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はてなキーワード: データベースとは
厚生労働省は通知関係をデータベースで全文検索できるようにしていて国の役所の中では比較的ましな方なんだけど、
こんなふうに重要通知をスキャンデータを掲載してるだけのケースも山ほどあるんよ。なんとかしてくれよ
https://www.mhlw.go.jp/web/t_doc?dataId=00tc1901&dataType=1&pageNo=1
一応市町村向けの専用ポータルみたいのはあってpdfで取得出来たりはするけど、改正の新旧対照表だけのっけて
改正を反映した溶け込み後の通知や条文がついてないとかザラなんよ。頼むよ。
おまえのパソコンの一太郎ファイルをそのまま載せればええんよ。
あと保育関係な。通知の名称で検索するとGoogleさんがpdfファイルへの直リンを示してくれるけど、
おおもとのhtmlでのページが見つからないもんだから、そのpdfが時系列的に最新なのかわからないのよ。
マチアプで知り合った女性からLINEが来て、ある大手の結婚相談所連盟の個人経営の結婚相談所に入ったと。
で、入って後悔したと言ってる。
60人申し込んで返事ゼロ。
離婚歴はある。
本当は薬がないと生きていけない程に重度だが、全く書いていない。
機微情報とは言え、重大な持病を隠して婚活する女性には正直懸念しかない。
というか、キツい言い方かもしれないけど、
お見合した相手が重い病気を実は持っていてそれを全く最初から言わないなんて、欺しなんだけど。
で、ある時、その女性が通話したいと言うから通話してあげたのだけど、
相談所の話をしていたら、自分から結婚相談所の話題を出したのに「もうその話はしたくない」と言うし、
離婚した旦那の話題を自分から出したのに、「旦那の話はしないでくれる？」と言うし、
とにかく、わがままだ。
自分は何も相手に提供できないのに、元夫は年収700万だったから、次の相手も年収700万以上が希望と言う。
ただ、その元夫は残業・休日出勤が非常に多く、管理職でもあったらしい。
そんな発想をする人は初めて出会った。
相談所の質が悪ければ、こういう、言うと本当に悪いけれど、質の悪い会員が来るんだなと思って。
お見合申込は、会員→会員に直接届くのではなく、
会員 → 自分の担当カウンセラー → 相手方カウンセラー → 会員
のようにカウンセラーを経由して届く。
必ずしもプロフィールに条件が全て書かれているわけではない。
年収800万以上だと思っていても、わざわざプロフに書くのは下心が見えすぎだから、こうはって事前にフィルタリングするのだ。
で、何が言いたいかと言うと、このフィルタリングの仕組みのことで、
質の悪い相談所や、相手方カウンセラーが予め把握している微妙な会員を排除する仕組みがあること。
転職をした。
仕事なんてそんなもんだし、派遣でもテレワークさせてもらえるし、職場の雰囲気は良くのびのびと働くことができる。
自分が子育てに忙しく、また居心地が良かったため同じ派遣先に長く居続けてしまったが
管理職なのにほぼ出社してこない女性が、実は小受のためにテレワーク大活用だったことが分かり
低賃金のまま庶務雑務が増え続けるままに派遣でいるのも馬鹿らしくなったため転職した。
厳しい条件だったが東京で探したら転職活動２ヶ月で次の就職先が決まった。
決まったのは良いが、決まった先が問題であった。
派遣先は派遣を大勢抱えられる程度に余力のある、大企業である。
さらに大手通信会社関連であったため、ITシステムが普及し、社員も派遣もパソコンの電源をいれるところから仕事が始まるものであった。
地方に工場があり、営業所として大都市に小さな事務所を構える製造業である。
創業XXX年目を迎えるほどに歴史は長く、取引先は古くから付き合いのある会社が多く、社歴の長い社員が多い────といえば少しは聞こえがいいが、つまりは年寄りが多い。
しかも経費精算を担当するのは工場にいるおば…おばあちゃんなので
おばあちゃんの分かりやすいように色で勤務表（手書き）を作成し、領収書を集計した文字はエンピツで大きく書かなくてはいけない。
まだある。
転職してきた人材を育成する暇はなくても、元々在籍している社員は研修を受けてきて仕事を教える・覚えてもらうための何かしらの教育は受けている。
またチームで仕事をするため業務に関する情報を共有できる形にしておく大切さを知っている。
その小さな事務所をXX年一人で切盛りしてきた気の良い事務員さんの助手をしているのだが
如何せん小さな事務所をたった一人で切盛りしてきた事務員さん、
大変に人柄の良い人なのでお喋りは楽しい。
世間話はとても弾む。
その対応についてデータベースも無ければマニュアルもなく、正解は事務員さんの頭の中にしか無い。
毎日毎日「これ言ってなかったけどここの会社には〇〇が必要で…」と追加情報が増えていく。
そして事務員さんはすべての業務引継ぎ内容を根性論でこちらに叩き込んでくる。
昭和だ。
あぁ美しき昭和の残り香よ、IT化されていない事務作業のなんと面倒臭く時間を無駄遣いしてしまうことよ。
ノスタルジーの感傷に浸りたくはないので、早々にIT導入をしたい。
（それかさっさと辞めたい）
30kg痩せた増田だけど、バズって絡まれるのがいやなので別記事でひっそりとオレ式ダイエット法をまとめるよ。
こんなこといちいち言いたくないんだけど、ダイエットに万人の正解なんてないのであくまで増田に効いた方法だし、逆に、だからこそ一般論で否定されても知らねーよとしか言いようがないのでめんどくせーのは絡んでくるなと釘を指しておくよ。
この記事では「正しいダイエット」とされるものをことごとく否定していくよ。
増田が体質改善と四六時中の体重計測を通して理解したのは、ちゃんとカロリー消費ができれば毎日必ず100gは寝起きに（トイレのあとに）減っていること。
そして増田のような在宅ワーカーがきちんと体重を落とせるレベルのカロリーって、ものすごく少ない。増田の場合はせいぜい1000kcalくらいで十分だった。
糖質制限で脂質は取っても良いって言われたけど、脂質も結局は調理油くらいしか使わないのがベストだった。
毎日食べてたオムレツに、バターをたっぷり使ってたんで十分だったみたい。
タンパク質や食物繊維の量だけ考えて、後は体重が減らないならどこまでも減らして構わないと思うよ。
体重は寝ないと落ちない。寝ている間に脂肪を燃やしているのか、単に脂肪燃焼後の水分排出まで回らないだけかは知らないけど、体重は寝起きのトイレ後で計るのが一番。
この時に前の日より減ってなかったら、とりあえず水を飲むなりして様子を見る。
きちんとカロリー制限ができていると、少ししてからちゃんと大量の水分が出て体重が減っている。
このタイミングで出てなければその日は失敗と思って良い。
昼寝も重要。とにかくストレスが高いと脂肪は燃えない。下手な運動より昼寝。
バランスよくなんでも食べようとかいう雑な栄養論に騙されない。
上でも触れたように、最低限はタンパク質と食物繊維だけ計算してれば良い。
ビタミンやミネラルって、増田は文科相の食品成分データベースで徹底的に調べたけど、言うほど「○○の多い食品」を気にする必要はない。
脂溶性ビタミンは肉卵を食べてれば何となく取れてるし、水溶性ビタミンも肉卵を食べていればB群が、野菜を食べていればCが普通に取れている。
つまり肉卵野菜（葉物）を食べてればビタミンに問題が出ることはない。
これに問題が出るのは、むしろ「胸肉ばっか食え」とかいううるさ方のダイエット。肉は脂肪分も気にせず食べよう。
ミネラル分はちょっと難しいけど、サプリでも飲んでおけば良いじゃん。もともと植物の吸い上げた土壌の成分なんだから、粉で飲んどけ。
増田は難しいことを考えずに、最低限のルールだけで後は自分の体に聞きながら痩せていくダイエットに成功。
これの何が良いかっていうと、体質とか考え方が完全に変わったってことだよね。
よく「太る人の思考回路」「痩せてる人の思考回路」の対比ってネタがあるけど、あれの両側の気分が理解できる。今は完全に痩せてる思考回路になったから。
よく言われるような「正しいダイエット」のルールに縛られてると、理屈で自分をねじ伏せてるだけで、本当に痩せる考え方というものは身に付かない。
デブはまず「平気なレベルの空腹」がどれだけ痩せてる人と違うのかを知ることが大事。
来た来たｗ
わざわざ釘を刺してるのに、「それは間違ってる」の大合唱ｗ 間違ってるなら結果は出ないんだよｗ 科学的に物を言えｗ
いきなり本格的な広告管理ツールを作るためにデータベース設計するのではなく、最初は簡易的なプレーンテキスト形式の設定ファイルで管理するところから始める。
そうすれば当面の間はその簡易機能で対応できるし、対応の速度も早い。
広告管理のスケールが大きくなってきたと感じたところで広告管理のCRUDを設計するのでも遅くはない。
ただし、このアプローチを採用する際には、将来的にデータベースに移行することを見越した設計をすることが重要。
具体的には、設定ファイルの形式を選択する際には、データベースに容易にインポートできる形式を選ぶこと、また、データの整合性を保つための適切なバリデーションルールを設けることなど。
世の中にはウンコのようなシステムがあるが、その最たるものとしては複数のアプリケーションでDBを共有するものだ。
まさに今取り組んでいるプロジェクトがその典型例だ。データの一貫性や整合性がとれないようなシステムはおむつに包んで汚物入れにいれるべきだ。
DBを複数のアプリケーションから共有するな。これだけのことを何度言わせるのか。
上記の問題を解決するために、他のソリューションを導入したりする。
ちがう、そこじゃないんだ。データはアプリケーションで閉じろって話だ。
根本的な問題は、要求事項から最適なシステムを作る人の不在だ。
REST APIの設計も酷いもので、エンドポイントがDBのテーブルそのままを表しており、トランザクションもクソもない。
APIがデータベースの構造に過度に依存しており、データベースの変更が直接APIの修正に繋がる。このため、些細な変更でも広範囲に影響が及ぶことになる。
かわんごが去年書いとったわ
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1721334849582321937
Winnyを規制してなければ、日本はITで勝てたと思っちゃう人が大勢いるところこそ、日本がITで全く勝ててない理由が現れているよね。ゲームのルールを全く理解していない。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1723495304052519229
動いたのはすごいけど、システムとして実用性を考えると、要するにP2Pによる分散型データベースということになると思うんだけど、処理能力も応答速度などの性能が低すぎて、かつ必要とするネットワーク帯域や電力が大きすぎて、採用するメリットは全くないというのが僕の見解です。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1721828013804012033
例えば、ユーザー数が増えたときに、ある特定のコンテンツを追加するのに必要な通信量はどうなるか分かりますか？あと、ユーザーが消費可能なコンテンツ量に上限がある場合、ユーザーが増えた場合に実際に消費可能なコンテンツ量とWinnyにより発生する通信量とはどのような関係にありますか？
ネットワークが大きくなると１件あたりのトランザクションコストが上がるという「スケールデメリット」はP2P系共通の問題ですので、winny単体の問題ではありません。重ねて言いますが、クソ設計です。問題外。
そのとおりです。winnyとかはインデックスどころかコンテンツまでキャッシングしていますから、ネットワークの大きさに比例して、ユーザーが追加されると、ユーザーに不必要なトラフィックがより発生するという構造になっています。根本的にスケールするのが困難な設計です。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1723083589364130152
そうです。本人がまったくつかわないデータをバックグラウンドで通信しまくるので、ネットワーク全体に本来不要なトラフィックが大量に発生します。P2Pが素晴らしいと当時言っていた人は、余った帯域を有効活用しているだけだと主張していたのですが、プロバイダ側はトラフィックの相当部分がＰ２Ｐにとられてしまって大迷惑。結局、Ｐ２Ｐソフトは余った帯域を無料で使って有効活用では無くて、プロバイダの投資したインフラにただ乗りして食い潰していたわけです。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1722887998738715117
中央サーバーを使わない技術が素晴らしいというのはＰ２Ｐのエヴァンジェリストたちの根拠のないイメージだけのプロパガンダであって、まともなエンジニアはあんなもの評価しません。本当にそれでなんらかの性能が向上するなら、あちこちで採用されています。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1722425316319391757
エンジニアとしてP2P系の設計はクソだし、革新でもなんでもないということを言ってるんですが。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1722589202712576251
ノード数Nのネットワークで１個のデータを追加するのにN個のノード全部と通信する必要があるアーキテクチャーを採用している限り、解決は原理的に無理ですね。少数のサーバ間だけをp２pにして、あとはクライアントサーバーにするか、DNSサーバのように階層構造を作るか。ただ、これはノードがダイナミックに変わる場合には採用しにくい。
https://anond.hatelabo.jp/20240507125309
はい。
ではなく、SQLは処理じゃなく、定義であることを理解するのが大切。
何の定義かと言えば、リレーショナルデータモデルへの演算定義なんだよ。この演算には、関係代数という演算を使う。
なぜ定義だと認識する必要があるかという、Selectは出力でも何でもなく、射影という演算の一部なんだよ。
"+3" とかと一緒
で、関係代数演算は順位にもちろん意味がある。最初に"射影"して"選択"かけたら全く別になる。
SQLは、この演算順位を、SelectやWhereの中で状況によって意味が変わる。という出鱈目なカバーで逃げた。Order byで悩んだろ。
さらに言えば、苦肉の策でWhereのパチモンはどうしても2回必要でHavingを作ったのよ
本来で言えば、この演算は、選択-結合-射影-結合といくらでも出来る。
「足し算は頭に一回書いてください。複数使う時はかっこつけて下さい。ちなみに、掛算を一緒に使うと足し算の意味が変わり場合によってはエラーです」みたいな安直な構造定義しちゃってるの。
リレーショナルモデルへの演算としてだダサダサで、リレーショナルモデルの演算の複雑さではなくSQLという表現の都合で人類の頭に負荷かけ続けてる。
出力が頭にあるのは便利(間違い)。英語だから(間違い)。って言われると何言ってるんだーって、ちょい昔のまともなデータベースエンジニアなら普通にキレてた案件
漫画を追いかけるにはプログラミングも勉強しないといけないみたいな考えになる。
bookliveとかで、登録されている作品を全て一括表示するとそれはそれは何十万件と出るわけだ。
一個一個ざっと見でもサムネを確認して大雑把に内容を確認する、そのなかから気になったものをジャケ読みするという方針をとるにしても、しらみ潰しにそれを行うにはネットワークやデータベースの挙動に関する知識が必要だと知る。
これはブラウザ履歴にキーワードが反映された検索結果のURLがあってそこからダイレクトにアクセスしても検索結果が表示されることからも明らかだ。
これは裏を返せば、たとえば８時丁度に検索結果1ページ目を表示してから何秒か経って一通り見てから2ページ目を表示した場合と、同じ８時丁度に最初から2ページ目を表示するのとではそのページの検索結果としての構成が微妙でも異なる可能性があることを示している。
1ページに100件漫画を表示する仕様を採用していて検索結果が2000ページだとしよう。ソートは仮に人気順だとする。まあこれはしらみ潰しするうえでは絶対選んじゃいけないソート法なんだけど。
1ページ目を表示したその瞬間に、5ページ目に表示されるようになっている漫画があったとしても、5ページ目を表示したころには1ページ目とか4ページ目に表示されるようになってるかもしれない。普通に順番に次々ページを進めていって5ページ目に到達したときにはこのことに気づかないかもしれない。以降やっとの思いで2000ページ分確認を完了しても、ついにその漫画を確認する事なくしらみ潰しできた気になってしまい得る。
二周すればいいと思うかもしれないが原理上何周しようが同じように1ページ目に表示されなくてスルーしてたら2ページ目を表示したときには1ページ目に表示順位が変わっていたりして、結局「入れ違い」になり得る。
今のような具体的な話を聞いていると「別タブに1ページ目を表示しておいてじゃあページを進めるたびに1ページ目の表示を更新する定点観測をすればいいじゃん」と浅い考えを持つ人がいるかもしれないが、こうした順位の変動は2000ページの範囲のあらゆるページとページの間で起こりうることなので、そうした考えは全く通用しないことは、少しでもアルゴリズム的な思考を駆使できれば理解できる事だと思う。
最低でも新着順じゃなければならない。新着順にした上で1ページ目を定点観測。ページ進めているときに1ページ目の表示が変動したら、プルプッシュ？式の考え方なら直前に見たページにあったいくつかのデータが今のページに追いやられていることに注意すればいい。しかしこれで果たして完璧なのか？プログラマー的センスがまだまだ足りなすぎて盲点はないか（実際いずれは自動化を検討しているのでもろプログラミング技術の学びが必要）？Code CompleteとかClean Architectureとか読まなきゃだめちゃう?みたいなことを考えてしまう。
でもいざ漫画の造詣が深い人で「こういうことを難しく考えて」プログラミング身につけたしプログラミングが役に立った漫画オタクのきょうようだなんて言ってる人聞かないし、自分が考えていることの力点ずれてるだけでもっと気楽に生きるべきって気がしてしまう。
はい、JavaScriptによるコーディングはコンピュータサイエンスの一部と見なすことができます。コンピュータサイエンスは、情報とその処理に関する学問であり、プログラミングはその重要な要素です。JavaScriptは、ウェブページを動的にするための主要な言語の1つであり、ウェブ開発の分野で広く使用されています。したがって、JavaScriptを学び、それを使用してコードを書くことは、コンピュータサイエンスの実践的な応用の一部と言えます。しかし、コンピュータサイエンスはプログラミングだけではなく、アルゴリズム、データ構造、ネットワーク、データベース、人工知能など、より広範なトピックをカバーしています。それぞれが特定のプログラミング言語やツールを使用して探求されることがあります。JavaScriptはその一部であり、特定の問題を解決するためのツールとして使用されます。それはコンピュータサイエンスの一部であり、その全体ではありません。それでも、JavaScriptをマスターすることは、コンピュータサイエンスの重要なスキルを習得するための素晴らしいステップです。それはあなたが複雑な問題を解決するためのロジックとアルゴリズムを理解するのを助け、あなたの思考を開発するのを助けます。それはまた、あなたがウェブ開発の世界に足を踏み入れ、あなた自身のウェブサイトやアプリケーションを作成するのを助けます。だから、はい、JavaScriptによるコーディングは確かにコンピュータサイエンスの一部です！
プロットライブラリ、データフレームライブラリ、データベース、などが集計関数を用意している。
例えばある場所ではプロットライブラリの集計を使っているが、別の場所ではデータベースで集計してからプロットするということがあるだろう。
各ライブラリが内部でどういう処理をしているかがブラックボックスであるため、これは問題である。
ライブラリの集計関数を使う場合、テスト用のデータを用意しておき、集計値が一致するかを確認するのがまず必要。
次に集計方法はバラバラでなく揃える必要がある。プロットライブラリに集計させるより、データフレームに集計させてそれをプロットしたほうが良い。
またデータフレームにおいても、groupbyとpivot_tableで集計の扱いに差があったりする。
これらの差が生じる一つの理由はNullやdatetimeに対する処理の違いだったりする。
暗黙の集計に対応するのは大変なので、テストデータに対する集計が正しいバリエーションを選び、その方法で全部揃えたほうが良い。
映像のない YouTube のような存在が ポッドキャストです。
YouTube のように、素人も投稿できる音声 メディアです。
※Googleポッドキャストは、YouTube musicに統合の話が出ている
他にSpotify、Amazon music、radikoからも聞けるらしい。
経済系の番組はおじさんがしゃべっていることが多いが、この番組は若い大学生～大学院生の女の子が最近の経済について 話しており、非常に聞きやすく、軽い気持ちで聞けるのが良い。ポッドキャスト的な流し聞きに向いてる。
日経トレンディ及び日経クロストレンドという雑誌の編集部が送るポッドキャストで、最近おすすめのサービスや商品の紹介など。
ボケとツッコミの激しい2人が、最近のサービスや商品、漫画、映画、ドラマなど、とにかく流行っているものについて面白おかしく語る。バルミューダ社長のいじりが好き。
世界や日本の歴史をデータベース化して収益を上げようとする会社が運営しており、歴史に関して何時間も熱く語り、勉強になる。田川をいじるネタが面白い。YouTube番組でもある。
茂木健一郎が、さまざまなゲストを迎えて話すラジオ番組。最近だと、鈴木おさむさんだとか、Pecoさんが出た。過去に ホリエモンやメンタリストDaiGoさん等、有名な人がめちゃくちゃ出ている。スポンサーは聖◎新聞な点が気になりますが、特にそっち系の話はない。
Dream Heartと同じくゲストを迎えて、大学の研究者などから色々な話を聞けるラジオ番組。残念なことに放送終了している。
初期の方は、笑い飯の哲夫さんが仏教に関してあれこれ教えてくれる番組でしたが、ネタが切れてきたのか、だんだんとお坊さんをゲストに迎え、 仏教に関するあれこれをトークする番組 に変わっている
ニュースを読んで、日本語と英語で雑談する番組。 私は英語のリスニング能力が低いので、英語は部分部分しか聞き取れないが、マミはだいたい日本語で話をしているため、文脈からなんとなく英語がわかる気になれる。マイケルは日本語を喋れるのに、かたくなに英語しか喋らない。
文法のあれこれに関して、うんちくを語り尽くす番組。YouTube番組でもある。 とにかく収録時間が長い。よくも文法や単語に関して長時間話せるものだとトークスキルの高さと教養に感心する。
栄養士と料理人とコンサルトの3人が日本の食文化の知識に関して語り尽くす番組で、普段何気なく食べている食事にも深い概念があると気づける。
中学生から知り合いらしい高槻市出身の2人の雑談番組で、以前はどうしようもない下ネタが多かったが、近年、配信者が結婚や子育てを重ね、人間としてまともになっていく感じが興味深い。初期の方から聞いていると、配信者の人生を覗き見している感じが良かったが、 現在、過去回は封印されている。
トヨタ vs ホンダ、任天堂 vs ソニー、ナイキ vs アディダスなど、業界内で有名な2つの企業がどうやって生まれたのか？どのように成長していったのか？をストーリー仕立てにした番組。 もともとは海外の番組で、それを日本語に翻訳した番組でありちゃんと構成が練られている。
新刊の本の内容をドラマ化や、要約して配信する番組。近年、YouTubeでよく見る本の要約のプロ版だと思う。劇団員やナレーションが声優をしていそうに見える。しかし、現在 2020年で更新は止まっている。
大手企業相手の人事コンサルタントである楠田祐が、様々な有名企業の人事部をゲストに、人事評価ってどうやるのか、社内コミュニケーションをどうするのか、リモートワークの対応はどうなのかなど、 どのような人を採用するのかなど、人事に関する貴重な話を聞ける。
フリーランス全般に関して、家賃をどうしているだとか、発注に関する話だとか、 業界を限定しないフリーランスの話を聞ける。しかしコロナ禍の始まりと共に更新が止まっており 、コロナ禍以降、彼らはどうしたのか気になって仕方がない。
転職サイトのGreen編集部が配信している番組で、転職にまつわる話題を話したり、ユニークな事業をしている企業をゲストに迎えて話す番組。
散財王のドリキンと、長らく Web系記事のライターで活躍していた松尾さんがメインでお送りする番組です。主にガジェット系の話でApple 製品や カメラの話などを語っています。かつてはIT系のニュースについて話す番組だったが、 最近は自由気ままに好きなことについて話す番組となっている。AIに関する話題も聞ける。 コミュニティ活動も盛んな様子です。
テック系のポッドキャストも多く聞いてるのですが、 テック系に興味がない方もいると思うので 別にまとめます。 YouTubeの場合、IT系の番組は初心者向けすぎたり極端な意見を述べる番組を散見するが、ポッドキャストは本格的に技術的に語る番組が多い気がする。
宮川達彦さんが運営している番組で、知り合いのエンジニアたちをゲストに迎えて、あれこれ雑談する話で、サンフランシスコで働いているエンジニアも居ますが、意外と技術 寄りの話は少なく雑談が多い。過去に、Perll開発者のラリー・ウォールや、Ruby開発者のまつもとゆきひろが出演していた。
ブラウザの仕様変更やフロントエンド系のフレームワークの最新動向などをキャッチアップして放送する番組で、そういう情報は基本的に英語なので日本語で話してくれると、とても 勉強になるのだが、話の内容が本格的すぎて気軽に聞ける番組ではない。
特定の技術の専門家を招き、深堀って専門的な話を聞してもらえる番組。これまた、えらく話が専門的で理解が難しいことが多い。最近、t_wadaさんがTDDの誤解について語っていて勉強になった。
Qiitaプロダクトマネージャーの方が、Qiitaに投稿している人をゲストに迎えて話を聞ける番組。ミノ駆動さんや、無職やめ太郎の話が聞けて興味深い。
LINEヤフーのフロントエンド チームが送る ポッドキャスト 番組で、フロントエンドの最前線の話が聞ける。インターン組のレベル高すぎて、それを聞いてるワイは死にそうになった。
「Androidを支える技術」を書いているkarino2さんが配信している番組。技術的な話や、プログラマーがどうあるべきかなどの心構え などを語っている。この番組が特徴的なのは、定期的にkarino2さんがほとんど1人で延々と喋って配信している点であり、ポッドキャスト番組の中には一人で喋っていることに限界を感じて ゲストを迎える 番組も多いのに珍しいと思う。なろう系について語り続ける場合もある。
おそらく、サイバーエージェント系の会社で一緒だった人たちが始めている番組で、 主に雑談や近況報告など。気軽に流し聞きできて良い。
スクラム道関西というコミュニティが運営しているアジャイルやスクラムについて話す番組です。アジャイルやスクラムの世界の話が聞ける。アジャイルやスクラムではない近況報告や雑談などのほうが多い気もする。
主にエンジニア的な組織論に関する話です。組織に関する抽象度の高い哲学的な話が多く、毎回、理解できるような、難しくて理解できないような気持ちに駆られる。
PHPにまつわる配信番組なのですが、最近更新されていないのが残念。
はてなの開発部もポッドキャストを公開してます。非常に淡々とした雰囲気。
安住紳一郎アナウンサーの番組も ポッドキャスター化されており いつか聞いてみたと思う
コミュニケーション力が上がりそうなので いつか聞いてみたいと思う
コンピューターサイエンス系の論文を紹介している番組らしいのでいつか聞いてみたいと思う
「男でも夜職で稼げるぞー」ていう増田
https://anond.hatelabo.jp/20240414144841
これが現実離れしたデマ・捏造だらけなのに、はてブについてるブコメが無批判に鵜呑みにするブコメだらけで、しかもそれにスターが集まって上位ブコメになってる地獄っぷりが凄い。
（都内は6-70万円くらい）
もちろん裏風俗とかなら
未経験で100万円〜とかもある
は？
現実は↓
「風俗店員（男性スタッフ）の仕事とは？給料や待遇などを解説」
https://www.dokant.com/contents/article/1244/
しかも、女性キャストは「大事な姫」として遅刻、無断欠勤、客や上司（店長）へのタメ口や舐めた態度、他の男性従業員に対する奴隷扱いが許されているのに対し、
男性従業員は店舗の最底辺、いくらでも変わりが効く奴隷として、客はもちろん上司・女性キャストへ媚尽くし続けなければならない。
休憩時間中や表担当の時間が終われば、裏で嬢達の小間使いとして「これが大人の仕事か？」と思うようなパシリ仕事や、嬢達のストレスのはけ口のサンドバッグとならなければならない。人間としてのプライドを捨てて女達の奴隷として奉仕する覚悟がないと務まらない。
表で勤務中も店長から怒鳴られイビられドツかれ、客・上司・キャストに舐めた態度をとれば裏に連れていかれて殴る蹴るは当たり前、遅刻したり無断欠勤したら即クビである。
勤務環境が全く違う。
は？
客はそもそも男性従業員なんてそこらへんに置いてある観葉植物くらいの認識で眼中にない。どうでもいい存在。
男性従業員が気に入られなければならないのは、客でなくキャバ嬢である。
嬢が店長に「あいつ根暗で近くにいてほしくない」「生理的にうけつけない」「なんか顔が嫌い」と呟けば、即クビだよ。
女性従業員にいかに気持ちよく快適に働いてもらえるかが男性従業員の存在意義だからね。
ナメてんのかお前は。
しかも水商売界隈は低学歴が普通だから、Fラン卒程度の学歴でも1-2年と勤めれば、
店舗を任せられるので月収100万円くらいになる
あのさ、なんで前店長がいたのに1-2年務めただけの従業員が店長になれると思う？前店長は「月収100万」の立場をなぜ1-2年で無くしたと思う？
それは前店長は警察に犯罪者として摘発されて起訴され公判中で解雇されてるからだよ。
営業時間制限違反やら接客様態やら本番行為やらで水商売は大なり小なり違法行為をしてて、常に警察から摘発される恐れがある。
そうしないと稼げない、本番禁止を徹底して、こっそり本番に及んだ嬢や客を解雇・出禁にしてたらどんどん貴重な女性従業員がいなくなってまともに稼げず、出資者・オーナーから店長が詰められる。
「いずれ必ず摘発されて犯罪者になる前払い」としての高給なんだよ。
売春行為自体は違法であるが罰則はなく、罪になるのは管理売春なんだよ。
管理売春してたのは店（運営責任者である店長）で、風俗嬢は「管理され売春を強要されてた被害者」扱いだよ。そもそも管理売春が罪になる理由が「女性を性的搾取から守るため」なんだから。事情聴取のため摘発の場では風俗嬢が警察署に同行され参考人として事情聴取されても、そもそも被疑者ではないので即解放で起訴すらされない。非常にレアケースで嬢がシフト作成等に関わってて管理売春幇助の罪に問われたとしても、起訴猶予でお咎め無しか、略式起訴で罰金刑止まりだ。
主犯の懲役（執行猶予がついたとしても）とは罪の重さが全く違う。
管理売春以外の摘発だと、営業時間や接客様態など、どの違反でも全部店（店長）の責任になって、従業員である嬢は何ら罪に問われない。
その一生前科者の札がつく（役所の犯罪人名簿は一定期間経つと削除されるが、警察・検察内部のデータベースには一生残って、職質受けて名前を言って身元照会されるたびに「以前に警察のお世話になったことあります？」と聞かれ、疑いの目で厳しく調べられることになる）立場の報酬としての期間限定の月百万なんだよ。安すぎるくらいだ。
そもそも人数が全く違うわ。百万稼ぐ風俗嬢は店に何人もいるが、店長は一人しかなれんわ。しかも摘発されるまでの期間限定だわ。
ほんっとはてブって、女に都合のいい、男を責める内容ならどんないい加減な内容でも賛同ブコメ集まってスターを集めて人気ブコメになる、デマ拡大装置・男性憎悪拡散装置なんだなぁ
フッ、甘いな
貧乳好きの大多数は、そのような単純なデータベース消費をしているわけじゃあない
体格や顔つきに応じて、まさにここにあるべくしてある、そんな貧乳こそマーベラスと言える
例えばハリウッドセレブのような大柄で強そうなスタイルの女性であれば
体躯に見合わぬ貧乳にコンプレックスを抱えている心苦しい姿を見るよりも
豊かなバストで自信満々でいてもらいたいのだ
だから相応の貧乳を抱える若草のような少女こそ我々が愛し後援し育てるべきなのだ
ご理解いただけただろうか？
賃金物価スパイラルとは、まず何らかの原因でインフレが生じ、物価高が生まれます。その後、実質賃金が物価に見合わないので、賃上げ圧力が生じ、賃上げします。企業としては賃金はコストなので、生産性が向上しないままコストだけ増加すると、それを補う形で財・サービスへの価格に転嫁します。するとまた実質賃金が低下するので、その繰り返しが生じます。
これはコストプッシュインフレの一つの形態です。賃金プッシュインフレと言います。通常、この種のインフレは「悪いインフレ」と言われ、国の豊かさが低下しているのに物価が高まっています。この状態はスタグフレーションと呼びます。
インフレが生じた原因については色々ありますが、ロシア・ウクライナ問題において原油価格が高騰していることだけが問題ではありません。コロナ禍で政府が財政政策を行うことでマネーサプライが増えたことがインフレの大きな要因です。
近年の経済学は、理論よりも実証分析が盛んです。経済の状況などを保存したデータベースから「エピソード」を検索します。例えばこの場合、歴史的に賃金価格スパイラルが生じた例を調べるわけです。そして、そのエピソードは複数のシナリオとして分岐することがわかるでしょう。スパイラルが継続して実質賃金が低下していったエピソード、スパイラルが継続しなかったエピソード、スパイラルは継続されたが実質賃金は回復したエピソードなどです。
これらのエピソードにおいて、どれが2024-04-07時点のケースとして再現するのか、全くわかりません。以下の記事では、実際にエピソードが分析されていますが、結論として「過去のエピソードが再現すると考えるのは時期焦燥」と述べています。
"It is still too early to say whether the immediate future will replicate these patterns." https://cepr.org/voxeu/columns/wage-price-spirals-historical-evidence
そもそもインフレによって社会はどのようなコストを支払うことになるのでしょうか。
まずインフレするということは、貯金などの資産の価値が減っていくことを意味します。つまり国家の富の総量が低下します。デフレ下では貯金という選択肢が比較的安全な資産管理方法でしたが、インフレになるとこれらの資産の価値が下がり、同じ貯金の額で買える物の数が減っていきます。
「日本は世界有数の債権国である」と言われましたが、それはデフレで円高だったからです。円安になり、賃金価格スパイラルが継続すれば、債権者は不利益を被るでしょう。確かに、借金をする人は借金を返しやすくなるのがインフレの良いところで、設備投資などもしやすくなりますが、債権者にとっては不利な結果になります。
そしてインフレ下では、労働組合の賃上げ圧力が増し、先鋭化します。「実質賃金が物価に追いつかない」といって、賃金を上げるように交渉することになるでしょう。
ここで一つ質問がありますが、名目賃金の賃上げが企業の物価転嫁を引き起こし、物価高を生んでいるのであれば、「賃上げがインフレの原因であり、実質賃金低下の原因である」といえるでしょう。それなのに、なぜ「追いつけ追いつけ」と賃上げをするのでしょうか。
経済学的には、適切な賃上げは生産性の向上分に限定する必要があるでしょう。生産性向上分を賃上げに当てれば、企業は価格転嫁する必要が無いからです。つまり、現在の賃金物価スパイラルによる「悪循環」は、生産性上昇分を超える賃上げをしてしまっているのです。
では、生産性とはなんでしょうか。計算式は色々ありますが、アウトプットをインプットで割ったものとして定義されます。アウトプットは収益、インプットはコストです。コストは労働投資、設備投資などがあります。つまりこれは利潤＝収益ーコストという計算式を分数の形に置き換えたものです。
近年の技術は進歩しているので、企業は生産性を上げるためには、人よりも設備に投資したほうが合理的であると考えるでしょう。そこで賃上げに対処するには、まず設備投資で生産性向上を、というわけです。実際、設備投資が増えているという統計が存在します。https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA123100S4A310C2000000/
賃上げしなければならない、そのためには生産性を上げる必要がある、そのためには設備投資をする必要がある、生産性が上がれば物価転嫁をする必要がなくなる、というわけです。
このような「力学系(時間とともに変化するシステム)」が存在するので、実質賃金が今後回復するのかどうかについて、なかなか現時点では判断が難しいというわけです。実質賃金が平行線をたどる可能性も、低下していく可能性も、上がる可能性もあるのです。
いくつかの経済論文では、賃金物価スパイラルにおいて「初期に実質賃金が低下し、その後回復する」と述べていますが、再現性については疑問が残ります。
"The real wage falls early on and recovers later." https://economics.mit.edu/sites/default/files/inline-files/WagePriceSpirals.pdf
賃金価格スパイラルは過去にどれくらいの頻度で起きたのか、そしてその余波で何が起こったのか？
驚くべきことに、そのような出来事の後に賃金と物価がさらに持続的に加速したのはほんの少数だった。
新型コロナウイルス感染症による急性ショック後の回復が勢いを増す中、2021年のインフレ率は多くの国で約40年間見られなかった水準に上昇した。
労働市場の逼迫と賃金圧力の増大をもたらし、経済グループ全体で平均名目賃金（労働者1人当たり）が上昇し、失業率が低下した。
こうした最近の動向を受けて、賃金を通じたインフレによる第二次影響や潜在的な賃金価格スパイラルを懸念している。
インフレの上昇と労働市場の逼迫により、労働者がインフレに追いつく、あるいはインフレを上回る名目賃金の上昇を要求する可能性があると指摘している。
現在の労働市場の逼迫が今後数年間のインフレ圧力に大きく寄与する可能性が高いことを示唆しており、インフレ期待が固定されなくなった場合、その関連性はさらに強まる可能性がある。
これらの議論を総合すると、賃金と物価のインフレが互いに影響し合い、賃金と物価の両方が数四半期にわたって加速するスパイラルを引き起こす可能性がある点。
しかし、そのような状況は過去にどのくらい頻繁に起こったのか？また、そのような出来事の余波で何が起こったのか？
最近の研究論文で、1960 年代に遡る先進国間の過去のエピソードをまとめた経済横断データベースを作成することで、これらの疑問に取り組んでいる人々もいる。
賃金価格スパイラルを以下のメカニズムの結果として定義する者がいる。
このように、労働者と企業が賃金や価格をめぐって数回に分けて交渉するため、インフレショックが消えるには時間がかかる。
対照的に、賃金インフレの上昇が企業にとって新たなコストプッシュショックとなり、したがって近い将来インフレが加速する可能性に焦点を当てているようだ。
具体的には、賃金価格スパイラルを、連続する4四半期のうち少なくとも3四半期で消費者物価と名目賃金の加速が見られたエピソードとして定義。
期間0(賃金価格スパイラルを定義する基準が満たされる最初の期間) より前のすべてのエピソードでは、消費者物価インフレと名目賃金上昇率の両方が増加している。
もっと驚くべきことは、初期の動向は平均して、賃金と物価のさらなる持続的な加速には続かないということである。
実際、インフレ率と名目賃金の伸び率は平均して、賃金価格スパイラル後の四半期には安定する傾向があり、実質賃金の伸び率はほぼ変わらなかった。
したがって、物価と賃金の持続的な加速として定義される賃金価格スパイラルは、最近の歴史的記録の中で見つけるのは困難。
実際、上記の基準を使用して特定されたエピソードのうち、8四半期後にさらに加速したのはほんの一部。
場合によっては、インフレと賃金の伸びが一時的に上昇した後、再び低下するケースもあった。
さらに、いくつかのエピソードの後にはより極端な結果が続いた。
たとえば、米国の1973年第3四半期のエピソードでは、1970年代の最初のOPEC石油禁輸によって刺激され、価格インフレがさらに5四半期にわたって急上昇し、その後1975年に下落が始まった。
しかし、名目賃金の伸びは上がらず、実質賃金の伸びは低下した。
記述されたエピソードにおける賃金と価格の動態を検討する際に当然の疑問となるのは、均衡経済を特徴づける予想される関係からそれらの動態がどの程度乖離しているかということである。
賃金の動態をインフレ、労働市場のスラック、生産性の伸び傾向に関連づける賃金フィリップス曲線の枠組みを使ってこの疑問を探ることができる。
分解すると、賃金上昇率の上昇はインフレと労働市場の逼迫の両方によって引き起こされ、どちらかの要素が増加し、その後、エピソードの開始時を上回るレベルで安定している。
対照的に、他の構成要素の挙動は異なり、賃金・価格加速エピソードの開始時に急速に増加するが、その後は沈静化する。
平均して、ここで述べたエピソードでは、持続的なインフレの上昇と労働市場の逼迫から予想される賃金を上回る持続的な賃金の伸びは観察されていない。
現在の局面における重要な問題は、先進国経済が賃金と価格のスパイラルに陥りつつあるのかどうかである。
一部の国における最近の賃金価格上昇の顕著な特徴は、労働市場が引き締まる一方で実質賃金が低下していることである。
したがって、連続する4四半期のうち少なくとも3四半期が、
こうしたエピソードの後には、持続的な賃金価格スパイラルが続く傾向はなかった。
逆に、名目賃金の伸びが増加する一方で、インフレは低下する傾向があった。これにより実質賃金は回復した。
全体として、これらの同様のエピソードの後には、上記のより広範な一連のエピソードよりも高い賃金上昇率が続いたが、賃金の伸びは最終的には安定した。
実際、2年後の名目賃金の伸びは、インフレと労働引き締めの動きとほぼ一致している。
実質賃金が大幅に低下した今日と同様の状況を見ても、持続的な賃金価格の加速を見つけるのは難しい。
そうした場合、名目賃金は実質賃金の損失を部分的に回復するためにインフレに追いつく傾向があり、成長率は初期の加速が起こる前よりも高い水準で安定する傾向があった。
賃金上昇率は最終的にインフレと労働市場の逼迫と一致するようになった。
このメカニズムは、賃金価格スパイラルとして特徴付けられる永続的な加速ダイナミクスにつながるとは考えられなかった。
