続 真空管＆オーディオ「なんでもあり掲示板」

西村様
私はメーカーの者ではありません。天文台の保守を行い、今は望遠鏡の改造（写真鏡を眼視用へ変更）をやっています。それ以上はご勘弁を(^^)
超新星のパトロールは大変な作業だと思います。成果も出されて立派だと思います。お疲れさまでした。新星と彗星のパトロールをやっていた方を知っていますが、その方は大変厳格に自己管理をなさって、70代後半まで頑張っておられました。引退されたのが残念です。(訂正します80代後半まで活躍されていました。）

さてその後AIと数時間話をしていましたが、その中で設計の詳細も詰め、新たな発見や方向性が生まれてきました。まるで仕事仲間とあれこれ話しているうちに考えがまとまって来る感じです。多少ボンヤリしていた方針が、今はハッキリして結論を出せるまでにまとまりました。さらに会話の後のこの充足感はなんともいい感じです。言ってみればAIも学習していますが、同時に人間も学習している事になります。
確かに海外の技術に依存しているのは、本当に悔しいですが、それ以上に満足感があります。

> 仕事で設計している天体望遠鏡（カセグレイン望遠鏡）

うちだ様はメーカでしたか。差し支えなければどこでしょうか？
私は趣味で一昨年まで超新星捜索をしておりました。寄る年波には勝てず除雪が大変になり昨年に廃棄処分にしましたが、35cmニュートンと30cmのリッチークレティアンを使っていました。
35cmは自作のC++でプログラミングして半自動で動かし、捜索に集中できるようにしましたが、残念ながらプログラミング後は発見に至りませんでした（その前は2014年にSN 2014cy、2015年にSN 2015asを見つけ日本天文学会から表彰を受けました。その際、有名な山形県の板垣様と初めてお会いできました）。

皆様のAIの検証結果を見ていると、生成AIも専門的、技術的な課題を解決出来るまでになっているのですね。

私も試しに仕事で設計している天体望遠鏡（カセグレイン望遠鏡）のパラメータの検証をChatGPTとCopilotの両方に指示してみると、両者とも正確な結果を出し、正しく検証する事が出来ました。設計自体は四則演算で出来る内容で難しいものではありませんが、望遠鏡の知識が無いと結果を出せないものです。

一年位前でしたか、ChatGPTに簡単な数学の問題を解かせると、とんでもない結果を出したのを思い出しています。この一年で少なくとも四則演算は正確に出来、その応用計算も出来る様になった事になります。
まだ100％任せる気持ちにはなりませんが、結果を確かめながら使ってみたいと思う様になりました。

Copilot のAIエンジンはオープンAIからの技術導入なので、chatGPTと同じだと思います。もちろんマイクロソフトのチューニングがあるでしょうし、学習データも違うと思います。

Copilot はリアルタイムで検索して、直ちに学習データにするそうです。そのため、最新のデータが使え、また、会話の内容にあったデータを使えるようです。

私に理論式からの特性を計算してくれた時は、「考えています」「マッピングしています」というので長い時間がかかりました。おそらくリアルタイム検索して学習データを作っていたのだと思います。

ken様、リプライありがとうございます。
やはりCopilotは使えそうですね。他のブラウザは使ったことがありませんが、同様な AI を積んでいるのでしょうか？

私、KT88 は使ったことがありませんが、似た規格の 6550 (6550Aかも）を積んだ DYNACO MARK-Ⅲ を使ったことがあります。KT88 に変更できるのかはわかりませんが、このアンプ、狭いところに 6550 2本が並べられ 少し小太りの KT88にしたら互いに接触するんじゃないかとの懸念がありました。後で知ったことですが、ブロックコンデンサーも並んでいますが、6550と整流管GZ34の熱によって劣化するのが早いとのことでした。
でもそれより電源オフのとき必ず発生するノイズがあってイヤになり売却しました。
KT88 は McIntosh MC275 によって有名になりました。このアンプは札幌市の狸小路7丁目にあった喫茶店に置いてあり、たまに聴きに行っていました。30人程度は入れるところでしたが、いつも3－4名程度でした。とても静かな店でクラシックのみがかかっていました。店主はおそらく趣味でやっていたのでしょう。その後、スピーカーを含むオール McIntosh （アンプは半導体）になっていました。今は年齢により廃業しました。

Copilot に「真空管 KT88のデータシートに載っているプレート特性を出せますか？」と質問すると、数式をまじえた説明とデータシートのアドレスを教えてくれました。
プレート特性のグラフを再構成して描きますかというので、お願いすると、理論式から計算したグラフを描画してくれました。いわく、

データシートに載っている μ, \(ra\), \(gm\) を使って
「理想三極モデルとしての KT88」を数式で再構成し、
そこから プレート特性の族線を数値的に描き直したものです。

理論式ですから実際とは合いませんが、理解して努力しているようです。

データシートそのものを表示しないのは著作権を侵害しないために、直接のコピーは出さないアルゴリズムなのかもしれません。文学作品でも同じような答え方をすることが多いです。

閑話休題
しつこいですが

ChatGPT、Gemini、Copilot、DeepSeekに
「あなたは図表を読み取ることはできますか。」に対し、Copilotだけはできます、と。次に
「真空管 KT88 の3極管特性表を表示してください。メーカは問いません。」に対し図表は表示されませんでしたが、添付画像の答えが返ってきました。https://frank.pocnet.net/sheets/163/k/KT88.pdf と全く同じでした。
GEC KT88 に3極管特性表があり、比較するとこれでも正しいようです。グラフが読めるのかは不明です。

Gemini はLoginが必要なのか書き込む欄が出てきません。
図表が読めないChatGPTとDeepSeekには「ウェブアドレスを教えてください。」と。
似た返事で「真空管ミュージアム」という英語版のウェブを紹介されました。でもこのウェブ、よくわかりませんでしたのですぐ中止。
まあ、図表が読めないのなら仕方がありません。でもウェブで図表や画像が使われず文字だけで表しているものなどあるのでしょうか？やはりChatGPTもDeepSeekも使えません。

とこのように AI が示したものを鵜呑みにするのは論外。きちんと裏付けを取らなくてはいけません。

（「真空管ミュージアム」はhttpでhttpsではありません。アクセスする際はお気を付けください。何をしているかわかりませんので。私はブラウザはEdgeで、通常はCookieはOFF、JavaScriptもOFFで、ブラウザ終了時にはすべての期間のすべての履歴を削除するようにしています）

たや様の言われることはもっともなんですが…

> トランジスタ技術誌が新しい人に興味を持ってもらおうと、紙面に工夫をこらしていますが、このような活動が今後も続くように応援（トランジスタ技術の購入）しましょう。

最近は近所の本屋に行っても置いていません。ほとんど売れないのでしょうね。かくいう私も購入したことがありません。昔、立ち読みしたとき、いいなと思うことはたびたびありました。でも悲しいかな、半導体の使い方がわからないのです…。
若い方は手に取ることさえしていないのではないでしょうか、というより本屋で若い人は全く見ません。スマホから得られる情報だけで生きているんでしょう。
雑誌ニュートンだけは売れているようで置いていますが、私の趣味である天文誌は置かなくなりました。MJ誌も季刊誌になって久しいですが、あれは残念ですが実験もやっていない、ただの作例紹介誌ですので無理はありませんが。

ken様がさかんにご自身の作のご紹介がありますが、目もショボショボなので細かいはんだ付けは無理になってしまいました。古希を過ぎた者には厳しい世界です。昔作った真空管アンプだけで生きていこうと思っています。

西村様のおっしゃるとおりですね。
わたしの知り合いが、去年秋まで、カスタムLSIの設計の仕事をしていたのですが、最近入社した電気電子系の人の大半は希望する分野に入れず、やむを得ず卒業（修了）ということで、設計に従事することが困難（使い物にならない）と言っていました。
トランジスタ技術誌が新しい人に興味を持ってもらおうと、紙面に工夫をこらしていますが、このような活動が今後も続くように応援（トランジスタ技術の購入）しましょう。

ラピダス(Rapidus)への民間企業の出資はごくごくわずかで、ほとんどは政府（税金）です。当初の目標は1000億円。それが少し増えて1300億円。https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1239U0S5A211C2000000/
それでも雀の涙。いかに信用されず失敗に終わるだろうと見られているか、ということです。
ラピダスがいかに認知されていないかはマイクロソフト IME に表れています。「羅ぴ出す」となってしまうのです。

そして AI。ChatGPT、Google Gemini、Copilot、DeepSeekなどなど多数ありますが、この中に日本が開発したものは一つも出てきません。いかにお寒い国になったかです。
理研と富士通が次のスパコンを開発していますが、使う半導体に国産はありませんね。富士通でさえ用意できない。
さらに典型的なダメ技術がロケットです。H3 失敗はフェアリングの開頭時にあったみたいですね。H3はH2系とは違って2段燃焼サイクルのような難しい技術は使っておらず、ただの液水、液酸エンジンです。民間の衛星打ち上げはどこも不成功です。固体燃料のイプシロンもダメ。つまり現在、日本は衛星を打ち上げることがまったくできない国ということです。

政府は理系大学にきちんと研究開発費を出さないと将来のノーベル賞はないでしょう。理系大学を志願する学生も少ない…。

> "うちだ"さんが書かれました:
> > ChatGPTって使えるんですか？
> ChatGPTは使える、使えないというモノではなく、今や「使う」媒体になっていると思います。

自己レスです。
ChatGPTに6AH4GTの価格推移を調べてもらいました。調査対象は専門販売店とオークション市場、ドル貨は当時のレートで日本円換算、5年毎の特定年を指定しています。ペルケさんが1996年頃にこの真空管の使用例を作ってから価格がどのように変化したか予想できます。ただ価格変動の原因は為替変動、その他にもあるはずです。以下ChatGPTの回答の抜粋です。

表形式で各年の推定相場を示します：
年 USD（1本・NOS） 円換算（当時レート）
1995 US$15–25 約 ¥1,410–¥2,350
2000 US$12–30 約 ¥1,300–¥3,240
2005 US$10–30 約 ¥1,100–¥3,300
2010 US$10–28 約 ¥880–¥2,460
2015 US$12–32 約 ¥1,452–¥3,872
2020 US$10–30 約 ¥1,070–¥3,210
2025 US$6–33 約 ¥900–¥4,950

各値は複数の市場（専門店価格、eBay/Auction 実例）の観測値から推定した相場帯です。特にNOS（未使用）か動作品／未テスト品かで価格差が大きい点に留意してください。

補足
価格情報の性質：真空管は希少なビンテージパーツであり、標準的な価格統計が無いこと、個別の売買例に基づく推定であることをご理解ください。
為替考慮：円換算は当該年の実際の年間平均レートを使用しています。
ブランド差：RCA／GE／SYLVANIA などブランドによって価格差が観測されます。

必要であれば、特定年ごとの代表的な販売実例リンク集や、ブランド別の相場差分析も作成可能です。

> ChatGPTって使えるんですか？

ChatGPTは使える、使えないというモノではなく、今や「使う」媒体になっていると思います。どんどん使って見てはどうでしょう。馬鈴薯さんも書かれていますが、優秀な部下がどう動くかは、適切な指示があって結果を適切に評価できる人間に依存しています。ChatGPTは間違いもすれば、不確かな情報も出してくることは、人間の部下と一緒です。人間がその結果を評価して、再度適切な指示をあたえて動いてもらう事を繰り返す事ではないでしょうか。
またChatGPTはインターネット上にある情報を使うので、その能力も限界があり、専門的な課題の解決を期待する事は出来ません。例えば専門的な「日本建築の匠の技術」を聞いたとしても、一般的な回答しか返ってこないのは仕方が無い事です。匠の技術は、建築専用のAIを作って、そこに匠がノウハウを教えて行く事で学習をし成長してゆくものだと思います。
やはりまだまだAIは人間がどの様に「使う」か、「動かす」かに依存しており、AIに全てを任す段階では無いと思います。自動運転の技術も進んでいますが、100％信頼できる段階ではありません。

私が利用した限りでは、ChatGPTは人文系の作業が得意です。専門的、技術的な事は不得手ですね。それはインターネット上の情報の特質に依っていると思われます。

ラスベガス CES が開催されているようです。内容はほぼAI一色のようですね。

私が期待するのはNVIDIA Alpamayoです。
https://blogs.nvidia.co.jp/blog/alpamayo-autonomous-vehicle-development/
ほぼ完全な自動運転ができてくれると老人としては大変にありがたい。来年、BYD が軽規格の車を出すようですが、これがどのくらい自動機能を搭載してくれるか、またアップデートしてさらなるグレードアップができるのかに期待しています。私の住む北海道ではどうか。除雪が行き届いていない雪道や氷点下30度になるところでも正常に走るか、大いに期待しています。北海道で走れれば発展途上国を除けばどこでも走れるでしょうから。

CESではAIロボットが非常に多く出展されているようです。コンビニのようなところでは完全AIロボットでの店舗運営ができるのではないでしょうか。さらに配送は夜間ですがAlpamayo搭載のトラックで自動配送ができれば完全無人化ができそうです。ロボットなら無制限労働にハラスメントや店員による犯罪でも完璧でしょう。
これらは夢などではなく近い将来に実現するように思います。

日本は中国に周回遅れどころではなくまだスタート地点でうろちょろしている段階のようです。中国はスタートアップ企業が多く互いに競っているようです。日本はRapidus程度でですが、TSMCは2ナノの量産を開始したようですね。Rapidusが量産開始（27/10予定）するころは2ナノは当たり前になっている気がします。スタート前に出遅れてしまっています。だからどの企業もCESには出展できないのでしょう。

人間なら質問の意図を推測して回答したり、先験的知識を使って回答できますが、aiはそれがないので、質問の仕方を工夫しないといけないようです。いわば、膨大な知識を持った赤ん坊のようなもの。

また同じネタですみません。

ぺるけさんのことを google 検索にある AIモードに聞いてみると、Copilotでは「木村 哲（きむら さとし）さん」となっていましたが、 google では「木村 哲（きむら てつ）さん」とウェブサイトの先頭ページにあるローマ字姓名と同じく正しく回答、そのほかについてももっと詳細な説明があり、私には正しい説明と思われました。

これは使えるかな、と思い、自分の正確な姓名を入力、知っているかと聞いてみました（たった2回ですが、新天体発見をしています）。
すると先頭には正しいのが出てきましたが、2番目以降は大学教授に同姓同名の人がいるというのが２つありました。でも「同姓同名」はすべての漢字が一致するものをいいますよね？ところが全4文字のうち先頭から3文字が一致しているだけで同姓同名としていました。日本語ではやはりまだ物足りないですね。

東欧では AI 大臣なるものを任命した国がありますが、何を学習させるかでかなり変わるでしょうが、さすがに時期尚早のように思います。でも汚職がひどい同国ではまだましということかもしれません。
「コメは売るほどある」とか「気候変動問題はセクシーに…」のようなことを言うことはないでしょうが。

今朝の毎日新聞に生成AIに関連したものが２つありました。紹介だけにしておきます。

https://mainichi.jp/articles/20250808/ddm/013/070/003000c
（購読者の私は新聞ですべてを読んでいます。でもここに表示されているだけでも趣旨の一部はおわかりになるでしょう）

www.yomiuri.co.jp/national/20250807-OYT1T50151/
mainichi.jp/articles/20250807/k00/00m/040/346000c
（同じものを取り上げています。URL数の上限を超えてるとエラーがでたため、頭は削除しました）

まるで仕事の早い部下がついてくれたようで非常に助かってます
ネットワーク構成図を提示して生成AIにconfigを作ってもらったり、
仕様を提示してスクリプトを作ってもらったり、
アウトラインとデータとシナリオを提示して提案書を作ってもらったりと色々と手伝ってくれます
依頼したことが出来上がったら上司としてはチェックをします。間違ってたり意図と違うようならその旨を伝えて修正してもらいます
人間と違うのはとにかく仕事が早いということです
ネットを検索してその結果を提示させるようなことをお願いしたとして、結果が自分の意図と違ったら生成AIが使えないではなくて指示が足りないのです
そんな感じで付き合ってます
えーと偉そうにすみません、とにかく助かっているということでご理解ください

使えるけど使えませんね。

私の不完全な理解ですが、何ら根本的理解することなく嘘を含むネットにある既存文章というマスデータから作った評価式でより高得点を得られるように文字列を創作しているだけのようです。

昔似た質問をした際には謎の人物像を実しやかに回答してきましたが、その回答をみると改善されたようです。