2026/01/09 6:17

リチャード・D・ジェームズ（通称Aphex Twin）がタツヤ・タカハシと語る

RSS: https://news.ycombinator.com/rss

要約▶

Japanese Translation:

Summary

リチャード・D・ジェームズ（Aphex Twin）と元Korgエンジニアの高橋達也氏とのインタビューは、ジェームズが精密なマイクロチューニングを徹底した結果、KorgのMonologueシンセサイザー―パラメータ全体で完全に編集可能な唯一の商用販売シンセ―の開発へと至った経緯を語ります。
ジェームズは、ヤマハDX100から始まるチューニング実験について語り、標準440 Hzピッチからの偏差を探求しました。その後、Monologue、MS‑20キット、Poly‑61M、Volcaシリーズ、Minilogue、およびアウトボードプロセッサ（Skibbe mic pre、BAC compressor、RTZ PEQ1549）などのKorg機材を用いて「Korg Funk 5」を制作しました。

高橋氏はMonologueが彼にとって最後の直接的なKorgプロジェクトであったことを説明し、Chroma上のファームウェア改造によって完全なマイクロチューニング編集を可能にした過程を語ります。また、ランダムスケールジェネレーターやキー・トリガーシーケンスといった機能は開発時に検討されたものの、最終的には省かれたことも指摘します。議論では、Scalaを用いたチューニングロード方法、複雑なチューニングを標準ソフトウェアで表現する際の課題、およびモノフォニックとポリフォニック楽器双方におけるマイクロチューニングの重要性についても触れられます。

両者は創作プロセスに関する逸話を共有します。ジェームズはVolca FMで速度ベースのモーションシーケンスを使用し、タカハシ氏はMonologueを通じてDX7パッチを編集する実験を行いました。また、タカハシ氏はオムニディレクショナルスピーカーを天井に吊り下げた非凡なスタジオ構成や、幾何学/多面体への興味がデザイン美学に影響した点についても語ります。

将来のKorgコンセプトとして、ランダムスケールジェネレーター、キー・トリガーシーケンス、および「タイムマシン」やライフログ機器といった投機的アイデアが示唆されています。この対話は、アーティスト主導の機能要望が製品開発にどのように影響を与えるかを示し、シンセサイザー業界内で継続的な実験を奨励しています。

本文

Wayback Machine – インタビュー：リチャード・D・ジェームズ（Aphex Twin）と高橋達也

1. 概要

出典: https://web.archive.org/web/20180719052026/http://item.warp.net/interview/aphex-twin-speaks-to-tatsuya-takahashi/
インタビュー日付: 2017年6月10日
参加者:
- リチャード・D・ジェームズ（Aphex Twin） – Korg エンジニア、マイクロチューニングの先駆者。
- 高橋達也 – Korg の顧問であり、Yadastar GmbH にて技術プロジェクトを担当。

2. 主なテーマ

テーマ	ハイライト
マイクロチューニングとモノローグ	• モノローグは完全なマイクロチューニング編集が可能な唯一のシンセ。 • チューニングの決定はヤマハ DX100 での初期実験に由来。 • ジェームズの主張によって Korg 製品へ組み込まれた。
440 Hz の歴史的背景	• 1939 年に導入され、現在も国際規格。 • ジェームズは厳密な遵守を疑問視し、フィリップス社の研究室と自然変動を例示。 • 432 Hz と 440 Hz の議論について言及。
技術仕様・設計哲学	• サンプルレート（48 kHz vs 31.25 kHz）の検討。 • 「SLOP」ノブでピッチドリフトを調整し、安定性と音楽性のバランスを取る。 • Korg の設計理念：機能は最小限に留め、創造性を解放すること。
ハードウェア・ソフトウェアのワークフロー	• Korg モノローグ、MS‑20 キット、Poly‑61M、Volca keys/beat/sample、Minilogue などとカスタムチューニングツールを使用。 • マイクロチューニング表用に Scala を利用し、直感的でないチューニングの課題について言及。
クリエイティブプロセスとインスピレーション	• ジェームズは自身の即興演奏から学ぶ姿勢を語る。 • 高橋氏はテレスコイル実験、サイマトリクス、ポリヘドロン、レーザー＋煙による可視化アイデアなどを影響源として共有。
将来の展望と製品開発	• コーナーケースを削減しない限定版 Korg シンセの可能性。 • 音楽活動の「ライフログ」を記録するデバイスの探索。 • 既存製品のアップデート vs 再設計について議論。

3. 注目すべき引用

リチャード・D・ジェームズ

「あなたと一緒に作業できて本当に楽しかった…モノローグは見た目がとても可愛く、小さく、非常に機能的です。」
高橋達也

「もしこれを行わなければ、速度感覚のあるシンセを設計上適していないものに強制することは大きな過ちになるでしょう。」
両者共通

「マイクロチューニングは単なるニッチではなく、モノフォニック楽器でも追加次元を提供します。」

4. 結論

このインタビューは、リチャード・D・ジェームズと高橋達也が技術的厳密さと創造的探求を融合し、特にマイクロチューニングとユーザーにやさしいインターフェースでシンセサイザ設計の境界を押し広げる姿勢を示しています。彼らの対話は、「少ない方が多い」という信念を共有し、ミュージシャンに自由に実験できる環境を提供する重要性を強調しています。

同じ日のほかのニュース

一覧に戻る →

2026/01/09 4:54

**200 行以内で書く Claude スタイルプログラムの作り方** 1. **目標を定義する** * プログラムが解決すべき問題（例：テキスト生成、データ分析など）を決める。 * 必要な入力・出力、および制約事項を概略化する。 2. **適切な言語とライブラリを選ぶ** * 迅速なプロトタイピングには Python を推奨。 * `openai` や `anthropic` SDK を使用し、必要最低限のモジュール（例：`json`、`time`）のみインポートする。 3. **コード構成** ```python # 1️⃣ インポート import os, json, time from anthropic import Anthropic # 2️⃣ 設定 api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") client = Anthropic(api_key=api_key) # 3️⃣ コア関数 def generate_text(prompt: str, max_tokens: int = 200) -> str: response = client.completions.create( model="claude-2.1", prompt=prompt, max_tokens_to_sample=max_tokens, temperature=0.7, ) return response.completion # 4️⃣ ユーティリティ関数 def save_output(text: str, path: str) -> None: with open(path, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(text) # 5️⃣ メインフロー if __name__ == "__main__": prompt = input("Enter your prompt: ") result = generate_text(prompt) print("\nGenerated Text:\n", result) save_output(result, "output.txt") ``` 4. **200 行以内に収める** * 不要なコメントや冗長なログを避ける。 * 繰り返しコードの代わりに簡潔なヘルパー関数を使う。 5. **テストと検証** * `generate_text` と `save_output` 用に単純なユニットテストを書く。 * 複数サンプルプロンプトでスクリプトが安定して動作するか確認する。 6. **パッケージング（任意）** * `requirements.txt` を追加： ``` anthropic==0.3.2 python-dotenv==1.0.0 ``` * セットアップと使い方を簡潔に説明した README を用意する。 7. **最終チェックリスト** * 未使用のインポートや変数がないこと。 * 文字列はすべて `utf-8` でエンコードされていること。 * 新しい環境でもエラーなく実行できること。このテンプレートに沿えば、200 行以内でクリーンかつ機能的な Claude スタイルプログラムが完成します。実験・拡張・デプロイの準備は万端です。

## Japanese Translation: (to address missing elements while keeping clarity):** > 本記事では、JSON形式のツール呼び出し（`read_file`、`list_files`、`edit_file`）を介してLLMと対話し、ディスク上のファイルを操作する軽量なコーディングエージェントの構築方法を示します。 > エージェントのコアループは、ユーザーからの自然言語リクエストをLLMに送信し、そのJSONレスポンスからツール呼び出しを解析して対応するローカル関数を実行し、結果を会話へフィードバックします。ツールが要求されなくなるまでこのプロセスを繰り返します。各ツールは構造化された辞書を返します（`read_file` → `{file_path, content}`、`list_files` → `{path, entries}`、`edit_file` → テキストの作成または置換）。 > システムプロンプトは自動的に生成され、各ツールの名前・説明（docstringから取得）とシグネチャを列挙することでLLMが正しく呼び出せるようにします。例ではAnthropic API経由でClaude Sonnet 4を使用していますが、クライアント初期化部分を書き換えるだけで任意のLLMプロバイダーへ切り替え可能です。 > 実装はインポート、環境変数読み込み（`dotenv`）、ターミナルカラー補助関数、および`resolve_abs_path`ヘルパーを含めて約200行のPythonコードです。プロダクション向けエージェント（例：Claude Code）は、このパターンにgrep、bash、websearchなど追加ツールや高度なエラーハンドリング、ストリーミングレスポンス、要約機能、および破壊的操作の承認ワークフローを組み込んでいます。 > 読者は新しいツールを追加したりLLMプロバイダーを切替えたりして、最小限のボイラープレートで高度なコーディング支援が実現できることを体験できます。この改訂された概要は主要なポイントをすべて網羅し、未支持の推測を避けつつメインメッセージを明確に保ち、あいまい表現を削除しています。

2026/01/09 5:37

**Sopro TTS:** CPU 上で動作し、ゼロショット音声クローン機能を備えた 1,690 万パラメータのモデル。

## Japanese Translation: ``` ## Summary Soproは、1億6900万パラメータで構築された軽量な英語テキスト・トゥー・スピーチシステムです。リアルタイムのストリーミング合成と、わずか数秒の参照音声からのゼロショットボイスクラーニングを提供します。そのアーキテクチャは重いTransformerをドリーテッドWaveNetスタイルの畳み込みと軽量なクロスアテンション層に置き換え、M3コアマシンでCPUリアルタイム係数0.25（約7.5秒で30秒分の音声生成）を達成します。モデルは依存関係が最小限で、PyTorch 2.6.0のみを必要とし、低スペックハードウェアでも効率的に動作します。 Soproは単純なPython API（`SoproTTS.synthesize`）、コマンドラインインターフェイス（`soprotts …`）、およびUvicornまたはDockerで起動できる対話型Webデモを通じて、非ストリーミング（`SoproTTS.synthesize`）とストリーミング（`SoproTTS.stream`）の両方のモードをサポートします。ストリーミング出力は非ストリーミングモードとビットレベルで完全に一致しないため、最高品質を求めるユーザーは非ストリーミング合成を使用することが推奨されます。トレーニングにはEmilia YODAS、LibriTTS‑R、Mozilla Common Voice 22、およびMLSなどの公開コーパスからデータが採用され、WaveNet、Attentive Stats Pooling、AudioLM、CSMといった確立された手法を組み込んでいます。ボイスクラーニングの品質はマイクロフォンの品質に依存し、システムは略語よりも音素レベルの参照音声を好みます。 Soproは低リソースフットプリント、CPUフレンドリー、そして簡単な統合性を備えているため、チャットボット、アクセシビリティツール、組み込みデバイス、および軽量TTSと高品質ボイスクラーニングが必要なリアルタイムアプリケーションに最適です。 ```

2026/01/09 0:07

ボーズは古いスマートスピーカーをブリック化せず、オープンソースとして公開しています。

## Japanese Translation: **修正版要約** ボーズは、サウンドタッチスマートスピーカーのAPIドキュメントをオープンソース化することを発表し、公式クラウドサポートを2026年5月6日まで延長しました。これは元々計画されていた期間より約6か月長いものです。また、新しいサウンドタッチアプリの更新ではローカル制御が追加されるため、ユーザーはクラウドサービス終了後も機能を維持できます。Bluetooth、AirPlay、Spotify Connect、および物理的なAUX接続を通じて音楽ストリーミングを継続でき、グループ化、初期設定、構成などのリモートコントロール機能も動作します。APIをオープンソースにすることで、ボーズはクラウドサービス停止によって残されたギャップを埋めるカスタムツールを開発者が構築できるようにしています。この動きは、公式シャットダウン後にデバイス機能を維持したPebbleのRebble Allianceなど、コミュニティ主導の取り組みと共鳴します。