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マザー牧場へ向けて歩け!

今日は、子どもが学校からもらってきたチラシにあった、マザー牧場のイベント「歩け歩け大会」に参加してきました

歩いてポカポカ!マザー牧場を目指して歩くウォーキングイベント! 「第124回 マザー牧場 歩け歩け大会」2月15・16日に開催!
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000049.000124171.html

最初、誘っても子どもたちは誰も見向きをしないだろうな、と思ったら三男がまさかの”行く”宣言。
では、二人で行こう!ということで参加してきました

JR佐貫町駅から歩いて少しいったところにある小学校がスタート地点。
チラシによるとだいたい2時間くらいとのことで、12時過ぎくらいにマザー牧場ゴールを目指して歩き出します

あいにくの曇り空でしたが風がなかったのですごい寒いというわけでもないお天気模様。
よってみたかった場所の一つである宮醤油店に立ち寄ります。

工場見学をさせてもらい、大きな醤油樽一杯の醤油を見ることができました。
こちらでは先着100名に醤油のミニボトルをプレゼントとのことでしたが、日曜日参加ということもあってかすでに在庫切れ。

普通に醤油をお店で「かざうさむらさき」という醤油を購入させてもらいました。

宮醤油店
https://www.miyashoyu.co.jp

かずさむらさき
https://www.miyashoyu.co.jp/prod04.html

醤油もいろいろな種類があるのは知っていますが、それぞれが作られ方から違うというのは初めて知りました。
身近なものでも知らないものが多いものです

もう一つの楽しみにしていた、綾部商店の手焼きせんべいですが、すでに売り切れていてお店自体が閉まっていました。。。
悲しすぎる

やはり土曜日に来ないとだめだったか。。

スタンプを押せる場所はスタートとゴール以外にはこの佐貫城址の展望台にしかないのですが、この展望台に行くまでの道のりがなかなか大変でした。

山道をそれなりの距離歩くことになり、結構な体力を奪われます。

なんだかんだでゴールのマザー牧場に到着。
振る舞っていただいた牛乳をいただきます。

子供の足に合わせて歩いていたとはいえ、目立った休憩を取ったわけでもないのですが、到着時はすでに13時30分。
佐貫町駅についたのが10時だったので、3時間半くらい歩いたことになります。
いや、がんばったー

もう、いっぱい食べちゃうもんね!
ってことで、この他に究極のフランクとかいちごパフェとか食べまくりました。。。

Garminの記録データを手元で

Runmetrixもそうですが、Garminもいろいろなデータを記録してくれます。

特にBodyBatteryなんて面白いですよね。
ロールプレイングゲームで言うところのステータスを見ているようで、一日になんどとなくどういう推移をしているのかを見てしまったりします。

GarminConnect上でも、複数のアクティビティを比較することは可能ですが、蓄積されたデータをLLMに食わせてなにか言ってほしい気がしてなりません。
そういう意味で、データをローカルに持ってくることが出来ないかな?と思っていたら面白いプロジェクトを見つけました

GarminDB
https://github.com/tcgoetz/GarminDB

どうやら、GarminConnectをスクレイピングして情報をSQLiteに落としてくるようです。
面白いですね。

付属している Jupyter Notebooks形式のviewはうまくいくものといかないものがあったのでちょっと使い方は気をつけないと行けないかもしれません。

落としてきたデータを下に、なにか出来ないかちょっといじってみたいところです

GensparkでDeep Research

先日紹介したGensparkですが、Deep Researchが1日1回無料で利用が可能です。
より正確に言うと、通常の検索以外の画像生成など、プラスアルファの機能が時限的な回数制限となっていて、Deep Researchもその一つということですね。

まず、Deep Researchをするにはホーム画面でディープリサーチアイコンを押します

その後、調査したい内容をプロンプトに記述します。

そうすることで、複数のLLMでまずリサーチプランを作成し、それらをマージしたプランを提示してくれます。
現時点ではGPT-4o、Claude3.5Sonnet、gemini-1.5proが使われるようです。

提示してくれたプランをそのまま実行してもいいですし、編集を押して追加の指示を与えることも出来ます

”リサーチを開始”を押下すると、20~30分程度調査に時間を要します。

この間、ブラウザは落としてしまっても問題ありません。作業が完了したらログイン時に参照することも出来ますし、完了時にメールでお知らせもしてくれます。

面白い

調査結果に関しては、鵜呑みにすることはまだ怖いですが、非常に面白いと思いました。
Gensparkの場合、通常の検索の時点でSparkpageなどを作ったりして一つの調査結果かと思うような出来栄えではありますが、Deep Researchという名前をつけているだけのことはありそうです。

検索として、単純にざっくりと調べたいときは通常検索。
もう少しより深いところまで調査した結果を見たいときにはDeep Researchという形でしょうか。

一方で、プロンプトの作り方次第では、なんだかすごく浅い調査一覧みたいな形になってしまう可能性もあります。
このあたりはDeep Researchを使うときのプロンプトの出し方をもう少し工夫したりして、そもそも自分がほしいアウトプットとはなんだったっけ?を明確化しないといけませんね。
もう少しトライ・アンド・エラーしたいところですが、無料では1日1回なのが歯がゆいところです

正直言って、そんなに調査することってあるんだっけ?という話はなくはないのですが、検索してみた結果から更に似たような話や、疑問が湧いてきます。
いい具合に好奇心を刺激してくれそうです。

招待リンク

https://www.genspark.ai/invite?invite_code=NzA4OGE2MTlMMjRlNkw4NzA0TDc0YWFMNTAwZmY0NjA4OGE1

この招待リンクから会員登録をして電話番号認証を行うことで、Deep Researchをはじめとした有料プランが一ヶ月無料になります。気が向いたら登録してもらえると嬉しいです。

トレーニングステータス:キープ

Garmin Connectに表示されている、トレーニングステータスが当初は緑色の”プロダクティブ”という状態だったのですが、最近はずっと”キープ”が続いています

キープの説明としては。。。

ということで、維持は出来ているけれど向上にはつながっていないということなのだろうか?うーん

この状態の原因を作っているのは、キャプチャにもあるように”負荷バランス”のようです

今日、慌てて無酸素の向上につながるワークアウトをやったので色が少しついていますが、圧倒的に”低強度有酸素”が多いです。

これは、Garminコーチのマラソンコースで指示されたワークアウトを行っていたことによるものと思われます。
イージーペースのワークアウトを指示されることが多いメニューでした。

自分自身の課題

自分自身、どのあたりに課題を感じているかというと持久力です。
たいてい、35km過ぎてくるとバテてしまいます。

このあたりはペース配分の問題もあると思うのですが、それでも持久力はもう少し欲しいところ。それを考えると、低強度有酸素が多いのはそれほど悪い話ではないとは思います。

一方で、筋力がついたほうがもっと楽に走ったりすることができるのではないだろうか?という思いも常々あるわけで、

いや、というより

プラダクティブって言いたいんだよ。

Garminコーチのトレーニングプランよりも、本日のおすすめワークアウトのほうが、無酸素トレーニングの割合が多いように感じられます。

これまではGarminコーチのプランが中心ではありましたが、勝手に10月辺りに開催される横浜マラソンのサブスリーを目標設定して、おすすめワークアウトに出てくる内容の実践に切り替えてみることにしました。

かなりしんどいプランになりそうですが、頑張れるだけ頑張ってみたいと思います

マザー牧場まで歩いてGO

今週末ですが、表題のイベントがマザー牧場で行われるそう

「歩け歩け大会」開催
https://www.motherfarm.co.jp/information/news/detail.php?CN=400281

JR内房線佐貫町駅からマザー牧場まで歩き、現地解散という、なかなか参加者任せなハードな催しです。
スタートとゴールが違うので車で行くのもためらわれます。
というか、「受付場所に駐車場はありません」と書いてあるので電車でいくしか参加する手段がありません。

普段であれば、あっさり無視するところですが、コースマップを見ているとなかなか興味深いポイントがいくつもあります

週末、うまいこと子どもたちの賛同を得られたら参加してみようかな、と思っています。

Gensparkを試す

生成AI自体を触っている頻度は段々と上がってきている毎日ですが、まだDeep Researchのような、重厚な調査タスクを行うエージェントは試したことがありません。

OpenAIだとProプラン、つまり月額200ドル必要なんですよね、、、

なにかいい方法はないかな?と調べてみたら、Gensparkという、現時点ではベータ版が提供されているサービスがあり、Deep Researchも限定的ではあるものの利用が可能なようです

通常の検索

先日の焼き肉屋さんの業界動向も、実はGensparkで聞いてみたのでした

検索結果は、なんとなくPerplexityに似ている気がします。
複数のソースから検索結果がまとめられ、それぞれ言及している事柄に対してのソースを確認することが出来ます。

そして、生成した結果にはなぜか毎回マインドマップがついてきます。

マインドマップがあることで、AIのマインド(?)がわかるかな?
何度か試してみましたが、そこまで複雑なマインドマップが出るようなことはなかったです。これは検索したキーワードによるところでしょう。

エージェントの組み合わせを試す

検索結果がお気に召さない、そのときに「エージェントの組み合わせを試す」ボタンがあり、これを押すと、各AIそれぞれが導き出した問いに対する回答を確認することが出来ます。

Sparkpage

もう一つ特徴的なのが、Sparkpageというページを生成します。検索結果自体が複数のエージェントやソースからの検索家かをまとめているわけですが、このSparkpageはリアルタイムにカスタムページを作成します。

検索結果に上記のようにSparkpageがついているのですが、これを選択すると

一つのまとまったページとして各情報ソースから抽出してきた情報をグラフなどを交えながら組み合わせて表示してくれます。
なんというか、レポートが出来上がった感覚であります。

招待リンク

これらの検索は現在Gensparkがベータ版ということもあり、無制限に使える状態なのが今です。Perplexityと異なり、スマホアプリがないのが悔やまれます。

一方で、Deep Researchや画像生成などは無料ユーザには制限(おそらく1日1回?)がかかっています。
OpenRouterと同様にこういった複数のAIプロバイダーにまたがって提供されているサービスに課金するのか、それとも個別に課金するのか。悩ましいところです。

ただ、Gensparkでは招待リンクの仕組みが用意されています。

https://www.genspark.ai/invite?invite_code=NzA4OGE2MTlMMjRlNkw4NzA0TDc0YWFMNTAwZmY0NjA4OGE1

この招待リンクから会員登録をして電話番号認証を行うことで、有料プランが一ヶ月無料になります。気が向いたら登録してもらえると嬉しいです。

いやー、生成AI、面白いですね

肉の日で肉食ってきた

昨日は、2月9日で肉の日。
ということで久しぶりに家族で焼き肉食べてきました。

行ったのは焼肉きんぐ

きんぐコースでひたすらに肉を食ったあとでデザートとして石焼きキムチビビンバを食べてきました。
きんぐカルビが好きですが、炙りすき焼きカルビが家族的には好きなのでひたすら焼き続けた感じです

焼肉屋、賑わいすぎ

我が家の近く・・・と言ってもそこまで近くではないですが、焼肉屋があちこちにあります。そしてどこも非常に混んでいます。
どんだけ焼き肉好きな人が多いんだと。

【2024年版】焼肉チェーンの店舗数ランキング
https://www.nipponsoft.co.jp/blog/analysis/chain-yakiniku2024

これを見てみると、焼肉チェーン店の数としては少し減少気味。
ただ、焼肉きんぐは増減率がプラスに振れていて勢いを感じます。

増減率が一番大きい牛角食べ放題は、ないわけではないのですが我が家からは少し遠いんですよね。
でも、気にはなるところです。
店舗数だけで見ると、牛角が圧倒的なんだな。

とはいえ、食肉価格の高騰もあって、全体的な見通しは厳しいように見えますね。

焼肉きんぐを展開している物語コーポレーションの決算説明資料(https://www.monogatari.co.jp/ir/library/lib03/)を見ると100円ほど値上げしていたんですね

こうしてみると、物語コーポレーションは色々やっているな~。
そして、本社が豊橋にあるんですね。。。全く知りませんでした。

今回、あまり気にしていなかった焼き肉屋周りに関して、少し調べてみましたが、外食産業はなかなか厳しいっすな。。。

今年の菜園計画を考える

2月に入り、いい加減に雑草だらけの家庭菜園を今年もなんとかしないとな、と重い腰を揚げて雑草取りをスタートさせています。

イネ科の雑草だと思うのですが、地上部は枯れていても地中に根が張り巡らされていて非常に厄介です。
そして、少しでも残っているとグングンと成長して増えていきます。
何度となく頑張って掘り起こして入るものの、根絶やしにできていません。

一番の手は、ちゃんと耕し続けることなのですが、毎年どうしても仕事が忙しくなったりで手を抜いてしまい、手がつけられなくなってしまうんですよね。
たまには頑張りたいところです。

何を植えると良いかを聞いてみた

毎年、何かしら面白い野菜を植えられないかを考えていて、昨年は白茄子と紫とうもろこしにチャレンジしました。

白茄子は収穫時期を見誤り固く。
紫とうもろこしはあまり太く育てることが出来ずに両方とも微妙な結果に終わってしまいました。

さて、今年は何をしようかと考えていたのですが、一旦AIに聞いてみました。
今回はperplexityさん

おすすめ野菜と面積配分

  1. 簡単で収穫が楽しい野菜(20坪)
    • ミニトマト(5坪):初心者向けで収穫が楽しい13
    • きゅうり(5坪):支柱を使えば育てやすく、子供も喜ぶ13
    • 枝豆(5坪):病気に強く手間が少ない1
    • ジャガイモ(5坪):掘り起こしがイベント感あり2
  2. 珍しい野菜(10坪)
    • 白ナス「揚げてトルコ」(3坪):珍しい品種で料理も楽しい1
    • コリンキー(3坪):皮ごと食べられるカボチャ1
    • 白キュウリ「ホワイティ25」(2坪):見た目がユニークで人気1
    • 金時草(2坪):栄養価が高く育てやすい1
  3. 季節感を楽しむ野菜(10坪)
    • ナス・ピーマン(各5坪):夏野菜の定番で長期間収穫可能13
  4. グリーンカーテン用(5坪)
    • ゴーヤ:暑さ対策にもなり、実も楽しめる1

なるほどなるほどー。
白きゅうりというのは聞いたことがありませんでした。
なかなかすごい見た目ですね

ホワイティ25
https://www.yamatonoen.co.jp/product/fruit-vegetable/cucumber/Y0057

コリンキーなんかも面白そう。
ただ、ゴーヤは私が苦手なので却下です。

いずれにしても、雑草をなんとかしないと始まらないので頑張って土を掘り起こして雑草の根を引きずり出す労働に勤しんでいます。

まずは最初に訪れるじゃがいもの場所を確保しなければ!!
腰が痛いよ。

最近のAudibleの聞き方

以前は◯ヶ月無料!みたいなタイミングで加入していたAudibleですが、なんだかんだで1年以上継続しています。

月額で言うと1,500円なのでビジネス書を毎月買っている感覚。
そう考えると、毎月2~3冊以上聞くことができればだいたいもとは取れているかな?という感覚になります。

普段買わない本を聴く

元を取れているだろうか?とか考えるとちょっと微妙なのですが、「まぁ、買わないよね」という本を聴くこともよくあります。

ぶっちゃけ、そこまで読みたい本だらけではないですし、なんとなくジャケ買い的にタイトルだけで選んでいる感じですね。

あまり真面目な本ばかりを聞いていると疲れているときには辛いものですし、何も考えずに聞くことができるラノベなんかも時々聞いていたりします。

あと、怪しい本ですね。
なんというか、スピリチュアルなメッセージを感じる本も聞いてたりします。
やたら科学的な感じで話し始めるものの、結局のところは神秘的なメッセージみたいな落ち着き方をされると、思わず吹き出してしまいそうになります。

本で購入してしまうと、きっと読むのは苦痛でしょう。
もちろん、最後まで読むとはとても思えませんが。。。

長い小説

ラノベもそうなのですが、小説はジャンルとしては私は買うことはあっても最後まで読むことがなかなかないです。
なんというか、途中で読むこと自体に飽きてしまうというか、続けられなくなってしまうんですよね。

三体も1巻は読んだのですが、2巻は買ったものの序盤で止まってしまいました。プロジェクト・ヘイル・メアリーもですね。。

三体

同じように、ピエタも買ったものの読んでいなかったものをAudibleで聞くことで最後まで持つことが出来ました。

「本を読む」という行為は、どうしても視覚を奪われてしまいますし、その間は基本的にじっとしていることになります。
長大な小説を読むとなると、そこまで読書スピードが早いわけでもない私にはすごい時間がかかってしまいます。

一方、Audibleであればランニング中や通勤の時間にながら聞きすることが出来ます。
三体のように、ウンチクの非常に多いものがあっているのか?と言われると悩ましいところですが、なんとなくのストーリーを理解して楽しむという意味では十分なのかと。

そういう意味では非常に楽しめている分野です

聞いてから買う

Audibleのいいところは先に書いた通り、気軽に聞くことが出来てながら聞きすることができる点だと思っています。
それだけに、いい本と出会ったときにはもどかしさを感じます。

本であれば、ポイントをマークしたり気になったところに戻ってみたりと本の中を移動することが容易ですが、Audibleはそうは行きません。

また、Audible自体を解約してしまうとダウンロード済みのもの以外は聞くことは出来ませんし、聴き放題の対象から外れてしまうようなことがあると、サブスクを続けていても聞くことができなくなる危険性があります。

そのあたりから、ちゃんと読みたいな、と思う本はその後に買うことにしています。
これであれば、後輩に進めることも出来ますし、自分で「そういえばあの本に書いてあった内容をもう一度みたいな」と思った際に手に取ることが出来ます。

二度聞く

実用書などはながら聞きしているとちゃんと頭に入っては来ないです。
ながら聞きなので、メモもなかなか取れていません。

そういう事もあって、私は最近ではちゃんと理解しないとな、と思う本は二回は聞くようにしています。
若干、次に読みたい本があまりないという消極的な理由もあったりしますが、何回か聞くことで頭の中に少しずつでも定着させることができるのでは、と。

特に、一度全体像をなんとなく聞いたあとでの2回目は、1回目で取りこぼした内容に気がつくこともよくあります。

通常の読書でも、一度読むだけでなく何度も読むという読書法もありますし、重要なことは何度でも繰り返して言うという重要性もよく聞かれます。
そういう意味では、ながら聞きができるAudibleを活用して何度も反芻するというのはいいやり方なのではと思っています。

サブスクを継続しているのは半分は惰性ではあるけれど、せっかくなので聞かなければ!という貧乏根性から巡り合う本もあるわけで、なかなかAudibleというサービスは気に入っています。

こんな機能があれば

Kindkle本にはHighlight機能があり、あとから見返すのに役立っていますが、Audibleにはクリップとメモ機能位しかありません。
何かしらアクションを起こした際に、その直前の一節をハイライトとして文字起こし、保存することができれば、現状のKindle Highlightと同様の使い方が出来ていいのですが・・・。

文字情報ではなく音声情報のプラットフォームでテキストが残るというのは本末転倒ですかねぇ。。

OpenRouterに登録した

随分と前からClineをはじめとするコーディングエージェントに興味はあったのだが、どうにも手がつかない。

このあたりの知識や経験は、早晩必要になるかあまりにもパラダイムが変わりすぎて使い物にならなくなるかという振れ幅の大きいものではあるが、触った事で損するということはないはず。
だがしかし、手がつかない。

Nikeのように「Just do it」と触ってしまえばいいだけじゃないかと言われればそれまでなのだが、”興味はある”と言いながらここまで触らないのも珍しいな、といい加減重い腰を上げた。

OpenRouterってなんだ

公式サイト
https://openrouter.ai/

VSCodeにRoo Code拡張をインストールすると、API Keyを入れることになるのだが選択肢のデフォルトはOpenRouterとなっている。
OpenRouterという生成AIは聞いたことがないぞ?と思い調べてみると、単一のAPIKeyで複数のモデルを使い分けしてくれるようなサービスのようだ。

生成AIにはそれぞれ得手不得手があるので、複数に課金するよりも確かにOpenRouterに課金することで効率が良さそうである。

アカウント作成

まずはSingUpということで公式でアカウントを作る必要がある。

SingUpでMetaMaskの選択肢が出てくるのは初めて見る。
ということは、仮想通貨での支払いができるということなのだろう。これまた珍しいものだ。

あえてMetaMaskで進めてもいいのだが、大人しくGoogleアカウントと紐づけることにする。

$支払いとなるので、カードかAmazonPayかな?
私はUSAmazonのアカウント持っているのですんなり行ったけれど、もしかしたら通常は難しいのかもしれない。

クレジットの追加は$5からとなる。
Deepseekが最小が$2だったことを考えると、Deepseek限定で使うのであればやはりDeepseekに課金するというのが一番なのだろう。

まぁ、ここは勉強代とする

API Key自体はCreditを追加していなくても作ることはできる。
ただし、Roo CodeなどでAPIを呼び出す際に

Creditが足らんと怒られてしまうので注意が必要。

VSCodeに Roo Codeも入れたことだし、あとは色々と動かしてみることかな。

余談

今回はOpenRouterを使ったのだけれど、せっかく複数のモデルにアクセスできるのであればコード生成以外にも使いたくなる。

Roo CodeでOpenRouterを使うチャットを作ってしまうというなんともシュールなことをしてもらいいのだけれど、、、と思っていたらよく見たらOpenRouter自体にその選択肢が用意されていた

これで、OpenAI系やその他のモデルも試して遊ぶことができるのでは。
楽しみである