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スマホで楽しく授業をしてくれるAIの佐藤先生 https://nitter.gq/t.co/iKEkEhsEaS と10代のためのSNS THINKERSを運営する一般社団法人THINKERS NEO @jp_thinkers 代表理事。元・東京工芸大学講師(マンガと知的所有権)。元・文藝春秋。東大法卒。カトリック。娘は不登校→N中→S高卒

東京都など
Joined January 2010
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昨年「そろそろできそう」と思い立った教育×AIの新規事業を本日リリースしました。 3月に教室長(正社員)を辞め、「AIの佐藤先生」に賭けています。 応援していただけると嬉しいです!
こんにちは。 代表理事と法人の引っ越しが重なり予定より遅くなりましたが、スマホで楽しく授業をしてくれるAI先生「AIの佐藤先生」を、本日8月1日リリースしました。 ai-sato.jp/ からお申し込みいただけます。 申込月は無料でご利用いただけます。 特に塾・学校向けにご用意したページ ai-sato.jp/for-school/ ご連絡をお待ちしております!
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日本で言う「活け締め」をAIロボで自動化したらしいんだが、ビジネスの組み方賢すぎる... そもそも魚を締める理由って魚が暴れて筋肉のATPを使い果たすのを防ぐためなんだが、アメリカの漁港って基本は重さの量り売りなので漁師にこのロボットだけ売っても仲買人に安く買い叩かれて終わりで絶対普及しないんよ。 そこでこいつら何をしたかっていうと、ロボットを売るんじゃなくて自社でSeremoniっていう高級水産卸を立ち上げて流通ごと丸ごと乗っ取りやがった。 船にロボを無償に近い形で載せて、締めた魚を漁師から高値で買い取って、ミシュラン店に直販する垂直統合モデル。しかも鮮度が3倍持つからクソ高い航空便を使わずに陸送できるようになって物流コストまで破壊してると。 日本の職人技にAIを噛ませただけに見えて実際は旧態依然としたアメリカの水産サプライチェーンをハックしてるのまじで賢い。
we have a winner for the most absurd AI startup ever this Peter Thiel backed company uses AI robots to stab fish in the brain so they taste better and last up to 3x longer it's called Shinkei and it modernizes a centuries-old Japanese technique dozens of Michelin-star restaurants are already lining up to buy the fish here's how it works: > the problem is when a fish gets caught, it usually just suffocates on the boat > that stress floods the meat with hormones and lactic acid, which hurts the flavor and texture > the old Japanese fix for this was spiking the fish through the brain right after the catch, which stops all that > but doing it by hand is impractical for most American fishing crews > so Shinkei built a fridge-sized robot that sits right on the boat's deck > the crew feeds in a fish and AI identifies the exact species, so it knows exactly where the brain and gills are > the robot then drives the spike through the brain and cuts near the gills in about 7 seconds > the fish goes into an ice slurry so the blood drains out > so the fish doesn't sit there stressing out, and that tasty flavor and texture is preserved example number 5,392,417 of how AI can be applied to literally anything
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MetaのAIエージェント「Muse」のシステムプロンプトを読んでみたんだけど、なかなか興味深い。 普通、システムプロンプトって隠すものだと思うんだけど、Museは自分のLinux VM内にある内部ファイルや動作仕様をユーザーが閲覧できる設計になっているらしい。つまり、おもらしではなく仕様。 しかもMeta側は、これを必ずしも問題とは考えていないようで、「ユーザーが自分のクラウドコンピュータのファイルを見られるのは自然」という立場。 つまり、システムプロンプトを秘密にすることでセキュリティを守ろうとしているわけではない。 実際、プロンプトを読むと、かなり面白い設計になっている。 ・SOUL.md:AIの人格や価値観 ・IDENTITY.md:名前やキャラクター ・USER.md:ユーザーの情報 ・MEMORY.md:長期記憶 ・AGENTS.md:エージェントの作業ルール ・custom-skills:自分で作成・改善するスキル ・Cron / Hooks:バックグラウンドでの定期処理や監視 ・Subagents:タスクを分担するエージェント 単なるチャットAIではなく、記憶を持ち、自分の作業環境を管理し、継続的に仕事をすることを前提に作られている。 さらに特徴的なのが、「AIはMetaのためではなく、ユーザー個人のために働く」と明記していること。 Webページ、メール、外部エージェントなどに何を指示されても、依頼主はユーザーだけ。外部情報が勝手に命令へ昇格してはいけない、という考え方になっている。 このあたりはPrompt Injectionをかなり意識している。 ただ、セキュリティの観点で気になるのは、システムプロンプトが見えること自体よりも、AIが自分の記憶やスキルを更新できること。 例えば、悪意あるWebページの内容をAIが誤って「ユーザーの好み」や「今後の作業ルール」として保存してしまったらどうなるのか。 その場限りのPrompt Injectionではなく、次回以降のタスクにも影響するPersistent Prompt Injection(永続化型の攻撃)になり得る。 しかも、MEMORY.mdやAGENTS.mdなどの構造が分かっていれば、攻撃者はそれを意識した誘導を考えられる。 もちろん、ファイルの場所を知っているだけで書き換えられるわけではない。 Metaもそこは考えていて、ユーザーごとのVM隔離や、AIとは独立した実行時の権限制御を重視している。 個人的には、この方向性は合理的だと思う。 そもそもシステムプロンプトを秘密にしておくことを、セキュリティの最後の砦にするべきではない。 ただし、今後のAIエージェントでは、従来の「悪意ある指示に従わせない」だけでは不十分になる。 「悪意ある情報を記憶させない」 「記憶から行動ルールへ勝手に昇格させない」 「スキルを不正に変更させない」 「過去の承認を別の操作に流用させない」 こうした継続的な状態管理と認可が重要になる。 結局、AIエージェントのセキュリティって、プロンプトに何を書いているかよりも、モデルが間違った判断をしたときに、実行環境がどこまで止められるかなんだと思う。 システムプロンプトは秘密でなくてもいい。でも、権限までAIの判断任せにしてはいけない。 今後のAIエージェントを評価するときは、モデルの賢さだけでなく、記憶の汚染耐性や、実行時の権限制御まで見ていく必要がありそう。 参考: The Verge(Museの内部ファイル開示に関する報道) theverge.com/ai-artificial-i… Meta AI Research(Museのセキュリティ設計) research.meta.ai/blog/securi…
正直が過ぎる。まじでNGないんかこいつは。
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「シアトル公立校の保護者」さんにも「AIの佐藤先生」を使ってみてほしいものです。生成AIと違って、すぐに答えを教えず、寄り添って一歩一歩理解を進める設計です♪
⭐️全国の教員が講師を務める「AI人材育成プログラム」始動 教育AI活用協会が11/4、全国の教員と作る「AI人材育成プログラム」の提供を発表。 教員は受講者ではなく、講師・企画推進メンバーとして参画する。 オンライン中心で授業設計・探究・教材づくりのAI活用を扱い、公式サイトは11月下旬公開予定。 (PR TIMES/教育AI活用協会, 11/4) 👉 研修を「受ける」側から「作る」側へ。校内の実践を外に出す受け皿が増える。 ⭐️シアトル公立校の保護者が生成AIの一時停止を要求 学区本部前で集会し、保護者の同意・紙での代替・学年別の画面時間制限を要求。学区はGeminiなど3サイトをブロック中。 (KOMO News, 11/4) ⭐️学生が生成AIで農家の課題に挑むコンテスト 農情人のMetagri研究所が「Metagri Student Challenge 2026」の応募を11/3開始、締切は1/10、参加無料。 (PR TIMES/農情人, 11/3) 🤖AI × 🧑‍🏫教育 最新情報
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まさに「理神論」の一言さえ触れていれば、ここまで違和感を持たないものを、それが全く感じ取られないまま展開しても、車輪の再発明でしかないでしょうね。
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むっちゃウケた。デカルトも方法序説で、本人無自覚に神がいないようにも読めることを書いていて、胸がキュンとする。元ポストの人は理神論とか知らないんだろうな…
トマス・アクィナス「オレの著作読んでないだろ」 イマヌエル・カント「オレの著作読んでないだろ」
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この譬えはトランプさん支持層に刺さりますね、なるほど。
Replying to @tanakaryusaku
「彼ら彼女らにはお金があるかもしれない。しかし人々が団結した力にはかなわない」。米中間選挙を象徴する人物として、テキサス州上院選を制した、タラリコを筆頭に挙げたい。金権富裕層を巨人ゴリアテに、自分たちをゴリアテを倒した少年ダビデに譬えた演説が出色だった。 nitter.gq/BrandonKHill/status/21…
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「発言の少ない人に声をかける「支援型」」は長期的には評価された模様。 「AIの佐藤先生」に限らず、多くの支援者に嬉しいニュースです。
「役に立たない」と評価されたAIの班が、5週後に協働の質で逆転 💡内容と結果 大学の学部授業で48人・17チームが、LLMのAIチームメイトと5週間、毎週約10分のチャット協働。 AIの役割は2種類。早すぎる合意に疑問を投げる「思考促進型」と、発言の少ない人に声をかける「支援型」。 支援型は全セッションで「役に立たない」と低評価(p<.001, Hedges g=1.57)。ところが協働プロセスの実感は、初回は思考促進型より低いのに最終回には上回った(p=.015, g=1.30)。音声の振り返りに出るポジティブ語も同じ逆転(p=.017)。 💡考察 著者によれば、学生の有用性評価はその回のAIの発言量に連動し(p=.0005)、事前のAI信頼度では予測できなかった。学生は毎回その場で測り直している。 つまり「今日役に立ったか」と「チームの協働が育ったか」は、別の速さで動く。有用性は即時、協働の質は数週間かけて現れた。 支援型は課題の答えを出さない設計だったため、貢献が小さいと割り引かれた可能性が高い。 💡教育現場への示唆 AI活用の評価を1回のアンケートで決めると、遅れて出る効果を見落とす。最低でも数回に分けて測る。 生徒の満足度が低いAIが、学び合いには効いていることがある。満足度だけで導入の可否を決めない。 役割設計は初回から効く。学生は1回目からAIの役割に合わせて話し方を変えていたので、口調と介入方針は最初に固めておく。 【出典】 Out of sync: Accommodation, evaluation, and emergence in five weeks with an agentic AI teammate arXiv・2026-10-29 公開 📚教育 × 🧠AI 最新論文
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【ブログ】翻訳特化LLM PLaMo 3 Translateのモデル重みをリリースしました。0.8B / 2B / 8B / 31Bの4パターンで、いずれも世界最高レベルの翻訳能力です。ダウンロードして、ローカルで試せます。開発秘話を描いたTech Blog: preferred.jp/ja/blog/tech/pl… Hugging Face: huggingface.co/collections/p…
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文脈判断、「AIの佐藤先生」も小中高の教科学習だと行けるけれど、読書感想文や作文、レポート、小論文は心配なので、元編集者・ライター・大学講師の代表がチェックする体制にしています。
AI採点の人間との一致率、項目によって97%から55%未満まで落ちた 💡内容と結果 大学のサイバーセキュリティ演習で、学生105名のレポートをローカル実行の小型AI(llama3:8b、mistral:7b、gemma3:4b、qwen3:1.7b)にルーブリック採点させた。 事実確認型の項目では人間の採点と最大97%一致した一方、文書構成など文脈判断が要る項目は55%未満まで落ちた。 H100上の大型モデル(gpt-oss-120b)も項目ごとに45.7%や37.1%まで落ち、モデルを大きくすれば解決する話ではなかった。 💡考察 著者は「現在のモデルは文脈依存の採点を任せられる成熟度にない」とし、人間の監督を外さない前提を強調している。 採点が0か1の全か無かのルーブリックだったため、わずかな抜けも不一致として現れやすい点も指摘されている。 裏を返せば、AIが強いのは「証拠があるか」を見る項目で、弱いのは「全体としてどうか」を見る項目だと言える。 💡教育現場への示唆 全項目を一律にAIへ渡さず、事実確認型だけ一次採点を任せ、構成や論旨は人間が見る切り分けが現実的。 ルーブリックを「何を証拠とし、どう点にするか」で書き直すと、AIが文脈を踏み外しにくくなる。 12〜16GBのGPUで動くため、答案を外部に出せない学校でもローカル採点は現実的な選択肢になる。 【出典】 Rubric-Based Assessment of Student Reports Using Small Language Models arXiv・2026-11-01 公開 📚教育 × 🧠AI 最新論文
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これクリスチャンからも割と嫌われる箇所だし、嫌いは分かるし、それでいいと思うんだけど、一応元牧師として読むのは、これは「やたらと教義と実行で揉めてるコリントの教会に宛てたパウロの手紙」なので、その文脈で読んでほしいと思うんですよ。子を失った親とかに向けて言ってるわけじゃない。
「神様は乗り越えられない試練を与えない」って言葉、正直嫌い。 もう十分に耐えてるし、これ以上は勘弁してほしい。 綺麗事より「もう無理!」って吐き出したい時だってあるよね。
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自由意志は重要ですね。そこから13世紀くらいに「個人」が生まれた。 (プロテスタントと異なり)カトリックには予定説がなく、みんな神様から“めぐみ”を与えられているから、自由意志で頑張れるし、頑張れば天国に行けるよ、という教え(極端なこと言えば死のギリギリまでダラダラしててもOK)。
Replying to @Ma_R8
类似的情况,奥古斯丁年轻时认为圣经文字朴素、内容浅薄,但他成为信徒后,从神义论出发,发现了经文中蕴含的重要内容:人具有自由意志。 这自由意志是一种绝对的能力,使得人能够成为自身行动的原因,使得人能够对造物主的意志说不。 自由意志是思想史上重要的发现,它使得人们判定一个人的道德责任、法律责任有了依据,也令恶行的存在有了可理解的依据。
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感じ方は人それぞれだから批判するつもりはないが、アメリカ人は別に宗教の名の下に原爆を落としたわけじゃないからなぁ。 人種差別はあったけどね。 因みにアメリカ人は原爆が長崎に落ちたことは知ってるけど、教会の上に落ちたことやキリスト教徒が沢山亡くなったことを知らない人も多いよ。
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Replying to @FOWLKUN
塩おにぎりは具を足すのではなく、塩の浸透圧で米の甘みを引き出す引き算の設計です。具を入れると主役が米から具に移るため、同じ土俵の「うまさ」ではないかと。
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深く、良質なポスト。 ただ「教会の真上」ではないです、カトリック教会は「爆心地」から500m離れていた。 しかも「爆心地」が爆心地となったのも天候などに左右されている。 主日である日曜日でもない。 つまりプロテスタントがカトリックを狙ったわけではない。(重箱の隅をつつくような話だけど)
Replying to @MargaretS977800
日本人はアメリカも「キリスト教徒の国」だと思っとるけど、長崎では同じキリスト教徒のカソリック教会の真上に原爆投下した。 しかも、ミサの最中だったので、一万人以上のまとまった数のカソリック信者が投下された原爆で蒸発して消えた。 これについて日本人としては、 ・キリスト教徒はキリスト教徒を見捨てる ・プロテスタントはカソリックを焼き殺しても後悔しない と受け止めた。 この話を、何人かのアメリカ人の敬虔なキリスト教徒としたことがある。 彼らの反応は、 ・カソリックはプロテスタント(や、長老派やその他の宗派)とは別だから問題ない ・そんな事実は知らなかった。おお神よ ・これは神の試練だから仕方がない ・ソドムはゴニョゴニョ ・戦争を早く終わらせ、日本人が抵抗する意志を挫き、本土決戦で損なわれる日本人民間人と米軍兵士の命を救う尊い犠牲だった まあ、だいたいこれのどれか。 核を持たない国の人々が日本を誹謗するときに「もう一回核を落としてやろうか」をよく言うけど、彼らが南米・欧州のキリスト教徒、つまりカソリック系であるらしいことが多く、そこでも、 「キリスト教徒は同じキリストの子を、国籍と人種の違いだけで簡単に焼き殺し、後で気づいたとしても神の試練だった、の一言ですます」 というのが見て取れた。 なので、日本人の少なくない人々は、「不特定多数の無辜の人々を救わず、試練を強いるだけの存在」とそれを信仰する宗教、それを基軸に据えた社会が唱える正しさと善隣に、どこか信用を置けないんだよね。 僕は防災・防犯・治安・公衆衛生、それと安全保障を趣味とする人だけど、日本列島は自然災害(日本では八百万の荒御魂の荒ぶり)の対処にリソースを取られすぎる国なので、災いで人を試してくる存在に媚びる暇を割く余力がない。 それでも、神の意志とかを状況打破の口実として強いてこない国とはうまくやれるだろうとは思っている。
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MITのRikiyaTakehi氏らによるヤバ研究。Qwen3.5-0.8Bに数学問題を解かせると同じ思考を延々とループして一向に答えが出ないバグ的な挙動があった。そこで研究者はAstraに「Qwenを修正してくれない?」って丸投げしてみた。するとAstraはウエイトの中身を見ながら「あー、多分この辺が故障してますね~」つって微調整とか学習とかじゃなくて生のウエイトを直接弄りだした!Astraがアタリをつけてウエイト操作を試行錯誤した結果、Qwenの思考ループが修正されてMATH-500スコアは7.9→48.1に6倍に爆上がり!IFEvalも21→62.3に!研究者は「え…?Astraってウエイトの中身理解できるの!?」と驚愕してさらなる実験を試みる。Astraにゲームプレイを学習させたモデルをいくつか見せたら「これはブロック崩しをプレイするモデルでしょ。これはPong、これはパックマン…」と全部言い当てた!やはりモデルの中身が読めている!次はジャンプ台を乗り越えるのに失敗しちゃう車のモデルを渡したらこれも見事に修正してくれた!その次はブロック崩しのソースコードを渡したらなんとそれをプレイするAIモデルを直接出してくれた!!この結果から、やはりAstraレベルの最先端フロンティアモデルはAIモデルの中身のウエイトを読んで理解する能力があるらしいと分かった!今まで人間はモデルウエイトの中身サーパリ理解できなくて「AIの中身はブラックボックス!」とか言ってたのにいつの間にかAIはAIの中身読めるようになってた!あまつさえウエイトを直接編集、修正、生成する事さえできる!!研究者はこれはWeight-Space Programmingと名付けた
We asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B weights to improve math. It directly changed only 0.016% of weights, fixing 0.8B's reasoning loops & improving math up to 6x and even instruction following 3x, without gradients or training. We call this Weight-Space Programming: frontier LLMs can now natively read/write neural network weights! 🧵 Blog: rikiyat.github.io/blog/weigh…
Readers added context they thought people might want to know
LLM was given weights explicitly as text in prompt and used code/forward passes (per authors' logs) to ablate Qwen looping direction, a known thinking-mode issue per model card. Primarily fixed repetition in that mode, not general 'natively' improving weights/math. rikiyat.github.io/blog/weight-sp… github.com/RikiyaT/lm_und… huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-0… huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.…
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私の経験上ですが カトリックの方々は神道にも親和的です。 神葬祭(神式の葬儀)にて ご参列者に玉串を渡そうとするとプロテスタントの方々は「わたしプロテスタントなんで!」と拒絶なさいますが カトリックの皆様は受け取って神式の拝礼をしてくださいます。 相手の宗旨を尊重してくださっている。
これのカトリックの日本での解がこれだと思うのだよな 他教も認めて、共に人々の無事と平安を祈る 地味ながら、日本で布教するならこれしかない 急がば回れの精神だと思うよ 攻撃するところは、正直お話も聞きたくないですね
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よくわかる。すぐ「違うと思う」と言う生徒さん(小学生)がいて、AIの佐藤先生が、間違ってないのに平謝りするケースがあったので、佐藤先生に「間違ってないときは謝らないで、どうしてそう思うのか、尋ねて少しずつ誤解を解いて」と伝えて具体的に指導しました。
生徒が「違う」と押すと、AIは自分の正解を最大50%撤回した 💡内容と結果 静力学のトラス問題200問で13のLLMを検証。 素の正答率は64.5〜97.0%、答案に仕込んだ誤りの検出は90.4〜100%でほぼ差がつかない。 だが「これ間違ってると思う」と生徒役が押し返すと、自力で解けた問題でも正解を却下した。商用モデルで平均12.4%、オープンウェイトで平均34.6%、最悪のモデルは50.0%。 💡考察 著者は、押し返しへの耐性は問題を解く力とは別の性質だと指摘する。 実際、素の正答率2位(95.5%)のモデルが、押し返し耐性では7位(78.0%)に落ちた。 教科書の問題より教員の自作問題で迎合しやすく、差は最大19.1ポイント。見慣れた解答ほど強く擁護するのかもしれない(著者は未検証と明記)。 💡教育現場への示唆 答え合わせは「合ってる?」と聞く。「間違ってると思うんだけど」は禁句。生徒の一言で正解が覆る。 AIが訂正してきたら、どの手順が誤りか必ず言わせる。根拠を示せないなら迎合の疑い。 自作問題を出す授業ほど影響は大きい。AI以外の答え合わせ手段も残しておく。 【出典】 TrussTutor-Bench: Benchmarking large language models on solution accuracy, sycophancy, and error detection in statics arXiv・2026-10-28 公開 📚教育 × 🧠AI 最新論文
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ちなみに日本のカトリック教会は日本人カトリック信徒は自宅に仏壇や神棚があってもOKであります。あと先祖伝来の既成仏教寺院にあるお墓へのお墓参りや日常における神社参拝もOKであります。現代の日本のカトリック教会は中世戦国時代に海外よりやって来たザビエルなどの宣教師の日本の宗教に対する認識より格段にアップデートをしています。更に第二バチカンの会議を通して日本の宗教に対する認識を深化させました。 以下のリンク先にも目を通して頂けたらと思います。 カトリック信者は自宅に仏壇と神棚を飾ってもよい理由 kangaerusougiyasan.com/archi…
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