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関心を持てる事柄について

ChatGPT Prompt Engineering for Developers講座を視聴した

同僚が推薦していたChatGPT Prompt Engineering for Developers講座を一通りやった。*1

www.deeplearning.ai

DeepLearning.AIの提供、そして講師の1人がAndrew Ng先生ということもあり気になっていたのでさらっと視聴してみた。


Prompt Engineering Guideを読んだ人ならだいたい知っているような内容だが、よりコンパクトでわかりやすく実践的。講座で最初に提示する基本的な原則に従い、要約・変換・推論などの具体的なタスクを解く実例を見せてくれる。どの例もビジネスシーンで見られるようなものなので価値が伝わりやすい。

とりわけ気に入ったのが、最初からすべてうまくいくのではなく「企画 → 実装 → 実験 → エラー分析」を繰り返すことが重要だと強調している点。たくさんのプロンプトを暗記するよりもプロンプトの開発プロセスを確立するのが重要だと説いている。まさしく"エンジニアリング"じゃん...と思った。

体験面では、画面にJupyter Notebookがembedされており、講義動画を視聴しながら実際にプロンプトを実行できる学習体験が素晴らしい。Progateのようなプログラミング講義動画サービスは少し前からあると思うけど、実行環境が付属することで本質に集中することができて良い。オンライン講義も進化しているなぁと感じた。

ピクチャーインピクチャー便利

最強のプロンプト何十選みたいな記事を読み漁ったり暗記するよりも遥かに有用。字幕もある(=DeepL等で翻訳しつつ視聴可能)のであらゆる人におすすめもしやすい。


視聴メモ:

scrapbox.io

*1:講座とはいうものの動画は1.5時間程度だしテストがあるわけでもないので実際には視聴してコードを実行しただけだが

ブラウザ外でもVimiumしたいのでHomerow使い始めた

HomerowはmacOSのUI操作をキーボードのみで行えるようにするツール。腰痛エンジニアを支える技術で見かけて気になったので導入したらとても良かった。

動作イメージは公式サイトの動画を見るとわかりやすい。

www.homerow.app

ショートカットを入力するとUIのclickableな箇所にラベルが付く。ブラウザ操作ではVimiumを使っており、ブラウザ外でも同じように操作したいと思っていたのが実現できて便利。

マウスやトラックパッドに手を伸ばして操作してたSystem Preference

設定

少しだけカスタマイズしている。

  • ショートカットはCtrl+f
    • Vimiumのfと近いように
  • Disable search & show all labelsをON
    • UIラベルの一部を入力すると絞り込んでくれるが面倒だしラベルなしUIも多いので

Image

ちなみにブラウザ操作やカスタマイズ性はVimiumにまだまだ利があるので、ブラウザではVimium、ブラウザ外ではHomerowというように使い分けている。

料金

今はalpha版ということでいちおう無料でも使い続けられるがちょっとした「課金してね」プロンプトが出る。そのうち制限が入りそう。

とても気に入ったし頑張ってほしいのでStandard License $39 (mac 2台まで利用可能) を購入した。私用と社用のPCでアクティベーションする。

※ 1台で十分という人はBasic License $29 (mac 1台まで利用可能) でよい。

プロジェクトマネジメント知識体系ガイド(PMBOKガイド)第7版 書評

『プロジェクトマネジメント知識体系ガイド(PMBOKガイド)第7版』*1を読んだので書評を書いた*2

"a cat reading pmbok (project management body of knowledge) in an old cozy cafe, illustration" by Stable Diffusion

動機 / 背景

当記事の筆者がPMBOKガイド第7版を読むに至った背景について。

  • PMBOK自体は認知してて、201x年に新卒で入ったSIerで「いつかはこれを読んでプロジェクトマネジャー資格を取れ」的なことを聞いて第4か第5版あたりを流し読みしたけどほぼ何も覚えていない
  • 2010年代半ばからはWebサービスを運営する企業に入り、いわゆるプロダクト開発をする中でプロジェクトマネジメントの基礎や知識が求められることがとても多いと思っていた
  • 2021年に公開された記事「界隈がざわつくほど超進化したPMBOK第7版の解説【プロジェクトマネジメント】」と同筆者のDevelopers Summit 2022の登壇スライドを見て、改めてPMBOKが気になっていた
    • 古くはウォーターフォールに代表されるような予測型アプローチ(predictive approach)中心だったが、第7版では不確実性への対処のような適応型アプローチ(adaptive approach)、言い換えればアジャイルもカバーできる内容にシフトしたらしい
    • プロジェクトマネジメントとプロダクトマネジメントは別物扱いされることが多いが実際は多くを共有している(わかる)

本の構成と各パートの感想

PMBOK(Project Management Body Of Knowledge)とはPMI(プロジェクトマネジメント協会)が世界中のプロジェクトマネジャーや実務家から意見を集めプロジェクトマネジメントについて知識体系化したガイドである。世界中のプロジェクト大小を問わず現場からのイテラティブなフィードバックによって1996年から編集・更新され続け版を重ねている。

ここからはPMBOK第7版の概要を示しつつ個別のパートについて感想を記す。なお、過去の版との違いはわかっていないので一切述べない。


本書はPMBOKと呼ばれるが「プロジェクトマネジメント標準」と「PMBOK(プロジェクトマネジメント知識体系)ガイド」を1冊にまとめたものである。この2つが何であるかを要約する。

ちなみにこの本自体がプロジェクトマネジメントに関するあらゆる事柄を煮詰めて簡素化した要約みたいなものなのでそれをさらに要約したら何も残らない点に注意されたい(=読まないと意味がわからない可能性が高い)。

「プロジェクトマネジメント標準」

「プロジェクトマネジメント標準」は用語と概念の定義、プロジェクトに関わる人間が従う原理・原則について規定する文書。プロジェクトの性質や取り組む領域、そして予測型・適応型どんなアプローチを取るかにまったく依存しない前提の話である。

しかし実務経験がある人にとってはだいぶ退屈で、特に原理・原則のスチュワードシップ(責任感や倫理観)あたりは行動規範とかマナー的な話で「そりゃまぁ…そうだろ」としか思えないかもしれない。プロジェクトを破壊したい人間はここを読んで悔い改めるのかもしれない…というのは冗談だが、後続のパフォーマンス領域やテーラリングにおいて意思決定に迷うときの指針として機能することが期待されているようだ。このような規範は字面だけで理解してもあまり意味がなく、自らのチームや組織において咀嚼して内面化されなければ効果を発揮しないものだ。

そんなわけなのでPMBOKを読み進めていて不明な用語や概念があるときに立ち戻って読む程度で良い。ただしまったくプロジェクトマネジメントを知らない人や一般的な用語の理解が曖昧な場合はある程度は目を通した方が良い(そのような方が想定読者とされているようには思わないが)。

PMBOKガイド」

PMBOKガイド」のコンテンツは主に以下の3つで構成される。

  1. プロジェクトパフォーマンス領域 (130 pages)
  2. テーラリング (20 pages)
  3. モデル・方法・作成物 (50 pages)

1. プロジェクトパフォーマンス領域

PMBOKの基礎となる内容で最もボリュームが多い。プロジェクトの成果を効果的に提供するために不可欠な8つの領域について詳説している。

  1. ステークホルダー
  2. チーム
  3. 開発アプローチとライフサイクル
  4. 計画
  5. プロジェクト作業
  6. デリバリー
  7. 測定
  8. 不確かさ(不確実性と呼んだほうが通りが良いと思うのだが…どうか)

これらはどのようなプロジェクトにおいても存在するものであり、いずれも相互に繋がり、重なり、作用するものなので分離して扱うことは推奨されない。何を重視するか実施するかはプロジェクトのさまざまな変数によって異なるため、PMBOKにおける重みづけや順序は存在しない。

目次的にはだいぶ面白そうで、その通り、このあたりから(筆者視点では)ようやく日常的な開発に馴染みのあるトピックや問題領域への言及が始まる。具体的な内容とはたとえば、

「要求のあるべき姿は以下の基準を満たす。明確さ・簡潔さ・検証可能・一貫性・完全性…(以下で各項目の説明がなされる)」

とか

「プロジェクトチームは将来何が起こるかを予測する。定量的な予測には以下のものがある。残作業見積もり(ETC:estimate to complete)・完成時総コスト見積もり(EAC:estimate at completion)・回帰分析・スループット分析…(他にも続く)」

のようなものである。

この他にもプロジェクトの期間が長くなるほどに途中で要求や変更が起き終端が後ろにずれていくとか、欠陥やバグは発見されるフェーズが遅くなるほど変更コストが高くなるとか、メトリクスを計測すると誤用が始まることがあるとか、ソフトウェア開発で馴染みあるテーゼやアンチパターンも述べられる。

関心を持てる話題ではあるものの、各領域の多様なトピックに関する非常に端的で簡潔な説明が矢継ぎ早に繰り返されるため、全てを一度に脳内メモリに載せるのはおよそ不可能と思われる。そのためこのパートは読者が課題意識を持つ領域にフォーカスして読むか、後続のテーラリングパートを読んで検討や実践を試みる前に読まないとなかなか頭に入らない。課題意識なく読み進めても「いろいろあるのはわかったけど….うーん…それで?」と疑念を抱いて終わりそう。

ただ、冒頭で紹介した記事の方も書かれている通り「不確かさ」パフォーマンス領域はこのパートの白眉。不確実性、言い換えれば現状が不明であったり予測不可能な状態に関係するものとして、一般的な不確かさ(理解や認識の不足etc.)・曖昧さ・複雑さ・変動性・リスクを挙げ、これらを低減させる一般的な手段について述べられている。これらの概念や手法はリスクマネジメントと言い換えてもいい。

実験やプロトタイプにより因果関係の特定や関係を理解する、システムの構成要素を分割(decoupling)することで変数を減らす、フェイルセーフを取り入れリスクが現実になった場合の被害を減らす、等々システム開発において馴染みのあるアプローチが多い。納得度も高く、未知のアイデアに出会ったときも引き出しに入れておきたいと思えた。

2. テーラリング

テーラリングとはプロジェクトマネジメントの知識体系を目前のプロジェクトやタスクに合わせていい感じに調整して適応させること。これまでに紹介した内容は時には抽象的すぎたり、具体的なものも「いつ使えばいいのか」がわかりにくかった。それがこのパートで少し解消される。

このパートはとても重要だと思う。PMBOKが提示する知識体系をどのように活かすかは読者と読者の適応能力次第だということが示唆されていると解釈したからだ。1桁人数の数ヶ月プロジェクトだろうと数万人月の大規模プロジェクトだろうと知識体系が十分に適用できる範疇であり、何を選択して何を選択しないか、選択したものをどのように適応させるかはプロジェクトに関わる人間の経験とスキルに依拠するのだと。

実際に本書にも以下のようにある。

このような方法論の大半は、それを厳密に適用するのではなく、テーラリングのプロセスを実施して、プロジェクトのタイプ、規模、複雑さに基づき、どの要素が最も有用であるかを判断すべきであることを明確に示している。経験の浅い実務者の中には、プロジェクトの規模、複雑さ、期間、組織の状況に関係なく、方法論をそのまま適用しようとする人もいる。

PMBOK第7版 p.132

また、適応しているかをどうかを測るためにはおなじみのレトロスペクティブ(振り返り)も本書に記述がある。プロジェクト初期に選定したアプローチに固執するのではなく途中にて積極的に診断を行い、状況に適したアプローチを知識体系から取捨選択して適応することが推奨される。

3. モデル・方法・作成物

各単語がわかりにくいが、モデルとは「プロセス、フレームワーク、現象を説明するための思考戦略」、方法とは「成果物を得るための手段」、作成物とは「テンプレートや文書やアウトプットや成果物」を指している。

プロジェクトの様々な局面で役立つ思考様式やツールの網羅的な紹介と捉えて良いと思う。このパートは自分のような「命名された概念やフレームワークをコレクションしたいタイプ」や「攻略本や設定資料集にハマるタイプ」にとってはとても興味深い。例を挙げるならば、リーダーシップについてはOSCARモデルDaniel Pinkの動機付け欲求理論マグレガーのX,Y,Z理論など、チームや組織の変革についてはチェンジマネジメントを軸にADKARモデル、チームの成長についてはタックマンモデルなど。いつかは使いたくなるものばかりだ(これはハンマーを持つと全てが釘に見えるアレな姿勢)。

特に不確実性や複雑さへの対処として僕のお気に入りのカネヴィン・フレームワークが挙げられていて良かった。本書に図はないが以下の広木さんのtweetフレームワークの応用としてとてもわかりやすいので引用させていただく。

https://twitter.com/hiroki_daichi/status/1050671531288752130

この他にもデータ収集・分析にまつわる用語や手法、見積もり手法、会議とイベントの種類(デイリー・スタンドアップ、レトロスペクティブみたいなやつ)などノウハウも紹介されている。

このような図を見るとまだ手に入れていないツールやスキルがあったり、手持ちのスキルの知らなかった使い方が見えるようでワクワクする。

PMBOKガイド 第7版』 p.173より

PMBOKガイド 第7版』 p.182より

内容が具体的かつどのような問題領域に適用可能かが示されているので、最もわかりやすく知的興奮を得られるパートであった。

全体の感想

個々のパートについては先んじてだいぶ感想を書いてしまったので全体に関する感想を述べる。

PMBOKの読み方

上述の内容で理解されたと思うが、逐一逐語を読んでいくタイプの本ではない。たった200ページではあるがすべてを理解して内面化したり活用できるようなものではないし、PMIもそのような期待を読者にしていないと思う。

ではどう読むか。

読者が関心を持つ領域や目前の課題に関連する箇所にフォーカスして読む。すべての読書はそうあるべきとも言えるが、このような知識体系ガイドの場合はそれが特に顕著である。

またはプロジェクトマネジャーないしは類する職種の方が「自身にとって不足している知識やスキルが何かを発見する」ために読む埒外の知識を自発的に学ぶのは難しいので知識マップを先に頭に入れておき、必要に応じてリファレンスとして参照することで穴を埋めていくアプローチは効率的だろう。

不確実性に対する考え方++

これも先述してしまったが、改めて不確実性に対する考え方がとても現代的、VUCA的で良いと思う。はっきり言ってPMBOKを読んでも具体的な不確実性との戦い方は見えてこない。「好きな方法論と思考モデルを組み合わせて君だけの戦い方を見つけよう!」ということだ。

具体的な方法論よりも変化への適応を重視

前段に関連した話題をもう少し書く。全体的に抽象度の高い話が多いが、具体的な方法論よりも変化への適応を重視する適応型のアプローチやプロジェクトをカバーするためにそうなったようす。

不確実性が高く適応型のアプローチが求められる環境では「前提Aならば方法Bを使う」のような正解はない(ちなみに予測型アプローチだからといってそのような正解があるわけでもない)。だからこそ個別の方法論よりも価値観や思考方法の柔軟性といった抽象的な話に比重が置かれる。

テーラリングの章では特にその点が強調されており、読者に対して適応すること・変化すること・選択することの重要性を理解してもらいたいという意思が感じられた。PMBOKを読んだあとに学んだ方法論を無理やり実践しようとしたり、自分たちの問題領域にとっては不要だとして退けてしまうのは、PMBOKの目指す方向の真逆にあるということだ。

プロダクトとプロジェクト

付属文書X4「プロダクト」について。本書の冒頭ではこの本の想定読者に明確に「プロダクトマネジメントに関わる人」が含まれており、この層へ向けたものだろうか。

ここ10年でプロジェクトの成功の定義は変わり、スケジュールと予算目標の達成ではなくプロジェクトの価値と成果を指標とするようになってきたという。おかげでプロジェクトマネジメントとプロダクトマネジメントの目的や方法論においてはより多くが共通項となり、一方の知識が両者にて活かせるようになった。

最も大きな違いについても述べられている。プロジェクトは一般に有期で終わるのに対し、プロダクトはプロダクトの開始から撤退までのライフサイクルを辿る長期的なものである。ゆえにチームは長期間継続するし、そのような永続的チームは短期的なチームよりも市場や顧客に対して敏感になり、品質向上・価値創出にも寄与するという。

細かい不満

読み進める上で気になったこと。

抽象というか概念的な話から具体的な話にシフトするのが非常にゆるやかなので前半部で音を上げそうになった。知識体系ガイドという役割や構成上やむを得ないとは理解した。

文章が読みにくい。原文を読んでいないので日本語訳のせいかどうかはわからないが、一文がやたら冗長でスッと頭に入ってこないことが多い。先に書いたように抽象的な話が続いたり互いに疎な要素の説明が連続したりすることも重なり、ページ数の割に読むのに時間がかかった。

プロジェクトマネジメント標準やプロジェクトパフォーマンス領域までは図が多かったが、テーラリング以降の図が少ない…。前者はPMBOKの骨子で後者は様々な文献からの寄せ集めなので仕方ないとは思う。

評価

★★★☆☆

万人にはおすすめしない。述べた通り関心や問題意識のある方だけが臨めば良い。

問題意識の範囲がソフトウェア開発プロジェクトに閉じないのは良い点である。プロジェクトマネジメントの知識体系の根幹には人間活動に対する深い洞察があるので、事業開発やマーケティングなどの企業活動や、さらには皆さんの人生で立ち向かう何らかの一大プロジェクトに応用できるポテンシャルはある。

会社に1冊あって良い本だと思う。

*1:以降、PMBOKと表現。特にことわりがない限りは第7版を指すこととする

*2:感想だけでなく本の内容もある程度伝わるように意識してまとめてみた

チョコレート好きな人に薦めるチョコレート

最近食べて気に入ったチョコレートのうち自信を持って推薦できるものたち。

Guido Gobino

イタリアトリノの老舗ジャンドゥーヤチョコレート専門店。

ジャンドゥーヤならここ。ジャンドゥーヤはナッツのペーストとチョコレートを混ぜたお菓子のことで、香ばしさと甘さの一体感が楽しめるのが特徴。

国内では高島屋オンラインなどで購入できる。

www.takashimaya.co.jp

箱がかわいい

Frederic Blondeel

ベルギーのショコラティエ 兼 焙煎士のFrederic Blondeelによるチョコレート。

複数の産地のカカオが楽しめるボンボンショコラのセットがおすすめ。特にGianduja / Noir (ベトナム産カカオ80%)、Earl Grey(トリニダード産カカオ55%)、Sea Salt(ペルー産カカオ70%)が気に入った。

焙煎力の良し悪しは正直素人舌ではわからないのだけど全部自分でやるというクラフトマンシップが熱くて推したい。

公式オンラインショップがある。

www.frederic-blondeel.jp

コンパクトな6個入り

CENTHO

こちらもベルギーのチョコレートブランド。

塩キャラメルとチョコレートの組み合わせならここがベスト。特にスモークした海塩を使用したスモーキーキャラメルは味と香りの総合力で優勝。

真偽不明だが最近の催事の現場ではすぐに売り切れてしまうという情報もある。

公式オンラインショップがある。

centho-japan.jp

Benoit Nihant

ベルギーのチョコレートブランド。

ここはチョコレートは食べたことがなくクッキー オ モールソード ショコラだけをいただいたのだが、そのクッキーが焼き上がりの直後でとてもおいしかった。

クッキーというよりはベイクドショコラのような口当たり。数種類の食感とベリーぽい酸味が忘れられない。

クッキーは店舗限定だがチョコレートはオンラインショップから購入可能。

benoitnihant.jp

向かって左手のやつがクッキー。自宅で温めてもおいしい

(番外編) ヴァローナ

ここまではショコラティエによる作品を紹介したが唐突に、著名なフランスのショコラブランドであるヴァローナの製菓材料を紹介する。

ヴァローナはタブレットや箱詰めの製品も多くあるが、ショコラティエやパティシエに愛用される製菓材料も数多く揃えている。

その製菓材料のうち、100周年記念製品としてリリースされたKOMUNTU 80%を紹介したい。これは製菓材料なので加工してなんらかの菓子になるべくして生まれているはずなのだが、加工せずに単体で食べてもとてもおいしく、めちゃめちゃ強いカカオ感を味わえる。

2022年9月から1年間の「コムントゥ」の利益全額はカカオ生産者に還元されるとのことなので積極的にエシカル消費していこう。(なぜか公式サイトでコムントゥが見つからなかったので富澤商店のリンクを貼る)

tomiz.com

このほかにもMANJARI 64%やCARAIBE 66%も単体で食べてもおいしいのでおすすめ。


意図せず選んでいたが好みがベルギーに寄っているようだ。

OpenAIのテキスト生成(GPT-3)APIをプログラムから呼び出す方法と料金

ChatGPTやDALL・E2で有名なOpenAIのAPIを呼び出す方法について*1

一般的なWebサービスと大して変わらず、以下の2ステップで行う。

  1. API Keyを取得
  2. API Keyを用いてAPIを呼び出す

1. API Keyを取得

https://platform.openai.com/ からsign upし、 https://platform.openai.com/account/api-keys からAPI Keyを発行する。

2. APIを呼び出す

利用できるAPIの一覧や使い方は以下にまとまっている。

platform.openai.com

呼び出すのはプログラムはなんでもよいが、ドキュメントにはcurl, Python, Node.jsのサンプルが記載されている。

折角なので公式ドキュメントに記載のないRubyを使ってみたいと思っていたら、ruby-openai gemがあったので試す。

completion API

ChatGPT的なテキスト認識・応答を実行する場合はcompletion APIを使う。テキスト生成にはGPT-3ベースのtext-davinci-003というモデルを指定する。ドキュメントによればこれは現時点で最も有能なモデルとのことだが後述する従量課金モデルにおける単価も高い。求める速度や学習データや金額を加味して好きなモデルを選べば良い。

# ai.rb
require 'bundler/inline'

gemfile do
  source 'https://rubygems.org'
  gem 'ruby-openai'
end

client = OpenAI::Client.new(access_token: ENV['API_TOKEN'])

# 指定できるパラメーターは以下を参照
# https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create
response = client.completions(
 parameters: {
   model: "text-davinci-003",
   prompt: 'RubyでOpenAIのAPIを呼び出す方法は?',
   max_tokens: 2000
  }
)

puts response
$ API_KEY=<YOUR KEY> ruby ai.rb

実行すると以下のようなレスポンスが返る。

{"id"=>"cmpl-6iZDl05LwFazAWZVfxC499epDUbKS",
 "object"=>"text_completion",
 "created"=>1676079841,
 "model"=>"text-davinci-003",
 "choices"=>
  [{"text"=>
     "\n\nOpenAIのAPIを呼び出すためにRubyでは、OpenAIのRubyクライアントを使用する方法がおすすめです。OpenAI Ruby クライアントは、OpenAIのAPIへのアクセスを簡単に行うためのライブラリです。\nOpenAI Ruby クライアントを使用するには、まずGemのインストールを行います。以下のコマンドを実行します。\n\n```\n$ gem install openai\n```\n\n次に、APIを使用するための定義を行います。クライアントのインスタンスを作成し、利用するAPIのキーや署名を設定します。\n\n```ruby\nrequire 'openai'\n\nopenai = OpenAI::Client.new(\n  api_key: 'あなたのAPIキー',\n  app_signature: 'あなたのアプリ署名'\n)\n```\n\nAPIを実際に使用するときは、各APIのエンドポイントとパラメータを使ってopenaiオブジェクトのメソッドを実行します。例えば、OpenAI GymのAPIを使用する場合は、以下のようにオプションのパラメータとともにAPIを使うことができます。\n\n```ruby\nresource = openai.gym.create_environment(\n  environment_id: 'my_env',\n  parameters: {'n_actions': 4}\n)\n```",
    "index"=>0,
    "logprobs"=>nil,
    "finish_reason"=>"stop"}],
 "usage"=>{"prompt_tokens"=>21, "completion_tokens"=>473, "total_tokens"=>494}}

なお、使用制限を超えたとのエラーが出ることがある。

 {"error"=>
   {"message"=>
     "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details.",
    "type"=>"insufficient_quota",
    "param"=>nil,
    "code"=>nil}}

自分の場合、どうやら過去に登録したときの無料枠をすでに使い切っていたらしく、 https://platform.openai.com/account/billing/overview からクレジットカードを登録して再度試したらうまくいった。

料金について

https://openai.com/api/pricing/ を一通り読むと良い。最新の情報は必ず公式ドキュメントを参照すること。

従量課金モデルとなっており、画像は生成枚数、自然言語処理においてはtokenの量に比例する。tokenとは「自然言語処理に使われる単語の断片」とのこと。

英文では1 tokenは約4文字、0.75ワードに相当すると説明されている。使いたい/生成したいテキストの具体的なtoken数を知りたければInteractive tokenizerで確認できる。

確かみてみろ!

使いすぎが怖い場合は自身が許容できる課金額の上限を https://platform.openai.com/account/billing/limits で制限しておくとよい。ハードリミット(API利用停止)とソフトリミット(メール通知)を設定できる。

弱気の$10.00上限

また、APIコール時にmax_tokensを指定しておけば一回のリクエストで爆発的にtokenを消費することを防げる。


2023-02-11時点で$0.0200 /  1,000 tokens。

上記のスクリプトで消費したのが約500 tokensなので、10,000回呼び出せば$100ぐらいになる。用途にもよるがサービスに組み込むレベルだとかなり高額になりそう。

*1:正確にはChatGPTではなく類似する別のGPT-3のモデル(Davinci等)を利用することになる

クラフトコーラを作る

先日に伊良コーラに出会ってからクラフトコーラのことが好きになった。ドクターペッパールートビアみたいな薬膳くささがたまらない。

原液を切らして飢えていたところ手軽に自作できるらしいことがわかったので 、以下の記事を参考に作ってみた。

mi-journey.jp

材料を集める

まず材料を集める。

...のだが、近所のマルエツやまいばすけっとにブラックペッパーやジンジャーパウダーはあれど、クローブやカルダモンなどのスパイスの原形が売っていない(ホールと呼ばれるやつ)。

SainEのような自分の生活グレードより上位のスーパーを活用してなんとか全て揃える事ができた。

S&BやGABANシリーズはいずれも100~300円ぐらいでお手頃なのだが、"スパイスの女王"カルダモンだけ廉価な小瓶が見つからず高かった(800円ぐらい)。

入手したスパイスたちを高貴な皿に盛り付けてみると...

百万倍も美しい!

作る

スライスしたレモンと、スパイスをフライパンに広げる。

シナモンスティックは"素手"で折る。カルダモンは"爪"で割る...とレシピに書いてあったが自分の爪では太刀打ちできなかったので包丁で対処した。

大量の砂糖と水を加えて煮る。ちなみに家にあったきび砂糖を使用したせいかやや茶色がかっている。

この煮込み工程時にスパイスたちが放つ香りが凄まじい。五感のうち嗅覚だけでだいぶ"キマ"ってしまった。夜分に近所には申し訳ないことをした。

沸騰してから弱火で10分ちょっと煮る。特に完成のシグナルはなかった。

切り上げてタッパーにうつして冷ます。

このとき23時頃だったので熱が取れた後のタッパーを冷蔵庫に突っ込み、そのまま朝を迎える。

~TRUE END~

飲む

完成した原液を炭酸水で割る。強気に原液:炭酸水=1:5程度でいく。

折角なので良い感じに撮ったりしちゃう。

記念写真

見た目にもだいぶ満足しつつ肝心の味も、うまい。マジで美味い

飲食店で"自家製コーラ"とか注文すると出てくるやつをかなり再現してる。これが"IKEA効果"か...!?

完成から数日、とにかく美味いので毎日3~5杯ぐらい飲んでいるがまだ半分程度ある。20~30杯ぶんぐらいありそうでお得感もある。

感想

素人でも合格点を簡単に叩き出せる類のやつでとてもよかった。

味もさることながら制作過程に中毒性があるとわかったのでリピ確定です。

フットレスト導入した

ここ数ヶ月は終業後に下半身からくる怠さを感じるようになっていて、どうやらデスクで座っていると太もも裏が圧迫されて血流が悪くなっているらしかった。終業後にランニングや懸垂をするルーティンだったのだが、この怠さがあると足が重くてどうにも出かける気になれない。

昇降式デスクでたまに立ちあがると少しは楽になるのだがずっと立っているわけにもいかず、座っている間はダメージが蓄積するデバフがある。これは着席中のダメージを減らさないといけないと思いフットレストを導入した。

選定基準

特にこだわりもないのでネットで検索して決めたが、比較検討する中でいくつか思うところはあった。

  • デスクチェア側で調整できるので段階調整はいらない
  • たまに裸足でも使うことがあるので金属とかの冷たい素材はNG
  • カバーを外して洗濯したい

感想

導入してから2週間ほど経過した。振り返ればここ1週間は終業後に運動をする気力が残っていたので、本来の目的であった血流改善にはなんらかの効果があったような気がしてきた。

ちなみにどのあたりが人間工学デザインなのかはよくわかっていない、低反発枕みたいな感じで踏み心地が良いあたりかもしれない。裏返した状態で足首を動かすのも悪くない。

裏返ったフットレスト

ただの台なのでもっと安くてもいいのでは...という気持ちは正直あるが、血流問題だけでなく、深く座って背筋を伸ばす正しい姿勢を維持しやすくなったこともある。おかげで腰痛や肩こりも最近は軽減されているように思い始めたので、良い買い物だったと信じていく。