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データアナリスト坂係長

[yu @zero_rk0]

Codex x ClaudeCodeを連携したエージェント開発チームを作って動かしてみた | 株式会社エンスポーツ by 福島 涼矢 #開発 #エンジニア #AI駆動開発 https://t.co/Fgxo2H6U3b

[たぬきち @Tanuk_Ichi]

高校1年生の時に確率や複利計算の問題を解いていて
"インフレ率を考慮すると、低金利な借金はできるだけした方がいいんじゃね🤔"
と気付き、借金嫌いでクレジットカードすら持たない両親を説得して高2から奨学金(という名の学生ローン)を借り、大学からは毎月10万づつ借りていた。

一方でバイト代と奨学金を学生時代から投資に突っ込みつつ大学卒業後も給料の一部を投資に回して、約20年間での含み益は1.5-2.0億円くらい。

それでも学生時代の奨学金は最低限度ずつ返済している。
インフレに負けない利息ならば、借金してでも投資に回すべき☺️

#たぬきち先生のマネーリテラシー講座

[HELLO CYBERNETICS @ML_deep]

言い方はだいぶ失礼だけど、これは常日頃から自分も主張してた。

直接会った人は僕の口から聞いたことある人もいると思う。

囲碁にしても何にしても、比較対象が人間だから「人間よりまし」が超知能の印になる。しかし囲碁は最適解が計算量的に見つからないが、存在するとしたとき、その存在とAIの導く手は一致していないと思う。

無論囲碁やチェスにフォーカスするもグローバルミニマを見つける必要がゲームとして無いから良い。

けど物理世界で自律するAIは、物理法則そのものを誤りなく扱わなきゃいけない。このゲームの中では、下手くそな人よりマシ、では許されない。そもそも産業ロボは最初から人間より強い。一寸も狂わぬ精度を、特定の目的のためだけに作り込んだから。
物理法則下で最適に動作するAIの対戦相手は、最初から人間ではないところにあったりする。

だから人間よりマシ、というゲームとは別の概念で知能を語らないといけない。知能の最高到達点は人間ではない。

これはPhysical AIの文脈でよく言ってた。そういう意味でイーロン・マスクは経済的にはすごいけど、自動運転を人間の構成にこだわる（ビジョンオンリー）だったりするのが、なんだかなぁと思う。もちろんビジョンオンリーは安価なので商売としてはそれで済ませたいのはそうなのだけど。

[勝又健太｜エンジニア系YouTuber｜雑食系エンジニア｜「Web系エンジニアになろう」著者 @poly_soft]

マネーフォワードさんのGitHub認証情報漏洩によるソースコードの窃取に関しては、これ自体は完璧に防ぐのは無理(どこの企業さんでも起こりうる)なのでまあ仕方ないとは思うんですよね。

ただし

・マネーフォワードケッサイ株式会社が提供する『マネーフォワード ビジネスカード』に関わる370件の「カード保持者名（アルファベット）」および「カード番号の下4桁」

・ソースコードに含まれる各種認証キー・パスワードの無効化と再発行の実施（概ね完了）

上記に関しては明らかにNGなので、なんでそんな情報をソースコードに含めちゃってたのかなと😅

前者は恐らく本番用データの一部をCIとかのテストデータとして使ってたのかなと思われますが、まあ普通に「いやこれだめでしょ」と分かりそうなものなのでなんでそんなことをしてしまったのかと。

後者については具体的にどういうサービスの認証情報か分かりませんが、これも初歩的すぎるミスですしねー。

もちろん「今はもう消してあるが過去のコミット履歴に残ってしまっていた秘匿情報」みたいなものもあったりはしますがそういうのはgitleaksとか使えば見つけられるので、歴史の長いサービスとかは一度そういうクリーンアップ作業やっといた方がよいのではないかなと。

https://t.co/6hef54hN3r

[WOLF @FXWOLF2]

これ、やばいな。ブラック・ショールズのIVを算出できる、明示的な陽解法が発見された。
（あんま分かってないけど）コール価格を「逆ガウス分布の生存確率」と見なすアプローチで、市場の観測データから直接計算が可能。反復計算や近似は一切不要になり、既存の最先端手法より約3.4倍も高速かつ機械精度で正確に値を復元できる、とのこと。オプションクオンツ大忙し？

[HELLO CYBERNETICS @ML_deep]

これマジでそう。

新型や試作の方が優れてるのはガンダムの世界だけ。本来は長期運用される量産型の方が遥かに洗練されており「不特定多数の要望」に応えきるためのたくさんの苦労を乗り越えている。

ましてソフトは、AIで動くものは適当に出せるので「新しいことやってる」の価値はほぼ0になった。

何かをやってるのは当然として、それを価値が出せるところまで継続的に叩き上げていく経験がとてつもなく大事になった。

[yu @zero_rk0]

ナーンドックを売り捌いて億万長者になった人の物語「ナーンドックミリオネア」

[Ibuki Hoshina @ibu_hoshina]

みんな、とにかく黙ってこの藤澤先生の「ロバスト統計とスパース・モデリング」を読め。
藤澤先生の講演と同じく、とても流れが整理されていて、めちゃくちゃ読みやすい。
https://t.co/1dvOshE2qe

[UKI @blog_uki]

これはデイトレや裁量勢も触るべき。めっちゃ勉強になる。Claude Code使えるなら導入してって指示するだけで導入できる。

「昨日最も出来高が大きかった銘柄について、場中にどのようなポイントで仕掛けるべきだったか考察してください」

[Novaquity @novaquity_net]

【東京大学発、次世代型AI金融データプラットフォーム】
Novaquity (https://t.co/LKn9xcPNvq)を公開しました。
AIエージェントのための金融オルタナティブデータ基盤です。

決算・開示テキストから非財務指標も含めて数百の特徴量を生成。
さらに、サプライチェーンをはじめとする企業間関係ネットワークを統合することで、企業を点ではなく、構造として捉えられるように。

決算や適時開示などのイベントが発生した瞬間に、個社の変化だけでなく、その影響がどこへ伝播し、どの企業に波及するのかまで追跡できます。
順次、オルタナティブデータ・対象市場を追加してまいります。

REST API / MCP に対応しており、Claude Code や Codex などのAIエージェントから直接利用可能です。

東京大学発の研究知見を土台にした、信頼性の高い基盤として。
まずは日本市場から、AI時代の企業分析・投資判断を支えます。

[Kenta Kasai 笠井健太 @kasai_lab]

大学数学の「最初からそう言ってくれよ」ってやつまとめました。

1. 同値関係は分類を与える
「同値」は“同じとみなす”という約束。
集合を1個ずつ見るのでなく、同値類ごとに整理するための道具。

2. 有限次元ベクトル空間は、結局 K^n だと思ってよい
基底を選べば、ベクトルはただの n 個の数の並びになる。
抽象空間で証明して、計算は K^n でやる、ができる。

3. 統計とは「ソフトな論理」
数学の論理が「必ずそうなる」を扱うなら、統計は「どれくらいそう言ってよいか」を扱う。
不確実さの中で、断定ではなく根拠つきで判断するための道具。

4. 標準形は便利なだけで、必ずしも自然ではない
標準形に直せることは強い。
でも自然なのは対象そのものであって、標準形は人間の都合で作った見やすい表示。

5. 線形写像は、基底を選べばただの行列
T→W は、基底を固定すると行列で表せる。
行列は別物ではなく、線形写像の座標表示にすぎない。

6. 連立一次方程式 Ax=b を解くとは、写像の構造を見ること
b が像に入るかを見て、解は「特解 + kernel」で全部わかる。
ただの計算問題ではなく、空間の問題として見ると整理しやすい。

7. 多項式全体もベクトル空間
a0+a1x+…+anx^n は、係数を並べればベクトルだと思える。
だから微分・積分・補間も、かなり線形代数っぽく見えてくる。

8. 関数全体は無限次元ベクトル空間
関数も足せて、定数倍できるので、立派なベクトル。
フーリエ級数は「関数を基底で展開している」と思うと急につながる。

9. フーリエ展開は、波の基底による座標表示
sin や cos は、関数空間の基底みたいなもの。
フーリエ係数は、関数の“座標”だと思うと見通しがよくなる。

10. 商空間 V/W は「違いを無視して潰した空間」
W 方向の違いは同じとみなす、という操作。
“割る”というより、“同一視する”と思った方が本質に近い。

11. 双対空間 V* は「ベクトルを数に変えるもの全体」
ベクトルそのものではなく、ベクトルを測る側を見る発想。
有限次元では行ベクトルっぽく見えるので、意外と具体的。

12. 対角化は「うまい座標系を選ぶ」だけ
難しい行列を、いちばん自然に見える基底で書き直している。
固有ベクトルは、その変換で混ざらない特別な方向。

13. 準同型の核を見ると、何が潰れているかわかる
kernel は、その写像で見えなくなる情報。
V/ker T ≅ Im T は「潰したあとに残る本質が像」という意味。

14. 微分方程式は「状態が時間で動く法則」
式を解くというより、状態空間の中の流れを見る。
x'=Ax は、行列が時間発展を支配していると思うとわかりやすい。

15. テンソル積は「2変数の線形性を1つにまとめる装置」
V×W で別々に線形なものを、まとめて線形に扱いたい。
最初は人工的だけど、行列・双対性まで一気につながる。

16. 確率過程は「ランダムに動く時間変化」
時間ごとに確率変数が並んでいると思えばよい。
偶然を1回ではなく、流れとして見るための枠組み。

17. マルコフ性は独立性の一般化「今わかれば、過去は要らない」
次を決めるのに必要なのは現在だけ。
履歴全部を持たなくてよい、という強い整理。

18. エルゴード性は「長く見ると、全体像が見える」
1本の長い観測で、全体の平均的ふるまいが見えてくる。
時間平均と空間平均がつながる

[yu @zero_rk0]

ずっと放置してたGoogle Cloudのアカウントを再び触り始めた

[yu @zero_rk0]

エアーマンが倒せない
逆行列が求まらない

[yu @zero_rk0]

口内炎が痛すぎる。俺は今生きている。

[yu @zero_rk0]

KOTOBA UXというサイトで提供しているUXライティングチャレンジを受けて、最近全部のパートを終了したのでなんかまとめときたい。

[yu @zero_rk0]

暑いと寒いのPWM制御で秋を表現しようとしてるな？

[yu @zero_rk0]

i renewed 別格 driver's license

[森 一貴 Kazuki MORI @moririful]

やっぱ丸山さんが紹介してるスイスの小規模デザイナーたちの働き方ヤバすぎるな…。
2,3人の組織で、2万人くらいの小都市で。休暇を2ヶ月とりながらロールスロイスやNIKEのリブランディングを手掛けている、みたいなちょっと想像できない働き方の一端に触れることができる。
https://t.co/N0QOpYsfi1

[yu @zero_rk0]

人間の創造性から生まれたものを組織としてどのようにドライブさせるのか
人から切り離せない部分にどれだけリソースを割けるようにするか

[yu @zero_rk0]

どうしたって人は自分の見えている範囲の世界で物事を考えて単純化してしまう。周りの人も色々なことを考えながら生きていて、生の声を聞くと他人の思考や行動について単純化したり都合よく解釈したり過小評価していたことに気付く。