2026-03-01
名古屋に600人超の高専人が集結、KOSENJIN SUMMIT 2026」で感じた高専パワー。高専人会のテーマ曲をつくってみました。


「ミニアルバム 高専人会アンセム」
src on GitHub
SUNOのSimpleで高専人会の説明を元に生成、なかなかいい感じになった歌詞の読み間違いを修正して完成。同じ歌詞で、アイドル風と、しっとりスローテクノ曲もつくって3曲ミニアルバムができました。

MediaSession APIに対応したミュージックプレイヤーになっているので、バックグランドやAirPlayなどでリピ再生可能です。


CDジャケットをChatGPTで依頼したら懐かしのCDジャケットごとつくってくれて面白かったのでそのまま採用。

こちら「高専人会アンセム」の歌詞。アンセム=校歌的な意味。

[Verse 1] 朝一番の まぶしいページ キャンパス越えて 広がる景色 違う専攻 違う街でも 同じ「なぜ?」で つながる僕ら [Pre-Chorus] 答えよりも 問いを抱きしめた あの日のまま アップデートしてく [Chorus] 高専人 声合わせて (高専人会!) 生涯ずっと 学び合おう 転んだ回数 ネタに変えて 「できる」をふやす 仲間でいよう 高専人 手を伸ばせば (どこにいても) 誰かの知恵が すぐ届くよ 続いていくよ このネットワーク 高専人 価値を灯そう [Verse 2] 初めて覚えた 徹夜の朝焼け 失敗だらけの 試作の匂い 笑い飛ばした 無茶なアイデア 今も心を 少し押すんだ [Pre-Chorus] 正解なんて 時代で変わるさ 更新ボタン 胸に忍ばせて [Chorus] 高専人 輪になりながら (高専人会!) できることから 助け合おう 教えるたびに 気づく自分 学ぶほどまた 広がる視界 高専人 世代こえて (次の君へ) バトンみたいに 経験渡す つながり続ける このコミュニティ 高専人 未来をつくろう [Bridge] 就職しても 遠く離れても 肩書き増えても 変わらないもの 「面白そう」って 目が合う瞬間 それが合図だ また始めよう [Chorus] 高専人 胸を張って (高専人会!) 今日も誰かと 学び合おう 迷いながらも 前を向いて 失敗だって 資産にしよう 高専人 この一生を (アップデート) ポジティブな学びで満たそう 続いていくよ このネットワーク 高専人 価値を高めよう

「「面白そう」って目が合う瞬間 それが合図だ また始めよう」がお気に入り。


今回は、3ステージ進行。高専カンファレンス的LTも1ステージつくるのもいいかも。


理事長、発見!


高専起業家、幸田さん!


奈良高専、須田さん!


ハッカソンの発表会!
(参考、ハッカソン リンク集


高専生、IPAもつくってた!


新設高専パネル!


神山まるごと高専、五十棲校長!


さくらインターネット田中さん!


高専機構理事長、谷口さん!


高専人U18大賞ノミネート3名に、CPR BEATの熊本高専生、神山まるごと高専生も!
(参考、NICT賞に熊本高専「CPR BEAT」と、鳥羽商船高専「しらせーる」、第6回高専プロコン松江大会神山まるごと高専、まるごと祭公式アプリがスゴイ!


大賞、おめでとう!


3Dプリンターで作ったDECOチョコキーホルダー楽しくつくってくれました!


次回は北海道、EZOHUB!?


福井高専先輩、田中さん!


CPR BEATチームと!


ヨシ!


高専人の熱いモノヅクリ魂そのもの「想像物を、創造物に」株式会社越後鐵工所


今年福井高専に入学するプレ高専生と!


高専人の超強力なサポーター、岡田さん!

links
- 高専人会
- 500人集まった高専人、第一回高専人会交流会と高専人メガネプロトタイプ

2026-02-28
#AI #js 
たった3.3Gのメモリでそこそこ文章生成できるGemma3(ジェマスリー)、なんと入力トークンも128KBもいけるので簡単なRAGを実験してみました。(入力トークン上限は ollama show gemma3:4b でチェックできます)

RAGとは、検索拡張生成(Retrieval-augmented generation)の略で、質問時に、学習済みのモデルに質問に合わせた特定の知識を入力に加えて生成させる方法のこと。

質問に合わせた知識の検索にローカルエンベディングが役立ちます。知識を1行ずつまとめたテキストファイルとしておき、事前にベクトル化。質問をエンベディングしたベクトルとの距離が近い順にいくつか取り出し根拠として加えて、下記のようなプロンプトで文章を生成することで、特定の知識を使った回答になります。

あなたは根拠に基づき回答するアシスタントです。 以下の根拠を使って端的に答えてください。 文脈に沿わない根拠は使う必要はありません。 # 質問 ${q} # 根拠 ${top.map((i, idx) => `[${idx + 1}] ${i.text}`).join("\n")} # 回答

実際にやってみます。

$ deno --allow-read --allow-import --allow-net rag.js Wirthで文字列の足し算できる? あなたは根拠に基づき回答するアシスタントです。 以下の根拠を使って端的に答えてください。 文脈に沿わない根拠は使う必要はありません。 # 質問 Wirthで文字列の足し算できる? # 根拠 [1] 文字列の算術演算は「+」のみ使用することができます。 [2] 文字列は、文字の並びを「"」でくくって表します。 [3] 条件分岐文、順次繰返し文、条件繰返し文をまとめて制御文と呼びます。 [4] 比較演算やそれを組み合わせる論理演算は、条件分岐文や条件繰返し文の条件として使うことができます。 [5] 代入文は変数に値を設定します。「<-」(アサイン)の左辺に変数または添字付きの配列を、右辺に代入する値を書きます。 [6] [」「]」と「,」を使用し、要素の値をまとめて代入できます。 # 回答 はい、「+」のみ使用して文字列の足し算ができます。

ちゃんと、根拠に基づき、回答してくれました!
data.txtの書き方を工夫することで、精度はもっともっと高められるでしょう。

いろいろ応用できそうですね!

links
- ローカルAIに問い合わせよう、ask
- MacBookAirで動くローカルAI、gemma3で画像からキーワードを生成しよう、askimg
- ローカルで処理するEmbedding by nomic-embed-text and ollama
- 福井県観光スポットで似たもの探し with Embedding API by OpenAI

2026-02-27
#AI #js 
文章を数値の塊、ベクトルにして処理する生成系AI。ベクトルで意味的な近さを判定できるエンベディングもローカルで処理できるものがあったので、試してみました。


中高生向けに作ったプログラミング言語、Wirthの文法をサンプルとして、ベクトル化し、近いものを計算した例です。


「code4fukui/embed」

エンベディングにオススメされた nomic-embed-text を使用。ollamaで初回起動時に自動的にダウンロードされ、ローカルホストに対してHTTPリクエストする形で使えます。これを Deno用のライブラリとしました。

links
- ローカルAIに問い合わせよう、ask
- MacBookAirで動くローカルAI、gemma3で画像からキーワードを生成しよう、askimg
- 福井県観光スポットで似たもの探し with Embedding API by OpenAI

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