近況報告
アオタケ
2026年度アオタケプロジェクトに採択されました！
アオタケとは簡単に言えば起業支援です。
100万円の仮説検証費や助言してくれる方（メンター）と一緒に、事業を立ち上げてみようというのが主な概要です。
私はこのMAS(Multi Agent System) - 複雑系科学と情報工学からという記事に書いてある内容で挑戦しようと考えています。
DJ Event
GLAZE54というイベントに出演しました！
DJではnatsuという名前で活動しています〜
LT
Zliの学内LTに登壇します〜
あとこのイベントの運営にも携わらせていただいてます。
NixOSの良さについて語りたいと思います！
コーヒードリップ
初めて１からコーヒーを挽いた。
片付け中で机がなく映えはないが、それなりに美味しかった。
スタートアップexpo
先輩の手伝いで出店側で参加した。
世の中を少ししれた気がした。
刺激的で楽しかった。
状況
AIによる直近二ヶ月の日記の要約。
日記は習慣として取るようになった。二ヶ月で3.5万文字書けている。
生活習慣
- 睡眠は不安定。徹夜→睡眠不足→焦り→徹夜のループ
- 6月23日は一時的に好調：「休日は七日町にお出かけ、朝夜ご飯しっかり、睡眠良好、ジムで運動、友人との交流」
- 7月4日〜6日：大掃除、本棚組み立て、自作コーヒー、生姜焼き料理と、生活の質を上げる動き
- 7月14日：「土日埋まると食事、睡眠、清潔感などに影響が出る」６月後半は予定が少なく、生活に新しい要素をいくつも入れられた。
このとき、ピザトーストや生姜焼きを習得した。
恥ずかしい話だが、それまで野菜を切れなかった。
研究
あまりはっきり覚えていないが、新年度４月に入ってから５月とスランプに陥っていた。物事があまり進まず疲弊が溜まっていた。そこで生活習慣を一気に変えたところ、状況が少しずつ好転、日常に戻り始めた。
研究に関しては、AI agentを複数動かして〜くらいの認識だったが、アルゴリズムのヒューリスティック、自律エージェントなど数理モデルや基礎理論を学ぶことで少しずつ具体的なものとなった。また、複雑系に関する理解も深まり、情報工学と繋がり始めた。
創発は情報との接続によってなされる。生命の原理は、エントロピーの増大という、粒子が取れるパターンの多さが理由でカオスが生まれる。カオスの中では相互作用が生じる。そして、相互作用による関係は機械的な一対一の線上より複雑でたくさんの情報を持つ。複雑であればあるほど多くの情報を繋げることができ、それが知性となる
5月
漠然と「AIを使って研究を自動化したい」と考えていた。具体的な手段も方法もなし。
6月15日
生活の質が研究の質を決めることに気づく。徹夜や無理な詰め込みではなく、睡眠・食事・適度な遊びを含めた日々の過ごし方そのものが、考える力を左右する。この気づきは朝食中に突然訪れた。
6月17日
「研究用AI」というふわっとした目標から、「研究というプロセスをコンピュータ上で再現するにはどうするか」という具体的な問いに変わる。ヒューリスティック（経験則に基づく問題解決手法）という概念に行き着く。
6月22日
研究プロセスを「データの収集→意味づけ→知識化→理論化→モデル化」という5段階に分解。さらに「群れ全体の知性は単一の強化学習プロセスとして捉えられる」という論文に到達。ここからマルチエージェントシステム（複数のAIが協調して動く仕組み）を本格的に研究対象とする。
6月23日〜24日
二つの大きな進展がある。
一つ目は、マルチエージェントシステムに対する考え方の根本的な転換。従来は「役割分担された専門家チーム」というイメージだったが、蟻のコロニーを参考に「同じ単純なエージェントが大量に集まることで高度な振る舞いが生まれる」という視点を得る。フェロモンのような間接的な通信が鍵になるという仮説に至る。
二つ目は、進化計算アルゴリズム（遺伝的アルゴリズム、人工蜂コロニー最適化、人工免疫システムなど）という分野に到達。初めて「自分が勉強したい」という能動的な学習意欲が湧いたことを自覚する。
6月25日
複雑系に関するレポートを書く過程で、自分なりの「知性の原理」を言語化する。カオス（乱雑さ）の中での相互作用がネットワークを生み、それが高度な情報処理を可能にする——という一貫した世界観が突然降りてくる。「これ以外がどうでも良くなる」と日記に書くほどの興奮があった。
6月26日
Neural Architecture Search（ニューラルネットワークの構造を自動探索する技術）と、その進化版であるCoDeepNEATに到達。複数のAIをどう接続するか（どのAIをどの順番で使うか、何回ループさせるか、どの条件で停止するか）そのものも進化的に最適化できるという発想を得る。
7月3日
大きな反省。「複雑な現象を複雑なまま捉えるべきだった。単純化しすぎていた」。また、理論だけでなく実験環境（シミュレータやゲーム）を先に作るべきだと認識。島モデル（進化計算における並列分散手法）にも言及し始める。
7月6日
匿名の対話相手との長時間の議論を通じて、自分の研究のスコープの大きさを自覚する。やりたいこと（社会実装まで含む）と半年という期限が釣り合っていない。「ワープマシンを作ろうとしている」と評され、「基礎となる現象の実証から始めるべき」という結論に至る。
7月7日
研究活動そのものを「散逸構造」（外部からエネルギーを取り込み排出することで維持される秩序構造、渦や生命活動など）として捉える視点を得る。同時に、AIエージェントに研究をさせるためには「感情」に相当するメカニズム（好奇心、怠惰、不安、承認欲求など）が必要だという仮説を立てる。