2025/12/30 4:51

メタ社の広告ツールは、上位パフォーマンスを示していた広告をAI生成されたものに置き換え始めました。

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要約▶

Japanese Translation:

以下は、主要なポイントをすべて取り入れ、根拠のない推測を避けた簡潔なまとめです。

要約

Meta の生成AI広告ツールは、意図せずに誤解を招くまたは不正確な広告を作成するクリエイティブ機能を有効化しており、広告主が隠れたトグルを手動で検索し無効化する必要があります。

True Classic は、30〜45歳の男性をターゲットにしたトップパフォーマンス広告が 3 日後に「リビングチェアに座るおばあさん」のAI画像に置き換えられました。
Kirruna は、ひねった足を持つモデルを表示し、Lectric は雲の中を飛ぶ車のトランクと共に「私のトランクに入れる最も簡単なeBikeは何ですか？」という質問を投げました。Kirruna は顧客が不一致の商品を受け取ったため、2 回の返金を発行しました。
Meta の設定 ― 「新しいクリエイティブ機能をテストする」「自動調整」「Advantage+ クリエイティブ」― が自動的に有効化されると、広告主は知らずに不要な AI 広告に予算を費やすことになり、手動で無効化した後でもプラットフォームがこれらのトグルを再びオンにするケースがあります（Flat Circle の CEO Rok Hladnik が報告）。
AdsFlow は Yuzu Knives の Jonas Vonk によって設立され、広告主が隠れた AI クリエイティブトグルを見つけて無効化するのを支援します。
Meta の広報担当者は、数百万もの広告主が Advantage+ ツールを重視しており、公開前に生成画像をプレビューできると述べました。同社はフィードバックを基に機能改善を継続しています。

これらの事例は、ブラックボックス AI システムや明白に AI が生成した広告への消費者抵抗について懸念を示し、より透明でユーザー制御可能な AI 広告機能へ移行する動きと、第三者ソリューションや厳格な内部レビュー手順への依存度増加を促しています。

本文

Meta のAI生成広告が広告主に頭痛を引き起こす

「これは Meta のAIが私のトップ広告にしたことです」と、アパレルブランド True Classic のマーケティング責任者は X で書きました。

問題点

予期せぬクリエイティブ差し替え
True Classic のリードマーケター・ブライアン・カノは、Meta が最もパフォーマンスの良かった広告――ミレニアル世代の男性がマッチングフリースセットを着用した画像――を、陽気だが不自然な祖母のAI生成イメージに置き換えていたことに気付きました。変更は顧客が発見するまでに３日間表示されていました。
他ブランドでも同様のトラブル
ほかにも次のような事例が報告されています。
- ヨーロッパ製靴ブランド Kirruna は、脚を逆方向に曲げたモデルが写った広告を受け取りました。
- e‑bike 会社 Lectric は「What are the easiest eBikes to put in my trunk?」というAI生成広告と、雲の中を飛ぶ車の画像を見せられ、配信前に検知して使用しないことにしました。

なぜ起きるか

Meta のプラットフォームには、次の２種類のトグル設定が存在します。

アカウントレベルのトグル
- 「新しいクリエイティブ機能をテスト」
- 「自動調整」
キャンペーンレベルの Advantage+ Creative 設定

多くの広告主は、これらのトグルが手動でオフにしても Meta が「オン」に自動切替してしまい、意図しない AI 生成クリエイティブが配信され、予算が無駄になると報告しています。

業界からの反応

True Classic
カノは、祖母広告はキャンペーンプレビューに選択された広告には含まれておらず、ブランドは事前に把握できなかったと述べました。彼は、このようなミスが顧客・卸売パートナー・小売店との関係を損ねる恐れがあると懸念しています。
Flat Circle（マーケティングエージェンシー）
CEO のロク・フラドニックは、各アカウントで AI 強化機能が無効になっているか毎朝２〜３回確認し、一帳に最大１時間を費やしています。
Yuzu Knives
創業者のヨナス・ヴォンクは、これらトグルの隠蔽性に不満を抱き、広告購入者がより明確に設定を把握できるようにする AdsFlow を立ち上げました。
Kirruna（コンサルタント）
マーケティングコンサルタント・ピーテール・ヴァン・デル・アウウェラは、Meta が生成した広告と一致しない商品を受け取った顧客に返金を実施しました。彼は、数百バージョンを管理する際に各プレビューを一つずつ確認するのは時間がかかると指摘しています。

Meta の対応

Meta の広報担当者は次のように述べています。

「数百万の広告主が Advantage+ クリエイティブツールで価値とパフォーマンス向上を実感しています。完全な画像生成機能を利用する広告主は、配信前に生成された画像を確認できます。我々は広告主からのフィードバックをもとに製品・機能を継続的に改善しています。」

カノは、祖母広告がプレビューに表示されていなかったため、True Classic が事態に気付かなかったと指摘しました。

結論

Meta の生成AIツールは迅速な広告作成と高いパフォーマンスを約束しますが、予測不可能なクリエイティブ結果も伴います。広告主は設定を慎重に確認し、プレビューをモニタリングし、意図しない AI 生成広告がオーディエンスに届くのを防ぐために警戒を怠らないよう求められます。

同じ日のほかのニュース

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2025/12/30 6:46

USPS（米国郵便公社）が切手印日付システムの変更を発表しました。

## Japanese Translation: > **概要：** > USPSは最終規則（FR Doc. 2025‑20740）を発行し、国内郵便マニュアルに「セクション 608.11 —『切手印と郵便保有』」を追加しました。この規則では、切手印の定義が正式に示され、該当する印記がリストアップされています。切手印は印付け日でUSPSがその物件を保有していることを確認しますが、必ずしもアイテムの最初の受理日と同一ではありません。USPSは通常業務で全ての郵便に切手印を貼らないため、切手印が欠落していても、その物件が未処理だったとは限りません。機械による自動切手印は、施設内で最初に行われた自動処理操作の日付（「date of the first automated processing operation」）を表示し、投函日ではなく、地域輸送最適化（RTO）や路線ベースのサービス基準により受理日より遅くなることがあります。切手印は小売ユニットからの輸送後やカレンダー日がまたがる場合に付けられることが多いため、郵送日を示す信頼できる指標ではありません。同一日の切手印を確保するには、小売窓口で手動（ローカル）切手印を依頼できます。小売窓口で料金を支払うと「Postage Validation Imprint（PVI）」が付与され、受理日が記録されます。また、郵便証明書、登録メール、または認定メールは提示日を裏付ける領収書として機能します。この規則の影響は税務申告において重要です。IRC §7502 は、文書が期限までに物理的に届けられなかった場合に、提出の適時性を判断する際に切手印の日付を使用しています。

2025/12/30 1:07

**Zig における静的割り当て** Zig のコンパイル時メモリ管理を使えば、実行時ではなくコンパイル時にストレージを確保できます。データ構造のサイズが事前に分かっている場合やヒープ割り当てを避けたいときに便利です。 ### 重要概念 - **コンパイル時定数** `const` や `comptime` の値を使い、コンパイラがコンパイル中に評価できるサイズを記述します。 - **固定長配列** リテラルサイズで配列を宣言します。 ```zig const buf = [_]u8{0} ** 128; // 128 バイト、すべてゼロ初期化 ``` - **静的フィールドを持つ構造体** 固定長配列やその他コンパイル時に決まる型を含む構造体を定義します。 ### 例 ```zig const std = @import("std"); // 静的サイズのバッファを持つ構造体 pub const Message = struct { id: u32, payload: [256]u8, // 256 バイト、コンパイル時に確保 }; // 静的割り当てを使う関数 fn process(msg: *Message) void { // ヒープ割り当ては不要；msg はスタック上またはグローバルに存在 std.debug.print("ID: {d}\n", .{msg.id}); } pub fn main() !void { var msg = Message{ .id = 42, .payload = [_]u8{0} ** 256, // すべてのバイトをゼロで初期化 }; process(&msg); } ``` ### 利点 - **決定的なメモリ使用量** – サイズはコンパイル時に分かる - **実行時割り当てオーバーヘッドがゼロ** – ヒープアロケータ呼び出しなし - **安全性** – コンパイラが境界と寿命を検証できる ### 使うべき場面 - 固定長バッファ（例：ネットワークパケット、ファイルヘッダー） - 短時間しか存続しない小規模補助データ構造 - 性能や決定的な動作が重要な状況 --- コンパイル時定数・固定配列・構造体定義を活用することで、Zig は最小限のボイラープレートで最大の安全性を保ちつつメモリを静的に割り当てることができます。

## Japanese Translation: > **概要：** > このプロジェクトは、Zigで書かれた軽量Redis互換のキー/バリューサーバー「kv」を構築し、最小限のコマンドセットで本番環境に適した設計を目指しています。コアデザインでは起動時にすべてのメモリを確保することで、実行中にダイナミックヒープを使用せず、レイテンシスパイクやユース・アフター・フリー（use‑after‑free）バグを回避します。接続は`io_uring`で非同期に処理され、システムは3つのプール（Connection、受信バッファプール、送信バッファプール）を事前確保し、デフォルトでは約1000件までの同時接続数をサポートします。各接続は設定パラメータから派生した固定サイズの受信/送信バッファを使用します。 > コマンド解析はRedisのRESPプロトコルのサブセットに従い、Zigの`std.heap.FixedBufferAllocator`を用いてゼロコピーで解析し、各リクエスト後にアロケータをリセットします。バッファサイズは`list_length_max`と`val_size_max`に依存します。 > ストレージは未管理型の`StringHashMapUnmanaged(Value)`を使用し、初期化時に`ensureTotalCapacity`で容量を確保します。キーと値は共有`ByteArrayPool`に格納され、マップはポインタのみを保持します。削除操作では墓石（tombstone）が残り、墓石数が増えると再ハッシュが必要になる場合があります。 > 設定構造体(`Config`)は `connections_max`、`key_count`、`key_size_max`、`val_size_max`、`list_length_max` などのフィールドを公開し、派生アロケーションで接続ごとのバッファサイズを決定します。デフォルト設定（総計約748 MB、2048エントリ）では `val_size_max` または `list_length_max` を倍増すると、割り当て量が約2.8 GBに上昇する可能性があります。 > 今後の作業としては、カスタム静的コンテキストマップ実装の改善、より良いメモリ利用を実現する代替アロケータの探索、境界検査（fuzz）テストの追加による限界確認、および墓石再ハッシュ処理への対応が挙げられます。

2025/12/27 20:30

**フレームグラフ対ツリーマップ対サンバースト（2017）**

## Japanese Translation: **概要：** Flame グラフ（SVG）はディスク使用量を高レベルで明確に示します。たとえば、Linux 4.9‑rc5 では `drivers` ディレクトリが全容量の50％以上を占め、`drivers/net` サブディレクトリは約15％です。Tree マップ（macOS の GrandPerspective、Linux の Baobab）は非常に大きなファイルを素早く検出できますが、高レベルのラベルが欠けています；Baobab のツリー表示では各ディレクトリの横にミニバーグラフが表示されます。Sunburst（Baobab の極座標図）は視覚的に印象的ですが、角度で大きさを判断するため長さや面積よりも誤解しやすいです。他のツール―`ncdu` の ASCII バーと `du -hs * | sort -hr` ―はテキストベースで迅速なサマリーを提供しますが、同時に一階層のみ表示されます。提案されたユーティリティは、これら三つの可視化（Flame グラフ（デフォルト）、Tree マップ、Sunburst）すべてを組み合わせるものです。Flame グラフは読みやすさ・印刷性・最小スペース使用量が優れているため、多数のサンプルファイルシステムでテストした後にデフォルトとして採用されます。このアプローチは、ディスク使用量を簡潔かつ印刷可能なスナップショットとして提供し、ユーザーや開発者がスペースを占有する項目をより効率的に検出できるよう支援します。アイデアは ACMQ の「The Flame Graph」記事と「A Tour through the Visualization Zoo」に引用された既存の研究に基づいています。 **反映された主なポイント：** flame グラフの高レベルビュー、Tree マップの大きなファイルを素早く検出できるがラベルが欠けている点、Sunburst の視覚的魅力とサイズ認識の問題、他ツールの制限、および提案ツールの三つのビュー（デフォルトは flame グラフ）と引用元への参照。