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~ libenter homines id quod volunt credunt. (Gaius Julius Caesar) ~

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実は日常的に使ってるAIは「Rakuten AI」だったりする

日付: 8月 07, 2026

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「AIの誤情報を疑うことなくそのまま受け入れる認知的降伏に多くの人が陥っている」という誤情報をそのまま受け入れる認知的降伏

日付: 8月 05, 2026

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実は日常的に使ってるAIは「Rakuten AI」だったりする

おっす。みんなAI使ってるか？　何使ってる？ ChatGPT？　うーん、ブーム過ぎた感じだな。Gemini？　うん、Android使ってたら（あるいは、うちにもあるけどGoogle Homeとか持ってたら）それもありだな。Claude？　いかにも「私はわかってます」って感じだな。Perplexity? Genspark? Felo? うん、それらももちろんありだよな。が。いろいろなAIを試してみて、結局、普段、日常的に使ってるのは、現在、「Rakuten AI」だったりする（笑）。こいつのWeb版を、Chromeのサイドバーに常時表示して使ってるんだよね。 ※「Rakuten AI」ってこれです。「なんでRakuten AI？　いや、ChatGPTやGeminiのほうが圧倒的に性能が上でしょ？」と思った人。うーん、そうなんだろうか。いや、そうなんだろうな。だけどさ、ちょっと考えてみてほしいんだけど。みんなが普段、AI使ってるときって、「めちゃくちゃ性能がいいAIじゃないとダメ」なことしてるわけ？　ChatGPTやGeminiやClaudeでないと正しい答えが出てこないような高度な質問ばかりしてるの？　んな使い方してる人、ほんとにいるの？オレが日常的に使ってるAIの使い方って、要するに「検索の延長」なんだよな。「あれってなんだっけ？」ということをAIに聞いてみる。そういう使い方。Google検索なんかと違って、AIだとかなり曖昧な質問でもOKだ。例えば、「確かジョーヒクソンのミス・マープルだと思うんだけど、牧師館の殺人のときに殺された軍人（大佐？）をやってた俳優さん、誰だっけ？」と思っても、ググって調べるのは大変だ。だけどAIを使えばすぐに答えてくれる。で、Rakuten AIだ。なんでこれを使っているのかというと、「ちょうどいい」からなんだ。他のメジャーなAIは、意外とバランスが悪かったりするんだよね。 ChatGPT――最近、けっこう性能が落ちてきてる？　内部のタスクやモデルの切り替えなどで突然、がくんと性能が落ちることがある。あと検索なしだとけっこう幻覚を見るので常にWeb検索込みで使わないといけない。 Claude――とにかく体力がない。無料枠だと、すぐに「今日は打ち止め」になる。性能的には一番信頼できるんだけどね。 Gemini――意外...

「ユーカリが丘」という街

……前回の投稿で、ちらっとだけ触れていたのだけど。実をいえば、今回の転居に関して、一つだけ嘘をついていた（？）ことがある。僕が引っ越したのは「佐倉市」だ。これは嘘じゃない。その通り。ただ、佐倉市の中のどこか？ということは、あえて今までぼかしていた。ぼちぼち、正直に告白しなければいけないだろう。僕が越してきたのは、「ユーカリが丘」なのだ。「歴史の街、佐倉」だの、「佐倉に引っ越して本当に良かった」だのといってるくせに、実は「ユーカリが丘」だぁ？　どこが歴史の街だ？　と突っ込まれるのはしょうがない。僕もそう思うから。実をいえば、今回の家を見つけて購入を考えたとき、最後まで引っかかっていたのが、この「ユーカリが丘」という場所だった。だって、「ユーカリが丘」だぜぇ？　こんなこっ恥ずかしい名前の街に、住みたいか？また、ここは「山万」というデベロッパーが牛耳っている町だ、というのも引っかかっていた。ユーカリが丘は、村上龍のカンブリア宮殿で「奇跡の街」として取り上げられたためか、「山万というデベロッパーによって長期的な視点から開発が進められている、すばらしい街」のような印象があるかもしれないが、これは見ようによっては「何から何まで、山万という一企業に支配されている街」という見方もできる。正直、そんな街、息苦しくないか？という気もしていた。が、案ずるより産むが易しだ。とにかく転居を決め、引っ越してきたのだけど、このユーカリが丘という街は存外、いい街であることがわかってきた。その１：いいパン屋が多い市原の何が嫌だったといって、「うまいパン屋がない」ことだった。これは、実は我が家にとってはとても重要な事なのだ。そのため、わざわざ千葉市までパンを買いに行ったりしていたくらいだからね。が、ユーカリが丘・志津の周辺にはうまいパン屋が何軒もある。これだけで、「いい街」決定だ。パン屋に限らない。中華料理は、お手頃でうまい店があちこちにあるし、イタリアンもフレンチも、本格的なお店がそこいらにある。市原では、車で30分以内にいけるところで「まともなイタリアン・フレンチ」は数えるほどしかなかったことを考えれば、ここは天国だ。もちろん、もっと都会にいけば、素敵なお店は山のようにあるだろう。だが、こんな田舎で、これだけいい店が揃っているという...

「AIの誤情報を疑うことなくそのまま受け入れる認知的降伏に多くの人が陥っている」という誤情報をそのまま受け入れる認知的降伏

ちょっと前だけど、GIGAZINEやGizmodeの記事で、多くの人がAIの誤情報をそのまま受け入れる「認知的降伏」に陥っている、という記事が出ていた。これはペンシルベニア大学の研究チームが、1,372名を対象とした実験を行った結果だ。人間がAIの出力を検証せず受け入れる「認知的降伏（Cognitive Surrender）」状態に陥っていることを示した。認知的降伏ってのは、相手の主張や状況に対して、自分の判断・抵抗・批判的思考を弱めて受け入れてしまう状態を指すもの。ペンシルベニア大学の研究では、非常に単純な質問（AIに聞くまでもないようなもの）であっても、AIに尋ね、それが誤っていてもそのまま受け入れてしまう人が多い、ということらしい。この例として、こういう問題が出ていた。「5台の機械が5個のウィジェットをつくるのに5分かかるとします。100台の機械で100個のウィジェットをつくるには何分かかりますか？」これ、そのへんの感覚がある人なら、見た瞬間に「５分」とわかる問題だ。AIに聞くまでもない問題。だけど、そんな問題でもいちいちAIに聞いて、間違った答えが返ってきても８割の人がそれをそのまま受け入れている、という。これは問題だ。AIの普及によって、多くの人が「自分で考える」ことを放棄し、AIの応答を考えもせずそのまま受け入れるようになっている。AIの普及により、人は「考える」力を失いつつある。このままAIが広まってしまって本当にいいのか？ ……という文を読んで「そうだな、問題だ」と何の疑問も持たずに受け入れてしまう、これが「認知的降伏」の典型だ（笑）。このレポートを読んだとき、即座に思ったのが、「この８割の人たちは、では相手がAIでなかったなら結果を受け入れなかったのか」ということだった。それがGoogle検索の結果だったら？ SNSでそういっていたら？著名な識者がいっていたら？いつもいろいろ聞いてるものしりな友人だったら？なんでも答えてくれる先生やお父さんお母さんだったら？どうだろうか。「Google検索でもSNSでも識者でも友人でもお父さんでも聞いたことは疑うけど、AIだけはそのまま信じる」のだろうか。そんなバカな。要するにこういうことじゃないか。「世の中の８割の人は、考えるのが面倒くさいときは誰かのいったことをそのまま受け入れてしまう...

ChatGPTの新画像生成モデルは、ユーザーの要望を理解しすぎる

新画像生成モデルが作り出した奇妙なイメージ。 ChatGPTが2025年3月にリリースした新しい画像生成モデルが、さまざまなところで「すごい！　すごすぎる！」と各地で話題となってる。うちにもこいつの記事の依頼が来たりして、けっこう幅広く注目されてるみたいだな、というのを肌で感じる。で、色々試してみたのだけど。まず、現状では、無料プランでは新画像モデルは使えないということを理解しておこう。画像の生成は以前からできる（DALL-Eで作ってる）のだけど、ニュースを見て試してみた人が「ほんとだ、すごい！」と旧画像モデルで作ったイメージを使って得得として語っていたりするのを見かけるんだよね。前から画像生成はできるから。勘違いしないで。で、この新画像モデルだ（一応、有料プランで試したから新しいやつだよ。そうそう、ChatGPTの出禁が解除されてやっと元のアカウントが使えるようになったよ）。色々試してみたのだけど、ちょっと奇妙な現象に出くわしたのだ。こんなプロンプトを実行してみたのだよね。「寒い雪の日、ログハウスの中で暖かく過ごす家族のイメージを日本の漫画風のカラーイラストで作って。」まぁ、何の変哲もないプロンプトだ。で、これで作られたのが、冒頭のイメージ。なんか奇妙だろ？　ログハウスの中のはずなのに壁がなくて外とつながってる。新画像モデルは高性能のはずなのに、なんでこんな変なものができるんだ？プロンプトにたまたま何かLLMが妙な解釈をする文言でも含まれているのか？と思って、旧画像モデル（無料プランのやつ）でも試してみた。その結果がこれ。まったく問題ない。こっちのほうがはるかにちゃんとこちらのほしい画像を作ってくれる。新画像モデルは高性能なはずなのに、なんでこんな単純なプロンプトが正しく理解できないんだ？あれこれ試してみて、わかった。これよりずっと前のところで、「AとBを比較する画像」を作らせていたのだけど、そのことを覚えていて、寒い雪の家の外と、温かい家の中を比較するような形でイメージを作ろうとしてこんなものができあがったのではないか。個人的に、AIチャットではついつい「前のプロンプトとは関係ないことを続けて質問する」ということをやってしまう。AIチャットでは一連のやり取りを記憶しているので、前に送ったプロンプトを覚えていて現在の応答に影響を与えてし...

AIでプログラミングを学ぶならもう入門書はいらないのか

「＃100日チャレンジ毎日連続100本アプリを作ったら人生が変わった」という本がある。著者の大塚あみさんが大学４年のとき、100日間、ChatGPTでゲームを作るという挑戦をした、その記録のようなものだ。彼女はそのおかげでエンジニアとして就職し、海外の学会で発表もしたりして大活躍している。この大塚さんが、noteで「なぜプログラミング入門書を読んでもできるようにならないのか」ということを書いていた。正直、「ぎくっ」としたね。読んで、非常に考えるものがあったのでポイントだけコメントを書いたりしたのだけど、うーん。正直、なにかもやもやする。彼女の捉える「入門書」と「AIで学ぶ」ことと、自身のそれとの間に乖離があるのだ。彼女がやっているのは「AIによるトライアル＆エラー」だ。プロンプトを送り、コードを書いてもらう。それを動かす。わからないところを聞いて教えてもらう。疑問に思ったり思いついた部分を変更してもらう。そうやってやり取りしながらコーディングについて学習していくわけだね。これに比べると、入門書を読んで学ぶやり方は全然ダメだ。まずトライアル＆エラーができない。そして文法だの構文だのの話ばかりでつまらない。ひたすらコードを写経するだけでなにをやってるかわからない。ぐさっ、ぐさっ、ぐさっの三連発で即死という感じだった。ただ、これ、考えてみるとAIにもいえることなんだよね。AIはコードをさらっと作ってくれるけど、たいていは「それをコピペして、動いた！と思って終わり」なんだよね。それの繰り返しで、そのうち飽きてしまう。そして、たくさんのコードをコピペしただけなので何もできるようにならない。なぜ、大塚さんは成功したのか。それはAIよりも「学習環境」が大きいように思える。定期的にコードを提出し、教授に見てもらいフィードバックを受ける、この部分が非常に重要だったように思えるのだ。そこで彼女は非常に重要なことを学んでいる。「この部分はどうやって動いている？」「これはなぜこうしている？」「ここの働きはどういうものか？」といったことをフィードバックで受ける。もちろん、ただコードをコピペしただけではわからない。わからないからAIに聞いて教えてもらう。そして「なるほど、そういうことか」と新しい概念を学ぶ。この「コードを読み、そこから重要な部分、理解すべき部分を読み取...

Firebase Studioがあれば何もいらない

「AIでプログラミング」は、おそらく現在、AIがらみで最も急速に進化している分野だろう。Github Copilotのような開発の支援ツールから、CursorのようなAIが標準化された開発ツール、そしてReplitのようにAIベースで開発する開発ツールとこの１年ほどでものすごい勢いで進化してきた。だが、これらはもうすべていらない。進化の最終形ともいえるラスボスが登場したから。それが、４月８日にGoogleが発表した「Firebase Studio」だ。とにかく Firebase Studio にすぐさまアクセスして試してみてほしい。現在、既にプレビュー版が利用可能になっている。使い方は恐ろしく簡単だ。まず、「こんなアプリを作りたい」というプロンプトを書いて送信する。「こんな感じで作ってみるけどどう？」と実装する機能やスタイルガイドラインをいってくるので、修正があればプロンプトを送り、なければプロトタイプ作成を実行する。しばらく待ってるとアプリが作られ表示される。アプリのプレビュー（実際に動く！）とAIとやり取りするチャットが表示され、使いながら修正などあればAIに「ここをこうして」と要望を送ればその場でコードが修正されていく。これはコーディングモードの画面。途中でいつでもIDEに切り替え、コード編集できる。もちろん、AIベースの開発モードにもワンクリックで戻れる。両者を行き来しながら開発を進められる。 Project IDXからFirebase一族へこれ、見て気がついた人もいるだろうけど、ベースとなるIDE部分は、前にブログで紹介したProject IDXだ。それにGeminiのアプリ生成ツールを合体させ、AIベースでWebアプリ開発がスムーズに行えるような環境を構築している。何より重要なのは、これが「Firebaseの一部として提供される」という点だ。つまり、ただ「アプリのコードを生成して終わり」ではないのだ。作ったアプリはFirebaseのApp Hostingでホスティングしすぐさま公開できる。またFirebaseにあるFirestoreデータベースからAuthenticationによるユーザー認証など、すべて標準で使える。使えるだけでなく、AIでコード生成する際にこれらを利用するコードも自動で生成してくれる。こうしたAIベースで開...

AI差別：現状分析と将来展望に向けた包括的考察（だそうです）

最近、Googleニュース並みによくチェックしているニュース（？）サイトがある。それは、Perplexityの「発見」ページだ。これは、Perplexityユーザーが興味を持って作成し公開したページをピックアップして紹介するもので、タイムリーかつ興味深い記事がけっこう流れてくる。これは単純に「どっかのWebニュースの要約」といったものでなくて、Perplexityがディープリサーチして生成した記事だったりするので、実はそのへんのWebニュースの記事なんかよりよっぽど読み応えがある（笑）。で、最近、ちらっと見つけたのが、「AI差別」「AIヘイト」に関するもの。どうやら人々は、AIに対峙するとき、「味方につける、仲間とする」人と、「排除する、拒否する」人に分かれるようだ。そして後者の人々によって、AIを排除しようとする動きがけっこう広がりつつあるらしい。「AIを排除」といっても、「AIを使うな、導入するな」というのではなくて。例えばAIが作った作品を作品として認めない、というようなものだね。すべてAIが作っただけでなく、「AIが関与している」ものもすべて排除しようとする人々がいるらしい。前々から、例えばAIの作った作品がコンクールで優勝して物議を醸したり、芥川賞の受賞作で筆者がAIをフル活用しているといって騒然となったりといったことはあった。が、実際問題として、「AIが関わっているとわかると、出版物の売上が激減する」「返品が相次ぐ」といったことが現実化しているようだ。これは由々しき事態だ。個人的にAIをフル活用している身としては、「ちょっとでも関与していたら排除」なんてなったらオレの本は全部出版できなくなっちまうぜ。というわけで、この「AI差別」ともいうべき現状について考えてみようと思ったけど、ダルいのでAIに考えてもらった（笑）。お願いしたのは、例によってGenspark。 AI差別：現状分析と将来展望に向けた包括的考察はじめに近年、AI技術の急速な発展に伴い、生成型AIを用いて制作された作品や製品が市場に登場する中、その評価が人間のクリエイティビティや技術と比較して低く見積もられる現象が顕在化しています。こうした否定...

秀和システム、倒産！

えらいことになった。本日、秀和システムが倒産したようです。担当編集者からの連絡でわかりました。現在、法的整理手続きにはいっているようで、出版事業は他社に引き継いでもらうことを模索しているようです。まぁ、以前からいろいろきな臭い噂はありましたよ、ええ。しかし、まさか本業をないがしろにすることはないだろうと思ってのだけどな……。しかし、今まで大半の本を秀和から出していたからなぁ。その印税が、今後すべてはいらなくなるわけだ。これはかなりきつい。路頭に迷うぞ。というわけで、書籍の企画はたくさんありますので、コンピュータ関係の出版社さん、どうかお仕事を下さい。よろしくお願いします！連絡先は、 syoda@tuyano.com まで。本気で困ってます！（※「倒産」と書いたけど、会社は現時点ではまだ法的には存続しているとのこと。なので「倒産した」は不正確でした。正確には「倒産する予定」だな（苦笑））追記その後、事業を引き継ぐところが出てきて「秀和システム新社」として再建されました。まぁ、これまで出した本の印税は全部諦めるしかない（ただし前に出た本でも今後新たに発生する印税は大丈夫）けど、とりあえず新社で本も出たし、担当の編集者もそのまま新社に移れたし、秀和システムというブランドは今後も大丈夫そうだ。ちなみに、これを書いてから連絡してくれた出版社は「ゼロ」でした。ま、世の中そんなもんよ。（そもそも大手出版社の人間がこんなブログなんか見てねーって）

深層検索（Deep Research）はどこが一番？

DeepSeekインパクトが一巡したところで、AIのトレンドは「深層検索（Deep Research）」に移りつつあるらしい。OpenAIが、ChatGPTにDeep Researchを組み込んだのがニュースになっていて、その絡みで深層検索の記事がいくつか流れてきた。いろいろ見たんだけど、ChatGPTの深層検索って、そんなにすごいんだろうか。OpenAIから出禁を食らった身としては、有料アカウントでしか使えない機能なんて試せないんだけど、でもOpenAIが実装する以前に、けっこうあちこちで深層検索って実装されていたよね？　だったら、それらで充分なんじゃない？とりあえず、主なAIサービスの深層検索がどのぐらいなものか、調べてみようと思ったのだけど。まぁ、自分でもこれまでけっこう深層検索は使っていたので、個人的な所感で語ってもいいんだけど、せっかくだからAIの深層検索で調べてもらおう（笑）。というわけで、Perplexityのディープリサーチで、以下のようにプロンプトを送ってみた。 Genspark, Perplexity, Felo, ChatGPT, Geminiの深層検索（ディープリサーチ）機能について、それぞれの特徴をまとめ、その性能を比較した結果をまとめて下さい。この結果が下のレポート。これはすごい。こいつにかかった時間はせいぜい数分。こりゃもうGoogleで調べ物なんてやる気が失せるな。主要AI検索ツールの深層検索機能比較： Genspark、Perplexity、Felo、ChatGPT、Geminiの性能分析近年、AIを活用した深層検索（ディープサーチ）機能が各社から続々と登場している。本報告では、主要5ツール（Genspark、Perplexity、Felo、ChatGPT、Gemini）のディープサーチ機能を比較分析し、その特徴と性能評価を行う。各ツールの技術的差異と実用性を多角的に検証することで、最適なツール選択の指針を提供する 1 3 5 。各ツールの基本機能と特徴 Genspark Deep Searchの技術的アーキテクチャ Gensparkのディープサーチはマルチエージェントアーキテクチャを採用しており、複数のAIモデルを並列実行することで調査の偏りを排除する 4 。無料プランでも1日1回利用可能で、電話番号認証による本人確...

Claudeで「アプリ作成アプリ」を作ってみた

書籍の関係で今、Claudeを色々試しているのだけど、これの「アーティファクト」が、かなり使えることがわかってきた。アーティファクトは、Claudeから利用できる「アプリ」だ。Claudeのプロンプト内で、特定のアプリを利用したほうがいい、と判断されると、自動的にアーティファクトのアプリが呼び出され実行される。「このアプリを使ってほしい！」と思ったなら、例えば「〇〇というアプリを使って、～」のように指定すると、ほぼ確実に指定のアプリを呼び出してくれる。アーティファクトは、そのまま開いてアプリとして使うこともできる。既にAnthropic製のアプリが多数用意されている。が、このアーティファクトの利点はそれだけじゃない。アプリを誰でも簡単に作れるのだ。アーティファクトの画面にある「新規アーティファクト」ボタンを押し、カテゴリーを選択して、作ってほしいアプリの詳細をプロンプトとして送信するだけだ。このとき、Reactで作ったアプリのコードをペーストして送信すれば、そのコードをアプリ化してくれる。これが大変便利！　自分で簡単にWebアプリを作って公開できるのだよね。というわけで、試しにアプリを作ってみた。 PDF2Prototype 例として、「PDF2Prototpye」というアプリを作ってみた。これは、PDFでアプリの内容をテキストや図で作成しておき、それを読み込ませると、その内容をもとに自動でアプリを作ってくれる、というもの。例えば、こんなものをPDFで用意したとしよう。これは、簡単な数当てゲームのフローチャートだ。これをPDF2Prototypeに読み込ませてみる。アップロードすると、「アップロード済みファイル」のところに「変換」というボタンが現れる。これをクリックすると、PDFの内容を元にアプリを作成してくれる。作成されたアプリは、「プロトタイプビュー」のところに表示され、そのまま動かすことができる。ちなみに、サンプルのPDFで生成されたアプリはこんな感じで動いた。アプリの画面。「ゲームスタート」をクリックする。数字を入力し「チェック」をクリックすると、ヒントが表示される。正解すると、答えの数字と何回で正解したかが表示される。再プレイもできる。こんな具合に、PDFでアプリの内容を書いてアップするだけで、ちゃんと動くアプリ...

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