スクウェア・エニックス・ホールディングスは漫画原稿で活字サイズや書体を決める「写植指定」について、人工知能(AI)が代行するシステムを開発した。吹き出しの大きさや形状から、AIが適切な活字を選ぶ。従来は編集者が手作業でしていた。原稿を受け取った編集者は、全ての文字に専用の定規をあてて大きさを測り、出版社や雑誌ごとの様式や物語の流れ、権利関係に合わせてフォントや活字サイズを決める。原稿に手書きし
MonoBehaviourは“Viewクラス”? Unityでの開発において、MonoBehaviourは視覚的かつ物理的なオブジェクトと深く結び付いているため、他言語でいうところの「Viewクラス」のような役割を果たします。GameObjectにアタッチしてシーン上に配置し、Inspectorで設定を調整する――このフローは、見た目の制御や座標管理が主体の場面では非常に便利です。しかし近年はAIのコード生成や自動リファクタリングを活かした開発が増え、MonoBehaviourに過度に依存すると、AIに書かせにくい要素が多くなるのが現実です。 MonoBehaviourにAIが関与しづらい理由! MonoBehaviour内のコードを頻繁に更新するたび、Inspectorでの再設定が必要になる AIが補完しづらく、開発者の手戻り作業が増える Unityの階層構造やInspectorをAIが
翻訳の秋が今年もきました。また去年みたく面白い記事をいくつか見つけて勝手に紹介したいところです! {また翌年も、これに関連する論考を勝手に紹介しました。(訳文;「そこにはなんの報酬もありません。このゲームが何を為していてどう機能しているのか、ただただ見ていたかったのです」ジェンキンズ、カーソン、ホッキング、『Outer Wilds』へつづく2,3の論考)} 訳文2万1000字+感想1万6千字くらい。 ※言及したトピックについてネタバレした文章がつづきます。ご注意ください※ 訳した人・なぜ訳した? 内容ざっと説明 ('23追記)ネタバレをある程度避けつつ論文のエッセンスを味わえる、オフィシャルな記事がオフィシャルな人々から出たよ 論文訳文 アレックス・ビーチャム著『Outer Wilds: a game of curiosity-driven space exploration :: Uni
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 最近、時系列データの予測ツールとしてProphetなるものの存在を知った。 公式のチュートリアルをやりながら使い方や利点などを紹介していきたい。 Prophetとは? Metaが公開している時系列データの統計予測モデルである。 言語はRとPythonに対応していて、統計や機械学習などの難しい知識がなくてもサクッと使うことができてとても便利。 使いどころとしては例えば過去の売り上げデータを元に将来の売上データを予測したりできる。 他にも株やFXなどの金融関連の予測だったりさまざまな用途で使えそうだ。 Prophetは複数の項を足し合
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6月なのにもう夏日だし、休日はどこも人でいっぱいだ。 休みの日くらい、涼しくて人の少ないところに行きたい。 ならば新宿の地下だ。 新宿の地下を歩くというアクティビティを提案したい。 面白いの?と言われそうだが、これが非常に面白いのである。 丸1日、新宿の地下だけで過ごす 新宿の地下といえば、サブナードやルミネエストなどのにぎやかな地下街が思い浮かぶだろう。 レトロなビア&カフェ、ベルクのあるルミネエスト・フードポケット だがそれはほんの一部。 新宿の地下は、「地下街」だけでなく「地下歩道」やビルの「地下階」がアリの巣のように広がっているのだ。 上が東、下が西。オレンジの部分がすべて地下だ(都の案内板より、色を強調) 上端の新宿三丁目駅から、下端の中央公園の連絡通路まで、だいたい1.5kmほど。 新宿駅を中心として、地下鉄4路線4駅(都庁前駅、西新宿駅、新宿西口駅、新宿三丁目駅)に地下道から
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そのじいさんが亡くなった。 昨年に父が亡くなり、私の実家は車を処分したので、実家に帰省するときはレンタカーを予約する。この連休もそうした。 安いので、地元の自動車修理工場がフランチャイズでやっているインディーズ系レンタカーにしてみたら、受付してくれた事務の親切な女性は、レンタカー約款を読み上げる間中修理工場から爆音で流れてくる演歌のUSENに向かって突然「ああうるさいっ!」とブチぎれ、「あなたもうるさいと思うでしょう!?」と私に同意を求め、同僚に修理工場につながるドアを閉めさせると、「最後に乗っていたのは平成15年式のbB(みんなの地元のDQNがよく乗ってたやつ)です。令和になってもまだ乗ってました」というある意味SDGsでは? みたいなことを平気で言う私に、令和2年式フィットハイブリッドという、まさに隔世の感というほかない車の操作方法をとても丁寧におしえてくれた。 そんな調子で車を借りて
ミスや失敗をなくすため、ヒューマンエラーに厳罰を下すとどうなるか? 一つの事例が、2001年に起きた旅客機のニアミス事故だ。羽田発のJAL907便と、韓国発のJAL958便が駿河湾上空でニアミスを起こしたもの。幸いにも死者は無かったものの、多数の重軽傷者が出ており、一歩間違えれば航空史上最悪の結果を招いた可能性もあった。 事故の原因は航空管制官による「便名の言い間違い」にあるとし、指示をした管制官と訓練生の2名が刑事事件に問われることになる。裁判は最高裁まで行われ、最終的には2名とも有罪となり、失職する。判決文にこうある。 そもそも、被告人両名が航空管制官として緊張感をもって、意識を集中して仕事をしていれば、起こり得なかった事態である [Wikipedia:日本航空機駿河湾上空ニアミス事故]より 芳賀繁『失敗ゼロからの脱却』は、これに異を唱える。 事故は単一の人間のミスにより発生するのでは
最新のアプリやサービスのニュースを書くのが仕事の筆者にとって情報の整理は永遠の課題だ。 もちろん書くことを仕事にしている人に限らず、氾濫する大量の情報を必要な時に取り出して利用したいという欲求は多くの人が持っているはずだ。 以前は手書きノートやファイルのような紙媒体に保存していた情報も、時代とともに完全にデジタルに移行し、Evernote、Microsoft OneNote、Notionといったメモを作成することに特化したクラウドアプリを利用している人も多いだろう。 筆者はおそらく普通の人よりは多くのサービスに触れているはずだが、どれも帯に短したすきに長しに感じてしまい、複数のメモアプリに情報が散乱してしまっているのが実情だ。 そこで6月6日に日本でも提供が開始されたグーグルの「NotebookLM」だ。 「AI駆動型のリサーチ、執筆アシスタント」と説明されているように、参照文献(ソース)
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