はがまのおこげ

長年のPENTAXユーザーなので、「全く新しい一眼レフ」がどんなものになるのか、ChatGPTと壁打ちしてイメージ（妄想）を膨らませました。 その結果たどり着いたのが、 41mm前後という、一眼レフとしては異例に短いフランジバックの新マウントを搭載した「一眼レフ版・オールドレンズ母艦」になるのではないか 、という予想です。 「Kマウントレンズの資産をそのまま生かす」一番簡単な方法は、Kマウントを使い続けることですが、それでは「全く新しい一眼レフ」にはならないと思えたからです。 新マウントを開発するのであれば、それにふさわしい新レンズも当然開発するでしょう。しかし、一気に多数のレンズを揃えることが難しいPENTAXにとって、「Kマウントレンズの資産をそのまま生かせる」ことは、新システムを成立させるうえで重要な条件になるはずです。 新マウントでKマウントレンズの資産を生かすには、電子接点、絞り制御、AFカプラー、レンズ情報通信などに対応した純正マウントアダプターが必要になります。 そして、そのアダプターを光学補正なしで成立させるには、新マウントのフランジバックをKマウントの45.46mmより短くする必要があります。 仮にそれが 41mm前後 ならどうでしょう。 Kマウントだけでなく、Nikon F、Canon EF、Olympus OMなど、フランジバックの長い他社製一眼レフ用レンズも、マウントアダプターを介して利用できる可能性が出てきます。 そうなると自然に、 「一眼レフ版・オールドレンズ母艦」 という、現在のカメラ市場ではかなりユニークな存在が生まれます。 ミラーレスカメラであれば、マウントアダプターを介してオールドレンズを利用すること自体は珍しくありません。 しかし、**「さまざまなオールドレンズを光学ファインダーで楽しめる」**ことには、今だからこそ一定の価値があるのではないでしょうか。 PENTAXがAF速度や連写性能といった分野で、大手メーカーの最新ミラーレスと正面から競争するのは簡単ではありません。 だからこそ、性能競争とは少し違うところに軸足を置き、**「光学ファインダーを覗き、自分でピントを合わせ、シャッターを切る楽しさ」**を追求する。 それこそが、これからPENTAXというブランドが独自性を発揮できる方向なのではないか――。 そんな新型一眼レフを期...

スマホやタブレット、Macで写真や動画を共有するため、数年ぶりにNASを買いました。 買ったのは、「UGREEN NASync DH2300」という２ベイのNASです。 昨日届いたばかりで、まだそれほど使っていないのですが、写真や動画を共有する目的なら、かなり快適に使えそうです。

ホンダ「0 α」はインドで開発継続中。2027年の日本導入を静かに待ちたい ホンダが次世代EVとして開発している「Honda 0 α（ゼロ アルファ）」の動きが、少しずつ具体的になってきました。 Honda 0 αは、2025年10月のJapan Mobility Show 2025で世界初公開されたSUVタイプのEVです。 ホンダは「Honda 0シリーズ」の開発思想として「Thin, Light, and Wise.（薄い、軽い、賢い）」を掲げています。0 αもこの考え方に沿って開発され、比較的低い全高とSUVとして必要なロードクリアランス、広い室内空間の両立を目指しています。 そして2026年に入ってから、この0 αの開発がインドでかなり具体的な段階に進んでいることが分かってきました。 インドではすでに実車テストが始まっている 2026年3月、インドで0 αの量産モデルを想定したテスト車両の走行試験が始まったと報じられました。 Autocar Indiaによると、テストは都市部、高速道路、荒れた路面など、インドのさまざまな道路・気候条件を使って行われています。また、量産車はインド・ラジャスタン州のタプカラ工場で生産され、インド国内だけでなく日本を含む輸出市場にも供給される計画とされています。 さらに6月には、インドで走行するテスト車の車内を撮影した写真も報道されました。 そこからは、大型のセンターディスプレイとデジタルメーター、フラットボトム形状のステアリングなどが確認されています。一方でセンターコンソールには物理スイッチらしきものも残されており、ショーカーというより量産車を意識した内装になってきているように見えます。 もちろん、テスト車なので最終仕様とは限りません。それでも、実際に公道を走る車両が存在するところまで開発が進んでいることは確かです。 2026年9月時点でも計画は生きている 気になるのは、ホンダが2026年3月にEV戦略を大幅に見直したことです。 ホンダは米国で生産する予定だった「Honda 0 SUV」「Honda 0 Saloon」と「Acura RSX」の開発・発売中止を発表しました。 EV市場の成長鈍化を受けたかなり大きな方針転換です。 そのため、同じ0シリーズである0 αも影響を受けるのではないかと思われました。 しかし、今のところ0 ...

と、いうか、もう花は終わりで実りの秋です。 ビヨーンと伸びた楓の枝 残り少ない白いサルスベリの花 赤いサルスベリ 無花果の（花嚢/かのう） 多分もう熟さない サルスベリの実 時々春芽を出す キンカンの実 キンギョソウ ニラの花 コデマリ 今年は暑すぎて夏場ほとんど写真を撮らなかったなぁ。

主に畑の花ですが(笑) オクラ ナス ウド キブシの実

今日まで存在を知らなかった高松市塩江町の椛川ダム（かばかわだむ）。  堤高は88.5mで、高さだけなら徳島県内のどのダムより高い。 見栄えのするダムです。 ダム湖。貯水量は長安口ダムの1/5程度。 実は本来の主目的はこちら。 塩江で高い人気のラーメン屋さん「燈」。 さっぱりとした塩そばをいただきました。 のれん。（人の影をAIで消しています）

海外Yパパさんの動画をネタにChatGPTとお話ししたら、こんなまとめにまりました。 生成AIは非常に資本集約的なビジネスである。 OpenAIやAnthropicは、モデル開発だけでなく、サービスを提供し続けるためにもGPU・データセンター・電力など巨額の計算資源を必要とする。 金利上昇は生成AIへの投資ハードルを高くする。 米国債など安全資産の利回りが上がれば、リスクの高い生成AI企業にはそれ以上の収益率が要求される。AIの性能が向上していても、資本コストに見合わなければ追加投資は難しくなる。 生成AIの限界は「技術」より先に「経済性」から来る可能性がある。 AIをさらに賢くすることが技術的に可能でも、そのために必要な追加投資から十分な利益を回収できなければ、開発競争は減速し得る。 OpenAIやAnthropicはMicrosoftやGoogleとは事情が違う。 巨大テックには既存事業から得られる莫大なキャッシュフローがある一方、生成AI専業企業は成長と同時に巨額の外部資金を確保し続ける必要があり、資金調達環境の影響をより強く受ける可能性がある。 生成AI企業の問題はAI業界だけでは終わらない。 AI投資が減速すれば、GPU、半導体、クラウド、データセンター、電力、金融などへ影響が波及し、関連する上場企業の成長期待にも影響する。 AI株を直接持っていない個人投資家も無関係ではない。 米国ではS&P500を通じて巨大テックや半導体企業、日本ではSoftBank Groupなどを通じて、インデックス投資家も間接的に生成AI投資サイクルの影響を受けている。 重要なのは「AIが成功するか」だけではなく「AIへの巨額投資を経済的に維持できるか」。 原油高やインフレなどAIとは直接関係のない要因から金利が上昇しても、資本コスト上昇→AI投資減速→関連企業の成長期待低下→株価指数下落という連鎖が起こり得る。

気になっていた事をChat-GPTに教えてもらって、まとめてもらいました。 2026年、AIが数学史に残る成果をあげた。ミレニアム懸賞問題の一つ、「ナビエ–ストークス方程式の解の存在と滑らかさ」に対して、有限時間で特異点が生じる例を構成したのである。 ところが、同じミレニアム懸賞問題である「リーマン予想」は、AIによって研究が進展しているものの、いまだ解決されていない。 なぜだろう。 両者には、問題の性質に重要な違いがある。 ナビエ–ストークス問題には、大きく二つの攻略法があった。「解は常に滑らかである」と証明するか、逆に「滑らかでなくなる場合がある」ことを示すかである。 後者なら、条件を満たす具体例を一つ構成できればよい。 これはAIの強みと相性がいい。膨大な候補を探索し、条件を変え、使えそうな補題や数学的構造を組み合わせ、「この構成ならうまくいくのではないか」という道筋を探すことができるからだ。 たとえるなら、 「このプログラムをクラッシュさせる入力を一つ見つけよ」 という問題に近い。 一方、リーマン予想は事情が違う。 リーマン予想は、ゼータ関数の非自明な零点が「すべて」実部1/2の直線上に存在するという主張である。 もちろん、この直線から外れた零点を一つ発見すればリーマン予想は否定できる。しかし、これまで膨大な探索が行われても、そのような零点は発見されていない。 そこで予想が正しいことを示そうとすると、「調べた零点は全部そうだった」では足りない。無限に存在する零点について、なぜ必ずそうなるのかを数学的に証明しなければならない。 これは、 「このプログラムをクラッシュさせる入力を探せ」 ではなく、 「このプログラムは、どんな入力を与えても絶対にクラッシュしないことを証明せよ」 という問題に近い。 100兆通り試して一度もクラッシュしなくても、それは証明にはならない。 ここに、現在のAIにとっての難しさがある。 AIは膨大な探索空間から有望な構成や証明の道筋を発見する能力を急速に高めている。しかしリーマン予想を解くには、単に探索量を増やすだけではなく、「なぜゼータ関数の零点はそのように並ぶのか」を説明する、これまで知られていなかった数学的構造や新しい理論そのものが必要なのかもしれない。 ナビエ–ストークス問題とリーマン予想の違いは、単なる「難易度の差」ではない。 ...

FiiOのEA13、 リビングのサイドボードの上に置いたら、映えそう。 最近のオーディオアンプは、形式に関わらず性能は十分高いので、細かなスペックを云々するより、見た目が気に入ったものを選ぶのが長く愛用できる秘訣かな、と思います。 欲しいけど、Eversolo PLAYに何の不満もないので、買いません。多分(w)

最近YouTubeを見て思ったことをChat-GPTにまとめてもらいました。文章化がホント上手w 宇宙には無数の星がある。それなら高度な文明を持った宇宙人がいてもおかしくない。にもかかわらず、その痕跡が見つからない。いわゆる「フェルミのパラドックス」である。 最近、この問題について一つの空想をした。 YouTubeチャンネル「海外Yパパラジオ」で、AIを生物の進化になぞらえて考える興味深い話があった。そこで語られていたのは、AIの発達を最終的に制約するのは知能ではなく「エネルギー」ではないか、という趣旨の話だ。 地球上の生物は、基本的には太陽から継続的に供給されるエネルギーによって生きている。ところが人類は化石燃料を発見した。石炭や石油とは、いわば太古の太陽エネルギーの貯金である。人類はその貯金を猛烈な速度で取り崩すことで、わずか数百年の間に巨大な工業文明を築いた。 そして、その先にAIが登場した。 AIが高度になるほど大量の計算資源と電力を要求するとすれば、ここに文明の一つの分岐点があるのではないだろうか。 エネルギー消費を際限なく増大させる文明は、惑星の持続可能な範囲を超えて自壊する。一方、それを回避した文明は、サイエンスライター北村雄一さんが提唱する「草文明」のような方向へ進む。つまり、化石燃料による巨大な機械文明から降り、太陽、水、植物、資源循環など、その惑星が持続的に供給できるエネルギーと物質の範囲で文明を維持するのである。 だとすれば、カルダシェフ・スケールの前提そのものが逆なのかもしれない。 文明は進歩するほど巨大なエネルギーを使うのではない。 長く生き残る文明ほど、少ないエネルギーで高度な文明を維持するようになるのではないか。 そう考えると、フェルミのパラドックスに一つの答えが生まれる。 宇宙文明は存在する。しかし、AIを生み出すほど発達したところで分岐する。エネルギー消費を拡大し続けた文明は滅び、生き残った文明は「草文明」のような静かな文明になる。 だから、カルダシェフ・スケールのタイプIIやIIIのような、恒星や銀河規模のエネルギーを消費する文明が見つからない。 宇宙人がいないのではない。 長く生き残る文明ほど、宇宙から見えなくなるのかもしれない。