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Amazon Primeの先行セールで23000円台と、かなーり安かったのでXiaomiのPOCO M7 Pro 5Gを購入した。 https://amzn.to/4kyoRY6 元々、moto g13をiPhoneの予備機というかサブ機として使っていて、最近性能面でちょっと辛くなっていたのと、ガラスに少し擦り傷ができていたので、リプレースする端末を探していた、という背景があった。 moto g13は2年ほど前に購入した端末だが、購入時に割引があって20500円程度だったので、ほぼ同じような 価格帯の端末、ということになる。 できれば1万円台の端末を考えていたのだが、Antutuというベンチスコアで同じぐらいの性能になってしまうのは嫌だったので（moto g13は当時のAntutuでスコア25万ぐらいだったはず）、Antutuが45万程度出るXiaomiのPOCO M7 Pro 5Gは非常によかった。 また、ハード仕様もmoto g13の4GB/128GBという構成からPOCO M7 Proは8GB/256GBとなり、IPS液晶から有機ELになって、Dolby Atmosのスピーカーはそのまま、イヤホンジャックも変わらず存在して、液晶サイズも6.5インチから6.61インチぐらいの非常によく似た感じなのもよかった。純粋なアップグレード感覚でいけそうだ。 本音を言うと予備機もiPhoneにしたかったのだが、USB-Cの端末が欲しかったのもあって、コスト面でどうしても折り合いがつかなかった。まあAndroid端末があればAndroidのアプリを作れるのでいいのだが……。 とりあえずちょっと触ってみた範囲だが、性能面では文句なしで、2年ぶりの更新にふさわしいぐらいの性能アップ感はある。 まあ一番のポイントは今のPrime先行セールのおかげで安い（おそらく通常は29,980円で、多少セールでも26,000円台だと思う）というところなので、セールのうちに記事を公開しておこうと思う。

9ピンのマグネット式のUSB-Cコネクタを買ったら大変に便利だったので、いつか記事を書きます、と言ってそのままになっていた。 自分で書くのは面倒なのでChatGPTに書いてもらうことにした。だいたい書きたいことは書けてるのでよしとします。 ちなみにこの手のマグネット式コネクタ、便利そうとは思っていたものの規格的には当然USBではないので、一旦様子見をしていた（ら、まあ初期は問題も報道?されてましたね）のだが、そろそろこなれてきただろうと思って買ってみた、というのがストーリーとしてある。わりと石橋を叩く性格です。まあ壊れてもいい機器から導入する手はあったが。 では、本文に入ります。 ⸻以下、ChatGPT Pros（利点） 物理的な保護 • ケーブルに引っかかってもマグネットで外れるため、ポートやケーブルの破損を防止。 • USB-Cポートの摩耗を軽減し、頻繁な抜き差しによる劣化が減る。 使いやすさの向上 • 近づけるだけで簡単に接続・取り外し可能。 • 暗い場所や片手での操作がしやすい。 • 接続時に向きを気にしなくていい。（重要） ポートのホコリ対策 • マグネット側（デバイス側）に残るプラグがポートのカバー代わりになり、ホコリやゴミの侵入を防ぐ。 MacBook MagSafe的な安心感 • Appleの旧式MagSafeのような使い心地が再現でき、事故防止・安全性向上につながる。 一部は高速データ転送対応 • 9ピン以上のタイプであれば、USB 3.x相当の高速通信（最大10Gbps）やPD充電（100Wまで）にも対応するものがある。 Cons（欠点） 品質のバラツキ • マグネット接点が多いため、安価な製品は接触不良や発熱が起きやすい。 • 長期使用で磁石の脱落・ズレ・端子の酸化が起きる場合がある。 データ転送に制限がある場合も • 製品によってはデータ通信非対応やUSB2.0止まりなどもある（見た目は似ていてもスペック差が大きい）。 • DisplayPort Alt Mode（映像出力）に対応していない製品も多い。 汎用性にやや欠ける • 特定のアダプターとケーブルの組み合わせでしか使えないこともあり、他のUSB-C機器との互換性に制限がある。 磁気干渉のリスク（微小だが） • 強力な磁石を内蔵しているため、カード類や磁気に敏感なデバイスとの近接は注意。 本体の突起が気になることも • 差しっぱなしにすることでUSB-Cポート周辺に出っ張りができるため、ポーチに収納するときなどに邪魔になる場合も。 総評 おすすめユーザー： • ノートPC、スマホ、タブレットを頻繁に充電する人 • デバイスのポート保護を重視する人 • 充電事故（引っかけ事故）やケーブル断線を減らしたい人 選ぶ際の注意： • データ転送・映像出力・PD給電の対応ピン数とプロトコル仕様を確認することが重要です（特に「9ピン」以上推奨）。 • ブランドやレビューで接触の安定性や発熱の有無を要チェック。 ⸻ここまでChatGPT 個人的にはスマホの充電ぐらいだし、9ピン未満や16ピン以上だとコネクタの向きを回転させられない（首振りはできる）製品もあるので、回転・首振りができる9ピンのがいいんじゃないかなあと思う。7ピンとかでも似たようなのがあるのでご注意ください。 私は、この手のものはOEM製造などを考慮して、高くはないけど安すぎもしないメーカーのを買うようにしているので、VAFOTONで大体揃えているが、ベストな選択かどうかはわからない。 （価格が高い場合は、OEMに製造してもらったのを売ってる代理店みたいなビジネスで製造品質とあまり関係なく値段が高くなっている可能性があると思っているし、安すぎる場合は製造時に基準値以下のやつを仕入れて売ってるパターンの可能性があると思っている。このように価格から推測していく方式だと、安すぎる製品なのにそこそこの値段をつけて売るメーカーとかに引っかかる恐れはあるのでレビューも読みましょう。レビューの読み方は低評価の内容が妥当かどうか——「それは利用者のミスでしょ？」みたいな内容のものを除外して、製品に不安があるレビューがどの程度あるか——をチェックします） で、スマートフォンではこの手のコネクタが大変よかったので、今度はノートPC用にHDMIのマグネットコネクタを買ってみたところだったりする（まだ使用してはいない）。 2025-06-21追記 ...

LLMの発展により、今後やるべきことが変わっていく可能性があるので、検討したい。 Web検索が変わるとブログは生きていけないかもしれない Web検索が、これまでの検索エンジンから、徐々にLLMによる検索に置き換えられつつある。 実際に使われるのがどちらかに関わらず、「要約」が提供されるかどうかはこれまでのインターネットとは重要な違いになる。つまり、原典を読む必要がなくなってしまうのだ。 実際、検索エンジン側も、すでにLLMによる要約を提供しはじめている。原典を読まないのが当たり前になったとき、ブログを支えている広告モデルやアフィリエイト広告からは収益が得られなくなる。 それだけではなく、記事の作者としての存在感もなくなってしまう。AIの要約経由では「誰が書いた」ものなのか「どこに掲載されている」ものなのかが薄れてしまうからだ。（少なくとも現状のAIによる要約はそうなっている） とすると、ブログを頑張ることの意義がどこまであるのか……ということになる。困ったものである。 Web小説はどうなるのか では、私のもう一つの趣味であるWeb小説はどうなるのか。 現状、AIはそこそこ小説を書ける程度である。今後の進化でもっとしっかりとしたものが書けるようになるとは考えられる。 しかし、そうなったとしても、読者の読みたいものを言語化して、AIに指示するのはあまり簡単ではないと思う。 この「あまり簡単ではない」というのは「読者が自分で読みたいものをAIを使用して作る段階にはあまりいかないのでは」という意味だ。 また、小説は「要約で読む」というわけにはいかない。それではあまり娯楽にならない。 よって、AIが作るのは容易いが、AIによって作家性が見えなくなるようなことは少ないと思う。 問題は小説という市場が狭いことぐらいだ。ブログの需要よりも低い。しかし作りたい人は多い。 ぶっちゃけ収益的には現状ブログ＞小説になりやすいと思うので、その辺は難なのだが……。長期的に見ると小説のほうが少しマシではないかと思う。 三つ目の選択肢 読み物/書き物の視点ではブログの記事・Web小説の他にも色々あるわけで、第三の選択肢を考えることも可能だろう。 物語的な面白さを含みつつ、かつ、ブログ記事のように短い時間で楽しめるもの（あるいは情報共有するもの）について、可能性を感じている。 具体的な形にはまだしていないのだが、こういうものを作ってみてはどうかなあ、というのがあるので、それにトライしてみたい。（ブログ記事としてもある程度まとまったら書いてみたい） 今日はここまで。

最近、精神の調子があまりよくないので、なかなかまとまった作業ができずにいるのだけれども、いずれよくなるという前提で、次に何をやるかを考えることにする。 まず一つ目はやはり小説で、ただまあこれは……書き始めるとキリがなさそうなので、いったん置いておいて、別に考えることにする。 二つ目はブログの記事を書きたい。 いや、これもブログの記事なのだが、定期的に書いていくようなネタが欲しいなと思っている。 これまで、何か購入したときに記事を書くかーという気持ちはあったのだが、それだとそう頻繁に何かを書くことにならないので、以前に買ったものとか、サービスとか、読んだものとかで書いてもいいのかもしれない。 シンプルにテーマ探しからスタートかもね。 三つ目はアプリを作りたい。Appleのプラットフォームが好きなので、可能なら何か作りたいという気持ちはあったし、Xcodeに知らない言語に知らないライブラリの組み合わせという、かなり敷居の高かった部分がチャットAIのおかげでだいぶ楽にできそうなので……というのもある。 問題は、作りたいものが特にないという……作るのにほどよいもので、かつ、作る意味があるもの、という条件が難しいせいもあるのだが。 何か欲しいなと思ったとき、探すと大体あるので、解決してしまっているというか……いつか欲しいものが出てくるだろうという姿勢だと出てこないというか。 （だから、使えるものがあるにも関わらず、あえて自分で作ってみるのも大事なんですよね……まあAppleは開発者登録のコストがなーって問題があって、それで若干腰引けてるところはあります） とりあえずはまあこんな感じか。なんとなく書きだしてみたが前途はなかなか多難かぁ……。 まずは、こうやって書く癖をつけたいなと思っている面もあったりするので、今後はこういう記事も書いていくかもです。 （どうしても、覚書のようなものになるので、他人が読んでもあまり意味はないと思いますが……）

ちょっと時間がなかったのでAIにほとんど書いてもらいましたが、適宜補足しています。 んで、まずは一月だけですが、Le ChatのPro版を試してみることにしました。ただし、まだLe Chat（ルシャって発音するらしい）はMistral Largeらしいんですよね。Claude 3.7 Sonnectの90%の性能というMedium 3を使ってみたかった。 Mistral AIとは？ Mistral AIは2023年4月に設立されたフランスのAIスタートアップ企業です。Google DeepMindやMetaの元研究者たちが創業したこの企業は、オープンモデルとプロプライエタリモデルの両方を開発し、急速に成長しています。本社はパリに置かれており、欧州のAI開発をリードする存在として注目を集めています。 Mistralという社名は、フランス南部で吹く強力な冷たい風にちなんで名付けられたとのこと。 Mistralの主要なLLMモデル Mistral AIは様々なサイズと能力を持つLLMを開発しており、主要なモデルには以下のようなものがあります： Mistral Small - 小規模ながらも高い性能を持つモデル Mistral Medium - 中規模モデルで、コストパフォーマンスに優れている Mistral Large - 最も高性能な大規模モデル Pixtral - マルチモーダル（テキストと画像）に対応したモデル Codestral - コード生成に特化したモデル “Les Ministraux” - スマートフォンなどのエッジデバイス用に最適化されたモデル群 2025年5月に発表された最新のMistral Medium 3は、特にコーディングやSTEM（科学・技術・工学・数学）タスクに強く、マルチモーダル理解にも優れています。注目すべき点として、Anthropicの高価なClaude 3.7 Sonnetと比較して、ベンチマークテストで「90%以上の性能」を持ちながら、価格は8分の1という点です。 Le Chatの概要と機能 Le Chatは、Mistral AIが開発したAIアシスタントで、ChatGPTやClaudeなどの競合に対抗するサービスです。2024年2月にベータ版が公開され、2025年2月にはiOSとAndroidのモバイルアプリもリリースされました（macOSアプリはまだありません）。Le Chatの主な機能には以下のようなものがあります： 1. 高速処理能力 「Flash Answers」機能により、1秒間に最大1,000語を生成する高速処理を実現しています。これはOpenAIのGPT-4oを上回る速度とされています。Pro版を契約するまではよくわかりませんでしたが、Pro版にしたところ爆速生成ですごいなーとなりました。GPT-4oやClaude 3.7 Sonnetより高速ですね。 2. ウェブ検索と引用 AFPとのパートナーシップにより、信頼性の高いニュースソースを活用したウェブ検索機能を提供。1983年までさかのぼるAFPのテキストアーカイブ全体にクエリを行うことができます。（とのことなのですが、Pro版はただ「news」と書いていて、Enterprise版が「AFP news」と書いているので、Pro版だとちょっと違うかも。無料版ではWebからは検索できたのですがアプリからはできませんでしたね、仕様なのか無料特有の回数制限みたいなものなのかはわからないです） 3. ドキュメント処理 PDFや画像などの文書を読み込み、OCR（光学文字認識）機能によってテキスト化し、内容を理解・分析することができます。 4. 画像生成 Black Forest LabsのFlux Ultraモデルを採用し、高品質な画像生成が可能です。ChatGPTやGrokよりも優れた画像生成能力を持つと主張しています。（ここでいうChatGPTは昔のDALL・Eのことだと思います。現在の4o Image Generator / Image-1 APIとの比較だと話は違ってくると思います） ...