AIを引っ提げてやってきた大学院生 学外のとある修士2年生の学生から、研究を評価してほしいと頼まれました。彼がやっているのは、私が専門とする研究分野のある仮説をデータによって検証する内容でした。読んでみたところ、経済学の五大誌は難しいにしても、着眼点、新規性、データの質などから、フイールドトップの学術誌に挑戦できる水準にあると感じました。 驚かされたのは、彼が経済学を専攻する学生ではなく、それどころか経済学をこれまでほとんど学んだことがないという点です。彼の関心は技術の新領域への応用、特に「生成AIの新活用」にあり、専門外である経済学という分野で、AIとの対話だけでどこまでのレベルの研究ができるかを1年間かけて試してみたというのです。研究のアイデア出し、先行研究のレビュー、理論モデルと仮説の構築、データの探索と収集、計量ソフトを用いた分析、図表の作成、英語論文化に至るまで、さまざまなAIツ
広島大学図書館では、各部局と協力し、研究成果の公開にこれまで継続的に取り組んできました。 2024年度には、文部科学省「オープンアクセス加速化事業」に採択され、この取組をさらに発展させ、より多くの研究成果を社会に発信する体制を全学的に強化しています。 このオープンアクセス事業の一環として、溪水社から刊行された紙の書籍のうち、本学の教員・研究者などが執筆し、現在は絶版などで入手が難しくなっている書籍（62冊）を電子化・公開をいたしました。 これは出版元である溪水社と連携し、著者の方々のご協力（電子化の許諾など）を得て実現したものです。 電子化した書籍は、広島大学学術情報リポジトリを通じて、どなたでも無償でご覧いただけます。 本事業の実施にあたっては、溪水社をはじめ、著者の皆さまのご理解とご協力をいただきました。 ここに厚く感謝申し上げます。
要約 日本語オンリーならruri v3 (わずか37mでOpenAIのtext-embedding-large-v3超え) もしかしたら日英だったらベターかも 多言語+コードならgranite-embedding はじめに LLMの普及からはや数年、175Bとかいう途方もないパラメータで動いていたLLMもいつの間にか4bに収まるようになり、スマホやPCで簡単に動かせるようになりました（現在だとQwen3-4b-thinking-2507などはかなり高性能です）。 一方、embeddingモデルはといえば、OpenAIはtext-embeddings-3-small/largeを公開してからというもの新規モデルをリリースしていません。geminiはちょくちょくリリースされているようですが、そこまで話題に上がっていません。embeddingモデルの進化は飽和してしまったのでしょうか？ 実は、オ
from onnxocr.onnx_paddleocr import ONNXPaddleOcr def sample(): ocr = ONNXPaddleOcr(use_gpu=False, lang="japan") result = ocr.ocr("sample.png") for data in result: for box, (text, score) in data: print(f"text: {text}, score: {score}") ONNXとは OnnxOCRを紹介する上でONNXとは何ぞやということも軽く解説します。 ONNX（Open Neural Network Exchange）とは、機械学習モデルを異なるフレームワーク間で共有・運用するためのオープンなフォーマットです。 このフォーマットに従うことで、PyTorch、TensorFlow、Sciki
自分は理解するのがとても遅いです。自分が何時間も理解しようとしてわからなかった問題を友達は見た瞬間に理解したり、AIに聞いても理解できなかったり。頭の作りが凡人以下の僕が周りの人より秀でたエンジニアになることは可能なのでしょうか？特に、新しい技術がすぐに出てくるこの業界でやっていけるのかとても不安です。時間をかけても理解できないことに向き合う時間が無駄感じている一方で、それが僕には必要であることはわかっているのですが、、、 いいですね。そういう悩みはまさに学習曲線の真上に乗っています。その線がどんな形をしているにせよ、物事を理解するまでの間はどんなに頭のいい人でも多かれ少なかれ「自分は理解するのがとても遅い」と嘆くものです。もちろん最終的にその曲線を登り切るまでの早さに個人差はありますし、その個人差のことを「頭の作り」と呼ぶのは自然な話です。 僕の考えを言わせてもらうと、世の中のエンジニア
※2006年時点に記載された情報です 私が2005年10月からスタンフォードに滞在していることもあって、松尾ぐみでは、この１年、国際会議への論文投稿、 国際コミュニティへの情報発信に力を入れています。たくさんの学生や研究者の方との共同研究・共同執筆を通じて、 この１年でたくさんの国際会議に論文を通すことができました。 その経験を通じて、英語論文における一般的な問題点が明らかになってきました。 ここでは、そういった知見を形式知化し整理しています。 日本から投稿される情報系（特に人工知能、Ｗｅｂ等の分野です）の論文は、主要な国際会議にほとんど通りません。研究者人口や研究費の額を考えると、国際コミュニティにおける日本人のプレゼンスは非常に低いです。この一番の理由は、論文の完成度の問題です。私の知る限り、ほとんどの論文が十分に完成度が上がらないまま投稿され、その結果として不採択になっています。一般
こんにちは。ウォンテッドリーのInfra Squadでエンジニアをしている笠井（@takayukikasai）です。 昨今サービス事業者を狙った様々なセキュリティ脅威が増加しています。DoS/DDoS攻撃やスクレイピングによる情報収集、Webアプリケーションの脆弱性を狙った攻撃など攻撃手法は多様化・高度化しています。IPアドレスベースのアクセスブロックなど静的情報を用いた防御だけでは工夫を凝らした攻撃に対応しきれず、サービスの可用性・信頼性を守ることが困難になってきています。このため、常に変化する状況に対応するための動的な防御が重要です。 AWS WAFはマネージドサービスとして既存のALB/CloudFrontに比較的容易に適用できますが、効果を出す運用設計は別の難易度があります。ウォンテッドリーでは約2年前からAWS WAFを実運用し、ルールの設計・運用・継続的改善を行ってきました。本
POML (Prompt Orchestration Markup Language) は、Microsoft によって提案されたプロンプトを構造化された文書として管理するためのマークアップ言語です。プロンプト開発における構造の欠如や複雑なデータとの統合の困難さ、特定のフォーマットへの依存性といった課題を解決することを目指しています。 高度な AI エージェントを開発する際、システムプロンプトの設計は最も重要な要素の 1 つです。システムプロンプトは AI エージェントが果たす役割や、どのようなツールを使用するか、ユーザーと効率的に会話するための工夫が含まれます。このシステムプロンプトの設計が AI エージェントの性能に大きな影響を与えます。例えばコーディングエージェントである Cline のシステムプロンプトを覗いてみると、800 行ものの長大なプロンプトが定義されていることがわかります
仕事を抱え込み、部下の成長に蓋をしてしまっていた私が、チームに頼りながら成果を出せるマネージャーになれた理由 運用型広告の成果を改善することや、そこに付随する関係者との日々のコミュニケーション。私たちの仕事は、良くも悪くも属人的です。いわゆる職人芸や阿吽の呼吸のようなもので成り立っている場面も少なくありません。 だからこそ私は、「このクオリティは自分じゃないと担保できない」「このまま任せたらきっと上手くいかない」という思いに囚われ、自分のキャパシティを越えていることに気付きながらも、部下に仕事を任せきれずにいました。それは、部下の成長機会を奪い、仕事の進行においても周囲を不安にさせる、不健全な仕事の進め方でした。 しかし、そんな私もチームが拡大していく過程で自分を変えざるを得なくなり、今では「周囲に頼りきり」と胸を張って言える状態です。時には、他の管理職メンバーから「チームのことを教えてほ
私のことです。ギリギリ若者と言えないぐらいの歳になってしまった気がしますが、諸先輩方のために若者と言い張ることにしています。 ここでいうアウトプットとは主に「不特定多数に対する発信」に関することです。例えばブログを書くのもそうだし、イベントで登壇するのとかもそう。まあでもこの記事では主にブログに関することですかね。 自分はアウトプットがとにかく苦手で、弊社におけるアウトプット関連の評価値も最低クラスの人間なのですが、そろそろ避けて通るのも限界が来たな…という出来事があったので、何故ここまでアウトプットに対する忌避感があるのかを自己分析したものになります。「わかる…」とか「こんなこと考えてる人類いるのかよギャハハ」ぐらいの気持ちで見ていってください。 1. 自明バイアス これが一番強いですね。書こうとしたときに「こんなことみんな知ってそう」「知らないのは自分だけ」とか突然思っちゃう。これはま
鯖そうめんなる愛おしの食べ物 伊吹山ではぐくまれたお灸 ボン・バイ・テンで梅を見る。 滋賀最古の私立図書館、1907年開設の江北図書館へ 480年を越える歴史を持つ、滋賀のリキュール、桑酒 彦根で近江牛のすき焼きを食べる 雪降りしきる朝に 麗しきは五個荘の街 近江ちゃんぽん、出汁が効いていてとても美味しい 紫式部が源氏物語の着想を得た石山寺へ 「久しぶりに、京都に行かない？」と配偶者に聞いたら「お、いいね、行こう」との返事があったので、京都に行くことにした。翌日、京都駅前のバスの尋常ならざる混雑を思い出すないなや、一気に行きたい意欲が消えていった。あの混雑に自分が加わりさらに混雑を加速させることは、申し訳なさを感じた。 そうだなあと思案した。そういえば、京都の一個手前、滋賀って行ったことないなと思った。まだ見ぬ地、滋賀に行くほうが短い休みにはいいのではないかという気がしてきた。そんな経緯で
Intro 筆者のように、インターネット上での生活が長く、かつエンジニアとして生きてきた人間には、一般の人には伝わりにくいデジタルの遺品が多く存在する。 仮に自分が死んだ場合に、これらをどのように遺族に処分してもらうかは、なかなか難しい問題だ。筆者はこの「デジタル終活」をどうするかを、長いこと模索してきた。 今回は、「1Password」と法務局が行う「自筆証書遺言保管制度」を用いた方法を思いついたため、検証を試みる。 注意 筆者はエンジニアであり、法律の専門家ではない。 本方式は、法的に有効な遺言の作成については範囲外である。 本方式の目的は、「遺族の負担を減らす」ことである。 ここで「デジタル 遺品」とは以下のようなものを指す。 自分が使ってきたメールアドレスや SNS のアカウント 取得しているドメイン 登録しているサブスク 管理しているコミュニティや OSS etc. 以下のような
2025年夏の参院選では、国民民主党と参政党という、立ち位置が大きく異なる2つの政党が、そろって大きく議席を伸ばすという、近年にない"同時躍進"が起きました。 この結果を受けて、なぜここまで異なる2党が、同じ選挙でこれほどまでに存在感を示すことができたのか…多くの人が戸惑いとともに、その理由を知りたくなったのではないでしょうか。 徒然研究室では、この現象の背景に何があるのかを、膨大な数のYouTube動画や、選挙データを分析・視覚化すること探ってみました。 まず浮かび上がってきたのは、両党とも、公式以外も含めた関連動画の投稿「本数」は約2,700本と拮抗していたのにも関わらず、参政党関連動画の「総視聴回数」は国民民主党の3倍以上の1.7億回に達し、その拡散のしかたも大きく異なっていたことです。 また、年代別の出口調査データからは、若年層ほど投票先が分散し、シニア層よりも選択肢が多様化してい
いや、選挙特番に限らず、あらゆる生配信の番組としても史上最高かもしれない。とにかく面白かった。 その番組がこちら。無料でアーカイブ視聴が可能なのでぜひ見てほしい。 確実に歴史に残る番組であるこの番組は思想家の東浩紀さんが、7/20(日)に行われた参院選の開票速報を観ながら雑談をするという内容である。 最終的に9時間に渡るこの番組は間違いなく歴史に残るものだと確信している。 なぜか。 政治への思い、そして選挙とは、ある意味その人のこれまでの人生を映す鏡だが、 それがこんなにも多様で、かつその多様な人同士が敬意を持ちながらコミュニケーションできることを体現するコンテンツは、(ぼくの知る限り)他に存在しないからだ。 日本だけでなく、世界で見てもきわめて稀有なコンテンツだと思う。 開票雑談から劇的な展開へ番組前半は選挙結果に対する東さんの1人語りで進む。これも充分に面白いのだが、劇的に変わるのは約
この分野の声が大きい人たちと同じように、私も生成AIシステムがソフトウェア開発にどのような役割を果たすのかについて大きな関心を持っています。LLM（大規模言語モデル）の登場は、アセンブラから最初の高水準プログラミング言語への移行と同じくらい、ソフトウェア開発を大きく変えると思います。その後に開発された言語やフレームワークは、抽象化のレベルや生産性を向上させましたが、プログラミングの本質に同じレベルのインパクトを与えるものではありませんでした。しかし、LLMには最初の移行と同程度のインパクトがあると思います。しかも、単に抽象化のレベルを上げるだけでなく、「非決定的なツールでプログラミングするとはどういうことか」という問いを私たちに投げかけています。 高水準言語は、新しいレベルの抽象化をもたらしました。アセンブラを使うときには、特定のマシンの命令セットを考える必要がありました。単純な操作でさえ
知らん人もいると思うけど、私は昔っから「人を幸せにするのは資産」派だ。 金より大事なものはたしかにあるだろうが、なぜかこの世のほとんどの人間が金がないための不幸を感じている。つまり愛だの健康志向だのいいつつ結局世の中金なのだ。悲しいね。 そして、世間は広いので、きっと私よりうんと賢い人だとか、資格をもっている人だとか、政治家とか偉い人だとかがみんなにそのへんの解説をしてくれるのだろうと思ってここまで歳を食ってきた。が、はて実際ババアになってまわりを見てみると、思った以上にサポートは行き届いていなかった。 みんな家と金に困っとる。 今から数年前に「３５歳働き女子よ城を持て！」という本を出したとき、 私は不動産の素人で（いまもだが）、何一つ難しいことなどわからないが、これから東京をはじめとした日本の不動産がどんどんあがっていくことだけはなんとなくわかっていた。 ざっくりとした理由は本にも書いた
こんにちは、ごまどうです 突然ですが、散歩っていいですよね 特に目的もなくぶらぶらと歩いたり 道端の草花を眺めたり 老若男女問わず大人気のアクティビティ、それが散歩です そんな楽しい散歩ですが、気になることが一つ…… ……ということです 私が知っている草花といえば タンポポ、オオイヌノフグリ、アジサイ、ツバキ、キンモクセイ…ぐらいのもので、列挙すると悲しくなるほど…… お恥ずかしながら、私の植物の知識は小学生で止まっています 散歩中にふと可憐な花を見ても「きれいだね～」と思うだけで終わってしまう 果たして、そんな散歩人生でいいのでしょうか？ いやだよね いやだ！ じゃあ 今からでも勉強して覚えれば良くね？ 草花の名前を知らないなら全部覚えれば良いじゃん！ というわけで、 私が実際に膨大な数の草花の名前を覚えた方法と、 その結果として見えてきた新しい世界について お伝えします 最後までお付き
tl;dr 6月末でCTO退任します 7月から基本暇です ごはんとか誘って下さい ここから本文 このたび、2025年6月末をもちまして、株式会社クラッソーネの執行役員/CTOのロールを退任することになりました。2020年9月からなので4年11ヶ月、ほぼ5年ですね。 www.crassone.co.jp 今後は技術顧問というロールで関係性は継続されるのですが、従前よりは少し離れたところから、困り事があれば何か対応できるかなあくらいの感じです。呼んでもらえれば行きます的な感じですね。 ⸻ 在任中は、最高技術責任者というよりは、プロダクト開発部というセクションの対応が多かったなーという感じです。プロダクトの土台や運用の仕組みを整えようとしたり、自律的に改善できるチームを志向していろいろしたり、自分を介さずに動けるようにすることはできるだけ頑張ったつもり。 チームマネジメント的な面では、わりと人間
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