今年に入って、ブログのアクセス数が昨年の６０％程度まで減少してます。
特に プログラミング関連記事が激減してます。私自身もそうですが、プログラムでわからない点があると
WEB検索しないで、chatGPTに聞いたほうが気の利いた回答を得られるので、WEB検索よりヒット率が高いです。そういう使い方をする人が増えたので、プログラムを教えるWEB記事は、皆減少していると思います。プログラム学習通信教育講座などは、激減していると思います。AIに食われる現象が身近にせまりつつあることを実感しました。AIで回答がでてくるブログ記事はダメだということです。
これからは、AIに学習を教えてもらえる時代なので、学習塾、専門学校、資格通信講座などは、影響をうけて、消滅するビジネスもあるかもしれないので、皆さんも注意して関わったほうがよいです。
しかし、chatGPTで、判らないことを聞くと、適当な回答が多いので、確実に解決できた例は
１０％程度ですが、検索時間が短くてすむ点がよいです。
●これからのブログ
８年目を迎える電子工作DIYのブログですが、他でやらない記事は元気に生きてます。
① ３Dプリンタで作る防水ケースは、難易度が高いため、WEBでもほとんどないので、AIも良い回答をだしませんので、私のブログの勝です。
②ひずみゲージアンプの選択
これもニッチなのですが、必ず力の測定をしたニーズがあるので、８年間コンスタントにアクセスがあるテーマです。chatGPTに聞くとHX711とアナログアンプしか紹介してくれませんので、本ブログで紹介しているADS122U04の圧勝です。ユーザーもわかっていて、HX７１１でハマったユーザーさんがADS122U04に乗り換えている例が沢山あります。要するにWEBで記事がすくない分野だとAIは回答できないのです。
③RTK
これは、元々ユーザーが少ないので、WEBの情報が少ないので、chatGPTに聞いてもろくな回答がありません。
●AIの及ばないテーマに集中する
AIは、WEB上にない情報は学習できなません。ですので、WEB上にあまり出ないテーマをネタにしていれば、AIに駆逐することなくブログは続けられます。逆に、ブログのアクセス数を狙うテーマだとWEB参照が増えて、AIに検知されるので、いずれは、AIに負けてしまいますので、永遠にニッチでアクセスすうが少ないテーマを数多く掲載するブログが生き残ると思います。ニッチトップということです。
テーマ数を増やす方向性で、２０２５年からは、スキーのRTKだけでなく。強みであるひずみゲージ測定とRTK測定のバリエーションを増やしていこうと思います。
３月１８日に今シーズン初回のスキー場計測しました。
予想外のアクシデントありましたが、毎年のことなので、予想外があることを予想していたので、
生きているデータだけで結構有意意義なデータが得られて、昨年からの１０か月間の開発の成果がでました。スキー場計測はじめたのが２０２０年の１月からですので、５年経過して、随分いろいろ経験して、
技術も向上しました。物事は、石の上にも３年といいますが、やはり３年目からの技術の進歩が著しかったです。誰もやったことがない技術開発でも３年は粘ってやってみるということだと思います。３年間は今から見るとバカみたいな無駄な開発をしていたと思いますが、それらを経て現在があるので、あきらめずに３年間は前向きにつき進めることが重要だと思います。この間、世間様からは、ほとんど本開発の価値を認めてもらってませんが、人の評価など気にせずに自分の価値感でいけばよいと思います。世間が欲しいものなら、どこかで企業が開発してますので、誰も振り向かないのは、未だ世間が潜在ニーズであるのか、全く役にたたない開発かのどちらかです。しかし、DIYの場合は、自分だけのニーズは確実にありますので、完成すれば自己満足にはなるので、それで良いです。
STA25の目玉は、スキー板のたわみセンサを板の前後に装着してあります。これによって、板の踏み方が
ターン中どのように変化してその変化がターンの軌跡と横滑りに及ぼす影響がデータで見られますので、
自分のターンで踏み方とターンの仕上がりが数値で評価できるので、AIのスキーレッスンの基礎データとなるシステムです。未だ、システムが重くて、滑りにくいとか課題がありますが、本質的に使えるとなれば小型軽量化をお金をかければ可能なので、クラウドファンディングにだして、投資を呼べば実現可能です。そうはいっても、応援してくれる人も、小賀坂スキーの横田様という方がテストライドしてご評価していただけます。こういう方は、業界には必ず数人はいらっしゃって、業界の未来を夢みて、世の中のDX化、IOT化とスキー業界という視点で、新しいコト作りに挑戦されてます。業界が進歩するのは、数少ないそのような方々が頑張っているからと思います。
https://tinyurl.com/29vjfok6
●インターネット使い方
インターネット始めたのが１９９５年ごろは、電話線にモデム接続で、NetScape Navigatorでインターネットに触れてました。1980年代のPCの利用方法は、アプリを購入して使うか自分でアプリを作る以外になかったのですが、インターネットの世界は、アプリは無料でダウンロードできるのが、魅力的でした。
コンピューターの利用方法のイノベーションを実感しました。
２０００年からADSL２００３年から光ファイバーになりました。
定年退職してから、１日中家で電子工作しているので、１５時間以上PCをみてます。長野市の実家に信州MAKERS拠点を移してからは、テレビがないので、NHK PLUSでNHKを見ているので１日中見ているので１時間０．７～１GB使ってます。寝るのが７～８時間なので１５～１６時間で１３～１６GBｙて消費してます。
●ISPはサクラとリトルサーバー
月に何回か信州MAKERSのブログのバックアップをおこないますが、サイトが８GByteあるのでダウンロードも時間がかかりますが、プロバイダーがハッキングされた場合を考えてicloudと自宅SSDにサイトのバックアップを置いてあります。２０１８年までお名前COMを使ってましたが、大規模ハッキングにあってからお名前COMのセキュリティー管理が金儲け主義で劣悪な内容が判ったため、サポートのモラルが高いISPとしてサクラインターネットに乗り換えました。それ以降７年間１回だけ１日サーバーが止まったことがあるだけで、サイトは安全に運営できてます。ブログとHPも５個くらい運営していますが、２０００年からやっているスキーのHPはリトルサーバーという格安ISPに引っ越しました。田舎にあるこじんまりとしてISPさんですが、サポートが丁寧で、大企業にはない親切さが有難いです。
●時間の過ごし方
アクセス管理などしていると、電子工作にかける時間が以外と少なくて一日５時間くらい電子工作です。集中力がいるので、体の衰えとともに、減ってきているので７５歳以降は、活動が相当減るだろうと予想してますので、７５歳までにやりたい工作はやっておこうと思ってます。
●スキー
長野市だとスキー場まで３０分でいけます。ですので、STAの開発に都合がいいのですが、毎年開発が遅れて３月ギリギリに完成して、実験するころはスキー場が閉まってしまうということで、１時間くらい離れたスキー場で５月中旬までスキー測定実験をしてます。おかげで、スキーを滑る機会が減ってしまって、体力も落ちて、へたくそになってきていて、何のためにスキーモニターシステムを開発しているのか見えなくなってきてます。早く開発を完成させて、本来の目的である自分のスキーテクニックの向上に使いたいと思ってます。
昨年までは、NEO－F9Pという、ダウングレードしたチップを発表していたので、UBLOXが撤退するのかと思っていたのですが、なんとアップグレードされたチップを発表してきました。
https://tinyurl.com/2465874q
ここ３年、Septentrio Mosaic X-5シリーズ とかUnicore UM98シリーズ にスペックで負けていたので、ubloxの反撃がどうなるのか期待していたので、良かったです。
未だ、詳細な仕様書が発表されてないのですが、広告では
①Allバンド対応
②２５Hzレート
がメインのアップグレードですが、Ardusimple社が予約販売してます。
２５０ドル台ですので、F9Pが１９０ドルなので、性能に比べあまり値上がりしてません。
他社のチップは、Septentrioが6５0ドル Unicoreが４００ドルなので安いです。
信州MAKERSでは、スキー板のHeading測定でMovingBaseを使ってますので、MovingBaseが２５Hzっとなれば、スキーターンで使える分解能の限界速度が時速６０ｋｍ程度まで伸びるので、スラローム競技での精密測定にも使えます。アンテナの小型化が課題となりますが、スキー計測分野では。GNSS RTKチップの技術革新が期待されます。
STA25は、３月に完成予定で、現在基板をスキー板の防水ケースへ収納して、動作確認、デバッグ中です。STA25は、アンテナ３本 IMU２個 曲げセンサ２個をスキー板前後にセットしてます。
TOPとTAILでのスキーの軌跡とHeading角ばかりでなく、スキー板のたわみとねじれも測定してますので、ライダーの踏み込むタイミング、前後の踏み込み強さがわかります。
３月末までには、スキー場で滑走実験をしてデータを取得します。今回は、私のへたくそターンではなく、プロライダーに乗ってもらいますので、良いターンのデータと私の下手くそターンのデータを比較できるので、スキーターンの評価方法が開発できると思います。
STA25で５年間続けたSTA開発シリーズの集大成となります。
●行政・政治をみているとAIでやったほうがマシだと感じるほど劣化している現象が多々あります。
そこで、chatGPTに民主主義は要らないと聞いてみました。
ーーーーー以下回答ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
「AI時代に民主主義はいらない」という意見は、現代社会における民主主義の限界や、AI技術の発展による新たなガバナンスの可能性を考える議論の一つです。ただし、この主張には賛否が大きく分かれます。それぞれの視点を整理してみましょう。
✅ 民主主義が不要だと考える理由（AI時代の課題）
非効率な意思決定
民主主義は議論や選挙を通じて決定を行うため、意思決定に時間がかかります。AIは膨大なデータを瞬時に分析できるため、より迅速で合理的な判断が可能と考える人もいます。
感情や偏見に左右される政治
民主主義では、ポピュリズム（大衆迎合主義）や感情的な判断が政策決定に影響を与えることがあります。一方、AIは感情に左右されず、データに基づいた判断を下せます。
専門性の欠如
選挙で選ばれた政治家が必ずしも専門知識を持っているわけではなく、複雑な問題への対応が不十分な場合があります。AIなら、医学、経済学、環境学などの専門データを統合して判断できる可能性があります。
大規模なデータ活用
現代社会は膨大なデータで動いており、AIはこれを解析して最適な政策を提案できるとされています。人間では処理しきれない複雑なシステムをAIは効率的に管理できると期待されています。
⚖️ 民主主義を維持すべき理由（AIの限界）
倫理と価値観の問題
AIは「効率」を重視する傾向がありますが、社会の意思決定には倫理や人間の感情、文化的背景が不可欠です。AIが下す「最適な解」が必ずしも「人間にとって良い解」とは限りません。
アルゴリズムの透明性
AIの意思決定プロセスは「ブラックボックス化」しやすく、市民がその判断基準を理解できない場合があります。この透明性の欠如は、権力の集中や操作のリスクを高めます。
バイアスの問題
AIは学習データに依存しているため、データに偏りがあると差別的な判断を下す可能性があります。過去にも、AIによる採用システムや顔認識で差別が問題となった例があります。
民主主義の本質は「人間の意思」
民主主義は単に「正しい答え」を出すシステムではなく、人々が社会の未来について自ら考え、選択する権利を保障するものです。この「自己決定権」をAIに委ねることは、人間性の放棄とも言えます。
🤖 AIと民主主義は共存できるのか？
実際には、「AIか民主主義か」の二択ではなく、共存の道を模索するべきという意見が主流です。
🔄 可能な共存モデル
AIを補助的に使う
政策決定の参考としてAIの分析結果を利用しつつ、最終判断は人間が行う。
市民参加型AIシステム
市民の意見や価値観をAIに学習させ、多様な視点を反映させる。
透明性と説明責任の強化
AIのアルゴリズムを公開し、社会全体で監視する仕組みを作る。
💡 結論：民主主義は「いらない」のではなく「進化」すべき
AIは合理性や効率性を社会に提供できますが、人間固有の価値観や倫理観はAIには再現できません。AI時代には、民主主義を単純に廃止するのではなく、AIを活用してより成熟した民主主義へ進化させることが求められています。
「人間の意思決定」と「AIの分析力」をどう融合させるかが、これからの社会の大きな課題と言えるでしょう。
