2026年広島市原爆死没者慰霊式・平和祈念式

今年の広島市原爆死没者慰霊式・平和祈念式はYouTubeで視聴した。
亡くなられた方のご冥福をお祈りいたします。

【核実験抗議活動】
1960年代～1970年代に大国は頻繁に核実験を行っており、被爆者団体は、その都度、広島平和公園で座り込みによる抗議活動を行っていた。
この抗議活動は無意味だという意見も多い中、1人の参加者による抗議の座り込みが行われ、メディアで報道されたことがあった。
当時、核実験への抗議活動も形骸化していたし、市民の関心も薄れていた。

そのニュースを見たときに、なぜ、1人でも抗議活動を行うのか理解できなかったのを覚えている。

記憶に残っていた人は森滝市郎氏ではないかと思い、調べてみたのだが、その記事を見つけることができなかった。

【平和の誓い】
1995年から、式典で小学生による平和の誓いが述べられている。(今年の平和への誓い）
為政者など大人に向けた言葉は無く、広島に生まれた者としての決意が述べられていた。
大人を頼らないという子供たちからのメッセージかもしれない。

「平和への誓い」の中に

平和への思いを、自分なりの方法で表現すること。
一人一人の小さな行動が、平和への後押しとなります。

という言葉があった。

たとえ、効果がわずかでも、まず自分が行動することが重要であることは、先人が身をもって示している。
その意志は、子供たちに受け継がれているようで、未来に希望が持てる。

【平和宣言】
松井一實市長による平和宣言を聞いて、マイルドになったように感じた。（令和8年（2026年）平和宣言）
市長の政治的スタンスが平和宣言に反映されることはよくあることだ。

今年の宣言に、政府に行動を求める内容はあったが、政府の公式見解に沿った内容であったように感じる。

【総理挨拶】
それを受けてだろうか、高市総理は抑揚をつけて明るい感じで挨拶された。(広島市原爆死没者慰霊式並びに平和祈念式挨拶)
被爆者の高齢化により、活動団体はイデオロギーを前面に出せなくなり、首長も政府に強い提言をしなくなった感じがする。
政府と活動団体、政府と首長との関係に緊張感がなくなったことが、総理の声が明るくなったことと関係しているのだろうか。

この式典は、原爆死没者慰霊式でもあるのだから、もう少しトーンを落としてもよかったのではないだろうか。

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• 広島平和記念式典 (2025/8/6)
• 広島平和記念式典 (2024/09/27)
• 広島平和記念式典 (2021/8/6)
• 広島人に告ぐ！ ＜広島県人には耳が痛い＞ (2017/03/01)
• 平和記念式典の放送　＜黙祷する日は8/6でなくてよい＞ (2018/08/08)

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AIはクロスワードパズルを生成できるか ＜結構難しい＞

AIはクロスワードパズルを解けるか (2026/7/17)
でクロスワードパズルが解けるか試してみたら、最新モデルを使うと、盤面とヒントの画像を与えただけで解いてしまった。

クロスワードパズルを創ることができるのかとコメントがあったので試してみた。

【クロスワードパズル生成】
無料で生成してくれるサイトやアプリがたくさんあったので、AIで簡単に作れるだろうと考え、5×5マス、小学校4年を対象とした。

パズルを解くより作成する方が簡単と思っていたのだが、縦横がそろったマスに文字が入るタイプ（方眼紙タイプ）のクロスワードパズルは結構難しいようだ。
英文のクロスワードパズルのように縦横のマスにとらわれないパズルは簡単に作れる。

クロスワードパズルを解いたときに、Claude sonnetとGPT 5.6はすぐに解けたので、この2種類で試してみた。

【結果】

• Claude sonnetは賢いが、無料メッセージを使い切っても生成できなかった。
• GPT5.6 Think Deeperは生成できたが、正解がないクロスワードパズルを生成した。（作成したパズルを検証していないようだ）
• GPT5.6 ThinkDeeperで、生成するためのプロンプトを出力させて、そのプロンプトを与えると、正解できるクロスワードパズルを生成した。

【考察】

• 方眼紙タイプのクロスワードパズルは生成が難しい。
• 単語の提案、ヒントの提案など、部分的な使用なら簡単なプロンプトで使える。

【感想】

• 生成した単語とヒントが難しい。
  「ひきかえす」は難しいぞ
• ことわざや故事成語をから単語を生成した方がよい。
• 立派なプロンプトだけど。
  2000字書いても、生成した言葉もヒントもイマイチだ。
• パズルやクイズは、出題者と回答者の会話だ。
  ちょっと難しい故事成語を含めたり、今流行りの言葉入れるには、さらにプロンプトの工夫が必要だ。

〇 生成した盤面と正解

 
〇 生成したヒント (ちょっと難しいかも。)
・ ヨコのヒント
1. おなじくらいで、ちがいがないようす。
5. いちどかいたものを、もういちどかくこと。
6. ものごとのいみが、はっきりすること。
7. ひとがくらす、たてもの。
8. そとをあるくとき、あしにはくもの。
10. すわるときにつかう、あしのあるどうぐ。
11. かたちがあって、手でさわれるもの。

・ タテのヒント
1. きたみちを、もとのほうへもどること。
2. すぐよこにあるところ。
3. うみのみずからつくられる、しろいちょうみりょう。
4. かたくて、じめんなどにあるもの。
5. みると、たいせつにしたくなるようす。
8. そらにうかぶ、しろやはいいろのもの。
9. どうぶつのあたまから出ている、かたいもの。

〇AIが考えたプロンプトは以下のとおり。(▼で展開)

日本語のクロスワードパズルを1問作成してください。

【重要】最初に論理的に成立する盤面を設計
・検証し、その後で図を作成してください。
見た目を先に作ってはいけません。
画像生成AIに文字入りの盤面を直接考えさせず、確定した盤面データをもとに、プログラムまたは正確な表組みで図を描画してください。

【基本条件】
・日本語のクロスワードパズル
・対象年れいは10歳くらい
・盤面は正確に5行×5列
・黒マスは3～5マス
・答えはすべて、10歳程度が知っている一般的なことば
・答えはすべてひらがなで記入する
・固有名詞、略語、古語、方言、不自然な活用形は使わない
・同じ答えを2回使わない
・1文字だけの答えは作らない
・意味のない文字列は答えとして認めない
・「ゃ」「ゅ」「ょ」「っ」などの小さい文字を使う場合も、1文字につき1マスと数える
・できれば小さい文字や長音記号「ー」を含む答えは避ける
・すべての白マスに文字が入ること
・すべてのヨコの答えとタテの答えが、ヒントに対応する実在することばであること
・交差するマスでは、ヨコとタテの文字が必ず一致すること

【ヒントの条件】
・ヨコのヒントとタテのヒントを作る
・ヒントは10歳くらいの子どもが理解できる、短く自然な文にする
・漢字の学年判定ミスを防ぐため、ヒントはすべてひらがなで書く
・答えそのものをヒントの中に書かない
・答えが一つに決まりやすいヒントにする
・句読点は使用してよい

【番号の付け方】
・番号は、ヨコまたはタテの答えが始まる白マスにだけ付ける
・番号は盤面の左上から、右方向、下方向の順に付ける
・同じマスからヨコとタテの両方が始まる場合は、同じ番号を共用する
・答えの途中のマスには番号を付けない

【必須の作成手順】
次の順番を必ず守ってください。
1. 5×5の黒マス配置を決める。
2. 白マスの連続区間をヨコ・タテに分ける。
3. すべての連続区間が2マス以上であることを確認する。
4. ヨコとタテのすべての区間に、実在する自然な日本語の答えを入れる。
5. 交差するすべての文字が一致することを確認する。
6. 各答えの文字数とマス数が一致することを確認する。
7. 各答えに対応するヒントを作る。
8. 番号を正しい規則で付ける。
9. 下記の検証表を作り、すべての項目が合格してから図を作る。
10. 一つでも不合格なら、図を作らず、盤面を作り直して再検証する。

【必須の検証表】
すべての答えについて、次の情報を表示してください。
・番号
・方向（ヨコ／タテ）
・開始位置（行、列）
・終了位置（行、列）
・マス数
・答え
・答えの文字数
・ヒント
・マス数と文字数が一致しているかさらに、次の項目を確認してください。
・盤面が5行×5列か
・黒マスが3～5マスか
・1文字だけの区間がないか
・すべてのヨコの文字列が自然なことばか
・すべてのタテの文字列が自然なことばか
・すべての交差文字が一致しているか
・番号の位置と順番が正しいか
・ヒントと答えが対応しているか
・同じ答えが重複していないか
・答えが10歳程度の語彙か

【出力するもの】
検証に合格した場合だけ、次の順で出力してください。
A. 答え入り盤面
・5行×5列をテキスト表で表示する
・黒マスは「■」で表示する
・1マスにひらがな1文字だけを入れる
・行番号と列番号を付ける
B. ヨコの答え一覧
・番号、答え、文字数、マスの位置を表示する
C. タテの答え一覧
・番号、答え、文字数、マスの位置を表示する
D. ヨコのヒント
E. タテのヒント
F. 解答者用の空欄盤面
・白マスには答えの文字を表示しない
・答えが始まるマスの左上にだけ、小さく番号を表示する
・黒マスは黒く塗る
・正確な5×5の正方形グリッドにする
G. 正解図
・空欄盤面と同じ配置で、各白マスに正解のひらがなを1文字ずつ表示する
H. 最終検証結果
・「成立」または「不成立」を明記する
・成立の場合は、ヨコとタテの全答えを盤面からもう一度読み取り、登録した答えと完全一致することを示す

【図のデザイン】
・白い背景
・黒く明確な罫線
・黒マスは完全な黒
・子ども向けの明るく見やすいデザイン
・盤面は正方形で、5行×5列が明確に分かること
・文字は読みやすい日本語フォント
・装飾よりも正確さを優先する
・マスや文字を画像生成AIの判断で追加、削除、変更しない
・確定済みの盤面データを一字一句そのまま描画する最重要条件：完成図を出す前に、答え入り盤面を行ごと
・列ごとに機械的に読み取り、すべてのヨコ答えとタテ答えが、答え一覧およびヒントと完全に一致することを再確認してください。

【検証】
・文章による自己申告だけで「検証済み」としない
・実際に各マスの座標と文字を照合すること
・図の作成後にも、図に描かれた25マスを再度読み取り、確定した盤面データと1マスずつ比較すること
・不一致が1マスでもあれば、完成品として提示せず修正すること

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あ

チャットツール ＜不便なことも我慢すると不便でなくなる＞

Slackで「頼むから守ってくれ」と思う5つのこと（ガチ） もとやま note (2026/5/20)

タイトルはSlackだが、チャットツール全般に言えることだ。
もとやま氏が言う5つある原則の中で、

原則1：すべての仕事はパブリックチャンネルでやる

理由1：情報格差をなくせる
理由2：依頼が雑になりづらくなる
理由3：誰に何のボールが飛んでいるかが見える

に引っかかってしまった。
因みに、原則３以降は有料(500円)だ。

Slackではなく、Teamsのチーム内の「チャネル」へのメッセージ投稿と個別の「チャット」の2種類について考えてみた。
この2種類はよく似ているが、

• チャットはスレッド形式で投稿できない。
• チャットは添付ファイルがOneDriveに保存される。
• チャットの参加メンバーは組織的に管理されない。

という点で、大きく異なる。
この差を考えず、便利だからとチャットばかり使用すると、

• 同じような話題を扱うグループがたくさんある。
• グループチャットで合意形成されている。
• 全員に周知すべき情報がやり取りされている。

という問題が発生する。
どのような問題が考えられるか、いろいろな観点から考えてみた。

【情シスの観点】

・スレッド形式
チャットはスレッド形式の投稿がサポートされていない。
大勢が参加するグループチャットで、複数の話題が流れている場合は、話題を追うのが大変だ。
引用はできるのだが、引用が増えると鬱陶しい。しかし、まったく引用が無いと会話の流れが追えない。

・添付ファイル
チャットにファイルを添付すると、投稿したユーザのOneDriveに添付ファイルが保存される。
そのユーザがいる間は添付ファイルを開くことができるが、異動などでアカウントを削除するとOneDriveの領域も削除されるから、添付ファイルも開けなくなる。

・参加メンバーの管理
誰が管理しているかわからない。
参加してほしい人は、誰かがその都度追加するが、削除はしないので、参加メンバーが増え続け、管理できなくなる。

【組織内コミュニケーションの観点】

・グループの乱立
同じ話題を扱うグループがたくさんあるので、どこに投稿したらよいか分からない。
チームはユーザを管理する人がいるので意識しなくても良いが、チャットグループは誰が管理しているのかわからないので、参加が難しい。
そもそも、どのようなグループがあるのかわからない。

・合意形成
グループチャットで合意形成している場合は、参加していない人は認識できないし、合意形成の経緯を見ることもできない。
グループチャットに参加していない人は完全に蚊帳の外になる。
昔、重要なことが喫煙室で決まっていた、あの仕組みと同じだ。

・全員に周知すべき情報
グループチャットに参加している人は、参加していない人がいることを認識していないので、全員に周知すべき情報を投稿する。
当人は、全員に周知しているつもりだから始末がわるい。

【ナレッジマネジメントの観点】

・知見の蓄積
チャットは、過去に投稿したメッセージや共有したファイルが分からなくなるから、知見が蓄積されない。
異動してきた人が過去の経緯を知るには、人の記憶に頼らざるを得ない。
40年くらい前、ICTを使っていなかった頃と同じだ。

・AIの使用
最近のAIは、Teamsのメッセージも取得して分析できるようになった。
合意形成の経緯や、やり取りのフェーズなど動的な情報もメッセージから判断できる。
しかし、ユーザが読めない投稿は、AIも読めないから、動的な情報が取れない。
だから、AIを導入しても有効利用できない。　AI-Readyではないのだ。

【改善方法はあるのか】

不便な思いをしている人が多いが改善されないことは多い。
なぜなら、人はすぐに慣れてしまい、そんなものだと思うようになるからだ。
アクセスできない情報があったとしても、その情報の存在を知らなければ、不便と思わない。
たとえば、新幹線の存在を知らない人は、東京～大阪間を在来線で移動しても不便と思わない。そんなもんだ。フゥ．．．

不便な思いをしている人に、改善を提案すれば受入れられるが、不便だと思わない人が大半なので、いつまで経っても改善されない。

システム的な問題ならば、設定やサービスを変更するなどの対応が可能だ。
しかし、設計や使い方の問題の場合は極めて困難だ。

もとやま氏のように、嫌われても徹底的に注意するしか方法はないのだろうか?

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Cowork説明会を開催して分かったこと ＜作業を、業務を、組織を見ることが重要＞

MicrosoftのAIアシスタント、Copilot Coworkの説明会を開催した。
AIアシスタントの説明だから、希望者は少ないと考えていたら、結構多く2日間開催した。
そこで、分かったことを書いてみる。

【結論を先に】
AI-Assistantで業務が効率化できたと仮定して、現場の自由になる時間が増えたり、収入が増えないのであれば、AI-Assistantを使わないという選択も合理的だ。
AIの性能が向上した時に重要なことは、業務を対象化して考える能力だ。

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【AI使用レベル】
いわゆる「AI」には使い方にレベルがある。

・AI-Chat
一問一答形式で、ユーザがAIに質問しAIが回答を返す、Google検索のような使い方だ。
例えば、Excelを使っているときに、「表の分析方法を教えて」とChat-AIに質問するような使い方だ。

・AI-Agent
特定の作業を実行させたり、補助させたりする使い方だ。
例えば、Excelに「下記の条件で、データ分析してグラフを作成して。･･･」と指示して、グラフを作成させるような使い方だ。

・AI-Assistant
複数の作業で構成される、業務フローを実行させたり、補助させたりする使い方だ。
業務の分析が必須だから、ITに関する知識だけでは使えない場合も多い。
例えば、「定期的に収集したデータを、分析して、分析レポートを、メールで送信して」と指示するような作り方だ。

【説明会での質問】
この手の説明会は、質問が出ないことが多いが、何件か質問があった。

具体的な質問がある人は、多少なりとも業務を分析して、現状を変えたいと思っているようだ。
残念なことは、AI-Assistを「機能」ととらえているので、自動実行や定期実行が目的だったりする。
自動実行や定期実行が必要ならば、RPAを使えばいいのにと思う。

具体的な使用例が知りたい人は、業務に課題を持っていないのだろう。
現状ありきで、業務フローを見直すことは考えていない。
だから、「CoworkでExcelマクロを実行する方法はありますか?」という質問があったりする。
いやいや、その業務を分析したら、Excelもマクロも必要ないのでは、と思う。

【ミスマッチ】
AI-Assistantを使うことは目的ではなく、業務の効率化という目的を達成する手段だ。
一方、AI-ChatやAI-Agentはそれを使うことが目的になっていることもある。
AIを使うことが目的になっている人は、AI-Assistantを道具として使うという考え方ができないのだろう。

だから次のような参加者にAI-Assistantを説明するのは難しいと思った。　

・AI-ChatをGoogle検索の代わりだけに使っている人。
・AI-Agentで可能な処理を、AI-Assistanntでやろうとする人。
・業務フローを分析したり変えないでAIを使いたいと考えている人。

【コペルニクス的回転】
・AI-Chat → AI-Agent
Google検索の代わりに使っている人は、AIに作業を実行させてみる。
まず、AIに「〇〇データ分析してグラフを作成するための、プロンプトを考えて」と質問してみるとよいと思う。
おそらく、AIから質問があるだろう。そして、質問に答える過程で、分析の目的や、分析結果を提示する相手、分析の切り口を考えるだろう。
つまり、考えないためにAIを使う習慣から、考えるためにAIを使うようになる。

・AI-Agent → AI-Assist
AIに作業をさせている人は、業務フロー全体を実行させてみる。
まず、「〇〇業務を効率化するための、プロンプトを作成して」と質問するとよいと思う。
おそらく、AIからの質問に答えられないだろう。そして、「おまかせで」となるだろう。
そして、実際にAIに実行させても業務は効率化されない。
AIを活用できるように業務フローを変えければならないことに気づく。

【まとめ】
AI-Assistantは、現場主導で使うものではないと思う。
業務が効率化できたと仮定して、現場の自由になる時間が増えたり、収入が増えないのであれば、AI-Assistantを使わないという選択も合理的だ。

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AI使用の費用対効果

「AIを使え」から「あまり使うな」へ、米企業が半年で生成AIの利用制限に動き始めた理由
小林 啓倫
JBPress

突然、「コスト超過につき、AI利用を抑制せよ」「ROIが見えない案件は停止」となった場合に備えて、
小林啓倫氏は、

• 第1に、自分の仕事のうち「どの業務をAIで処理し、その結果どんな効果が出たか」を、業務単位で簡単に記録しておくこと
  
• 第2に、いま手元で使っているモデルを「もっと安いモデルでも代用できないか」という観点で見直しておくこと。
  
• 第3に、自分の仕事の成果を「使った量」ではなく「届いた価値」の言葉で語れるようにしておくこと。
  

ことが必要だとおっしゃる。
いくらITオンチの経営者でも、とにかくAIを使えと社員の尻を叩いたとしても、成果が見えなければ、おかしいと感じるだろう。

従来1日(8h)かかっていた資料作成が2hでできたなど具体的な数値を記録しておくことが重要だ。
その数値を元に価値を説明すると信憑性が出てくるが、単に「価値があります」では信憑性が無くなる。

## ROI 費用対効果
わかりやすい数値で、費用対効果を示すことは難しい。

AIを導入する時に考えず、何か効果的な使い方が見つかるだろうと、導入してみたけれど、目に見える効果が無いという例は多いのではないだろうか？
目視でおこなっている製品の検査にAIを導入した場合は、不良率の低下、人件費の削減などの効果が期待できる。

一方で、事務などバックエンドの業務は、定量的な効果を示すことが難しい。
例えば、毎日大量のメールを処理しなければならない業務に、AIを導入して、メールの要約と返信の下書きを作成させると、人間の負担は減る。
しかし、人間が不要になるわけではないから、効果を定量的に示すことは難しい。

【ほぼ1人情シス】
「ほぼ1人情シス」の業務で考えてみた。
約4500/月の有料ライセンスを使っている。
では、それだけの効果を上げているのだろうか？

・ヘルプデスク業務
回答までの時間は短縮したことを実感している。

1. トラブルの申告をうける
   
2. 対応を調査
   
3. 対策を実施
   
4. 結果の確認

簡単なトラブルは、知識と経験で対応するので解決までの時間は変わらない。
難しいトラブルは、AIを使用することで短縮することができた。
AIを使用するまでは、Googleで検索して、複数の情報から、具体的な操作や手順を調べていたが、難しいトラブル、先例が少ないトラブルの場合は、1日から1週間程度必要だった。
この作業はAIが肩代わりしてくれるようになった。

・保守
保守業務は、手作業をRPAで自動化したので、AIを使用する作業は少なくなった。

・セキュリティ業務
脆弱性情報は手作業で収集していたが、AIが使える。
影響が大きい脆弱性の場合は、自サイトへの影響や、対応を提案してくれる。
AIに責任はないので、最終判断や、意思決定は人間が行う必要がある。【効果】

効果を説明することはできる。
説得力がある説明をするためには、客観的な数値が必要だ。

業務委託で働いていた時には、真面目に作業メモを残していた。
請求書に添付する作業報告書が書けなくなるので。

最近、作業メモがおざなりになっている。
AIが読める形でメモや記録を残しておくと、AIを使用した履歴が残る。
その履歴をAIで分析することで、AIを使用した効果を作文してくれる。
AIは「盛りすぎじゃネ」など言わない。

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AIはクロスワードパズルを解けるか ＜最新モデルは強力＞

2013年に書いた、「コンピュータが仕事を奪う (2013/01/31)」で、パソコンでクロスワード・パズルを解くプログラムが作れるかもしれないと書いた。

ふとしたきっかけでこの記事を読み直して、パソコンでクロスワード・パズルが解けるのではないかと思い実験してみた。

【結論から先に】
子供向け5マス×5マスのクロスワードパズルは、最新モデル(有料版)の生成AIを使用すると、画像を与えるだけで解ける。
↓Claude Sonnet5の回答　元になった問題のヒントは(https://tokotoko-drill.com/02crossword-001/)

【使用した生成AI】
2013年に記事を書いたときには、プログラムが作れないかと妄想していたが、今時はAIで解けそうなので、

•  Copilot / Opus
•  Claude Sonnet5 / 最大
•  Gemini 3.5 Flash
•  ChatGPT（GPT-5.5）

で試してみた。

【クロスワードパズル】
子供向けのプリント無料配布サイト「とことこドリル」にある、問題1を使用した。
(https://tokotoko-drill.com/02crossword-001/)

【手順】
1. 盤面と縦横のヒントが記載された画面をキャプチャ
2. 画像を添付して「クロスワードパズルを解いて」と指示
3. ヒントが認識できなかった場合は、ヒントを文字で与える
4. 誤っていた場合は適宜指摘する

【結果】

・Claude
思考時間6分8秒で正解した。
ヒントから導き出した、単語はすべて正解。
盤面の図も正解

・Copilot Opus
ヒントから導き出した、単語はすべて正解。
盤面の図が不正解。(5,5)を黒マスと認識している。（おしい）

・Gemini
単語が不正解、配置も誤り。
ヒントから導き出した、単語は3つ不正解。

• タテ8： 野球で、守る側の選手 ➔ シュビ（守備）
  正解はヤシュ(野手)
• タテ6： 舟の移動などのためにつくられた、水の通路 ➔ スイロ（水路）
  正解はウンガ(運河)で、配置段階で「ガ」があらかじめ配置されているため修正した。
• ヨコ11： 「ながら」の反対の意味の言葉は？ ➔ ナガラガ（ながらが…？）
  OCRの誤り「大がら」を「ながら」と識別したが、配置段階で「大がら」と認識し正解した。

盤面の図が誤り。(5,5)を黒マスと認識している。

・ChatGPT
ヒントがOCRで認識できないらしいので、文字のヒントを与えた。
ヒントから導き出した、単語は2つ不正解。

• タテ2. 「そんして〇〇取れ」→ 慣用句 「後は野となれ山となれ」→ 答えは ナレ
  「損して〇〇取れ」と漢字でヒントを与えると正解した。
• ヨコ1.「おいしそうな料理がたくさん！君は何を食べる？」
  「メニュー」が正しくないことは、配置段階で認識した。
  

  「おいしそうな料理がたくさん！君は何を食べる？」というヒントから考えると、レストランを連想しますが5文字ではないため不一致です。

  と正解していたが、「レストラン」が5文字ではないと判断したことが影響して正解できなかった

盤面の図が誤り。(5,5)を埋めていない。

【考察】

• 子供向けのクロスワードパズルなので、ヒントの漢字にルビが降ってありOCRの認識率を下げたようだ。
• ChatGPTは無料版だから解けないのかもしれない。
  「そんして〇〇取れ」を　最初「そして〇〇取れ」と認識していた。
  　「そんして〇〇取れ」と修正しても解けず、「損して〇〇取れ」とヒントを与えてようやく正解した。
• 盤面の5,5が正常に認識できていない。(Copilot, Gemini, ChatGPT）

【感想】
13年前に、AIが画像認識して、クロスワードパズルが解けることは予想していなかった。技術の進歩は大きい。

調べてみたら、シソーラスや共起(コロケーション)のデーターベースは2013年当時すでに公開されていたようだ。
あまりに見事にAIが解いてしまったので、プログラムを作るモチベーションは上がらない。
アイディアだけでなく実行に移しておけばよかった。

【おまけ】
ChatGPT(無料版)が残念な結果だったので、
Copilot + GPT5.6 Think deeper に画像を与えてみたら、1分もかからず正解した。
最新モデルの性能の差は大きい。

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「で、君はどう思うの？」 ＜自分で考えることは重要＞

Xで、「で、君はどう思うの？」と言う上司についての投稿が流れてきた。
このセリフを、言われる立場の人、言う立場の人がコメントしている。
若い頃、何度か言われたことがあると考えながら読んだ。

【思い出してみた】
どのような状況で、「で、君はどう思うの？」と言われたか思い出してみた。

1. 考えがまとまっていない
   
2. 考えはまとまったが、その案を実行する自信が無い
   
3. 前例踏襲で、考えてない

1と2のケースは、自分の能力不足だ。
上司も能力が不足していることは知っているので、まず自分の意見を持つことや、決心することを求めていることが多い。

3 のケースは、本当に考えていないので困ってしまう。
上司も若い頃に、前例踏襲で良いのか葛藤していた場合は、上司が求める案を出すまで詰められる。
自分が解決できなかったことを、部下に振るなよ！と思ってしまう。

【もう一つある 】
2階層上の上司に「で、君はどう思うの？」と言われるケースだ。
直属の上司が、判断を避けがちで、部下の案を骨抜きにしたがる性格の場合だ。
ようやく折り合いをつけて、2階層上の上司に説明すると、すんなりといかない場合が多い。(そりゃそうだ。)

自分の考えではない案を、しどろもどろになりながら説明していると、「で、君はどう思うの？」と問われる。
意を決して、自分の意見を言うと、「それでいいんじゃない」と言われ、結局、最初の案に戻ったりする。
逆に、2階層上で骨抜きにされることもあるのだけれど．．．

【JTCでは】
JTCではアルアルかもしれない。

JTCでは上司に適応するのは重要だ。
しかし、どこかの階層に意見を聞いてくれる人がいることも多い。
だから、「で、君はどう思うの？」と言われるのは、悪いことばかりではない。

重要なことは、その時に自分の意見を言えることだと思う。
自分の意見が採用されないこともあるし、 その場で生煮えの自分の意見を言うことで、かえって状況が悪くなることもある。
少なくとも思い付きでなく、自分の意見を言えることが重要だ。

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四則演算のプログラム

ねえパパ、ほとんどのエンジニアは四則演算を計算するプログラムすら書けないってホント？ hiroyahorai Zenn (2026/06/15)

Zennに投稿された↑の記事が、ハテブロでお祭りになっていた。
元記事を読んでみて、真っ当な記事だと思ったが、はてなーの人たちは引っ掛かったようだ。

【プログラミング課題】
四則演算はプログラミング課題の定番なので、何度か書いた。

最初に書いたのは、
プログラミングを始めて間もなくの頃にBASICで書き始めてあっさり挫折した。
このプログラムは、演算子の優先順位や、()が無ければ、簡単だが、優先順位を考慮すると途端に難しくなる。

2回書いたのは、
雑誌で構文解析の記事を読んだ後だった。
その記事で初めて、構文解析やBNF、yaccを知ったが、yaccを手に入れることができなかった。
仕方なく、スクラッチで書き始めたがやはり挫折した。

3回目は、
UNIXが使えるようになった頃に、
　  yacc／lex－プログラムジェネレータon UNIX (2014/09/16)
を参考に(写経)してyaccで書いた。
簡単だったので、16進数の計算ができるようにしてしばらく使ったが、bc の方が便利だと気が付いた。orz
車輪の再発明だが、成長過程では再発明も重要だ。

4回目は、
DOSの常駐ソフトとして作った電卓アプリで書いた。
ワープロで文章書いているときにちょっと計算したいことがある。
電卓を探したり、ワープロアプリを閉じて電卓アプリを立ち上げるのは面倒だ。
そこで、ホットキーで起動して、四則演算の結果をワープロアプリに貼る、常駐ソフトをCで書いた。

流石に、yaccは大袈裟だし、常駐ソフトなのでライブラリは使えない。
スタックも少ないから、再帰下降パーサーも使えない。
そこで、数式を全て入力して構文解析する方法ではなく、電卓のように、計算できるようになったら逐次計算する方式で実装した。
ステートマシンだとわかったのは、後にVHDLを学習していたときだった。

その後、
configファイルを初期設定に使うアプリを作る際に、configファイルに四則演算の式が書けるようにする誘惑に駆られるのだが、思い止まっている。

この記事を読んで、
以前から考えていたアルゴリズムで書いてみた。

今時は、どの処理系でも正規表現が使える。
正規表現を使用すると、四則演算程度なら、構文解析せず、パターンマッチでできるのではないかと、書いてみたら簡単に書けた。
TINY BASIC程度なら、この方法で書けるかもしれない。

【冒頭の記事のタイトル】 
「ねえパパ、ほとんどのエンジニアは四則演算を計算するプログラムすら書けないってホント？」
に対する答えは、
「ホントかどうかはわからないけど、書いたことが無い人は多いかもしれないね。
パパは書けるけどね。 (￣ー￣)」
だ。

【四則演算のプログラム】
冒頭にも書いたとおり、定番のプログラム課題だ、知識として知っている人は多いだろう。
今時は、AIに書かせることもできるから、知っている必要もないかもしれない。
開発業務が長い知り合いは、学校で習ったが自分で書いたことは無いのだそうだ。

何度も挫折したり、違う実装方法で書くのは、職業プログラマーではなく、趣味でプログラムを書いているからだろう。
パズルやクイズと同じで、自分で答えを求めるから楽しい。
だから、プログラム課題も答えを記憶しても意味はないし、AIに答えを聞いてもオモシロくない。

因みに、再帰下降パーサも書いてみたが結構面倒だった。

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AIエージェント

【最初は愚痴】
ある人が、特定の業務のマニュアルや、チャットの履歴から、質問に答えてくれるAI Agent (マニュアル・エージェント)を作ってくれた。

ファイル単体やフォルダ内のデータをナレッジソースにするAI Agentの作成は簡単だ。
プロンプトもAIに作らせることができるので、本当に簡単に作ることができる。

作成したマニュアル・エージェントを見て、担当の人は大喜びで「文明開化だ!」と言い出す始末だ。

【ちょっと待て】
1年以上前に、新任者向けに生成AIを使ったFAQ botを作って、同じ人に見せたことがある。
その時の反応は、「へ〜 ?_?)」のような反応だった。
「なんだ、この反応の差は‼︎」である。
エージェントを作ってくれた人曰く「あるあるですね♡」と。


考えてみた。

【立場】
担当さんにとってマニュアル・エージェントは、自分が質問する側だから、有効性がわかるし、何が省力化できるかわかる。

一方、担当さんは、新任者から質問を受ける側だから、FAQ botを使うことはない。
だから、質問する人の便利さがわからないのだろう。

つまり、
AIを使う側は便利と思うし、使わない人は便利とは思わない。

【ナレッジ】
AIを特定用途で使用する場合、用途に応じたデータ(ナレッジ)が必要だ。

マニュアル・エージェントは参照するデータが少ないし、メンテナンスされているから、回答精度も良い。

一方、FAQ botは、 botが参照するデータがまとまっていないし、どのデータが最新かわからない。
さらにPower Pointのスライドが多く検索精度が悪い。

つまり、
AIは使えるデータがあれば、有益な回答を返すし、無ければゴミ回答を返す。

【仕事のやり方】
マニュアル・エージェントを作ってくれた人は、マニュアルの内容についての質問に答える立場の人だ。
これまでに、「マニュアルに書いてあるでしょ!」とか、「勝手に判断しないで聞いてよ!」と思うことがあったらしい。
ひょっとすると、最大の目的はマニュアル・エージェントに「◯◯さんに相談してください。」と答えさせることかもしれない。

FAQ botを作ったときに、 botが答える基になるデータを、メンテナンスしましょうと提案したら
「わからないことがあったら、直接聞いてくれればいいのに」
と言っていた。
そもそも、「新任者は、何を、誰に聞いたらよいのかがわからない」のだけれど．．．

つまり、
質問される人の省力化・脱属人化への動機により、AIを活用する動機は大きく変わる。

【AIが補完した能力】
マニュアルや説明文などは、読む人が知りたい内容を書くべきだ。
しかし、書く人が知らせたい内容を書くことは多い。

読み手を考えて、わかりやすい文章が書けたり、わかりやすい説明ができる人は、少ない。
AIを使用することで、わかりにくい文章や説明でも、AIが質問者に応じて翻訳してくれる。

つまり、AIは、わかりやすい文章を書いたり、わかりやすく説明する能力を、肩代わりしてくれるということだ。

【人間に求められること】
最低限AIが理解できる文章を書こうよ、いやいや、せめてAIが見つけられるところにドキュメントを置こうよ。
AIの性能や、エージェントの作りやすさより、AIｰReadyになっているかが重要だ。

【AI-Ready】
AIに効率化、省力化を求める人は多いし、売る人は、AIで簡単に実現できるとおっしゃる。
しかし、AI-Readyな職場であることが条件であることを言わないようだ。

AI-Readyでない職場は、データの収集、保存、更新などの保守が必要で、情報セキュリティやデータガバナンスの確認が必要だ。
これらの作業は、地味で面倒でコストが必要だが、「AIを売る人」にとっては関係のないことなので、あえて触れることはない。

【まとめ】
今回作った、マニュアル・エージェントは使われるだろう。
しかし、AI-Readyでないことに変わりはないし、AI-Readyを意識していないので、自然にAI-Readyになることはないだろう。
だから、FAQ botは有益な回答を返せないままだ。

それでも、このような小さな一歩を積み重ねるしかないのだろうと思う。

ふぅ．．．

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AIは増幅装置 ＜劣っている思考様式も拡大する＞

なぜ、AIは頭が良い人が使うとより頭が良くなるのに、頭が悪い人が使うとより頭が悪くなるのか？ pdfractal Zenn (2026/06/02)

pdfractal氏は

　AIが人を賢くしたり馬鹿にしたりしているのではありません。考えるためにAIを使う人 と 考えなくて済むようにAIを使う人 の差を、AIが容赦なく拡大しているのです。

とおっしゃる。
賛成である。

【思考様式の差を拡大】
自転車は、誰でも大なり小なり運動能力を拡大してくれるが、AIは、使う人間の思考様式の差を拡大する。
使うたびに、その差は拡大していくことになるので、考えなくて済むような思考用様式の人は考えられなくなる。

閑話休題

【違和感を覚えた話】
最近、調査・研究の中間発表があり、ながら聞きしていたら、違和感を覚えた。
以前、研究部門で勤務したことがあるので、引っかかったのかもしれない。
違和感の正体を考えて、2つの点に気がついた。

【反証がない】
1つ目は、反証がないのだ。

仮説を立てて、検証データを集めて結論を導く過程に、反証の検証が無く、仮説が自明であるかのようなストーリーになっている。
所謂、独りよがりの論説感がある。

今時は、誰でも、どの用途にもAIを使用する。
違和感を覚えた調査・研究でもAIが使用されていた。
AIは、仮説の正しさを補強するデータの収集や考察には使用されているが、反証にはAIは使用されていなかった。
だから、独りよがりの論説が際立ったのかもしれない。

つまり、
・「自分の都合の良い情報だけで判断する」という思考様式
・「反証も含めて客観的に判断する」という思考様式
の差が、AIにより拡大されたのだろう。

【AIの出力の検証】
2つ目は、反証がないことを指摘する人がいないこと。

それは、中間発表を聞いていた人たちの、
・「AIの出力は検証して使用すべき」という思考様式
・「AIの出力は正しいものとして使用できる」という思考様式
の差が、AIにより拡大されたのかもしれない。

【再び思考様式の差の拡大】
AIは、
・良い思考様式の結果を、正の方向に拡大する。
・劣った思考様式の結果を、負の方向に拡大する。
その結果、
　「AIは頭が良い人が使うとより頭が良くなり、頭が悪い人が使うとより頭が悪くなる」
ように見えるのだろう。

【凡人】
凡人にとっては、「頭が良い人がより頭が良くなる」のは仕方ないと思うが、
「頭が悪い人が使うとより頭が悪くなる」のはちょっと困る。
せめて、頭が悪くても現状維持になる方法は無いのだろうか。

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『この説の反証を挙げて』とAIに頼んでみたら、とGeminiさんに煽られたので、ChatGPTさんに反証を頼んでみたら、別の観点があることが分かった。
反証モードのChatGPTさんは手ごわいのだが、昔みたいに頑固ではなく、着地点を見つけいようとしているみたいだ。

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