辻 愛沙子｜arca @ai_1124at_ 「戦争反対、際限ない軍拡はいらない」 というと 「戦うためじゃなく抑止力としての軍拡だ」 という人がいる。 日本は既に世界７位の軍事力を持っています。どこまでやれば気がすみますか。 戦わずして国益と国民市民を守れるよう、経済的カードも含めた平和外交に心血を注ぐのが政治の役割。 それをできずして行う盲目的な軍拡は、外交の失敗であり政治家の失敗でしかない。 2026-04-29 08:14:53

デヴィ布陣 @devifujinpug そういえば以前付き合っていた女性に価値観の違いで振られた。 その中で価値観の違いを大きく感じたきっかけが『味噌汁の件』と言われた。 彼女の家で作ってくれたご飯を食べた。 食べ終わってお皿をシンクに持っていて、残った味噌汁の汁をジャーっと捨てた。 そしてそこから関係がギクシャクし始めた。 彼女はその件を溜め込んでいたようで数日後にその件について強く非難された。 『味噌汁の汁捨てられてすごいショックだったんだけど。そんなに不味かった？普通全部飲むよね？』と。 私はびっくりした。 味噌汁はラーメンと同じで汁は全部飲み干さないスタンスでいたからだ。 その話を彼女にしたら『ラーメンと味噌汁は全然違うから。普通全部飲み干すから。捨てるのは失礼だしありえない。捨てられたの初めてだから！』と言われた。 自分の普通が汁は捨てることだった。 今でも納得が行っていない。

ノウリ｜逆境のランダムウォーカー @4ButterflyWorld 4年前の東海道新幹線にて。 婆「すみません、この荷物置きスペース予約されてますか？」 男「いや、してないです」 女「私もです」 婆「ここは予約しないと使えないのですよ」 男「でも空いているからいいんじゃないですか」 婆「車掌さん、荷物置きスペースを予約せずに使ってる人がいるんですが…」 車掌「こちらご予約された方のスペースとなりますので、ご予約されてない方のご利用はご遠慮ください」 男女「すみません…(荷物どかす)」 車掌「ご協力ありがとうございます」 婆「いえいえ〜」 〜お婆さんは予約していた訳ではないので使わず〜 男「使わないのになぜ車掌さん呼んだのですか？」 婆「ここは予約スペースでしょう？」 女「私たちも予約してる人が来たらどかしますよ」 婆「違うわよ？予約してないなら使っちゃダメでしょう？あなたたちは予約してない

Decision Quality (DQ) は SDG が体系化した意思決定の質の枠組みで、良い意思決定の条件を6つに分解する。 Frame（解くべき問題の枠組み） Alternatives（選択肢） Information（情報） Values（評価基準） Sound Reasoning（論理的推論） Commitment to Action（実行へのコミット） 全体の質は一番弱い要素で決まる、というのがDQの中心的な主張である。意思決定そのものと、その結果は区別する。良い意思決定でも結果が悪いことはあるし、その逆もある。 設計判断の現場で繰り返し観測される失敗の多くは、6要素のうち Frame と Values の2つの取り違えで説明できる。Valuesを 評価軸 として8つに整理し、Frame の取り違えは 支配軸の取り違え として捉える。残りの4要素も副次的に絡む。早合点 は In

叔母さんちの玄関は階段が三段ついていて、階段の端にiPhone立てて10秒タイマーセットして この写真を撮ったあと、 iPhoneが落ちて、液晶画面とアスファルトで ぱん って鳴った ……デジタルデトックスになるなあ iPhone11が壊れた 5年使った11 5年前は大学生だった　天気がいい日が多かった 大学は半年の留年で卒業できた 髪をベリーショートにしたこともある 働いて、働く場所を変えて、そこが倒産したりした ・ 直してみよう ￥2,999で11をもう一度手に入れる うまくいくか、いかないか　わかるためには　やってみるしかないよ いろいろ入っている　画面のフィルムもついてるんだ こうなるときもあるし こうなるときもある ここのネジからスタート　あと戻りはしないよ ５人家族です。末っ子なので生まれたときから５人家族です。東京都葛飾区の3LDKで暮らしていました。兄が２人います。15年間

えりか｜English with Love @erkenglish 🇺🇸 「日本って、”独立記念日”どうやってお祝いするの？」 アメリカで聞かれたんだけど 一瞬マジで意味がわからなかった。 え、独立記念日…？っていうと 🇺🇸 「そう！独立記念日！7月4日って何するの？」 私「いや...日本に独立記念日ないけど...」 2026-04-20 06:00:35 えりか｜English with Love @erkenglish 謎過ぎるやり取り。 隣で聞いてたその子のお母さんがめちゃくちゃ怒ってた、あまりにバカすぎる！！ってｗ 「四季とか敬語は日本にしかない」って言いながら、普通に他の国にもあるみたいな話は結構あるけど、 逆に、こういうパターンもあるか・・・と思った思い出。 2004年のカンザス州での出来事。 2026-04-20 06:00:35

▼ WPの本文 ▼ 「ユニクロ」のビジカジコーデをもっと見る！ ◆【ビジネスなユニクロ】全身１万円台以下でも好印象な“ビジカジ”コーデ３選。感動ジャケット＆パンツを使ったスタイリストの実例集！[UNIQLO] 大好評の「ユニクロ」高見えコーデ提案特集。今回は、愛用者続出中の「感動ジャケット」をベースにした“ビジカジ”な好印象コーデがお題。人気スタイリストの深澤勇太さんに簡単テクを教えてもらった！ 全身「ユニクロ」ビジカジな ジャケットコーデ①全身「ユニクロ」ビジカジな ジャケットコーデ②全身「ユニクロ」ビジカジな ジャケットコーデ③全身「ユニクロ」ビジカジな ジャケットコーデ④全身「ユニクロ」ビジカジな ジャケットコーデ①定番黒ジャケットはストライプシャツと グレーパンツで軽やかなメリハリをジャケット¥6,990・パンツ¥3,990・タイ¥2,990・ベルト¥2,990・シャツ(ユニクロ

1830年頃、わずかな夜の明かりを得るためには、約3時間の労働が必要でした。しかし1992年ごろにはそれが1秒にも満たない労働ですむようになったと言われています。ロウソクから白熱電球、蛍光灯へという技術的発展が、光を劇的に安くしたのです。 そうして光が安くなったとき、人は同じ量の光を単に安く買って終わり――ということにはなりませんでした。 人々は、かつて置こうとも思わなかった場所にまで光を置き、街路、工場、看板といった、社会のあらゆる場所に安くなった光を敷き詰めていきました。そうして、工場は曇りや雨の日にも稼働することができるようになったり、深夜営業や夜の読書といった新しい活動が可能になったのです。 そこで儲けたのは、光を提供した会社だけではなく、それをうまく使った会社でした。 では、ソフトウェアや知能が安くなったとき、私たちはそれをどのように使うのでしょうか。 生成AIによる大きな変化は

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? お前がコードを書き始める前に 言っておきたい事がある かなりきびしい話もするが 俺の本音を聞いておけ はじめに これから少しの間、不器用で、偉そうで、厳しいことを言う。けれど最後まで聞いてくれれば、その裏側にあるものもわかってもらえると思う。だから先に謝っておく。生意気な口を、許してほしい。 まず、お前に話す前に、業界を取り巻く空気の話をさせてくれ。ソフトウェア業界には、昔から消えない風潮がある。 「売れたプロダクトはすべて正しい」 「品質? 障害が起きなければそれでいい」 「細かいことはベンダーに丸投げで構わない」 ビジネスの現場で生

「ハーネスエンジニアリング」、定義がバラバラ問題 2026年2月、OpenAIが「Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world」を公開してから、ハーネスエンジニアリングという言葉が一気に広まりました。 Anthropicが2本のガイドを出し、LangChainが公式ブログで定義し、martinfowler.comにBirgitta Böckeler氏が解説を書き、arXivに論文が投稿された。 でも、全員が 微妙に違うこと を言っています。 5社の記事を並べて読んだら、同じ「ハーネス」という単語を使いながら、比喩が馬具だったりステアリングだったり車体だったりして、もはや乗り物図鑑の様相を呈していました。 この記事では、主要5プレイヤーの解釈を並べて「何が同じで、何が違うか」を整理します。 まず共通認識: ハーネス

速度ではSwiftLMが勝つ。でも……純粋な生成速度ではSwiftLMが平均27.3 tok/sで最速でした。Bonsai 8Bは21.1 tok/sで、SwiftLMの約0.77倍。1ビットのdequantizationオーバーヘッドがあるので、これは仕方ない部分です。 しかし、数字だけでは見えない差があります。 回答の品質が違う Bonsai 8Bの回答は、Qwen 2.5 3Bとは明らかにレベルが違います。8.2Bパラメータの恩恵で、文章の構造化、文脈の理解、日本語の自然さ、すべてが上。コード生成でも、ドキュメント文字列やエッジケース処理が3Bモデルより丁寧です。tok/sの数字は劣っていても、読む価値のある回答が返ってくる。 日本語の品質については、清水亮さんの独自ベンチマークでも非常に優秀な成績を残しています。NVIDIA GPUでの計測ですが。 Tool Callingの信頼性

Song BottleSend one song, receive one song from a stranger. * Regular YouTube URLs are temporarily disabled due to spam. Please use YouTube Music URLs instead. We may re-enable them depending on the situation. We apologize for the inconvenience.

「自分のPCでAIを動かしたい」と思ったことはありませんか？ ClaudeやChatGPTはクラウド上で動いているため、会話の内容がサーバーに送られます。機密情報を扱う場合や、純粋に「自分のマシンで完結させたい」という場合には、ローカルLLMという選択肢があります。 そこで実際にローカルLLMを構築し動かしてみたところある疑問が浮かびました。 普段使っているClaude Opus 4.6と同等の精度をローカルで出すにはどのくらいのスペックが必要なのか？ 本記事ではまずPowerShell上でローカルLLMを動かしてチャットするところまでを試し、その結果からClaude Opus 4.6と同等のAIをローカルで動かすにはいくらかかるかについて調べてみます。 ローカルLLMとは そもそもローカルLLMとは、自分のPC上で動かす大規模言語モデルのことです。推論内容はサーバーに送信されず、ネットワ

著者：水野裕司 労働ジャーナリスト。2025年末まで日本経済新聞社に在籍し、編集委員、論説委員、論説副委員長などを務めた。2009～2021年の12年半、雇用・労働社説を担当。現在は執筆活動および講演活動。複雑な制度の多いこの分野の解説記事を分かりやすく書くことに努めている。日本記者クラブ、日本労働ペンクラブ会員。note「水野裕司のLabor Watch」でも発信。 AIが雇用に影を落とし始めている。米Amazon.com（アマゾン・ドット・コム）は約3万人という人員削減を公表した。AI時代の本格的な到来に備え、経営の効率化を進める狙いがある。 米国ではホワイトカラーの仕事が急速にAIに置き換わるとの見方から、いまのうちから要員削減を打ち出す企業が広がっている。 日本では、みずほフィナンシャルグループが今後10年で、事務職の業務量を最大5000人分減らす方針だ。AIの本格導入によってデー

はじめに プロジェクトの失敗要因は、一般には進捗管理や報連相やリスク管理の不足として語られます。もちろんそれらは重要です。ですが、客先常駐や準委任のように顧客が日々の挙動を直接見ている現場では、それより手前にある決定的な変数が見えてきます。それが、案件の要求水準に対して基準未達のメンバーを入れてしまうことです。 しかも問題の中心は、アサインされた本人そのものではありません。本人の力量が不足していることを知りながら、あるいは見極めずにその案件へ投入し、その後の吸収を現場へ押しつける側にあります。ここで起きているのは単なる教育不足ではなく、編成判断の誤りを現場の自己犠牲で埋め合わせさせる構造です。 この問題が厄介なのは、プロマネ研修ではほとんど教えられないことです。研修で扱われるのは体系化された管理技法であり、基準未達の人員投入がどれほど顧客価値と現場負荷を壊すか、その現実は抜け落ちやすいです

プロジェクト・ヘイル・メアリー　上 (ハヤカワ文庫SF) 作者:アンディ ウィアー早川書房Amazon映画『プロジェクト・ヘイル・メアリー』が洋画として久々の大ヒット、ということで、原作小説も合わせて大きく話題になっているようだ。僕も映画を公開初日に観に行ったが、上下巻の原作小説を二時間半にまとめるために、様々な要素をカット、改変しながらも、コアな側面は外さず「映画版」として再構築し、特にファーストコンタクトもののＳＦ映画としては、間違いなく歴史に残る作品といえる。*1 その原作にあたる同名小説は翻訳ＳＦとしては近年最大のヒット作で、ファーストコンタクトに科学的な探求譚に人類の危機といった壮大なスケールの物語が上下巻でまとまっているという点で、初心者にもおすすめしやすい、内容的にも傑作だった。そのうえ、この絶望の時代に、非常にポジティブな気持ちにさせてくれる作品でもあり、ある意味、今この瞬

家電製品を分解したことがあれば、緑色の板に無数の部品が乗っている光景を見たことがあるだろう。あのコンパクトな板が、プリント基板（PCB：Printed Circuit Board）だ。スマートフォンの中にも、電子レンジの中にも、自動車のあちこちにも、基板はある。電子回路を機械的に支え、電気信号を正確に流す。現代の電子機器のほぼすべてが、基板なしには動かない。 かつて、この基板を「作る」ためには、化学薬品を使った自宅エッチングか、数十万円単位の最低発注額が必要な業者への依頼しかなかった。個人や小規模チームが独自の電子回路を形にしようとすれば、それだけでプロジェクトの最大の壁になった。 ところが2026年の現在、JLCPCBやPCBWayといった中国の製造サービスを使えば、5枚の2層基板を約2ドル（約320円）で、数日のうちに手元に届けることができる。設計ファイルをアップロードし、クレジットカ

Claude Codeに実装させた後、毎回自分でコードレビューして突っ込みを入れるのが大変だった。そこで、実装後に自動でセルフレビューと修正をする仕組みを作ったので紹介する。 課題: Claude Codeで出力されたコードの品質が自分の基準を満たさない Claude Codeで一気に実装ができるようになった反面、出力されたコードの品質が自分の基準を満たさないことが多かった。そのため、変更のたびに毎回ツッコミを入れていて、かなりの手間がかかっていた。プランモードで事前にちゃんと設計したとしても、コードレベルでは満足いかないことが多かった。 じゃあサブエージェントやCodex CLIで先にレビューして直し切ってもらってから確認すれば良いのでは？と思ってやってみた。しかし、AIのレビュー指摘には的外れなものや過剰なものも混じるため、全部対応させるとかえってコードが散らかってしまうこともあった。