人工知能AI
2025年07月17日
子供たちがロボットプログラミングで、今何を学んでおくべきかの参考となる事例を紹介します。
くら寿司は、1977年に大阪で持ち帰り寿司店として創業し、1984年に回転寿司へと業態を変えました。
「ビッくらポン！」や「抗菌寿司カバー（鮮度くん）」といった独自のシステムは、IT技術を積極的に導入することで実現されました。
これらDX（デジタルトランスフォーメーション）と呼ばれる技術革新が、くら寿司を国内外に展開する大手回転寿司チェーンへと押し上げたのです。
その成長の屋台骨となってきたのが、Raspberry PiをはじめとするIT機器とプログラミングです。
くら寿司が、どのようにロボット化の道を歩んできたのか時代を追って簡単に見ていきましょう。
1984年：回転寿司へ
店員が寿司の注文を受けてから握って出す「対面形式」から、回転レーンに乗せられたお寿司を顧客が自由に手に取って食べる「非対面形式」がブームへと移行します。
好みのネタがない場合は、店員に声をかけ個別に注文する「対面形式」と併用されましたが、配膳の人件費は大幅に削減され、「お寿司が安く食べられる」との評判で、若者やファミリー層などを中心に回転寿司ブームが起こりました。
2013年：タブレットで注文
「回転しているネタが古い」「忙しそうな店員に注文の声をかけにくい」などの問題から、全席にタブレットが配置され、画面で注文ができるようになりました。
この時代の主流タブレットは「Android」か「i Pad」の二者択一でした。
しかし、Androidは様々なメーカーが、不揃いの規格で販売していたため、ソフト開発やメンテナンスが難しく、安定性と統一感でApple社の「i Pad」 が採用されました。
2019年：「Raspberry Pi」の導入でスマホから注文
スマホから注文できるシステムの導入にあたって、1皿100円で提供し続けるために、開発費用のコスト削減問題にぶつかります。
i Pad は優れた製品であるのですが、本体は高額であり、 心臓部の i OS 自体がクローズド（非公開）であるため、仕様の変更の度に多額の開発費用が発生します。
教育機関向けや趣味で楽しむホビイストに大人気であった「Raspberry Pi 4 Model B」に白羽の矢が当たりました。
Raspberry Pi は子供のオモチャ以上、工業製品以下として扱われていますが、自由で改変自由なオープンソースOSである 「Linux」 をベースにネットワークやカメラ、電子部品をコントロールする端子を備えます。
1台1万円程度で購入できることを考えると大きなコスト削減です。
スマホでの注文は、2019年に約250店舗への導入が計画されておりましたが、この時期にRaspberry Piへの置き換えが始まったと考えられます。
2020年：「Raspberry Pi」＋「人工知能AI」で自動会計
これまで従業員が手作業で行っていた寿司皿の枚数カウントが自動化されました。
これまで、すべてのテーブルの映像データを店内で集約するには、高額で高性能なサーバーを必要とし、ネットワークの負荷も増大するので、他のテーブルが使用中は、しばらく待たされる問題が発生していました。
しかし、各テーブルに設置されたカメラの映像を、Raspberry Pi 内の人工知能AIで解析し、「100円の皿を何枚、200円の皿を何枚・・・」という風に、数値データに置き換えたものをサーバーの会計データーに反映させることで、低コストでの自動会計を実現させました。
2023年：新AIシステムで顧客の迷惑行為を撃退
回転寿司チェーンでも、顧客による食品へのいたずら（迷惑行為）を撮影した動画がSNS上で拡散するという深刻な問題に直面しました。
これに対応するため、Raspberry Pi のUSBポートに差し込んで拡張するNPUにより、カメラでの監視機能が強化されました。
NPUは人工知能の処理に特化したプロセッサで、Raspberry Pi の性能を強化するアイテムとして注目されています。
2025年以降の未来
Raspberry Pi の進化や、カメラの高画質化や臭いセンサーなど人工知能AIの解析能力の発展により、寿司ネタの鮮度やランクまで瞬時に解析できるようになるのではと期待します。
「くら寿司のRaspberry Pi 導入の詳しい記事」はコチラをご覧ください。
2025年02月22日
人類が直面する最も困難な問題の多くを解決できる「量子コンピューター」も実用化間近です！
これまでのコンピュータが火縄銃なら、新たな量子コンピューターはマシンガンといったところですが、命中率が悪く火縄銃とのハイブリッド運用が必要でした。
量子コンピューティング単独での製品化は遠い未来だと思っていましたが、Majorana（マヨラナ）という反粒子を弾丸に使ったところ命中率が大幅にアップし実用域に達しました〜
量子ビットと聞くとスゴそうに聞こえますが、1個だけでは複雑な問題を解くような「実用的な計算」はできません。 なぜなら、量子コンピュータの真の力は、複数の量子ビットが「量子もつれ」という状態になることで初めて発揮されるからです。
今回の手の平に載るCPUサイズのMajorana１は8個の量子ビットですが、最終的には100万個の量子ビットを連結できるそうです。
トポロジカル・コア・アーキテクチャを採用した世界初の量子チップとなりますが、本格運用されるようになると、これまでのセキュリティはすべて見直しが必要となり、仮想通貨も価値を失うことになります。ソフトウェアの分野は手つかず状態ですが、従来の2進数プログラムは使えませんので、アルゴリズムの見直しが急務となります。
MicrosoftはMajoranaという自然界には存在しない反粒子を使ってこれを実現しました。
これまでのコンピュータが火縄銃なら、新たな量子コンピューターはマシンガンといったところですが、命中率が悪く火縄銃とのハイブリッド運用が必要でした。
量子コンピューティング単独での製品化は遠い未来だと思っていましたが、Majorana（マヨラナ）という反粒子を弾丸に使ったところ命中率が大幅にアップし実用域に達しました〜
量子ビットと聞くとスゴそうに聞こえますが、1個だけでは複雑な問題を解くような「実用的な計算」はできません。 なぜなら、量子コンピュータの真の力は、複数の量子ビットが「量子もつれ」という状態になることで初めて発揮されるからです。
今回の手の平に載るCPUサイズのMajorana１は8個の量子ビットですが、最終的には100万個の量子ビットを連結できるそうです。
トポロジカル・コア・アーキテクチャを採用した世界初の量子チップとなりますが、本格運用されるようになると、これまでのセキュリティはすべて見直しが必要となり、仮想通貨も価値を失うことになります。ソフトウェアの分野は手つかず状態ですが、従来の2進数プログラムは使えませんので、アルゴリズムの見直しが急務となります。
MicrosoftはMajoranaという自然界には存在しない反粒子を使ってこれを実現しました。
自然界に存在する素粒子（例えば電子やクォークなど）は、ディラック粒子と呼ばれ、それぞれに対応する反粒子（例えば陽電子や反クォークなど）を持ちます。粒子と反粒子は電荷などの性質が反対であり、衝突すると対消滅を起こします。
しかし、マヨラナ粒子は自身が自身の反粒子であるため、電荷を持たない中性の粒子であることが理論的に示唆されています。これは、私たちが日常的に触れる物質を構成する粒子とは全く異なる、非常にユニークな存在です。
GoogleのWillowチップ（106量子ビット）とIBMのR2 Heron（156量子ビット）と比べると、現在の8量子ビットは少ないですが、マイクロソフトは「エラー耐性とスケーラビリティ」で戦う戦略です。
これまでの歩み
GoogleのWillowチップ（106量子ビット）とIBMのR2 Heron（156量子ビット）と比べると、現在の8量子ビットは少ないですが、マイクロソフトは「エラー耐性とスケーラビリティ」で戦う戦略です。
これまでの歩み
1937年頃: マヨラナ・ゼロモードが理論的に提唱される。
2000年代初頭〜2022年3月14日まで:MicrosoftのAzure Quantumプログラムが、トポロジカル量子ビットの研究開発に20年以上を費やす。
シミュレーションと製造への投資を行う。
半導体と超伝導材料を原子レベルで精密に積層するプロセスを開発。
特定の磁場と電圧下で、デバイスがトポロジカル相を生成し、マヨラナ・ゼロモードのペアを示すエネルギーシグネチャを観測。
トポロジカルギャップを測定。
2018年: マヨラナ・ゼロモードを求める研究論文がNatureに掲載されるも、データが不完全または誤解を招くものであったため撤回。
昨年 (記事発表の1年前):Azure Quantumチームの新しいデバイス設計の実験データ分析依頼を受けた同僚から、Roman Lutchynにメールが届く。
データが、事前に設定されたトポロジカルブレークスルーのチェックリストのすべての項目を満たしていることが判明。
2022年3月14日:MicrosoftのAzure Quantumプログラムが、スケーラブルなトポロジカル量子ビットの構築に必要な物理学のデモンストレーションに成功したことを発表。
この成果は、トポロジカル量子ビットの実現に向けた大きな進歩であり、Microsoftが長年追求してきたスケーラブルな量子コンピュータの実現への道を開く。
登場人物
クリスタ・スヴォー (Krysta Svore): Microsoftの著名なエンジニアであり、同社の量子ソフトウェアプログラムを率いる。今回の成果を「宇宙で最もエキゾチックな物理現象の一つを実証するシステムを人間が設計できたこと」と評価。
ズルフィ・アラム (Zulfi Alam): Microsoftの量子担当コーポレートバイスプレジデント。量子コンピュータが気候変動や食糧問題などの地球規模の問題解決に貢献できると期待。
チェタン・ナヤク (Chetan Nayak): Microsoftの著名なエンジニアであり、Azure Quantumのハードウェアプログラムを率いる。今回の成果を「このとらえどころのない物理学の重要な側面を証明するもの」と評価し、トポロジカル量子ビットの開発に向けて「フルスチーム」で進むと述べている。
ラウリ・サイニエミ (Lauri Sainiemi): MicrosoftのAzure Quantumにおける製造担当ゼネラルマネージャー。
ピーター・クロストロップ (Peter Krogstrup): Microsoftのデンマーク、リングビーにあるQuantum Materials Labの科学ディレクター。「Microsoftは、理論的には最高の量子ビットになり得る非常にリスクの高いアプローチをとってきた」と述べている。
ロマン・ルッチン (Roman Lutchyn): Microsoftのパートナーリサーチマネージャーで、Azure Quantumのシミュレーションチームを率いる。
ジュディス・スーター (Judith Suter): Microsoftのシニアリサーチャーで、Quantum Materials Labに勤務。
アジュアン・キュイ (Ajuan Cui): Microsoftのハードウェアエンジニアで、MicrosoftのQuantum Materials Labで機器を操作している。
モハナ・ラジャパルケ (Mohana Rajpalke): Microsoftのシニアリサーチャーで、MicrosoftのQuantum Materials Labでアジュアン・キュイと共同研究を行っている。
シャオジン・ジャオ (Xiaojing Zhao): MicrosoftのQuantum Materials Labで働く博士研究員。
https://news.microsoft.com/source/features/innovation/microsofts-majorana-1-chip-carves-new-path-for-quantum-computing/
https://news.microsoft.com/source/features/innovation/microsofts-majorana-1-chip-carves-new-path-for-quantum-computing/
2025年02月15日
今週の生成AI授業は、Google最強の人工知能 NotebookLM です！
ChatGPT や DeepSeekなど、膨大な学習データーを使って答えてくれますが、学習データが多すぎて間違った答えが返ってくることも多くあります。
そこで話題になっているのが、こちらから提示した特定のテキストやPDFなどからのみ推論し、応えてくれる生成AIのNotebookLMです♪
レッスンでは、著作権が切れ青空文庫で公開されている芥川龍之介の「羅生門」を使ってYoutube動画を作成する手順をご紹介させていただきました！
日本語の文字データから作成した英会話動画がコチラ♪
非常に早口なのでYoutube画面右下の歯車マーク設定から再生速度を落としてご覧ください！
以下の手順で動画を作成しました。操作手順になれれば1時間ほどで動画が完成します！
�＼超�文庫で「羅生門」のテキストデータを入手
��NotebookLM でデータを解析し、男女二人のトークで「羅生門」の解説を対談する音声データを生成。
�２酸璽如璽拭爾�ら話している内容を英文で文字起こし。
�け冓犬硫爾貌�本語訳を表示。
�ァ嵳綫弧隋廚寮こΥ僂鮖箸辰�Youtube動画用の画像を生成。
�Σ酸璽如璽燭叛言�した画像を合成し英語字幕を挿入。
��Youtbeにアップロード。
作成した動画が英会話になっているので、以下の日本語訳を見ながらお楽しみください。
ChatGPT や DeepSeekなど、膨大な学習データーを使って答えてくれますが、学習データが多すぎて間違った答えが返ってくることも多くあります。
そこで話題になっているのが、こちらから提示した特定のテキストやPDFなどからのみ推論し、応えてくれる生成AIのNotebookLMです♪
レッスンでは、著作権が切れ青空文庫で公開されている芥川龍之介の「羅生門」を使ってYoutube動画を作成する手順をご紹介させていただきました！
日本語の文字データから作成した英会話動画がコチラ♪
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以下の手順で動画を作成しました。操作手順になれれば1時間ほどで動画が完成します！
�＼超�文庫で「羅生門」のテキストデータを入手
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��Youtbeにアップロード。
作成した動画が英会話になっているので、以下の日本語訳を見ながらお楽しみください。
"Welcome back everybody. For today's deep dive, we're going to be tackling a pretty famous piece of Japanese literature."
皆さん、おかえりなさい。今日の深掘りでは、非常に有名な日本の文学作品に取り組みます。
"Yeah, pretty famous."
ええ、とても有名ですね。
"Runoske's Rashimon. It's a definitely a classic."
芥川龍之介の「羅生門」です。間違いなく古典ですね。
"It's a short story, but wow, it is. It's impactful."
短編小説ですが、本当にすごい作品です。衝撃的です。
"Yeah, impactful is a good word for it. I mean, just thinking about it now, it still gives me chills."
ええ、衝撃的という言葉がぴったりです。今考えてみても、まだゾッとします。
"I know what you mean. So, uh, for anyone who hasn't read it yet or maybe needs a little refresher."
おっしゃる通りです。それで、まだ読んだことがない方や、少し復習が必要な方のために。
"Yeah, refresher. Get ready to have your mind blown a little bit."
ええ、復習ですね。少しばかり衝撃を受ける準備をしてください。
物語の舞台設定と雰囲気
"This story really digs deep into some pretty Dark. Dark. Yeah, definitely some dark places in human nature." [1]
この物語は、人間の本性のかなり暗い部分を深く掘り下げています。ええ、間違いなく暗い場所です。
"And the setting doesn't help." [1]
そして、舞台設定もそれを助長しています。
"No, it really doesn't. I mean, picture this Kyoto in like the worst possible state you can imagine." [1]
ええ、本当にそうなんです。想像できる限り最悪な状態の京都を想像してみてください。
"Famine, natural disasters, and a total societal breakdown." [1]
飢饉、自然災害、そして社会の完全な崩壊。
"Yeah. It's like the city's on the verge of collapse." [1]
ええ、まるで都市が崩壊寸前のような状態です。
"Exactly. And on top of all that, you've got the Rashimon Gate itself." [1]
まさにその通りです。そして、その上、羅生門そのものがあります。
"Oh, yeah. That gate which used to be this grand impressive structure," [1]
ああ、はい。かつては壮大で印象的な建造物だったその門が。
"right? But now it's just this crumbling ruin." [2]
そうですね。しかし、今ではただの崩れかけた廃墟です。
"Yeah. Basically. It's almost like a character in itself though, would you say?" [2]
ええ、基本的にそうです。まるでそれ自体が一つの登場人物のようにも言えますよね？
"Oh, absolutely. It's like a physical representation of all the decay and lawlessness, the moral rot." [2]
ええ、間違いありません。それはすべての腐敗と無法状態、道徳的腐敗の物理的な表現のようです。
"Yeah, it's heavy stuff. And that's just the setting, right? We haven't even gotten to the characters yet." [2]
ええ、重苦しい内容です。そして、それはまだ舞台設定に過ぎませんよね。まだ登場人物にさえ触れていません。
"Buckle up." [2]
覚悟してください。
登場人物：下人と老婆
"Yeah, seriously. So, we start with this servant, right? Just been dismissed by his master." [2]
ええ、本当にそうなんです。それで、物語は、主人に解雇された下人から始まりますよね。
"Talk about a bad day, right? Terrible timing." [2]
なんて運の悪い日でしょう。最悪のタイミングです。
"The worst. And he finds himself at this Rashimon gate of all places, stuck in a downpour." [3]
最悪です。そして、よりによって羅生門にいることに気づき、土砂降りの雨に閉じ込められています。
"Nowhere to go, no food. food, no money, and the only way he can think of to survive is to turn to crime potentially. So, I mean, what would you do in that situation?" [3]
行く場所もなく、食べ物もお金もなく、生き残るために考えられる唯一の方法は、犯罪に手を染める可能性です。それで、つまり、あなたならその状況でどうしますか？
"It's a tough question. It really is. Yeah." [3]
それは難しい質問です。本当にそうです。ええ。
"Because on one hand, you've got this guy who's desperate just trying to survive. But on the other hand, is resorting to crime ever really justified?" [3]
なぜなら、一方では、生き残ろうと必死な男がいるからです。しかし、他方では、犯罪に頼ることは本当に正当化されるのでしょうか？
"And that's what Akudagawa really forces us to think about right from the get-go. It's like he's asking, "What happens to our morals when everything falls apart? part when society breaks down." [3, 4]
そして、それが芥川が最初から私たちに考えさせようとしていることです。まるで、「すべてが崩壊した時、社会が崩壊した時、私たちの道徳はどうなるのか？」と問いかけているかのようです。
"When we're pushed to our absolute limit." [4]
私たちが限界まで追い詰められたとき。
"Yeah. Makes you think. Definitely. And just when you think it can't get any worse. It does." [4]
ええ、考えさせられますね。確かに。そして、もうこれ以上悪くなることはないと思ったときに、そうなるんです。
"Oh, yeah. Our poor servant stumbles upon something truly disturbing inside the gates tower." [4]
ああ、そうです。私たちの哀れな下人は、門の塔の中で本当に不穏なものに出くわします。
"And this is where things get really interesting. So, he's seeking shelter from the storm, right? Trying to stay dry. And what does he find?" [4]
そして、ここから物語が本当に面白くなります。それで、彼は嵐から避難しようとしているのですよね？体を乾かそうとしています。そして、彼は何を見つけたのでしょう？
"An old woman up in the tower surrounded by corpses." [4]
塔の中にいる老婆と、彼女を取り囲む死体です。
"Oh, yeah. I forgot to mention that part. There are corpses, lots of them. And the old woman is doing what?" [4, 5]
ああ、そうでしたね。その部分を言い忘れていました。死体がたくさんあります。そして、老婆は何をしているのでしょう？
"Plucking their hair. Yeah, plucking hair from dead bodies. It's pretty creepy to say the least." [5]
彼らの髪をむしっています。ええ、死体から髪をむしっています。控えめに言っても、かなり不気味です。
"It's a scene that stays with you. Definitely." [5]
それは、あなたの心に残る光景です。間違いなく。
"And it's not just the imagery. It's the way audly smell the decay and feel the dampness of the tower. It's so vivid." [5]
そして、それは単なる映像だけではありません。腐敗の匂いが聞こえ、塔の湿気を感じるのです。とても鮮やかです。
"It's masterful writing. It really is. And it completely flips the script on us because we go from feeling sorry for the servant to being completely horrified by what he's found." [5]
それは見事な文章です。本当にそうなんです。そして、それは私たちに対する見方を完全に覆します。なぜなら、私たちは下人に同情していたのが、彼が見つけたものに完全に恐怖を感じるようになるからです。
"And it's about to get even more complicated." [6]
そして、物語はさらに複雑になろうとしています。
"Oh, yeah. Because this old woman, she's got a story. And it's not what you'd expect. Not at all." [6]
ああ、そうです。なぜなら、この老婆には物語があるからです。そして、それはあなたが予想するものではありません。全くそうではありません。
"So, stay tuned because we're about to dive into the old woman's justification for her rather unusual actions." [6]
それでは、彼女のかなり異常な行動に対する老婆の弁明について深く掘り下げていきますので、お楽しみに。
"You could say that. Okay. So, we've got this servant who's already considering a life of crime. And then he walks in on this old woman surrounded by dead bodies, plucking their hair." [6]
そう言えますね。わかりました。それで、私たちはすでに犯罪を考えている下人を抱えています。そして、彼は死体に囲まれて髪をむしっている老婆を目撃します。
"Yeah, it's not exactly a pickme up. You could say that. So, What's her excuse? Why is she doing this?" [6]
ええ、それは全く気持ちを高めるものではありません。そう言えますね。それで、彼女の言い訳は何でしょう？彼女はなぜこんなことをしているのでしょう？
老婆の言い分と下人の変貌
"Well, at first the servant is just horrified, right? Yeah. I mean, who wouldn't be? Seriously. But then the old woman starts talking. Yeah." [7]
さて、最初は下人はただただ恐怖を感じていますよね？ええ。つまり、誰でもそうでしょう？本当に。しかし、その後、老婆が話し始めます。ええ。
"She tries to justify her actions. Huh. Who talks about how everyone is just trying to survive. Like, she's not the only one doing bad things." [7]
彼女は自分の行動を正当化しようとします。ふむ。彼女は皆がただ生きようとしているだけだと語ります。つまり、悪いことをしているのは彼女だけではないと。
"Exactly. She even brings up this story about a woman. The one whose hair she's plucking. Yeah, that one. She claims this woman sold dried snake meat disguised as fish during a plague." [7]
その通りです。彼女は、ある女性の話まで持ち出します。彼女が髪をむしっている女性です。ええ、その人です。彼女は、その女性が疫病の際に、干し蛇の肉を魚と偽って売っていたと主張します。
"Yeah. pretty messed up, right? That's awful." [7, 8]
ええ、かなりひどいですよね？それはひどいです。
"So, basically, she's saying, "Look, I'm not a saint, but I'm no worse than anyone else, right? Everyone's got their hustle." But is that really a valid justification, though?" [8]
つまり、基本的に彼女は、「私は聖人ではないが、他の誰よりも悪いわけではない。みんなそれぞれのやり方がある」と言っているのです。しかし、それは本当に正当な言い訳なのでしょうか？
"It's tricky because on one hand, you can kind of understand where she's coming from. I mean, she's desperate. Times are tough. But on the other hand, stealing from the dead, it's pretty taboo, to say the least. And it makes you wonder, is she telling the truth, right? Do we even know if that story about the snake maid is real?" [8]
それは微妙です。なぜなら、一方では、彼女の立場を理解できなくもないからです。つまり、彼女は必死なのです。時代は厳しいのです。しかし、他方では、死者から盗むことは、控えめに言ってもかなりタブーです。そして、彼女が真実を語っているのかどうか疑問に思えますよね？そもそも、その蛇を売った女性の話が本当なのかどうかもわからないのです。
"We only have her word for it. So, maybe She's just trying to manipulate the servant. Maybe. Or maybe she really believes her actions are justified. I mean, it's possible." [9]
私たちは彼女の言葉しか持っていません。つまり、彼女は下人を操ろうとしているだけかもしれません。そうかもしれません。あるいは、彼女は自分の行動が正当化されると本当に信じているのかもしれません。つまり、ありえることです。
"We all have our own ways of rationalizing things. True. But the point is, Akudagawa forces us to confront these questions head on. He doesn't give us easy answers." [9]
私たちは皆、物事を合理化する独自の方法を持っています。確かに。しかし、重要なのは、芥川がこれらの問題に正面から向き合うことを私たちに強制しているということです。彼は私たちに簡単な答えを与えません。
"And that's what makes this story so compelling. So unsettling. Exactly. It stays with you." [9]
そして、それがこの物語を非常に魅力的たらしめているのです。とても不安にさせられます。まさにその通りです。それはあなたの心に残り続けます。
"So what happens next? What does the servant do? Well, you might expect him to be outraged, right?" [9]
では、次に何が起こるのでしょう？下人はどうするのでしょう？さて、あなたは彼が激怒するだろうと予想するかもしれませんよね？
"Yeah. Maybe try to stop her, but he doesn't. He doesn't. Nope. Instead, he robs her." [10]
ええ。たぶん彼女を止めようとするでしょう。しかし、彼はそうしません。彼はそうしないのです。いいえ。代わりに、彼は彼女から盗みを働きます。
"He robs her. Wait, seriously? Yep. He takes her clothes. But why?" [10]
彼は彼女から盗むのです。ちょっと待って、本当に？ええ、彼は彼女の服を奪います。しかし、なぜ？
"He claims he needs them to survive. To stay warm. Yeah. He's using the same logic as the old woman. That survival justifies anything." [10]
彼は生き残るためにそれが必要だと主張します。暖かくいるために。ええ。彼は老婆と同じ論理を使っているのです。つまり、生き残るためにはどんなことでも正当化されると。
"It's like a twisted mirror image. It's insane. So, the servant, who was initially disgusted by the old woman's actions, ends up doing something just as bad, if not worse." [10]
それは歪んだ鏡像のようです。それは正気ではありません。つまり、最初は老婆の行動に嫌悪感を抱いていた下人が、最終的には同じくらい悪いこと、あるいはそれ以上のことをするのです。
"It's a pretty bleak commentary on human nature, for sure." [10, 11]
それは間違いなく、人間の本性についてのかなり悲観的な解説です。
"And it gets to the heart of what this story is really about. The darkness that can lurk inside all of us. The potential for cruelty. Even when we think we're being righteous." [11]
そして、それはこの物語が本当に伝えたいことの本質に触れています。私たち全員の中に潜む可能性のある暗闇です。残酷さの可能性です。私たちが正しいと思っているときでさえ。
"Yeah. And then Akudagawa just ends the story abruptly." [11]
ええ。そして、芥川は物語を突然終わらせてしまうのです。
"Like that we don't know what happens to the servant or the old woman. We're just left with this feeling of unease, this sense of moral ambiguity." [11]
まるで、下人や老婆に何が起こったのかわからないままに。私たちはただこの不安な気持ち、道徳的な曖昧さに取り残されるのです。
"Like even in the darkest of times, there are no easy answers, just hard choices and the consequences that come with them." [11]
まるで、最も暗い時代でさえ、簡単な答えはなく、ただ困難な選択とそれらに伴う結果があるだけのように。
象徴性と「羅生門効果」
"Yeah. Wow. Okay. So, we've talked about the characters and their motiv ations. But there's another layer to this story." [12]
ええ。すごいですね。わかりました。それで、私たちは登場人物とその動機について話しました。しかし、この物語には別の層があります。
"Oh yeah. The symbolism, right? Because this story is packed with symbolism. That's everywhere you look." [12]
ああ、そうです。象徴性ですよね？なぜなら、この物語は象徴性に満ちているからです。それはどこを見ても存在します。
"Like the rain, for example, the constant rain. It's relentless. It's like a symbol of the misery and hardship, the neverending cycle of suffering." [12]
例えば、雨です。絶え間ない雨です。それは容赦がありません。それは悲惨さと苦難、終わりのない苦しみの連鎖の象徴のようです。
"Exactly. And then there's the Rashimon Gate itself, which we talked about a little bit earlier, but it's worth mentioning again" [12]
まさにその通りです。そして、羅生門そのものがあります。少し前に少し話しましたが、再度言及する価値があります。
"because it's such a powerful symbol of a society in decay, of the collapse of order and morality, and the fact that our story takes place here. No coincidence, but Kuragawa chose this setting for a reason. To highlight the fragility of civilization, how easily things can fall apart." [12, 13]
なぜなら、それは社会の崩壊、秩序と道徳の崩壊、そして私たちの物語がここで繰り広げられることの非常に強力な象徴だからです。偶然ではなく、芥川は理由があってこの舞台を選んだのです。文明の脆弱性、物事がどれほど簡単に崩壊するかを強調するために。
"And then of course there's the Rashimon effect. Ah, yes, the Rashimon effect which is named after this story. And for good reason, because it perfectly illustrates the idea that truth is subjective, that there are multiple perspectives and that sometimes it's impossible to know what really happened." [13, 14]
そしてもちろん、「羅生門効果」があります。ああ、はい、「羅生門効果」です。この物語にちなんで名付けられました。そして、それには十分な理由があります。なぜなら、それは真実が主観的なものであり、複数の視点があり、時には実際に何が起こったのかを知ることが不可能であることを完璧に示しているからです。
"It's like that saying, history is written by the victors. Exactly. And Rashimon shows us that even in seemingly straight forward situation. The truth can be elusive. And our perceptions are often shaped by our own biases, our experiences, our desires, even our fears." [14]
まるで、「歴史は勝者によって書かれる」ということわざのようです。まさにその通りです。そして、「羅生門」は、一見すると単純な状況でさえ、真実はとらえどころのないものであることを示しています。そして、私たちの認識は、私たちの偏見、経験、欲望、さらには恐怖によって形作られることが多いのです。
"So, Rashimon isn't just a story. It's a challenge to our assumptions about morality, about truth, about the nature of reality itself." [14]
つまり、「羅生門」は単なる物語ではありません。それは、道徳、真実、現実そのものの性質に関する私たちの前提への挑戦です。
物語の深遠さと教訓
"Wow. This deep dive is getting pretty deep. I know, right? But that's the beauty of this story. It makes you think. It makes you question. It makes you uncomfortable. And it stays with you long after you finish. reading it." [14, 15]
わあ。この深掘りはかなり深くなってきました。そうですよね？しかし、それがこの物語の美しさです。それはあなたに考えさせます。あなたに疑問を抱かせます。それはあなたを不快にさせます。そして、読み終わった後も長くあなたの中に残ります。
"I think one thing that's really sticking with me after all this, besides the image of the old woman and the corpses. Yeah, besides that, it's just that feeling of unease like the world can be a pretty dark place." [15]
私がこの全ての後で本当に心に残っていることの一つは、老婆と死体のイメージに加えて、そうですね、それ以外にも、世界はかなり暗い場所になりうるという不安感です。
"It definitely can. Rashimon doesn't sugarcoat anything. No, it doesn't. It's brutal, but I think that's what makes it so powerful." [15]
確かにそうなりえます。「羅生門」は何もごまかしません。いいえ、そうしません。それは残酷ですが、それがこの作品を非常に強力にしているのだと思います。
"It forces us to confront the darkness, the parts of ourselves that we'd rather not acknowledge. And the idea that maybe there isn't always a clear right and wrong." [15, 16]
それは私たちに暗闇、私たちが認めたくない私たち自身の一部分に立ち向かうことを強います。そして、常に明確な善悪があるとは限らないという考えに。
"That's the on effect in a nutshell, right? It's like what is truth anyway? Is there even such a thing as objective truth or is it all just a matter of perspective? And if that's the case, then what does that mean for morality, for justice, for how we understand the world?" [16]
それが「羅生門効果」を一言で言えばそういうことですよね？つまり、そもそも真実とは何なのか？客観的な真実など存在するのか、それともすべては視点の問題にすぎないのか？そして、もしそうなら、それは道徳、正義、そして私たちが世界を理解する方法にとって何を意味するのでしょうか？
"It's pretty mind-blowing stuff. It really is. And I think that's why this story has resonated with people for so long" [16, 17]
それはかなり驚くべきことです。本当にそうなんです。そして、それがこの物語がこれほど長い間人々の心に響き続けている理由だと思います。
"because it asks these big questions, these fundamental questions about human nature. And it doesn't give us easy answers. It just leaves us with this lingering sense of unease and the challenge to figure things out for ourselves." [17]
なぜなら、それは人間の本性についてのこれらの大きな疑問、根本的な疑問を投げかけているからです。そして、私たちに簡単な答えを与えません。それは私たちにこのいつまでも残る不安感と、自分自身で物事を理解するという挑戦を残すだけです。
"So for a listener who might be new to Rashimon, what's the one thing you'd want them to take away from this deep dive? That's a good question. I think I'd say this Rashimon isn't just a story. It's an experience. It's a journey into the darkest corners of the human psyche." [17]
それでは、「羅生門」を初めて聞くリスナーのために、この深掘りから持ち帰ってほしいことは何ですか？それは良い質問です。私が言いたいのは、「羅生門」は単なる物語ではないということです。それは経験です。人間の精神の最も暗い隅への旅です。
"And it's a reminder that sometimes the most unsettling truths are the ones we find within ourselves." [18]
そして、時には最も不安にさせる真実は、私たち自身の中に見つかるものだということを思い出させてくれるのです。
"Exactly. So go read the story, experience it for yourself, and then ask yourself, What would I have done in that situation? What choices would I have made?" [18]
まさにその通りです。だから、物語を読んで、自分で体験して、そして自問自答してください。もし私がその状況にいたらどうしていたか？どんな選択をしただろうか？
"And on that note, I think we've reached the end of our deep dive. Another one down. As always, it's been a pleasure exploring these complex ideas with you." [18]
そして、その点で、私たちは深掘りの終わりに達したと思います。また一つ終わりました。いつものように、あなたとこれらの複雑なアイデアを探求できたことを嬉しく思います。
"Likewise. And to our listener, thanks for joining us on this journey. We'll see you next time for another deep dive into who knows what fascinating topic." [18, 19]
こちらこそです。そして、リスナーの皆さん、この旅にご参加いただきありがとうございました。次回は、どんな魅力的なトピックになるかわからない別の深掘りでお会いしましょう。
"Until then, keep exploring, keep questioning, and keep those minds open." [19]
それまで、探求を続け、問い続け、そして心をオープンにしておいてください。
2025年02月09日
ChatGPTやDeepSeekといった名称は対話型AIサービス名ですが、それぞれ数週間後にはバージョンが更新され、名称そのものが変更されるなど、非常に速い頻度で呼び方が変います。
ChatGPT一つとっても、何が増え何が変わったかを瞬きを止めて見ないと把握するのも大変です
例えばChatGPTの名称変更履歴は
ChatGPT一つとっても、何が増え何が変わったかを瞬きを止めて見ないと把握するのも大変です
例えばChatGPTの名称変更履歴は
2022年11月30日: ChatGPT (GPT-3.5 ベース) 公開
2023年3月14日: GPT-4 発表
2023年11月6日: GPT-4 Turbo 発表
2024年5月13日：GPT4oが発表
GPT4の後に付く o（オー）は Omniの略でラテン語で万能を意味し、同じ4oでも一般的な会話向けの o1 や技術系STEM分野に特化した o3 など少しずつバージョンアップされ名称が変更されています。
ChatGPT4oの個人向けパーソナル版は o1 の後にMiniが付き、性能が劣るバージョンとされていますが、全モデルの有料版GPT-4より高性能なモデルとなっています。
ChatGPT4o1の詳細バージョンは？（2025年2月9日現在）
無料版：GPT-4o mini と reasoning
月額20ドル版Plus：制限付きでo1 と o1-mini、動画生成Sora
月額200ドル版Pro：制限なしでo1 と o1-mini、動画生成Sora＋o1Proモード
今後のOpenAI O3 Mini GPT4の後に付く o（オー）は Omniの略でラテン語で万能を意味し、同じ4oでも一般的な会話向けの o1 や技術系STEM分野に特化した o3 など少しずつバージョンアップされ名称が変更されています。
ChatGPT4oの個人向けパーソナル版は o1 の後にMiniが付き、性能が劣るバージョンとされていますが、全モデルの有料版GPT-4より高性能なモデルとなっています。
ChatGPT4o1の詳細バージョンは？（2025年2月9日現在）
無料版：GPT-4o mini と reasoning
月額20ドル版Plus：制限付きでo1 と o1-mini、動画生成Sora
月額200ドル版Pro：制限なしでo1 と o1-mini、動画生成Sora＋o1Proモード
O3 Miniは、O1 Miniよりも高度な推論が可能で、O1に匹敵する精度を持ちます。無料プランでも利用可能で「推論（Reason）」オプションを選択すれば利用できます。
画像入力は非対応で、視覚的な推論が必要ならO1が推奨されています。
「プログラミングや数学の質問をしたい人」、「無料で高度なAI推論を試したい人」、「*APIを活用して開発を行いたい人」に最適なバージョンです。
2025年02月05日
連日話題となっている格安で開発された中国版の生成AI「DeepSeek」ですが、アメリカの「ChatGPT」の大量に集めたLLM（（Large Language Models））と呼ばれる大規模言語モデルを盗用したのでは噂されています。
その根拠は、DeepSeekが導き出す答えが、元祖のChatGPTにそっくりであるためと言われているからですが、ここでのカラクリを簡単に説明します。
LLMによるデーター収集のスタート時には、「これはボール」とか「これは鉛筆」などと人の手で情報を入職していましたが、ホームページやSNSの普及と共にコンピューターが自動で検索を行いビックデータと呼ばれる膨大なデーターを収集し始めました。
情報量は時間と共に増え続けていきましたが、それに伴って集めた情報を保管するデータセンターや、それを処理する高性能なコンピューターが必要となりました。
しかし、データーは膨大でも必要なのはごくわずかで、ほとんどのデーターは不要なものです。
不要なものを考えに入れず処理を早めるため、深層学習によりデータの関係性にランク付けされフルイにかけたものが、初期のLLMと呼ばれています。
そうは言ってもLLMは時代とともに肥大化し、それに伴ってデータセンターの処理能力も巨大化するわけですが、DeepSeekは自社のLLMを、自分より優秀なLLMを持つ人工知能に精査させ、上げて精度を上げコンパクト化を図る蒸留（Distillation）という手法を使い低コスト化を図りました。
身近に例えれば学校で教えてる教科を「蒸留」と言う手法を使って、塾の先生が試験に出そうな予想問題だけを学生に教えていたステージから、塾の先生同士で勉強会を重ね試験に出る問題のみを教えるステージみへと発展していきます。
ここで世間を騒がしているのは、塾側は元々学校で教えていたことを利用して、学校と関係ない塾生に教えているのが盗用というのか？という問題はここでです。
報道では、学校はこのことに規制をかけていないのに対し、ChatGPT側は、他のLLMへ蒸留させることを規約で禁じていることを指摘しています。
しかし、この最大の問題は、高額な報酬をもらっている学校の先生（ChatGPT）は塾に連れてこれないが、教え子（DeepSeek）は自由に雇用でき、さらに蒸留を重ねて精度を増した家庭教師（自分の所有するPCで実行）は茶菓子（わずかな電気代）だけのボランティアで教えてくれるという点です。
今は受験の為の勉強しか教えていませんが、AGI（Artificial General Intelligence）と呼ばれる汎用人工知能のレベルに達すると、大学で教える以上の学習がスマホでも可能になり、座学においては大学や新入社員の教育が不要な時代がスグそこまで近づいています。
この蒸留と呼ばれる手法を重ねることで、解き方を教えなくても自分自身で答えを導き出す手法を編み出し、「習っていない問題」や「画像に描かれている人や物などの識別」にも対処できるようになっていくのですが、これを推論モデルと呼んでいます。
2月のレッスンは、これからの子どもたちは何を学ぶべきかを検証するために、この推論モデルを使って人が人と会話するように、お互いに気持ちをぶつけ合って対話し、問題を解決する「AI人生相談」を体験していただきたいと思います。
その根拠は、DeepSeekが導き出す答えが、元祖のChatGPTにそっくりであるためと言われているからですが、ここでのカラクリを簡単に説明します。
LLMによるデーター収集のスタート時には、「これはボール」とか「これは鉛筆」などと人の手で情報を入職していましたが、ホームページやSNSの普及と共にコンピューターが自動で検索を行いビックデータと呼ばれる膨大なデーターを収集し始めました。
情報量は時間と共に増え続けていきましたが、それに伴って集めた情報を保管するデータセンターや、それを処理する高性能なコンピューターが必要となりました。
しかし、データーは膨大でも必要なのはごくわずかで、ほとんどのデーターは不要なものです。
不要なものを考えに入れず処理を早めるため、深層学習によりデータの関係性にランク付けされフルイにかけたものが、初期のLLMと呼ばれています。
そうは言ってもLLMは時代とともに肥大化し、それに伴ってデータセンターの処理能力も巨大化するわけですが、DeepSeekは自社のLLMを、自分より優秀なLLMを持つ人工知能に精査させ、上げて精度を上げコンパクト化を図る蒸留（Distillation）という手法を使い低コスト化を図りました。
身近に例えれば学校で教えてる教科を「蒸留」と言う手法を使って、塾の先生が試験に出そうな予想問題だけを学生に教えていたステージから、塾の先生同士で勉強会を重ね試験に出る問題のみを教えるステージみへと発展していきます。
ここで世間を騒がしているのは、塾側は元々学校で教えていたことを利用して、学校と関係ない塾生に教えているのが盗用というのか？という問題はここでです。
報道では、学校はこのことに規制をかけていないのに対し、ChatGPT側は、他のLLMへ蒸留させることを規約で禁じていることを指摘しています。
しかし、この最大の問題は、高額な報酬をもらっている学校の先生（ChatGPT）は塾に連れてこれないが、教え子（DeepSeek）は自由に雇用でき、さらに蒸留を重ねて精度を増した家庭教師（自分の所有するPCで実行）は茶菓子（わずかな電気代）だけのボランティアで教えてくれるという点です。
今は受験の為の勉強しか教えていませんが、AGI（Artificial General Intelligence）と呼ばれる汎用人工知能のレベルに達すると、大学で教える以上の学習がスマホでも可能になり、座学においては大学や新入社員の教育が不要な時代がスグそこまで近づいています。
この蒸留と呼ばれる手法を重ねることで、解き方を教えなくても自分自身で答えを導き出す手法を編み出し、「習っていない問題」や「画像に描かれている人や物などの識別」にも対処できるようになっていくのですが、これを推論モデルと呼んでいます。
2月のレッスンは、これからの子どもたちは何を学ぶべきかを検証するために、この推論モデルを使って人が人と会話するように、お互いに気持ちをぶつけ合って対話し、問題を解決する「AI人生相談」を体験していただきたいと思います。
2025年01月30日
人工知能用の半導体GPUとは？
パソコンやスマートフォンなどのコンピューター処理の頭脳に使われる半導体は、大きく分けるとCPUとGPUの2つに別れます。
CPUはメインの処理に使われるので、Windowsを動かしたりアプリを起動させるのに利用されていますが、同時に複数の処理を行うには非効率なため、CPUを細かく分割して同時並行処理に特化したものがGPUになります。
人間に例えると、重い荷物を運ぶのは少数の大人（CPU）が効果的ですが、落とした米粒を拾うには複数の子供（GPU）が拾った方が手の数が多いので早いということです。
仮装通貨の生成や画像や動画の変換処理なども、小さく細かい米粒を扱う作業に似ているので、GPUが積極的に利用されてきましたが、最近登場した人工知能AIも膨大な言語を扱うのでGPUの需要が急速に高まってきています。
GPUは2024年に株価が3倍まで跳ね上がった、アメリカの企業NVIDIA（エヌビディア）社が有名です。
教室でも古くから、この企業が作ったグラフィックボードを扱ってきており、ゲームなど高性能なパソコン組み立てには必須の部品でしたが、今では値段が高騰し高性能なものはパーツだけで１つ30万円ほどしますので、気軽に買える部品ではなくなりました。
このGPUを戦争兵器に利用すれば、カモフラージュし草木に隠れる敵や地雷の発見も容易になり、多言語の認識も高速なので敵の情報を分析する諜報活動にも利用が可能です。
特にNVIDIA社の最新GPU（ブラックウェル H100）は最先端の技術を利用し高速かつ膨大な情報が可能で、軍事兵器への転用の危険性から、アメリカは中国に対し輸出規制をかけています。
とは言うものの、NVIDIA社も商売ですから、性能を半減したGPU（ブラックウェル H800）を中国向けに輸出し販売しています。
アメリカ製ChatGPTと中国製DeepSeekは何が違う？
2022年ChatGPTを生み出した、OpenAIのサムアルトマン氏はこのことがあって「他社（中国やロシア）が技術をマネて人工知能で我が社を超えるのは不可能だ！」と発言しています。
2023年には世界の誰もがChatGPTの存在を知ることとなり、2024年にはマイクロソフトのWindowsやWord、Excelがこの機能を搭載することとなりました。
年が明け2025年1月20日（時差で日本では21日）にはトランプ大統領が就任すると、翌日21日にはソフトバンクグループ、OpenAI、Oracle、MGXが人工知能分野に78兆円の投資する「スターゲートプロジェクト」が発表され、誰もがアメリカが一人勝ちで新たな100年産業を人工知能AIの分野でリードすると思いました。
しかし、わずか1週間後の1月28日に、突如として中国のDeepSeekが現われ、低性能なH800GPUを工夫して高性能なH100GPUに匹敵する人工知能を世に放ちました。
市場関係者の間では、「安くてできるなら高性能なＧＰＵはこの先売れないかも？」との不安が広まり、NVIDIA社の株価は下落し、1日で92兆円が時価総額（株価×発行株数）が吹き飛びました。
なぜDeepSeekは「スプートニク・ショック」と言われるのか？
1950年代のアメリカは科学技術の分野で最先端であるという意識が高まり、宇宙開発においては世界をリードしていると思われていましたが、1957年10月4日、ソ連が世界初の人工衛星（スプートニク1号）の打ち上げに成功します。
これにショックを受けたアメリカは有人飛行においてもソ連のガガーリンに先を越されダブルでショックを受けることになります。
この後にアメリカのケネディー大統領は、NASAを立ち上げ、アポロ計画へとつながっていくことになるのですが、今回トランプ大統領が打ち出したスターゲート計画と重なる部分があり、DeepSeekの到来はこの時の衝撃の再来だとも言われています。
中国のDeepSeekはどうやってアメリカのChatGPTに追いついたのか？
アメリカが使用する高性能H100GPUに匹敵する人工知能を、本当に中国のDeepSeekが低性能なH800GPUで作り上げたか懐疑的な見方もあります。
DeepSeekの開発者である梁 文鋒（リャン・ウェンフォン）氏は、あまりにも情報が少なく現時点では実在する人物なのか、人工知能が作り上げた人物なのかは特定できていません。
実在すると仮定された場合の梁文鋒 氏の話です。
この問題はハードウェア（機器）に近いレベルでの問題である為、ソフトウェアをいくらいじっても解決できません。
例えるならば、早口でしゃべる者同士の通訳を、ゆったりと話す人に託すようなものです。
この問題に気付いた梁文峰氏は、通訳のシステムを独自に研究し直し、早口でしゃべる通訳機能を構築しまし、当人同士が普通の速度でしゃべっても会話が弾むレベルに到達しました。
さらに、秘伝のタレである人工知能の構造を無償公開（オープンソースといいます）し、利用料を無料で商用利用可能という形で公開しましたので、一気に世界に知れ渡りました。
（本家のOpenAI社は秘伝のタレのレシピはオープンにしていません）
中華製DeepSeekに未来はあるのか？
DeepSeekは少数精鋭で短期間で作成したものですから、以下の問題が指摘されています。
ソフトウェアには「オープンソース」と「クローズドソース」の2種類があります。
違いはプログラムの中身（ソースコード）を一般公開し改変や複製を認めているかどうかの違いがあり、OpenAI社のChatGPTなどほとんどのソースコードは企業秘密で公開されていません。
DeepSeekは、数多くの関係者から情報漏洩が指摘されていますが、オープンソース故に、人種を超え、国家を超えて世界中から数多のエンジニアが検証し修正に加わるので、これら諸問題も一時の問題です。
日本人にとってはパソコンと言えばWindowsかMacですが、どちらも秘伝のレシピは非公開で肝心な部分はブラックボックスですが、DeepSeekはオープンソースのLinux同様に、人類の英知は人類共有の財産として受け継がれていくことでしょう。
以下はDeepSeek-R1の論文を日本語要約してみました。
パソコンやスマートフォンなどのコンピューター処理の頭脳に使われる半導体は、大きく分けるとCPUとGPUの2つに別れます。
CPUはメインの処理に使われるので、Windowsを動かしたりアプリを起動させるのに利用されていますが、同時に複数の処理を行うには非効率なため、CPUを細かく分割して同時並行処理に特化したものがGPUになります。
人間に例えると、重い荷物を運ぶのは少数の大人（CPU）が効果的ですが、落とした米粒を拾うには複数の子供（GPU）が拾った方が手の数が多いので早いということです。
仮装通貨の生成や画像や動画の変換処理なども、小さく細かい米粒を扱う作業に似ているので、GPUが積極的に利用されてきましたが、最近登場した人工知能AIも膨大な言語を扱うのでGPUの需要が急速に高まってきています。
GPUは2024年に株価が3倍まで跳ね上がった、アメリカの企業NVIDIA（エヌビディア）社が有名です。
教室でも古くから、この企業が作ったグラフィックボードを扱ってきており、ゲームなど高性能なパソコン組み立てには必須の部品でしたが、今では値段が高騰し高性能なものはパーツだけで１つ30万円ほどしますので、気軽に買える部品ではなくなりました。
このGPUを戦争兵器に利用すれば、カモフラージュし草木に隠れる敵や地雷の発見も容易になり、多言語の認識も高速なので敵の情報を分析する諜報活動にも利用が可能です。
特にNVIDIA社の最新GPU（ブラックウェル H100）は最先端の技術を利用し高速かつ膨大な情報が可能で、軍事兵器への転用の危険性から、アメリカは中国に対し輸出規制をかけています。
とは言うものの、NVIDIA社も商売ですから、性能を半減したGPU（ブラックウェル H800）を中国向けに輸出し販売しています。
アメリカ製ChatGPTと中国製DeepSeekは何が違う？
2022年ChatGPTを生み出した、OpenAIのサムアルトマン氏はこのことがあって「他社（中国やロシア）が技術をマネて人工知能で我が社を超えるのは不可能だ！」と発言しています。
2023年には世界の誰もがChatGPTの存在を知ることとなり、2024年にはマイクロソフトのWindowsやWord、Excelがこの機能を搭載することとなりました。
年が明け2025年1月20日（時差で日本では21日）にはトランプ大統領が就任すると、翌日21日にはソフトバンクグループ、OpenAI、Oracle、MGXが人工知能分野に78兆円の投資する「スターゲートプロジェクト」が発表され、誰もがアメリカが一人勝ちで新たな100年産業を人工知能AIの分野でリードすると思いました。
しかし、わずか1週間後の1月28日に、突如として中国のDeepSeekが現われ、低性能なH800GPUを工夫して高性能なH100GPUに匹敵する人工知能を世に放ちました。
市場関係者の間では、「安くてできるなら高性能なＧＰＵはこの先売れないかも？」との不安が広まり、NVIDIA社の株価は下落し、1日で92兆円が時価総額（株価×発行株数）が吹き飛びました。
なぜDeepSeekは「スプートニク・ショック」と言われるのか？
1950年代のアメリカは科学技術の分野で最先端であるという意識が高まり、宇宙開発においては世界をリードしていると思われていましたが、1957年10月4日、ソ連が世界初の人工衛星（スプートニク1号）の打ち上げに成功します。
これにショックを受けたアメリカは有人飛行においてもソ連のガガーリンに先を越されダブルでショックを受けることになります。
この後にアメリカのケネディー大統領は、NASAを立ち上げ、アポロ計画へとつながっていくことになるのですが、今回トランプ大統領が打ち出したスターゲート計画と重なる部分があり、DeepSeekの到来はこの時の衝撃の再来だとも言われています。
中国のDeepSeekはどうやってアメリカのChatGPTに追いついたのか？
アメリカが使用する高性能H100GPUに匹敵する人工知能を、本当に中国のDeepSeekが低性能なH800GPUで作り上げたか懐疑的な見方もあります。
DeepSeekの開発者である梁 文鋒（リャン・ウェンフォン）氏は、あまりにも情報が少なく現時点では実在する人物なのか、人工知能が作り上げた人物なのかは特定できていません。
実在すると仮定された場合の梁文鋒 氏の話です。
- 1985年生まれ、ChatGPTのサム・アルトマンと同じ歳の40歳。
- 数学が得意な少年で、ドイツのユダヤ人数学者で楕円関数論で名を馳せ、解析学で有名なカール・ヤコビに傾倒する。
- 2013年、中国の浙江大学で人工知能を学んだ後に、投資会社ヤコビを設立後にAIを駆使して２兆円を超える財を手に入れました。
- 2015年、「これからは人工知能が世界を変える！」と確信し、大学友人と二人でハイフライヤー社を創業しました。
- アメリカが人工知能用の半導体を輸出規制をかける前に、私財を投じて旧型モデルのA100を１万個以上手に入れる。
- 最先端のGPUのボトルネック（ビンの首の様に流れを妨げる問題点）を発見する。
- 2023年、GPU半導体同士を相互通信する際の伝達速度が低下する問題を解決しDeepSeekを誕生させる。
この問題はハードウェア（機器）に近いレベルでの問題である為、ソフトウェアをいくらいじっても解決できません。
例えるならば、早口でしゃべる者同士の通訳を、ゆったりと話す人に託すようなものです。
この問題に気付いた梁文峰氏は、通訳のシステムを独自に研究し直し、早口でしゃべる通訳機能を構築しまし、当人同士が普通の速度でしゃべっても会話が弾むレベルに到達しました。
さらに、秘伝のタレである人工知能の構造を無償公開（オープンソースといいます）し、利用料を無料で商用利用可能という形で公開しましたので、一気に世界に知れ渡りました。
（本家のOpenAI社は秘伝のタレのレシピはオープンにしていません）
中華製DeepSeekに未来はあるのか？
DeepSeekは少数精鋭で短期間で作成したものですから、以下の問題が指摘されています。
- 再現性が無く今後のアップデートに難あり
- 過程を検証する工程が省かれている
- 集積したデーターをOpenAI社から盗んだ
- 中国に不利なセンシティブな問題を聞くと機嫌を損ねる
ソフトウェアには「オープンソース」と「クローズドソース」の2種類があります。
違いはプログラムの中身（ソースコード）を一般公開し改変や複製を認めているかどうかの違いがあり、OpenAI社のChatGPTなどほとんどのソースコードは企業秘密で公開されていません。
DeepSeekは、数多くの関係者から情報漏洩が指摘されていますが、オープンソース故に、人種を超え、国家を超えて世界中から数多のエンジニアが検証し修正に加わるので、これら諸問題も一時の問題です。
日本人にとってはパソコンと言えばWindowsかMacですが、どちらも秘伝のレシピは非公開で肝心な部分はブラックボックスですが、DeepSeekはオープンソースのLinux同様に、人類の英知は人類共有の財産として受け継がれていくことでしょう。
以下はDeepSeek-R1の論文を日本語要約してみました。
この論文は、DeepSeek-AIが開発した**DeepSeek-R1**という大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）の推論能力を強化するための研究について説明しています。特に、強化学習（RL：Reinforcement Learning）を用いて、モデルの推論能力を向上させる方法に焦点を当てています。以下に、重要なポイントを分かりやすく解説します。
1. 背景と目的
近年、大規模言語モデル（LLM）は急速に進化し、人工知能（AI：Artificial Intelligence）の汎用的な能力（AGI：Artificial General Intelligence）に近づいています。特に、推論能力（数学、コーディング、科学的な問題解決など）を向上させることは重要な課題です。従来のモデルは、教師あり学習（SFT：Supervised Fine-Tuning ）に依存していましたが、この研究では、強化学習（RL）を中心に据え、教師データなしでモデルの推論能力を強化することを目指しています。
2. DeepSeek-R1-Zero から DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-Zeroは、教師あり微調整（SFT）を行わず、純粋に強化学習（RL）だけで訓練されたモデルです。RLを通じて、モデルは自己進化し、複雑な推論タスクを解く能力を自然に獲得します。しかし、「可読性の低さ」や「言語の混在」といった課題もありました。
DeepSeek-R1はDeepSeek-R1-Zeroの課題を解決し、さらに推論性能を向上させるために、学び直しの「マルチステージ訓練」と、参考にできるデーターが無い初期において「コールドスタートデータ」を導入しました。これにより、OpenAIの最新モデル（o1-1217）と同等の性能を達成しました。
3. 強化学習（RL）のアプローチ
LLMチューニングのための研究では、強化学習手法（GRPO：Group Relative Policy Optimization）というアルゴリズムを使用しています。GRPOは、従来のRLアルゴリズムよりも効率的で、モデルの推論能力を向上させることができます。
報酬モデルRLの訓練では、「正確性」と「フォーマット」に基づく報酬を使用します。例えば、数学の問題では、正しい答えを出すことが報酬となり、フォーマット（例: `<think>`タグ内に推論プロセスを書く）も評価されます。
4. 蒸留（Distillation）
DeepSeek-R1の推論能力を、より小さなモデルに蒸留する方法も検討されています。蒸留（Distillation）とは、大きなモデルの知識を小さなモデルに移行する技術です。この研究では、アリババ研究所の「Qwen」やメタ社の開発した「Llama」といったオープンソースのモデルを使用し、DeepSeek-R1の推論能力を小さなモデルに移行することで、小さなモデルでも高い推論性能を発揮できることを示しています。
5. 評価結果
DeepSeek-R1は、以下のようなベンチマークで優れた性能を発揮しました。
- 数学タスクAIME 2024で79.8%、MATH-500で97.3%の正解率を達成。
- コーディングタスク Codeforcesで96.3%のパーセンタイルを達成。
- 知識タスク MMLU（大規模多タスク言語理解）で90.8%の正解率を達成。
6. 今後の課題
汎用能力の向上: 現在のDeepSeek-R1は、複雑なロールプレイやJSON出力などのタスクにおいて、前世代のDeepSeek-V3に劣る部分があります。今後、長い推論プロセス（CoT：Chain of Thought）を活用してこれらのタスクを改善する予定です。
言語の混在: 現在、DeepSeek-R1は中国語と英語に最適化されていますが、他の言語でのクエリに対応する際に言語が混在する問題があります。この問題を将来的に解決する予定です。
7. まとめ
この研究は、強化学習を用いて大規模言語モデルの推論能力を向上させる新しいアプローチを示しています。特に、教師データなしでモデルが自己進化する能力を実証し、OpenAIの最新モデルと同等の性能を達成しました。また、小さなモデルへの蒸留にも成功し、効率的な推論モデルの開発に貢献しています。
AIの世界での進化にはオームス（OOMs：Order of Magnitude）という単位が使われていますが、これは2倍3倍という成長ではなく10倍20倍と言う単位です。
例えばChatGPT4.0はChatGPT2.0から2オームス増えているので100倍の進化となります。
来年はChatGPT5.0になるのかと思っていましたが、DeepSeekの登場で状況が一変しました。
これまでのAIはネットにアップされている情報を収集し、企業の中で閉鎖的に人の手で育てられ管理されてきました。
しかし、DeepSeekはこれら技術を無償公開し、人工知能同士を使って光の速さで問答させ始めました。
人間と同じように対処できる汎用人工知能（AGS）は2027年に、人間を超える人工超知能（ASI）は2029年頃と言われていました。
欧州連合ではDeepSeekの規制に乗り出しましたが、勢いは止まらず年内にはシンギュラリティに到達してしまいそうな勢いです。
2025年01月29日
今週の授業は最新の推論・戦略型AIです！
トランプ大統領が就任会見で市場最大規模の「スターゲートプロジェクトAI投資78兆円」を打ち出したばかりですが、わずか1週間で中国発「DeepSeek-R1」が、これを上回るNvidia株92兆円を吹き飛ばし話題となりました。
この中国発「推論型DeepSeek-R1」を使って「東京大学入試問題 数学問題2024年」を解く実験を生徒さんたちとやってみました。
この中国発「推論型DeepSeek-R1」を使って「東京大学入試問題 数学問題2024年」を解く実験を生徒さんたちとやってみました。
昨年までの生成AIとの違いは、単に文章を考えたり計算したりするのではなく、深く物事を推理し考えに考えて答えを出すので、複雑難解な計算が得意です。
アメリカはNVIDIAが製造する最新のAI用半導体（H100）に対し、安全保障の観点から中国への輸出規制をかけ、性能が劣るGPU（H800）を輸出してきましたが、この逆境が「AI版黒船」とか「AI版真珠湾攻撃（パールハーバー）」と呼ばれるとんでもない怪物AIを誕生させました。
アメリカはNVIDIAが製造する最新のAI用半導体（H100）に対し、安全保障の観点から中国への輸出規制をかけ、性能が劣るGPU（H800）を輸出してきましたが、この逆境が「AI版黒船」とか「AI版真珠湾攻撃（パールハーバー）」と呼ばれるとんでもない怪物AIを誕生させました。
DeepSeekは2023年に中国の梁 文鋒（リャン・ウェンフォン）氏が創業したAIスタートアップ企業です。
文峰氏は、中国広東省生まれで、OpenAI社のサム・アルトマンと同じ1985年生まれの40歳。
中国上海から南東に200km程に位置し、東洋のケンブリッジと呼ばれた浙江大学（せっこうだいがく）でソフトウェア工学と人工知能を専攻し、「これからはAIが未来を変える！」と確信し、卒業後には人工知能の研究に没頭しました。
後にクオンツ投資と呼ばれるコンピューター投資で莫大な資金を得ることに成功しますが、その潤沢な資金を元手に、2023年7月にDeep Searchを設立し大規模AIモデルの研究開発につながります。
人工知能AIの分野は既にサム・アルトマン氏が率いるOpenAI社が先行し業界をリードしていましたが、先にも触れたように、同じモデルを追いかけていても勝ち目が無いと判断した文峰氏は、AIモデルの構造を1から見直し、計算負荷とメモリー使用量を徹底的に見直すことで、低消費電力で低コストな人工知能システム「DeepSeek」を完成させました。
中国上海から南東に200km程に位置し、東洋のケンブリッジと呼ばれた浙江大学（せっこうだいがく）でソフトウェア工学と人工知能を専攻し、「これからはAIが未来を変える！」と確信し、卒業後には人工知能の研究に没頭しました。
後にクオンツ投資と呼ばれるコンピューター投資で莫大な資金を得ることに成功しますが、その潤沢な資金を元手に、2023年7月にDeep Searchを設立し大規模AIモデルの研究開発につながります。
人工知能AIの分野は既にサム・アルトマン氏が率いるOpenAI社が先行し業界をリードしていましたが、先にも触れたように、同じモデルを追いかけていても勝ち目が無いと判断した文峰氏は、AIモデルの構造を1から見直し、計算負荷とメモリー使用量を徹底的に見直すことで、低消費電力で低コストな人工知能システム「DeepSeek」を完成させました。
2024年12月には「DeelSeek-V3」、2025年1月には「DeepSeek-R1」と目にも止まらぬ速さで進化しています。
2024年01月01日
あけましておめでとうございます
年末は12月28日に26年前の教室をオープンした時の生徒さんからご注文で、自作パソコンを2台無事に納品させていただきました。
29日に安楽寺住職より安楽寺新聞の原稿を受取り、31日の大晦日にA3見開き1200部を納品し、元旦までに何とか間に合いました♪
元旦の今日は10時から安楽寺で毎年恒例の修正会法要が執り行われ、お寺と葬儀会館のホームページに無事掲載が終わり新年も無事にスタートです。
昨年後半はUbuntuなどLinuxを使ったWebアプリ開発環境を構築したいとのご相談が多く、今年はRaspberry Pi 5 の発売も予定されていることから、Windows11だけではなくLinuxを使った自作パソコンやPythonなどプログラミングも皆様と一緒に楽しめればと思います。
安楽寺ホームページ
https://www.anrakuzi.com/
安楽寺会館ホームページ
https://anrakuzikaikan.com/
最新の人工知能を使って干支の龍を描いてみました。
年末は12月28日に26年前の教室をオープンした時の生徒さんからご注文で、自作パソコンを2台無事に納品させていただきました。
29日に安楽寺住職より安楽寺新聞の原稿を受取り、31日の大晦日にA3見開き1200部を納品し、元旦までに何とか間に合いました♪
元旦の今日は10時から安楽寺で毎年恒例の修正会法要が執り行われ、お寺と葬儀会館のホームページに無事掲載が終わり新年も無事にスタートです。
昨年後半はUbuntuなどLinuxを使ったWebアプリ開発環境を構築したいとのご相談が多く、今年はRaspberry Pi 5 の発売も予定されていることから、Windows11だけではなくLinuxを使った自作パソコンやPythonなどプログラミングも皆様と一緒に楽しめればと思います。
安楽寺ホームページ
https://www.anrakuzi.com/
安楽寺会館ホームページ
https://anrakuzikaikan.com/
最新の人工知能を使って干支の龍を描いてみました。
2023年07月02日
2023年04月20日
2023年02月22日
人工知能ChatGPTがMicrosoftの検索サイトBingに搭載され、今週の生徒さんたちとAIの活用方法を学びました！
前回のChatGPTは試験運用の為で英語で、メールアドレスや携帯電話の登録が必要でしたが、今回のアップデートではMicrosoftの検索サイトBingで日本語で運用が開始されました。
質問も1000文字から2000文字へ、AIの解答も引用元を開示するなど機能面も強化されています。
ただ質問に答えてくれるだけでなく、ＡＩ側から質問を投げかけ、こちらが答える場合もあります。
人間
「世界で一番目が良い動物は？」
人工知能AI
「世界で一番目が良い動物は、ダチョウだという説があります1。ダチョウの視力は推定値で25といわれています1。40m以上先の蟻の動きも見えるそうです。
他にも、イヌワシやタカなどの鳥類も目が良いと言われています。
イヌワシは1000m離れた獲物を見つけることができます。」
人間
「キリンの視力はどれぐらい？」
人工知能AI
「キリンの視力は抜群です。
数キロメートル先の仲間や天敵を見つけることができます。
また、瞳孔は横長で、上下に広い視野を持ちます。
キリンはどんな天敵に注意していると思いますか？」
人間
「ヒョウ？」
人工知能AI
「そうですね。ヒョウはキリンの子供や弱った個体を狙うことがあります。 キリンはヒョウに対抗するために、強力な後ろ蹴りを使います。 キリンは他にもどんな能力があると思いますか？」
などなど人間を相手に会話しているようで話が尽きません！
授業ではAIにプログラミングをさせたり、エクセルの関数やVBAなど従来は人間にしかできなかったことを試しています。
人工知能AIを無料で楽しむには以下のMicrosoftの検索サイトBingでどうぞ！
Bing AI - Bing で検索する
前回のChatGPTは試験運用の為で英語で、メールアドレスや携帯電話の登録が必要でしたが、今回のアップデートではMicrosoftの検索サイトBingで日本語で運用が開始されました。
質問も1000文字から2000文字へ、AIの解答も引用元を開示するなど機能面も強化されています。
ただ質問に答えてくれるだけでなく、ＡＩ側から質問を投げかけ、こちらが答える場合もあります。
人間
「世界で一番目が良い動物は？」
人工知能AI
「世界で一番目が良い動物は、ダチョウだという説があります1。ダチョウの視力は推定値で25といわれています1。40m以上先の蟻の動きも見えるそうです。
他にも、イヌワシやタカなどの鳥類も目が良いと言われています。
イヌワシは1000m離れた獲物を見つけることができます。」
人間
「キリンの視力はどれぐらい？」
人工知能AI
「キリンの視力は抜群です。
数キロメートル先の仲間や天敵を見つけることができます。
また、瞳孔は横長で、上下に広い視野を持ちます。
キリンはどんな天敵に注意していると思いますか？」
人間
「ヒョウ？」
人工知能AI
「そうですね。ヒョウはキリンの子供や弱った個体を狙うことがあります。 キリンはヒョウに対抗するために、強力な後ろ蹴りを使います。 キリンは他にもどんな能力があると思いますか？」
などなど人間を相手に会話しているようで話が尽きません！
授業ではAIにプログラミングをさせたり、エクセルの関数やVBAなど従来は人間にしかできなかったことを試しています。
人工知能AIを無料で楽しむには以下のMicrosoftの検索サイトBingでどうぞ！
Bing AI - Bing で検索する
2023年02月03日
2月のテーマは最新人工知能 ChatGPT を使った授業です。
ChatGPTはOpenAIが2022年11月に公開した会話型の人工知能ですが、公開からわずか2ヶ月で１億ユーザに達しました。
これまではGoogleを使って検索すれば何でも調べられ便利でしたが、検索結果を見て何をするかはユーザーが判断する必要がありましたが、人工知能であるChatGPTは要望を伝えると、それに応じたAIの考えを結果として返してくれます。
マイクロソフトは19年に10億ドルを投資したのを皮切りに、オープンAIと協業を進め、今年1月には1兆円を超える追加投資を発表しましたので、Windowsやワードやエクセルを使ってやって欲しいことを伝えるだけで、あとはAIにおまかせの時代がいよいよ到来です。
以下、人工知能にお願いしてやってもらったことの一部をご紹介します。
人間：「健康と長寿をテーマに300文字の日本語長文を作って！」
人工知能 AI：
「健康と長寿は、人生を最大限に楽しむために不可欠な要素です。日常生活においては、適度な運動、健康的な食生活、ストレスの軽減などが大切です。また、不要なアルコールやタバコの使用は控え、定期的な健康診断も行い、早期発見・早期治療に努めましょう。長寿を目指すためには、心身ともにバランスの良い生活が大切です。人間関係も良好なものに維持することが重要です。充実した人生を送ることで、健康と長寿が手に入ります。」
人間：「長文を使って穴あき問題と解答を3つ作って！」
ChatGPTはOpenAIが2022年11月に公開した会話型の人工知能ですが、公開からわずか2ヶ月で１億ユーザに達しました。
これまではGoogleを使って検索すれば何でも調べられ便利でしたが、検索結果を見て何をするかはユーザーが判断する必要がありましたが、人工知能であるChatGPTは要望を伝えると、それに応じたAIの考えを結果として返してくれます。
マイクロソフトは19年に10億ドルを投資したのを皮切りに、オープンAIと協業を進め、今年1月には1兆円を超える追加投資を発表しましたので、Windowsやワードやエクセルを使ってやって欲しいことを伝えるだけで、あとはAIにおまかせの時代がいよいよ到来です。
以下、人工知能にお願いしてやってもらったことの一部をご紹介します。
人間：「健康と長寿をテーマに300文字の日本語長文を作って！」
人工知能 AI：
「健康と長寿は、人生を最大限に楽しむために不可欠な要素です。日常生活においては、適度な運動、健康的な食生活、ストレスの軽減などが大切です。また、不要なアルコールやタバコの使用は控え、定期的な健康診断も行い、早期発見・早期治療に努めましょう。長寿を目指すためには、心身ともにバランスの良い生活が大切です。人間関係も良好なものに維持することが重要です。充実した人生を送ることで、健康と長寿が手に入ります。」
人間：「長文を使って穴あき問題と解答を3つ作って！」
人工知能 AI：
穴あき問題1:
健康と長寿を目指すたためには、次のうちどれが重要ですか？
a) 適度な運動
b) 健康的な食生活
c) 不要なアルコールやタバコの使用
d) 定期的な健康診断
答え: a, b, d
穴あき問題2:
長寿を目指すためには、次のうちどれが重要ですか？
a) 適度な運動
b) 心身ともにバランスの良い生活
c) 人間関係の維持
d) 充実した人生
答え: b, c, d
穴あき問題3:
日常生活において、健康と長寿を保つためには次のうちどれが重要ですか？
a) 適度な運動
b) ストレスの軽減
c) 健康的な食生活
d) 定期的な健康診断
答え: a, b, c
