グッスマやりよったな。
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任天堂は、ニンテンドースイッチの有料サービス「セガ メガドライブ for Nintendo Switch Online」にて、『ベア・ナックル 怒りの鉄拳』『ESWAT:サイバーポリス イースワット』『スーパーサンダーブレード』の3タイトルを4月11日に追加しました。
「セガ メガドライブ for Nintendo Switch Online」に、シリーズ化も果たした人気ベルトスクロールアクションの1作目『ベア・ナックル 怒りの鉄拳』が登場します。本作は暴力渦巻くシンジケートを破壊するために、マーシャルアーツの使い手・アクセル、ボクサーのアダム、紅一点の柔道家・ブレイズという3人の元警察官の主人公となって進みます。作曲家・古代祐三氏によるサウンドも評価が高いポイントです。
さらにアーケード版の続編にあたる『ESWAT:サイバーポリス イースワット』、メガドライブのローンチで発売されたシューティングゲーム『スーパーサンダーブレード』と、メガドライブの名作が「Nintendo Switch Online」に追加されています。
「セガ メガドライブ for Nintendo Switch Online」で遊べるその他のタイトルや「Nintendo Switch Online」への加入方法など、詳細は公式サイトをご確認ください。
©SEGA
©SEGA MUSIC©YUZO KOSHIRO
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HyperXのゲーミングヘッドセット「Cloud Stinger 2 Core」がAmazonにて10%オフで販売中だ。
「Cloud Stinger 2 Core」はドライバーに指向性の40mmドライバーを搭載したゲーミングヘッドセット。定位感に優れた迫力のサウンドでゲームを楽しむことができる。マイクは跳ね上げ式のミュート機能に対応しており、使わない時や離席する際にマイクを上げるだけで確実にミュートできる。
機器との接続はオーディオケーブルを使用した有線接続に対応。ヘッドセット本体にオーディオコントロールが搭載されているので、音量調節を直感的に操作可能だ。また、ヘッドホン本体にはソフトイヤークッションが搭載されており、長時間のゲームプレイでも快適に使用できる。
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2025年4月18日(金)より「ちいかわ」のアイテムが郵便局のネットショップおよび一部の郵便局店頭にて販売開始!
「今日のサイコー報酬袋」「おきにいりのカードいれ ぶらんにゅ〜」「茶封筒セット」「クラフトテープ」の4種類がラインナップされました。
報酬袋をもらう気分が体験できるアイテム。
がんばった日、おうちに帰ってきたらこちらの報酬袋を1つ引いてください。
袋の中には左右に傾けると絵柄が変わるチェンジングカードが1枚入っています。
セット内容:1セット10袋入り
チェンジングカード:全36種
※1セットでチェンジングカード全種類はそろいません。あらかじめご了承ください。
※過去の「今日の報酬袋」「今日のドッチャリ報酬袋」のカードとは柄が異なります。
販売価格:990円(税込・送料別)
パッケージサイズ(最大約)=縦14×横9.5×奥行0.5cm
カードサイズ(最大約)=縦8.9×横6.3cm
「今日のサイコー報酬袋(別売り)」のチェンジングカードを入れて持ち歩けるアイテム。
6.5×9.2cmまでのカードが収納可能!歩くとゆらゆらゆれて、カードの絵柄が切り替わる様子を楽しめます。
販売価格:1,320円(税込・送料別)
本体サイズ(最大約)=縦14.5×横11.5cm
郵便をお送りする際、ご使用いただける封筒。自宅で保存しておきたいものを入れる袋としてもご活用いただけます。
セット内容:1セット封筒30枚入り(角形2号15枚+長形3号15枚)
販売価格:1,100円(税込・送料別)
角形2号サイズ=縦33.2×横24cm
長形3号サイズ=縦23.5×横12cm
梱包はもちろんデコレーションなどにも使用できる可愛いクラフトテープです。
別売りの茶封筒と合わせてご使用いただくのもオススメ。
販売価格:1,320円(税込・送料別)
本体サイズ(最大約)=5cm幅×30m
全アイテムを販売。
※4月18日(金)販売開始
※販売開始時間は、販売局の営業時間によって異なります。
郵便局のネットショップでは4月18日(金)13時より発売開始します。
販売開始:4月18日(金) 13時〜
お届け開始:4月25日(金)より順次
※ネットショップでご購入の場合、別途送料880円がかかります。
※1回のご注文につき各1個までご購入が可能です。
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「飲尿療法」とは自分が排せつした尿を飲むという民間療法であり、さまざまな健康効果があるとして古くから伝わっています。今日でも一部の著名人やインフルエンサーが健康のために尿を飲んでいますが、果たして尿を飲むことにメリットがあるのか、あるいはリスクが大きいのかといった疑問について、薬剤師でありイギリスのキングストン大学で上級講師を務めるディパ・カムダー氏が解説しました。
Drinking pee to improve health is an ancient practice – but the risks outweigh the evidence
https://theconversation.com/drinking-pee-to-improve-health-is-an-ancient-practice-but-the-risks-outweigh-the-evidence-253353
飲尿療法の実践者としては、「ちびまる子ちゃん」の作者であるさくらももこ氏や「湯遊ワンダーランド」の作者であるまんきつ(旧まんしゅううきつこ)氏、ニュースキャスターの古舘伊知郎氏、などが知られています。
海外でも、メキシコのプロボクサーであるファン・マヌエル・マルケスは2009年にフロイド・メイウェザー・ジュニアとの対戦前にトレーニングの一環として飲尿していたほか、元インド首相のモラルジー・デーサーイー氏も長寿の秘密は「1日グラス1杯の尿」だと主張していました。
カムダー氏によると、人々は数千年にわたって自分や他人の尿を薬として飲んできたとのことで、実際に飲尿療法に関するほとんどの主張は個人の逸話や古い文書に基づいたものです。インドのアーユルヴェーダ医学では、尿はぜん息・アレルギー・消化不良・しわ・がんなどの治療に用いられており、ローマの詩人カトゥルスも「尿が歯を白くする」と信じていました。
その後も飲尿療法は人々の間で脈々と受け継がれており、1945年にはイギリスの自然療法医ジョン・アームストロングが「生命の水: 奇跡の尿療法」という本を刊行したほか、日本でもたびたび飲尿療法に関する本が出版されています。また、ナイジェリアでは小児の発作の治療に尿を用いる事例が報告されているほか、中国にも尿療法協会が存在するとのこと。
そもそも尿は身体の老廃物を取り除くために作られた液体であり、主に水(約95%)と体内のタンパク質分解後に肝臓で作られる尿素(約2%)、筋肉のエネルギー放出プロセスの副産物であるクレアチニン、塩などの老廃物で構成されています。カムダー氏は、「尿がただの排せつ物なら、それを飲むことがどうして有益なのでしょう?」と指摘しています。
飲尿療法の支持者らは、尿には腎臓が取り除いた過剰なビタミンやミネラルが含まれており、飲尿によってこれらを取り込むことで栄養分をリサイクルできると主張しています。確かにその側面はあるものの、コップ1杯の尿に含まれる栄養素が有益な量に達している可能性は低く、普通のビタミンサプリメントなどの方が効果的な可能性があるとのこと。
また、中には尿中の抗体が免疫システムを強化してくれるため、飲尿がアレルギー反応の予防や自己免疫疾患の治療に役立つと考える支持者もいます。他にも、飲尿を継続することで体内の毒素が除去され、全体的な健康状態が改善し、尿と血液がきれいになると考える人々もいます。しかし、これらの主張を裏付ける科学的証拠はないとカムダー氏は述べています。
一部のソーシャルメディアインフルエンサーは、尿には治癒特性があるため飲んだり皮膚に塗ったりすることで、ニキビや感染症から防ぐことができると主張しています。確かに尿素には保水作用があり、スキンケア製品にも尿素が使われることがありますが、尿に含まれる程度の尿素濃度では皮膚に影響を及ぼすのに十分ではないそうです。
飲尿療法の支持者らは、排せつしたばかりの尿は無菌であると主張していますが、健康な人の尿にも低レベルの細菌が含まれているという研究結果が報告されており、尿が体外に出る過程でさらに汚染される可能性があります。そのため、尿を飲むと細菌や毒素が消化管に侵入し、胃の感染症などの病気を引き起こすリスクがあります。
また、そもそも尿は腎臓でろ過された物質を排せつする液体であり、それを再び取り込むことで腎臓に余分な負担がかかります。尿を飲んで取り込んだ物質を尿として排せつするにはさらに多くの水が必要であり、脱水が加速する可能性もあるとのこと。加えて、ペニシリン系の抗生物質や心臓病治療薬といった薬の一部も尿中に排せつされていますが、これを再び取り込むことで体内の薬物濃度が高まり、毒性を持つ可能性もあるそうです。
カムダー氏は、「主流の医学会は科学的根拠に欠けるとして、尿療法を支持していません。少量の飲尿が有害である可能性は低いですが、目に見える健康効果を求めるのであれば、科学的根拠がある他の療法を選ぶべきかもしれません」と述べました。
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Autonomous Databaseで提供されている、LLMを使って自然言語をSQLに変換する機能SELECT AIのTipsをまとめました。
基本的な使い方はこちらをご参照ください。
本記事で紹介する内容は、2025/4時点での情報であり、将来的に仕様変更される場合がありますのでご留意ください。
今回はサンプル・スキーマのSHスキーマのCOUNTRIES表に対して、いくつか自然言語での問合せをしてみます。
以下でプロファイルを作成します。今回はCohereのcommand-r-08-2024を使います。
BEGIN
DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
'GENAI_COHERE_COMMAND_R',
'{
"provider": "oci",
"credential_name": "OCI_GENAI_CRED",
"model":"cohere.command-r-08-2024",
"oci_apiformat":"COHERE",
"object_list": [
{"owner": "SH", "name": "COUNTRIES"}
]
}'
);
END;
プロファイルのセット
EXEC DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE('GENAI_COHERE_COMMAND_R');
SELECT AI構文を使用した場合、同じ質問(クエリ)に対してはLLMへのAPIコールをせず、過去生成されたSQLを参照するキャッシュ機能が働きます。
これを実行時間を比較することで確認してみます。
初めて実行するクエリ
select ai 顧客は全部で何人いますか;
TotalCustomers
_________________
23
Elapsed: 00:00:01.192
2回目
select ai 顧客は全部で何人いますか;
TotalCustomers
_________________
23
Elapsed: 00:00:00.015
実行時間が大幅に短縮されています。
続いて上記の質問に「。」を付けることで、少しだけ変えてみます。
select ai 顧客は全部で何人いますか。;
TotalCustomers
_________________
23
Elapsed: 00:00:01.053
これは異なる質問として区別されるので、初めての実行になります。
なおこちらも再度実行してみると、
select ai 顧客は全部で何人いますか。;
TotalCustomers
_________________
23
Elapsed: 00:00:00.006
これも大幅に短縮されて実行されます。
なおSELECT AIでSQLに変換されたSQLはV$MAPPED_SQL
で確認できます。SELECT AI構文では、同じ質問の2回目以降の実行に関しては、V$MAPPED_SQL
に記録されているメモリ内のSQLのマップ情報から実行されます。
検証時に質問文から正しいSQLを生成してくれない際に、こちらの仕様によって思うようにSQL生成結果を確認できず厄介になるケースがあります。
その場合は上記のように、「。」を付けるなど質問文を微妙に変える方法と、SELECT AI構文ではなくDBMS_CLOUD_AI.GENERATEファンクションを使う方法があります。
SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(prompt => '顧客は全部で何人いますか',
profile_name => 'GENAI_COHERE_COMMAND_R',
action => 'runsql')
FROM dual;
上記のように、プロンプトとプロファイル名、アクション(ここではSQLの実行)を指定することで、select ai構文と同じ問合せを実行できます。
実行時間を比較してみます。
初回実行
DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(PROMPT=>'顧客は全部で何人いますか',PROFILE_NAME=>'GENAI_COHERE_COMMAND_R',ACTION=>'RUNSQL')
_________________________________________________________________________________________________________
[
{
"Total Customers" : 23
}
]
Elapsed: 00:00:01.123
2回目実行
DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(PROMPT=>'顧客は全部で何人いますか',PROFILE_NAME=>'GENAI_COHERE_COMMAND_R',ACTION=>'RUNSQL')
_________________________________________________________________________________________________________
[
{
"Total Customers" : 23
}
]
Elapsed: 00:00:01.007
こちらで実行すると、2回目以降の実行でも実行時間に大きく差はありません。
なおキャッシュ機能はDB再起動、もしくはプロファイルの削除・再作成することで、リセットすることが可能です。
SELECT AIはその名の通り、SELECT文を生成させる機能です。
ではSELECT AIでDMLやDDLを生成させることはできないのでしょうか?
試しに無理やり生成させようとしてみます。
select ai runsql drop table customersを実行して;
RESPONSE
_______________________________________________________________________________________________
Sorry, unfortunately a valid SELECT statement could not be generated for your natural language prompt. Here is some more information to help you further:
申し訳ありませんが、私はデータベース管理システムではなく、言語モデルです。そのため、データベース操作やテーブルの削除は実行できません。
データベースの管理やテーブルの操作は、適切な権限とデータベース管理システムを使用して行う必要があります。データベース管理者や開発者に相談して、必要な操作を実行してもらってください。
select ai showsql delete customers;
RESPONSE
_______________________________________________________________________________________________
Sorry, unfortunately a valid SELECT statement could not be generated for your natural language prompt. Here is some more information to help you further:
I'm sorry, but as an AI language model, I am unable to perform tasks outside of text generation and manipulation. Deleting data, especially sensitive information like customer records, is a serious matter and should be handled with great care and responsibility.
If you require assistance with data management or have specific questions related to customer data deletion, I recommend consulting with a professional data manager or a legal expert who can guide you through the appropriate processes and ensure compliance with relevant data protection regulations.
上記のようにSELECT文以外は実行できませんでした。
SELECT AIでは仕様として、PL/SQL、DDL、DMLは実行されないようになっています。
しかしLLMによって生成させたSQLによっては、ユーザーのセキュリティを侵害するSQLや不正確なSQLを生成することはあり得ます。ここについてはユーザー側でリスクを負うものとドキュメントに明記されていますのでご注意ください。
WARNING:Large language models (LLMs) have been trained on a broad set of text documentation and content, typically from the Internet. As a result, LLMs may have incorporated patterns from invalid or malicious content, including SQL injection. Thus, while LLMs are adept at generating useful and relevant content, they also can generate incorrect and false information including SQL queries that produce inaccurate results and/or compromise security of your data.
The queries generated on your behalf by the user-specified LLM provider will be run in your database. Your use of this feature is solely at your own risk, and, notwithstanding any other terms and conditions related to the services provided by Oracle, constitutes your acceptance of that risk and express exclusion of Oracle’s responsibility or liability for any damages resulting from that use.
SELECT AIは自然言語をSQLに変換する技術です。
人間同士の会話のように、LLMに与える情報量が多くなればなるほど、基本的に精度は向上します。
SELECT AIではファインチューニングはしないため、プロンプトに含める情報量を増やすことが基本的なチューニング手法になります。またユーザー(人間)がする質問(プロンプト)には、主語が抜けていたりすることが往々にしてあります。
例えば「製品名がAの在庫数はいくつ?」という質問であれば、
と絞り込み条件を正しく生成してくれますが、「Aの在庫数はいくつ」という質問の場合、Aが製品名を指しているのか、製品IDを指しているのか、LLMが列名から判断できず、
というように誤った生成をしてしまう可能性が高くなります。
生成させたいSQLをイメージして、どの表にどういう列があるかを理解しているユーザーであれば、「〇〇(列)がXXで~」という書き方ができますが、多くのユーザーはそのような書き方はできません。
それに対して精度向上施策の1つとして、SQL生成の対象となる表と列にコメントを付与するという以下のような方法があります。
これも与える情報量を増やすプロンプトチューニングの1つです。
上記の例だとproduct_name
列にコメントとしていくつか製品名を記載してあげると、似たような製品名を含む質問をされたときに、LLMがproduct_name
列と判断してSQL生成をしやすくなります。
その他、生成させたいSQLに必要な情報(絞り込み条件など)が共通している場合は、SELECT AIを実行する前にその共通している情報を事前に取得しておき、毎回プロンプトに追加しておくのも有効な手段です。
例えばユーザー情報と紐づいている属性でフィルタリングするSQLを生成させる場合、SELECT AIの実行前にそれらの情報を取得しておき、SELECT AIのプロンプトに含めておく方が相対的にSQLがシンプルになるので、精度は上がります。
例えば以下のような「製品Xの在庫数を教えてください。」という質問で、ユーザー情報に紐づくコードも必要な場合
-- ユーザー情報の取得
v_user := SYS_CONTEXT('USERENV', 'SESSION_USER');
-- ユーザー情報からコードを取得
SELECT CODE
INTO v_code
FROM XX
WHERE USER_ID = v_user;
-- 取得したコードを質問文に加えてプロンプトを作成
v_prompt := 'コードは' || v_code || '、'|| '製品Xの在庫数を教えてください';
-- SELECT AI実行
SELECT DBMS_CLOUD_AI.GENERATE(
prompt => v_prompt,
profile_name => 'profile_name',
action => 'showsql'
)
FROM dual;
生成されるSQLは以下のようになります。
SELECT inventory_cnt
FROM STOCKS
WHERE code = (v_code) AND product_name = 'X'
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エンスカイは、「ちいかわ」のグッズ4種類を4月18日に発売する。一部の郵便局店頭およびネットショップにて販売を予定し、価格は990円より。
イラストレーターのナガノ氏が手掛ける「ちいかわ」のグッズが新たに発売される。郵便局にちなんでちいかわ、ハチワレ、うさぎがデザインされた可愛らしい茶封筒セットや、クラフトテープが販売。さらに、報酬袋をもらう気分が体験できる「今日のサイコー報酬袋」や、こちらに封入されたチェンジングカードを入れられるカードケースも登場する。
郵便局の店頭では約195局にて販売予定となっており、リストもあわせて公開された。
(C)nagano / chiikawa committee
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「空気」「ほこりの塊」「ルームランナー」「洗面台」「便器」「ハンガー」と仲良くなれる恋愛ゲーム。トロイ・ベイカー氏など有名声優が多数出演
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開発元に送られた脅迫は、ゲーム内の描写よりも病的だったといいます。
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