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Qwen3.6とGemma 4を比較。コーディングだとQwen3.6。デバッグだけGemma 4か
ローカルLLMコーディングエージェントは重くて賢いモデルと軽くて新しいモデルを組み合わせるようになるんでは
Qwen3.6とGemma 4を比較。コーディング以外の用途だとGemma 4か
2026-04-19
AIはアイデアを出すことができないという仮説
雑記
宮本茂の名言で「アイデアとは複数の問題を一気に解決するものである」という言葉がある。
AIはこういった問題を解決できないのではないかという思いがある。もちろん今のところは、だ。
課題A、課題B、課題Cが絡み合っているとき、一つ一つを順番に解決していくとめちゃくちゃ複雑になるが、視点を少し変えると全ての問題が一気に解決することはまれによくある。
そして、AIは課題Aを少しずつ解決し、次の課題に取り掛かるという進め方をする。
もちろん人間がガイドをすれば、AIでもいい感じにやってくれることもある。
例えば、「データA」に着目して全てのI/Oのフローを書いてもらう、既存実装を見ずに要件のみから新規コードを考えてもらう、など。
しかし、それはもう人間が設計しいてる感じがする。
一つのシンプルな問題は、世の中に大量のサンプルがある。一つの複雑な問題も、大量ではないかもしれないがサンプルはある。ここまではAIでも解決できる。
しかし、何らかのアイデアがないと解決できないような複数の問題が絡みあったサンプルはないのだ。
事例があるとしたら、それは既に解決済みの問題としてテンプレート化されており、人間が問題にぶつかることもない。
更に言うと、一つの問題を複数の手法で解決するアイデアも思い付けないのではないか。
単純な例だと、複雑なSQLを高速化したいとき、joinの向きを逆にして、数学的に同値になるように条件式を入れ替えて、複合indexを作り、関数indexも作る。ということを思い付けない。
こちらも一つ一つの個別の事例は大量にあるが、これらを組み合わせて解決したサンプルがない。もしあっても、それはその事例特有の問題であり、他に流用できない。
囲碁のように機械学習できるのなら解決できると思うので、大量の問題をAIが自分で作り出し、自分でそれを解決するような学習をすれば良い。
ただし、ボードゲームのように枠が決まっていないので問題のパターンは無限だ。ゴミみたいな現実に起こり得ない訓練データを大量に抱え込むようなことはできないだろう。
数学では未知の問題をAIが解いたという話もあるようなので、これはコンテキスト容量の問題かもしれない。
最初にI/Oフローの例に書いたように、視点を変えて単純化すればAIも解けるのだ。
DBを調べて、プログラムを調べて、UIを調
2026-04-12
2026/04/12 のメモ
■ 22:28:15
[tw] #日曜劇場ギフト 結構良いなと思って調べたら、脚本はサンクチュアリや東京サラダボウル、2020年半沢直樹の人だった。そして一部の世代には伝わる「あいのりの金ちゃん」でもある
yojik 2026-04-12 00:00 読者になる
お知らせ 【gooブログからの移行がまだの方へ】画像データ移行を確実にするために10月末日までにインポート手続きをお願いします
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2023-01-12
京都にクリプトバーをオープンします
2023年あけましておめでとうございます。このたび、京都市内の某所地下に、クリプトのバーをオープンすることになりました。クリプトというのは「crypto」で、暗号資産、ブロックチェーン、web3系のことに興味がある人が集まるバー、ということです。
prtimes.jp
2017年にOND社を作ってからやってきたことの1つに、「UNKNOWN KYOTO」という施設の運営があります。ゲストハウスと、コワーキングと、レストランが同じ建物の中に入っている複合施設で、遠くから来てもらうと、「泊まれて、仕事ができて、食事もできる」という三拍子揃った、「とりあえずここに来れば外に出なくても一通りのことができる」施設になっています。
unknown.kyoto
これはコロナが始まる前から感じていたことなんですが、例えば京都から東京に出張に行くと、宿を予約して行くのですが、チェックインした後とかで、打ち合わせの間の時間に仕事ができる場所が無くて困る、ということがよくありました。それで、コンセントとwifiが使えるカフェを探したり、コワーキング施設を探したり、とやるわけですけど、これも結構面倒くさい。探すのに時間がかかるし、そこに行くのも時間がかかる。
それから、食事も、会食があれば良いんですけど、何日も滞在していると普通に晩御飯が食べたいだけ、という日も出てきて、そういう「普通のご飯」をサクッと食べられる場所を探すのも案外面倒くさい。
そんなわけで、「宿でそのままぱっと仕事ができて、さくっとご飯が食べられたら良いのにな」とずっと思っていたわけです。
そうしたら、ONDのもう一つの事業である「物件ファン」を運営するなかで、お付き合いが深まった2つの不動産会社、「八清」さんと「エンジョイワークス」さんとお話している間に、「京都に宿とコワーキングとレストランがくっついた複合施設を作りませんか」という話が出てきて、一緒にやることになった、というのが「UNKNOWN KYOTO」を始めたきっかけです。
ちょうどONDのオフィスを探していたので、結局そのUNKNOWN KYOTOの中に自分たちのオフィスを置くことにして、それなら、ということで、施設の運営もうちの会社でやっています。
そういう経緯で、今はUNKNOWNに毎日通いながら、施設の運営もやっています。
運営をやってみて思った
2022-08-08
データ解釈学入門を読んだ - 2022 夏休み
統計検定2級や Kaggle で学んだものたちの隙間を埋めてくれる良い本だった。どことは言わないが、読んでいる途中に仕事のことを思い出す記述があり背筋がピンと伸びた。以下雑多なメモ。
分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術
作者:江崎貴裕
ソシム
Amazon
測りやすいデータが選ばれがち。
データを歪めるモチベーション（犯罪件数、いじめ件数は少なくレポートしたい）
(大きな声で何度でも）データの前処理は一番時間がかかる。手を抜かない。1つ1つの処理前後で正しいか必ず確認する。決してまとめて処理しない。
多重検定に注意。過去にこれやってたな。
HARKing, p-hacking これは・・・
数々の認知バイアス
higepon 2022-08-08 14:44
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2016-09-20
Seasar Conference Final
今週の土曜、9/24にSeasar Conference Finalを行います。
10年前に始まったSeasar Conferenceもいよいよ今度でFinalです。
お申し込みはこちら。
http://seasar.connpass.com/event/38679/
Seasar Projectの面白かったところって、開発方法論が盛り上がったところだと思うんですよ。
マーチンファウラーをはじめとして、著名な人たちのほとんどが「ドメインモデル推し」の中、僕は、「ステートレスなサービス + DTO推し」だったからね。S2Daoは、このために作ったようなものです。
あの開発方法論の議論に、かなりの人が参加したり、自分で考えたりしたでしょう。それが、面白かったところです。みんなが自分の事として考えたから。そんな難しい話ではないし、自分のプロジェクトに即いかせる話だしね。
オブジェクト指向ナンチャラとかDDDとか、素晴らしいものなんだけど、自分のプロジェクトで生かそうとするとそう簡単にはいかないからね。
Seasar2の開発が終了した事で、Seasar Projectに関わった多くの人たちの多くの時間が無駄にされたと、思っている人もいるようだけど、僕はそうは思わない。Seasar Projectに関わった事で、プログラマとしての能力や知名度をあげた人とって多い訳だから、それを否定する必要はないと思っています。
今度のSeasar Conferenceでは、「Seasar Projectのふりかえり」と「SXSW攻略法」の二つの話をします。
「Seasar Projectのふりかえり」では、昔話をしてもしょうがないので、いくつかのプロジェクトを「なぜ始めたのか」「うまくいったところとでその理由」「失敗したところとその理由」を話す事で、これから、新しくプロジェクトを立ち上げる人向けに、少しでも役に立つ話が出来ればと思います。
「SXSW攻略法」では、2016年のSXSWで、RealeaseItというアワードでファイナリストに残る事が出来たので、ファイナリストに残るためのこつ、そしてアワードをとれなかった理由。また、SXSWでは、ブースも出したので、ブースを出すときのポイントを話したいと思います。
Seasar Conference Finalお申し込みはこ
■015.004.008
[ EVENT ] 4月8日 Java Day Tokyo 2015 開催！
http://www.oracle.co.jp/jdt2015/
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