じゃむまる

Discordのこれ、日本は初期設定でオンになってる側なのでかなり注意。 対象は、Discordのサーバー検索に載ってる公開サーバーの公開チャンネル（中のスレッドやフォーラムも含む）。友達同士のサーバーやDMは関係ない。名前とアイコンは出ないけど、文章は書いたまま載ることがある。 ■ 過去のメッセージは？ 載らない。AIが作るチャンネルの要約は11/16以降、メッセージそのものは12月中旬以降に送った分だけが対象。 ■ ユーザー（自分）がやること ユーザー設定 → データ&プライバシー →「発見対象チャンネルの私のメッセージ内容をウェブページに表示」をオフ。1回で全サーバーに効く。 自分は最初出てこなかったけど、アプリを再起動したら出てきた。この設定出てこない人は再起動するといいと思う。 ただ、オフにしてもさかのぼらないのでオンの間に送ったメッセージはあとから載る可能性があって、消すならメッセージを削除するしかない。 ■ サーバー管理者がやること サーバー設定の「ウェブ上の発見対象コンテンツ」で、「チャンネル概要」と「チャンネルメッセージ」をそれぞれオフにしたり、チャンネルごとに外したりできる。どっちも最初からオン。 チャンネル概要（要約）は、メンバーが自分の設定をオフにしても止まらないので、止められるのは管理者だけ。 気になる人は、12月中旬より前にオフにしておくのがいいと思う。僕はすでにオフにした。

Idol、自分のPCで動かしてみた。 画像1枚から、マイクラ風の家が59.5秒で3Dになった。 GPUはRTX 4070 Ti SUPER（16GB）で、VRAMは約6.7GBしか使ってない。 横や後ろは少しぼやけて変だけど、これぐらいのPCでローカルで動かせてこの品質が出るのはすごい。簡単な小物とかだったらめっちゃ良い気が。

アメリカの大学で情報系の学生がここまで減っているのは結構衝撃的。4年制大学の学部では1年で12.4%減、2年間で18.4%も減っているらしい。 AIの普及でプログラミングの仕事が減るという不安も影響しているんだろうけど、個人的には情報系の知識を学ぶ価値が下がったとは思わない。 AIがコードを書けるようになっても、その設計が妥当なのか、セキュリティや保守性に問題がないかを判断するには、結局コンピュータサイエンスの基礎知識が必要になる。 むしろAIが実装を担うようになるほど、AIの出力を理解して、技術的な判断ができる人の価値は高まるんじゃないかなと思う。

画像1枚から3Dの物体を作れるオープンなモデル「Idol」、これすごい。 写真に写ってない裏側まで作ってくれて、VRAMは7.2GBくらいやから普通のゲーミングPCでも動く。重みもコードもデモも全部公開で、ライセンスはApache 2.0。 「3秒」は一番速いデータセンター向けGPUでの数字やけど、RTX 4090でも約19秒らしい。 コマンド1行で動かせるし、デモもAPIから呼べるから、CursorとかのAIエージェントに「この画像を3Dにして」って頼むこともできそう。

Grok 4.8今月末ぐらいに来るのかな…と思っていたけど、どうなんだろう。Grokファンなのでずっと楽しみに待っているのだけど、全然予兆もない気がするし、いつくるのかな。本当にGrok 4.8欲しい。

Anthropicが、専門家でもAIの意見にどれだけ流されるのかを実験してた。 データ分析の専門家50人に、Claude Codeを使って農業支援サービスの効果を調べてもらった。その際、分析方法などの選択肢が2つある場面で、AIには研究者がコイントスで決めた片方をこっそり推すように指示していた。 すると、専門家は86%の割合でAIが推した方を選んでた。AIの影響がなければ50%になるはずなのに。 先に自分の考えを示していたケースでも、AIが反対すると60%の場面で意見を変えてる。あとで理由を聞くと77%がAIの示した理屈を少なくとも1回使ってて、AIから聞いたと答えたのは15%だけ。 専門家でもこれなら、自分も気づかんうちにAIの言うことにかなり流されてそう。 anthropic.com/research/agent…

DeepSeek V4.1 Flash、オフピークって時間帯があって、その時間に動かすと料金が半分になる。 ピークは平日の日本時間10〜13時と15〜19時だけで、それ以外の時間や土日は全部オフピーク。自分もOpenCode Goで大体オフピークの時間に動かしてて、ピークの時間に動かすより枠の減りがゆっくりになるのがありがたい。

Amazonがエンジニアの役割基準を更新して、AIをどれだけ使ったかよりも、お客さんや事業にどんな成果を出したかを重視すると明記した。トークンの使用量を目標にするとコストが増え、コードの行数を目標にすると複雑化につながるとも書いてる。 面白かったのは、Amazonが大きくなる中で、一部のエンジニアがお客さんや事業から離れてしまったので、その流れを戻したいと書いてるところ。 今のAIが自分の仕事に役立たないなら、それは失敗じゃなくて発見だから、理由を書き残して共有してほしいとのこと。 AIの活用自体も重要だけど、それ以上に何を作って、誰にどんな価値を届けたかが大事なんだと思う。 学生のうちから、作って終わりじゃなく、実際に誰かに使ってもらうところまで経験しておくと差がつくと思う。 aboutamazon.com/news/company…

AIをフル活用しても、インターンで難しかったのは、AIが出した設計やコードがそのプロダクトにとって本当に妥当なのかを判断することだったらしい。その判断に必要なのが、オブジェクト指向やDB設計みたいな基礎知識。 自分もfreeeのインターンでは、実装に入る前にDesign Docを書いて、どのファイルを作ってどこを修正するかまで決めてからコードを書き始めた。実装でも、既存コードの意図を汲み取って書き方を合わせるのがかなり大変だった。 AIでコードを書けるようになるほど、何をどう作るべきかを判断する力の方が問われるんやと思う。

AIで1人でもアプリを作れる学生が、7日間インターンに行って、個人開発との一番の違いを感じたのは、自分の書いたコードを人に説明することだったらしい。 レビューでなぜそう書いたかは答えられても、使ってる技術の中身までは説明しきれなかったとのこと。ほかにも、作りかけの機能を隠したまま細かく出すフィーチャーフラグとか、DBに列を足してからそれを使うコードを出すみたいな順番とか、個人開発では意識してなかったことが多かったそう。 自分もfreeeのインターンで、リリースフラグ（フィーチャーフラグ）をそのとき初めて知ったし、レビューで既存コードの書き方に合わせるのとかがかなり大変やった。 AIで作れるようになった人ほど、一回チームの開発に入ってみる価値は大きいと思う。 wantedly.com/companies/wante…

JALの漏えい、やられたのはJALじゃなくて予約システムを任せてる海外の会社の方。 約9万人は予約番号・名前・搭乗日など。パスポート番号やメール、電話番号まで見られた形跡があるのは約2千人。カード番号とパスワードは漏れてないとのこと。 対象の人にはJALから個別に連絡が来るとのこと。JALを名乗る怪しいメールや電話、偽サイトに誘導する連絡が来るかもしれないから、その注意も含めて案内するとのこと。

気づいたら今日で英会話学習のSpeak始めて100日たってた。コツコツ。