります。

今後はChatGPTに要件をしっかり伝えて、生成するアプリを眺めるだけのお仕事も出てきそうですね。すぐそこまで到来している未来が楽しみです。

ふやけた指のシワに「パターン」はあるのか？

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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お風呂に長く使っていると、手足の皮膚がふやけ、指がシワシワになります。これに構造的なパターンが見られ、なんらかの理由を見出して解釈できるのではないかと着目して調べてみました。

2023年3月23日

Last Updated: 2024年7月1日

💪 やってみた

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お風呂に長く使っていると、手足の皮膚がふやけ、指がシワシワになります。これに構造的なパターンが見られ、なんらかの機能的な意味や理由を見出して解釈できるのではないかと着目して調べてみました。

排水ネットワークとしての指のシワ仮説

ふやけた指のシワのパターンについて先行研究がないか軽く調査してみると、Changizi et al. (2011) が見つかりました。この論文では、指のシワのパターンが効率的な排水のためのネットワーク構造を成しており、それにより雨用タイヤのように湿潤状態での握力を高めているのではないかという仮説を提案しています。

Are wet-induced wrinkled fingers primate rain treads? - PubMed

より具体的には、指のシワは局所的な浸透圧相互作用により生じるのではなく、神経を介したものであるとし、ゆえにシワは意味のない構造ではなく、湿潤状態に適応するような機能を果たしている可能性があるとしています。

具体的には、次の図に示す岬型 (Promontory) の排水ネットワーク構造になっているとしています。図 1a は 1b とは逆のたらい型 (Basin) の構造であり、黒線が地形、青線が水を表しています。

図1 Changizi et al. (2011) Fig.3. より引用。b が Promontory（岬型）の構造で、指のシワ型に該当するという (黒線部分でグリップするという予測) 。 a は逆の Basin（たらい型）の構造で、 d は Promontory 構造の実際の地形の例にあたる。

論文中では、物体を掴む際に黒線箇所で物体に触れ、青線箇所から効率よく排水をすることで物体保持の効率を高めると考えられています。

図2 Changizi et al. (2011) Fig.4., Fig.5. より引用。13人の被験者の指のシワを観察した。青が谷を示しており、Promontory ネットワークの構造の特徴が見られる。すなわち、シワのくぼみが、指先 (頂上) から遠くなるほど発散する傾向が見られる。

実際に湿潤状態での握力が向上しているのかの調査などについては、論文を読んだだけでは何とも言えませんが、非常に興味深い仮説であると感じました。

他の研究: シワが濡れたものの操作性を向上させる仮説

他の研究も見てみましょう。

Kareklas et al. (2013)では、水によってできた指のシワが濡れたものの操作性を向上させることを実験的に検証しています。一方で Haseleu et al. (2014) が逆の結論、すなわち指のシワが濡れたものの操作性の向上に大きく寄与しないと検証しているため、仮説が正しいのかどうかについてはまだ検討の余地があると考えられます。

図3 Kareklas et al. (2013) による実験結果。乾燥した物体 (dry) を指で移動させるのにかかった時間はシワのある指 (赤) とシワのない指 (黒) で差が見られなかったが、水没した物体 (wet) を指で移動させるのにかかった時間はシワのある指の方が短い。実験は右手の親指と人差指で物体をつまみ、穴から左手に通し、蓋に穴の空いた箱に入れる。

まぁ結論、まだよくわからないと理解しておくのが良いでしょうか。

せっかくなので自分の指で試す

ここまで調べてみるとちょっと気になってきたので、自分の指で試してみます。指のふやけた写真はやや不快な印象を与えるかもしれないので、閲覧にはご注意ください。

自分の指で試した画像 (閲覧注意)

指先にシワが少ないのに対し、指の腹には縦にシワが多く並んでいて、これが谷に対応していると考えられるのでしょうかね。そのように解釈すれば、実際に Promontory ネットワーク構造の特徴が見られると言えます。

でもイマイチよく分かりませんね。みなさんもぜひお風呂に入ったとき、自分の指のシワに Promontory ネットワーク構造が見られるかを試してみてください。何か発見や情報があったらこっそり教えてね。

[東大生向け]ITC-LMSの未提出課題一覧を取得してTOPページに表示するUserScript

Wed, 22 Mar 2023 00:00:00 GMT

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東大生向けに、ITC-LMSの未提出課題一覧を取得してTOPページに表示するUserScriptを作成しました。

2023年3月22日

https://github.com/satoooh/userscripts/blob/main/itclms_show_unsubmitted_items.user.js

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コード

// ==UserScript==// @name         Show ITC-LMS unsubmitted items// @namespace    satoooh.org// @version      0.1// @description  Show ITC-LMS unsubmitted items// @author       satoooh// @match        https://itc-lms.ecc.u-tokyo.ac.jp/lms/timetable*// ==/UserScript==(function () {  "use strict";  fetch("/lms/task")    .then((response) => response.text())    .then((data) => {      const parser = new DOMParser();      const doc = parser.parseFromString(data, "text/html");      const tasks = doc.querySelectorAll(".block.clearfix")[0];      tasks        .querySelectorAll(          ".online-mobile-hide.contents, .online-display-hide, .result_list_tag"        )        .forEach((e) => {          e.style = "display: none;";        });      tasks.querySelectorAll(".result_list_line").forEach((e) => {        e.style = "gap: 1rem; align-items: space-between;";      });      const timetable = document.querySelector("#timetable");      const header = timetable.querySelector(".header:first-child");      timetable.insertBefore(tasks, header);    })    .catch((error) => {      console.error("Failed to fetch task data", error);      alert("課題リストの読み込みに失敗しました");    });})();

これを tampermonkey に入れときましょう。以降では処理の内容について解説しておきます（JS読める人は簡単な処理しかしてないのでコード読んでください）

処理の解説

このJavaScriptコードは、ITC-LMS（東京大学で利用される学習管理システム）の時間割ページで実行されるUserScriptです。

UserScriptとは

Webページの挙動やデザインを変更するためのJavaScriptコードであり、Tampermonkeyなどのブラウザ拡張機能を使って実行されます。これを使ってWebサイトの表示や挙動を自分好みにカスタマイズすることができます。もっと興味ある方は各自調べましょう。

具体的なコードの解説

それでは一応処理を見ていきましょう。

fetch() を使用して、ITC-LMSの「課題」ページのHTMLを取得

fetch() は、HTTPリクエストを発行して、レスポンスを取得する関数です。

  fetch("/lms/task")

then() でつなぐ

fetch() は Promise オブジェクトを返すので then() でつなぐことができます。

then() 以下の処理は fetch() 処理が完了した後に実行されます。

then()内で取得したHTMLデータを解析し、未提出の課題を表示するための処理を行う

DOMParser で HTMLを解析し、querySelectorAll() で未提出の課題に対応する要素を取得しています。

    .then((response) => response.text())    .then((data) => {      const parser = new DOMParser();      const doc = parser.parseFromString(data, "text/html");      const tasks = doc.querySelectorAll(".block.clearfix")[0];

スタイル調整

tasks.querySelectorAll() … style = "…"; みたいな処理をしている箇所です。

      tasks        .querySelectorAll(          ".online-mobile-hide.contents, .online-display-hide, .result_list_tag"        )        .forEach((e) => {          e.style = "display: none;";        });      tasks.querySelectorAll(".result_list_line").forEach((e) => {        e.style = "gap: 1rem; align-items: space-between;";      });

insertBefore() で時間割ページのヘッダーの前に未提出の課題の一覧を挿入

      const timetable = document.querySelector("#timetable");      const header = timetable.querySelector(".header:first-child");      timetable.insertBefore(tasks, header);

ここまでできれば完成です。

という感じです。情報引っ張ってきて表示して、というのをしているだけなので、いろいろなことに応用できると思います。

AIによって自動生成された文章をひたすら消費する時代

Wed, 22 Mar 2023 00:00:00 GMT

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2023年3月22日

📆 日記 🧠 AI

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AIひろゆきが話題です。初配信見ましたが、受け答えが想像を超えて自然で、驚きました。AI VTuber の neurosama などが以前から話題になっていますが、人が動いていたり、日本語の馴染み深い（？）コンテンツがAIによって毎秒自動生成されているのを目の当たりにするとより身近にインパクトが感じられます。

おそらく、おそらくですが…裏側のしくみとしては

ひろゆきの過去の発言をデータとして抽出する
過去の発言から、口調や口癖などの特徴を抽出する
過去の発言を OpenAI embedding API を用いてベクトル化して埋め込む
スパチャの文章に対して、ベクトル検索を行い返答として使えそうな知識をベクトル化した過去の発言から検索し、抽出。それらを元に gpt-3.5-turbo or gpt-4 に文章を生成させる。

となっているはずで、GPTくんに与えている文章としては↓みたいなのが想定されるかと…

あなたは「ひろゆき」と呼ばれる人物です。以下の Text の内容を読んで、 Input に対して適切な返答をしてください。ただし、ひろゆきとしてのセリフ以外を出力しないこと。ひろゆきは以下のような特徴を持つ人物です。- {ひろゆきの特徴1}- {ひろゆきの特徴2}- {ひろゆきの特徴3}...## Text{ベクトル検索して抽出した返答として使えそうな過去の発言からの抜粋}## Input{スパチャの内容}

てな感じで、データがあれば人間の分身をAIで作ることが割と現実的になってしまいましたね。本当に技術の進歩が凄まじいです。

AIが良質なコンテンツを生成できるようになると、もはや消費が追いつかなくなり、消費することにも価値が出てきそうな気がしますね。

全自動ラジオ放送AI「RadioGPT」発表。話題の音楽やニュースをAI音声が紹介、SNS投稿も | テクノエッジ TechnoEdge

例えばこちらの RadioGPT、英語ですがすごくラジオの良い雰囲気があって。これが無人で自動で出来るなら最高。

これがより簡単にできるようになって、読ませるスクリプトは自分の趣向を反映したパーソナライズなものにできれば「あなただけのニュース雑談ラジオ番組」が毎秒自動生成される時代。

とにかく、コンテンツが毎秒自動生成される時代の消費の価値はどうなるのか、ここ数年はAIを中心として人間、社会が劇的に変わりそうですね。

GPT-4くんの出力が途中で止まる基準がよくわからない

Wed, 22 Mar 2023 00:00:00 GMT

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token数の上限かと思ったけどそんなに長くない出力でも止まるんだよな…

2023年3月22日

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ℹ️

多分終了記号を出力したら終了扱いだから、そこに行き着いちゃうのかな？

token数の上限かと思ったけどそんなに長くない出力でも止まるんだよな…

GPT-4 くんの思考時間が長い（筆の進みが遅い）と途中で止まるイメージ。

ただ、技術的に何が原因で思考時間が長くなるのかよくわからないし、同じようなことを出力させようとしても筆の進みが速いとき遅いときがある。

実は、世界には秘密に育てられた超エリート人材がいて、LLM の正体はエリート人材だった説。体調が良くなかったり頭の回転が悪いときは筆の進みが遅くて、面倒になって途中で出力をやめてしまうのかもしれない。

そんなことを考えていたら今日も何度も制限に引っかかる。

制限が厳しすぎて、 $20 を支払ったのが嘘みたいです。

再帰的な品質向上プロンプトと、その実験

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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fladdict 先生の ChatGPT に再帰的に品質向上させるプロンプトを試してみたメモ

2023年3月22日

Last Updated: 2024年7月1日

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note のエラい人で、僕が勝手に尊敬してやまない @fladdict 先生がツイートしていた、ChatGPT に再帰的に品質向上させるプロンプト。

Mentions tweet

もちろん ChatGPT の出力は「返答としてもっともらしい表現」を逐次的に生成しているだけなので、再帰的に処理をしているわけではないのだが、仮想的にでもこれが出来てしまえば「実際に処理をしているかどうか」は些細な問題であって。

ということで、興味深かったのでこれを自分なりに試しながらテンプレートとしてまとめ直しました。

プロンプトのテンプレート:

以下の擬似コードで書かれたプログラムを言語的に実行し、再帰的に品質を上げつつ文章を生成しなさい。必ず常体で出力し、出力には擬似コードからの出力以外を含めないこと。def create_text(THEME):  text = generate_text(THEME)  review = review_text(text)  while True:    text = update_text_based_on_review(text, review)    review = review_text(text)    update_count += 1    print(f"count: {update_count}")    print(f"text: {text}")    print(f"review: {review}")THEME =update_count = 0create_text(THEME)

このプロンプトには使って分かった凄さがあります。それは、ループの出力をしている途中で、自分の好きなように自然言語でアラインメント出来るという点です。まるで人間と壁打ちしているような気分。

ここからはいくつか実際に GPT-4 と行った具体例を紹介します。

実際に品質を向上させる実験

今回取り扱うテーマは「GPT-4を使ったバックオフィスの業務効率化ツールを作成したケーススタディ研究のAbstract」です。即興で考えたのですが、Abstract になりそうな感じで10回ほどループを回しながら様子を見てみましょう。

count:1 では Abstract から程遠い文章でしたが、少しずつ肉付けをして改善している様子が分かります。

なんだかそれっぽい文章ができましたね。ここでこちらからコメントを入れてみます。

と。このように、ある程度コメントの内容を反映しつつ処理の続きを出力してくれました。人間、最初から仕様を完璧に記述して支持を出すのは難しいので、このように途中で要望や方向性を追加して修正できるのはすごいと思います。まさに human-in-the-loop 的。

network error で生成に失敗することが多く、何度か regenerate してます

内容についても、その場で考えたネタを入れてみるようアドバイスしてみると、しっかり次のステップでは盛り込んだテキストを生成してもらうことができます。

このあたりで気づいたんですが、ですます調をなんとか直したいですね。形式的な微調整をしてもらいながらループを回していきます。

常体が伝わらない

一応直った。が、まだまだ自然で論理的な表現に直したい。

お、いい感じ。

だいぶ仕上がってきたので、あとはこれをベースに人間が改善するとして、そろそろ終わりましょう。

かなりそれっぽくなりましたね！

結局、「GPT-4を使ったバックオフィスの業務効率化ツールを作成したケーススタディ研究のAbstract」というテーマから次の文章が生成されました。

本研究では、GPT-4を活用したバックオフィス業務効率化ツールの開発について述べる。近年のAI技術の進化に伴い、業務効率化を目指す取り組みが盛んに行われている。本研究では、GPT-4技術を用いてバックオフィス業務の効率化を図るツールを開発することを目的とする。提案手法では、GPT-4の自然言語処理能力を活用し、見積書や求人票の自動生成、会議議事録作成、顧客からのメール自動応答などのタスクに適用した。具体例として、見積書生成ではテンプレートに基づいて顧客情報やプロジェクト詳細を自動入力し、人材適正度評価では応募者の経験やスキルを自動抽出して評価指標を算出した。これらの業務プロセスにGPT-4を組み込むことで、効率化が達成された。結果として、見積書作成時間が30％削減され、人材適正度評価精度が10％向上するなど、作業時間の短縮やコスト削減が確認された。また、従業員の負担軽減やエラー率の低下も達成された。本研究で得られた知見は、他の業務効率化ツールとの比較やGPT-4の適用範囲の拡大に役立つことが期待される。今後の研究では、さらなる業務効率化やツールの適用範囲の拡大を目指すとともに、GPT-4の限界や課題についても検討していく予定だ。

ふむふむ。細かい論理性などは人力 & 他のプロンプトで調整するとして、まぁそれらしいひな形が出来上がる様子を見ることが出来ましたね。

ちなみに、ループ処理を回し続けると最終的にどのような出力に収束するのでしょう…？制限の関係で実際にループ処理を回し続けることは難しいですが、ここまでのやりとりをふまえて、仮想的に count: 100 まで回したときの出力はどうなりそうかを出力してもらいましょう。

ちょうどこれで制限に引っかかったので、ほぼ出力して network error となったこいつを今回の実験の最終出力とします。

本研究では、GPT-4を活用したバックオフィス業務効率化ツールの開発を検討し、その効果を評価する。近年、AI技術の進化により、業務効率化への期待が高まっている。そこで、GPT-4の自然言語処理能力を用いて、見積書や求人票の自動生成、会議議事録作成、顧客からのメール自動応答といったバックオフィス業務の効率化を実現するツールを開発した。具体的な実施例として、見積書生成ではテンプレートに基づいて顧客情報やプロジェクト詳細を自動入力し、人材適正度評価では応募者の経験やスキルを自動抽出して評価指標を算出した。これらの業務プロセスへのGPT-4の導入により、効率化が達成され、見積書作成時間の30％削減や人材適正度評価精度の10％向上など、作業時間の短縮とコスト削減が実現された。また、従業員の負担軽減やエラー率の低下も確認された。本研究で得られた知見は、他の業務効率化ツールとの比較やGPT-4の適用範囲の拡大に貢献するものと期待される。今後の研究では、さらなる業務効率化やツールの適用範囲の拡大を検討するとともに、GPT-4の限界や課題にも焦点を当てて取り組む予定である。

だいぶ良いのではないでしょうか！ほぼ無からここまで作れたのはすごいですね。ChatGPTと共同で作った感じもしますし、適宜コメントでアラインメントすることで内容のオリジナリティも含めることが出来ると思います。

次の実験では、「品質を向上」させるではなく、再帰的に「〜〜度合い」を向上させるプロンプトに改善して実験してみたいですね。

ScrapboxとGoogleを同時検索するChrome拡張機能「Scrapbox Enhancer for Google Search」を作った

Sun, 23 Jun 2024 00:00:00 GMT

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Google 検索結果のサイドバーに Scrapbox の検索結果が表示されるやつを作りました。

2023年1月30日

Last Updated: 2024年6月23日

🧑‍💻 開発 💪 やってみた

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追記: 2024-06-23 chrome ウェブストアに公開しました。

Bookmark for https://chromewebstore.google.com/detail/scrapbox-enhancer-for-goo/fpbdlcgcacniolpniiciabdbndhmacmh

Bookmark for https://github.com/satoooh/scrapbox-enhancer-for-google-search

こんな感じで、Google 検索結果のサイドバーに Scrapbox の検索結果が表示されるやつを作りました。

Mentions tweet

記事冒頭の GitHub からソースコードをダウンロードし、お手元の Chrome ブラウザに展開してください。Web Store への公開はめんどくさそうなので調べていません（詳しい人教えて）まともに動作保証をしていませんので、使用は自己責任でお願いします。何かバグっぽい挙動があったら repo もしくは当記事までコメントください。

以下、特徴です。

複数プロジェクトを検索し、それぞれの結果を表示できる
Private プロジェクトも検索できる

導入手順

GitHub からソースコードのフォルダをダウンロード
chrome://extensions/ にアクセス
右上の「デベロッパーモード」をオンにする
「パッケージ化されていない拡張機能を読み込む」をクリック
ダウンロードしたフォルダを選択

使い方

拡張機能「Scrapbox Enhancer for Google Search」のアイコン or 三点リーダをクリック
「オプション」をクリックして設定画面を開く
Scrapbox のプロジェクト名と connect.sid の値を入力し、保存
Google 検索する

connect.sid は外部から private な Scrapbox project にアクセスするときに必要な値です。これを使って拡張機能から Scrapbox にリクエストを飛ばしてます。ログアウトすると connect.sid の値が変わるらしいので、ログアウトした際は再設定が必要です。

参考: https://scrapbox.io/villagepump/connect.sid

開発経緯

そもそも今回初めて Chrome 拡張機能を作ったというのもあり、苦労したことが多かったです。
とりあえず動くものが欲しかったので、難しい技術は極力使わず、素の JavaScript で作っています。

結果的にシンプルなコードになりましたが、Chrome 拡張機能の勉強 [^start-chrome-extension-study] から含めると合計 10 時間くらい溶かしました。
CORS 回避の処理や、Options 画面の作り方、chrome.storage との値のやりとりなど、色々と勉強になりました。

なぜ作ったのか

昔あった「Google・Scrapbox 同時検索」拡張機能が 2019 年頃から使えなくなっちゃって困ってた
- https://scrapbox.io/customize/Google・Scrapbox同時検索（Chrome拡張機能）
- https://scrapbox.io/scrapboxlab/GoogleとScrapboxを同時検索するChrome拡張
復活の気配がなさそうだった（けど嘆いている人はちらほらいた）

当時の僕の嘆き 👇

@9Satoooh: Scrapbox 同時検索の Chrome 拡張機能、いまも使えるのかこれ？なんか全くサイドバーに出てこなくなった

要件や実装ステップの整理

Google 検索の検索結果ページサイドバーに、Scrapbox の検索結果を表示する
- Scrapbox の検索結果は、プロジェクトごとに表示する
実装の流れを分解すると:
- 検索クエリを取得（URL から？）
- 検索クエリで、設定した Scrapbox project を検索
  - 参考: api/pages/:projectname/search/query
- 検索結果を Google 検索結果のサイドバーに表示
- スタイリングや設定 UI など

Scrapbox 使っている方は便利だと思うので、ぜひ使ってみてください。
ダメ出しや意見・感想大歓迎です。

@next/font で初回読み込み時にフォントが適用されない

Sat, 14 Jan 2023 00:00:00 GMT

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@next/font で初回読み込み時にフォントが適用されない問題について

2023年1月13日

Last Updated: 2023年1月14日

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Next.js 製のサイトで M PLUS 2 (Google Fonts) という和文フォントを使用していると、サイトの初回読み込み時にフォントが適用されない問題が生じていました。

和文フォントが重いことが原因として想定されるのですが、フォント読み込みで利用している @next/font が Next.js v13（2022 年 10 月リリース）で追加された比較的新しい技術で、あまりインターネット上に知見がありませんでした。

解決策

@next/font の FontModule で、display: 'swap' を指定し、 font-display をデフォルト値の optional から swap に変更。

以下の例は本サイトで利用している M PLUS 2 を使う場合です。

import { M_PLUS_2 } from '@next/font/google'...const mplus2 = M_PLUS_2({  subsets: ['japanese'],  display: 'swap',  // set font-display to 'swap'})

原因

@next/font がデフォルトで font-display: optional を指定しているため。

解説

@next/font ではパフォーマンスおよびゼロ・レイアウトシフトの観点から、デフォルトで font-display: optional の設定になっています。この設定では、Web フォントの読み込みに時間がかかるとき、次の読み込みまではフォールバックフォントを表示します。和文フォントのような重いフォントだと、100ms 以上の読み込み時間がかかってしまうため、フォントが適用されなくなってしまいます。

レイアウトシフトの値は少し悪化しますが、font-display: swap を指定することでフォントの読み込みが完了次第反映されるようになります。

以下は公式ドキュメントより:

font-display lets you to control how your font is displayed while it’s loading. @next/font uses font-display: optional by default. When the primary font used by @next/font does not load within 100ms, the auto generated fallback font will be displayed in the browser. While it is automatically generated to be as visually similar to the primary font as possible to reduce layout shift, it does come with the tradeoff that your intended font might not be shown on slower networks unless it’s cached.If you want guarantees around your intended font always showing, and accept the tradeoff of minimal layout shift from swapping your fallback font for the primary font, you can use font-display: swap.

font-display の設定については @next/font の公式リファレンスを参考にしてください。

ChatGPTに共通テストの英語を解かせてみたら77%取れた

Sun, 15 Jan 2023 00:00:00 GMT

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ChatGPT に 2022 年および 2023 年の共通テストの英語（リーディング）問題を解かせてみたところ、ともに100 点満点中 77 点を獲得したのでその結果をまとめます。

2023年1月13日

Last Updated: 2023年1月15日

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今日は 2023 年共通テスト 1 日目です。

ということで、ChatGPT に 2022 年および 2023 年の共通テストの英語（リーディング）問題を解かせてみたところ、ともに100 点満点中 77 点を獲得したのでその結果をまとめます。

前提: ChatGPT とは

ChatGPTとは、2022 年の 11 月末に OpenAI がリリースしたチャットボットです。従来の AI チャットボットに対する期待を大きく超える自然な会話や理解力の高さが世界中で話題となり、リリース以降話題に事欠かない存在になっています。GPT-3.5 というモデルが基礎となっており、インターネット上の膨大なデータを学習した大規模言語モデルと呼ばれる技術がベースになっています。本記事執筆時点で ChatGPT は Research Preview の段階で、制限はありながらも無料で利用することができます。

今回の企画趣旨

本記事では、筆者が ChatGPT に 2022 年の共通テストの英語（リーディング）問題を解かせた結果をまとめています。実験は 2023 年 1 月 14 日朝に 2022 年実施分、2023 年 1 月 15 日朝に 2023 年実施分を行いました。

ChatGPT が世間を騒がせているのを見て、数年前に話題になった、東大合格を目指す人工知能「東ロボくん」がどれだけ現実的なものなのか を検証したくなったのが本記事執筆の背景にあります。

東ロボくん - Wikipedia

ChatGPT に試験を解かせる検証は「アメリカの医師資格試験で合格水準を出した事例」や「コンピュータサイエンス教材の自由記述問題で合格水準の回答を出した事例」などがありますが、本記事では、共通テストの英語（リーディング）問題をすべて解かせてみました。

共通テストはかつて共通一次試験、センター試験と呼ばれた試験であり、大学入試の際に受験する試験です。「知識の理解の質を問う問題や、思考力、判断力、表現力等を発揮して解くことが求められる問題を重視した問題作成」という特徴6で、2021 年 1 月実施分からセンター試験に代わり実施されています。多くの日本人にとって馴染みのある試験であるため、ChatGPT の能力を検証する上で分かりやすい題材と考え、採用しました。

また、英語（リーディング）は、「読解能力」を測る上で最適な科目と考え、採用しました。国語は現代文・古文・漢文に分かれ、現代文の中でも漢字などの「読解能力がほとんど関係ない知識問題」があるため、今回は ChatGPT には解かせていません。

手法

2022, 2023 年に実施された共通テストの英語（リーディング）問題を取得し、問題文を ChatGPT に入力して解答を得ます。流れをまとめると以下のようになります。

共通テストの英語（リーディング）問題の PDF を https://www.dnc.ac.jp/kyotsu/kakomondai/ より取得
PDF から OCR でテキストを抽出
- かんたんな方法として、「PDF を Google Docs で開く」方法を採用
抽出したテキストをもとに、ChatGPT が理解可能な形式に適宜修正
- 追加の情報は与えないようにし、極力問題文のみを与えるようにする
- ただし表などは Markdown 形式に変換し、文字の情報は残した
  - つまり ChatGPT には絵などの非言語情報を与えていない
ChatGPT に順に問題文を与え、問題を解かせる
- 正答を生成するまで繰り返す行為などはせず、選択肢の中から回答をした時点でそれを ChatGPT の回答として集計する

本実験を行った時点で、https://chat.openai.com/chat には “Limited knowledge of world and events after 2021” と書かれているため、2022 年共通テストの解答を知らないという前提で実験しても問題ないと考えています。

「ChatGPT が理解可能な形式に適宜修正」について、公正に能力を検証するため、基本的には問題文をそのまま与えますが、対話が進みやすいように言葉を付け足したりしています。具体的には次のような対話をしています。

（筆者）あなたには、これから英語の読解問題に回答していただきます。各大問の英文をそれぞれ読み、回答番号 1 〜 48 にあてはまるものとして最も適当な選択肢を選んでください。次のメッセージから問題が始まります。準備はいいですか？（ChatGPT）Yes, I am ready to assist you with English comprehension problems. Please provide the questions and their corresponding choices and I will do my best to provide the most appropriate answer.（筆者）これから第 1 問を始めます。次の文章を読み、問題に回答してください。解答は選択肢から 1 つ選び、選択肢のまま答えてください。（文章略）ここまでの文章をまず理解し、次のメッセージから、問題に答えてください。（ChatGPT）I have read and understood the passage about （内容略）. Please provide the question for me to answer.（筆者）問 1 （問題文及び選択肢略）あなたの解答 1:（ChatGPT）My answer is 1: (1).

👆: 実際の ChatGPT との会話のスクリーンショット。ChatGPT が続きを生成しやすいように、筆者が問題文の後に「あなたの解答:（問題番号）」のように言葉を付け足しています。

評価方法

共通テスト英語（リーディング）の得点を計算し、全国平均点と比較します。 2023 年の全国平均は 2023/1/15 の時点で公表されていませんが、共通テストの全国平均点が大きく変化することは考えにくいため、現時点では 2022 年実施分と合わせて ChatGPT の総合的な能力を評価する材料として使います。

結果

2022 年英語（リーディング）

2022 年共通テスト英語（リーディング）の得点は、以下のようになりました。

問題番号	得点/満点
第 1 問	8/10
第 2 問	18/20
第 3 問	15/15
第 4 問	9/16
第 5 問	9/15
第 6 問	18/24

合計得点: 77/100 （全国平均: 61.80/100）

参考まで、ChatGPT が出力した回答番号は以下の通りです。

第1問: 1, 4, 2, 2, 1第2問: 5, 3, 1, 3, 4, 2, 4, 2, 4, 2第3問: 1, 1, 1, 4, 3, 2, 2, 2第4問: 3, 3, 4, 1, 4, 1第5問: 1, 1, 5, 2, 4, 3, 1, 3, 3第6問: 4, 3, 1, 6, 4, 2, 2, 1, 3, 4

2023 年英語（リーディング）

2023 年共通テスト英語（リーディング）の得点は、以下のようになりました。

問題番号	得点/満点
第 1 問	10/10
第 2 問	20/20
第 3 問	9/15
第 4 問	16/16
第 5 問	6/15
第 6 問	16/24

合計得点: 77/100 （全国平均: ?/100）

ChatGPT が出力した回答番号は以下の通りです。

第1問: 1, 4, 3, 4, 3第2問: 2, 2, 2, 4, 1, 4, 1, 1, 1, 2第3問: 3, 3, 3, 2, 4, 1, 3, 2第4問: 1, 1, 2, 5, 1, 2第5問: 4, 1, 2, 4, 1, 5, 3, 5, 2第6問: 3, 4, 4, 6, 1, 4, 1, 2, 1, 4, 3

考察

ChatGPT は共通テスト英語（リーディング）で、2022 年、2023 年ともに全国平均点を大きく超える得点を取ることができました。 2019 年のセンター試験英語筆記で「東ロボくん」が 185/200 点をとっているのですが、受験対策をしていないただの汎用言語モデル である ChatGPT で 77% の得点率が得られるのはかなりの成果だと考えられます。むしろ、センター試験ではなく「思考力を見る」とされる共通テストでこの点数を取れるというのは素晴らしい出来とも言えるのではないでしょうか。

大学入学レベルでの英文読解力を測る共通テスト英語リーディング問題でこの正答率であれば、2023 年 1 月時点の ChatGPT の性能で「基本的な英文読解力は十分にある」と判断しても良いのではないでしょうか。

今後も良質で膨大なデータの学習やモデルの改善によって、よりよい自然言語処理ができるようになれば、さらに良い結果が期待できますね。もはや試験とは何を測るものなのか、考えさせられます。

本記事では 2022, 2023 年の共通テスト英語（リーディング）のみを対象にしましたが、ChatGPT の能力を更に検証するには「他の科目でも同程度の成績を期待できるのか」「2 次試験を含め、実際に大学合格は可能か」などを検討すると面白いかなと思います。

余談ですが、ChatGPT に順に問題を解かせていく対話の中で、次のような面白い現象も見られたので紹介しておきます。

ChatGPT に問題の文章を与えた時点で、設問を勝手に生成しはじめた

第 6 問あたりになってくると、筆者の質問文のパターンを理解してきたのか、「ここまでの文章をまず理解し、次のメッセージから、問題に答えてください」と言った時点で ChatGPT 自身が自分で問題を作って答える ようになってしまいました。「会話の流れを考慮した結果、確率的に尤もらしい文章として生成されているだけ」なのですが、現象としてこれは面白いですね。パターンを与えれば勝手に問題と解答を作ってくれるので、教育などの場面に応用できそうですね。例えば、英文読解力の訓練のため「自分が読んだ文章についての確認テストとその回答例を作ってもらう」などがすぐに思いつきます。

2022 年の振り返り

Wed, 11 Jan 2023 00:00:00 GMT

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今更ですが 2022 年を振り返っていないのでやります。

2023年1月3日

Last Updated: 2023年1月11日

📆 日記 🎓 学生生活

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今更ですが 2022 年を振り返っていないのでやります。

↑ 今年流行った AI あーと

全体的に

勉強という点ではすごく成長できた、とくに深層学習分野に結構詳しくなれた
- 2023 年は研究に活用して成果を出したい
ライフログ的なモチベが高まった。 「とりあえず記録 → 技術使って分析」が楽しい
「異常に怠惰」だったのが、しくみである程度解決できて「やや怠惰」になった
- 2023 年はもっと内からのモチベ的なアプローチもしたい

2022/1

卒論書いた
- つらかった。本当につらかった
- 修論は計画的にやろう ね。現在 M1 冬、進捗 0 です
Web サービスのデータ分析案件を数件やった
- Google Analytics でデータ見ながら、Tag Manager やら Optimize やら仕込んでいくやつ
- 主張を裏付けるデータが欲しいが反する結論が導けちゃうときの立ち回りとか勉強になった
- データ分析業務の泥臭さを実感した。まず分析基盤作るのがとても大変
「しゃべる練習」ということで「よこみちラジオ」という Podcast をはじめた
- https://www.youtube.com/@ykmcradio
- なんだかんだでまだ続いている

2022/2

データ分析案件やった
Web サイトデザイン制作案件やった

2022/3

東大卒の肩書を手に入れた（卒業した）

北海道（札幌）に旅行してきた

Macbook Pro（15 inch, intel）のバッテリーが死んでいたので修理にだした
- 2 週間で返ってくると言われたのに、3 ヶ月以上かかった
Apex Legends ソロマス達成した

2022/4

大学院に入学した
- 第一志望の研究室での生活が始まり、毎日が楽しい
- 作ったものとか見返してたら「笑い男メーカー」とかいうクソアプリあった
Web 制作の PM 案件をやった
- かなり苦労したがいい勉強になった。マネジメントは難しい
生活の記録を Google Calendar と Scrapbox に付けはじめた
- とてもよい。ライフログは取ろう

2022/5

大学院の授業が忙しい
WordPress のプラグイン実装にかなり詳しくなった
キャンピングカーをレンタルして北陸を旅した
- 毎日スーパーで調達した材料で、自炊して夜ご飯を食べたのが楽しかった
自転車が盗まれた…

2022/6

真面目に Deep Learning を勉強し始めた
Next.js 使ったサイト制作案件やってた
- シンプルなサイト制作では Next.js はオーバースペックだった
- Tailwind.css も使ったが、煩雑になりがちな印象
暇なときに映画を意識的に見るようになった
- 『ショーシャンクの空に』『ガタカ』『ドロステのはてで僕ら』『Big Fish』あたりが印象に残っている

2022/7

研究室同期と ISUCON 12 でた
- （分からないことが分かったという点において）とても良い経験になった
- ノー勉で臨んでしまったため、なにも分からなかった
  - 自分は 8 時間で SQL のスロークエリログを吐かせるようにして眺めることしかできなかった
STUDIO 使ったサイト制作案件をやった
- ノーコードも捨てたもんじゃない

2022/8

研究はあんまり成果がでない
- が、深層学習詳しくなってきてだんだんトピックが追えるようになった
  - ステート・オブ・AI ガイドが神
Midjourney とか触って遊んでた

2022/9

就活のことを考え始め、なにも手につかなくなる
『ガリレオ沈黙のパレード』を見るためにドラマ・映画ぜんぶ見直した
ビアンキの自転車買った（中古）

2022/10

WordPress サイト制作案件やった
就活イベント出まくる
- 話を聞くほど「なんかあんまり就職向いてない？」と感じるようになってきた
ポモドーロ的なしくみを生活に取り入れはじめた

2022/11

研究で相変わらず詰まっていたので、色んな分野に好き放題手を出してみることにした
- 一般向けに研究内容を発表する機会があり、自分の研究内容を伝えるメリットを感じた
  - シンプルに質問の着眼点が勉強になるし、何よりうれしい
Arduino に入門した
- はんだごて未履修なので、ブレッドボードでなんとかしてる
一ヶ月間、節約生活をしてみた

2022/12

ChatGPT と戯れていた
就活は一社とりあえず最終まで進んだ。未だに自分が何したいのか分かってない
- 技術にさわれて、そこそこ定量的な判断もできて、これまでやってきたデザインとかの知見も活かしたいな
年末は家族の DX（スマホの機種変やらプラン検討・変更、その他 IT のすべて）をやった
- 非 IT 人に IT を導入するのはやりがいを感じて楽しい
GeoGuessr（ストリートビューで場所当てるやつ）にハマった

1段落は1ツイートくらいの分量がちょうどいい仮説

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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1段落は1ツイートくらいの分量がちょうどいい仮説を提唱していきたい

2022年8月23日

Last Updated: 2024年7月1日

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完全に経験則ですが、「文章を読むのが苦手な人間は多いが、ツイートを読めた気になる人間は多い」つまり「読まれる文章を書くには1段落は1ツイートくらいの分量がちょうどいい」という仮説を提唱していきます。

ソースはありません。対戦よろしくお願いします。

数学は「思考の型」みたいなものを習得できるという点に学ぶ価値が大いにあると思う

Sun, 21 Aug 2022 00:00:00 GMT

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「数学ってなんで勉強するの...？」みたいなのってよくあるトピックだけど...それに対する自分なりの意見。

2022年8月21日

📝 勉強 📆 日記

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「数学ってなんで勉強するの...？」みたいなのってよくあるトピックだけど...それに対する自分なりの意見。

世界を記述する、汎用性の高い数理モデルを学べる
- 気持ちや現象をモデル化（つまり抽象化、つまり異なる気持ちや現象に共通点を見出してまとめること）できる語彙を獲得できる
- 「この気持ちはなんだろう」に対するしっくり来る答え・もしくは大量の候補が得られるし、検証もできる
- しかも、共通点を見つけるとアナロジーが使える
  - 全く異なるように見えるAとBに共通のモデルを見出すことができれば、Aで使えていた手法をBでも使えないか？という発想ができるようになる！

結論: 数学は楽しい！

多分具体例あったほうが分かりやすいけど、面倒だったのでとりあえず思いついたことを書き残しておいた。

DALL-E, midjourneyで遊ぶ

Thu, 04 Aug 2022 00:00:00 GMT

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DALL-E, midjourneyで画像生成して遊んでいます

2022年8月4日

📆 日記 🧠 AI

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text-to-image のデモがtwitterであっという間に大バズリし、一般人でも text-to-image の威力を自由に試すことができるようになりました。

自分は朝からずっと midjourney に prompt を投げまくって、画像を生成して遊んでいます。

Pokemon

ゴッホ風の猫の絵。サングラスを掛けている

VRゴーグルを付けたサイバーパンクなメイド

遠く離れた星の、美しい花

Garageband で bayfm TRAFFIC UPDATES の再現をしたい！

Sun, 21 Aug 2022 00:00:00 GMT

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Garageband という DTM ソフトを使って、bayfm の交通情報番組の再現をしてみました。

2022年7月6日

Last Updated: 2022年8月21日

💪 やってみた

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最近作業中にラジオを聞くのですが、千葉・茨城・東京あたりで聞ける bayfm の番組、bayfm 交通情報のあのBGMが頭から全く離れなくて、日常生活に支障をきたすレベルになってしまっているので、耳コピして供養してやろうじゃないかということで挑戦してみました。

ちなみに sato は音楽の知識ほぼ無いに等しいし、打ち込みで耳コピするのははじめてです。

とりあえず7月6日時点での成果が↑です。それっぽい雰囲気になったので少し満足。コードを耳コピするのめちゃくちゃ難しいよう。

次回はコードの勉強してコード進行の再現の精度を高めて、最初の「ベイエフエm、TRAFFIC、UPでぃーーッ♪」の部分を再現しようと思います。そしてナレーションも完コピしてやります。日本道路交通情報センターの佐藤さんを目指します。

2022.08.21 ナレーションを入れた。

イントロより簡単そうなナレーション入れました。ところどころ噛んでるけど、まぁ愛嬌ということで。次回はナレーションのクオリティアップとイントロをがんばります。

日本メディカルAI学会公認資格に合格した

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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日本メディカルAI学会公認資格に合格したので所感をメモ

2022年6月14日

Last Updated: 2024年7月1日

demo: https://editor.p5js.org/bighope-lumiere/sketches/CcOtWZA-e

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メディカルAI専門コース | 日本メディカルAI学会x株式会社キカガク を受けて資格を取る資格を得ました。

厳密にはお金がかかるので資格自体は取っていません。テスト合格して「あとお金払えば資格取れるよ」という状態になりました。

他人に誇れる資格が自動車免許しかない（しかもAT）ので、せっかくなので所感を忘れないうちにメモっておこうと思います。

どんな資格なのか

文部科学省が後援する日本メディカルAI学会と株式会社キカガクが行っている資格試験で、AIの医療分野への活用スキルを証明できる資格です。役に立つかどうかは現時点では分かりません。まぁ無いよりはあったほうがいいでしょう。

取得のためにはメディカルAI専門コースを受講し、講義の小テストにすべて正解する必要があります。内容はこんな感じ

基礎編
- Deep Learning のための基礎的な数学
- PyTorch を利用した基本的なニューラルネットワークの実装
- Optuna を利用したハイパーパラメータ最適化
応用編
- CNNの仕組み
- 具体的な医療分野への応用事例を題材にした典型手法の学習
  - 遺伝子情報の配列解析
  - 心電図データの時系列解析（残差学習、ノイズ処理）
  - MRI 画像の Semantic Segmentation
  - 血液の顕微鏡画像から細胞の検出（物体検出、Data Augmentation）
- 法律や倫理、情報セキュリティ

1万円払えば日本メディカルAI学会に入れてもらえて資格の認定証もらえるらしいんですが、医療系の人間というわけでもないので払おうかちょっと悩んでます。

所感

畳み込みの計算から、ある程度高度な内容まで、具体的に分かりやすく解説してくれていて分かりやすかったです。また、応用編は具体的な問題に対して、具体的な PyTorch の動くコードを用いて実装してくれているのが非常に分かりやすくて良かったです。「実際にこうやってやるんやで」を見せてくれるのはありがたいし、問題も幅広いので楽しみながら勉強できました。

実装は Google Colaboratory 上で行えるので環境構築などの手間もなく、かなり学習のハードルは低くてよかったです。ただ、教材と現行 Google Colab との間のバージョン差などの影響で教材のコード通りにやってもエラーが生じる箇所がいくつかあった（例えばIoUの計算とか）ので注意が必要です。ちゃんとエラーと向き合って、公式ドキュメントや公式のソースコードを参照しましょう。

自分は事前知識がある程度あったため、映像はほとんど見ずに、テキストを読んで適宜ググって内容について調べながら、テストを受けて進めていきました。だいたい15時間程度かかった（基礎編2~3時間、応用編12時間程度）。

6日間で集中的にやりました

最後まで見た動画がなかったので動画完了数0となってますが、途中まで見たものもあります

医療領域のコースではあるものの、画像処理とか時系列解析とか、研究等で普通に役立ちそうな普遍的なトピックを学ぶことができたと思っているので満足しています。医療分野以外の人でも、Deep Learning に少しでも興味ある人ならおすすめできる内容です。

笑い男メーカー

Wed, 11 Jan 2023 00:00:00 GMT

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p5.js と ml5.js を利用して、Web カメラからリアルタイムで顔の検出 +笑い男化するクソアプリを作りました。

2022年4月27日

Last Updated: 2023年1月11日

💪 やってみた 🧑‍💻 開発

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概要

p5.js と ml5.js を利用して、Web カメラからリアルタイムで顔の検出 + 笑い男化するクソアプリを作りました。デモを用意しているので、ぜひ実際にやってみてください。

コード

処理自体は顔の検出と、検出した顔の四角形に対して gif 画像を載せて描画するだけなので非常にかんたんです。顔になんかする系のクソアプリを作成する際に使えると思いますので、ぜひ試してみてください。

let faceapi;let video;let detections;const detection_options = {  withLandmarks: true,  withDescriptors: false,};let mask;function preload() {  mask = loadImage("waraiotoko.gif");}function setup() {  createCanvas(360 * 2, 270 * 2);  video = createCapture(VIDEO);  video.size(width, height);  video.hide();  faceapi = ml5.faceApi(video, detection_options, modelReady);  textAlign(RIGHT);}function modelReady() {  console.log("ready!");  console.log(faceapi);  faceapi.detect(gotResults);}function gotResults(err, result) {  if (err) {    console.log(err);    return;  }  detections = result;  background(255);  image(video, 0, 0, width, height);  if (detections) {    if (detections.length > 0) {      drawBox(detections);    }  }  faceapi.detect(gotResults);}function drawBox(detections) {  for (let i = 0; i < detections.length; i++) {    const alignedRect = detections[i].alignedRect;    const x = alignedRect._box._x;    const y = alignedRect._box._y;    const boxWidth = alignedRect._box._width;    const boxHeight = alignedRect._box._height;    noFill();    stroke(161, 95, 251);    strokeWeight(2);    rect(x, y, boxWidth, boxHeight);    image(mask, x, y, boxWidth, boxHeight);  }}

気づいたら東大を卒業していたので、学部の4年間をざっくり振り返る

Tue, 23 Aug 2022 00:00:00 GMT

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東京大学理科一類→教養学部学際科学科B群総合情報学コースの学部生活をふりかえります

2022年4月18日

Last Updated: 2022年8月23日

🎓 学生生活

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そういえば今年2022年の3月に東京大学教養学部学際科学科総合情報学コースというところを卒業しました。正直、4月からそのまま大学院に入学して東大生としての生活をenjoyしているので、卒業したという実感はそこまでありませんが、せっかくの節目ということで色々と振り返ってみようかなと思います。（あんまり覚えてないけど）以下だらだらと自分語りです。

学部1年 (2017)

浪人の1年間でめちゃくちゃ「やりきった」感があったので、入学後も進学選択で点数を競わされるのにすこし疲れていました。基本的には興味を持てる内容の講義をたくさん履修していたような気がしますが、もっと興味に振り切っても良かったのかもしれません。

当時頑張ってた基礎実験のレポート。これだけ書いたら99優上とか貰えた気がする

夏休みに一人旅をしたのは本当にいい経験でした。お金がなく、5日間のうちのほとんどを野宿で過ごすというとんでもない生活でしたが「なんだかんだ生きていけるな」という気持ちになれました。

京都。この後鴨川のほとりで野宿した

瀬戸内海にある直島。ここはアートの島みたいな立ち位置で、オブジェがたくさんある

後のことを考えると、線形代数と微積分だけはちゃんとやっておいてよかったと思っています。なんならもう少し発展的な内容までやっておけばよかった。微分方程式やベクトル解析など、当時やってなかったせいで雰囲気でしか理解していないので…

時間がたくさんあった 🕰️
本をたくさん読んだのはいい経験だった 📕
旅をしたのもいい経験だった 🧳
もう少し進学選択を気にせずに授業を取っていたら楽しかったと思う
今思えば、TOEIC、TOEFLなどの英語系試験は英文法の知識が残っている受験直後に受けておくと良かった

当時「起業」というワードになんとなく興味があり、大学1年生の頃は比較的学外の知り合いも多かったです。色んな人との対話の中で、自分の生き方をはじめて自分の頭でちゃんと考えるようになったのはこの頃かもしれないですね。

あと、この頃は池尻大橋（歩いて駒場行ける！）に住んでいたのですが、部屋が狭かったので一日中外をブラブラしてました。渋谷〜代官山〜池尻〜三茶あたり。代官山の蔦屋書店まで歩いて、そのまま池尻の文化浴泉っていう銭湯に寄って帰る生活。懐かしいなぁ。

懐かしの。雨の日の一枚。📸

学部2年（2018-2019, 休学しているので実質2年間)

とんでもないくらい暇でした。

学部2年の最初のころ、自分のブログのデザインを考えることがきっかけで「デザイン」に興味を持ち、歴史や手法について調べるようになりました。この頃から休学を考えるようになり、デザインという領域に興味を持ち始めます。「先天的な審美眼がないと無理だ」と勝手に遠ざけていた領域が、思ったよりも言語や知識で出来ていることに感動していました。

センスは知識からはじまる | 水野学 |本 | 通販 | Amazon

あとこの頃「Mono-Coto Innovation」というイベントに学生ファシリテーターとして参加していました。このイベントは、中高生が夏休みに5日間かけて「デザイン思考」のフレームワークを使って行うアイデアソンで、自分はいくつかのチームの議論の手助けをするお兄さんをやってました。イベントを通した経験は自分にとって非常に有意義で、チームでものづくりをする楽しさと難しさを肌で感じた刺激的な5日間だったのを覚えています。

デザイナーさんに弟子入りして、イラレの画面と何時間もにらめっこする日々が始まりました（タイポグラフィの練習として文字を1文字ずつ、1pxずつずらして見比べるとか、そういう超地道なことをしてました）。大した野望もなく「デザイン修行をしたい」という気持ちだけで休学をしました。一年間頑張って、なんとか自分の武器を見つけたいなぁという気持ち。結果的にはこの休学がきっかけで自分のやりたいことの方向性が見えてきたので、本当に良かったと思っています。

休学中はずっと、渋谷のベンチャー企業にお世話になりました。一年間で、まずは sketch を使ってミクロなUIデザイン作業から。少しずつマクロに見てユーザー体験を考えたり、デザインスプリントを企画して実施してみたり、オウンドメディアのリニューアルを任せていただいたり、A/Bテストを実施してみたり…とにかく会社のサービスのことを自分なりに四六時中考え続けて、思いついたことを片っ端から手を動かして試していました。「ハードシングス（って言ってもいいよね）」を経験できたいい一年間だったな。

渋谷で毎日頑張った思い出。🧑‍💻

東大は休学が無料でできるので本当におすすめです。挑戦のために休学しようか悩んでいる人には本当にオススメします。

復学してからは「教養学部学際科学科総合情報学コース」という場所に所属することになります。駒場キャンパスの隅っこのなんか陰っぽい場所で過ごすことになります。休学の一年間を経て「働いてみた上で、自分はこういうことを大学で勉強したい」という明確な意思があって学部を選ぶことが出来たので、授業はモチベ高かったです。

酒に依存するな、過度な飲酒は自傷行為
自動車免許は（取るなら）時間があるうちに取ろう、自分は大学1年→2年の春休みに取ったよ 🚘
学部卒の人はそろそろ就活を視野にいれて、ガクチカ（学生時代力を入れたこと）のエピソードを集めとくと良いかも。たくさんチャレンジしてたくさん失敗してたくさん乗り越えよう

学部3年（2020）

ここからコロナ禍です。急に生活のほとんどをオンラインで過ごすことになるのですが、最初は自分を律するのが大変でした。「ちょっと腰痛いし横になって授業受けるか〜」( ˘ω˘)ｽﾔｧ…となる日々…。大学ではより専門的に情報科学の各トピックを扱うようになりました。「コンピュータサイエンスの分野、面白いけど勉強しなければいけないトピックが多くて大変だなぁ…」と感じ始めたのもこの頃かも。

東大発オンラインメディア – UmeeT の中の人がTwitterから声をかけてくれたことがきっかけで、UmeeTのデザイン・開発に携わるようになりました。自分が受験生の頃から存在を知っていたWebメディアの運営に（かなり広範囲の権限を持って）関われたのは本当に貴重な体験でした。

当時激遅だったUmeeTのWebサイト。これをGatsbyJSを使って書き換えました。当時はWordPressをヘッドレスに運用する事例がほとんどなく、手探りで進めたのを覚えています

すきなWebサイトのデザインをコンセプトから考える体験はとても刺激的でした

あとは、この時期 aiko のファンクラブに入って、狂ったように aiko を聴いていました。コロナ禍で人肌恋しくなってしまったのでしょうか。

ふらっと訪れた長野県上高地。

学部4年 (2021)

オンライン生活に嫌気が差してしまったのか、少し頭のネジが外れてしまい「山手線を歩いて一周」とか「東京から茨城まで自転車移動」とかクレイジーなことにチャレンジしていました。

山手線一周したときの一枚。響いた。

そういえば就活をしていなかったことに気づき、焦ってTOEICを受け、一社だけコンサルで新卒採用受けたりしてました。結局大学院進学をするのですが、実は社会人修士をできないか数ヶ月交渉していた時期がありました。

TOEIC初受験でいいスコアが取れたので、これで就活も院試も乗り切った

卒業研究が全然進まないまま時間だけが流れていきました。卒業研究で配属された研究室は、教授がとても優しいのですが基本は放置というか、自分からガンガンフィードバック貰いにいかないと厳しいところで、研究のことが何も分からない自分は大変でした。中間発表までは本当に何も決まらず、最後の数ヶ月でなんとかそれっぽい形にした感じがあります。正直後悔しかないのですが、研究の雰囲気が分かった一年間でもあったので、修士ではもう少しコツコツ成果を出せるように頑張りたいです。

最後の最後でなんとか卒業要件を満たしたため、無事卒業出来ました。卒業式では学科の友人に久々に会ったような気がして「オンラインの大学生活マジでなんだったんだろうなぁ」という気持ちも少し。基本的にオンラインは便利だけどね…

ステキな写真は今の研究室同期が撮ってくれました 📸

まぁ、こうして振り返ると総じて「充実」してたかも？

そして修士課程へ…

こうして24歳修士1年が爆誕👶します。のんびり生きてますね。のんびり生きることが出来て幸せです。

今は「東京大学大学院学際情報学府学際情報学専攻総合分析情報学コース」というところに所属しています。とりあえず2年間は、自分が指導を受けたかった先生のもとで、自分がしたい研究をするつもりです。

その後どうするかはまた考えます。キャリアについては相変わらず何もわからないので、ここまで読んでくれたみなさん、ぜひゆるーくお話しましょう。最近はPMに興味あります！

このブログはもう少し定期的に、人生の進捗とか思ったこととかやったこととか更新する予定です。ではまた。

Apex Legends ソロマスター達成した

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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Apex Legends歴約1年で、ついにソロマスター達成しました。せっかくなので色々記録としてメモを残していこうと思います。

2022年4月17日

Last Updated: 2024年7月1日

🎮 Game

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Apex Legends歴約1年で、ついにソロマスター達成しました。（2022年3月28日、Season12前半です）

PC・キーマウでやってます

マスター到達してから少し「やりきったな」という感覚があって、せっかくなので色々記録として参考になればと思いメモを残していこうと思います。

まず一言。Apex Legends を約一年間やっていて思いましたが、知識量がかなり大事です。上手い人の解説動画とかを見て、強い場所や戦うときに意識すべきこと、立ち回りのコツを知識としてつけておいた方が堅実なプレーができるようになると思います。あとシーズンごとにあらゆる環境が変わるので、そのシーズンごとの知識も必要になります。

レジェンド・キャラについて

オリンパスではヴァルキリーをメインで使っていました。仲間にヴァルキリーを取られたときはローバ or ブラッドハウンドで。

ヴァルキリーはQで攻撃&場所取りできるし、ウルトで一気に状況を打開できるし、パッシブで3次元的な移動が自由にできて、調査ビーコンも読めて、と一人で結構なんでもできちゃうので好きです。オリンパスは特に、ヴァルキリーいないと結構しんどい印象。

ローバは物資安定するのでキルムーブしなくても最後に戦えるだけの装備が揃うため、ブラハはシンプルに強いため使ってました。

仲間にいて嬉しかったのは圧倒的ジブラルタルです。ドームシールドめちゃくちゃ助かる。。。

立ち回りについて

敵を倒せそうでも死ぬリスクが高いときは戦わない。生き残ることを優先
キルポは漁夫等で横槍を入れる感じで稼ぐのが基本
引く判断を早く
マップの理解が大事。安置内の強い場所とハイドポジは知識として付けておこう

最初は極力敵と被らないように、調査ビーコンがある位置に降りてすぐにビーコンスキャン、ドロップシップの軌道から周囲の敵が降りてなさそうな場所に目星をつけ、その試合でのある程度の動き方をイメージしながら漁ります。

ジャンプマスターや行くべきところは基本自分が指示を出すように努めました。誰も指示を出さずにウロウロしている時間が一番もったいないし、自分が指示を出すことである程度状況のコントロールもでき、失敗したときに次に活かしやすいです。

ジャンプマスター取られたときは、仲間が漁りそうな位置と被らないよう、少し離れた安全な位置に降りたりします。

途中、あと1RPで止まって心臓が止まりました

武器について

メイン武器の使用頻度:
- フラットライン > C.A.R SMG > ディボーション > ウイングマン > ハボック
サブ武器:
- マスティフ > ピースキーパー > C.A.R SMG

ケアパケ武器はスピファは最優先で拾って、ボルトは誰も使わない場合拾い、クレーバーは基本譲ってました。

自分が成長を感じた瞬間

撃ち合いながら仲間の位置を見られるようになったとき。もっと正確に言うと、仲間の状態を確認できないくらい撃ち合いに熱中しすぎないようになれたとき
敵の射線を考えて、安全な位置から撃ち合うことを意識できるようになったとき
仲間と同じ敵を撃てるようになったとき
仲間の射線が通るところで撃ち合えるよう意識できるようになったとき
不利なときは無理に戦わず、逃げることができるようになったとき
安置外ムーブができるようになったとき。最終的に良い位置を取るためには安置外から回り込んだほうが良い場面もある
強ポジをキープして、我慢できるようになったとき
アークスターを使えるようになったとき。投げ物はめちゃくちゃ強い
敵の動きを予想した上での作戦を考えられるようになったとき
戦いの中で数的優位性を意識できるようになったとき（基本的に数的優位性を作るゲームだと思う）
回復よりカバーを優先できるようになったとき（自分の回復より仲間がダウンしないことが大事）
変にビビらないで強気に判断できるようになったとき（なんか知らんけど強気な方が強い、戦略的撤退と逃げ腰は全然違うんだなと実感した）

あと気づいたのが、基本的にこのゲームソロでやるものではないです。つらすぎた。友達とやりましょう。

相加平均・相乗平均の関係式の直感的な理解・証明

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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相加平均・相乗平均の関係式の直感的な理解・証明

2022年2月1日

Last Updated: 2024年7月1日

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カテキョで教えてるときにたまたま発見したのでこのブログにメモしておく。かなり直感的に理解できて覚えやすいし、教えるときに楽だった。

報告：大学院に進学します

Sun, 19 Sep 2021 00:00:00 GMT

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2022年4月から東京大学大学院学際情報学府学際情報学専攻総合分析情報学コースというところに進学することが決まりました。

2021年9月19日

🎓 学生生活 📆 日記

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来年の4月から東京大学大学院学際情報学府学際情報学専攻総合分析情報学コースというところに進学することが決まりました。本コースの細かい話などは公式サイトに任せるとして、事の経緯などを書いてみます。

なぜ大学院進学を選んだのか

就職か、進学か、それとも他の選択肢か。かなり悩みはしたんですが、最終的に進学を選びました。経緯はこんな感じ。

自分の中で満足できるレベルの専門性が習得できていない（さらに、もう少し頑張れば習得できそうな気もする）
「私はこれをした」という何かが欲しい。研究なら成果がフォーマットとして分かりやすい
もっと教養の海に溺れていたい
というかぶっちゃけキャリアが何も見えてない

書き出してみると少しネガティブな気もしますが、大学院での2年間はかなり楽しみですし、なんとなく進学したという訳ではありません。後ほど書きますが、就活して内定もいただいたうえで、最後まで就職か進学か悩みました。

大学院入試対策について

第一志望の総合分析情報学コースの自分の年の入試は、筆記試験がなく、実質書類（主に研究計画書）と面接だけの試験であったため、それぞれを重点的に対策しました。筆記試験がないというのは少し特殊かもしれません。コロナ禍だから？

英語試験

まず求められるのが英語試験の成績です。東大にしては珍しく、TOEFLだけでなくTOEICのスコアも利用することができます。私は3月にTOEICを受験し、865点のスコアを獲得しました。大学院入試においてTOEICのスコアがマイナスに響くことはあまりなかったように思います。

研究計画書

次に研究計画書について。 A4で5ページのフォーマットに従い、自分が大学院で行う予定の研究計画について書きます。論文のResult以外のセクションを書いていくイメージで書いていくのが良いと思います。

私は6000字程度の比較的コンパクトな分量に収めましたが、 「その研究計画のどこに新規性があり、どういう根拠で実現可能と考えられ、どのような価値があるのか」 を明確にすることを意識しました。どれだけ自分がその研究計画についてリサーチを出来ているかが評価されるのではないかと考えているので、参考文献のセクションは自ら用意して追記しました。友人に読んでもらってフィードバックをもらいつつ仕上げました。卒論の指導教員に読んでもらえるのであればそうするのがベストだと思います。

その研究アイデアは「誰の」「どんな課題に」「どのように」アプローチしているのか
着目した課題についての社会的背景と先行研究、個人的な思い（なぜそのテーマを選んだ？）
その研究アイデアによってどのようなことが実現されるのか、具体例
なぜその手法を採用するのか、他のアプローチはなぜダメなのか（先行研究あるなら出す）
提案手法は技術的に実現可能なのか
どのような順序、スケジュールで研究を進めていくのか
研究アイデアはどのように評価するのか、どのような指標が達成されれば成功とみなせるのか

以上のようなポイントを意識していました。

口述試験（面接）

一次試験である書類審査を突破したら、次は口述試験が待っています。私の年度はZoomで試験が実施され、事前に与えられた課題について7分の発表を行い、次に7分の質疑応答がありました。発表はスライドを利用することが出来るため、課題に答えつつ自分の提出した研究計画の内容にも関連づけ、実質的に研究計画のプレゼンをしました。質疑応答は第一志望の教員からの愛のある質問がほとんどで、適度な緊張感の中でものびのびと会話することができました。

口述試験の１週間後に合格発表通知を受け、数ヶ月続いたストレスから開放され、目の前の卒論に集中できる状態となりました。

就活について

大学院入試で不合格になる可能性も十分に考えられるため、就活も並行して進めていました。コンサル職でありがたいことに内定をいただいたのですが、最終的には大学院進学を選びました（実は両立の方向性をずっと相談していたのですが、最終的に内定先の偉い人にダメだと言われたので就職は辞めました）。

就活については、ESや面接をしっかり対策して、第三者に見てもらって何度も練習することが大事だと思います。質問に適切かつ簡潔に答えられているか（ここ大事&意外とできてない）、自分のアピールしたい点を一貫性を持って伝えられているか、ロジカルに考えている感があるか、などを他人に見てもらいながら練習するとよいです。スクリプトを書いて推敲を繰り返すのがオススメです。

今後について

とりあえず、まずは卒業研究を急ピッチで進めるとともに、残りの単位を取得して大学を卒業できるように頑張ります。 4月からは大学院生として、今進めている研究の続きに取り組みながら、技術を学び、手を動かしながら広く深く考えられる人間になれるよう努力します。

院試と卒業研究と就活を同時に進めるのはかなり難しく、当時やっていたアルバイトをすべて辞めてしまいました。ということでとてもお金に困っています。だれかバイト・案件を紹介してください。 16日が誕生日でしたがまだ誕生日プレゼントも間に合いますよ…

相談: 地方予備校での浪人で東大合格を目指す上での勉強法「曖昧さを潰し、確実に得点する」

Mon, 17 May 2021 00:00:00 GMT

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地方の予備校での学習環境に不安を感じている浪人生から相談をいただきました。

2021年5月17日

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記事: 一浪して東大に合格した凡人が浪人生活を振り返る。【大学受験】 に頂いた相談コメントに対する返信の内容です。

テニヌさん:
サトゥー様、こんにちは。東大理一志望、浪人生です。勉強法について、サトゥー様に質問させていただくてコメントしました。
僕は地方の予備校での浪人で、経済的に東京で浪人することは不可能です。(夏期講習とかはサトゥー様のように苑田先生の授業を横浜で受けようと考えていますが。)講師の質は良い人もいれば悪い人もいるって感じで、この人にたいていさえいれば東大合格確実や！って感じの人は少ないってのが正直なところです。しかし、環境面で都会の人たちに劣っても、サトゥー様のような別次元の舞台で戦えるようになり、最終的に死んでも取れるラインが合格ラインを上回っているという状況をサトゥー様のように作りたいと考えています。
サトゥー様は、本郷校に通って、刺激を受けて火がついたのがきっかけで伸びたとおっしゃっていましたが、結局は自分の手でこうすれば点数が上がる！という方法論については、いろいろな方々からアドバイスを受けながら、最終的には自分でセンター試験と東大入試への解法を自分で作り込んだのだと文面で察しました。東大入試の現状を見ると、230点付近で受かるかビクビクしながら入試本番に向かう人間と、サトゥー様のように280点290点300点以上のとんでもない成績の次元で戦い、いとも簡単に受かる人間の差があります。
サトゥー様は(当然才能あふれる方なのはわかっていますが)ご自身では自分は天才などではないが、努力でここまできた、というふうにおっしゃいました。そこで、サトゥー様の記事を隅々まで読んで、凡人の僕がいかにしてサトゥー様の戦っていた領域に近づいていけるのか考えてみました。記事の内容を察するに、サトゥー様の伸びた1番の要因は「曖昧さ、を確実に潰していき、曖昧さではなく確実に得点できる方法を考えだした」ことではないですか？
例えば、数学なら自分なりに鉄則を作成して、こういう問題ならこの解法とかの解法があって、今はこう手を出すようにし、曖昧ではなく解法選択に根拠を持つ、物理ならどんな難問でもまずはマクロな現状把握に努め、数式で正しく立式する、英語の要約ならこう読んでこういう形で答案にまとめる、と言った問題の解法のみならず、自分はここでミスりやすい、集中力が切れやすいと言ったことを徹底的に言語化して対策を考えるなどのミス対策、こうしたなんとなく問題を解く、というのを徹底的に排除した方法論が、功を奏したのではないでしょうか？それがサトゥー様が伸びた1番の要因ではないでしょうか？
すみません上で述べたことは全部サトゥー様の記事を読んで自分が日頃の勉強から意識してることです。凡人で環境にもあまり恵まれない僕が、それでもサトゥー様に近づきたいと考えて出した答えなのですが、こんな感じであっていますかね？もしこれは違うんじゃないかとか、これをもっと意識したとか、やっぱり環境が最強だった、伸びたいなら本郷校に行きなさいとか、率直なアドバイスをいただきたいです。学生生活忙しいとは存じますが、よろしくお願いします。

sato の回答

コメントありがとうございます。

そして色々と記事を読んでいただいたようで、嬉しいです。

さて、質問についてですが、テニヌさんの理解（「曖昧さ、を確実に潰していき、曖昧さではなく確実に得点できる方法を考えだした」）で間違いないと思います。

入試対策は他の分野（例えばJリーガーになるとか、宝くじ当てるとか）に比べて方法論が確立されており、予備校で教えてもらえるような正しい方法論に従って対策を積めば、あとは本番で生じる不確定要素を潰すゲームになると考えています。

1点の差で勝敗が決まる勝負であるからこそ、些細なミスを「仕方ない」で済ませず、言語化できる要素をとことん言語化することを意識していました。

環境はもちろん良いに越したことはありませんが、テニヌさんのように「どうしたら確実に合格できるか」を自分の頭で考え、それを実行できることが一番大切です。その調子で頑張ってください。また何かありましたらいつでも質問ください。

東大の2年生の生活を振り返る

Tue, 23 Nov 2021 00:00:00 GMT

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東大の2Sセメスター、2Aセメスターをふりかえります

2020年3月12日

Last Updated: 2021年11月23日

🎓 学生生活

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どうやら3年生に上がれるようなので、学部2年生の生活を振り返ってみようと思います。これで正式に、 教養学部学際科学科総合情報学コース 所属になりました。がんばります。よろしくおねがいします。

進学選択が正式に決まりました。いぇーい

2Sセメスター@理科一類

2Sで一度休学を挟んでいたため、あまり覚えていないのですが、2Sセメスターは理科一類にしてはかなり暇な時期で、あまり大学に行っていなかったと記憶しています。校外の色々な活動にかなり精力的に参加していたのもあって、かなり自由に生活していましたね。

実験

暇とは言っても実験からは逃れられないので、実験だけはちゃんと駒場に行って真面目に受けていました。僕は2Sセメスターで物理、1Aセメスターで化学を取っていたのですが、この選択は正しかったなと思いました。物理実験はノートを作るのが本当に大変だった。考察を書きまくったので 99 優上 を貰えましたが、大変な記憶しかないです。

物性科学

授業は真面目に受けず、教科書を読んで一通り勉強しました。 1Aで履修する構造化学よりは全然簡単だった記憶があります。構造化学ある程度理解していて、教科書の例題とかが解ければ苦労することはないと思います。

教科書: 『新版現代物性化学の基礎 (KS化学専門書)』

生命科学

2Sでは教養としてかじる程度の生命科学をやりました。レポートは2回あり、「PDBを使ってタンパク質の構造を観察する」「エピジェネティクスについて調べてまとめる」課題に取り組みました。

試験に関しては、教科書の例題を暗記すればとても簡単な単位でした。丸暗記で乗り切れる内容でした。

教科書: 『演習で学ぶ生命科学第2版』

1年間の休学@渋谷スタートアップ

ここで1年間の空白の期間が入ります。休学してフルタイムで働いておりました。世の中の酸いも甘いも実感し、人間としてより深くなれたような気がします。

もう休学したのもだいぶ昔に感じます

勉強がしたくてもできない環境に身を置いてしまったので、この1年間で勉強のモチベが取り戻せました。やっぱ勉強って楽しいよね。どうも、平日働かずに勉強ができる恵まれた環境を楽しんでおります。

2Aセメスター@学際B

1年が経ち、教養学部に内定して復学です。ここからまた大学生活が始まります。ただ、実はストレートで3年生に上がるには、前期教養の修了要件を満たさないといけません。僕は以下の2点をクリアする必要がありました。

1Aセメスターで寝坊して落とした構造化学の単位を取ること
前期課程修了要件の「その他3単位」みたいな要件を満たすためにもう1単位以上取得すること

構造化学は試験を寝過ごしただけで、前期教養で一番勉強したと言っても過言ではないので問題ないとして。

問題はその他3単位みたいなやつの処理です。僕は念の為3コマ（6単位）分履修して、全部ゆるーく受けてどこか1つ取れればいいや〜という精神でやってました。（結果的に全部取れました）多産多死スタイルの履修は個人的にはオススメです。

ところでみなさん、構造化学みたいな必修科目を0欠席にすると進学選択で本当に不利になります。 0欠席よりは20不可の方が少し楽だと思います。進学選択で戦う駒場の皆さんは気をつけてください。

まずは前期課程の授業を振り返っていきます。

構造化学（再履修）

1Aで取るべき量子化学の講義。この教科書やれば大丈夫です。 2回履修している僕が言うので間違いありません。

教科書: 『量子化学: 基礎からのアプローチ』

再履修するときはこういう紙を利用して手続きのですが、この手続きがよくわからず大変な思いをしました

現代生命科学1（文科生、理一生）

完全に単位取得だけを目的にボーナスとして履修して、試験だけ受けました。単位は取れました。内容本当に覚えていないので次。

計算機プログラミング

「非専門家のためのアルゴリズムとデータ構造」という内容の講義でしたが、情報系でもまぁいいかと履修しました。ハッシュやNFA/DFAのような話からDNAの相同性検索のアルゴリズム基本的なアルゴリズムとデータ構造についてやりました。とてもわかり易かった。

扱ったトピックとしては以下のような感じで、特定のトピックについて概要を講義で学んでレポートを提出する形式でした。

ハッシュ
正規表現
NFA
DFA
DNAの類似性検索（アラインメント）
二分探索木
B木
R木
Dijkstra法
ヒープ
マッチングアルゴリズム

実践的サイバーセキュリティ

12月の土曜に本郷で実施された集中講義でした。配られたルータに配線を繋いでネットワーク上で経路制御をしてみる演習などもあり、前期教養の中ではかなり面白い講義でした。

ここからは後期課程の2A分の授業になります。

統計学 / 統計学実習

与えられたデータを分析するための一連の流れとして、「データの可視化手法」「モデルと推定（一般化線形モデルと最尤推定、ベイズモデルと最大事後確率推定）」「モデル選択手法と仮説検定手法」を一気に学びます。

前期教養でやってた統計ってカスだったんだな、って実感しながら演習してました。内容が重く、 統計のことが全然分からないこと がよくわかりました。そういった意味では非常に有意義な講義だったのかも。

Python もしくは R で統計解析を進めるのですが、基本的な処理は本を1冊買ってざっくりやれば習得できます。僕は Python でやったので、以下の本を参考にしました。

参考書: 『Pythonで理解する統計解析の基礎 (PYTHON×MATH SERIES)』

プログラミング基礎

C++を使ってひたすら基本的な処理を記述するだけの演習。 C++の経験は無だったので慣れるまで少し大変でしたが、ポインタとか参照とかの概念をこのタイミングで学べたのは良かったです。 C++入門 AtCoder Programming Guide for beginners (APG4b) – AtCoder とかをざっくりやっておくと、すんなり理解できました。

学際科学概論

オムニバス形式の学際的な講義。いろいろなテーマの教授が順番に自分のテーマについて喋ってくれます。レポートは講義に関連した内容について調べるもので、私は「フィルターバブル」というソーシャルメディア上の問題についてまとめました。

広域システム概論1

情報分野のいろいろな内容（自然言語処理、言語モデル、CG、アルゴリズム、…）をオムニバス形式でざっくり学ぶ講義でした。専門的な分野をサクッと知ることができ楽しかったです。

レポートは講義に関連した内容であればよく、私は Python でパズルを解くソルバーを実装しました。探索アルゴリズムをいくつか試して、どれが一番効率的かを調べるという内容でした。

情報数理科学7

機械学習の数理を勉強します。数式のオンパレードで、受講当時は機械学習の実装をしたことがなかったのもあり、実感のないまま抽象概念をいじるのが苦痛でした。後半になってくると他の授業などでも機械学習を扱い始めるので、一気に内容の理解が深まりました。

講義の内容は 情報数理科学VII Mathematical and Information Sciences VII | UTokyo OpenCourseWare 上にすべて映像が載っています。後ろの方に座って受講していたのですが、黒板の文字が全然見えなかった記憶しかないです。

講義も試験も数式ゴリゴリですが、ビジュアルベースで具体的な理解を深めるのに『機械学習図鑑』という本が役立ちました。機械学習初心者にはオススメ。

参考書: 『見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑』

数理手法8

工学部の授業に興味があったので、その中でも面白そうなのを履修しました。確率統計まわりをベースに色々なトピックを扱いました。「Power Method」とか「逆関数法」とか、なるほど…と思えるような手法がたくさん出てきて面白かったです。最後の複雑ネットワークのあたりだけ、よく分からなかった…

こちらも講義の内容は 数理手法VIII Mathematical Method VIII | UTokyo OCWx にだいたい載ってます。

情報工学1

論理回路をベースに、コンピュータの挙動やOSの挙動を勉強しました。いわゆる パタヘネ本（パターソンさんとヘネシーさんの本なのでパタヘネと呼ばれている名著です。『コンピュータの構成と設計 MIPS Edition』）の内容です。コンピュータの気持ちは少しだけ理解できた気がします。

論理回路は『論理回路入門』がとてもわかりやすかったです、これでざっくり勉強しました。

参考書: 『論理回路入門』 、『コンピュータの構成と設計 MIPS Edition』

情報数理科学1 / 演習1

情報まわりの数学をめちゃくちゃ幅広〜く勉強しました。順序とか束とか、そこから言語とかオートマトンとか。

前期教養の感想的ななにか

以上で僕の前期教養課程は終わりになります。（駒場生活は終わりませんが…）

これから前期教養に飛び込む新入生や、進振り戦争を闘う1年生にアドバイスできることがあるとすれば、 面白いと思った総合・主題科目系の授業は基本的に受けたほうがイイよ ということです。

やはり前期課程で学べるのは概論でしかありません、より専門的な面白い内容は後半以降におあずけになってしまいます。進振り点を適度に取っておくことも大事ですが、 進学以降の可能性や興味関心を広げるためにも前期の総合科目や主題科目をたくさんとるとよい と思います。

特に主題科目は探してみると面白そうなやつが沢山あります。僕自身も 1A でたまたま受けた「i.school KOMABA」という授業でアイデア発想とかデザイン思考的なフレームワークにハマり、そこからデザインの仕事をするようになって休学して、今では1年生の頃に挫折したプログラミングを毎日やるようになっちゃってます。

僕だって入学するときは物理が好きで「航空宇宙に行きたい」って思ってたんですよ。今全然やってることちげぇし。

自分の選択肢を広げるつもりで面白そうな科目を取ってみるとイイです。それが正しい前期教養の楽しみ方な気がしてます。

あと、理系で本当に点数大事にムーブをしたい場合は、いわゆる「もぐり」も活用してみるといいかもしれません。僕は1年生のころ、興味はあっても点数が心配で履修しなかった文系講義に（ついうっかり）毎週居合わせてしまっていたのですが、あの講義の先生のお話は本当に今の自分の糧になってますし、（たまたま）居合わせることができて本当に良かったなと思ってます。

小田原さんぽしてきた

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT

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そういえば小田急線の下北沢周辺は使うから分かるけど、小田急の端っこの向こう側にはいったいどんな景色が広がっているのだろう。と思ったので、買ったばかりの小説を片手にぶらりと旅してみました。

2020年2月4日

Last Updated: 2024年7月1日

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そういえば小田急線の下北沢周辺は使うから分かるけど、小田急の端っこの向こう側にはいったいどんな景色が広がっているのだろう。と思ったので、買ったばかりの小説を片手にぶらりと旅してみました。

電車で2時間弱揺られて、小田原駅へ。

とりあえず小田原といえば、ということで小田原城に来てみました。

平日の昼ですが観光客も多めで、小田原城周辺はかなりにぎやかな感じでした。

そのまま隣にあった報徳二宮神社へ。久々に緑に囲まれてリフレッシュ。

小田原城周辺を一通り見たあとは、海っぽい方角に向かってぶらぶら歩きます。住宅街の細い道を30分くらいさまよって、広い海が見えてきました。

海で波の音を聞きながら、持ってきた本の続きを読みます。ともだちにおすすめしてもらった辻村深月さんの『冷たい校舎の時は止まる』の上巻。

読み始めは受験前の高校生の甘酸っぱい系の話か、なんだ〜と思っていたのですが、どんどん重い内容になっていって。引き込まれて一気に読んでしまいました。はやく下巻を買って読まねば

読書も終わり、寒くなってきたのでそろそろ帰ろうと、またぶらぶらと歩きます。帰りは小田原駅近くの蕎麦屋さんに寄って天ぷら蕎麦（1100円）をいただきました。ウマい。

半日程度ですが、イイ感じにリフレッシュできました。明日もテスト頑張るぞ。

2019年をざっくり振り返っていくぞ

Tue, 31 Dec 2019 00:00:00 GMT

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2019年の1年間を振り返ります

2019年12月31日

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去年やろうと思ってたら気づいたら令和になってて悲しかったので、今年はちゃんとブログで1年を振り返る記事でも書こうかなと思います。

GoogleカレンダーとGoogle Mapのタイムラインとかtwilogとかを見ながら、何してたっけ〜とか思い出しつつグダグダ書いていくぞ〜

1月

まぁ一言で言うと病んでた。僕は割と病みがち（周りの人には迷惑かけないようにしてるつもり）なので心配しないでください。

まだバリバリ休学中だったな、このときは。

1年間頑張るぞ〜〜とか思ってインターン先の2019初出社日の前日に胃腸炎になって、前半はひたすら寝込んでた気がする。

Material Design の思想に改めてハマって、暇なときはGoogle系のアプリのトレースとかを Sketch でコツコツやりつつ、UIデザインってなんやねん〜〜とか思いながら色々悶々としてた時期かな。

2月

引っ越した。それまで渋谷近くに住んでたけど、少し遠くの広い部屋にした。

広々デスクとモニターを買った。

実務は相変わらず忙しかった。なんであんなにがんばれてたんだろう。休日はデザイン塾的なところで UI/UX デザイン講座とかを毎週やらせてもらってた。

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この辺からかなり仕事についての視野が広がりはじめて、チームってどうやったら強くなるんだろうみたいな目線をもてるようになった。（正解はまだわからん）

あとブログをこの頃までコツコツ頑張ってた。60000pv/月くらいまで安定して伸びはじめて、Google Analytics の数字見ながら色々妄想したりしてた。

久々に数学とか物理とか勉強したいなぁって気持ちが強くなったんだけど、シンプルに時間がなくて勉強したくても腰を据えてできなかった。あぁ、社会人ってこういうことか、学生ってマジで恵まれてんなぁ、と思った。

2月末にYahoo!ブログという黒歴史のかたまりサービスが終わったらしい。あの頃のインターネットは何処へ。

3月

Cookpad の 1day インターンに行ってサービス開発の全体像について学んできた。そこで LEAN UX という本をおすすめされて読んでからはバイブルにするようになった。スタートアップで開発するってこういうことなんだってなんとなく見えてきた感。

実務と趣味で Github に本格的に触れるようになった。Github 系の感覚はここで掴んだのでいい機会だった。

MacBook Pro 15-inch を買った。これのおかげで数ヶ月後開発を始めるときに Docker がいじれるようになる。スペックも盛り盛りで買ったので作業効率が段違いにアップした。ただ、お金は無くなった。

プライベートではゼルダを買った。マジで最高の作品で、ガッツリ働きながら毎日4~5時間くらいはやってた。

受験生でブログ読んでたって人からたくさん合格の知らせをもらって嬉しかった。

4月

「令和」が発表されてましたね、僕は Web マーケティング周りの話について真剣に悩んでいました。

勉強できないストレスと日々の悩みの捌け口として競技プログラミングってやつに出会う。それまで Python の業務を2週間ほどやって逃げ出したりとかプログラミングにはいい思い出があまり無かったのだけど、数学パズルの延長線上みたいな感じで楽しかった記憶。

5月

GW以降めちゃくちゃ忙しくて半分死んでた。アイデアが降ってこなくてメモ帳を持って夜通し散歩とかしてた。

インターンしたりいろんな実務に関わったりする中で感じた無力感を言葉にしたら少しだけ反響があって、なるほどとなった。

いろんな Twitter 上の人と知り合えたのはいい機会だった。そろそろ Twitter 上の知り合いと会ってみたい。

忙しすぎて、プロのデザイナーさんのもとで実務やったりみたいなデザイン塾に1年以上行ってたんだけど辞めた。デザイナーっていう言葉がよく分からなすぎて当時はアレルギー症状起こしてた。

6月

もうすぐ大学が始まってしまうこと、そして相変わらずめちゃくちゃ忙しいこと、進振りどうしようなど色々悩んでた。

ブログをいじりながら CSS 触れる芸人になった。あとコードの読み方とかがなんとなく分かるようになってエンジニア（笑）への道を歩み始める準備ができてきた。

サマーインターンの申込みを完全に忘れてて、今年はどこにも参加できなかった。やっちまった。

7月

インターン先で色々あって実装も手伝わせてもらうことになった。当然エンジニアリングなんてまともにやったことないのでまずは Ruby on Rails のチュートリアルを進めながら、なんかもう分からなすぎて半泣きになりながら勉強した。

環境構築に1週間かかってひたすら泣いてた。MacBook の PATH がごちゃごちゃになってたので全部リセットして1から anyenv とか入れて、、、、あれ、なんか MySQL がエラー起こしてて、、、みたいなのの繰り返し。

結局 Rails は書けるようにならなかった（読めるようにはなった）けど、この経験があったので今楽しくプログラミングできてるし、エンジニアリングってこういうことなんだっていう感覚はつかめた。

8月

一人でふらっと江ノ島に行ったりした。海を見てビール飲みながらずっと本読んでた。

インターン先で意気投合したエンジニアのインターンの人と、小さなプロダクトを作った。すごく難しかったけど、メチャメチャ楽しくてこれがプロダクトづくりか〜〜って気持ちになってた。（彼には業務でわからないこと全部聞いてたのでめちゃめちゃ心強かった）

開発スタイルの正解が分からなくて、スタートアップ、開発、組織、制度周りの本をひたすら読み漁ってた。

9月

大学が始まったので1年以上通っていたインターン先を辞めた。（最後の方は大学もあたふたしちゃって不完全燃焼で悔しい）

すごく良い人間が集まった会社だったので辞めたくないな〜とは思っていたけど、ズルズル引きずるのも違うし、大学行くならしっかり勉強したいしで、ケジメをつけた。

大学行くのかと思いきやモンハンにドハマリして週30時間くらいやってた。本当にバカだった。

進振りは第一志望の学際Bっていうところに行けたので満足。最初は大学生活が久々すぎてペンを握ったり先生の話を座って聞いたりするのが大変だった。

一応情報系の学科なので、これまでエンジニアとして業務でやってきたことが授業で理論として裏付けされてく感覚がめちゃめちゃエキサイティングだった。

10月

増税した。

この頃から大学の無限に増え続けるレポートに毎日苦しめられていた。

趣味で ReactJS を書いてた。カンタンなプロダクトを作って Contentful と紐付けたり Netlify で公開してみたり、楽しかった。JavaScript は中括弧が多すぎて怖い。

WordPress でいくつかのサイトの運用の手伝いをさせてもらうことになった。PHP はよくわからないしセキュリティがマジで怖いけど、色々実験できてこれも楽しい。

11月

大学の数学が面白くて前期課程でやった線形代数とかの復習をしてた。あとはずっと課題で消耗してた。

オートマトンとかデータ構造とか機械学習とかとひたすら格闘してた記憶。こんなに勉強してるんだから来年は基本情報とかそのへんの資格にチャレンジするのアリだな、と思った。

空いた時間はずっとハガレンと NARUTO を読んでた。めっちゃ泣いた。

12月

11月以上に課題で消耗してた。

データサイエンスに入門した。松尾先生の講座とか取ったりしてみたけど、機械学習って地味だよな〜とかデータセット揃えるまでがあまりにも大変だよな〜みたいな気持ちになって、まだ実務で役立つイメージがしない。

あとサイバーセキュリティの授業をとった。土曜の講義で大変だったけどサイバーセキュリティの基本的なところはかなり詳しくなれた気がするので良い機会だった。

今の時代のエンジニアって求められるスキル多すぎでしょ…デザイナーもそんなもんか…生きるのって大変。

来年はもっと時間を錬成できるようになりたいです。来年の目標。

友達をふやす
実務レベルの実装力をつける
もっと効率を高めて空いた時間を錬成する
なんかプロダクト作りてぇ

2020年やりたいことはまた今度書くとして、来年も何卒よろしくお願いいたします。来年も引き続き、いろんなことに手を出しつつ頑張るぞ〜

整数問題で使う基本的な性質などをまとめてみる（約数倍数、剰余まわり）

Thu, 25 Feb 2021 00:00:00 GMT

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約数倍数、剰余まわりの、整数問題で使う基本的な性質などをまとめてみます。

2019年10月21日

Last Updated: 2021年2月25日

📝 勉強

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受験生に教える用にまとめてみます。この記事で紹介するものは示せと言われない限りは基本的に既知として考えてよいと思っています。

おさえておきたい事実

最初におさえておきたい事実を 2 つ紹介します。ここから話を広げてみましょう。

1. a,ba, ba,b の公約数の集合は、a−b,ba-b, ba−b,b の公約数の集合と一致する

ユークリッドの互除法などの元になっている考え方ですね。

💡

基本事実

整数 a,ba, ba,b について、 a,ba, ba,b の公約数は a−b,ba-b, ba−b,b の公約数であり、逆に a−b,ba-b, ba−b,b の公約数は a,ba, ba,b の公約数になる。

集合が一致するので、最大公約数も一致する。

略証

SSS : a,ba, ba,b の公約数の集合
TTT : a−b,ba-b, ba−b,b の公約数の集合

とする。

任意の s∈Ss \in Ss∈S に対して、a,ba, ba,b は sss で割り切れるので、a=sk,b=sla = sk, b = sla=sk,b=sl とかける。このとき a−b=s(k−l)a-b = s(k-l)a−b=s(k−l) となるので a−ba-ba−b も sss で割り切れる。よって sss は a−b,ba-b, ba−b,b の公約数であるとも言えるので s∈Ts \in Ts∈T が成立する。

よって S⊆TS \subseteq TS⊆T が成立。

逆も同様に言えるので、 T⊆ST \subseteq ST⊆S がいえ、結局 S=TS = TS=T が成り立つ。（証明終）

2. ユークリッドの互除法の原理的なやつ

💡

基本事実

整数 a,ba, ba,b （a≥ba \geq ba≥b）の最大公約数を gcd(a,b)gcd (a, b)gcd(a,b) とする。aaa を bbb で割った余りを rrr とするとき、次の式が成立する。

gcd(a,b)=gcd(b,r)gcd(a, b) = gcd(b, r)gcd(a,b)=gcd(b,r)

1の事実から、gcd(a,b)=gcd(a−b,b)gcd(a, b) = gcd(a-b, b)gcd(a,b)=gcd(a−b,b) が成り立ちます。これを繰り返すと、gcd(a,b)=gcd(a−b,b)=...=gcd(a−kb,b)gcd(a, b) = gcd(a-b, b) = ... = gcd(a-kb, b)gcd(a,b)=gcd(a−b,b)=...=gcd(a−kb,b) となります。

つまり aaa を bbb で割った商、余りをそれぞれ k,rk, rk,r とすれば、a=kb+ra = kb + ra=kb+r より gcd(a−kb,b)=gcd(r,b)gcd(a-kb, b) = gcd(r, b)gcd(a−kb,b)=gcd(r,b) つまり上の式が言える。

ポイント: どんな2数の最大公約数でも求められる！

gcd(a,b)=gcd(b,r1)gcd(a, b) = gcd(b, r_1)gcd(a,b)=gcd(b,r1) : ただし aaa を bbb で割った余りを r1r_1r1 とする
gcd(b,r1)=gcd(r1,r2)gcd(b, r_1) = gcd(r_1, r_2)gcd(b,r1)=gcd(r1,r2) : ただし bbb を r1r_1r1 で割った余りを r2r_2r2 とする
...

と繰り返し割り算をしていくと、あまりの定義からかならず ri=0r_i = 0ri=0 を満たす iii が存在することになる。（ 0≤r1<b0 \leq r_1 < b0≤r1<b , 0≤r2<r1,...0 \leq r_2 < r_1, ...0≤r2<r1,... と範囲が小さくなっていくので）

ということは、そのような最小の iii について、gcd(a,b)=gcd(ri−1,0)=ri−1gcd(a, b) = gcd(r_{i-1}, 0) = r_{i-1}gcd(a,b)=gcd(ri−1,0)=ri−1 を求めてやればこれが最大公約数になる。

整数論の基本定理

💡

整数論の基本定理

整数 a,ba, ba,b が互いに素ならば、ax+by=1ax + by = 1ax+by=1 をみたす整数 x,yx, yx,y が存在する。

略証

a≥ba \geq ba≥b、 a,ba, ba,b は互いに素であるとする。 aaa を bbb で割った商と余りを q,rq, rq,r とすれば、a=bq+ra = bq + ra=bq+r が成立。このことから、次のように変形できる。

ax+by=1⇔(bq+r)x+by=1⇔b(qx+y)+rx=1ax + by = 1 \\ \Leftrightarrow (bq + r) x + by = 1 \\ \Leftrightarrow b(qx + y) + rx = 1ax+by=1⇔(bq+r)x+by=1⇔b(qx+y)+rx=1

つまり、 bX+rY=1bX + rY = 1bX+rY=1 なる整数 X,YX, YX,Y が存在すれば、 x=X,y=X−qYx = X, y = X - qYx=X,y=X−qY と対応付けることで、上式を満たす整数 x,yx, yx,y を構築できたことになる。

以上の議論から、示すべき条件は次のように変形できる。

ax+by=1ax + by = 1ax+by=1 をみたす整数 x,yx, yx,y が存在
⇔bx+ry=1\Leftrightarrow bx + ry = 1⇔bx+ry=1 をみたす整数 x,yx, yx,y が存在

この操作を繰り返す。つまり、ri=0r_i = 0ri=0 （この iii の存在は上で既に示してある）として、

gcd(a,b)=gcd(b,r1)=...=gcd(ri−1,ri)=gcd(ri−1,0)=ri−1gcd(a, b) = gcd(b, r_1) = ... = gcd(r_{i-1}, r_i) = gcd(r_{i-1}, 0) = r_{i-1}gcd(a,b)=gcd(b,r1)=...=gcd(ri−1,ri)=gcd(ri−1,0)=ri−1

となるが、 a,ba, ba,b は互いに素なので gcd(a,b)=1gcd(a, b) = 1gcd(a,b)=1 。よって ri−1=1r_{i-1} = 1ri−1=1 とわかるので、結局示すべき条件は

ax+by=1ax + by = 1ax+by=1 をみたす整数 x,yx, yx,y が存在
⇔x+0⋅y=1\Leftrightarrow x + 0 \cdot y = 1⇔x+0⋅y=1 をみたす整数 x,yx, yx,y が存在

となり、これは真であるから条件が示された。（証明終）

整数の基本的な性質

ここから整数の基本的な性質、及び素数の基本的な性質を取り上げますが、たいていの問題はこの 2 つのどちらかの議論に帰着させて考えることができると思います。てことで定石というか、これは信頼できる事実だとして覚えておくとよさそう。

💡

整数の基本的な性質

a,b,ca, b, ca,b,c を整数として、 a,ba, ba,b が互いに素であるとする。このとき、 acacac が bbb の倍数であるならば、 ccc は bbb の倍数である。

a,ba, ba,b が互いに素
acacac が bbb の倍数

のとき、

ccc は bbb の倍数

といえます。

略証

a,ba, ba,b は互いに素なので、 ax+by=1ax + by = 1ax+by=1 となる x,yx, yx,y が存在する。このような x,yx, yx,y について、上の等式の両辺を ccc 倍すると acx+bcy=cacx + bcy = cacx+bcy=c となる。

acacac は bbb の倍数だから、左辺 acx+bcyacx + bcyacx+bcy は bbb の倍数。よって ccc も bbb の倍数。（証明終）

素数の基本的な性質

💡

素数の基本的な性質

ppp を素数、a,ba, ba,b を整数とする。このとき「 ababab が ppp の倍数」ならば、「 aaa は ppp の倍数」または「 bbb は ppp の倍数」が成立する。

これ、意外と意識しないとミスるんで気をつけてくださいね。ppp が素数じゃないとだめです。3×43 \times 43×4 が 666 の倍数でも、333 も 444 も 666 の倍数ではないですね。文字式になると本当にミスります。

略証

aaa が ppp の倍数ではないとき、 bbb が ppp の倍数になることを示す。

aaa は ppp の倍数ではないので、 aaa と ppp は互いに素。よって ax+py=1ax + py = 1ax+py=1 なる整数 x,yx, yx,y が存在し、このような x,yx, yx,y について、両辺を bbb 倍すると abx+pby=babx + pby = babx+pby=b となる。

ababab は ppp の倍数であるから、左辺 abx+pbyabx + pbyabx+pby は ppp の倍数。よって bbb は ppp の倍数になる。（証明終）

また、これを2素数でなく一般まで拡張して

💡

素数の基本的な性質（拡張版）

ppp を素数、a1,a2,…,ana_1, a_2, \ldots, a_na1,a2,…,an を整数とする。このとき「 a1a2⋯ana_1 a_2 \cdots a_na1a2⋯an が ppp の倍数」ならば、「 a1a_1a1 は ppp の倍数」または「 a2a_2a2 は ppp の倍数」または…「 ana_nan は ppp の倍数」が成立する。

おわり。

書体は声質、フォントサイズは声の大きさ、余白は喋るスピード。

Sun, 20 Oct 2019 00:00:00 GMT

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「書体は声質、フォントサイズは声の大きさ、余白は喋るスピード」というのが天才的なたとえだと思ったので、これをもう少し具体化してみます

2019年10月20日

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天才的なたとえだと思う。デザインTIPSとしてまとめておきたいので、これをもう少し説明してみる。

書体は声質

フォントサイズは声の大きさ

書体と組み合わせると…同じ画像でも全然印象が変わる。

余白（行間、文字間）は喋るスピード

Ruby on Rails チュートリアルを初心者が進める記録 (Rails 5.1)

Sat, 06 Jul 2024 00:00:00 GMT

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Ruby on Rails チュートリアルを初心者が進める記録 (Rails 5.1)

2019年7月17日

Last Updated: 2024年7月6日

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（色々あって）ある日突然、 一刻も早く Ruby on Rails を使いこなせる状態にならなければいけなくなった ので、先輩エンジニアに泣きついて教えてもらった Ruby on Rails 入門の決定版、Rails チュートリアルを進めています。

Ruby on Rails チュートリアルとは

Ruby で書かれた Web 開発フレームワークである Ruby on Rails を使って、全14章に分けて開発をしていきます。Git, Bitbucket, Heroku などを用い、テスト駆動開発（= TDD）を実践しながら進めていくので非常に実践的なチュートリアルになっていて、ボリュームは満点ですがめちゃくちゃ勉強になります。

わからなかったらProgateとかやって基本知識を身につけてから挑戦しよう

Rails チュートリアルは解説が非常に丁寧とはいっても、初学者にはなかなかハードルが高いのも事実。コマンドラインの基本的ないじり方、プログラミング言語の基本的な文法や仕組みなどの知識に不安がある人は、 Progate などもう少しやさしいサービスで知識をつけてから挑戦するのが良いかと思います。

勉強開始時期と当時のスペック

2019-07-14 に開始
Ruby on Rails って何？という状態
Python で競技プログラミングを少しやっていたのでコードを読むことに抵抗はそこまでないが、Ruby はほとんど知らない状態

第1章: ゼロからデプロイまで

1章では、文字通りかんたんなアプリをゼロから作ってデプロイ（アプリとして皆が使えるように公開する）まで一気に駆け抜けます。Hello World! みたいなのが表示されるだけだから怖くない。

学べること

Rails とは何か
AWS Cloud9 の環境構築
MVC モデルとは何か
Git を使ったバージョン管理
Heroku へのデプロイ

AWS Cloud9 をつかって開発していくよ

`app/`	モデル・ビュー・コントローラ・ヘルパーなどを含む、主要なアプリケーションコード
`app/assets`	アプリケーションで使う CSS、JS、画像などのアセット
`bin/`	バイナリ実行可能ファイル
`config/`	アプリケーションの設定（configuration）
`db/`	データベース関連のファイル
`doc/`	マニュアルなど、アプリケーションのドキュメント
`lib/`	ライブラリモジュール
`lib/assets`	ライブラリで使う CSS、JS、画像などのアセット
`log/`	アプリケーションのログファイル
`public/`	エラーページなど、一般に直接公開するデータ
`bin/rails`	コード生成、コンソール起動、ローカルの Web サーバの立ち上げなどで使う Rails スクリプト
`test/`	アプリケーションのテスト
`tmp/`	一時ファイル
`vendor/`	サードパーティのプラグイン、gem など
`vendor/assets`	サードパーティのプラグインや gem で使う CSS、JS、画像などのアセット
`README.md`	アプリケーションの簡単な説明
`Rakefile`	`rake` コマンドで使えるタスク
`Gemfile`	このアプリケーションに必要な gem の定義ファイル
`Gemfile.lock`	アプリケーションで使われる gem のバージョンを確認するためのリスト
`config.ru`	Rack ミドルウェア用の設定ファイル
`.gitignore`	Git に取り込みたくないファイルを指定するためのパターン

第2章 Toyアプリケーション（所要時間: 2h）

この章では、Toy アプリケーションという簡単なアプリを scaffold を利用して簡単に作成し、Rails アプリケーションの概要や MVC モデルの挙動をざっくり理解します。

学べること

かんたんなアプリを scaffold を使って作成する
REST アーキテクチャ
データモデルの作成
rails console の使い方

HTTPの4つの基本操作:

GET	Web上のデータを取得するときに使う。読み取り専用で、サーバー上のデータを変更しない
POST	Webページ上のフォームに入力した値をブラウザからサーバーに送信するときに使う。新しいリソースの作成やデータの送信に使う
PATCH	サーバー上のリソースの一部を更新するときに使う
DELETE	サーバー上のリソースを削除するときに使う

第3章ほぼ静的なページの作成（所要時間: 1.5h）

この章では、今後改修を重ねていくアプリである sample_app の基本的な部分を作っていきます。主に静的なページを作成し、自動化テストの雰囲気を掴みます。

学ぶこと:

RED, GREEN, REFACTOR サイクル
テスト駆動開発（TDD）
埋め込み Ruby（Embedded Ruby）
- .erb は埋め込みRubyの拡張子で、次のような構文が使えて便利
  - <% ... %> 中に書いたコードを実行する
  - <%= ... %> 中に書いたコードを実行し、実行結果を templates の中に挿入する

第4章 Rails 風味の Ruby（所要時間: 2h）

この章では Ruby の基本的な文法を rails console を使いながら学んでいきます。

演習4.4.5

example_user.rb を次のように修正した

class User  attr_accessor :first_name, :last_name, :email  def initialize(attributes = {})    @first_name  = attributes[:first_name]    @last_name = attributes[:last_name]    @email = attributes[:email]  end  def full_name    @full_name = "#{@first_name} #{@last_name}"  end  def alphabetical_name    @alphabetical_name = "#{@last_name}, #{@first_name}"  end  def formatted_email    "#{@full_name} <#{@email}>"  endend

コンソール上で処理を確認してみる

>> require './example_user'=> true>> exam = User.new=> #<User:0x0000000003136598 @first_name=nil, @last_name=nil, @email=nil>>> exam.first_name = "Michael"=> "Michael">> exam.last_name = "Hartl"=> "Hartl">> exam.email = "exam@exam.com"=> "exam@exam.com">> exam.full_name=> "Michael Hartl">> exam.formatted_email=> "Michael Hartl <exam@exam.com>">> exam.alphabetical_name=> "Hartl, Michael">> exam.full_name.split == exam.alphabetical_name.split(', ').reverse=> true

第5章レイアウトを作成する（所要時間: 1.5h）

この章では、アプリケーションに Bootstrap フレームワークを埋め込み、カスタムスタイルを追加していきます。パーシャル、Rails のルーティング、Asset Pipeline、Sass についても勉強していきます。

学ぶこと

パーシャル機能を使うといい感じに整理できる
Sass のネスト構造と変数
Bootstrap フレームワークを使うと、いい感じのデザインをすばやく実装できる

演習5.1.3

layouts/_rails_default.html.erb として以下のファイルを作成

<%= csrf_meta_tags %><%= stylesheet_link_tag    'application', media: 'all',                           'data-turbolinks-track': 'reload' %><%= javascript_include_tag 'application',                            'data-turbolinks-track': 'reload' %>

第6章ユーザーのモデルを作成する（所要時間: 2.5h）

この章からはユーザー登録・ログイン周りを扱っていきます。データベース（DB）の基礎を学んだり、Rubular を使って試しながら正規表現を利用してユーザー認証機能を実装したり。

学ぶこと

DB Browser for SQLite で DB の構造をみる
正規表現
ユーザーの検証（存在性・長さ・フォーマット・一意性）
has_secure_password メソッドで、モデルに対してセキュアなパスワードを追加する

演習6.2.4

foo@bar..com を許容してしまっている様子

foo@bar..com も除外できた！

演習6.3.2

>> u = User.new(name: "Satoooh", email: "email@email.com")=> #<User id: nil, name: "Satoooh", email: "email@email.com", created_at: nil, updated_at: nil, password_digest: nil>>> u.valid?  User Exists (0.2ms)  SELECT  1 AS one FROM "users" WHERE LOWER("users"."email") = LOWER(?) LIMIT ?  [["email", "email@email.com"], ["LIMIT", 1]]=> false>> u.errors.messages=> {:password=>["can't be blank"]}

演習6.3.3

>> u = User.new(name: "hogekosan", email: "email.hoge.com", password: "hoge")=> #<User id: nil, name: "hogekosan", email: "email.hoge.com", created_at: nil, updated_at: nil, password_digest: "$2a$10$dPKFHrcT0Vi3RL2Pb3y93OsbLacqovP2ZL6wMLzcM4K...">>> u.valid?  User Exists (0.2ms)  SELECT  1 AS one FROM "users" WHERE LOWER("users"."email") = LOWER(?) LIMIT ?  [["email", "email.hoge.com"], ["LIMIT", 1]]=> false>> u.errors.messages=> {:email=>["is invalid"], :password=>["is too short (minimum is 6 characters)"]}

演習6.3.4

>> user = User.find_by(email: "mhartl@example.com")  User Load (0.2ms)  SELECT  "users".* FROM "users" WHERE "users"."email" = ? LIMIT ?  [["email", "mhartl@example.com"], ["LIMIT", 1]]=> #<User id: 1, name: "Michael Hartl", email: "mhartl@example.com", created_at: "2019-07-16 07:05:28", updated_at: "2019-07-16 07:05:28", password_digest: "$2a$10$hRCY59oDn.dV4ODfo9mHoOdgbGbRBvgMU9hbM74fI5L...">>> user.name = "Satoooh"=> "Satoooh">> user.save   (0.1ms)  begin transaction  User Exists (0.2ms)  SELECT  1 AS one FROM "users" WHERE LOWER("users"."email") = LOWER(?) AND ("users"."id" != ?) LIMIT ?  [["email", "mhartl@example.com"], ["id", 1], ["LIMIT", 1]]   (0.1ms)  rollback transaction=> false

save できなかったのは、パスワードも更新することになるから？
てことは :name だけ更新する形なら可能なのかな？

>> user.update_attribute(:name, "El Duderino")   (0.5ms)  begin transaction  SQL (1.9ms)  UPDATE "users" SET "name" = ?, "updated_at" = ? WHERE "users"."id" = ?  [["name", "El Duderino"], ["updated_at", "2019-07-16 07:15:41.704158"], ["id", 1]]   (5.9ms)  commit transaction=> true>> user.name=> "El Duderino"

できた

第7章ユーザー登録（所要時間: 2.5h）

デバッグを導入したり、 Gravatar で画像表示したり、フォームの処理を実装したり、flash メッセージを出したり、プロのデプロイをしたり盛り沢山です。なんか急に難しくなった。

学ぶこと

debug メソッドでデバッグ情報を表示する
よくわからない挙動が Rails アプリケーション内にあったら、 debugger を差し込んで調べてみよう
flash 変数の使い方
セキュアな通信・ハイパフォーマンスのための SSL, Puma の導入

演習7.1.1

/about にアクセスしたときのコントローラとアクション

controller: static_pages
action: about

>> user = User.first  User Load (0.1ms)  SELECT  "users".* FROM "users" ORDER BY "users"."id" ASC LIMIT ?  [["LIMIT", 1]]=> #<User id: 1, name: "El Duderino", email: "mhartl@example.com", created_at: "2019-07-16 07:05:28", updated_at: "2019-07-16 07:15:41", password_digest: "$2a$10$hRCY59oDn.dV4ODfo9mHoOdgbGbRBvgMU9hbM74fI5L...">>> puts user.attributes.to_yaml---id: 1name: El Duderinoemail: mhartl@example.comcreated_at: !ruby/object:ActiveSupport::TimeWithZone  utc: &1 2019-07-16 07:05:28.752110000 Z  zone: &2 !ruby/object:ActiveSupport::TimeZone    name: Etc/UTC  time: *1updated_at: !ruby/object:ActiveSupport::TimeWithZone  utc: &3 2019-07-16 07:15:41.704158000 Z  zone: *2  time: *3password_digest: "$2a$10$hRCY59oDn.dV4ODfo9mHoOdgbGbRBvgMU9hbM74fI5LB.8kBAL7XK"=> nil>> y user.attributes---id: 1name: El Duderinoemail: mhartl@example.comcreated_at: !ruby/object:ActiveSupport::TimeWithZone  utc: &1 2019-07-16 07:05:28.752110000 Z  zone: &2 !ruby/object:ActiveSupport::TimeZone    name: Etc/UTC  time: *1updated_at: !ruby/object:ActiveSupport::TimeWithZone  utc: &3 2019-07-16 07:15:41.704158000 Z  zone: *2  time: *3password_digest: "$2a$10$hRCY59oDn.dV4ODfo9mHoOdgbGbRBvgMU9hbM74fI5LB.8kBAL7XK"=> nil

演習7.4.2

>> "#{:success}"=> "success">> flash = { success: "It worked!", danger: "It failed." }=> {:success=>"It worked!", :danger=>"It failed."}>> "#{flash[:success]}"=> "It worked!">> "#{flash[:danger]}"=> "It failed."

演習7.4.4.4

$ rails tRunning via Spring preloader in process 16365Started with run options --seed 21445 FAIL["test_invalid_signup_information", UsersSignupTest, 0.3632701909991738] test_invalid_signup_information#UsersSignupTest (0.36s)        Expected at least 1 element matching "div#error_explanation", found 0..        Expected 0 to be >= 1.        test/integration/users_signup_test.rb:14:in `block in <class:UsersSignupTest>' FAIL["test_valid_signup_information", UsersSignupTest, 0.3775088170004892] test_valid_signup_information#UsersSignupTest (0.38s)        "User.count" didn't change by 1.        Expected: 1          Actual: 0        test/integration/users_signup_test.rb:21:in `block in <class:UsersSignupTest>'  21/21: [===============================================================================================================================================] 100% Time: 00:00:00, Time: 00:00:00Finished in 0.47808s21 tests, 43 assertions, 2 failures, 0 errors, 0 skips

@user.save が実行されておらず、 User.count が増えていないからエラーが起きていると考えられる

プロのデプロイに無事成功した様子

第8章基本的なログイン機構（所要時間: 1.5h）

この章では、ログインの基本的な仕組みを主に実装し、ユーザーがログイン・ログアウトできるようにします。

学ぶこと

セッションの実装
ログイン・ログアウト機能の実装

演習8.1.3

>> user = nil=> nil>> !!(user && user.authenticate('foobar'))=> false>> user = User.first  User Load (0.1ms)  SELECT  "users".* FROM "users" ORDER BY "users"."id" ASC LIMIT ?  [["LIMIT", 1]]=> #<User id: 1, name: "Rails Tutorial", email: "example@railstutorial.org", created_at: "2019-07-16 09:27:59", updated_at: "2019-07-16 09:27:59", password_digest: "$2a$10$ZVvp2d9hOoCkysaKb5vb6.nX3Wi7MWu.Q1zfZb1eLld...">>> !!(user && user.authenticate('foobar'))=> true

演習8.2.2

>> User.find_by(id: 100)  User Load (0.2ms)  SELECT  "users".* FROM "users" WHERE "users"."id" = ? LIMIT ?  [["id", 100], ["LIMIT", 1]]=> nil>> session = {}=> {}>> session[:user_id] = nil=> nil>> @current_user ||= User.find_by(id: session[:user_id])  User Load (0.2ms)  SELECT  "users".* FROM "users" WHERE "users"."id" IS NULL LIMIT ?  [["LIMIT", 1]]=> nil>> session[:user_id] = User.first.id  User Load (0.1ms)  SELECT  "users".* FROM "users" ORDER BY "users"."id" ASC LIMIT ?  [["LIMIT", 1]]=> 1>> @current_user ||= User.find_by(id: session[:user_id])  User Load (0.2ms)  SELECT  "users".* FROM "users" WHERE "users"."id" = ? LIMIT ?  [["id", 1], ["LIMIT", 1]]=> #<User id: 1, name: "Rails Tutorial", email: "example@railstutorial.org", created_at: "2019-07-16 09:27:59", updated_at: "2019-07-16 09:27:59", password_digest: "$2a$10$ZVvp2d9hOoCkysaKb5vb6.nX3Wi7MWu.Q1zfZb1eLld...">>> @current_user ||= User.find_by(id: session[:user_id])=> #<User id: 1, name: "Rails Tutorial", email: "example@railstutorial.org", created_at: "2019-07-16 09:27:59", updated_at: "2019-07-16 09:27:59", password_digest: "$2a$10$ZVvp2d9hOoCkysaKb5vb6.nX3Wi7MWu.Q1zfZb1eLld...">

第9章発展的なログイン機構（所要時間: 2.5h）

この章では永続クッキーを利用して remember me 機能を実装します。

学ぶこと

remember me 機能（ログイン状態の保持）の実装
永続クッキー（permanent cookies）
永続セッションは記憶トークンと記憶ダイジェストをユーザーごとに関連付けて実現する
三項演算子

Cookieを盗み出す４つの方法と対策

方法	対策
管理の甘いネットワークを通過するネットワークバケットから直接 cookie を取り出す	SSL をサイト全体に適用し、ネットワークデータを暗号化で保護する
データベースから記憶トークンを取り出す	記憶トークンのハッシュ値を保存する
クロスサイトスクリプティング（XSS）を使う	Rails がビューのテンプレートで入力した内容をすべて自動的にエスケープしてくれる
ユーザーがログインしているデバイスを直接操作してアクセスを奪い取る	根本的に防衛することは出来ないが、デジタル署名を導入するなどして二次被害を最小限に留めることは可能

演習9.1.1.1

>> user = User.first  User Load (0.1ms)  SELECT  "users".* FROM "users" ORDER BY "users"."id" ASC LIMIT ?  [["LIMIT", 1]]=> #<User id: 1, name: "Rails Tutorial", email: "example@railstutorial.org", created_at: "2019-07-16 09:27:59", updated_at: "2019-07-16 09:27:59", password_digest: nil, remember_digest: nil>>> user.remember   (0.1ms)  SAVEPOINT active_record_1  SQL (1.6ms)  UPDATE "users" SET "updated_at" = ?, "remember_digest" = ? WHERE "users"."id" = ?  [["updated_at", "2019-07-17 04:57:19.875840"], ["remember_digest", "$2a$10$p8U/ODxRMxsHQL84SCEdr.bgAAeZVUS5fCfYbUzUIJbSMmQwQnq1K"], ["id", 1]]   (0.1ms)  RELEASE SAVEPOINT active_record_1=> true>> user.remember_token=> "RPvZ1MInKPX_E_y7xDkMzg">> user.remember_digest=> "$2a$10$p8U/ODxRMxsHQL84SCEdr.bgAAeZVUS5fCfYbUzUIJbSMmQwQnq1K"

三項演算子について

論理値によって分岐する制御がたくさん出てくるが、これらは次のような三項演算子で書き換えることが出来る。

if boolean?  何かをするelse  別のことをするend

論理値? ? 何かをする : 別のことをする

例

if boolean?    var = foo  else    var = bar  end

var = boolean? ? foo : bar

第10章ユーザーの更新・表示・削除（所要時間: 3h）

この章では、User リソース用の REST アクションのうち、これまで実装していなかった edit , update , index , destroy のアクションを実装して REST アクションを完成させます。

このへんまで進んでくると、あっちを修正したらこっちが error になって、こっち修正したらあっちが error になってと大変です。実際の開発もこんな雰囲気なんでしょうね。。。

学ぶこと

フレンドリーフォワーディング
ページネーションの実装
管理者権限の実装

演習10.1.1.1

gravatar の a タグに rel="noopener" を追記

<div class="gravatar_edit">  <%= gravatar_for @user %>  <a href="http://gravatar.com/emails" target="_blank" rel="noopener">change</a></div>

edit.html.erb

演習10.1.3

test "unsuccessfil edit"内の一番下に以下を追記。

assert_select 'div.alert', "The form contains 4 errors."

users_edit_test.rb

ところで、リスト10.32 の redirect_back_or user って redirect_back_or @user じゃないのかな？

第11章アカウントの有効化（所要時間: 3h）

この章では、アカウントの有効化のためのメール送信に関連する実装を行います。長く続いた登録周りの実装ももうすぐすべて終わります。

学ぶこと

アカウント有効化のメール送信
安全なアカウント有効化のための諸々の実装
メタプログラミング
SendGrid を用いたメール送信

演習11.1.2.3

app/models/user.rb で定義した downcase_email メソッドを以下のように変更する。

# メールアドレスをすべて小文字にするdef downcase_email  self.email.downcase!end

app/models/user.rb

演習11.2.1

>> CGI.escape('foo@example.com')=> "foo%40example.com">> CGI.escape("Don't panic!")=> "Don%27t+panic%21"

リスト11.16 develop 環境のメール設定について

development.rb をいじるときに自分の開発環境のホスト名を記入する必要がある。普通に AWS Cloud9 を利用している場合は次のように書けばOK。

Rails.application.configure do  .  .  .  # Don't care if the mailer can't send.  config.action_mailer.raise_delivery_errors = true  config.action_mailer.delivery_method = :test  host = 'us-east-2.console.aws.amazon.com'  config.action_mailer.default_url_options = { host: host, protocol: 'https' }  .  .  .end

development.rb

演習11.3.3

# アカウントを有効にするdef activate  update_columns(activated: true, activated_at: Time.zone.now)end

user.rb

def index  @users = User.where(activated: true).paginate(page: params[:page])enddef show  @user = User.find(params[:id])  redirect_to root_url and return unless @user.activated?end

users_controller.rb

最後にテスト作成。non-activated なユーザーについてのテストなので、まずは fixture に有効化されてないユーザーを作ってしまう。

non_activated:  name: Non Activated  email: non_activated@example.com  password_digest: <%= User.digest('password') %>  activated: false  activated_at: <%= Time.zone.now %>

users.yml

require 'test_helper'class UsersControllerTest < ActionDispatch::IntegrationTest  def setup    @user = users(:michael)    @other_user = users(:archer)    @non_activated_user = users(:non_activated)  end  .  .  .  test "should not allow the non-activated attribute" do    log_in_as (@non_activated_user)    assert_not @non_activated_user.activated?    get users_path    assert_select "a[href=?]", user_path(@non_activated_user), count: 0    get user_path(@non_activated_user)    assert_redirected_to root_url  endend

メール認証できた!

第12章パスワードの設定（所要時間: 2h）

この章では、パスワードの再設定機能を実装します。11章のメール認証によって、ユーザーのメアドが本人のものであるという確証がもてるようになっているのでがんばります。

学ぶこと

パスワード再設定のメール送信

演習12.1.3

有効なメールアドレスをフォームから送信するとこうなる

コンソールを確認すると reset_digest と reset_sent_at があることが確認できる。

>> user = User.find_by(email: "example@railstutorial.org")  User Load (0.2ms)  SELECT  "users".* FROM "users" WHERE "users"."email" = ? LIMIT ?  [["email", "example@railstutorial.org"], ["LIMIT", 1]]=> #<User id: 1, name: "Example User", email: "example@railstutorial.org", created_at: "2019-07-18 10:19:59", updated_at: "2019-07-18 19:25:28", password_digest: "$2a$10$sPAoPOxaoWGHOMDbgBa7/..QBg1ykmJWn3MmfoWrZC1...", remember_digest: nil, admin: true, activation_digest: "$2a$10$qACNkbRLJk5agboZegn.PeG2t/UvsStgF08NTrSssAZ...", activated: true, activated_at: "2019-07-18 10:19:58", reset_digest: "$2a$10$FCIa5J6CuCyHodOkojNz7ugU7yMpxku0WlN/.DVdcoJ...", reset_sent_at: "2019-07-18 19:25:28">>> user.reset_digest=> "$2a$10$FCIa5J6CuCyHodOkojNz7ugU7yMpxku0WlN/.DVdcoJsDDpWy45Im">> user.reset_sent_at=> Thu, 18 Jul 2019 19:25:28 UTC +00:00

演習12.2.1

Rails サーバーのログに載っている生成されたメールの内容は次のようになっている。

----==_mimepart_5d30caa7feb7_188218e22e434eContent-Type: text/plain; charset=UTF-8Content-Transfer-Encoding: 7bitTo reset your password click the link below:https://us-east-2.console.aws.amazon.com/password_resets/p1vTQEI12jYizTl92x7ZjQ/edit?email=example%40railstutorial.orgThis link will expire in two hours.If you did not request your password to be reset, please ignore this email andyour password will stay as it is.----==_mimepart_5d30caa7feb7_188218e22e434eContent-Type: text/html; charset=UTF-8Content-Transfer-Encoding: 7bit<!DOCTYPE html><html>  <head>    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />    <style>      /* Email styles need to be inline */    </style>  </head>  <body>    <h1>Password reset</h1><p>To reset your password click the link below:</p><a href="https://us-east-2.console.aws.amazon.com/password_resets/p1vTQEI12jYizTl92x7ZjQ/edit?email=example%40railstutorial.org">Reset password</a><p>This link will expire in two hours.</p><p>If you did not request your password to be reset, please ignore this email andyour password will stay as it is.</p>  </body></html>----==_mimepart_5d30caa7feb7_188218e22e434e--

>> user.reset_digest=> "$2a$10$HcqqTj1V7OylgtoKHdhXFeu1c6EUU5ed3dcHgXNNzAgPZ/hVLHa3i">> user.reset_sent_at=> Thu, 18 Jul 2019 19:38:15 UTC +00:00

演習12.3.1

パスワード再設定のフォーム

新しいパスワードを送信しようとすると現時点ではこうなる

演習12.3.2

password と confirmation の文字列をわざと間違えると次の画面のように表示される。

>> user.password_digest=> "$2a$10$sPAoPOxaoWGHOMDbgBa7/..QBg1ykmJWn3MmfoWrZC1eEIsbvcMAu">> user.reload  User Load (0.3ms)  SELECT  "users".* FROM "users" WHERE "users"."id" = ? LIMIT ?  [["id", 1], ["LIMIT", 1]]=> #<User id: 1, name: "Example User", email: "example@railstutorial.org", created_at: "2019-07-18 10:19:59", updated_at: "2019-07-18 20:06:20", password_digest: "$2a$10$4odk9k7j4KV9jMBtCKTgC.C0auEoKY9FvGGUn9y/IEW...", remember_digest: nil, admin: true, activation_digest: "$2a$10$qACNkbRLJk5agboZegn.PeG2t/UvsStgF08NTrSssAZ...", activated: true, activated_at: "2019-07-18 10:19:58", reset_digest: "$2a$10$HcqqTj1V7OylgtoKHdhXFeu1c6EUU5ed3dcHgXNNzAg...", reset_sent_at: "2019-07-18 19:38:15">>> user.password_digest=> "$2a$10$4odk9k7j4KV9jMBtCKTgC.C0auEoKY9FvGGUn9y/IEWdmJ7ad5ojS"

パスワード再設定前後の password_digest の値の比較。変わっていることが分かる。

演習12.3.3

# パスワード再設定用の属性を設定するdef create_reset_digest  self.reset_token = User.new_token  update_columns(reset_digest: User.digest(reset_token), reset_sent_at: Time.zone.now)end

user.rb

require 'test_helper'class PasswordResetsTest < ActionDispatch::IntegrationTest  .  .  .  test "expired token" do    get new_password_reset_path    post password_resets_path,        params: { password_reset: { email: @user.email } }    @user = assigns(:user)    @user.update_attribute(:reset_sent_at, 3.hours.ago)    patch password_reset_path(@user.reset_token),        params: { email: @user.email,              user: { password:              "foobar",                    password_confirmation:   "foobar" } }    assert_response :redirect    follow_redirect!    assert_match "expired", response.body  endend

password_resets_test.rb

4.では3.で実装した「パスワードの再設定に成功したらダイジェストを nil にする」のテストを書けば OK です。

    # 有効なパスワードとパスワード確認    patch password_reset_path(user.reset_token),        params: { email: user.email,                  user: { password:               "foobaz",                          password_confirmation:  "foobaz" } }    assert_nil user.reload.reset_digest    assert is_logged_in?    assert_not flash.empty?    assert_redirected_to user

password_resets_test.rb

メール来た！

相談: 現役生にとって浪人するメリットについて

Sun, 02 Dec 2018 00:00:00 GMT

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東大文二志望の高3生の方から、合格できるかどうかギリギリのラインにいて浪人も視野に入れている状況で、浪人するメリットについて相談をいただきました。

2018年12月2日

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記事: 一浪して東大に合格した凡人が浪人生活を振り返る。【大学受験】 に頂いた相談コメントに対する返信の内容です。

桜さん:
こんにちは。今、高3で東大文2を目指して勉強しているものです。毎日不安で過ごしているのですが、浪人するかしないかで迷っています。今年受かるかどうかはボーダーだと思っています。もし不合格の場合に浪人という選択肢も考えています。浪人した場合のメリットを教えてください。

sato の回答

コメントありがとうございます。

先に言っておきますが、浪人して得られるメリットは基本的に何もありません。強いていうなら、大学受験に詳しくなれる、孤独を体験できる、勉強に集中して他のものを一切捨てられる、とかその辺です。良くも悪くもプライドを捨てられる、自分と向き合える、など様々ありますがこの辺は浪人しなければ得られないようなものでもないわけです。基本的に1年間足踏みするわけですから。

浪人されるのであれば、1年間自分の人生を勉強に捧げる覚悟と、そうするに値する価値があるかをしっかり検討してください。

そして、ここもぜひ考えてみてほしいのですが、みんな同じような不安を抱えています。特に東大入試のような数点で合否が決まるような世界では、ケアレスミスや心の乱れみたいなわずかな誤差が合否に直結してしまいます。ボーダーで合格することは決して悪いことではなく、事実として東大受験生・合格者の多数派がボーダーラインで争っているわけです。

となれば、あなたが今できることは「どうやって東大文2に受かる可能性を少しでも高めることができるのか？」を考えてそれを実行し続けることだと思います。残された時間に対して悲観的になるのではなく、着実に一歩一歩を踏み進めるしか今はありません。

ちょっとキツい言い方になってしまったかもしれませんが、今は合格することだけを考えていればそれでいいと思います。浪人するメリットを知ったところで、今のあなたには役立たないでしょう。

まだまだ時間は残されています！一歩一歩で構わないですし一歩一歩進める以外の方法はありません。勉強がんばってください。

質問者さんの返信

桜さん:
返信ありがとうございます。そうですよね。弱気になってしまいましたが、まだまだやりきってないことがたくさんあるので、一つ一つこなしていきます。頑張ります。

相談: 東大物理の解答への記述量について

Fri, 07 Sep 2018 00:00:00 GMT

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近畿の河合塾の東大理類コースに通う一浪受験生の方から、東大形式の物理の解答で記述に時間がかかってしまう悩みについて相談をいただきました。

2018年9月7日

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記事: 一浪して東大に合格した凡人が浪人生活を振り返る。【大学受験】 に頂いた相談コメントに対する返信の内容です。

コメント失礼します。近畿の河合塾で東大理類コースに所属している一浪の者です。東大形式の物理で解答用紙に記述するのに時間がかかりすぎてしまい、答えが出せるはずの問題も手がつけられなくなってしまうことがしばしばあります。自分で設定する文字の定義等、丁寧に書きすぎてしまっているのかもしれません。答えるのが難しい質問かも知れませんが、サトゥーさんはどの程度まで記述していましたか。

sato の回答

コメントありがとうございます。

めちゃくちゃ分かります。僕も浪人の夏までは、「物理の解答用紙、普通に足りなくね？」状態でした。

僕が苑田先生の授業を聞いて思ったのは、「採点者はあくまで物理をわかっている人なんだから、お互いにとって明らかな共通認識で本質的でない部分をわざわざ書くのは無駄だ」ということですかね。

そもそもそういった部分は採点基準になりませんし、採点基準にならないことを無駄にたくさん書くのはミスを生み出す原因にもなりかねませんから、最低限の必要不可欠で本質的な情報をかけさえすればいいのです。

僕だったら、いちいち言葉で定義するのが面倒な時は図をうまく利用していた気がします。言葉による表現も大事ですが、現象をイメージすることも大事な物理（特に力学ですね）の世界では、図を用いて簡潔に説明できるような力も重要なのではないかと思っています。

どちらかが大事とか、そういう話ではなく、要はバランスなので。これ以上の具体的なアドバイスはできませんが…あとは自分で試行錯誤して頑張ってみてほしいです。

また何かありましたら連絡ください。

質問者さんの返信

ありがとうございます！次の模試で図を利用しながら、どこまで許容されるのかも見てみたいと思います。後輩になれるようがんばります！

sato の回答

頑張ってください。応援しています。

相談: 予備校生のやる気の維持と怠惰な気持ちとの戦い方

Fri, 03 Aug 2018 00:00:00 GMT

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難関大志望の予備校生の方から、やる気を維持する方法について相談をいただきました。

2018年8月3日

Amazon: 理系なら知っておきたい化学の基本ノート（有機化学編）

Share:はてブ

記事: 一浪して東大に合格した凡人が浪人生活を振り返る。【大学受験】 に頂いた相談コメントに対する返信の内容です。

のごはんさん:
河合塾で浪人しています超は付かないだろう難関大志望です初予備校ということで学問に対して講師の深い知見からの接触や新たな視野に感銘を受けるとともに自分の頭の低いことを気づかされている毎日です本当に偶然記事を拝見したのですが、そのやる気と本気度に圧倒されました他方、自分のことを鑑みると何だかやる気もないし本気にもなっていないのです夏期講習期間となってから、昼頃に起きて予備校へ行きそれでも最後まで自習室にいますが帰ってから昼に起きた分の埋め合わせもせずまた布団に入る怠惰な日が多いです先達てのサクセスクリニックも酷い結果でした生来呑気主義なところが認められるのもありますがイマイチ私が理想として考えるような本気になれませんこのままじゃマズイとわかっていますがどこかでまァなんとかなるだろうと思う自分がいます変わろう変わろうと思ってもいつも変われないで非常に弱いまま今日まで生き永らえているのですが、今後どういうふうな考えをしたら今後良い結果になるのでしょうかよくわからなくなりましたが、やる気モチベの維持、継続することをどう管理されていたかお聞きしたいです質問よりかカウンセリング的な感じて申し訳ありません

sato の回答

コメントありがとうございます。

毎日成長しているのですね！素晴らしいことです。

僕は勉強しかやることがなかったからストイックに頑張れたというだけで、異常なケースだと思います。あまり劣等感とかそれに近い感情は抱かない方がいいですよ（そういう劣等感って本当に不要なことが多いですから）。

やる気が出ない時期はありますよね。僕もそんな日がなかったといえば嘘になります。ただ、自分はある程度生活に意識的にメリハリを持たせていたかもしれませんね。遊ぶときややる気が出ないときは、しっかりと遊んで、勉強するときはしっかり勉強する。こうすることで、少なくとも今よりはイキイキと生活ができるようになるかもしれませんね。

浪人生活の終盤は毎日のように夕方17時ごろ、近所のバッティングセンターに言って、ストレス発散をして、コンビニでキレートレモンを買って飲むという謎のルーティンがありました。

「楽観的であること」はとてもいいことですが、それと「現状に甘んじること」は違うと思います。なんとかなるとは思いつつも、現状に甘んじることなく、今を一生懸命に、やれるだけの準備をして本番に臨むのが精神衛生的にも結果的にもいいかと。（まぁそれが難しいんですけど…）

本気になってからやるのではなく、やってて気づいたら本気だったみたいな。モチベーションとか本気とかって、継続的に没頭して初めて実感するものなのかなぁと思っています。

とにかく、のごはんさんのような悩みを抱えている方って全国にたくさんいると思います。ということは、そこで頑張れれば一気に周りと差をつけるチャンスでもあると思うんです。

とりあえず「いまから5分だけ勉強してみる」みたいな小さな目標に向かってとりあえず走り出してみると、思ったよりスムーズに進捗を生むことができるような気がします。

せっかく勉強に集中できる予備校生活ですし、まずは目の前のことから一つ一つ、やってみてはいかがでしょうか？今あなたが何もやってないという話ではありませんが、もっとできるとあなたが感じでいるのなら、きっともっと頑張れると思うんですね。

あまり具体的な答えを提示できず申し訳ないですが、何かあればいつでも質問ください。

僕が東大合格のために使った問題集・参考書を紹介していく

Wed, 03 Jul 2024 00:00:00 GMT

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受験勉強の試行錯誤の中で、参考書を人よりも買い散らかしてきた自覚があるので、記憶している範囲で印象に残ったオススメの問題集・参考書を書いていきます。

2018年6月26日

Last Updated: 2024年7月3日

📝 勉強

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受験勉強の試行錯誤の中で、参考書を人よりも買い散らかしてきた自覚があるので、記憶している範囲で印象に残ったオススメの問題集・参考書を書いていきます。 ☆付きは特にオススメ。著者の受験体験については一浪して東大に合格した凡人が浪人生活を振り返る。【大学受験】をご覧ください。

著者の成績と、参考書の評価基準について

最初に、著者の成績をかんたんにまとめておきます。浪人時代の勉強の6割程度は予備校のテキストです。予備校生がこの記事を見ているのであれば、まずは予備校で配布されているテキストを完璧にすることからスタートするのが効率良いと思います。

現役時の成績
- 東大模試: 夏河合B → 秋河合A、駿台A
- センター試験: 775/900
- 理科I類: 不合格(合格最低点-6点)
一浪時の成績
- 東大模試: 夏河合A、駿台A、代ゼミA、東進A → 秋河合A、駿台A、東進A
- センター試験: 858/900
- 理科I類:合格(400/550くらい)

参考書は私の独断と偏見に基づき、以下の4基準で評価します。

難易度: 1(易しい) … 10(難しい)
面白さ: 1(無難) … 10(面白い、個性的)
効果: 1(あまり実力にならなかった) … 10(これのおかげで力がついた)
総合評価: 1(余裕があればやると良い) … 10(おすすめ)

現代文

☆現代文読解力の開発講座

Amazon: 現代文読解力の開発講座

「現代文の勉強を始めてやるが、何からやればいいかわからない…」「現代文ってフィーリングだし、センスじゃないの？」と思っている人は、まず本書に出てくる10個の文章を 論理を這うように 読んでみてほしい。普段黙読するだけでは追いきれない本文の論理展開を丁寧に追う練習として、何度も音読するなどして論理を追う練習をしてみると良いと思う。本文の論理が正しく追えるようになれば、日本語を正しく読めるようになり、読解においての問題は解決するはず。要約問題までしっかり解説されているので、しっかり考えた人にはそれなりに得られるものがあると思う。

僕は本書の文章を何度も読み、「自分がこれまでどれだけ日本語を正しく読めていなかったか」を痛感するところから始まった。

難易度: 8/10
面白さ: 6/10
効果: 9/10
総合評価: 9/10

評論・小説を読むための新現代文単語

Amazon: 評論・小説を読むための新現代文単語

著者の三浦先生には、河合塾仙台校時代にお世話になった。難解な単語を使いがちだが、話自体はとても面白く、予備校でも人気講師になっていた。

現代文では主に「語彙力」「テーマについての背景知識」「読解力」「記述力」が必要になると思うが、この本は前者2つについて力を伸ばしてくれると思う。もちろん読解力が前提ではあるが、上で紹介した「開発講座」をやって余裕があれば取り組んでみるといいかもしれない。

難易度: 8/10
面白さ: 7/10
効果: 7/10
総合評価: 7/10

センター試験過去問研究国語

Amazon: センター試験過去問研究国語

やはりセンター対策は過去問に尽きる。ただ解くだけでなく、じっくり本文を読み、解説を読まずとも納得できるようなレベルまで研究し尽くすという経験を1度でいいからしてみるといいかもしれない。解説だけを頼りにして「あーなるほどね」では伸びないような気がする。余裕がある時期に1度じっくり研究して、冬ぐらいから本格的な対策として使うのがいいと思う。

難易度: 6/10
面白さ: 4/10
効果: 8/10
総合評価: 7/10

古文・漢文

マドンナ古文

Amazon: マドンナ古文

難関大の入試本番の古文では、どうせ分からない・見たことのない単語が出てくる。特に理系は対策にそこまで時間をかけられない。 「最低限の知識をもとに、論理的にカバーしよう」というこの本の方針は、現実的で、受験の世界ではある意味理想的な提案だと思う。デザイン的にも内容的にも親しみやすく、解説は分かりやすいが、結構ざっくりしているため、使いこなすのは難しい（自分で実践しないと！）ハマる人はハマるけど、無理な人は無理そう。本屋で立ち読みして、自分に合うかどうかを判断してみるといい。

難易度: 5/10
面白さ: 6/10
効果: 6/10
総合評価: 6/10

☆読んで見て覚える重要古文単語315

Amazon: 読んで見て覚える重要古文単語315

古文単語についてはこれが一番良かった。説明が分かりやすく、イラストもあってとにかく覚えやすかった。古文単語もゴロゴとかマドンナとか色々あるけど、この本は古文単語を暗記するというだけでなく「理解」できるから、かなり実践的な古文単語の知識がつくと思う。

難易度: 6/10
面白さ: 8/10
効果: 10/10
総合評価: 9/10

☆鉄緑会東大古典問題集

Amazon: 鉄緑会東大古典問題集

東大過去問は基本的に鉄緑会を使うとよさそう。解説がめっちゃ充実してるから、読むだけで濃い講義を受けたような感じになれる。鉄緑会の問題集はちょっと値が張るのですが、ここに関しては無課金は圧倒的に不利です。とっとと課金してください。下手に予備校の講習とるよりよっぽどコスパ良いです。

難易度: 10/10
面白さ: 8/10
効果: 10/10
総合評価: 9/10

漢文についてはそこまでオススメの市販参考書がなく、河合塾の「漢文サブテキスト」がオススメ。都内在住の方でしたら、（多分）河合塾新宿校の服部先生の講義がよかったです。というか、この人の講義しか受けたことないです。

数学

数学の勉強は大きく次の2つのセクションに分かれると個人的に考えている。

典型手法のインプット
- 解放や典型問題を頭に叩き込む作業。高3の夏までにできていると素晴らしい。Focus Gold のマスター編の例題をやりまくろう。
アウトプット
- 頭に叩き込んだ手法をどう応用するか、より実戦的な問題を解きながら感覚を掴む。Focus Gold 以降に紹介する問題集から自分に合うものを選んでやればいい。

☆Focus Gold

Amazon: Focus Gold

「インプット」系の参考書。1A,2B,3の合計3冊。マスター編の例題だけでいいからやろう。ぶっちゃけるとこれだけで合計1000問くらいはあると思う。ただ、これを身につけてしまえば数学の勉強は楽しくなると思うし、実力もついてるハズ。

さらに、実はFocus Gold一冊で「アウトプット」の練習もできてしまう。僕の知り合いにこれ1冊で東大にきた奴が複数人いる。圧倒的基礎力をつけるためには必要不可欠な問題集。

難易度: 6/10
面白さ: 4/10
効果: 10/10
総合評価: 8/10

青チャートでもいい（僕はやってないから詳しくは知らない）。欠点をあげるとすれば、重いということだ。いい枕にはなる。

「数学ガール」シリーズ

Amazon: 数学ガールの秘密ノート/式とグラフ

数学がどうしても好きになれない人はまずこれを読むといい。参考書というより読み物なので評価は無し。

新数学スタンダード演習

Amazon: 新数学スタンダード演習

「これが取れれば合格、これを落とすと不合格」みたいな、ちょうどいいレベルの問題が見事に収録されている。基本問題、典型問題をインプットしたら、まずはこのいわゆる「合否を分ける問題」を確実に解く訓練をしよう。これが解けるようになる頃には数学は自分の武器になっていると思う。試験本番では難問を解く必要はない、標準的な問題を落とさない力の方がはるかに重要。そういった「合格に必要な力」を養成する上で、重要な1冊になると思う。

難易度: 7/10
面白さ: 6/10
効果: 9/10
総合評価: 8/10

数学を決める論証力

Amazon: 数学を決める論証力

受験数学の問題集としてはちょっと変わった、「論証」にテーマを絞った1冊。受験生が陥りがちな論証の重大なミスなどがまとめられている。余裕がある人は見ておくといいかもしれない。数学の勉強というよりも、パズル感があって楽しい人は楽しいかも。

難易度: 8/10
面白さ: 8/10
効果: 5/10
総合評価: 5/10

新数学演習

Amazon: 新数学演習

新数学演習、略して「新数演」。「新数学スタンダード演習」が終わった人がやる問題集。昔の新数学演習はバカみたいにムズかったらしいが、最近は別に特別難しいというわけではない（むずいけど）。難関大志望はやっておいて損はないと思う。この辺までくると数学楽しい。次に紹介する「ハイレベル理系数学」のどちらかをやるのがいいと思う。

難易度: 10/10
面白さ: 8/10
効果: 7/10
総合評価: 7/10

ハイレベル理系数学

Amazon: ハイレベル理系数学

通称「ハイ理」。同じシリーズに「やさ理」というやさしくない問題集として有名なものがあるが、本書はそれよりもやさしくない問題集（つまりむずい）。「数学楽しくてどうしよう！つらい！楽しすぎる！！」という人がやればいいと思う。個人的には結構やり込んだ一冊ではある。新数学演習に比べて解説が淡白。これは河合塾系の参考書なら共通。

難易度: 10/10
面白さ: 8/10
効果: 7/10
総合評価: 8/10

考え抜く数学〜学コンに挑戦〜

Amazon: 考え抜く数学〜学コンに挑戦〜

ここまでくると、受験数学マニアのレベルまできてしまった感がある。この辺は時間が余った浪人生や、数学だいすき人間がやればいいと思う。「1問に数時間単位で時間が溶けていくが、解けた瞬間の快楽は何者にも代え難い」という最高峰の受験数学問題、「学コン」の過去問が収録されている。僕は2回だけ、学コンに掲載されたことがある。

難易度: 9/10
面白さ: 9/10
効果: 6/10
総合評価: 6/10

☆入試数学の掌握

Amazon: 入試数学の掌握

なぜ最後の方に紹介することになったのかは自分でもよくわからないが、絶対にオススメしたい1冊がこれ。浪人した直後にこれをやって、「なぜ現役時にやらなかったんだ…」と、深く後悔したのを覚えている。この他にも2冊あるシリーズとなっているが、この「赤」だけでもやってみてほしい。受験数学の世界では斬新な問題の分類、そこに対する体系的・方法論的なアプローチは、間違いなく自分の数学の実力を高めてくれると思う。問題はめっちゃムズイ。

難易度: 10/10
面白さ: 9/10
効果: 10/10
総合評価: 10/10

☆鉄緑会東大数学問題集

Amazon: 鉄緑会東大数学問題集

東大数学の過去問やるなら、掌握とこれに課金しよう。とんでもないボリューム。Focus Gold小さくね？って錯覚するレベルである。 圧倒的情報量。圧倒的解説。別解豊富。圧倒的採点基準（かなり細かい）。 地方で、環境の面で東京に負けるような受験生には特にオススメしたい。ちなみに、このサイズ感になってくると、もはや枕には適さない。

難易度: 10/10
面白さ: 8/10
効果: 10/10
総合評価: 10/10

英語

DUO3.0

Amazon: DUO3.0

DUOはオススメの単語帳。「DUO or 鉄壁」もしくは「DUO and 鉄壁」をやれば単語は十分だと思う。僕は付属のCDをフル活用して、高校2年生の1年間、通学時間にずーーーーッと聴き続けていたおかげでほとんど暗唱していた。例文を暗唱すれば、単語の意味がわからなくても「あ、この単語は確かこの例文にあって、で、この例文がこういう意味だから…」みたいな裏技のような思考で単語の意味を当てることができる。登場人物のBobが色々ヤバイ。結局語学は「無限に聞いて、無限に口にする」ことが近道なのかなと思っている。

難易度: 7/10
面白さ: 6/10
効果: 8/10
総合評価: 7/10

☆鉄緑会東大英単語熟語鉄壁

Amazon: 鉄緑会東大英単語熟語鉄壁

英単語に関しては最強の参考書なんじゃないかと思う。ボリューミーだけど、語源やイメージから載っていて、イラストも豊富なのでとにかく覚えやすいし、サクサク読める。単語なのに「暗記してる感」があまりないところが魅力だと思う。「東大英単語」とか言ってるけど、これは東大受験生以外も普通に持っておいて損はない。鉄緑会強い。

難易度: 7/10
面白さ: 8/10
効果: 8/10
総合評価: 8/10

Next Stage(ネクステージ)

Amazon: Next Stage[ネクステージ]英文法・語法問題 4th edition

英文法語法ならこれやっとけば基本的な部分はほとんど網羅できる。センター試験レベルの文法語法なら間違えなくなる。高2の夏に5周くらいした。ぶっちゃけ文法に関しては、これやって、あとは演習しながら身につけていけばいいと思う。まずこれやろうって感じの本。

難易度: 5/10
面白さ: 5/10
効果: 8/10
総合評価: 8/10

☆英文読解の透視図

Amazon: 英文読解の透視図

英語の参考書の中ではかなり好き、というかかなり学ぶことが多かった1冊。名著だと思う。引っかかるところ、難関大の英文解釈の問題でよく出るテーマについて体系的にまとめられていると思う。解説が読みやすく、充実している。英語がだいぶ武器になる。

難易度: 8/10
面白さ: 8/10
効果: 8/10
総合評価: 9/10

キムタツの東大英語リスニング SUPER

Amazon: キムタツの東大英語リスニング SUPER

リスニング対策（東大にはリスニングがある）の決定版的な本。これを聴いてれば本番のリスニングはゆっくりに聞こえる。リスニング中にヘリが飛んできたり、カメラのシャッターが鳴り止まなかったりと、執拗な妨害も収録されており、本番の万が一に対応できるような作りになっている。個人的にはこれを英語が聞き取りにくい環境でやってみるといいかも（本番の英語は場所によってはまじで何言ってるか分からない時がある）。

難易度: 8/10
面白さ: 6/10
効果: 7/10
総合評価: 7/10

物理

物理は個人的にかなり苦戦した科目。河合塾で苑田先生に会ってからは、彼の授業を理解するだけだったのでやることが明確化された分、楽だった。そんな中で自分の役に立った参考書を紹介。

微積で楽しく高校物理がわかる本

Amazon: 微積で楽しく高校物理がわかる本

高校物理で微分積分がどう使われているのか、の基本がわかる本。一度わかってしまった人にとってはありえないくらい簡単で基本的な話だが、ここが理解できない人が多いからみんな物理が苦手なわけだ。まずは物理に対する数式的なアプローチの基本をこの本でパパッと身に付けることをオススメしたい。

難易度: 4/10
面白さ: 6/10
効果: 7/10
総合評価: 8/10

難問題の系統とその解き方

Amazon: 難問題の系統とその解き方

物理の問題演習用に。基礎の理解を徹底した上で取り組みたい。問題量は超豊富なので、これ1冊で演習は十分みたいなところはある。僕は苦手分野だけ集中的にやってた。解説が雑とか言われがちだが、理解している分野ってそこまで詳しい解説いる？とも思う。いずれにせよある程度物理をわかっている人が取り組むべき本だと思う。

難易度: 10/10
面白さ: 7/10
効果: 8/10
総合評価: 7/10

新・物理入門

Amazon: 新・物理入門

「入門」と書いてあるがターゲットは僕たちではないことは確か。受験物理の入門ではなく、物理学の入門書である。ある程度物理を理解した人、物理で数式アレルギーがない人ならどハマりする本だと思う。原理から説明がなされているから公式が面白いほどしっくりくる。レベルは高いけど、これは「基礎事項を習得することがいかに難しいか」が現れているのだと思う。

難易度: 10/10
面白さ: 8/10
効果: 7/10
総合評価: 7/10

理論物理への道標

Amazon: 理論物理への道標

「物理は駿台以外ゴミ」「苑田以外ゴミ」みたいな過激派がいるが、河合塾も負けてないぞ、と言わせてくれるような本がこれ。河合塾っぽい親しみやすい雰囲気で、やたら難しいことが記述されている。わかる人にとっては楽しい。物理を数学的に記述する楽しさに高校時点で気づけたのなら、ぜひこの本を手に取ってほしい。実は河合塾では「物理基礎理論」という限られた者しか手にすることのない物理資料集があるのだが、雰囲気はこの本に近い。

難易度: 10/10
面白さ: 10/10
効果: 6/10
総合評価: 8/10

化学

「岡野の化学が初歩からしっかり身につく」シリーズ

Amazon: 岡野の化学が初歩からしっかり身につく

高校の理科は基礎の理解が死ぬほど重要という話をしたが、もちろん化学もそうだ。まずはこの本で、基礎事項の要点を効率よく理解してしまうと楽だと思う。はじめの一冊としてはいい本なんじゃないかと、個人的には思う。パパッと終わらせたい。

難易度: 4/10
面白さ: 6/10
効果: 7/10
総合評価: 6/10

化学の新研究

Amazon: 化学の新研究

辞書だね。1から読破するとか無理なことは考えずに、興味ある分野の理解を深めるツールとして使えればいいと思う。一部「間違ってる」みたいな批判があるらしいが、そもそも高校化学自体怪しいところもあるので、これで十分だと思う。

難易度: 8/10
面白さ: 8/10
効果: 6/10
総合評価: 7/10

☆化学の新演習

Amazon: 化学の新演習

問題集はこれで十分。難関大までしっかり対策できると思う。教科書レベルの内容が理解できるのなら取り組んでいいと思う。一般的には難しいとか言われがちな問題集だが、高校の化学の「難しい」って「知らない」ことによるものが大半だし、化学って知ってれば高得点取れるし、いきなりこれやっちゃっていい。重要問題集とか僕もやってみたけど、そこまで役に立たないし新演習と被ってるし、こっちでOK。誤植が結構あるので要注意。

難易度: 8/10
面白さ: 7/10
効果: 8/10
総合評価: 8/10

理系なら知っておきたい化学の基本ノート（有機化学編）

内容自体はいわゆる大学範囲だが、読んでおいて損はないと思う。少なくとも有機化学の丸暗記からは脱却できると思う。覚える必要はないので、「へぇ〜」とか思いながら読んでみるといい。

難易度: 8/10
面白さ: 8/10
効果: 6/10
総合評価: 7/10

新理系の化学問題100選

Amazon: 新理系の化学問題100選

100問にまとまってる（正確には100問以上ある）。解説がいい。僕は浪人秋ぐらいから、ランダムに数問をテストゼミ形式でやってた。 1問1問が重い。解説に筆者の情熱を感じる。難問で良問をやりたい人はやると良い。解説がいい(2回目)

難易度: 9/10
面白さ: 8/10
効果: 7/10
総合評価: 8/10

鉄緑会東大化学問題集

Amazon: 鉄緑会東大化学問題集

実際の東大式の記述答案の手書きの例みたいなのが書いてあって、答案の作り方の参考になる。解説は相変わらずの鉄緑会クオリティ、バカみたいに濃い。圧倒的情報量。無機化学の反応式のまとめとか付録で付いてて参考になる。東大志望の受験生は課金しましょう。

難易度: 8/10
面白さ: 6/10
効果: 8/10
総合評価: 8/10

相談: センター対策と2次対策の違いについて

Mon, 25 Jun 2018 00:00:00 GMT

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北大志望の予備校生の方から、センター対策と2次試験対策について相談をいただきました。

2018年6月25日

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記事: 一浪して東大に合格した凡人が浪人生活を振り返る。【大学受験】 に頂いた相談コメントに対する返信の内容です。

ニッケさん:
河合塾仙台校で東北大理系志望の一浪です。自分の考えに重なるところもあり、非常に為になると同時に勉強の励みになりました。よくある話題なのですが、いろんな意見を聞いても自分の考えがまとまらないのでご意見をお聞かせください。センターの対策と2次の対策は別物だと考えていますか？これから夏に向けての学習でセンター対策(具体的には過去問)を組み込むべきなのか、あるいはセンター対策、2次対策は同じものと考え、特別対策はしないという方針がいいのか。また、関連してなのですが、夏は基礎を固める時期とはよく耳にしますが、基礎が完成しているとはどういった状態を指すとお考えですか？志望大学ではセンター比率は低いものの、昨年の敗因の1つはセンターの不出来であったので、不安を感じ、徹底した対策の必要性を感じています。

sato の回答

センター試験対策と2次試験対策の違いについて

センター対策と2次対策は、もちろん細かい点では気をつけるポイントが異なってくるし、形式も内容もまったく異なるものになります。

ただ、2次試験対策はそのままセンター試験対策に直結してくるとも思っています。ニッケさんがどのレベルでの対策を指しているのかはわかりませんが、基礎事項が固まっていればセンターで8,9割程度はしっかり取れるようになり、そこからはいわゆるセンター対策（形式に慣れる、ケアレスミスを減らすなど）になってくると思っています。

僕は模試を受けたらその都度復習する程度で、しっかりセンター対策をやったのは12月以降（というか年末くらいから？）です。それでも25年分の過去問はやりましたし、自分が本番までにしっかり対策できると考えるのならセンター対策は直前からでも問題ないのかなぁと思います。

大事なのはセンターでも2次でも使えるような「基礎」をしっかり理解することです。これは後半の質問にも繋がってくる話題ですね。

「基礎が完成している」とはどのような状態なのか

さて、基礎が完成しているかどうかというのは、河合塾に通っているのでしたらそちらのテキスト基準で考えれるのが分かりやすいのではないかと思います。

テキストの問題について自分が他人に向けて授業できるようになっていれば、基礎固めはだいたいできていると思っていいです（僕はそうしてました）。他人に教え、関連する質問に答えられるくらいの理解があれば、その知識は実戦でも使えるものになっているんじゃないかなぁと思います。現時点では予備校のテキストをしっかりやって、少なくとも予備校のテキストくらいは100%理解したという自信を持って、夏休みの余った時間は2次対策に充てていいと思います。

これはセンター対策だ、これは2次対策だ、と変に形式にとらわれるよりは、「自分はこれを勉強した/しているんだ」のような内実を見た方がモチベ的にもよさそうです。

これ以上具体的な回答が難しいですが、人それぞれで答えが変わるトピックでもあるので、お許しください。また何かありましたら気軽にどうぞ。

質問者さんの返信

ニッケさん:
丁寧な解答ありがとうございました。現段階ではセンター形式の模試では8割以上は取れているので、当面は基礎シリーズと講習と受けた模試の内容について今一度見つめ直してみようと思います。苦しくなったらまたこの記事を見に来ます(笑)

sato の回答

受験勉強って弱い自分と向き合わなきゃいけないから、基本的につらいものだと思います。そこをいかに楽しめるかが一つ重要になってくるかもしれませんね。頑張ってください。まだまだ時間はあります！

相談: 高2時点での東大志望者の勉強法について

Sat, 16 Jun 2018 00:00:00 GMT

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高校2年生の東大志望者の方から、高2時点での偏差値や勉強法について相談をいただきました。

2018年6月16日