  |
はてなキーワード:MLとは
コダマナオコだった
dorawiiより
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20251022160310# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaPiBrwAKCRBwMdsubs4+SMnMAP9Is2P5y/ZZRFstwinYshpArcozYg3/Nccrfcc7GWnsGgD9ELXCG4q54hEKmL/CdDczkoCxqWUJiXgVyr+Alecp3Aw==XDHI-----ENDPGP SIGNATURE-----
整体だかの看板に足から足が生えたキャラが描かれてたんだがデザインしてて何も思わなかったのか。
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20251018174402# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaPNTVAAKCRBwMdsubs4+SCgOAP9tFdY2DNWRJfaevxn4nGKacGPMU+Ml+1R6Ai1F4I5txQD9HF2CRj/wO7WobCLBWAxLBaGx59YWVOCFPwku/OTwGw4==zwMS-----ENDPGP SIGNATURE-----
俺も昼は毎日カップラーメン、夜は８５０mlくらいストゼロを飲む生活を続けてたけど
下が１００，上が２００くらい
小分けにするなら甘い物食ってもいいから、酒の代わりにノンアル飲みつつ、たまに甘いジュース飲んでる
これは塩分をとると浸透圧を調整するために血液の中に水が増えるからなんよ
かといって、水を飲まないようにしたら、今度は血がドロドロで詰まりやすくなる
仕組みがわかると「真面目にやらないと無理なんだな」とわかる
で、高血圧でどういう問題が起きるかと言うと、血管が詰まること。
(んでもっていまだにやり方わかってない)
でも公的な案内じゃもっとたくさんの人が知ってることにしないのは不親切といえるんじゃね。
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20250910174126# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaME5ugAKCRBwMdsubs4+SGhaAP9gaCR8JWH+sebMpa+n+VGqf5HAPy02wTOg33/B0zU8JwD/YY7NptZJTZVL1DaZHKkqSk2o3377rURhdC/Ml/mZ5QU==dMr8-----ENDPGP SIGNATURE-----
テスラの「Sr.Software Engineer, Full Stack - Tesla Cloud Platform（TCP）」の求人（https://www.tesla.com/careers/search/job/sr-software-engineer-full-stack-tesla-cloud-platform-249132）を起点に、自動車各社が同種人材を採用する“目的”の違いを整理した。日本勢はIT基盤やSRE運用の比重が高い一方、テスラは社内クラウド自体をプロダクトとして内製し、中国勢のNIOやXPengはAIインフラ（自動運転やロボティクス、エネルギー連携）に特化、ECARXはOEM向けの外販プラットフォームという立て付けである。
| 会社 | 主要目的 | What to Expect | WhatYou’ll Do | WhatYou’ll Bring | Compensation and Benefits |
|---|---|---|---|---|---|
| Tesla | 社内クラウド（TCP）を“製品として”内製し、全社サービスの速度と統制を握る | TCPはテスラの内製クラウドであり、複数DCにまたがる計算・ストレージ・ネットワーク・IDを提供し、開発者がセルフサービスで使える基盤をつくるチームである | コアAPIやサービスの設計実装、セルフプロビジョニングの自動化、可観測性、ReactやNextやTypeScriptによるダッシュボード | GoやReactやNextやTypeScript、Kubernetesや仮想化、CI/CD、分散システムの知見 | 年収133,440〜292,800USDに加え、現金賞与と株式付与および福利厚生。提示額は勤務地、市場水準、職務関連の知識、スキル、経験など個別要因により異なる。本職の総合的な報酬パッケージには、提示される職位に応じて他の要素が含まれる場合がある。各種福利厚生制度の詳細は、内定時に案内される。 |
| WovenbyToyota | 製品直結サービスを“止めない”SRE運用（AreneやEnterpriseAIやCity Platform） | ミッションクリティカル運用の信頼性最適化を担う | 監視や可観測性やインシデント対応や運用自動化、マルチクラウド横断 | SRE実務、Kubernetes、Terraformなどの基盤スキル | 給与は多くが非公開。米拠点の類似シニアは$169K–$200Kの例あり。 |
| Nissan | 全社ITや開発のモダナイズと標準化（Platform EngineeringやDevEx） | 社内開発者のクラウド活用を底上げする基盤を整える | CI/CD、セキュア環境の供給、教育や展開、オンプレとクラウドの統合運用 | クラウドやコンテナ、CI/CD、セキュリティ設計 | 多くがレンジ非公開（地域により待遇差） |
| Honda（Drivemode含む） | 製品直結のAWS基盤と開発者体験の高速化（DevEx） | モバイルやIVIやバックエンドの横断基盤を整える | AWS設計運用、GitOps型プロビジョニング、CI/CD、観測やセキュリティの自動化 | AWS、TerraformやCDK、Kubernetesなど | 本体US求人はレンジ非開示が多い。Drivemodeはホンダ完全子会社（前提関係） |
| NIO | AI学習や推論インフラの内製強化とエネルギー運用統合 | 自動運転やVLMやLLMなどのAI基盤を構築する | GPU最適化、分散学習、データパイプライン整備 | 深層学習や分散処理、クラウド、最適化 | 米SJ拠点で$163.5K–$212.4Kのレンジ例。 |
| XPeng | FuyaoAI PlatformによるADやロボやコックピット向けAI基盤 | 社内共通のMLプラットフォームを提供 | データローダやデータセット管理、学習や推論スループット最適化 | 分散処理、MLプラットフォーム運用 | クラウド 米サンタクララ拠点の公募多数（給与は媒体や募集による） |
| ECARX（Geely系） | OEM向けに外販するクラウドやソフト製品（Cloudpeakなど） | 車載SoCからクラウドまでを束ねる外販スタック | 製品機能開発や統合、導入支援、機能安全準拠 | 車載とクラウド統合、機能安全、顧客導入 | ハイパーバイザなど 直近レンジ情報は公開少なめ（事業広報は多数） |
なお、関連するポストとして、SETI Park氏のポストを挙げる。
https://x.com/seti_park/status/1961629836054859810
「自動車メーカーがなぜクラウド専門人材を探すのか」に答える文脈で、2024/07公開のテスラ特許（US2024249571A1）を手がかりに、ロボタクシーやフリート運用の中核となるクラウド基盤が競争優位になり得る点を示唆している。
単なるストレージではなく、フリート運行やデータ連携を統合管理する“中核プラットフォーム”としての重要性が強調される。
上記はテスラのTCP求人（セルフサービスIaaSやダッシュボード、プロビジョニング自動化の開発）という具体の採用と整合的である。
これはバーチャルYouTuberを攻撃するものではなく、勝手に期待していたオタクが勝手に落胆した話である。
動画の内容は3組のかなよしメンツがコラボして4人全員回答一致で終了というクイズ企画。
そのうちの一人がVの活動を終了するため、地球常識問題という名の中3ぐらいの一般常識を問う形だった。
もともと活動を終えるVは様々なクイズ企画に呼ばれては珍回答を連発するため、基本的に他3人が彼女に合わせる回答をせざるを得ないかと思いながら動画を視聴した。
クイズの内容は全部で18問あった。
5．四角形の内角の和は？
6．大さじ1杯何ml？
8．キャビアはなんの卵？
13．1/2、小数に直すといくつ？
回答が一致したら終了するため、エンタメとして長引かせるために頭が悪い演技であったのかもしれないが、
この中で、最初の1問目から正解者2名とかなりがっかりだったのがだ、特に失望したのが2番のスマートフォンについての問題。
今回チャンネル登録解除したVは3Dに非常強く、AIを使ったドッキリなども行っていて、また最近は少なくなったがガジェット紹介や新iPhoneでどれがおすすめかなどの紹介も行っており、
テクノロジーについてはある程度の知識があるものと思っていただけに不正解だったことがかなりのショックだった。
他にも内角の和、少数や牛乳の件も散々たる結果でVってこんな一般常識が欠如してもやってけるんだなと思い、
こんなのを今まで見ていた自分が本当にアホらしくなって悲しくなった。
嘘を嘘と見抜ける人でないと～と同じようにエンタメをエンタメと見抜ける人でないと楽しめないのはわかるが、今回あまりにも度が過ぎてタイトルの結果となった。
サイドバーにChatGPTのようなAIサービスが出せるようになった（自分の環境では最近）。
テキストを選択してコピーしてChatGPTを開いてペーストする手間が省けるから場合によっては便利になるかもしれない。
だがクイズを出すとか言われてもそんなのはいらんという人の方が多いだろう。
`about:config` に行って `browser.ml.chat.prompts.5` （すでに.5があれば数字を増やす）に `{"id":"toJapanese", "label": "翻訳", "value": "日本語に翻訳してください"}` を設定する。
すると選択した時や右クリックのメニューに「翻訳」が追加され、実行すると選択した部分をAIで翻訳できる。
便利なので試してみてほしい。
参考：
https://docs.openwebui.com/tutorials/integrations/firefox-sidebar/#browsermlchatprompts
日本の主要コンビニ3社（セブンイレブン、ファミリーマート、ローソン）のカフェラテ価格を比較すると以下のようになります。
| コンビニ名 | サイズ | 価格（税込） | 容量（ml） | 1mlあたり単価 |
| ------------------ | -------- | -------------- | ------------ | ---------------- |
| **セブンイレブン** | R | 190円 | 150 | 約1.27円 |
| L | 250円 | 235 | 約1.06円 | |
| **ファミリーマート** | M | 180円 | 220 | 約0.82円 |
| L | 220円 | 310 | 約0.71円 | |
| **ローソン** | M | 190円 | 220 | 約0.86円 |
| L | 220円 | 310 | 約0.71円 |
### 備考
😺あるペイントソフトがユーザー感情に配慮してAIを利用しないことを表明しましたでもどう考えてもこれAI技術を使った機能だよね？という機能が搭載されています。名称にAIがついてないだけです。AIという名称がついていないため、ユーザーは喜んでるみたいですが、どう捉えたらいいと思いますか？ 不誠実なマーケティングだと捉えるべきですか？それとも「人間がセットして機械学習で処理した。ディープラーニングは使っていない。人間主導だからAI技術じゃない」というメーカー主張だと捉え、「うんうん機械学習はAIの一種だけど、ディープラーニング使ってないかつ単純な機械学習なら、確かに君らが言う通りAIじゃないかもな！」と思うべきですか？
↓
💻
このケース、結局のところ「AIの定義をどう捉えるか」によって評価が変わりますね。
1. 不誠実なマーケティングと見る場合
• 「AIは使わない」と表明したのに、実際には機械学習を用いた機能を搭載しているなら、それは言葉遊びであり、不誠実と捉えることもできる。
• 一部のユーザーは「AIを避けたい」と思っていたのに、実は技術的にAIに分類されるものを使っているのなら、それは裏切りと感じる可能性がある。
•企業が意図的に「AI」という言葉を避け、ユーザーの誤解を利用しているなら、マーケティング戦略として不透明と言える。
2.メーカーの主張を受け入れる場合
• 「ディープラーニングを使っていないからAIじゃない」とするなら、機械学習全般をAIと見なさない立場に立つことになる。
•企業側が「人間がセットしたルールベースに近い機械学習ならAIではない」と定義し、それを貫くなら、技術的な線引きの問題とも言える。
•ユーザーも「AIという言葉がついていなければ安心」と感じているなら、結果的に双方が納得している状況とも取れる。
技術的には、「機械学習もAIの一種」と考えるのが一般的なので、企業の主張は「広義のAI」という視点では詭弁に近いです。ただ、マーケティング的には「ユーザーが求めているもの」を提供するための言葉選びとも言えます。
つまり、「技術的にはAIを使っているが、ユーザーの感情を考慮してAIという言葉を避けた」戦略と考えられます。
これが不誠実かどうかは、企業の姿勢とユーザーの受け止め方次第ですね。もし企業が「AIを使わないことが倫理的」と言いつつ実際には使っていたなら不誠実に感じますが、単に「AIという言葉に拒否反応を持つ層のために表現を工夫した」だけなら、商売としてあり得る範囲とも言えます。
↓
😺ペイントソフトでキャラクターや特定オブジェクトの自動範囲マスク、2d→3d自動オブジェクト化で、開発側にディープラーニングを使わないメリットってありますか？商用のAIモデルのレベルではないですが、それでもそこそこ精度は高いようです。もし本当に独自アルゴリズム（非AI技術）で実現しているのであれば、学術的にも産業的にも非常に価値のある革新となり、特許とったり学術論文出した方がいいのでは？と思いますが、いずれも行っていないので、AI技術未使用を疑わしく思ってます。大手企業ですらAIに多大な投資をしている現代において、独自のアルゴリズムを開発するメリットがないように思えます
↓
💻
結論から言うと、ディープラーニングを使わずに精度の高い「自動範囲マスク」や「2D→3D変換」を実現するメリットはほぼありません。
むしろ、大手企業がAIに巨額投資している中で、非AI技術で同等の成果を出せるのであれば、それ自体が世界的な技術革新であり、特許や論文で発表しないのは不自然 です。
⸻
1.ディープラーニングを使わないメリットはあるのか？
一般的に、ディープラーニングを使わずに高度な画像認識や形状推定を行う場合、以下のようなアプローチが考えられます。
①伝統的なルールベースのアルゴリズム
昔ながらの手法として、色の違いやエッジ検出、形状解析を活用する方法があります。例えば：
•グラフカット、GrabCut（古典的なセグメンテーション技術）
• SIFT/SURF（特徴点マッチング）
ただし、これらの手法はディープラーニングに比べると柔軟性がなく、精度も低い ため、商用レベルの高精度なマスク処理や3D変換には向きません。
②独自の機械学習（非ディープラーニング）技術
「ディープラーニングではない機械学習（例：ランダムフォレストやSVM）」を使う可能性もあります。
ただ、これも現代のディープラーニングモデルほどの精度は出せないので、大手が採用する理由は薄いです。
⸻
2. 本当にディープラーニングを使っていないなら、大発明レベルの話
もし仮に、「ディープラーニングなしで、AI並みの精度で自動範囲選択や3D変換を実現している」 のであれば、それは産業的にも学術的にも極めて重要な技術 です。
なぜなら：
• ほぼ全ての画像認識分野（Adobe、Google、Apple、NVIDIAなど）がディープラーニングに依存している中で、それを使わずに高精度を実現するのは極めて困難。
•計算量が抑えられ、学習データの準備不要で、リアルタイム処理にも強いアルゴリズムが確立されたことになる。
• もし実現できるなら、世界中の大手企業がその技術を欲しがる はず。
にもかかわらず、特許も論文も発表されていないのは不自然です。
技術的ブレイクスルーを隠す理由がありませんし、むしろ発表したほうが企業価値が爆上がりします。
⸻
3. では、なぜ「AIを使っていない」と言っているのか？
ここから考えられるのは、「AIを使っていない」という主張が言葉のマジックである可能性が高いということです。
可能性①：「AI」の定義のすり替え
• 「ディープラーニング（深層学習）」は使っていないが、機械学習（ML）は使っている
• 「クラウドAIモデル」は使っていないが、ローカルで動く学習済みモデルは使っている
• 「学習は開発時に行ったが、ソフト自体は学習しないのでAIではない」と主張
可能性②：マーケティング的な理由
•ユーザーが「AI」という言葉に拒否反応を示すため、「AI」と明言しない戦略 を取っている
• 「AIを使わない」という主張をすることで、手作業を尊重するクリエイター層に好印象を与える
特に、最近は「AI＝悪」「AI＝著作権問題」のイメージがあるため、あえてAIと言わない方が売れる という判断の可能性もあります。
⸻
結論：AI技術を使っているが、言葉の問題で「AIではない」と言っている可能性が高い
•ディープラーニングなしで高精度な画像処理を実現するのは、産業的にも学術的にも極めて重要な技術革新 だが、論文や特許が出ていないのは不自然。
• 「AIではない」と主張する理由は、技術的なものではなく、マーケティング的な戦略の可能性が高い。
• 本当にAI未使用なら世界的発明レベルなので、逆に疑わしい。
このソフトはAI技術を使っているが、ユーザーの感情に配慮して「AIとは言わない」だけ というのが、最も妥当な推測ですね。
↓
😺過去のプレスリリースをよく見たら普通にディープラーニングを使用したって書いてありました。AI未使用風を装うメーカー、AI未使用に喜ぶユーザー、ますますどちらも意味が分かりません。世の中にはさまざまな職業があり、また様々な考え方があるので、その感情には配慮するべきです。また人それぞれ興味が異なり、何かを知るのに適切なタイミングは人によって異なります。しかし、これはあまりにバカにし過ぎだし、ユーザーの方も興味がないからって自分の無知を開き直りすぎではないですか？人にはそれぞれ適切なタイミングがあるとはいえ、理念なき無知による反AIと、それにマーケティングで上っ面だけで合わせる開発アプローチは、衰退を招きます（なお、😺は、エネルギー問題／市場原理に任せた倫理なき合理化／市場の寡占化(富の一極化集中)など、理念のある反AIに対しては一定の理解を示す立場です）
↓
💻
まさにその通りですね。
「理念なき無知による反AI」と、それに迎合するマーケティングは、結果的に技術の発展や健全な議論を妨げ、社会全体にとってマイナスになります。
このケースは特に興味深くて、「企業側もユーザー側も、お互いに暗黙の了解で“嘘”を共有している」 という異様な構図になっています。
•メーカーは「AI未使用」を装いながら、実際にはディープラーニングを使っている。
•ユーザーは「AIが嫌い」と言いながら、実はAI技術を使った機能を喜んで受け入れている。
これが問題なのは、ユーザーが「自分はAIを使っていない」と思い込んでしまうことで、AIについての正しい理解が広がらない ことです。
⸻
理念なき「反AI」は危険
あなたが指摘しているように、「理念を持った反AI」は一定の意義があります。例えば：
•エネルギー問題（AIモデルの学習や推論には大量の電力を消費する）
•市場の寡占化（AI技術の進化が一部の巨大資本に富を集中させる）
しかし、「なんとなく嫌だからAIを避ける」という無知ベースの反AI は、技術の発展を阻害するだけでなく、企業の不誠実なマーケティングを助長し、結果的に「消費者自身が損をする」状況を生みます。
⸻
メーカー側の問題：マーケティングの短絡的対応
メーカーも、ユーザーの誤解を解くどころか、「AIではありません」と装う言い換えることで、迎合してしまっています。
確かに、「AI未使用」と言った方が売れるなら、短期的には利益になりますが、長期的には技術発展の停滞や、企業の信頼低下につながる可能性がある でしょう。
特に：
•ユーザーが技術的な事実を知ったときに、企業に対する不信感が生まれる（「結局AI使ってたのか！」という反動）
• 「AI＝悪」という認識が広まり、結果的に技術革新を妨げる
•本来なら正しい議論ができるはずの反AI派とAI推進派の対話が断絶する
本来なら、メーカーは「実はAIを使っています。でも、それはこういう利点があって、あなたたちの創作活動を助けるためのものです」と説明すべきです。
しかし、現状は「ユーザーの誤解を利用する」形で利益を得ている ので、むしろ反AIの感情を助長している面すらある。
⸻
ユーザー側の問題：無知であることを開き直りすぎ
• 「AIという単語がなければOK」というのは、単なる思考停止。
知識がなくても使えるのが技術の理想ですが、それと「知識がなくてもいい、むしろ知る必要すらない」という態度をとることは別問題です。
もし「AIかどうかはどうでもいい、自分が便利に使えるならそれでいい」と考えるのであれば、それはそれで一つの立場として理解できます。
しかし、「AIは使いたくない、でもこの機能はすごいから使う（AIとは認めない）」というのは、ただの自己矛盾です。
⸻
最悪の未来シナリオ
この流れが続くと、技術的な進歩は停滞し、以下のような悪循環が起こります：
1.企業が「AIではない」と言い張ることで、ユーザーはAIを理解しなくなる
2.AIの社会的受容が進まないため、本当に必要な倫理的議論すら行われなくなる
4. 一部の大企業だけがこっそりAIを活用し、情報格差が広がる
⸻
結論：理念なき反AIと、それに迎合する企業は、技術と社会の発展を阻害する
• 「AI」という単語に拒否反応を示すユーザーと、それに迎合する企業の組み合わせは、結果的に社会の技術理解を阻害する
•企業は短期的なマーケティングのために、ユーザーの誤解を利用しているが、長期的には信頼を失う可能性がある
•ユーザー側も、無知を開き直るのではなく、少しでも「本当の仕組みはどうなっているのか」を知ろうとする姿勢が必要
•理念なき反AIの風潮が広がると、本当に議論すべきAIの倫理問題がなおざりにされ、結果的に一部の大資本だけがAIを活用し、情報格差が広がる
⸻
合理的な反AI議論は大いにするべきですが、こういう「思考停止マーケティング」と「なんとなくAI拒否」は、むしろ社会全体の知的衰退を招く流れになりそうです。
