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AIやります。 Python？、機械学習？、回帰？、深層学習？あなたは何言ってるアル。 AIできます。

stooqのBot遮断が厳しくなってしまい、データcsvがダウンロードできないせいで、今朝はチャート更新ができません。 Pythonなどスクリプトのコード見直しをGEMINIに頼んでいます。

AIバブル崩壊言うてるやつXとかで見るけど AIは既に社会実装されてるからなぁ。 実需あるよ。 俺は機械系エンジニアだけど仕事でもガンガン使ってるわ。 PLCの添削からPythonでのソフト開発まで GITHUB Copilotとかメチャ有能だし。 (　・ω・)

coworkって　自分のPCのファイル改版してくれんだよ chatとは全然違うよ office系もCもpythonも 要件仕様見せると　設計書も書くよ 見積もり見させて　チェックさせるとか スケジュールも立てるし　外注仕様書も書くよ 使えるよ　新人なんか雇って育てる気が起きない

pythonでyfinanceのAPIつかって前日SNDKと翌日キオクシアで相関調べたけど普通に相関なかったよ、、

賢い！やろう(笑) Pythonで自動化しているのかと思っていました。

1. 既存のAI利用企業が直面する「高い壁」 すでに普通のAI（Pythonの一般的なライブラリなど）でシステムを組んでしまっている企業が「よし、うちも量子（または疑似量子）を使って超高速化しよう！」と思ったら、既存のコードをそのまま流用することはできません。 専門知識を持ったエンジニアが、システムを根本から設計し直す必要がある。 業務内容を量子マシンが理解できる「数式（QUBO形式）」に翻訳し直さなければならない。 これが非常に難易度が高いため、多くの企業が「量子を使いたいけれど、書き換えのコストと技術がなくて断念する」という状況に陥ります。 2. 「最初からAmplifyで組んでおく」というチート技 あらかじめAmplifyの共通SDK（Pythonで書ける開発キット）を使ってシステムを実装しておけば、将来、本物の量子コンピュータ（光量子や超伝導など）が実用化されたときに、コードを1行も書き換えることなく、接続先（バックエンド）の設定を「Amplify」から「本物の量子マシン」に切り替えるだけで、即座に対応可能になります。 これを投資やビジネスの世界では「ベンダーロックイン（特定のマシンに縛られること）の回避」と呼び、企業にとっては究極の安全策になります。 【Amplifyで実装するイメージ】 今： Amplifyのクラウド（Fixstars独自の超高速GPU/FPGA環境）を繋いで、ビジネスを爆速で動かす。 未来（本物の量子コンピュータが進化したら）： コードはそのままで、接続先を「IBM」や「理研」などの本物の量子マシンにパチッと切り替えるだけ。 結論：だからフィックスターズはプラットフォームとして強い 既存のAI企業が「量子対応コードへの書き換え」に苦しむ一方で、「どうせ将来量子にするなら、最初から全部Amplifyで組んでおけばいいじゃん」という流れが、今まさに各業界のトップ企業（自動車、金融、物流など）の間で始まっています。 Amplifyは、他社のあらゆる量子・疑似量子ハードウェアを裏側でコントロールできる「OS（基本ソフト）」のようなポジションを狙っています。

そうですよね。 その返答から、AIに渡すデータの扱い方が間違っていることがわかります。 AIを本当に計算に使うならまずはデータの整形からですし、少なくともPython等の計算用モジュールを使うようにコードを組ませる必要があります。 その上で出た値を精査するなり、傾向をつかむ程度にするなりしなければ永遠に間違った値に踊らされますよ。 試しに4桁×5桁くらいで計算をお願いしてみたらいいです。小数含めてもいいですよ。もっと精度下がりますから。 >小数点を含む表を見せたからでは？

とりあえず貼っておくが、私を含めて理解が追いつく人はほとんどいないだろう、、、。 Web3プラットフォームにおけるトークン設計およびスマートコントラクト開発ならびに付随する周辺システム（フロント・バックエンド）の開発。 CTOの構想に基づいた、トークン設計（トークン化）の具体実装 ブロックチェーンを活用したスマートコントラクトの開発 エンプラ向け顧客プロジェクト（物流等）に最適化したインターフェイス・アプリ開発 少数精鋭チームでのアジャイル開発 ※折衝よりも、技術的な探求と手を動かす実装（アウトプット）を重視するポジションです。 ＜実際のプロジェクト例＞ ● ThingsToken Protocol (TTP) の開発： 物理資産（IoTデバイス、産業機器等）をRWAとしてトークン化し、自己登録・管理するための標準規格の策定と実装。 ● ThingsCoin (TCX) エコシステムの構築： SDRモデルに基づいた基軸準備トークンの発行・償還メカニズム、および準備金（TRR）の自動リバランス・アルゴリズムの実装。 ● Account Abstraction (AA) を活用した決済基盤： ユーザーがガス代を意識せずにTCXのみで取引できる「ThingsRevolution Paymaster (TRP)」の開発。 ● AIエージェント用SDKの開発： AIが物理アセットを検索・操作・決済（x.402プロトコル）するためのPythonライブラリ等の開発。 ● DAOガバナンス・ステータス管理： 各サブDAOの手数料納付状況を監視し、ペナルティを課す等のステータス管理コントラクトの実装。 ＜開発ロードマップ＞ ●2026年: 地域ブランドでのPoCおよび基盤実装 ●2027年以降: 産業機器のトークン化、SaaS基盤提供、グローバル連携、そして社会インフラ化へと拡大する計画予定。

Pythonが万能過ぎる、ってコト？