【車両区の日常】
SL整備士の大杉です🧑‍🔧
今回もSL検査の様子をお届けします！

～SL班編～
C108号機の第二動輪取り外しの様子です！
定期検査では、1動輪ずつ取り外して動輪の軸受けメタルの整備や、動輪が付いていると検査できない主台枠の検査などを行います👨‍🔧

車両区の一番西側の線路(通称SL線）にドロップピットと言う動輪取り外し専用の設備があります。ドロップピットにて油圧ジャッキを使って動輪を持ち上げて、線路を外し動輪を下げていきます。

ドロップピットは、車両区見学通路から目の前に見える場所に設置されています✨タイミングが合えば、車両区見学で取り外し作業を見ることができます！
(※現在は全て取り付けが終わっているので、見ることはできません)
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先日、テレビ愛知様の「工場へ行こう」という番組で、C108号機整備中の様子を取材していただきました✨️
その一部が、YouTubeチャンネルにて公開されていますので、是非ご覧ください🙇🏼‍♂️↓↓↓
https://t.co/576ZUlOfrq
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「北海道の翼」AIRDO　✖　TVアニメ 『ゴールデンカムイ』
完全描き下ろしイラスト その7ッ!!

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ネットでは自称車に詳しい人や整備士がしきりに「EVはクソ」と言っているが、実際そのように言ってる人間を見た事無い。
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オーナーに向かってマジメに直接クソですね！って言う人間がいたとしたら多分そいつは頭がおかしい December 12, 2025

サンフランシスコで行われたAxios AI+サミットで、Demis Hassabisのインタビューが行われたようですね。

今後、1年でマルチモーダルによる進化が進むという話や、AGIには5～10年ほどの時間が必要で、TransformerやAlphaGoレベルのブレークスルーが1～2つ必要といった話（ただし、スケーリング則は極限まで推し進める必要がある。）、米国と中国のAI競争の差は数ヶ月レベルといった話など、いつものように興味深い内容になっています。

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（今後、1年のAIの進歩について）
私たちが特に力を入れているのは、モダリティの融合です。私たちの主要な基盤モデルであるGeminiは、最初からマルチモーダルとして設計されています。画像、動画、テキスト、音声を入力として受け取り、そうした種類の出力もどんどん生成できるようになっています。

マルチモーダル化によって、実に興味深い相互作用が生まれています。その好例が、最新の画像モデルであるNano Banana Pro。これは視覚情報の理解が驚くほど高く、本当に正確なインフォグラフィックを生成することができます。
よって、この1年でこの分野の進歩が大きく進むと思っています。

例えば、動画分野で言語モデルとの融合が進むととても面白い能力の組み合わせが見られるようになります。

もう一つ、この1年で進展が見られると考えていて私自身が取り組んでいるのが世界モデルです。
Genie 3というシステムがあり、これはインタラクティブな動画モデルのようなものです。

動画を生成するだけでなく、その中をゲームやシミュレーションのように歩き回ることができ、それが1分ほど一貫した世界として保持されます。これは非常にエキサイティングな技術です。

それからもう一つ進展があると考えているのが、エージェントベースのシステムです。
エージェントについて多く語られてきましたが、まだタスク全体を任せられるほど信頼性が高くありません。

私たちはGeminiを最終的に、ユニバーサル・アシスタントにしたいと考えています。今後1年、それを私たちがユーザーに見せていくことになるでしょう。そして、より多くのデバイス上で利用できるようになります。

「ユニバーサル」というのは、PCやノートPC、スマートフォンだけでなく、メガネ型デバイスやその他のウェアラブルなど、常にあなたと一緒にいる形になるという意味です。

私たちは一日に何度も相談したくなるような、あなたの日常生活に本当に役立つ存在を作りたい。

それは生活の一部となり、生産性を向上させるだけでなく、個人的な生活も向上させるでしょう。本や映画、その他、好きなアクティビティのレコメンドなど。
しかし、現時点でエージェントは、タスク全体を委任して、そのタスク全体を完全に確実に完了することを保証することはできませんが、1年後にはそれを実行することに近いエージェントが登場し始めるでしょう。

（AIが世界にもたらす強気シナリオ）
これは私がずっと夢見てきた最良のシナリオで、私が生涯をかけてAIに取り組んできた理由です。私たちが何十年もかけて目指してきたこの瞬間に近づいており、ある人はそれをラディカル・アバンダンス（Radical Abundance）と呼んでいます。
つまり、人類や社会が現在直面している最大の課題の多くを解決してしまうという考え方です。

例えば、無料に近い再生可能でクリーンなエネルギーを実現し、核融合、より良いバッテリー、最適化されたバッテリー、太陽光の新素材、半導体、そういったマテリアルサイエンスの問題を解決してしまう。多くの病気も解決してしまう。

そうすると私たちはポスト希少性の新しい時代に入り、人類は繁栄し、星々へ旅立ち、意識を銀河へと広げていく可能性があるという状況になるわけです。

（AIが世界にもたらす弱気シナリオ）
そのようなユートピア的な未来であっても、「すべての問題を解決してしまう技術が存在する世界において、人間の目的とは何なのか？」という疑問が残ります。我々に残されたものは何なのか？という問いです。

科学者として、そして科学的手法そのものを信じる者として、私はそこを少し心配しています。

そうした哲学的な問題に加えて、よく知られているAI特有の課題やリスクも存在します。大きく分けると二つです。

一つは、悪意のある人間がAIを有害な目的のために使うこと。もう一つは、AI自体がAGIに近づき、より自律的な存在になっていく中で、何らかの形で暴走し、人類に害を及ぼす可能性です。

（AIが暴走する懸念）
一つ目として、悪意ある人物がAIを使って病原体を作り出すケース。それは間違いなく、私たちが確実に防がなければならない悪いユースケースの一つです。

二つ目としては、外国の主体がAIを用いてエネルギーや水などのインフラに対するサイバーテロを行うケース。正直に言って、これは既に起き始めていると言っても良いでしょう。だからこそ、私たちはサイバーセキュリティのためのAIにかなり重点を置いています。

次は、人間の制御が効かなくなってAIが自律的に単独で動き出すケースです。エージェントが高度化していくのは、アシスタントのような用途として非常に有用であることが明らかだからであり、業界がそれを作ろうとする理由もはっきりしています。

ですから、それらは確実に登場しますが、よりエージェント的で自律的になればなるほど、最初に与えた指示や目標から逸脱してしまう余地も大きくなります。

継続学習やオンライン学習が可能なシステムをどうやって設定したガードレールの内側に留めておくのか？これは非常に活発に研究されているテーマです。

良いニュースとしては、AIが商業的にも企業にとっても非常に大きな存在になっているので、AIエージェントをモデルプロバイダーとしてレンタルまたは販売したりすることを考えた場合、それらの企業はエージェントの行動、エージェントがデータをどのように扱い、顧客をどのように扱うかについて保証を求めるようになると思っています。

そして、もしモデルの制御が上手くいかなかった場合、モデルプロバイダーはビジネスを確実に失うことになります。企業は、より責任ある行動をとり、より良い保証を提供する別のプロバイダーを選ぶはずだからです。

その意味で素晴らしいのは、資本主義の仕組みが理想的には、より責任あるプレーヤーを自然に報いるようになっているという点です。ただし、設計や運用を誤れば、AIがガードレールを越えてしまう可能性はゼロではありません。

（米国は中国とのAI競争において、どこで勝っていて、どこで負けているのか）
最新のベンチマークやシステムを見る限り、依然として米国と西側がリードしていると思います。
ただし、中国もそれほど離されているわけではありません。最新のDeepSeekや小型モデルなどを見ると非常に優秀ですし、向こうにも実力あるチームがいくつも存在します。
ですから、リードの幅は、もはや「何年」ではなく「数ヶ月」レベルだと言ってよいかもしれません。

（チップの話を一旦、脇に置けば、AIそのものでは中国が勝っているのではないか？という見方もある）
いいえ、チップは一つの要素に過ぎません。アルゴリズムやイノベーションの面では、西側がまだ優位にあると考えています。
現時点で中国のモデルや企業がアルゴリズム面で、世界最先端を超えるまったく新しいものを示したとは思っていません。彼らは現在の最先端を素早くキャッチアップする点では非常に優れています。

（世間がほとんど注目していない、AIのもっとも驚くべき点）
今、私たちが取り組んでいる中でもっとも驚くべきなのは、これらのモデルが持つマルチモーダルな理解能力だと思います。
例えば、GeminiにYouTube動画を一本渡すと、その動画について本当に様々な質問を投げかけることができ、多くの場合、何が起きているかを概念的に理解していて、こちらが驚くような答えを返してきます。

私は、映画「Fight Club」が好きなのですが、Brad Pittか、Edward Nortonだったか忘れてしまいましたが、喧嘩をする前に指輪を外すシーンがあり、Geminiに「このシーンの意味は何？」と質問したら、日常生活を捨てることや、そこから離れることの象徴としての意味など、とても興味深い哲学的な解釈を返してきたのです。

こうしたメタ的な洞察をAIが持ち始めているわけです。

それから、あまり知られていないもう一つの点として、「Gemini Live」という機能があります。
スマホを何かに向けて、例えば自分が整備士だとして「ここをどう直せばいい？」といったタスクをその場で助けて貰えるようなものです。理想的にはユーザーの両手を空けたいので本当はメガネ型がいいのですが、そうしたマルチモーダルな能力がどれほど強力か、人々はまだ十分に理解していないと思います。

（Gemini 3の性能について）
私が特に気に入っているのは、Gemini 3でゲームをワンショットで作ることです。
これは、私がキャリアの初期にやっていたゲームのためのAI作りに戻る話ですが、今のモデルはそこにかなり近づいてきたと思います。
おそらく次のバージョンのモデルでは、数時間のプロンプト駆動コーディングで、かつては何年もかかった商用レベルのゲームを本当に作れるようになるかもしれません。

これは非常に高レベルな指示を理解し、非常に詳細なアウトプットを生み出せるという、これらのモデルの驚くべき深さと能力を示しています。更にGemini 3が特に得意としているのは、フロントエンド開発やWebサイト制作で、技術的な面だけでなく、美的・創造的な面でもかなり優れていると思います。

（LLMに全力で舵を切るという決断を下せた理由）
これもやはり、科学的手法の美しさと強さの表れだと思います。真の科学者であれば、自分のアイデアに過度に拘ることはできません。経験的な証拠が示す方向に従わなければならないのです。

（作家で思想家でもあり、Demis Hassabisの友人でもある）Walter Isaacsonが言っているのは、おそらく2017～2018年頃の話で、当時、私たちは様々なプロジェクトに同時に取り組んでいました。私たち自身も非常に優秀な言語モデルを持っていました。「Chinchilla」や「Sparrow」といったコードネームで呼ばれており、社内利用のためのモデルでした。実際、スケーリング則のいくつかは、元々私たちのチームが発見したものです。

一方で、AlphaZeroのようなAlphaGoを発展させた純粋な強化学習システムや、認知科学や神経科学から発想を得た別種のアーキテクチャにも取り組んでいました。

当時は、どのアプローチが正解かまだ分かっていませんでした。私の役割は、AGIを誰よりも早く、そして安全に実現することです。それが知能を解明するというDeepMindのミッションそのものです。
ですから、どのアプローチを取るかについては、私は全く拘りません。その点では非常に実利的です。

もちろん、科学者としていくつか理論や仮説は持っていますが、エンジニア的な側面から言えば、実際に動くかどうか？がすべてです。
そして、スケーリングが上手く機能し始める兆候が見えたとき、その研究の枝に徐々に、そして大きくリソースをシフトしていったのです。

（AGIの実現について）
AGIへの到達は、あと5～10年程だと考えています。
ただし、私のAGIの基準はかなり高めです。私たちはAGIを「人間が持つ認知能力をすべて備え、発明力や創造力も備えたシステム」と定義しています。

現在のLLMを使ってみれば分かるように、欠けている点もあれば、素晴らしい点もあります。

ある分野では、博士号レベルと言って良いほどの能力を発揮し、オリンピックの金メダル級だと感じる領域すらあります。しかし他の分野では、まだ非常に粗が多い。つまり、ギザギザした知能なのです。

本当のAGIであれば、こうした能力が全体としてもっと一貫しているはずです。また、継続学習やオンライン学習、長期的な計画や推論といった能力も、現時点では欠けています。

これらは将来的にできるようになると思いますが、そのためにはあと1～2回の大きなブレークスルーが必要でしょう。

（LLMや生成AIを改良し続けるだけでAGIに到達できるのか？それとも今後、5～10年の間に別のアプローチも必要になるか？）
これは経験的にしか答えられない質問ですが、現時点での私の見解は、現在のシステムのスケーリングを極限まで推し進める必要があるということです。
少なくとも、それが最終的なAGIシステムの主要コンポーネントになり、AGIシステム全体になる可能性があるためです。

スケーリングだけでそこに到達できる可能性がありますが、私の現在の視点から推測すると、もう1つまたは2つの大きなブレークスルーが必要です。既存の技術のスケーリングも含まれますが、私が話しているのはTransformerやAlphaGoレベルのブレークスルーです。

（AIバブルについて）
AI業界の一部は、おそらくバブル状態にあると思います。
例えば、何もないようなシード企業の時価総額が数百億ドル規模だったりするのは、持続不可能な状況にあるように思えます。しかし一方で、AIがこれまでで最も変革的なテクノロジーだと誰よりも強く信じています。

ですから、長い目で見れば、こうした投資は十分すぎるほど正当化されるだろうと思います。

そして、Google DeepMindのトップとして、またGoogleのエンジンルームとしての私の役割は、どちらのシナリオになっても勝てるようにしておくことです。

いわゆるバブルが弾けたとしても、今のような好況が続いたとしても、どちらに転んでも強いポジションにいられるようにする、それが私の仕事です。

（AI人材の獲得競争について）
最近は、かなり行き過ぎな状態になってきています。
Metaがやっているようなことなど、各社がそれぞれの合理性に基づいて動いているわけですが、私たちとしてはミッションドリブンな人を求めているという結論に至りました。

私たちは、おそらく世界で最も良いミッションを掲げていると思います。そして、フルスタックの環境があります。

ですから、世界に最も良いインパクトを与える仕事がしたいと思うなら、Google DeepMind以上に良い場所は他にはないと考えています。

結局のところ、最高の科学者や研究者、エンジニアたちは、もっとも最先端のことに取り組みたいと願うものです。ですから、ベストなシステムでリーダーボードのトップにいること自体が、優秀な人材を呼び込む自己強化ループになるのです。

（AIが自分自身の利害に基づいて行動する、そんなシナリオはあり得るか？）
先ほどの破滅的なシナリオとも関連していますが、もしそれが間違った方向に進めば、エージェントベースのシステムや高い自律性を持つシステムが、設計者や人類全体の意図と何らかの意味で対立する「自己の利害」を持つようになってしまう可能性があり、それが一つの大きな問題になり得ます。

（初期のキャリアのゲームが与えた影響について）
私にとってチェスの経験とその後に触れてきた様々なゲームは、ビジネスでもサイエンスでも、今の自分の仕事のやり方に決定的な影響を与えています。
ゲームの何が好きかと言うと、たくさんありますが、特に好きなのはゲームを作ることの創造性です。

一方で、ゲームをプレイすること自体も頭を鍛える最高の方法だと思います。チェスや囲碁、ポーカーなどの優れたゲームは、現実世界の何かを縮図として表現しています。しかし現実世界では、決定的な瞬間に正しい判断を下す練習を何度も試すことができないからです。

現実の人生では、そうした「決定的な瞬間」は多く見積もっても十数回しか訪れないかもしれません。ですが、ゲームという世界のシミュレーションの中では、意思決定能力を何度でも好きなだけ練習できます。

ゲームを真剣にプレイし、一つひとつの判断についてしっかり考えるなら、それは本当に意思決定力や計画力を鍛えてくれると私は思います。

（人類の進化について）
私たちは狩猟採集民として進化してきたにもかかわらず、こうして現代の都市、現代文明の中に座り、周囲にはあらゆるテクノロジーが溢れています。それでも、ほぼ同じ人間の脳でここまで適応してきました。

ですから私は、人間の創意工夫を強く信じていますし、私たちは無限に適応可能だと考えています。

今のところ、人間の脳だけが、汎用知能の存在を示す唯一の実在する証拠です。少なくとも、私たちが知っている宇宙の中ではそうです。つまり、私たち自身が汎用知能なのですから、無限に適応できるはずだと考えています。

AGIの後、ポストAGIの世界では、どのような技術（例えば、ブレイン・コンピュータ・インターフェースのようなもの）を生み出せるのか。一部の人は、既存のテクノロジーに加えてそうしたものを使うことを選ぶかもしれず、それが人類がAIに「ついていく」一つの方法になるかもしれません。 December 12, 2025

オーストラリアと比べるのはめちゃくちゃおかしいけど、整備士とか建築家とかを大事にしてた倭国に戻すためにも、目で見て分かるぐらいグンっと稼げる金額に設定して欲しいよね https://t.co/1BMTKxEs4f December 12, 2025

つべ見てたらFN09のばらしがおすすめに出てきてひっくり返る
市販車とはまるで別物だった。整備士が見るフォーミュラマシンの世界 https://t.co/38UceBtOMS @YouTubeより December 12, 2025

整備士さんってイケメン多いよね〜〜
毎回担当してくれる人の顔が良すぎて、おすすめされたオプション全部やりそうになる🥹 December 12, 2025

何度かポストしてるけど、整備士時代、下取り車のフロアマット下から飲◯系のエグいAV出てきた時はドン引きした。←
奥様やお子様に隠れて "そういうの" を車内で楽しんでいたと思うと…… December 12, 2025

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　尾形百之助
　職種：整備士
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▶▶▶ 次回 宇佐美上等兵！ https://t.co/ef6RXS98J5 December 12, 2025

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12/20（土）
東京スバルRacingフェスティバル with Takuty🏎
井口卓人選手 トークショー開催🎤
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今シーズンを締めくくる結果報告会をスバル恵比寿のショールームを貸し切り、＃井口卓人 選手と #東京スバルレーシングメカニック のトークショーを開催‼

お子様も楽しめるイベントも沢山ご用意しています☺️
子どもメカ 体験では、SUBARUのつなぎを着て自動車整備士のお仕事体験もできます🔧✨

さらに‼ご来場の皆様には東京スバルRacing限定グッズをプレゼント🎁ぜひご応募お待ちしております！

日時：2025年12月20（土）13:00開場／16:00終了
場所：SUBARU STAR SQUARE恵比寿
（JR恵比寿駅 東口より徒歩3分）
https://t.co/sdIt0NvXv7
応募方法：事前申込制
下記URLもしくはQRコードよりお申し込み下さい https://t.co/kfrwVmBCcS
応募期限：12月13日（土）17:00まで

【当日イベント内容】
①トークショー🎤13：30～15：00
ドライバー 井口卓人選手×東京スバルレーシングメカニック　
②レーシングカー　BRZ 88号車 との記念撮影📷
③子どもメカ 体験（要予約）
④JAFこども運転免許証 　
⑤東京スバルレーシング　グッズ販売
⑥ブリヂストン　お子様向けイベント
⑦Keeper スマホタッチキーパー体験
⑧豪華賞品が当たる『じゃんけん大会』

【ご注意】
・当日は駐車場のご用意がございませんので公共交通機関をご利用ください🚃
・トークショーはお席に限りがあり、満席の場合は立ち見となります。
・申し込みされた方には、12/15に送付の申込確定メールにてお席の状況をご案内します。
・トークショー終了時間は前後する場合がございます ・ご来場プレゼントには数に限りがございます December 12, 2025

新規描き下ろしイラストが公開！

「北海道の翼」AIRDO × TVアニメ 『ゴールデンカムイ』

■ 宇佐美上等兵：整備士

#ゴールデンカムイ #金カム https://t.co/9URRwH0BkF https://t.co/MfyieOZw06 December 12, 2025

これ知らない人が多いですが、『 車の暖房は燃費にカンケイない 』ので寒い日はつけてください。ぼくも5年前にマツダで整備士をしている友人に聞いて知ったのですが、今までは寒くても暖房をつけずにガマンしていました。「 え、私もそうだよ？ 」と思ってる人に知って欲しい、実は車の暖房の仕組みは https://t.co/zC0tCgEGEK December 12, 2025

うち、じーちゃんが整備士で母上が車の部品工場勤務っていう家だったもんで｢絶対に車だけは中古で買うな、あと一括で買え｣という教育方針で育ったので… December 12, 2025