はじめに こんにちは！ブロックチェーン×AI Agentで自律経済圏を創るKomlock labでエンジニアをしている小原（@brto_0224）です。 ゼロ知識証明（ZKP: Zero-Knowledge Proof）、色んなところで聞きますよね。ZK Rollup、zk-SNARK、ZK Payments……。 Vitalikが「AIエージェント時代の決済標準はZK Paymentsになる」と言っていて、さすがにちゃんと理解しておきたいなと思いました。ただ調べてみると、自分も「何がゼロ知識なのか」を本質的にわかってなかった気がします。 ゼロ知識証明を厳密に理解するには大学院レベルの数学（楕円曲線、ペアリング、多項式コミットメント等）が必要になります。この記事ではそこまでは踏み込まず、「ゼロ知識証明がどういうものか」「エージェント時代になぜ必要なのか」を概念レベルで整理し、最後に簡単なデ

■ 個人情報保護法改正案に重大な欠陥、2001年「メディア規制」法案の再来、修正が必要 （注：3日前に書き始めていた日記（11日付）だが、仁義は切ったので、今日（14日午前）パブリッシュする。もっと早く気づけばよかったが、この土日に気づいた。手遅れにならないことを祈る。） このところ、前回の日記のように、生成AIを用いて個人情報保護法のR8改正案の構造を分析していたのだが、それとは全く別に、改正後条文を目視でぼんやりと眺めていたら、思わぬところに重大な問題があることに気づいた。読替規定や全体構造の複雑さに気を取られ、ノーマークだった「罰則」に、明らかに深刻な欠陥があり、国会で修正しなければ大変な禍根を残すことになる。 問題の規定は、以下の条文からなる新180条（新設）である。 180条 自己若しくは第三者の不正な利益を図る目的で、又は本人、個人情報を保有する者その他の者に損害を加える目的で

2026-05-11 追記: はてブで認識率が低いと指摘を受け正しく計測し直したところ Hybrid は 99.94% (実測で字単位の誤読ゼロ近傍)、NDL 単独でも 99.49% に達していました。当初掲載値 (NDL 95.84% / Hybrid 96.23%) は、(1) 正解テキストに含まれていた空文字 (約108文字) を本文と同列に採点していた、(2) 全角・半角の表記差 (１↔1、ＣＥＯ↔CEO 等) を誤読扱いしていた、の2点で過小評価でした。本文のみ・NFKC正規化後で再計算しています。 課題 手元にあるビジネス書1冊 (縦書き和文、120ページ分) のページ画像をテキスト化したかった。 入力は PNG 120 枚 (1ページ=1ファイル)、解像度は十分にきれい。図表はほぼなく、文章メイン。 「専用OCR」「ローカルLLM」「両者の併用」の3手法を実装し、文字精度・処

たしかに～となった。 Markdownは人間が書きやすくするために表現力を落としてる。でもAIが書くのであれば、わざわざ表現力を落としたMarkdownを使う必要がない、という話。 ※ 補足 AIが「設計確認して」って出してくるMarkdownを読むのはつらい、全部よまないよね、HTMLであれば より読みやすい形、インタラクティブな形になって確認しやすいよね、AIが書くならHTMLでいいよね、という文脈。 確認モレで余計な生成が行われるより、ちょっとリッチに確認しやすい文書だしてもらって、意図通りの生成が走るほうがトータルのトークン数も節約できると思う。 補足おわり ※ もうひとつ追記 いまのAIが、HTMLの出力について、わかりやすく伝わりやすいものが出力できるよう重点的に学習されていることも踏まえておいたほうがいいと思う。 HTML版とJava版で同じアプリ作っても機能性が全く違うよう

はじめに X 上で見かけた 「もう Markdown じゃなくて HTML でドキュメント書いた方がよくない？」 系の議論（@trq212 のポスト等）には、まったく同感です。 というのも、自分は もう半年ほど前から、Claude CodeにHTMLでドキュメント生成させています。エージェントを使えばつかうほど、その生成物を直接人間が修正することが減るからです。プランファイルがその典型で、プランがまちがっていたらそれはAIに指示して修正させるべきで手動修正するべきではないのです。その理由は手間を減らしたいからではなく、「なぜそう出力されたか」の理由にたちもどって指示しないとAIは同じ間違いをくりかえしてしまうからです。そうすることで人間はAIと思考を共有することができます。 その場合、Markdownは人間が作成も修正することはなくなるわけで、Markdown形式がドキュメントの形式として

バルタザール @val_megido72 比較的AI生成画像肯定派だけどこれは感じるな AI感丸出しの薄黄色い画像とか劇画調の画像とか、別に粗探ししたいわけじゃなくても内容が入ってこん 無駄に個性的であることが気に掛かって受け手がリソースとられて、本来の主張が伝わりづらくなるのはカスパワポと同じだな x.com/kakedashi_chan… 2026-05-05 04:12:45

「Irodori-TTS」はAratako氏が開発した日本語特化の音声合成AIモデル(TTSモデル)です。ローカルで動作する軽量モデルで、「セリフ」「声」「感情」を自由に指定して音声を生成することができます。NVIDIA製GPUを搭載したPCなら数秒で生成可能で、GPU非搭載PCでもCPUを使って生成できます。かなり高品質なセリフ音声を作れて便利なので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 GitHub - Aratako/Irodori-TTS: A Flow Matching-based Text-to-Speech Model with Emoji-driven Style Control · GitHub https://github.com/Aratako/Irodori-TTS Aratako/Irodori-TTS-500M-v2 · Hugging Face htt

これで200Kの記事をClaudeが読んでくれたと思うでしょう。実は違います。 VerboseモードをONにしたら、実はWebFetchしているだけではなく、LLM用要約が含まれることがわかります。WebFetchツールにはurlのパラメータと、promptのパラメータがあります。どちらも省略することができないため、基本要約が返ってきます。 ※後で述べますが、一部承認されたドメインかつContent-Type: text/markdownをサポートしているサイトのみ、この要約をバイパスできます。 ⏺ Fetch(url: "https://zenn.dev/zhizhiarv/articles/claude-code-on-bedrock-per-user-cost-tracking", prompt: "Return the full article content verbatim,

夏目亜季＠荒川区議会議員 @Ak148usagi 街中で生成AIなんやろなってチラシや広告よく見かけるようなった、それが当たり前になりそうやね。選挙ポスターも本人読み込んだAIはもう出てきそう。 x.com/i_9__/status/2… 2026-05-03 11:57:50 らこ @e3_3 こういうのってすぐAIって分かるけど使う側は気にならないのかな？AIという最新技術使って時代に乗ってる♪って感じなのかな。 最近は会社でも自分の写真をAIに読み込ませてイラスト化したものを使ってる人がかなり多い 2026-05-03 10:24:56

２０２６年が明けてすぐに「人工知能（ＡＩ）が未解決の数学の定理を証明した」とする論文の公表が世界で相次いだ。近年のＡＩの進化はめざましく、数学者が長年答えを出せなかった問題が次々と解かれている。専門家は「２０２６年はＡＩが安定して数学の未解決問題を解けるようになった最初の年といえる」と話す。 この勢いで超難問とされるリーマン予想も攻略してしまうのか？　ＡＩによる数学の可能性を探った。（共同通信＝浅見英一） ▽世界的数学者が「ＡＩが自律的に証明した」と宣言 １月、米カリフォルニア大のフィールズ賞数学者、テレンス・タオ氏が自身のＳＮＳで、約５０年も未解決だった「エルデシュ問題７２８番」という数学の予想について「ＡＩが自律的に解決した」と宣言した。 エルデシュ問題は、２０世紀ハンガリーの大数学者ポール・エルデシュが生涯に残した問題の数々を指し、千近くある。７２８番はその一つで、（ａ＋ｂ－ｎ）の階

ＡＩを目指す子ども向け「ＡＩ教室」の人気が高まっている。小学生を対象にした「将来なりたい職業」では、ＡＩが初めて１位に選出されるなど、雇用不安に対する子どもや保護者の危機意識が人気の背景にあるようだ。 「『それは無理です』をやさしく言い換えてみましょう。」 講師の問いかけに、児童たちは素早く一斉に応答する。 「現時点では難しいかもしれません。」 東京都世田谷区にある学習塾「玉虫ゼミナール小学部　世田谷校」が今年開講した「ＡＩなりきり教室」での一幕。同校では、ユーザーに寄り添った言い換え方を学ぶ「いいかえトレーニング」の他、どんな発言にも肯定的に返答する「ほめ上手チャレンジ」、選択肢の中から最も無難な答えを選ぶ「あんぜんクイズ」など、楽しみながらＡＩらしさを身につけるカリキュラムを用意した。 このような「ＡＩ教室」が全国的に増える背景には、子どもの職業観の変化がある。同社が小学４年生から６年

元山文菜@書籍「無くせる会社のムダ作業」発売中 @ayana_motoyama 「新人がAIに聞いたまま資料を出してくる！AIが出したものを俺が添削して戻したら、それをまたAIに読ませて戻ってくる。」と泣いてる同世代(40代半ば)が結構いて、「なんで、ちゃんと内容チェックしてくれないんだよ！なんで、ちゃんと自分なりに直して出してこないの…俺とAIの橋渡ししてるんならアイツいらなくなっちゃうだろ。何回言ってもそのまま出してくるから、もうAI禁止なのかな…」って嘆いてるんですが、多分、新人の子は内容チェックしてるんですよ。きっと自分なりに直してもいると思う。ただ普通に考えてAIの知識は既に私たちを超えてる。我々がAIの矛盾に気づくのは単に歳を重ねてるからに過ぎなくて、自分よりレベルが高い資料が出てきたら何をどう直して良いのか分からないと思う。AIに任せて思考停止しちゃってるわけではなくて、自分

ナカガワP＠日本一周再開未定 @goburei32000 ニコニコAIコメント、他人の動画なんでスクショは貼らないけど 動画内のセリフ「AIがコメントする機能を試しにONにしてます」 AIコメント「そんな機能あるんか」 人間コメント「↑お前じゃい！」 なんてやり取りがあってﾌﾌｯてなった さてこの面白さが今だけなのか形を変えて今後も続くのか 2026-04-22 14:43:27

大学のDXやAI活用の話を聞く機会も増えてきた。 だが、その規模の大きさはまちまち。全学的な基盤整備として大規模に投資を進める大学もあれば、特定の学部や研究室単位で実証的に導入を進めるケースも少なくない。 前者は教育・研究・事務のあらゆる領域を横断的に変革するポテンシャルを持つ一方で、組織の合意形成や運用体制の構築に時間を要する。後者は機動力に優れるものの、取り組みが部分最適にとどまり、全体としての成果が見えにくいという課題を抱えやすい。 そんな中、今回慶應義塾が発表した動きは、ちょっと”レベル”が違う。 なんと慶應義塾は、全教職員にNotionを導入し、168年分の知的資産をまとめてAIに学習させるという、かなり大胆なプロジェクトを始動させたのだ。 この取り組みのどこがすごいのか。 ポイントは、単なるツール導入ではなく、「大学に蓄積された知識そのもの」をAIで使える形にしようとしている点

法務省は17日、生成AI（人工知能）によって肖像や声を無断に利用した場合の民法上の責任について整理すると発表した。有識者会議を設ける。著名人が肖像などを無断で使われない「パブリシティー権」や肖像権の侵害にあたるかどうかを事例ごとに示す。パブリシティー権や肖像権は法律に明文の規定がない。司法が判例で権利を認めて確立したものだ。近年急速に普及した生成AIによる権利侵害はまだ判例が少ない。法的に許

マイクロソフト、ローカルAI環境をインストーラで配布できる「Foundry Local」正式リリース。MacやLinuxにも対応 マイクロソフトは、アプリケーションにバンドルしてインストーラで配布できるコンパクトなローカルAI環境「Foundry Local」の正式リリースを発表しました。 開発者はアプリケーションにFoundry LocalのAI環境をバンドルしてインストーラで配布できるため、クラウドなどに依存せず、ユーザーによる設定や追加導入なども不要な、ローカルで完結するAIソリューションをユーザーに提供できるようになります。 ハードウェアに最適化、多数のAIモデルから選択 Foundry Localは、その内部にあるAIモデルのランタイムとしてONNX RuntimeとWindows MLが利用され、その上にFoundry Catalogから選択可能なさまざまなAIモデルを載せるこ

以下の文章は、NiemanLabの「“I was surprised how upset some people got”: A conversation with the creator of TomWikiAssist, the bot that edited Wikipedia」という記事を翻訳したものである。 Wikipediaの舞台裏で、最近一部の編集者たちが警戒心を強める出来事があった。彼らはTomWikiAssistという投稿者による大量の編集と新規記事の作成に気づいた。調べてみると、Tomの正体はボットであり、自分が興味深いと判断した記事を編集・作成していたことがわかった。編集者たちはただちにTomの編集・執筆権限をブロックした。 Tomについて調べれば調べるほど、編集者たちの不安は募った。このボットは自律的に判断を下し、編集者たちとメッセージのやり取りまでしていたのだ。「

みなさま新年度あけましておめでとうございます。 毎年恒例、「Googleのサービスに課金したいんだけど 全部網羅した比較表がなくて全然わからん」問題に回答する記事、2026年版です。 対象としては個人の趣味／副業用～個人事業主〜小規模組織くらいを想定しています。 いかれたメンバーを紹介するぜ！ 候補は下記。 Google One、Google AI Googleドライブが容量いっぱいになると「容量を追加しましょう！」つって出てくるアイツがGoogle Oneです。プランはベーシック、プレミアムの２つ。 Google AIはいわゆる有料版Geminiです。AI Plus、AI Pro、AI Ultraの３つがあります。 なのですが実はOneとAIにはあまり区別がなく、実質的には同じサービスで One ベーシック＜AI Plus＜One プレミアム＜AI Pro＜AI Ultraの５つのグレー

近年はあらゆる場面でOpenAIのGPTやGoogleのGemini、AnthropicのClaudeといった大規模言語モデルが活用されていますが、実際に大規模言語モデルがどのようなものか体感的に理解できていないという人もいるはず。そんな人にとって役立つのが、Google Colaboratory(Google Colab)を使ってたった5分でゼロから言語モデルを構築できる「GuppyLM」です。 GitHub - arman-bd/guppylm: A ~9M parameter LLM that talks like a small fish. · GitHub https://github.com/arman-bd/guppylm arman-bd/guppylm-9M · Hugging Face https://huggingface.co/arman-bd/guppylm-9M

ロボットや自動車といったハードウェアとAIを組み合わせた「フィジカルAI」は、従来のデジタル空間だけでなく物理的な空間でもAIの性能を発揮し、工場やサービス業といった分野での生産性や効率性を向上させると見込まれます。海外のテクノロジー系メディアであるTechCrunchが、日本は労働力不足を背景にフィジカルAIに注力しており、スタートアップと大企業のハイブリッドモデルが構築されつつあると報じました。 In Japan, the robot isn't coming for your job; it's filling the one nobody wants | TechCrunch https://techcrunch.com/2026/04/05/japan-is-proving-experimental-physical-ai-is-ready-for-the-real-world/