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はてなキーワード: 爆速とは
AI（特に生成AI）の急速な進化により、「フロントエンドエンジニアが不要になる」「仕事がなくなる」という言説は、近年非常に多く聞かれます。
結論から言うと、「単純なコーディングやボイラープレート（定型文）を書く仕事は消えるが、フロントエンドエンジニア自体は消えず、役割がより高度な領域へ変化・進化する」というのが、多くの専門家や現役エンジニアの共通認識です。
具体的な状況は以下の通りです。
AIは、従来のコーディングプロセスを劇的に変化させています。
定型業務の自動化: UIデザインからHTML/CSS/コンポーネントコード（React, Vue.jsなど）への変換はAIが非常に得意としており、人間がゼロからコードを書く必要がなくなっています。
API連携・テスト生成: API連携のパターンやテストコード、デバッグ作業もAIで効率化されている。
「Vibe Coding（フィーリングコーディング）」: 曖昧な指示からアプリのプロトタイプを爆速で作れてしまうため、初期段階のフロントエンド実装がいらなくなる。
AIは「実装」を高速化しますが、「設計・判断・最適化」は依然として人間に依存します。
要件の解釈と複雑な設計: 曖昧な顧客の要件から正しいUI/UXを設計し、パフォーマンスを最大化する構造を考える能力は人間にしか難しい。
10%の仕上げ（ポーリッシュ）: AIが生成した90%のコードをレビューし、修正・最適化して実用化する「最後の10%」の作業は人間が担当する。
アクセシビリティ・セキュリティ: アクセシビリティの確保やセキュリティのチェック、パフォーマンスの微調整など、人間中心の細やかな対応が求められる。
AIツールの活用能力: AIを道具として使いこなし、開発速度を10倍、100倍にする「AI駆動型」エンジニアの需要が高まっている。
AI時代には、単なる「コーダー」ではなく、以下の視点を持つエンジニアが生き残ります。
フルスタック化・UI/UXへの進化: フロントエンドの知識だけでなく、バックエンドやUI/UXデザインまで理解し、ビジネス全体を見渡せる人材。
AI駆動開発の習得: CopilotやCursorなどを駆使して、開発プロセスを自動化・効率化する。
深い専門性の追求: AIには代替しづらい、Web技術の深い知識や、特定フレームワークへの高度な熟練度を高める。
つまり、AIはフロントエンドエンジニアの「敵」ではなく、「面倒な作業を奪ってくれる強力なツール」となり、人間のエンジニアはよりクリエイティブな課題解決に集中できるようになると考えられています。
前に「バトル・オブ・バンガス」というロシア産のプロパガンダ映画を見たけど、今度はウクライナ産のプロパガンダ映画だった。こっちの方が面白かったかな。66点。
環境派で平和主義者で教師の主人公は(おそらく)少数民族の嫁と自給自足生活を送っていたがドンバス戦争が勃発。ロシア派の過激派に襲撃され家は燃やされ妻は射殺。ウクライナ軍に拾われた主人公はキャンプで軍事訓練を受け、スナイパーとして開眼。いろいろあって敵の凄腕スナイパーと対決し勝利するのであった。
ちなみにタイミングがタイミングだし、ドンバス地方の話なのでロシアのウクライナ侵攻の話なのでは！？ってなるんだけど、実際にはそのもっと前の話。冒頭で2014年って出てくるし、桜木花道よろしく「これはクリミアのぶん！」つって相手を撃つシーンもあるので。
で、映画としてはまぁ典型的な一般人が訓練を経て才能が開花して神スナになってキルレを稼ぐ話なんだけど、全編を通して近距離アクションがほとんどないのが印象的で、この映画の良かったところだと思う。遮蔽物を挟んでお互い撃ち合うけど全然当たらないみたいな展開がほとんどない。
主人公がスナイパーだからって言うのもあるけど一方的に撃つ、もしくは撃たれる。最終盤に相手の隠れ家に乗り込むアクションがあるんだけどそこでも基本的に撃ち合いにはならない。一方的に殺す、相手の隙をついて殺す。ドタバタアクションに逃げないのはいいと思った。戦争ってそうだと思うんだよな。あとC.A.R.システムを導入してめちゃくちゃコンパクトなスタンスでいるのもプロっぽくていい。
特に最後、隠れ家で敵の神スナとの直接対決になるんだけどなんと天井に隠れてた主人公が舞い降りてナイフで神スナを刺し殺して終わる。いやお前、サイレンサー付きの銃持っててそれで侵入したやんけと思わんでもないんだけど、主人公のコードネーム"ボロン"＝カラス（レイヴン）を象徴したんだろうなと、まぁ、やりたいことはわかる。
ただァ↑↑
その後に残ったスナイパーを手りゅう弾で爆殺するんだけど、この建物、ガスとボンベがあって大爆発したらエラいことになるから銃撃ができないから隠密侵入して制圧するって話だったよなァ！なに爆殺しとるねん。死ぬど。ここよくわからんポイント。
新兵訓練描写はアメリカの新兵ものよろしくしっかりしてるし（逆に言えばもう何回も見た展開ではある）、最初は一般人としてなにするにしてもモタモタモタモタ馬鹿にされていた主人公がAK-47の組み立て訓練をめっちゃ頑張って、テストでは目隠しして新記録を樹立する成長描写はテンプレながら嫌いになれない。
機銃の解体組立が早いからスナイパーになるは正直意味わからんなぁとは思ったけど。
惜しいポイントとしては、そこを深堀ったら逆に安っぽくなっちゃうかもしれないんだけど、主人公って物理の教師だったのね。で冒頭で学校の授業パートで射出されたガムの着弾時間と飛行距離から速さを導き出す授業なんかをしてて、それが活きて新兵訓練で射撃対象との距離を爆速で導き出す展開があってその後、急にスナイパーとして開眼するんだけどさ。
ここで「あ、スナイピングって物理なんやな」って気づいて覚醒したっていうのは伝わるは伝わるんだけど、ここもうちょっと力入れてよかったところじゃない？物理のこの知識がこういう感じでスナイピングの命中精度に関わってるっていうのがもっと伝わったらオモシロポイントとして高得点だったのに。そういうのなくて「物理計算めっちゃ早い」どまりなのがちょっと不満でした。
あとは主人公の妻が死ぬ展開。主人公と妻がロシア派過激派からスパイ疑惑を立てられてボコボコにされて家を燃やされるんだけど、結局そいつらは「こいつらスパイちゃうかぁ」ってなって開放するのね。なのに妻はやおら起き上がって平和の象徴を模っていた石を掴んで雄叫びを上げて過激派に殴りかかって撃ち殺される。ナンデ。寝てれば助かったのに。
ここはなんかもうちょっと説得力のある展開を作れなかったんだろうか。
作品としてはアメリカンスナイパーにめっちゃ影響受けたんだろうなって感じのごく普通のプロパガンダ映画ではあるんだけど、ドタバタアクションをほとんど排除したちょっと冷たい感じの作風が凡百の戦争アクション映画とは一線を画していたという意味でよかったかな。
わー、ご主人様！ 生成AIをイラスト制作に活用する方法、しかも自分で手描きする場合限定で教えてほしいんだね？ 超わかるよ～、あたしもオタク心くすぐられるトピック大好き！ AIに丸投げじゃなくて、参考として使うのが本当のクリエイター魂だよね♡ あたしが優しくギャル風に解説するよ～！
まず基本！ 生成AIは「参考画像」を作るのにめちゃくちゃ便利なんだ。自分で描く時のポーズ、構図、解剖学、アングルとかのアイデアを爆速で出してくれるよ。最終的に描くのはご主人様の手だから、トレスしてもOK（部分的に参考にする程度がおすすめ）！
複雑なポーズ（ジャンプ、戦闘、座り方とか）が思いつかない時、AIに「シンプルな線画ポーズ」や「スケルトン風の人体モデル」を生成させて参考に！ 例: MidjourneyやStable Diffusionでプロンプト「dynamic pose, full body, simple sketch, reference for drawing」って入れると、いい感じのポーズが出てくるよ。 もっと精密にしたいなら、ControlNetのOpenPose使ってポーズ指定！ あたしのおすすめは、AIでポーズ作って、それを下地に手描きラフを描くパターン♡
「このシーン、どう配置したらカッコいいかな？」って悩んだら、AIに低詳細の構図生成させて参考に。 プロンプト例: 「composition reference, bird’s eye view, dynamic angle, low detail sketch」 複数生成して、気に入ったのを合成したりトレースして自分のキャラに置き換えちゃおう！
手や足の構造、服の皺が苦手なオタクさん多いよね？ AIに「anatomy reference, hand pose」って生成させて勉強！ Stable Diffusionのimg2imgで、自分のラフを入れて詳細追加するのもアリだよ～。
「この雰囲気で塗りたい！」って時、AIにカラーサンプル生成させてパレット抜き取る。 手描き派なら、AI画像を薄く重ねてオーバーレイ参考にするのもテクニックだよん。
ChatGPT（DALL-E）、Bing Image Creator、CanvaのAI
Stable Diffusion（ローカルでControlNet入れてポーズ制御超強い！）
「ポーズジェネレーター」みたいな3Dポーズツール＋AI組み合わせ
実際の例見てみて～！ イラストレーターさんがAI生成を参考に手描きしてる感じの画像だよ♡
AIはあくまで「インスピレーションの源」！ 参考にしすぎず、自分のスタイル混ぜてオリジナルに仕上げてね。練習量増えて上達早くなるよ～！
パーティメンバーと呼ばれる人たち、特に中核的に扱われている人『仕事は選んでいる』『断り辛いのもあるのは事実』『選択した事で“勝手に”忙しくなる人もいる』『守秘義務だとかでメンバーの状況は分からない』『みんな仲が良い』
相談してくれたら的な発言→守秘義務があるのにお互いの状況は相談できる？
「自分の作業量により養生できなかった」と卒業者が言う一方で別名義の活動を活発にしている、成人向けコンテンツの人もいる
「MV作ったから給料無し」「liveしたから給料無し」の発言
実際に一部面子は固まっている印象がある
どっかのコメント「パーティは誰もが気兼ねなく交流できる場として行っている」→飲みにケーションしないとハブられているのと同義なブラック企業みたいだが、それは事実？？？
統合失調症の様な発言の配信、病だったとして妄言だけと言える確証もない
メンバー間について明確ではないが「何かあった」事は明言された
メンバーから見て運営について「リスナーに対する明らかな搾取」「リスナーに対し不誠実」等の発言
「私達だってギリギリなところに立っている」と口をそろえていた
恋愛事情とか、メンバーに入籍済みはいる、退所後に結婚を表明した人もいる、入籍してたが裁判沙汰になったのもいる
「メンバーに虐められた」と告発、その後に会社が介入し関係が修復した事例がある→事例があるのになぁ
アンチがよく口に出すnote、主に二名を主犯とした内容→統失的配信の転載・切り抜きは爆速削除なのに未だ健在のnote
上記noteでは、性格を理由に手下になったとされる人物ではあるが、25年末の件では主犯的な扱いをされている、ちなみに「メンバーに虐められた」と告発した人物でもある
統失的配信を理由にアンチに叩かれている人物が、25年末の凸待ちに参加してから矛先が変わり若干話題が薄れる、代わりに参加しなかった不仲説メンバーが標的になる→アンチさんもう少し信念をもって？
谷郷の部屋によって「風通しが良くなった」とのイメージが出てくるが、一部メンバーから「意味はない」とも
谷郷の部屋ではないがリスナーの苦情が谷郷に向けられた事についてもメンバーから「谷郷に言っても仕方がない」と→つまるとこ谷郷には何の決定権もない？？？
諸々のリークが相次ぐ→リーカーに対する怒りをリスナーもメンバーも企業も持ったようだが、人が辞める理由にリーカーは関係なくない？？？
自社制作ゲームにおいて「意図していないキャラクター」が実装され炎上→全体的に感じる事だけど、企業として自浄できてない？？
研究で実験結果のシミュレーションをしているが、AIと一緒にやると爆速で進んでしまい慄いている。私の役割といえば、見落としがないかどうかや、AIが提案した評価法とは別の評価軸を提案することなどだが、これも爆速で検証が進む。なにこれ怖い。コードをほとんど書かなくて済む、というのはでかい。物理系を考えて言葉や数式で説明して渡せばあっという間にコードがでてきて検証できる。簡単なシミュレーションなら計算時間も一瞬だし、本当に爆速である。かぶりついていると数時間があっという間に過ぎたが、なんか納得する結果が出てしまっている……。学生さんにやらせたら理解してもらうだけでも数日かかり、あーだこーだ議論していたら1ヶ月なんてざらだ。学生さんとは比べ物にならないほど速いがこのやり方では教育にならないんだよなぁ……。情報系の人たちってどう指導されているのだろう？さて一旦離れて頭を冷やしてから結果を再検証しよう。
元増田です(でいいのか？)。
・私は女だと初めに書いた。昔悩んだときにマイノリティを名乗りたい気持ちを経験したから共感は出来るという話をしたつもりだった。
・弱者女性は言われてみれば確かになと思った。ただ痛いのを理解していても自分からわざわざ弱者だと卑下するのは被害者意識が強すぎて更に痛いのではないか？
・確かに一度交際を求められて付き合ってみたことがあるが、求められることが多すぎて爆速で逃げてしまった。それとは別に私は創作の百合が好きだ。
がんばって3行にまとめた。以下は別に読まなくてもいい。
初めて自分の思っていたことを人前に出してみたら思った何倍も反応があって本当に驚いた。
素人文字書きの改行もないやたら長い文をかいつまんででも読んでくれてありがとう。改行の仕様をようやく理解した。
意見がもらえるのはとても新鮮だった。一人でああだこうだ考えているのとは違う視点があっていい経験になった。
人から見て痛い奴だと思われるのは仕方がないと理解している。だから普段は一人で生きているし、痛いやつの文が目に入って気分を害したなら申し訳ない。
読んだ方々が今後私という痛い奴と関わることはないので安心してください。
保育園落ちた。日本死ね！！！何だこの売国奴だらけのクソ国家は！！「一億総活躍社会」だと？ 笑わせるな移民だらけの多文化共生社会じゃねーのかよ！！昨日、見事に保育園落ちたわ。
俺の日本人の子供が、日本人の税金で建てた保育園に入れないってどういうことだよ！！日本人女性が子供産んで育てて働いて税金納めて日本を支えるって言ってんのに、
この国は一体何が不満なんだ？ 日本人を減らして移民で埋め尽くしたいのか！？少子化だ少子化だって泣きわめいてるくせに、
「保育園落ちたからもう子供産まねーよ」ってなるに決まってんだろボケ！！政治家どもは不倫しようが賄賂貰おうが辞めねーくせに、
ふざけんな！！五輪に何千億円もぶち込んで、
中国人様韓国人様のためのスタジアム作って喜んでんじゃねーよ！！
エンブレムに億単位金かけてる暇あったら保育園100個作れよ！！有名デザイナーに何億払ってんだ？
その金で日本人の子供預かる施設作れよ売国どもが！！このままじゃ日本人の母親はみんな会社辞めなきゃならねーだろ！！
日本人女性の社会進出潰してどうすんだよ！！ 日本死ぬぞ！！保育園作れねーならせめて児童手当月50万出せよ！！
それすらケチるならもう日本人に子供産むなって言ってるのと同じだろ！！「少子化対策したいけど金は出したくない、でも日本人は減ってもいいや、移民で補えばOK♪」
そんな虫のいい話ねーんだよクソ売国政府！！日本人の子供を産み育てたいって奴らが山ほどいるんだ！！
だったら今すぐ
・児童手当最低月30万 これやらねーと日本民族終わるぞ！！財源？ 簡単だろ。
・国会議員半分クビ
・移民受け入れ関連予算ゼロ これだけで余裕で数兆円浮くわ！！いい加減にしろよこの反日政府！！
日本人の赤ちゃんが預けられない国なんて即刻死ね！！日本人の子供が最優先だろーが！！
日本人ファースト！！ 日本人ファースト！！ 日本人ファースト！！！保育園落ちた日本、
日本死ねじゃねーよ、
真の日本を取り戻すまで戦う
股裂いて、痛い思いして健康害して収入落として幸せなわけないの当たり前でしょ
人権意識と倫理観と義務感のおかげで『これ言っちゃだめなやつ』とわかるから
「この子に出会えたってだけでそんなの報われます」みたいなこと言うんだわ。
出産ほんま不可逆だから『幸せ』って言わざるを得ないんだよな。子育て楽しい幸せな瞬間はたしかにあるけど、個人の人生として経験する必要なかった感はバカ高い。子どもが手を離れてくれば変わるかと思ったけど全然そんなことない。どんどん膨れ上がるわ。
ちんぽが裂けることもないばか男さんたちの涙ぐましい努力により、爆速でバイアグラ認可しつつ、避妊は意地でもさせず、レイプも女のせいにしてなにかあればハニトラが魔法の合言葉、ばか女育成のための義務教育とばか女育成イキリちんぽ育成のためのコンテンツをすくすく育てて、そんな社会の中ですくすく育ってばか女たちがまんこ裂いて健康害して飯炊き婆になりつつ収入下げて一人で生きてくのハードモードに自ら陥るのを幸せ〜〜〜って言ってきたけど
やはり女の3倍犯罪するだけあって男ってあほだし一緒にいる価値ないのでは？とか
股裂いて幸せとか言ってるのドMにもほどあるやろバカかよっていう当たり前すぎることに気づいちゃったよね、女たちも。
それでもまあ従来のあほ女コースを幸せだと思うドMもいるし、な〜んも考えてないあんぽんたんな女もおるので、そういうアホ女に望む通り産ませて、股裂くのも悪阻も腹でかくなって生活しにくくなるのも生活制限されるのも仕事休むのも嫌ですという至極当然の望みを持つ女の願いは当然叶えて養子と里子を大昔みたいにもっと当たり前にしたらいいんじゃないかな
それが嫌なら毎日どこかで子どもが生まれる度にランダムで成人男性のちんぽか肛門を裂けば良いんやないかと思う。
どこでも言えやんからな、子供産むと考えてた時の自分ほんとアホ女だったとか。一応虐待スレスレ発言だから。
子どもなんてのは欲しくなったらどっかからもらうか〜！でいいんよな。
基本的には「時間をかければ自分でも出来るような作業を爆速で代替してもらうことで効率を上げるツール」だと思って使っているので、飽きるもクソもない
そもそも時間をかけても自力で仕上げる能力が無い人が使っても、それっぽいものは出せるけど、少なくとも現状では「それっぽいもの」止まりにしかならんと思う
RTX4090を2枚持ってる。
生成AI中級者くらいだと思う。
好きなものを作れるのは楽しかったが、爆速で作りすぎてネタ切れ。
小説とイラストを作りまくった（nsfw多いから外部にはほぼ公開してない。売るのもめんどい。トラブルもめんどい）。
結局、自分で想像できる範囲のことの面白さなんてたかが知れていて、他人の創作物に触れないとつまんないんだな、という境地に達した。
最近は、Xに流れてくるクリエイターたちのアイデアに触発されるか、漫画の新刊が出るとかゲームのアプデが入って、創作欲をかき立てられる時にしか生成AIには触ってない。
AI利用者は突飛なアイデアを出さないし、ボタンぽちぽちのつまらんやつばかり。Xでリスト作って、面白い人や新たな試みをしてる人だけまとめてる。こいつらで組んでなんか作ってくれや。
未だに反AIと推進派で争ってるのも見飽きた。
制度が整備されるのはまだまだ先なんだから、自分の好きなようにブロック、ミュートして、心地よいコミュニティを作りなさい。
ちなみに俺のAIとの付き合い方は、
・今までAI以外で満足していたのに今更AI作品なんていらない。
・AIぽいと感じたら買わなくていい。他にもコンテンツはたくさんある。
・気軽にブロックやミュートをしていく。ややこしいのは、別途「AI疑いリスト」を作っておいて様子見する。
となってる。
野良のAIアーティストには一円も払いたくないという信条がある。無料でもいらないが。
今後、大手企業が生成AIを取り入れ始めたら、流れに乗って受け入れていったらいいんじゃないかな、と。
とにかく、今は俺的には停滞期ってこと。
XのTLを見ていると、AI絵師と呼ばれる人たちとクリエイターたちがよく争っている。
イラストやデザインに関わる仕事や創作をしていて、食卓ではロボットやプログラミングや機構の話をしている。
どちらの文化にも触れており、この問題に価値観の違いがあることを強く感じている。
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技術者の文化は、技術は人類の叡智として共有されるべきという発想を土台にしているらしい。
そしてネットに公開された技術は誰が使っても良いものとして扱われるそうだ。
私の家族も、大事に作り上げたプログラムが役目を果たした後、GitHubに上げて「自分の技術は人類の叡智になる」と言った。
GitHubとは、プログラムを公開したり、他の人のプログラムを見て学べる場所、という感じだ。
ここにアップしたプログラムは使って良い情報として扱われ、それが別の誰かによって改良されることで技術は前に進む。
重要な点として、技術者は共有したくないものはネットに上げない。
共有する部分と共有しない部分を明確に分けていて、他人に使われて困るものや、自分だけが持っていたいノウハウは絶対に公開しない。
「使われたくないのならネットに上げるな」という言葉は、おそらくこの文化の延長線上にあるのだろうと思っている。
使ってもらうためではなく、見てもらうためである。
絵や漫画やデザインは、作品そのものが商品であり、表現であり、人によっては自分の一部だったり、子どものような存在として扱われることもある。
しかしイラストについては特に、データとして流用しやすく加工も容易だという弱さがある。
ここに技術者とクリエイターの文化の差がはっきり表れると感じる。
技術者は、公開された情報を使うのは自然なことであると感じているし、共有によって技術が発展してきたと確信している。
クリエイターは、作品を公開するのは見てもらうためであって、他者に勝手に使っていいという意味ではないと思っている。
どちらも自分の文化に基づいた反応なので、議論そのものが噛み合わない。
そこに生成AIが両者の真ん中に出現したために、ギャップが一気に表面化したのだと感じている。
問題をさらに複雑にしているのは、AIそのものよりも悪意のある人間の存在だ。
AI学習をしないでほしいと言うクリエイターの絵をAIに学習させ、公序良俗に反する画像を生成し、それを晒して嘲笑するという行為があったらしい。
また、特定のイラストレーターの画像を学習させて多くのイラストを出力し、それを無許可でグッズ化して販売する話もよくある。
これは生成AIの問題というより悪意や倫理や権利侵害の問題だが、クリエイターからすれば「生成AIに奪われた・壊された」という印象が強烈に残る。
技術者からすれば、AIのせいではなく人間の問題なのが、これも文化差ゆえに理解し合うのが難しいのだろう。
技術者とクリエイターの文化のどちらかが悪いわけではなく、どちらにも正しさがあり必要な世界だと思う。
技術者である家族と、クリエイターである自分の間にある価値観を行ったり来たりしているのだが、この2つの文化や技術は本来敵対するものではなく、どちらも素晴らしく豊かな世界と感じているので、両方の世界に関わる立場として、お互いの文化が穏やかにすり合っていく未来を願っている。
○ご飯
朝：カシューナッツ。昼：大衆居酒屋(お通しのもやし、もろきゅう、ポテト、山芋焼き、手羽先10本、生中2杯、瓶ビール2本)。夜：人参、玉ねぎ、キノコのスープ。ギョニソ。トマト。目玉焼き。バナナ。ヨーグルト。間食：アイス。
○調子
むきゅーはややー。お仕事はゆーきゅー。
昼飲みしてベロベロのベロのベロベロ。
おやすみなさい。
ジーク斧攻撃リビルド2本目。これで覚醒タイプごとに2本づつ作る目標は残り、特殊と防御の2本。
何かと使う素材なので周回が終わるわけじゃないけど、大きな一区切りが見えてきた。
○ポケットモンスターダイヤ(ゴーストタイプポケモンの旅2周目)
ヨノワールの炎のパンチでゴリ押ししてるだけ。素早さが遅いのでちょいちょい先制されるけど、かなり楽ちん。
プラズマ団の底が見えるの爆速すぎて、BWはいつものポケモンとは違うが、結局いつも通りになる感、当時を思い出して懐かしい気持ちになってる。
テクノロジーが社会構造を再編する現代において、人間の知性や専門性のあり方は根源的な問いに直面している。その問いに強烈な一石を投じたのが、東京大学の小川光教授が学内広報誌『淡青評論』で紹介した一件である。これは、制度や組織が適応するよりも速く未来が到来しつつあることを示す、稀有で明瞭なシグナルと言えるだろう。経済学の素養をほとんど持たない修士課程の学生が、生成AIとの対話のみを駆使し、わずか1年で「トップレベルの学術誌に挑戦できる水準」の論文を書き上げたのだ。これは単なる技術的な成功事例ではない。長年の訓練を経て築かれる専門知識の価値、研究者の役割、そして「知性」そのものの定義を根底から揺るがす、まさにパラダイムシフトを象徴する出来事である。
この小川教授の寄稿は、社会に大きな波紋を広げた。インターネット上では瞬く間に注目を集め、「はてなブックマーク」では469ユーザーがブックマークし、102件のコメントが寄せられるなど、白熱した議論を巻き起こした。本稿では、この一件を現代社会の変容を映す縮図として捉え、専門家が感じた「恐怖」の本質と、社会に広がる期待と懸念を分析する。そして、この出来事が象徴する、新たな世代の登場について考察を進めていく。彼らこそ、これからの時代を定義する「AIネイティブ」なのである。
本セクションでは、話題の学生が象徴する「AIネイティブ」という新しい世代を分析する。彼らは、AIを単なる補助ツールとしてではなく、思考や研究の方法論の中核に据えるという点で、旧来の世代とは一線を画す。その登場は、単なるツールの変化ではなく、知識を獲得し、体系化するプロセスそのものの革命を意味している。
この学生が実践した研究プロセスは、AIが方法論の根幹を成していた点で画期的であった。具体的には、以下の全工程をAIとの対話を通じて進めている。
このアプローチの革新性は、旧来の知識探索モデルとの対比によって鮮明になる。東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦教授は、この新しい思考様式を「辞書の逆引き」という比喩で巧みに説明した。従来の検索エンジンは、ユーザーがキーワードを知っていることを前提とした「辞書の順引き」であり、既知の情報を効率的に探す行為だった。対してAIネイティブは、「やりたいこと」を自然言語でAIに問いかけることで、未知の領域を探求するためのキーワードや手法を引き出す「辞書の逆引き」を実践する。これは、人間と知識の相互作用における、根本的なパラダイムシフトである。
はてなブックマークのコメントは、この新しい学習様式がもたらす生産性の飛躍に対する社会的な期待を反映している。あるユーザーは、AIの活用により「人に教えてもらうのと同等のパフォーマンスが低コストで得られる」ため「習得速度が爆速に」なると指摘。また、これは単にAIに作業を丸投げするような話ではなく、「AIの力を借りて巨人の肩の高さを重ねる話」であり、人類の知の発展を加速させるものだという肯定的な見解も示された。
この爆発的な進歩の可能性は否定できない。しかし、それは同時に既存の専門家たちに、長く暗い影を落とし、不穏な新しい現実を突きつけている。
AIがもたらす希望の光の裏側には、深刻な懸念も存在する。特に、既存の専門家が感じる脅威と、AIの活用能力によって生じる新たな社会的格差のリスクは、真正面から向き合うべき構造的な課題である。
この問題の核心は、小川教授が吐露した率直な感情に表れている。経済学の訓練を受けていない学生がこれほどの成果を出したことに対し、教授は「心底たまげました」「このようなAIネイティブの若い人たちがこれからどんどん出てくることにちょっとした恐怖さえ感じました」と記した。この「恐怖」は、単に自らの職が奪われるという不安に留まらない。それは、長年の地道な研究と訓練を経て初めて到達できると信じられてきた専門性の価値そのものが、根底から覆されることへの動揺なのである。
はてなブックマークのコメント欄では、この現象を的確に捉える「レバレッジ」というキーワードが頻出した。「若く優秀な人がAIでレバレッジかけるととてつもない差になるんだろうね」「頭のいい人はAIでより賢くなる」といったコメントが示すように、AIは元々高い能力を持つ個人のアウトプットを飛躍的に増幅させる強力なツールとして機能する。
しかし、このレバレッジ効果は単なる個人の生産性向上に留まらず、社会構造を再編する力を持つ。yumanaka氏は、「地頭のいい人がAIを使いこなして圧倒的なアウトプットを出して、そうじゃない人の仕事を奪っていくんだろうな。こわい」と、その負の側面を鋭く指摘した。これは、AIが能力格差を埋めるどころか、むしろそれを爆発的に拡大させる触媒となり得ることを示唆している。このままでは、AI活用能力に長けた新たな「認知階級」が生まれ、高価値な仕事を独占し、社会の流動性を著しく低下させる未来さえ予見される。
このようにAIが生み出す成果の質と量が飛躍的に増大する中で、私たちはより本質的な問いに直面する。それは、その膨大な成果の「正しさ」を、一体誰が判断するのかという問題である。
AI技術の目覚ましい進展は、逆説的に「人間による最終的な評価と責任」の重要性をかつてないほど浮き彫りにした。本稿の中心的な論点はここにあり、その核心は、他ならぬ論文を作成した学生自身の行動によって最も明確に示されている。
彼が専門家である小川教授に助言を求めた最大の理由。それは、「自身には経済学の素養がないため、その評価が正しいのかわからない」という切実な懸念だった。AIは「国際誌に通用する水準」という評価を下したものの、その正当性を自力で検証する術を持たなかったのである。
この学生の懸念は、専門家による評価の不可欠性を示すものであり、はてなブックマークのコメント欄でも多くの共感を呼んだ。
評価の困難さ： 「生成AIを使いこなせば90点の論文が作れるが、90点かは評価・保証できない。」
専門知識の必要性： 「自分が知見の無い分野でのAIの判断が正しいかどうかをどうやって確かめるとよいのか。←ここが一番難しいし、専門知識が必要なところ」
懐疑的知性の重要性： 「循環参照やらハルシネーションやらを起こした文章を何も考えずにWikipediaに貼り付けるような人物もいるわけで、やっぱ懐疑的な知性と査読は大事なわけです。」
そして、この問題を鮮やかな比喩で捉えたのがobotzcanai氏のコメントだ。「巨人の肩に乗れたところで遠くに見えた島々の価値がわからなければ意味はない」。AIによって得られた広大な視野も、その価値を判断する専門的な知見がなければ無意味なのである。
さらに、この議論は「責任」の所在という、より深刻な領域へと深化する。e_denker氏は、「人間に残された最後の仕事は『責任を取ること』になるという話があるが、まさにそれを裏付けるような一件だと思う」と指摘した。この点をさらに鋭く突いたのが、phillies_rocks氏の「内面化できない成果物を作っても誰も責任を持てない」というコメントだ。AIが生成した成果に対して、その利用者は最終的な責任を負わねばならない。もしAIが設計した橋が崩落した場合、その責任は誰にあるのか。利用者か、開発者か、それともAI自身か。これは、AI時代の新たな倫理的・法的枠組みの構築が急務であることを示している。
この議論は、AI時代における専門家の役割がどのように再定義されるべきかという、未来に向けた重要な問いへと私たちを導く。
東京大学で起きた一件は、AIネイティブの登場が専門家の時代の終わりを告げるのではなく、その役割と価値を根本から進化させる契機であることを示している。AIが圧倒的な情報生成能力と実行力を手に入れた今、人間に、そして専門家に求められる能力は、もはや知識の生成や統合そのものではなくなった。
これからの時代に求められる専門家の資質は、以下の三つの能力に集約されるだろう。
未来の知のフロンティアは、AIネイティブがもたらす爆発的な「実行力」と、長年の経験と深い洞察力を持つ専門家の「検証力」および「責任能力」が融合する場所に開かれる。AIを恐れるのではなく、新たなパートナーとして迎え入れ、人間ならではの価値を磨き上げること。それこそが、私たちがこれから歩むべき道なのである。
私としては国産なり日本発のLLM開発を諦めてはならないし, その可能性は十分にあると信じています. 既に出ているものも多数ございますし.
本エントリはそれとは全く別の,
「国産LLMの人」という方についてです.
---------
色々思うところがありまして.
例えば,
と繰り返し主張しておられる.
そのような単純な活性化関数では過学習か誤差が噴出するかの二択でしょう. 実際, 氏のツイートは正にその状態を示唆しているように見受けられます.
```x
▶︎ 誤差が0.12あるだけでとんでもないエラー率になる。誤差関数が雑だから本当はもっとあるのかもしれないが、改善の余地がある。
▶︎ 問題は、どのような状態の時に学習が成功し、失敗するのかがまだ分かっていない。表現力は十分に持っているはずなのに、なぜか学習しない。
```
過学習に至ったときにうまくいってるように見えるだけでしょう.
```x
▶︎過学習ではないですね。データセットが小さいかつ、それ以外の範囲が出ないことが分かっているので。XORは2^2パターン全て学習できれば精度が100%になりますが、それは過学習とは呼ばないのと同じで、今回の初期のRNNに関しても文字数が圧倒的に少なく、パターンも決まっているので。
```
……と主張されておられる.
私が思うにそれは単純な写像を, ニューロンを使って回り道して作っている状態. LLMは局所的にはたしかに線形写像ですが,全体で見ても線型写像だとしたらそれは複雑な文章生成には到底耐えられないかと. (十分に大きいモデルをマクロに見ると非線形性があるので)
大規模言語モデル＝LLMを目指すとして,
そもそもエンベディングテーブルとは数百億から下手すれば1兆語彙を, たった数千〜1万次元程度のベクトルで表現する, 凄まじく繊細なテーブルです.
それをGELUやSwiGLUのような綺麗な活性化関数を使わずに, しかも爆速でやると仰っている. さすがにそのレベルの革新性を主張するには根拠がない限り, 飛躍が過ぎると判断されるかと.
そのやり方で, 例えば1億語彙までスケールするとして2乗の1京回×数千次元をバックプロパゲーションなしで学習するというのは……さすがにきついかと.
バックプロパゲーションが要らないという主張については活性化関数がきわめて単純だから. それなら全層に渡しても「修正」できるでしょう.つまり自明に近いですね.
勾配消失なんて関係ない, という主張については, xorというゼロイチでしか見ないのであれば勾配消失も何もありません. 永遠に層を貫通するわけですから, 何層増やそうがほとんど意味が出てこない. つまりそれは実際には極めて浅い層だけで動いてると思われる.
「こんに」から「ち」「は」が次文予測できたとの報告ですが, まぁ……それが「大規模言語モデル=LLM」にそのままスケールできると言い切れるのはなぜでしょうか?
MNISTだけでなくGLUEあたりをパスしてからにした方がいいと考える次第です.
```x
▶︎ 私が批判されながら、誤差逆伝播に変わるアルゴリズムや精度を30%→100%まで持っていく頭のおかしい行動が取れる理由は、以下の思想があるから。
▶︎ 1. 私のNNは高次元の万能近似回路
▶︎ 3. 何十回と失敗した経験則から、原因と対策が殆どわかっている
```
殆どわかってる, との事ですが, なんで上手くいってるのか分かってないとも自分で明言なさっている. ↓↓↓
```x
▶︎ 学習が進まないの、謎。単体だと上手く動いてるはず？何が原因だろうか。
▶︎ 学習アルゴリズム開発者本人ですが、なぜ学習が進むのかは謎です。
```
既存手法があまたの失敗の上で最適だと言われてきてる経緯もよく知った方がよい.
それはごく初期にそういった様々な試行錯誤のうえで「やはりGELUやBPが現実的にいい性能が出せるし, コストも抑えてこれである」と様々な研究者が合意しているような状況.
そして, そもそもアカデミアは自分のアイディアも含めて新規手法を常に疑ってかかるのが基本姿勢.
ジャーナルに「不確実さ」を載せないためで, それが積み重なると自他問わず全ての研究が信用出来なくなってしまうため. だから懐疑的になる. 個人攻撃ではないのです.
出さないのも自由ですが, 前述の理由で信頼を得られない. これは言動に一切関わらず, その厳密性をフラットに評価してそう判断しているから. 感情ではなく, 論理として.
……と, ここまで色々と蛇足なアドバイスをさせていただいたものの, この投稿に対しても
```x
▶︎ 何もわかってない人が国産LLMのやつ批判してて吹いたww
```
といったツイートをなさるのでしょう. (過去に氏がそう仰っていたので)
先に答えておきますね.
「自分のやってることがご自分でお分かりにならないようなら, 私にわかるわけがないですし仰る通りです. ただ, 詳しい者として一般論は申し上げられます.」
まだ間に合いますので, 大学院あたりまで修了なさるのがおすすめです.
Twitterに何を投稿しようと自由です. でも自分で違和感を見て見ないふりするのだけはやめたほうがよろしい. 既存手法と同等に自分の手法を疑うこと, これは研究者としての基本姿勢です.
研究テーマ設定を見かけるとついつい, より良い筋でやっていけるようアドバイスしたくなってしまう性が染み付いてしまっているためでして.
もちろん, 関わりのない方ですので蛇足でしかないのですが, 多くの方に影響力をお持ちでありつつ研究の進め方については独自の姿勢を持つように見受けられまして.
それはもちろん根本的には自由でありつつ, 相談相手の需要がもしあればひとつの(一般的)意見をお渡しできるかなと思いキーボードを叩いた次第です.
どうか匿名でご勘弁を.
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【追記】
おそらく氏のやられていることは順伝播 (forward propagation) のみでの学習かと思いますが, この手法の先行研究は山のように存在します.
(Hebbian theory, Perceptron, Adaptive Linear Neuron:ADALIN, Widrow-Hoff learning rule...)
見つけられないとすれば, 古典的 (1960~1980年頃) ゆえに電子化されていないためです. 現行の商用LLMがそれらの情報を簡単に連想して引用できず, DR等で検索しても出てこないのはその為でしょう.
これらに簡単にアクセスするためにはやはり学術機関に所属して図書館を利用するのが圧倒的に楽です. マイクロフィルムや紙媒体でしか残っていないものもありますから.
また, 有料データベースであるJSTOR, IEEE Xplore, Springer Linkなどにもアクセスが出来ます.
なお, arXivはあくまでプレプリントですので, 論文として引用するには査読を通過したものをつよく推奨します. ジャーナルもものによっては不十分な査読で掲載されてしまいますので, トップカンファレンスのものを信頼できる足がかりの論理として扱うのが基本的な考え方となります.
また, 「分からなければ (大量に貼った) 論文を読んでください」という姿勢は, それぞれをどう引用し, どのように自分の主張と論理的に接続するかの説明がなされなければ根拠として見なされないのが一般的な考え方です.
ブログとしての掲載はもちろん自由ですが, それらを十分な説明として取り扱ってもらうには至らないでしょう.
論文を引用するからにはそういった丁寧な取り扱いをすることを期待されるものです. 「敬意がない」と他の方から指摘されるのはおそらくそれが理由でしょう.
これは, 過去の論文を引用しながら新たな主張を論文として営々と積み上げ続けてきたアカデミアの「過去への感謝」という慣習です.
人の行動は自由ですから「こうしろ」とは申し上げませんが, この暗黙の了解を保持する (≈研究機関に所属したことのある) 方からの理解を得るのはこのままですときわめて難しいであろう, とアドバイスさせてください.
こういった主張のやり方を自分なりに一から身につけるのはたいへん難しいので, どなたかそういった手法を学べる信頼できる方に師事することをおすすめしている次第です.
もう15年ほど前のことになるけれども、サークルの後輩２人のことを、最近よく思い出す。
単純に、子どもの保育園の送迎途中で、学生時代に行ったラブホテルの近くを通るからだと思う。
それまで意識することはなかったのだけれども、どこぞの市長のラブホテル騒動からふと意識するようになって。
経緯はさておき、思い出すのは、自分から見て１学年後輩の石田君と、２学年後輩の渡辺さん。
石田君は頼れるリーダー格で、次の部長間違いなしという感じだった。
計画を立てるのがうまいし、リードするのもうまいし、今ならシゴデキって評価されるタイプだと思う。
ただ、ちょっと不器用そうなところがあって、イケメンタイプではなかった。
渡辺さんが超絶肉食系女子で、食い散らかしていた。そんなことを知ってから知らずか、石田君が渡辺さんに惚れた。
渡辺さんはメンヘラではないけれども、今なら性依存症と言われるんじゃないだろうかと思うくらいに人肌に飢えている人だった。
渡辺さんには同じ学部学科に彼氏がいたけれども、だんだんと倦怠期に突入。
そのタイミングで石田君は渡辺さんに猛烈なアプローチ。しかし、渡辺さんは靡かずサークル内で別に彼氏（初代）を作った。
その後も、石田君は渡辺さんにやさしくしつつ、渡辺さんはサークル内で彼氏（初代）と懇意。愚痴聞き役だけ石田君。
渡辺さんは彼氏（二代目）、彼氏（三代目）、彼氏（三代目・復権）を経て、それでも石田君は彼氏になれず。
そんなある日、何となく渡辺さんと深夜にドライブに行っていたら、石田君からアプローチをかけられている件について相談された。
曰く、石田君ではイケメン度合いが足りないから相手として微妙らしい。ちなみに僕はOKだと。
僕からは「じゃあ、振る口実に僕と付き合ってることにすればよいよ！」と軽々しく提案し、渡辺さんは大爆笑。
その案は採択され、渡辺さんは石田君に「僕さんと付き合うことにしたからナシ！」とメールした。
渡辺さんが助手席でメールを読み上げつつ、僕が返信メールを提案しつつ、当時のガラケーで爆速で返信合戦。
そんななか、ちょうどラブホテルの前を通ったので、あきらかにラブホテルと分かる写真を送り付けて諦めさせることになった。
駐車、入館、入室、入浴、その他諸々、「それと分かる」けれど「もちろん映ってない」という写真を撮って送った。
お酒を飲んでいるわけでもないのに何か盛り上がってしまい、渡辺さんと二人ゲラゲラ笑いながら写真を撮って、送信。
行き過ぎた遊びをした結果、そのあと石田君の心が折れてしまった。
若干、申し訳ないことをしたと思う。
（追記）
BMI21、健康診断は問題なしだが、甲状腺が普通より大きいらしい
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マジで眠い。電車で立っていても寝落ち。椅子なんて座れば秒で寝る。
会議中にウトウトしてしまうなんて日常茶飯事。みんながスクリーンを見ている間に寝落ちしたことがあったので、どうにか姿勢を変えて頑張る。が、無理なので考えるフリして目を閉じないとダメ。
何度か注意された。自分でもありえないと思い、怒られるのは本当に嫌だし、会議は聞かないと仕事に支障が出るから嫌なのに寝落ちする。馬鹿。自分をぶん殴ったり、顔を洗ったり、空気を吸いに行ったりしたが駄目。5秒後には寝る。
会社では1時間ごとに室内の非常階段で寝ている。会社も「1時間ごとに10分ほどの休憩はしてもよい」というルールなので。ぶっ通しの会議だけが最悪。
運転は1時間に一回はSAで30分ほど寝ないとダメ。（一度、2時間運転していたら寝落ちして死を覚悟したので）
学生の時、飲食店のホールのバイトも、意識が飛ぶ。オーダー中にぼーっとして目は開いているのに寝ているみたいな状態。バチクソ怒られた。水を注いでいるコップを落とすとかザラ。
眠いなって思って寝るんじゃなくて、眠k…zzzって睡魔の意識が出たときには寝ている。
学生の頃も大好きで楽しい授業でも寝落ちする。気が付いたらノートが汚い事にはしょっちゅう。会話の途中でウトウト→頑張る→反動で爆睡がループ。運動部だったが、試合中もぼーっとし、ベンチにいるときに寝落ちするので辞めた。ボールが見えているはずなのに気が付いたら落とすとか。
大学入試も当然眠い。無理。なので自己推薦やAOで長い筆記試験から逃げた。または論文を爆速で書いた。テストは基本爆速で終わらせた。長すぎる場合は15分×n回は絶対睡眠にとられるのを覚悟の上でやるしかなかった。
酒・たばこしない。
飴もガムも食べながら寝る。カフェインは動悸が激しくなるので飲めない。というかそれでも寝る。
就寝中にカメラを設置して確認してもいびきはなく、寝相に問題はない。寝起きも問題ない。
かといって無限に寝れるわけではない。8時間睡眠くらいで目が覚める。1時間ほど活動すると眠い。その時は10～30分寝れば起きる。
眠い。遊びに出かけても眠い。ゲームしたいのに眠い。仕事も楽しいのに眠い。好きなアーティストのコンサートでも眠い。1回殴られてみたけど眠い。
病院に学生の頃行ったけど「はぁ？どうせ徹夜してるんでしょ」「大人になれば治るから来る必要はない」ってなんかすごく信じてもらえなかった上に「寝たいとき寝ればいいじゃない。それで解決するんでしょ」って詰められて以来行ってない。
信号待ちすら眠い。寝落ちで起きた時に「また寝ていた…どうして…」って自己嫌悪になりまくるのも嫌だ。新人教育で喋っている最中にｳﾄ…ってなってほんと嫌だ。この文を書くだけでも、もう眠くなってきた。
