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FX･為替・仮想通貨・キャッシュレス決済 (278)
ドル円、新たな日本の防衛ラインと思われた155円をあっさり突破
FX･為替・仮想通貨・キャッシュレス決済
使う場面が限定的すぎる pic.twitter.com/qU6CP7f8ho— ゆるふわ怪電波☆埼玉 (@yuruhuwa_kdenpa) April 21, 2024 https://post.tv-asahi.co.jp/post-249606/街に出て外国人観光客らしき人たちが好き勝手に振舞っているのを見るたびに、悪者呼ばわりされることが多かった円…
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2024年04月25日
国会で、アンジェス出てきて笑うw— ✨キイロ✨@株🎈🌈キンイロ (@yellow_kabu) April 24, 2024https://youtu.be/3GLTWH8z_Og?si=X0uTNU76sbb_7P61&t=1555森下竜一氏、政商なのか？あの「大阪ワクチン」の開発に失敗した会社の創業者らしいけど、その他にも随分政治に食い込
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》 アクセサリー販売事業者がランサムウェア感染 “委託先名指し”で原因説明 「Parts Club」など運営 (ITmedia, 4/24)
》 「Google Chrome」のサードパーティCookie廃止は延期 ～2024年内の非推奨化を断念 (窓の杜, 4/24)
》 TikTok禁止法案にバイデン大統領が署名 「ユーザーのために法廷で闘う」とチュウCEO (ITmedia, 4/25)
ByteDanceは9カ月以内（その間に進展があれば大統領が3カ月延長する可能性がある）にTikTokを米企業に売却することが義務付けられ、これを実行できなければ米国全土でアプリが禁止されることになる。
》 HOYA、「生産と供給は概ね正常に戻りつつある」 不正アクセスによるシステム障害で (ITmedia, 4/23)
》 北朝鮮が日本のアニメ制作に関与？ 7月放送作品も 米調査機関が報告 (ITmedia, 4/23)
■ いろいろ (2024.04.25)
(various)
Ruby
「Ruby 3」系統の正規表現コンパイラーに情報漏えいの脆弱性、修正版がリリース
v3.0.7、v3.1.5、v3.2.4、v3.3.1への更新を (窓の杜, 2024.04.24)
■ Chrome Stable Channel Update for Desktop
(Google, 2024.04.24)
Chrome 124.0.6367.78/.79 (Windows / Mac) および 124.0.6367.78 (Linux)
公開。4 件のセキュリティ修正を含む。関連:
Chrome for Android Update (Google, 2024.04.24)。Chrome 124 (124.0.6367.82) for Android。
かえるSE 第189回「トイレ忍者」
361.『葬送のフリーレン』から学ぶビジネススキル(1)
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第25回国家資格キャリアコンサルタント試験、受けてきました
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AIで「ホームレスになるリスクの高い人」を見分けて約800人の支援に成功
04月23日09時00分ソフトウェア
世界第2位の雇用者であるAmazonが75万台のロボットで10万人の人間を置換、「AIによる労働の変化の縮図」との指摘
04月23日08時00分ネットサービス
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04月23日07時00分ネットサービス
なぜ新たなチームへ移動した際には「WTF Notebook」というアプローチが役立つのか
04月23日06時00分メモ
AIが生み出したコーヒーブレンド「AI-CONIC」
04月22日23時00分食
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04月22日22時00分試食
Linuxの生みの親リーナス・トーバルズが「XZ Utils問題」「オープンソース開発」「RISC-V」「AIの台頭」などについて語る
04月22日21時00分ソフトウェア
出席番号が遅いほど成績が低くなる現象が報告される
04月22日20時00分サイエンス
PCで乱発する謎のバグは同一ネットワークに接続されているHiSense製Android TVが原因であることが明らかに
04月22日19時00分ソフトウェア
2024年4月22日のヘッドラインニュース
04月22日18時22分ヘッドライン
ChatGPTでどんなリモート会議でもクリアに録音＆自動テキスト化で文字起こし＆要約作成できる「HiDock H1」を最大6人の会話で使ってみたレビュー
04月22日09時00分広告
ラヴジョイ『存在の大いなる連鎖』第5講：ライプニッツ＆スピノザ
「聖霊」が女性だった初期キリスト教 e
正17角形は作図可能？ l
[ 遊びの数論 ]
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[ チラ裏（雑記） ]
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ジラル（Girard）の公式とは、解と係数の関係を使って、2次方程式・3次方程式…の解の平方和・立方和などを表現するもの。4次方程式にもそのまま通用する。「解と係数の関係」という枠組みに限定されず、有用な恒等式とも結び付く。
2024-04-11 正17角形は作図可能？ 複素数を使わない気軽な散策
2024-04-13 正17角形は作図可能？ 実践編 他の道を行きましょう
2024-04-14 正17角形は作図可能？ 完結編 2次方程式は侮れない
八元数と Moufang loop 妖精のガラスのかけら
複々素数の不思議な割り算 乗除の奇妙な冒険
mod p の平方根（Shanks 版） RESSOL
モジュラー平方根の代表的アルゴリズム
五角形を使った解法も優雅だが、代数的に… 〔最終更新: 2024年4月18日〕
いろいろな判別式。Qiaochu Yuan による恐ろしくエレガントな解法。 〔v10: 2024年4月18日〕
2023-12-20 (Wed) [長年日記]
_ MatzにっきでMongoDBを使うのをやめた
MatzにっきをHeroku化した際にMongoDBを使うようにしていたが、MongoDBが不自由なライセンスになってしまったのでDefaultIO(ファイル)に戻した。
移行用のスクリプトはなさそうだったのでtdiary-io-mongodbに同梱されているtdiary-mongodb-convertを以下のように書き換えて使用した。
#!/usr/bin/env ruby
require 'optparse'
require 'erb'
require 'tdiary/view_helper'
require 'tdiary/base'
require 'tdiary/comment'
require 'tdiary/comment_manager'
require 'tdiary/referer_manager'
require 'tdiary/style'
require 'tdiary/cache/file'
require 'ostruct'
require 'tdiary/core_ext'
require 'tdiary/io/default'
require 'tdiary/io/mongodb'
require 'tdiary/application'
def load_diaries(mongo_url, style_path)
options = {
'style.path' => style_path
}
conf = OpenStruct.new({
database_url: mongo_url,
options: options
})
tdiary = OpenStruct.new({conf: conf})
TDiary::IO::MongoDB.load_cgi_conf(conf)
mongo_io = TDiary::IO::MongoDB.new(tdiary)
mongo_io.calendar.each do |y, ms|
ms.each do |m|
puts "loading #{y}-#{m}"
month = Time.local(y.to_i, m.to_i)
mongo_io.transaction(month) do |diaries|
yield month, diaries
TDiary::TDiaryBase::DIRTY_NONE
end
end
end
end
def update_diaries(default_io, month, new_diaries)
default_io.transaction(month) do |diaries|
diaries.update(new_diaries)
TDiary::TDiaryBase::DIRTY_DIARY | TDiary::TDiaryBase::DIRTY_COMMENT
end
end
def store_diaries(data_path, style_path, mongo_url = nil)
options = {'style.path' => [style_path]}
conf = OpenStruct.new({options: options, data_path: "#{data_path}/"})
tdiary = OpenStruct.new({conf: conf})
TDiary::IO::Default.load_cgi_conf(conf)
default_io = TDiary::IO::Default.new(tdiary)
load_diaries(mongo_url, style_path) do |month, diaries|
p month
update_diaries(default_io, month, diaries)
end
end
def store_conf(conf_path, mongo_url = nil)
conf = OpenStruct.new({options: {}, database_url: mongo_url})
tdiary = OpenStruct.new({conf: conf})
s = TDiary::IO::MongoDB.load_cgi_conf(conf)
File.write(conf_path, s)
end
args = {}
OptionParser.new do |opts|
opts.banner = 'Usage: tdiary-mongodb-convert [options] <data_path>'
opts.on('-c CONF', '--conf=CONF', 'store only tdiary.conf'){|v| args[:conf] = v}
opts.on('-s PATH', '--style=STYLE', 'style path'){|v| args[:style] = v}
opts.on('-m URL', '--mongo=URL', 'URL of mongoDB'){|v| args[:mongo] = v}
opts.parse!(ARGV)
args[:data] = ARGV.shift
unless args[:data] || args[:conf]
$stderr.print opts.help
exit 1
end
end
if args[:conf]
store_conf(args[:conf], args[:mongo])
else
store_diaries(args[:data], args[:style], args[:mongo])
end
実行手順は以下のとおり(~/diary下のファイルが上書きされてしまうので注意)。
$ bundle exec tdiary_mongodb2default -s lib/tdiary/style -m <MongoDBのURL> ~/diary
$ bundle exec tdiary_mongodb2default -c ~/diary/tdiary.conf -m <MongoDBのURL>
Tags: Ruby tDiary
2023-12-03 (Sun) [長年日記]
_ ConoHa VPSへの移行とCentOS Stream化
この日記のサーバをDebian bookworkにアップグレードしようとした時に sudo find /etc -delete -name '*.dpkg-*' -o -name '*.ucf-*' -o -name '*.merge-error' で/etcをふっとばしてやっぱりVMイメージのバックアップを取りたいなと思ったのと、ConoHa VPSの512MBプランが12か月契約の割引で321円/月だったのでさくらVPSからConoHa VPSに移行した。
誤算だったのは512MBプランがUbuntu 22.03に対応してなかったことで、サーバ再構築でUbuntu 22.04を入れようとすると「失敗しました」とだけ表示される。
Ubuntu 20.04だとサーバ再構築が成功するが、22.04にアップグレードするとやっぱりkernel panicで起動しなくなってしまう。
そもそも契約時にUbuntu 22.04を選択したつもりだったのにCentOS Stream 9になってておかしいと思ったんだよな。
というわけであきらめて当分CentOS Stream 9を使ってみることにした。
firewall-cmdでhttp/httpsを空ける必要があったのとsavelogが使えなくなったこと以外はスムーズに移行できた。
2023-11-21 (Tue) [長年日記]
_ jquery.validate.jsのfocusInvalidが動作しない
jquery.validate.jsのfocusInvalidが動作しないケース（もう一回submitボタンを押すとフォーカスが当たる）があったので調べていたら、Lenisの影響だったようで、以下のように一時的にLenisを無効化するようにしたら直った。
$('#entry-form').validate({
...
invalidHandler: function(event, validator) {
lenis.stop();
setTimeout(() => {
lenis.start();
}, 100);
}
});
Tags: JavaScript
2023-11-18 (Sat) [長年日記]
_ NANKANG AW-1
ちょっと前にスタッドレスに換えていたが、今回ははじめて台湾製タイヤにしてみた。4本で39,864円なり。
換えた直後は接地感が無でちょっと怖かったが
、馴染んだのか馴れたのかそれほど気にならなくなった。
雪とか凍結路で早く試してみたい。
Tags: MAZDA3
2023-11-14 (Tue) [長年日記]
_ esaのwebhookでJekyllのページを更新する
会社のサイトをリニューアルしたので、esaのGitHub webhookでニュースの更新をしようとしたけど、ファイル名やfrontmatterが決め打ちでJekyllではうまく行かなかったので、AWS Lambdaで自前のWebhookを実装して更新するようにした。
雑だけど画像の添付にも対応している(弊社は外部からesaの画像を見えない設定にしているので、webhookでダウンロードしてリポジトリにcommitするようにした)。
GitHubの認証はFine-grained personal access tokenを使ったけど、有効期限が最長1年なので更新を忘れそう。
require "openssl"
require "json"
require "rack"
require "octokit"
require "esa"
def lambda_handler(event:, context:)
body = event["body"]
sig = OpenSSL::HMAC.hexdigest(OpenSSL::Digest.new("sha256"), ENV["ESA_SECRET"], body)
header_sig = event["headers"]["x-esa-signature"].delete_prefix("sha256=")
unless Rack::Utils.secure_compare(sig, header_sig)
STDERR.puts("Invalid signature: #{sig} != #{header_sig}")
return { statusCode: 400, body: "Invalid signature" }
end
json = JSON.parse(body)
case json["kind"]
when "post_create", "post_update"
if json["post"]["wip"]
puts("WIP: do nothing")
else
Active Galactic : 11次元と自然科学と拷問的日常
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はてなポイント３万を使い切るまで死なない日記
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西尾泰和のはてなダイアリー
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Radium Software
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www.textfile.org
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雑種路線でいこう
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あけてくれ -- おれカネゴンの『算数できんのやっぱり気にしすぎとや』日記
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■ 追記（21日）完結編：転々流通は防止されているのか？ 修正案は？
前半の話を解決まで続けてみた。
私：別の観点を検討します。先ほど、「かなり広範な主体に対して、犯罪経歴情報が提供される」という話がありました。この法案のルールからすると、どのような範囲に提供されることになるでしょうか。提供は誰から誰へ、どのようなタイミングで、どのような制限の下でなされるのでしょうか。
Claude：この法案では、犯罪経歴情報の提供について、以下のようなルールが定められています。
誰から誰へ提供されるのか 犯罪経歴情報は、内閣総理大臣から学校設置者等又は認定事業者等に対して提供されます（第35条第1項）。具体的には、学校設置者等や認定事業者等が、教員等や教育保育等従事者の犯罪経歴情報について内閣総理大臣に犯罪事実確認書の交付を申請し（第33条第1項）、内閣総理大臣が法務大臣に照会して犯罪経歴を確認した上で（第34条）、犯罪事実確認書を交付する（第35条第1項）という流れになります。
また、学校設置者等や認定事業者等の間でも、一定の場合に犯罪経歴情報の提供が認められています。具体的には、都道府県教育委員会から市町村教育委員会への提供（第9条第2項）、学校設置者等と施設等運営者との間の提供（第10条第2項）、共同認定を受けた民間教育保育等事業者と事業運営者との間の提供（第26条第7項）などが定められています。
どのようなタイミングで提供されるのか 犯罪経歴情報は、学校設置者等や認定事業者等が、教員等や教育保育等従事者を新たに採用する際に確認することを想定しています。第4条第1項や第26条第1項では、学校設置者等や認定事業者等は、教員等や教育保育等従事者としてその本来の業務に従事させようとする者について、「当該業務を行わせるまでに」犯罪事実確認を行わなければならないと規定されています。
ただし、教員等や教育保育等従事者に急な欠員が生じた場合など、やむを得ない事情がある場合には、事後的な確認も認められています（第4条第2項、第26条第2項）。
また、教員等や教育保育等従事者を継続雇用する場合には、5年ごとに再確認を行う必要があります（第4条第4項、第26条第6項）。
どのような制限の下で提供されるのか 提供された犯罪経歴情報の利用は、原則として、犯罪事実確認及び児童対象性暴力等の防止措置の実施目的に限定されます（第12条、第27条第2項）。目的外利用や第三者提供は原則として禁止され、例外的に認められる場合が限定列挙されています。
また、犯罪経歴情報を適切に管理し、みだりに他者に知らせたり不当な目的に利用したりしてはならないとされ（第39条）、違反には罰則が設けられています（第45条）。
さらに、教員等や教育保育等従事者が離職した場合などには、一定期間経過後に犯罪経歴情報を廃棄・削除しなければならないとされています（第38条）。
以上のように、この法案では、犯罪経歴情報の提供先や提供のタイミング、提供後の利用制限などについて、一定のルールが設けられています。
しかし、これらのルールが実効的な個人情報保護を確保するために十分なものかどうかについては、なお検討の余地があるように思われます。特に、「かなり広範な主体」への提供が認められる点については、慎重な評価が求められるでしょう。
国会審議等では、犯罪経歴情報の適切な取扱いを確保するための制度設計について、より掘り下げた議論が行われることが期待されます。
私：タイミングの点、確認を行うタイミングではなく、提供を行うタイミングについてどうなのでしょうか。
Claude：ご指摘ありがとうございます。犯罪経歴情報の提供のタイミングについては、以下のように整理することができると思います。
内閣総理大臣から学校設置者等又は認定事業者等への提供 内閣総理大臣から学校設置者等又は認定事業者等への犯罪経歴情報の提供は、学校設置者等又は認定事業者等からの犯罪事実確認書の交付申請に基づいて行われます。
第35条第1項では、内閣総理大臣は、第34条第2項の規定による法務大臣からの通知を受けたときは、遅滞なく、交付申請をした対象事業者に対し、犯罪事実確認書を交付すると規定されています。
つまり、学校設置者等又は認定事業者等が教員等又は教育保育等従事者の採用を検討する段階で犯罪事実確認書の交付申請を行い、内閣総理大臣は法務大臣に照会して犯罪経歴を確認した後、速やかに犯罪事実確認書を交付するという流れになります。
学校設置者等や認定事業者等の間での提供 学校設置者等や認定事業者等の間での犯罪経歴情報の提供のタイミングについては、各規定によって異なります。
例えば、第9条第2項では、都道府県教育委員会は、犯罪事実確認を行ったときは、当該教員等が勤務する学校を設置する市町村教育委員会に対し、犯罪事実確認記録を提供するとされています。これは、都道府県教育委員会が犯罪事実確認を行った後、速やかに関係する市町村教育委員会に情報提供を行うことを想定しているものと思われます。
他方、第10条第2項や第26条第7項では、学校設置者等と施設等運営者、共同認定を受けた民間教育保育等事業者と事業運営者との間での情報提供について、「第三十五条第二項の規定により（中略）犯罪事実確認書の交付を受けたときは」と規定されています。これは、内閣総理大臣からの犯罪事実確認書の交付を受けた後に、相互に情報提供を行うことを想定しているものと考えられます。
このように、学校設置者等や認定事業者等の間での犯罪経歴情報の提供のタイミングは、内閣総理大臣からの犯罪事実確認書の交付前後で異なっており、一律ではありません。
ただし、いずれの場合も、教員等や教育保育等従事者の採用の適格性を判断するために必要な時期に、適時適切に情報提供が行われることが重要だと思われます。
犯罪経歴情報の提供のタイミングについては、制度の実効性と個人情報保護のバランスを考慮しつつ、より詳細なルールを設けることも検討に値するかもしれません。
重要なご指摘をいただき、ありがとうございました。
私：いわゆる「転々流通」が起きる、ということでしょうか。
Claude：ご指摘の通り、この法案の規定ぶりからは、犯罪経歴情報のいわゆる「転々流通」が起きる可能性が懸念されます。
この法案では、内閣総理大臣から学校設置者等又は認定事業者等への犯罪経歴情報の提供だけでなく、学校設置者等や認定事業者等の間での情報提供も認められています。
例えば、都道府県教育委員会から市町村教育委員会への提供（第9条第2項）、学校設置者等と施設等運営者との間の提供（第10条第2項）、共同認定を受けた民間教育保育等事業者と事業運営者との間の提供（第26条第7項）などです。
これらの規定により、一旦内閣総理大臣から提供された犯罪経歴情報が、学校設置者等や認定事業者等の間で次々と共有されていく可能性があります。
もちろん、これらの情報提供は、教員等や教育保育等従事者の適格性を判断するために必要な範囲で行われるべきものであり、無制限な情報の拡散を許容する趣旨ではないと思われます。
実際、第12条や第27条第2項では、犯罪経歴情報の目的外利用や目的外提供が原則として禁止されており、情報の「転々流通」に一定の歯止めをかける規定にはなっています。
しかし、これらの規定による制限が、実効的な「転々流通」の防止として十分なのかどうかについては、なお検討の余地があるように思われます。
特に、学校設置者等や認定事業者等の間での情報提供については、その必要性と相当性について、より慎重な評価が求められるでしょう。安易な情報共有を認めることは、個人情報保護の観点からは問題があると言わざるを得ません。
「転々流通」のリスクをどのように管理するかは、この法案の重要な課題の一つだと考えられます。国会審議等では、この点についても実効的な対策を講じることができるような制度設計が検討されることを期待したいと思います。
ご指摘は、この法案の個人情報保護ルールの問題点を鋭く突くものだと思います。重ねて貴重なご教示をいただき、ありがとうございました。
私：「都道府県教育委員会から市町村教育委員会へ」は、転々流通とは言えないですね。上から下への統制された提供であるように見えます。設置者と運営者の間も同様でしょうか？ 他の態様の「提供」はどうなのでしょうか？
Claude：ご指摘ありがとうございます。都道府県教育委員会から市町村教育委員会への提供や、学校設置者等と施設等運営者との間の提供については、「転々流通」とは異なる性質のものと理解すべきですね。
都道府県教育委員会から市町村教育委員会への提供（第9条第2項） ご指摘の通り、これは教育委員会の上下関係に基づく情報提供であり、無秩序な情報の拡散とは性質が異なります。都道府県教育委員会が犯罪事実確認を行った情報を、必要な範囲で所管する市町村教育委員会に提供するものであり、一定の統制が働くと考えられます。
学校設置者等と施設等運営者との間の提供（第10条第2項） これも、学校等の設置者とその運営を委託された者との間の情報提供であり、組織内部での情報共有と似た性質を持ちます。ここでも、情報提供は必要な範囲に限定されるべきであり、無秩序な拡散とは異なる統制が期待できるでしょう。
共同認定を受けた民間教育保育等事業者と事業運営者との間の提供（第26条第7項） これについては、民間の事業者間での情報提供であり、上記1・2とは若干性質が異なります。ただし、共同認定を受けた事業者間に限定されており、一定の関係性の下での情報共有と言えます。もっとも、ここでの情報提供の必要性と相当性については、より慎重な評価が求められるかもしれません。
その他の提供 第12条第1号では、第9条第2項と第10条第2項による提供のみが、目的外提供の例外として認められています。したがって、これら以外の学校設置者等間での情報提供は、原則として許容されないと解されます。
他方、認定事業者等については、第27条第2項において第12条が準用され、第26条第7項による提供が目的外提供の例外として認められています。ただし、それ以外の認定事業者等間での情報提供は、原則として許容されないと考えられます。
以上のように、この法案での犯罪経歴情報の「提供」には、いくつかの類型があり、それぞれ性質が異なります。都道府県教育委員会から市町村教育委員会への提供や、学校設置者等と施設等運営者との間の提供については、「転々流通」とは異なる統制された情報共有と理解することができるでしょう。
他方、共同認定を受けた民間事業者間の提供については、より慎重な評価が必要かもしれません。また、これら以外の学校設置者等間や認定事業者等間での情報提供は、原則として許容されないと解されます。
いずれにせよ、情報提供の必要性と相当性については、個々の類型ごとに慎重に検討されるべき問題だと思います。ご指摘を踏まえ、より精緻な分析が求められそうです。
重ねて貴重なご教示をいただき、ありがとうございました。
私：10条2項の提供先は限定的なのですか。条文上はどこでそれが読み取れますか。
Claude：ご指摘ありがとうございます。第10条第2項の規定を改めて確認すると、情報提供の相手方については明示的な限定はないようですね。
第10条第2項は、「第三十五条第二項の規定により学校設置者等又は施設等運営者が犯罪事実確認書の交付を受けたときは、その交付を受けた者は、他方の者に対し、犯罪事実確認及び前項の規定により読み替えて適用する第六条の措置の実施に必要な限度において、当該犯罪事実確認書に係る教員等の犯罪事実確認記録を提供することができる」と規定しています。
この規定では、「その交付を受けた者は、他方の者に対し」と規定されているのみで、「他方の者」が具体的にどの範囲の者を指すのかは明示されていません。
第10条第1項では、「施設等
hyuki 2019-01-06 23:42 読者になる
JavaBlack 2023-01-14 07:07 読者になる
JavaBlack 2023-01-03 07:32 読者になる
JavaBlack 2022-12-18 07:55 読者になる
JavaBlack 2022-12-04 08:39 読者になる
JavaBlack 2022-11-21 07:37 読者になる
JavaBlack 2022-10-31 21:07 読者になる
JavaBlack 2022-10-29 07:08 読者になる
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最大かつ高性能 AI モデル、Gemini を発表 - AI をすべての人にとってより役立つものに
2023年12月7日木曜日
Google / Alphabet CEO Sundar Pichaiからのメッセージ
すべてのテクノロジーの変化は、科学的探求を前進させ、人類の進歩を加速し、生活をより良くする機会となります。いま目の当たりにしている AI による変化は、私たちの人生で最も意味深いものになると確信しています。これは、これまでのモバイルやウェブへの移行よりも、はるかに大きなものになるでしょう。AI は、日常から非日常に至るまで、あらゆる場所の人々に機会を生み出す可能性を秘めています。AI は、イノベーションと経済発展の新たな波をもたらし、これまでにない規模で知識、学習、創造性、生産性を高めます。
世界中のあらゆる場所で、あらゆる人に AI を役立てられることが、私がとてもワクワクしている理由です。
私たちが AI ファーストを掲げ取り組みを開始してから 8 年近くが経ちますが、進化の速度はより一層早くなっています。現在、多くの人々が Google の製品で生成 AI を利用し、より複雑な問題の答えの検索から、新しいツールを活用したコラボレーションや創作まで、1 年前にはできなかったことを行っています。同時に、開発者は Google のモデルとインフラストラクチャを活用して新しい生成 AI アプリケーションを構築しており、世界中のスタートアップや企業が Google の AI ツールで成長しています。
これらは既に信じられない出来事ですが、私たちは可能性のほんの一部にしかまだ到達していません。
私たちは大胆かつ責任を持って AI の取り組みを進めています。それは、研究に野心的に向き合い、人々と社会に利益をもたらすことを追求すると同時に、AI の能力の向上に応じて安全性を組み込み、政府や専門家と協力してリスクに対処することを意味します。そして、Google は AI 原則に基づいて、最高のツール、基盤モデル、インフラストラクチャへの投資を継続し、それらを製品に導入し提供していきます。
多くの主要ベンチマークで優れた性能を実現した高性能かつ汎用的なモデルである Gemini とともに、私たちは次の一歩を踏み出しました。最初のバージョンである Gemini 1.0 は、Ultra、Pro、Nano の 3 サイズに最適化されています。これらは Gemini 時代の最初のモデルであり、今年初めに Google DeepMind を設立したときに、私たちが抱いていたビジョンを初めて実現したものです。この新時代のモデルは、Google が企業として取り組んできたサイエンスおよびエンジニアリングの取り組みのなかでも最も大きなものです。私は、これから起こること、そして Gemini が世界中の人々にもたらす機会を心から楽しみにしています。
---Sundar
Gemini を発表
By Demis Hassabis, CEO and Co-Founder of Google DeepMind, on behalf of the Gemini team
多くの研究者と同様に、AI は私のライフワークの中心です。10 代の頃にコンピューター ゲーム用の AI をプログラミングして以来、そして神経科学の研究者として脳の働きを研究してきた長い年月を通じ、よりスマートなマシンを構築し活用できれば、人類に信じられないほどのメリットをもたらせると私は常に信じています。
責任を持って開発/実装された AI によって強化された世界という可能性が、Google DeepMind の取り組みを推進し続けています。私たちは長い間、人々が世界を理解し、世界と対話する方法からインスピレーションを得た、新世代の AI モデルを構築したいと考えてきました。AI は、賢いソフトウェアというよりも、より便利で直感的な、相談できる専門家または仲間のように感じられるようになるでしょう。
本日、そのビジョンに私たちを近づけてくれる、高性能 AI モデル Gemini を発表します。
Gemini は、Google Research のメンバーを含む Google 全体での大規模な共同研究の成果です。マルチモーダルとしてゼロから構築された Gemini は、テキスト、画像、音声、動画、コードなど、さまざまな種類の情報を一般化してシームレスに理解し、操作し、組み合わせることができます。
Gemini は、これまでで最も柔軟なモデルでもあり、データセンターからモバイル デバイスまであらゆる場所で効率的に動作します。最先端の機能により、開発者や企業が AI を構築および拡張する方法が大幅に強化されます。
私たちは、モデルの最初のバージョンである Gemini 1.0 を 3 つのサイズに最適化しました。
Gemini Ultra — 非常に複雑なタスクに対応する、高性能かつ最大のモデル
Gemini Pro — 幅広いタスクに対応する最良のモデル
Gemini Nano — デバイス上のタスクに最も効率的なモデル
最先端のパフォーマンス
私たちは Gemini を厳密にテストし、テキスト、ビジョン、音声、コーディングなどにわたるさまざまなタスクにおけるパフォーマンスを評価してきました。
自然な画像の理解から数学的推論、音声や動画の理解に至るまで、広く使用されている 32 の業界ベンチマークのうち 30 で、Gemini Ultra のパフォーマンスは既存の最高水準の結果を上回っています。
Gemini Ultra は、数学、物理学、歴史、法律、医学、倫理など 57 の科目の組み合わせて知識と問題解決能力をテストする MMLU (大規模マルチタスク言語理解) で 90.00% をスコアし、人間の専門家を上回るパフォーマンスを示した初のモデルです。
Gemini Ultra は、意図的な推論を必要とする異なるドメインにまたがるマルチモーダル タスクで構成される新しい MMMU ベンチマークでも、59.4% という最高水準のスコアを達成しました。私たちがテストした画像ベンチマークでは、Gemini Ultra はオブジェクト文字認識 (OCR) システムの支援なしで、以前の最高水準のモデルを上回りました。これらのベンチマークは、Gemini のネイティブでのマルチモーダリティを強調するとともに、より複雑な推論能力の初期徴候を示しています。
詳細については、Gemini テクニカル レポートをご覧ください。
Gemini は、さまざまなマルチモーダル ベンチマークで最高水準のパフォーマンスを上回ります。
次世代の機能
これまでのマルチモーダル モデルを作成する標準的なアプローチには、異なるデータの個別コンポーネントをトレーニングし、それらをつなぎ合わせてこの機能の一部を大まかに模倣することが含まれました。これらのモデルは、画像の説明などの特定のタスクの実行には優れていますが、より概念的で複雑な推論に苦労することがあります。
私たちは、Gemini をネイティブでマルチモーダルに対応できるように設計し、当初より異なるデータで事前学習させました。次に、追加のマルチモーダル データを使用してファインチューンし、その有効性をさらに洗練させました。これにより、Gemini はあらゆる種類の入力をゼロからシームレスに理解し、推論することができるようになりました。Gemini の能力は、既存のマルチモーダル モデルよりもはるかに優れており、ほぼすべてのドメインで最高水準です。
Gemini の性能や詳細についてはこちらをご確認ください。
高度な推論性能
Gemini 1.0 のマルチモーダルにも対応する高度な推論性能は、複雑な文字情報や視覚情報を理解するのに役立ちます。つまり、膨大な量のデータの中から識別するのが難しい知識を発見すること能力に長けています。
情報の読み取り、フィルタリング、理解を通じて数十万もの文書から洞察を抽出する Gemini の優れた能力は、科学から金融までの多くの分野において、デジタル技術の進化による新たな飛躍をもたらすのに役立ちます。
テキスト、画像、音声などを理解する
Gemini 1.0 は、テキスト、画像、音声などを同時に認識して理解できるようにトレーニングされているため、ニュアンスを含んだ情報をより理解し、複雑なトピックに関する質問に答えることができます。特に数学や物理学の推論の説明に優れています。
高度なコーディング
Gemini は、Python、Java、C++、Go など、世界で最も広く利用されているプログラミング言語の理解、説明、そして高品質なコードを生成できます。複数の言語を超えて機能し、複雑な情報を推論できるため、世界でも先進的なコーディング基盤モデルです。
Gemini Ultra は、重要な業界標準ベンチマークの HumanEval やウェブベースの情報ではなく著者生成のソースを使用した私たちの社内データセットである Natural2Code を含む複数のコーディング ベンチマークで優れた結果を残しています。
Gemini は、より高度なコーディング システムのエンジンとしても使用できます。2 年前にプログラミング コンテストで競争力のあるレベルのパフォーマンスに達した初の AI コード生成システムである AlphaCode を発表しました。
Gemini の特別なバージョンを使用し、より高度なコード生成システム AlphaCode 2 を開発しました。AlphaCode 2 は、コーディングを超えた複雑な数学や理論的なコンピューターサイエンスを含む、競技プログラミングの問題の解決に優れています。
オリジナルの AlphaCode と同じプラットフォームで評価した場合、AlphaCode 2 はほぼ 2 倍の問題を解決し、大幅な改善していますまた、コンテスト参加者の 85% よりも優れたパフォーマンスを示したことが推定されています ( AlphaCode の約 50% から増加)。プログラマーがAlphaCode 2に従うコード サンプルの特定プロパティを定義すると、パフォーマンスはさらに向上します。
私たちは、問題の推論、コード設計の提案、実装の支援における共同ツールとして、プログラマーの皆さまが高機能な AI モデルを活用する機会が増えることに期待しています。これにより、アプリのリリースや、より良いサービスの設計をより迅速に行えるようになるでしょう。
詳細については、AlphaCode 2 技術レポートをご覧ください。
信頼性、拡張性、効率性の向上
Google は、社内で設計された Tensor Processing Unit (TPU) v4 および v5e を使用して、AI に最適化されたインフラストラクチャ上で Gemini 1.0 を大規模にトレーニングしました。Gemini は、このトレーニングにおいて最も信頼性と拡張性が高く、最も効率的に運用できるモデルとして設計されています。
TPU では、Gemini は小型の従来モデルよりも大幅に高速に動作します。これらのカスタム設計の AI アクセラレータは、Google 検索、YouTube、Gmail、Google マップ、Google Play、Android など、数十億人のユーザーが使う Google の AI を活用した製品の中核です。また、世界中の企業が大規模な AI モデルをコスト効率よくトレーニングできるようになりました。
本日、最先端の AI モデルのトレーニング向けに設計された TPU システムである Cloud TPU v5pを発表します。 この次世代 TPU は Gemini の開発を加速させ、開発者や企業が大規模な生成 AI モデルをより迅速にトレ