大食いエンジニア

大食いエンジニアによる、15kg減量・キープ達成中の生活習慣と日々の学習内容を掲載

AWS Summit Japan Day1に参加！　生成AIの話で持ち切り！

AWS Summit JapanDay1 に参加してきました！

 

個人的に感じたことは、

生成AIに投資し活用できない企業から取り残されていく

といった空気感でしょうか。ANTHROPIC社のAWS×生成AIの話、Sonyグループの従業員へのLLM（大規模言語モデル）の理解促進など生成AIで持ち切りでした。

 

その中で個人的に記憶に残ったことをまとめていきます。

 

Amazon BedrockでClaude3が、東京リージョンで使用可能に

Amazon BedrockというサービスでClaude3（ANTHROPIC社が開発したClaudeの最新モデル）が、今までオレゴンリージョンでしか使用できなかったのが、東京リージョンでも使用可能になるそうです。

 

Claude3とは、いわゆるChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）で、利用する際にはChatBotのように使用できるみたいですね。

www.anthropic.com

 

AWSによって、誰でも高性能な生成AIを用いた低レイテンシー（通信速度が速い）なクラウドアプリケーションが構築できるということでしょうか。

 

医療現場での自動レポート作成、ビジネスや自社に特化したChatBotなど、今ある活躍の場がどんどん広がっていきそうです。

 

特に、24時間体制を強いられる企業などでは夜勤中の従業員を減らせるので良いのではないでしょうか。

 

何より、LLM・生成AIの知識がそこまで深くなくとも皆が活用できる点が非常に好きです。

「ランニングでは痩せられないのか」という問いに対する、経験から得た答え

こんにちは。

ダイエットを取り組んだ方なら、

・「ランニングは痩せない、筋トレが正義。」

という内容の言葉を耳にしたことがあるかと思います。

 

中には、「ランキングの方が好きだなぁ、嫌いだけど筋トレしないといけないのかなぁ」と悩んでいる方もいらっしゃるかと思います。

 

そんな方のために、自らの体で人体実験した答えを書いていこうかなと思います。

 

 

ランニングでも痩せられた

ランニングでも自分は普通に痩せました。というのも

 接種カロリー < 消費カロリー　を守っていた

からですね。逆に、筋トレでも当然食べ過ぎれば太ります。

私の場合一日5~10kmジョギングしていたころは、その消費カロリーと基礎代謝の和を超えないようなカロリー設定にしていました。

 

じゃあなぜランニングが痩せないという話を耳にするのかと申しますと、

 

・走るしんどさと消費カロリーが見合っていないので、食事制限をした方が早い。（コスパが悪い）

・筋肉が落ちて基礎代謝が下がる。

・運動後に食欲が増してつい食べ過ぎてしまう。

 

の３点が主な理由ですね（ランニング後に糖分の吸収がよくなり、同じ量を食べたとしても脂肪に変換されやすい、という話もあったきがしますが、ソースを忘れてしまったので噂程度で…）。

 

これに対して個人的には、

 

・慣れるとしんどさより爽快感が強い。食事制限で運動をしないより、しっかり運動して汗を流した方が減量中の気分が良い。

・時々軽く筋トレしたりランニング後にプロテインなどを飲めば、フルマラソンでもない数キロ程度では筋肉は劇的に落ちなかった。

・昼を軽くしたり１日のトータルカロリーで調整すると、夜多少食べ過ぎてもカバーできた。

 

と記憶しており、事実痩せることはできました。

 

ただ、健康や栄養の専門家ではないので、科学的に正しいかどうかはあまりわからず、あくまで個人の経験に過ぎないです…

 

ただ、どうせ運動するなら、好きな運動をして楽しくできた方が、継続して成功につながるかと思います。

 

pandasのDataFrame形式でfloat32を扱うときに気を付けたいポイント


こんにちは。

本日も個人的にPythonでデータ処理を行う上で直面したことをメモ代わりに書いていこうと思います。

DataFrameで値をfloat32で扱っていたのですが、使用上float64っぽく振る舞ってしまうことがあるみたいです。

pandas とは

データ処理を日常的に行っている方にとっては釈迦に説法ですが、あまりPandasに触れたことがない方はぜひ使ってみてください。

pandas.pydata.org

 

２次元データを扱う上で重宝します。

 

処理内容と実行結果

今回の処理内容は、

・データフレームを作成

・データ型を指定

・10で割って保存

という、いたって簡単なプログラムです。

 

サンプルプログラムは以下の通りです。

 

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"TEMP": [142.0, 298.0, 173.0]}).astype("float32")

df["TEMP"] /= 10

 

簡単ですね。

ただ、これを

print(df["TEMP"])

すると、出力結果は

なんだか小数点以下の桁数がとんでもないことになっていますね。

ただこれ自体は、２進数で表現するというプログラムの都合上、厳密に１０進数と同じ値を表現できないためらしいです。

 

ただここで、

print(df["TEMP"].iloc[0])

print(df["TEMP"].iloc[1])

print(df["TEMP"].iloc[2])

を実行すると

桁数が丸まった値が出力されました。

 

CSVファイルとして出力ものを確認すると、きちんと小数点以下１桁で丸められた数値が格納されていました。

 

どうやら、DataFrameの仕様上そのまま出力すると小数点の桁数が多いようにふるまってしまうが、一つずつ値として.ilocで取り出すとしっかり丸められているようです。

 

分かったようでわからん…。

 

一歩間違うと、異なる値のままデータを処理してしまい、顧客に届ける分析結果に影響を及ぼすため、注意して処理したいところです。

 

これからも調査を深めます。

pandasでUNIX時間を計算するときの注意

こんにちは。

今日は、UTC（Universal Time Coordinated）の時刻をJST（Japan Standard Time）に変換して処理を行い、最後にUNIX時間に変換するという作業を行っていました。

UTCとはざっくり申しますとイギリスの時刻のことで、JSTとは日本時間のことですね。

ja.wikipedia.org

 

問題のエラー

処理内容の例は以下の通り。strtime_jstは時間と分を４桁の文字列で表したものです。

time_jst = pd.Timestamp(year=2024, month=6, day=16, hour=15, minute=0, second=0, tz="Asia/Tokyo")

jst_hm = pd.to_datetime(strtime_jst, format="%H%m").time()

time_combined_jsttime_hm = pd.Timestamp.combined(time_jst.date(), jst_hm)

jst_timestamp = time_combined_jsttime_hm.timestamp()

 

ただ、これだと未来の時刻が計算されてしまい、沼にはまる…。

 

pd.Timestamp.combinedはデフォルトでUTC

解決策として、

time_combined_jsttime_hm = pd.Timestamp.combined(time_jst.date(), jst_hm).to_localize("Asia/Tokyo")

と、改めてTimezoneをJSTに指定してあげると解決しました。

 

UNIX時間はUTC基準なので、Combinedした際に勝手にUTCになったことで+9時間され、誤った時刻になってしまったものと考えられます。

 

時刻の処理は頭がごちゃごちゃになりがちなので、一つずつ確認して的確に処理をしていかないと沼にはまりますね。

生成AIとエンジニアの共存

当たり前の技術になりつつある生成AI

昨今世間をにぎわせ続けている生成AI。

もはや目新しい技術ではなく、日常生活や業務の中に溶け込んできているのを感じます。

最近やChatGPTが何らかの原因で一時的に使用できなくなった時、周囲から阿鼻叫喚の声が聞こえてきたのが記憶に新しいです。

 

プログラミングと生成AI

 

個人的にChatGPTとGithub Copilotをよく使用しています。

docs.github.com

 

Github Copilotとは、プログラムのコードを提案してくれるツールです。例えば、

import pandas as pd

と書きたい時、

import pan

あたりまで記述すると、Github Copilotが「あ、この人はきっとpandasを使いたいんだな」と判断してコードを勝手に書いてくれます（正確にはコードが提案されるので、Tabを押して提案を取り込みます）。

 

非常に便利です。何らかの処理のために関数を定義すると、その関数名から処理内容を推測して生成してくれることもあります。

 

またCopilotは、「いちいち書くのが面倒…」という処理内容をTabキー一つで実装できたりするため、心理的にも非常に助けになっています。

 

困った部分はChatGPTでコードサンプルを出力し、Copilotを使用しつつ爆速でコードを完成させ、テスト実行。非常に生成AIに助けられています。

 

Github Copilotは大手SIerも導入し始めているみたいで、「生成AIを活用できない企業から衰退していきそう」とまで感じさせる技術です。

 

生成AIとエンジニア

個人的に生成AIを使用していて思うのが、「結局開発したものが正しく動作するか人が確認する必要があるのでは？」ということです。

 

この点から、仕事を奪われるのではなく、「生成AIによって、効率良くコンテンツを次々リリースできる」ようになるのではないかと感じています。「奪う」のではなく、あくまで「サポート・心強い味方」という形で。

 

「奪われたくないなあ」という単なる個人の願望かもしれませんが…

 

ただ、昨今のAIバブルや新技術の登場スピードを考えれば全く断言はできないですね。

 

糖質完全カット生活を一生後悔し続けている話

こんにちは、みなさん。今日は私が経験した、糖質完全カットダイエットについてお話ししたいと思います。これは、私が大学2〜3年生の時に実施したダイエットで、劇的な結果をもたらした一方で、深刻な健康問題を引き起こすことになった体験です。

糖質完全カットダイエットの始まり

「おなか一杯食べて痩せる！」

大食漢の私は、このワードが非常に魅力的に見えたのを覚えています。

数年前、糖質を完全にカットするダイエットを試みました。このダイエット法は、短期間で効果があり、糖質がほとんど入っていなければ脂質が高くても好きなだけ食べてよいという内容でした。私も同様に、早急に体重を落としたいという思いから取り組むことにしました。

体験した効果と問題点

最初の数週間は、体重が確かに減少しました。体重計に乗るたびみるみる体重が減っていくことが楽しくて仕方がありませんでした。それに伴い、周りからの称賛も受け、自己満足感に包まれました。

しかし、この生活をしばらく継続すると、予想外の問題が現れ始めました。

 

体の変化と健康問題

私の体に起こった症状と、その原因を個人的に調べてみました。

 

体がペラペラ:

糖質を摂取しなくなったことで、体がエネルギー源を求めて筋肉を分解し始めたのか、体がペラペラとやせ細っていきました。見た目がシャープになった反面、体力や持久力が著しく低下しました。

この時、「痩せたね！」よりも「大丈夫？」と、周囲からの声が称賛から心配に変化していったのを覚えています。

 

冷え性:

体温調整機能が乱れ、特に手足の冷えがひどくなりました。寒い季節になると、手袋や靴下を着用してもなかなか温まらず、日常生活に支障をきたすほどでした。

また、真夏や春先の寒くない季節にも関わらず足先だけは冷えていたりと、年中悩まされることになりました。

 

便秘:

また、糖質をカットしたために野菜を中心に食事を摂り、水分補給にも気を使っていましたが、炭水化物を摂取していないことが響いたのか便秘がちになりました。便秘はストレスの一因となり、体調不良をさらに悪化させました。日々の食生活にストレスが加わり、ダイエットの効果が健康を脅かす形となってしまったのです。

 

睡眠障害:

最も深刻だったのは、睡眠障害の発生です。夜間に何度も目が覚め、朝起きたときには疲労感が拭い去れませんでした。糖質が脳のセロトニン生成に重要な役割を果たしていることが、この問題の一因だった可能性があります。

一日３時間寝るのも難しい状態

さらに、睡眠不足が深刻化し、私は一日にわずか3時間も眠れない日々が続きました。この状態では何をしてもイライラし、周囲の友人や家族に迷惑をかけることになりました。常に疲れているため、アルバイトや学業にも支障が出るようになり、生活全般に暗い影を落とす結果となりました。

当時のことを友人に聞いてみると、「いや～あの時は明らかに様子がおかしかったね、何かずっとイライラしてるし笑」とのことでした。

 

短期間の痩せたいという気持ちとリスクのバランス

このダイエットを試した結果、確かに体重は落ちましたが、それと引き換えに健康面での問題が多く発生しました。今でも睡眠障害と冷え性に苦しんでいます。この経験から、短期的な効果に執着する前に、自身の健康をしっかりと見つめ直す必要性を痛感しています。

結論として

もちろん、糖質制限ダイエットには成功例も多くあるみたいです。しかし、個々人の体質や生活環境によっては、深刻な副作用を引き起こすリスクもあることを認識することが重要です。健康な体を維持しながら、理想の体型を目指すためには、バランスの取れた食事と適度な運動に勝るものはないのかもしれません。

私の体験を通じて、皆さんにも少しでも参考になる情報が提供できれば幸いです。健康第一で、安全にダイエットを実践しましょう。

「姿勢改善したいけどそもそも良い姿勢を保てない,,,」という方に送る、個人的に刺さった姿勢改善のコツ

良い姿勢は健康に関わる重要な要素です。

姿勢が悪いと筋肉が適切に働かず、エネルギー消費量が低下し、脂肪が蓄積しやすくなり、体重が増加するリスクが高まるらしいです。

 

そのため、良い姿勢を保つことでダイエットに繋がるとのこと。

Google検索を行うと、「姿勢改善で痩せる」「ラクに痩せられる」と数多の記事が出てきます。

 

また、首周辺の筋肉にも相当負担がかかっているようです。

私は大学の頃非常に姿勢が悪く常に猫背でした。そんなある日シャワー上がりにタオルで頭を拭いていると,,,

グキッ

お医者さんにはギックリ腰の首バージョンと言われましたが、

１週間寝たきり生活を送ることになりました。

 

というわけで、渋々姿勢改善へ向け調べ物をする私。

そんな自分がサイトを見ていて思ったこと

 

いやそもそも良い姿勢保つのが困難なんですけど

当時大体の情報が「立っている時、座っている時の正しい姿勢はこう！」「姿勢改善で痩せます！」で終わっていました。

 

良い姿勢の良さはもう分かったんですが、そもそも良い姿勢を保てないので、その訓練法やコツが知りたいんです…

 

同じく姿勢の悪い同期の何人かに聞いてみると、「いや～姿勢を正さないとってわかっているんだけど、そもそも良い姿勢保てなくない？」と必ず返ってきました。

 

諦めかけていたそんな時、

 

テレビ番組でとある情報を目にしました！

確かこちらの番組だったはず,,,

 

この番組視聴をきっかけに、周囲から「一番姿勢がいいね！」と褒められるようになっただけでなく、間違いなく太りにくくなっていることを感じました。

 

座っている時は後ろにボールをイメージ、歩くときは腰を後ろから押されている感覚

 

座っている時は、腰の下にボールがあることをイメージすると、自然と腰が立って胸を張ることができるそうです。正確には尾てい骨と椅子の間に小さなゴムボールがあるイメージです。

イメージつかない方は、バランスボールをイメージするのをおすすめします。バランスボールに座ったままキープしようとすると、自然と腰が立ってくるようなイメージですね。

 

 

また、立っている時は後ろから誰かに腰を押されている感覚をイメージすると、自然と背中が伸び、胸が張ってくるようです。

わからない人は、明日誰かに押してもらいましょう。私ははじめ、「腰を後ろから押してくれない？」と頼んでいました。

 

私はこれらを実践してから、姿勢について褒められることが増えました。

加えて姿勢が正されると、個人的には気持ちまで明るくなったように感じます。胸を張って前を向くことでことで気持ちまで前向きになるのでしょうか。

また、依然と比較して疲れにくくなったように感じます。

一旦騙されたと思ってぜひ実践してみてください。