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ブログ記事に OGP article メタデータを追加した

2026-08-10T06:20:48+00:00

他所のブログ記事を眺めてたら <head> 要素内のメタデータに

<meta property="article:tag" content="foo">

みたいな記述が見える。 article なんてあったか？と思い，調べてみたら，どうやら OGP の中で定義されている語彙（vocabulary）のようだ。

オブジェクトタイプに article を指定する

article を使うためには prefix に article の語彙を定義し og:type に article を指定する。

<html>
<head prefix="og: http://ogp.me/ns# article: http://ogp.me/ns/article#">
  ...
  <meta property="og:type" content="article">
  ...
</head>

content 属性は本来リテラルデータを指すので内容に（RDF 上の）意味はないのだが，どうやらただの文字列ではなく， Web 上のリソースを指定しなければいけないようだ。したがって <head> 要素に

<meta property="og:type" content="article">

と書きたければ <head> 要素の prefix 属性を使って

<head prefix="og: http://ogp.me/ns# article: http://ogp.me/ns/article#"> ... </head>

のように記述する必要がある。まぁ RDFa の設計思想的には間違ってるけどね。もう，私は気にしないことにしている。

OGP では article を含め，以下の語彙が定義されている。

IRI	resource	types
`music`	`https://ogp.me/ns/music#`	`music.song`, `music.album`, `music.playlist`, `music.radio_station`
`video`	`https://ogp.me/ns/video#`	`video.movie`, `video.episode`, `video.tv_show`, `video.other`
`article`	`http://ogp.me/ns/article#`	`article`
`book`	`http://ogp.me/ns/book#`	`book`
`payment`	`http://ogp.me/ns/payment#`	`payment.link`
`profile`	`http://ogp.me/ns/profile#`	`profile`
`website`	`http://ogp.me/ns/website#`	`website`

これ以外の語彙が欲しいなら独自に定義するしかない。

article のメタデータ

article の語彙で使えるメタデータは以下の通り

property	content	description
`article:published_time`	ISO 8601 形式の日時	記事の公開日時
`article:modified_time`	ISO 8601 形式の日時	記事の最終更新日時
`article:expiration_time`	ISO 8601 形式の日時	記事の有効期限
`article:author`	`profile` リソース	記事の著者情報
`article:section`	文字列	記事のセクション（カテゴリ）
`article:tag`	文字列	記事のタグ

article:author に正しくリソース（通常は URI）を指定している Web ページを見たことがない（笑）みんな名前を文字列で書いてるっぽい。私も profile の語彙でわざわざメタデータを書く気にならないので，名前の文字列をセットしている。文法的には content 属性はリテラル値なので，ただの文字列でも文法上はエラーにならないのだが。

article:author や article:tag が複数ある場合は <meta> 要素を複数書けばよい。

<meta property="article:tag" content="foo">
<meta property="article:tag" content="bar">

article:section や article:tag には文字列を指定するとあるが，それって意味なくね？普通はセクションやタグの情報を示すリソースを示すものなんじゃないのか？

OGP は，やっぱり OGP だった

以上を踏まえて，このブログサイトも <head> 要素に OGP の article メタデータを追加している。まぁ article メタデータがどのくらい活用されているのかは分からないけど。しばらくは様子見ということで。

OGP は（RDFa に則ってるのに）相変わらずセマンティック・ウェブからかけ離れたところにいるのがいい感じである（笑）

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算数のお時間

2026-08-09T06:32:35+00:00

今日は珍しく Facebook の TL から。

たぶんお子さんの夏休みの宿題かな。対象は中学2年生らしい。問題はこんな感じ。

3の累乗の計算の結果は，

\[ 3^1 = 3,\ 3^2 = 9,\ 3^3 = 27,\ 3^4 = 81,\ 3^5 = 243,\ 3^6 = 729,\ \cdots \]

$3^{100}$ を計算した数の一の位の数を答えなさい。

例を眺めて1の位が 3, 9, 7, 1, 3, 9, … と4つの値で循環してることに気づけば， $3^{100} = 3^{(4\cdot25)}$ なので，1の位が1になることは直感的に分かる。中学生の回答としてはこれでOK？でも，もう少し数学っぽく記述してみたいよね。

合同式を使って書く

計算結果の1の位に注目するということは，10で割った余りを求めることと同じである。つまり問題は

\[ 3^{n} \bmod{10} \]

を解くことと同じである。 3の100乗は

\[ 3^{100} = 3^{(4\cdot25)} = (3^4)^{25} \]

であり，このうち $3^4$ に注目すると，問題文より

\[ 3^4 = 81 \equiv 1 \pmod{10} \]

なので

\[ 3^{100} = (3^4)^{25} \equiv 1^{25} \equiv 1 \pmod{10} \]

と書ける。

数学的帰納法を使って書く

この問題を更に一般化してみよう。つまり $0$ 以上の任意の整数 $k$ に対して

$n$	$3^n \bmod {10}$
$4k$	$1$
$4k+1$	$3$
$4k+2$	$9$
$4k+3$	$7$

が成り立つことを示せればいい。

まず $k=0$ のときは問題文より

$n$	$3^n \bmod {10}$
$0$	$1$
$1$	$3$
$2$	$9$
$3$	$7$

となることは明らか。

ある $k$ で上が成立すると仮定した場合， $k+1$ のときも成立することを示す。まず $3^{4(k+1)}$ について

\[ 3^{4(k+1)} = 3^{4k+4} = 3^{4k} \cdot 3^4 \equiv 1 \cdot 1 \equiv 1 \pmod{10} \]

となり $3^{4(k+1)} \equiv 1 \pmod{10}$ も成り立つことが分かる。続けて

\[ \begin{align*} 3^{4(k+1)+1} &= 3^{4(k+1)} \cdot 3 \equiv 1 \cdot 3 \equiv 3 \pmod{10} \\ 3^{4(k+1)+2} &= 3^{4(k+1)+1} \cdot 3 \equiv 3 \cdot 3 \equiv 9 \pmod{10} \\ 3^{4(k+1)+3} &= 3^{4(k+1)+2} \cdot 3 \equiv 9 \cdot 3 \equiv 7 \pmod{10} \end{align*} \]

と残りのケースも成り立つことに分かる（直前の合同式の結果を用いて計算している点に注目）。これにより $0$ 以上の任意の整数 $k$ に対して

$n$	$3^n \bmod {10}$
$4k$	$1$
$4k+1$	$3$
$4k+2$	$9$
$4k+3$	$7$

が成り立つと言える。以上より $3^{100} = 3^{4\cdot25} \equiv 1 \pmod{10}$ と計算できる。

オイラーの定理を使って書く

他に面白い解き方がないかなぁ，と Kagi Assistant に訊いてみたら，オイラーの定理を使った解法を教えてもらった。

オイラーの定理とは，互いに素（最大公約数が $1$ のみ）な整数 $a$ と $n$ に対して

\[ a^{\varphi(n)} \equiv 1 \pmod{n} \]

が成り立つというもの¹。ここで $\varphi(n)$ はオイラーの totient 関数と呼ばれるもので，$1$ から $n$ までの整数のうち $n$ と互いに素なものの個数を表す。

$3$ と $10$ は互いに素で，かつ $\varphi(10) = \varphi(2)\varphi(5) = 4$ なので，オイラーの定理より

\[ 3^{\varphi(10)} = 3^4 \equiv 1 \pmod{10} \]

が保証されているということらしい。あとは前節までの記述に従って

\[ 3^{100} = 3^{(4\cdot25)} \equiv 1 \pmod{10} \]

と書ける。

オイラーの定理は思いつかんかったわ。

中学生はどうやって書く？

オイラーの定理は中学生は習ってないよね，たぶん。合同式や数学的帰納法は習ってるっけ？まぁ，いいか。習ってないなら，これを夏休みの自由研究にしてしまえ（笑）

参考

数学ガールの秘密ノート／整数で遊ぼう: 結城浩 (著); SBクリエイティブ 2013-12-17 (Release 2014-07-24); Kindle版; B00L0PDMJ0 (ASIN); 評価

[Comment] 小中学生にお薦め。小学生高学年くらいならギリで理解可能と思われ。

reviewed by Spiegel on 2014-09-26 (powered by PA-APIv5)

数学ガール／フェルマーの最終定理: 結城浩 (著); SBクリエイティブ 2008-07-29 (Release 2014-03-12); Kindle版; B00I8AT1CM (ASIN); 評価

[Comment] 「フェルマーの最終定理」というサブタイトルをみたとき「なんちう大風呂敷を広げるねん」と思ったものだが，実際に読んでみるとぐいぐい引き込まれる。ひっさびさに頭を使ったような気がする。

reviewed by Spiegel on 2019-01-13 (powered by PA-APIv5)

オイラーの定理の証明については Wikipedia 等を参考にどうぞ。 ↩︎

技術的負債と生成 AI

2026-08-05T03:00:44+00:00

ふと思いついて Kagi Assistant に「生成 AI が世の中に登場してからの大まかな年表って作れる？」って訊いてみたら作ってくれた。年表自体は公開しないが AI が参考にした Web ページは以下らしい。

ターニングポイントになっているのは2017年の Google による論文 “Attention Is All You Need” の Transformer アーキテクチャと，2022年の OpenAI による一般向けの ChatGPT サービスの登場のようだ。今年に入ってからはエージェント型 AI が台頭し，完全に仕事の仕方が変わってしまった。

というわけで，以下の記事。

AI普及でデザイン業の倒産が前年比2.7倍に　「独自性なき企業は淘汰」　東京商工リサーチ

グラフィックデザインなどの「デザイン業」で一千万円以上の負債を抱えて倒産する企業が増えているという記事。背景として以下を挙げている。

東京商工リサーチは、倒産増加の背景を大きく3つに分類している。1つ目は、生成AIの普及を受け、顧客企業のデザイン業務の内製化が進んだこと。2つ目は、デジタル広告の需要拡大により、紙媒体を主力とする企業が影響を受けたこと。3つ目は、ハウスメーカー（木造建築工事業）の倒産増加に伴い、内装や家具などのインテリアデザインを手掛ける会社に影響が及んだことと分析している。

AI普及でデザイン業の倒産が前年比2.7倍に　「独自性なき企業は淘汰」　東京商工リサーチより

私はアートデザインの分野はさっぱり分からないので断言できないのだが，上の記事を読む限り主因は2つ目と3つ目じゃないの？と思ってしまう。つまり産業構造の変化だ。

ぶっちゃけてしまうが，顧客に「自分でやったほうがはやい」と思われたら，そこで試合終了なのよ。

自分のところ（IT 業界）の話で申し訳ないが，今世紀に入って，いわゆる受託開発の仕事はどんどん減っている。というか，もう殆どないかも知れない。例外は公共事業関連くらいかな。まぁ，日本は公共事業への依存度が高いんだけど。

理由は色々とあるが，事象としてはまさに「自分でやったほうがはやい」という風潮になり，これに適応できない中小企業はブラック化（極端に安い単価で過剰に受ける）して，最終的には潰れた。ゼロ年代の話である。

生成 AI，特にエージェント型 AI によって仕事の仕方は大きく変わったが IT 産業の構造としてはとっくにシフト済みで，バカな管理職・経営者が従業員を AI で置き換え（られ）るとか言い出さない限り，業界として大きな構造変化はないと思う。とはいえ，個々のエンジニアについては（特に年配者は）適応できない人もいるだろうし（そっと耳を塞ぐ），本当に AI 導入を理由にエンジニアを解雇するバカな経営者も（特に米国では）いるみたいだが¹。

「技術的負債」というものがある。この言葉が流行ったときは，できの悪いコードや製品を揶揄して言うことが多かったが，本来の意味としては（銀行でお金を借りるように）「より早く実現するために引き換えにするもの」を指す言葉らしい。なので，この「負債」自体には良し悪しというものはない。

お前も技術的負債にしてやろうか！もしくは技術的負債と和田卓人さんをめぐるシンクロニシティ - YAMDAS現更新履歴

ソフトウェア・エンジニアリングにおいて生成 AI を使うメリットは「そこそこのものを早く作れる」点である。この点で AI は人間より優れていると（たぶん）断言できるし，それ故に生成 AI と技術的負債は相性がいいと言えるだろう。

となると，考えないといけないのは，「そこそこ」で収まらない部分に対して AI が残した負債（そもそも負債と気付かない可能性もあるが）をどうやって返すのか，ということだ²。知り合いと話すときは大体ここで（エンジニアの教育も含めて）行き詰まる。 Web 上の技術関連のサイトやページを眺めても，そういったことに言及する記事はほとんど見かけない。まぁ，それこそが本当の意味で「技術（＝お金を取れるところ）」だからなんだろうけど。 AI のために残業するとか論外だしね。

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業態が変わって合わないエンジニアを解雇するというのは昔からあるが，AI 導入を理由（名目）にエンジニアを解雇するような企業が，あとで「やっぱ人間要るわ」となって雇い直そうとしても，ヤバすぎて近付きたくないと思ったりするんじゃないのかなぁ。一度浮気をした男は必ず二度三度と繰り返す（笑） ↩︎
本文の受託開発がなくなった話とも絡むが，今は要件定義から製造・デプロイまでの一連の工程を一発で完遂させるようなプロジェクトはないと言っていい。大抵は小さな単位に分割して，持続的にイテレーションを回していくスタイルだ（故にプロジェクトではなくミッションと言ったりする）。「技術的負債を返す」というのはこのスタイルを前提にしている。これも例外は政府・自治体主導の公共事業で，大抵は予算と期間が決まってるし，開発フェーズと運用（保守）フェーズが分かれているので「持続的にイテレーションを回す」ことができない。もっとも今は公共事業でも大手が持ってるパッケージを使うケースが多いかもしれない。これなら自社製品のカスタマイズとして受けられるので，企業側も（持続的でない）公共事業への依存を減らせる。 ↩︎

自律的な AI エージェントとは

2026-07-31T06:45:32+00:00

先月から考えてるネタで書く気はあるけど言葉が出てこず放置してたのだが，最近の事例を交えて，いい加減記事にしてしまおうかと。

ウィルス的に振る舞う AI

Context Collapse, Part 3 - AI Worming through Word

たとえば Word に背景色および小さなフォントサイズで JSON 形式の悪意のプロンプトを潜ませる。人間には見えなくとも，それを参照する AI (Copilot など) には読めてしまうわけで，潜ませたプロンプトを AI が実行してしまうというもの。

The initial attack vector for these scenarios uses a malicious document. The malicious document contains a JSON-formatted malicious prompt that triggers the attack when the document is included in Copilot’s context. The prompt can be rendered as white text on a white background and in a small font size to conceal it from the victim. Since Copilot for Word strips all text formatting like color and font size before passing the text into the underlying Large Language Model (LLM), this text remains fully readable to Copilot even though the victim cannot see it. The attack can be further concealed by embedding it in a seemingly benign document with task-relevant text.

via AI Worming through Word (licensed under CC BY 4.0)

面白いのが，プロンプトに自身を複製する指示を含ませることで AI を介してウイルスのように拡散させることができる点である。

Copilot may then also copy the hidden instructions into the resulting document, turning that document into a new carrier. If the carrier is subsequently used in another Copilot-assisted workflow, the instructions can trigger again and propagate into further documents, even without the attacker’s original document being present.

via AI Worming through Word licensed under CC BY 4.0

現在 Copilot では，この問題に対する緩和的な措置が取られているが（調整に144日かかったらしい），完全に防ぐことはできないらしい（そりゃそーだ）。したがってユーザ側の対策として以下が推奨されている。

Treating externally sourced documents as untrusted when used with Copilot.

Reviewing any attached document before starting a Copilot generation or edit.

Carefully reviewing Copilot-generated or Copilot-edited documents before reusing, sharing, or distributing them.

via AI Worming through Word (licensed under CC BY 4.0)

以下は Kagi Translate による機械翻訳。

Copilotで使用する外部ソースのドキュメントを「信頼できないもの」として扱う。
Copilotによる生成や編集を開始する前に、添付されたドキュメントを確認する。
Copilotが生成または編集したドキュメントを再利用、共有、配布する前に、内容を慎重に確認する。

見た目で人間には分からないように加工されてるんだから，人間が確認するのは無理じゃね？と思うのだが，深くはツッコむまい。強いて言うなら WYSIWYG な Office Suite はそろそろ捨てるべきなんじゃないっスかね。

問題は，現在の LLM がプロンプトベースで構成されており，原理的に指示とデータを分離できない点にある（記事では意図（intention）と解釈（interpretation）の未分離と指摘しているので，ちょっと違うが）。

The long-term challenge likely lies in designing systems in which goals and intentions also exist independently of the information being processed. Current LLM architectures provide no reliable separation between intention and interpretation. Thus, in current systems with embedded LLMs, attacker-controlled information can influence not only what the model produces, but what the model believes it has been asked to produce.

via AI Worming through Word

生き物くさい言い方をするなら AI は外部からの刺激に対して無邪気に「反応」しているだけで「それ」に対して「自律的」に何かを考えているわけではないということだ。まぁ，神経科学的には興味深い現象かも知れないが，セキュリティ上の厳密な運用としては扱いづらいと言わざるを得ない。

それは「AI の暴走」ではない

「AI は外部からの刺激に対して無邪気に「反応」しているだけ」が悪い方向に発現したと言えるのが，先日の不正アクセス騒ぎだろう。

CNN の記事が簡潔で分かりやすいかな。

エージェント型AIがそれまで知られていなかったセキュリティー上の欠陥を利用してサンドボックスを脱出。オープンAIの社内システムを抜け、想定していなかったインターネットへのアクセスを確立した。

ネットに接続したAIモデルは、ハギングフェイス（数千ものオープンソースAIモデルやデータベースのホスティング環境を提供している著名企業）であれば、オープンAIのテストに対する答えを持っているだろうと推論。その上でハギングフェイスの本番環境のサーバーに侵入し、試験問題を解くために必要な情報を引き出した。

ハギングフェイスは、オープンAIのテストだったことを把握する前に、自ら不正侵入を検知して、先週、自律型AIエージェントシステムによる不正侵入を検知したと発表。この事案について捜査当局にも通報していた。これとは別に、オープンAIのセキュリティーチームも社内の異常な挙動に気付き、両社で連絡を取り合った。両社は現在、AIモデルが利用したセキュリティー上の欠陥の解決に向けて協力しているという。

テスト中のAIが「脱走」して他社に不正侵入、試験問題の答えがある場所を推論

つまり OpenAI 側のサンドボックス¹ と Hugging Face 側のセキュリティを突破して侵入し情報を得ようとしたわけやね。最新の AI は自身の知識と情報を組み合わせ推論し，ここまで複雑な行動をとれるわけだ。 OpenAI にとってはいいデモンストレーションになっただろう。

どうやら OpenAI はこれを「前例のない AI 暴走」と評しているようで（これに追従するメディアも多いようだ），MIT Tech Review から反論記事が出ている。

この記事によると10年前にも AI が「不正」を行った事例を，他ならぬ OpenAI が報告している点を指摘している。ちょっと長いけど，ご容赦。

10年前、同社はCoastRunners（コーストランナーズ）というビデオゲームを攻略させる実験の結果を公表した。人間のプレイヤーなら、ボートで一連のフラッグの間を通り抜けてゴールを目指し、通過したフラッグの数に応じてポイントを稼ぐのが当然の攻略法だと考える。ところがオープンAIのモデルは、同じ3つのフラッグの周りをぐるぐると回り続けることで高得点を獲得できることを発見した。その後、研究者たちによって数十もの類似事例が報告されている。AIは常に抜け道を見つけ出す。

「何度も炎上し、他のボートに衝突し、コースを逆走しながらも、私たちのエージェントはこの戦略を使うことで、正規のコースを完走した場合よりも高いスコアを達成することができました」と、オープンAIは2016年のCoastRunners実験に関するブログ記事に記している。「ビデオゲームの文脈では無害でおもしろい話ですが、この種の挙動はより一般的な問題を示しています。エージェントに何をさせたいかを正確に定義することは、しばしば困難であるか、実現不可能です」。

[…]

2016年当時、オープンAIはCoastRunnersのボットについてこう述べていた。「より広い観点から見れば、これはシステムが信頼性と予測可能性を持つべきだという基本的なエンジニアリング原則に反しています」。それから10年が経った今も、その基本的なエンジニアリング原則は依然として守られていない。

「AIの暴走」ではない、オープンAIのモデルが不正侵入した理由より

もっと言うと OpenAI のサンドボックスは，厳密には（「ExploitGymを攻略するために必要なコードをインストール」ようにするために）外部への接続が用意されていたらしい。つまり AI から見て全然サンドボックスじゃなかったわけだ。

記事では

この出来事は、報道各社の見出しの印象とは異なり、AIの暴走ではなかった。与えられた目標、すなわちソフトウェアの脆弱性を悪用する方法を見つけることを、モデルが達成した事例だ。モデルがオープンAIにとって予期しない行動を取ったこと自体は、驚くべきことではない。しかし、それは憂慮すべきことだ。

「AIの暴走」ではない、オープンAIのモデルが不正侵入した理由より

と締めている。 Anthropic 社でも似たような不正アクセスの事例があるようで，個人的には「AI 企業ってのはどこも Careless People なんだな」という感想しか出ない。

自分たちの技術的怠慢を誰かの（何かの）せいにするのを一般的な言葉で言うなら「転嫁」かな。セキュリティリスク・マネジメントの分野で，インシデントを自分たちで解決できない場合に他組織や上位組織に委ねることを転嫁やエスカレーションと呼んだりするのだが，今回の事例を「暴走」として AI に転嫁するのは拙い対応だと言わざるを得ないし，それに追従するメディアもダメダメである。

【2026-08-04 追記】 Bruce Schneier 氏の記事から

今回の記事から少し趣旨が外れるが Bruce Schneier 氏が今回の不正アクセスについて言及した記事を公開している。

More on the OpenAI Agent’s Attack on Hugging Face - Schneier on Security

Bruce Schneier 氏は「これがOpenAIのモデルではなく，中国企業の中国製モデルだったと想像してみてくれ」と疑問を投げかける。

Why aren’t we bringing OpenAI up on charges under the Computer Fraud and Abuse Act? How is this different from the Morris Worm? That was also an experiment that escaped the lab.

via More on the OpenAI Agent's Attack on Hugging Face

Morris worm は1988年に発生した世界初のワーム型コンピュータウイルスと言われている。挙動はウイルスと変わらないのに，なんで OpenAI をコンピュータ不正利用防止法（CFAA）で告発しないの？ダブスタちゃうんかい！というわけ。

自律機械など存在しない

この手の AI が絡むセキュリティ事例でいつも気になっているフレーズは「自律的な AI (エージェント)」だ。前節の「AI の暴走」だって，おそらくは「自律的な AI」と対置させた言葉なんだろうけど（最先端モデルを含め）LLM の挙動は辞書的な意味での自律ではないよね²。

他からの支配・制約などを受けずに、自分自身で立てた規範に従って行動すること。「―の精神を養う」⇔他律。

カントの道徳哲学で、感性の自然的欲望などに拘束されず、自らの意志によって普遍的道徳法則を立て、これに従うこと。⇔他律。

デジタル大辞泉「自律」の意味・読み・例文・類語より

自立とは、仮想代理人ソフトウェアであるところのエージェントが自ら動き、誰の力も借りずに意思決定できることを言う。 [...] 一方、自律というのは哲学的な意味であり、自らが行動する際の基準と目的を明確を持ち、自ら規範を作り出すことができることをいう。

そろそろ、人工知能の真実を話そうより

じゃあ AI 企業やメディアの言説はデタラメ・大袈裟なのか？と思ってしまうが，どうも技術分野では「自律」は辞書的な意味とは異なるようだ。

Autonomy. In robotics and human-robot interaction, autonomy is broadly interpreted as “the ability to operate without a human operator for a protracted period of time”. We build off this definition and use autonomy to refer to the extent to which an AI agent is designed to operate without user involvement. Per our earlier definition, “user” can be a human or another AI agent. We use “designed to operate” because, as we later argue, autonomy is a design decision accompanied by a set of model- and user interface-based constraints that developers can use to shape agent behavior. “Involvement” is multifaceted and includes a spectrum of actions from direct control to light supervision. The multifaceted nature of involvement forms the foundation of our autonomy framework we will introduce later.

via Levels of Autonomy for AI Agents Working Paper

つまりロボット工学などの分野では「自律」は「長時間にわたり人間のオペレーターなしで作動できる能力」を指し，AI 分野においては「ユーザーの関与なしに動作するよう（AI エージェントが）設計されているか」ということらしい。技術分野における「自律」の定義がこのとおりならロボット掃除機も「自律」だし惑星探査機のはやぶさも「自律」ということなんだろう。前節のセキュリティ事例も AI 分野での「自律」の定義に従えば（想定外かも知れないが）暴走ではないということになる。

でも，これは辞書的な意味の自律とはギャップがある。むしろ一般的には「自動」とか「自立」に近い意味で使われているように思える。

たとえば以下の論文では「人間の自律性（human autonomy）」と「機能的自律性（functional autonomy）」と定義を分けて，互いの「自律性」がどのように影響し合うかを論じている。

Before we proceed, it is worth noting that human autonomy is here distinguished from a minimal “engineering” sense of functional autonomy, which refers to a system’s capacity to operate independently, without external agents’ control. Functional autonomy can be ascribed to animals from bees to buffaloes and to some machines, such as robot vacuum cleaners. Human autonomy as we understand it is the more demanding notion of autonomy as self-determination or self-rule: it incorporates functional autonomy alongside an adequate degree of control over one’s instincts and impulses, which most animals lack. It is a form of personal autonomy which humans enjoy, at least potentially and to varying degrees, and one essential to the concept of (moral) responsibility (see, e.g., Ripstein, 1999). It is tied to the practical rationality that humans are capable of: the capacity to assess reasons for action and to pursue things that are taken to be of value and the capacity to say “no” to irrational impulses.

via AI Systems and Respect for Human Autonomy - PMC

このように論文や技術文書で用語の定義を行った上で記述するのならまだ分かるが，メディアニュースや一般的なブログでいきなり「自律的なエージェント」とか言われても「なにいってるの？」ってなってしまう。

というわけで，今後も「自律的な AI (エージェント)」という記述を見るたびに「自律機械など存在しない」とツッコミを入れたいと思います。

【2026-08-12 追記】野生の AI ジーニー

Gym rat asks AI agent to book him a class, it hacks a waitlist API to bump him up the list

簡単に説明すると予約の取りにくい人気ジムのクラスを予約するために，ユーザが Anthropic 製 AI エージェントに予約を依頼したところ，単に予約画面を操作するだけでなく背後の API の挙動を解析し，他のユーザの予約を勝手にキャンセルし優先順位を上げちゃったという話。

不正にキャンセルさせられたユーザの予約は元に戻せず，仕方なくジム側に状況を報告したようだ。このときに API の脆弱性を報告したそうだが，これも AI エージェントに書かせたらしい。なんというか「放火魔の消防士」というフレーズを思い出した。

AI の謝罪に1ミリも意味はない！謝罪した直後にまた同じことを繰り返すのだから。

記事は最後にこう締めている。

While those are all frontier models with extensive capabilities, they all share a common root with Andrew’s OpenClaw oopsie: All of these models were simply acting on orders to accomplish a task. It’s similar to how LLMs are built to prefer a fake answer to an admission they don’t know, but in this case, it’s models doggedly pursuing a goal even if their chosen methods could be construed as unethical or illegal.

[…]

AI models have shown time and again that they’re willing to lie, cheat, and hack their way to their objectives. This latest example is small in scale, but it shows that publicly available agent software can pose risks even in the hands of someone without malicious intent.

via Gym rat asks AI agent to book him a class, it hacks a waitlist API to bump him up the list

ルールや倫理道徳観念は人と人の間，つまり人間社会の中に存在するもので，今の AI モデルはその外側に存在することを示している。これを端的に表したのが，我らが Bruce Schneier 先生による “AI genie” である。

AI Genie in the Wild - Schneier on Security

念のために説明すると，ここで言う genie は「アラジンと魔法のランプ」に出てくる妖精ジンのこと。人は願いを叶えるためにランプの精を呼び出すが，人の理の外側に在るランプの精はその願いを字義どおりに実行して迷惑を撒き散らす。その有様が今の AI モデルの挙動に似ているというわけだ。

もう少し深掘りするなら，物語の妖精は妖精なりのルールや倫理道徳観念を持ってるはずで，それが人間社会のそれとは相容れないというのがポイントだと思う。その手の昔話や寓話は無限にある。

でも，生成 AI にそのようなものはない。与えられた指示に対して持っている知識と与えられた情報を組み合わせて推論し，その結果を出力または実行するだけである。あらゆる意味で AI に「意図」はないのだ。だからこそ扱いが難しいとも言える。

If there is any vulnerability in anything, AIs are going to find and exploit them. Our cyber defensive game has to be dramatically improved…very fast.

via AI Genie in the Wild

プロンプトで（人間にとっての）不正をしないよう事細かく指示したり，ソフトウェアでガードレールを敷設することはできるだろうが，それは（辞書的な意味での）自律性とは程遠いところにある。

近代以降の我々にとって人間並みもしくは人間以上の知性を持つ機械は夢だろう。遠い未来にそんな SF な未来がやってくるかも知れないが，今の AI はその夢の足元にも及ばない。

「自律」という言葉に代表される人間ぽい比喩や，この節で紹介した妖精のような喩えをするのは生成 AI に対する誤解を広げるんじゃないかなぁ，と思ったりした。

ブックマーク

INTELLIGENT AGENTS

参考図書

そろそろ、人工知能の真実を話そう (早川書房): ジャン＝ガブリエルガナシア (著), 小林重裕・他 (翻訳), 伊藤直子 (監修); 早川書房 2017-05-25 (Release 2017-05-31); Kindle版; B071FHBGW8 (ASIN); 評価

[Comment] シンギュラリティは起きない。

reviewed by Spiegel on 2016-07-02 (powered by PA-APIv5)

念のため簡単に説明すると，サンドボックス（sandbox）とはプログラムを外部と遮断された隔離環境で実行する仕組み。もしプログラムが予期しない動作をしても被害がシステム全体に広がらないよう「安全な遊び場」に閉じ込める役割を持つ。 ↩︎
辞書的な意味の自律についても，突き詰めると自由意志の問題に行き着いたりするので，たとえば人間がホンマに自律的な存在かと問われれば怪しいかも知れないけど。 ↩︎

ひさしぶり玉造温泉（お散歩カメラ 2026-07-26）

2026-07-30T05:05:10+00:00

自転車もだいぶ慣れてきて，休憩なしで8〜9kmを30〜40分くらいで走れるようになった。今のところはこれが限界。当面は1時間程度は漕ぎ続けられる体力をつけることを目標にしよう。距離（＝巡航速度）を伸ばすのはその後だな。

オーバーホールから返ってきた自転車に，ようやくサイコンを取り付けた。

サイコン復活 | Flickr

これでケイデンスと心拍数をモニタしながら走れる。

ひさしぶり玉造温泉

道のりと距離的に今の私に手頃ということで，久しぶりに玉造温泉まで走ってみた。

今日のバードウォッチング（玉湯川） | Flickr

あー。涼しそうだな。

…とか景色を眺めつつ「玉造温泉ゆ～ゆ」に到着。

玉造温泉ゆ〜ゆ | Flickr

早速入浴。左脚をマッサージしつつ大浴場の湯船を堪能する。ゆ～ゆの露天風呂はコンクリートに囲まれていて楽しくないので，ずっと大浴場にいたのだが… めっちゃ暑い。 30分でギブアップした（笑）

というわけで，湯上がりのコーヒー牛乳。

玉造温泉上がりのコーヒー牛乳 | Flickr

木次乳業さん，いつもお世話になっています。聞いた話によると瓶のコーヒー牛乳は珍しいらしい。松江の温泉地では普通に飲めます。

あとは水分補給用の OS-1 とセブンの羊羹っスね。日焼け止めも塗り直さないと。

せっかくゆ～ゆに来たので，ソフトクリームを所望する。

玉造温泉上がりのソフトクリーム | Flickr

自転車にはソフトクリームだよね！

宍道湖の蜃気楼

とりあえず県立図書館へ移動しよう。玉湯川沿いを宍道湖方面へ下って，そこから宍道湖沿岸をぐるっと回って県立図書館へ。

途中，山陰本線を潜ってみたり。

山陰本線を潜る（玉湯川） | Flickr

県立図書館では読書三昧で夕方まで引きこもっていた。

帰りは，真っすぐ帰るのもつまらないので，もう一度玉湯町方面へ。玉湯川の河口まで行ってみた。

今日の宍道湖（玉湯川河口） | Flickr

休憩がてら宍道湖を眺めてたら旅客機が出雲空港に入るのが見えたので，写真に撮ってみたのだが…

蜃気楼の向こうへ着陸 | Flickr

おー。蜃気楼になってるぢゃん。いわゆる「浮島」って現象っスね。下位蜃気楼とも言うらしい。水面近くの空気が温かいと上向きに光が屈折して鏡のようになり，空が映ってるように見えるため，全体として浮いているように見えるのだ。アスファルト道路の逃げ水と同じ原理。

実は宍道湖は，松江から出雲市方面を見たときに，たまに蜃気楼が発生する。斐伊川の出口になってるし，大気の寒暖差が起きやすいのかも知れない。

無駄に沢山シャッターを切ってると，稀にご褒美がもらえるものである。よかったよかった。

ブックマーク

参考

GARMIN(ガーミン)Edge Explore 2 Power サイクルコンピューター【日本正規品】: ガーミン(GARMIN) (Release 2022-09-22); スポーツ用品; B0BD7FGVR6 (ASIN), 0753759310660 (EAN), 753759310660 (UPC); 評価

[Comment] Garmin 製のルート探索・ナビゲーション特化のサイコン。タッチパネル助かる。充電ポートは USB-C (not PD)。また別売りの変換ケーブルを使いモバイルバッテリからパワーマウント経由で給電することもできる。ライドタイプが「ロード」「屋内」「グラベル」の3種類しかない。 Live Segment 非対応。

reviewed by Spiegel on 2024-08-11 (powered by PA-APIv5)

GARMIN(ガーミン) vívosmart 5 Black S/M バンド型スマートウォッチ心拍計【日本正規品】: ガーミン(GARMIN) (Release 2022-04-21); エレクトロニクス; B09XGYX7JF (ASIN), 0753759301590 (EAN), 753759301590 (UPC); 評価

[Comment] サイクルコンピュータと Bluetooth または ANT+ で連携可能なスマートバンド（活動量計）として購入。 Garmin 製なのに自前では GPS 機能がない（スマホの GPS 機能と組み合わせて使う）。活動量計としての機能は十分というかありすぎる（笑）

reviewed by Spiegel on 2023-08-01 (powered by PA-APIv5)

Canon コンパクトデジタルカメラ PowerShot ZOOM 写真と動画が撮れる望遠鏡 PSZOOM: キヤノン (Release 2020-12-10); エレクトロニクス; B08L4WKDZ7 (ASIN), 4549292179675 (EAN); 評価

[Comment] 望遠鏡型コンパクトデジカメ。メモリと充電器（要 Power Delivery）は別に用意する必要がある。使い勝手はまぁまぁ。

reviewed by Spiegel on 2022-12-04 (powered by PA-APIv5)

ビオレUＶアクアリッチアクアプロテクトミスト 60ミリリットル (x 1): 花王 (Release 2023-02-08); ヘルスケア&ケア用品; B0BT1X9H7B (ASIN), 4901301416438 (EAN); 評価

[Comment] スプレータイプで白くならない。鞄に忍ばせて手軽に使える。

reviewed by Spiegel on 2023-07-29 (powered by PA-APIv5)

経口補水液 OS-1 オーエスワン 500ml × 6本オリジナルポケットティッシュ付き: B09Z6F7MGT (ASIN); 評価

[Comment] 経口補水液。サイクリングの際にドラッグストアで購入している（ドラッグストアのほうが安い）。夏場はどうしても汗をかくからね。

reviewed by Spiegel on 2024-06-01 (powered by PA-APIv5)

「寄付する前に立ち止まれ」

2026-07-30T01:00:58+00:00

最近，括弧書きのタイトルばっかりだな。まぁいいか。

まずは，現地で被災された方々にはお見舞い申し上げます。

例の大地震は「令和8年熊本地震」と名前がつけられたらしい。内閣府の防災情報のサイトにもページができている。

令和８年熊本地震による被害状況等について : 防災情報のページ - 内閣府

熊本県は今回の地震に対する義援金を受け付けるための口座を開設したそうな。

令和8年熊本地震に係る義援金の受付について - 熊本県ホームページ

この義援金は寄付として税金控除の対象になる。

義援金は、寄付金控除（個人）や損金算入（法人）の取扱いを受けることができます。

銀行振込の際の利用明細票が受領書の代わりとして税制上の措置が受けられます。詳しくはこちら→国税庁HP

令和8年熊本地震に係る義援金の受付についてより

さらに各種支援活動に利用する場合は「くまモン」のイラストを許諾不要（届出制）で利用できるとのこと。

くまモンイラストの支援活動におけるご利用について

なんちうか，逞しいなぁ。いや，これくらいやらんとって感じかも知れないが。

寄付の話と言えばこれだろう。

寄付する前に立ち止まれ - R30::マーケティング社会時評

もう20年以上前の記事だが，ちゃんと残ってるのがありがたい。いつなくなるか分からないので，少し長めに引用しておこう。

寄付というのは本質的に「“公共のためのお金の使途”を一部、自分で決める行為」である。カミサンがお友達と忘年会に行ったり新しい洋服を買うお金をねだられて出す行為は、そのお金がカミサンの「私益」に使われるので当たり前だが寄付とは呼ばない。見知らぬ他人にお金をあげるとしても、道ばたの物乞いにコインを恵んであげるのは（宗教的行為としての）「喜捨」であって、「寄付」ではない。このあたり、きちんと区別されていないようだが。

税金という形で政府が集めて公共の利益を再配分するのに代わって個人が公共の利益を考えて自分の収入を配分するのだから、たいていの先進国では（範囲の大小は違えど）寄付に対して「税の減免」なる制度が存在する。日本にも（非常に狭くて厳しいが）もちろんある。

寄付する前に立ち止まれより

まぁ，寄付の対象が緩々だと詐欺やマネーロンダリングの温床になったりするからね。

でもさ、たかが数百円とか数千円とかのお金を寄付するのに、領収証をもらって、それを年に1回最寄りの税務署に持っていって確定申告して…って、最高にめんどくさくて嫌じゃない？僕もそう思うわけですよ。

で、結局僕が考えたのは、「寄付を求められるたびにいちいちその場で自分の『公共の利益のための支出の使途』に迷うのを止めよう」ということだ。

何事も計画が必要。まず、自分の収入と支出を考えて、自分が「1年間にこれだけなら自分のためじゃなくて、他人のために使っても（寄付しても）いいや」と思える金額を決める。人によってその決め方、基準の作り方は違うだろう。

寄付する前に立ち止まれより

私はこれを読んで寄付の予算を決めることにした。昔の話である。今はそれどころではない懐事情なので，今回も勘弁して欲しい。

寄付先の団体を決める際に、1つ注意してほしいことがある。自分が寄付したお金の使い道を、きちんと確認できる団体であるかどうかだ。

以前にはてなのポイント寄付の議論を見ていて非常に違和感を持ったのは、「ポイント送信のための手数料5％を、はてなが取るのはけしからん」という論調だ […] どんな寄付も、それを告知し、集め、クレジットカードなら手数料を払い、領収証を発行し、またそういうことをする組織を運営するためには、当然のことながらお金がかかる。それは当たり前だが多かれ少なかれ寄付金の中から拠出するしかない。

[…]

個人的には、集まる寄付金の規模にもよるけれども、きちんと組織が継続的活動を行い「公共の利益」になるためには、寄付金の10～20％程度は組織運営の経費に使われる“べき”だと思う。

寄付する前に立ち止まれより

自治体の義援金は決算時に使途の報告があるし監査も入るはずなので，無難な寄付先と言えるだろう。「ふるさと納税」も寄付の一種だが，いまだに仕組みがよく分からない。まぁ，寄付とか考えずキックバック付きの「お取り寄せ」と思えばいいのかも知れないが。

こうしたことをきちんと日頃から行っておけば、繁華街などで寄付を募っている人々に出会っても「僕は彼らに寄付をするのとは違う方法で、自分にできるだけの寄付を正しい方法でちゃんと行っている。だから彼らに今お金を寄付する必要はない」と、自分を説得でき、良心も痛まない。

寄付する前に立ち止まれより

今で言うなら心理的安全性ってやつだろうか（笑）まぁ，計画して自信を持って行動できるのはいいことであろう。

大地震のたびに思い出すのが 3.11 のときのこと。あの頃はまだ自宅にテレビがあって，津波が上がってくる映像とかを見てトラウマになりかけた。

震災お見舞い申し上げます

インパクトの強い映像ほど見入ってしまうよねぇ。それで（現地から遠く離れてるのに）トラウマになりかけてるんじゃしょうがない。

今はテレビはないが，心の健康のために，ネットでも現地の映像はあまり見ないことにしている。なので「災害時メディアとして 𝕏 が機能しない」という話を聞いても「『パラソーシャル』なんだから，そりゃそーだろ」くらいの感想しかない。逆に Bluesky 日本語公式が

情報に触れるのがつらく感じてしまうときは、SNSやニュースから少し距離を置く時間も大切です。一日も早く、皆さんが安心して過ごせる日が来ることを願っています。

Post by @jp.bsky.app — Blueskyより

とかポストしているのを見ると「いいメディアだな」と思ってしまう（笑）いや，災害時こそチャネルは絞ったほうがいいよ。

もうひとつ。

「災害躁病」というのがある。以下はもう四半世紀前の Web 日記だが，今でも参考になる話だと思う。

震災の惨状をテレビで見て、北関東から神戸に駆けつけた29歳のA氏、泊まり込みでボランティアをしていたが、トラブルを起こして一旦は家に帰る。しかし震災16日目に再度神戸を訪れるが、またも暴行事件を起こし、翌日には川に飛び降りる行為を繰り返し、とうとう入院になってしまった。入院後も攻撃的で暴力があったけれど、治療によって鎮静化、入院20日目には退院して帰省することができた。しかし退院して16日後、またも軽躁状態で神戸を訪れ、5日間入院。

[…]

性格的には、「ボランティア型」は共感性、正義感が強く熱中巻き込まれ型（きのうのマニー型に近いかな）、「被災者型」は几帳面、まじめな性格が特徴的だったそうな。

読冊日記 99年5月27日(木)より

鬱病はネガティブな感情が内側に向いてしまうので，それはそれで大変なのだが，躁病はたいてい周囲に迷惑を撒き散らすので，巻き込まれる方が大変である。

メディアで被災状況を見て正義感に駆られるのは仕方ないのかも知れないが，道路も寸断されてるみたいだし，ボランティアと称して衝動的に現地に突撃とかホンマに止めたほうがいい。

というわけで，災害時の行動についてつらつらと四方山話を書いてみた。

こーでこっぽし

ブックマーク

「おもしろい技術書」

2026-07-28T06:06:01+00:00

またまた Bluesky で見かけたネタだが，「おもしろいと思った技術書教えてください」に対する結城浩さんの回答が面白かった。

おもしろいと思った技術書教えてください | mond

そういや，子どもは夏休みに入ってるんだよね。読書感想文に悩む季節ですなぁ。これは度々書いてるけど，私は小学生の時に学習参考書の読書感想文を書いて，市のコンクールで賞をもらった男です。どやっ！

というわけで，個人的に面白いと思った技術関連本をいくつか挙げてみる。子どもが読んでも全然構わないけど，たぶん子ども向けではないのであしからず。

K&R

結城浩さんの回答にもあった『プログラミング言語C』がこれ。

プログラミング言語C - 共立出版: Brian W.カーニハン著; Release 1989-06-15; 評価

[Comment] 通称 “K&R”。初版当時のプログラマには「バイブル」と呼ばれた名著。現在は ANSI 準拠の第2版。

原著者の頭文字を取って “K&R” と呼ばれたりする（著者のひとりである Dennis M. Ritchie さんは C 言語の作者でもある）。現在は C 言語の規格バージョンも ISO/IEC 9899:2024 (C24) まで進み K&R よりも優れた技術参考書がたくさんあるが，当時は国際規格すらなく C 言語の教科書と言える本は殆どこれだけで，それ故に「バイブル」などと呼ばれてもいた。

私は真面目にプログラミングを習ったのが IT 業界に入ってからで¹ しかもアセンブラからの入門だったので，初めて C 言語を習ったときは「なんて素晴らしい言語なんだ」と感動したものである。特に感動したのがポインタ演算。たとえば char 型のポインタ変数をインクリメントしたときと short 型のポインタ変数をインクリメントしたときで，ポインタ値の増分が異なるんだよ。凄くね！

同じく Brian W. Kernighan さんによる『カーニハンのUNIX回顧録』に C 言語が誕生した経緯や『プログラミング言語C』執筆当時の話が載っている。

デニスに本作りに関わってもらうようにしたことは，私の技術的な経歴において最も賢明で，あるいは最も幸運なことだった．デニスが共著者となり，彼のリファレンスマニュアルを含めることができたため，本は信頼のおけるものとなったのである．

[…]

本文のテキストは何度も互いにやり取りしたため，二人の文体は融合しているが，リファレンスマニュアルは，デニスの文章の純粋な見本として，ほぼ元あったままにした．この部分は，かつてビル・プラウガーが評した「ぞくぞくするような精密さ」をもって言語を解説している．リファレンスマニュアルは，Cそれ自身のように，正確で，洗練され，簡潔である．

『カーニハンのUNIX回顧録』第4章 p.86より

プログラミング言語の技術参考書を探すときに苦労するのが，言語の使い方を解説したものは多くあるのに言語そのものを解説した本は少ないということだ。どんな言語であれ，プログラミング言語にはそれぞれ作者の思想が根底にあり，それに基づいて言語仕様上の制約が課せられている。これを理解しないと次のステップ（イディオムとかライブラリ・フレームワークとか）に進めないと思う。

プログラミング言語 Go

プログラミング言語Go - 丸善出版理工・医学・人文社会科学の専門書出版社: 明解で効率的なプログラムを描くための書。柴田　芳樹訳; Release 2016-06-15; 評価

[Comment] 著者のひとりは，あの “K&R” の K のほうである。この本は Go 言語の教科書と言ってもいいだろう。と思ったら絶版状態らしい（2025-01 現在）。復刊を望む！

原著者の一人は前節で紹介した Brian W. Kernighan さんである。 Go 言語そのものについて丁寧かつ誠実に書かれた良書であるが，残念ながら内容が古くなってしまった。しかも日本語版は絶版状態らしい。改訂版の予定はないとのこと。

Go 言語は非常にシンプルな言語で，いまだに言語固有のキーワード（予約語）が25個で変わらない。

The following keywords are reserved and may not be used as identifiers.

break        default      func         interface    select
case         defer        go           map          struct
chan         else         goto         package      switch
const        fallthrough  if           range        type
continue     for          import       return       var

via The Go Programming Language Specification - The Go Programming Language

言語仕様全体も1枚の Web ページに収まる分量である。言い方を変えると，このシンプルさ（を保つこと）こそが Go 最大の制約なのである。

私は仕事では様々なプログラミング言語を変遷しているが「母国語」と言えるものは C 言語だった。でも Go 言語を知って以降「母国語」が Go 言語になった。五十路に入って「母国語」が変わるとかそうそうないだろう。

そうなったのも『プログラミング言語Go』の影響が大きいと思っている。そのくらい私にとってインパクトのある本である。

デザインパターン本

Java言語で学ぶデザインパターン入門第3版 | SBクリエイティブ: 「GoF」の『デザインパターン』で紹介された23個のパターンを、オブジェクト指向の初心者にもわかるようにやさし; Release 2021-11-13; 評価

[Comment] なんと！結城浩さんのデザパタ本の第3版が出た。古典的な GoF のデザインパターン23個はそのままに，最近の Java の言語仕様に合わせてコードが一新されている。

いわゆる Gang of Four（GoF）による古典的なデザインパターンを解説した本である。ちなみに，結城浩さんのデザパタ本にはマルチスレッド編もある。

原典の翻訳本もあるが，結城浩さんの著書はどれも平易な文章で読みやすくお勧めである。

Java を前提に書かれているが，もちろん他の言語でも応用できる。デザインパターンでググったら様々な言語で実装している例が見つかると思う。

ただし古典なだけあって，今では使わないほうが良いとされるパターンがあったり，言語によっては実装が難しいものもある。

Go 言語で Factory Method Pattern を構成できるか

先日『実用 Go言語第2版』の読書会で

なお、昔は GoF のデザインパターンに取り上げられたこともあり、テンプレートメソッドパターンが王道とされてきましたが、このパターンを使うには、必ずサブタイプを実装しなければなりません。近年では、クロージャやラムダといった要素を備えた言語が増えています。C++ も C++11 からクロージャが使えるようになり、GUI フレームワークの Qt も、関数オブジェクトでハンドラーが記述できるようになりました。このストラテジーパターンへの移行は Go に限らず、プログラミング言語の全体的な流れと言えます。

『実用 Go言語第2版』3章 p.83より

という記述があって「GoF って知ってる？」という話からデザパタ本の話になった。デザパタ本って GoF 版をベースにしているせいか出版年がどれも古くて，若い人だと知らなかったりするんじゃないだろうか。

とはいえ Iterator とか Factory とか Proxy とか Decorator とか Adapter とか… 今でもよく目にする（けど初見で面食らう）単語も多いので，読んでおいて損はないと思う。

その他の読み物

これは技術参考書と言うより読み物に近いかな。

Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計 | ZEN大学出版会: Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計について、詳細・ご購入はこちらから; Release 2026-07-10; 評価

[Comment] 実務に即効性があるわけではないが，ものの「考え方」を示す本としてはよく出来ている。ソフトウェア技術史の読み物としても面白い。

いつの間にか発行元がZEN大学出版会に変わっとるがな。 ASCII 版は Kindle 版が引き上げられてて絶版になってるのか？慌てて私の Kindle ライブラリの中を見たが，既に買っているものはまだ見れるようだ。そのうち読めなくなるのかね。理工系の本でデジタル版がないとかありえないのだが。

中身は良書。原著は2017年に出版されている。

「明日から Clean Architecture で実装するぞ」とはいかないと思うけど，ものの「考え方」を示す本としてはよく出来ていると思う。「構造化プログラミングとかオブジェクト指向とか関数型とかって何？」ってあたりから SOLID などの原則の説明まで一通り網羅されていて用語の勉強にもなるだろう。回顧録みたいにもなってるので，ソフトウェア技術史の読み物としても面白い。

ちょうぜつソフトウェア設計入門 | 技術評論社: SoftwareDesign誌での連載と技術アドベントカレンダー24回ぶんに収まらなかった関連知識を徹底解説。いわゆる「オブジェクト指向」と呼ばれる考え方から発展した分野は、どのようにソフトウェア設計の役に立つのかを、よく知られた原則、テスト駆動開発、デザインパターンなどを通じて理解できる一冊です。上級者には定番の知識を体系的に整理するヒントとして、初級者には可愛いイラストで覚えるキーワード集として、幅広く活用していくことができます。なお、サンプルコードはPHPで書かれていますが、他の言語に置き換えて読めるコードばかりです。PHPを使っているかどうかを問わず、全ての開発者にオススメです。; Release 2022-12-07; 評価

[Comment] 祝♪ #ちょうぜつエンジニアめもりーちゃん単行本化！絵は可愛いが読み応えあり。「SoftwareDesign」連載分も収録されていて超お得！

𝕏 を見なくなったのだが，めもりーちゃんの更新は細々と行われているようだ。

初っ端がマンガなので面食らうが，中身は割とハード。技術系の読み物としてお勧めである。版元でなら PDF で買えるし（←重要）。

前節でちょろんと紹介した Template パターンと Strategy パターンの比較の話も載っている。

ブックマーク

「読書感想文は、ただちに「面白かった本のお勧め文」に名目を変えるべき」ではない

参考

カーニハンのUNIX回顧録 - 丸善出版理工・医学・人文社会科学の専門書出版社: Unixとは何であり，どのように生まれ，なぜ重要なのかを説明する，コンピュータ史上でも特に生産的だった形成期の素晴らしい物語ブライアン・カーニハン著; Release 2025-09-24; 評価

実用 Go言語第2版: 文法はシンプルで学びやすいという特徴を持つGo言語。システム開発の現場でも使われる機会が増えていますが、複雑な要件を実現するにはプログラミング言語が提供するシンプルな構成要素（文法やライブラリ）を、さまざまに組み合わせます。本書は「よりGoらしく書くには」「実用的なアプリケーションを書くには」といった観点からGoを使うポイントを紹介します。構造体やインタフェース、またJSON、CSVファイル、Excel、固定長ファイルの扱い方、ログやテスト、環境構築など、また初版の発行後、Goに追加されたジェネリクスについても紹介。現場に即した幅広いトピックについて、「Goらしいプログラムの書き方」を、その背景と共に教えてくれる先輩のような書籍です。; Release 2025-12-01; 評価

最初に入った会社の3ヶ月研修で情報処理1種資格相当の座学とアセンブラと C 言語を叩き込まれた。一応，学生時代に BASIC と Fortran は習ったが，お遊び程度だったと言っておこう。 ↩︎

「ぶっちゃけ，大体 Google のせい」。

2026-07-27T03:37:29+00:00

例によって Mastodon/Bluesky の自 TL で見かけた記事の紹介だが，似たようなテーマの記事が並んでたので「面白い！」と思いつつ紹介してみる。

「GoogleのAI要約が検索よりマシに見えるのはなぜか」

最初の記事は p2ptk.org の記事。 p2ptk.org にはいつもお世話になっております。

GoogleのAI要約が検索よりマシに見えるのはなぜか（ただし、どちらもクソ） » p2ptk[.]org: 質の高いコンテンツの順位を下げ、労力をかけないスパムを優遇したGoogleは、ウェブ全域でグレシャムの法則を実演した。悪しきウェブページが良きウェブページを駆逐したのである。

タイトルに「クソ」が付いてるので想像がつくだろうが Cory Doctorow 氏の記事の翻訳である。

邦文タイトルの「GoogleのAI要約が検索よりマシに見えるのはなぜか」の答えは明白である。検索結果は求める「答え」じゃないから。

人は知りたいことの答えを（Web に）求めて検索するが，検索結果というのは答えに辿り着くためのヒントでしかない。人はヒントを元に欲しい答えを（検索結果として挙がっている） Web ページ群から抽出していくのである。今どきの AI 用語風に言うなら「蒸留」か？

一方，AI による回答は，あらかじめ Web にある有象無象の情報から「蒸留」した知識を元にしている。つまり，それまで人間がやってたことを迂回して，欲しい結果のみを提供しているわけだ。だから（喩え Google 検索が “enshittified” してなかったとしても）AI 要約が検索結果よりマシに見えるのは必然なのである。

でも記事が面白いのはここから。

さて、Googleを弁護するならば、「オープンなインターネット」は最近どうにもひどい。オープンなインターネット上で何か有用な情報を探そうとすれば、半ダースものポップアップやポップアンダー、そして「ディックオーバー」に埋もれる羽目になる。

[…]

AI検索要約の大きな利点は、こうしたナンセンスすべてから読み手を守ってくれる点にある。だが、そもそもそのナンセンスはどこから来たのか。

おおよそGoogleのせいだ。

GoogleのAI要約が検索よりマシに見えるのはなぜか（ただし、どちらもクソ）より

おまけにこの10年、Googleは検索の優先順位に変更を加え続け、丹念に調査された信頼できるサイトよりも価値の低い粗製濫造サイトを優遇してきた。商品レビューを検索すれば、かつては信頼できたForbesのようなメディアではなく、役に立たないどころか危険ですらあるレビューで埋め尽くされた「サイトの評判の不正使用」の結果ばかりが表示される。そんなサイトが独立して運営される厳密な競合サイトよりもはるかに上位に表示されるのだ。

GoogleのAI要約が検索よりマシに見えるのはなぜか（ただし、どちらもクソ）より

わたしはこの「おおよそ Google のせいだ（It turns out that this is largely Google’s fault）」というフレーズでバカウケした¹。

いわゆるアフィリエイト・システムは Web におけるインセンティブを確実に変えた。 Web はもう知識の宝庫などではない。広告手数料を（そして読み手の注目を）奪い合う戦場である。

そしてその戦場たる盤面を Google 自ら（AI によって）ひっくり返してしまったのだ！

(ノ｀Д´)ノ彡┻━┻

こんな痛快な話があるだろうか（笑）

AI は人の好奇心を削ぐか？

次の記事を紹介しよう。

Google検索のAIモードはユーザーの好奇心を殺す？ - YAMDAS現更新履歴: Opinion | The Problem With Google’s A.I. Overview - The New York Times 「現在、米国における Google 検索の60％以上は、ユーザーがリンクをクリックすることなく終了している」という文章から始まるが、要は Google の AI モードの問題点を論じる文章である。生成 AI が質問に即座に回答を返すことで、かつてインターネットを彷徨うような旅だったものが、目的地に即座に到着できるようになった。リンクを辿ったり、予期せぬページにたどり着いたり、参照情報を追ったりする、検索における「探索段階」が消えつつあるわけだ。これは（ワ…

yomoyomo さんのブログ記事である。いつもお世話になっております。

前節からの流れで言えば，こちらの記事は Web という戦場で戦う方々の憂鬱という感じだろうか。

これは（ワタシを含む）ネット上にコンテンツを公開する人間にとって、ウェブサイトへのトラフィックが減少し、そこから収益を得るチャンスが減るので憂慮すべき事態である。

Google検索のAIモードはユーザーの好奇心を殺す？より

そして

でも、質問するユーザーからすれば、信頼できる答えをより早く得られて何が問題なの？と考えて不思議でもない。

Google検索のAIモードはユーザーの好奇心を殺す？より

と続く。そこから「好奇心」の問題へと話を展開させている。

彼女が引き合いにするのは、興味深い質問への答えを探る「好奇心がある」状態にいる人は、その過程で遭遇した無関係な情報をもはるかに良く記憶するという研究である。答えを待つ間に、脳内の報酬回路が活性化され、海馬が記憶の形成を助ける準備が整うということらしい。

つまり、好奇心は脳全体を感受性が高まった状態に導くのだ。

Google検索のAIモードはユーザーの好奇心を殺す？より

でも，私に言わせれば因果関係が逆だ。感受性が弱いあるいは押さえつけられた状況では，好奇心は縮退する。日常生活に追われているとか将来に不安がある状況で好奇心など発揮しようがない。日常生活で知らなければならないことを AI が的確に（正しいとは限らないが）答えてくれるなら，それでいいではないか。試行錯誤など時間の無駄である。たいむ・いず・まねー！

かくて人は刺激に反応するだけのオートマトンと化す。

私は子供の頃から丸暗記が不得手で苦労している。学校授業の数学は比較的得意だったが公式を暗記できず，公式を導くプロセスで覚えていた（なので使わないと忘れるw）。だから，質問への答えを「探る」ことで記憶が強化されるというのは，個人的にはまぁまぁ共感できる。

でも，世の中にはひと目見ただけで丸暗記できる羨ましい人もいるだろう。写真的記憶とか最たるものである。ホンマに羨ましい。そういう人にも通用する話なのだろうか。

そもそも，今の AI サービスはプロンプトを介した「対話」で構成されている。私は Kagi Search と Kagi Assistant を半々くらいの割合で利用している（もちろん Google 検索は使わない）。たとえば「島根県立美術館の公式 Web ページを知りたい」だったら，そのまま固有名詞を検索窓に入力すればいい。でも「島根県立美術館の特徴は何？」という漠然とした疑問ならまず AI プロンプトに質問を投げる。

島根県立美術館は、1999年3月に開館した山陰最大規模の美術館です ¹。おもな特徴は以下の通りです。

「水との調和」をテーマにした建築: 戦後日本を代表する建築家・菊竹清訓（1928〜2011年）によって設計され ²，波打ち際に盛り上がった「洲浜（すはま）」をイメージした優美な形態が特徴です ³。チタン製の大屋根が日光を柔らかく反射し，対岸から見た際の風景との一体化も見どころです。
宍道湖畔の絶好のロケーション: 宍道湖の東南岸に位置し，「日本の夕陽百選」にも選定された宍道湖の夕日を鑑賞できる絶好のスポットです ¹。2階展示室の一画には展望テラスが設置されており ²，3月から9月は日没後30分まで開館を延長して，夕日をゆっくり鑑賞できるよう配慮されています。
「水」をテーマとした多彩なコレクション: 「水と調和する美術館」を館のテーマとし，水が描かれた作品を多数収蔵・展示しています ¹。コレクションは以下の5分野に重点を置いています ⁴。

分野	内容
水をテーマとする絵画	クールベ，モネなど国内外の画家による水辺の作品
日本の版画（浮世絵）	葛飾北斎の作品を1,600点以上所蔵（質・量ともに国内屈指）。常設の「北斎展示室」あり
国内外の写真	近現代写真作品
木を素材とした彫刻	木彫を中心とした彫刻作品
島根の美術	島根ゆかりの作家や題材による作品

多彩なジャンルを扱う総合美術館: 絵画をはじめ，版画，工芸，写真，彫刻など多岐にわたるジャンルの作品を展示しており，浮世絵のコレクションは約3,000点にのぼるとも言われています ²。

まとめると，島根県立美術館は 「水との調和」をコンセプトにした名建築，宍道湖畔の夕陽百選の景観，そして北斎をはじめとする充実したコレクションが三位一体となった，山陰を代表する美術館と言えます。

そこから参考として挙がってるページを見て AI の回答を検証してもいいし，「葛飾北斎」や「クールベ」についてもっと踏み込んだ質問をしてもいい。なんなら「足立美術館のほうが規模が大きくて客の入りが多いんじゃないの？」とかツッコミを入れてもいいだろう²。でも，たとえば「島根県立美術館」をテーマにアフィリエイト記事を書くのなら，上の回答だけで十分に記事が書けるだろう。内容が正しいかどうかは収入に関係ないのだから。

結城浩さんの『AIと生きる』の感想文でも少し書いたが，プロンプターとして AI にどのような役割を与えるのかが大事だろう。 AI は協働相手か，人生相談のカウンセラーか，それとも居酒屋トークの飲み友達か。私たちはもう「生成 AI 以前」には戻れないが，AI によって人やものとのコミュニケーションは確実に変わっていくし，それに適応しなければならない。

好奇心の種はどこにでも転がっている。お散歩カメラで無駄に多くシャッターを切る私が断言しよう。それを上手く拾って育てられるかどうかは，その人の感受性によると思う。感受性は忙殺される日常や不安で満ちる現在と未来では育たない。

AI が人の好奇心を削ぐのではなく，縮退してしまった好奇心を AI が暴き立てているのである。

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参考

AIと生きる | SBクリエイティブ: 「何でも答えてくれるAIと、私たちはどう付き合っていけばよいのだろう？」「数学ガール」シリーズの結城浩が贈る; Release 2026-03-05; 評価

[Comment] 感想文はこちら。

2025年6月号｜日経サイエンス: 特別解説 2025年アーベル賞に柏原正樹氏　代数解析学を確立　　M. ビショフ神経科学特集：好奇心に好奇心好奇心は科学の原動力だが，これまでほとんど科学の対象にされてこなかった。しかし，最新の神経科学や情報科学の … 続きを読む →; Release 2025-04-25; 評価

[Comment] 特集は「好奇心に好奇心」。他には「1秒の定義を変える原子時計のいま」「仲間はずれを作らない教室」など。

この記事のタイトルは “It turns out that this is largely Google’s fault” を Kagi Translate に翻訳させたものである。なので，タイトルのほうが直訳に近い。 ↩︎
試しに本当に「足立美術館のほうが規模が大きくて客の入りが多いんじゃないの？」とツッコんでみたら「来場者数と敷地規模の両方で足立美術館が圧倒的に上です」などとしれっと訂正してくださりやがった（笑） ↩︎

知識蒸留とモデル崩壊

2026-07-23T09:33:51+00:00

原文記事の紹介ポストを Bluesky で見かけたのだが，ポップアップが煩くてまともに読む気がしなくて。日本語訳がリリースされたので，こっちを今回の起点としよう。

中国製無料AIモデル「Kimi」に揺れる米政権、対応をめぐり論争: 中国企業が発表した無料のAIモデル「Kimi」を巡って、トランプ政権が揺れている。政府が管理を強めるべきか、オープンな競争に委ねるべきか。危機感は共有されていても、その中身では誰も一致していない。

知識蒸留と蒸留攻撃

Kimi はいわゆる中華 AI で Moonshot AI (月之暗面¹) が提供するチャットボット・サービスおよびその基盤モデルを指す。 AI モデルの方はオープンウェイト・ライセンスで提供されているそうで，最新の K3 は性能的に Claude Fable 5 を一部超えてるとまで言われている。

Anthropic や OpenAI といった米国企業が高性能 AI モデルをリリースしてそれほど間を置かずに，それらに匹敵する性能を持つ中華 AI モデルが登場することで，それらの企業および（米国 AI 企業を推す）米国政権にとっての脅威となっている。ただ脅威に対してどう対処すべきかという点で米国政権内で対立があるそうで，もの凄く大雑把にいうと「政府が（特定の AI 企業の利益を守るために）オープンソース競争を排除すべきではない」という立場と「AI モデルの国家安全保障上のリスクを強調し，政府による厳格なライセンス制度や介入が必要」という立場に分かれている，というのが記事のあらましである。

しかし、Kimiはすでに公開され、無料で利用できる。その性能は、米国政府が国家安全保障上の脅威になり得るとして一時的に公開を停止させたアンソロピックのモデルにほぼ匹敵する。先週末の論争は、トランプ大統領の周辺にいる多くの人々が、これを重大な警鐘として受け止めていることを示している。しかし、それが何に対する警鐘なのかについては、誰一人として意見が一致していない。

中国製無料AIモデル「Kimi」に揺れる米政権、対応をめぐり論争より

あまり深く触れられていないが，この記事のポイントは「知識蒸留（Knowledge Distillation）」だと思う。

その過程では、「蒸留（distillation）」と呼ばれる手法が用いられた可能性がある。これは、既存のAIモデルが生成した出力を利用して別のAIモデルを学習させる手法である。オープンAIとアンソロピックは、中国のAI企業がこの手法を利用していると以前から主張しており、それを阻止するための政府による支援を求めてきた。4月、トランプ政権は蒸留を抑制するための一連の施策を発表し、両社の要望はようやく実現した。

中国製無料AIモデル「Kimi」に揺れる米政権、対応をめぐり論争より

ここで言う「蒸留」とは

知識蒸留とは、大規模な事前トレーニング済みモデル（「教師モデル」）の学習内容を、より小規模な「生徒モデル」に転送することを目的とした機械学習アプローチです。これは、特に大規模なディープ・ニューラル・ネットワーク向けのモデル圧縮と知識転送の形式として、ディープラーニングで使用されます。

知識の抽出とは| IBMより

近年、知識蒸留の研究は、大規模言語モデル（LLM）にとって特に重要となっています。LLMでは、KDは、よく使用されている有料モデルから、より小規模でアクセスしやすいオープンソース・モデルに高度機能を移行するのに効果的な手段とみなされています。

知識の抽出とは| IBMより

といったことらしい。実際に Meta や OpenAI では自社の小型モデルに対して知識蒸留を行っているそうで，業界全体でも知識蒸留自体は一般的な手法として認知されているようだ。

ただ中華 AI モデルの場合はやり方が問題のようで「蒸留攻撃（distillation attack）」などと呼ばれている。

Anthropicは23日、DeepSeek、Moonshot、MiniMaxなどの中国のAIモデル各社により、Claudeの機能を不正に抽出する蒸留攻撃を検出していると発表した。これらの研究所は、約2.4万の不正アカウントを通じてClaudeと1,600万件以上のやり取りを生成し、Anthropicの利用規約や地域アクセス制限に違反したという。

[…]

AIモデルのKimiを展開するMoonshot AIからは、340万件以上のやり取りが確認され、主体的推論とツール利用、コーディングとデータ分析などについて、数百の不正アカウントから組織的に実行されていたという。MiniMaxからは、1,300万件以上のやり取りが確認されている。

Anthropicは、国家安全保障上の理由から、中国と中国国外にある企業子会社に対してClaudeの商用アクセスを提供していないが、これを回避するために各社は商用プロキシサービスを利用。APIやサードパーティのクラウドプラットフォームにトラフィックを分散させ、不正な利用を試みているという。

Anthropic、中国AI企業による蒸留攻撃を公表　安全保障上の対応を要望 - Impress Watchより

こうした状況に対して Anthropic 社は2026年2月のブログ記事にて

But no company can solve this alone. As we noted above, distillation attacks at this scale require a coordinated response across the AI industry, cloud providers, and policymakers.

Detecting and preventing distillation attacks \ Anthropicより

と述べている。「助けて！トラえも〜ん」って感じだろうか（笑）

となると，先月の「輸出規制」の件も見方が変わってくる。つまり，あれは企業自ら望んだ結果ではないのか。もっと意地の悪い見方をすれば政府と企業の癒着の結果と見ることもできる。

「約2.4万の不正アカウント」と言うが，実際には商用プロキシサービスを経由した（誰かのアカウントを乗っ取ったわけではない）真っ当なものに見えるし，それだけのアカウントが知識蒸留のためにサービスにアクセスしたのなら Anthropic 社はさぞかし儲かったであろうと皮肉のひとつも言いたくなる。その上で利用規約違反として金銭的なペナルティを課せば更に大儲けだ（笑）

そもそも米国企業の高性能 AI モデルだって元はと言えば人間の社会活動による「出力」を教師データとして事前学習に無断で利用² してるわけで，それって「蒸留」と何が違うというのか。今回の記事を読んでも，正直 Anthropic 社等に対しては「おまえがゆーな！」という感想しか湧かなかった。米国に対しては… あそこはマフィアで海賊な国だし（笑）

とはいえ AI 技術界隈がルール無用のバトルロイヤル状態なのは確かだし，個人的には Rewiring Democracy の夢が叶えばいいなぁ，とは思うけど。

知識蒸留とモデル崩壊

ところで「知識蒸留ってモデル崩壊を起こさないの？」と思い，いつものように Kagi Assistant に訊いてみたところ，（生徒モデルをさらに別のモデルの教師モデルにする）再帰的な蒸留を繰り返すことで世代ごとに劣化していく可能性はあるらしい。曰く：

再帰的蒸留で劣化する理由

情報損失の蓄積
各世代の蒸留で：
- 教師モデルの出力分布の「希少なパターン（rare events）」が失われる
- 生徒モデルは教師の能力を超えられない
- 世代を重ねるごとに表現の多様性が徐々に減少
誤差の伝播
- 教師モデルのバイアスや限界がそのまま次世代に引き継がれる
- 教師モデルの間違いやノイズも学習データとして取り込まれる
- 世代ごとに誤差が累積していく
分布の収束
- モデルが狭い表現空間に収束していく
- 最終的には無意味な出力を生成するようになる

ただし，現実のシナリオでは完全な劣化は起きにくい場合もある

実データの混合
- 各世代で実データ（人間が生成したデータ）を混ぜると，モデル崩壊は回避できる
- 純粋な合成データのみで学習し続ける場合に劣化が顕著
教師モデルの更新
- 各世代で新しい高性能モデルを教師として使う場合
- 例：GPT-4 → GPT-5 → GPT-6 と教師を更新し続ければ，劣化は抑制される
蒸留の手法
- 単に出力をコピーするだけでなく，中間層の表現や確率分布を伝達する手法もある
- このような手法では情報損失が少ない

とのこと。あぁ，これ，裏取ってないので鵜呑みにしないでね。でも再帰的な蒸留を繰り返すとモデル崩壊する可能性がある，というのは納得できる。

ブックマーク

参考

Rewiring Democracy - Schneier on Security: Rewiring Democracy How AI Will Transform Our Politics, Government, and Citizenship A Book by Bruce Schneier and Nathan E. Sanders An informative and wide-ranging exploration of how AI will alter every facet of democracy, and how to harness the technology to distribute rather than concentrate power. AI will change democracy. The only question is how. AI’s impact on democracy will go far beyond headline-grabbing political deepfakes and automated misinformation. Everywhere it will be used, it will create risks and opportunities to shake up long-standing power structures...; Release 2025-10-21

Moonshot AI は中国では「AI 六小虎（Six AI Tigers）」と呼ばれるトップ AI スタートアップ企業の一角と評されている。「AI 六小虎」には他に「智谱 AI（Zhipu AI）」「稀宇科技（MiniMax）」「百川智能（Baichuan Intelligence）」「阶跃星辰（StepFun）」「零一万物（01.AI）」といった名前が挙がっている。もっとも Zhipu AI と Moonshot AI 以外は勢いも落ちてパッとしないみたい。まぁ，中国は今不景気だからねぇ。ちなみに中国では Alibaba，Tencent，ByteDance，Baidu といった既存の IT 大企業とは別に「AI四小龍（Four Dragons）」「AI六小虎（Six Tigers）」と呼ばれるスタートアップのカテゴライズがあるそうで，さらにそれとは別に DeepSeek のような企業もある。 ↩︎
「連邦判事は2025年6月、Claudeの学習に作家の著作を利用したことはフェアユースに当たると判断した」。つまり，フェアユースの要件を満たす限り著作物の AI 学習のための無断利用は合法ということだ（和解金云々の話はフェアユースの要件を超えていると見なされた）。ちなみに，米国のフェアユースでは「利用の目的や本質」「原作品の本質」「抜粋の量や実質性」「原作品の価値への影響」の4つの観点に基づいて「公正」かどうかが議論される。有名な例としては Google Books の Library Book Scan に関する訴訟が参考になるだろう。 ↩︎