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About Me

こんにちは、 石川昌和(いしかわまさかず) です。私の人生の目標は、 万人が自らの道を歩める「真の民主化」時代を超越した『レガシー』を築く ことです。 モットー は、「健康はすべてに優先する」、「理想の未来を描き、意志と理性で、自らを進化し続ける」、「感謝と誠実をもって、他者と向き合う」の3つです。 このウェブサイトでは、 私の出来事の 公開してもいいことの一部 をこのブログで書いています。主に書いていることは、考えたこと、学んだこと、食べたこと、行動したことの4つです。すべての記事は Archive から見ることができます。ご連絡は こちら からお願いします。

子供はなぜ遊具で遊ぶのか #学ぶ

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高松競輪場近くに、遊具場ができた。公営ギャンブルのお金で、子どものために使うのは本当にいいことだ。 遊具や室内もあり、素晴らしいところ。だが、遊具の快適さと人数は反比例する。新しいこともあって、かなり人気なところだった。 そもそも子供はなぜブランコやすべり台が好きなのか。うちのコももれなく、ブランコやすべり台が好きである。一方おとなになると、公園を横切ったとしてもブランコに乗って遊ぶことはほぼしない。それをGeminiに聞いてみた。 結論から言うと、遊ぶのは生きるためである。子供はまだ脳のニューロンが発達しておらず、体を動かし、色んな経験をすることで脳細胞を活性化させる。その際に、楽しいというドーパミンを出させることで子供は自発的に、遊ぶようになる。 おとなになると、脳の発達が完了し、ドーパミンが出なくなる。ジャングルジムに乗っても、危ないだけで生存には有利にはならないと判断し、遊ばなくなる。 それは生命現象なので、何も悪いことではない。しかし、人生楽しい方がいいので、おとなになってもドーパミンを出すにはどうしたらいいか聞いてみた。以下のときにドーパミンが出るらしい。 1. 何かを達成したとき 2. 何かを期待しているとき 3. 期待の結果が予想以上だったとき 4. 不確実性があるとき 結局行動をたくさんすることというのが結論かもしれない。ただし、ギャンブルのようにドーパミンをいいように使われ内容に気をつける必要がある。

Google > OpenAI > Anthrophicの順に応援している

 三社がAIにおいて日々戦っている。毎日のように、順位が入れ替わっていて、画期的なサービスが一か月後には忘れ去られたりする。 2026年最初はGoogleの勝利だったが、最近はAnthropicになり、OpenAIになったり。 僕はClaude Codeをメインに使っているが、本当はGoogle 系を使いたい。早く追いついてほしい。なんとなくだけど、Googleが一番好きで、OpenAIが嫌いだったんだが、最近はAnthropicよりOpenAIを応援するようになってしまった。なんでだろう。

スターバックスのメロンオブメロンフラペチーノ #3star #食べる

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 現在スタバは5種類のフラペチーノを復刻している。さらに店舗によって、提供するフラペチーノが違う。たまたま入ったスタバでメロンオブメロンフラペチーノが提供されていたので頼んだ。 https://amufaamo.blogspot.com/2024/04/gohobi3star.html https://amufaamo.blogspot.com/2023/04/blog-post_30.html ブログの記録を見るとなんと2024、2023年も飲んでいる。そして感想が2024年と全く一緒。人工的なメロン感が否めない。そして果肉って何?絶対メロンじゃないでしょ。 しかしこんなに頼むんだから好きなんだろうな。

はじめの労力を徹底的に下げる #考える

 クロノトリガーを始めた。実は何回か初めて、結構挫折している。最初はクロノたちも弱いし、ストーリーを知ってるから。しかしようやく最近ちまちま進めていったら、面白くなってきた。語学も最初が結構肝心で、それが習慣化されれば続く。頑張ろう。

PDFをMarkdownに変換するとAIの読解力は上がるか?Claude vs Gemini 実験レポート

  結論から言う 「PDFをMarkdownに変換すればAIの読解精度が上がる」という仮説は、半分正しく半分間違いだった。 正確には、 モデルごとに最適な入力形式が異なり、変換効果はモデルの読解戦略に依存する 。ClaudeはPDFでもMarkdownでもほぼ同等の精度を出すが、Geminiにとってはフォーマットより「どう読むかの指示」の方がはるかに重要だった。そしてもっと面白い発見がある。Claudeが「賢い」のは、モデルが賢いからではなく、 自律的に文書を分割して複数回読んでいる からだ。 実験の設計 補助金の公募要領や交付要綱は、研究者が日常的に読まされるタイプの"読解地獄"文書だ。細則が多く、重要な数値が条文の中に埋もれており、読み落としが致命的なミスにつながる。こういった文書をAIに正確に処理させられるかどうかは、実務上の重大な問題になりつつある。 今回は2文書を用意した。先端研究基盤刷新事業(EPOCH)の令和8年度公募要領(PDF 1.9MB・68ページ)と、地域産学官連携の補助金交付要綱(PDF 390KB・20ページ)だ。それぞれをPDF形式とMarkdown形式(Markitdownで変換)の2種類に変換し、独立したAIエージェントに読ませた。 質問は3問に統一した。200字での要約、重要数値の完全列挙、そして注意すべき重要ポイント3つの提示だ。テストしたモデルはClaude Sonnet 4.6、Gemini Flash、Gemini 2.5 Pro(標準指示)、Gemini 2.5 Pro(網羅指示)の4条件。採点はClaudeとGemini双方に独立して行わせた。 発見1:ClaudeはどちらのフォーマットでもPDFを「分割読み」していた 最初に気づいたのはトークン消費の非対称性だ。 EPOCH公募要領(68ページ)を読ませたとき、Claude SonnetはPDF版で77,855トークン、Markdown版で77,036トークンを消費した。 ほぼ変わらない 。しかし把握した文字数は全く異なる。PDF版が約65,000字であるのに対し、Markdown版は約140,000字——2倍以上だ。 これはなぜか。Claudeのエージェント動作を観察すると、ReadツールをPDF・Markdownのいずれでも複数回に分けて呼び出し...

またもやNHK語学を始める

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毎年4月に懲りずにNHK語学を始め、4月中に挫折する。今年もその季節がやってきた。 今年の中国語はちょっと違う。今まではピンインがはじめにあり、それが激しくつまらないので、そこで挫折していたが今年はそれがない。続けばいいなー。