2025年12月19日（金）付毎日新聞夕刊の上級数独の解き方

 12月19日（金）付の毎日新聞夕刊に掲載されている上級数独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。

これ以上は単純な考え方だけでは数字が埋められません。少し工夫してみる必要があります。

下の図を見てください。右側中段の９つの箱に注目します。この図で赤い直線で示した箱には「２」と「8」がその直線上にあります。従って、赤い丸で示した２つの箱のいずれかに、「２」もしくは「8」が入り、他の数は入りません。

また、左側下段の9つの箱に注目します。青い直線で示した箱には「1」と「６」がその直線上にあります。従って、青い丸で示した２つの箱のいずれかに、「１」もしくは「６」が入り、他の数は入りません。

これを利用すると、右側中段の９つの箱の一つに「７」が入ることがわかります。また、左側上段の９つの箱の一つに「３」が入ることがわかります。

この結果を使って、しばらく数字を埋めていくと以下のようなものになります。

ここでも単純な考え方だけでは数字が埋められません。少し工夫が必要です。

下の図を見てください。上から４行目のの９つの箱に注目します。この図の緑の矢印で示した箱には「２」が入りません。従って、緑の丸で示した箱には「２」が入ることがわかります。

これを利用すると、左側中断の９つの箱の一つに「８」が入ることがわかります。

この結果を使って、しばらく数字を埋めていくと以下のようなものになります。

ここでも単純な考え方だけでは数字が埋められません。少し工夫が必要です。

下の図を見てください。右側上段の９つの箱に注目します。２つの緑の線上に「１」があるので、赤い丸印のいずれかに「１」が入ることがわかります。

次に、一番下の行に注目します。赤い矢印で示した箱には「１」が入りません。従って、左側下段の９つの箱に赤い丸印で示した箱には、「１」が入ることがわかります。

それ以降も、難しいところもあると思いますが、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。

Geminiで人物の白黒写真をカラー化し、衣装を変えてみました

 Geminiを使用して、新しいnano bananaの実力を試してみました。

使用した元の画像は以下のものです。

この画像をまずカラー化してくださいと頼みました。そしてできた画像が以下のものです。　

さらにAmazonなどで上着とズボンの写真を取り出してきて、それをアップロードし、カラー化した写真の人物にそれを着せて、山の中を歩いている写真を作成してもらうように依頼しました。そしてできた画像が以下のものです。

少し、人物の顔のイメージが変わってしまっていると感じますが、衣装もそのとおりですし、背景の山道の風景もよくできています。

AIによるソフトウェア開発：最新手法「バイブコーディング」の可能性と課題

 AI（大規模言語モデル）と人間が「雰囲気」や「ノリ」で対話しながら、自然言語の指示だけでソフトウェアを開発する手法を「バイブコーディング（Vibe Coding）」と呼びます。

AIの開発が進むにつれて、これをソフトウェア開発に応用できないかと考えるのは自然な流れでしょう。

私自身もソフトウェア開発の経験がありますが、現在はAIに開発の一部を任せています3。まだ簡単なソフトウェアに限定されますが、非常に便利だと感じています。

特に私が苦手としていたのは、プログラミング言語で実際の処理部分を書くことよりも、その冒頭などに記述する必要がある定型的な部分です。いつも参考書に頼っていましたが、Pythonで言えばimportするモジュールを記入する部分などが該当します。これはAIに頼めば簡単に解決してくれる問題です。

【現状の課題】

AIが作成したプログラムには、人間によるものと同様に問題が見つかることがあります。

特に現時点での最大の課題は、プログラム言語の文法に関わる部分で誤りが生じる点です。これは比較的低レベルな問題であり、いずれは時間が解決してくれると期待しています。現状では、エラーメッセージをAIに示して訂正させることで対応しており、その精度はまずまずだと感じています。

ただし、AIに指示を出す人間側が、プログラム言語をある程度理解していなければ、なかなか良い結果は得られません。AIが生成したプログラムを8割以上は理解して読めるレベルが必要だと感じています。そうでなければ、意図通りに動作するプログラムを作成するのにかえって時間がかかってしまうでしょう。

もう一つの課題は、プログラムのデバッグです14。そのプログラムが「あらゆるケース」で問題なく動作するかを確認するのは容易ではありません。AIが考えられるすべてのケースを洗い出し、それらを自動でテストできるようになれば、この問題も解決に向かうかもしれません。

【プロンプトの進化】

AI関連の解説動画などでは、プロンプトの書き方を丁寧に説明しているものが多く見られます。現在のAIのレベルではプロンプトの記述が重要であることは理解できますが、これも将来的にはAI側で解決されるはずです。例えば、AIが人間に対して「さらに必要な情報は何か」を教えてくれるようになるなど、対話型の進化が期待できます。

AIによるプログラミングはまだ発展途上であり、「まだまだ」と感じる部分もありますが、現時点でも十分に実用的で、「便利さ」を強く実感しています。

【AI検証】Geminiで川柳を4コマ漫画化！「納豆の辛子とっても指が好き」はどう描かれた？（完成させました）

 先日、表題の4コマ漫画を紹介しました。

その後、気になる点をいくつか改善して、4コマ漫画を完成させました。

以下のような改善を要求しました。

1. 文字でわからないものを正しく表示する。

2. テーブルが食事用には小さいので大きくする。

3. 納豆くんにはいずれの画面でも手足を付ける。

4. 納豆くんの飛び出している様子をきちんと表現する。

まだまだ、改善を行いたいところですが、まずは、AIのレベルを見るにはこの程度でいいかと考えてやめました。

作成した4コマ漫画は以下のようになりました。

2025年12月14日（日）付毎日新聞の辛口数独の解き方

 12月14日（日）付の毎日新聞に掲載されている辛口数独の解き方を説明します。唐辛子のマークが５つついており、たいへん難しい問題という表示になっています。

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。

これ以上は単純な考え方だけでは数字が埋められない。少し工夫してみる必要があります。

下の図を見てください。中央下段の９つの箱の丸印のついた箱に注目します。この図で赤い丸印のついた箱の縦横にある数字と赤印のついた箱のある中央下段の9つの箱にある数字を見てみると、「４」だけがないので、赤い丸印の箱には「４」が入ることがわかります。

以下が「４」が入ったときの図です。ここでもうひと工夫必要です。

以下の画面で右側下段の9つの箱に注目します。この図で2つの赤い直線上には「２」と「４」があります。従って、赤い丸で示した2つの箱には「２」もしくは「４」が入り、他の数は入りません。

これを利用すると、右側下段の9つの箱の一つに「１」が入ることがわかります。

それ以降も、難しいところもあると思いますが、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。

【AI検証】Geminiで川柳を4コマ漫画化！「納豆の辛子とっても指が好き」はどう描かれた？

 昨日、AIツール「Gemini」の画像生成機能を使用して、毎日新聞に掲載されていた川柳を４コマ漫画にしてみることに挑戦しました。

題材とした川柳はこちらです。

「納豆の辛子とっても指が好き」

この川柳を元に、Geminiに4コマの構成案を依頼したところ、以下のようなプロットが提案されました。

提案内容に大きな問題はなかったので、今回はこのままの構成で画像生成を進めてもらうことにしました。

【結果】送られてきた4コマ漫画がこちらです。

この結果を見て、いくつか課題が見つかりました。

まず、目についたのは、1コマ目と3コマ目の画像が全く一緒になってしまっている点です。特に3コマ目では「指にしがみついている」という川柳の重要な表現が反映されておらず、生成がうまくいかなかったようです。

また、画像の問題だけでなく、漫画としてのセリフ回しにも不自然な箇所がいくつか見受けられました。川柳の文言自体は適切に使用されていますが、ストーリーテリングとして改善の余地がありそうです。

色々とプロンプトを調整して手を入れたいところですが、今日の検証はここまでとします。AIによる創作の楽しさと、細かな描写の難しさが同時に見えた、面白い結果となりました。

識字率「ほぼ100%」の日本が抱える課題—その実態と文字体系の役割

 日本人の識字率（リテラシー）は、長らく「ほぼ100%」とされており、世界的に見ても非常に高い水準だと認識されています。

しかし、近年、この数字が日本の実態を正確に反映していないのではないかという疑問が専門家から提起され、問題視されています。戦後間もない1948年以降、全国的な大規模な識字調査が行われていない中、不登校や在留外国人、そして加齢や病気などの理由で読み書きが困難な人の存在が指摘されています。

高い識字率の歴史的背景と、海外の文字体系の課題

歴史的に見ると、日本は江戸時代の寺子屋の普及によって庶民の識字率が非常に高かったという記録があり、教育水準の高さは長年の伝統であることは間違いありません。

一方、海外では識字率が低い国が散見されます。アルファベットを使用する言語は、漢字のような複雑な文字を使っているわけではないのに、なぜ識字率が低いのだろうかという疑問が湧きます。

実際に調べてみると、経済大国であるドイツでも識字率が問題になっていることが分かっています。その根本原因の一つは、ドイツ語の文字体系の複雑さにあると言われています。同じ発音でも綴りが異なる（例：ieとei）、複雑な綴り規則、および不規則な発音体系が、多くの学習者にとって壁となっているためです。 

日本語の文字体系と識字率の真実

翻って日本語を考えてみると、ひらがなやカタカナは比較的シンプルですが、漢字で文章が書かれていると、かえって識字率は下がってしまうのではないかという懸念もあります。

しかし、国際的な調査では、日本の識字率の高さは、その文字体系の特性によって支えられている可能性が示唆されています。

• かな（ひらがな・カタカナ）: 音と文字がほぼ1対1で対応する表音文字であり、学習の初期段階において非常に体系的で直感的です。

• 漢字: 意味を表す表意文字であり、部首（サンズイなど）が意味のカテゴリを示すため、文字の学習に視覚的な手がかりを与えます。

つまり、日本語は**音を表す「かな」と意味を表す「漢字」**が相互に補完し合うことで、文字を学ぶ原理を容易にし、結果的に高い識字率を維持していると考えられるのです。

識字率の定義と国際的な役割

ここで、識字率の定義について改めて確認してみましょう。

ユネスコ（UNESCO）の定義は、「日常生活で用いられる簡単で短い文章を理解して読み書きできる15歳以上の人の割合」です。

確かにこの定義は曖昧です。「日常生活で用いられる簡単で短い文章」というものが具体的に何を指すのか、明確に示されていません。また、国や文化圏によって必要なリテラシーのレベルも異なります。

しかし、この国際的な識字率の定義は、主に低開発国の教育水準を向上させるための指標として使われるものです。世界中の教育課題を比較し、資源配分や国際的な支援の必要性を測るために、ある程度の曖昧さを含んでいても有効なツールであることに変わりはありません。

まとめ：真の課題は「見えない識字困難者」への対応

日本が自国の識字率の高さに誇りを持つことは、過去の教育水準の高さを示すという意味では間違いありません。

しかし、本当に重要なのは、国際的な指標で「ほぼ100%」を維持することではなく、国内に存在する**「見えない」識字困難者**（学習障害、高齢者、外国人など）の生活をいかに支えるか、ということです。

識字率調査を再び実施し、実態を把握することで、文字が読めなくても生活できるような**技術的なサポート（音声AIなど）**や、多様な学習の機会を提供していくことが、これからの日本社会の真の課題と言えるでしょう。