AIによるリライト ＜別のAIで評価してみた＞

AIがこう言っていました ＜評価・検証をしない人＞

を書いて、いつものようにGeminiさんに誤字脱字をチェックしてもらったら、頼んでいないのに、ブラッシュアップ案を出力してくれた。
(誤字脱字と助詞の誤りは指摘してもらっていて、文章の訂正案も出力してくれるが、採用していない。)

せっかく出力してくれたのだからと、
誤字脱字修正版と、Geminiさんブラッシュアップ版を、ChatGPTさんに、AIが出力した文章の特徴があるか比較してもらった。

ChatGPTさん曰く、誤字脱字修正版はAIの出力そのままの文章で、ブラッシュアップ版はそれを編集したものという見立てだった。(誤字脱字修正版は人間が書きました!)
ChatGPTさんは、誤字脱字修正版をリライトして、さらに、ブログ向けに崩した文章を出力できるというので、お願いした。

せっかく出力してくれたのだからと、
Copilotさんに、3つの文章を比較してもらった。

エッセイ1：Geminiブラッシュアップ案
エッセイ2：誤字脱字修正版
エッセイ3：ChatGPTリライト版

Copilotさんは、かなり詳細に検証してくれた。総括は、

3つのエッセイを並べると、AIが文章に対して行う2種類の介入が明確に見えます、らしい。

推敲型（エッセイ1）：原文の「突起」を削って滑らかにする。個性は薄れるが構造は残る。
パラフレーズ型（エッセイ3）：原文を「咀嚼」して別の文章として再出力する。読みやすくなるが、誰の意見なのかが曖昧になり、出典が消える。

そして皮肉なことに、エッセイ3こそが、石井氏が警鐘を鳴らす**「AIがこう言ってました」問題の構造そのもの**を体現しています。つまり、他者の知見をAIに通して「自分の言葉」に変換し、元の出典も検証過程も消してしまう——まさにこのエッセイが批判している行為を、エッセイ3自体が実演しているわけです。

らしい。

想定されるプロンプトは、
Geminiブラッシュアップ案：「この文章を整えて」
ChatGPTリライト版：「この内容を自分の言葉で書き直して」
だと推測している。

Geminiさんは、SNSに投稿したときに読みやすいように、ブラッシュアップしていて、ChatGPTさんは、ブログ用にあえて崩しているから、推測は的を射ている。

今のところ、生成AIはリライトする能力より、AIによるリライトを検出する能力のほうが高そうだ。

【AIによるリライト】
事実を伝える文章を書く場合は、アウトラインを書いて、必要な情報を与えてAIで作成したり、AIでリライトすることがある。
もちろんハルシネーションのチェックは必要だが、主観や感想を省きたい場合はAIによるリライトは有効だと思う。

エッセイをAIでリライトすると「自分らしさ」が失われることが多いようだ。
AIの性能が向上して、「自分らしさ」を失わないで、リライトできるようになっても、AIは使わないだろう。

しかし、「自分らしさ」を失わずにリライトするためのプロンプトには興味はある。

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サイゼリヤの非公式クライアント

サイゼリアの非公式クライアントの話題がバズっているようだ。

AIを使用して作成した、サイゼリアのセルフ注文クライアントで実際に注文できたという、高校生の投稿が火種だ。
不正アクセス警察や倫理警察、イノベーション保護主義者が入り乱れて炎上している。
彼が検挙されているわけではないが、この実験やアプリの公開はグレーゾーンなので、NET民の格好のターゲットになったようだ。

多くの人が様々な観点からコメントしているので、ちょっと斜に構えて書いてみる。

【自分のスタンス】
まず、自分のスタンスから。

動機が、『「お勧めのデザートを注文して」でデザートが届く、を実現したい』ならば、
行動力と実現する具現化能力は素晴らしいと思う。
ICT業界で成功した人たちの行動様式は、とりあえずやってみて、叱られたら改める方法で成長してきた。

動機が、「注文クライアントのAPIのハッキング」ならば、
探求心をもつことは素晴らしいと思う。
探求心はイノベーションには欠くことができない要素だから、イノベーションを起こすことができる才能を持っていると思う。

動機が、「私利私欲」ならば、クソガキだな。

【神目線】
レスを読んで感じたことは、神目線が多いということ。
(※神目線：自分を安全な場所において議論を進めること)
彼と同じ目線に降りて考えてみると、違う議論ができると思う。

【倫理】
一般人よりも、力(能力)を持つ者は、その分野についての倫理観が必要だ。
だから、技術で生きる者は、技術の使用についての倫理観が必要だと考えている。

投稿を読んで、「才能の芽をつむな」「正しい方向に導く」「倫理観は後から」など、神目線の発言が気になった。

人様に人の倫を解く柄ではないので、若者を、正しい方向に導いたり、倫理観を醸成させることは、かなり難しいと思っている。
今でこそ、技術者倫理が必要だと考えているが、10代、20代の頃は、フラフラだったし、他人が自分の信念に干渉することに抵抗があった。
若いころの自分を考えてみると、神目線からの正論パンチでは「曲がった根性」はまっすぐにはならなかったと思う。

【技術】
開発界隈で仕事をしている人は、技術的な詳細を取り上げて、拙いとか、AIを使うと誰でも書けるなどと評価している人が多いようだ。
彼より長く生きてきた経験で、今の彼の技能を評価しているのだろう。
将来、自分と同じだけの経験を積んだ彼と自分を比較するのは、仮定の話として逃げることができるから。

では、習得速度で考えた場合はどうだろうか。
習得レベルに対する習得期間を考えると、AIを使っている彼の習得期間は、せいぜい2年だろう。
技術の習得は習得期間に対して直線的ではないから頭打ちになる可能性はあるが、好奇心と行動力がある人は、頭打ちになりにくいように思う。

実は、新しい知識、技能の習得速度と、歳をとっても低下しないことが、自分の強みだと秘かに思っていた。
しかし、学習にAIを利用すれば、いとも簡単にその強みではなくなるようだ。
AIを利用して学習速度を加速する方法を習得する必要がある。

【羨ましい】
正直なところ、彼が羨ましいと思う。
IT黄金世代(1945年～1955年生まれ)と第2IT黄金世代(1971年～1973年)との間に生まれた。
IT業界で生きるようになったときに、IT黄金世代の才能や環境が羨ましかった。
某OSのメーカー創業者に対して、「高々BASICを移植しただけ」と揶揄していたが、実は羨ましかったのである。
それと同じように、環境と才能に恵まれた彼が羨ましい。

【まとめ】
年寄りは余裕を見せて、「社会を変えるイノベーションを期待している」と書いておこう。

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バイブコーディング ＜割を食う人＞

なぜ、世間はバイブ性＝ゼロのAIコード生成作業を「バイブコーディング」などと呼ぶのか？
Zenn pdfractal (2026/04/05)

pdfractal氏は、

世間がこの語を好んだ理由は、作業の中身にバイブ感があったからではありません。
むしろ、軽く見える名前で参入障壁を低く見せられ、非技術者に希望を売りやすく、企業にも営業的に使いやすかったからです。言い換えれば、技術用語として流行ったのではなく、物語として流行ったのです。

とおっしゃる。

そして、この呼び名で得をする人と割を食う人について、
得をする人は、

• ツールの提供者
• 内製化や少人数化を進めたい企業
• 教育商材や周辺コンサル

割を食う人は、

• 出口(完成後)の責任を負う技術者

とおっしゃる。

とりあえず動くコードが生成できたとしても、使った結果の責任や、保守の責任は、人が引き受けなければならない。
コードを生成した責任を負わない者にとって、AIの生成効率の良さは大きなメリットだが、
責任を負う技術者にとっては、大量に生成されるコードが、負える責任のキャパシティを超えてしまう。

最近、AIを使用したプログラミングが楽しくないとか、AIが書いたコードのレビューの負担が大きいという投稿を見ることが多くなった。

責任を負えるコードの生産性が、プログラマーの能力だとすると、負うべき責任の大きさに応じてコードの生産量はほぼ決まってくる。
AIは責任を負わないから、大量のコードが生成可能になるが、人はAIが作成した大量のコード全ての責任は負えなくなる。

責任を負わない生成AIのコードの生産量と、人が責任が負えるコードの量との間には、容易に縮められない差があるということだ。
つまり、誰も責任を負わない(負えない)コードが蔓延する可能性がある。

人の命に関わる分野では御免こうむりたい。

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AIがこう言っていました ＜評価・検証をしない人＞

「AIを使って評価が下がる人」が言いがちな“言葉”・ワースト1 DIAMOND online  石井力重: アイデアプラント代表 (2026/4/14)

石井力重氏は、

　最悪なのが、「AIがこう言っていました」という言葉。
　これを言うと、信頼は一瞬で失われます。

とおっしゃる。

最近、生成AIを使う人が増えて、このフレーズをよく聞くようになった。

自分は理解していない場合に、相手を黙らせるための言いぐさのようだ。
「偉い人が言っている」とか「欧米では◯◯だ」などと同じで、自分は検証していないし、その結果を使用したことによる責任を取りたくないという、人間の弱さが伝わってくる。

仕事を振った人も、「AIを使ってテキトーにやっといて」などと、雑な振り方をしているから、「AIが言いました」と答えられたときに、「AIは時々嘘を言うけど、大丈夫なの」と詰めることができないのだろう。

どっちも、どっちだ。

今時「AIを使いました」に価値は無い。（2025/11/19）
「AIが言いました」と言う人は、結果は見せるけれど、プロンプトは共有しない。

今に始まったことではなく、以前は、「ググったら見つかった」だった。
検索キーワードと、絞り込みの過程が分からないから再現性がなく、検索エンジンでヒットしたWebページの内容を、評価、検証もせず信用するのかという指摘があった。

「AIがこう言っていました」と言う人は、尋ねる相手が「Google先生」から「チャッピー」に変わっただけで、自ら評価、検証しない。

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説明文から図を生成してみた

1600字くらいの、説明文から画像を生成してみた。
PPTスライドをアーカイブ資料にする方法 (2026-04-28 )

ブログの挿絵に使う画像は、1行程度のプロンプトから生成しているので、概念的、抽象的になることが多い。
この投稿はブログとしては長めの1600字くらいある。

【プロンプト】

以下の説明文をイメージできる画像を生成して。
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 文章を貼り付け

同じプロンプトを使用した。

【ChatGPT】
まず、驚いたのはChatGPTだ。

概念的な図ではなく、原文の構成どおりに、文章と挿絵が図に落とし込まれている。
原文をPPTで要約した図になっている。

【Copilot】
Copilotで作成すると、説明文が少なくなり、概念的な図が増えている。

【gemini】
geminiで作成した図は、ChatGPTのように、構成と文章が図に落とし込まれているが、ChatGTPより文字が少ない。
CopilotとChatGPTの中間くらいだ。

【画像生成モデル】
最近、ChatGTPの画像生成モデルが GPT-Imagean-2.0に変わり、geminiが使用している NanoBanana2を超えたという評判だ。
Copilot はGPT-Imagean-1.5を使用していて、まだGPT-Imagean-2.0に代わっていないようだ。
今回作成した図を、原文の要約という観点からみると、
GPT-Imagean-1.5 < NanoBanana2 < GPT-Imagean-2.0
のようだ。

閑話休題
GPT-Imagean-2.0の出力を資料として見ると、文字が多いので、読まなければ理解できないが、わかりやすい資料だと思う。
どの程度、詳細に出力するかは、プロンプトで調整可能だろう。

• 霞が関パワポも作れそうな気がする。
• 小説から作成すると、ストーリーを図解してくれるのだろうか?

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青空文庫にある、夏目漱石の夢十夜の第六話から作成してみた。

ストーリーではなく挿絵が作成された。
文章与えられた文章が、説明文か小説か判断して、作成する図を変えているようだ。

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PPTスライドをアーカイブ資料にする方法

最近実施した、Copilot説明会の際に、PowerPoint(PPT)のスライドを生成する方法を説明した。

PPTのスライドを使用して説明することが普通になって久しい。
プレゼン資料をアーカイブ資料としたり、「プレゼン資料が欲しい」という要望も多い。
後で、スライドをナレッジソースとして使いたいという要求は多いのだろう。

AIの使用とPPTのスライドについて、問題点と解決方法を考えた。

【結論を先に】
・アーカイブすることを前提にスライドを作成しよう
・アーカイブ用の文章を書こう
・作成方法を変えよう(アウトライン → Word → PowerPoint)
・発表者ノートを書こう
・動画を作成しよう

【そもそも】
そもそも、
説明でスライド（投影資料）を使用する目的は、口頭では説明しにくい概念や表、グラフなどを図示することで、理解を助けるためだ。
つまり、補助資料である。
また、資料をアーカイブする場合には、口頭説明が無くても、論旨、論理構造、論理展開が理解できる必要がある。

【スライドの作成方法の変化】
スライドの作成方法はICT進歩により変化してきた。
以前は、
　メモ → 文章 → スライド（OHP）
という手順で作成したスライドを発表に使用し、文章とスライドをアーカイブしていた。
最近は、いきなりPPTで作成したスライドを発表に使用し、そのスライドをアーカイブしている。

【問題】
問題は、PPTで作成したスライドは、下記の理由から、アーカイブに向かないということである。
・論旨が読み取れない
　発表用に作成したPPTのスライドは、補助資料であるが故に、論旨が読み取れないことが多い。

・論理構造が読み取れない
　論旨を構成する、「結論」、「根拠」、「コンテキスト」という論理構造が読み取れないことが多い。

・論理展開
　「結論」→「理由」→「具体例」→「結論」(PREP法)などの展開を読み取れないことが多い。

このような理由から、発表用に作成したPPTのスライドはアーカイブ用途には不向きである。
つまり、PPTを使用することで、スライドの作成は便利になったが、組織の知的財産とも言えるアーカイブの質は低下しているのではないだろうか。

【AI使用のメリットと課題】
AIを使用したプレゼン資料作成のメリットは、
スライド(.pptxファイル)の作成に生成AIを使用することで、大幅な時間短縮が可能になること、
アーカイブから必要な情報を検索する際に、AIを使用することで、パターンマッチでなく意味検索が可能になること
である。

AIを使用して、アーカイブを検索する際に、発表用に作成したスライドは、検索精度が低い。
原因は、論旨や論理構造、論理展開などアーカイブに必要な要件を満足していない資料が多いからだ。

例えば、発表に使用したスライドが保存してあるフォルダーをAIで検索すると、検索精度が悪い。
検索精度を向上させるために
・要約をタイトルページの発表者ノートに追加
・発表のトランスクリプトを最終ページの発表者ノートに追加
する前処理を行っている。

これらの処理を行うことで、使い物にならない状態から、普通に使えるくらいには改善した。
しかしこの処理は手作業で行うため効率が悪い。

【提案】
AIを使用することで、発表用のスライドを組織の知的財産（知恵）にすることができる。
そのために、スライドを作成する際に以下の配慮が必要である。

・アーカイブ用の文章を書く
　論旨や論理構造、論理展開は文章の方が伝達しやすいため、スライドだけでなく、文章もアーカイブとして残す。

・作成方法を変える
　アーカイブ用の文章を別に作成する必要はなく、
　　アウトライン → Word → PowerPoint
　の方法で作成することにより、文章と説明用のスライドを作成することができる。
　この方法は、一見煩雑に見えるが、生成AIを使用してPPTのスライドを作成するための効率的な手順である。
　構造化されたテキスト(Word)こそが、AIにとって重要なナレッジソースであり、PPTはその出がらしに過ぎない。

・発表者ノートを書く
　AIはPPTのスライドの発表者ノートも検索できるため、発表者ノートを書くことにより、論旨や論理構造、論理展開を含む検索が可能になる。
発表者ノートも、アウトラインがあれば、生成AIを使用して容易に作成可能である。

・動画を作成する
　発表者ノートがあれば、発表用のスライドから、生成AIを使用して、説明音声付きの動画を作成することができる。　

【まとめ】
PowerPointの普及によりスライド作成は容易になったが、アーカイブ資料の質が低下したため、組織の知的財産としての価値が低下している。
発表用スライドの作成方法を、生成AIの利用を前提に変えることで、
・発表用のスライドを組織の知的財産として蓄積し、
・AIを使用して、蓄積した資料を再利用すること
ができる。

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Copilot説明会 ＜自分をAIのやり方に寄せる＞

4月に多くのメンバーが変わったのでCopilotの説明会を開催した。
90分の予定だったが、機能が増えたのと、AIの処理時間が長くなって時間が足りなくなった。
5月に開催する第2回は工夫しよう

目的は、有料ライセンスの有効活用だが、本当に伝えたいことは、

【知見の共有】
事例は結果や出力だけでなく手順やプロンプトを紹介しなければ参考にならない。
結果だけを「AIで作ったんだゼ(￣ー￣)」とドヤ顔で見せる人は多いのだが、「わ～すごい」で終わりだ。
AIを使用した際の手順やプロンプトなどの、知見を共有してもらいたい。

【自分をAIに寄せる】
AIを自分のやり方に寄せるのではなく、自分をAIのやり方に寄せる。
自分の仕事の中でAIが使えそうな作業を見つけるのではなく、AIが使えるように自分の仕事のやり方を変える。
簡単そうだが、仕事のやり方は体に染みついているので、変えることはなかなか難しい。

【Copilot Cowork】
Copilot Cowork を簡単に紹介した。
まだ、使い込んでいないのだけれど、この機能でライセンス料の元は取れるような気がする。

【スライド】
1年で性能も向上し機能も増えたので、去年のスライドは使えなかった。
増えた内容を追加してスライドを作り直し、説明動画も作成したが、AIを使ったので短時間で作成できた。
収穫は、資料を作り直していて、たくさんの気づきがあったことだ。

【ドキュメント作成】
AIで使用することを前提にスライドを作成する方法を提案した。
PPTで作成したスライドは検索制度が悪い。
発表者ノートがないスライドが多く、スライドから、論旨や論理展開を読み取れないことが原因だと気が付いた。
そこで、「アウトライン→Word→PowerPoint→動画」という手順で作成する方法を説明した。
一見、面倒でも、スライドの生成精度が良く、説明用の文章(Word)、発表者ノート、スライド、音声付き説明動画が作成できる。

作成した資料を、AIを使用して再利用するためには、作成する人の意識を変えるなければならない。

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• Copilot説明会　＜最初のハードルを越える＞ (2025/05/19)
• 無償版Copilotで十分 ＜有償版が使える環境になっていない?＞ (2025/12/10)
• Copilotで自立型エージェント (2025/09/07)
• M365をきちんと使う ＜SharePointはNASじゃない＞ (2026/01/10)
• M365 Copilot導入 ＜小規模事業所で導入してみた＞ (2026/03/14)

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コパさんの配慮 ＜フールプルーフが実装されている?＞

「AIを使って、過去の原稿データの整理や、それを元に新たな原稿の作成はできるのか？」仕事歴20年超のベテランライター格闘記 
渥美 志保  mi-mollet  (2026/3/10)

「過去原稿のデータベースから、AIに原稿を書かせてみたい」ところが...。仕事歴20年超のベテランライターが気づいた【AIの使いこなし方】とは？
 渥美 志保  mi-mollet  (2026/3/11)

渥美志保氏は、AIについて、

すごい時代になったと思うけど、この流れはもう止められない。どうにかこうにかついていくか、それとも完全に背を向けた世界に生きるか。選択を迫られているなあ。

とおっしゃる。

冒頭の記事は、渥美志保氏が過去に書いた原稿のファイル名を、AIを使用して一括してリネームしようと奮闘した顛末だ。
渥美志保氏の職業は文筆業だから、この投稿で紹介されているのは、専門分野以外の領域でのAIの使用だ。
だからだろうか、最後の部分は客観的でどこか他人事のようにも感じる。

渥美志保氏が専門分野でAIを使用(評価)した、投稿を読んでみたいと思う。

閑話休題

この投稿では、ファイルを一括してリネームするPowerShellのスクリプトを、Copilot(コパさん)に作成させようと奮闘し、結果的にスクリプトが生成できなかったようだ。
コパさんはフェールセーフを考えているような気がする。

「ほぼ1人情シス」の業務に、M365の管理が含まれている。
作業が、GUIで実現できない場合や、手間がかかる場合は、PowerShellのスクリプトを作ることが多い。
使い捨てではなく、他の人が使うスクリプトを作る際には、-Execオプションがない場合は、 -WhatIf オプションを付けて実行するようにしている。
いわゆる、フールプルーフだ。
破壊的なコマンドレットが含まれる場合、いきなり実行してエラーが発生したときの、復旧作業は面倒だから、なるべく事前に防ぎたい。

2年くらい前に、Copilotに簡単な作業のスクリプトを書かせたら、ネットからパクってきたような出力だったが、最近は、時に過剰なコードを出力するくらい賢くなった。

おそらく、渥美志保氏が使ったコパさんも、フールプルーフが実装されていて、危険度のレベルを超えたら、コードを出力しないようにしているのだろう。
相当ヤバいコードになっていた可能性がある。

蛇足だが

ファイル名を規則的に一括リネームするなら、PowerToys に含まれている PowerRenameを使うと目的は達成されるような気がする。
複雑な変換は正規表現を使用しなければならないから、コパさんに教えてもらうことになるけど。

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エンジニアの想像力のなさに落胆 ＜歴史は繰り返す＞

正直、エンジニアの想像力のなさにちょっと落胆してる

正直、エンジニアの想像力のなさにちょっと落胆してる

ノンテクの人たちのClaudeアプリによる自動化手法はそれ自体が自然言語による「プログラミング」で大爆発中なのに

なぜかプログラミング言語を扱うもの以外は関係ないと思って無視してる

今最強のプログラミング言語は .md なんだよ

— Kenn Ejima (@kenn) March 30, 2026

ちょっと刺激的なタイトルだ。
投稿主は、情報科学系の方らしい。
この投稿に対して、技術系の人たちは概ね否定的だ。

【プログラミング】
未だに「プログラミング」≒「プログラミング言語」と考えている人は多く、エンジニアも例外ではないのだろう。
現在、.md + Claude　を使用してシステムを開発した場合、仕様が満足できなかったり、製品の保守性が維持できないという指摘はある。
特にシステムを開発の現場にいるエンジニアは、そう感じるのだろう。
しかし、多くの問題は、時間が解決することは歴史が証明している。

昔々、高級言語だけでは解決できないから、アセンブラ(機械語)の理解は必要だよねという議論があった。
デバイスドライバーなど低レイヤを扱う場合はアセンブラが必要だった、と言っても信じられない人も多いだろう。

【抽象化してみる】
技術系の人の反対投稿を読むと、「.md」や「Claude(生成AI)」など、今目に見える物に反応しているように感じる。

コンピュータに対する指示を、

人間の指示 → I/F → コンピュータ

とすると、これまで、長い期間、

プログラミング言語 → 処理系 → コンピュータ

という構成だった。

「処理系」は、　アセンブラ、コンパイラ、インタプリタ、フレームワークなど変化している。
「プログラミング言語」も変化しているが、人間が話す自然言語ではなく、制約が強い形式言語を使用している。

ところが、AI技術の向上で、

自然言語 → AI → コンピュータ

という構成が可能になった。

自然言語と形式言語では大きな差がある。自然言語は習得しなくて良いのだ。(論理的思考は必要だ)
つまり、形式言語(プログラミング言語)の習得が障壁だった人でも、コンピュータに指示が与えられるようになるという意味で、革命的だ。

【論理的思考】
当面、論理的思考は必要だが、
自然言語で論理的思考ができて、論理的な文章で指示を与えられるならば、形式言語は不要だろう。

しかし、今現在では、多くの人が、自然言語による指示は困難だ。
そこで、習得が容易なMarkdown記法を使用して、指示することが効率が良いということだろう。

Markdown記法の使用が、論理的思考を助けるという効果もある。

今後、AIの性能が向上したり、AIに代わるI/Fが登場すれば、Markdown記法より習得が簡単な言語になったり、自然言語で指示が与えられるようになるのだろう。

【創造力】
論理的思考能力で解決できる課題は多いが、創造力が必要な課題もある。
AIが自然言語で指示できるようになった。
そこで重要な能力は、創造性を言語にする能力だ。
例えば、頭の中でイメージした「もの」「こと」「感覚」を自然言語に変換できれば、AIに入力できるようになる。
この能力を持っている人はいると思うのだが、効果的な方法論は無いようだ。

###
自称技術屋だけど、事務処理でも .md + 生成AI は最強だと思う。

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BSOD ＜SSDが原因のようだ＞

6年くらい使っているPC(HP Pavilion 15-cu1013tx)が、1年くらい前からBSOD(Blue Screen of Death )が発生するようになっていた。
修復コマンドで修復しても効果はなく、騙し騙し使っていた。

【原因究明】
このPCは6年前に買って、
Windows7 32bit → Windows7 64bit → Windows10 → Windows 11にアップデートしてきた。
4年前に、SSDを128GB→500GBに、 メモリを16GB→32GBに換装している。

1か月前くらいから、BSODが頻繁に発生するようになったので、MinidumpをAIに分析させて、要因を1つずつ潰していったが、それでも、BSODの発生は止まらなかった。

アップデートを重ねているから、古いドライバーや不要なドライバーがインストールされていた。

【 Windows再インストール】
AIもとうとう諦めて、Windowsの再インストールを勧めてきたので、しかたなく、Windowsを再インストールした。
HPのサイトにあるドライバーは古いので、チップメーカーを回ってドライバーをダウンロードした。

これで安定すると思っていたら。
Windowsを再インストールする前と変わらない頻度でBSODが発生する。
最近のエラー画面は青ではなく黒だ。

【SMART】
SSDメーカーのツールでSSDを調べたら、ファームウェアは最新でSMARTも正常だったが、エラーがたくさん記録されていたので、SSDを交換することにした。
今のところエラーは発生していない。

CrystalDiskInfoで、SMART レポートを取得してみた。

----------------------------------------------------------------------------
(03) CT500P2SSD8
----------------------------------------------------------------------------
Model : CT500P2SSD8
Firmware : P2CR033
Serial Number : 2116E597845A
Disk Size : 500.1 GB
Interface : UASP (NVM Express)
Standard : NVM Express 1.3
Transfer Mode : ---- | ----
Power On Hours : 9165 時間
Power On Count : 4995 回
Host Reads : 17359 GB
Host Writes : 29032 GB
Temperature : 48 C (118 F)
Health Status : 正常 (84 %)
Features : S.M.A.R.T., TRIM, VolatileWriteCache
Drive Letter : F:
-- S.M.A.R.T. --------------------------------------------------------------
ID RawValues(6) Attribute Name
01 000000000000 クリティカルワーニング
02 00000000013C 温度
03 000000000064 予備領域
04 000000000005 予備領域 (しきい値)
05 000000000010 使用率
06 0000022B8002 総読み込み量 (ホスト)
07 000003A10727 総書き込み量 (ホスト)
08 0000208E82D0 リードコマンド数 (ホスト)
09 00004817B4CE ライトコマンド数 (ホスト)
0A 000000002A21 コントローラービジー時間
0B 000000001383 電源投入回数
0C 0000000023CD 使用時間
0D 000000000204 アンセーフシャットダウン回数
0E 000000000000 データエラー回数
0F 000000003061 エラーログエントリー数

エラーログエントリー数と安全でないシャットダウンが多数記録されている。
このSSDはSMART的には、今のところ正常だが、今後エラーが多発する可能性がある状態という診断結果だ。
SSDを交換して以来、BSODは発生してないので、SSDが原因だろう。

【学び】
AIの診断は、可能性が高い順に要因を出力するけれど、可能性が低い要因が原因だった。
SMARTの「正常」という文字に惑わされず、エラーログの数値を見極めることの難しさを痛感した。

---

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