AI時代のメモリ MRMの可能性

Managed-Retention Memory: A New Class of Memory for the AI EraSergey Legtchenko et. al.,Microsoft Research AI推論時代に求められるメモリ要件をMicrosoftの研究者がまとめたもの。AI計算、推論に用いられるHBMは書き込み性能が過剰であることに加えてメモリ密度、読み込み帯域幅が不足、電力効率も悪いことが課題。AI推論ではデータのアクセスパターンの大部分が「巨大で予測可能な読込み」です。モデルの重みやKVキャッシュをトークン生成ごとに繰り返し順次読み込むため、読込みと書込みの比率（Read:Write ratios）は1000対1でありながら読みだしてくることから長期保存は不要とのことでDRAM⇔Storage階層でのメモリが必要との結論。いままでも繰り返されてきたStorageClassMemoryの必要性を認識させるものですがAI推論の波に乗ることができれば日の目を見ることができるのかもしれません。このStorageClassに位置されるものはすでにMRAM,ReRAMなど実現されているものはありますがフラッシュとDRAMに肩を並べるような状況にはありません。消費電力も考えるとやはり電流ではなく電界駆動が良くまだまだ群雄割拠の状況。フラッシュメモリの高速化とDRAMのリークを抑える方向で間を埋めるという考え方もあり、AI推論の需要で新たな市場が開いていくのか注目されるポイント。将来的に速度と消費電力のトレードオフを回避するには材料革新、原理としてはケタで世界が変えられそうな光の力が必要になるのではというのが自論です。いずれにせよメモリ単体でなくコントローラとシステムの総合的な解決が必要となりそうです。 ↓論文の要旨 1. 背景と課題：現在のHBM（高帯域幅メモリー）の限界 AI workloadsにおける不適合性: 現在、大規模言語モデル（LLM）などの基盤モデルの推論や学習にはHBMが不可欠ですが、AIワークロードに対して最適とは言えません。 過剰と不足: HBMは書込み性能が過剰（オーバプロビジョニング）である一方、記憶密度（容量）や読込み帯域幅が不足しています。また、1ビットあたりのエネルギー消費が大きく、製造の複雑さからDRAMよりも歩留まり（イールド）が悪く高価で

リーダーは俳優を目指せ

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:コンテキスト・リーダーシップ 「最高の上司」と「最悪の上司」は文脈で決まる 【電子書籍】[ 山口周 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/rakutenkobo-ebooks\/cabinet\/9238\/2000020159238.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/rakutenkobo-ebooks\/d62aa7a8c44c331d92f1322e045d8c8a\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/rakutenkobo-ebooks\/d62aa7a8c44c331d92f1322e045d8c8a\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%

肥満の記憶

High Fat Diet-Induced Obesity Alters Cutaneous Immune Cell Function, and These Changes Persist After Weight Loss, Journal of Immunology research,First published: 15 May 2026 自分は小学校高学年の時に不摂生がたたり、かなり太っていたのですがその後の中高ではバスケットを部活でやって痩せてきたという過去があります。こういった背景から肥満の過去がどのように影響を与えるのかというのに着目していましたがこの研究では「皮膚（バリア機能を担う臓器）」という全身を覆う組織においても、同様に強固な肥満の記憶（Th17応答の記憶）が刻まれており、WL（減量）後も炎症性疾患（乾癬など）の引き金として残り続けることを世界で初めて明確に示しています。 今までも「内臓脂肪」や「肝臓」「脳」といった、代謝に直接関わる臓器を中心に肥満の記憶（免疫記憶）が調べられてきましたがまさに肥満の記憶は全身に刻まれているということが分かってきたのだということができそうです。 肥満にはもともとならないのが良いのですがそんな正論が通ることもないと考えるとこの事実は知見として気を付けていくべきなのかなとは思います。その他論文の概要及び今までの肥満記憶研究↓ 1. 研究の背景と目的 肥満は代謝障害を引き起こす慢性的で軽度な炎症として知られており、体重減少（WL）によって代謝障害が改善することは広く知られています。しかし近年の研究で、肥満による免疫細胞の変化は、体重減少後も「免疫記憶」として残ることが明らかになってきました。 肥満は皮膚のバリア機能を損ない、乾癬などの炎症性皮膚疾患を悪化させますが、これまで「病気になっていない正常な皮膚（intact skin）」における免疫細胞への肥満の影響や、その後の体重減少による影響は十分に解明されていませんでした。そこで本研究は、これらをマウスモデルを用いて検証することを目的としました。 2. 実験方法 マウスを以下の3つのグループに分け、18週間飼育しました。 Lean（非肥満）群：通常の餌を18週間。 Obese（肥満）群：高脂肪食を18週間。 WL（体重減少）群：高脂肪食を9週間与えた後、通常の餌に

推論特化チップで切り開く未来

生成AI（Generative AI）の急速な普及に伴い、企業が直面する最大の課題は「モデルの学習」から「実用的な推論」へと移行しています。数千個のGPUを並べて数ヶ月かけてモデルをトレーニングするフェーズから、いかに低遅延（低レイテンシ）かつ低コストで、ユーザーにリアルタイムのレスポンスを提供するかというフェーズに、市場の関心は移っています。このパラダイムシフトの最前線に位置するのが、Groq社が開発を進める次世代AIプロセッサ、Groq 3 LPXです。特に、NVIDIAが発表した次世代アーキテクチャ「Vera Rubin（ヴェラ・ルービン）」と同時期に展開されるこの「Vera Rubin世代」の推論チップは、これまでのGPUの常識を覆す性能を秘めています。 AI推論における「速度」と「決定論」の重要性 現在のAIインフラにおいて、標準的に使用されているのはNVIDIAのGPUですが、GPUは本来グラフィックス処理のために設計された並列演算器です。AIの推論、特に大規模言語モデル（LLM）の実行においては、メモリ帯域のボトルネックや不確定な処理待ち時間（ジッター）が課題となります。これに対し、GroqのLPU（Language Processing Unit）アーキテクチャは、最初から「推論」に特化して設計されています。 LPUアーキテクチャの基本概念 Groq 3 LPXの基盤となるのは、LPU（Language Processing Unit）と呼ばれる独自の推論エンジンです。従来のGPUがHBM（高帯域幅メモリ）を搭載し、データの転送速度に依存しているのに対し、GroqのチップはSRAMをプロセッサ内に密結合させています。これにより、外部メモリへのアクセスに伴う遅延を極限まで削減し、圧倒的なスループットを実現しています。 Groq 3 LPXは、このLPUの第3世代として、さらに高度なスケーラビリティと演算効率を備えています。特に、大規模なクラスタリングにおいてその真価を発揮し、数千個のチップが「一つの巨大なプロセッサ」として機能するように設計されています。これは、モデルが巨大化し続ける現在のAIトレンドにおいて、極めて重要なアドバンテージとなります。 Vera Rubin世代におけるGroq 3 LPXの立ち位置 2025年から2026年にかけて登場すると

人は話し方が4割

話し方の戦略 「結果を出せる人」が身につけている一生ものの思考と技術 千葉 佳織 (著) (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:話し方の戦略 「結果を出せる人」が身につけている一生ものの思考と技術 [ 千葉佳織 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:\/@0_mall\/book\/cabinet\/0639,p:[\/9784833440639_1_3.jpg,\/9784833440639_2_2.jpg,\/9784833440639_3_2.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/17770943\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/17770943\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E8%A9%B1%E3%81%97%E6%96%B9%E3%81%AE%E6%88%A6%E7%95%A

AIがAIを作る時代

再帰的自己改善はAIに対してどのような効果をもたらし、社会を変えていくのか？：技術的特異点への道筋とビジネスの変革 人工知能（AI）の進化が加速する中で、今最も注目されている概念の一つが「再帰的自己改善（Recursive Self-Improvement）」です。これは、AIが自分自身のアルゴリズム、コード、または学習プロセスを自律的に分析し、改善を繰り返すプロセスのこと。この究極がAGI(Artificial General Intelligence:人工汎用知能)やASI(Artificial Superintelligence：人工超知能）)となっていく想定ですが26年に入り、かなりこのRSIが進んできたことが明らかになってきました。すでにOpen AIのoシリーズ、Sakana AI 「The AI Scientist」での初のAIが書いた論文がNatureに掲載、Google DeepMind 「AlphaChip」の設計、そしてClaudeのエンジニアも「8割から9割のコードは、すでにClaude自身が書いている」と明かしてきており、これまた歴史的な岐路に立ちつつあるようです。Anthropic共同創業者のジャック・クラーク氏は2026年5月のニュースレター「Import AI」で、2028年末までにフロンティアAIモデルが後継版を自律的に構築できる再帰的自己改善ループが起きる可能性は60％超との見解を示しており、今までのイメージ、AIをツールとして活用して人間はその指示や修正を入れていくという前提が将来的には崩れつつあるようです。AIに自律的にすべて実行させたときどのように人間が制御するのか？そのノブは残しておかなければとは思いますが果たして進化に追いつけるのか？少し怖いPhaseに入りつつあるように思います。 再帰的自己改善（RSI）のメカニズムとAIへの直接的効果 再帰的自己改善とは、AIが単にデータを学習するだけでなく、自らの「学習する方法」や「構造そのもの」を最適化することを意味します。このプロセスが確立されると、AIの性能向上は人間のエンジニアによる介入のスピードを超越し、指数関数的な曲線を描き始めます。 1. 開発サイクルの極限的な短縮 従来のAI開発では、モデルのアーキテクチャ設計、ハイパーパラメータの調整、コードのデバッグはすべて人間のデータサイエン

26 長良川ミドルトライアスロン大会

今年は初めてこの時期のミドルに参加してきました。去年の秋にも出ましたがとにかくべたべたの平地かつ同じコースフォーマットなのでベンチマークには最適です。Swim2km,Bike80km,Run20kmのフォーマットで結果としては15位/306人完走、年代別は4位で惜しくも3位に1分半程度届かず…しかも去年よりも2分遅く…また後半戦に向けて精進します。今日は東北大トラ部関係者では部創始者の瑞樹さんが応援、OBの池添選手が揃いました。池添選手は8位！ 15 4521 武木田 秀人 47 男 愛知県 4:30:13 0:40:19/S2㎞ 64 0:02:51 2:13:39/B80㎞ 19 1:31:44/R20㎞ 16 SWIM：1㎞の2周回で500m上流に行って戻ってくる単純なコース、川なので波もなくコースロープまであるのでとても親切。今日は川の流れもほとんどなくバトルも先ほど巻き込まれずで快適でした。ただのんびりしすぎたのかこのタイム、去年より2分遅かったのは残念。距離は変わっていないので2分も遅くなるのは危機感を持った方がよさそうです。 BIKE：しばらく雨無く前日も暑い日だったので路面状態は最高。かつ午前中は曇りだったのでさほど暑さも変わらずでした。長良川国際のコースの取り方と異なりトランジット側で180度ターンさせられるのが少しつらいところですが実力相応にスピードはキープできたようには思います。実はこのBIKEが最も伸び大きく去年から4分程度改善。ただ前回は雨もあったのでコンディションに助けられた部分もあったことでしょう。RUN:去年は5㎞×4でしたが今年は4㎞×5となり1週目以外は目標がつかみづらくなりました。昼付近からだんだんと太陽が出てきたため何も遮るもののないRunはなかなか苦しかったですがこの時期はまだ生命の危険を感じるようなことはなく順当に大崩もなくこなせたところでしたが…これまた去年よりも5分程度タイムが悪い結果でした。ただ手元の計測だと少し距離が長い？ようなのでフォーマット変わって少し積み増された可能性はありそうです。ということで乗る時間を増やしたBIKEはそれなりな一方でSWIMの崩れ、Runが進歩ナシと踏んだり蹴ったりでしたがいよいよトライアスロンシーズン開始となったので今更ながらSWIM強化の方にシフトしたいと思います。次は蒲郡TAに12年ぶりの参加の予定。 h

ディクテーションで鍛える認知能力

Handwriting speed and pen motor control in older adults with and without cognitive impairment,Front. Hum. Neurosci., 20 May 2026,Sec. Motor Neuroscience,Volume 20 - 2026 https://doi.org/10.3389/fnhum.2026.1820193 デジタル技術を用いた筆記解析（特にディクテーション(＝読み取ったままに書き出す）課題のような 高い認知・運動負荷を伴うパラダイム）は、高齢者の認知障害を検出するための非常に敏感な指標になっているとの研究内容です。自分も中学生のころに先生に誘われてディクテーションコンテストに出たことがあります。成績は覚えていないのですがただ聞き取って書くだけでしょ…と思っていたのがかなり苦戦した記憶が… 実はディクテーション時間も限られている上に正確に発音を聞き取って書くという動作に変換するというのは脳にとっては「音声の音韻ループ（一時記憶）」「言語のデコード（文脈理解）」「ワーキングメモリでの情報保持」「出力の運動プログラミング」を同時に行う、極めて高度な脳内マルチタスクだと言えそうです。この能力はには① ワーキングメモリの広さ, ② 高い「文脈予測」と「言語構造の把握」スキル,③ 認知と実行の「自動化」レベルが高い というところとつながってきます。ディクテーションも意識的にトレーニングすることで脳の能力向上全体への貢献が期待できそうです。その他の類似論文の情報と論文のまとめ↓ 1. 「手書き（筆記運動）」に関する他の研究知見 本論文と同様に、「デジタルペンとタブレットを用いて認知症や軽度認知障害（MCI）を早期発見する」研究 文字の形の乱れより「ペンの空中静止時間」が重要 多くの研究（例：日本の産総研や海外の認知症学会などの報告）において、認知機能が低下した人は、文字を書いている時間そのものよりも、「次に何の文字をどう書くか迷ってペンを浮かせている時間（空中時間）」が有意に長くなることが分かっています。これは本論文でいう「持続時間」や「ストロークの断片化」に通じる性質。 描画テスト（時計描画や渦巻き）との組み合わせ認知症のスクリーニングとして有名な「時計描画テスト（CDT

AI時代を予測していた古典の力

逆説の古典 着想を転換する思想哲学50選 (朝日新書) 大澤 真幸 (著) (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:逆説の古典 着想を転換する思想哲学50選 （朝日新書990） [ 大澤真幸 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:\/@0_mall\/book\/cabinet\/3018,p:[\/9784022953018_1_3.jpg,\/9784022953018_2.jpg,\/9784022953018_3.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18122528\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18122528\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E9%80%86%E8%AA%AC%E3%81%AE%E5%8F%A4%E5%85%B8%20%E7%9D%80%E6%83%B3%E

人間とAIの共進化と知識崩壊

Human-AI Co-Evolution and Epistemic Collapse: A Dynamical Systems Perspective AIと人間は共進化というのが理想。今のところは共進化が進んでいるように見えますが…「人間がAIに依存し、そのAIが人間とAIの生成したデータで再学習される」という相互フィードバックがもたらす長期的な影響を、力学系の数理モデルを用いて分析した研究です 。過度な依存は人間の認知力低下と合成データによる汚染のループを招き、知識の多様性が失われる「認識論的崩壊」のリスクがあるため、人間が主体性を保ち共進化できるシステム設計が不可欠でそのために3つのアプローチが提案されています。①教育などを通じて、人間のアクティブな思考や推論力を維持・向上させる 。②高品質な専門家データを選別・フィルタリングし、合成データの汚染を防ぐ 。 ③ データの偏りや分布のシフトに対してロバストな新しいAIアーキテクチャを開発する 。 しかしながらこれらを適正に実施できるのか？ というのは簡単ではないようには思います。いかに人間の倫理観を取り込むか？ゴミを取り除くか？まだまだ課題はありそうです。 ↓論文の詳細まとめ 1. 背景と研究の目的 現在、大規模言語モデル（LLM）の普及により、文章執筆や推論などの知的タスクをAIに外注（認知のオフローディング）する動きが進んでいます 。 これまでの研究では、以下の2点が個別に懸念されていました。 人間の認知能力の低下： AIへの過度な依存が、記憶力や深い思考力を低下させる 。 モデルの崩壊（Model Collapse）： AIが生成したデータ（合成データ）を再学習に使うことで、AIの出力の多様性が失われ劣化する 。 本論文はこれらを別々の問題として捉えるのではなく、「人間」と「AI」が互いに影響を与え合う「一つの結合された力学系（フィードバックループ）」として統合的にモデル化し、長期的に知的システム全体がどう変化するかを解明することを目的にしています 。 2. 提案された力学系モデル 論文では、システムの状態を表す3つの主要な変数（状態変数）を設定しています 。 H(t)（人間の認知能力 / Human Cognitive Capacity）： 人間の思考力や知的能力 。 Q(t)（デ

遺伝を理解し、どう生かすかが問われる時代に

こころは遺伝する: DNAはいかに〈わたし〉を形づくるか 単行本 – 2026/3/27ロバート・プロミン (著), 田中 文 (翻訳), 安藤 寿康 (解説) (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:こころは遺伝する DNAはいかに〈わたし〉を形づくるか [ ロバート・プロミン ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:\/@0_mall\/book\/cabinet\/0039,p:[\/9784309310039_1_57.jpg,\/9784309310039_2_56.jpg,\/9784309310039_3_53.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18492425\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18492425\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%81%93%E3%81%

AIエージェントの「知能」を支えるのは「記憶」の速さ

Googleも先日の「Google Cloud Next 2026」にて全力投球を表明したAIエージェント。AIエージェントは「持続型」「長期駆動型」と呼ばれるものが主流であり、企業の中で特定のニーズを満たすために動き続け、指示に合うような作業を続けるAI。今までのGeminiでのLLMのような「能動型とは異なり「持続的」に動き続けることで結果として、AIを必要とするタスクはさらに増え、AIの推論処理ニーズは拡大するのに加えてAIを作るための学習処理も、まだまだ続くわけでここでストレージ需要は伸びていくことが想定されます。その需要の伸びの理由は、一言で言えば「AIが生成し、処理し、記憶しなければならないデータの質と量が、従来のITシステムとは比較にならないほど膨大だから」です。AIエージェントは、ChatGPTのようなチャットボットとは異なり、目標を達成するために自律的に計画を立て、ツールを使い、結果を評価して次の行動を決定する「思考のプロセス」すべてがデータとして蓄積され、AIがより人間のように、あるいは人間以上に「読み、書き、記憶する」ために高速な読み書きを必要とします。具体的には、以下の5つの要因がSSDおよびフラッシュメモリの需要を押し上げていると考えます。 1. 自律的な行動ログと中間データの爆発的増加 AIエージェントは、一つのタスクを完了するために数百から数千のステップを踏むことがあります。例えば、市場調査を行うエージェントは、ウェブサイトを閲覧し、内容を要約し、データベースと比較し、最終的なレポートを作成します。この過程で生成される「中間データ」や「推論ログ」は、従来のアプリケーションのログよりも遥かに巨大です。 継続的なコンテキスト保持： AIエージェントは過去の対話や行動を「記憶」として保持する必要があります。これにはベクトルデータベースが使用されますが、このデータベースのインデックスは高速なランダムアクセスを必要とするため、HDDではなく高性能なNVMe SSDが不可欠です。 高頻度の書き込み： 自律的なループ処理が発生するたびにデータが書き込まれるため、書き込み耐性と速度に優れたエンタープライズ向けSSDの需要が直結します。 2. マルチモーダル化によるデータの大容量化 最新のAIエージェントはテキストだけでなく、画像、音声、動画を同時に処理する「

運動で限界を超えるには音楽の力が必要だ

Feel the beat, not the burn: Effects of self-selected music in time-to-exhaustion cycling, Andrew Danso et.al.,Psychology of Sport and Exercise, July 2026, 103116,Vol. 85 運動に対する音楽の効果というのはよく知られていて足の回転数にあった音楽を選ぶことで走ったり漕いだりというところでペースのコントロールをゆだねることができるというのがポイントという知見はありました。本研究ではさらに音楽の効果としてVO2Maxを高める効果がありそうだということが示されています。というのも運動の限界を決めるのは運動耐容量（運動を続ける能力）は生理学的な限界よりも、「主観的な努力の知覚（きつさの感覚：RPE）」によって制限されていると考えられてきているからでマラソンでも体が本当にOutしてしまう前に脳がブレーキをかけるというのが今の見解。その限界を突破する一助となりそうというのが音楽というわけです。実験自体は自転車でのAll-Outのテストで自己選択した音楽が「代謝効率を良くする（楽に動けるようにする）」のではなく、「生理学的なきつさ（負担）に対する脳の認知的な許容度（耐性）を変化させる」ことで、運動耐容量を拡大させられるとのこと＋この効果はどのレベルのVO2Maxの人にも共通して見られたとのことで参考となる知見です。 なかなか競技中にずっと自分の好きな音楽聞けるというシチューえしょんが常にあることは期待できませんが音楽でテンションを上げておくという効果は無視できないということが証明されたように思います。実際にかけなくとも繰り返し聞いて頭に刻み込んでレース中は音楽を頭で再生するというのもありかもしれません。その他の詳細↓ 1. 研究の背景と目的 従来の疲労研究では、運動限界（オールアウト）は生理学的な絶対限界であると考えられていましたが、近年の心理生物学的モデルでは、運動耐容量（運動を続ける能力）は生理学的な限界よりも、「主観的な努力の知覚（きつさの感覚：RPE）」によって制限されていると考えられています 。 本研究は、自身で選択した音楽（テンポ120〜140 bpmに限定）を聴きながら高強度の自転車ペダリング運動を行うことが、疲労困憊に至るまでの

フレーム変更のススメ

ものの見方が変わる 座右の寓話 特装版 (グリーン) (ディスカヴァー携書) 戸田智弘 (著) (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:ものの見方が変わる 座右の寓話 特装版 (グリーン)【電子書籍】[ 戸田智弘 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/rakutenkobo-ebooks\/cabinet\/2439\/2000019612439.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/rakutenkobo-ebooks\/1432b7066a6230a1b2e7f130a5f2bded\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/rakutenkobo-ebooks\/1432b7066a6230a1b2e7f130a5f2bded\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%82%82%E3%81

運動（腹筋）で脳の掃除

Brain motion is driven by mechanical coupling with the abdomen,Nature Neuroscience, Published: 27 April 2026 驚きの多い研究内容で腹筋が脳内の液の動きに作用しているということ。あくまで研究はマウスなので4足歩行と2足歩行の違いはありますがすでに咳や力み（バルサルバ法）によって腹圧が上がると、脳脊髄液が頭側に移動することは以前から医学的に確認されているとのこと。「運動が脳に良い」とされる理由は、血流改善だけでなく、この論文が示すような「物理的な揺れによる老廃物の排出」が寄与している可能性があるというのは少なくとも示唆されるのと腹式呼吸や体幹（コア）の筋肉を適切に使うことが、脳の健康維持（クレンジング機能）に直接関わっているとのことで単なる運動というくくりではなく、より効率的に掃除する手法という知見を今後得ることが期待できそうです。↓そのほかまとめ。 1. 主要な発見 脳の動きの駆動源: 脳の動きは心拍や呼吸ではなく、腹筋の収縮によって引き起こされることが判明しました 。 油圧的な仕組み: 腹部が収縮して腹圧が上がると、脊椎管内の静脈叢（VVP）を通じて血液が押し上げられ、それが脳脊髄液を動かして脳を頭蓋骨内で移動させます 。 運動との連動: 脳は主に吻側（前方）および外側に動き、これは歩行などの運動と密接に相関しています 。 2. 研究の方法論 2光子顕微鏡による視覚化: 頭部を固定した覚醒状態のマウスに対し、高速・多平面2光子顕微鏡を用いて、頭蓋骨に対する脳表面の動きをミクロン単位で精密に計測しました 。 筋電図（EMG）計測: 腹筋に電極を植え込み、脳の動きと筋肉の活動タイミングを比較しました 。 数理モデル: 脳と脊髄を模した「ポーロエラスティック（多孔質弾性体）モデル」を作成し、腹圧の変化が脳内の流体（間質液や脳脊髄液）にどのような影響を与えるかシミュレーションを行いました 。 3. 結論と生理的意義 老廃物の排出: シミュレーションの結果、この脳の動きによって脳内の間質液が脳の外（くも膜下腔）へと押し出されることが示唆されました 。 睡眠時との違い: 睡眠中は血管の緩やかな拍動によって液体が循環しますが、覚醒時は身

倫理的野心を抱け

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:倫理的野心を持て あなたの才能を浪費せず、変化を起こすための10章 [ ルトガー・ブレグマン ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:\/@0_mall\/book\/cabinet\/0917,p:[\/9784163920917_1_5.jpg,\/9784163920917_2_2.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18556575\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18556575\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E5%80%AB%E7%90%86%E7%9A%84%E9%87%8E%E5%BF%83%E3%82%92%E6%8C%81%E3%81%A6%20%E3%81%82%E3%81%AA%E3%81%9F%E3%81%AE%E6%89%8D

持久系アスリートのパフォーマンスを最大化するプロテイン摂取の極意と科学的な最新栄養戦略

持久系スポーツに最適なプロテインの接種方法はどのようなものでしょうか？パフォーマンスを最大化する栄養戦略 マラソン、トライアスロン、長距離サイクリングなどの持久系スポーツ専門として、高いパフォーマンスを維持し続けたいアスリートにとって、栄養管理はトレーニングと同じくらい重要です。特に「プロテイン（タンパク質）」は、これまで筋力トレーニングを行う人のためのものと考えられがちでしたが、近年の研究から、持久系アスリートにとっても不可欠な要素であることが明らかになっています。そこで持久系スポーツに最適なプロテインの接種方法はどのようなものかまとめてみました。 1. 持久系スポーツにおけるタンパク質の重要性 持久系スポーツにおいて、タンパク質は単なる筋肉の材料以上の役割を果たします。長時間の運動中、体は糖質や脂質を主なエネルギー源としますが、それらが枯渇してくると、筋肉を分解してアミノ酸をエネルギーとして利用し始めます。これを「糖新生」と呼びます。このプロセスを防ぎ、筋肉の損傷を最小限に抑えるためには、適切なタイミングでのタンパク質摂取が不可欠です。 筋肉の修復とミトコンドリアの適応 持久系トレーニングは、筋線維に微細な損傷を与えるだけでなく、エネルギー産生を担う「ミトコンドリア」の密度を高めるシグナルを送ります。最新の研究によれば、運動後のタンパク質摂取は、筋タンパク質の合成を促進するだけでなく、このミトコンドリアの適応（酸素利用能力の向上）をサポートすることが示唆されています。 出典：International Society of Sports Nutrition Exercise & Sport Nutrition Review Update (ISSN) 2. 持久系アスリートに最適なプロテイン摂取のタイミング 「いつ飲むか」は「何を飲むか」と同じくらい重要です。持久系スポーツのパフォーマンスを支えるための最適なタイミングを整理しましょう。 運動直後（リカバリーのゴールデンタイム） 運動終了後の30分から1時間は、筋肉への血流が増加し、栄養素の吸収効率が最大化される「アミノ酸の窓（Anabolic Window）」と呼ばれます。このタイミングでプロテインを摂取することで、トレーニングによって破壊された組織の修復を即座に開始できます。 運動中（超長距離の場合） 100kmを超えるウルトラマラソンや数日間にわたるステ

藍のその先へ

GWは自分の父方のルーツである兵庫県に行ってきました。親族は兵庫県に多く、子供のころにも帰省でよく訪れたのですが自分自身の家族で訪れたのは初めて。1日神戸、2日姫路、3日淡路島という感じでしたが淡路島ではおのころ藍さんのところにお邪魔して藍染を経験してきました。きっかけはNHKにて取り上げられていたことでしたが藍染は徳島で有名なイメージだったのですが淡路も昔は徳島に属していたとのことで比較的ポピュラーだったのだそうです。原材料である蓼藍（たであい）の自家栽培から“蒅（すくも）”という発酵染料作り、微生物の力を借りた生きた染色を行っていてすべてが自然から生み出されてきたものが循環していく成り立ちが理解できました。そして体感したのが「藍は藍より出でて藍より青し」。乾燥させた葉から染める液、そして発酵の力によって染め上げることによってより藍の色が濃くなっていくというプロセスです。これは有名な言葉ではありますがまさに仕事、人生にとってもこの言葉の意味を見つめなおし、生かしていくべきだと考えさせられましただけでなく組織においてもこのプロセスがないと成長していけないのだと深く考えさせられました。具体的な考察は↓ 1. 「藍は藍より出でて藍より青し」の深遠な意味と現代的解釈 この言葉の出典は、古代中国の思想家・荀子の『勧学篇』にあります。「青はこれを藍より取りて、しかも藍よりも青し」という一節が元となっており、染料となる植物の「藍」で染めた布が、原料である藍そのものよりも鮮やかな「青」になることから、弟子が師匠よりも優れた存在になることを指しています。 ビジネスの文脈において、これは「後継者が先駆者を超えること」を肯定し、奨励する文化を意味します。多くの組織では、リーダーが自身の地位を守るために部下の成長を無意識に抑え込んでしまう「天井効果」が発生しがちですが、この格言を人生や経営に活用するということは、自分以上の存在を世に送り出すことを自らの成功と定義し直すことに他なりません。 【出典】 荀子 勧学篇（国立国会図書館デジタルコレクション）: https://dl.ndl.go.jp/ 故事成語の活用（Kotobank）: https://kotobank.jp/ 2. リーダーシップにおける活用：自分を超える人材を育成する ビジネスリーダーにとって、藍は藍より出でて藍より青しを人生に活用する方法の筆頭に挙げら

最新の科学が導く持久系トレーニングの新常識！データ駆動型で競技力を最大化する実践的アプローチ

最新の持久系スポーツにおけるトレーニング方法のトレンド：競技力を飛躍させる科学的アプローチの現在地 持久系スポーツの世界は、いま劇的な変革期を迎えています。マラソン、トライアスロン、サイクリング、トレイルランニングなど、過酷な持久力が求められる分野において、「ただ長く走る」「根性で耐える」といった旧来の根性論はもはや過去の遺物に。現代のスポーツサイエンスは、個々の生理学的なデータをリアルタイムで解析し、最も効率的かつ持続可能な方法でパフォーマンスを最大化するフェーズへと移行しています。 本記事では、最新の持久系スポーツにおけるトレーニング方法のトレンドに着目し、世界トップクラスのアスリートが実践する最先端の理論から、一般人でも取り入れるべき実践的な知見までを振り返ってみました。 1. ポラライズド・トレーニング（80/20の法則）の深化と定着 現在の持久系トレーニングにおいて、最も重要視されているトレンドの一つが「ポラライズド・トレーニング（Polarized Training）」、いわゆる「極性化トレーニング」です。これは、全トレーニング時間の約80%を低強度（Zone 1-2）で行い、残りの20%を非常に高い強度（Zone 4-5）で行うという手法です。 なぜ「中強度」が避けられるのか かつては「中強度（Zone 3）」、いわゆる「ややきつい」と感じるペースでのトレーニングが効率的だと考えられてきました。しかし、最新の研究では、中強度のトレーニングは疲労の蓄積が激しい割に、生理学的な適応（毛細血管の発達やミトコンドリアの増加）が中途半端に終わることが示唆されています。最新の持久系スポーツにおけるトレーニング方法のトレンドは、この「中強度の罠」を回避し、低強度で基礎を固め、高強度で最大酸素摂取量（VO2 Max）を刺激するという明確な二極化にあります。 ノルウェー方式の台頭 特に注目されているのが、クリスティアン・ブルンメンフェルトらノルウェー勢が実践する「ノルウェー方式」です。彼らは一日に何度も乳酸値を測定し、厳密に強度を管理することで、過オーバートレーニングを防ぎつつ、極限までトレーニングボリュームを稼いでいます。このように、感覚ではなく「数値」に基づいた強度の二極化が、現代のスタンダードとなっています。 出典：Frontiers in Physiology: Polarized training ha

2034 AIのいる未来

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25年度決算

あともう少しで5月というところですが2025年度の家計を振り返ってみました。去年に引き続きBS,PL,CFの3表の形式としています。今年度の貯蓄/投資率は68％で去年とほぼ変わらず。去年から意識的に定期的に投資側に資金を振りつつあるためFCFは減る方向に向かっていますがまだ抜本的に変わっている状況ではありません。少しづつ負債は減りつつありますが子供の教育への支出がこれから10年でピークとなってきそうなのでしばらくはバランスとりながら制御していこうと思います。

シャコの目でガンへのパンチを繰り出す

Bioinspired ultraviolet-to-near-infrared imager for label-free intraoperative assessment of lymph node metastasis,Optica Vol. 13, Issue 4, pp. 800-809 (2026) シャコは人間をはるかに上回る80キロの速度のパンチを繰り出し、他の甲殻類などを捕食することが知られていますが視覚細胞も3原色ではなく12のチャネルを持つ視覚細胞を有していることが知られており、シャコの視覚範囲は、ヒトが感知できる可視光（約400nm～700nm）を遥かに超え、深部紫外線（約300nm）まで及んでいるのが特徴。これはサンゴ礁での瞬発的な狩りの能力、生き残り戦略に寄与しているとのことですがパンチのほうでなくこの視覚能力にヒントを得た研究成果。具体的にはモンハナシャコの視覚システムにヒントを得て新しい単一チップ型イメージセンサーを開発し、それを用いて乳がんのリンパ節転移のリアルタイム診断に活用したという内容です。 がんの手術を受けたことのある人なら良くご存じかもですが転移の有無判断というのが難しいところで疑いのあるリンパ節を切り取って実際に生検するというのが確実なやり方ですが1，2週間に確定はかかるのでやはりそこが問題。（手術中の迅速判断も偽陰性率が一定あり）これをリアルタイムで確定させられれば非破壊・リアルタイムであることに加えて広範囲でカバーできるという観点で大きなメリットがあるということです。具体的には以下の内容↓ 背景としてはがん手術において、転移があるリンパ節を正確に特定することは非常に重要ですが、現在の術中ツール（ICGなどの蛍光色素）はリンパ節の位置を特定できても、そこに腫瘍が含まれているかどうか（転移の有無）をリアルタイムで判別することは困難です 。そのため、過剰な切除によるリンパ浮腫や、逆に切除不足による再手術が課題となっています 。 開発された技術 バイオインスパイア・センサー: モンハナシャコの複眼構造を模倣し、単一のセンサー上に、垂直に積層されたフォトダイオードと、ピクセルレベルのマルチバンドフィルタを組み合わせています 。 広範な検出波長: 単一の視野で、カラー（可視光）、近赤外（NIR）蛍光、および深紫外線（UV）自家蛍光を、300

多重人格で才能発掘

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:才能を磨く 多重人格のマネジメント [ 田坂広志 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/book\/cabinet\/9226\/9784334109226_1_5.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18507926\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18507926\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E6%89%8D%E8%83%BD%E3%82%92%E7%A3%A8%E3%81%8F%20%E5%A4%9A%E9%87%8D%E4%BA%BA%E6%A0%BC%E3%81%AE%E3%83%9E%E3%83%8D%E3%82%B8%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%20%5B%20%E7%94%B0%

お伊勢に参らばお多度も駆けよ 26多度山トレイルラン

今年も参加してきました。今年はマラソンも出ているし…とのことでやや日和って11㎞のほうにエントリー。結果としては1時間11分2秒で13位。11㎞と言ってましたが手元の計測では12.6㎞程度ありました。GPSの誤差？？ 順位はもうちょっと上に行けるのではないかとかすかに期待しており、上り終わった時点で1ケタ台だったのですが中学生？などにも下りで数名抜かれてしまいました。 多度山のシングルトラック登りはやはりえげつなくきつく心臓が飛び出そうな勢いでしたが何とか切り抜けました。多度山頂＋αを上った後、あとはひたすら下りというコース設定で後半は下り苦手な人間としては苦しかったですがトレイルはこの時期はひんやりしていて空気も澄んでおり気持ちよく走らせてくれます。 ただただそれにしても下りが遅い… やはりトレイルランは特殊でなかなか普段の練習では鍛えられそうになく月に1回くらいでも継続できれば次のステージも見えてくるのでは思いますが。

前向きな社内政治

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AI推論時代

https://www.youtube.com/watch?v=5ClSLJBQLXg ハードウエア側の開発をしているとどうしても性能、処理能力、消費電力といったSpecに対する方向にばかり目が行ってしまうのですがそもそも何が起ころうとしているのはどっちかというとユーザー、研究者こそが感度高いのかなとは思います。この動画だとまさに推論が盛り上がっていくKeyとしてPhysicalAIに加えてエージェントAIとしてOpenClawをNVIDIAが強く推している状況記されています。さらに2026年で注目すべきポイントとしては2つ挙げられています。 AI for Science: AIが自らAIを開発・改善するループが始まっており、これが実現すると他の企業の追随を許さない速度で進化が進むと想定されAI研究者(研究助手)が台頭するのではと 。 アーキテクチャの根本改善: 現在のTransformerモデルが抱える記憶容量（コンテキストウィンドウ）の限界を突破するような、新しい仕組みの登場が期待。 このうちの2つ目がやはりメモリ開発の人間としてはポイントとなりそうでこのためにできることを考えておくべきと考えています、ただやはりメモリも速いというのが正義なのだと考えられます。なかなか速いと不揮発で電力消費が低いというのはトレードオフなのですが純粋にやはりそこを狙っていくべきなのだとは思います。 以下が現時点での課題↓ 1. 記憶能力とコンテキストウィンドウの根本解決 現在のLLMは、数百万トークンという広大なコンテキストウィンドウを持ち始めていますが、依然として「真の記憶」を持っているわけではなくやり取りの中で背景を何度も教えなおす必要があることから非効率的です。膨大な情報を効率的に保持・処理するための、情報の重要度に応じて必要なデータのみを動的に参照する階層的アテンションなどが求められるようになりそうです。先日のGemini＋Notebook連携などもこの記憶能力の課題の背景から来ているものと考えられます。 2. 推論の効率化（テストタイムスケーリング） 学習フェーズでの性能向上には限界が見えつつあり、今後は「使いながら性能を伸ばす」方向への要求が高まっています。これはテストタイムスケーリング: 学習が終わった後でも、モデルに長く考えさせる（推論時間をかける）こと

追いつかれるのは運命？ -ヴォーヒーズの法則-

The Voorhees law of traffic: a stochastic model explaining why the car you passed always returns,R Soc Open Sci. (2026) 13 (4): 260310 . 13日の金曜日のジェイソンが遅くとも追いついてくる恐怖現象は日常的にも追い越した車が信号で止まると追いついてくる現象ともアナロジーがあると知られていますが著者はこの現象を「ボーヒーズの法則（Voorhees law）」と命名し、数学的に解明した内容です。結果としては統計的必然性から追いつかれてしまうのは当然ということで信号の多い場所で頑張って前に行こうとしてもそこまで得をしないという教訓を与えるものでした。具体的には2台の車（速い車Aと遅い車B）が1つの信号機に遭遇した際、信号のタイミングによって4つの結果（リード維持、さらに引き離す、追いつき、少し足止めされ部分的に損失）が生じます 。1つの信号で車Bが車Aに追いつく確率は、以下の簡潔な式で表されます 。 ℙCatch−up=max(r−tC,0)\mathbb{P}_{Catch-up}=max(r-\frac{t}{C},0) （rは赤信号の時間割合、tは車Aが稼いだリード時間、Cは信号のサイクル合計時間） 。 この式は、追い越しによるリード時間 (t) が短いほど、追いつかれる確率が高くなることでこの確率が複数の信号機（N個）を通過する過程で1つの信号での追いつき確率は低くても、複数の信号を通るうちに確率は累積し、最終的には「ほぼ確実に追いつかれる」という結果になるとのこと。(Exp: 1つの信号での追いつき確率が42%でも、3つの信号を過ぎれば78%、8つの信号を過ぎれば98%以上の確率で追いつかれる 。）数学的には、速く走れば平均的な到着時間は早くなりますが、なぜ「必ず追いつかれる」と感じるのかというと 認知的要因で 追い越したという行為そのものに固執して結果を評価するため、確率以上に「追い越しの無意味さ」を強く感じてしまうのが一つ。もう一つとしてはネガティビティ・バイアスとして 人間は順調に引き離したとき（ニュートラル）よりも、追いつかれたとき（フラストレーションが溜まる瞬間）をより鮮明に記憶するからという心理的なものが大きそうです。

バッタ愛 vs．人間愛

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アーキテクチャ分業の時代

GTCで公開された新たな取り組み推論向けのGroq LPUでのGPUとLPUのユニットの協業する姿は「アーキテクチャの分業化」という転換点だったのかもしれません。 この転換点はエージェントAIの本格活用を踏まえ①「学習」から「推論（トークン経済）」への主軸移動、②ヘテロジニアス（異種混合）推論アーキテクチャの確立、③「ハードウェアのソフトウェア化」と確定的実行 という3つのポイントがあり、やはりなんといっても根底にあるのはトークン/Wという効率性にあるのだと思います。並列処理での入力側に向いているGPU＋HBMと出力側に低遅延で対応できるLPUというHybrid構成はもはや総力戦でないと競争には勝てない時代に入ってきており、この全方位の戦略は恐るべきというものと感じました。 このゲームを変えるものとしては量子コンピュータ位なのかもしれません。 転換点の3つの構成ポイント↓ 1. 「学習」から「推論（トークン経済）」への主軸移動 これまでのAI市場は、巨大モデルをいかに速く作るか（学習）が中心でしたがモデルをいかに安く、速く、大量に回すか（推論）が収益の源泉となっています。 GPUの限界: GPUは大量のデータを並列処理する「スループット」には優れていますが、逐次的に言葉を生成するLLMの推論（デコード処理）では、外部メモリ（HBM）との通信待ち（レイテンシ）がボトルネックになります。 LPUの役割: GroqのLPUはSRAM（静的メモリ）をチップ内に配置し、メモリ帯域の壁を物理的に解消しています。NVIDIAがこれを組み込んだことは、「推論専用の高速道路」が必要であることを公式に認めたことを意味します。 2. ヘテロジニアス（異種混合）推論アーキテクチャの確立 最新のVera Rubin（ヴェラ・ルービン）プラットフォームにおいて、NVIDIAはGPUとLPUを共存させる戦略を採りました。これは単なる高性能化ではなく、処理内容に応じた「適材適所」の実現です。 処理フェーズ担当ハードウェア特徴Prefill (入力処理)Vera Rubin GPU大量の入力テキストを一括で並列計算するのに適している。Decode (逐次生成)Groq 3 LPU次の1トークンを極低遅延で生成し続ける「スナイパー」の役割。 この「GPU ＋ LPU」のハイブリッド構成により、推

脳内ボリュームつまみ

Optimized feature gains explain and predict successes and failures of human selective listeningIan M. Griffith, R. Preston Hess & Josh H. McDermottNature Human Behaviour (2026) 人間が騒がしい場所で特定の声を聞き分ける「カクテルパーティー効果」の仕組みを、AIモデルを用いて解明した研究です。特定の音の特徴（ピッチや場所など）を強調する「特徴量ゲイン（feature gains）」という仕組みがあることが神経生理学ではすでに分かっていますがこれをニューラルネットワークで再現。まずモデルはターゲットとなる声（キュー）を聞いてその特徴を記憶します。その後、混ざり合った音の中から、その特徴に合致する信号を強調（ゲインをかける）して、言葉を認識させるということで人間の動きを模倣するというよりは上記のタスクに対して最適化を実施したとのこと。ただ結果としては人間と同じような機能性の取得と「後期選択：人間の脳では情報の処理が進んだ後半の段階で重要な音が選別される」が再現されたとのこと。人間の「注意して聞き耳を立てる」という戦略が、選択的な聴取というタスクを効率的に遂行しようと最適化する過程で、自然に発生するものであることを再現できたということができそうです。 。

テニスは物理実験

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:新装版 勝てる！理系なテニス 物理で証明する9割のプレイヤーが間違えている“その常識”！ [ 田中 信弥 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:\/@0_mall\/book\/cabinet\/8909,p:[\/9784537218909.jpg,\/9784537218909_2.jpg,\/9784537218909_3.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/16633949\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/16633949\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E6%96%B0%E8%A3%85%E7%89%88%20%E5%8B%9D%E3%81%A6%E3%82%8B%EF%BC%81%E7%90%86%E7%B3%BB%E3%81%AA%E3%8

泳ぎ始めで記録を変える戦略

Net force analysis during streamlined glide, dolphin kick, and front crawl at high velocities in competitive swimming : implications for optimal propulsion timing, Sports Biomechanics ,Published online: 23 Feb 2026 水泳を本格的にやらないままトライアスロンを始めたのですが3種目の中でも最も抵抗を受ける競技であるので水中姿勢というのが大きな要素を占めることを繰り返し習ってきました。ただスタートについてはストリームラインが重要だというのは認識しつつなかなか泳ぎはじめとの間にある水中でのドルフィンキックの重要性が認識できていませんでしたが… この論文では競泳における推進動作の開始タイミング（いつキックやストロークを始めるべきか）を、流体力学的に明らかにした研究です。 結論から言うとスタートやターン直後の超高速域ではストリームライン(けのび姿勢)で姿勢維持、高速域ではドルフィンキック、やや高速域からクロール泳へ3Stageでそれぞれスピードの最高域を利用しながら速度が落ち込まない段階で次の動作へ切り替えていくことで最も早く泳ぐことができるということになります。これは確かに体感からもなんとなく納得いくものでそれぞれの速度域のうまみを最大限生かすということになりますがこの力vs速度曲線に関しては各個人の持つ抵抗や力や得意不得意に左右されるのでそれぞれ個人にとって有効タイミングは異なるということなのかと思います。 当然、速い選手は絶対速度が高いだけでなく落ちにくいのでより長くクロールをスタートするのを待つことが有効ということになりそうですがいちおうルール上は15mまではOK。ただ普通であればこれより前にクロールへの移行ポイントが来ることになるのかなとは思います。 そもそものストリームラインからなっていない自分にとってまずはそこからですが水中ドルフィンも体の硬さも相まって苦手なのでこれまたまだ自分にとっては伸びしろだと考えて精進しようと思います。その他のまとめ↓ 1. 研究の目的 競泳のスタートやターン直後は、泳者が最も速い速度に達する局面です。しかし、速度が上がるほど水の抵抗（抗力）も

たかが文体、されど文体

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:【送料無料】文体のひみつ なぜあの人の文章はつい読んでしまうのか?／三宅香帆,b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/bookfan\/cabinet\/01177\/bk4801401627.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/bookfan\/bk-4801401627\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/bookfan\/bk-4801401627\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%80%90%E9%80%81%E6%96%99%E7%84%A1%E6%96%99%E3%80%91%E6%96%87%E4%BD%93%E3%81%AE%E3%81%B2%E3%81%BF%E3%81%A4%20%E3%81%AA%E3%81%9C%E3%81%82%

TurboQuant：AIメモリ圧縮の革新

Google Researchが発表（2026年3月）した「TurboQuant」は、AI業界で決定的な転換点と呼ばれるほどの衝撃を与えています。推論時に用いられるAIの記憶（KVキャッシュ）を、質を落とさずに6分の1に圧縮し、さらに精度を落とさないで計算を8倍速くする技術(図)。ですが大きなポイントは3つ。① 「精度の低下」が実質ゼロ(PolarQuantとQJLにより、3ビット（元の1/6以下）まで削っても、元の精度を100%近く維持）、② 圧縮のための「余計な補正データ」がいらない＝追加でメモリ消費がない、③圧縮したまま計算ができる＝速度が最大8倍になる。メモリーが減るということはメモリーがいらなくなる方向よりはその分その資源を使いたくなるという方向に行きそうですし、Edge側での計算が軽くなってすそ野が広がるというような民主化の方向に活用されると考えると残念ながら長期的に考えると大きくメモリ需要が下がるという方向にはならないのかとは思います。こういったアルゴリズムからの根本的な改善はさらに進化が加速する方向に行くのであろうと考えると今後もまだまだ伸びしろがあると言えそうです。

GTC2026とメモリが貢献できること

3/16－19のGTC2026はNVIDIAそのものが半導体企業という枠を飛び越してAIインフラおよびファクトリー・オペレーター」へと完全に脱皮したことを印象付ける場となりました。またオラクルの決算などもうかがうとAIが実験段階を超え、企業の基幹業務に深く入り込んでいる現実が見て取れます。（銀行、医療、物流などの既存アプリケーションの中に、数百〜数千の「AIエージェント」が既に実装され、日常的に稼働）。これまではチップの性能で語られていたAIの世界のKeyとなる指標が計算能力というよりは電力効率≒トークン効率(トークンパーワット)にシフトしてきたことが背景にあり、いくら性能競争をしても電力律速で出せる性能が限られる、AI計算全体として効率化をして使える資源を有効に使うという方向性が（より）必要になってきていることを意味しています。半導体の動的消費電力P＝α・C・V2・f （α（アクティビティ係数 / 動作率）: 1クロックサイクル中に、実際に信号が変化する確率（0〜1）。C（負荷容量）: 充放電される配線やゲートの静電容量。V（電源電圧）: チップに供給される電圧。f（動作周波数）: 1秒間に何回クロック信号を送るか（Hz）。処理速度を上げようとして周波数を高めると、比例して電力も増加。なぜAI半導体で電力が課題になるかというとこの式を見ると、AIチップの進化と電力の関係がより明確でそもその電圧下げることに限界があるのと周波数と発熱がトレードオフであることや並列化してもCそのものは増え続けるというジレンマがあるからとなります。今後はデータセンターがAIファクトリーとして知識生産の工場の役割を担うこととなります。AIがエージェントとして働くことを考えると常に推論し続けるわけでますますこの電力律速の問題が課題となるわけです。そこでメモリとしてできることは何か？計算に使うデータを効率よくやり取りすること、メモリそのものの消費電力を抑えてシステムの低消費電力化に貢献することが求められるということで微細化という軸よりは電力消費という評価軸を最優先に考えるべきであること明確になってきました。 今後はTCO(Total Cost of Ownership)として今まで半導体チップ、パッケージとしてコストがかかってできなかったメモリの高効率化、高性能化というのが民主化する可能性が高まってきたように思います。今回のGTCではHB

2026年の大会予定

今年はしばらく目標としていたエクステラが日本で開催されないこともあり、少し予定を見直しました。行ってみたい大会はいろいろあれどいろいろな事情もあるので現実的には日帰りできるところで稼いでいこうと思います。当面の目標はIRONMAN70.3 の世界選手権の権利獲得。自分の実力だと相対的な運に恵まれないと厳しそうですが昨年ようやく復帰したミドル距離の経験を積んでいきたいと思います。今年は東三河の大会も復活厳しそうなこともあり(比較的)近場の台湾へ行こうと考えています。 4/19 多度山トレイルラン 10㎞ 5/31 長良川ミドルトライアスロン S 2.0km/B80km/R20km 6/28 小野浦アクアスロン S 0.75km/R5km 7/26 長良川国際トライアスロン S 1.5km/B40km/R10km 8/2 ラグーナビーチ アクアスロン S 0.75km/R5km 11/1 IRONMAN70.3 台湾

腸は記憶の影の支配者

Intestinal interoceptive dysfunction drives age-associated cognitive decline, Nature, Published online: 11th Mar. 2026 まさに腸は第二の脳であることを裏付けるような研究結果です。加齢に伴う記憶力の低下に「腸内細菌叢（マイクロバイオーム）」と「迷走神経を通じた脳への信号伝達（内受容感覚）」がどのように関わっているかを解明。 腸内の特定の細菌が認知機能に影響を与えていること、加齢により腸から脳へ情報を送る迷走神経の活動が低下して新たな事象を記憶しにくいという状況が発生することが分かってきています。脳そのものの老化だけでなく、「腸と脳のコミュニケーションの断絶」が認知症や加齢に伴う物忘れの大きな原因であることを突き止めめました 。将来的に、腸からの信号伝達を強化するような治療法が、高齢者の認知機能維持に役立つ可能性を示唆しています。まさに腸は影のボスといったところでしょうか。その他の詳細まとめ↓ 主な発見 特定の細菌の増加が認知機能を低下させる: 加齢に伴い、腸内でパラバクテロイデス・ゴールドステイニ（Parabacteroides goldsteinii）などの特定の細菌が増加します 。この細菌を若いマウスに移植したり定着させたりすると、認知機能が低下することが確認されました 。 迷走神経の信号が弱まる: 加齢した腸内環境では、腸から脳へ情報を送る迷走神経の活動が低下します 。その結果、脳の「海馬」という記憶を司る部位の活性化が妨げられ、新しい情報の記憶ができなくなります 。 炎症と受容体GPR84: 増えた細菌が中鎖脂肪酸（MCFA）を産生し、それが免疫細胞の受容体であるGPR84を介して末梢の炎症を引き起こします 。この炎症が迷走神経の機能を阻害する要因となっています 。 認知機能の回復に向けたアプローチ 論文では、この経路を標的とすることで高齢マウスの記憶力を回復させられることも示しています： 特定の細菌の除去: バクテリオファージを用いて原因となる細菌（P. goldsteinii）を標的にする 。 迷走神経の活性化: 迷走神経を刺激する物質（カプサイシンなど）や、腸管ホルモン（CCKやGLP-1受容体作動薬）を投与することで、高齢

AX成長戦略

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鳥が脳を育てる

The tuned cortex: Convergent expertise-related structural and functional remodeling across the adult lifespan,Erik A. Wing, Jordan A. Chad, Geneva Mariotti, Jennifer D. Ryan and Asaf Gilboa,Journal of Neuroscience 23 February 2026 タクシードライバーの脳の特定領域が発達する＝脳の可塑性があるというのはよく聞く話ですがなんとバードウオッチングが脳構造に影響を与えているという研究結果です。バードウオッチングは鳥を観察して識別するという能力ですが簡単に言ってしまうと達人ほど脳構造がコンパクトで加齢による老化に対して耐性があることが確認されたそうです（詳しくは↓）。同じような特殊技能による脳の発達は タクシーの運転手…空間記憶に関わる「海馬後部」の容積が増加 バイリンガルなどの多言語話者・・・注意力の制御を司る「前頭前野」や、言語処理に関わる領域の白質の密度が維持。 楽器演奏…左右の脳をつなぐ脳梁が太くなったり、運動皮質や聴覚皮質が発達。 ジャグリング…視覚的な動きを捉える「中側頭野（MT領域）」の灰白質が増加。 のような例でも見られていますが共通するのは認知的負荷(努力が必要)、継続、多角的スキルの統合といったとろでスポーツもやはり体力と技術が組み合わさることや相手の動きに対して対応する「オープンスキル」なスポーツで特に効果が認められるようです。（テニス、バスケットボール、フェンシング、格闘技・・・それ以外にもダンスなど）ただ有酸素運動そのものは脳の「肥料」とも呼ばれるタンパク質 BDNF の分泌を促しているということなので持久系アスリートも安心して？よさそうです。 バードウオッチングによる研究結果まとめ↓ 1. 研究の背景と目的 これまでの研究でも、楽器の演奏やナビゲーション（タクシー運転手など）といった特定の技能が脳を変化させる（神経可塑性）ことは知られていました。 この研究では、視覚的な知覚、注意、記憶が複雑に組み合わさる「鳥の識別」という専門技能に着目し、脳の構造的な変化（リマデリング）と機能的な変化（チューニング）がどのよう

リーダーシップの解像度

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親の運動不足が子供に与える影響

Paternal physical inactivity alters offspring sex ratio and is associated with heritable impairments in reproductive success in rats, Hisashi Naito et. al.,Biol Lett (2026) 22 (2): 20250725 . ラットでの実験ではありますが父親の運動量が性差や生殖不全に影響を与えているとの研究内容。本研究で明らかにされたポイントは以下の4つ。これがそのまま人間に当てはまっていくかは確定的なことは言えませんが影響を与えている可能性はあるとはいえそうです。母親の健康だけでなく父親の状態も影響していくということには注意する必要はありそうです（よほど極端なことしない限りは影響でないのかもですが） 1. 子の性比が「メス」に偏る 8週間にわたり活動を制限された父親から生まれた子は、通常のグループと比較してメスの割合が有意に高くなりました。（通常群: メス24：オス28＞不活動群: メス39：オス16） 2. 精子の運動能力低下とその回復 身体不活動は精子の質を著しく悪化させますが、それは可逆的であることが示されました。 活動制限により精子の総運動率や速度が大幅に減少しましたが、週末に自発的なホイールランニング（車輪回し）を行わせたところ、精子の運動能力は完全に回復していることが確認されています。 3. 次世代（F1）における生殖能力の減退 不活動な父親から生まれた子（F1世代）の生殖機能を調べたところ、特にメスの子において生殖能力の低下（妊娠率が低く、産子数も少なくなる）が見られました。 4. 世代を超えた「生殖不全」の可能性 最も顕著な結果として、「不活動な父親から生まれたオス」と「不活動な父親から生まれたメス」を交配させた場合、離乳まで生存できる子が1匹も生まれませんでした。 父親の運動不足という環境要因が、精子を介したエピジェネティックな変化（遺伝子のスイッチの切り替え）として次世代に受け継がれ、深刻な生殖障害を引き起こす可能性を示唆しているといえそうです。ただ活動制限というのは実験では差を出すために極端に実施されてますし週末の運動で取り返せるくらいということであれば

洋魂和才のち和魂洋才が生み出した怪談

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運動で脳も持久力が育つ

Exercise-induced activation of ventromedial hypothalamic steroidogenic factor-1 neurons mediates improvements in endurance,Kindel et al., 2026, Neuron 114, 1–12 運動トレーニングによる持久力の向上が、筋肉などの末梢組織だけでなく、脳（中枢神経系）の特定の神経回路の適応にも影響しているという研究結果。従来、運動による持久力の向上は、筋肉、心血管系、代謝系などの「末梢」の変化として捉えられてきましたが、脳の腹内側視床下部（VMH）に存在するSF1（ステロイド産生因子1）発現ニューロンにより、持久力運動をできる脳に切り替えを図っているということが明らかにされています。持久系運動も慣れてくると長さの感覚というのが変わってくるというのはなんとなく納得いくもので水泳始めたときは25mでもきつかったのが50,100mと泳いでくるともう1500m連続で泳ぐのもさほど苦しいとは感じなくなってくるもので…脳の中にもやはり変化が起きていたというのは納得な内容です。 具体的にはVMH SF1ニューロンの活性が上昇し、トレーニングを繰り返すと、運動後の活性化の程度と活性化するニューロンの数が増加 。また 繰り返し運動を行うことで、SF1ニューロンの興奮性が高まり、興奮性シナプスの密度が増加します。つまり、運動の履歴が脳の構造変化として記録されます 。この効果自体を確かめる実験として 薬剤や遺伝的手法でSF1ニューロンの働きを阻害すると、トレーニングをしても持久力が向上せず、代謝の改善も見られなくなる一方で 逆に、運動後にSF1ニューロンを人工的に刺激すると、通常のトレーニング以上の持久力向上が認められたとのこと。ではこのニューロンの役割とは何ぞや？とのことですが運動による「体の適応（スタミナアップや代謝改善）」を司る脳内の司令塔とのことです。（詳しくは↓リンク）これからは脳も持久系トレーニングを施すことでより効率的に持久系アスリートの能力向上に寄与するようになってくるのかもしれません。 1. 運動による「持久力の向上」を制御する SF1ニューロンは、運動トレーニングの効果を体に定着させるスイッチのような役割を担っています。 トレーニング効果の消失: 実験

大阪マラソン2026

2年ぶりに帰ってきた大阪マラソン。結果としてはまたもや2時間59分28秒と2年前から10秒落ち…となりました。それにしても2012、2023、2024年と59分台のSub3とギリギリ街道を邁進しています。2年前は冷たい雨の中だった記憶でしたが今年は打って変わっての高温予想。待っている時間はつらくなかったもののやはり後半はかなり暑くなってきた感じでしたがこれだけエイドもあると特に脱水というところまではいかずでした。 唯一のきついポイントである30㎞先の坂登までは3時間のペースセッターにべた付きで力を温存、その後はまだいけそうだ！という感じで人生初のネガティブスプリットかとか思っていたのですが40㎞先はなかなか厳しくガクッと落ち、足をつらせないようにするのに精一杯でしたがあともうちょっと持てば一押しできたかもしれません。 ともあれ何といっても体が資本。大きな問題もなく帰ってこれたのはよかったです。一旦Runシフトの体制は解除してトライアスロンシーズンに備えていこうと思います。

脳は不夜城

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読書が「聞く脳」を育てる

Literacy modulates engagement of the right inferior frontal gyrus in phonological processing of spoken language,Cortex,Volume 196, March 2026, Pages 19-40 読むことと聞くことというには一見すると少し違う能力のように感じますが文字を読む経験は文字が一切関与しない話し言葉の処理にも影響しているというのが分かってきたとのことです。実験対象として幼いことの読み書き体験があった／なかった高齢者と比較対象としての高学歴若年者で文章を読める参加者のほうが、意味の分からない言語でも「右下前頭回」＝感覚運動ネットワークが活性化し、特定の単語を見つけやすかったとのこと。読むことを学ぶ過程では、言葉を音の単位に分解して意識的に扱う「音韻認識」という能力が育つと考えられ、これがポイントとなりそうです。これはリスニング主な研究結果としては以下… 読むことを学ぶと、脳が話し言葉を処理する方法が変わり、単語内の個々の音に対する感度が高まる。 早期の識字能力は、難しいリスニング課題中に右脳がより多く関与することと関連しており、読むことを学ぶことは認知的負担の下でより高度な音韻処理をサポートすることができる。 読むことを学ぶことは、読み書き能力の明らかな利点をもたらすだけでなく、脳が一般的に言語を処理する方法を形作り、現代生活の認知的課題に対処する能力を向上させる可能性もある。 これらの結果は、高齢者となって聞き取りが厳しくなってきた場合においても認識を可能な限り維持できるか否かにかかわってくる可能性があり、脳機能維持に関する将来の研究に新たな知見をもたらす可能性があります。識字能力と生涯学習は、認知的レジリエンス（回復力）の強化に役割を果たし、加齢に伴う課題の増加に脳がどのように適応していくかのヒントになりそうです。

有能な執事：制御性T細胞

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:免疫の守護者制御性T細胞とはなにか／坂口志文／塚崎朝子【1000円以上送料無料】,b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/bookfan\/cabinet\/00926\/bk4065172845.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/bookfan\/bk-4065172845\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/bookfan\/bk-4065172845\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E5%85%8D%E7%96%AB%E3%81%AE%E5%AE%88%E8%AD%B7%E8%80%85%E5%88%B6%E5%BE%A1%E6%80%A7T%E7%B4%B0%E8%83%9E%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%AB%

記憶の重みを左右するもの

Re-exposure to reward re-evaluates related memories, Current biology, Volume 36, Issue 3p565-575.e3February 02, 2026 報酬に紐づけられた記憶に対してその報酬が変わってきたり再度、報酬の位置づけがなされたときにどのように記憶の重要性が変わって来るかをショウジョウバエを使って研究した論文です。一旦行動レベルでは記憶が失われたように見えても発現する環境が変わってくるとその記憶が再度評価され、よみがえることが分かってきました。つまりは記憶は忘却されるというよりは単に重みの変更が脳の中で処理されているといえそうです昔取った杵柄というのは確かにあるようでコネクティング・ドットが想起されますが昔の記憶が環境を変えていかされるということがあるということ。 一見、意味がないように感じても経験はどこで自分を助けてくれているかわからない。 そんな数奇な記憶の一端が明らかにされた内容だと感じます。そのほかのまとめは以下↓ ここら辺、医療の一環でトラウマとなってしているもの、依存症にかかわる記憶を逆に取り除くということにも活用できるのかもしれません。 1. 研究の背景と目的 動物が変化する環境に適応するためには、過去の学習（報酬と特定の刺激の結びつき）を柔軟に更新する必要があります 。本研究では、ショウジョウバエをモデルとして、「報酬（砂糖）そのものに再度曝露されること」が、すでに形成された記憶にどのような影響を与えるかを調査しました 。 2. 主な知見 記憶の減退（価値の低下）: 特定の匂いと砂糖を関連付けた学習の後に、砂糖（無条件刺激：US）だけに短時間再曝露させると、その匂いに対する接近行動（記憶の表現）が顕著に減少しました 。+3 広範な効果: この現象は、同じ報酬（砂糖）に関連付けられた複数の異なる記憶に対して同時に作用します 。 特異性: 記憶の減退は、学習時に使用した報酬（例：ショ糖）に対してのみ起こり、通常の餌や、カロリーのない甘味料（アラビノース）では引き起こされませんでした 。 記憶の痕跡は維持される: 驚くべきことに、行動レベルでは記憶が失われたように見えても、脳内の神経細胞（キノコ体出力神経：MBON）レベルでの記憶の痕跡（エングラム）は消去されず

43歳の頂から麓に向かって攻める生き方

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:43歳頂点論 （新潮新書） [ 角幡 唯介 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/book\/cabinet\/1068\/9784106111068_1_15.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18412720\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18412720\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=43%E6%AD%B3%E9%A0%82%E7%82%B9%E8%AB%96%20%EF%BC%88%E6%96%B0%E6%BD%AE%E6%96%B0%E6%9B%B8%EF%BC%89%20%5B%20%E8%A7%92%E5%B9%A1%20%E5%94%AF%E4%BB%8B%20%5D,a_id:5028525,p_id:

LLMの未来を握るメモリの進化

Challenges and Research Directions for Large Language Model Inference Hardware Googleエンジニア（Xiaoyu Ma氏とDavid Patterson氏）の論文。大規模言語モデル＝LLM（GoogleなのでGeminiベース）の性能がハードウエアとして何で律速されているか？を分析、そして打開するための方法について論じた内容です。「Mixture of Experts (MoE)」、「推論（Reasoning）モデル」、「マルチモーダル」、「長いコンテキストWindow」といった最新のトレンドが、メモリや通信のリソース需要をさらに増大させているということ。やはりいつも出てくるのがメモリの壁とチップ間の遅延課題。前者に関しては演算能力（FLOPS）の向上に比べ、メモリ帯域幅の向上が遅れている、さらに高性能なHBM（高帯域幅メモリ）のコストは上昇していることが挙げられています。具体的には2012年から2022年の10年間で、演算能力は 80倍 に向上したのに対し、メモリ帯域幅は 17倍 の成長にとどまっており、2023年から2025年にかけて、HBM（高帯域幅メモリ）の容量単価（$/GB）と帯域幅単価（$/GBps）は共に 1.35倍 に上昇しているということでメモリ側が律速する世界が現実のものとなりつつあります。後者に関しては特にMixture of Experts (MoE) によるリソース増大での課題となっていてエキスパート数:が従来の単一の密なフィードフォワードブロックではなく、数十から数百を使用するようになってきた（ DeepSeek-v3 では 256 のエキスパートが搭載されており、それらが選択的に呼び出される）ことでトレーニングコストを下げてモデルサイズ増やせるのですが逆にエキスパート間での通信が課題になるということです。4つの課題に対するインパクトまとめは以下のような感じ。 トレンドメモリ容量への影響メモリ帯域への影響通信遅延への影響MoE甚大（主要な壁）大（主要な壁）あり Reasoning大（主要な壁）あり 不明（システム規模に依存）Long-context大（主要な壁）あり 不明（システム規模に依存） そしてこ著者らは、これらの課題を解決するために以下の4つの技術領域を提唱しています。

アバンダンス －足りないなら作ってしまえの精神－

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:アバンダンス 「豊かな時代」を呼びさませ [ エズラ・クライン ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/book\/cabinet\/3386\/9784910063386_1_3.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18486547\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18486547\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%82%A2%E3%83%90%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%B3%E3%82%B9%20%E3%80%8C%E8%B1%8A%E3%81%8B%E3%81%AA%E6%99%82%E4%BB%A3%E3%80%8D%E3%82%92%E5%91%BC%E3%81%B3%E3%81%95%E3

顔は特別 -細胞が記憶する顔の記憶-

Fibroblasts of disparate developmental origins harbor anatomically variant scarring potential 顔の傷は残りにくいというのは確かに実感としてはあって肌の張りが違うからなのかなとは思っていたのですがそもそも細胞自体が持つ発生学的な記憶（線維芽細胞の「出身」）に端を発していたというのが明らかにされています。顔の傷というのは損害賠償でも厳しい規定となっていますがそれほど重要なものとして人間の体としても生命の配慮がされているということなのだと思います。今回の論文の概要は以下↓ですが将来的には、手術後の傷跡やひどい火傷、あるいは臓器の線維症（肝硬変や肺線維症など）を、細胞のプログラムを書き換えることで「跡を残さず治す」というのがより現実的になってくるのかと思います。 本論文からの知見 線維芽細胞の「出身」が鍵： 傷を治す役割を持つ「線維芽細胞」は、体の部位によって発生学的な起源（胚のどの部分から作られたか）が異なります。 顔や頭皮の線維芽細胞： 「神経堤（しんけいてい）」由来 背中や腹部の線維芽細胞： 「中胚葉（ちゅうはいよう）」由来 研究の結果、この発生起源の違いが、傷跡の残りやすさを決定づけていることが判明しました。 顔の細胞は「再生モード」： 神経堤由来の顔の線維芽細胞は、胎児期のような「再生能力」を維持しています。具体的には、「ROBO2」というタンパク質を介したシグナル伝達経路が活発で、これが過剰なコラーゲンの蓄積（＝傷跡）を抑え、元の皮膚に近い状態に再生させる働きをしています。 体の細胞は「修復（瘢痕）モード」： 対照的に、背中などの細胞は、ROBO2シグナルが弱く、傷を埋めるためにコラーゲンを大量に産生する性質（線維化）が強くプログラムされています。 瘢痕抑制の可能性（治療への応用）： 研究チームが背中の傷跡に、遺伝的に「顔の細胞」に似せた線維芽細胞を移植したり、ROBO2経路を活性化させたりしたところ、背中の傷であっても顔の傷のように跡が残りにくく、きれいに治ることがマウス実験で証明されました。 https://www.youtube.com/watch?v=7pkQYn5b8-4

豊臣覇権を支えた補完関係

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:【送料無料】豊臣兄弟天下を獲った処世術／磯田道史,b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/bookfan\/cabinet\/01181\/bk4166615149.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/bookfan\/bk-4166615149\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/bookfan\/bk-4166615149\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:2,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%80%90%E9%80%81%E6%96%99%E7%84%A1%E6%96%99%E3%80%91%E8%B1%8A%E8%87%A3%E5%85%84%E5%BC%9F%E5%A4%A9%E4%B8%8B%E3%82%92%E7%8D%B2%E3%81%A3%E3%81%9F%E5%87%A6

やる気スイッチへの一歩

Motivation under aversive conditions is regulated by a striatopallidal pathway in primates，January 09, 2026 モチベーションは、うつ病や統合失調症などの精神疾患において低下することが知られていますが、特に「嫌悪的な状況（罰や苦痛が伴う状況）」がどのように行動の開始を抑制するのか、その脳内メカニズムは未解明でしたが本研究では脳の報酬系の中核である腹側線条体（VS）から腹側淡蒼球（VP）への神経路（VS-VP経路）が 「嫌悪的な状況を検知して行動の開始を抑制する」回路であることを、霊長類で初めて因果関係を持って証明したとのこと。嫌なことはなかなか気が進まないというのは一種の防衛本能だと思いますが過剰になりすぎてしまうとやる気そのものが減退してしまうわけでこのメカニズム解明というのは希望の持てるニュースだとは思います。実際に医療活用するためには副作用（例えば、必要な恐怖心まで消えてしまう、依存症のリスクなど）を抑えた精密な治療法の開発が必要になるかとは思います。物理的なスイッチはないにせよモチベーション制御が意のままになる時代が来るのかもしれません。VS-VP（腹側線条体から腹側淡蒼球）経路を抑制し、嫌悪条件下での「やる気」を回復・向上させる手段として考えられるものは以下の4つくらい↓ 1. 薬物療法（神経伝達物質への介入） 論文では「化学遺伝学（DREADDs）」という特殊な手法を用いていますが、一般的な医療への応用としては、この経路に関わる受容体をターゲットにした薬物が考えられます。 GABA作動薬の調整: VSからVPへの投射はGABA（抑制性伝達物質）によるものです。VP（腹側淡蒼球）側のGABA受容体に作用する薬物により、VSからの過剰な抑制をブロックできる可能性があります。 ドパミン受容体へのアプローチ: VSの活動はドパミンによって調節されています。特にD2受容体を発現している神経細胞（間接路に近い働きをする細胞）が行動抑制に関わることが多いため、これらの受容体を選択的に調節する薬物が候補となります。 2. ニューロモデュレーション（物理的刺激） 脳の特定の部位に直接的または間接的に物理的な刺激を与える方法です。 深部脳刺激療法（DBS）: 難治

富の階段 -どう登るか、どこまで登るか-

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:THE WEALTH LADDER 富の階段 資産レベルが上がり続けるシンプルな戦略 [ ニック・マジューリ ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/book\/cabinet\/1368\/9784478121368_1_2.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18365783\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18365783\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:7,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=THE%20WEALTH%20LADDER%20%E5%AF%8C%E3%81%AE%E9%9A%8E%E6%AE%B5%20%E8%B3%87%E7%94%A3%E3%83%AC%E3%83%99%E3%83%AB%E3%81%8C%E4%B8%8A%E3%81%8C%

母性由来の免疫のメカニズム

Tolerance to non-inherited maternal antigen is sustained by LysM+ CD11c+ maternal microchimeric cells: Immunity,Immunity . 2025 Sep 9;58(9):2176-2189.e3. doi: 10.1016/j.immuni.2025.08.005. Epub 2025 Sep 2. 妊娠中、母親の細胞は胎盤を抜けて胎児の体内へと移動し、子の体内に数十年間にわたって生き残り続けます。これを母体マイクロキメリズム（MMc）と呼ぶのですが子が母親由来の抗原（NIMA）に対して寛容になり、将来の妊娠（自身の子供が母親と同じ抗原を持っている場合）での流産を防いだり、移植の成功率を高めたりする効果がどのように起こっているのかを明らかにした論文となってます。そのメカニズムとしてわかってきたのは今回の研究で、実は平和を守っているのは、数ある細胞の中でも「特定の白血球（LysMとCD11cという印を持つ細胞）」だけだったということです。例えるなら、子どもの体という国の中に、お母さんの国から来た移住者がたくさんいる中で、「外交官」の役割をしているごく一部の人たちだけが、両国の平和を維持していたということ。さらに重要なのはお母さんの細胞が全体としてどれくらい多いか（数）ではなく、特定の役割を持つ細胞がちゃんといるか（質）が、免疫の平和には決定的に重要だったとのこと。「外交官細胞」は、子どもの体の中にある「免疫のブレーキ役（制御性T細胞）」を教育し、お母さんの成分を攻撃しないように言い聞かせていることも分かりました。この機構がわかったことで将来的には以下のようなことに役立ちそうです。母親の見守りが一生を通じて続くというのはある意味、母子のつながりの強力さというのが改めて認識される事実でした。 自己免疫疾患： 自分の体を攻撃してしまう病気に対して、この平和維持の仕組みを再現して治療に役立てる。 安全な妊娠： 将来、子どもが大人になって妊娠した際、お母さんの成分と似た赤ちゃんを「敵」と見なして攻撃（流産）してしまうのを防ぐ治療。 臓器移植： 移植した臓器を「敵」と見なさないように、この「外交官細胞」の仕組みを応用して、拒絶反応を抑える新しい薬の開発。

憲法は幸福の設計図

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:幸福の憲法学 [ 木村 草太 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:\/@0_mall\/book\/cabinet\/1550,p:[\/9784797681550_1_63.jpg,\/9784797681550_2_2.jpg,\/9784797681550_3_2.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18148558\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18148558\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:7,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E5%B9%B8%E7%A6%8F%E3%81%AE%E6%86%B2%E6%B3%95%E5%AD%A6%20%5B%20%E6%9C%A8%E6%9D%91%20%E8%8D%89%E5%A4%AA%20%5D,a_id:5028525,p_id:

メモリピラミッドの支配者はだれの手に?

2026年CESにて発表されたRubin、50PFLOPSの計算能力で推論コスト1/10というのに驚かされますがその6つの構成↓の中でもメモリ関連で注目されるのがHBM4だけでなく、Buluefield₋4を用いたKVキャッシュのオフロードでこの効果が大きいのかなと感じました。Rubin GPUが「計算の筋肉」、Vera CPUが「判断の脳」とするならば、BlueField-4はデータセンターという巨大な体の中を流れる「神経と血管」を管理するもので、さらなる高速化のためにLatencyと容量で構成されるメモリ階層のコントロールをシステムの中に組み込む提案を実現してきたと言うところが大きいです。BlueField-4自体18基のDPUとオンボードで512GBのSSDが積まれているのですがこちらはOS動かす向けで実際のデータオフロードはラック内に搭載しているデータ用のSSDへ実施する構成。オフロード活用が本格化していくと性能改善のためにはHBM（DRAM）だけでなくSSD（フラッシュメモリ）がさらに必要だという方向に向かうことは間違いなさそうで半導体業界全体としては良い話であるように思います。それにしてもなかなか単体の部品メーカーではこういった全体最適化というのは簡単では無く自社のみでは難しいと考えるとNVIDIAのようにBottleNeckがわかっている会社といかに協業していけるかというところが今後とも重要となっていきそうです。 チップ名役割・特徴Rubin GPUプラットフォームの中核。HBM4メモリを初採用。Vera CPU新設計の「Olympus」Armコアを88基搭載した高性能CPU。NVLink 6 SwitchGPU間の帯域幅を3.6TB/s（前世代比2倍）へ拡張。ConnectX-9 SuperNIC1.6Tb/sの超高速ネットワークインターフェース。BlueField-4 DPUデータ処理とセキュリティを担う。推論コンテキストの保存にも貢献。Spectrum-6 Switch次世代イーサネットスイッチ。 今までは過去の会話履歴や長い文書などの「コンテキスト」を保持するためのKVキャッシュの管理が大きな課題となっていてそれがHBMに残り、新たな推論時の圧迫要因になっていたわけですが…これを計算に集中さえるための仕組みというのを具体的に提案してきたこととなります。GPUメモリから溢れたコ

AIで分析する結婚後

Love First, Know Later: Persona-Based Romantic Compatibility Through LLM Text World Engines,NeurIPS 2025 Workshop 相性占いというのはいつの時代もニーズが絶えないものですが今は珍しくなくなってきた相性診断の新たな手法の提案です。付き合って結婚してみたらどうなるかという相性診断を人格自体をAIで作成し、シミュレートするという手法ですが長く続く結婚生活すべてを実施するのは難しいので決定的と考えられる初期の「化学反応」と長期的な「安定性」の両面からの2側面からの分析をかけるとのことで実際にデートの会話や、結婚後の重要な場面（キャリアの両立、子育ての方針など）での反応をLLMでシミュレートする仕組みとなっているようです。つまりは「まず愛し、後で知る」ということで下記の大きな2つの仮説から成り立っているということです。 疎な報酬の仮説: 関係の結果は、日常の些細なやり取りよりも、少数の「決定的な瞬間（クリティカル・モーメント）」への反応によって決まる。 決定論的意志決定の仮説: 価値観が問われる重要な場面において、個人は一貫した行動パターンを示す。 人間の価値観というのは変わろうとしても中々変わらないとすれば精度ある予測が出来るのかもしれません。ただお互いの化学反応で変わっていくというドラマを期待してしまうのが人間かなあと思いました。

「政治的中立性」の背景にある意味

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:表現の自由 「政治的中立性」を問う （岩波新書 新赤版 2023） [ 市川 正人 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:\/@0_mall\/book\/cabinet\/0234,p:[\/9784004320234_1_3.jpg,\/9784004320234_2_2.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/17905002\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/17905002\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:7,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E8%A1%A8%E7%8F%BE%E3%81%AE%E8%87%AA%E7%94%B1%20%E3%80%8C%E6%94%BF%E6%B2%BB%E7%9A%84%E4%B8%AD%E7%AB%8B%E6%80%A7%E3%80%8D%E3%8

2026年元旦の計

2026年のスタート。今年も東山一万歩コース途中から日の出を眺めてきました。2026は仕事にとって節目となりそうな年。2022年から続けてきていたプロジェクトの成果を今年の後半に結果として残せるかどうか重要なポイントとなるのと今後のキャリアとしてはその次も考えてはいけない年になっていきそうです。ただ常に初心に帰って挑戦する気持ちは忘れずに…ということで今年の挑戦は以下です。 1月、9月 TOEIC自己ベスト更新 …なんだかんだ3年ほど更新していない自己ベスト 2月 大阪マラソン ‥‥最低でもサブスリーを 5月、9月 エクステラ …目指せ年代別上位＋世界選手権 時期未定 AIxDX関連資格など 時期未定 ミドルトライアスロン…できればIRONMAN 70.3、現実的には長良川ミドルで上位狙う

2025年振り返り

今年もありがとうございました。今年の目標に対する成果は以下ですが総じて達成は60％くらいの肌感覚。最優先項目である仕事はまだまだ課題あれど何とかMilestone達成出来たきたので及第点といったところ。8合目くらいまでは来れた感じです。そして来年は2022年から続いてきた自身のプロジェクトにとっては節目の年となりそうで登頂を目指し、一層の気合を入れていきたいと思います。 〇トライアスロン参加と年代別入賞狙い…考えていた大会には一通り出ましたがメインレースだったエクステラはいまいちな一方で長良川トライアスロン、長良川デュアスロンでは入賞。 △IRONMAN 70.3への再挑戦…東三河中止のため海外はさすがに行けず秋の長良川ミドルへ、無事この距離まで走れることは確認できました〇効率的投資活動と年率5％Over利回り確保…そもそも株価も上がっているのでこちらは問題なし。×TOEIC自己ベスト(890)更新…25年中の更新ならず、勉強方法を変更してみたので1月に成果出せるか?△AI/DX関連の学びなおし…勉強継続中でこれまた来年に資格チャレンジへ。 https://takekida.girly.jp/2025/01/01/2025%e5%b9%b4%e5%85%83%e6%97%a6%e3%81%ae%e8%a8%88/

浜名湖ー浜松

年末の時間を利用して近くてもなかなか行けていなかった浜松へ。浜松餃子を堪能。家康と三方ヶ原の戦いで有名な浜松城、日本3大砂丘の一角である中田島砂丘などを訪問し、舘山寺温泉へ。その他、家族でテニスや釣りなどして楽しんで来ました。天気にも恵まれましたが太陽の明るさと浜名湖含め海が近く感じられる環境でややリゾート地っぽい雰囲気もあり、好印象でした。また機会があれば訪れたいと思います。

KYから卒業するための第3の回路

Pitcher, D. The Third Visual Pathway for Social Perception.The Oxford Handbook of Face Perception (2nd Edition). Oxford University Press. 視覚系は「物体認識の腹側経路（Ventral pathway）」と「空間・動作処理の背側経路（Dorsal pathway）」の2つに分類されてきたのですが「感情や様子を視覚的に読み取る＝空気を読む」ための第3の回路というべき仕組みが備わっているというのを提案した内容となっています。既存の2つは静止情報から読みだされるものですが第3の回路は動的な変化＝微分を知覚するもので表情、視線、体の動きといった「動的な社会的合図」を専門に処理するためにあるようで「他者の動的な振る舞いから、その意図や感情を即座に読み解くこと（社会的知覚）」が目的となっています。具体的には①「動的な社会的合図」の専門的な処理、②他者の意図や行動の予測、③広範囲な社会環境のモニタリング（視野の特性）、④広範囲な社会環境のモニタリング（視野の特性）といったものでまさに社会的環境、コミュニティの中でうまくやっていくために身につけられたものということが出来そうです(霊長類ではマカク猿での研究で詳細な仕組みが明かにされているとのこと）。発達障害などでこの回路がうまく動いていないという事例もあるとのことでメカニズムと治療法について今後、進展に貢献する成果となる可能性はありそうです。ともあれ「視覚から動的に読み取る」というのが基本なので音声のみの電話会議というのは口調のみでの判断となり、やりにくいというのが感じるのは納得です。 第3の回路の詳細な役割は以下↓ 1. 「動的な社会的合図」の専門的な処理 従来の腹側経路が「それが誰か（顔の識別）」という静止した情報を得意とするのに対し、第3の回路は刻一刻と変化する動きの情報を処理します。 表情の変化: 相手が笑ったのか、怒っているのかといった顔の動き。 視線の動き: 相手がどこを見ているのか、何に注目しているのか。 体の動き（生物学的運動）: 歩く、手を振る、手を伸ばすといった人間特有の動作。 2. 他者の意図や行動の予測 単に「動いている」ことを認識するだけでなく、その動きから**「相手

考察界隈に群がる人たち

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:【送料無料】考察する若者たち／三宅香帆,b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/bookfan\/cabinet\/01178\/bk4569860176.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/bookfan\/bk-4569860176\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/bookfan\/bk-4569860176\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:7,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%80%90%E9%80%81%E6%96%99%E7%84%A1%E6%96%99%E3%80%91%E8%80%83%E5%AF%9F%E3%81%99%E3%82%8B%E8%8B%A5%E8%80%85%E3%81%9F%E3%81%A1%EF%BC%8F%E4%B8%89%E5%AE%85%E9%A

大器晩成を目指すには早期特化vs.多角的経験 どっち?

Recent discoveries on the acquisition of the highest levels of human performance,Science 18 Dec 2025,Vol 390, Issue 6779DOI: 10.1126/science.adt7790 スポーツや芸術の分野では神童と呼ばれるような人が常に注目を集めるわけですが常に教育の分野で議論となる早期教育の効果について分析した内容です。結論として最終的に卓越した成果を上げる人間は多角的経験を積んでいるということで早期選抜よりは多様な経験を後押しする内容とはなっています。まさに大器晩成に必要な要素を具現化した内容かもしれません。 この論文で明らかにされたのは以下の3つ。 「若き天才」と「大成する大人」は別物： 若くして卓越した成績を残す若者と、後に大人になって世界トップレベルに到達する人々は、時間の経過とともに見ると、実はほとんど重ならない（別の集団である）ことが判明しました。 早期の専門特化は「早期のピーク」を生む： 若いうちに圧倒的な成績を残す人は、一つの分野に絞った集中的な練習（専門特化）を行い、多角的な経験が少なく、初期の成長スピードが非常に速いという特徴があります。 世界トップレベルの大人（大成者）は「多様な経験」をしている： これに対し、大人になってから世界最高峰に到達する人々は、初期段階で特定の分野に絞った練習量が少なく、むしろ多様な分野（多領域）での経験を積んでいる傾向があります。また、初期の特定の専門分野における成長スピードは、むしろ緩やかであることも分かりました。ただ結果として大成した人は多様な経験を特化した分野で生かせたというのが(結果としてそうなったということかも知れませんが）やや異なるようです。 ではこの多角的経験を積むのはいつまでが良いのか？ですが平均して「15歳〜16歳前後」で本格的な専門特化を決意しているケースが多いことが示されています。具体的には 12歳頃まで（サンプリング期）： 特定の種目や分野に絞らず、複数のスポーツや活動を幅広く経験する時期。この期間は、遊びに近い要素（Deliberate Play）が多く、多様なスキルを身につけます。13歳〜15歳頃（特化期）： 徐々に活動を1〜2つの分野に絞り始め、トレーニングの専門性が高まっていく時期。16

脳の進化から読み取るAIの未来

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記憶は即興品

Neuroscience & Biobehavioral ReviewsThe cognitive neuroscience of memory representations,Neuroscience & Biobehavioral Reviews,Vol. 179, December 2025, 106417https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2025.106417 コンピュータの記録と人間の記憶の大きく異なるものとして再現性ということがあるかと思います。特に記録は唯一無二として変化するものがないのに対しては生物の記憶はもっと可塑性のあるもので思い出されるたびに変質し続ける要素があることがわかりつつあります。この論文ではそのような記憶の性質について分析したものとなっています。 指摘されているのが記憶は呼び起こされた際に外部の干渉、今までの経験などから再構成、再活性化されて生み出される即興作品のようなものであることです。ある意味、骨格だけが残されていてどのような内装、外装になるかはその時の状況次第という形で記憶が残っているということになります。なんで正確に記憶しないの？と忘れやすい自分からは思ってしまいますが脳の容量の限界、むしろ汎用性のある形にしておいてある程度、状況が変わっても記憶が生きるように構成する。ということでそちらの方が生存競争にも有利に働いていたのでしょう。ともあれテストなどで欲しいのは1回覚えたら忘れない記憶です… 今は外部記憶自体はアシストしてくれるモノが増えてきたのでもうそこまでは必要ないのかもですが。 この記録されたものに対するパトロールはSSDに対しても実際にも行われているのですがあくまでは発生するエラーの修正というのが主眼(参考リンク:SSDのSilent Data Corruptionとその対策)。 生物記憶の可塑性、柔軟性と電子記憶の正確さの得意分野を生かすことでますます知性は進化していけると思います。 論文の要約↓ 本論文「記憶表象の認知神経科学」は、記憶を表象の観点から考察し、エピソード記憶の性質と神経基盤に焦点を当てています。 主な論点: 表象の区別: 記憶を表象を、認知や行動に影響を与える活動的な表象と、休眠状態の潜在的な記憶痕跡（エングラム）に区別します。 因果的視点: 記憶表象は、過去の出来事と因

脳は世界をどう見ているのか ₋人間脳とAIの協業ヒント₋

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:脳は世界をどう見ているのか （ハヤカワ文庫NF） [ ジェフ・ホーキンス ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/book\/cabinet\/6179\/9784150506179_1_12.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18233515\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18233515\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{u_bc:#87c209,u_tx:Amazonで見る,u_url:https:\/\/amzn.to\/4sbYD2L,s_n:custom_2,u_so:2,a_id:0,p_id:0,pc_id:0,pl_id:0,id:8}],eid:r6Jbz,s:s});リンク 脳は世界をどう見ているのか: 知能の謎を解く「1000の脳」理論 単行本 – 2022/4/20ジェフ・ホーキンス (著), Jeff Hawkins (著), 大田直子 (翻訳) 脳と脳が生み出したAI。基本的な構

中長距離走のパフォーマンス決定要因

吉岡利貢：中・長距離走パフォーマンスを決定する要因とトレーニング～国内外エリート選手の事例を交えて〜 10月のトレーニングの科学に掲載された中長距離走のパフォーマンス決定要因の分析を読んでみました。最上位にいる選手とそうでない選手を分けるものとしてVO2 Maxではなくランニングエコノミーと最高走速度が決定要因となっていることを分析されています。この領域に来ると効率がものをいうというのは分かりますが最大速度＝スピードが重要な要素になってくるようです。無酸素性能力、そしてスプリント能力（最大筋力、SSC能力）も鍛えないと上には上がれないということでなかなかシビアですが確かに最高速が高ければ持続時間が違うにせよそれより下のレベルで走ることが余裕が生まれるのは確かなのでレースでこのスピードでしか走らないからこれ以上はやらないではなく鍛えていくいく必要はありそうです。（マラソンではどうかというのはまた少し変わるかもしれませんが） トレーニングに関してはノルウェー式（二重閾値法）、ポラライズド型、ピラミッド型の3つの主要なトレーニングタイプが紹介されており(下図)、今はピラミッドに近い形の練習ですが問題は高強度がまともにできていないという点。個人練習では甘えてしまうので大きな課題です。 トレーニング方法特徴強度配分（目安）主な効果/関連性ノルウェー式（二重閾値法）乳酸性代謝閾値（LT、中強度）付近のトレーニング量を重視する。1日に2回（例：朝ロングインターバル、午後ショートインターバル）LT付近での練習を週3〜4回行う。中強度 (Zone 2) を高比率で行う。LT（乳酸性代謝閾値）の向上。（有効性については評価が分かれている）ポラライズド型（Polarized Training）低強度と高強度のトレーニングに集中し、中強度を最小限に抑える。低強度 (Zone 1) 約80%、高強度 (Zone 3) 約20%。中強度 (Zone 2) は最小限。最大酸素摂取量 VO2maxや最高走速度の向上、10kmレースパフォーマンスの改善。ピラミッド型（Pyramidal Training）トレーニング量の大半を低強度で占め、高強度になるにつれて徐々に量を減らしていく。低強度 (Zone 1) が最も多く、Zone 2、Zone 3と段階的に減少。（例: Zone 1で80%）介入研究や事例研究で有効性が報告されている

翼よ、菌は見えるか?₋空飛ぶ微生物の世界₋

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:空飛ぶ微生物 気候を変え、進化をみちびく驚きの生命体 （ブルーバックス） [ 牧 輝弥 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:\/@0_mall\/book\/cabinet\/9282,p:[\/9784065409282_1_3.jpg,\/9784065409282_2.jpg,\/9784065409282_3.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18352618\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18352618\/,a_id:5034488,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{u_bc:#87c209,u_tx:Amazonで見る,u_url:https:\/\/amzn.to\/4rHrBHm,s_n:custom_2,u_so:2,a_id:0,p_id:0,pc_id:0,pl_id:0,id:6}],eid:c7haQ,s:s});リンク 空飛ぶ微生物 気候を変え、進化をみちびく驚きの生命体 (ブルーバックス B 2306) 新書 – 2025/9/18

AIは科学的発見は出来るのか?

Probing the Critical Point (CritPt) of AI Reasoning:a Frontier Physics Research Benchmark,arxiv revised 20 Nov 2025https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.26574, https://arxiv.org/abs/2509.26574 AIの芸術作品というのが珍しくなくなってきた今、ノーベル賞のような創造的な研究活動までAIが出来るのか？というのが気になるところですがこの論文では最先端の物理学研究におけるAI（大規模言語モデル）の推論能力を評価するための新しいベンチマーク「CritPt」についてそのゲージの説明と実際のAIモデルの能力について評価した内容となっています。 このベンチマークに関しては既存のベンチマークは教科書レベルの問題や、学習データに含まれてしまっている（データ汚染のある）問題が多いのに対し、CritPtは未発表かつ検索不可能な研究レベルの問題のみで構成されている点が最大の特徴となっています。 結果としてはフルスケールの「チャレンジ」におけるベースモデルの正答率は極めて低く、最高性能のGPT-5 (high)でも平均正答率はわずか5.7% 。コーディングツールやWeb検索を利用可能にしても、正答率は最大で約12.6%。一般的なチャットモデル（GPT-4oなど）の正答率は0% とのことで厳しい状況ですが問題を細分化した「チェックポイント」では、GPT-5 (high)が約20%〜24.5%の正答率を記録し、部分的なタスクであれば研究支援の可能性があることが示唆されています。 まとめると「限定的で計算可能なタスク（得意）」対「長期的で創造的な推論を要する研究タスク（不得意）」という構造が明らかになっています。少しほっとした感もありますが逆に過去知見を組み合わせてありうる可能性及び期待度ををしらみつぶしに調べたり、人間では調べきれない様々な条件での実験を効率的に実施するなどAIが得意な所に任せ全体的な研究の方向性は人間が創造力を発揮するという活用がうまくできると良いのかとは思います。これからはAI研究エージェントが活躍するようになると思われます（すでに多くの人が活用はしていると思いますが)。その他のまとめ↓ 1. 論文の概要と目的

男らしさの現在地

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:その 男らしさ はどこからきたの? 広告で読み解く「デキる男」の現在地 朝日新書 \/ 小林美香 (Book) 【新書】,b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/hmvjapan\/cabinet\/a60\/78000\/16076369.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/hmvjapan\/16076369\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/hmvjapan\/16076369\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:3,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%81%9D%E3%81%AE%20%E7%94%B7%E3%82%89%E3%81%97%E3%81%95%20%E3%81%AF%E3%81%A9%E3%81%93%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%8D%E3%81%9F

持久系アスリートの腸活

Front. Physiol., 14 May 2025,Sec. Exercise PhysiologyVolume 16 - 2025 https://doi.org/10.3389/fphys.2025.1551284Gastrointestinal function and microbiota in endurance athletes 腸内環境は脳だけでなく筋肉にも影響を与えていることがわかりつつありますが特に持久系アスリートに対しての知見をまとめた今年5月のReview論文を読んでみました。マラソンなどの持久運動が消化管に与えるダメージ（GIダメージ）とその対策、および腸内細菌叢が持久系パフォーマンスに及ぼす影響について、最新の知見をまとめた内容で持久運動は血流低下や熱ストレスにより消化管損傷を引き起こし、栄養吸収を阻害して回復に悪影響を与えますが、水分・糖質補給や着圧ウェア(着圧ソックス)で軽減できる可能性があるとのこと。また、運動は腸内細菌叢を変化させ、特定の細菌が産生する短鎖脂肪酸（特にプロピオン酸）がパフォーマンス向上に寄与することが示唆されています 。 ハーバード大の研究で乳酸を食べる菌：ベイヨネラ菌（Veillonella atypica）が乳酸をエネルギーに再変換する(「乳酸」をエサとして食べ、代わりに「プロピオン酸」を放出＝再生工場になっている)役割を担っていることも確認されており、これからはエネルギー補給、スタミナという観点だけでなく腸内コンディショニングが新たなポイントになりそうです。具体的な推奨としては以下。 ① 「リーキーガット」を防ぐ対策: 日頃から「グルタミン」（腸のエネルギー源）と「亜鉛」、そして「オメガ3脂肪酸」を摂取し、腸の粘膜を分厚く強くしておく。具体的には水溶性食物繊維: 大麦、オートミール、海藻、キウイ。② ミトコンドリア機能を高める「酪酸」具体的には発酵食品: ヨーグルト、キムチ、納豆。③ 抗酸化と腸活のセット「ポリフェノール」活性酸素を除去するだけでなく、特定の善玉菌（Akkermansia）などを増やす作用。具体的にはブルーベリー、ダークチョコレート（カカオ70%以上）、緑茶。 (論文の詳細は↓) 1. 持久運動と消化管（GI）ダメージ 持久運動、特に長時間や高強度の運動は、消化管に重大なダメージを与えることが知られ

カーフマン・シグニチャー長良川大会2025

デュアスロンの代名詞であるカーフマン復活大会＠長良川は今年で3回目。トライアスロンオフシーズンの立ち位置を確認するために参加してきました。結果としては総合9位、45⁻49年代別では1位で今年は結構いけているのではと思ってしまったのですが…去年より順位だけでなく2分弱タイムは落としていたことに気づきました… 今年は9位＝ 1:30:01 1stRun5㎞ 0:18:57 30㎞BIKE 0:51:26 2ndRun5㎞ 0:19:38 去年は…5位＝1:28:14 1srRun5km 0:18:39/BIKE30km 0:50:58/2ndRun5km 0:18:37 でした。 BIKEは風はかなり強かったかなあというのはあたのですがコンディションとしてはそこまで去年変わらなかったかと思うので言い訳はできません。特にRunに関しては4分以下で走るのがレースくらいしかなくなってしまっているのでメリハリつける方向で見直して精進していこうと思います。 今年は60⁻64年代別優勝だった千葉さんとの出会いもあり、終了後は名古屋まで一緒に帰りました。自分も60になった時どこまで体動くか自信がないところですがそれでもなお勇気づけられる話が聞けました。 今年のレースはいったん終了で次は2月の大阪マラソンとなります。12月、1月としばしRun強化を図りたいと思います。 https://takekida.girly.jp/2024/11/24/%e3%82%ab%e3%83%bc%e3%83%95%e3%83%9e%e3%83%b3%e3%83%bb%e3%82%b7%e3%82%b0%e3%83%8b%e3%83%81%e3%83%a3%e3%83%bc%e9%95%b7%e8%89%af%e5%b7%9d%e5%a4%a7%e4%bc%9a2024/

エキスパートは進化を続ける人

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LLM 能力密度の法則:ムーアの法則を上回る驚異的速度と今後のボトルネック

Densing law of LLMs,Chaojun Xiao, Jie Cai, Weilin Zhao, Biyuan Lin, Guoyang Zeng, Jie Zhou, Zhi Zheng, Xu Han, Zhiyuan Liu & Maosong Sun,Nature Machine Intelligence (2025) 半導体では「半導体回路の集積密度が18か月から2年で2倍になる」というムーアの法則に従って進化が進んで来ましたが特に2010年代後半付近から減速。それを打開する後工程も巻き込んだチップの3次元化で性能の向上及びメモリ帯域の確保を図ろうというのが現状です。実際にその用途となるLLMに関しても進化が急速に進んでいる所に注目して俯瞰して法則を提唱した内容となっています。尺度は能力密度というもので特定の性能を達成するためにリファレンスモデルが必要とする「有効パラメーターサイズ」を、実際のパラメーターサイズで割った比率：パラメータ単位あたりの能力として表現されています。その結果はオープンソースLLMの最大能力密度は、約3.5ヶ月ごとにおよそ2倍になっているというものでムーアの法則（ハードウェアレベルの計算能力向上）と組み合わせることで、固定価格のチップ上で実行できる最大のLLMの有効パラメーターサイズは、約88日ごとにおよそ2倍になるということでムーアの法則と比較すると劇的なSpeedでモデル側の進化が起こっていることがわかります。どこまで続くのかというのはありますが単純に言ってしまえばモデルが軽くなればさらにさらに実質上計算できる能力が増えるわけで恩恵としてはエッジ側の能力向上が期待され、より普及が進んでいくのではと推測されます。まだキラーとなるものはさほどないにせよエッジAIとしてスマホなどの端末だけでなくロボット、車載といった分野で急速にAIの活用が進んでいくのではと思います。 今後のボトルネックは上記のように計算機性能の向上の方が遅いというところ考えるとKeyとなるのはパラメータ数というよりは「質の高い訓練データ」と「画期的なアーキテクチャ・訓練アルゴリズム」になっていくようです。1つ目に関しては能力密度の向上は主に「事前学習データの規模拡大と品質改善」にあったということでいかに新たな(正確な)データを食わせ続けるかというところと今後はデータを選別したり、高

世界は基準値でできている

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:【中古】世界は基準値でできている 未知のリスクにどう向き合うか\/講談社\/永井孝志（新書）,b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/vaboo\/cabinet\/items\/bk0855\/im251001182514.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/vaboo\/va1585540406u20\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/vaboo\/va1585540406u20\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:3,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%80%90%E4%B8%AD%E5%8F%A4%E3%80%91%E4%B8%96%E7%95%8C%E3%81%AF%E5%9F%BA%E6%BA%96%E5%80%A4%E3%81%A7%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%81

シイタケメモリ収穫の季節?

Sustainable memristors from shiitake mycelium for high-frequency bioelectronicsPublished: October 10, 2025 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0328965 生態系も微弱な電気信号での信号やり取りしますが菌類を使ってメモリを作ったという結果です。電気信号を通すためには湿らせておかなければいけないということですが乾燥されている間は冬眠したように逆に保存されるとのことである意味不揮発なメモリにも化けるものというのが面白いところ。有機メモリのアイディアは色々ありますが究極なエコで土にかえる素材としては断トツと言えるので性能そのものは既存の半導体にかなわないとしても究極の省エネ、カーボンフットプリント、製造コストの低さという面で尖った存在かもしれません。秋はメモリを収穫という未来が訪れるかも… 主な論文の内容↓ 目的と背景 課題: 脳の構造に着想を得たニューロモルフィック・コンピューティングは、並列処理やエネルギー効率の面で優位性がありますが、従来の半導体ベースのチップは希少な材料と高価な製造プロセスを必要とし、ニューラル・オルガノイドは複雑な維持管理が必要です。 提案: 本研究では、適応的な電気信号伝達を持つシイタケ（Lentinula edodes）菌類を、堅牢で持続可能な代替プラットフォームとして探求しました。菌類メモリスは、環境的に持続可能で生分解性であり、低消費電力、そして電気特性の適応性を持つという利点があります。 方法 サンプル作成: 有機的な培地でシイタケ菌糸体を培養した後、サンプルを乾燥（脱水）させ、使用前に再水和させました。このプロセスにより、菌類マトリックスはその形状と接続性を保ちつつ、硬いディスク状の構造に変化しました。 電気特性評価: サンプルに交流を印加し、電流-電圧（I-V）特性を測定することでヒストリシス挙動を評価しました 。さらに、揮発性メモリ特性を調査するための専用回路を構築しました。 主な結果 メモリス特性の確認: 菌類サンプルは、メモリス機能の主要な特徴である、I-V曲線におけるピンチヒステリシスループを示しました。特に、10 Hzで5Vpp（ピーク・トゥ・ピーク電圧）の正

学びは投資

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:君はなぜ学ばないのか？ [ 田村 耕太郎 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/book\/cabinet\/1870\/9784478121870_1_3.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18311934\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18311934\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:3,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E5%90%9B%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%9C%E5%AD%A6%E3%81%B0%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%8B%EF%BC%9F%20%5B%20%E7%94%B0%E6%9D%91%E3%80%80%E8%80%95%E5%A4%AA%E9%83%8E%20%5D,a

その強さは歩行に現れる

Perceiving intimidation through kinematic cues in men’s gaitK. McCarty, C. Leslie, A. Anguera de la Rosa, T. K. Saxton & P. L. CornelissenScientific Reports volume 15, Article number: 33489 (2025) 人相とか服装とかそういったものを別にして歩き方自体でその人の強さが分析できるという調査内容。特に「肩を横に大きく開いて歩く動き」と「胴体を左右に大きく揺らす動き」が強そうと感じるらしいのとですが実際の強さとも相関があったとのこと。人間の分析能力は案外すごいなとも思ってしまいましたが歩き方で強さがわかるというのはなかなか面白いです。強く見せたいとき、弱く見せたいときに活用可能。そして町中を歩く人の強さがわかってしまうということでドラゴンボールのスカウターが実現に近づくかも… 主な内容は以下↓ 目的 本研究は、男性の身体的な優位性（Formidability、強敵性）の認識を促す生体力学的マーカーを特定し、特にこれまで注目されてこなかった動的な手がかり（歩行パターン）の役割を明らかにすることを目的としています 。 方法 データの収集: 52人の男性参加者の歩行を3Dモーションキャプチャで記録しました 。 身体的・攻撃性の評価: 参加者の上半身の筋力、人体測定値（体格・体型）、および自己報告による特性攻撃性（BPAQ）を評価しました 。体格と筋力の指標は、主成分分析により「ANTH」という単一の変数にまとめられました 。 優位性の評価: 別の137人の評価者グループが、これらの歩行パターン（アバター）を見て、その優位性を評価しました 。 分析: 優位性の評価スコアと、歩行の生体力学的マーカーである「スウェイ」（側方体幹動揺）、「ショルダー外転」（肩の外転）などとの関係を、線形混合効果モデルを用いて分析しました 。 主な結果 独立した予測因子: 線形混合効果モデルの結果、以下の3つの要素が独立して、より高い優位性スコアを予測することが示されました 。 スウェイ（動的な手がかり：歩行時の側方体幹動揺） ショルダー外転（姿勢的な手がかり：肩が体から離れている程度）

親の持久力は子に遺伝する？

Paternal exercise confers endurance capacity to offspring through sperm microRNAs, Cell Metabolism, Available online 6 October 2025 持久系アスリートにとっては朗報?な論文が出てました。研究成果としては「父親が運動した「経験」が精子にある特定の小さなRNA(miRNA)に書き込まれ、それが次の世代の持久力、握力、回復力などを強化するという遺伝が存在している」ということです。自分は運動神経に関しては出来ない方で小学校の成績とかは地を這いつくばっていたので少しでも子供に運動している努力が伝われば～とは思っていましたが。大人になってからでも子供を作る前の段階で運動習慣をつけておくことは子供にとっても無駄ではないと考えられそうです。主な要約は以下↓ 論文要旨 この研究は、父親の運動によって得られた健康上の利益が、どのようにして次世代の子孫に遺伝するかというメカニズムを明らかにしました 。 主な発見と結論 子孫の健康向上と持久力の遺伝: 運動訓練（トレッドミル走）を受けた父親から生まれた子孫は、運動をしていない父親から生まれた子孫と比較して、生まれながらにして持久力と好気性能力が向上し、より良い代謝プロファイル（体脂肪の減少、リーンマス（除脂肪体重）の増加など）を持っていました 。 精子マイクロRNAが原因であることを証明: 父親の筋肉でミトコンドリア機能増強因子であるPGC-1αを過剰発現させたトランスジェニックマウスを用いた実験でも、トランスジーンを遺伝していない子孫に持久力の向上と代謝特性の改善が見られました 。 さらに、運動訓練を受けた父親の精子から抽出したスモールRNA（sRNA）を通常の受精卵にマイクロインジェクションするだけで、子孫において運動訓練された父親と同じ生理学的・代謝的適応が再現されました。これにより、精子内のRNAが遺伝の媒介役であることが裏付けられました 。 詳細な分子メカニズム: 父親の運動訓練や筋肉のPGC-1α過剰発現は、精子のマイクロRNA（miRNA）プロファイルを変化させます 。 この変化した精子miRNAが、子孫の初期胚において、PGC-1αの機能的拮抗薬である遺伝子「NCoR1（核

あなたの限界はまだ先にある

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メモリフロンティアとしてのフィジカルAI

https://youtu.be/yM9sUZLAFhI?si=7Ggaf_fcX7GrfBh6 2025年10月20日、フロリダ州オーランドで開催されたイベント「Gartner IT Symposium/Xpo 2025」において、2026年の戦略的テクノロジートレンドの10個の一つに取り上げられていたのがフィジカルAI。言語系のAIでの開拓がLLMで進められたように今後はAIとしてのフロンティアの一つは自動運転やロボティクスなどの分野のフィジカルAIになりそうな気配。特にメモリ/ストレージ側に関しては用途として演算、参照の場はWeb上ではなくEdgeの端末側に移行することが基本として考えられるためエッジ（ロボット本体）で大量のデータを生成・処理・保存するため、容量と速度が重要になり、ここにはさらにメモリが必要となるため新たな需要が想起されます。具体的には 高速な読み書き速度: 自律的な意思決定やタスク実行のために、AIモデルや大量の環境マップデータを瞬時にロードできる高速なNVMe SSD。 大容量のデータロギング: 連続的なセンサーデータ（高解像度の画像・動画、LiDARデータなど）や学習データを記録する必要があるため、ストレージ容量は最低1TB、大規模な運用では数TB以上が推奨。 持続的な学習とアップデート: フィジカルAIは新しいタスクを学習したり、ソフトウェアアップデートを受けたりするため、大容量の高速ストレージと、AIガバナンスに対応するためのデータバージョン管理の仕組み。 メモリの容量/帯域の末広がり的な要求が求められるのと何より端末側では低消費電力というのがポイントとなりそうです。これからは特にフィジカルAI分野では計算機能力はベースアップはされるものの電力観点でフルで活用できないことも考えられうるためそういった市場が今後伸びる可能性高くアプローチとしてはメモリの主役であるDRAMの低消費電力化とストレージ側のSSDの高速、低消費電力化の2つ。 前者はトランジスタのオフリークの根本的な解決。後者は構造、トランジスタ性能だけでなくアーキテクチャやチップのスタック方法含めた統合的なアプローチが必要と考えられそうです。 物理的なデバイスの対応だけでなくソフトウエア側のと協調も必要となりそうです。（NVIDIAのCosmos、Omniverse等）↓リンク参照

重宝する諜報

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:謀略の技術 スパイが実践する籠絡（ヒュミント）の手法 （中公新書ラクレ 849） [ 稲村悠 ],b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/book\/cabinet\/8492\/9784121508492_1_19.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18326731\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/book\/18326731\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:3,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E8%AC%80%E7%95%A5%E3%81%AE%E6%8A%80%E8%A1%93%20%E3%82%B9%E3%83%91%E3%82%A4%E3%81%8C%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%81%99%E3%82%8B%E7%B1%A0%E7%B5%A1%EF%B

人生のピークは中年からやってくる

Humans peak in midlife: A combined cognitive and personality trait perspective, Intelligence Volume 113, November–December 2025, 101961 人生の成功に関連する9つの構成概念（認知能力、パーソナリティ特性、情緒的知能、金融リテラシー、道徳的推論、サンクコストバイアスへの抵抗、認知柔軟性、認知的共感、認知的欲求）について、年齢に関連する傾向を分析し、全体的な機能のピーク年齢を推定する研究結果です。年の功とはよく言ったもので認知・パーソナリティ機能指数（CPFI）を構築し、2つの重み付けモデル（従来のモデルと包括的なモデル）で比較していますが両モデルとも、全体的な機能のピークは中年期後半（55歳から60歳）にあることが示されます。なかなか中高年の年代にとっては勇気づけられる結果だとは思います。個々の特性を分析した結果、以下のような年齢関連の傾向が示されています。中年真っただ中の自分としてはまだ流動性の方もあきらめたくはないですが結晶性の蓄積をより意識して強みにしていくべきということなのでしょう。 傾向該当する特性（例）特徴若年期にピークを迎え、その後低下流動性知能（推論、記憶、処理速度） 、認知的欲求、認知柔軟性 、認知的共感 新しい問題解決や処理速度など、脳の「力学」に関連する機能 。中年期・老年期まで向上結晶性知能（語彙、一般知識） 、情緒的安定性 、金融リテラシー、道徳的推論 、サンクコストバイアスへの抵抗 知識の蓄積、経験、および意思決定の「実用性」に関連する機能。逆U字型（中年期にピーク）誠実性 、情緒的知能、道徳的推論 思春期から中年期にかけて増加し、その後老年期に減少する特性。 特に高いレベルの意思決定が求められる役割（ハイステークスな役割）に最も適した個人は、40歳～65歳ことが示唆されています。成熟企業におけるリーダーは大体この年代に収まってくるのでまあ納得いく結果なのかとは思います。

習慣で90%は自動操縦

先日の本を裏付けるような論文が出ていました。 How habitual is everyday life? An ecological momentaryassessment study,Psychology & Health ,https://doi.org/10.1080/08870446.2025.2561149 この論文によると…日常の行動の約3分の2は習慣によって開始され、約90%は少なくとも部分的に「自動操縦」で実行されていることが示唆。この知見から、行動変容介入の効果を最大化するためには、新しい習慣を形成し、古い習慣を破壊するためのテクニックを組み込むことが推奨されています。習慣的でありながら意図と一致している行動（46%）については、習慣を破壊しても人々は意図に基づいて行動を続ける可能性が高いため、習慣破壊戦略は、悪い行動を止めたいという動機を高める努力とともに行うべきであると強調されています。これはいい習慣作りというのを利用するしかなさそうです。 https://takekida.girly.jp/2025/10/12/%e7%bf%92%e6%85%a3%e5%8c%96%e3%81%8c9%e5%89%b2/

センスはリズムの良さ

センスの哲学 単行本 – 2024/4/5 千葉 雅也 (著) (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:【中古】センスの哲学\/文藝春秋\/千葉雅也（単行本）,b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/vaboo\/cabinet\/items\/bk0100\/im250302981949.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/vaboo\/va8272391416u20\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/vaboo\/va8272391416u20\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:3,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E3%80%90%E4%B8%AD%E5%8F%A4%E3%80%91%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E5%93%B2%E5%AD%A6%2F%E6%96%87%E8%9

習慣化が9割?

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長良川ミドルトライアスロン秋

今年の目標に掲げていたミドルトライアスロンへの復帰。アイアンマン東三河が中止となったことで近場の長良川のミドルに出ることにしました。ミドル程度の距離ははちょうど10年前に出たアイアンマンセントレア以来なので実に10年ぶりでした。結果としては 総合28位 45⁻49年代別2位 Total4:28:05 Swim 2km 0:38:32 50 0:02:04 Bike80㎞ 2:17:43 48 0:04:05 Run 20k 1:25:41 20 とのことでパッとする感じではないですがこの距離でも長時間のレースに不安感があったのでひとまずここまで戻してきたと言うのは成果とはなったと思います。 今日は断続的に雨が降り続くあいにくの天気。舗装道路でも周辺の不整地から舗装路に土が入ってきているので巻き上げた泥水でBIKE,人ともにドロドロでMTBのレースか？と思ってしまうほど。 SWIM：1㎞x2周回でコースロープを500m上流に行って戻ってくるコース。雨のため流速が速いかと思いましたが水かさが上がっているのみで大したことはありませんでした。水温は21度とウエットありでちょうどいいウエーブスタートなので2週目も前の人を抜くのに気を使います。オープンウオーターながらここまで楽に泳げる場所は無いと思う場所。長良川国際も同じ場所で実施しますがこちらは1＞2周目で少しミニランがありポンツーンからの飛び込みは禁止で足から入るとのことで微妙な違いあります。SWIMはどうせ長いしということもあり比較的リラックスしてスタート。ほとんどバトルもなく平和でしたが前のウエーブの選手とも入り混じってやや追い抜きはしなくなってしまうというのは変わらず。 BIKE：最も時間的にも不安があったのがBIKE。10㎞x8周回の80㎞ですが長良川国際とは異なり一部が対面通行となり、トランジションエリア側の折り返しが180度ターン。べたべたの平地というのはありがたく、今日は天気も悪くて風がほぼない日だったのでコンスタントにペースを作ることが出来ましたが雨の日だけに落車とパンクの人が多かったようです。それでも速い人は速くもう5週目の時点でTopにはラップされてしまっていました。そしてBIKE途中に気付いたのがゼッケンをつけるの忘れたということ…初歩的なミスですがゼッケンベルトに装着することすら忘れていて失格になるかもと青ざめまし

日本に吹く追い風

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法と道徳の間で

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46歳そして40代後半でやりたいこと

今年もまた1歳進んで40代後半を謳歌する1年となりそうですが一方で40代、50代と今後の足掛かりを作っておかないとあとで後悔することになってしまうとも感じてます。下の子供があと3年くらいで中学に入っていくこともあり、そこまでは現状でやれることを独学で進めてそれ以降は少し視点を変えて学びなおす機会を作りたいと考えてます。仕事、育児、競技と二兎というより三兎を追っていきたいところですがある程度、メリハリはつけなければいけないとも思います。ともあれ人生何が起こるかわからないというのが実際のところ。あまり目標は固く考えすぎずに柔軟に考えていきたいと思います。 ●40歳の時に中期的な目標設定で考えていたものの実績・PJLとしての製品立ち上げの達成 〉実行中、もうちょっと辛抱が必要・英語力のUp（発信力）と英語メインとした仕事へのさらなる挑戦 TOEIC L&W 875 > 930 890まで来たが900はいまだ超えらずAI使ったアプローチに変更中。 TOEIC S=130 / W=170 > S=170 / W=180 〉 S=170 / W=190まで到達 ・40代中盤からのトライアスロン目標の再設定と挑戦去年はエクステラ世界選に運よく出られたものの40代後半は激戦区で苦戦中、根本的に必要な練習できていないとのことであと3年ほどは現状でつなぎながら時間確保できるようになった時点で必要な練習を入れていくことを考えたいです。来年はマスターズゲーム、中期的にはIRONMAN70.3の世界選手権を目指したく今年からミドルの距離に復帰して行きたいと思います。 ●中期的(~50歳)な目標設定と今後の取り組みについて・新たな技術動向を踏まえた、自身の仕事のシナジー、市場開拓、新規事業立ち上げに向けた取り組み ・技術者としてキャリアの視点を増やす試み＋キャリアの方向性の選択 学び直しを実施しているがさらに幅を広げる取り組み実施したい。ここ3年は自学でそれ以降は体系的な学びと知識の開拓、キャリアの終盤に向けた準備をしたい。

その匂いに価値はあるか?

Distinct circuit motifs evaluate opposing innate values of odors、Makoto Someya1 ∙ Ka-Yuet Liu1,2,3,4 ∙ Kazumi Ohta1 ∙ Hokto Kazama、Cell、September 17, 生き物は生存本能として嗅覚が鋭いというのを以前読みました↓がその匂いを判断はどのように行われているのかを研究した内容。ざっくりは良い匂い、悪い匂いを判断する感覚が2つあってそれぞれが別に働いて総合的に判断されるとのこと。これはあまり快適ではないけど刺激的で気になってしまう匂いとか臭いのがわかっているけど嗅いでしまう習性とかにもつながってくるのかも。今回の研究ではショウジョウバエを使い、カルシウムイメージング法、コネクトームを活用したシミュレーション、および仮想空間での行動解析を組み合わせて、側角と呼ばれる高次嗅覚中枢において生得的な匂いの価値が計算され、快・不快の価値情報が異なる回路構造によって生成されるというメカニズム解明がなされています。 ショウジョウバエと哺乳類は意外にも嗅覚回路が類似性があるそうでこれまた知らなかった事実でした。 嗅覚に対する反応というのは既存のAIでは持ちえないのですがメカニズムがわかれば人工的なにおいによる快/不快の再現というのが可能になってくるのかもしれません。 主要な発見点 価値の符号化: 側角（LH）には、快い匂い（食べ物など）と不快な匂い（捕食者など）をそれぞれ符号化する、異なる神経細胞のグループが存在します 。これらの神経細胞は空間的に分離して配置されています 。 回路構造の違い: 不快な匂いを処理する回路は、求心性の興奮性入力によって表現が生まれるのに対し 、快い匂いを処理する回路には、追加的な局所抑制が存在します 。この局所抑制は、快い匂いに対する反応を調整する役割を果たします 。この非対称な回路構造は、反対の価値を符号化するために重要であるとされています 。 フェロモンと匂い: フェロモンは、単一の経路（ラベル付き線）で処理されるのではなく、快い匂いと共通の神経細胞によって表現されていることが分かりました 。これは、脳の限られたニューロン数で、より多くの情報を符号化するために有利であると考えられています 。 学習の役割: 連合学習に関

選択と集中から進化型コングロマリット経営へ

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b[a]=b[a] function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q []).push(arguments)};c.getElementById(a) (d=c.createElement(f),d.src=g,d.id=a,e=c.getElementsByTagName(body)[0],e.appendChild(d))})(window,document,script,//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js?20220329,msmaflink);msmaflink({n:経営者のための正しい多角化論 世界が評価するコングロマリットプレミアム／松岡真宏【3000円以上送料無料】,b:,t:,d:https:\/\/thumbnail.image.rakuten.co.jp,c_p:,p:[\/@0_mall\/booxstore\/cabinet\/01264\/bk4296121952.jpg],u:{u:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/booxstore\/bk-4296121952\/,t:rakuten,r_v:},v:2.1,b_l:[{id:1,u_tx:楽天市場で見る,u_bc:#f76956,u_url:https:\/\/item.rakuten.co.jp\/booxstore\/bk-4296121952\/,a_id:5028511,p_id:54,pl_id:27059,pc_id:54,s_n:rakuten,u_so:1},{id:3,u_tx:Yahoo!ショッピングで見る,u_bc:#66a7ff,u_url:https:\/\/shopping.yahoo.co.jp\/search?first=1\u0026p=%E7%B5%8C%E5%96%B6%E8%80%85%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%AD%A3%E3%81%97%E3%81%84%E5%A4%9A%E8%A7%92%E5%8C%96%

永遠の記憶にDNAカセットテープ

A compact cassette tape for DNA-based data storage, Science Advances 10 Sep 2025 Vol 11, Issue 37 先日の古代DNA展で感じたのはDNAは究極の記憶装置ということ。HDDにせよフラッシュメモリにせよデータ保持期間が有限なのに対して骨のDNAを使った古代の研究を考えるとDNA情報が破壊されない限りは永遠に近いわけで優位性は明らか。 DNAをストレージに使う研究はいろんなところで進んでますがこちらの研究ではDNAをカセットテープに保存してしまうというアイディアです。保存は出来たものの読み出し、管理が困難という課題に対してDNAテープカセットが活路を見出すのかもしれません。ただ周辺機械自体がどこまで残るのかというというには課題ですが‥‥ 要約：本論文では、DNAをデータ保存媒体として利用するための新しいシステム「DNAカセットテープ」について説明しています。DNAは高密度でデータを長期保存できるため、データ量の爆発的な増加に対応する次世代のストレージ媒体として期待されています。しかし、これまでのDNAデータ保存システムには、商業システムに匹敵する基本的な管理機能がありませんでした。 主要な特徴と技術 DNAカセットテープとテープドライブ：このシステムは、磁気テープのような形状をしており、自動化されたコンパクトなテープドライブで操作できます。ファイルの配置、回収、削除、再配置といった一連のプロセスを自動で実行します。 物理的なデータパーティション：ポリエステル-ナイロン複合材のテープにバーコードパターンを印刷することで、物理的なデータ領域（パーティション）を作成します。バーコードはファイルの物理的なアドレスとして機能し、1秒間に最大1570個のパーティションを読み取ることが可能です。 高い保存能力と長期安定性：このテープは、1kmあたり28.6mgのDNAを保存でき、数百年間のデータ保存が可能です。DNAはZIFs（Zeolitic Imidazolate Frameworks）という保護層で覆われることで、長期的な安定性が確保されます。 柔軟なデータ管理：各パーティションは、DMRM（deposit-many-recover-many）機能により、大規模なデータを柔軟に

格差拡大の果て

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LLMの話し言葉への影響ーAI弁が出来る？ー

Empirical evidence of Large Language Model’sinfluence on human spoken communication 本論文では、ChatGPTのリリース後、特定の単語（「delve＝掘り下げる」「comprehend＝理解する」「boast＝誇る」「swift＝迅速な」「meticulous＝綿密な」など）の使用がYouTubeの学術トークやポッドキャストで急増したことを示しています。さらに影響は台本のないスピーチやインタビューなど自然な対話にも及んでいるとのことで…閉じたフィードバックが働き知らず知らずAIっぽい話方になっていくというのは少し怖い話です。わざと多様性を持たせるようなアルゴリズムとか（とは言って偏ったものにならないか疑問ですが）を考えるべき時期なのかもしれません。 この研究の主な内容は以下の通り。 研究方法: 研究者たちは、YouTubeの学術トークやポッドキャストから74万時間以上に及ぶ会話データを分析しました。ChatGPTが頻繁に使用する単語（「GPTワード」）を特定し、その使用頻度をChatGPTリリース前後の期間で比較するために「合成対照法（synthetic control method）」と呼ばれる因果推論技術を使用しました。 主な発見: ChatGPTが好む単語の使用が、そのリリース後に急増していることが確認されました。この影響は、学術的な内容だけでなく、科学技術、ビジネス、教育といった分野のポッドキャストなど、より自発的なコミュニケーションにも及んでいることが示されました。一方で、宗教・精神性やスポーツといった分野では、この影響は統計的に有意ではありませんでした。 文化的フィードバックループ: 論文は、この現象が、人間が機械を訓練し、その機械が独自の文化的特徴を発現させ、さらに人間がその特徴を取り込むという「閉じた文化的フィードバックループ」の始まりを示していると論じています。 懸念: この研究は、言語的・文化的多様性の侵食や、大規模な操作のリスクに対する懸念も提起しています。

AIが妄想する理由

9/5にOPEN AIが公表した論文「Why language models hallucinate」によると大規模言語モデル（LLM）がハルシネーション（もっともらしいが誤った情報を生成すること）を起こす理由について、その根本的な原因を統計学的な視点から説明しています。内容としては 論文での主張としては、LLMがハルシネーションを起こすのは、訓練や評価の方法が不確実性を認めるよりも、推測をすることを推奨しているからだというものです。まさにこれはテストで人間がわからなくても苦し紛れでもっともらしい回答を書こうとしているのと似ているのかもしれません。間違った方にマイナスのインセンティブを与えることで改善するのかもですが…正直もっともらしい回答が間違っているというのが最も厄介。そもそも間違いというお手本が無い場合は精度は下がってしまうのでむしろわからないということを正直に言ってくれるLLMをいかにできるか?というのを考えたほうが良いのかも。 訓練と評価のインセンティブ: 従来のLLMの評価方法では、間違った答えを出しても、正直に「分かりません」と答えるよりも高いスコアが得られることが多く、このためモデルは不確かな場合でも自信満々に答えを生成するようになります。論文は、まるでモデルが「常時テストモード」に置かれており、無言は失敗、自信満々の推測は賢いとみなされるようになっていると指摘しています。 統計学的な原因: ハルシネーションは、謎のバグではなく、統計的な問題として説明できると述べています。訓練データにエラーがなくても、訓練の際に使用される目的関数によって、モデルは誤りを生成する統計的圧力を受けることになります。 解決策: 論文では、この問題は「社会技術的な」解決策が必要だと主張しています。つまり、新しい評価方法を導入するだけでなく、既存の、精度のみを重視するベンチマークのスコアリングを、不確実性への対応を考慮するように変更する必要があるとしています。

進化という迷宮を支配する調律師

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