針屋書店営業報告2025/06/08
本日から2025年06月12日木曜日まで、針屋書店は休業します。
投稿者: admin
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針屋書店営業報告2025/05/30
針屋書店営業報告2025/05/30
現在、この「hariyashoten2.com」のホームページの操作性を上げる実験中です。インターネットのリンクの慣例で、今日から、青色を採用しています。「hariyashoten2.com」のサイトは、ハイパーリンクで移動する形式です。
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無住心言術道場第049回
無住心言術道場第49回「備蓄米の放出が始まった現在の日本で、備蓄米の使用分をアメリカなどから輸入して備蓄米にする試案」白米の流通の問題への提言として、針屋忠道、無住心剣術の精神で突貫します。
まず、現在の2025年05月30日の時点で、日本政府の備蓄米の放出が行われています。
この備蓄米の放出分を補うために外国から、短粒種の米を輸入する試案の提言です。
今回の要点を先に纏めます。
1、日本政府の備蓄米の放出分で空白が生じた、備蓄米の分量はアメリカなどの外国から日本の食文化に合わせた短粒種の米を輸入して備蓄米とする事で補う。
2、日本政府が、備蓄米の不足分を補う場合。三つの選択肢が在ります。
2-1、全て外国から輸入する事で不足分を補う。
2-2、全てを日本産の国産米で不足分を補う。
2-3、輸入米と、国産米の双方の分量を柔軟に変化させて、両方を用いて備蓄米の放出分を補う。
3、日本政府が、備蓄米の放出分を補うために外国から輸入する際。税率面も含めた、特例法を立法府である国会で審議して可決する。(この部分は生成AIのCopilotさんと相談)
以上の三点に纏めた要点が考えられます。
基本的には、日本は、食料の自給率は上げるべきですが、現在は異常事態です。
「この提言は、選択肢の提示を目的としています。実際に実行するかどうかは、日本の国益を考慮し、国際情勢や関係諸国との利害関係の調整を含めた総合的な判断によります。」(この部分は生成AIのCopilotさんの校正を受けている)
今回の要点は、備蓄米の放出を行った現状で、備蓄米の不足分を補うために。アメリカなどの外国から短粒種の米を輸入する試案の提言です。
今回のテーマは、些かデリケートでセンシティブである理由から、今日は、このあたりで筆を置きましょう。
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AIアートに吠えろ!004
「AIアートに吠えろ!雄叫びの講義004画像生成AI時代の3Dモデリングの必要性としての画像生成AIとオープンソースの高機能3DソフトウェアBlenderの協同作業」
まず、3DCGを行っている人たちや、3DCGを職業としようとしている人たちは、現在、動画生成AIにビビりまくっていると思います。今回は、3Dモデリングの将来性と、変化を論じていきます。
私も、当初は、動画生成AIが、良くわからなかったことも在りましたが。
YouTubeの動画で、3Dモデリングで作ったポリゴンの街の風景から、画像生成AIを用いて、綺麗な風景画や、海底の神秘的な水没都市を同じポリゴンモデルから画像生成AIで行う実験を見ました。
この動画の中では、ポリゴンモデルを綺麗な風景画のように作成する手順を「AIによるレンダリング」と呼んでいました。
少し、3Dソフトウェアでポリゴンモデルの勉強したり、ゲームなどで3Dゲームなどの仕組みに詳しい知識を持っている場合、レンダリングは、何であるか判ると思います。
結論を先に書けば、3Dモデリングの専門家の仕事は無くならないと考えられます。
少し前に、YouTubeの動画では、画像生成AIが作り出した、キャラクターをポリゴンモデルにする、技術が紹介されていました。
この技術は、3Dモデリングの専門家には、ポリゴンモデルの作成の時間を減少させる効果が在ります。
創造的な芸術の仕事に生産性という、言葉を持ち込むことは、生臭い話ですが、将来的には、3Dモデルの作成の時間が大幅に短くできると考えられます。
A、生成AIによるレンダリング←ポリゴンモデルの微調整やデザインの変更⇔画像からポリゴンモデルを作成する。
B、生成AIによるレンダリング←画像からポリゴンモデルを作成する。
C、生成AIによるレンダリング←過去に作成したり現在作成したポリゴンモデルの微調整やデザインの変更。
他にも新しい技術は出てくると思います。
現在進んでいる、生成AIを用いた3DCGのモデリングの技術は、このような状況だと考えられます。
この場合、3DCGのモデリング作業の専門家は、従来よりも多くの3Dモデリングが可能になります。
では、少し、現実的な、職業の問題を論点としましょう。
動画生成AIの発達で、映画俳優の仕事が無くなるのか。と考えた場合。
全然、そんなことは在りません。
現在でも、3DのCGを実写の映画では使って、映画俳優も、人間です。
従来の技術で、合成の技術を使えば、簡単に、コンピュータ上で3DCGと人間が一緒に共演するシーンの合成が可能です。
そして、画像生成AIでも、全ての人間を、生成AIが作成する画像の中に写真から取り込むことも可能です。正確には画像ファイルの人間の画像からですが。
このような、現実世界で生きている、もしくは生きていた、人間の写真を取り込んだ画像ファイルを、生成AIを用いて動画として動かす。このような流れは、今後一般的になると考えられます。
新しい芸術表現です。
最初期の映画の始祖であるリュミエール兄弟たちの逸話が思い出されるように、現代の世界では、世界の多くの人達が、画像生成AIや動画生成AIを用いた、芸術的な表現で取り組んでいます。
映画俳優の役割は無くなりませんが。
低予算でも、現在の大作と呼ばれる映画の水準が再現できる時代へ向かうと考えられます。
このような、現実の人間を、3Dのポリゴンモデルとして、Blenderなどの3DCGの制作ソフトに取り込んで、現実では不可能な、アクションシーンや、ファンタジーのシーン、SFのシーンを作成することが今後、考えられます。
このような取り組みは、既に、YouTubeでは、世界的に始まっている事が発信されています。
従来型の、3DのCGでは、人的な労働力と、クリエーターの能力に大きく左右される面が強いと考えられます。
ですが、生成AIを使うことで、今までは不可能だった3DCGの動画を作成することができると考えられます。
世界の多くの人達の、想像力に翼を与える、時代が始まっています。
世界各国の生成AIの技術者の方々や、創作活動のフロントランナーの方々の恩恵を受けている私、山田夢幻は、頭を下げる状態です。
謝辞と共に、では、今回の第004回の講義を終えます。
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無住心言術道場第048回
無住心言術道場第47回「遺伝病と、表現系を、どのように考え、根本的な治療である、遺伝子の修復を行った後のDNAを用いた幹細胞治療を行うか。野生型と変異型 の遺伝病の表現系の違い」遺伝病で苦しむ人達のために、針屋忠道、無住心剣術の精神で突貫します。
日本のテレビのニュース番組では、遺伝病の根本的な治療がオーダーメイド医療の形で、変異型の遺伝子を野生型に変えて、幹細胞治療を行う事が報じられました。
この画期的な業績の場合では。遺伝病の変異型の遺伝子を野生型に戻すことで、二つの選択肢が考えられます。
1、遺伝病を発症する原因となる、組織だけを幹細胞治療で変異型の遺伝子を野生型に修復する。そして遺伝病の表現系を変異型から野生型に変える。
2、遺伝病を発症する原因となる、全身の遺伝子を幹細胞治療で変異型の遺伝子を野生型に修復する。そして遺伝病の表現系を変異型から野生型に変える。
この2つの選択肢が考えられます。
遺伝病の変異型の遺伝子が、表現系として、どのように発症するのかは、判断が難しい場合も、在ると考えられます。
この場合、データ収集が考えられます。
私が、現代的な分子生物学も含めた生物学を学ぶ際に使用したテキストである講談社ブルーバックスの「アメリカ版大学生物学の教科書(Life:The Science of Biology 11th edition」のダイジェスト版の第1巻の42ページには、「1.2 生物学者は仮説の検証によって生命を研究する」と定義が書かれています。さらに43ページには「科学的方法は観察、実験と論理の組み合わせである」と定義が書かれています。
このテキストではサンゴについて書かれています。
遺伝子的に異なる変異型の、表現系が同じように見える、表現系の遺伝病が問題となります。
例えば、心疾患の変異型の遺伝子が原因で、血圧の変化で、表現系が、現れる場合。血圧が低い時と、血圧が高い時で、表現系が変わる可能性が考えられます。
このような場合では、統計的な手法による仮説の検証が必要となると考えられます。
遺伝病と、血圧の高い状態と低い状態、心拍数の関係を、統計的な時系列的なデータを、受診の時などだけでなく、継続的に、標本として収集する流れが考えられます。
血圧と脈拍を計測する、数分ぐらいの短時間のデータではなく、ビッグデータとして、1日単位や、1週間単位、1か月単位、年単位などで、継続的にデータを収集する作業が考えられます。
この統計的な仮説の検証作業は、時間とコストがかかります。この例の場合、血圧の変化で、表現系が異なる場合。演繹法的に、異なる表現系が現れたら、直ぐに血圧と脈拍を計測して、ビッグデータとして使うことでコストが低下します。
体に装着して、データの送信を続ける機械の導入コストが掛かりません。スマートウォッチを利用する方法も考えられますが。脈拍は容易ですが、血圧に課題が在ると考えられます。
そして、帰納法的な、心疾患の遺伝子の変異型の野生型との比較を行います。
この場合では、
1、DNAの変異型からの帰納法。
2、表現系からの演繹法の組み合わせとなります。
ヒトゲノムの収集は道徳的な倫理的な問題が現代では強くあると考えられます。
ですが、遺伝病の治療を行う場合。
個人の遺伝子の中から、変異型を特定する作業を行う際の、制度的な枠組み作りが考えられます。
現在は、生成AIが登場した後の時代です。
統計的な作業や、手作業のコンピュータへの標本となる数字の入力も、自動的に、行う流れも考えられます。
具体的には、生成AIの高いコンピュータのプログラムを記述する能力を使う流れです。
医療用のプログラムは、高い信頼性が要求されます。
ですが、今後は、生成AIのプログラムの記述能力は、上がる傾向が続くと考えられます。
従来、医療関係者や、生物学の研究者が、必要としながら、コスト面から利用できない、ソフトウェアを、生成AIが仕様書通りに記述する時代へ向かうと考えられます。
「統計的なソフトウェアとして、Microsoft社のExcelを使うことは、スプレッドシートの世界的な標準がExcelであることを考えれば妥当だと考えられます。この場合、Excelに、USB接続された機器から自動的に標本の数字を、VBで記述されたプログラムがインポートして、集計する事も可能です。」(この部分は生成AIのCopilotからゴーサインが出ている)
このようなプログラムを生成AIで作る流れも今後は加速すると考えられます。
では、今日は、このあたりで筆を置きましょう。