通常は、黙読で校正するわけですが、本当は音読で校正すると、ミスは見つけやすくなります。音でおかしい部分が明確になるのですね、特に、私のように音としての文章にも留意するタイプだと顕著です。 　とはいえ、やはり声を出すと恥ずかしいので、全体は黙読ですね。部分的に細かくチェックするときは音読しますが。 　というか、最近では、ウインドウズに音声読みあげさせるという手もありますので、それでチェックをしていたときもありました。 　で、最近は、AIも使えるので、ローカルのgemma4で読みあげるという手もありますな。今度やってみるか。 　で、基本は一太郎の校正機能を使って、括弧の整合性、校正、ゆらぎとチェックをしていきます。これで、結構なミスは潰せるわけです。 　さらに、ＡＩはどうなんじゃいと、ローカルで食わせてみましたが、結構使えますね。 　ちゃんとした校正は、過剰に指摘してくれる一太郎の方が、ミスを発見してくれます。 　ＡＩの方は、どちらかというと表現のチェックに偏りますね。一太郎では指摘しない箇所を指摘してくるので、ダブルチェックとしては優秀です。わかりにくい部分を、理由をつけて説明してくれるので助かります。 　もちろん鵜呑みではなく、再検証は必要ですが、なかなか痛いところを突いてくる。当然、言われたとおりに直すのではなく、斜め上で直します(^_^ 　面白いのは、造語に関しても結構対応してくれるところですね。いったい、お前は今まで、何冊のラノベを食ってきたんだ？　類語の検索で、造語まで提示してくるんですよ。 　ただ、やたら褒めてきて、プロのような文章ですって、こちとらプロなんじゃよ。まあ、酷い文章ですとは言われていないので、よしとしますか。

  LMstudioでgemma4入れてみました。 　26Ｂでも、動くことは動きますね。激遅いですが。御茶のみつつなら、まあなんとか。 　ＧＰＵ8、ＲＡＭ32なので、ＲＡＭ主体のようです。 　E4Bは、さくさく動きました。 　結構、解答が違いますね。文章の分析だとE4Bでも十分みたいです。 　ただ、読み込める文章量に制限があるので、長文の場合は26Ｂになる場合もあるかも。 　落とし穴としては、トークンというか質問と回答の文字数がメモリの総量に依存することですね。 　長文を読ませて、長文を解答させるにはメモリがいるというわけです。 　LMstudioのデフォだと、1024トークン程度になっているので、モデルのロードのときに、トークンの総量をスライドバーで増やし、記憶させないとダメですね。 　メモリ的に無理があると、赤く表示されるので、適度な量にすると長文でも読み込んでくれます。 　私のマシンだと、26Bだとマックスは無理でした。 　原稿の校正をさせてみたのですが、従来の一太郎の校正よりも精度は格段に高いですね。ただし、いざ修正するとなると、ユーザーインターフェースの関係で、一太郎の方がやはり便利です。併用が、一番いいのかな？

 　楽天Ｐａｙを使うときに、先にポイントカードを読み込ますんだが、間違ってＰａｙのコードを読ませてしまった。 　通ったよ？ 　店員さんに聞いたら、Ｐａｙのコードでもポイントが通るようになったらしい。 　いや、便利だけど、いつから？　アナウンスなかったんだが。 　そういえば、以前、ＯｌｉｖｅでＡＴＭを使おうとしたらエラーに。 　困って聞いたら、残高照会をしてくださいとのこと。 　すると、データが修復されましたよ。隠しコマンドかい！？ 　まあ、Ｏｌｉｖｅのカードは差し込み方向の▼が分かりにくいとか、表裏どっちなんだいとか、慣れないとミスりやすいわけだが。

 　星誘いの娘が電子書籍化されました。 　で、思いっきり手を入れています。 　とはいえ、話の内容が変わっているわけではなくて、主に文章を手直ししてあります。まあ、さすがに昔書いた文章ですから、今読むとアラも目につくという物です。同時に、昔は新鮮だったなあと(^_^；) 　私の直し方というのは、ぱっと見では分からないような物が多いんですよね。 　一文字だけ変えて、さり気なく印象や意味を変えたりというのが多いです。 　そんな感じで、ほぼ全編にわたって細かく手を入れています。おそらく100箇所以上直しているかと。 　多分、再版される物があれば、全て手を入れるかと思います。なので、以前紙版を買った人も多少はお得かなあと。

 　えごさはたまにします。 　あ、でも、copilotやGeminiではしたことなかったなあ。 　よし、してみよう。 　…… 　いや、俺って、こういう作風だったのか……。 　まあ、ある意味分析はあってるなあ。 　概ね褒めているのは、ＡＩのお世辞と思っておこう。 　で、ソースとしては、Amazonとかの書評とウイキがメインみたいだなあ。見たような言葉がならんでる。 　いわゆる、感想や評価は、書評を纏めているみたい。 　後は、傾向は、要約機能で分類・分析しているみたいね。 　キャラについて深掘りしますかと聞いてくる割りには、ツクツクさんとメアリーぐらいしか出てこない。 　狩籠師とか星誘いのキャラは、名前と言うよりも、古風な名詞だから、ＡＩとしては名前と認識できていないのだろう。カタカナ名前も、汎用的な名前以外は、ダメなんじゃないのかな。 　もちろん、感想などで連呼されれば学習するのだろう。 　あ、凜華って入れたら、ちゃんと説明でてきた。 　だが、しかし、青陵との関係の伏線までは読み取れていない(^_^；)いや、あたりまえだけど。やはり、行間は読めないのだな。現時点でのＡＩの推量能力は、文学に対しては、やっぱり文字通りの推量までは達していないなあ。 　まあ、若干の間違いというか誤解はあるものの、客観的な自己分析としては面白いなあ。

 　そういえば、グーグルのgemma4がローカルで、クラウド学習しないというので、色々調べてみたんですが、現時点では、多くのＡＩで、入力を学習に使わないというオプションがあるみたいですね。 　額面通りに受けとめれば、機密情報でも利用できると言うことになりますが、いいねを押したら送信されちゃうとか罠はたくさんありますので、やっぱりまだ難しいかなあ。 　いちおう、著作権やプライバシー違反の結果の報告ボタンみたいな物はあるらしいですが、本人が見つけない限り、なかなか押されないボタンでしょうから、権利者にとっては気休めでしかありませんね。 　情報は、流出してからではどうにもなりませんから。余談ですが、アンケートなどで郵便番号を入れる物がありますが、あれはその時点で個人特定可能でしょうね。今はかなり細分化されていますから、何丁目レベルで、性別年齢家族の人数などで絞れば割り出せますから。なので、アンケート前に注意書きなどがあるものもありますね。 　閑話休題 　まあ、ＡＩはブラウザでの検索などではすでに日常的に使用されていますし、検索ワードは回避しようがないので、一般的な使い方なら問題はないんですがねえ。 　ようは、データを引き出すには、現時点でかなり有用ですね。 　但し、分析させるには、こちらのデータを読ませなければならないので、機密を含んだり創作物を含む場合はやはり使えないですね。 　で、ほとんど罠なのが、アクロバットでPDFを読ますと、クラウドに送っているんですね。一応、オプションで送信をオフにしましたが。 　エクセルも、コパイロットを使うと確実に表のデータを送られてます。 　ＯＣＲも送られていますね。 　小説の校正もＡＩにさせると送られてしまいます。 　画像検索も、誰かのイラストを検索で送ると学習されるでしょうね。 　クラウド保管のアルバムなども、ＡＩで整理可能にすると学習対象でしょう。 　ビッグデータが揃えば、順次学習対象から外れていくかもしれませんが、今のところは過剰にチェックしておくに越したことはありませんねえ。

 　というわけで、無事復刊されたようです。 　「お隣の魔法使い」の取り扱いショップのリンクを確認しているときに登録されたのを見つけましたので、順次、他のサイトでも登録されるかと思います。

 　現時点で、お隣が唯一電子書籍化されているんですが、ずっとAmazonだけで売られていると思ってました。 　いや、読み放題のになるにはAmazon独占じゃなきゃいけないとかなんとか……。で、そんなこたあなかったよ、というわけで、調べたら、うんとこたくさんあるじゃあありませんか。 　メインで使われているのは大手だとは思いますが、ポイントとか、読み放題対応とかで、人によって便利なサイトもあるだろうと言うことで、探して見つかったサイトは入手先のページに纏めてみました。 　うん、結構あるなあ。 　まあ、安定しているのは、Amazon、楽天あたりでしょうか。大手ですし。 　ありがたいことに、既刊の電子書籍化のお話も何点かありましたので、出版権が整理できれば、いくつかは復刊できるかもしれません。まあ、これが面倒くさいんですが。イラストの問題もありますし。ノベライズ系はほぼ無理なのも難しいところです。