能ある鷹は爪を隠す。

　まず、最近まで同じ猛禽類として、鷹と鷲の違いなど

　些細なことでしかなかったからそこ出てきた疑問。

　能がないとは思わないが、なぜ死肉を食らう生活をするのだろうか。

　(専門家の方がいたら申し訳ない。こんな記事も見ないだろうが。)

　おはよう。齢25のただの石だ。

　ふと浮かんだ疑問だ。

　　　　　　鷹と鷲の違い　と　禿は死肉を食らう理由

　ウィキペディア先生によると

　　　　　　ハゲワシは、鳥類タカ目タカ科のうち死肉を主な餌とする一群の種の総称　　　　　　　　　　　　ワシは、タカ目タカ科に属する鳥のうち、オオワシ、オジロワシ、　　　　　　イヌワシ、ハクトウワシなど、比較的大きめのものを指す通称である。　　　　　　　　そして、国の象徴の対象として選ばれることが間々ある。らしい。　　　　　　タカは、同じタカ目タカ科に属する鳥のうち比較的小さめのものを指す通称　　　　　　そして、狩に遣われるなど人間とのかかわりが深い。らしい。

　ではなぜ、死肉を食らうのか。

　Gemini先生によると

　　　　　　生きている獲物を自分で狩る必要がなく、

　　　　　　安全に高いエネルギーを得られるためです。

　　　　　　また、強い胃酸や、頭に羽毛がない特殊な体を進化させたことで、

　　　　　　ほかの動物が食べられない腐った肉を独占できるという

　　　　　　生存戦略（生態的ニッチ）を確立しているからです。

　らしい。

　自らで狩をせず、ハイエナ的な行動を取る。

　実に効率的な生き方をしている。

　つまり基本的な狩の手順を規律として行動する動物とは異なり、

　長い年月を掛け、自身を環境に適応させたということになるとおもった。

　そして、そこに生まれたものが少数しか持ちえない能力による市場の独占ということなのだろう。

　代償は毛なのかもしれないと思えるほど皮肉が利きすぎて笑えてくる。

　わたしはそういうものになりたい、のかもしれない？

　以上だ。

　皆さんおはよう。

　齢25の　ただのいし　だ。

　唐突だが、

　直近20年間の日本のインフレ率（消費者物価指数の総合的な推移）は、

　全体として横ばいから後半にかけた上昇傾向を示し、

　累積で約10%前後の物価上昇（インフレ）となっています。

　前半の10年間はデフレ基調でほぼゼロまたはマイナス、

　後半の数年間で急速なインフレに転換しました。

　前半（2000年代中盤〜2010年代）

• 2005年〜2012年頃までは、景気低迷やデフレの影響により、前年比インフレ率はマイナスまたはほぼ0%近傍で推移。

• 物価の総合指数はほとんど上昇せず、むしろ小幅な下落を経験。

　後半（2020年代〜現在）

• 2022年度以降、原材料費やエネルギー価格の高騰、円安を背景に4年連続で前年度比2%を超える上昇を記録。

• 2020年を基準（100）とした総務省の消費者物価指数（CPI）結果によると、近年の総合指数は113.0を超えて推移している。

　だそうだ。

　なんでこんな話を持ち出したのか。

　ローカルAI駆動用のエッジPC (Jetson AGX Thor) を買ってしまった。

　近年の日本のインフレも相まって50万は下らない。

　高すぎるおもちゃだ。

　こちらの購入の経緯は以前のブログでもしているのでそちらを見てほしい。

『蒼き鋼のアルペジオという作品から最近のAIについて思ったこと』自分とは何か。   　これは作品を通して描かれる。   　大体のメンタルモデルが目的・行動の中で行き着く悩みの果てだった。　 　自分を求める中で、　あるものは…ameblo.jp

　セットアップ等進めていき将来の糧として生きたい。

　この辺の環境構築の話はまた今度。

　ふと、子供の頃を思い出した。

　正月お年玉を貰い何かを買う。

　そんな経験。

　煌びやかに飾られたポチ袋には１万円。

　袋片手に複合商業施設に向かう。

　まるで気分は王様だ。

　なんでも買える気でいる。

　当時、20年前はそれで満足だった。

　月日の流れとは残酷なものだ。

　物欲は、年々日本のインフレ速度を超える勢いで

　吊り上がりとどまることを知らない。

　欲を満たせるための価値を単純比較すると約50倍。

　わざわざ比較すること自体、野暮なのかもしれないが、

　とんでもないインフレである。

　以上だ。

　　　皆さま、いかがお過ごしだろうか。

　　　今回も昔話からになる。

　　　ニンテンドーDS(ダブルスクリーン)を現役で遊んでいた頃の事　　

　　　ニンテンドーDS（Nintendo DS）は、

　　　2004年に任天堂が発売した革新的な携帯型ゲーム機です。

　　　上下に並んだ「2画面」や、下画面の「タッチパネル」など、

　　　当時のゲーム機としては画期的な機能を多数搭載し、

　　　世界中で爆発的なヒットを記録しました。

　　主な特徴

• 2画面とタッチパネル：画面が上下に2つあり、下画面は付属のタッチペンで直接操作可能。
• マイク入力：音声認識や、息を吹きかけるといった直感的な操作に対応。
• ダブルスロット：DS専用ソフトに加え、ゲームボーイアドバンス（GBA）のソフトもプレイ可能。
• ワイヤレス通信：ローカル通信でのマルチプレイや、Wi-Fi接続による世界中のプレイヤーとの対戦に対応。

　　　らしい。

　　　それはさておき、

　　　今だからこそ白状できること。

　　　突拍子もないが、

　　　この場を借りて懺悔させていただけるなら、

　　　許されることではないが、わたしはカセットの借りパクをしていた。

　　　友だちから借りたゲームをそのまま持ち帰り遊んだ。

　　　その後どうなったかは神のみぞ知る。

　　今回はそのゲームのことについて話したい。

　　わたしの死生観や考え方を固めたゲーム。

　　それはパワプロクンポケットシリーズ。

　　　　通称「パワポケ」だ。

　　今売られているパワプロ西暦年シリーズに、

　　毒気と人生を足して、2で掛けたものだろう。

　その中でも私が夢中になって遊んだのは、

　ナンバリングタイトルの「9」、「11」、「12」だ。

　DSで売られていたタイトルとしては、十分濃すぎる並びだろう。

　濃すぎると言えば、ゲーム中のシナリオ、そして内に出てくるキャラクターだ。

　(そう考えると、パワプロ西暦年シリーズは本当によく野球だけをやっている。)

　　パワポケ と言えば、簡単に 人が　いなくなる。

　本当にあっけない。

　終わりには、必ずと言っていいほどだ。

　　(9は比較的例外かもだが、　武美は、まあ。

　　　それに、その他背景に仄暗いものがあるのはお約束)

　子供心に、世界とは、社会とは、人とは、こういうものなのか、と

　ある種洗脳的な部分もあったと言いたくなる。

　　(自業自得なのだが…)

　登場人物にしても、設定が当然濃い。

　言葉として、あまり素直に並べたくはない。

　ここで取り上げたいのは、子供心に当時異質だなと思っていたキャラクターだ。

　作品として、純粋な主人公を演じさせるためには、

　いつでも正論でなくてはならない。

　そこで、衝突先になるのは、言わば、オタク集団。

　名前を挙げると、　サイデン　と　キーボード　等々であろう。

　主人公から　「ちゃんと日本語を話せ」　と直々に言われる程度には、ちゃんとおかしい。

　ただ、今だからこそわかるのは、それでもその世界を懸命に生きていたことだ。

　ある種、表舞台に立てないからこそ、その世界から退場しなかったとも言える。

　　(当然12は例外だ。)

　リアル世界で感じさせてくれるように、

　マイノリティはマイノリティなりの生き方、生きる方法があることを、

　暗に教えてくれていたことを、本当に感謝したい。

　最後に、この記事を読んで気になっていただけたら、

　今でこそ、DSはなかなか手に入らないものだが、

　近所のハードオフ等でお手に取ってみてほしい。

　特に「12」のシナリオにおいては、

　「AI彼女」や「知的生命体」など

　未来を先読みしていたとも取れる内容が

　ふんだんに散りばめられている。

　また、

　冒頭の話の代償は、

　しっかりと得ている、とだけ…

　この場を借りて謝罪したい。

　以上だ。

　気持ちが前に向いているとき、自然と気持ちのいい言葉が集まる。

　例えば、本のタイトル。

　何とはなしに、

　　　『マネするだけで「文章がうまい」と思われる言葉を1冊にまとめてみた。』

　という本を買ってみた。

　文字書きを志すなら、

　読む1冊として入ってもおかしくない。

　当然書斎の書机に置かれることも珍しくないはず。

　このタイトルを飾る背表紙に、本著書にもタイトルがある。

　「文章がうまい」

　肯定する言葉だ。

　これが非常によくできている。

　巧妙だと思った。

　それは、フォントにある。

　黄色という目立つ本に黒文字、必要に応じて適切なサイズに大きくし、

　この言葉が無意識的に差し込まれる設計。

　自分は人から「文章がうまい」と言われている。そんな気になれる。

　実に単純である。

　本は、人生に彩りを与える。とはよく言ったものだが、こういうことなのかもしれない。

　(おそらく違う)

　　【人は単純にも、そんな工夫1つに心をつかまれるものだ。】

　これを今回の学びとして、今後も執筆活動に精を出していきたい。

自分とは何か。

　これは作品を通して描かれる。

　大体のメンタルモデルが目的・行動の中で行き着く悩みの果てだった。

　自分を求める中で、

　あるものは人を家族、あるものは友を想い、あるものは異性を想う。

　皆それ相応の歪さを持つが、理解し合おうとする。

　　その中で、わたしに近いと感じたメンタルモデルが、ハルナだった。

　　史実、金剛型3番艦　戦艦榛名がモデルとなっている。

• 神戸の川崎造船所で建造された民間造船所初の国産戦艦です。
• 度重なる大規模改装により高速戦艦へと生まれ変わり、太平洋戦争では

　　　最前線で過酷な任務をこなしながら終戦まで生き抜いた歴戦の艦

• 太平洋戦争ではマリアナ沖海戦やレイテ沖海戦など数々の激戦に参加しました。

　らしい。

　(私自身今は神戸住なのでますます親近感が沸いた。どこかに資料館はないものか。)

　私の中学、高校時代はそのような史実を擬人化するという遊びが当時は流行っていた。
　その中の作品の一つが冒頭タイトルにもある蒼き鋼のアルペジオである。

　作品におけるハルナは、

　作中、”知らないワード”と”それに関連する行動”が結びつく際、

　「タグ添付。分類、記録」と言う。

　ドジっ子属性があり、ちょっと抜けているところがある。かわいい。

　また、普段の装いは、身長とほぼ同じくらい、顔の半分も出でない

　ロングコートに身を隠している。

　子供の様な体つきをコンプレックスとしているのだろう。

　そんな、彼女も気を許すと日常パートでは、コートを脱ぎ、

　”年相応に見える態度”を見せるようになる。

このメモリスキルが欲しい。

　なぜこの話を持ち出したか。

　それは、わたしもハルナのように、

　　自分の言葉、今の自分しか残せない言葉でメモリしておきたい。

　　わたしは、自分の言葉を適切なタイミングで引き出すことが不得手のようだ。

　　言いたいことはあったのに、引き出すことができず、そのまま流れてしまう。

　　そうして失ったものも多いだろう。

　　入出力系統を、自分のフィジカルではなく、

　　外部システムとしてローカルに構築したい。そして望むタイミングで引き出す。

　　という仕組みを持つことが、わたしの目標だ。

　　幸い、技術が追いつきつつあり、同じようなことを実践できそうだということに

　　希望を見出した。

　作中のハルナがやっていたことを想像するに以下の通りだ。

• 本当に忘れたくない記憶を自分のメモリではなく、ローカルな外部メモリにタグ付分類保存する。

　　→半永久的に残して置ける。再生できる。

　最も『友達』という言葉を人間の少女『刑部蒔絵』との交流を通して学んだ。
　彼女の心境の変化もそれからだったように思う。

関連知識を人に説明したい。

　わたしが把握している範囲の事柄で、今ある技術についてを話すとこうなる。

　当然　AIだ。　

　※※※

　ここで話すのは、

　現時点でのローカルなLLM開発に関連する話を含む愚痴で、

　実際に組んだとかを話すものではないことをご了承いただきたい。

　※※※

　今日主流になっているChatGPTやClaudeと言った自由度の高いAIツールは、

　LLM(大規模言語モデル)を軸に実装されている。

　端的にLLMとは、確率論的に文章入力を読み解き、分類し、並べて、

　それっぽい文字列を出力することに長けているデータの塊だ。

　正直この話をする上では、あらゆる言語問わず理解する力に優れているという点を抑えておくだけでいい。　

　また、話を一気に飛躍させると、PC上の機械的なプログラムを動かす権利をLLMに　

　渡してしまうことで、確率論的にそれらのプログラムを実行させることが可能。

　ということだ。

　ただこのLLMのみでは、機能として、精度よく実行できない。

　今、世間のAIプログラマと呼ばれる人たちの多くの悩める理由が、

　この制御部をコントロールする仕組みを作ることにあると思っている。

　この総称を、ハーネスエンジニアリングと言うらしい。

　脱線するが、今AIを取り巻くエンジニアリングとして様々な言葉が乱立している。

　プロンプトエンジニアリングやコンテキストエンジニアリング、

　そしてハーネスエンジニアリングだ。

　一般にAIを使う人からは縁遠い言葉で、知る必要もないかもしれないが、

　AIの裏側を見ている人は、日々更新されている言葉に

　てんやわんやさせられている。

AI指示

　話を戻して、AIに指示をしたとする。

　　　「タグ添付。分類、記録」と。

　冗談だ。そこまで抽象化した指示はおそらくまだできない。

　作中では、視覚情報など五感の情報も一緒に、この指示のみで、

　かなりを分類・記録されているのだろう。

　マルチモーダル的仕組みはできつつある中でも、そこまで高度なことは

　実用問題まだだ。

　ただ、今有り合わせのものでできそうなことを一例として考えるなら、

　こうだろうか？

　　例　/tag-save-text "ファイル名.md" or "データベース名" "保持したい文章"

　この処理を行うのに、LLMとそれを取り巻く制御部は何をしているか。

　すべて分解していかねばなるまい。

①LLMの自然言語の理解力

　　ここには近年目覚ましいものがある。

　　まず、どうしたい。どうしてほしい。を　

　　LLMは、LLMが持つ特有のばらつきによって、分類できる。

　　このばらつきにこそ、確率論的がある。 LLMを使う理由、肝の部分だ。

　　LLMに対する文字列入力では、文字列を単語や一文字単位に分解し、

　　関連性の高い文字をばらつきをもって見つけ出すことをしている。

　　また、LLM制御パラメータの一つに、"temp"(直訳は温度)が存在し、

　　出力のばらつきを制御している。

　　このあたり気になった方は、関連書籍やOllamaの公式Documentを

　　読んでみてほしい。 

　　これらによって、今までのAIには実行不可能だった作業が可能になり、

　　機能を渡すことができるようになった。

②スキルの実行

　次に、先頭の/tag-save-textでのLLMへの直接的な指示が可能な点。

　　この様なスラッシュコマンドが

　　日本のAIツールを使う界隈で注目され始めたのは、2026年初頭からだろうか。

　　(ツールであればもっと前から合った気はするが)

　　この、Skillsという概念。

　　端的に言えば、プロンプトエンジニアリングされたもの、

　　指示命令(プロンプト)の一覧表と言える。

　　(作品的に言えば、アドミラリティ・コードになるのかな。)

　　あるファイルに自然言語ベースの命令文　または、

　　特定の処理を行うプログラム本体を用意して置き、

　　命令文をトリガーとして実行するものだ。
 

　　トリガー機構は、〇〇してという指示を表す文字列と

　　機械的処理を紐づけるためにある仕組みになる。

　　また、機械的は、確率論的とは対照に、100％エラー等の例外が発生するしない

　　限りは、決められた機能通りの動作する処理を言う。

　AIツール上ではスキルやプラグインなどと呼ばれ、

　LLMの機能を拡張するものだ。

　/tag-save-textが、

　　LLMで文字列の情報を分類して指定する箇所に保存する機能であるならば、

1. LLMがプロンプトを読み込み、コマンドや機械的処理を実行する。
2. 実行結果を文字列として、LLMが再度読み、次のコマンドや機械的処理を実行する。　

　　この繰り返しが裏で行われている。処理の流れは以下の通りだ。

　　①LLMと取り巻く制御部が、tag-save-textを指示されたら、機械的に

　　　関連ワードが書かれたファイルのあるフォルダを見に行く。

　　②ファイルを見たら、指示文通りに事を運ばせようと、

　　　機械的、確率論的、両方の性質を利用して処理を進めていく。

　　③"ファイル名.md or データベース名"で指定しているメモリへ、

　　　ファイル名ならそのファイルに、データベースならそのテーブルへと

　　　保存する。

　　④完了した旨を伝える文字列をUI上に表示する。

　　このトリガーの連続的挙動が今日のAIをAI足らしめている理由だろうか。

　　コマンドを打つ以上、これまでの操作方法と変わらない点は

　　いまだ発展途上だとも言えるところだ。

　　先ほども、「タグ添付。分類、記録」を指示文として抽象的だ、と揶揄したが

　　もしローカルなLLMを、企業で導入する場合、自然言語で実行する際の

　　限界について、利用者側へ理解を求める必要がある。

　　・コマンドをそのまま導入できない。(環境次第)

　　・独自のカスタマイズ性(属人化)が生まれる。

　　・モデルの性能不足(モデル自体の安全性、計算資源)　等

　　クラウドなAIツールサービスのように圧倒的性能で物を言わせることも

　　難しいため、エンジニアサイドとしては、頭を悩ませる課題も多い。

　　今回踏み込まなかったが、ガードレールやRAG、ハードウェア系と言った

　　さらなるLLM周りの話やハーネスエンジニアリングとしての仕組みの

　　作り込みの話、セキュリティ周りの話やもいつかしてみたい。

　　不備、補足等あったらコメントにも、期待します。

オチ

　オチなどない。

　改めてハルナと自分を重ねてみた時、幼稚だなと思った。

　正直なところ、わたしの行動の源泉は、増える喜びではなく、失う恐怖からだ。

　ハルナのやっていることを、都合のいいように解釈して、ただただ欲するのみだ。

　ただ、今回この記事を書くにあたり、同じ思いをしている人を、仕組みで救いたい。とも思った。

　そのあたりの想いも、いつか記事にしてみたい。

　だからこそ、今日のAIに縋り付いてでも勉強する。自分のためであり、同じ境遇に悩む人へ。

　その仕組みが完成するまで、私は怠ることはしない。と綺麗事でまとめてみる。