平安神宮に初詣に行った。八坂神社に大晦日に行ってしまったため、別途、初詣に行く必要がある。
子が鯉のえさやりを楽しみにしていたけど、冬はやっていないようだった。
冬の間は胃が小さくなって食べなくなるらしい。
一方、うちの金魚は水草を食べまくっている。
暖かい部屋に設置されることで、暮らしが変わっている？
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NHKでやってた京都人の密かな愉しみを見てたら、年末に火縄をもらって、くるくる振り回す習慣が紹介されていた。
ぜひ行ってみたい、ということになって、保育園友を誘って、八坂神社まで行って、聖なる火をもらった。
火縄が1000円で売られていて、聖なる火から分けてもらい、家のかまどにうつす、ということだけど、かまどは無いし、火がついたままだと公共交通機関に乗れないので、出口で消して帰ることになる。
思うに、みんな大本の火から分けてもらっているけど、ネズミ公のように縄から縄に着火させてよいことにすれば、待ち時間を短縮できると思う。
4歳の子ども二人が火のついた縄をくるくる振り回していて危険だった。
火の粉が飛んできてフリースに付着していた。指でつまんで消した。
保育園友は1歳のクラスからずっと同じという方たちで、うちの子に友達をどれくらい好きか聞いたら、このテントが壊れて、地球が爆発するほど、と話していた。
AIは私たちの学び方をどう変えるのか
カーン・アカデミー、というオンライン学習サービスを提供するサルマン・カーンさんの本。
カンミーゴという学習支援AIを開発されている。
www.khanmigo.ai
本来の学習は、学生が個人のペースで進めるのが理想だが、一斉教育ではそれが難しい。大学生のチューターを雇えるのは経済的に裕福な家庭に限られる。
集団学習では、授業中は発話も禁じられ、歩き回ることも禁止で、黙ってノートを取ることを強いられている。言われてみると変。
そこで、AI活用すれば、個人にあわせた指導とか、先生側からもAIに問いかけることで学生の進捗を聞けたり、保護者もAIに問いかけたり、教育に関する相談をAIにしてみたりと、学びの体験が変わる、という話。
昔習ってた音楽教室のことを思い出していた。
3歳児ランドに2歳から通っていたため、最初は10人くらい？のグループだったのが、だんだん生徒たちが脱落していき、小学校終盤ごろには生徒が2人になり、1人になり、最後は個人レッスンになっていた。
パソコンを買ってもらって、MIDIをやってるんです、とかいって、打ち込んだ音を聞いてもらったりとか、アレンジの授業をやってみよう、というときにも、MIDIで打ち込んで楽譜を印刷して持っていったりしてた。
フリーソフトでやっているため、フラットをどうやっても出せずシャープが大量に出てしまう。
音楽教室としては収益は下がっているけど、個人的には個人授業になってた時期が楽しかった。
AI活用としては、AIに答えてもらうんじゃなくてAIをうまく活用しようという話になっている。
考え方を教えるとか、なりきりチャットの相手をするとか、人間のチューターがやってるようなことを、プロンプトエンジニアリングを通じてやらせている、という話だと思った。
ブラウザにAIを組み込んで学習支援させる、サボってたらAIが誘導してくれる、というような夢も語られていて、親として、やりたいのはわかるけど、自分が子どもの立場になると絶対使いたくないだろうと思う。
この学習プラットフォームのAIは答えは教えてくれないけど、野生のAIに聞くと答えを教えてくれる。そういう抜け道探しに夢中になるにちがいない、と思うので、こういうのって難しいんだなと思う。
やる気になってもらうには？と考えると、やりたいことができるようになる、というのは、ずるできないところだし、やる気になりやすいかもしれない。
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家から出る用事がなにもないので、どこか出かけよう、と、ミシガンに乗った。
ミシガンは琵琶湖に浮かんでる船。大津港から出発して大津港に戻ってくる。
妻と子はミシガンポテトをひたすら食べていた。
個人的には景色をぼーっと見れたので良かった。
ミシガンはニューオリンズに浮かんでる船がモデルになっていて、船内のショーもニューオリンズ推し。
滋賀県に来たらニューオリンズをおすすめされる、というねじれた構造になっている。
滋賀県で一番好きなラーメン屋（天下ご麺）にも行けた。
天下ご麺に向かう途中、看板に、「明日都（あすと）」まで400メートル、とか書かれているし、このあたりで営業してる中華屋に、あたか飯店、があるよ、とか喋っていた。
お気づきだろうか。滋賀県のネーミングはすべて当て字になっている。ワードセンスとしては、だじゃれになってればOK、という価値観がある。
DeepResearchしてもらったら、サイトの愛称が「ミナエル」になっているとか、
www.city.otsu.lg.jp
近江牛について学べる、千成亭ぎゅ～じあむの存在を教えてもらった。
gyuseum.jp
AIによる考察では、大津絵のユーモラスさが転じてキャッチーなネーミングになっているのではないか、とのことだったけど、それはこじつけなのではないか？と考えている。
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百均に子の手袋を買いに行って、ぶらぶら買い物して帰ってきたら手袋が片方しかない。
帰りに歩いた道を歩きながら手袋を探しに行ったけどなかったので、同じ百均で同じ手袋をもう1個買った。
徒労感がすごい。
生成AIによるソフトウェア開発 ―設計からテスト,マネジメントまでをすべて変革するLLM活用の実践体系―
生成AIを実装にはよく使っているけど、それ以外のフェーズで使うときの前提知識を得ておきたいと思って読んだ。
この本では先行研究とか参考文献をひたすら教えてくれるので、気になったら参考文献を調べていけるのが良い。
参考文献が湯水のようにポンポン出てくる感じがソフトウェア工学の教科書としての風格があって癒やされる。
要求獲得での使い方で、要求を明確化する質問をAIに生成させて、人間が答えていく、というのがおもしろかった。
仕事でもちょうど、AIを見積もりに使いたい、と話していたところだった。見積もりからの、曖昧なところは逆質問させていく、みたいに、すべての工程をAI活用でつないでいきたい。
arxiv.org
最近読んだ別の本でも、レビューが重要とされていた。
最近考えていたのが、依頼者である人間がいて、AIが実装して、依頼者がレビューしてマージ、だと、前提からなにか勘違いしているときにすり抜けてしまって、人間のダブルチェックがなくなってしまう。
依頼者と別の人間のレビューが必要で、だとしたら、必要な人間の数は減らず、AIがやっているのは作業フェーズが高速になるだけ。
入口はAI化されて自動化されているけど、レビュワー側の人間はなにもしなければ素手で立ち向かっていくことになる。
完成させるためにはレビューが必要なので、そこをどうするかも、同じくらい重要だと思う。
もう一つ最近あったのが、instructionにこまかいルールを書いていたのだけど、実装者もレビュー者も覚えておらず、途中の工程でAIを通していないので、instructionの指示を誰も読んでいない、ということもあった。
lintのような気分で、ここに書けばオッケーだ、と思っていても、AIが読んだり読まなかったり、という工程になっていると、そこの担保ができない、という問題がある、という事態に直面していた。
この本に関連したセミナーの動画がアップロードされているので、そのうち見たい。2時間ある。
www.youtube.com
