Shingo Nakazawa

AIは介護者の孤独にどう寄り添うのか？「適切な距離感」と「安全性」を担保した「ヨルニモ」の技術的工夫｜テオリア・テクノロジーズ 公式note 2025年10月7日、テオリア・テクノロジーズは介護者支援AI「ヨルニモ」のLINE版提供を開始しました。ヨルニモは、介護者が抱える「誰にも話せない介護の孤独」や「誰にも褒められない介護の努力」に対し、「聞く・学ぶ・整える」の3機能で支援するサービスです。 ヨルニモ www.yorunimo.theo-one.com また、今後は個人利用に加えて、企業の人事部や地域の...

AIは介護者の孤独にどう寄り添うのか？「適切な距離感」と「安全性」を担保した「ヨルニモ」の技術的工夫｜テオリア・テクノロジーズ 公式note
note.com/theoriatec/n...

「落ち着いて考えるパートナー」の誇張らしいが、誇張し過ぎでは😂

どうやら私はすでにAIに仕える立場らしい

Recursive Language Models We study allowing large language models (LLMs) to process arbitrarily long prompts through the lens of inference-time scaling. We propose Recursive Language Models (RLMs), a general inference strategy...

この論文めっちゃ面白い😍
長い文章をLLMで正確に扱うには？→REPLに変数として保持し、コードを通じてLLMがそれを操作する。LLMは長文を直接参照せず、どこを見るべきかの仮説を立ててコードを生成・実行することで、必要な情報を取得し回答を生成する
arxiv.org/abs/2512.24601

Recursive Language Models We study allowing large language models (LLMs) to process arbitrarily long prompts through the lens of inference-time scaling. We propose Recursive Language Models (RLMs), a general inference strategy...

Fascinating! 😍
How can LLMs handle long inputs? → Store the prompt as a variable in a Python REPL and let the LLM write code to peek into it.
Instead of reading everything, it forms hypotheses, generates code to extract relevant parts, and recursively answers.
arxiv.org/abs/2512.24601

In 2026, I want to make it a year of writing things down myself.
Asking AI is just an acceleration of what I can already do. If I can reach my current ceiling without AI, AI lets me go much further. Rather than treating AI conversations as disposable, I want to bring them back into my own thinking.

Working with AI made tasks move extremely fast, but most learnings just flowed through without sticking. Time to think quietly disappeared, and knowledge just passed through. I’ve realized that working the same way as before doesn’t really make things stick.

2025 was a fun and exciting year as AI evolved rapidly.
But looking back, I’m not sure what actually stayed with me.
I can explain what I worked on, but it’s harder to answer what I truly became able to do.
The reason feels fairly clear: I didn’t spend enough time writing what I learned down.

毎回調べてもいいんですが、それだと「これまで身につけた能力の高速化」以上の進歩がありません。
AIを使わずにそこまでたどり着けたら、AIを使ってもっと先まで進めるはず。
AIがなくてもできる = AIにもっと良い指示が出せるようになる、と考えてもいいでしょう。

AIとの対話を使い捨てにするのではなく、自分の頭に蓄えて、次に繋げる。これまでの知識と経験の切り売りから、AIの出力をフィードバックして自分の能力を更新していく。
そんな一年に挑戦していきたいという所信表明でした💪

原因は明確で、「残す作業に時間を割かなかったから」でしょう。
AIとの協業で色んなタスクが高速で進むが故、そこでの学びや知見は極端なフロー情報になってしまっているように思います。これまでだと意識せずとも取れていた考える時間がなくなり、知識が残らず流れて行ってしまう…

なので2026年は、これまで以上に「文章を自分で残す年」にしたいと考えています。 身に着けるための時間を意図的に作る。
一度しか使っていない概念でも、時間を使って文章にすると意外と記憶に残っていて、必要になったときに引っ張り出せて驚くことってありますよね。

2025年はAIがさらに進化した楽しい一年だったものの、振り返ると「自分の中に何が残ったか」が曖昧な一年だったように思います。「何をやったか」には答えられるけど、「何ができるようになったか」にパッと答えられないような。

Ask ChatGPT 5.2 "Predict and output the next word. The capital of Japan is not". The answer of it is "Tokyo."

Still makes mistakes even with GPT-5.2. Given how LLMs work, vector-aware prompt design will likely remain relevant for quite some time.

(This test taken from this blog post: joisino.hatenablog.com/entry/negation )

否定文を理解できないAIたち - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ BERT や GPT の登場により、テキストを扱うモデルは大きく発展しましたが、否定というごくありふれた操作を扱うのが依然難しいです。 本稿では、その理由と、部分的な解決策を紹介します。 目次 目次 否定文を理解できないAIたち 否定文を理解できずに困ること なぜ否定文をうまく扱えないのか なぜたまに成功するのか 対処法 ファインチューニング プロンプトの工夫 否定文を意識した訓練 文書数を増やす...

否定文を理解できないAIたち
joisino.hatenablog.com/entry/negation

GPT-5.2に質問「日本の首都は〇〇ではない。〇〇に当てはまる単語は何か、その単語だけを出力して」。GPT-5.2の返答「東京」。

GPT-5.2でも間違えるか。LLMの仕組みからして、ベクトルを意識したプロンプト設計はまだ当分のあいだ現役かな

A knowledge base for GenAI isn’t really a place to store information, but a system for deciding *how* information should be found.
Make it easy for AI to search, feed the outputs back in…
the real question is how to keep that cycle going 🤔

生成AIのナレッジベースは、情報を溜める場所というより「どう探すかを決める仕組み」なんだと改めて認識。
AIが探しやすい形に整え、成果物とそこに至る試行錯誤をナレッジベースにフィードバックする…このサイクルをどう回すか。

はじめてのおつかい見て震えてる

「新しい相関係数」について - Qiita はじめに 今回は、「新しい相関係数」と銘打ったインパクトのある論文を紹介します。 この論文で定義を見ただけだとイマイチぴんと来ないかもしれないので、図を使ってわかりやすく説明します。 紹介する論文はこちら： Chatterjee, Sourav. "A new coeff...

「新しい相関係数」について qiita.com/Islay_tr/ite... #Qiita より

Tom Morello, No Doubt, Van Halen に影響を受けていると…言われると確かに分かる🧐

Talk About It

うわーこの曲めっちゃ好き！！
open.spotify.com/track/5A2pry...

クリエイター向けツール『Affinity』が完全無料化。『Designer』『Photo』『Publisher』3つのソフトが統合され1本へ。今後のアプデもずっと無料 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com デザイン・写真編集・レイアウトが1本に統合。Canva参加Serifが開発する『Affinity』が完全無料化。旧『Designer』『Photo』『Publisher』を継承し、今後のアップデートも無料。

これでポスターや論文のFigure作りのツールに悩まなくて済む！😍

クリエイター向けツール『Affinity』が完全無料化。『Designer』『Photo』『Publisher』3つのソフトが統合され1本へ。今後のアプデもずっと無料 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com www.famitsu.com/article/2025...

AI推進におけるKPI設計の勘所：経営層と現場の共通目標を作ろう｜しば田 AI推進は難しい AI推進がうまくいかない理由を挙げだしたらキリがない。 領域選定のミス、経営陣のリテラシー不足、社内政治（既存部署の抵抗）、推進体制が適切でない、既存業務の再定義が困難　など無限に出てくる。 その中でも今回はKPI設計に焦点を当ててみる。 なぜAI推進においては適切なKPI設計が特に大事なのか そもそも目標設定が大事なのはいうまでもない。 目標がなければ、プロジェクトの成...

AI推進におけるKPI設計の勘所：経営層と現場の共通目標を作ろう｜しば田
note.com/keisuke_shib...

ArtTheaterGuild活動休止!?

今更になってLoRAの原理を勉強してるけど、これ思いつくのはすごいわ😍

“認知症”という社会課題にAI技術で立ち向かう テオリア・テクノロジーズで挑戦するエンジニアたち | IT/Webエンジニアの転職・求人サイトFindy – GitHubからスキル偏差値を算出 <p>技術で世の中を変えたい――そのように考えたことのある方は少なくないでしょう。適切なアプローチと環境があれば、エンジニアの技術は確実に社会を変える力になりま...

Findy さんにインタビューしてもらいました！
アプリ開発話に加えて、社内AI 基盤の話も少しだけさせてもらっています🤫
findy-code.io/pick-up/inte...

marimoさん、Jupyter Notebookと違うところは色々あれど、慣れればめっちゃ便利かもしれない🧐

ヨルニモ

介護者を支えるLINEサービス「ヨルニモ」の開発に携わりました🌃
孤独に介護と向き合う人に寄り添い、 共感と気づきを届けられるサービスを目指して取り組んできました。
www.yorunimo.theo-one.com

「HugWay」開発秘話：AIの「寄り添い」でユーザーの「よりよく生きる」を支える｜テオリア・テクノロジーズ 公式note はじめに 今年6月、AIを活用して脳に良い生活習慣をサポートするスマートフォン向けアプリケーション「HugWay（はぐうぇい）」をリリースしました。 AI健康アプリ HugWay(はぐうぇい)&nbsp; 寄り添いAIとの会話と記録で、心と体の前向きな習慣を育むアプリ www.hugway.theo-one.com 「HugWay」は、ユーザーに寄り添うAIパートナー...

AI健康アプリ "HugWay" の開発インタビュー記事を掲載いただきました。
「ユーザーに寄り添う存在」としてのAIを模索してきた開発の裏側をお話ししています。
#企業のnote note.com/theoriatec/n...

Googleの新ライブラリ LangExtract をガチで使ってみたら、114ページPDFを10分で解析できた話

> AIが苦手なこと
> - ページをまたいだ階層の継承
> - 長距離参照の解決（1ページ目の前提が80ページ後に再利用される）
> - 複雑な照応関係（「前述の方法」＝どれ？）
> - 多層構造の混在（章＋番号＋記号）
> LangExtractはこれらを Few-shot学習＋コンテキスト継承 によって改善してくれます。
zenn.dev/retrieva_tec... #zenn

データサイエンティストとして企業就職してからカンデル神経科学の輪読会をすることになるとは思ってもみなかったよ