Fable 5.2 が 5.1より速い

Claude ChatでFable 5.2が使えるようになった。Claude CodeはまだFable 5.1だ。Fable 5.2は同じeffortだとFable 5.1より速い。出力されるまでの時間は半分以下だ。これがモデルの進化によるものなのか、今は使う人が少なくてサーバーが空いているから速いのかはまだわからない。

Money Forward ME の連携終了が相次ぐ

Money Forward MEサービスでは認証方式の変更により一時的に連携ができなくなることはよくあった。ところが、今年は永遠に連携ができなくなるメジャーな金融機関が出てきた。連携終了期日が10月後半というのが、GMO事件の影響ということを表している。金融機関にとっては、侵入される入口をできるだけ少なくしたいということだ。この調子で連携終了が増えるとMoney Forward 社にとっては大打撃だ。

以下は2026/11/9のMoney Forward MEのサイトに掲載されていた連携終了した主な金融機関・サービスだ。

※連携終了した金融機関・サービスをすべて掲載しているものではございません。予めご了承ください。
    au (サポートID)　※2026年10月29日 終了
    GMO外貨(外貨ex)　※2026年10月21日 終了
    岡三オンライン証券　※2026年10月19日 終了
    WealthPark Investment　※2026年9月30日 終了
    e-kenetカード(京阪カード)　※2026年8月12日 終了
    マネースクエア　※2026年8月7日 終了
    JCBプリペイドカード　※2026年7月30日 終了
    グリーンインフラレンディング　※2026年7月16日 終了
    ソロエルアリーナ　※2026年6月23日 終了
    LINE BITMAX　※2026年6月1日 終了
    東武カード　※2026年3月3日 終了
    JREポイント　※2026年3月2日 終了
    AIN SOPH.MEMBERS CARD　※2026年2月10日 終了

商用レベルのAIサービスをローカルPCでも作れるとClaude Codeが言うので作らせることに

商用サービス(ChatGPT, Claude, Gemini)レベルでWebSearchとその取捨選択を行う個人環境を作るのは難しいと先日書いた。Claude Codeに確認をしたら、そんなことはなく生成AIのモデルを動かす部分以外はしょぼいPCでも動くとの発言だ。そんな訳あるかいと、じゃあ作ってみろと指示した。複数のエージェントがそれぞれWeb検索してデータを集めて、そのデータをまとめて評価するなんてローカルPCでまとも動くわけがないだろと思う。

 

以下の図のシステムを作ってきた。メインエンジンがNemotron 3.5 Superの方は商用サービスと同じレスポンスで使えた。メインエンジンをGLM-5.3 flash 4bit版に変えるとそれよりレスポンスが遅くなった。どちらもClaude の HaikuやSonnetレベルの知恵はあって、ライトな用途には使える。なんてこった。Claudeの言う通りだった。こんなのが自宅でほいほい作れて動かせるんなら、今流行りのサイバー攻撃システムなんて（構成は違うが）誰でも作れそうだ。

 

  [しょぼいPC]                                            [myServerPC(GPU96GB)]
  Claude Code --- POST /v1/messages -----------> llama-server
     |   <-- stream (text / tool_use) ----- (Nemotron 3.5 Super or GLM-5.3 flash)
     | tools/call
     v
  websearch MCP -+-> SearXNG ---> Internet (検索語)
                               +-> 本文の取得 ---> Internet (web page)
                               +-> reranker   (段落の関連度)
                               +-> 審査 LLM  (page の採点) 

Claude Fable と Opus には差がある

研究用途にはFableしか使えないのは経験でわかっていた。日常生活の用途ならOpusで済むと思っていたが、意外にOpusはダメだ。物干し竿の洗濯バサミに黄色い物体が付着した。写真に撮ってClaudeに見てもらったら、蜘蛛の卵ということがわかった。

最初はOpusに聞いた。他の虫の卵だの、泥汚れだの言ってらちがあかない。物体が付着した位置は下方なので泥や雨水がついても下に流れ落ちる。泥汚れのわけがない。写真ではわからないが、物干し竿が泥がつくほど低い位置にはない常識もわからない。生成AIは生き物のような身体がないから、物理法則を真に理解できないというのがよく分かる。 しかたないのでFableに聞き直した。Fableはまず写真を拡大してからweb検索し、蜘蛛の卵ということを突き止めた。写真に蜘蛛の糸が写っていたのも手がかりとした。

 

研究用途ではOpus以下は使い物にならない。細かいどうでもよいことばかりに注力して、研究の本筋が何かをつかめない。Fableはその点はマシなのだが、Fableも細かいことにとらわれてしまうことがある。 そのときは人間が軌道修正してやらないといけない。

 

生成AIはプログラミングはうまいのだが、 研究に必要な問う力は三歳児以下である。

数学がレベルの低い学問というのがわかってうれしい

私はこのブログで以前から数学がいかにレベルの低い学問であるかを力説していた。前提を恣意的に決めて、その狭い範囲で重箱の隅をつつくような議論をする。学問とはとても言えない。それまでの殻をやぶるまともな研究をした数学者なんて数えるくらい（オイラー、アーベル、ライプニッツ、ガロア、フェルマー、ロバチェフスキー、ボヤイ、リーマン、ハミルトン、ネーター、ワイエルシュトラス、ポアンカレ、カントール、ゲーデル、チューリング、グロタンディークなど）しかいない（抜けた人ゴメン）。とは言ってもこの主張は私の戯言にしかとられなかった。

 

使える数学手法を総当りで試したら、そのあたりに転がっているたいていの数学研究はできただろというのが、私の主張だ。暗記や総当りでできる仕事なんて人間のする仕事じゃない。

 

そしたらOpenAIが生成AIに数学の研究をやらせた例を300件以上も発表した。それみたことか。発想力の低い機械でもできる学問なんだよ。 

 

一流の数学者は私に反論する。確かに数学研究のほとんどはどうでもよい研究だが、そのどうでもよい研究の経験を積み上げることで、斬新な理論を発見できる土台ができるのだと。寿司職人に皿洗いとか掃除とかの下積みをしっかり経験せよと言っているのと同じだ。寿司職人であるのなら許す。