シンギュラリティ実験ノート

購入した1000ドルPCで何がどこまでできるのか実験した記録です。

ビットコインの今後の価格を計算する方法

マネー

ビットコイン価格yが下記の冪乗則モデルで表現できることを以前の記事で示した。

y=\exp(b+a \times \ln x)

ｘはビットコイン誕生以降の経過年数である。上記モデルでこれまでの実績をカーブフィットして係数a=3.58、係数b=1.11と求めた。

 

今回はベネズエラ通貨のハイパーインフレについてChatGPTに質問して得た内容を本ブログに再現し、それを基にビットコイン価格が現在の価格からｎ倍になるまでの年数を計算する方法を整理したい。

あくまでビットコイン価格を冪乗則で簡易的に計算することで個人の投資判断に役立てることが目的であり、予測精度を保証するものではない。

 

VES-USDの冪乗則解析

ベネズエラ通貨のハイパーインフレについてChatGPTに質問して得た回答を再現した。

2026-01-07　質問を追記

ベネズエラの通貨ベネズエラ・ボリバル（VES）はハイパーインフレを起こしています。米国ドルとの為替レートVES-USD（１ドルあたりのベネズエラ通貨の価値)は指数関数的に増加しています。VES-USDを指数関数モデルと冪乗則モデルの２つのモデルでカーブフィットしました。経過年数をx、為替レートをyとすると、指数関数モデルはy=b*a^x、冪乗則モデルはln(y)=a*ln(x)+b と表現されます。冪乗則モデルでVES-USDが推移し、a=7.82、b=3.10でモデルが表現でき、この冪乗則に従って推移するとした時 今後の動きはどのようになりますか？何年ごとに価格が２倍になっていきますか？

1. 冪乗則モデルの意味

与えられている冪乗則モデルは

\ln{y} = a\ln{x} + b

なので、元の式に戻すと

y = e^bx^a

です。
今回のパラメータは

  • a=7.82
  • b=3.10

したがって

y = e^{3.10}x^{7.82}

となります。

これは 指数関数ではなく冪乗的に加速する成長 で、重要な特徴は：

  • 成長率（％）は一定ではない
  • 「倍になるまでの年数」は 時点 𝑥 に依存する

という点です。

2. 今後の動きの定性的な見通し

冪乗則 y ∝ x^{7.82} は指数関数よりも初期は緩やかですが、

  • 年数が進むほど
  • 為替レートの増加スピードが急激に加速

します。

つまり、

  • 初期：比較的ゆっくり
  • 後半：短期間で桁が変わる

という「後半爆発型」の挙動になります。
ハイパーインフレ末期に見られる動きと整合的です。

3. 「何年ごとに2倍になるか？」の計算

冪乗則では一定の倍加時間は存在しません。
ただし、ある時点 𝑥 から次に2倍になるまでの年数は計算できます。

2倍条件

y_{2} = 2y_{1}

e^bx_{2}^a = 2e^bx_{1}^a

\left(\dfrac {x_{2}} {x_{1}} \right)^a = 2

x_{2} = x_{1} \cdot 2^{1/a}

したがって、

2^{1/a} = 2^{1/7.82} \simeq 1.092

4. 倍加に必要な年数

ある時点 𝑥 年目での「次の倍」までの年数 Δ𝑥 は

Δ𝑥 = x(2^{1/a} - 1)

Δx \simeq 0.092 x

つまり：

  • 経過年数の 約9.2％ ごとに2倍

になります。

5. 具体例

現在の経過年数 (x) 2倍までの年数
5年 約0.46年（約5.5か月）
10年 約0.92年
20年 約1.8年
30年 約2.8年
  • 時間が進むほど、倍になるまでの「絶対年数」は長くなる
  • ただし 増加量（レートの跳ね上がり）は桁違いに大きくなる

6. 指数関数モデルとの決定的な違い

モデル 倍加時間
指数関数 y=b a^x 常に一定
冪乗則 y \propto x^{7.82}) 時点に比例して増加

このため、冪乗則が成立する限り、

  • 「毎年◯倍」という単純な予測はできない
  • 長期では 制度崩壊・通貨改革・ドル化 が起きやすい

という経済的含意も持ちます。

 

ビットコイン価格が現在のｎ倍になるまでの年数を計算する

ChatGPTが冪乗則モデルは以下の式に変形できることを教えてくれた。

y = e^bx^a

この式を使ってある時点から価格が２倍になるまでの期間を計算する。

x_{2} = x_{1} \cdot 2^{1/a}

2^{1/a} = 2^{1/3.58} \simeq 1.213

ある時点 𝑥 年目での「次の倍」までの年数 Δ𝑥 は

Δ𝑥 = x(2^{1/a} - 1)

Δx \simeq 0.213 x

 

下記のグラフから2025年12月時点で経過年数は15年である。

従って15×0.213＝3.195から３年数カ月で２倍になると求まる。

計算で検証してみる。

y = e^{1.11}x^{3.58}

ｘ＝15のとき

y = e^{1.11}15^{3.58} \simeq 49257

ｘ＝18.195のとき

y = e^{1.11}18.195^{3.58} \simeq 98332

確かに２倍になっている。ただし現時点で実際の価格93750ドルと計算で求まる理論値49257との間に乖離があるため、３年後にようやく計算値が現時点の価格並になる。つまり今後数年間は調整期間になると私は理解している。

 

同様に１０倍までの年数 Δ𝑥 は

Δ𝑥 = x(10^{1/a} - 1)

Δx \simeq 0.902 x

従って15×0.902＝13.53から１３年半と求まる。これも理論値49257が１０倍になるので現時点の実際価格93750からみると5.2倍程度と理解するべきか。まあそれでもすごい利率だと思う。 1.13^{13.5} \simeq 5.2であるからこの間の年利は約13％である。

 

まとめ

取らぬ狸の皮算用をして遊んでみた。計算には関数電卓が必要だがiPhoneには関数電卓が標準で入っている。私も普段は関数電卓を使うことはないのだが、たまにこんな皮算用をして遊ぶのも面白い。

 

ベネズエラの通貨がどうなっているのか分析してみた

マネー 生成AI-言語処理AI

ベネズエラとアメリカが大変な事になっている。アメリカの武力行使が国際法から見て正当化できるのかといった政治的なことをここで書くつもりはないが、ベネズエラが経済的にどうなっているのかについては興味がある。

政治的に不安定で治安も最悪な国の経済はどうなっているのか。ベネズエラの法定通貨がどんな状況なのか調べてみた。

 

ベネズエラの法定通貨

Macのアプリ「株価」でベネズエラの通貨（VES=X　USD/VES）を見ることができる。どうもハイパーインフレを起こしているようだ。

 

 

過去データは2017年までしか表示されない。2021年に通貨単位の切り下げを行っているようだ。

 

 

ChatGPTに聞いてみた。

ベネズエラの法定通貨が2017年以降どのように推移したのか教えて

（ChatGPTの回答）

ベネズエラの法定通貨（ボリバル）の推移（2017年以降）は、極度のハイパーインフレーションと通貨再編（redenomination）により大きく変わってきました。以下に年ごと／重要なタイミングごとに整理します。

1. 2017年 — ハイパーインフレの深刻化

2. 2018年6月 — ボリバル・ソベラノ（Bolívar Soberano, VES）導入

  • 2018年6月4日に政府は通貨再編（redenomination）を実施。
    → 1,000 ボリバル・フエルテ = 1 ボリバル・ソベラノと桁を下げた新通貨に変更しました。
  • これは極度の価格桁数を減らすためで、名称は「Bolívar Soberano（Bs.S）」として運用されました。
  • 同時に国家発行の仮想通貨「ペトロ（Petro）」も導入されましたが、その後市場でほとんど機能せず、2024年にシャットダウンされています。

3. 2021年10月 — ボリバル・デジタル（Bolívar Digital, VED/VES）

  • 2021年10月にさらに6桁を削除する大規模な通貨再編が行われました。
    → 1,000,000 ボリバル・ソベラノ = 1 ボリバル・デジタルへ。
  • 新通貨は「ボリバル・デジタル（Bolívar Digital）」として運用が始まり、ISOコードでは依然VE Sが公式で使われることもあります（便利性のため名称が不統一な場合あり）。

4. 2022年〜2024年 — インフレ継続 & ドル化進展

  • ボリバル・デジタルの導入後もインフレは継続。
    2022〜2023年も高い物価上昇が続きましたが、2024年には一時的にインフレ率が下がった年もありました（例：2024 約49％と報じられる年も）
  • この期間、米ドルやステーブルコイン（特にUSDT）が事実上の通貨・決済手段として現地で広く使われるようになってきています。

5. 2025年 — ボリバルの価値低下とドル／暗号資産の実質化

  • 2025年もベネズエラは高いインフレが続き、ボリバルの価値は公式レート・実勢レートともに低迷しています（黒市レートとの乖離も大きい）。
  • 多くの商取引・給与支払いでUSDT（テザー）などドル建て・暗号資産が実際の決済手段として使われ始めているという報道もあります。

 

ハイパーインフレを起こした通貨のインフレ率を求める

ベネズエラ通貨ボリバルのインフレ率をAIに分析させようと思う。

以下のPythonスクリプトで米国Yahooからデータを取得できる。

 

import yfinance as yf
from datetime import date, timedelta
from curl_cffi import requests

ticker_info = yf.Ticker('VES=X')
data = ticker_info.history(period="10y", interval='1mo')
data.to_csv('~/VES-USD.tsv',
#    columns=['Open','High','Low','Close'],
    sep='\t',mode='w',index=True)

 

2017年7月から2025年12月までのデータを取得できた。このデータの終値Closeを使って指数関数でカーブフィットして利率を求めてみる。2021年10月に1/1000000の切り下げが行われているので表計算ソフトNumbersで2021年10月以降のデータを百万倍に補正した。

タブ区切りファイルを読み込んで指数関数でカーブフィットしてグラフ表示するPythonスクリプトはgpt-oss-20Bに作成してもらった。

 

正しくカーブフィットできていない。縦軸を対数で表示すると以下のグラフとなる。

 

最小二乗法での近似処理に問題はなく指数関数モデルを使うこと自体に問題があるようだ。このグラフの形は以前にも見たことがある。ビットコインのグラフである。ビットコインでは冪乗則モデルを使うことできれいにカーブフィットできた。

 

singula2045.hatenablog.com

 

今回も冪乗則モデルでカーブフィットしたほうがよさそうだ。

通貨の為替レートを y、経過年数をxとすると冪乗則モデルは以下の式で表現できる。

\ln{y} = a\ln{x} + b

Y = \ln{y} 、 X = \ln{x}とすると以下の一次式になる。

　 Y = aX + b

つまり冪乗則とは y、xの自然対数をとると一次関数で表される関係のことである。

gpt-oss-20Bに冪乗則モデルのPythonスクリプトを作ってもらいカーブフィットさせてみた。

 

 

きれいにカーブフィットできた。つまりハイパーインフレを起こした通貨は冪乗則に従っている。求まった係数はa=7.82、b=3.10となった。ハイパーインフレという言葉から高い一定のインフレ率で変化していくものと想像したがそうではなかった。

しかし通貨価値が冪乗則に従って変化するということはどう理解すればいいのか？

難しいのでChatGPTに聞いてみた。

 

ベネズエラの通貨ベネズエラ・ボリバル（VES）はハイパーインフレを起こしています。米国ドルとの為替レートVES-USD（１ドルあたりのベネズエラ通貨の価値)は指数関数的に増加しています。VES-USDを指数関数モデルと冪乗則モデルの２つのモデルでカーブフィットしました。経過年数をx、為替レートをyとすると、指数関数モデルはy=b*a^x、冪乗則モデルはln(y)=a*ln(x)+b と表現されます。冪乗則モデルでVES-USDが推移し、a=7.82、b=3.10でモデルが表現でき、この冪乗則に従って推移するとした時 今後の動きはどのようになりますか？何年ごとに価格が２倍になっていきますか？

 

ChatGPTの回答は共有したので以下から見ることができる。

chatgpt.com

 

要点だけ以下に記す。(ChatGPTの回答は今後余裕ができた時に追記していきたい)

冪乗的に加速する成長の重要な特徴

  • 成長率（％）は一定ではない
  • 倍になるまでの年数は 時点 𝑥 に依存する

  • 初期は緩やかだが年数が進むほど増加スピードが急激に加速する

  • 一定の倍加時間は存在しないが、ある時点 𝑥 から次に2倍になるまでの年数は計算でき、経過年数の 約9.2％ ごとに2倍になる

具体例

経過年数 𝑥　2倍までの年数

ーーーーーーーーーーーーー
 5年    　　　約0.46年（約5.5か月）
10年    　　　約0.92年
20年    　　　約1.8年
30年    　　　約2.8年

 

現在は2017年7月から8.5年経過している。今年は約9ヶ月で通貨価値が半減することになる。１年も経たずに通貨価値が半減していく状況は想像できない。この国の経済は実質的に崩壊しているのではないか。だからアメリカの軍事作戦が正当化できると言うつもりはもちろんないのだが。。

 

おわりに

ベネズエラの通貨を通してハイパーインフレが冪乗則に従っていることを知った。

冪乗則のグラフを縦軸対数で眺めると、始めの動きが急激で次第に緩やかな動きになるように見える。しかし実際には逆で年数が経過するほど変化速度が急激に加速すると理解しないといけないようだ。

冪乗則を使えばビットコインの価格が２倍になるまでの期間も計算できそうだ。話が長くなるのでこのテーマは別の記事としたい。

 

Mac mini M4でgpt-oss-20Bを動かした場合の性能

1000ドルPC 生成AI-言語処理AI

以前に新Mac miniでLLMを動かした場合の性能という記事を書いたところ私のブログでの人気記事になっている。記事ではMac mini M4 Proの性能をUM790 Proを基準に予測した。生成速度で４倍、プロンプト評価速度で６倍というのが私の予測だった。

手元にあるのはMac mini M4なので記事の正確な検証にはならないが、Mac mini M4でgpt-oss-20Bを動かし、UM790 Proと動作速度がどれくらい違うのかテストしてみた。

マシン性能

LLMの性能に影響するメモリ帯域幅とGPU性能の違いを整理すると以下の通り。

 

機種

メモリ帯域幅

（GB/s）
Mac mini M4 Pro 273
Mac mini M4 120
UM790 Pro DDR5-5600MHz 69

 

機種

GPU性能値

（TFLOPS FP32）
Mac mini M4 Pro 20 Core 8.52
Mac mini M4 10 Core 4.26
AMD 780M 4.2

 

Mac mini M4とUM790 Proではメモリ帯域幅は１.７倍違うがGPU性能値はほぼ同じなのでそれほど違いは出ないように思われた。しかしgpt-oss-20Bで実測してみると予想以上の違いが現れた。

 

テスト環境とテスト条件

テスト環境はLM-Studioを使用した。

UM790 ProのGPU VRAMサイズは16GBだが、VulkanでGPU使用でgpt-oss-20Bモデルをロードしようとするとエラーとなる。サイズオーバーしているようだ。仕方なくGPU使用を諦めCPUのみ使用とした。

Mac mini M4のVRAMサイズはLM-Studioの設定画面で確認すると17.76GBとなっている。この微妙な差でgpt-oss-20Bは無事にロードされ、Mac mini V4のメモリに収まっている。16GBメモリでなく24GBメモリにしておいてよかった。

 

テスト用プロンプトは以下の記事で使用した２種類を使用した。LM-Studioで計測した回答生成速度とプロンプト評価時間を表に示す。

 

 

テスト結果

因数分解

  Mac mini M4 UM790 Pro
生成速度 34.39 tok/sec 12.58 tok/sec
プロンプト評価時間 2.31 sec 14.85 sec

 

Pythonスクリプト作成

  Mac mini M4 UM790 Pro
生成速度 34.19 tok/sec 12.93 tok/sec
プロンプト評価時間 1.93 sec 18.91 sec

 

生成速度はメモリ帯域幅の1.7倍を上回り2.7倍の性能差となった。プロンプト評価速度はGPUとCPUの戦いになったため最大10倍の性能差となった。私の予想を上回る性能差であった。

プロンプト評価速度はモデルがUM790 Proの16GBのVRAMにロードできていればこれほどの差はないはずだが、それも含めてマシン性能と考えるべきかと思う。

 

M4 Proを使用すればメモリ帯域幅はM4の更に2倍以上あるので生成速度はUM790 Proの6倍以上早くなりそうだ。プロンプト評価速度はUM790 Proとの比較はCPUとの比較となり意味がないかもしれないが20倍くらい早くなるだろう。

 

まとめ

gpt-oss-20Bが作成してくれたPythonスクリプトはノーミスで動いた。Mac mini M4（24GBメモリ）はLLM用に購入したわけではないがgpt-oss-20BクラスのLLMを快適に動かせることが分かった。ただし16GBメモリでは厳しいので24GBメモリモデルを選ぶこと。

 

Mac mini M4の環境構築メモ（JupyterLab編）

1000ドルPC マネー

MacでPythonを実行する環境としてJupyterLabをインストールした時の手順をメモしておく。またJupyterLabが無事動作したのでこれを使い注目する銘柄の株価を分析してみた。

 

minicondaからjupyterlabのインストールまで

pythonの仮想環境を管理するためminicondaが必要である。minicondaをインストールしてpython環境を追加し、python環境にjupyterlabをインストールする。

MacのApple silicon用のminicondaインストールコマンドは以下に掲載されている。

 

www.anaconda.com

 

備忘録としてインストール手順をメモしておく。

  1. インストールコマンドを実行する
     
    mkdir -p ~/miniconda3
    curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o ~/miniconda3/miniconda.sh
    bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
    rm ~/miniconda3/miniconda.sh

     

  2. ターミナルを立ち上げ直すか以下のコマンドを入力する
    $ source ~/miniconda3/bin/activate
    Pythonのbase環境がアクティベートされプロンプト先頭に(base)と表示される。

     

  3. condaを初期化する
    (base) $ conda init --all

     

  4. conda環境を確認する
    (base) $ conda env list

     

  5. Python環境の追加
    base環境にもPythonはインストールされているがバージョンが3.13となっていたのでいつも使っている3.10の環境を追加する。
     
    (base) $ conda create -n python310 python=3.10

  6. python310環境のアクティベート
    conda env listでpython310が追加されていることを確認してから以下のコマンドでアクティベートする。
    (base) $ conda activate python310

     

  7. jupyterlabのインストール
    プロンプト先頭に(python310)と表示されたらjupyterlabをインストールする。
    (python310) $ pip install jupyterlab

    JupyterLabのインストール方法にはconda install -c conda-forge jupyterlabとする方法もある。この方がパッケージの依存関係を厳密に管理できるようである。複数の環境を構築して管理する場合にはおそらくconda installの方がよいのだろうが私のようにjupyterlab用に環境を一つ作るだけならpipでも問題ないと思う。

  8. jupyterlabの起動
    (python310) $ jupyter lab &

    インストールに問題なければSafariが立ち上がりJupytgerLabが起動する。

 

注目銘柄の株価を分析する

JupyterLabが無事に起動できたのでついでにPythonスクリプトで私が注目する銘柄の株価を分析してみた。米国Yahooから過去10年間の株価月足データ始値を取得して指数関数でカーブフィットし年利（複利）を求めている。

Pythonスクリプトはgpt-oss-20Bに作成させたものを使用した。

 

アップル（AAPL）　年利29.0％

NASDAQ総合指数（^IXIC）年利15.8％

私の過去の分析ではバブル期には総合指数の10年間の利率は20％を超える。今AIバブルがささやかれておりNASDAQ総合指数は1998年（ITバブル崩壊2年前）の状況に近づいているので注意して見守りたい。

 

日経平均（^N225）年利9.6％

複利計算で10年で元金が2倍になる利率が7.2%である。日経平均はようやくその利率を超えてきた。

 

ソフトバンクグループ（9984.T）年利12.1％

2000年頃のITバブルを思い出させる激しい動きだ。孫さんは二度とあの失敗を繰り返さないように注意していると思うが。。

 

金ETF（1540.T）年利14.6％

日経平均よりも年利が高い。直近2年間で価格がほぼ2倍になっているのは驚異的だ。

 

まとめ

すぐに忘れてしまうのでJupyterLabのインストール方法を備忘録としてまとめた。

一年の区切りなので注目する株価のグラフをJupyterLabで作成して分析してみた。

 

Mac mini M4の環境構築メモ（emacs編）

1000ドルPC

年末年始休暇中にMac mini M4の環境構築をしている。忘れないうちに手順をまとめておきたい。いくつかハマったポイントがあるのでその内容と解決方法をメモしておく。今回はemacs編である。

 

 

私は未だにemacsが手放せない。メモの作成と検索にhowm（*）を使っている。howmの検索機能が便利だからだ。これさえあればMac、Ubuntu、Windowsのどの環境でもemacsでテキストメモを作成して放り込んでおくだけで後で簡単に検索できる。（*　howm：Hitori Otegaru Wiki Modoki）

 

emacsのインストール

ターミナルで動くCUI版のemacsは昔のMacでは標準でインストールされていた。M4 Macではインストールされていないらしくemacsと入力しても起動しない。

Macのemacsの標準的なインストール方法はhomebrewを使う方法である。

 

$ brew install emacs

 

このコマンドでCUI版のemacsがインストールされる。バージョンは30.2で最新のようだ。

GUIのemacsを使いたい場合はbrew install emacs-macでできるはずだが最後のmakeでエラーとなり動かなかった。私はhowmさえ動けばいいのでCUIのemacsで十分である。

 

クリップボードにコピーしたテキストの貼り付け

Macウインドウでクリップボードにコピーしたテキストをemacsに貼り付けようとしてC-y（yank）すると「Kill ring is empty」となり貼り付けできなかった。

emacsでC-kでキルしたテキストはC-yで貼り付けできる。Macウインドウとemacs間でコピペができない。クリップボードの共有ができていないからと思われるが原因の詳細は分からない。

しかし解決方法は見つかった。Macのウインドウでコピーしてからemacsの画面上でマウス右クリックするとメニューが表示され「ペースト」を選ぶとコピーしたテキストが貼り付けられた。逆にemacs側でコピーしたテキストをMacウインドウに貼り付けることもマウス操作でできる。CUIでありながらコピペがマウス操作になることに違和感はあるがとりあえずこれでコピペできる。

 

上記方法のデメリットとして複数行をコピペすると改行以降に空白が挿入されてしまうようだ。これを回避するには若干面倒だがpbcopy（クリップボードへコピーするコマンド）を使う方法がある。下記手順になる。

  1. emacsでコピーするテキストを選択しコピーする
  2. emacsでシェルを立ち上げてpbcopyを実行する
  3. コピーしたテキストを貼り付けてリターンキーを押しCtrl-Dを押す
  4. Macウインドウ側でペーストする

emacsファンクションを定義してpbcopyを使えばもっとスマートにできるのだろうがそれはまだ試していない。

 

howmのテキスト検索

emacsパッケージhowmのインストールは「M-x list-packages」あるいは「M-x package-install」で簡単にできる。package関連で.emacs等に以下の設定をしておくこと。

 

;; package
(require 'package)

;; package-archivesを上書き
(setq package-archives
      '(("melpa" . "https://melpa.org/packages/")
        ("melpa-stable" . "https://stable.melpa.org/packages/")
        ("org" . "https://orgmode.org/elpa/")
        ("gnu" . "https://elpa.gnu.org/packages/")))

;; 初期化
(package-initialize)

 

しかしインストールしてからhowmでテキスト検索をしようとすると動かなかった。あるはずのキーワードで検索してもテキストが見つからない。howm内部ではgrepコマンドを使用しておりMacにもgrepコマンドはあるので問題ないはずだが。。

これも原因の詳細は不明だが解決方法は見つかった。使用するコマンドをgrep高速版のripgrepに変更するのだ。.emacsで以下のように指定した。

 

;;howmの設定：はじめて C-c , , した時に読み込む
(setq howm-menu-lang 'ja)
(global-set-key "\C-c,," 'howm-menu) 
(autoload 'howm-menu "howm" "Hitori Otegaru Wiki Modoki" t)
(setq howm-view-grep-command "rg")

 

これで問題なく検索できるようになり処理も高速である。

 

howmディレクトリの共有

howmのデータはUSB接続したSSDのmy_dataディレクトリに保存しており、これをMac、Ubuntu、Windowsでホームディレクトリに静的リンクして使用している。WindowsのWSL環境のみhowm立ち上げに時間がかかるが他の環境で速度的な問題はない。

 

$ cd
$ ln -s /Volumes/my_data/howm .

 

日本語入力

emacsの日本語入力はGoogle日本語入力をインストールしてmozcをインストールした。Google日本語入力のインストールで苦労したがこちらのページを見て解決した。

macでgoogle日本語入力に変更したときに苦労したこと｜つーさん。現役大学生のipad活用法

しかしmozcとGoogle日本語入力の通信はうまくいってないようだ。とりあえずAppleの日本語入力とGoogle日本語入力で日本語は入力できているのでこのまま使うことにする。

 

おわりに

Ubuntuに比べるとMacのemacsのインストールはクセがあるな〜。まあ私は動けばオッケーと考える人なのでいいんだけど。

 

Mac mini M4を購入した

1000ドルPC

Apple StoreでMac mini M4を購入した。24GBメモリとSSD512GBで154,800円だった。

この機種を何故選択したのか、何故この時期に購入したのかについて書きたい。

何故この機種を選択したのか

現在はMINISFORUMのUM790 Proをメインに使っているが元々はMacユーザでMac mini Late2012を使っていた。UM790 Pro用の周辺機器を流用できること、ミニPCが好きなことからMac miniを迷わず選択した。

M4 ProではなくM4を購入したのはLLMを動かすことが主目的ではないから。LLMを動かすのはUM790 Proで動かせるし、最近はローカルLLMではなくクラウドLLMを使う機会が多くなっていることからMac miniでLLMを動かす必要性を感じなかった。

LLMが主目的でなければ16GBメモリ、SSD256GBでもよかったが少し余裕を持たせて24GBメモリとSSD512GBを選択した。

そうすると米ドル価格で999ドルとなり1000ドルPCにこだわりがある私にはちょうどいいという理由もある。

 

Mac miniでしかできない以下のようなことに使う予定である。

  • Numbersで作成した資産管理簿の更新
    毎年この時期に資産管理簿の翌年への繰越し作業を行う。Mac OS、iOSでもNumbersは動くがマウスが使えるMac miniでないと作業的に難しい。
  • GaragebandでMIDI機器を接続して遊ぶ
    DAW初心者にはGaragebandで十分だが将来的にはLogic Proも使ってみたい。

 

何故この時期に購入したのか

Mac mini Late2012を2013年ごろに購入しているので12～3年使っている。2018年にHDDをSSDに換装して使っているがそろそろ買い替えの時期かと思っていた。

Macでしかできないことに使うとは書いたものの、頑張ればNumbersはiPadで更新できるし、MIDIで遊ぶこともUM790 Proの環境でできているので実は切実な理由ではない。

この時期にMac miniを購入した本当の理由はPC価格が2026年以降に値上がりする可能性があるからだ。Apple製品に関しては値上げするという情報は今のところないのだが、それでも最悪の場合は欲しい機種が在庫不足で入手できなくなる可能性はゼロではないと思った。

 

昨今のメモリ供給不足からくるメモリ価格高騰、PC価格の値上げについてはネット記事やYouTubeの動画などでよく見られる。

 

gigazine.net

qiita.com

 

現時点のメモリとSSDの価格を価格.comで調べてみた。Crucial DDR5メモリ64GBの平均価格は34万円、最安値でも30万円で値上がり前の6倍となっている。

 

 

SSDも値上がりしていて1TBのSSDの価格は2万円となっている。

 

 

DDR5の64GBメモリが最低でも30万円、1TBのSSDと合わせると32万円となる。

現在のMINISFORUMでのUM790 Pro 64GBメモリSSD1TBの価格は118,399円である。まだ製品在庫があるのだろうが、現在の在庫が枯渇して供給がストップした後、64GBメモリのUM790 Proの価格はどうなるだろう。これだけの価格差があれば間違いなく値上がりするし、メモリとSSDの価格上昇分を上乗せするとしたらとんでもない価格になる。

64GBメモリの例は極端な例であるが、24GBや32GBクラスもそれなりに値上がりするはずだ。必要な人は早めに購入しておくべきだと思う。

2025-12-30追記

UM790 Pro 64GBメモリSSD1TBの価格が148,799円に値上がりしていた。

2025-12-31追記

64GBメモリと1TB-SSDの価格グラフに価格COMのリンクを追加した。グラフをクリックすると別タブに最新のグラフが表示される。

MINISFORUMのUM790 Proのページへのリンクも追加した。

 

おわりに

NVIDIAの製品のJetson Orin nano superやDGX Sparkがなかなか出荷されないなど予兆はいくつかあった。おそらくデータセンター向けGPU需要が高まり製造ラインが足りてなくてコンシューマー向け製品の出荷が後回しにされているんだろうな～とは感じていたが、高速メモリの供給が逼迫し価格高騰につながるとは予測できなかった。

 

この影響がスマホ価格にまで影響するという予測や、メモリ供給の逼迫が長期に及ぶという予測もある。そうならないことを願いたい。

私はクラウドLLMも無料プランで使っているが、最悪のケースはAIの需要急増にデータセンターの供給が追いつかずにクラウドLLMの無料プランがなくなったり、プラン価格が高騰することだ。こちらもそうならないことを願いたい。

 

YouTubeジャズ系BGM配信チャンネルがやたらと増えた件

生成AI-音楽生成AI

数年前だったと思うがYouTubeで「Starbucks Bossa Coffee」というチャンネルを知った。スタバで流れるようなBGMを流していて無料で聴けて特に広告が流れるわけでもなくリラックスしたい時などに気軽に使える便利なサイトだと思った。

しばらく使っていなかったが最近オーディオインタフェースMOTU M2を購入したので「ジャズでも聴いてみるか」とこのサイトを再び利用し始めた。すると同種のジャズ系BGM配信チャンネルがやたらとあることに気づいた。

いくつかのサイトでは音楽生成AIを活用して音楽を制作していると明記している。今回は最近の音楽生成AIとビジネスへの活用についてメモしておきたい。

 

 

Starbucks Bossa Coffee

Starbucks と堂々と名前を付けているところからスターバックスの関連会社で制作していると思われる。

 

www.youtube.com

 

広告なしで聴けるので広告に頼らないビジネスモデルになっているようだ。YouTubeの場合はチャンネル登録者数がある程度確保できれば収益が得られる仕組みがあるのかもしれない。知らんけど。。

 

Starbucks Music BGM

Starbucks の名のついた別のチャンネルもある。こちらは最初に広告が流れるが途中の広告はない。広告収益にも頼ったビジネスモデルになっているようだ。

 

www.youtube.com

 

こちらの動画で制作方法を説明している。制作メディアは全てオリジナルであると説明している。オリジナルな音楽を無料で配信してビジネスとして成り立つのであれば、名言していないが音楽生成AIで制作しているのではないかと推測する。

 

www.youtube.com

 

Bossa Jazz - Cafe

広告なし。AIで音楽を制作していると明記している。どの音楽生成AIを使っているかは不明。著作権フリーで個人利用でもビジネス利用も可となっている。

 

www.youtube.com

 

Slow Sips Music

最初に広告あり。音楽生成AIに「Suno」を活用していると明記している。

 

www.youtube.com

 

Suno AIが使えるサイトは検索するといくつも出てくる。有料プランで作成した楽曲はユーザが著作権を持ち商用利用が可能となっている。

 

音楽生成AIとビジネス

数年前から音楽生成AIがあることはネット等の情報で知っていた。IT naviさんの2023年の記事によると楽曲を自動生成するRiffusionというソフトがその前年の2022年12月に公開され5秒間程度の楽曲が生成できる、というのが当時のレベルだった。

AUTOMATIC1111版WebUIで自動音楽生成｜IT navi

 

音楽については素養が全くない私は試したことはないのだが、おそらくこの数年の間にかなり進化しているのだろう。だれでも簡単にジャズやボサノバの楽曲を作成できるようになったのだ。ジャズ系BGM配信サイトがやたらと増えたのはそういうことだろう。

 

ではボサノバの楽曲を音楽生成AIに作らせて画像を画像生成AIに作らせてYouTubeで公開してBGM配信サイトを運営すれば不労所得を得ることができるのではないか、そんなことを誰しもが考えると思う。私も一瞬だけ妄想した。しかし音楽素人の自分には無理だよな〜とすぐにあきらめた。

音楽の素養や経験があれば別かもしれないが、そうでない素人には「ボサノバの曲を作って」とAIに頼んで作ってもらえたとしても、その曲がボサノバとしてまともな曲なのかも判断できないからだ。

 

おわりに

音楽生成AIはすでにビジネスにも活用され始めているようだ。しかし著作権問題などが完全に解決できているわけではなくグレーゾーンのまま使われ始めている気もする。

音楽生成AIの進化には追従できていないが、今後どのように進化しどのように活用されていくのかウオッチしていきたい。

本ブログにも音楽生成AIのカテゴリーを追加した。