RSS検索は1文字で変わる？曖昧語と具体語で変わるノイズの量

情報収集の効率を上げようとRSSを導入したものの、不要な記事まで大量に受信して困るケースは少なくはず。

登録するキーワードをどのように設定すれば、本当に必要な情報だけをきれいに抽出できるのでしょうか？

今回は、アルファベット1文字の「H」で検索した場合と、「Honda」などの具体的な言葉に絞り込んだ場合で、収集結果にどれだけの違いが生まれるかを確かめてみます。

RSS H

1文字のキーワード設定が不要な情報を引き寄せる

RSSの検索条件に「H」という曖昧な1文字を登録すると、画面は一気に読み切れないほどの情報で埋め尽くされます。

というのもこれは、自分が追いかけたい対象とはまったく関係のない、あらゆる文脈のデータが混ざり込んでしまうからです。

例えば、化学分野の水素に関する話題から、特定の規格名、単なる記号としての表記まで、条件に引っかかってしまいますし、集まった記事の山を一つずつ確認して仕分ける作業は、情報収集の効率を下げる原因になります。

つまり、キーワードが広すぎると、自動で情報を集める仕組みが裏目に出て、手作業での確認を増やすということになるんです。

一方で、検索条件を「H株」「H社」「Honda」といった具体的な固有名詞や専用の言葉に変更すると、受信する情報の質は大きく変化します。

当然ながら、言葉を明確に指定することで、関係のない文脈の記事が最初から排除されますし、これを検証してみると、具体語での検索結果には、目的としている企業の動向や市場のニュースが正確に並んできます。

ノイズとなる無関係な記事が混ざる割合は劇的に減り、見出しを眺めるだけで必要な情報を把握できるようになっているはず。

文字数を少し増やして限定的な言葉にするだけで、受け取る情報の精度は格段に高まるわけですね。

受信箱を溢れさせないための検索キーワードの選び方

RSSを快適に使い続けるためには、最初のキーワード登録時に「その言葉だけで文脈が特定できるか」を意識することが大切で、文字数が少ない言葉や、日常的にさまざまな意味で使われる単語は、意図しないノイズを大量に生み出します。

まずは企業名や製品名、業界の専門用語など、それ自体が固有の意味を持つ言葉から登録を試してください。

集まる情報が多すぎて処理が追いつかないと感じたときは、キーワードの具体性を一段高めてみるのが確実な改善策となります。

ノートPCで動くマルチモーダルAI「Gemma 4 12B」とは

Google DeepMindが発表した「Gemma 4 12B」は、画像・音声・テキストをまとめて扱えるマルチモーダルAIを、16GBメモリのノートPCでもローカル実行できるようにしたモデルです。

画像・音声用の別エンコーダをなくし、1つのバックボーンで処理する設計にすることで、メモリ使用量と遅延を抑えつつ、より高度なマルチモーダル処理を身近なマシンで使えるようにしています。

開発者向けには、Hugging FaceやLM Studio、Ollamaなど、すでにおなじみの環境から試せる点も実務的なポイント。

gemma4

ノートPCで動くマルチモーダルAIモデルの位置づけ 

Google DeepMindが公開した「Gemma 4 12B」は、ノートPCクラスでもローカル実行を想定したマルチモーダルAIモデルで、必要なのは16GBのVRAM、またはユニファイドメモリとなっており、いわゆる「ハイスペックデスクトップ専用」ではなく、クリエイターやエンジニアが日常的に使っている開発用ノートPCでも、画像・音声・テキストを扱うエージェント型AIを実行できる設計になっています。

シリーズ内では、エッジ向けの小型モデル「E4B」と、より大きな26B Mixture of Expertsモデルの中間に位置づけられており、メモリ消費を抑えつつ、高めのベンチマーク性能を狙った中規模モデルという立ち位置。

Apache 2.0ライセンスのオープンモデルとして提供されるため、商用利用を含むプロダクトへの組み込みや評価もしやすい点は、ビジネス利用を考える開発者にとって現実的なメリットと言えます。

画像・音声エンコーダを捨てた「統合アーキテクチャ」 

Gemma 4 12Bの大きな特徴は、画像や音声入力に専用のマルチモーダルエンコーダを用意せず、LLMバックボーンに直接統合するアーキテクチャを採ったことで、従来のマルチモーダルモデルでは、画像や音声を一度別のエンコーダでベクトル化してから言語モデルへ渡す構成が一般的でしたが、その分レイテンシやメモリ使用量が増える課題がありました。

Gemma 4 12Bでは、画像についてはGemma 4のビジョンエンコーダを軽量な埋め込みモジュールに置き換え、単一の行列乗算と位置埋め込み、正規化のみで表現を生成し、その後の処理をLLMバックボーン側で担う構造になっています。

音声についても専用エンコーダを取り除き、生の音声信号をテキストトークンと同じ次元空間に直接投影して扱い、これにより、「画像・音声・テキストを別々に前処理する」手間をモデル内部で極力排し、同じ土俵で扱う設計になっている点が、開発者にとって理解しておきたいポイント。

日常マシンでの低遅延処理を支える仕組み 

ローカル実行を現実的なものにするには、モデルサイズだけでなく応答速度も重要で、Gemma 4 12Bでは、Multi-Token Prediction（MTP）と呼ばれるドラフター機構を備えることで、生成時の遅延を抑えつつ推論能力を維持するアプローチが取られています。

マルチモーダル入力はテキストよりも情報量が多くなりがちで、画像や音声を含むワークフローでは、レスポンスが一拍でも遅いと「実用に乗らない」と感じやすくなります。

そこで、個別エンコーダを省いた統合アーキテクチャとMTPを組み合わせることで、日常的なハードウェア環境でも「待てる速度」で高度な処理を回すことを狙っているようで、自分のノートPCで試す場合も、単に動くかどうかだけでなく、「どの程度のレスポンスなら業務で許容できるか」を確認する指標として、この低遅延設計の意図を押さえておくと評価軸がはっきりします。

どんな環境でどう試せるのか 

Gemma 4 12Bは、すでにいくつかの身近なツールやフレームワークから利用できる形で公開されています。

LM StudioやOllama、Google AI Edge Gallery App、Google AI Edge Eloquent app、LiteRT-LM CLIなどで試用でき、開発向けにはHugging Face Transformers、llama.cpp、MLX、SGLang、vLLMといった主要なローカル推論環境に対応しています。

特にGoogle AI Edge Eloquent appでは、Gemma 4 12Bを使った音声入力の文字起こし・整形・翻訳をオフラインで行うデモが用意されており、「ネット接続なしでここまでできる」という利用イメージをそのまま確認できます。

すでにローカルLLM環境を構築している人であれば、手持ちのワークフローにGemma 4 12Bを差し替えて、画像・音声を含むエージェントタスクにどこまで使えるかを比較検証しやすい点が、実務上の入り口として大きな利点かも。

Gemma 4 12Bは、「クラウドに投げないと難しい」とされてきた画像・音声を含むマルチモーダル処理を、16GBメモリのノートPCでも現実的に扱えるように設計されたモデルであり、個別エンコーダを減らした統合アーキテクチャと、低遅延を意識した仕組みによって、手元のマシンでどこまで高度なエージェント体験を実現できるかを試せるフェーズに入ってきました。

すでに使っているローカルLLM環境からアクセスできるため、「自分の環境でどこまで動くか」「どんなタスクに向いているか」を、実際に試しながら見極めていくタイミングと言えますね。

生成AIの「社内専用化」がトレンドに

外部AIから、自社専用AIへ。企業の使い方が変わっています。

ChatGPTなどの汎用AIの登場から数年、今企業の間で「社内専用AI」を構築する流れが加速しています。

Internal customization of generative AI and the transformation of corporate AI usage

これまで外部サービスに頼っていたAI活用を、自社データをもとにカスタマイズした環境へ移行する動きが活発化してきており、その背景には、セキュリティへの懸念と、生成AIの精度をより業務に最適化したいというニーズがあります。

特定業界の専門知識や社内文書、過去の案件データなどを学習させることで、一般的なAIよりも精密な回答が得られるようになり、これにより、誤情報のリスクを最小化しつつ、従業員の生産性を飛躍的に高める効果が期待されています。

また「専用化」は単なる防御策ではなく、各社の競争優位性を生む源泉にもなっていて、AIが社内文化やブランドトーンを理解し、顧客対応やマーケティングに一貫性をもたせられることが大きな資産となっていきます。

製造業や金融、医療などではすでに導入が進み、AIが業務改革の中核に据えられていて、今後は、社内専用AIをどのように運用・統合し、社員が安心して使える体制を整えるかが鍵となっていくはず。

AIを「全員が使える社内の頭脳」として育てる時代が、すぐそこに来ています。

PerplexityのComputerが登場。

いきなり登場したPerplexityの「Computer」。

PerplexityのComputer

今回、わかりやすく調べてみました。

まぁ、名前だけ聞くと「パソコン？」「なにが変わるの？」と少し分かりにくいのですが、一言でいうと「ブラウザを触ってくれるAI秘書」という感じになりそうで、普通、仕事や調べものをするとき、大体以下のようなことをブラウザ行なっていませんか？

• いろいろなサイトを開いて情報を調べる
• 料金や機能を比較してメモにまとめる
• フォームに名前やメールアドレスを入力して会員登録する
• 予約サイトで条件を入れて、候補を探す

これらは「ブラウザを操作する作業」であり、PerplexityのComputerは、この「ブラウザを操作する作業」を、ある程度まとめて手伝ってくれるAI秘書のような存在で 、今までのように「質問に答えるだけ」のAIではなく、「調べる＋まとめる＋画面を操作する」といった、一連の作業フローをこなせるようになったイメージになります。

従来のAIの流れは「質問する → 文章で答えが返ってくる 」というもので、例えば「おすすめのプロジェクタを教えて」 「3つ候補を出して、それぞれの特徴を教えて」など、「聞く→答えを読む」スタイルだったのですが、「Computer」が目指しているのは、そのもう一歩先で「自分ではブラウザを操作しなくても、AIがいろいろなサイトを回って、条件に合う情報を集め、整理してくれる 」「必要に応じてフォーム入力などの「クリック・入力作業」も、確認を挟みながら進めてくれる 」などのように、人間でいう「アシスタント」や「秘書」に近い役割を担うことを想定しているようです。

Computerでできることの具体例

ここからは、イメージしやすいように、具体的な例で見てみましょう。

ツールやサービスの比較リサーチを丸ごと任せる

例えば、仕事で使うSaaS（オンラインサービス）を比較したいとするなら、

• 「この条件で使えるプロジェクト管理ツールを探して」
• 「日本語対応で、月額◯円以内、タスク管理とガントチャートがあるもの」

といった条件を伝えると、Computerは複数のサイトを見て情報を集め、候補をリストアップし、表形式に整理するといった作業を行い、あなたは、最終的なリストを見て「どれにするか決める」ことに注力することができます。

また。「特定の企業や業界のニュース 」「法規制やガイドラインの変更」「新しく出てくる製品や価格の変動」など、時間とともに変わる情報を、長期間追いかけたい場合、Computerは、こうした継続的なチェックを自動化し、「重要な変化があればレポートを更新する」といった使い方が可能。

毎日同じサイトを見て確認する、といった単純作業を人の代わりにこなしてくれる感じですね。

また、インターネット上には入力が多い作業がたくさんあります。

• 資料請求フォームの入力
• イベントの申し込みフォーム
• 会員登録ページでの情報入力

こうした作業は、基本的に同じようなことの繰り返しで、時間もかかり面倒くさくなって、諦めたことのある人も多いでしょう。

Computerでは、こういったブラウザ上の決まった手順を、自動で進められるように設計されていて、「このフォームに、事前に渡した情報を使って入力しておいて」といったことを任せられるようになります。

---

Perplexityには、ほかにもいくつかの機能があり、ざっくり整理すると、以下のようになっています。

• Search / Research：情報を探して、要約・分析してくれる「調査担当」
• Create（ファイル・アプリ）：レポート・表・簡単なアプリなど「成果物」を作る担当
• Comet：開いているWebページを読んで要約したり、軽い自動化
• Computer：ブラウザ操作を含めて、一連の作業をこなす「AI秘書」

今までは「調べる・まとめる」までが中心でしたが、 Computerによって「調べた結果をもとに、実際のブラウザ操作までつなげる」というフェーズに踏み込んできています。

利用する場合も、次のような場面で役立ちそう。

• 海外・国内のツールやサービスを比較し、条件にあった候補を表にまとめたい
• 飛行機・ホテル・イベントなどの候補を、条件に合わせて整理してほしい（最終予約は自分で確認してから）
• 日本語と英語の情報をまたいで、業界ニュースや法改正情報などを継続的に追いかけたい

特に「自分で毎回ブラウザを開いて、同じようなことを繰り返している作業」があるなら、Computerが向いている可能性が高いので、まずはご自身の1日の作業を振り返ってみるのもいいかもしれません。

さて、Perplexityの「Computer」ですが、一体どんな人に向いているのでしょうね？

個人的には、以下のような方たちにはヒットしそう。

• 情報収集や比較検討に時間を取られているビジネスパーソン
• 複数サービスを横断的に調べる必要がある企画職・マーケター
• 同じWeb上の作業を何度も繰り返さないといけないバックオフィス担当
• 「調べる」「まとめる」「入力する」などの単純作業を減らし、考える仕事に集中したい人

逆に、「たまにちょっと質問して答えを知りたいだけ」という使い方なら、通常のSearchやChat機能で十分なケースが多いでしょう。

まだ始まったばかりの機能なので、今後もできることはどんどん増えていくと思われ、最初に試すときは、いきなり重要なアカウントやお金が絡む操作を任せるのではなく、情報収集やリストアップなど、安全な範囲のタスク、テスト用のフォームやダミー情報を使った入力作業の自動化 といったところから試してみると安心かも。

身体をゆるめ、整える,かんたん体操

SNS総フォロワー70万人超の人気トレーナーYOSHIDA考案、ツラい・無理な動きは一切なしで不調知らずの身体になる「首・肩・腰がラク～になる　YOSHIDA式　ゆるケア体操」が、2025年12月27日より発売となります。

首・肩・腰がラク～になる　ＹＯＳＨＩＤＡ式　ゆるケア体操

• 著者：吉田直輔
• 発売：2025年12月27日
• 定価：1,650円（税込）
• 判型：A5判・並製
• 頁数：112P
• 発売：時事通信社
• ISBN：978-4-7887-2077-0

小学生から90代までレッスンを行う人気トレーナーUYOSHIDAさん考案。

デスクワークや立ち仕事など、現代人の「偏った姿勢」からくる身体の不調やストレスをゆるめ、整える体操を、オリジナルBGMで楽しく動ける見本動画とともに紹介。

毎日のちょっとした合間に、時や場所を選ばず続けられるのがこの体操の特長となっていて、朝の支度の前でも、デスクワークの途中でも、寝る前のリラックスタイムでもOK。 
 決まった時間に頑張るよりも、「思い出したときに少し動く」ことが、身体をゆるめ、整えるいちばんの近道になります。

「GAME FUTURE SUMMIT 2026」、2026年6月3日(水)に開催

ゲームのプロデュースとマーケティングをメインテーマにしたゲーム業界最大級のビジネスイベント「GAME FUTURE SUMMIT 2026」が、2026年6月3日(水)に開催されます！

GAME FUTURE SUMMIT 2026

• 開催日時：2026年6月3日(水)
• 開催場所：ベルサール渋谷ガーデン

GAME FUTURE SUMMITは、1500名以上のゲーム業界関係者が集う、プロデュースとマーケティングをメインテーマとした、ゲーム業界最大級のビジネスイベントで、2024年と2025年に続く、3回目の開催となる2026年は「ゲームビジネスの成功と成長のノウハウが集まる1日」として、さらにイベントの進化すべく準備を進められています。

GAME FUTURE SUMMIT 2025」開催レポート

2025年6月4日（水）、ベルサール渋谷ガーデンで開催された「GAME FUTURE SUMMIT 2025」では、ゲーム会社の方を中心に1500名以上が参加、ゲームプロデュースやマーケティングのテーマを中心としたゲーム業界の最新トピックを、60名以上の登壇者と全36ステージに渡って議論、共有し、30社が会場に企業ブースを出展し、アフターパーティーと併せて、活発な交流が行われました。

game-future-summit.jp

米国軍用規格の耐衝撃性能を備えた外付けポータブルSSD

エレコムから、USB 20Gbps対応による高速データ転送に加え、防塵・防滴(IP55)および米軍規格の耐衝撃設計を備えた高性能な外付けポータブルSSD、ESD-EHBシリーズが登場。

外付けポータブルSSD

読み書きともに最大約1,700MB/sの高速データ転送を実現しており、USB 5Gbps対応の従来モデルと比べ、約4.3倍の高速転送が可能になっているのだとか。

カバンのポケットやポーチに収納できるコンパクトなサイズながら、IP55の防塵・防滴性能に加え、米国軍用規格「MIL-STD-810G 516.7」の耐久テストをクリアした高い耐衝撃性を誇るタフなモデルとなっているようで、接続先のポートに合わせて、USB Type-C(TM)(USB-C(TM))用とUSB-A用(USB 10Gbps)の2種類のケーブルが付属しています。

USB3.2(Gen2,Gen1)/USB3.0/USB2.0への下位互換もされていて、これは嬉しい！

容量は、500GB、1TB、2TBの3種類が用意されています。

https://shop.elecom.co.jp/item/4549550371186.html

www.elecom.co.jp