2026年5月15日（金）付毎日新聞夕刊の上級数独の解き方

 5月15日（金）付の毎日新聞夕刊に掲載されている第5359回・毎日数独上級の解き方を説明します。

問題は上のようなものです。

とりあえず、簡単にわかるところだけを埋めてみます。以下のようになります。

ここで下の図を見て下さい。右側下段の９つの箱に注目します。この図で赤の直線で示した部分には「４」と「７」がその直線上にあります。従って、赤の丸で示した２つの箱のいずれかに、「４」もしくは「７」が入り、他の数は入らないことがわかります。

これを使うと、右側上段の９つ箱の１つの箱の一つに、「１」が入ることが分かります。それ以降分かるところを埋めていくと以下の図の以下のようになります。

ここで下の図を見て下さい。中央下段の９つの箱の中にある赤い丸印で示した箱注目します。この図で赤の２つの直線上にある数字と、赤の四角の９つの箱の中にある数字に注目します。「１」から「９」までの数字のうち「４」だけがないので、赤い丸印で示した箱には「４」が入ることがわかります。

これ以降、これと同じ方法を使用して、特定の箱に入る数字を判定することができる場面がいくつかあります。じっくり考えれば解くことができると思います。頑張ってみて下さい。

作成したスライドを元に動画を作成しました

 前のブログ「複数の写真をAIに講評してもらい、スライドまで自動作成しました」

で、作成したスラドがありますが、それを元に動画を作成してもらいました。

作成はスライドを作成したNotebookLMを使いました。

作成には数分かかりました。動画は8分51秒の長さになっています。音声も自動的につけられており、わかりやすい説明をしてくれています。

動画は以下のところから見ることができます。

https://youtu.be/aqNm_rfRI2E

複数の写真をAIに講評してもらい、スライドまで自動作成しました

 ３枚の写真についてAIに講評を依頼し、その改善点をもとにスライドを作成してみました。今回使用したのは、いつものGeminiではなくNotebookLMです。

目的は「AIによる写真の講評と、その改善案を紹介するプレゼン資料」を作ること。ちなみに、使用した写真はすべて私の友人の作品です。

１．AIによる写真の分析と講評

まず、「それぞれの写真の講評を行い、改善すべき点を挙げてください」と依頼しました。すると、各作品についてかなり詳細な分析と具体的なアドバイスが返ってきました。

例えば、１枚目の写真の回答は次のようなものでした。

講評と改善点

講評: ピントを合わせた一輪のネモフィラを右側に配置し、周囲を大きくぼかすことで、花の可憐さと繊細さが非常に美しく引き立っています。前ボケと後ろボケを効果的に使っており、奥行きを感じさせる素晴らしいクローズアップ写真です。

改善点: 背景の左上部分が暗く落ち込んでいるため、少し重たい印象を与えているかもしれません。カメラのアングルを少し変えて、背景全体がネモフィラの青いボケや明るい緑で埋まるようにすると、より爽やかで春らしい雰囲気になります。また、右下にあるピントの合った葉が少し視線を奪うため、アングル調整で整理するとさらに主題が際立ちます。

２．スライド作成の自動化

続いて、「これらの写真と講評、改善点について、スライドを作成してください」と指示を出しました。

数分後、Studioタブに作成されたスライドのリンクが表示されました。それをクリックすると、見事に構成された複数枚のスライドが現れました。

３．作成されたスライドの内容

スライド自体には「どのようにAIに講評させたか」という操作手順の解説こそ含まれていませんでしたが、「AIがどのような視点で写真を評価し、どこを指摘したか」を説明する資料としては、非常に完成度の高いものが出来上がっていました。

スライドの最初の３枚を紹介しておきます。

AIの回答は「間違い」だらけ？——人間の偏向こそ注意すべきではないか

 今日の毎日新聞朝刊に「部下のAI使用を見抜け」という記事がありました。AI利用が広がる中、管理職は部下のAI活用を正しく理解し、適切に指導すべきだという内容で、非常に考えさせられるものでした。

こうしたAI関連のニュースを読む際、いつも気になることがあります。それは「AIは間違いを犯すので、内容を鵜呑みにせず、必ず人間が確認すべきだ」という定型句のような主張です。

確かにAIは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を生成することがあり、そのまま信じるのは危険です。しかし、間違いを犯すのは果たしてAIだけでしょうか。

むしろ、人間が抱える問題の方が根深いのではないかと私は思います。新聞やテレビといった既存メディアにおいても、誤報や不適切な発言が問題になることは珍しくありません。

さらに、事実関係に間違いはなくとも、内容が著しく「偏っている」ケースもあります。

例えば先日、参政党の梅村議員が国会でNHKの報道姿勢に対し、「辺野古の事故と南丹の事件で、なぜこれほど報道量に差があるのか」と疑問を呈しました。産経新聞によると、梅村氏は他にも、特定のドラマが不法滞在を正当化しているのではないか、あるいは沖縄の地元紙と反対運動の関係性など、いわゆる「報道しない自由」やメディアの偏向について矢継ぎ早に指摘しています。

AIの「間違い」は、人間が見ればそれと分かる明らかなものが多いのに対し、既存メディアに含まれる「偏向」は、注意深く観察し、背景を知らなければ気づくことができません。

「AIは注意が必要だが、人間が作るものは信頼できる」という考えの根底には、無意識のバイアスが潜んでいる気がしてなりません。

しかし、この認識も遠くないうちに覆されるでしょう。将棋や囲碁の世界でAIが人間を凌駕したように、AIの精度が向上すれば、人間が犯すミスや偏りよりも、AIの出力の方が「客観的で正確」だと評価される時代が来るはずです。私たちは「AIの間違い」を笑っているうちに、気づけば追い抜かれているのかもしれません。

Geminiに「お作法」としてのプロンプトは本当に必要なのか

 Geminiなどの生成AIを使う際、「効果的なプロンプト（指示文）の作り方」を解説するブログや動画をよく見かけます。

例えば料理のレシピを聞く場合、「あなたはプロの料理人です」と役割を指定し、手持ちの食材や調味料を細かく入力するのが「正解」だと説明されることが多いようです。確かに、役割を丁寧に説明することで回答の質が上がるという話は以前から耳にします。

しかし、私は今でもそのような「お勧め」に従わず、ごく普通の言葉でプロンプトを書いています。

例えばレシピを知りたい時は、手元にある食材を列挙して「これでできる料理を教えてください」と頼むだけです。もし提案されたレシピに必要な調味料がなければ、回答の後に「その調味料がないので、別のものを教えて」と追加で依頼します。「夜食なのでもっと軽いものを」といった微調整も、回答を見てから伝えれば済みます。

事前にあれこれ条件を詰め込むよりも、AIの回答を見てから「足りない要素」を補っていく方が、結果的に手間も時間もかからないと思うからです。

そもそも、友人にレシピを聞く時に「うちは今、お酢がないんだ」などと最初から全て説明することはありません。人間を超える知能を持つはずのGeminiに対して、特別に構えて情報を提供するのは、どこか本末転倒な気がします。

「役割の指定」にしても、質問の内容さえ明確なら、Gemini側で自分がどう振る舞うべきかは判断できるはずです。もし一度で伝わらなくても、対話を繰り返す中でAIは自分の役割を理解していくべきですし、今のAIにはその実力があります。

最近のGeminiは、設定次第で私のGmailやドキュメントの情報も参照できるようになりました。そうなれば、初対面の人間や、あるいは長年の友人よりも、Geminiの方が私の状況をよく理解している可能性さえあります。

対話を重ねることで、私の好みや体調まで考慮した「私に最適なレシピ」を提案してくれる――。それこそが、AIのあるべき姿ではないでしょうか。

プロンプトの書き方を人間が必死に工夫しなければならないうちは、AIの実力はまだまだ発展途上なのかもしれません。

古い写真をGeminiでカラー化してみた：想定外の「おまけ」が!?

 Geminiを使って、古い写真のカラー化に挑戦してみました。

今回依頼したのは、1970年頃にアメリカ・アリゾナの砂漠で、サボテンを背景に撮影された写真です。写真が変色していたため、当時の色を復元したいと考えました。

元の写真：

最初に試したプロンプトは、以下の通りです。

「この写真は1970年代の古い写真です。写真の色が変色しているので、元の色に戻してください。」

【1回目の結果】予期せぬ「太陽」の出現

Geminiが作成してくれたのが、こちらの写真です。

しかし、よく見ると、元の写真にはなかったはずの「太陽の輝き」が追加されていました。そこで、この太陽を消すように追加で依頼しました。

【2回目の結果】今度は「電柱」が登場

太陽は無事に消えましたが、今度は写真の左端中央に「電柱」が表示されてしまいました。まさかの展開に、再び電柱の除去を依頼することに。

【3回目の結果】ついに完成、その精度は？

そして、修正を重ねて完成したのがこちらの写真です。

当時の色を完全に再現したとは言い切れませんが、元の写真と比べると、ほぼ満足のいく仕上がりとなりました。

単にカラーの復元を依頼しただけなのに、余計なオブジェクト（太陽や電柱）を追加してしまうという欠点が明らかになりました。今後は、意図しない追加要素が発生しないよう、Geminiのさらなる改善に期待したいと思います。

Geminiに写真の「講評」をしてもらいました

 最近、生成AIのGeminiに自分の撮った写真の講評をお願いしています。

AIがどのように写真を分析し、どのようなアドバイスをくれるのか、その過程をご紹介します。

まず、Geminiの画面で講評してもらう写真をアップロードします。以下の写真です。

プロンプト（指示文）には、

「この写真を講評してください。技術的にこうした方が良い点などを挙げてください。」

と入力してみました。

Geminiはいつも、提出した写真の良いところを最初に見つけて、とても上手に褒めてくれます。これだけでもモチベーションが上がりますが、今回はあえて「改善点」を依頼したので、具体的に3つのポイントを回答してくれました。

• 前ボケの整理： 画面左手前のピンボケした葉は視線を遮るので、外した方が主役が引き立つ。

• 垂直要素の扱い： 右側の木の幹は、中途半端に入れるよりは外すか、あるいはアクセントとして全体を見せるべき。

• 明暗差のコントロール： 木漏れ日による「白飛び」や「黒潰れ」を、画像処理ソフトやレタッチで調整した方が良い。

いくつかの写真で試してみたところ、Geminiは主に以下の3つの観点から提案をしてくれることが分かりました。

1. 構図・バランス： 余白の取り方、エッジの処理、建物のパース（垂直線）の補正など

2. 色彩・明暗： 露出とコントラスト、赤色の飽和、高感度ノイズの処理など

3. 空間の整理： 視線誘導の工夫、不要な映り込みの除去、副題の配置など

指摘された内容は「なるほど」と納得できるものが多く、客観的な視点を得るツールとして、Geminiは写真のレベルアップにとても役立つと感じています。