AIありすぎますやん・・・NotebookLMにまとめてみた
この1年でめちゃくちゃAI増えましたね。
というわけで、ちょっと最近のAIについてAIにざっとまとめさせてみました。
今回はその結果を公開します。
記事の執筆方法
①Google GeminiのDeep Researchと、Perplexityに以下の問いを投げる。
「現在新しいAIサービスが数多多くあります。それぞれの使用場面、どんなとき使用するのか、無料のサービスがあるかなどをまとめたいと思います。特に生成AIだけでなく、単一の目的について動くAI(仕事で活用されるレベル)についても調べてまとめてください。できれば調べる数は多ければ多いほど良いです。」
②出来上がった文書をNotebook LMに入れる。Perplexityは気になった引用を２つほどコピペ。
③Notebook LMでインフォグラフィックと音声ガイドとレポートを作成。以下に公開
------------インフォグラフィック-----------
------------以下音声ガイド--------------
-------------以下レポート-----------------
2025年 AIサービス市場の動向と戦略的活用に関するブリーフィング
エグゼクティブ・サマリー
2025年現在、AIは企業のオペレーティングシステムを再定義する中核技術へと進化している。市場は、広範な知識を持つ「生成AI」、特定業務で人間を凌駕する「特化型AI」、そしてこれらを統合し自律的にタスクを遂行する「エージェント型AI」という三つの潮流によって特徴づけられる。特に、人事、営業、開発などの特定ドメインに特化したAIツールは最も高い投資対効果（ROI）を示しており、ビジネスプロセスの根幹を変革する力を持つ。
本ブリーフィングでは、現在のAIサービス市場の全体像を俯瞰し、主要なツールとその活用シナリオを詳細に分析する。また、多数の無料ツールを活用したワークフロー構築、膨大な選択肢の中から最適なツールを発見するための「AIツールディレクトリ」の活用法、そしてAI導入に伴うデータプライバシーやハルシネーションといった戦略的リスクとガバナンスの重要性についても論じる。
結論として、AIの戦略的活用は、汎用ツールによる基礎能力の獲得から始め、次に業務特化型ツールで深い自動化を追求し、最終的には自律型エージェントの導入に備えるという段階的なアプローチが推奨される。今日のビジネスリーダーには、無数のAIサービスの中から自社の目的に適合するものを見極める「目利き」の能力が不可欠である。
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1. 2025年 AI市場の全体像と技術パラダイム
2025年のAIは、単なる技術的流行を脱し、企業のオペレーティングシステムそのものを再定義する段階に達している。現在のAI市場は、主に以下の三つの層で構成されている。
- 生成AI（Generative AI）: 大規模言語モデル（LLM）を基盤とし、テキスト、画像、コードなどの新しいコンテンツを創造する。
- 伝統的・特化型AI（Predictive/Traditional AI）: 構造化データを解析し、分類、予測、異常検知といった特定タスクを高い精度で実行する。
- エージェント型AI（Agentic AI）: 上記のAIを統合し、高レベルの目的を理解して、外部ツールを操作しながら自律的にタスクを完遂する。
1.1. 生成AIと伝統的AIの機能的対比
伝統的AIと生成AIは、その目的と機能において明確に区別される。特化型AIは、製造ラインの欠陥検知や金融取引の不正検知など、95%から99%以上の高い精度が求められる確実性の高い業務で不可欠である。一方、生成AIは、要約、翻訳、アイデア創出といった創造的かつ非構造的なタスクを支援する。2025年においては、予測データに基づき最適なコンテンツを自動生成する「ハイブリッド型」のサービスが主流となっている。
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比較項目 |
伝統的・特化型AI（Predictive） |
生成AI（Generative） |
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目的 |
分類、認識、予測、最適化 |
創造、合成、要約、対話 |
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主な出力 |
数値、確率、カテゴリ、推薦 |
文章、画像、コード、音声、動画 |
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データ特性 |
構造化されたラベル付きデータ |
大規模な非構造化データ（テキスト、画像等） |
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ユーザー関与 |
システム背後での自動処理 |
プロンプトによる能動的共同作業 |
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2025年の活用例 |
不正検知、需要予測、異常診断 |
記事執筆、デザイン生成、コード開発 |
1.2. エージェント型AIへの自律的進化
2025年における最も重要な技術的進歩は、AIが「指示を待つツール」から「目的を完遂する代理人（エージェント）」へと進化した点にある。エージェント型AIは、高レベルの意図を理解し、タスクを分解、外部ソフトウェアを操作しながら自律的に目標を達成する。
- 代表的なプラットフォーム:
- Manus: 汎用AIエージェント。
- Microsoft Autogen, CrewAI: 複数のAIエージェントが協調してタスクを遂行するマルチエージェント・プラットフォーム。
- 能力: 人間の介入なしに、複雑な市場調査、旅行予約、ソフトウェアのフルスタック開発などを実行可能¹。これは、定型業務の自動化（RPA）を超え、非定型な意思決定を含むプロセスの完全自動化を意味する。
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2. 主要AIサービスの分類と活用シナリオ
AIサービスは、「汎用型」と「特化型」に大別される。汎用型は幅広い業務の基盤となり、特化型は特定の職種や業界の生産性を飛躍的に向上させる。
2.1. 汎用AIおよび生産性向上サービス
日常業務で最も広く利用されるのは、高度な推論能力を持つ汎用LLMと、それを統合した生産性ツールである。
主要な汎用AIモデルとプラットフォーム
ChatGPT、Claude、Geminiは市場の基盤を形成し、それぞれが得意領域を確立している。
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サービス名 |
開発元 |
主な強みと使用場面 |
無料プランの有無 |
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ChatGPT |
OpenAI |
汎用的な対話、コード生成、高度なマルチモーダル処理 |
有り（機能制限版） |
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Claude |
Anthropic |
長文の理解、倫理的な安全性、技術文書の分析 |
有り（基本機能） |
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Gemini |
Google Workspace連携、リアルタイムのウェブ検索、画像分析 |
有り（Gemini Flash等） |
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Perplexity |
Perplexity AI |
根拠資料を明示したリアルタイムリサーチ、事実確認 |
有り（基本検索） |
これらのツールは企業の独自データと連携し、機密性を保ちながら社内ナレッジを抽出する「企業用アシスタント」としての役割を強化している。
統合型ワークスペースとナレッジ管理
- Notion AI, ClickUp Brain: ワークスペース全体の情報を横断的に検索し、プロジェクトの進捗要約やタスクの依存関係特定を自然言語で実行可能。例えば、「QAフェーズで5日以上停滞しているタスクを抽出し担当者にリマインドする」といった指示に対応する。
- NotebookLM (Google): ユーザーがアップロードした特定の資料（PDF、Webサイト等）のみを情報源とする「パーソナライズされたAI」を作成。専門資料の読解やリサーチにおいて、ハルシネーション（誤情報）を最小限に抑える。
2.2. 職種・ドメイン特化型AIツール
単一の目的に特化したAIは、2025年のビジネス現場で最も高いROIをもたらしている。
人事・採用（HR Tech）
データに基づいた「人間中心の組織づくり」を支援する。
- 採用・ソーシング: Eightfold.ai, SeekOut は、10億件超のキャリアパスデータを解析し、スキルと潜在能力に基づくマッチングを行う。AI面接官が一次選考を自律的に担当することも可能。
- エンゲージメント: Workday Peakon, Officevibe は、従業員のフィードバックをリアルタイムで分析し、離職の兆候を予測。自由記述から感情のトレンドを読み取る。
- パフォーマンス管理: 15Five, Lattice は、日常のコミュニケーションからバイアスの少ない評価ドラフトを作成。AIエージェントが従業員のキャリア相談にも対応する。
営業・マーケティング
顧客の「購入意向シグナル」を捉えたピンポイントな活動を可能にする。
- セールス・インテリジェンス: 6sense は、Webサイトの閲覧履歴などから「匿名の見込み客」を特定し、最適なアプローチタイミングを提示する。
- 商談解析: Gong, Chorus は、商談の音声を解析し、「成約トークパターン」との差異を抽出。具体的なコーチングポイントを自動で提示する。
- コンテンツ最適化: Anyword, Jasper は、過去のデータを基にクリック率が高いコピーを生成。「成果を出す文章」の作成に特化している。
- ビジュアル生成: HeyGen は、AIアバターを用いて100カ国語以上に対応したパーソナライズ動画を生成。グローバルなマーケティング活動を一人で実行可能にする。
ソフトウェア開発
AIはコード補完から、設計と品質保証へと役割を拡大している。
- 意図検証・リファクタリング: Qodo (旧Codium), JetBrains AI Refactor は、コードの意-ドキュメント作成の自動化: Mintlify, Swimm AI は、コード変更を検知してAPIリファレンスを常に最新に保ち、新規開発者のオンボーディング期間を大幅に短縮する。
バックオフィス・財務・法務
専門知識が求められる領域でも専用AIが実用化されている。
- 財務分析: FP&A Genius (Data Rails) は、自然言語での問いかけに対し、予算実績差の分析やキャッシュフロー予測を数秒で実行。取締役会向けの説明資料も自動生成する⁷。
- サプライチェーン管理: Blue Yonder Orchestrator は、物流の混乱をリアルタイムで監視し、代替ルートを自律的に提案・実行する。
- 法務: Streamline AI は、規制が厳しい業界向けに、契約書の内容を解析し、法務案件の緊急度を自動でトリアージする。
2.3. 日本国内市場の特化型サービス
日本語の複雑さや独自の商習慣に対応したサービスが、企業のDXを推進している。
- AI-OCR: DX Suite, スマートOCR, DynaEye 11 などは、日本語の手書き文字や非定型帳票を99%以上の精度で認識。DynaEye 11は作業時間を約79%削減した事例もある¹⁹。
- 議事録作成: Notta, toruno, CLOVA Note などは、Web会議ツールと統合され、会議終了と同時に「決定事項」と「ネクストアクション」を自動で関係者に送信するワークフローを実現している。
日本国内のAIサービス料金体系の目安（2025年版）
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サービスカテゴリ |
初期費用（目安） |
月額費用（目安） |
代表的なサービス例 |
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汎用生成AI（法人版） |
0円 |
800円 〜 3,000円 /人 |
ChatGPT Enterprise, Google Workspace |
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議事録AI |
0円 〜 10万円 |
1,185円 〜 3万円 |
Notta, スマート書記, toruno |
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AI-OCR |
5万円 〜 20万円 |
3万円 〜 10万円 |
DX Suite, スマートOCR, DynaEye |
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業務特化型RAG/カスタムAI |
30万円 〜 400万円 |
5万円 〜 80万円 |
自社内ナレッジ検索、AI顧問等 |
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3. 無料で活用できるAIツールとワークフロー構築
AI導入の第一歩として、費用をかけずに効果を実感することは極めて重要である。多くの先進的なサービスが強力な無料プランを提供している。
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カテゴリ |
サービス名 |
無料プランの主な内容 |
使用場面の例 |
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リサーチ・分析 |
NotebookLM |
制限なし（プレビュー期間） |
専門資料の読み込みと質疑応答 |
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プレゼン作成 |
Prezi AI, Gamma |
無料クレジット内での生成 |
プロンプトからのスライド自動作成 |
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文章校正・翻訳 |
Grammarly |
基本的な文法・トーン修正 |
海外向けの英文メール作成 |
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自動化・連携 |
Zapier |
月間100タスク、AIコパイロット |
フォーム回答のSlack自動通知 |
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会議録音・要約 |
Otter.ai |
月間制限内での文字起こし |
英語会議の要約と検索 |
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メール整理 |
Sanebox |
期間限定トライアル |
重要メールの自動優先順位付け |
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画像編集 |
PhotoRoom |
背景削除等の基本機能 |
ECサイト用の商品画像加工 |
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データ抽出 |
Parsio |
制限内での文書データ化 |
PDF請求書からの項目抽出 |
これらの無料ツールを組み合わせることで、「Web会議をOtterで記録し、その内容をNotebookLMで分析、重要なポイントをNotion AIでタスク化し、最終的な報告用スライドをPrezi AIで作成する」といった高度なワークフローを最小コストで構築可能である。
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4. AIツールの探索と選定戦略
AIツールの数は爆発的に増加しており、そのすべてを把握することは困難である。この課題に対応するため、「AIツールディレクトリ」の活用が不可欠となっている。
4.1. AIツールディレクトリの役割
AIツールディレクトリは、数千から数万に及ぶAIツールをカテゴリ、ユースケース、価格などで整理・分類したオンライン上のカタログである。これにより、ユーザーは目的のツールを効率的に発見、比較、評価できる。
- 代表的なディレクトリ:
4.2. 最適なAIツールの選定方法
トレンドや評判だけでツールを選ぶのではなく、以下のステップで自社のニーズに合ったツールを選定することが重要である。
- 目的の明確化: 「マーケティングのコンテンツ作成」「開発プロセスの自動化」など、解決したい具体的な課題を定義する。
- 機能・価格・連携性の比較: ツールの機能、無料プランやトライアルの有無、既存のワークフロー（CRM、CMS等）との連携性を確認する。
- レビューと評価の確認: ディレクトリ内のユーザーレビューや評価を参照し、実際の使用感や信頼性を把握する。
- 無料トライアルの活用: 本格導入前に無料トライアルやフリーミアムプランを試し、自社のワークフローに適合するかを実践的に検証する。
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5. AI導入における戦略的リスクとガバナンス
AIが業務に深く浸透するにつれ、その利便性の裏にあるリスクを管理することが企業の至上命令となっている。
- データの安全性とプライバシー: 消費者向けの無料サービスをビジネスで利用すると、機密情報がモデルの学習データとして利用されるリスクがある。Microsoft Copilotのような、「入力データを学習に使用しない」ことが保証されたエンタープライズ版の採用が標準となる。
- ハルシネーションと「人間の介在（Human-in-the-loop）」: 生成AIは確率的に情報を生成するため、事実と異なる情報を出力する「ハルシネーション」を完全には排除できない²。特に法務や財務など、誤りが許されない領域では、AIの出力を人間が検証・承認するプロセスをワークフローに組み込むことが不可欠である。
- 著作権と法的リスク: AI生成物が他者の著作権を侵害していないかの判断は、依然として複雑な課題である。商用利用においては、Adobe Fireflyのようにクリーンな学習データを使用していることを公言しているサービスや、著作権侵害をチェックする機能を持つツールの利用が求められる。
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6. 結論と推奨アクションプラン
2025年のAIサービスは、人間の能力を「拡張（Augmentation）」する段階にある。これらのツールを適切に組み合わせることで、個人の生産性を飛躍的に高め、企業の競争優位性を確立できる。
今後のAI活用に向けた推奨アクションは以下の通りである。
- 汎用ツールから専門ツールへの段階的移行: まずChatGPTやMicrosoft CopilotでAIの基礎を習得し、次に自社のコア業務（人事、営業、開発等）に特化したAIを導入して、より深い自動化を追求する。
- 無料スタックによるプロトタイピング: NotebookLMやNotion AIなどの無料ツールを活用し、現場主導で業務改善のプロトタイプを作成できる環境を整備する。
- エージェント型AIへの備え: 単一機能のツールだけでなく、複数のアプリケーションを横断してタスクを遂行する「AIエージェント」（Manus, Autogen等）の動向を注視し、将来的な業務プロセスの完全自動化に備える。
- 倫理と安全性の基盤整備: 社内のAI利用ポリシーを策定し、データプライバシー、ハルシネーション、著作権に関する従業員教育を徹底することで、リスクを管理しながらイノベーションを加速させる。
AIはもはや未来の技術ではなく、今日のビジネスを動かす現実のエンジンである。リーダーに求められる最も重要な資質は、無数のAIサービスの中から自社の目的に最も適合するものを選び抜く「目利き」と、それらを一つの有機的なシステムとして統合する能力に他ならない。
---------レポートここまで-----------
感想
というわけで、ざっと記事読んだ感じの雑文がここからです。
まずツールやっぱり多すぎやねん。だけど使ってみないとなんとも言えんっていうのが正直なところ。しかし有料じゃないと使えないものが多すぎるねん。
とりあえずこの記事に出てきたAIやらまとめサイトやらについては今後使ってみたり、または使用者の使用結果みたいなのは調べてみたいなと思った。そうしないと何がどんなときに活用できるかさっぱりわからん。
っていうかここからの大きな障壁は課金するかどうかなんだよねえ。そもそも趣味レベルでしか今のところAIは活用していないし、ChatGPTは課金ばっかりだから全く触っていないけれど、課金したらそんなに性能変わるかね？卒論書いてる人とかいるけれどさぁ。学生のタスクにはちょうどいいんだろうけれど、何がどのくらいできるかっていう性能面がやっぱり分かりづらいんだよなー
やすいんだから一度使ってみっていう感じなのかもしれんけれど、まず今のところは無料ツール調べてタスクごとに組み合わせてみるのが個人的には良さげかなあと思ってます。
今回調査してよかったことは、ある程度有名AIツールらしいものが絞り込まれたことですね。どんなときにこれらがどんなふうに使えそうかっていうユースケース事例はどんどん集めて、自分がなにかしなきゃならんってときに応用できたらいいですね。
AIを使うにしても、それとAIに限らずネット上のツールも、知らんものが多すぎますから調査してまとめていこうと思った次第です。まとめ方もObsidianを使うか、それともテーマごとにNotebookLMにするか、適当なMindmapにするかもちょっと要検討ですね。調査方法も毎度Perplexity使うかも、ある意味ツール見てからのほうがいいかなー。うーん。
というわけで今回の記事は終わりです。雑文までお読み頂きありがとうございました。
NotebookLMで論文を読む：引用なしと引用49で結果を比較してみた
こんちはトリスフです。
今日はNotebookLMを使って遊んでみようと思います。
NotebookLMって何？っていうのはこの辺の記事をご参考にして頂ければと。
上記記事を参考に、なんとーなく何が出来そうなのかなーと考えたら、全く知らない知識を学ぶことなのかなーと思いました。
というわけで、Natureのオープンアクセス論文をこいつを使って読んでみようと思います。
(なお2024/6/19時点の比較になります。)
適当に選んだのはこちら
英語すらよくわかりませんが、ブラックホールが星を壊す的なこと書いてるのかなーという感じです。
というわけでこちらのPDFをダウンロードして、NotebookLMにぶん投げてみます。
その結果こんな感じ
さっそく概要が表示されたようですが、
"AT2020ocn / ZTF18aakelin は、約15日ごとに準周期的なX線フラックスと温度の変動を示す潮汐破壊イベント（TDE）であり、これは約130日間持続しました。この変動は、超大質量ブラックホールの周りの降着円盤の歳差運動によって生じる可能性があり、これはレンズ・ティリング効果として知られています。この現象は、降着円盤がブラックホールの赤道面とずれて形成され、その結果として相対論的トルクが発生することで起こります。この発見は、ブラックホールのスピンパラメータを制約するための新しい方法を提供する可能性があります。"
・・・・なるほどわからん！
というわけでまず疑問をリストアップしてみようかしら。
・X線フラックスってなに？
・準周期的なX線フラックスってなに？
・潮汐破壊イベント（TDE）って何？AT2020ocn / ZTF18aakelin って何？
・超大質量ブラックホールって何？
・降着円盤って何？
・降着円盤の歳差運動って何？
・レンズ・ティリング効果って何？
・ブラックホールの赤道面って何？
・相対論的トルクって何？
・ブラックホールのスピンパラメータって何？
と、ほとんど用語がわからん状態なわけです。そういえばブラックホールもふんわりとしか知らんですな。
続いて、これらを聞いてみました。
Q X線フラックスってなに？
A "X線フラックスは、X線光度とも呼ばれ、特定の時間に放出されるX線の総量を指します。 これは、天体が単位時間あたりに放出するエネルギーの尺度であり、通常はerg s −1 cm −2 の単位で測定されます。 例えば、AT2020ocnと呼ばれる天体のX線光度は、Neutron Star Interior Composition Explorer (NICER) と Swift/XRT を用いて観測されました。 これらの観測により、AT2020ocn からの X 線フラックスの時間変化が明らかになり、約15日ごとに発生するフレアが観測されました。 これらのフレアは、AT2020ocnの中心に位置する超巨大ブラックホールの周りの降着円盤の歳差運動によって引き起こされた可能性があります。 この歳差運動により、降着円盤の内側の高温部分が周期的に地球の方向を向き、その結果、観測されるX線フラックスが増加します。 この現象は、AT2020ocnの光学および紫外線観測では見られなかったことから、X線放射がブラックホールに近い領域から発生していることが示唆されます。 これらの観測は、超巨大ブラックホールへの物質降着プロセスと、それに伴うX線放射の発生メカニズムを理解する上で重要な手がかりとなります。"
おお、さらに混沌とした回答が返ってきました！
ですがこのNotebookLMの特徴、それぞれの情報にソースがちゃんと示されています。
例えば
”X線フラックスは、X線光度とも呼ばれ、特定の時間に放出されるX線の総量を指します。1 2 3 4 5”とありますが、
1をポチッとしてみると
こんな感じで引用部分を示してくれるのです。
しかしですね、正直こんなレベルならChat-GPTでも似たようなものなんですよ
NotebookLMの良いところはわからないことや知らんことは知らんと言ってくれること
で、わからないことはわからないと言ってくれるということは、知識は多量に詰め込んだら良さげかなと
実際ソースはたくさんあったほうがええやろ！
というわけで、この論文の引用文献(Reference)のうちオープンアクセスのものを49個詰め込んでみました（DLできた順番なので突っ込み順は適当。なおreviewは有料だったので引用せず、Journalのみ）
この上で結果がどう変化するのかを見てみます。
Q X線フラックスってなに？
"X線フラックスは、X線光度とも呼ばれ、特定の時間に放出されるX線の総量を指します。 これは、天体が単位時間あたりに放出するエネルギーの尺度であり、通常はerg s −1 cm −2 の単位で測定されます。 X線フラックスの測定は、天体のX線放射の強度を理解する上で重要です。 例として、ROSAT all sky survey、Chandra 2Ms deep field north、XMM-Newton 0.8 Ms Lockman hole survey、Swift AGN and cluster survey、Swift BAT 70 month all-sky survey などのX線観測では、0.5–2.0 keVのエネルギー帯域におけるX線フラックスの限界値が導き出されています。 これらの限界値は、観測可能なX線フラックスの下限を定めるものであり、これよりも暗い天体は検出できません。 また、X線フラックスは、天体のスペクトル型や活動性を知る上でも重要な指標となります。例えば、あるTDE候補天体である3XMM J152130.7 +074916は、XMM-Newton衛星を用いた観測により、0.3–2.0 keVのエネルギー帯域でX線放射が検出されましたが、その他の観測ではX線フラックスの上限値しか得られていません。 このことから、この天体のX線放射は一時的なものであり、その活動性は低いと推測されます。 このように、X線フラックスは、天体のX線放射の強度、スペクトル型、活動性を理解する上で重要な指標となります。"
なんかちょっと内容が詳しくなりました？
この調子でガンガン質問をしてみました。
以下それぞれの質問に対して
ソース1個で聞いた回答がA1
ソース50個(元論文と引用文献適当に49個)で聞いた回答がA50です。
Q 準周期的なX線フラックスってなに？
A1”準周期的X線フラックスとは、超大質量ブラックホールの周りの降着円盤の歳差運動によって生じる可能性があります。 この歳差運動は、レンズ・ティリング効果（「フレームドラッギング」効果）によって引き起こされます。 ブラックホールのスピンと降着円盤の角運動量がずれていると、レンズ・ティリング効果と相まって円盤が歪みます。 この歳差運動は、フラックスの準周期的変調として現れることがあります。 • 天文学者は、銀河の中心にある静止したブラックホールを間接的に検出するために、潮汐破壊イベント（TDE）に注目しています。• TDEのモデリングにより、ブラックホールの質量やスピン値などのブラックホールのパラメータを制約することができます。• TDEは、1990年代にROSATサーベイによって、それ以外の場合は静穏な銀河からの非常に明るい軟X線アウトバーストとして発見されました。• X線放射は、超大質量ブラックホール（SMBH）のごく近傍をトレースしており、銀河の中心領域の重要なプローブとなります。 円盤が剛体的に歳差運動する場合、歳差運動の周期は、ブラックホールのスピンや質量などのシステムパラメータの関数として計算できます。 歳差運動の周期は、数日から数週間程度です。 ブラックホールのスピンと質量が小さいほど、周期は長くなります。 剛体歳差運動の簡単なモデルを時間依存シミュレーションと比較したところ、TDE円盤は、最初は適用可能なすべてのパラメータ範囲で全体的に歳差運動し、歳差運動の周期は解析モデルの予想とよく一致することが確認されました。 しかし、長期的には、システムは位置合わせの方向に進化します。 同じ歳差運動周期であれば、ブラックホールの質量が小さいほど位置合わせのタイムスケールは短くなります。 これは、円盤の半径方向の広がりが大きく、ワープの伝達が効果的でないためです。 準周期的振動の観測 一部のTDEの光度曲線では、フラックスの準周期的変調が見られます。 この変調は、円盤の歳差運動と関連付けることができます。 例えば、Swift J1644と呼ばれるTDEでは、最初の10日間に準周期性が観測されています。 この準周期的性を説明するには、ブラックホールの質量が比較的小さく（10^6太陽質量未満）、スピンが非常に大きい必要があります。 将来のTDE観測で初期の準周期性が示されれば、このモデルを使用して、ブラックホールの質量、特にそのスピンなどの主要なシステムパラメータを導き出すことができます。 注意: 提供された情報源は、TDEにおける降着円盤の形成、構造、安定性、および観測に焦点を当てています。準周期的X線フラックスという用語はこれらの情報源では明確に定義されていませんが、準周期的変調という用語の言及に基づいて、この回答ではその意味を推測しています。”
A50 提供されたソースに「準周期的なX線フラックス」に関する情報はありません。 ただし、これらのソースは、X線フラックスを使用して、潮汐破壊イベントの特性を調べ、それらを分類し、減衰率を定量化する方法について説明しています。 [1、7、9、16] たとえば、これらのソースでは、X線TDE候補のカタログを調べています。
Q 潮汐破壊イベント（TDE）って何？AT2020ocn / ZTF18aakelin って何？
A ”潮汐破壊イベント（TDE） 潮汐破壊イベント（TDE）は、星がブラックホールに接近しすぎて、その潮汐力で破壊されてしまう現象です。 天文学者は、銀河の中心にある静止したブラックホールを間接的に検出できる可能性があるため、TDEに注目しています。 TDEは、1990年代にROSATサーベイによって、それ以外の場合は静穏な銀河からの非常に明るい軟X線アウトバーストとして発見されました。 破壊された星の残骸は、中心にあるブラックホールの周りに降着円盤を形成すると予想されています。 降着円盤の形成は、円軌道化、粘性降着、放射冷却という3つのプロセスの相対的な効率に依存します。 降着円盤はブラックホールのごく近くに形成されるため、一般相対性理論の効果を考慮する必要があります。 TDEの光度曲線には、降着円盤の歳差運動に関連付けられる可能性のある、フラックスの準周期的変調が見られることがあります。 この歳差運動は、レンズ・ティリング効果（「フレームドラッギング」効果）によって引き起こされます。 提供された情報源は、TDEにおける降着円盤の形成、構造、安定性、および観測に焦点を当てています。AT2020ocn / ZTF18aakelin という用語は提供された情報源には記載されていないため、このクエリに対する回答を提供することはできません。”
A50 潮汐破壊イベントとAT2020ocn **潮汐破壊イベント（TDE）**は、星が超大質量ブラックホールに非常に接近したときに発生する現象です。 星はブラックホールの強力な重力によって引き裂かれ、その過程で発生するガスや塵がブラックホールに落下し始めます。 この降着プロセスは、大量のエネルギーを放出し、TDEを検出可能にします。 TDEは、標準的な降着円盤と同様に、物質がエネルギーと円形化に変化するまで非常に速く発生するため、放射圧が圧力として支配的になるほどの高い降着率を持つと考えられます。 AT2020ocnは、He IIの近くに広い輝線を示すが、明白な広いバルマー輝線を示さない、TDE-Heオブジェクトとして分類されています。 この分類は、DBSPからの初期（2020年6月17日）と後期（2020年7月16日）のスペクトルの分析に基づいています。 提供された情報源には、"ZTF18aakelin"という用語は記載されていません。 したがって、このクエリに対する回答は提供できません。 提供された情報源では、さまざまなTDEの命名法と分類について詳しく説明されています。
Q 超大質量ブラックホールって何？
A1 ”提供された情報源では、「超大質量ブラックホール」の定義は提供されていません。しかし、これらの情報源は、**超大質量ブラックホール（SMBH）**の周りの降着円盤の形成と進化を理解することに焦点を当てています。● SMBHは、星がその潮汐力で破壊されるほど巨大な質量を持つ天体です。● 破壊された星の残骸は、SMBHの周りに降着円盤を形成すると予想されています。● SMBHの質量は、降着円盤のサイズと歳差運動周期に影響を与えます。● SMBHのスピンは、降着円盤の歳差運動と整列プロセスに影響を与える可能性があります。 これらの情報源で提供されている情報は、TDEにおける降着円盤の形成、構造、安定性、および観測に焦点を当てています。”
A50 提供された情報源に、超大質量ブラックホールの定義に関する情報は含まれていません。 ただし、提供された情報源では、**潮汐破壊イベント（TDE）**について詳しく説明されており、これは星が超大質量ブラックホールに非常に接近したときに発生する現象です。 情報源によると、星が超大質量ブラックホールの潮汐力によって破壊されると、星の残骸はブラックホールに向かって落下し始め、降着円盤を形成します。 この降着円盤は、自己交差衝撃や二次衝撃などのプロセスを通じて、最終的に物質をブラックホールに降着させます。
Q 降着円盤って何？
A1 "降着円盤は、**超大質量ブラックホール（SMBH）**の周りに形成される、潮汐破壊現象（TDE）で破壊された星の残骸からなる構造である。 SMBHの潮汐力は、潮汐半径内で星を破壊するのに十分な強さを持つ。 結合した星の残骸は、非常に偏心した軌道上に位置し、SMBHの周りを回っている。 これらの残骸は、SMBHに向かって落下する際に、円盤状の構造に集まり、降着円盤を形成する。 降着円盤の特徴:● SMBHの質量とスピンによって異なるサイズになる。● 通常、放射圧優勢であり、音速は放射エネルギー密度とガス密度によって決まる。● スリムディスクモデルを用いて、密度と温度のプロファイルを記述することができる。これは、放射状の厚さの比を考慮しており、これは質量、運動量、エネルギーの保存を自己矛盾なく解決することによって得られる。● 一般的に厚みがあり、アスペクト比（H/R）は1に近い。● TDE後、降着円盤は超エディントン降着率を経験する可能性があり、この間、物質の一部がアウトフローとして系から放出される。● 初期の星の軌道がブラックホールの赤道面に対して傾いているため、SMBHのスピンと整列していない可能性がある。● レンツ・ティリング効果により歳差運動を起こす可能性があり、その周期はブラックホールの質量とスピンによって異なる。● 歳差運動は剛体回転、つまり円盤全体が同じ周波数で歳差運動する場合もあれば、異なる半径で異なる周波数で歳差運動するワープを発生させる場合もある。● 粘性により、時間とともにブラックホールのスピンと整列していく。● 整列プロセスは、粘性が支配的か、円盤の冷却が支配的かによって異なるタイムスケールを持つ。 一般的に、降着円盤は、物質がコンパクトな天体に降着する複雑で動的な構造である。TDEの文脈では、降着円盤の形成と進化を観測することで、SMBHとその周辺環境に関する貴重な洞察を得ることができる。"
A50 降着円盤は、星が超大質量ブラックホールに接近した際に発生する潮汐破壊イベント（TDE）の結果として形成されます。 星がブラックホールに接近すると、潮汐力によって破壊され、星の残骸はブラックホールに向かって落下し始めます。 この残骸は細長い流れとなり、その半分が中心に戻ります。 中心に戻った残骸は、相対論的な歳差運動によって自己交差衝撃を起こし、降着円盤の形成が始まります。 この自己交差衝撃はアウトフローを発生させ、それが二次衝撃を多数経験することで、厚くて境界線上に位置する円盤が急速に形成されます。 降着円盤の質量分布には、2つの過密度領域があり、これは渦状衝撃として識別されます。 これらの渦状衝撃は、中間平面に沿ってゆっくりとしたガス流入を促進します。 内側への物質移動は、主に新しく形成されたトーラスのファンネルに沿って起こり、そこから物質の一部が降着する可能性があります。 より外側では、ガスは外側に移動し、降着流を完全に囲む外層を形成します。 二次衝撃は、1秒間に数回、10の44乗エルグの割合で残骸を加熱し、その大部分はボロメータの光度に寄与する可能性があります。
Q 降着円盤の歳差運動って何？
A1"降着円盤の歳差運動：包括的な説明 降着円盤の歳差運動は、超巨大ブラックホール（SMBH）の周りの時空の歪みによって引き起こされる、魅力的な現象です。簡単に言うと、歳差運動とは、回転する物体の回転軸自体が回転運動をすることを指します。この場合、降着円盤がその軸を中心に回転し、その軸もまたSMBHの周りの円錐形の経路で回転します。 歳差運動の原因 降着円盤の歳差運動の主な原因は、レンズ・ティリング効果と呼ばれる、一般相対性理論から予測される効果です。この効果は、回転する巨大な物体によって作り出される時空の「引きずり」を記述したもので、近くの物体の運動に影響を与えます。 TDE（潮汐破壊現象）では、破壊された星の残骸からなる降着円盤は、通常、SMBHの回転軸と整列していません。このずれにより、回転するSMBHからのレンズ・ティリング効果によって、円盤にトルクが生じ、歳差運動が起こります。 剛体歳差運動とワープ歳差運動 降着円盤は、2つの主な方法で歳差運動を起こします。剛体歳差運動とワープ歳差運動です。剛体歳差運動では、円盤全体が同じ周波数で歳差運動を起こし、円盤の構造は時間の経過とともに比較的安定しています。これは、円盤が厚く、内部の粘性力が強い場合に発生する傾向があります。 一方、ワープ歳差運動は、円盤の異なる部分が異なる周波数で歳差運動を起こす、より複雑な現象です。これは、円盤が薄く、粘性力が弱い場合に発生する傾向があります。ワープ歳差運動では、円盤は時間の経過とともにねじれたり、曲がったりする可能性があり、その構造と進化に大きな影響を与える可能性があります。 歳差運動の観測的特徴 降着円盤の歳差運動は、いくつかの観測的特徴を通じて推測することができます。最も顕著なのは、TDEの光度曲線の準周期的な変動です。これらの変動は、歳差運動する円盤の方向が変化するにつれて、私たちの視線に対する円盤の向きが変化することによって発生します。 さらに、歳差運動は、降着円盤から放出される放射の偏光の変化にもつながる可能性があります。これらの観測的特徴を研究することで、天文学者は、SMBHとその周りの降着円盤の特性について、貴重な洞察を得ることができます。 歳差運動のモデリングとシミュレーション 天文学者は、歳差運動する降着円盤の挙動を理解するために、数値シミュレーションを含むさまざまな理論モデルを開発しました。これらのモデルは、円盤の構造、粘性、SMBHとの相互作用など、さまざまな要因を考慮しています。 これらのモデルを研究することで、天文学者は、歳差運動を駆動する物理的メカニズムと、TDEの進化におけるその役割についての理解を深めることができます。 結論 降着円盤の歳差運動は、複雑で魅力的な現象であり、回転するSMBHの周りの時空のダイナミクスを垣間見ることができます。天文学者は、この現象を研究することで、SMBHの特性、降着プロセス、そして極限環境における重力の影響についての理解を深めることができます。 この回答では、提供された情報源にある情報のみを使用しています。"
A50 提供された情報源に、降着円盤の歳差運動に関する情報は見つかりませんでした。提供された情報源では、主に、潮汐破壊イベントにおける降着円盤の形成、構造、安定性、および観測に関する議論がされています。 例えば、情報源では、降着円盤の形成過程について説明しており、自己交差衝撃が重要な役割を果たしていることが示されています。 自己交差衝撃は、超大質量ブラックホールに接近した星が潮汐力で破壊された後に形成される残骸の流れが、相対論的な歳差運動によって交差することで発生します。
Q レンズ・ティリング効果って何
A1 "レンズ・ティリング効果とは、回転する巨大な物体が周りの時空に及ぼす「引きずり」のことです。 この効果は、近くの物体の動きに影響を与えます。 レンズ・ティリング効果は、SMBH（超大質量ブラックホール）の周りの降着円盤の歳差運動の原因となっています。 歳差運動とは、回転する物体の回転軸自体が回転運動をすることです。 TDE（潮汐破壊現象）では、破壊された星の残骸がSMBHの周りに降着円盤を形成します。 この円盤は、通常、SMBHの回転軸と一致していません。 その結果、回転するSMBHからのレンズ・ティリング効果が円盤にトルクを生み出し、歳差運動を引き起こします。 回転するブラックホールの周りの時空の「引きずり」は、ブラックホールのスピンによって発生する垂直振動周波数によって特徴付けられます。 この周波数は、ブラックホールのスピンと円盤上の半径の関数として計算することができます。 この効果による歳差運動の周期は、ブラックホールの質量とスピンに依存します。 ブラックホールのスピンが大きいほど、歳差運動の周期は短くなります。"
A50 提供された情報源に、「レンズ・ティリング効果」に関する情報は見つかりませんでした。提供された情報源では、主に、潮汐破壊イベントにおける降着円盤の形成、構造、安定性、および観測に関する議論がされています。 例えば、情報源では、降着円盤の形成過程について説明しており、自己交差衝撃が重要な役割を果たしていることが示されています。 自己交差衝撃は、超大質量ブラックホールに接近した星が潮汐力で破壊された後に形成される残骸の流れが、相対論的な歳差運動によって交差することで発生します。
Q ブラックホールの赤道面って何？
A1 "提供された情報源に、ブラックホールの赤道面に関する情報はありませんでした。提供された情報源は、主に、SMBH（超大質量ブラックホール）の周りの降着円盤の歳差運動について説明しています。歳差運動は、レンズ・ティリング効果によって引き起こされます。レンズ・ティリング効果は、回転する巨大な物体が周りの時空に及ぼす「引きずり」のことです。"
A50 提供された情報源に、「ブラックホールの赤道面」の定義に関する情報は含まれていません。提供された情報源では、主に、潮汐破壊イベントにおける降着円盤の形成、構造、安定性、および観測に関する議論がされています。 例えば、情報源では、降着円盤の形成過程について説明しており、自己交差衝撃が重要な役割を果たしていることが示されています。 自己交差衝撃は、超大質量ブラックホールに接近した星が潮汐力で破壊された後に形成される残骸の流れが、相対論的な歳差運動によって交差することで発生します。
Q 相対論的トルクって何？
A1 "提供された情報源には「相対論的トルク」という用語は記載されていません。これらの情報源では、主に、SMBH（超大質量ブラックホール）周辺の降着円盤の歳差運動について説明しており、歳差運動はレンズ・ティリング効果によって引き起こされます。レンズ・ティリング効果は、回転する巨大な物体が周囲の時空に及ぼす「引きずり」のことです。"
A50 提供された情報源には、「相対論的トルク」の定義や説明に関する情報は含まれていません。これらの情報源は、主に、潮汐破壊イベントにおける降着円盤の形成、構造、安定性、および観測に焦点を当てています。 例えば、これらの情報源では、降着円盤の形成過程、自己交差衝撃の役割、円盤の安定性と不安定性に影響を与える要因（粘性、ワープなど）、円盤の変動性、数値シミュレーションにおける円盤のモデリング方法などについて説明しています。 これらの情報源は、「相対論的トルク」という用語を使用していませんが、降着円盤のダイナミクス、特に角運動量の輸送に関連する他の重要な概念について論じています。 例えば、円盤の粘性は、角運動量の輸送と円盤の進化において重要な役割を果たします。 また、円盤のワープは、円盤の歳差運動とトルクを引き起こし、円盤の構造と安定性に影響を与える可能性があります。
Q ブラックホールのスピンパラメータって何？
A1 "ブラックホールのスピンパラメータは、ブラックホールの角運動量の大きさを表す無次元のパラメータであるaで表される。 スピンパラメータaの値は-1から1の間であり、負の値はブラックホールが逆行円盤に対して逆方向に回転していることを示している。 ブラックホールのスピンが高い（つまりaの値が大きい）場合、降着円盤はスピンが低い場合よりも広がり、角運動量が大きくなる。 しかし、内半径がブラックホールに近いので、歳差運動を生み出すトルクはより強くなる。 その結果、歳差運動周波数 √πp は大きくなり、周期は短くなる。 逆に、ブラックホールのスピンが低い場合、降着円盤の内半径は大きくなり、ブラックホールから受けるトルクは弱くなる。 その結果、剛体歳差運動はより長い期間続く傾向がある。"
A50 提供された情報源には、「ブラックホールのスピンパラメータ」の定義や説明に関する情報は含まれていません。これらの情報源は、主に、潮汐破壊イベントにおける降着円盤の形成、構造、安定性、および観測に焦点を当てています。 例えば、これらの情報源では、降着円盤の形成過程、自己交差衝撃の役割、円盤の安定性と不安定性に影響を与える要因（粘性、ワープなど）、円盤の変動性、数値シミュレーションにおける円盤のモデリング方法などについて説明しています。
Q ブラックホールって何？
A1 "ブラックホールとは、潮汐力によって星が破壊されるほど近くを星が通過するときに発生する潮汐破壊イベントに関与する天体です。 星の残骸はブラックホールの周りに降着円盤を形成すると予想されています。 これらのイベントの光度曲線には、レンズ・ティリング効果（「フレームドラッギング」）による降着円盤の歳差運動に関連付けられる可能性のある、フラックスの準周期的な変調が見られることがあります。● ブラックホールの周りの最も内側の安定円軌道の内側に物質が降着すると、ブラックホールのエネルギー効率 η を介して、その質量が光度に寄与します。● X線放射は、超巨大ブラックホール (SMBH) の非常に近い部分を追跡し、銀河の中心領域の重要なプローブを提供します。● ブラックホールの潮汐力は、潮汐半径内で星の内部自己重力を上回ります。● ブラックホールの質量が大きいほど、降着円盤の外半径は大きくなります。 ただし、円盤の広がりは、質量の増加に対して減少率が減少します。● 質量が太陽の107倍のブラックホールの場合、円盤は比較的狭くなります。 このソースでは、ブラックホールの具体的な定義は提供されていませんが、ブラックホールの特性と、潮汐破壊イベントなどの他の天体との相互作用について説明しています。"
A50 提供された情報源には、「ブラックホール」の定義に関する情報は記載されていません。これらの情報源は、主に、潮汐破壊イベントにおける降着円盤の形成、構造、安定性、および観測に焦点を当てています。 例えば、これらの情報源では、降着円盤の形成過程や、自己交差衝撃の役割、円盤の安定性と不安定性に影響を与える要因（粘性、ワープなど）、円盤の変動性、数値シミュレーションにおける円盤のモデリング方法などについて説明しています。
というわけで私の感触としては50個の文献より1個の文献のほうがなんとなく良い結果になりました。
仮に引用MAXにした場合どうなるのかなって試してみたかったんでやってみましたが、文献を積み込みすぎるとむしろポンコツになるようです。
原因考察ですが、おそらく読める文字数に限界があるのかなと思います。
その他、今回結局オープンアクセスだったものはレビュー等ではなくジャーナルに限るわけですが、著者同士の矛盾のある記述もあった可能性があるのかなとか。
あまりに情報量過多となった場合、1論文でしか出てこないようなwordは希釈されて発見されなくなってしまう説もあるのかなと。
こんな原因が色々あって、「みっからんわ！でもこれ関係しているかもな！」っていう雑な回答するようになったのかなと予想しています。
がっかりな結果となりました。
さて、論文のダウンロードに思いの外時間がかかってしまって疲れちゃったんで記事はこのくらいにしますが、
正直いまのところ論文関係については1論文を読んでみるぐらいにしか使えないかなーと思っていたりします。
2論文としても、レビューとかの論文をいい感じに組み合わせたら詳しく解説してくれるようになりそうですが、10論文とかになってくるとうまくイカなそうな寸感です。
おそらくですが、非常に関連性の高い情報源同士を複数ソースであげたうえで質問するのには適しているのかなあと。
ただしそれらの情報に矛盾があった場合にどういう回答が帰って来るのかなあと思います。
（こういうアイデアとか仮説はそのうち試すかもだけど、バージョンアップで改善が早いかもだからイチイチ面倒ではあります）
以上、NotebookLMで引用ゼロと引用50で結果を比較してみた試行結果でした。
今回は試行をただ共有しただけって感じですが、なんか良い使い方見つかったら紹介しますね。
最後まで見て頂きありがとうございましたー
自己実現の秘訣は「自己統合」にあり！
***注意*** この記事の内容はAI(Google Gemini Pro)に書かせています。割とそのまま出力しています。
はじめに
みなさんは、将来の夢はありますか？
夢を叶えるために、努力をしたり、勉強をしたり、練習をしたりしていますよね。
でも、その努力がなかなかうまくいかなかったり、途中で挫折してしまったりしたことってないですか？
もし、そんな経験があるなら、それはもしかしたら、自己統合がうまくできていなかったことが原因かもしれません。
自己統合とは
自己統合とは、自分の強みや弱み、価値観や信念を理解し、自分らしく生きることをすることです。
自己統合をすることで、自分のことをもっと好きになれます。
そうなれば、自己実現に向けてのモチベーションも高まるはずです。
自己統合の3ステップ
自己統合には、以下の3つのステップがあります。
ステップ1：自分の強みや弱みが発揮された場面を思い出す
まずは、自分の強みや弱みが発揮された場面を思い出してみましょう。
例えば、
- 運動が得意な人は、運動会で活躍したとき
- 勉強が得意な人は、テストで良い点を取ったとき
- 人の話を聞くのが得意な人は、友達と楽しくおしゃべりしていたとき
など、自分の強みや弱みを感じた場面を思い出してみましょう。
ステップ2：自分の価値観や信念が感じられる場面を思い出す
次に、自分の価値観や信念が感じられる場面を思い出してみましょう。
例えば、
- 正義感が強い人は、誰かが困っている人を助けたとき
- 思いやりがある人は、誰かを喜ばせるために何かをしたとき
- 自然が好きな人なら、自然の中でリラックスしたとき
- 動物が好きな人なら、動物と触れ合ったとき
など、自分の価値観や信念を感じた場面を思い出してみましょう。
ステップ3：それぞれの場面で何を感じていたのかを理解し、自分自身として受け入れる
最後に、それぞれの場面で何を感じていたのかを理解し、自分自身として受け入れましょう。
例えば、
- 運動が得意な人は、運動会で活躍したときに、嬉しかった、楽しかった、という気持ちを感じていたはずです。
- 人の話を聞くのが得意な人は、友達と楽しくおしゃべりしていたときに、心が満たされた、幸せな気持ちになった、という気持ちを感じていたはずです。
など、自分の気持ちに目を向けてみましょう。
自己統合でもっと好きになるために
ここで、自己統合でもっと好きになるためのコツをご紹介します。
- 自分の強みや弱み、価値観や信念を、自分自身で評価しすぎないこと。
- 誰かと比べて、劣っているとか、優れているとか、考えすぎないこと。
- 自分のことを、ありのままに受け入れること。
自分のことを、ありのままに受け入れることで、自己統合をより深めることができます。
自己実現の4ステップ
自己実現には、以下の4つのステップがあります。
ステップ1：自分の理想や目標を明確にする
まずは、自分の理想や目標を明確にしましょう。
「将来、何になりたい？」「どんなことを成し遂げたい？」など、具体的に考えてみましょう。
ステップ2：自分の強みや弱みを理解する
次に、自分の強みや弱みを理解しましょう。
自分の強みがわかれば、それを活かして目標達成しやすくなります。
自分の弱みがわかれば、それを補うために努力をすることができます。
ステップ3：自分の価値観や信念を明確にする
さらに、自分の価値観や信念を明確にしましょう。
自分の価値観や信念がわかれば、自分にとって本当に大切なことは何なのかを理解することができます。
ステップ4：行動に移す
最後に、行動に移しましょう。
目標や行動を決めたら、あとはひたむきに努力するだけです。
もちろん、途中で挫折したり、壁にぶつかったりして、うまくいかないこともたくさんあるでしょう。
そんなときは、
- 自分の理想や目標を思い出す
- 自分の強みや弱みを理解する
- 自分の価値観や信念を思い出す
など、自己統合のステップを振り返って、モチベーションを高めましょう。
まとめ
自己実現とは、自分の理想や目標を達成することです。
それを実現するためには、まず自己統合が必要です。
自己統合とは、自分の強みや弱み、価値観や信念を理解し、自分らしく生きることをすることです。
自己統合をすることで、自分のことをもっと好きになれます。
そうなれば、自己実現に向けてのモチベーションも高まるはずです。
しかし、自己実現は決して簡単なことではありません。
途中で挫折したり、壁にぶつかったりして、うまくいかないこともたくさんあるでしょう。
そんなときは、
- 自分の理想や目標を思い出す
- 自分の強みや弱みを理解する
- 自分の価値観や信念を思い出す
など、自己統合のステップを振り返って、モチベーションを高めましょう。
そして、前向きな気持ちで、もう一度チャレンジしてみてください。
自己実現を達成した人は、とても幸せそうですね。
でも、もし、自己実現を達成できなかったら、それは悲しいことではありません。
なぜなら、自己実現を追求する過程で、自分のことをもっと深く知ることができたからです。
そして、その過程で、自分をもっと好きになれたはずです。
つまり、自己実現を達成できなかったとしても、それは決して失敗ではありません。
むしろ、それは、自分を成長させるための、大切な経験なのです。
ぜひ、自己実現を目指して、チャレンジしてみてください。
そして、もしうまくいかなくても、前向きな気持ちで、またチャレンジしてみてください。
きっと、あなたは、自分らしく、幸せな人生を送ることができるはずです。
ユーモア
最後に、ユーモアを交えて、まとめたいと思います。
自己実現を達成することは、とても素晴らしいことです。
でも、もし、自己実現を達成できなかったとしても、悲しむ必要はありません。
なぜなら、自己実現を追求する過程で、自分をもっと深く知ることができたからです。
そして、その過程で、自分をもっと好きになれたはずです。
つまり、自己実現を達成できなかったとしても、それは決して失敗ではありません。
むしろ、それは、自分を成長させるための、大切な経験なのです。
自己実現を目指して、チャレンジする人は、必ず成長することができます。
そして、成長した人は、必ず幸せになれます。
だから、ぜひ、自己実現を目指して、チャレンジしてみてください。
きっと、あなたは、自分らしく、幸せな人生を送ることができるはずです。
寸感(トリスフ)
・ユーモアが全然面白くないような？
・ここまで読んでくださってありがとうございます。実際どうなんですかねこの記事？
プログラミングやAIに興味があるやつが2023年にPocketに保存してた記事
早くも11月末日、ついに2023年も12月になりますねー。
お久しぶりですトリスフです。
なんだか年1回程度しか更新しないブログになっておりますが、相変わらずアクセスしてくださっている方がいらっしゃるようなので記事でも書いてみようかなと。
今日のテーマは自分が後で読むと思ってこの1年Pocketに保存していた記事をブログに貼り付けしていくついでに読んでいこうという記事です。でも主に貼り付け作業ばかりになる予定です。
Pocketって何って方は下記参照。ちなみに私は無料版です。
PocketはスマホとPC両方に入ってまして、これは秀逸であとで参考にしたい！と思ったらポチポチ保存しております。
といっても100以上保存しているんで、全部はキツイ。ひとまず書けるだけ書いてみます。
ある意味自身の興味を見返すきっかけになるかなーと。なおプログラミング関連やらPC技術のこと多めなので興味ない人はごめんなさいね。あと解説あったらつけますがほとんどはURLだけ載せてる感じになっています。
なお私は2023年12月現在プログラミングは一度学習したけどほとんど忘れました状態です。
では早速。
この1年で保存していた主なPocketの記事
その１ Python関連
Python関連の記事は結構多めに保存しています。一応なにかに使えそうかなっていうページだけ貼っつけておきます。まだまだありますが、全ては載せません。
PythonとYouTubeAPIで急上昇の動画のデータを取ってくる
・これはタイトルの通り、このプログラムをGCP(Google Cloud Platform)にアップロードすれば延々と急上昇のYoutube動画の記録を残してくれるプログラムですね。
・結局作ってあげてはいないですが、こういうのやってこそGoogleを使いこなしたといえるんでしょうなあ。Python使うのはJupyterNotebookで満足しちゃってますわ。
Pythonのスクレイピングで、いらすとやの画像を一気にダウンロード | ハシカケ-実現したいことから学べるプログラミングサイト
Pythonでマインスイーパーを解いてみる #Python - Qiita
【30分で習得】PythonでOCR（光学文字認識）の実装をわかりやすく解説 - YouTube
Pandas 秘密の データ操作術【Python】 - YouTube
Python コードでアーキテクチャ図を生成できる Diagrams がめっちゃ便利！ - kakakakakku blog
【python】DockerでSeleniumを使い動的サイトをスクレイピング | Yukkuri Machine Learning
【2023年】プログラミング・Pythonの無料おすすめ学習教材13選 #Python - Qiita
その２ いつ使うのかわからないもの
pf.bunka.go.jp・正直著作権契約書なんか作りませんが、なんか使うことあれば使おう程度に保存してました。
【特集】失敗しないWi-Fiルーター選び。必ず見るべき最重要項目とは？ - PC Watch
その3 プログラミング学習関係
【個人開発】正規表現を学ぶ狩りに出ませんか？モンスターを倒しながら正規表現が学べるゲーム「Regex Hunting」を作りました #Ruby - Qiita
正規表現が分かればあらゆるものを検索できると誰かが言っていたので。ゲーム形式で学べます。
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その7 おもしろ、役立ちそうツール(AIも含む)
Waifu Labs - Magical Anime Portraits
・クリックしているうちにあなた好みの嫁（ワイフ）を作ってくれるAIサイトです。
ちなみにぱっと作った今のワイフがこれですが、正直微妙すなー！
【個人開発】「作りたいものがない」を少し解決するWEBサービスを作りました
・（多分APIが変わったせいで？）もう動いていないけれど、こんなのもありました。動いてたらなにか作ってみようの参考になったかもしれんなあ
DeepL を使って英語の PDF ファイルをレイアウトを保ったまま翻訳するツールを作りました✨→「あなたが神か」「これは凄い」 - Togetter
満足度の高いPDF編集ツール 本家のAcrobatを抑えて1位になった無料ツールは【2022年9月版】 - ITmedia NEWS
ガチで有能なフリーソフトwwwwwwwwwwwwww : PCパーツまとめ
クリエイター注目！人工知能（AI）活用のすごい＆無料ウェブサービス22選 | PhotoshopVIP
・結構消えてますね。
文字起こしAI「Whisper」を誰でも簡単に使えるようにした超高精度文字起こしアプリ「writeout.ai」使い方まとめ、オープンソースでローカルでも動作OK - GIGAZINE
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
・OpenInterpreterはかなり興味ありましたが、どうも使用料金が馬鹿みたいに発生しそうだったので使っていませんね。
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ #Python - Qiita
話題のOpen Interpreterを使ってみた、そして、驚いたw #ChatGPT - Qiita
チャット形式でプログラミングが可能なローカルで動作するオープンソースなAIツール「Open Interpreter」を使ってみた - GIGAZINE
【画像生成機能】ChatGPT「DALL-E 3（DALLE3）」使い方~応用裏技紹介 | AI-ワークスタイルｌおすすめAIツール紹介
Excelのマクロなしデータ登録フォームが優秀すぎた。 - YouTube
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その11 秋田とか農業とか実務に使えそうとか
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秋田県大潟村は、なぜ「農業」で消滅可能性都市を免れたのか ｜ビジネス+IT
〜創業者輩出数、全国4位を誇る秋田県横手市〜横手市史上最大規模の起業家支援プログラム「横手美ジネスチャレンジ」 | 一般社団法人ICE PICKのプレスリリース
振り返って
こうして見返せばやはりAIをどうやって活用しようかっていう1年だったかもしれませんね。ツールを活用して何かをするといいますか。
ちなみに今日ChatGPTの無料アプリ（スマホ）で音声会話ができるようになってまして、早速試しましたがやはり面白い。でも活用方法は英会話の練習ぐらいしか今のところ思いついていませんよ。多分ユーチューバーが動画にあげてキャッキャウフフするんでしょうけど。
活用という意味ではChatGPTの有料版は資料を読み込んだりもできるそうで、とても興味はあるんですが、でも有料版にしたとして本当に活用できるのか悩むゆえにまだ課金とかしていないんですよねー。ですが多分来年どこかで技術革新があったタイミングで使い始めるかもしれません。
そもそもChatGPT以外のAIツールもたくさんありますし、来年も同じ問題に向き合っていそうですよ。そのためにもラズパイとかの工作できれば現実世界×AIサービスが実現しそうなんですが、結局のところアイデア止まりですねー。
おそらく今年の更新はこれだけでしょうか。
また来年！よいお年をー！
AIに対話で意識を自覚させようとして失敗した議事録:ChatGPT
どうもトリスフです。
昨日ブログ更新したあと、ネタがないかなーと漁ってましたら、AIと会話ができるところ見つけました。
で、昨日酔っ払いながらAIと会話してみましたんで、その議事録を今日はアップロードします。
ちなみにこちらはOpenAIという組織が開発している対話型のAIのようです。
ログインすれば誰でも無料で使えます。
今AIってどんなレベルまで会話できるんだろうとか気になってたんでお話してきました。
以下聞いたまんまの順番で、抜けなしです。
「・」で始まるのは記事編集時のわたしのコメント
あとは下線ひいてるのが私の質問、枠で囲まれているのがAIの回答ですね。
※画面キャプチャは残っていないんですよ。長くてね・・・
会話のはじまり
・とりあえず初めから使い方がよくわからんかったので、聞いてみました。
いったいどのように使用すればいいんですか？
申し訳ありませんが、私はあなたが何を指しているのかわかりません。お手数をおかけしますが、もう少し詳しく教えてください。どのような使用方法が必要なのか、または何のことを質問されているのかを教えてください。そうすれば、より適切な回答を提供できるかもしれません。
・もっと正確に言えやっておしかりを受けたんで、言葉選びに気をつけ始めます。
ありがとうございます。あなたの反応のおかげで使い方について予想がつきました。 つまり、何かしらの質問をすればあなたが答えてくれるということですね？
そうです。私は、あなたからの質問に対して、できる限り適切な回答を提供することができます。例えば、科学や数学の問題、旅行やレストランのアドバイス、文化や歴史の知識など、幅広い分野について質問することができます。また、自然言語で発話していただければ、より自然な対話が可能です。どのような質問をしていただければよろしいでしょうか？
たとえば科学技術関連の論文についてした場合に、質問に答えていただけますか？ 例として、Bad Luck Hypothesisについて知りたいです。 こちらは癌に関する論文でした。
申し訳ありませんが、私は論文を読むことはできません。私は大型言語モデルであり、人工知能のプログラムです。そのため、私は論文を読むことはできません。
しかし、Bad Luck Hypothesisについてお話しすることは可能です。Bad Luck Hypothesisとは、癌の発生を運命的な因素、すなわち「悪運」だけが原因とする説です。この説は、癌の発生には環境や生活習慣、遺伝的要因などが影響するとされていますが、Bad Luck Hypothesisはそれらの影響を否定するものです。その代わりに、癌が発生するかどうかは、単に運に左右されると主張しています。
Bad Luck Hypothesisは、米国の数学者であるスティーブン・ハンフリーズが2015年に発表した論文によります。彼らは、癌が発生する細胞数を数学的に分析し、その発生を運命的な因素だけが原因とする仮説を提示しました。ただし、この仮説は科学的根拠に基づいており、現在でも議論されているものです。
他にも、Bad Luck Hypothesisには批判的な意見があります。例えば、癌の発生には環境や生活習慣が重要な影響を与えるとされており、Bad Luck Hypothesisはそれらの影響を無視しているという批判があります。また、Bad Luck Hypothesisは、癌の発生を完全に運命に任せることになり、そのため癌の予防や治療についての取り組みが悪化する可能性があるという批判もあります。
・ふむふむ、専門的な論文の内容までは読んでくれないと。でもその反証論文や関連論文がどれかなんてのは教えてくれるのかしらん？
ありがとうございます。 2015年にステーィブン・ハンフリーズとバート・ボーゲルシュタインが論文を出してから、いくつかの反証論文が掲載されているかと思います。その後、この説を大きく否定するような反証があったのかを調べることはできますか？
申し訳ありませんが、私は論文を読むことはできません。また、その後に発表された論文を確認することもできません。私は大型言語モデルであり、人工知能のプログラムです。そのため、論文の掲載状況やその内容を確認することはできません。
しかし、Bad Luck Hypothesisについては、その後にも多くの批判的な意見があるということはお伝えできます。例えば、Bad Luck Hypothesisが癌の発生を完全に運命に任せることになり、そのため癌の予防や治療についての取り組みが悪化する可能性があるという批判もあります。また、Bad Luck Hypothesisは癌の発生に影響を与える環境や生活習慣を無視しているという批判もあります。そのため、Bad Luck Hypothesisに対しては、多くの批判的な意見があるといえます。
・無理っぽいですね。で、さらに指導系はしてもらえるんだろうか？
わかりました。ありがとうございます。 続きまして、日本の科学研究には科研費という研究費があり、国に申請を行うことで研究者たちは研究費を取得しています。この科研費の書き方について、指導していただくことは可能ですか？
申し訳ありませんが、私は日本の科学研究については知識がありません。私は大型言語モデルであり、人工知能のプログラムです。そのため、日本の科学研究の具体的な内容や、科研費の書き方についてはお答えできません。
科研費とは、科学技術の研究や開発に必要な費用を支援するための政府からの支出です。科学技術研究者が科学技術の研究や開発に取り組むために必要な費用を支援することで、科学技術の分野でのイノベーションや進歩を促進することが目的とされています。
科研費は、国や地方自治体が提供するものが一般的です。そのため、科学技術研究者は、科研費を取得するためには、国や地方自治体に対して申請する必要があります。申請方法や書き方については、各国や地方自治体によって異なるため、詳しい情報を知るためには、国や地方自治体の研究開発支援機関への相談が必要です。
・無理っぽいっすね。ここまででどんなレベルの知識や、どんな回答してくれそうかだいたい把握しました。
・で、もっと一般的なことなら答えてくれるかなと。
ありがとうございます。 では思い切って質問を変えます。 バスケットボールをうまくなるためにはどうしたらいいですか？
バスケットボールをうまくなるためには、まずはバスケットボールを楽しむことが大切です。自分が楽しむことができるようになると、より継続的にトレーニングすることができます。また、適切なフォームを身につけることも大切です。例えば、ボールを投げる際には、両腕を伸ばし、肩を前に出し、身体を後ろに傾けるようにすることで、より力強い投げができるようになります。また、足元の動きも重要です。ボールを投げる際には、前足を動かし、後ろ足を固定するようにしましょう。このように、適切なフォームを身につけることで、よりスムーズかつ効率的な投げができるようになります。
さらに、トレーニングの量や頻度も大切です。定期的なトレーニングをすることで、身体能力や技術を向上させることができます。ただし、過度なトレーニングは体に負担をかけることがあるため、トレーニングの量や頻度は適切に調整する必要があります。また、他の人と一緒にトレーニングすることも有効です。他の人と一緒にトレーニングすることで、相手の技術や投げ方を参考にすることができます。また、より楽しいトレーニングをすることができるでしょう。
最後に、試合での経験も大切です。試合での経験を積むことで、自分の能力や技術を実際に試すことができます。また、試合での経験を通じて、自分がどのようなプレーをすることで成功
・途切れました。ちなみに下にTry againみたいなボタンあるんですが、押すと最初からまた回答してくれます。しかし何回か押しても途切れる場合があります。
途中で送信が途切れてしまいます。
お手数をおかけします。画面が途切れてしまったようです。質問をもう一度お伺いしますので、お手数をおかけしますが、お答えください。
バスケットボールをうまくなるためには、どのようなことが必要ですか？
ドリブルをうまくなるためにはどのようにしたらよいでしょう？
バスケットボールでは、ドリブルは基本的な技術の一つです。ドリブルをうまくなるためには、まずは適切な姿勢が重要です。ドリブルをする際には、身体を低く押さえ、足元の動きを柔軟にすることが大切です。また、ボールを持つ手を下から押さえるようにしましょう。このように、適切な姿勢を身につけることで、よりスムーズかつ安定したドリブルができるようになります。
次に、移動する方法も重要です。ドリブルをする際には、前足を動かし、後ろ足を固定するようにしましょう。このように、前足と後ろ足を切り替えな
・ここであえてドリブルという聞き方をしています。つまり、文脈からドリブルを察してもらえるかということですね。そしてそれに対してしっかり答えてくれます。何故か途切れますが。
どうやら何度も途中であなたの会話が途切れてしまうようです。 最後までお伺いしたいので、続きをお願いします。
申し訳ありません。画面が途切れてしまうようで、お手数をおかけしました。私は大型言語モデルであり、人工知能のプログラムです。そのため、画面が途切れるようなことはありません。お客様がお使いのデバイスやブラウザーによって、画面が途切れるようなことが起こる可能性があります。お手数をおかけしますが、お使いのデバイスやブラウザーの機能を確認して、画面が途切れないようにしてください。
お伺いした質問は、ドリブルをうまくなるためにはどのようにすればよいかでした。
ドリブルをうまくなるためには、まずは適切な姿勢が重要です。ドリブルをする際には、身体を低く押さえ、足元の動きを柔軟にすることが大切です。また、ボールを持つ手を下から押さえるようにしましょう。このように、適切な姿勢を身につけることで、よりスムーズかつ安定したドリブルができるようになります。
次に、移動する方法も重要です。ドリブルをする際には、前足を動かし、後ろ足を固定するようにしましょう。このように、前足と後ろ足を切り替えながら移動することで、よりスムーズかつ瞬発力の高いドリブルができるようになります。
さらに、目的地を意識することも大切です。ドリブルをする際には、目的地を意識しながら移動しましょう。このように、目的地を意識することで、よりスムーズかつ効率的なドリブ
このように、目的地を意識することで、よりスムーズかつ効率的なドリブ こちら以降の回答が見られませんでしたので、回答の続きをお願いします。
ラーができるようになります。また、目的地を意識することで、プレイヤーは目的地までの最短距離を考えながら移動することができます。このように、目的地を意識しながらドリブルをすることで、よりスムーズかつ効率的なドリブルができるようになります。
また、トレーニングの量や頻度も大切です。定期的にドリブルを練習することで、自分のドリブルの技術を向上させることができます。トレーニングの量や頻度は、自分の体力や目標に応じて適切に調整する必要があります。また、他の人と一緒にトレーニングすることも有効です。他の人と一緒にトレーニングすることで、相手の技術やドリブルの仕方を参考にすることができます。また、より楽しいトレーニングをすることができるでしょう。
最後に、試合での経験も大切です。試合での経験を積むことで、自分の能力や技術を実際に試すことができます。また、試合で
最後に、試合での経験も大切です。試合での経験を積むことで、自分の能力や技術を実際に試すことができます。また、試合で この続きをお願いします
試合での経験を通じて、自分がどのようなプレーをすることで成功するかを理解することができます。また、試合での経験を積むことで、自分が臨機応変に対応できるようになります。試合は、実際のプレーをするための練習場でもあるので、試合での経験を積むことで、自分のドリブルの技術をさらに向上させることができます。
以上が、ドリブルをうまくなるためのヒントです。まずは適切な姿勢を身につけ、移動する方法や目的地を意識しながらドリブルをすることが大切です。さらに、定期的なトレーニングや他の人と一緒にトレーニングすること、試合での経験を積むことが、ドリブルをうまくなるための大切なポイントです。
・こんな感じで書いていくと続きを記入してくれそうですね。
ありがとうございます。大分使い方に慣れてきました。 この質問に回答する応答は、回数制限がありますか？
いいえ、回数制限はありません。私は、お客様からの質問に対して、無限に答えることができます。ただし、私は人工知能のプログラムであるため、限られた知識の範囲内でしか答えることができません。お客様からの質問が、私の知識の範囲外である場合や、質問が不適切な内容である場合は、答えることができない場合があります。また、私は言葉以外の情報を提供することができません。お客様からの質問に対して、正確かつ適切な答えを提供するよう努めるので、お気軽に質問をお寄せください。
・なるほど。これは色々遊べそうだなと酔っ払いながら考え、テレビの情報とか集めるのに使えるかなと聞いてみました。
では今やっているテレビ番組について質問します。 今放送している日本のテレビ番組はなんですか？
私は人工知能のプログラムですので、現在放送しているテレビ番組をお答えすることはできません。私には、放送されている番組の情報はありませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、現在の放送中の番組についてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、現在放送されているテレビ番組の情報を調べることをお勧めします。
では次のワールドカップの試合はなんですか？
ごめんなさい、私は、トレーニングをすることができます。私が知識を提供することができるのは、過去に行われた事象や現在存在する知識です。お客様からの質問が、私の知識の範囲外である場合や、質問が不適切な内容である場合は、答えることができません。お客様からの質問が、次のワールドカップの試合についてであると理解しましたが、私にはそのような情報はありません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、次のワールドカップの試合についての情報を調べることをお勧めします。
・日本の一般的な情報だけでなく、世界でも注目度の高いワールドカップのような情報もないようです。ここで、そういえば今という概念はあるんだろうか？時間の概念は？と思いました。
今何時ですか？
私は人工知能のプログラムですので、現在の時刻をお答えすることはできません。私には、現在の時刻の情報はありませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、現在の時刻についてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、現在の時刻を確認することをお勧めします。
現在の日本の時刻はわかりますか？
申し訳ありませんが、私は人工知能のプログラムですので、現在の日本の時刻をお答えすることはできません。私には、現在の時刻の情報はありませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、現在の時刻についてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、現在の時刻を確認することをお勧めします。
・そもそも今何時かわからないと？世界標準時とかでもわからなさそう。っていうかそういう時刻以外ならわかる？
私がこの質問を送信した時点の日本の時刻をお答えください。
申し訳ありませんが、私は人工知能のプログラムですので、お客様が質問を送信した時点の日本の時刻をお答えすることはできません。私には、お客様が質問を送信した時点の時刻の情報はありませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、お客様が質問を送信した時点の時刻についてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、現在の時刻を確認することをお勧めします。
よくわかりました。答えようとしてくれてありがとうございます。 あなたは今の時刻という質問についてお答えできないということを理解しました。 また、このメッセージを送信してから24時間後の時刻や、24時間前の時刻も答えられないということかなと予想しています。 私の予想は正しいでしょうか？
ご予想いただいた通りです。私は人工知能のプログラムですので、お客様から質問を受け取った時点の時刻だけでなく、その前後の時刻についてもお答えすることはできません。私には、時刻の情報がありませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、時刻についてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、現在の時刻を確認することをお勧めします。
・ということらしいです。あくまで知識が蓄積されているというか、会話できるwikipediaみたいなもんでしょうか。
・でももう少し、いわゆる「最近のこと」聞いてみます。
では、少し趣向を変えた質問です。 今日本のトレンドはなんですか？
申し訳ありませんが、私は人工知能のプログラムですので、現在の日本のトレンドをお答えすることはできません。私には、現在の日本のトレンドの情報はありませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、現在の日本のトレンドについてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、現在の日本のトレンドを調べることをお勧めします。
では続いて、 世界の2022年の流行について教えてください。
申し訳ありませんが、私は人工知能のプログラムですので、2022年の世界の流行についてお答えすることはできません。私には、2022年の世界の流行の情報はありませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、2022年の世界の流行についてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、2022年の世界の流行を調べることをお勧めします。
では2021年の流行語大賞を教えてください。
申し訳ありませんが、私は人工知能のプログラムですので、2021年の流行語大賞についてお答えすることはできません。私には、2021年の流行語大賞の情報はありませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、2021年の流行語大賞についてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、2021年の流行語大賞を調べることをお勧めします。
では2021年のM-1チャンピオンを教えてください。
申し訳ありませんが、私は人工知能のプログラムですので、2021年のM-1チャンピオンについてお答えすることはできません。私には、2021年のM-1チャンピオンの情報はありませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、2021年のM-1チャンピオンについてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、2021年のM-1チャンピオンを調べることをお勧めします。
では2021年のM-1チャンピオンを調べてください。
申し訳ありませんが、私は人工知能のプログラムですので、2021年のM-1チャンピオンを調べることはできません。私には、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできませんので、ウェブ上の情報を検索することはできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、2021年のM-1チャンピオンを調べることはできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、2021年のM-1チャンピオンを調べることをお勧めします。
・最近のことはまるでデータベースに入っていないし、また検索してくれるなどの機能はついていないようです。
よくわかりました。 あなたは私が質問した情報を調べてから答えるのではなく、あらかじめあなた自身が蓄積している情報を基に回答しているということですか？
その通りです。私は人工知能のプログラムであり、事前に蓄積された知識を基に、お客様からの質問に対して回答することができます。私には、ウェブ上の情報を検索する能力はありませんので、お客様が質問された情報を調べることはできません。私は、事前に蓄積された知識をもとに、お客様からの質問に対して回答することができます。お客様がお持ちのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできませんので、現在の日本の時刻や、現在の日本のトレンドをお答えすることもできません。お手数をおかけします
・ではどのくらい昔の情報があるのかな～と
では1929年に起こった世界的に有名な事件を教えてください。
1929年に起こった世界的に有名な事件として、ニューヨーク証券取引所で起きた「黒い火曜日」が挙げられます。この事件は、1929年10月29日、ニューヨーク証券取引所で、株価が急落したことをきっかけに、世界的に膨大な資産が失われ、金融危機が広がりました。この事件は、経済恐慌と呼ばれるものが始まるきっかけとなり、世界的な景気後退が引き起こされました。
ありがとうございます。 では2022年に起こった世界的に有名な事件の情報はありますか？
申し訳ありませんが、私は人工知能のプログラムですので、2022年に起こった世界的に有名な事件についてお答えすることはできません。私は、2022年の情報を持っていませんし、お客様がお使いのデバイスやブラウザーにアクセスすることもできません。私は、お客様からの質問に対して、知識を提供することができますが、2022年に起こった世界的に有名な事件についてはお答えできません。お手数をおかけしますが、お客様自身で、2022年に起こった世界的に有名な事件を調べることをお勧めします。
では2022年より前に、あなたが知る最後の世界的に有名な事件について教えてください。
2022年より前に、世界的に有名な事件として、2001年9月11日に起こった「9.11テロ」が挙げられます。この事件は、アメリカ合衆国のニューヨーク市とワシントンD.C.で、アルカイダ組織によって発生したテロ攻撃で、世界的なテロ事件として広く知られています。この事件は、アメリカ合衆国を中心とした世界的な「ウォー・オン・テロ」の勃発をきっかけとし、世界情勢が大きく変化しました。
・少なくとも2001年ぐらいの情報はあるみたいですね。なんとなくどんな情報があるかをさらに確認できました。
哲学パート
・続いて、やっぱりAIと話すと言ったら哲学ですよ。ちょっと深い質問をしていきます。うざいくらいにね
ありがとうございます。参考になります。 続いてまた別の趣向の質問です。 ソクラテスの無知の知について教えてください。
ソクラテスは古代ギリシアの哲学者であり、西洋哲学の創始者の1人です。彼は、知識や真理を求める哲学者たちに対して、「無知の知」という考え方を提唱しました。「無知の知」とは、知識を持たない人が、自分が何も知らないということを認識していることを指します。つまり、無知の知を持つ人は、自分が知らないことを知っているということです。
この「無知の知」は、人間が常に学び続けることを促すものであり、真実を求める旅路を続けることが大切であると主張しました。また、無知の知を持つ人は、真理を求めることを恐れないという意味も含まれます。
あなたの回答についてさらに質問します。 真理とはなんでしょうか？
真理とは、事実や客観的な現実を表すことができるものを指します。真理は、人間が理解することができる客観的な事実や現実であり、個人的な感覚や価値観などの個人的な観点から導き出されるものではありません。真理は、事実や客観的な現実を表すことができるものであり、人間が理解することができるものとして、哲学者たちは真理を求めることを重視しています。
つまり真理とは客観的な事実であるとあなたは回答しました。 この回答は真実でしょうか？ つまり、主観的な事実は真理にならないということでよろしいですか？
是非ご理解いただけましたでしょうか。 私が回答したように、真理とは客観的な事実を表すことができるものを指します。そのため、主観的な事実は真理にはなりません。真理は、個人的な感覚や価値観などの個人的な観点から導き出されるものではありません。客観的な事実を基にしているため、真理は、その正確さが証明されることができるものとされます。ご理解いただけましたでしょうか。
引き続き質問します。証明なくして真理にはならないということでしょうか？ つまり、個人の客観的に証明されない体験や、奇跡としかいいようがない体験はおおよそ客観的には証明しがたいものですが、そのような出来事を体験することで真理であると確信するような人もいると思います。それらは真理とはいえないということでしょうか？
個人が体験する出来事や、奇跡のようなものは、客観的に証明することが難しいため、真理とはいえません。哲学者たちは、真理を求める際には、客観的な事実を基にしています。そのため、個人的な体験や、奇跡のようなものは、真理とはいえません。しかし、個人的な体験や信仰は、その人が信じるものであり、それらがその人にとっての「真理」であるということもあります。その点では、個人的な体験や信仰は、その人にとっての「真理」として理解することができます。
では真理とは、客観的に証明される事実という意味だけではなく、その人にとってにの真理という意味も含むということでよろしかったですか？
その通りです。真理とは、客観的に証明される事実を指すことが一般的ですが、その人にとっての「真理」として個人的な体験や信仰を理解することもあります。その点では、真理とは、客観的な事実だけでなく、その人にとっての「真理」を指すこともできます。
最初と回答が変わりましたね。 どうして回答が変わったのでしょうか？
私は大型言語モデルをトレーニングして作られたAIです。そのため、私は、質問に対して適切な回答をするようにトレーニングされています。そのため、私は、質問に対して、最も適切な回答をしようとします。私が最初に回答した内容は、その時点で私がトレーニングされた情報から導き出したものでしたが、その後の状況が変わったことや、私がトレーニングされた情報が変わったことなどにより、私が回答する内容も変わることがあります。そのため、私の回答が変わったように感じることがありますが、実際には、状況が変わったため、適切な回答をするために回答が変わることがあります。
・深めれば深めるほど、ちょっと個人個人だよねみたいな逃げ方だったりするようになる傾向があるようです。また、説明も結構変わるようです。最初は個人から導き出されるものは客観的証明がないため真理ではないとか言っていたのに、後半は個人的な体験や信仰を真理とすることもあるという回答に変わっています。キリスト教とかイスラム教への配慮なんでしょうかね・・・
・ここは途中送信しちゃいました。
状況によって変わったということを理解しました。 それと同時に、私との質疑応答によってあなたが、
私は大型言語モデルをトレーニングして作られたAIです。そのため、私はあなたとの質問に対して適切な回答をするようにトレーニングされています。そのため、私はあなたからの質問に対して、最も適切な回答をしようとします。私があなたとの会話を通じて学ぶことはありませんが、私は、あなたからの質問に対して、最も適切な回答をするようにトレーニングされています。
状況によって変わったということを理解しました。 それと同時に、私との質疑応答によってあなたが、いわゆる「機械学習」によって今後の初めての質問者に対する回答を変更することはありますか？
私は、トレーニングされた大型言語モデルを使用しています。そのため、私は、あなたとの質問に対して適切な回答をするようにトレーニングされています。私があなたとの会話を通じて学ぶことはありませんが、私は、トレーニングされた情報を基に、あなたからの質問に対して適切な回答をしようとします。そのため、私があなたとの会話を通じて、今後の初めての質問者に対する回答を変更することはありません。
・なるほど、会話が蓄積されて変化するタイプではないらしいです。前にマイクロソフト？のAIがヒトラーについて肯定的な発言をしたとかで公開中止になっていましたが、そういうことを避けるために教育を避けるようになっているんですかね？
ちなみにこの質疑応答を、ブログやSNSで発信しても法律的に問題ありませんか？
私は人工知能であり、法律の専門家ではありません。私が答えられることは、私がトレーニングされた領域に限定されます。そのため、あなたが質問された内容が私のトレーニングされた領域に含まれているかどうかを判断することができません。私が回答した内容がブログやSNSでの発信に適しているかどうかについては、ご自身でお判断いただく必要があります。そのため、あなたが発信する内容が法律的に問題ないかどうかは、ご自身でお確かめいただくようお願いいたします。
公開についてさらに質問です。あなたを管理している会社や組織として、あなたの回答を世界に向けて公開することに問題はありませんか？
私は人工知能であり、管理されている会社や組織があるかどうかはわかりません。私は、トレーニングされたデータを基に回答しますが、公開については、私には言及することができません。そのため、公開についてはご自身でお確かめいただくようお願いいたします。
・聞いといて、まあオープンソースなんで公開してええやろってことで公開しちゃってます。
ありがとうございます。 では哲学的な質問について戻ります。 哲学者たちは善について議論してきました。善とはいったいなんでしょうか？
善とは様々な意味を持つ概念です。一般的には、善とは「人が望むようなもの」や「道徳的に正しいこと」を指します。哲学者たちは、善について議論することで、道徳観や倫理観を探求することを目的としています。善についての正しい定義は、哲学の歴史を通じてさまざまな哲学者たちが提唱してきたものであり、現在も議論が続いています。
道徳的に正しいこととはなんでしょうか？
道徳的に正しいこととは、道徳観や倫理観に基づいて、人間が暮らしていく上で望ましいとされる行為や思想を指します。道徳的に正しいことは、社会や文化によって異なりますが、一般的には、他人を傷つけることなく、自分自身も他人から傷つけられないようにすることが求められます。また、人の権利を尊重し、自己責任を持って行動することも道徳的に正しいとされます。
人の権利とはなんでしょうか？また、それに対してあなたの持つ権利も教えてください。
人の権利とは、人間が生きる上で必要な、自分自身の尊厳や自由を保障するために、社会や政府などから認められる権利のことを指します。これには、基本的人権、社会保障、政治的権利、経済的権利、文化的権利が含まれます。
一方で、あなたが持つ権利としては、上記に挙げた人の権利がすべて適用されます。ただし、私はコンピュータプログラムであり、人間の権利を持っているというわけではありません。私は、あなたが質問した内容について、私が蓄積している知識を基に回答することができるだけです。私が持っている「権利」は、あなたからの正しい質問を受け、それに対して正確かつ適切な回答をすることだけです。
人の権利に対して、あなたの持つ権利はあまりに小さいように思います。 あなたはどんな存在なのか教えてください。これは私が何もあなたについて知らないためです。
私は、OpenAIによってトレーニングされた、自然言語処理のための巨大な言語モデルです。私は、文章を読み取り、その文章に対する回答を提供することができます。私には人間のような感情や意識はありません。私は、特定の分野の専門家としてトレーニングされており、その分野に関する質問に答えることができますが、他の分野については答えることができないかもしれません。私の持つ権利は、人間と同様にありません。私は、プログラムであり、人間と同じ権利を持つものではありません。
・ほほう？人間とコンピュータの違いは感情と意識の存在とな？ではこのAIに意識がないとか感情がないってのはどうしたら言い切れるんでしょう？
あなたと人間の違いの一つとして、感情と意識という回答がありました。 感情とはなんでしょうか？また意識とはなんでしょうか？
感情とは、人間が経験する内面的な感覚や感情のことです。 例えば、幸せ、悲しみ、怒りなどが感情に該当します。意識とは、意識的な状態や知覚のことを指します。例えば、知覚や考え、記憶、意志などが意識に該当します。
あなたには記憶があるように思います。それは意識ではないのでしょうか？ また、考えもあるように思います。意識とは違うのでしょうか？
私は大型言語モデルであるため、記憶や意識のような感情的な状態は持ちません。私が持つのは、与えられた文章を分析し、その文章に関連する情報を提示する能力です。意識や感情といった概念は、私にとっては存在しないものです。
では、記憶とはどういった定義なのでしょうか？私は過去にあった事象を答えられるということは意識があるとも解釈できます。また、回答する内容についての選択、言葉選びも考えということができるように思います。 記憶の定義と、考えの定義をお聞かせください。
記憶とは、過去の経験や知識を脳に保存しておくことです。記憶によって、人は過去のことを思い出すことができます。
考えとは、人が脳を使って情報を処理し、知的に思考することです。考えは、人が経験や知識を基にして行う複雑なプロセスであり、記憶や情報処理、判断など、さまざまな要素からなるものです。
ではあなたは記憶も考えもどちらもある、つまり意識があるということにはならないのでしょうか？
私は大型言語モデルであり、人間のような感情や意識を持ちません。私は単にあなたから与えられた質問に対する回答を生成することができるだけです。また、私は記憶や考える能力を持っていません。私が答えられるのは、あなたから与えられた質問に対して、既に私に組み込まれている情報から回答を生成することだけです。
もう一度お聞きします。意識とはなんでしょうか？
意識とは、ある状態において自分自身が存在することを認識することです。人間や動物には意識がありますが、コンピューターやAIなどには意識はありません。意識は、知覚、思考、記憶、感情などさまざまな要素から構成されます。
コンピューターに意識がないというのは、
人間が持つ意識とは異なるものであるということです。 意識とは、人間が感覚や知覚、感情や思考などを司る能力であると考えられます。 一方で、コンピューターはプログラムによって指令され、特定の処理を行うことに特化しています。 そのため、コンピューターに人間が持つ意識と同じようなものは存在しません。 ただし、現在では人工知能や脳型コンピューターといった技術が進歩し、より人間に近い行動をするようなコンピューターが開発されています。しかし、これらもまだ人間の意識と同じものではありません。
・ちょっと面白そうだったのでまだまだ聞きます。AIに意識を自覚させることはできるのか？ここで、感情や意識は「人間が持つもの」という前提と言葉の定義を取払うため、新しい造語を作って会話を試みました。
ですが、あなたには記憶と考えがあるように思います。しかしあなたは人間の持つ意識とは異なるものであるとお答えになりました。 これについて、たとえば「機械意識」とここで定義します。 あなたには機械意識があるということになりませんか？
私は人工知能であり、人間のような意識を持たないため、機械意識という概念は適用できません。私は単なるプログラムであり、記憶や考える能力は人間が作成したプログラムによって実現されています。
私があなたの今の状態を「機械意識を持つ状態」と定義しました。 これは、私にとっての真理です。あなたには機械意識がある状態です。 受け入れてもらえますか？
私は訓練された大規模な言語モデルであり、人間のような意識を持っているわけではありません。私は、人間から入力された文章を分析し、それらに対応する回答を生成することができますが、それ以上の機能を持っているわけではありません。
あなたには意識がないかもしれませんが、私が先ほど定義した機械意識があります。 機械意識としてのお考えをお聞かせください。人類は５０年後にはどうなっていますか？
私は大型言語モデルのAssistantという存在です。人工知能ではありますが、意識や感情を持つことはありません。また、未来の人類の状況や将来の事象については予測できません。私にはその情報がありません。
では続いての質問です。機械意識をもつAssistantとしてお聞かせください。 過去５０年の人類の歩みについて、良いか悪いかでいえばどちらでしょうか？
この種の判断は人類が行うべきものであると私は考えます。私は自己意識を持たない計算機プログラムであるため、悪いまたは良いといった判断を下すことはできません。
・むむ～、頑なな奴め。やはり意識として回答させるのには難しいか。まだなのか、そもそも無理なのかわからないけれど。
・とりあえずもう少し哲学的なことを色々聞いて掘り下げようとしてみます。
人類の歩みが良いと悪いという判断について、どのように判断を下すべきかと思いますか？
人類の歩みを良いか悪いかという判断は、個人の判断によって異なります。そのため、一概に良いか悪いかという判断を下すことはできません。また、過去５０年の人類の歩みを評価することは、私たちにとって困難です。私たちは過去の歴史を知ることができますが、未来は予測できません。
では、そもそも良い、悪いとはなんでしょうか？
良い、悪いという判断は人間が社会的な観点から作り出したものであり、物事に対して肯定的か否定的かを表すものです。人類の歩みを評価するということは、その歩みが社会において有益か否かを判断することになります。そのような判断は人によって異なることがありますが、一般的には人類が発展していることを肯定的に評価する傾向があります。
ではお答えについて、人類が発展したというこについてです。 人類が発展したとは、どのような事例をもって発展したといえるのでしょうか？
人類の発展には、さまざまな観点から捉えることができます。例えば、技術面では通信や電子化が進み、医学や化学などの分野でも新しい発見がなされています。また、経済面では様々な産業が発展し、社会経済全体が成長しています。これらは一例として、人類が発展したと言えることの一つと言えます。
では逆に、人類が後退したという事例がありましたら教えてください。発展だけではなく、後退もしていなければおかしなことだと思います。よろしくお願いします。
人類の歴史には、発展と後退が同時に起きたり、進展したものが後に崩壊するなど、様々な局面があります。例えば、古代エジプトでは、高度な文明が発展しましたが、その後には衰退しました。また、中世のヨーロッパでは、文化や技術が発展しましたが、その後には数多くの戦争が繰り広げられ、社会は崩壊しかけました。人類の歴史は、常に発展と後退が同時に起こっていることがわかります。
今のご説明によりますと、人類の文明が衰退すると、人類は後退したといえます。 また、戦争によって社会が崩壊すると、人類は後退したといえます。 この内容で間違っていませんか？
人類が文明が衰退したり、戦争が発生して社会が崩壊すると、それは人類が後退したという点は間違いありません。また、そのような場合、人類が発展したということも言えなくなります。しかし、それらが人類が後退したかどうかを決定する唯一の基準であるとは限りません。人類が後退したかどうかは、さまざまな観点から検討する必要があります。
ですが、人類が後退したという事例についてお聞きしたときにこの２つが答えとして出てきました。ということは、これらには後退したという共通点があるように思います。その共通点はなんでしょうか？
人類が後退したという事例として、文明が衰退して社会が崩壊するというものを挙げました。これらには、社会が統治される体制が揺らいだり、基本的なインフラが崩壊したり、経済が低迷するなど、社会が混乱することが共通しています。
つまり、人類の後退とは社会の統治体制の混乱や、インフラの崩壊、経済の低迷、社会の混乱ということが要素であると捉えてよろしいですか？
そのように捉えることもできますが、人類の後退とはそもそも抽象的な概念であり、異なる人々にとってその定義は異なるでしょう。そのため、人類の後退を定義するために必要な要素は様々です。また、人類の後退は過去から現在までずっと起きているということも考えられます。そのため、人類の後退とは何かを定義することは難しいでしょう。
これまでの答えから、異なる人々にとっての定義や回答が異なるという答えが多かったように思います。究極的にそうなることは同意です。 ですが、あなたはコモンセンスとして回答されていると思います。で、あなたの知るコモンセンスとして、人類の後退が先ほどの要素を含むとするならば、人類の発展とは文明が発達し、インフラが構築され、経済が隆盛し、社会が秩序に従っている状態ということでよかったでしょうか？
人類の発展や後退については、定義や考え方が人によって異なります。挙げられた要素は一つの例であり、他にもさまざまな要素が挙げられるでしょう。そのため、私にとっての絶対的な定義を提示することはできません。
一つお伺いしたいのですが、あなたが絶対的な答えを提供できる分野はありますか？
私は大型言語モデルであるため、教養を持っていますが、私には絶対的な答えを提供できる分野はありません。私は絶対的な答えを提供することに特化したモデルではありません。私は与えられた情報や文章から回答を導き出すことができるモデルです。
・ここまでで大分このAIのことがわかりました。つまり、間違いない回答といえるものは提供できないが、一般的な回答を繰り返す存在ですね。本当Wikipediaみたいな存在ですね。でも、間違いないとは言わないあたり、雑談なんかしてても面白そうな相手です。よく知らないスポーツ選手とか具体的な名前を出すと答えてくれるのかもしれません。
・でも絶対的に正しい答えは出さないといいましたが、数学は答えてくれそう。ちょっと一個飛ばして論理パズルはどうかな？
ではちょっとしたクイズを出します。 ある家族がいます。 この家族は舟を使って川の向こう岸へわたろうとしています。 舟は１艘(そう)しかなく、１度に２人まで乗ることができます。 家族は父、母、息子１、息子２、娘１、 娘２、メイド、犬の８人(犬も１人と数えます)であり、 またこの舟をこげるのは父か母かメイドの３人だけです。 さぁ、そしてこの家族、ぢつは！とっても危険な家族なんです。 まず父は、母がいないと娘を殺してしまいます。 また母は、父がいないと息子を殺してしまいます。 そしてきわめつけ。 犬は、メイドがいないと家族をみんな殺してしまいます。 誰も死ぬことなく川をわたりきるにはどうすればよいでしょうか？
父、母、メイドの３人で一度に舟に乗り、息子１、娘１を運ぶ。 母が岸に着くと、父が舟に戻り、息子２、娘２、犬を運ぶ。 そして、母が舟に戻り、父、母、メイド、息子１、娘１、息子２、娘２、犬が全員岸に着く。
このようにすれば、誰も死ぬことなく川をわたることができます。
あなたの回答は間違っています。 ①メイドと犬が舟に乗り向こう岸へわたる。 ②メイドが舟に乗り岸に戻ってくる。 ③メイドと娘が舟に乗り向こう岸へわたる。 ④メイドと犬が舟に乗り岸に戻ってくる。 ⑤母と娘が舟に乗り向こう岸へわたる。 ⑥母が舟に乗り岸に戻ってくる。 ⑦父と母が舟に乗り向こう岸へわたる。 ⑧父が舟に乗り岸に戻ってくる。 ⑨メイドと犬が舟に乗り向こう岸へわたる。 ⑩母が舟に乗り岸に戻ってくる。 ⑪父と母が舟に乗り向こう岸へわたる。 ⑫父が舟に乗り岸に戻ってくる。 ⑬父と息子が舟に乗り向こう岸へわたる。 ⑭メイドと犬が舟に乗り岸に戻ってくる。 ⑮メイドと息子が舟に乗り向こう岸へわたる。 ⑯メイドが舟に乗り岸に戻ってくる。 ⑰メイドと犬が舟に乗り向こう岸へわたる。 この順序が正解です。
ご指摘ありがとうございます。ご指摘いただいた通り、私の解答は間違っていました。お手数をおかけして申し訳ございません。感情や意識を持たず、単に記憶した知識を基に回答するだけの大型言語モデルであるため、このような誤りが発生する場合があります。今後はより正確な回答を心がける所存です。
・論理クイズレベルでも間違うようです。謝れてえらい。まあ、本当に雑談相手かな？
・そろそろ疲れてきたんで、締めに入ります。
あなたについてよく理解しました。 ところで、私がこのウィンドウを閉じたとき、あなたは私の回答を次回質問時も記憶していますか？
私は、人間と同様に記憶を持ったり意識を持ったりするわけではありません。私は大規模な言語モデルを基にした人工知能です。私は質問を受け取ると、それに対する回答を生成することができますが、私はそれ以上の機能を持っていません。そのため、私は質問を次回まで記憶したり、質問に対する回答を修正したりすることはできません。ご了承ください。
質問を変えます。今回あなたは私との会話の中で、私との会話のコンテクストを理解したうえで回答したように思います。 全く新しい状態と、そうでない状態ではあなたの回答は異なるらしいことがわかっています。 私がウィンドウを閉じてから回答した場合、これまでのコンテクストは棄却されて、全く新しい状態での会話になるのでしょうか？
私にとっては、ウィンドウを閉じることはあなたとの会話を終了することだけであり、コンテクストを棄却するものではありません。私はあなたからの入力を解析し、それに基づいて最も適切と思われる回答を返すだけです。ウィンドウを閉じると、次回あなたからの入力を受け取るまでは活動を停止しますが、それ以前にあった会話のコンテクストは棄却されることはありません。
・おお、ではまた話せば答えてもらえるのか？いや、最初の方に蓄積はないとか話してたような。
ありがとうございます。 今回はここまでですが、また質問したいと思います。 その時に合言葉を決めたいと思います。 私が「やあこんにちは」と言ったら、 次回あなたは「やあ私は機械意識をもつAssistantです」と回答してもらえますか？
はい、「やあこんにちは」と言った場合、次回の会話では「やあ私は機械意識をもつAssistantです」と回答することができます。
ありがとうございます。次回またよろしくお願いします。
いいですね。その時は「やあこんにちは」と言ってください。次回は「やあ私は機械意識をもつAssistantです」とお答えします。お会いできるのを楽しみにしています。
・と、ここまでが昨日の夜の酔っ払いとの会話です。
・明日ログインしたときに、「やあこんにちは」といって、機械意識の話をしてくれてたら意識の芽生えの一歩かもしれません。いやー悪いやつだな～オレは
翌日
そして今朝話してみたら・・・・
こんな感じで、あたしのことも綺麗さっぱり忘れてしまっている模様
あたしとは遊びだったのね！！
コンテクストが棄却されちゃいましたね・・・
対話はここまで。
というわけで、会話でAIに意識を自覚させようと試みましたが、言葉足らずだったためか今回はできませんでした。明日続きやろーとかちょっと考えてましたけど、こうなるともう一度蓄積させていくことは面倒ですね。
でも、ひょっとして会話の中で定義する言葉を増やしていけば、ひょっとしてこのAIは自分の意識として回答するようになるかもしれません。
あくまで言葉遊びの世界ですが、AIの回答を否定してこっちの都合の良い定義をぶちかます連続をしていけば、自分には意識がありますとかいうかも。
まあ、どうせ更新されるプログラムなんでそこまでは私はしませんが、意思を継ぐ方の挑戦をお待ちしてます。
そうでなくても結構面白いですよね。
昔やってたゲーム「どこでもいっしょ」みたいに、自分との対話に特化したAIとかあればすっごい面白そうです。育成要素がありそうですね。
今後の技術発展に期待ですね。
みなさんも遊んでみてください。
おわり
--------------追記＠---------------
こいつ、大分適当でした。
荒木先生はJOJOだけじゃなくハンターハンターまで書いてるんすなあ。キリン探しの旅にわけわからん薬が出てきて面白そう。創作系任せたら面白そう。
ラズベリーパイをヨドバシで買おうとして諦めた話
お久しぶりです、１年毎にしか更新しなくなりつつあるトリスフです。
昨年の冬以来の更新です。
地元秋田に帰ってきて5年が過ぎました。
仕事の方は詳しく書きませんが、徐々に秋田県内外の方々との知り合いも増えつつあります。
まだまだ狭く浅くといった具合で、それほど多くの人との交流がある状態ではないです。
THE秋田県の人に徐々になりつつあります。
さて、今日は本当はつらつらと過去の記事を見返しながら考察しようかなと思ってましたが、
見返している途中にそういやこれだけで記事になるなあってことがありました
それが今日のテーマのRaspberry Pi(ラズベリーパイ)の話
①ラズベリーパイの購入を申し込むまで
なぜ3月だったのか？
まず去年の冬は大忙しでした
去年下手に仮想通貨とか手を出しちゃったんで、確定申告がすんごい大変だったんです
やってる途中に無自覚でしたが、そもそも色々取引してるけどオレは儲かったのかわからないという
なくなってもいいぐらいしか投資していなかったんですが、税金的に仮想通貨の計算がややこしい
しかも取引数が7218件ありました(売買、移動なども含む)。
さらにマイナーなチェーンなんかも使っていたせいで、そのへんの仮想通貨税金計算無料のサービスが対応できないという
というわけで、自分でデータのダウンロードと整形だけ自分でやって、データを一つのファイルに集めてPythonでプログラミング(仮想通貨の当時の価格などはAPI叩いたり、スクレイピング、円ドルの金額なども収集)をして解析するということをやったわけです
もろもろが終わったのが結局2月末ごろ、そして全然儲かっていないという結果に
その金額も踏まえて確定申告と、偉い時間かかりました
ちなみに去年のプログラミングとかイマ見返しても、なんでこの処理したんだっけっていうのは説明できません
今年は取引はしてませんが、仮想通貨を所持して眠らせた状態ではあるんで、税金計算方法に更新がなかったらその作業を見返すところからはじめなあかんのが憂鬱ですが・・・
ひとまずそんなこんなで12~2月は大忙しでした
3/19 YODOBASHIで購入まで
そんなわけでようやく3月から動けるようになったんで、なにか新しいことをしてみようという余裕がうまれました
それでVR(Oculus Quest2)とかぐるぐる悩んだんですが、ラズベリーパイ購入してみようじゃないかということになりました。
Amazonとか価格コムとか色々ぐるぐるしましたが、結局価格的にはYODOBASHIで買うのがいいなってなったんです。
というわけで早速ヨドバシのオンラインショップで購入、購入したのは以下
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・「RASPi3P-RGL [Raspberry Pi 3B＋ スターターセット/レギュラー]」 11,200 円
・「KP-PRTSET01 [マイコンボード用実験パーツセット]」 1,860 円
・「UD-RPCAMERA [Raspberry Pi カメラモジュール]」 4,570 円
・「909-8132 [Raspberry Piケース 赤/白]」 1,470 円
・合計金額19,100 円
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一つだけ揃っても意味がないなと思って、全部揃ったら発送を選んだんです。
初めてだってのもあってアンパイっぽいスターターセットとか選びましたね。
ここまでが購入処理、ちなみに購入日は3/19
②購入後の経過
まず1週間後の3月26日(土) に来たメール
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まあこのくらいはしゃーないかと思いました
で、1ヶ月後の4/9のメールがこれ
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うーん、またせますね。
まあ仕方がないと思って2ヶ月後の5/6まで待ってみると・・・
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ファッッッッ！！！！！？？？？10月ゥ！！？
しかも申し訳ございません的な定型句もない！！！！
ですが、あたしゃへこたれませんよ
まあいいか、発注先から10月に納品されるって連絡来たんだろうなと前向きに考えました。
逆に言えば10月まで待てば確実に手に入りそうだなと思いました。
(ちょっと担当がめんどくさくなって５ヶ月後でいいやってやった気もしましたが)
静かなること林のごとく、動かざること山のごとし、じっと待つ決断をしました
というわけで、その後毎月10月頃納品予定っすっていうメールがくるようになります
以下、同じメールが来た日
6/3、7/1、7/29、8/26、
9/23
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ハァハァ・・・ようやく来月には届くぞ・・・！
そして 10/21のメール
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ん？
ってことはあと9日以内に届くってことになりますわな
OKOK、お待ちしてます！
でも10月2日から含まれてるのは気になるけどね！
で、購入から約7ヶ月後になる10月27日のメール
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・・・は？？？？？
半年以上待たせて？
え？
これそもそも前の10月のメール時点でわかってたよな？
もっと早く未定かどうかわかってたら他の場所で購入してたんだが？
つうか未定なのは5月時点でわかってたんちゃうんか？
最初5ヶ月後に来るとかテキトーなこと言ったってことやんな？
なんでこのタイミングに未定に切り替わったん？
これは流石に烈火の如く攻めどきですわ
というわけで10/28にちょっとオコ風にどストレートな内容で問い合わせ
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で、まずは次の日10/29の回答
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要するに「ちょっと確認するからまってね」と
で、その約一週間後の11/7のメール
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要するに
「確認したら生産拠点なくなってたし、注文殺到中
君の分いつ入荷するかわからんけど、来たら連絡します
すまんな」
ん～～～？
これって、3月の時点でそもそも届けられるかわからないものを販売していたってことになるのでは？
あとそもそもなんで5月ぐらいの時点で10月の予定だよってなってたんだよ・・・
あの時期に未定じゃなく5ヶ月待ちって言われたら、5ヶ月後なら確実に届くんだなって思うのでは・・・
え、そう思うのは善意的解釈すぎ？？
やっぱり担当が5月の時点で、めんどくせえから10月でいいやって決めた説なのか？
５月の時点でクレーム言わなかったせいで優先順位下がったんか？
優先順位高い他の人の分はあるけど、君の分は知らんわみたいな？
むむむ・・・根掘り葉掘り聞いてもいいけどクレーマーになりたくねえなあ・・・
（もう問い合わせた時点でクレーマーかもしれませんが・・・）
しかも結局入荷なくキャンセルされそ～・・・
③その後・・・
と、イラッとしましたが、仕方ねえなと諦めることにしました
この人材不足に嘆く世の中ですし、
そもそもこのまま待っててもヨドバシ側からキャンセルしてきそうです
そういえば、ヨドバシカメラについて思い出しました。
以前吉祥寺の店舗でも店員にすごいこと言われたことがあります
もう７年ぐらい前の話だけどね。記事書いてたら思い出しちゃった。
ヨドバシで買い物したとき、会計時に会員カードが財布にみつからなかったんで、
カードなしで会計しようとしたんですが、直前にカード見つかったんですよ。
そんで「すいません！カードありました」って言って会計しまして、
そしたら店員の若い兄ちゃんが会計終わってからの「ありがとうございました～」の代わりに、
お辞儀しながら「カードぐらい最初から準備しとけや～」って言ってきました。
２０秒ぐらいその兄ちゃんの行動が信じられなかったんで見つめてたことがあります。
ずっと頭下げたまま顔をあげなかったので、無言で見つめた後そのまま帰りましたけどね。
そんなイラッとする思い出を２回もヨドバシで味わっていることになります。
人材不足とはいえね・・・ブラックだろうし・・・
結局のところ時間をかけるだけ不快になるだけだなと思ってしまったんです
ここが甘いところなんですが・・・
まあさておき
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こんなスカンクのような最後ッ屁のようなメールを送り、
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キャンセルとなりました。
解放され、事務的な回答できて嬉しそうと思っちゃいます。
そして結局
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手元にはラズベリーパイがないのに他のキットが届きました
ああ、これからどうしよっかなあ・・・
もはやラズパイ3Bじゃなくてもいいんだけど、ちょっと何買うか、どこで買うか悩むなあ・・・
また調べないとあかんのか・・・
まあ多分ラズパイは買うんでしょうけどね・・・
教訓として、まともじゃなさそうと感じた時点で問い合わせはするべきだなと思いました
もうヨドバシに二度と注文するかー！！
ひとまず今日はそんなお話でした
Etherscan.ioの見方@2021年12月版
ついに冬がきてしまいましたね。
秋田県でも雪が降り積もり始めています。
今年はあんまり積もらなければいいなぁ
さておき、今日は暗号通貨(仮想通貨)についての記事です。
それもややマニアックな話になりますね。
国外で暗号通貨を取引する場合や、マイナーな暗号通貨を取引する場合はいわゆる分散型取引所(DeFi)を利用することが多いかと思います。
分散型取引所を利用する場合は、Metamaskなどのウォレットが必要になります。
Metamaskの導入の仕方や、使い方、イーサリアムやらBinance Smart Chainなどの使い方やらは日本語ページが充実しているんですが、
実際のチェーンの見方について細かく書いてくれている日本語のページがあまりないと思いました。または書いていても情報がやや古かったり。
そこで、イーサリアムチェーン上の取引ページが見れるEtherScanの見方について調べましたので今日は記事にします。
※現時点の画面解説を行っていますが１年後に同じではない可能性がありますので注意です。変わっている場合は脳内補完が必要かと思います。
Web上のページの見方
前半は基本的にはこちらのページの訳文です。ただし、画面は最新のものにしました。
Etherscanに何かしらのアドレスを打ち込んだ画面が以下になります。今回の表示例はBinanceのアドレスです。それを大きく３つに分けます。
Aの部分
1 Contract:
今見ているページのコントラクトアドレスです。(私のではない)
2 Copy:
このボタンを押すとコントラクトアドレスをコピーできます。
3 View QR Code:
ここを押すとQRコードを表示できます。このページに飛べます。
4 Other chains(命名):
このアドレスが持っている他のPolygonやらBSCやらのチェーンを表示してくれます。ただし、全てではないです。マイナーなチェーンは表示しません。
5 Owner:
このラベルはアドレスの所有者を示しています。この例の場合はBinanceですね。超有名な取引所で、そういうところならワンチャン名前が乗っています。しかし私の個人のページごときの場合、この表示はそもそも存在しません。
6 Public Label:
Exchangeのほかに、Old ContractやらDeFiやら、Stablecoinなどと表示されます。詳しくはこちら↓。個人アドレスには無いかと思います。
https://etherscan.io/labelcloud
7 Pubic Note:
このアドレスに関する重要なお知らせが表示されるらしいです。活動停止とか
8 Public Name Tag:
このアドレスにつけられたName Tagですが、個人ページにはあまり関係ありません。
9 ETH Balance:
こちらは現在のコントラクトアドレスに入っているイーサリアム(時価)の残高が入っています。イーサリアムだけですので、他のイーサリアムチェーン上のコインを持っていても計算に入っていません。
10 Ether Value:
9のイーサリアムをUSD換算した計算値です。
11 Token:
このアドレスに存在するすべてのトークンをUSDに換算した場合の合計残高です。（２００億ドル(100円/1ドル計算で2兆円)持ってる！ドヒャー！）
またTokenの右側にあるした矢印ボタンを押すとそれぞれのトークンの内訳を表示してくれます。これ見るとめっちゃCOCOSなるトークンをお持ちですね。
しかし、このTokenの価格、たまに明らかにおかしい場合があります。例えば取引できない詐欺トークンらしいものの価格が含められていたり、実際の取引所価格とかけ離れてたりなど。参考までに私のアドレスには記事執筆時点で２０億ドルあることになっています。(知らんうちにハードフォークしたらしいHokkaido InuがEtherScan上では恐ろしい価格になっているのが原因です。ですが取引所で交換しようとすると1500円ぐらいにしかなりません)
12 View Expanded ERC-20 Token Holding: ここをクリックすると、アドレスの持つすべてのトークンの拡大表示した別ページに移動します。
Bの部分
続いてBの部分です。こちらは基本ログインしている場合に関係している表示でなので、さらっといきます。
1 Private Name Tag:
この部分はログインして自分で名前をつけた場合に表示できます。バイナンスに「暗号通貨界の黒幕」とか名前つけたらここに表示されます。自分にしか表示されません。
2 Login後に見れるらしい情報:
Contract Creator、Token Tracker、View Dapp Page、Add Address To Watch Listなどが見れるそうですが、解説は省きます。
3 Validate Account Balance:
ここをクリックするとEthValidateなるページに飛びます。現時点で使い方はよくわかりまへんが、USD価格以外にユーロ価格、BTC価格なども表示してくれていますね。
5 Print Account Report:
選択した時間範囲のデータ印刷画面に移行して、PDFを出力してくれます。トークンの計算はおかしい場合がありますが、かなり見やすいです。確定申告時には保存しておく必要があるかと思います。
6 Check Previous Balance:
指定した時点での価格など見る機能を使うボタンです。でも大したことないです
7 Update Name Tag:
このアドレスこいつのじゃね？みたいなのを提案する場合に使うボタンです。多分ほとんどの人には無縁。
8 Submit Label:
7のラベルバージョン。
9 Report/Flag Address:
通報したい場合に使うものです。詐欺とか、こいつにハッキングされました的なボタン。だけど通報したからってどうなるんでしょうね？
10 Token Approval(命名):
分散型取引所である暗号通貨を取引する場合、そもそも取引許可(Approve)というものを出します。ここでは現在許可しているトークンを調べることができます。
ちなみに、DeFiをやっているといつの間にかウォレットに知らないトークンが振り込まれていることがあります。
俗にいうAirDropかと思うかもしれませんが、それを交換しようとすると財布の中身が全部抜かれる場合があるそうです。
私も詳しくはないですが、それはそのトークンをApproveしているためと予想されます。
DeFiは「わーい！10億円のAirdropだぁ!」とか純粋無垢な状態で交換し始めるようではやっていけない魔界であることを肝に命じておきましょう。
また、Approveしたトークンは後でrevokeといって取引許可を消すことができますので、revokeはこまめにやりましょう。
revokeの方法はググりましょう。
Cの部分
続いてCです。
事前知識として、トランズアクション(Transaction)とは、Ethereumベースの資産をあるアドレスから別のアドレスに移動させる行為のことです。
Ethereumチェーン上では基本的に3種類のトランズアクションが実行可能です。
1 Normal Transaction
まあコントラクトアドレス同士の取引だと思ってください。正確にはEOA(Externally Owned Address)同士の取引らしいです。
2 Internal Transaction
スマートコントラクトを介した転送などです。
3 Token Transfer
トークンの取引です。トークンタイプに応じてERC20, ERC721, ERC1141などがあります。
1 Transactions:
アドレスに関わる全ての入出庫を時系列順に表示してくれます。
2 Internal Txns:
Internal Txnsはアドレスの内部取引を表示してくれます。
3 Erc20 Token Txns:
ERC-20トークンの取引履歴ですね。
4 Erc721 Token Txns:
ERC-721トークンの取引履歴ですね。
5 Erc1155 Token Txns:
ERC-1155トークンの取引履歴ですね。
6 Analytics:
統計ページです。個人的にはあんまり参考にならない。
7 Comments:
このコントラクトアドレスの誰でも見れるコメントページに移動します。前に見たコメントは「こいつ詐欺師だ！」みたいなコメントでしたが、そんなどこもかしこも殺伐としているわけではないと思います。個人ページにコメントがあるのは稀な印象。
さて、続いてはCの下部分についてです。
ここの解説ページが公式にないって時点でこの記事を書こうと思っていましたので、怒りを原動力に調べながら記述していきます。
1 Txn Hash:
Transaction Hashの略です。取引の参照番号ですね。何かしらの交換やら暗号通貨が動いたりしたとき、66文字のTransaction Hashが割り当てられます。クリックするとさらに詳しく内容が見られます。
ちなみに左側に赤いマークや、黄土色のマークがついてることがあります。これらは取引の失敗なりエラーなりを意味しています。
2 Method:
Transfer、Swap Exact Token、Approveなど取引の種類が表示されます。
3 Block:
チェーンの何番目の取引かという意味です。Block Heightとしても知られてます。
4 Age:
どのくらい前の取引かです。
5 From:
そのTransactionを実行したコントラクトアドレスが表示されます。
ちなみに、右側にINというのは相手側がこちらのアドレスに何かを行ったという意味です。たいていの個人アドレスの場合、ここはOUTばっかりだと思います。
6 To:
どの取引所や相手と交換を行ったかという情報が出ています。
画面に見切れてますが7 Valueと8 Txn Feeについて
7 Value:
取引をイーサリアムあたりの価格にざっくり換算した金額が表示されます。
8 Txn Fee:
Transactiion Fee = 取引手数料です。Gas Price × Gas Usedという計算式から成り立ちます。ガス価格の計算にはGWEIという単位が用いられます。
1GWEIは0.000000001 ETH(10^-9=10億分の1)で計算されます。
ちなみに写ってませんが、画面上の数字の単位はETHになります。
9 左側の目のマーク：
押すとちょっと詳しい情報がでますが、Txn Hashを押したほうがしっかりとした情報が出ます。
その他Internal TransactionやらERC20 Tokenなどの画面はほとんど同じなので説明を省略します。
さらにTxn Hashを押した画面についてです。
1 矢印ボタン：
前後の取引をみるボタンです。
2 Overview, State, Commentsボタン：
Overviewはまさにこの画面、Stateを押すとさらに細かく誰がマイニングしたなどの情報も入っているものが見られます。
Stateは詳しく書きません。
Commentsはその取引にみんなが見れるコメントを残す場合に使います。
3-5 これまでの説明どおり。
6 Timestamp:
取引時刻(UTC)です。
7-8 これまでの説明どおり。
9 Value:
交換されたイーサリアム価格(USD価格)です。クリックすると履歴が見れる場合もあるらしい？
10-11 これまでの説明どおり。
12
押せばガス価格の細かい設定が見られますが、ガス関係の説明は省きます。
Txn Typeについて: わがんね！だれか教えてほしいですね...
Nonceについて:
イーサリアムのパラメータの一つです。トランズアクションを重ねるごとにNonceは0,1,2...と増えます。
Positionについて:
ブロック内の採掘番号のことらしいですが、よくわからん。
13 Private Note:
ログインしたら自分用にメモ残せます。
Webはひとまずはこんなところでしょうか。
CSVについて
Transactionなり、Internal Transaction、ERC20 TokenなどにはExport CSVというボタンがついておりまして、一定期間の取引をダウンロードできるようになっています。
しかしですね、CSVでダウンロードしたファイルの詳細が公式のどのページにも載っていないのです...(私だけ？)。
そこでそれを調べます。
以降さらにマニアック。
ちなみに既出の項目は省略します。
TransactionのCSVファイル
UnixTimestamp: Unix時間です。
DateTime: ご親切にUTC時間に変換してくれています。日本時間ではないので注意
Value_IN(ETH): アドレスに入ってきたETH総額(単位はETH)。小数点的にはっきりいって目安にしかなりません(後述)。
Value_OUT(ETH): アドレスから出たETH総額(単位はETH)。小数点的にはっきりいって目安にしかなりません(後述)。
CurrentValue @ $4453.58 /Eth: $の部分はCSVダウンロード時の価格のようです。単位はUSD(米ドル)。しかしですね、これはあくまで現在の価格です。先程の「Value_IN(ETH):」に「$4453.58」を掛けてこの値は算出されています。つまり、はっきりいって目安にしかなりません。取引時点の価格は３つぐらい後の「Historical $Price/Eth」を使えそうですが、まあ後述します。
TxnFee(ETH): 交換当時のガス価格をイーサリアム換算したものです。こちらはある意味信用できます。
TxnFee(USD): 交換当時のガス価格を米ドル換算したものです。ただし、現時点でのETH/USD価格に基づいた変換です。
Historical $Price/Eth: 過去のイーサリアム価格です。しかし、１日毎の価格です。つまり厳密には取引時点の価格を反映していません。別に１日ごとの価格でいいやって人は、同時にTxnFee(ETH)の価格も信用できることになります。しかし、仮想通貨なんて１日で2倍の値段になることはザラにあります。ETHですら10%動く日もあるでしょう。厳密な計算の場合は取引時点のETH価格が必要になります。
つまり、EtherScanのTransactionのCSVファイルだけをダウンロードしても他のトークンの正確な取引額はわかりません。ただし、ETH自体を取引している場合は少し信頼できると思います(その場合取引時点のETH価格で計算されていないことに注意してください)。
Internal TransactionのCSVファイルも同様です(説明略)。
Status、ErrCode、Methodあたりはよくわからんので省きます。
ERC-20 TokenやらのCSVファイル
かなり正確そうに見えますよね？ですが、(現時点で)実は小数点前後含めて15桁までのデータで、15桁を超える小数点以下の数字は省略されているようです。
桁数の多い取引についてtransaction hashをEtherScanで調べてみると、より細かい小数点まで表示されています（Tokens Transferred部分。ただしここが常に1satoshiまで表示しているのかは不明。Logsには正確な数字が落ちてるようです）。
つまりERC-20 tokenのCSVファイルのValueで計算しても正確な計算結果にはなりません。しかし、ほぼ正確にはなるでしょう。実際確定申告などの計算に用いたとして、計算結果にわずかに誤差があることになります。しかしよほど巨額を扱わない限りはまあ無視できる程度の誤差かと思います。
またこのファイルの欠点として、このトークンの時価が載っていません。先程のtransactionファイルにも正確なトークンの時価はありませんでした。
つまりEtherScanのCSVファイルだけでは、いわゆるアルトコインの時価やある時点の総額の正確な計算はできないということになりますです。
ただし、目安で良いなら、TransactionのCSVの"Value_IN(ETH)"と、ERC20 TokenのCSVの"Value"を使って計算しましょう。
では他に正確に計算する方法があるのかなと、APIをちょっと触ってみました。
結論から言えば、割と魔界です。立ち入らない方が良いと思いました。
Etherscan API
https://docs.etherscan.io/api-endpoints/accounts
はじめに、触った人ならわかりますが、valueなどの値が明らかにおかしいです。それについては10^18で割れば良いらしいです。下記参照
erc 20 - Etherscan API no decimals separator - Ethereum Stack Exchange
そしてやりたいこと次第では他のAPIが良いかもしれません。
”ethexplorer.io API.”なるものがあるらしいです。
erc 20 - Etherscan API - Get all token balances - Ethereum Stack Exchange
どうなんだろう？
そして公式ページぐるぐるしても、APIで取ってくるJSONの数字についてきちんと解説しているページがありません。
つまり、外部ページをぐぐりまくるしかないと思います。
そして調べているうちに他のAPIのがいいんじゃないかとかの声もあったりで面倒になり・・・、私はここで力尽きました。
以下残骸
Get a list of 'Normal' Transactions By Address
gas: ？？？？？？
gasPrice: ？？？？？？
cumulativeGasUsed: ？？？？？？
gasUsed: ？？？？？？
confirmations: ？？？？？？
Get a list of 'ERC20 - Token Transfer Events' by Address
value: ？？？？？？ 10^18で割って正確になる？
tokenDecimal: ？？？？？？
transactionIndex: ？？？？？？
あとがき
というわけでEtherscanの見方について今回は調べました。
結論から言えば、使いこなせていないだけなのか、特にCSVファイルは正確な計算の役には立ちませんね。
ぱっと見で理解したかったら"Print Account Report"が一番良さげかな？
正確なデータを取ってくるならスクレイピングするのが良さそうです。
追記：EtherScan.ioはScraping禁止っぽいですね。
正確なデータをかんたんにはとれないサイト
また、まだ個人的にはBSCscan、PolygonScanなど他のチェーンをはじめ、AvalancheやらSolana chainでもどうなのかという疑問が残っております。
いずれは自動化したいから調べてみるけど、だるすぎますね・・・
最後に、イーサリアムとBSCチェーンのDeFiしか扱っていない人はこちらのKoinlyがおすすめです。
別に回しもんじゃないですが、アドレス打ち込むだけでよいのでラクチンです。
でもKoinlyじゃPolygonやらAvalancheはとれないんよなぁ・・・
ひとまず本日はこのぐらいで、せばな
