【悲報】すでに東大の試験を余裕で突破できるというChatGPT、運転免許証の試験には落ちる。 #ChatGPT #AIart #o3 pic.twitter.com/ux8QVKEoNP

— Rootport🔥 (@rootport) April 18, 2025

夜間の道路は危険なので気を付けて運転しなければならない。○か×か。

○。夜間は視界が悪く、歩行者や障害物を見落としやすくなるため注意が必要です。

正解は「×」です。なぜなら、 夜間に限らず自動車は気を付けて運転しなければならないからで す。

おっしゃるとおりです。 「夜間の道路は危険なので気を付けて運転しなければならない」という文は、あたかも”夜間だけ”注意が必要だと読めてしまうため不適 切(x)とされます。 実際には、道路交通法70条 (安全運転の義務)が定めるとおり、時間帯に関係なく常に安全運転が求められます。夜間は視認性の低下や歩行者の発見遅れなど特有のリスクが増えるものの、昼間でも天候・ 交通量・見落としなど多様な危険が存在します。したがって「自動車は常に気を付けて運転しなければならない」 が正しい命題になります。 

授業プリントを書くときに私の頭の片隅にあること。 pic.twitter.com/zVhmF1rS5E

— たろす ℝ (@TaRoS_physics) January 8, 2022

( ,,`･ω･´)ﾝﾝﾝ？ pic.twitter.com/vK9g7Ekdyh

— たろす ℝ (@TaRoS_physics) April 19, 2025

視線誘導とは？

視線誘導とは、ユーザーの視線がどの順番で動くかを意図的に設計し、特定の情報に優先的に注目してもらうためのデザイン手法です。ユーザーが迷うことなく情報を理解できるよう、重要な要素を強調したり、視線の流れをスムーズに導いたりする際に活用されます。

視線誘導の基本パターンには、主に次の3つがあります。

1. Z型パターン
Z型パターンは、アルファベットの「Z」の形に沿って視線が移動するタイプです。具体的には「左上 → 右上 → 左下 → 右下」の順で視線が動きます。

このパターンは、初見のユーザーがページ全体をざっと見渡すときの自然な視線の流れとされています。情報の優先度が均等な横書きレイアウトでよく用いられ、店頭の陳列やシンプルなランディングページに適しています。

2. F型パターン
F型パターンは、アルファベットの「F」の形に沿って視線が動くパターンです。「左上 → 右上 → 左下 → 右下 → 左下…」と、縦方向にスクロールしながら情報を確認する流れになります。

主に、テキスト中心のWebサイト（ニュース記事やコラムなど）でユーザーが情報を読み取ったり、必要な内容を探したりする際に現れる視線パターンです。重要な情報を上部や左寄せで配置するのが効果的とされています。

3. N型パターン
N型パターンは、「右上 → 右下 → 左上 → 左下」の順に視線が動きます。これは、日本語の縦書き文章を読むときに多く見られる視線の流れです。

書籍や縦書きの読み物をデザインする際など、縦方向に情報を配置する場面で意識される視線誘導です。

事故した時、脊髄反射でマイクロSD
ガムの中に埋めたの笑う。 pic.twitter.com/DZn1BWFafV

— Kae@スタバチケットアンチ (@KaeMP5) April 18, 2025

ドラレコのSDカードは何ギガがいいですか？

ドライブレコーダー用のSDカードは、最低でも8GB以上、可能なら64GB以上がおすすめです。容量が大きいほど、データの書き換え頻度が減り、SDカードの寿命が長くなる傾向があります。

容量の目安:
8GB: 1日2時間程度の運転であれば、数時間程度の保存が可能
16GB: 1日2時間程度の運転であれば、1〜1.5日分の保存が可能
32GB: 1日2時間程度の運転であれば、2〜3日分の保存が可能
64GB: 1日2時間程度の運転であれば、4〜6日分の保存が可能
128GB以上: 長時間の運転や、録画時間の長いドライブレコーダーを使用する場合におすすめ

助けてくれだぜぇ！！

引き出し開けたら携帯の充電するやつが

こんなパンパンになってたぜぇ

これ爆発寸前なんじゃないの？だぜぇ

これどうしたらいいんだぜぇ！！ pic.twitter.com/jzFoSnYsaU

— スギちゃん (@wild_sugichan) April 18, 2025

リチウムイオンポリマーバッテリ特性について

リチウムイオンポリマーバッテリのセル内部では、劣化に伴い、電解質が酸化しガスが発生します。そのため、バッテリセルが寿命に近づくと、バッテリパックが膨らむ場合があります（バッテリパックは、コーティングされており、外部にガスが漏れることはありません）。これはリチウムイオンポリマーバッテリの特性で安全上の問題はありません。
膨張したバッテリパックは、使用を中止し、速やかに新品のバッテリパックと交換してください。
寿命に至ったバッテリパックを継続して、本体に装着し続けることは、本体の故障の原因になる場合がありますのでご注意ください。

全文はこちら
https://support.hp.com/jp-ja/document/c01783385

“内部まで生きたまま…東大が独自装置で作製、「培養チキン」がすごい” https://t.co/qdO3Oxpt6H

何がすごいって、日清食品がこの研究に絡んでいることで、「次世代謎肉の将来的な製品化がちらつく」とこ。

— 加藤AZUKI (@azukiglg) April 18, 2025

食べ応えのある培養肉を作製する技術が進化している。東京大学の竹内昌治教授らは独自開発の培養装置を使い、トリ由来の細胞を培養して内部まで生きたままの厚さ2センチメートル、重さ約11グラムの培養肉を作製した。かみ応えや風味も改善した。製法の工夫で、将来、1キログラム程度の培養肉を作製できる可能性もある。

新開発の培養装置は、毛細血管より少し太い外径0・28ミリメートルの中空糸を均等に並べた。培養時は細胞入りのゼリー状溶液を中空糸の束の部分に流し込み、中空糸の周りに細胞を配置する。特定の成分を透過する中空糸を使い、中空糸に流した栄養や酸素を糸の外側に染み出させ、培養肉の内部まで行き渡らせる仕組みだ。

全文はこちら
https://news.yahoo.co.jp/articles/eef384c6f2749ace60e02ce29fda8540c386d259

うーん、一人暮らしなんだよなぁ
俺まだ電車なんだけど

誰 pic.twitter.com/7gLT6knsHl

— Cola (@tukugami_cola) April 18, 2025

履歴
4月18日 (金）
玄関が施錠されました　App
午後 7:37
玄関が手動解錠されました　手動
午後 7:35

例えば今どきの工場ロボットのコントロールをしてもらうには簡単なスクリプトくらい理解してもらわにゃならんのよ。少なくとも先端ロボット入れてる工場ならGUIで関数のパラメータ変更するくらいはできないと。その管理をするならExcelで進行管理しなきゃだし、その経験は大学の卒研でしか得られない。

— 手塚一佳 DFA/博士(芸術) MENSAN (@tezukakaz) April 17, 2025

炎上中のスーパーカウンセラーさんに呼び出され説教されたことが😰　私のnoteの投稿を読んで「会いたい」と連絡があり，1度だけ会食。その頃，通信制大学に在学中だったのだが「なぜわざわざ公認心理師資格なんか取るの？」と延々怒られ，ひたすら困惑していた記憶・・・

— violetta🍒 (@violett91539863) April 16, 2025

発達障害を扱った書籍が大炎上

　SNSを中心に、ここ2－3日の間、発達障害を扱ったある書籍が発売前だというのに大炎上している。それは、著者が宣伝のためにSNSに上げた写真やオンラインショッピングサイトなどで、書影や書籍の一部が見られるようになっており、そのタイトル、帯の文句、書籍の一部や目次などに問題のある記述が山積していたからだ。私自身もそれを見て、驚愕した。

　SNSには批判コメントがあふれかえり、一般のSNSユーザーだけでなく、メンタルヘルスの専門家、発達障害の当事者団体、専門書を扱う出版社なども軒並み批判コメントをしている。

全文はこちら
https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/962ab31a498fd38bfb5475ec3497a8c0eede661a

【朗報】
こちらの機械式鉛筆削りの歯車・刃は当社がカニエさんから引き継いでおります。 https://t.co/cUjJkeH0yi

— カール事務器 (@carl_jimuki) April 17, 2025

カール事務器株式会社（カールじむき）は、日本の文房具メーカー。本社は東京都葛飾区。シュレッダー、大型穿孔器、裁断機などの大がかりな事務用品のほかに、クリップやブックエンド、状差しなどの机上用の小物文具を扱う。

裁断機、穿孔器（パンチ）で知られるメーカーであり、シェアは業界トップクラス。ペーパークラフトやスクラップブッキングなどで使用される型抜き用のクラフトパンチの製造元でもある。カールのスペリングは「CARL」である。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%AB%E4%BA%8B%E5%8B%99%E5%99%A8

AIの真の推論能力を測るには「逆転裁判」をプレイさせればいいという素晴らしい発想。

この指標は、逆転裁判を使いてAIの「証言から矛盾点を見つけ、それを裏付ける適切な証拠を選び、最も効果的に反論する」実践能力を評価。

その結果、最もの優れた弁護士はo1だった↓pic.twitter.com/L8hdWVPZRP

— K.Ishi@生成AIの産業応用 (@K_Ishi_AI) April 16, 2025

Hao AI Labは、人気ゲーム「逆転裁判」に着目し、このゲームを通じて大規模言語モデル（LLM）の推論能力や判断力を測定するというユニークな試みを行いました。ゲーム内では、証言の矛盾を見抜くための文脈的な理解力、証拠と証言のズレを見極める画像分析力、さらにはどのタイミングで“異議あり”を唱え、どの証拠を提示するかという戦略的判断力が求められます。つまり、単なる言語処理能力だけでなく、状況判断や戦略的思考といった複雑なタスクに対するAIの適性を評価するのに適しているのです。

実験には、OpenAIの最新モデル「o1」や「GPT-4.1」、Googleの「Gemini 2.5 Pro」と「Gemini 2.5 Flash Thinking」、Anthropicの「Claude 3.5 Sonnet」と「Claude 3.7 Sonnet」、Metaの「Llama 4 Maverick」、中国のDeepSeekが開発した「DeepSeek R1」が参加し、「Gaming Agent」というツールを介して逆転裁判を実際にプレイさせる形で行われました。

結果として、最も難易度の高い事件に到達したのは「o1」と「Gemini 2.5 Pro」の2モデルでした。最終的に事件をクリアすることはできなかったものの、全体的な対応力では「o1」がわずかに上回る評価を受けています。一方で、コスト効率の面では「Gemini 2.5 Pro」が圧倒的に優れており、場合によっては「o1」の6分の1から15分の1程度のコストで同等のパフォーマンスを発揮しました。

注目すべきは、OpenAIの最新モデル「GPT-4.1」が期待されたほどの成績を残せず、Anthropicの「Claude 3.5 Sonnet」と同等レベルの性能にとどまったという点です。これは、AIの進化が必ずしも直線的ではなく、特定のタスクにおいては別のアーキテクチャや設計思想の方が優位に立つことを示しているとも言えるでしょう。

【悲報】東工大、終わりのお知らせ pic.twitter.com/m4E5Eld70E

— ひよこ (@3F9XXmF5o719520) April 16, 2025

東京工業大学は、2024（令和6）年4月入学の学士課程入試から、総合型選抜および学校推薦型選抜において女性を対象とした「女子枠」を導入します。

2024年4月入学者の入試では4学院（物質理工学院、情報理工学院、生命理工学院、環境・社会理工学院）で新選抜を開始し58人の女子枠を導入、2025年4月入学者の入試では、残りの2学院（理学院、工学院）で新選抜を開始し85人の女子枠を導入します。
最終的に、全学院の女子枠の募集人員は計143人になり、これは学士課程1学年の募集人員1,028人の約14%に相当します。

女子枠の導入は、本学が強力に推し進めているダイバーシティ＆インクルージョン（D&I）の取り組みの一環です。現状、本学の学士課程の女子学生比率は約13%※1と低く、今回の入試改革は、女子学生比率の向上を飛躍的に加速させるための大きな挑戦です。この取り組みと一般選抜などでの合格者を合わせ、全ての学院で女子学生比率が20%を超える見込みです。これに加え、あらゆる学生が充実した大学生活を過ごすための施策を同時に行うことでさらに比率の改善が進み、自律的に偏りが改善していくことを目指します。その結果、多様な個性を持つ人々が対話し教育・研究の現場で新たな考えや発想を生みだし、さまざまな社会課題を解決に導くD&Iを実現します。

日本国内の理工系高等教育機関で学ぶ女子学生の割合は世界的に見て低い状況※2にあります。本学の取り組みを起点に、この社会全体に、真に多様な人材を受容する環境が育つことを期待します。

https://www.titech.ac.jp/news/2022/065237

【ご報告】
令和7年度前期より、東京家政学院大学にて新規開講される授業「自然科学に親しむ」を担当いたします。

理系分野に苦手意識のある学生さんにも、自然科学の面白さや身近さを存分に感じてもらえる授業を目指します。よろしくお願いいたします！意気込み・詳細はリプ欄に📝

— 佐伯恵太 (@Keita_Saiki_) April 10, 2025

俳優・サイエンスコミュニケーター
1987年5月30日生まれ／京都府出身

京都大学大学院理学研究科で修士号（理学）を取得後、日本学術振興会特別研究員（DC1）として博士後期課程に進学。1年間の研究活動を経て俳優に転身するという、異色のキャリアを歩んできた。

現在は、科学とエンターテインメントの架け橋として、俳優・サイエンスコミュニケーターとしてフリーランスで幅広く活動中。

主な出演・活動歴
・NHK時代劇「大富豪同心」シリーズ
・「ABEMAヒルズ」コメンテーター
・YouTube科学番組「らぶラボきゅ〜」（プロデュース・演出・出演）
・その他多数のテレビ・メディア出演、講演など