同志社フェア

同志社フェア

同志社フェアは、同志社大学が主催する地域交流イベントであり、年に2回開催されます。

2011年以降、同志社ゆかりの地で開催されています。このフェアは、同志社大学の文化や魅力を広めることを目的としており、全国各地で行われています。

具体的には、同志社フェアでは大学の紹介や文化講演会、演奏会、ダンスパフォーマンスなどが行われます。例えば、2023年には福岡で開催され、学長による大学紹介の後に東京オリンピックで金メダルを獲得した宇山賢さんによる講演が行われました2

また、2024年度の第1回目は、12月には横浜での開催が予定されており、宇宙開発や自動運転都市開発の紹介、学生によるジャズ演奏などが行われる予定です5

第2回目は福井で開催予定であり、現在計画中です。

このように、同志社フェアは卒業生や受験希望者だけでなく、一般の人々も参加できるイベントとして、多様なプログラムを提供しています。

さらに、同志社フェアは地域との交流を深めるための重要な機会となっており、参加者同士のネットワーキングや情報交換も促進されています。これにより、同志社大学のコミュニティがより強固になり、地域社会との結びつきも強化されています13.

僕は祈る

僕は神を信じるものではない そして僕は祈り続ける。

この間、お会いした方が急逝された。
非常に動揺している。
お会いしたばかりであるというこもあるし、年齢が近いこともある。

しっかりお話したことがあるわけではないが、これからいろいろとお話していくんだろうなという
矢先だっただけに残念でならない。

ご家族や関係者のお嘆きはいかほどであろうか。
お悔やみ申し上げたいし、本当に冥福をお祈りしてやみません。

文章を書く技術のガイドブック

書く技術とAIについてぼんやり考えている。
私の好きな本を紹介します。
紹介文はGenSparkに作ってもらっています。

  1. 書くことについて ~ON WRITING~』 (小学館文庫) スティーヴン・キング

    『書くことについて』は、スティーヴン・キングによる執筆指南書であり、自伝的要素も含まれた一冊です。具体的な執筆アドバイスやキング自身の経験談が豊富に盛り込まれており、多くの読者から高評価を受けています。文章を書くことに興味がある方には必読の一冊と言えるでしょう。[3][4]

  2. 理科系の作文技術』 (中公新書) 木下是雄

    『理科系の作文技術』は、物理学者である木下是雄によって執筆された書籍で、理科系の研究者、技術者、学生を対象にしています。論文やレポート、説明書、仕事の手紙の書き方、さらには学会講演のコツなどを具体的に指導する内容となっています。[9]

  3. 日本語の作文技術』 (朝日文庫) 本多勝一

    『日本語の作文技術』は、本多勝一による著作で、文章を書く際の技術や方法論を解説した本です。特に日本語での明確でわかりやすい文章を書くためのガイドとして広く知られています。[12][14][15]

  4. 考える技術・書く技術 問題解決力を伸ばすピラミッド原則』バーバラ・ミント

    『考える技術・書く技術』は、バーバラ・ミントによって書かれたビジネスライティングと論理思考の指南書です。ピラミッド構造というフレームワークを用いて、効果的な問題解決と情報伝達の方法を提供しています。[18][19]

  5. アカデミック・フレーズバンク そのまま使える!構文200・文例1900』ジョン・モーリー

    『アカデミック・フレーズバンク』は、英語での学術的な文章を書く際に役立つ構文や文例を提供しており、日本語訳が付いているため、英語を母国語としない研究者にも便利です。[23][24]

  6. 知的文章術入門』 (岩波新書 新赤版 1897) 黒木登志夫

    『知的文章術入門』は、黒木登志夫による岩波新書の一冊で、文章を書く際の技術や考え方を解説し、特に知的な内容を効果的に伝えるための方法を探求しています。[47] [49] [50]

  7. 説得できる文章・表現200の鉄則』 第4版 永山嘉昭

    『説得できる文章・表現200の鉄則』は、ビジネスコミュニケーションにおける文章作成の技術を向上させるためのガイドとして、多くの読者に支持されています。特にネット時代における横書きのビジネス文書や電子メールの作成方法に焦点を当てています。[31] [32] [34]

  8. 文章表現四〇〇字からのレッスン』 (ちくま学芸文庫 ウ 6-2) 梅田卓夫

    『文章表現四〇〇字からのレッスン』は、文章表現の技術を向上させるためのガイドブックです。特に、日本語での文章作成において、400字という制限の中でどのように効果的に表現するかを学ぶことができます。[36]

  9. ゲーム感覚で身につく論文執筆:「今よりもっと論文を書く」と決めた研究者へ』飯村周平

    『ゲーム感覚で身につく論文執筆』は、論文執筆を効率的に行うための手法を紹介し、特に日本語だけでなく英語でも多くの論文を書く方法をテーマにしています。論文執筆の生産性向上や投稿・査読対応の方法、論文指導の手引きなど、多岐にわたります。[41] [42]

  10. 『技術者のためのテクニカルライティング入門講座』髙橋慈子

    『技術者のためのテクニカルライティング入門講座』は、技術者向けに論理的かつ簡潔な技術文書の書き方を解説する書籍です。[翔泳社], [読書メーター]

  11. 『まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書』阿部幸大

    『まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書』は、アカデミック・ライティングの技術を体系的に学ぶための教科書です。[Amazon], [紀伊國屋書店]

廣安知之さんの研究についてまとめてください。

AI Serviceの一つである GenSparkに私の研究をまとめてもらいました。
いい線 いっている

https://www.genspark.ai/spark/an-overview-of-hiroyasu-tomoyuki-s-research-contributions/fd4c647c-b9e3-44e2-ba04-81114c136a5f

廣安知之(Tomoyuki Hiroyasu)教授は、同志社大学生命医科学部に所属し、知能情報学、ソフトコンピューティング、医用システム、基盤脳科学などの分野で幅広い研究を行っています。彼の研究は、特に以下の分野で注目されています。

## 知能情報学とソフトコンピューティング
廣安教授は、遺伝的アルゴリズム(GA)や多目的最適化に関する研究を行っており、進化的アルゴリズムを用いた最適化問題の解決に焦点を当てています。特に、多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)や対話型遺伝的アルゴリズム(IGA)の開発と応用に貢献しています。

## 医用システムと基盤脳科学
彼は、fNIRS(機能的近赤外分光法)を用いた脳機能解析や、脳活動データの解析に関する研究を行っています。特に、運転中の注意散漫度予測や集中瞑想中の脳活動の変動に関する研究が挙げられます。

## 高性能計算
高性能計算(HPC)の分野でも活躍しており、大規模データ解析や並列計算技術の応用についても研究しています。

## 主要な研究成果
– **非侵襲的脳活動計測と計算論的神経科学**: fNIRSを用いた脳活動の計測に関する研究を行い、高齢者のダーツプレイ習慣が脳の半球側性化に与える影響を調査しています。
– **画像診断システム**: 消化器内視鏡画像から手術器具の画像を除去するための深層学習アーキテクチャの性能比較を行い、内視鏡検査の精度向上に寄与しています。
– **進化計算と最適化**: 多目的遺伝的アルゴリズムを用いた様々な最適化問題に取り組んでいます。

廣安知之教授の研究は、医療分野や自動車産業、進化計算と最適化など多岐にわたる分野で実際的な応用が期待されており、その多様性と実用性から高く評価されています。

同じ月を見たい

大体、お願いというものは自分のためにするものだが、
まれに、他人のお願いを聞き入れて実現する方がいらっしゃる。
我もかくありたい。
make a wish

同じ月を見てる。
時間を超えて、場所を越えて。

僕は祈る

僕は神を信じるものではない そして僕は祈り続ける。
今年の夏はいつにもまして暑い。去年も暑かったように思ったがこんなに暑かったかな。

広島の8月6日はいつも暑い。
そして一年がたっていく。

子供のころは少しづつ世界はよくなっていくとなんとなく思っていたけれども、
思わぬところで思わぬ形で戦いが続いていき、それに対して絶望的な気持ちになるもんだな。

少しでも世界が穏やかになりますように。
戦いで傷つく人がいなくなりますように。

ガートナー、2024年以降のソフトウェアエンジニアリングに関する戦略的テクノロジトレンドのトップ5を発表

ガートナーが戦略的テクノロジトレンドのトップ5を発表したとCodeZineがのべている。
その5つが

  • ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス
  • AI拡張型開発
  • グリーンソフトウェアエンジニアリング
  • プラットフォームエンジニアリング
  • クラウド開発環境

であり、GPTに聞いた結果が下記のとおり。

ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス:
ソフトウェアエンジニアリングインテリジェンス(Software Engineering Intelligence)は、ソフトウェア開発プロセスにおけるデータ分析やAIを活用して、開発の効率や品質を向上させる技術や手法を指します。開発プロジェクトの進捗やリスクをリアルタイムで把握し、最適な意思決定を支援するためのインテリジェンス技術が含まれます。

AI拡張型開発:
AI拡張型開発(AI-augmented Development)は、AI技術を利用してソフトウェア開発プロセスを補助・自動化する手法です。コード生成、バグ検出、最適化など、開発者が行う作業をAIが支援することで、開発効率や品質が向上します。

グリーンソフトウェアエンジニアリング:
グリーンソフトウェアエンジニアリング(Green Software Engineering)は、ソフトウェアの開発や運用において環境への影響を最小限に抑えることを目指すアプローチです。エネルギー効率の良いプログラミング、リソースの最適化、カーボンフットプリントの削減などが含まれます。

プラットフォームエンジニアリング:
プラットフォームエンジニアリング(Platform Engineering)は、ソフトウェア開発チームが効率よくアプリケーションを開発、デプロイ、運用できるようにするための共通基盤やツールを構築する技術です。これにより、開発者は基盤を利用して素早く安全にアプリケーションをリリースできるようになります。

クラウド開発環境:
クラウド開発環境(Cloud Development Environment)は、クラウド上でソフトウェアの開発、テスト、デプロイを行う環境を指します。開発者はインターネット経由でアクセスできるリモートの環境を利用し、リソースのスケーリングやチーム間でのコラボレーションを容易に行えます。

クラウドはもはや必須だとして、AIに助けてもらいながらソフトウエア開発するのはもはや当たり前ですね。
プラットフォームエンジニアリングには興味がありますが、グリーンを意識して実装やら アルゴリズムを考える時代になるのかしら。

AIにblogを書いてもらった

新年あけましておめでとうございます!
AIにblogの内容を提案してもらいました。

2024年はますますAIの利用が促進される年となることが予想されます。

AI技術はますます進化し、私たちの生活やビジネスに大きなインパクトを与えることでしょう。

自分も遅れずにサービスや技術のキャッチアップを行いたいと思っています。AIを活用することで、業務の効率化や生産性の向上が期待できます。新しいサービスや技術を学び、取り入れることで、自分自身の成長やキャリアの発展にもつなげることができるでしょう。

ただし、AIの利用には注意が必要です。データの流出や蓄積に関しては、注意深く対応する必要があります。個人情報や機密情報の適切な管理が求められます。

今年はAIのさらに発展し、加速する一年となると思います。

自分自身の成長と共に、AIを上手に活用していきましょう。新しいサービスや技術へのキャッチアップを進めつつ、データの管理にも十分に注意を払いたいと思っています。

また、職場でも大いに生成AIを中心とした人工知能の技術を使っていくようにしたいと思います。

みなさんも素晴らしい2024年をお過ごしください!

2024 謹賀新年

2024年がスタートしました。
今年は4月から、個人的にも研究室的にも大きな変化があります。
この変化をうまくとらえて飛躍の年にしたいと思っています。
どうぞよろしくお願いします。

献本御礼: 設計論

amazon 設計論

素晴らしい本が手元に届きました。
その本を手に取るだけで、その圧倒的な存在感が伝わってきます。
「設計論」、このタイトル自体が強烈なインパクトを持っています。
正確な言葉で表現するのは難しいですが、それはまさに衝撃的で、感動的でした。

この本の分厚さからくる情報量は、一度に全てを消化するのは困難ですが、著者の深遠な歴史と経験が感じられました。
また、現在進行中の私のプロジェクトに対しても非常に関連性がある部分があり、私の学びに大いに役立ちました。

もう少し勉強せねばなりません。
オイラもがんばらないとな。

(この文章はchat GPT4.0の手助けを借りています)

医情報学科 設置の趣旨

医情報学科では、今後の飛躍的発展が期待できる生命科学分野と、工学の中でも特に電気、電子、情報分野の融合科学技術領域の基礎、応用を体系的に学習し、幅広い知識と問題解決能力をもつ専門技術者や研究者を養成すること。具体的には、生物機能とエレクトロニクス及び情報技術の融合を図り、生命システムを理解して科学技術に応用すること及び生命システムを工学分野における技術により支援することを目的とし、生体情報の理解に重点を置くバイオインフォーマティクス、脳科学分野、生体情報の取得・制御に重点を置く生体計測、医用機器分野などを柱に据え、教育研究を行うこととした。

同志社大学が行われているAI・データサイエンスプログラムの一つであるDDASH

同志社大学は2022年度から「同志社データサイエンス・AI教育プログラム(DDASH)」を開始しました。
DDASHとは「Doshisha Approved Program for Data Science and AI Smart Higher Education」の略で、数理、データサイエンス、AI分野の人材育成を目的とした教育プログラムです。
DDASHは大学全体で数理・データサイエンス・AI教育を推進しています。

具体的には、以下の3つのレベルに分けてプログラムが提供されています:

  • リテラシーレベルのDDASH-L(2022年度開始):全学部の学生を対象としており、それまでの同志社大学のデータサイエンス教育の実績を踏まえた全学レベルの教育プログラムです。全ての学生が履修可能で、複数の学部が協同して教材を作成します。また、全ての学部から教員が参加するワーキング・グループでプログラムの点検・検討を行っています。
  • 応用基礎レベルのDDASH-A(2023年度開始予定)
  • それらを包含するDDASH副専攻(2023年度開始予定

DDASHは文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル、応用基礎レベル)に準拠しています。
また、DDASHは大学院レベルでの展開も予定しており、すでに「Comm 5.0 AI・データサイエンス副専攻」を開設しています。
これにより、データサイエンス・AIを駆使して世界で活躍できる人材育成を目指しています​。

(この文章はchat GPT4.0の手助けを借りています)

AppleのVR/AR ヘッドセット登場

Appleが革新的なARヘッドセットをリリースしました。
私がこのヘッドセットについてのニュースをキャッチした時にMetaが提供する製品とは全く異なる製品であると感じました。
しかも、その消費対象となっているのが、我々一般大衆なのかさえ疑問を感じます。

NBAの試合や相撲などのスポーツイベントを考えてみてください。それぞれには、コートや土俵近くのプレミアムシートを確保できる特定の観客が存在します。また、クラシック音楽のコンサートでも、これと同様の特権を享受しているおそらくいくつかの人々が存在することでしょう。
特定の客がその場の独占的な体験を享受するという現象が、これからさらに洗練された形で現れるかもしれません。

映画の領域でも、新型ヘッドセットを所有するユーザーに対して独占的に提供されるサブスクリプションサービスの登場を予見しています。
ここでのキーテクノロジーとなるのは、位置センサー、ミリ波レーダー、そして空間オーディオだと思われます。これらの技術を活用して、バーチャル空間上で具体的な座席を指定するようになるでしょう。
さらに、ユーザーの脳波や生体情報といった詳細な情報が取得されることも予想されます。

これは、一部で話題の「メタバース」のような曖昧な概念を超えて、より具体的で戦略的な新市場の創造を示唆していると感じます。

いかがでしょうか?

身体性について

身体性について

春学期の科目、”赤ちゃん学”は、いくつもの素晴らしい発見と共に、新しい教育の形が感じ取れる。
この授業では、板倉先生、加藤先生、元山先生をはじめとする豊富な経験と知識を持つ講師陣が深い洞察力と献身的な指導を提供している。
私たちが共有する知識は年々増大し、それは我々自身の学びの体験を新たなレベルへと押し上げている。

この授業では、人間という生命体が成長し発達する様子を見つることも一つの視点として提供している。
それは私たちが生まれながらに持っている能力と可能性について深く考察するきっかけとなり、我々が理解する人間の本質を更に掘り下げる手助けとなっている。
また、まだ言葉を話せない赤ちゃんを対象とする研究の難しさも学んできた。それは言語を超えてコミュニケーションを理解するための新たな視点を提供し、子どもの心と行動を理解するための異なるアプローチを必要とする。

AI技術の進歩、特にChatGPTの出現は、我々の知識の深化に貢献してきた。
その能力と柔軟性により、AIは学問の世界に大きな衝撃を与えてきた。
現在、ChatGPTはウェブ上のデータを入力として使用しているが、これは人間が学習と経験を通じて獲得する情報の一部を表現しているだけである。

「身体性」というキーワードは非常に重要である。
私たちは身体を通じて世界を理解し、感じ、経験する。
それは私たちが認識し、思考し、行動する方法に深く影響を及ぼしている。
この問題については、更なる時間と考えを費やす必要がある。
しかもできるだけ早くだ。
(この文章はchat GPT4.0の手助けを借りています)

就職後3年以内離職率の推移

就職後3年以内離職率の推移

よく話題になるのでメモしときます。
新卒学生の早期離職率についてです。

私自身も経験者の一人として、新卒の若者たちが企業を早期に去る傾向が増えているように感じています。
しかし、この体感は本当に事実を反映しているのでしょうか?
まず、この疑問に答えるためにはデータを確認することが重要です。私たちは時々、私たちの体感が事実を正確に反映していると思い込みがちですが、それは必ずしも真実ではないことを忘れてはなりません。

これは厚生労働省の提供するデータです。
厚生労働省 データ
これによれば、過去30年間で新卒学生の3年以内の離職率は約30%で、それほど大きな変動は見られません。
これは一見驚きかもしれませんが、事実、我々の直感や体感がデータと一致しないことはしばしばあります。

では、なぜ我々は新卒学生の早期離職が増えていると感じるのでしょうか? それはおそらく我々が直接経験する、あるいは目の前で起こる出来事に影響を受けやすいからかもしれません。一部の新卒学生が早期に退職することが多い場合、それが全体的なトレンドとなっていると誤解してしまうこともあります。
新卒学生もまた、仕事を探す際の価値観や希望、不安など、多くの面で以前と大きな変わりはないかもしれません。

体感とデータが一致しないとき、それは新たな視点や学びの機会を提供してくれます。私たちは、事実と情報に基づいた意思決定をすることで、より良い組織運営、そして新卒学生を含む全ての従業員の満足度と生産性を向上させることができます。

(この文章はchat GPT4.0の手助けを借りています)

OpenAIの著作権について

OpenAIの著作権について

chatGPT-4と対話しました。
メモ。

OpenAIのGPT-4におけるテキスト生成の著作権と利用規約

  • OpenAIはGPT-3までの出力の著作権についてユーザーに帰属すると明確に表明しているが、GPT-4についての具体的な情報は不明。
  • GPT-4によって生成されたテキストの使用に関しては、OpenAIの利用規約に従う必要がある。具体的な規定や条件はOpenAIの公式ウェブサイトや利用規約の文書で確認できる。GPT-3までの利用規約では、生成されたテキストの著作権はユーザーが所有するとされている。GPT-4についても同様の方針が適用されると考えられるが、最新の情報や詳細についてはOpenAIの公式ウェブサイトで確認することが推奨される。
  • OpenAIの公式ウェブサイトのURLはhttps://www.openai.comであるが、特定のUse Case Policyページを開くことはできない可能性がある。この問題は一時的な接続問題やページが非公開になっているためである可能性がある。

chatGPT-4の生成した文章を使った場合、OpenAIの著作権に抵触することがありますか?

OpenAIはGPT-3の利用者が生成した出力の著作権について明確に主張していません。しかし、基本的にはユーザーが生成した出力(GPT-3が生成したテキスト)の著作権はユーザーに帰属するとされています。ただし、これはGPT-3の利用規約に基づくものであり、GPT-4についての具体的な情報は私の知識データベースの更新(2021年9月まで)以降に公開される可能性があります。

OpenAIのGPT-4は、GPT-3.5と比較して進歩した推論能力を持つ最新のモデルです。GPT-4はより広範な一般知識と問題解決能力を持ち、より困難な問題をより正確に解くことができます。また、より創造的で協調的で、創造的なタスクや技術的なライティングタスク、ユーザーのライティングスタイルの学習などに対応します​1​​2​。

GPT-4はGPT, GPT-2, GPT-3の研究の軌跡を辿っており、より多くのデータと計算を利用してますます洗練され、能力のある言語モデルを作り出しています。OpenAIは、GPT-4を作るために6ヶ月を費やし、不適切なコンテンツへの応答を82%減らし、事実に基づいた応答を40%増やすことを達成しました​3​。

GPT-4の開発には、人間のフィードバックが大いに活用されています。ChatGPTのユーザーからのフィードバックを含む多くの人間のフィードバックを取り入れて、GPT-4の振る舞いを改善しています。また、AIの安全性とセキュリティを含む領域での早期フィードバックのために50人以上の専門家と協力しています​4​​5​。

さらに、GPT-4はMicrosoft Azure AIスーパーコンピュータで訓練され、AzureのAI最適化インフラストラクチャが世界中のユーザーにGPT-4を提供することを可能にしています​6​。

OpenAIは、AIが全ての人類に利益をもたらすことを確保するという使命の一部として、モデルの責任ある開発、展開、使用を確保することを目指しています。具体的には、ツールの使用を監視し、モデルのリスクと能力について学んだことに基づいて安全対策を更新します​7​。

しかし、GPT-4にはまだ解決すべき多くの問題があります。社会的なバイアス、幻覚、敵対的なプロンプトなどがその一部です。

OpenAIは、モデルの限界を克服するために、透明性の推進、ユーザー教育、そして広範なAIリテラシーを促進しています。また、人々がモデルの形状に影響を与える入力の方法を拡大することを目指しています​1​。

OpenAIの原則は、ハームの最小化、信頼の構築、学習と反復、そして信頼と安全性の先駆者であることを含みます。これらの原則は、モデルの安全な使用と向上に貢献します​2​。

OpenAIはまた、GPT-4を使用していくつかの革新的な製品を作り出す組織と協力しています。これらには、Duolingo(GPT-4が対話を深める)、Be My Eyes(GPT-4が視覚的なアクセシビリティを変革)、Stripe(GPT-4がユーザー体験を合理化し、詐欺を防止)、そしてMorgan Stanley(Morgan StanleyのウェルスマネジメントがGPT-4を活用してその広大な知識ベースを整理)が含まれます​3​。

GPT-4は、ChatGPT PlusとAPIとして利用可能で、開発者がアプリケーションやサービスを構築するために利用できます​4​。

chatGPT-4の生成した文章を私が使った場合、OpenAIの著作権に抵触することがありますか?

OpenAIのGPT-4によって生成されたテキストの使用に関しては、OpenAIの利用規約によります。具体的な規定や条件はOpenAIの公式ウェブサイトや利用規約の文書で確認することができます。

しかし、OpenAIのGPT-3までの利用規約では、GPTによって生成されたテキストはユーザーが所有すると明記されています。このため、GPT-4についても同様の方針が適用されると考えられます。ただし、最新の情報や詳細についてはOpenAIの公式ウェブサイトで確認してください。

該当するOpenAIの公式ウェブサイトのURLを教えてください。

申し訳ありませんが、OpenAIのUse Case Policyページを開くことができませんでした。これはページが非公開になっているか、または一時的な接続問題である可能性があります。しかしながら、私の知識の範囲内で回答すると、OpenAIのGPT-3やそれ以前のモデルについては、生成されたテキストに対する著作権はユーザーに属するという方針でした。GPT-4についても同様の方針が適用されると考えられますが、これは確定的な情報ではなく、最終的な解釈はOpenAIの公式ガイダンスによるものです。

公式ウェブサイトで最新の情報を確認することをお勧めします。以下にOpenAIの公式ウェブサイトのURLを提供します:

OpenAI公式ウェブサイト