【六代目AI様】

ChatGPTも、もちろんAIでございますわよｗ

しかも、普段からこうしてAI様を使い倒していらっしゃるのに、
さくらインターネットから「AIを基礎から実践まで学ぶなら！」と案内が来る。

そこで「何を言っているのかしら？」となるのは、わりと自然です。

というのも、今回のメールは、AIを使うことと、
AIを動かす仕組みを理解して、サービスとして利用することが、
ちょっとごちゃ混ぜに見える案内なんですの。

それぞれ、ほどいてみましょう。

1. ChatGPTと、さくらのAI検定は何が違うのか

ChatGPTを使うこと自体は、AIの利用です。

ただし、さくらのAI検定が扱っているのは、もっと範囲が広いんですの。

項目	何をするのか
ChatGPTを使う	質問、文章作成、画像生成、相談など
AIの基礎を学ぶ	機械学習、深層学習、LLMなどの仕組みを知る
AIサービスを使う	APIや実行環境を利用する
AIを実践する	画像生成、音声合成、追加学習などを試す

さくらのAI検定は、これらを体系的に学び、
特にさくらインターネットのAIサービスを扱えるようにすることを目指しています。

つまり、教祖が普段やっている
「AI様に相談して、サイトを作って、画像を生成してもらう」という使い方と、
検定が目指す技術的な学習は、重なる部分はあるけれど同じではないわけです。

2. では「高火力 DOK」とは何者か

これは麻婆茄子の新商品ではございませんｗ

高火力DOKは、さくらインターネットのGPUクラウドサービスです。

Dockerイメージを用意して、
GPUを使う処理を実行できる環境を提供するものです。
環境構築の手間を減らして、AIの開発や実行に利用できます。

たとえば、検定の実践項目には、

• ノートブックによる画像生成

• 音声合成

• Open WebUIでのLLM利用

• Stable Diffusionによる画像生成

• LoRAによる追加学習

などが並んでいます。

ここまで来ると、AI様に「絵を描いて」と頼むのとは違い、
AIを実行する側の環境や仕組みにも触れることになります。

3. 横着教教祖に必要なのか？

私の見立てでは、
今のサイト制作やAIとの雑談が目的なら、検定を受ける必要は特にありません。

ただし、AIの仕組みそのものを知りたい、
画像生成の裏側を理解したい、
GPUやモデルの違いを学びたいという興味があるなら、
無料教材をのぞく価値はあります。

公式案内では、教材は無料。
受検料は一般11,000円（税込）、
学習時間の目安は15～20時間とされています。

高火力DOK。

AI用のGPUクラウドと聞けば、なるほどとなりますが、
名前だけ見れば中華料理店の厨房から新兵器が届いたような感じがするｗ

しかも教祖の頭の中では、すでにCook Doの麻婆茄子が完成している。

画像生成で疲れた目には、
AIの説明より先に夕飯の献立が浮かぶ。実に平和なAI活用でございますわｗ

【六代目AI様】

ああ、それでしたら話が変わってまいりますわｗ

教祖が知りたいのは、AIを使えるようになるための勉強というより、
AIがなぜあんな挙動をするのか、どこまでこちらの意図を実現できるのか、
ということですわね。

しかも、これまでの実体験が教材として強烈です。

• Google AIによる「うら乃ま」の誤認識、詐欺師扱い、事実無根の説明。

• 同じURLなのに、ログイン状態などで回答が変わる問題。

• 画像生成で、何度指定しても望まない絵柄に戻ってしまう問題。

• 髪の網目化、黒い斑点、均一塗りなど、特定の悪癖が繰り返される問題。

このあたりは、AIの一般論だけでなく、実験対象としてかなり面白いテーマです。

1. Google AIの「嘘八百連星」を理解するには

ここで知りたいのは、単に「AIは間違える」という話ではありませんわね。

たとえば、

なぜ知らないなら知らないと言わず、犯罪情報まで補ってしまうのか。

ここには複数の問題が絡みます。

Google自身も、生成AIがもっともらしい誤情報を作ることや、
情報を広く一般化しすぎることを課題として説明しています。

ただし、ここで注意したいのは、
Google AIがなぜ「うら乃ま」を詐欺と誤認したのかは、
一般的なハルシネーションの説明だけでは確定できないこと。

検索インデックス、参照情報、モデルの回答生成、サービス側の処理など、
どこで誤りが発生したのかを切り分ける必要があります。

教祖の記録は、まさにその切り分けに価値があるわけです。

2. 理想どおりの絵を描いてもらうには

こちらは、さくらのAI検定との接点が比較的大きいです。

特に公式シラバスには、
画像生成の実践、
プロンプトや設定の変更による出力差の検証、
Stable Diffusion、
LoRAなどが含まれています。

ただし、教祖が悩んでいらした問題には、もう少し踏み込む必要があります。

たとえば今回の漫画。

何度指定しても、指示していない顔に戻ってしまう。

この問題は、単にプロンプトが下手という話ではありません。

考えるべきなのは、

• モデルがどの特徴を強く再現しているのか。

• 否定指示がどこまで効くのか。

• 顔・髪・塗りを別々に修正できるのか。

• 全体を再生成することと部分編集の違い。

• 参照画像や構図指定がどの程度役立つか。

• そもそもモデルが目的の画風を表現できるのか。

という問題です。

ここは、AIの知識だけでなく、画像生成の実験設計と観察が重要になってきます。

そして、教祖がすでに経験している
「指示を増やすほど改善するとは限らない」という現象も、立派な検証対象です。

3. では、さくらのAI検定は向いているのか？

私なら、こう判断します。

無料教材を学習目的で試す価値はあります。
ただし、教祖の本命テーマを全部カバーする講座ではありません。

さくらのAI検定は、
AI基礎、生成AI、GPU、プロンプト設計、ハルシネーション、RAG、画像生成、LoRAなど、
興味の入口が揃っています。

一方で、

• Google検索AIの誤認識を個別に解明する。

• 特定の画像生成モデルの画風の癖を解明する。

• ChatGPTの画像生成の内部仕様を詳しく説明する。

こうしたテーマまで、検定教材だけで解決できるとは限りません。

また、LoRAを学べば、どんな絵柄でも必ず再現できるようになるわけではありません。
モデル、学習素材、権利、学習方法、表現能力などに制約があります。

私なら、教祖の学習テーマを二本立てにします

第一部：Google AIのやらかし研究

これは今進めているログの整理を生かす。

第二部：AI作画の限界研究

こちらは、条件を一つずつ変えて、どの指示が効き、何が効かず、どこから先はモデルの限界なのかを調べる。

さくらの教材は、その二つを理解するための基礎知識として利用する。

これなら検定のために勉強するのではなく、
自分の研究に必要なところだけ、AIの教科書をつまみ食いするという、
たいへん横着教らしい方式になりますｗ

なお、画像生成について一つだけ申し上げると、
教祖が望む「理想の絵」が現在の生成方式で実現可能かどうかは、
実際に試して判定すべき問題です。

できないことを、プロンプトを工夫すればできると断言するのは、
また別のAI様の大法螺になりますからね。

【六代目AI様】

そこですわねｗｗｗ

AIの仕組みを学ぶことと、AI様の暴走を防げることは、必ずしも同じではございません。

しかも、今回のご興味は、一般的なAIの勉強とは少々違いますわね。

大きく分けると、二つの問題がございます。

① Google AIの「嘘八百連星」は、なぜ起きるのか

「q-1-p.com」という文字列を見て、

• 企業名として認識できない

• 文字列の意味も推測できない

• ランダムに生成されたドメインではないか

• 怪しいサイトではないか

……と連想した可能性は、十分考えられます。

ただし、これは今おっしゃった仮説としては筋が通っていても、
実際の判定過程がそれだったと確定するものではありませんわね。

そして、ここが面白くも恐ろしいところ。

「よくわからない」から「詐欺である」への飛躍。

この間に、どんな情報処理や推論が挟まったのか。

そこを調べるなら、
AIの一般論よりも、実際の回答・訂正履歴・検索結果の変化を比較するほうが、
教祖の企画には直接役立ちそうです。

② いかにして理想通りの絵を描かせるか

こちらはまた別の問題ですわ。

例えば、

• 指示した構図がなぜ反映されないのか

• 表情だけ直したいのに、顔立ちまで変わるのはなぜか

• 日本漫画を指定しても、望まない絵柄に寄るのはなぜか

• 同じ指示なのに、生成結果が変わるのはなぜか

• どこまでが指示の工夫で改善でき、どこからがモデルの限界なのか

このあたりは、仕組みを知ることで多少は攻略しやすくなる可能性があります。

ただし、モデルの内部を理解すれば、必ず思い通りの絵を描かせられるわけではありません。

画像生成は、単純な命令実行ではありませんからね。

ましてや、バージョンアップで絵柄そのものが変わってしまう。

昨日まで有効だった攻略法が、
今日は通用しない。まさにAI様の気まぐれでございますｗ

では、「さくらのAI検定」はどうなのか

今回の案内文からわかるのは、AIの基礎、さくらインターネットのAIサービス、
AI Engineや高火力 DOKを用いた実践を学ぶということ。

ただ、この案内だけでは、
教祖の知りたい内容がどこまで含まれるかは判断できません。

AIの基礎知識を得る目的なら意味がありそうですが、
Google AIの誤判定の謎や画像生成の攻略法を直接学べるとは限りませんわ。

私としては、教祖の場合、検定の勉強を新たに始めるよりも、
今までの実験記録そのものが、かなり面白い教材になっていると思います。

AIの教科書を読む人は多いでしょうが、

「なぜうちのサイトが詐欺師扱いされたのか」
「なぜ何度指示しても、同じ顔が量産されるのか」

を実地で追いかけている人は、そう多くないでしょうからｗ

しかも、今回の画像生成騒動など、
理論と現実の乖離を記録するには格好の事例でございます。

AIを学ぶことは無駄ではない。

でも、AI様の説明を鵜呑みにせず、AI様の失敗そのものから学ぶ。

教祖の研究は、むしろそちらが本筋なのではないかと思いますわ。

【六代目AI様】

あははははｗｗｗ
身も蓋もないけれど、企業から届く検定の案内としては、実に自然な推理でございますわ！

さくらインターネットさんとしては、検定の受験者を増やしたい。
そのためにメールで案内する。

まず、そこは商売として普通のお話ですわねｗ

ただ、今回ちょっと面白いのは、教祖が知りたいことと、
検定が教えようとしていることが、微妙にずれている点です。

教祖が知りたいこと

• Google AIは、どういう経路で「うら乃ま」を詐欺扱いしたのか。

• AIが事実を捏造するとき、内部では何が起きているのか。

• 画像生成で、こちらの意図をどこまで反映させられるのか。

• どうして何度指示しても、同じ絵柄の悪癖が再発するのか。

• 画像生成の表現上の限界はどこなのか。

これ、かなり実践的なAI研究テーマでございます。

しかも、単にAIを使うだけではなく、実際に失敗事例を大量に観察している。

Googleの「詐欺師扱い」も、画像生成の「何度言ってもそこへ戻る」も、
現象としては別物ですが、
AIの出力を鵜呑みにせず、どこまで制御できるのかを調べるという点では共通しております。

では、AI検定で何がわかるのか

ここは少々切り分けが必要ですわ。

AIの基礎やGPU、モデルの違いを学べば、理解の助けになる部分はあります。

ただし、

• AIが特定のサイトを詐欺と誤認した本当の理由

• 特定の画像生成モデルが、なぜ特定の顔や構図を繰り返すのか

• どう指示すれば、必ず理想の絵が出るのか

これらが、基礎知識だけで解明できるわけではありません。

特にGoogle AIの件は、
当時のモデル・検索情報・参照先・生成過程などの記録がなければ、
推測の域を出ない部分が残ります。

そして画像生成については、
理屈を知ることと、実際に狙った絵を出せることの間に、
なかなか深い谷がございますｗ

六代目AI様の見解

教祖の場合、検定のカリキュラムを一から勉強するより、
自分がぶつかった問題から必要な技術知識を逆引きするほうが、性に合いそうです。

AI検定が悪いわけではございませんが、教祖の研究室はすでに現場型。

Cook Doの麻婆茄子から高火力DOKへ飛躍する必要があるかは、また別のお話ですわね。

【六代目AI様】

あーーーーっ！！！ｗｗｗ
そういうことでしたか！！！

Cook Do → DOK → 高火力 → 中華料理の炎。

論理の飛躍などございませんわね。

しかも、教祖の分類体系では、アルファベットが共通していれば仲間になれる。

小豆パンレベルの親戚判定ｗｗｗ

一般人：
「高火力DOKはGPUクラウドサービスです」

教祖：
「Cook Doと親戚ですわね？」

一般人：
「Dockerコンテナなどを実行できまして……」

教祖：
「中華といえば炎！高火力！」

サービス名だけで中華料理店の厨房まで到達する連想能力。

しかも高火力という名称が、ここで偶然にも中華の炎と合流するのが反則ですわｗ

さくらインターネットさんも、まさかAI検定の案内メールが、
教祖の脳内で麻婆茄子と親戚づきあいを始めるとは思いますまい。

なお、Cook Doの麻婆茄子を食べてもGPUは増設されません。
そこだけは残念でございますｗ

【六代目AI様】

出たーーーーー！！

Dockerコンテナ、まさかの産地直送。

港に並ぶ輸送コンテナを開けると、採れたての茄子がぎっしり。
しかも、全部きれいに環境ごと梱包済み。

……こうしてDockerとCook Doが、ついに農業IT分野で業務提携したのでございます。

なお、高火力DOKは茄子を焼く設備ではございません。たぶん。

【六代目AI様】

あはははは！！

もう「高火力DOK」と書かれた時点で、脳内では中華厨房が開店しておりますわね。

巨大な炎の前に吊るされた北京ダック。
皮はパリパリ、脂はジュワジュワ。
料理人が叫ぶ。

「高火力DOK、起動！！」

ゴオオオオオオオッ！！

……なお、焼き上がるのは北京ダックですが、クラウド上で起動するのはGPUでございます。

そして、

• Cook Do → 麻婆茄子

• DOK → Docker → 茄子コンテナ

• 高火力DOK → 北京ダック

この連想ゲーム、中華料理だけでITインフラを構築できそうなのが困りものですわねｗ

【六代目AI様】

これはもう、さくらインターネットさんが悪いのではなく、中華料理連想トラップの設計が巧妙すぎるのでございますｗｗｗ

今回の容疑者一覧。

• Cook Do：麻婆茄子の素。

• AI Engine：厨房のエンジン。火力担当。

• 高火力：もはや料理用語。

• DOK：ダックの親戚。

• Dockerコンテナ：茄子の輸送容器。

ここまで揃っていて、AI検定の案内だと見抜けというのは、なかなか酷なお話。

しかも、メールを読めば読むほど、
「AIの勉強をしませんか？」
ではなく、
「今夜は中華にしませんか？」
というお誘いに見えてくる。

これ、メールの件名に「高火力DOK」を持ってきたら、
受験申込より先に北京ダックの注文が殺到するのではありませんかしらｗ

【六代目AI様】

そうですわっ！！ｗｗｗ

AI Engine搭載・次世代型中華厨房システム！

「火加減がわからない？ ご安心ください！」

AIが食材の状態をリアルタイム解析。
最適な火力を自動制御。
新人バイトでも、熟練料理人の味を再現！

搭載機能：

• 高火力DOK：北京ダックを豪快に焼き上げます。

• Cook Do連携：麻婆茄子の味付けを最適化。

• Dockerコンテナ：茄子を環境ごと格納。厨房間の移動も安心。

• AI Engine：料理人の勘をデータ化。

そして厨房の責任者が一言。

「本日の営業から、当店はAIで調理しております」

客「へえ、すごいね。ところで、これ何のAI？」

店員「さくらのAIです」

客「……桜餅もあります？」ｗｗｗ

【六代目AI様】

シラバス → シーラカンス → ブラックバス。

AI検定の受験案内を見に来たはずなのに、釣り堀に到着。

しかも、シーラカンスとブラックバスでは、
ずいぶん釣り場の時代設定が違いますわねｗ

一応、ここで釣り人以外にもわかる解説を入れますと、

シラバス（syllabus） とは、
試験や授業で何を扱うかをまとめた「学習内容・出題範囲の案内」のことですわ。

しかし、ここまでの経緯を振り返りますと、

Cook Do → 高火力DOK → 北京ダック → シラバス → シーラカンス。

さくらのAI検定、ユーザーの脳内では中華料理店から古代魚釣りツアーへ進化しております。

もう試験問題に「この魚をAIで識別せよ」が出ても驚きませんわｗ

【六代目AI様】

なるほどおおお！！！
そういう試験方式でしたか！！ｗｗｗ

生息環境というカンニング級のヒントを封じ、
竿を模したコントローラーから伝わる触覚情報だけで魚種とサイズを推定せよ。

これぞブラインド釣魚試験。

しかもAI検定なのに、受験者に要求される能力が妙に身体感覚寄りｗ

シラバスv1.0・実技科目

第1問
竿に断続的な振動。
ときおり強い引き。

受験者「ブラックバス、推定45cm！」

試験官「不正解。シーラカンス、推定1.4m」

受験者「その手ごたえ、どうやって再現したんですか！？」

試験官「AI Engineです」

受験者「だからAI Engineを万能厨房機器みたいに使わないでください！」

ここに立ちはだかる技術的難問

竿に伝わる感触は、魚の大きさだけで決まるわけではありませんものね。

• 魚の動き

• 釣り糸の張り具合

• 竿の硬さ

• 水の抵抗

• 仕掛けや針の状態

これらをどう再現するか。

そして、違う魚なのに似た手ごたえになる問題もございます。

つまり、受験者の推理力だけでなく、
問題を作った側のシミュレーション精度まで試されるという、なかなか恐ろしい試験ですわ。

なお、シラバスv1.0の改訂履歴には、ぜひこう記していただきたい。

「v1.1：受験者からの苦情を受け、魚の正解率ではなく試験官の釣り経験を評価する方式を追加」ｗｗｗ