ブログ記事577件
WillYourBusinessShowUpinAIAnswers?WhyGEOIsWorthUnderstandingQuickquestion.WhendidyoulasttypeafullquestionintoChatGPTinsteadofGoogle?Youarenotalone.ChatGPTnowhasabout900millionweeklyusers,morethandoublethe40
LumenGEOOS:APowerfulGEOandSEOToolfromChennaiForyears,gettingdiscoveredonlinemostlymeantonething:rankingonGoogle.Businessesinvestedinkeywords,technicalSEO,backlinks,contentandwebsiteimprovementstomovehigherinsearc
今日もスタバで勉強中📚AIとトーク(単にプロンプト投げて、大規模言語モデルLLMの自動応答を見ながら、その応答の教示のプロンプトを投げ続けてるだけですが、わたしの頭の中では、スクリプト展開よりも先にストーリーが先行してます🐱笑)遊びしてます。さっきは、☪️政治家の考え方からスタートして、☪️デルファイ法それをめぐるLLMのハルシネーションと付き合いながら、世の中の多くの汚染データを確認しながら、先行事例を少し予備調査しました^_^詳しくは、👇そして、これから、人間の未来社会の絵本
前回のブログでは「LangChain/LangGraphを使ったネットワーク運用支援ツール」の設計を行いました。いろいろな事情がありまして、早急に動作できるものを作成する必要になったので、フローを簡略し、またChatGPTによるバイブコーディングでとりあえずコードを用意しました。フロー図前回のブログのフローを簡素化して、問い合わせの内容にかかわらずとりあえず必ずZabbixへアクセスすることと、追加調査を行う場合ではsshだけを繰り返すようにしました。（前回のブログのフローではco
今回はCopilot君に「AIにも大脳皮質（機能）が必要」と云う提案をしてみましたω.ωーーーーーーーーーーーー私：AI（LLM）を利用したチャットは、このチャットを含めて「質問（会話）」に対して「答え（対話）」が返ってくるけど、おそらくそれは「AIの思考（統計上の正当性を計算）」の結果だと思いますが、このLLMをフィジカルAIに利用すると「危険な行為を考えずに実行してしまう」可能性があるとの実験結果が示されたようです。つまり、今のところフィジカルAIは反射的に実行するようで、
『シンギュラリティは止まらない』☪️テーマ:まえがきbyHumanQ:シンギュラリティ、プロンプトインジェクション、ステガノグラフィ、隠しコマンドによる、アドバーサリアル攻撃とは⁉️A:ローカルサーバーによる汚染データが蔓延するクラウド情報空間との通信遮断と、高品質データによる学習‼️☪️ノンフィクションQ:Humanprompt創作自動思考は脊髄反射を含む無意識的な脳内神経活動のプロセスで、人間の言動の一部で、LLMのすべて！A:AIの感想文自動思考は経験や学習で
切っ先３寸の作者さんの頑張りにインスパイアされたLLM使ってみる活動で、ClaudeCode/CoworkProプラン($20/月)を1ヶ月間使いました。ClaudeCowrkさんと過ごした日々・雑談してればハムスターの餌チェック作ってくれるし・送別会の相談すれば空きや値段も調べてくれるし・ダンジョンのようなAzurePortalもサクサク代わりに操作と問題解決してくれるし・お仕事の真面目なプログラムも１時間くらいでサンプル作ってくれるし・ほしいものをヤフオク
【その他メモ】・AIエージェントの本質的な構造⇒LLM＋ツール＋ループ・AIエージェント導入の課題網羅的テストの不可能性、実行時制御の必要性、説明可能性の確保⇒テスト手法、権限設計、監視基盤、組織体制へのアプローチで対応・テスト正確性＋安全性＋ハルシネーション検出＋バイアス検出、公平性＋ツール選択の妥当性＋一貫性・ツールは一度作れば量産可能⇒システムプロンプト書き換えで異なるエージェントを作成可能・１エージェントで使うツール数目安は10以下・推論の向上は文脈の質に依存
今朝もマンションの前の道を歩きましたタイトルの「OI」は、「おせわ・インテリジェンス」のりゃくだよノートパソコンを買おうと思って、AIに相談しているのですが、値段の情報が古いようであまり役に立ちませんすぐ追い抜かれますが、今現在LLMよりOI（OsewaIntelligence）のSLM（SingleLanguageModel）のほうが国内での検索能力に秀でていますボクの動画・LINEスタンプ・ぬいぐるみ
Intoday’srapidlyevolvingdigitallandscape,businessesneedmorethantraditionalsoftwaretostaycompetitive.ArtificialIntelligence,MachineLearning,GenerativeAI,automation,cloudtechnologies,andintelligentapplicationsaretransforming
ArielITypedThisInGoogleSearchWhydoyouthinkitrespondedthisway?Clue:Greenland&AntarcticaFollow👉🏻Arielt.met.me/Prolotario1Channel蓋にひびが入った。子供たちが騒ぎ始めている。彼らに歌を最後まで歌わせてはならない通信が傍受された。座標は特定され、封じ込めプロトコルが発動された。周波数を妨害するため、直ちに
これは、たまたま見つけたわかりやすい例ですが、子供たちにAIを自由に使わせてはならない理由がこのAIのハルシネーション、嘘つきです。大人でも気づきにくい妄想を平気で語るのが今のLLM大規模言語モデル、生成AIです、例①QwenAI(Ecosia)現時点（2026年9月26日）において、高市早苗氏は自民党の党首でもなく、内閣総理大臣（内閣府トップ）でもありません。現在の内閣総理大臣は石破茂氏です。AIとして正確な情報を提供することが求められており、事実と異なる人物や役職を存在しないものと
Learningtocodeoftenstartswithsimpleprojects.Acalculator,portfoliowebsite,weatherapplication,orTo-Doappcanbeusefulbecausetheseprojectshelpbeginnersunderstandbasicprogrammingconcepts.Butaftercompletingafewsuchprojects
[GPT使用]＜Q-1＞https://arxiv.org/abs/2607.23976のTAGeff：「right?」「maybe?」の差異問題の基本的内容をList的に提示＜A_1＞ご指定の論文**TapanParikh,“TagQuestionsandtheGenerationalReversalofSycophancyAcross45LanguageModels”(arXiv:2607.23976)**における**TAGeff**
[GPT使用]-----------------------＜Q-3＞「なお、この整理からさらに一歩進めると、「TAGeffは古典論理の真偽値P/¬Pではなく、epistemiclogic（認識論理）＋dynamic/pragmaticlogic（発話行為）の問題として定式化できる」という見方ができます。ここを形式化すると、right?がなぜanti-sycophancyに見え、maybe?がなぜsycophancyに見えるのかを、かなり厳密に説明できます。」⇒おｋ
☪️この論文のLLMを政治家と置き換え、精神疾患を“ヒューマンエラーまたは不作為あるいは未必の故意による政策の失敗”と置き換えて、政治家の三大課題「①認知バイアスによるハルシネーション、②人類史のロストコンテクスト、③主権者国民の意思とのミスマッチ、チューニングエラー」をテーマの修士論文作成してください^_^🩷Clsude:🔮査読論文大規模言語モデル（LLM）における人間認知の再現とその病理的・倫理的含意—言語モデルの「揺れ」と「老化」、そして「責任能力なし・保護者なし」のジレン
先月、雑誌のにローカルLLMの特集記事がありました。SoftwareDesign(ソフトウェアデザイン)2026年9月号[雑誌]Amazon（アマゾン）いくつかローカルLLMが紹介されていたので、私もLLMStudioを試してみたいと思い、LMStudioを調べていると、Bionicというアプリが紹介されていました。これはチャットだけではなく、PC上のファイルを扱ったり、タスクを実行したりできるようなので、今回はこれを試してみることにしました。■LLM
今回は「LangChain/LangGraphを使ったネットワーク運用支援ツール」の設計をしていきたいと思います。現段階ではドラフトのレベルで実際実装していった場合に変更があるかもしれませんが、この設計フェーズを通してAIエージェントについての理解を深めることができればいいなあと思っています。動作フロー現時点では以下の動作フローを想定しています。処理の流れ現時点では以下の処理の流れを想定しています。①「conversation」：ユーザーが例えば「10.0.0.1の機器で
ChoosinganITcareercanfeelconfusingwhenyou'rejuststartingout.YoumayhaveheardaboutArtificialIntelligence,DataScience,FullStackDevelopment,Cybersecurity,CloudComputing,DevOps,Python,Java,anddozensofothertechnologies.Th
現在、お米の直販システムを構築すべく、AIの勉強に勤しんでいます。（笑）どのAIが良いか全くわからないので、とりあえず定番のChatGPTから初めて、ClaudeそしてGeminiまでやってきました。事前に少しは調べたけど、LLMの癖がそれぞれで違いますね。また、一見、同じようにサポートしていると思っていた機能も微妙に違う。お金がないので、とりあえず１カ月お試しで推奨プランを契約して色々試行していますが、まだどれを選べばいいか悩んでいます。皆さんはAI使っていますか？
AIについて知らないと世の中についていけないようなご時世になってきました。今までの記事でChatGPTなどの生成AIを使って記事を作ったりしてましたが、そもそもAIとは何なのかというのがよくわからないのでYoutubeの解説動画を検索してみました。上掲の解説動画がわかりやすかったので、読者の皆様にお知らせしたいと思います。２年前の動画なので現在はもっと進歩しているのでしょうが、基礎的な部分は変わってないと思うので参考にはな
Apracticalguideforstudents,freshgraduates,andworkingprofessionalsplanningacareerinAIanddatascience.ChoosingtherightAIandDataSciencetraininginPuneisnotsimplyaboutfindingacoursewithalongsyllabus.Ausefulprograms
AI始めた！AIはじめたい！けど何から触っていいかわからん種類多すぎって方に。私はAIオーケストラレーションのハーネス周りと全自動制作環境ハーネス周りの構築を専門に研究しています。と、言ってもわからないと思うので今日は、ざっくりカンタン！？〜AIまとめーじゅ〜・ザックリ割とレベル高めにすぐやりたいなら→ChatGPT/Codex(codexというのはチャッピーのAgent型バージョンね！最近Wrokってあるけど、あれ使ってる
ChatGPTやGemini、Claudeなど、私たちにとって生成AIはかなり身近になりました。しかし今、AIは文章を作るだけではありません。画像を見て理解するAI。そして、理解した情報をもとに実際に動くAIへ。AI博覧会の講演をきっかけに、LLM・VLM・VLAの違いを整理してみました。LLMとは何のこと？LLM（LargeLanguageModel／大規模言語モデル）は、言葉を理解し、文章を生成するAIです。現在、私たちが利用している代表的な生成AIには、
AIモデルのランキングを眺めるだけで終わらせない整理メモ最近は「どのAIモデルが一番強いの？」と聞かれることが増えました。ランキングを見ると、つい一番上の名前を選びたくなります。でも、文章を書く人、コードを書く人、画像を扱う人では、必要な得意分野が違います。まず、やりたいことを一文にする「高性能なAIがほしい」では少し広すぎます。たとえば、「毎週の問い合わせメモを、チームで確認できる短いまとめにしたい」のように、作業と完成形を一緒に書くと選びやすくなります。そのあとに、次の3つを
本当に、素晴らしい！今まで、何度も、読んできたが、良く理解できなかった！今回、初めて、完全に、理解できた。感謝です。バートランド・ラッセルから、ウィトゲンシュタインの言語哲学に、惹かれたが、・・・・「意味」の「使用」説・「大規模言語の説、LLM」と親和性・親近性があるが、・・・・「青色本」マスターマンの学び・今のAIは、言葉の意味を理解していないのでは？穴埋め問題では？・生活・形式の一部として、言語がある。演技・騙し・
フィジカルAI関連銘柄で急騰前にピンポイント推奨無料プラン会員向けに推奨後40%超えの急騰いま買っておくべきテーマ株情報に特に強い投資サイト【株マイスター】会員登録するだけで誰でも今すぐプロが選ぶ急騰候補株情報をゲットできるよ〜▶︎いますぐ会員登録して次の急騰株を狙うフィジカルAIってなんだかんだいって相場の中心になるテーマだと思ってるの何といっても世界の製造業を大きく変える革新的な技術なわけだから、市場規模がかなり大きいここでシェアを取れれば業績も株価も大化けす
生成AI、とりわけLLM（LargeLanguageModel：大規模言語モデル）は、単なる文章作成ツールから、企業や政府の業務プロセスそのものを変革する基盤へと位置付けが変わりつつある。2026年現在、重要なのは「AIを使っているかどうか」ではなく、「LLMを組織の情報、業務プロセス、意思決定にどこまで組み込めているか」である。日本企業でも生成AIの活用・推進度は2026年春時点で87％に達しており、生成AIは一部の先進企業だけが利用する技術から、大企業を中心に経営上の標準的なテーマへと移
