ローカルでLLMを動かす方法についての記事があるのを知りました。

ローカルでAIを動かせる時代がやってきています。プライバシーについての配慮や仕事の性質上、ローカルで動くLLMが必要なことがあると思います。そういう目的にピッタリのソフトがあるそうです。

この記事です。原文はこちらで、
“I tried running a chatbot on my old computer hardware and it actually worked”
https://www.makeuseof.com/i-tried-running-ai-on-my-old-gtx-1070-and-it-actually-worked/
翻訳版はこちらにあります。

『古いPCを「ローカルAI専用機」にしてみた。10年近く前のマシンでも、まだいけるぞ』
https://www.lifehacker.jp/article/2509-i-tried-running-ai-on-my-old-gtx-1070-and-it-actually-worked/

面白そうなのでやってみたいと思い検索すると、いろいろ記事がみつかりました。

『LM Studioの使い方完全ガイド|ローカルPCでGPT-OSSを安全に動かす方法と特徴』
https://digeon.co/blog/lm-studio-local-llm-gpt-oss
LM studioはオープンソースではないのですが無料で利用できます。完全オープンソースのOllamaもあって、こちらを使うのもよさそうです。比較はこちらの記事にわかりやすくまとめられていました。

『Ollama vs LM Studio ローカルLLMツールの特徴・使いやすさ・選び方ガイド』
https://ensou.app/blog/local-llm-ollama-lm-studio-comparison/

面白そうなAIや宇宙、量子に関する日本語動画を紹介します。

福岡は今日は涼しい一日でした。クーラーもあまり使わずにすごせました。
昨日紹介したExcel VBAのマクロを使って作成したマクロ有効ブック10個に、必要なデータ操作用のマクロを一挙にいれるというマクロを使って、10個ほどのデータ解析をやっていました。私はエクセルのマクロなどまったく知らなかったのですが、ChatGPTのおかげで解析がおどろくほど自由になりました。感動です。
ということで一日とても忙しかったので簡単な動画の紹介をしておきます。

面白そうなYouTube動画(日本)を3つ紹介します。一般向けの理解しやすい動画です。

夏休みの宿題ってAIでやるのアリ?ナシ?/AI時代における学びの価値とは?/AIだからこそできる教育
https://youtu.be/UxWsc_Tev2c?

大阪・関西万博「エンタングル・モーメント展」ステージイベント:見えない世界を知るために―量子・宇宙
https://youtu.be/9557cpVTVrk?

東京大学理学部オープンキャンパス2025 講演「機械学習研究のこれまでとこれから」杉山将教授
https://youtu.be/O5nqAXlA8QI?

Excelで複数のCSVファイルをマクロ有効ブック(.xlsm)へ変換する方法

今日、たくさんのcsvファイルを一つずつ開いて、マクロ有効ブック.xlsmとして保存する作業をはじめました。大変手間がかかることがわかったので、エクセルのVBAマクロで一括変換できないかChatGPTに相談してみました。結果は、

VBAでフォルダ内の複数CSVを一括で.xlsm(マクロ有効ブック)に変換できます。」ということで、VBAマクロを作ってくれたので紹介します。

マクロの使い方は以下のとおりです(概要)
1)Excelで空ブックを開く → Alt + F11 → 「挿入」→「標準モジュール」。
2)下のコードを貼り付けて保存(このブックは .xlsm で保存します)。
3)Alt + F8 → BatchConvertCsvToXlsm (マクロの名)を実行。
4)ダイアログで変換元フォルダ(CSVがあるフォルダ:新規にフォルダを作成するのがおすすめです)をきいてくるので指定します。
5)次に、出力先フォルダ(.xlsmを書き出すフォルダ:新規に作成するのがおすすめです)をきいてくるので指定します。
しばらくまっていると、すべてのCSVファイルが.xlsmファイルになって出力先フォルダにできあがります。これは便利なマクロです。

マクロは以下のとおりです。


Option Explicit

Sub BatchConvertCsvToXlsm()
Dim srcFolder As String, dstFolder As String
Dim fd As FileDialog
Dim fso As Object, f As Object, folder As Object
Dim wb As Workbook
Dim baseName As String, outPath As String
Dim cntOk As Long, cntNg As Long

‘ フォルダ選択(変換元)
Set fd = Application.FileDialog(msoFileDialogFolderPicker)
With fd
.Title = “CSVのあるフォルダを選んでください”
If .Show <> -1 Then Exit Sub
srcFolder = .SelectedItems(1)
End With

‘ フォルダ選択(出力先)
With fd
.Title = “出力先フォルダ(.xlsm)を選んでください”
If .Show <> -1 Then Exit Sub
dstFolder = .SelectedItems(1)
End With

If Right$(srcFolder, 1) <> “\” Then srcFolder = srcFolder & “\”
If Right$(dstFolder, 1) <> “\” Then dstFolder = dstFolder & “\”

Set fso = CreateObject(“Scripting.FileSystemObject”)
If Not fso.FolderExists(srcFolder) Then
MsgBox “変換元フォルダが見つかりません: ” & srcFolder, vbExclamation
Exit Sub
End If
If Not fso.FolderExists(dstFolder) Then
MsgBox “出力先フォルダが見つかりません: ” & dstFolder, vbExclamation
Exit Sub
End If

Set folder = fso.GetFolder(srcFolder)

‘ 高速化
Dim prevScr As Boolean, prevDisp As Boolean, prevCalc As XlCalculation, prevEvt As Boolean
prevScr = Application.ScreenUpdating
prevDisp = Application.DisplayAlerts
prevCalc = Application.Calculation
prevEvt = Application.EnableEvents
Application.ScreenUpdating = False
Application.DisplayAlerts = False
Application.Calculation = xlCalculationManual
Application.EnableEvents = False

On Error GoTo CLEANUP

Dim ext As String
For Each f In folder.Files
ext = LCase$(fso.GetExtensionName(f.Path))
If ext = “csv” Then
On Error Resume Next

‘ ★基本は自動判定で開く(UTF-8/BOM付き等はExcelが自動解釈することが多い)
Set wb = Workbooks.Open(Filename:=f.Path)

If Err.Number <> 0 Or wb Is Nothing Then
‘ 開けなかった場合は明示的区切り指定(カンマ)で再トライ
Err.Clear
On Error GoTo 0
Workbooks.OpenText _
Filename:=f.Path, _
DataType:=xlDelimited, _
Comma:=True, _
Local:=True ‘ ローカル区切り/エンコーディングの助け
Set wb = ActiveWorkbook
Else
On Error GoTo 0
End If

If Not wb Is Nothing Then
baseName = fso.GetBaseName(f.Path)
outPath = dstFolder & baseName & “.xlsm”

‘ 既存があれば上書き(DisplayAlerts=Falseのため確認なし)
wb.SaveAs Filename:=outPath, FileFormat:=xlOpenXMLWorkbookMacroEnabled
wb.Close SaveChanges:=False
cntOk = cntOk + 1
Else
cntNg = cntNg + 1
End If
End If
Next f

CLEANUP:
Application.ScreenUpdating = prevScr
Application.DisplayAlerts = prevDisp
Application.Calculation = prevCalc
Application.EnableEvents = prevEvt

If Err.Number <> 0 Then
MsgBox “処理中にエラーが発生しました: ” & Err.Description & vbCrLf & _
“成功: ” & cntOk & ” 件 / 失敗: ” & cntNg & ” 件”, vbExclamation
Else
MsgBox “変換完了” & vbCrLf & _
“成功: ” & cntOk & ” 件 / 失敗: ” & cntNg & ” 件”, vbInformation
End If
End Sub


上のコードをコピペするだけで動くと思います。動かないときはChatGPTにコードをいれてきいてみてください。ChatGPTが書いてきた注意点もペーストしておきます。

注意点:
・区切り文字がタブやセミコロンのCSV/TSVの場合は、Workbooks.OpenText の引数を変更してください(例:Tab:=True、Semicolon:=True)。

・文字化け対策:UTF-8(BOMなし)などで文字化けする場合は、OpenText に Origin:=65001 を追加して試してください。

英語学習用のChatGPTプロンプト、ハーバード大学の学部向け機械学習入門教科書の紹介です。

英語学習のためのChatGPTのプロンプトの紹介です。
以前から紹介している京都大学の柳瀬陽介先生のサイト
https://yanase-yosuke.blogspot.com/
にあるものは有用ですが、こちらのツイートのプロンプトも学習用には貴重だと思います。ためしてみてください。


話はかわりますが、こんな機械学習の教材(英語版)もダウンロードして読むことができます。
Textbook created for Harvard’s undergraduate course in Machine Learning, CS181
ハーバード大学の学部生向けの機械学習の教科書だそうです。
https://github.com/harvard-ml-courses/cs181-textbook/blob/master/README.md
pdfへのリンクをクリックすると、次のエラーが出ると思います。

“Error rendering embedded code

Invalid PDF”

これは気にせず、3.59MBとある行の鉛筆マークの左にあるダウンロードボタンを押すとpdfがブラウザで表示されますのでダウンロードしてみてください。

久保さんの緑本『データ解析のための統計モデリング入門』を読むための動画やサイトを紹介します。

岩波書店から出ている久保 拓弥さんの本は緑本とよばれて読まれている名著です。
確率と情報の科学シリーズの一冊です。岩波書店のサイトへのリンクをのせておきます。
『データ解析のための統計モデリング入門
一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC』
https://www.iwanami.co.jp/book/b257893.html

久保さんの講義が公開」されているのをうかつにも今日まで知りませんでした。次のツイートにある講義は緑本を読む前に学ぶととても良いと思います。私も勉強させてもらおう糖思います。

動画リンクはこちらです。
https://www.ism.ac.jp/lectures/leadingdat/2022/free_movie.html
いろんな動画がありますが一番下に久保さんの動画へのリンクがあります。
埋め込んでおきます。
https://youtu.be/Hq4K2Kk3lbU?

https://youtu.be/lj77dMmw98E?

こちらのサイトも緑本を読むのに参考になりそうです。
「データ解析のための統計モデリング入門」 読書メモ一覧
https://stern-bow.hatenablog.com/entry/2024/12/30/180000

Perimeter Instituteの一般むけ動画―数学と物理学の未来について

Perimeter Institute for Theoretical Physicsの一般むけ講演の動画が面白そうです。
After Big Science: The Next Breakthroughs in Physics
https://youtu.be/Gq1ywqdYvrs?

数学と物理学との関係について歴史(ピタゴラスやプラトンからウイグナーやファインマン、そして現代の物理学と数学の関係まで)について聞き取りやすいやさしい英語で解説がはじまります。物理学は実験と数学で進むという話です。講演では、隠れた次元、マルチバース、ダークマターなどについての驚くような仮説を紹介してくれます。
講演の最初のほうででてくる、ウイグナーのエッセイの日本語訳は国立国会図書館のデジタルコレクションで読むことが出来るのでよんでみてください。
『自然法則と不変性』(ダイアモンド社)という本にある「自然科学において数学がおかしなほど有効であることについて」というエッセイです。とても有名なエッセイですので、話の種に是非読んでみてください。。直リンクをはっておきます。

https://dl.ndl.go.jp/pid/12609298/1/175

宇宙からの謎のシグナルWow!シグナルが再解析されたそうです。

GIGAZINEの次の記事で知ったのですが、Wow!シグナルについての新しいプレプリントが公開されたそうです。

『1977年に観測された謎の信号「Wow!シグナル」の再調査が行われてやはり地球外に起源を持っている可能性が高いと判明』
https://gigazine.net/news/20250827-wow-signal-extraterrestrial-source-powerful/
プレプリントサーバーに論文がアップされています。

Arecibo Wow! II: Revised Properties of the Wow! Signal from Archival Ohio SETI Data

arXiv:2508.10657 [astro-ph.HE]
(or arXiv:2508.10657v1 [astro-ph.HE] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.10657

Wow!シグナルについては一年前にこちらのプレプリントが公開されています。今回のは第二段です。

Arecibo Wow! I: An Astrophysical Explanation for the Wow! Signal

arXiv:2408.08513 [astro-ph.HE]
(or arXiv:2408.08513v2 [astro-ph.HE] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.08513

以前NHKのコズミックフロントで紹介していた宇宙人からの信号かもしれないという電波です。詳しい論文がでたので興味がわきますね。

言語学入門の動画をみつけました―学び直しによさそうです。

大学の教養科目で言語学をとったことがあります。ソシュールとかチョムスキーの話がきけるとおもってとったのですが、めちゃめちゃしょうむない授業でした。毎回、日本語の単語の起源とか解説をきかされるだけでがっかりしたのが唯一の記憶です。最近はYouTubeなどで面白い講義がきけるのでよいですね。今朝見かけたツイートを埋め込んでおきます。

 

こちらが動画です。三年前の動画とのことです。

講義「言語学入門(前編)」(柴谷方良)/言語学レクチャーシリーズVol.14
https://youtu.be/ce1xYAP2cmI?

講義「言語学入門(後編)」(柴谷方良)/言語学レクチャーシリーズVol.14
https://youtu.be/gypKhYKPZPE?

国立国語研究所 言語学レクチャーシリーズの動画です。

以下のリストには、いろんな講義があって面白そうです。
https://youtube.com/playlist?list=PLZfZgVvFbh1a3zOK9Z2OJk6mA0olmcw3u&

Reactomeというデータベースをご存じですか?

Reactomeはヒトの生体中での代謝や遺伝子パスウエイ、酵素反応や分子反応などの知識を網羅しているデータベースです。
https://reactome.org/
ずいぶん前から存在して地道にアップデートされているデータベースで、とても信頼できるデータベースとされています。今私は、線虫C. elegansの遺伝子リストをこのデータベースにいれて、入力した遺伝子をヒトのオーソログ遺伝子に対応させてどんな遺伝子がエンリッチされているかをみています。線虫でのパスウエイもみることができますし、線虫遺伝子のオーソログ遺伝子がどんなパスウエイにマップされているかを知ることができて大変便利で役立つと感じています。使い方は別の記事にまとめますが、簡単な紹介はToGO TVにあるのでまず動画をみて使ってみてください。綺麗な図もいっぱい載っているので、パスウエイデータや生化学反応、遺伝子相互作用、低分子リガンドとタンパク質との相互作用などを目で見て知ることができます。
動画はこちらです。
Reactome を使ってパスウェイ情報を検索する〜基本操作編〜
https://togotv.dbcls.jp/20230625.html

Reactome を使ってパスウェイ情報を検索する〜解析データのマッピング〜
https://togotv.dbcls.jp/20231110.html

ReactomeにはCytoscapeから使えるプラグインもあります。
https://apps.cytoscape.org/apps/reactomefiplugin
試してみた結果は後日まとめて記事にします。

Ulam記念講演第2夜は老化についての一般向け講演でした―12時間ほど前に配信済み

昨日紹介したVenki Ramakrishnanさんの講演会が終わり、動画が配信されています。Ramakrishnanさんはリボソームの構造決定でノーベル化学賞を受賞した生命科学者(構造生物学者)で英国MRC LMBの所長もつとめていた方です。老化研究についての一般向けの本Why we dieはベストセラーになっていて日本語訳もあるので読んだ方もいるかもしれません。
Why We Die (ホワイ・ウィ・ダイ) 老化と不死の謎に迫る
価格 2,420円(税込)ISBN 9784296113590 発行日 2025年01月29日
著者名 ヴェンカトラマン・ラマクリシュナン 著、土方 奈美 訳
発行元 日本経済新聞出版
https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/24/12/13/01776/
老化研究について線虫C. elegansの果たした役割にも一章があてられていて、
とても読みやすそうな本です。
この本についての講演もすでにYouTubeにでていたのでリンクをあげておきます。

今回のUlam講演は特に人間の老化とその対策について主に扱う話になっています。もちろんヒドラや死なないクラゲの話 もあるので視聴してみてください。