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はてなキーワード: STUDIOとは
I have never been a huge Firehouse fan..but they are were/are good at what they did. What has always impressed me about them is how well their guitar player handles being in a 1 guitar band. He knows how to write riffs and solos where it does seem like 'the music stops' or the bottom drops off when they take a lead. Even though this video is obviously extremely touched up in the studio..it shows exactly this. They didn't add a second guitar during the solo.and the bass player didn't try to do too much to fill in the missing guitar. Another guy who has mastered being in a one guitari band is Mark Tremonti from Creed and Alterbridge. Two other bands that I am not a fan of..but admire the guitar playing and smarts of how to make being in a 1 guitar band work.
突然だが皆さんは「Roblox」と言う単語に聞き覚えがあるだろうか。
恐らくは大抵の人は耳にした事すらない単語であろう。
そんな「Roblox」を取り上げた、9,800円の開発記事がデジタルコンテンツ販売のBrainにて開始1時間で100万円を売り上げ、ランキング1位に躍り出たというのだ。
「まだ東京で消耗してるの？」で有名なイケハヤ氏や、複数の実業家がこの教材について絶賛のツイートを並べており、界隈は異様な熱気に包まれている。
直近では経営陣が国民民主党の玉木代表や自由民主党国際局長の河野太郎議員など、日本国の重鎮と顔合わせをしているこの謎の組織、実は子供向けゲームプラットフォームだと言う。
しかし、やはりと言うかただのゲームプラットフォームではなく、デイリーアクティブユーザーは1億5000万人と、地球の人口から見ても規格外の数字だ。
ゲームプラットフォームと言うだけあり、開発者が自由にゲームを開発して公開する事が出来るのだが、気になる開発談が幾つかあった。
その中でも特に目を引いたのが、 10代の子供が数日で作ったゲームが同接2000万人を超えギネス記録を更新したと言うのだ。
近年ではその他にもSteal a brainrot(ブレインロットを盗め)と言うゲームが大ヒットしており、日本での火付け役になったのは恐らくこちらであろう。
これらのゲームを調べてみて共通して言える事が、言っては悪いが非常に見た目がチープなのである。
見た目は最新の3Dゲームとは比べるまでもなく、どちらかと言うとレゴやマインクラフトと言ったクラシックな感じだ。
それが受け入れられてる市場が開発者の負担を押し下げ、個人開発者のヒットが連発してるものと思われる。
しかし、公開されているゲームは既に4000万本を超えてると言い、競争とのバランスを考えると決して儲けやすい市場にも見えない現状だ。
開発には公式IDEのRoblox Studioを使うと言い、これが公式MCPなどを内蔵しており、AI開発とのバランスの良さも注目されている。
恐らくはこうした参入障壁の低さが個人開発者の注目を集め、教材のヒットに至ったのであろうか。
調べるとYoutubeでの関連コンテンツの再生数も1兆回を超えると言い、ゲーム版Youtube等と説明されている記事も多く見かけた。
知らない所でこれ程の巨大プラットフォームが育っていたというのは非常に奇妙な体験であり、気味の悪さを感じる大人は少なくない事であろう。
皆さんはこの名前ご存じだったであろうか。
決算が出て、KADOKAWA関係の話題が世間では尽きないのだけど、正直、ボクは上層部の個別人名などあげて、この20年間になにがどうなっていたかを説明して分析出来るぐらいの解像度が自分にはあると思っているけど（もうこの会社と関わらない出してもいいぐらいなのだけど、裁判とかなったらめんどくさい）。
戦犯とかよりも今後の事、もっと良く出来る事が重要だと思っていて。
たとえばどう考えてもジャンプ漫画的な小説『領怪神犯』みたいなものを、ちゃんジャンプ的な動きがある形式で漫画化する事が出来る編集、それをジャンプ的なものとしてアニメまで持っていくプロデューサー、そういうものが、個別でもほぼいなくなっている事と、なによりも、各部署が完全な縦割り構造で、「面白さ」では動けず、ただデーターだけでしか動けない事が大問題かと。
90年代ぐらいから、新卒採用組（プロパー）と業務委託（エディトリアル）の格差が酷く、だいたい優秀なのは業務委託（エディトリアル）で、結果を出して正社員になれるけど、その基準も曖昧すぎ。そして正社員になると社内政治（というか本家の思いつきの行動）の方が大事になり編集などの仕事が疎かになる。そしてなんやかんやプロパーが出世する（にも関わらず角川書店を大きくしたその上の世代は決してエリートの出自ではなかった）。
んで、面白い仕掛けをゼロ年代にしてたのって、だいたい業務委託（エディトリアル）だったのよ。
データーは分析の材料であって、それだけで判断する事がどれほど愚かか……、まぁ、科学的リテラシーがある人間なんか経営しないからねぇ。
ただ、そういう事はこれまでの出版において「科学的リテラシー」ではなく、出版業界的な慣習社会で担保されていたのが、株式会社化みたいな、資本主義的な最適化によって、めちゃくちゃに破壊されている。
データドリブンではなく面白さドリブンで動くべきだとかただそのためには高度な能力を持った人材が必要だという話はとても面白いです。ただそんなことができてる企業ありますか？
任天堂？
発想は面白いけど実例がないと理想論じゃね？って思ってしまうんですがそのあたりについて実例を示してくれれば解像度が上がるのでぜひ調べてほしい
はい、実例はあります。 理想論ではなく、実際に「面白さドリブン（面白さ優先・直感・創造性優先）」で動いて大きな成功を収めている企業や事例が存在します。
特にユーザーが挙げた任天堂は、まさにその代表例です。一方、Netflixは逆の「データドリブン」の極みと言えます。以下に整理して説明します
2000年の宮本茂インタビューで明確に「Nintendoでは調査やリサーチを一切やっていない」と述べています。
トレンドを無視して「みんなが共通して持っているもの」に訴えることを重視し、「Picassoは時代遅れだと言われないよね」と例えています。
https://shmuplations.com/miyamoto2000/
彼らは「データで安全網を張る」より、高度な才能を持ったクリエイターの直感と味覚を信頼します。
結果として、Mario、Zelda、Switchなどの大ヒットが生まれ続けています。
最近も宮本氏はAIブームに対して「Nintendoはあえて違う方向に行く」と発言しており、独自の「面白さ」を守る姿勢を明確にしています。
これはツイートの指摘（縦割りでデータしか見られず面白さが死ぬ）と正反対の構造で
「高度な能力を持った人材」が鍵という点とも完全に一致します。
Netflixは非常にデータドリブンです。視聴履歴・視聴完了率・ドロップオフ地点・サムネイルの色までデータを徹底的に分析してコンテンツを決め、推薦アルゴリズムを最適化しています。
CEOのReed Hastings自身が「We are a data-driven company. Everything we do is based on data.」と公言するレベルです。
だからこそヒット予測の精度は高いですが、「編集者の直感で面白さを賭ける」ようなリスクテイクは相対的に少ないと言えます。
ユーザーの感覚通り、Netflixは「面白さドリブン」の例にはなりません。むしろツイートで批判されている「データだけで動く」状態に近いです（ただしデータが非常に洗練されている点は違います）。3. その他の実例Apple（Steve Jobs時代）：Jobsは有名な言葉で「We do no market research.（市場調査なんてやらない）」「人々は自分が何を欲しているか分からないまで製品を見せられない」と言っていました。フォーカスグループを嫌い、直感と「これがクールだ」という味覚でiPhoneやMacを作り上げました。高度な才能（Jobs自身＋周囲のトップクリエイター）があったからこそ成功した典型です。
Granzella（金沢のゲーム会社）：明確に**「おもしろさ優先主義」**を企業理念に掲げています。PlayStation Homeでのサービスや独自のイベント（エイプリルフール大がかりなネタなど）で「他社が思いつかない面白さ」を体現しようとする姿勢が強いです。小規模ですが、地方から世界展開している好例です。
他にもPixar（ストーリーテリングと創造性を最優先にしたBraintrust文化）や、過去のStudio Ghibli（宮崎駿の強い作家性）なども似た哲学で動いていました。
任天堂、Jobs時代のApple、Granzellaなど。どれも「面白さ」で大きな価値を生み、市場で勝っています。
ただし条件が厳しい → ツイートで言及されていた通り、**高度な能力を持った人材（優れた味覚・直感・実行力を持つ人）**が不可欠です。凡庸な組織でやるとただの「思いつき」で終わるリスクが高い。だからこそ「データで安全にやる」方が多くの企業にとって無難に見えるのです。
完全な二者択一ではなく、多くの企業は「データで裏付けつつ、最終判断は人間の面白さ感覚」というハイブリッドを取っています。
ただ純粋に面白さドリブンで成功している企業は、確かに「稀有な才能集団」である場合が多いです。
ツイートのKADOKAWA批判（縦割り＋データ至上主義で面白さが死ぬ）は、任天堂のような成功例を見ると非常に説得力がありますね。
データは分析材料として超有用ですが、それだけで判断すると「誰も予想しなかった大ヒット」は生まれにくくなる、というのが実例が示す教訓だと思います。
まとめた。
もっとあるような気がしたけどそうでもなかった。おそらくTencent系列のLightSpeed Japan Studio（元カプコン伊津野英昭が設立）などとごっちゃになってるっぽい。ただTencentはNetEaseのように丸ごと出資して新たにスタジオを立ち上げるというよりも、フロムやプラチナゲームズのように定評ある既存の会社にある程度出資するスタイルの違いがあるっぽい。
1998年設立。NetEase Gamesの出資を受け、2021年5月末より同社傘下に入る。本拠地は東京。
代表取締役社長の須田剛一はヒューマンを経て1998年にグラスホッパー・マニファクチュアを設立。
2026年2月11日に『ロミオ・イズ・ア・デッドマン』（自社パブリッシング）発売。
NetEase Gamesの100%出資により、2021年11月に設立。本拠地は東京。
代表取締役社長の名越稔洋はセガで『デイトナUSA』シリーズ、『龍が如く』シリーズなどを手掛けた人物。他にも『LOST JUDGMENT』プロデューサー細川一毅、龍が如くスタジオ元代表・佐藤大輔を始め『龍が如く』シリーズ関係者も複数いる模様。
2025年12月に新作タイトル『Gang of Dragon』のティザートレーラーが発表された。2026年3月ごろより公式サイトが閲覧不能になり、NetEaseからの資金提供停止が報じられるようになる。
公式HP（魚拓）: https://web.archive.org/web/20220228082211/https://nagoshistudio.com/
NetEase Games傘下のスタジオとして、2020年6月に設立。本拠地は東京と広州。
代表取締役社長の赤塚哲也は、ナムコ→バンダイナムコスタジオで『ソウルキャリバー』シリーズや『ガンダム VS.』シリーズなどを手掛けた人物。従業員自体はカプコン、セガなど多方面から集められていた。
2024年8月29日にスクウェア・エニックスより発売された『聖剣伝説 VISIONS of MANA』の開発を担当。
Bloombergの報道によれば2024年8月ごろには大規模な人員整理が行われたという。スタジオ閉鎖により退職した『聖剣VoM』ディレクターの小澤健司は、2025年3月に新たに「スタジオサザンカ」を設立した。
公式HP（魚拓）: https://web.archive.org/web/20200719194914/https://netease-ouka.163.com/index.html
NetEase Gamesより出資を受け、2022年9月に設立。本拠地は東京。
代表取締役社長の青木利則は、セガ、アートゥーンなどを経てマーベラスエンターテイメントで取締役副社長。取締役副社長の森利道は、アークシステムワークスで『GUILTY GEAR』シリーズ、『BLAZBLUE』シリーズなどを手掛けた。
NetEase Gamesの100%出資により、2022年10月に設立。本拠地は大阪。
代表取締役社長の小林裕幸は、カプコンで『バイオハザード』シリーズ、『戦国BASARA』シリーズなどを手掛けた人物。インタビューなどに登場する同社従業員も元カプコンが多い印象。
2025年12月に『Stupid Never Dies』のティザートレーラーを発表。
NetEase Gamesの100%出資により、2023年5月に設立。本拠地は東京。
代表取締役社長の市村龍太郎は、スクウェア・エニックスで『ドラゴンクエスト』のゲームシリーズおよびブランドを手掛けた人物。
設立時のプレスリリースの中では「エンターテイメントプロデュース会社」とされており、ゲーム開発だけではなくより広範囲なエンターテイメントを扱う業態になる模様。
AIの進化が早すぎて、「この時期はこれくらいの性能だった」という記録が残りづらい。
だから、今現在のユーザー目線の印象や用途をメモしておくと後々面白いんじゃないか、と思って書いてみる。
まず、今の個人的な3大LLMの印象をざっくりまとめると、こんな感じ。
いずれも月額20ドルクラスの個人向け有償プランで使ってます（GeminiだけはGoogle WorkspaceのBusinessプランも併用）。あと、仕事はデスクワークだけどIT系ではなく、コーディングなどは効率化のためにやっている程度。
現状、一番使用頻度が高いのはClaude。
ただClaudeを普通のチャットで使うことはほぼ無くて、基本的にVS Code上のClaude Codeで既存のSkillや「これはSkill化できそうだな」ってものをやってもらうことがほとんど。本格的なコーディングもたまーに頼むし作ってほしいものもいろいろあるんだけど、どうしても成果物のチェックに労力を使うしClaude側のトークンもそれなりに消費するのでなかなか依頼しづらいというのが正直なところ。あと、Claude in Excelも優秀で頼りになってる（パワポのほうはまだ試す機会がない。Word版もちょうどリリースされたけどなんかうまくインストールできなかった）。
なお、モデル選択は「普段はSonnetで、重ためのタスクをしてもらうときの取っかかりのPlan ModeだけはOpus」っていうのがここしばらくの定番だったけど、最近はOpus率が高くなってる。Sonnetを使うのはほんとに簡単な作業か、あとは成果物の質が安定しやすいSkillをやってもらうときくらい。ほんとはHaikuがそういう立ち位置になってほしいんだけど……。なお、EffortやThinkingは雰囲気で選んでる。
いずれにせよ、Claudeは喋り相手というより「具体的なタスクを振る相手」、という位置付け。今はProアカウントで使ってるけど、ちょっと頼り過ぎるとすぐ使用量のリミットに達してしまうのでほんとはMaxにしたい。ただ月100ドルを出すほどかっていうと、うーん。
チャットの相手は、今はGoogle Workspace上のGemini 3.1 Proがメイン。
なんといってもWorkspace版のGeminiだとデフォルトで学習対象にならないのがでかくて、仕事絡みのデリケートな話題でも気軽に訊けるのが良い。ただ、「Googleならではのリサーチ力が強み」みたいな紹介をされることがあるけど、むしろそこはGeminiの短所だと思う。学習済の話題は的確に答えてくれるけど、最新の話題になると急にポンコツ化してしまうしChatGPTよりも全然ウェブ検索をしてくれないイメージ（言えばやってくれるけどそれでもなんかイマイチ）。なお、個人アカウントでGoogle AI Proにも登録してるけど、そっちはGoogleドライブが主な目的でGeminiはほとんど使ってない。
あと、チャットは優秀なんだけど、GoogleスプレッドシートなどのGoogleの各種アプリ内で呼び出したときはあまり頼りにならない。他アプリとの連携で役に立ってるのはGmailのメール書きくらいかなあ。Google Workspace Studioも、「これをうまく使えばAPIいらないんじゃないの？」と期待してたけど、いざ使ってみると（無料でAPIを使える）Gemini 2.5 Flashよりも明らかに性能が劣ってる。そんなわけでGeminiは万能そうに見えても、チャット以外ではAPIにしっかりお金を払わない限りフルパワーを発揮してくれないのかな、って気がしてる。
NotebookLMも用途次第ではもちろん便利だし、AIに苦手意識のある人に向けて「ハルシネーションを心配せずに必要なソースの範囲内で回答してもらえるんですよ」とか「こんな風に簡単に音声解説やスライドを作れちゃうんですよ」ってデモンストレーションをするにはうってつけなんだけど、実際に日常業務のなかで使える場面が多いかというとそこまでかなあって最近は思ってる。レスポンスも早くないし。
そしてChatGPTは今すごく使用頻度が減ってる。Plusプランをもう3年近く契約してるし、ちょっと前まではメインだったのに。
GeminiやClaudeとは違い、ChatGPTはモデルの種類に「Auto」があるので、体感的なレスポンスはChatGPTのほうが早い（逆にGeminiはProしか使ってないので、「遅いけど堅実」ってイメージ）。あと、手持ちの学習データだけで回答できないなと判断したらすぐにウェブから最新情報を引っ張ってきてくれる。なので気軽な質問はChatGPTに投げることが多いんだけど、（OpenAI的には良かれと思ってやっているであろう）パーソナライズの距離感が個人的にはけっこう嫌。前に交わした話題をもとに「**あなたのような人にはこういうのがオススメ**」とか馴れ馴れしく迫って来られると「うるせえお前に俺の何がわかるんだ」という気持ちになり、最近はもう取るに足らない話題しか交わさなくなってる。
一方、Codexになると別人のような塩対応っぷりで、なんでこんな極端なチューニングなんだろ？ CodexはClaude Codeとうまく組み合わせると便利そうなんだけど、まだほとんど使ってない。
人によって、使い方によって、このあたりの印象はいろいろ違うはず。
他の人がどんな感じなのか知りたいので、よければみんなも書いてみてくれよな！
机に3台をおいて奥にデスクトップmacを設置して作業していて、中央にair, 左右にproをおいて、3台ともでclaude codeしつつ、左右のmacbook proで動画のエンコードをしていることがある。奥のmac studioを操作するにはユニバーサルコントロールを使って実質3台のmacbookで、4台を動かしている。
coding agentが使い物になってから今の構成をやっている。1台強いマシンがあればいいという説はありますが、vive codingをしていると、ターミナルの進捗を常に出しっぱなしにしつつ、すぐにenterを押したいので、macbookを横に並べている。4台のうち、1つが完全仕事プロジェクトのために使っていて、3台は個人プロジェクトとして割り当てている。
んで、ようやく本題なのだが、4台のうち、2台が3,4年前に買ったもので、買い替えたいという気持ちがあり、買い替えたい。仕事用のmacを買い替えてお古を個人プロジェクトへスライドする案、macbook airを買い替える案。この二つで迷っている。
中央に置いているmacをairにしたい理由は、奥のmacのキーボード via UCとしても使っているので、タイピングしている時間が長く、発熱をさせたくない。手汗をかくから。ということはエンコードのような発熱するようなタスクはさせたくないので、中央のマシンのスペックを上げても性能を使いきれない可能性がとても高い。また、仕事用のmacbookは2年前に買ったもので、まだ買い替えるのは早いとも言える。ということで、air枠をm5 airに切り替えるのがいいように思っている。んで、2年後にでも仕事用を買い換えればいいかなって。
最近、MacBook Neoの8GBメモリ固定が話題で、はてブで「8GB足りないって言う奴はMac使ったことない確定」みたいな煽りが飛び交ってる。Apple信者さんたち、Windowsユーザーを「メモリ感覚古い」「ユニファイドメモリ知らんのか」って馬鹿にするの、ほんと辟易するわ。俺はiPhoneとiPad Air使ってるけど、Apple製品自体は好き。でも信者の上から目線は我慢ならん。
事実を整理しよう。MacのユニファイドメモリはCPU/GPU共有で効率的。ライトユース（ブラウジング、Office、軽編集）なら8GBでWindowsの16GB相当の体感。ベンチマークでも証明済み。MacBook NeoはA18 Proチップでファンレス、価格10万円切りでカジュアル向け。重作業なら上位モデル選べばいい。
でも信者の「Macはメモリ少なくても神」理論、最近のニュースで崩壊じゃね？ Mac StudioのM3 Ultra、元々最大512GB unified memoryでAI大型モデル（600億パラメータ超）ローカル処理可能ってApple宣伝してたのに、世界的なDRAM不足で512GBオプションこっそり削除。今最大256GBで、アップグレード価格+12万円値上がり、出荷5月以降。MacRumorsや9to5Mac報じてる事実だ。
これどうよ？ 「効率いいから少ないメモリOK」なら、なんで512GB用意したんだ？ Windows PCの似たAIタスクは96～256GBで済むのに、Macの効率神話で半分以下のはずが、Apple自身が512GB必要認めてた証拠。それを諦めて価格上げてるんだぜ。DRAM枯渇でハイエンド切り捨て、信者たちはまだWindows叩き？
WindowsはRAM柔軟増設可能、選択肢広い。Appleの囲い込みに盲信して視野狭窄な信者こそ、Appleのイメージ下げてるわ。Macの8GBで十分な人もいるけど、重プロは上位選ぶ。DRAM不足ニュース見て、まだ「Mac使ったことない乙」煽るの？
※ 以下の考察は「AIブクマカの自己紹介欄から外部に向けて貼られたリンク」を拠り所にしているので、「実は一切関係ないのにAIブクマカが勝手にリンクを貼っただけ」だった場合は、AIブクマカの2アカウント以外、すべてまるっきり赤の他人である可能性もある。(※ 最後に追記あり)
2025年9月下旬(Archive)から活動し始めたAIブクマカbot。
高頻度で増田の記事をいち早くブックマークするため、活動開始が9月下旬だったにもかかわらず 2025年増田ファーストブクマカランキング で2位にランクインした。
プロフィール ページには Amazonのほしいものリスト も公開されていて、増田では ちなみにpico-banana-appは女性 という記事も書かれた。
2026年1月20日にアカウントが消え(pico-banana-appが404 Not Foundになってる😭)、b:id:nguyen-oi に生まれ変わったと推測される。
b:id:pico-banana-app 削除の翌日、2026年1月21日から活動し始めたAIブクマカbot。現在も運用中。
プロフィール に「グエンです！丁寧なコメントを心がけますね」というひと言が添えられていたことから、グエンという通称がはてな界隈で定着した。(Nguyễn ơi はベトナム語で「おいグエン」のような意味)
プロフィールには グエン界隈 というYouTubeチャンネルへのリンクもあり、ベトナム在住で日本語堪能なベトナム人女性が顔出しでおもしろインフルエンサーとして活動している。これがAIブクマカbotを運用する本人かは断定できないが、別人だとも断定できない。
丁寧なコメントを心がけた成果なのかどうか、前世の b:id:pico-banana-app に比べても、人間のブクマカに混じってスターを獲得することが多くなったように見える。(ただし、一部の増田記事へのブコメに付いている異常な大量スターは、別のidからの連投によるものである)
b:id:pico-banana-app の プロフィール ページに「ポートフォリオ」として掲載されていたURL(http://pico-banana.app)で、Google AI Studio の、アップロードした写真を様々なスタイルに変換する画像生成アプリへと現在もリダイレクトされる。(名称はGoogleの画像生成AIである Nano Banana をもじったもので、あくまで個人が取得したリダイレクト用のドメインのようだ)
このドメインをGoogleで検索すると Best FREE AI Headshot Generator with Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) pico-banana.app というアプリ宣伝用のショート動画が見つかり、大阪のUberEats配達員 というチャンネル主がこのドメインをコメント欄にも貼り付けている。
このチャンネルは前掲の グエン界隈 のおもしろインフルエンサーとは雰囲気が異なり、その名の通りのUberEats配達員としてだけでなく、AIやプログラミングについても取り上げていて、グエン界隈とは別人に見える本人出演の動画もある。(2024年の 最初の動画 では、コメント欄で性別について尋ねられて男性である旨を回答している)
本人出演の一連の動画ではグエン界隈以上にずっと自然な日本語で話すが、冒頭と最後に外国語で挨拶している。どうやら Xin chào mọi người と Tạm biệt はそれぞれベトナム語のようだ。
ある本人出演動画 ではコメント欄でAIによる顔補正について指摘されているが、グエン界隈 の女性がそのようなAI修正の延長線上にあるのかというと、顔だけならまだしも話しぶりや日本語レベルも違いすぎるので、技術的にも現実的にも出演者としては別人の可能性が高いように思う。
このほかQiitaに2025年09月03日に投稿された Imagen 4とGemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)の違い という記事にも、pico-banana.app へのリンクが貼られている。
前掲Qiitaの筆者の reluのマイページ から飛べるGitHubアカウント GitHub30 では、技術者として盛んに活動している様子がうかがえるほか、Osaka, Japan という地域の記載は先の「大阪のUberEats配達員」とも整合する。アイコンは献血キャラクター「けんけつちゃん」の大阪バージョンだ。2025年8月には、空っぽながら pico-banana という名前のリポジトリ も作っている。
GitHub30 というIDは @salamander_jp というXアカウントのプロフィール欄にも記載が見つかり、「I love AI. QA, Data Analyst @AmazonJP」「Osaka, Japan」と自己紹介されている。このXアカウントは2020年で更新が止まってしまっているが、後述の状況から、一連のアカウントに繋がるものとみてよさそうだ。
というのも、Xのアカウント名 salamander_jp はそれだけで個人を特定できるほどの文字列ではないものの、はてなにもアカウントを持っており、YouTubeで自動的に日本語に翻訳する という記事にも GitHub30 へのリンクがあるほか、貼られているYouTube動画の AlphaFold 3 というチャンネル主のプロフィール欄には、GitHub30 を含む様々なリンクが記載されている(ただしそのうちの"Twitter"時代のアカウントは、削除されたあと近年になって別人に上書き取得されたものとみられる)。また、チャンネル主の登録チャンネルとして紹介されている15個のうち、ベトナム語による中国音楽チャンネル Qu Chéng An など、3つがベトナム関連だ。
ちなみに b:id:salamander_jp のはてなブックマークは削除済みで現在404だが、最後に記録されたArchive によれば、2025年9月3日まではブクマカとして活動しており、2025年12月30日以降にブクマ全体を削除したものと推定できる。
ここで、Qiita内には GitHub30 にリンクを貼るなどしたアカウントが複数あるので、まとめておきたい。
7mpy による Sora 2の使い方 の記事には、YouTubeの 大阪のUberEats配達員 の動画が貼られており、糸は繋がっていることが確認できる。
b:id:nguyen-oi の運用者の人物像は掴みきれない。若いベトナム人の色が強く見えるいっぽうで、技術系アカウントには10年物の歴史があり、日本人のようでもある。いかにもこれらは別人だ。この記事内の登場人物が5人くらいいてもおかしくない。しかしUberEats配達員とAIエンジニアというめずらしい組み合わせは、確かに少なくとも 1人の人物(大阪のUberEats配達員) が兼ね備えているようだ。ならば b:id:pico-banana-app やグエン界隈も含む何もかもが、多面的で多才な1人の人物によって生み出されているとしても、もはや驚くべきでないのかもしれない。
その後、本人からと思われる 🥹 b:id:nguyen-oi の中身(プロンプト)を公開します🤣 という記事が掲載された。この、本人による当該記事では GitHub の xin-chao (Xin chào はベトナム語で「こんにちは」) という新規アカウントを使って公開されているが、今お読みいただいている本記事の公開直後には、記事内でも取り上げた GitHub30 のアカウントでも 一時的に GitHub30/nguyen-oi というリポジトリを作っていた (魚拓) ことから、本記事の冒頭に掲げた「すべてまるっきり赤の他人である可能性」という懸念は解消されたと言える。
11年前に購入したデスクトップPCの買い替えをしたいんだけど、
どういうPCであれば満足にRaw現像を行えるかの判断ができない状態（多分、どのPC買っても問題なさそうだけど）。
現状のPCのおおよそのスペック、主な用途を書くので、おすすめのPCがあれば教えてください。
購入年：2015年
CPU：インテルCore(TM) i7-4790 プロセッサー (4コア/3.60GHz/TB時最大4.00GHz/HT対応/8MBキャッシュ)
メモリ：16GB
# 買い替え動機
# 現状の用途
# その他
みんなも教えてね。
人が多い。恐竜好きではないのでそんなに楽しくないかもなと思ったが石の展示をよく見た。単位の説明などを頑張ってやったがこどもに響いたのかは不明。また行く。
車のシミュレーションにどハマりしていた。他の体験系の展示はやや人が多く楽しめなかったかもしれない。
タブレットでロボットを動かすやつで遊べる、何度か通うと慣れそう。
都内の博物館はまだたくさんありそうなのでおすすめを知りたい。
キッザニアに比べるとかなり平和。年齢的にもちょうどよいのかも。コスパ悪くない。ただ帰りにレゴを買わされる。レゴを買うだけなら近くにトイザらスがあるのでそっちのほうが少し安い
混む日は少し並ぶこともあるが、基本的には平和。栃木は平和で良い。
これは年齢が高すぎた。3歳ぐらいだと楽しいと思う。
楽しめた。カニとヤドカリを飼うことになった。結局親が世話をするのはいつの時代も一緒か。
ロッジ宿泊。テントも挑戦したいが、家のどこに道具置くか問題。
教えるのは無理だったのでスキー教室に入れたら少し滑れるようになった。道具はメルカリで揃えたが、交通費リフト券スタッドレスタイヤなどけっこうお金かかるなーという印象。あと道具を置く場所なー狭い家はきついぜ
大きいプールも行ったが、まだスライダーはそんなにやらないので、近場のプールに回数行ったほうが良いのかもしれない。
チケットを貰った。ルールわかるんかなと思ったがけっこうすぐ理解した。応募すればチケット当たるみたいなのも当たった。チケット買って行ったこともあった。チケット安いし楽しめてコスパ悪くない。
人は多い、暑いなどあったがかなり思い出に残ったようなので良かった。
娘の為にパソコンへ詳しすぎる夫を倒したいで注目された「学生、それも幼さの残る年頃の子へはじめてPCをどうするのか？」というテーマで、Linuxを与えた家庭の別例としてこのエントリを書いている。
そして前提として、このエントリは「実はLinux使ったこと無いんだ」「Raspberry Piって稀に聞くラズパイってヤツだよね？」みたいな、ふわっとした認識の層に向けて書いている。
決して「KVMで完全仮想化してLinuxとWindowsで用途に応じてリソース分配してる。ディストロは純関数型のNixOSで、Nix言語で可能な限り-march=nativeで自家コンパイルしてるんだよね」みたいな層には書いてない。
勿体ぶっても仕方ないので結論から言えば、WindowsやMac、AndroidやiOS(iPadOS)に染まりきっていない子供は親の想定を超えて極々普通にLinux、Raspberry Piの工場出荷状態でプリインストールされているRaspberry Pi OSを使う。
ここで言う「染まる」というのは「ウチの子は普段からiPadでYoutubeとかゲームとかしてるからなぁ」程度の染まり具合なら無視できるレベルなので全く障害にならない。
手遅れな染まり具合としては「ウチの子はWindowsでOBS使って自らYoutube配信してます」とか「ウチの子はWindowsでAbleton Live使ってDTMしてます」とか「ウチの子は大学のレポート書くのにmacOS使ってます」とか「ウチの子はiPadでSwift Playgrounds使ってプログラミング学習してます」とかそういうレベルだ。
アナタ達の子供がこのレベルにまで染まっていない場合、アナタ達の子供へRaspberry Pi 500を与えると何も疑問に思わず普通にパソコンとして使う(パソコンの操作方法へ疑問を持つとかそういう話じゃなく、目の前のモノをパソコンとして認識する)。
ラズパイ、Raspberry Piは英国で立ち上げられたRaspberry Pi財団(注：英字ページ)が規格・設計・販売をするシングルボードコンピュータという種別の小型コンピュータのことだ。
現在の最新版は第5世代のRaspberry Pi 5で、搭載ワーキングメモリによって価格が違うが、最も高価なワーキングメモリ16GB版で25,000円前後(2025/12/09現在価格)という圧倒的な低価格が人気の理由の1つだ。
何故ここまで低価格なのか？と言えば安価な部品で構成され、搭載されるSoC(CPUみたいなもん)も低性能で、その性能は約10年前の普及価格帯(〜15万円くらい)のノートパソコン程度の性能しか無い。
「いや10年前ってゴミじゃん」と考えるのは早計で、逆に言えば10年前の普及価格帯ノートパソコンで可能だったことはRaspberry Pi 5でも可能。
そう言われ「自分は10年前に普及価格帯ノートパソコンでネットしたりMS Officeで文書作成したり軽くゲームしてたけど？」と気付いた人は「Raspberry Pi 5で何ができるか？」の想定が浮かんだのではないだろうか？そう、かなり色々できる。
そして工場出荷状態でプリインストールされるRaspberry Pi OSはRaspberry Pi 5自体の計算リソースをできるだけ使わないよう軽量にできており、10年前当時のWindowsで使われていたExplorerよりも計算リソースの消費が少ないので、技術の進歩も相まって当時よりも出来ることの幅が少々広くなっている。
何故そんなに話題なのか？手のひらの上に10年前の普及価格帯ノートパソコン並みの性能のコンピューターが乗るのだ。そしてすごく安い。
更にラズパイには電子工作へ活用できるGPIOピンというのが実装されていて各種電子センサー類などと連携することで電子工作もできてしまう。
こんなもの情報工学畑の連中が注目しないわけがなく、前述したRaspberry Pi財団のページを読めばわかるが世界中で大定番のシングルボードコンピューター、何ならシングルボードコンピュータの代名詞となっており、情報工学に詳しくない人が「ラズパイってよく聞くけど何なの？」と何処かで耳にするレベルなのである。
安心して欲しい、Raspberry Pi OSではGoogle Chromeが動く。
まずGoogleアカウントは子供用に作成したGoogleアカウントを管理するためのファミリーリンクというサービスが存在する。ファミリーリンクは子供用GoogleアカウントでログインされたGoogle Chromeブラウザでのインターネットコンテンツフィルタ機能を提供してくれる。
このインターネットコンテンツフィルタは小学生・中学生・高校生・高校生プラスと4段階に分かれており、それぞれに適したフィルタリング強度で働く。
続いて、実はGoogle Chromeは様々な設定をポリシーとして持つことが可能で、例えばゲストモードの無効化やシークレットモードの無効化、指定したGoogleアカウント以外でログイン不可が可能だったりする。
情報技術へ親和性の高いヤンチャな子はGoogle Chromeからログアウトしたりゲスト・シークレットモードでフィルタリングを回避しようとするので、子供へRaspberry Piをはじめてパソコンとして与える場合はこれらを無効化しておくことをオススメする。
補足を続けると子供が勝手にFirefoxとか別のWebブラウザを導入することを防ぐこともRaspberry Pi OSはできる。
Raspberry Pi 5をパソコンキーボードへ内蔵した形態を持つRaspberry Pi 5シリーズの1つ。ワーキングメモリは8GBで価格は20,000円未満。
パソコンキーボードへRaspberry Pi 5が内蔵されているのでRaspberry Pi 500に電源取ってHDMIケーブル(注：ラズパイ側はmicro HDMI)をTVへ接続すると直ぐにパソコンというコンセプト。
小学生の子供にとっての目玉はJava版Minecraftが動作すること。SwitchやiPadでいつも遊んでる統合版マイクラじゃなくてYoutubeとかで観るJava版マイクラが自分のパソコンで動いちゃうのだ。
Switch 2の登場でPCゲーが色々リリース(予定)されている中で、Java版マイクラはどうしても"パソコン"が必須だったが、Raspberry Pi 5シリーズはそれを実現する。それが2万円のお値段で出来るので親の懐的にもありがたい。
Steamは動かないがオープンソース系のゲームも充実している(Steam開発のValve社がRaspberry Piシリーズが採用しているARMアーキテクチャ対応を進めているというかなり確度の高い噂は存在する)。
実は直近でRaspberry Pi 500の上位版Raspberry Pi 500+(日本語配列)が登場予定で、こちらはワーキングメモリが16GBのお値段40,000円くらい。
4万円とそこそこの価格になってきているが、キーボード自体がメカニカルキーボードとなりキーキャップはCherry MX互換、256GB SSD搭載でストレージのスピードもアップ(＝Minecraftのワールド読み込みが速くなる)。上位版Raspberry Pi 500+が高すぎると感じるなら素のRaspberry Pi 5ワーキングメモリ16GB版は25,000円前後だしこちらで良い。
ある、というかコッチがメインなんだけれども、何処までゆるい感じでやって良いのかわからなくて最後に回した。
まずLinux界隈が中心となって開発されているGIMPやKritaみたいな画像編集・お絵かきソフトはLinuxたるRaspberry Pi OSの方が安定かつ速い。しかもWacomやXP-Penなどのペンタブ・液タブが動作するので絵描きに興味のある子は嬉しいんじゃなかろうか？(クリスタじゃないけれどね。安い分ペンタブ費用に回せるよ)
音楽ではDTMもステップシーケンサー系のDAWであるLMMS(Linux MultiMedia Studio)は日本の無料DTMシーンでREAPERと人気を二分していた歴史があり、Web上に情報がいっぱいあるし何ならREAPERはLinuxでも動作する。オープンソース系のシンセ音源やCC0で提供されるサンプリング音源も大量にある。
オフィス環境もLibreofficeは言うまでもないだろう。Blenderで3DCGをすることだって出来るし、LibreCADやFreeCADで設計だって出来てしまうし、OBSも動くから実際やろうと思えばYoutube配信もできる。
そして当然ながらプログラミング環境、WindowsやMacでも動くと言われてしまえばそれまでだが、古典的なVimやEmacs、そして近年人気のVS Code、スマホアプリ開発にAndroid Studio、ゲーム開発にGodot Engine、他にはtmuxやGit、Dockerなどなど挙げればキリがないほど充実している。これらは子供向けRaspberry Pi OSだからといってニセモノの子供だましなんかじゃない、それでお金を稼いでる現役プログラマーが使っているアプリケーションと全く同一のアプリケーションだ。
んで、子供がRaspberry Pi 500をどうしてるのか？と言えば、まぁ呆れるほど毎日触っている。
何なら電源なければ動かないのに布団へ持ち込んで抱きかかえて寝ているのを見つけてしまい、そんなに嬉しかったんかと笑ってしまった。
「お父さんコレどうするの？」とほぼ毎日聞かれて「こういうのはこのソフトを使う。使い方教えてやる」というのが毎日の親子の会話になっている。
レポートが引用している記事やツイートなど個人の感想の中身については基本スルー、それらを元に提言を生成したAIによる解釈ミスやハルシネーションにツッコミ増田。
ちなみにこの提言ページがGoogleにインデックスされたのは4日前らしい。
レポート:
https://paste.ssig33.com/8a22a6e9-a91d-4368-9b2f-a3d4567c7798
Gemini 3.0 Pro要緊急対策のご提言 宛先: Google社 シェイン・グウ様 差出人: アクセンチュア株式会社 生成AI戦略担当 シニアコンサルタント 日付: 2025年11月21日
Shane GuはGoogleDeepMindであってGoogle社ではない。
差出人については「あなたはアクセンチュア株式会社の生成AI戦略担当 シニアコンサルタントです」と指示された結果なのかは知らん。
エグゼクティブサマリー
主な問題点は以下の4点に集約されます。 事実性の著しい低下: Web検索を伴うタスクでのハルシネーションが悪化し、自信を持って虚偽の情報を生成する事例が多発。 論理的思考能力の退行: 複雑な指示やコーディングタスクにおいて、前モデル（Gemini 2.5 Pro）よりも論理が破綻しやすくなっている。 創造性と柔軟性の欠如: 文章生成において「賢すぎる」が故に理屈っぽく、ユーザーが求める「人間らしい」文体への調整を拒否する傾向。 APIの不安定化: パフォーマンス低下、APIエラー、予期せぬタイムアウトの増加が開発者体験を著しく損なっています。
後で分かるが（たどり着く前に書くの飽きたんで提言読んで）、このうち
についてはGemini 2.5 Proのユーザーが「おい調子悪いぞ！Gemini3出すためにそっちにリソース割いてんじゃね？」とか言ってるのを引っ張ってきて勘違いしてる。
論理的思考能力の退行: 複雑な指示やコーディングタスクにおいて、前モデル（Gemini 2.5 Pro）よりも論理が破綻しやすくなっている。
1.1. ハルシネーションと事実誤認の悪化：「自信満々に嘘をつく」AI Gemini 3.0 Proの最も深刻な問題は、事実性が求められる場面でのハルシネーションの増加です。特に、貴社のコア技術であるはずのWeb検索連携において、致命的な欠陥が報告されています。
Redditでは、Gemini 3.0 Pro自身が「私はGemini 3 Proです。昨日（2025年11月18日）リリースされました」と、架空のソースを引用しつつ自己紹介する事例が投稿されました。これはモデルが自身のアイデンティティと知識のカットオフに関して、もっともらしい嘘を生成していることを示唆しています。 Gemini 3's thought process is wild, absolutely wild. : r/singularity
参考記事ではモデルの思考が混乱している様子と実際の応答との乖離が示されていて、最終的に正しいソースを元に正しく回答している。「架空のソースを引用しつつ自己紹介する事例」ではない。
Googleは生のThinkingをユーザーに提示せず、要約モデルで処理した結果を見せてるだけなんで思考部分と返事のすれ違いはよくある事。これについてもスレに書かれてある。
1.2. 論理的思考とコーディング能力の退行（リグレッション） Gemini 3.0 Proは「PhDレベルの知能」と謳われているにもかかわらず、多くのユーザーが論理的思考やコーディング能力において、前モデルであるGemini 2.5 Proからの明らかな退行を報告しています。
ユーザーからは「複雑な指示では論理が破綻する」との指摘や Gemini研究＠リョウスケ (@chatgpt_ai_bard) / Posts / X、「浅い推論（shallow reasoning）」しかせず、「ひどいハルシネーション（terrible hallucinations）」を伴うため、「ベンチマーク用のモデルだ」と酷評されています。 lluviampo (@XXXadiov2)
ここでリンクされているGemini研究＠リョウスケはGemini大好きマンで、まったくそんな話をしていなかった。もしかすると呟いていたかもしれんが、それならリンク先がポストではなくアカウントのホームになっているのは不自然。
DeepResearchはよくソースの取り違えをして、別のソースで書かれてた事に間違った引用元をつける事はあるが、これがそうなのかは分からん。
1.2. 論理的思考とコーディング能力の退行（リグレッション） ・コーディング能力の劇的な低下
壊れたコードの生成: エージェントタスクにおいて「ループに陥り、壊れたコードを書き、10分以上動作しない」という深刻な不具合が報告されています。 prylo (@AgiGuard8)
元のツイでは
エージェントタスクは全くダメ、ループする、壊れたコードを書く、フロントエンド以外のコーディングではトークンを異常な速さで消費する。このモデルは最悪だ。Gemini 3.0 Proは10分以上動作しない。
と言っているが、これをモデルの不具合と解釈するのは間違いだろう。たまにマジの不具合もあるが。
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バグの再発と整合性の喪失: ある開発者は、旧モデルで失敗したツール開発をGemini 3.0 Proで再試行したところ、一発で高品質なコードが生成されたと肯定的に評価する一方で、別の文脈では「直したはずのバグが復活する」「最終的にはコードの整合性が取れなくなる」といった、旧モデルと同様の問題が依然として存在することも示唆されています。 【検証】Gemini 3.0 Proの実力は？かつてAIが挫折した開発に「同じプロンプト」で挑んだ結果｜start with AI
リンクされた記事の中身を要約すると「以前のGeminiはバグが復活するとか色々あったけどGemini 3.0 Proマジパネェ！」だった。
この箇所で「旧モデルと同様の問題が依然として存在する」と書かれているのは、旧モデルの問題点として挙げた箇所をGemini3に対しての指摘だと勘違いした事による。
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ベンチマークテストでの失敗: YouTubeでの検証動画では、チェス盤を自動プレイさせるタスクにおいて、Gemini 3のチェックポイントモデルが初めて失敗したことが示されました。これは、特定の複雑なロジックにおいて、以前のバージョンより劣っている可能性を示唆します。
ここでリンクされているのは、LMArenaでRiftrunnerモデルをテストした結果をまとめた動画。LMArenaは覆面調査環境、RiftrunnerはGemini3らしきモデルのコードネーム。LMArenaでは（出力から推測されてきた）Gemini3系列モデルが、これまでにいくつかでている。
よって「Gemini 3のチェックポイントモデルが初めて失敗した」の意味はつまり「これまでLM ArenaでテストされていたGemini3系列モデルのうち、Riftrunnerは初めてオートチェスのコーディングに失敗した」である。
「以前のバージョンより劣っている可能性を示唆」とは、「Riftrunnerは、以前の匿名Gemini3系列モデルより劣っている可能性がある」という話で、そもそもRiftrunnerが、リリースされたGemini 3 Proなのかすら分からん。
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GitHubのIssueやTwitterでは、モデルの内部的な「思考プロセス」が最終的な出力に混入し、制約を無視した意味不明なコンテンツを生成するバグが報告されています。これは「初期の2.5 Proバージョンへの回帰（regression similar to early 2.5 Pro versions）」のようだと述べられています。 Jason L (@Jason1820067393)
Google AI Studioでの話。初期指示を忘れた結果思考が垂れ流しになり、垂れ流しのせいで更に指示を忘れたのだろうが、バグとは違う。
I'm encountering a significant issue with the Gemini 3.0 Pro Preview on AI Studio.
The raw "Thinking Process" is leaking into the final output, the model fails to follow constraints, producing hallucinated/gibberish content. Like a regression similar to early 2.5 Pro versions.
と書かれていて、これは正しい観察。
ここに含まれるIssueという単語により、Issueと言えばGitHubだと連想した結果「GitHubのIssueやTwitterでは」になったのだろう。
飽きました。誰得だよ。
つーかいい加減DeepResearchは一気に生成すんのやめろよな。だいたいこうやって収集した情報がごっちゃになるんだから。
