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Googleドライブは必ずグチャグチャになる。会社で起こった悲劇を例に、組織でのデータ管理について話しました。

【目次】
0:00 なぜGoogleドライブはグチャグチャ？
1:56 マイドライブと共有ドライブの違い
6:17 場当たり的な対応が残り続ける
14:04 中途半端な移行による混迷
16:55 言語もGoogleドライブと同じ
19:27 信頼できる唯一の情報源
26:14 思いやりが生んだ三重管理
35:03 全体最適を考えるヤツが必要
39:41 情報をキレイに保存してくれるAI

【参考文献】
◯Google Workspace ラーニング センター「共有ドライブとは」( https://support.google.com/a/users/answer/7212025?hl=ja )
→マイドライブと共有ドライブの所有者の違いについて。
◯Google Workspace ヘルプ「組織からユーザーを削除する」( https://knowledge.workspace.google.com/admin/users/delete-or-remove-a-user-from-your-organization?hl=ja )
→退職でアカウントが消えたときにファイルがどうなるかについて。
◯Google Workspace ヘルプ「Google Workspace のストレージに関するよくある質問（管理者向け）」( https://knowledge.workspace.google.com/admin/storage/google-workspace-storage-faq-for-admins?hl=ja )
→アップした人の容量が食われることについて。
◯Google Workspace ヘルプ「組織のコンテンツを共有ドライブに移動する」( https://knowledge.workspace.google.com/admin/drive/move-your-organizations-content-to-shared-drives?hl=ja )
→マイドライブの中身を管理者が動かせない件について。
◯Google ドライブ ヘルプ「ドライブで自分と共有されているファイルを確認する」( https://support.google.com/drive/answer/2375057?hl=ja )
→「共有アイテム」について。
◯Google for Developers「Files and folders overview」( https://developers.google.com/workspace/drive/api/guides/about-files )
→Driveの内部的なデータの持ち方について。
◯Melvin E. Conway「Committees Paper」( http://www.melconway.com/Home/Committees_Paper.html )
→コンウェイの法則の原論文。
◯Microsoft Learn「信頼できる唯一の情報源を構築する意味」( https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/databricks/lakehouse/ssot )
→信頼できる唯一の情報源について。
◯Springer Nature Link「Single Source of Truth (SSOT) for Service Oriented Architecture (SOA)」( https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-45391-9_50 )
→データを複製すると食い違いが起きることについて。
◯国税庁「電子帳簿保存法一問一答【電子取引関係】」( https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/07denshi/index.htm )
→電子帳簿保存法について。
◯個人情報保護委員会「本人確認書類の写しの取扱いについて」( https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/honninnkakuninnsyorui_toriatsukai/ )
→マイナンバーの本人確認を郵送でやる件について。
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技術ウミガメのスープ。「ロウソクを灯してゲームする男」「ヒトゲノムの名前が変更された」「ある時期だけテレビの映りが悪くなる」など、技術的問題の原因や解決策をウミガメスープ形式で解きました。

【技術ウミガメのスープ投稿フォーム】
⁠https://forms.gle/bwbzxK6WXFFbVx4P6
【目次】
0:00 ロウソクを灯してゲームする男
8:25 ヒトゲノムの名前、なぜ変更した？
17:17 ある時期にだけテレビの映りが悪い

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記憶と計算は同じ？ 計算回路で「記憶」を実現する巧妙なトリックと、その恩恵について話しました。

【目次】
0:00 記憶と計算は同じ
13:30 数字を記録できる回路
16:49 計算の速さで記憶する
24:03 人間もコンピュータと同じ？

【参考文献】
◯『CODE コードから見たコンピュータのからくり 第2版』( https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/24/02/06/01257/ )
→コンピュータの基本がよく分かる名著。
（バリューブックス）→ https://www.valuebooks.jp/bp/VS0089256613
（Amazon）→ https://link.amazon/B0djxcWEs
◯Charles Petzold「Code: Chapter 17 — Feedback and Flip-Flops」( https://www.codehiddenlanguage.com/Chapter17/ )
→フリップフロップの動作視覚化。
◯Enterprise Storage Forum「SRAM vs DRAM: Difference Between SRAM & DRAM Explained」( https://www.enterprisestorageforum.com/hardware/sram-vs-dram/ )
→SRAMとDRAMの違いについて。
◯University of Maine ECE 571「Advanced Microprocessor-Based Design — Memory (Lecture 17)」( https://web.eece.maine.edu/~vweaver/classes/ece571_2022f/ece571_lec17.pdf )
→DRAMの遅さについて。
◯Liu, Ramirez, Pang, Puryear, Govindarajan, Deisseroth & Tonegawa「Optogenetic stimulation of a hippocampal engram activates fear memory recall」Nature 484:381-385 (2012) ( https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3331914/ )
→記憶の想起が学習時の神経細胞の再発火であることを示したマウスの実験。

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【水野太貴プロフィール】
1995年生まれ。愛知県出身。名古屋大学文学部卒。専攻は言語学。本業は雑誌編集者。著書に『会話の0.2秒を言語学する 』（新潮社）などがある。Podcast「神保町で会いましょう」のパーソナリティも務める。
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カスなIT環境を紹介。「USBポートを塞がれる」「オジサンが理解できない関数は使用禁止」などヤバすぎる事例がおたよりに来ています。

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※皆様からのカスIT環境をお待ちしています！

【目次】
0:00 某市役所の謎すぎるセキュリティ対策
6:28 ワケが分からない作業はUSBのせい
11:30 精度が低すぎる顔認証システム
16:19 効率化すると怒られる入力業務
21:28 ベンチャーならではのカスIT環境
26:13 週1で落ちるサーバーに時間を取られる
27:38 見たいサイトがブロックされる
28:47 カスIT環境を回避するならSurfshark

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AI生成画像が嫌われる理由を話しました。AIの画像生成にはふたつの派閥があり、片方だけが嫌われています。

【目次】
0:00 どっちが生成AI画像？
0:44 ふたつの派閥
4:21 設計図を作るAI
8:42 設計図派と絵の具派、どっちがいい？
12:36 絵の具派の仕組みとは？
18:44 文字を文字として描かない
22:33 設計図を生み出すトリック
29:44 AIが生み出した「作風」の価値
40:02 【PR】デザインもできるAIサービス

【参考文献】
◯Artificial Intuition「Why do DallE/SD produce beautiful images but garbled text?」( ⁠⁠https://artificial-intuition.beehiiv.com/p/dalle-diffusion-produce-beautiful-images-garbled-text⁠⁠ )
→絵の具派が文字書くの苦手な話。
◯Exxact Blog「Diffusion & Denoising Explained」( ⁠⁠https://www.exxactcorp.com/blog/deep-learning/diffusion-and-denoising-explaining-text-to-image-generative-ai⁠⁠ )
◯Ufolium「画像生成AIの仕組み」( ⁠⁠https://www.youtube.com/watch?v=lh0tY9Xo-as⁠⁠ )
→拡散モデルの学習の仕組み（ノイズから復元する）について。
◯Vercel「Announcing v0: Generative UI」( ⁠⁠https://vercel.com/blog/announcing-v0-generative-ui⁠⁠ )
→設計図派（v0）がTailwind CSSのコードを生成することについて。
◯TechCrunch「Canva launches its own design model, adds new AI features to the platform」) ⁠⁠https://techcrunch.com/2025/10/30/canva-launches-its-own-design-model-adds-new-ai-features-to-the-platform/⁠⁠ )
→業界が「編集可能なレイヤーで生成する」方向＝設計図派寄りに合流しつつあることについて。
◯arXiv「LayoutPrompter: Awaken the Design Ability of Large Language Models」( ⁠⁠https://arxiv.org/abs/2311.06495⁠⁠ )
→LLMはHTMLを書くのが得意、みたいな話。
◯Depth First「The Breakthrough Behind Modern AI Image Generators | Diffusion Models Part 1」( ⁠⁠https://www.youtube.com/watch?v=1pgiu--4W3I⁠⁠ )
→拡散モデルの生成過程が視覚的に分かりやすい動画。

【画像クレジット】
こいぬ座 / Canis Minor
Credit: E. Slawik/NOIRLab/NSF/AURA/M. Zamani
出典: ⁠⁠https://noirlab.edu/public/images/canis-minor/⁠⁠
ライセンス: CC BY 4.0
※本動画では星座線を追記する改変を行っています

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【堀元見プロフィール】
慶應義塾大学理工学部卒。専攻は情報工学。理屈っぽいコンテンツを作り散らかすことで生計を立てている。
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【水野太貴プロフィール】
1995年生まれ。愛知県出身。名古屋大学文学部卒。専攻は言語学。本業は雑誌編集者。著書に『会話の0.2秒を言語学する 』（新潮社）などがある。Podcast「神保町で会いましょう」のパーソナリティも務める。
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