日本人の投票行動研究の蓄積では、投票先の選択に、マスメディアの効果が認められたことはほとんどありません。
選挙情勢の報道などで投票意欲には影響しても、投票先を選ぶ上では有権者の党派性（イデオロギーや支持政党）や、有権者が重要だと思う政策争点への態度などが大きいと言われています。候補者との接触や誰かから頼まれたという対人的な要素が大きいという分析もあります。
https://digital.asahi.com/articles/AST5324N3T53PIHB003M.html?iref=reporter-bio-cover_timeline
個人的にはまだこのあたりの分野で、AIをつかってない。
AIの利用状況の変化（技術的な用途から感情的な用途へ）**:
- 2024年から2025年にかけて、Gen AIの利用は技術的な支援や問題解決から、個人的なサポート、自己実現、感情的なつながりを求める方向へとシフトしています。
- 具体的には、「セラピー/コンパニオンシップ」、「生活の整理」、「目的の発見」といった用途が上位にランクインしており、これらは自己実現への取り組みを反映しています。
- **セラピー/コンパニオンシップとしてのAIの利用**:
- AIは、24時間いつでも利用可能で、比較的安価であり、人間からの判断がないという利点から、セラピーやコンパニオンシップの代替手段として利用されています。
- 特に、心理的な課題を抱える人々や、メンタルヘルスケアが十分に提供されていない地域で、その有用性が認められています。
https://hbr.org/2025/04/how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025
Google deepmindの女性インタビューアーさんは、教授だったなんて知らなかった。
- **経験の時代の課題と安全性**:
- 現実世界では、ゲームや数学のように明確な報酬指標がない場合が多い。
- 人間の曖昧な目標（例：健康になりたい）を、AIが評価できる指標に変換する必要がある。
- 指標を誤ると、意図しない望ましくない結果（例：ペーパークリップ最大化）が生じるリスクがある。
- **サットン氏とシルバー氏の意図（神戸大名誉教授おじちゃんの予想）**:
- 強化学習の権威であるサットン氏とシルバー氏は、LLMの登場によって強化学習の流行が衰えたことに危機感を抱いている。
- 彼らは、経験からの学習こそがAIの未来を拓くと主張し、再び強化学習の時代が来ることを期待している。
- 彼らの論文は、単なる研究報告ではなく、AI研究の方向性を示すポジションペーパーとしての意味合いを持つ。
https://youtu.be/2HrW9Eu2rXg?si=Jp1t5cEh_luNp9t4
- **LLMの未来**:
- LLMは人間のテキストデータを学習しているため、人間の経験の範囲を超えることは難しい。
- LLMが新たな経験を得るためには、LLM同士が対話するだけでなく、新しいセンサーなどを活用して実世界とインタラクトする必要がある。
秒速5〜6トークン出力とは、これくらいのスピード感なのね。
！！！、ついに。
バフェット氏、25年末に引退へ 副会長アベル氏がCEOに
えっ？Jリーグの選手に、両腕が刺青だらけの選手がいるなんて。怖い。
全く想像がつかなかった展開になった・・・。
3月下旬、災害で電気やガス、水道などのライフラインが止まったと想定し、家の中にあるものだけで1週間食生活を送ってみた。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUD034870T00C25A4000000/
すごい！！Copilot
英語の””プレゼンテーション資料””を、日本語・会話で解説と掛け合いをしてくれる
https://x.com/waki/status/1918478047000351078
万博の会場警察隊は歩き続ける
1日密着取材、歩数計の距離24キロ
トゥートのリンクを見たけど、なんでyoutuberと違って、テレビ番組のスタッフって、ロケで８人も必要なんだろう。
技術チームはカメラ2人、音声1人の3人体制です。ほかに、僕が藤森さん付きのディレクターというポジションで運転もしながらやり取りをしているという感じです。あと、メイクさんとサブディレクターみたいな形で永田さんなどのスタッフに来てもらうことがあり、大体8人ぐらいでロケをしていることが多いですね。
https://videosalon.jp/report/naganoasahitv/
NotebookLMからのドリキンさんへのアドバイス。
リファクタリングの具体的な依頼と実行:
単に「リファクタリングして」ではなく、「このクラスの依存関係を減らすために、この部分を別のモジュールに切り出してください」のように、具体的なリファクタリングの方向性や目標を明確にAIに伝え、精度の高いリファクタリングが期待できます
不要なコードの徹底的な削除の自動化:
コードベースを常にクリーンに保つプロセスをAIに任せることが可能です。AIがコードの静的解析を得意とすることを利用した、確実に効率化できる部分です。AIに「書き直すコストは圧倒的に低いので恐れず消したい」 という意図を伝え、削除を優先させるように指示するのも良いでしょう。
がんばれ、ドリキンさん！！
【バイブコーディング週末プログラミング日記】をNotebookLMが一度整理。
https://notebooklm.google.com/notebook/1c0cc3c5-e17e-41b9-b5bc-bda2e3d15200/audio
上場企業で社外取締役の長期在任が増えている。在任10年以上の社外取は5年で19%多くなった。適任の社外人材が不足する。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOTG06CYY0W5A200C2000000/
「子どものスポーツ格差」の共著がある筑波大の清水紀宏教授は「経済的に余裕がある家庭しかスポーツに投資できない状況が生まれ、格差が広がっている」と指摘。
英紙ガーディアンが掲載したデータによると、24年パリ五輪の英国選手団の33%は就学人口の9%しかいない私立学校の出身だった
https://www.nikkei.com/article/DGXZQODH105V70Q5A410C2000000/
Grok3 Thinkingでも同様の回答だった。
「羽田空港にあるJALのラウンジで出されるカレーの方が、ANAのラウンジで出されるカレーよりも有名です。」
読売新聞、仕事が早い。
秋田市の 風力発電 で羽根が折れて落下した事故。上空から撮影したデータから３Dモデルを作成。
https://x.com/tshashin/status/1918271670273622148
we forgot to mention that
NotebookLM
is officially powered by Gemini 2.5 Flash
The 2.5 models are thinking models
https://x.com/NotebookLM/status/1918412708426244589
意外にも簡単なプログラムだった。
**コンテキストキャッシュの概要とコスト削減効果**
* LLM APIのコストを最大90%削減できるコンテキストキャッシュの概念を紹介。モデルの性能向上やコンテキスト長の拡大に伴い、使用量が増加するとコストが急増する問題に対して、コンテキストキャッシュが有効であると説明。
- **Googleのコンテキストキャッシュの実装方法と仕組み**
* Googleのコンテキストキャッシュの実装方法を具体的に解説。まず、GoogleのGenerative AIパッケージをインストールし、Geminiクライアントを設定。次に、キャッシュを作成するために、モデル名、システム指示、およびキャッシュするコンテンツを指定。例として、600ページのPDFファイルをアップロードし、Gemini 2.0 Flashを使用してキャッシュを作成する手順を示しています。
https://youtu.be/hhMXE9-JUAc?si=myYSVpwnu2_I_Hyj
中国にあるリアル・クレヨンしんちゃんのお家を紹介。実物見ると、意外に豪邸。
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