新曲！グルーブ・シンセを弄る。　Roland JX-305

　
グルーブ・ボックスに手を出す前に、手持ちのグルーブ・シンセを弄っています。
ようやく使い方がわかってきました。

新曲です。

Rin on Roland JX-305
https://youtu.be/-Js9CCqut04

HARUKA on Roland JX-305
https://youtu.be/D4WfcIjGrTA

Japan MATURI on Roland JX-305
https://youtu.be/izCLojCnhsM

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Steamのバーゲンで「 Space Colony: Steam Edition」が 90%OFFの148円だったので買ってみました。 https://store.steampowered. com/app/297920/Space_Colony_ Steam_Edition/ レビューでは「やや好評」という評価で、「セーブができない」というコメントを見かけましたが、今のところ問題なくセーブはできているので過去の話のようです。日本語対応もそこそこしてくれているので、ゲームを進めるには全く問題はありません。ゲームの進め方がわかるとめっちゃ面白いです。これは買わないと損です。２Ｄドットのアニメも滑らかで、絵のタッチもいい感じです。さすが「 Stronghold 」を開発した Firefly Studios です。ストーリーモードでは資源開発からホテル経営まで多岐にわたって、パズル的な要素やRTSのようなタワーディフェンス的な要素もあって面白いです。ゲームの自由度が非常に高いです。このゲームはまだまだ伸びしろがあるんじゃないか？と思います。オリジナルのマップやシナリオを作るツールも付属していて、コミュニティーにカスタムマップやシナリオ（ミッション）が沢山あるので一生やり込めます。サンドボックス機能では永遠に遊べます。ｗこのゲームの特徴として、単に資金でコロニーを建設して資源を回収して資金化しながら施設を拡張していくだけでなく、各ミッションを遂行するメンバーが限定されていて、それぞれ個性豊かなユニークなキャラクターで、各人のスキルも違います。ミッションをクリアするためにはメンバーの健康状態や人間関係を良好に保つ必要があるため、シムズ(SIMS)のような各キャラクターのケアを必要になります。これが面倒ではあるのですが、ミッションをクリアするために一番重要な作業でもあります。登場人物は全部で20人ですが、各ミッションに参加するメンバーは限定されています。ここがこのゲームの難しさと奥の深さになっています。人間関係調整型のコロニーシミュレーションゲームになります。 1. Venus Jones (ヴィーナス・ジョーンズ) 特徴：キャンペーンの主人公。25歳での早期退職（セミリタイア）を目指してブラックウォーター社で働く、このゲームで唯一とい...

Geminiでソフトシンセサイザーを作ってみました。多少専門知識が必要ですが、シーケンサーやエフェクターを搭載した本格的なシンセサイザーがほぼ一発で作れます。AIを利用すれば誰でも無料でシンセサイザーを入手できます。（画像をクリックするとシンセサイザーが起動します）凄いですよねー、昔はエフェクターのリバーブだけでも単体で１０万円はしましたからね。それがタダでしかもすぐに手に入ります。もちろん音もクリアーで市販品レベルのクオリティの音が鳴ります。もちろん以前作っていた「Cardputer-Adv」のシンセに比べると音のクオリティーは格段に上です。その要因はパソコンの処理能力と小さなマイコンの処理能力の差で、音声波形をリアルタイムにシミュレーションしているので、これはどうしようもない処理能力の問題です。やはりマイコンは非力で能力的には格段に劣ります。それでも挑戦する意義はあるのですが、今回あまりにもあっさりと高級シンセが作れてしまったことで戦意を消失しています。ただ、これまでの実験を通して現状のLLMの大きな課題に突き当たりました。 LLMは（Large Language Models／大規模言語モデル）というプログラムで、「言語」を扱うためのAIプログラムです。つまり「言語」以外は特に優秀ではないということです。端的に言えばプログラムを作るために作られたAIではないということです。システム開発を行った事がある方ならわかると思いますが、一つのシステムを構築するためには機能要件の整理から始まって、概要設計や仕様設計、詳細設計やテスト設計等々、コーディング以前に膨大な設計の整理が必要ですし、システムを稼働させる環境設計やソフトプロダクトの選定などやることは膨大です。こういった膨大な作業をAIがやってくれたら大変助かりますが、残念ながら現状のAIモデルはそのような複雑な作業には向いていません。というかほぼ無理です。何故なら LLMは、お喋りするための「言語モデル」で、そもそも何も理解していません。事前学習した文字の並びの確率計算しているだけです。試しにプロンプトに「オセロゲームをできるか？」と尋ねてみてください。「もちろん出来ます」と返答をするので、実際にゲームをやってみてください。昔よくやった文字キャラを並べたオセロ盤を表示すると思う...

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