エラーが出て、結構大変だったので、覚え書きも含めて記録。 　タウンWi-Fiでもポイント利用していたのだが、TEPCOでもたまったのでポイント交換。ここはなぜか問題なく完了。 　で、タウンの方もたまっていたので、交換することに。 　ところが、ここでエラーで交換できない。メアドが通らないからだ。別メアドを指定すると、今度は携帯が通らない。 　原因は、ドットマネーが１通帳とアドレスと携帯電話がワンセットになっていて、複数の利用ができないせいだ。 　通常、ポイント交換には、それぞれのサービスで自動でｉｄと通帳が作られ、それで処理がされる。臨時の通帳か、サービスごとの通帳になるようだ。ここで、複数の通帳でメアドなどが重複することになる。つまり、すでに使われていますという状態になるので指定できない。 　タウンの場合、アメバで管理されるので、アメバの自動生成ｉｄと関連付けがされる。この時、アドレスと携帯番号も紐付けされる。 　TEPCOの交換の時、TEPCOの自動生成ｉｄとアドレスと携帯が紐付けされるので、これが以降重複と判定されるらしい。まあ、タウン登録してあるのに、なぜTEPCOは通ったのかが謎ではあるのだが。 　まず、チェックすると、タウンとアメバは連携されている。ｉｄはランダム文字列なので、自動生成だ。これは、過去にヤフーかグーグルのｉｄでアメバのアクセスをしたあとに連携を実行した場合にそうなる。 　なので、タウンの過去の交換履歴から、アメバへ飛んで、設定を見る。アメバｉｄが未登録なので、一応、念のためと分かりやすくするために、アメバのｉｄとパスワードを登録する。 　アメバに直接行ってしまうと、連携にタウンWi-Fiが見つからなかったので、タウンから飛ばないといけないようだ。 　で、今度はTEPCOにいって、ポイント交換のリストからアメバへの連携処理をする。アメバidは先に作ったので、連携先に指定できる。 　これで、重複していたメアドと携帯が関連付けによって一本化される。 　以降は、それぞれのアプリからでも、ドットマネーのサイトからでも、各種ポイントへの交換が可能になった。 　このへんのやり方が、HELPを見ても、アメバのidと連携してくださいとしか書いてないので非常に分かりにくい。特に、グーグルなどでアクセスしていたりするとなおさらだ。 　纏めると、連携を...

 　なぜか急に印刷できなくなった。 　まあ、印刷と言っても、今はＰＤＦへの出力だ。 　この間、ウインドウズが新しいバージョンになったからそのせいの気がするが。 　仕方ないので、chromeに切り替える。 　印刷できた。 　完全にEdgeのせいだな。 　で、各種チェックしていくわけだが、Edgeのバージョンが原因なのは明白なのだが、この間バージョンアップしたばかりだぞ。まあ、それが原因だろうが。 　EdgeのHELPとフィードバックで、Edgeについてへ進むと、バージョンチェックになる。いや、もの凄くわかりにくいだろ、これ。 　そしたら、案の定バージョンアップが始まった。 　結果、印刷できるようになった。 　バグじゃん。ウインドウズアップデートは来てなかったから、EdgeだけこっそりFIXしたのだろうか。やれやれ。

 　結局落ち着いたのが、ｇｅｍｍａ４　ｅ４ｂ　で校正。自分のシステムだと、実効スピードの問題で、こうなった。ＶＲＡＭが多ければ、１２や２６あたりのＡＩの方が賢いだろう。 　qwenは、文法的には優秀なようだったが、ループに陥りやすい。漢字の読みや送り仮名もときどきおかしくなるので使えない。自分で間違えて、その検証において、間違いを正しい物にしようと無理な検証を繰り返すのでループに陥る。こりゃだめだ。 　e4bは感想に偏る傾向がある。なので、作品の作家による自己分析には適している。２６ｂの方が文法的解析には適しているし、よけいな指摘が少なくなるので、うまく併用するのがいいだろう。 　プロンプトは、チェックしたい項目を並べて、Geminiで最適化させた。 　一度に読み込ませる原稿は、エディタの１画面分。これなら、すぐ解析してくれる。だいたい、文庫か新書の見開き２ページちょっとぐらいの分量。１２００文字ぐらい。 　色々指摘や改善案が来るのだが、８割はでたらめで使えない。まあ、事務的な文書なら問題ないのかもしれないが、プロの小説では、作者の文体を無視されるのでだいたい役に立たない。 　ただ、読みにくい箇所をピンポイントで指摘してくるので、そのへんを再考する参考にする。おばかなＡＩが理解できない訳なので、読者にも分かりにくいかもしれないというパターンだ。 　また、要約は結構優秀なので、ここにはこういうことが書かれていると言ってくる。それ自体は修正案でもなんでもないのだが、文章のポイントを再認識する手助けにはなるので、曖昧な表現を修正するための参考にはなる。もっとも、ここでも適当なことをいってくるので、自分がそれに惑わされない文章力は要求されるわけだが。 　そして、直した文章を、再度読み込ませる。無視した箇所をまた指摘してくるが、そこは再び無視か、ここはチェックするなと命令している。たまに、指摘と修正した物を比較して、よくなりましたと言って来たりするので、ちゃんと再分析はしているようだ。 　これを、まともな指摘がなくなるまで何度でも繰り返して、そのブロックの校正は終了。端からとんちんかんな指摘はスルー。 　これを繰り返していくと、なぜか精度が落ちる。書いてもない文字列を表示して、これはおかしな表現ですと指摘してくる。あるいは、いきなり別のページの文章を指摘してくる。 　...

 　ここ数年で一番大きくて長かった。 　ゆれが収まってから建物のチェック。 　ヤバい、トイレの水が流れない。というか、ウォシュレットの水の出方がおかしいし、給水されない。 　水道管破裂かと思ったが、今のところ水漏れとかはない。全体的に水圧が下がっている気がしたので、外の水道管本管をチェック。近くで漏れてる様子はない。 　再チェックすると、トイレ以外の水圧は復活している気がする。 　タンクをチェック。配管や弁を動かしてみるが、問題なさそう。 　後はフロートだなと動かしてみると水が出た。 　どうやら、地震でフロートがずれて引っかかっていたらしい。 　大事に至らなくてほっとする。 　しかし、これは初めてのパターンだなあ。ウォシュレットの方もずれた危険性があるが、こちらは後々確認するしかないなあ。

　結論。使いたいけど使えん。 　遅い、遅すぎる。ほんとにタイプライターみたいな読み込み。 　で、問題は頑固なところ。納得しないと、何時までも思考ループを続ける。 　領巾のルビを「ひれ」とふったら、「りょうふ」ですと修正してくる。もちろん、AIの方が間違い。 　そこまでならいいのだが、なんでこちらが領巾をひれとしたのかをえんえんと考え出す。それが終わらない。 　知らない単語は強制的に音読みしているのか？　中国読み？ 　うーん、文法的指摘は賢いが、単語を知らなすぎて実用に耐えん。 　で、gemma4 26bの量子化モデルがあったので試してみる。 　50行ほどを校正させてみる。 　思考時間は量子化の方がほぼ半分の時間だった。6:54と3:49。 　内容は、量子化モデルは過剰指摘気味で4ｂに近い。うーん、これだと早い分Ｅ4Ｂで十分だなあ。 　結論としては、ＧＥＭＭＡ４のＥ４Ｂをメインとして、分析が甘い場合のみ２６Ｂで再校正が現実的かなあ。 　ｑｗｅｎは賢いが思考ループに入りやすく実用性はないな。 　メモリが潤沢なら、また違った結果になるのかもしれないが。

 　今ある物は、絵を描いているわけではない。いわゆるパッチワークだ。 　実際に絵をあたり線から、下書きの線画を描いて、それを彩色していくような物ができればいいわけだが、そうでないので使えない。 　誰かの元絵がないと、実質存在できないからね。現在は模写ですらなくてバクリ絵だから。 　根本の思考ルーチンから変わらない限りは使えないだろう。踊りのモーションを学習するように、描く作業工程を学習しないとダメだ。 　というわけで、ネットの画像生成は遊びでしか使えないわけだが、小説家としては少し面白い遊びもできる。 　キャラの設定書や、本文での容姿の描写を読み込ませて、ＣＧにしてもらうのである。 　つまり、読んだ者のイメージがこちらのイメージに近いかが確認できる。まあ、お遊びの範疇は出ないわけだが、キャラを作っていく過程では参考にはなる。 　とはいえ、ＡＩが服装の名前をちゃんと知っているわけでもなく、例えば水干と描いても、巫女服にしてくる辺り、お馬鹿ではある。まあ、ちゃんと水干描いてくるＡＩもあったりはするので、侮ることはできないのだが。 　魔鏡のキャラでやってみたら、コーラルだけドンピシャだったのが驚きだったが、まあ、典型的なメイドだったから、ぶれにくかったのだろう。 　しかし、枚数制限や、学習の問題もあるので、やはり使うのが難しい。ローカルでできればと色々探して、なんとか構築してみた。 　stability matrixという管理ソフトで、ＵＩやＡＩモデルを管理してくれるので比較的楽だった。起動して色々設定した後は、ブラウザでプロンプトを入れて作成する。 　ブラウザなので大丈夫かいなと思ったが、自分のマシンをサーバーとしているらしいので、外とは通信していないようだ。 　で、stable diffusion webui forge neoをＵＩにしている。 　モデルはZ image turboで、とりあえずはこれでプロンプトを入れると画像が生成される。 　まだ入れたばかりなので、もう少し遊んでみるつもりだ。 　

 　日本語処理能力が高いというので、ｑｗｅｎ３．８を試してみた。 　中国製というのでちょっと不安だが、今のところ悪い話は聞かないので大丈夫なのだろう。 　２７と９と８を試してみたが、確かに賢い。 　ＧＥＭＭＡ４よりは的確だ。 　ＧＥＭＭＡ４は、構造と主題に重きを置く傾向があって、やたらと感想を言ってくる。その上で、こうした方がテーマ的にいい文章になりますよと提案してくる。 　こちらも小説家としてはプロなので、基本的にはべた褒めしてくる。非常にレベルの高い文章ですの連発だ。まあ、テンション維持には役立つが、褒めてもらいたくてチェックかけてるわけではないので、あまり役に立たない。 　ただ、文脈的に、ここはこれを描いていますと、チェックさせた文章の骨格を指摘してくれるので、再確認にはかなり有用だ。 　しかし、表現の部分になると、これがノイズになる。何しろ、私の文体を知っているわけではない。意図的に漢字を選んでいるところなど、訊ねるを尋ねるに直せとか指摘してくる。 　修正提案の文体はかなり平坦で、個性がない。おそらく、なろうなどの最大公約数を提示しているのだろうが、こうした方が格調高くなるとか、意図が強くなるとかいってくるのだが、たいていは的外れだ。ビジネス文書や素人の作文ならまだしも、小説としては個性がない。 　まあ、このへんの指摘の取捨選択はプロなら、ゲラに書かれた校正さんの指摘で体験済みなので問題にはならないわけだが。 　さて、ｑｗｅｎの方である。 　こちらは、まさに校正という体でチェックしてくれている。これは、便利だ。 　ただ、２７以下だと、やはり的外れが多いので、２７限定で賢いというところか。 　ただ、私の環境だとまともに動かない。 　どうも推論のスピードが極端に遅い。ルパンのタイトルのごとく、一文字一文字カタカタと表示される。 　酷い場合は、思考の無限ループに陥って止まらなくなる。要は賢すぎて考えすぎに陥りやすい。 　正確さとしてはｑｗｅｎがいいのだが、まともに動かないのでは使えない。５０９０レベルじゃないとだめっぽい。 　というわけで、結局ＧＥＭＭＡ４の４に戻るしかないのであった。