随机应变 ABCD: Always Be Coding and … : хороший
1. サンプリング周波数（Sampling Rate）
1秒間に「音を何回測るか」
を表す数字。
例：
サンプリング周波数 何を意味する？ 用途
16,000 Hz (16kHz) 1秒に16,000回測る 音声AI・電話
22,050 Hz 1秒に22,050回測る 一般的なTTS
44,100 Hz (44.1kHz) CD音質 音楽・高音質TTS
2. ビット深度（Bit Depth）
1回の測定で、音の強さを何段階で記録するか
例：
ビット深度 段階数 特徴
16bit 65,536段階 CD音質・一般的
24bit 16,777,216段階 スタジオ品質
32bit 約40億段階 研究・高音質合成
TTSではどう使われる？
用途 サンプリング周波数 ビット深度
音声AI（STT/TTS） 16kHz 16bit
高音質TTS（商用） 22kHz〜48kHz 16bit or 24bit
音楽/歌声合成 44.1kHz or 48kHz 24bit
LLM の 合成データ生成（Synthetic Data Generation） と
自己学習（Self-learning / Self-Improvement） は、
近年の LLM 開発の中で最も重要な技術の一つ
. 合成データ生成とは？（Synthetic Data）
簡単に言うと：
LLM が 自分自身で学習用データ（QA・文章・会話など）を作る 技術です。
🎯 なぜ重要なのか？
人間がデータを作ると コストが高い
高品質な人間教師データ（instruction data）が不足している
誤解や偏りがない、LLM学習に最適化されたデータが必要
そこで LLMが自分でデータを生成 → それをまた学習に使う
という循環が作られています。
自己学習（Self-learning / Self-Training）とは？
LLM が “自分で作ったデータ” を使って、さらに賢くなる仕組み
以下のようなプロセスです：
① 既存LLM（Teacher）がデータを生成（合成データ）
② 新しいLLM（Student）がそれを学習
③ Student が Teacher に近づいたり追い越したりする
④ Student を Teacher として活用 → また合成データ生成
これは Self-Play（自己対戦） や Self-Supervision（自己教師） とも呼ばれます。
合成データ生成の代表的な方法
① Self-Instruct（セルフ・インストラクト）
LLM が自分に「学習するタスク」を作り出す。
例：
「役立つ指示文を20個作って、それぞれ適切な回答を生成して」
→ 指示（instruction）と回答（output）のペアが大量にできる
→ これを学習すると ChatGPT のような「指示に強いモデル」が作れる
Google・Meta・Stability・OpenAI が使う一般的手法。
Reject Sampling（不良回答の排除）
LLM に複数回答を出させ、
「良い回答だけを採用し、悪い回答は捨てる」仕組み。
例：
Model → A案, B案, C案 を生成
Judge（別モデル or 同じモデル）が評価
AとCは不採用、Bだけ学習に使う
→ これにより合成データの品質が爆上がりする
最新の GPT-4o/DeepSeek にも使われている。
Self-Rewarding（自分で評価して学習）
モデル自身が回答の良し悪しを評価し、そのスコアを使って学習する。
OpenAI の研究
“Self-Rewarding Language Models”（2024）
で注目された方式。
Distillation（蒸留）
教師（Teacher）モデル → 弟子（Student）モデルへ知識を移す。
❶ Teacher で大量の合成データを生成
❷ Student がそれを学習
❸ 小型モデルでも高性能に！
例：
LLaMA → Mistral
GPT-4 → GPT-4o mini
Gemini Pro → Gemini Flash
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
tasks = [
"AI とは何か小学生にもわかるように説明してください。",
"営業メールを丁寧な文体に書き直してください。",
"Python のデコレーターを例付きで解説してください。"
]
synthetic_dataset = []
for task in tasks:
res = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "user", "content": task}]
)
answer = res.choices[0].message.content
synthetic_dataset.append({"instruction": task, "output": answer})
print(synthetic_dataset)
. 合成データは実務でどう使われる？
✔ ① 社内チャットボットの学習データ生成
例：
社内規定の QA を権威ある文書から合成
人間が 1ヶ月かかる1000問データを数分で生成
✔ ② カスタマーサポートの学習データ
FAQ → 指示文化 → 例文生成 → 自動生成
✔ ③ 特定業界に特化した LLM の構築（金融・法律・医療）
✔ ④ 小型モデルの強化（LLM distillation）
⚠️ 6. 合成データの注意点
問題 説明
幻覚（hallucination） LLM が嘘を生成し、それを学習すると悪循環
バイアス 教師モデルの偏見や癖がそのままコピーされる
権利問題 合成データでも、元の学習データに依存する
→ 解決法：Reject Sampling、Human-in-the-loop、評価基準導入
🧠 7. 自己学習が今後どう進化する？
現在の最先端：
✔ Self-Play × 合成データ × Reasoning（推論強化）
OpenAI o1 モデル系（深い推論）
DeepSeek-R1（自己学習で強化）
Google Gemini 2.0（マルチステップ推論）
未来像は…
🧩 AI が 自分で作った問題 → 自分で解き → 自分で改善
という 完全自律型学習 に近づくこと。
manifest.yaml
name: "agent_strategy_demo" description: "Sample Agent Strategy plugin with Function Calling" version: "1.0.0" tools: - name: "calculator" description: "Perform basic math operations" parameters: type: object properties: expression: type: string description: "Math expression to evaluate" required: ["expression"] agent_strategy: entry: agent_strategy.py:SampleAgentStrategy
agent_strategy.py
from dify_plugin import AgentStrategy
class SampleAgentStrategy(AgentStrategy):
def run(self, llm_response, tools):
"""
llm_response: dict (may contain tool call request)
tools: dict of tools defined in manifest
"""
# If model requests a tool execution
if "tool" in llm_response:
tool_name = llm_response["tool"]["name"]
tool_args = llm_response["tool"]["arguments"]
tool = tools.get(tool_name)
if tool is None:
return {
"type": "message",
"content": f"Tool '{tool_name}' not found."
}
result = tool.run(**tool_args)
return {
"type": "tool_result",
"tool_name": tool_name,
"result": result
}
# Regular text response
return {
"type": "message",
"content": llm_response.get("content", "")
}
calclator.py
from dify_plugin import Tool
class CalculatorTool(Tool):
def run(self, expression: str):
try:
result = eval(expression)
return {"result": result}
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
まず、Difyのツールで「カスタムツールを作成する」画面
### カスタムツールを作成
OpenAI json schema
{
"openapi": "3.0.0",
"info": {
"title": "Postman Echo Test Tool",
"version": "v1.0.0",
"description": "Postman Echoの/getエンドポイントを使って、パラメータを渡してテストするためのツールです。送信したパラメータがレスポンスに含まれて返ってきます。"
},
"servers": [
{
"url": "https://postman-echo.com"
}
],
"paths": {
"/get": {
"get": {
"operationId": "echoGetData",
"summary": "指定したクエリパラメータを付けてGETリクエストを送信します。",
"parameters": [
{
"name": "message",
"in": "query",
"required": true,
"schema": {
"type": "string",
"description": "APIに送りたいメッセージ（例：Hello Dify Test）"
}
}
],
"responses": {
"200": {
"description": "成功。送信されたパラメータが確認できます。"
}
}
}
}
}
}
テスト出力
{“args”: {“message”: “testです。”}, “headers”: {“host”: “postman-echo.com”, “accept”: “*/*”, “accept-encoding”: “gzip, br”, “x-forwarded-proto”: “https”, “traceparent”: “00-9e12edb5cab8bd6636404a653b1715c7-7b44fd7d72a90d90-00”, “baggage”: “sentry-environment=production,sentry-public_key=c0bcc0e36783694f41e4fb1e6a3efea9,sentry-trace_id=cd5aed1beb774af0a190db512449113f,sentry-sample_rate=0.0,sentry-sampled=false,sentry-sample_rand=0.743119”, “sentry-trace”: “cd5aed1beb774af0a190db512449113f-9e0d41f50b19024e-0”, “user-agent”: “python-httpx/0.27.2”}, “url”: “https://postman-echo.com/get?message=test%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82”}
カスタムツールとFuctionCallingは仕組み的には似ているけど、実装方法がまるきり異なる…
AIアプリを使う価値を1分で伝える構成
0:00〜0:05 オープニング（問題提起）
視聴者の“共通の困りごと”を一言で刺す。
「日々の作業、時間が足りない…」
「資料作りやまとめ作業に追われてませんか？」
「動画編集・文章作成が苦手…」
👉 視聴者の現状（Before）を短く提示
0:05〜0:15 AIが解決する世界を提示（ベネフィット）
AIアプリを使うと“どう変わるのか”を先に出す。
「AIなら、数分であなたの作業を自動化できます」
「文章作成も、動画編集も、リサーチも一気に時短」
「あなたがすべきは“指示するだけ”」
👉 AIで得られる未来（After）を提示
0:15〜0:40 具体的価値（3点）
1分動画の核。価値は必ず「3つ」に絞ると伝わりやすい。
① 時間を圧倒的に短縮
例：1時間の作業 → 5分
レポート作成 → 自動要約
動画の企画 → AIが提案
② 誰でもクオリティUP
プロ品質の画像、動画、文章
企画・構成もアシスト
ミスが減る
③ すぐ使える・難しくない
テンプレを選ぶだけ
スマホ1台でOK
指示文（プロンプト）もサポート
👉 “難しそう”という不安の解消が重要
0:40〜0:50 実際の使い方（超シンプル）
操作画面（またはイメージ）を見せながら：
「やりたいことを入力」
「テンプレを選ぶ」
「AIが数秒で提案」
👉 操作ステップは3つ以内が鉄則
0:50〜1:00 クロージング（誘導）
目的に合わせて文言を変えます。
結果を強調して締める
「1日30分の時短を、今日から。」
「AIを使う人と使わない人の差は開く一方です。」
行動を促す（CTA）
「今すぐ無料で試せます」
「概要欄からダウンロードできます」
🎁 1分用 まとめテンプレ（そのまま使える）
① 「毎日の作業、時間が足りない…そんな悩みありませんか？」
② 「AIアプリなら、その作業を数分で自動化できます。」
③ 「価値は3つ。
1. 圧倒的な時短
2. プロ並みのクオリティ
3. すぐ使える簡単さ」
④ 「指示を入れるだけで、動画、文章、企画、デザインまで自動生成。」
⑤ 「仕事も作業も、もっと自由に。AIはもう“誰でも使える相棒”。」
⑥ 「今日から始めてみませんか？概要欄からどうぞ。」
Unit Test（Kotlin ロジックのテスト）サンプル
■ 例：足し算関数のテスト
（src/main/java/…/Calculator.kt）
class Calculator {
fun add(a: Int, b: Int): Int = a + b
}
import org.junit.Assert.assertEquals
import org.junit.Test
class CalculatorTest {
@Test
fun `add should return correct sum`() {
val calculator = Calculator()
val result = calculator.add(2, 3)
assertEquals(5, result)
}
}
import androidx.compose.material3.Text
import androidx.compose.runtime.Composable
@Composable
fun Greeting(name: String) {
Text(text = "Hello, $name!")
}
import androidx.compose.ui.test.*
import androidx.compose.ui.test.junit4.createComposeRule
import org.junit.Rule
import org.junit.Test
class GreetingTest {
@get:Rule
val composeTestRule = createComposeRule()
@Test
fun greeting_displaysCorrectText() {
composeTestRule.setContent {
Greeting("Android")
}
composeTestRule
.onNodeWithText("Hello, Android!")
.assertIsDisplayed()
}
}
@Composable
fun CounterScreen() {
var count = remember { mutableStateOf(0) }
Column {
Text("Count: ${count.value}")
Button(onClick = { count.value++ }) {
Text("Add")
}
}
}
@Test
fun counter_incrementsWhenButtonClicked() {
composeTestRule.setContent {
CounterScreen()
}
// 初期表示チェック
composeTestRule
.onNodeWithText("Count: 0")
.assertIsDisplayed()
// ボタンクリック
composeTestRule
.onNodeWithText("Add")
.performClick()
// 更新後表示チェック
composeTestRule
.onNodeWithText("Count: 1")
.assertIsDisplayed()
}
SwiftUI タブバー付きマルチページ構成
import SwiftUI
struct ContentView: View {
var body: some View {
TabView {
HomeView()
.tabItem {
Label("ホーム", systemImage: "house")
}
SearchView()
.tabItem {
Label("検索", systemImage: "magnifyingglass")
}
SettingsView()
.tabItem {
Label("設定", systemImage: "gearshape")
}
}
}
}
HomeView
import SwiftUI
struct HomeView: View {
var body: some View {
NavigationView {
VStack(spacing: 20) {
Text("ホーム画面")
.font(.largeTitle)
NavigationLink("詳細ページへ") {
DetailView()
}
.padding()
}
.navigationTitle("Home")
}
}
}
SearchView.swift
import SwiftUI
struct SearchView: View {
@State private var keyword = ""
var body: some View {
VStack(spacing: 20) {
Text("検索ページ")
.font(.largeTitle)
TextField("キーワードを入力", text: $keyword)
.textFieldStyle(RoundedBorderTextFieldStyle())
.padding()
Text("検索ワード: \(keyword)")
}
.padding()
}
}
SettingsView.swift
import SwiftUI
struct SettingsView: View {
var body: some View {
VStack(spacing: 20) {
Text("設定ページ")
.font(.largeTitle)
Toggle("通知をオンにする", isOn: .constant(true))
.padding()
}
.padding()
}
}
DetailView.swift
import SwiftUI
struct DetailView: View {
var body: some View {
VStack(spacing: 20) {
Text("詳細ページ")
.font(.title)
}
.padding()
}
}
Text-to-Image ＆ Text-to-Video
📘 Text-to-Image ＆ Text-to-Video 学習プラン
（基礎〜実装〜応用〜研究の4段階）
🌱 Stage 1：基礎理解（1〜2週間）
■ 1. 基礎知識
🔹 必須領域
Python（Numpy, PyTorch）
Deep Learning の基礎
CNN / RNN / Transformer
損失関数、最適化、正規化
生成モデルの基礎
GAN
VAE
Autoencoder
🔹 Text-to-Image/Text-to-Video に必要な基礎トピック
Diffusion Models（ノイズ→サンプルの生成）
画像特徴量（CLIP embedding）
🚀 Stage 2：Text-to-Image（T2I）基礎実装（2〜4週間）
■ 1. 代表モデルの理解
DDPM
Latent Diffusion（LDM）
Stable Diffusion（SD1.5 / SDXL）
■ 2. 実装ステップ
🔹 手順
ノイズ添加 → 除去のプロセスを理解
U-Net アーキテクチャの理解
CLIPTextEncoder で文章 → 潜在ベクトル化
逆拡散で画像生成
🔹 実装課題（おすすめ）
MNIST 画像で「拡散モデルの最小実装」
テキスト条件なし → ありの拡張
LoRA の学習（簡易ファインチューニング）
自作データセットで DreamBooth を実行
🎞 Stage 3：Text-to-Video（T2V）基礎実装（3〜6週間）
■ 1. 代表モデルの理解
ModelScope T2V
Video Diffusion Models（VDM）
AnimateDiff（T2I モデルを動画化）
Stable Video Diffusion (SVD)
■ 2. 動画モデル特有のポイント
時間方向の Attention
3D U-Net（時間軸の畳み込み）
時間的一貫性（Temporal Consistency）
Motion dynamics（動き生成）
■ 3. 実装ステップ
画像生成モデルをベースに時系列次元を追加
連続フレームでノイズ除去
モーション学習（Optical Flow などの活用）
■ 4. 実践課題
画像→動画の簡易版（SVD を使った生成）
AnimateDiff で静止画アニメーション生成
ModelScope T2V を動かして文章→短い動画の生成
自作 LoRA でスタイル変換
🔧 Stage 4：高度な応用（1〜3ヶ月）
■ 1. 高度機能の実装
高解像度生成（Tile, ControlNet, Refiner）
モーション制御
Depth
Pose
Optical Flow
長尺動画生成（Temporal Chaining）
■ 2. 研究論文の理解
Imagen Video
Phenaki（単語→長尺動画）
Sora（OpenAI）
VideoPoet（Google）
理論（拡散）＋ 工学（高速化）＋ データ設計など、総合力が必要です。
🧪 Stage 5：実践プロジェクト（ポートフォリオ）
以下から3つほど実行するとポートフォリオになります：
🔹 Text-to-Image
固有キャラクターの T2I モデル作成（LoRA + DreamBooth）
ControlNet を使ったポーズ制御アプリ
Web UI（Gradio）で T2I 生成アプリ構築
🔹 Text-to-Video
Text → 5秒動画生成ツール
T2I → T2V 変換パイプライン
AnimateDiff を使ったアニメキャラ動画生成
Video Dynamics（動きだけ変更するモデル）
📚 推奨教材・環境
■ 書籍
Deep Learning with Diffusion Models（Draft）
Hands-On Image Generation with Diffusion Models
■ コース
HuggingFace Diffusion Course（無料）
FastAI（基礎強化）
■ 環境
PyTorch
Diffusers（HuggingFace）
A100 or 4090（動画学習は VRAM 20GB 以上推奨）
🎧 Mel-Spectrogram（メル・スペクトログラム）とは？
音声を 時間 × 周波数 の画像のようにしたものが スペクトログラムです。
その中でも 人間の聴覚に近い周波数感度で変換したものが
Mel-Spectrogram（メルスペクトログラム） です。
🧠 ポイント（簡単）
1. STFT（短時間フーリエ変換）で時間を細かく分ける
音声を短い区間に分けて FFT → 周波数別のエネルギーを得る。
2. 周波数軸を Mel scale（メル尺度）に変換
人間の聴感に近い形（低音域は細かく、高音域は粗く）。
3. 結果は 2D の行列 → 画像のように扱える
音声AI（TTS、音声認識、歌声合成）では
メルスペクトログラムを中間表現として使うのが主流。
📊 Melスペクトログラムのイメージ（構成）
← 時間軸 →
│□□□□□□□□□□□□□□
│■■□□□□□□■■■■□□
│■■■□□□□■■■■■□
│■■■■□□■■■■■■■
↓
Mel周波数
🧪 Pythonで Mel-Spectrogram を生成するサンプル
以下は librosa を使った最小サンプルです。
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
# 音声ファイル読み込み（例：sample.wav）
audio_path = "sample.wav"
y, sr = librosa.load(audio_path, sr=22050)
# Melスペクトログラム計算
mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(
y=y,
sr=sr,
n_fft=1024,
hop_length=256,
n_mels=80
)
# 対数Melスペクトログラム（TTSでよく使う）
mel_db = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max)
# 表示
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mel_db, sr=sr, hop_length=256, x_axis='time', y_axis='mel')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel-Spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()
✔️ コード解説（最重要点）
n_fft=1024
FFTの窓長
→ 高周波の精度が上がるが時間精度は悪くなる
hop_length=256
時間方向のステップ
→ 小さいほど細かい
n_mels=80
TTSでは 80次元 Mel が最も一般的
（Tacotron2, FastSpeech2, VITS 全て同じ）
power_to_db
TTS モデルに入れるときは 対数（dB） が使われることが多い。
🔊 TTS と Melスペクトログラムの関係
ほぼ全ての Neural TTS の特徴：
1. テキスト → Melスペクトログラム（Acoustic Model）
例：Tacotron2, FastSpeech2, VITS
2. Melスペクトログラム → 波形（Vocoder）
例：HiFi-GAN, WaveGlow, WaveRNN
つまり Melスペクトログラムは「TTSの心臓部」