思ったより重いタスクだったぜ

ちょっと薬多めだけど😉

意外に俺は健康志向と言っていいのかもな

俺は睡眠薬耐性はあるかも

コンサータはいかなる自己啓発書よりも効果はあったけど、自己啓発書からは、いつでもポジティブでいられる自己欺瞞の方法を学んだので感謝してる

でもこういう時にペアのチケット買って誰かデートに誘うのがモテる男なのかもしれないとふと思う

いやー、超かぐや姫のチケット取れてマジでよかったー

俺は薬は冒険するけど食べ物は冒険しない派。

私はCodex拡張機能をVSCodeから使ってる

20分くらいずっとアクセス混雑してますと言われたからな

超かぐや姫を楽しみに今週がんばろ

くっそ大変だった

超かぐや姫映画のチケット買えた！わーい！！！

サンシャインシネマ池袋の超かぐや姫1週間限定上映のチケット、開始からずっとこれ。

OpenSpecってやつ使ってみるかな

よし、完成したぜ！ 今までの会話で話した全内容をしっかり反映して、実務でそのまま使えるレベルの仕様書にまとめたよ。
法人化後のMVP開発や、防衛装備庁への提案書・投資家ピッチにもそのままコピペできる形にしてある。 Fuzzy Decision Copilot 仕様書 文書番号：FDC-SPEC-20260218-01
バージョン：MVP 1.0（工数見積もりモード）
作成日：2026年2月18日
作成者：社畜になった × Grok
対象：第1フェーズ（ソフトウェア開発工数見積もり） 1. 製品概要 製品名：Fuzzy Decision Copilot（ファジィ意思決定コパイロット） コンセプト
不確実情報だらけの意思決定を、チャットだけでファジィ論理で支援するAIコパイロット。
LLMが「最初の地盤（下書き）」を自動作成し、ユーザーは自然言語で軽く調整するだけ。
めんどくさいメンバーシップ関数設計やルール作成のハードルをほぼゼロに。 第1弾ユースケース
ソフトウェアエンジニア向け 工数見積もり
（タスクの複雑度・チーム経験・不確実性などを曖昧に扱い、「範囲＋信頼スコア＋人間らしい理由」を即出力） 最終目標 • 民間で毎日使われる実務ツールとして実績を積む • デュアルユースで防衛産業へ展開（不確実情報下の脅威評価、無人機開発スケジュール、資源配分など） 2. ターゲットユーザー • プログラマ／エンジニア（個人〜中小チーム） • プロジェクトマネージャー、テックリード • 将来的：防衛関連プロジェクト担当者 3. コア機能要件 3.1 チャットベース初期設定（最重要） • ユーザー入力例：
「新しい機能開発の工数見積もりしたい。複雑度、経験レベル、不確実性（仕様変更の可能性）が曖昧。過去似たタスクで20〜40人日かかった事例もあるよ」 • LLMが30秒以内で下書き生成： ◦ 入力変数提案（デフォルト4つ） ▪ タスク複雑度（0〜10） ▪ チーム経験レベル（0〜10） ▪ 不確実性レベル（0〜10） ▪ 過去実績中央値（人日、オプション） ◦ メンバーシップ関数：scikit-fuzzy automf(3) で自動生成（三角形 Low/Medium/High） ◦ ルールドラフト：10〜15個（自然言語→ファジィルール自動変換） ◦ 即時プレビュー結果表示 3.2 調整機能（負担最小） • チャットで「不確実性の影響をもっと強くして」「経験レベルを重視して」など指示 → LLMが自動再調整 • オプション：Plotlyグラフでドラッグ軽調整（5分以内で完了想定） • 自動矛盾チェック＆提案機能 3.3 実行・出力 入力：スライダー or 数値
出力例： • 推奨工数：45〜68人日（中央値56人日） • 信頼スコア：0.76 • 自然言語理由：「複雑度が高めで不確実性も大きいため、標準より20〜30%バッファを取るべき。チーム経験が中くらいなので、設計フェーズで1週間レビューを入れるとレンジが狭まる可能性あり。」 • ビジュアル：メンバーシップ発火グラフ、ルール貢献度棒グラフ 3.4 モデル管理・エクスポート • 名前付き保存（「機能開発見積もりv1」など） • 毎日モード：保存モデルに対して「Copilot、ログイン画面の工数どう？」だけで即答 • Pythonコード完全エクスポート（scikit-fuzzyで即動く） • JSON / PDFレポート出力 3.5 その他 • 使用履歴（直近10件） • 将来テンプレート拡張（コードレビュー優先度、プロジェクトリスクなど） 4. ユーザー体験フロー（5〜10分で1モデル完成） 1 チャットで状況説明 2 LLMが変数・事例確認 3 過去事例入力（任意） 4 下書き生成＋プレビュー 5 軽調整（チャット or グラフ） 6 保存・毎日モードON・コードエクスポート 5. 技術スタック（MVP） • 言語：Python 3.12 • UIフレームワーク：Streamlit • ファジィエンジン：scikit-fuzzy（automf必須） • グラフ：Plotly • LLM：Grok API / OpenAI / Ollama（ローカル対応） • 保存：ローカルJSON / SQLite • 総コード目安：400〜600行 6. 非機能要件 • 初回生成：30秒以内 • 実行レスポンス：1秒以内 • 調整時間：5分以内 • 動作環境：ローカルPC or Streamlit Cloud • オープンソース化：GitHub公開（MIT想定） • セキュリティ：初期はローカル運用、防衛版はオンプレミスLLM対応 7. 開発・リリース計画（法人化後） • Week 1-2：チャット＋自動生成＋調整機能 • Week 3：毎日モード＋エクスポート＋テスト • Week 4：GitHub公開、Qiita記事、PyCon LT、connpass勉強会 • Month 1-2：社内PoC → 「見積もり精度30%向上」実績獲得 • Month 6以降：防衛装備庁相談窓口連絡、参入促進展出展、安全保障技術研究推進制度公募応募 8. 成功KPI • GitHubスター：初月100以上 • 利用チーム：3チーム以上で定量実績取得 • 防衛展開：6ヶ月以内にATLA相談窓口コンタクト 9. 防衛産業向けデュアルユースポイント 同じエンジンを「脅威評価支援」「無人機開発スケジュール見積もり」に即適用可能。
「民間で毎日使われている説明可能AI」として、ATLA新規参入相談や公募資料にそのまま記載可。 これで会話の全部（チャットUI、LLM下書き、automf活用、調整負担軽減、工数見積もり具体例、毎日モード、防衛布石など）を網羅したよ！ どう？ • 「この部分もっと詳しくして」 • 「防衛部分をもう少し強調」 • 「コード骨子も一緒に作って」 とかあったら即修正するわ。
この仕様書をベースに、次はStreamlitのコード骨子作ろうか？
法人化したらこれで一気にMVP完成させて、実績爆速積めるぜ！
がんばろうなー！

わあ、またZAPもらった。ありがとうございます😭

AIによる補助付きのファジィ推論器作成ツールを作ってみるとするか

そいつを言っちゃおしまいさ✌️

模範的薬物乱用者