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はてなキーワード: 見積もりとは
コンピュートへの大規模な投資が注目される一方で、アルゴリズムの進歩も同様に重要な進歩の原動力であると思われる（そして、これまで劇的に過小評価されてきた）。
アルゴリズムの進歩がどれほど大きな意味を持つかを理解するために、MATHベンチマーク（高校生の競技用数学）において、わずか2年間で～50%の精度を達成するために必要な価格が下がったことを示す次の図を考えてみてください。(比較のために、数学が特に好きではないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が40%のスコアを出したので、これはすでにかなり良いことです)。推論効率は2年足らずで3OOMs-1,000倍近く向上した。
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これは推論効率だけの数字だが（公開データから推論するのが難しいトレーニング効率の向上と一致するかどうかはわからない）、アルゴリズムの進歩は非常に大きく、また実際に起こっている。
この記事では、アルゴリズムの進歩を2種類に分けて説明します。まず、「パラダイム内」でのアルゴリズムの改良を取り上げることにしま す。例えば、より優れたアルゴリズムによって、同じパフォーマンスを達成しながら、トレーニングの計算量を10倍減らすことができるかもしれません。その結果、有効計算量は10倍（1OOM）になります。(後ほど「アンホブリング」を取り上げますが、これはベースモデルの能力を解き放つ「パラダイム拡張/アプリケーション拡張」的なアルゴリズムの進歩と考えることができます)。
一歩下がって長期的な傾向を見ると、私たちはかなり一貫した割合で新しいアルゴリズムの改良を発見しているようです。しかし、長期的なトレンドラインは予測可能であり、グラフ上の直線である。トレンドラインを信じよう。
アルゴリズム研究がほとんど公開されており、10年前にさかのぼるデータがある）ImageNetでは、2012年から2021年までの9年間で、計算効率が一貫して約0.5OOM/年向上しています。
アルゴリズムの進歩を測定することができます。同じ性能のモデルを訓練するために必要な計算量は、2012年と比較して2021年にはどれくらい少なくなっているのでしょうか？その結果、アルゴリズムの効率は年間0.5 OOMs/年程度向上していることがわかります。出典Erdil and Besiroglu 2022.
これは非常に大きなことです。つまり、4年後には、～100倍少ない計算量で同じ性能を達成できるということです（同時に、同じ計算量ではるかに高い性能も達成できます！）。
残念ながら、研究室はこれに関する内部データを公表していないため、過去4年間のフロンティアLLMのアルゴリズムの進歩を測定することは難しい。EpochAIは、言語モデリングに関するImageNetの結果を再現した新しい研究を行っており、2012年から2023年までのLLMのアルゴリズム効率のトレンドは、同様に～0.5OOM/年であると推定しています。(しかし、これはエラーバーが広く、また、主要なラボがアルゴリズム効率の公表を停止しているため、最近の上昇を捕捉していません）。
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Epoch AIによる言語モデリングにおけるアルゴリズム効率の推定。この試算によると、私たちは8年間で～4OOMの効率向上を達成したことになります。
より直接的に過去4年間を見ると、GPT-2からGPT-3は基本的に単純なスケールアップでした（論文によると）が、GPT-3以降、公に知られ、公に干渉可能な多くの利益がありました：
最近リリースされたGemini 1.5 Flashは、"GPT-3.75レベル "とGPT-4レベルの間の性能を提供する一方で、オリジナルのGPT-4よりも85倍/57倍（入力/出力）安い（驚異的な利益！）。
公開されている情報を総合すると、GPT-2からGPT-4へのジャンプには、1-2 OOMのアルゴリズム効率向上が含まれていたことになります。
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GPT-4に続く4年間はこの傾向が続くと予想され、2027年までに平均0.5OOMs/年の計算効率、つまりGPT-4と比較して～2OOMsの向上が見込まれます。計算効率の向上は、低空飛行の果実を摘み取るようになるにつれて難しくなる一方、新たなアルゴリズムの改良を見出すためのAIラボの資金と人材への投資は急速に増加しています。 (少なくとも、公開されている推論コストの効率化は、まったく減速していないようだ)。ハイエンドでは、より根本的な、トランスフォーマーのようなブレークスルーが起こり、さらに大きな利益が得られる可能性さえある。
これらをまとめると、2027年末までには（GPT-4と比較して）1～3OOMのアルゴリズム効率向上が期待できることになります。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(6) https://anond.hatelabo.jp/20240605205754
2027年までにAGIが実現する可能性は極めて高い。GPT-2からGPT-4までの4年間で、私たちは〜未就学児から〜賢い高校生までの能力を手に入れた。計算能力（～0.5桁またはOOMs/年）、アルゴリズム効率（～0.5OOMs/年）、および「趣味のない」向上（チャットボットからエージェントへ）のトレンドラインをトレースすると、2027年までに再び未就学児から高校生規模の質的ジャンプが起こると予想される。
見て。モデルたちはただ学びたいだけなんだ。あなたはこれを理解しなければならない。モデルたちは、ただ学びたいだけなんだ。
GPT-4の能力は、多くの人に衝撃を与えた。コードやエッセイを書くことができ、難しい数学の問題を推論し、大学の試験を突破することができるAIシステムである。数年前までは、これらは難攻不落の壁だと思っていた。
しかしGPT-4は、ディープラーニングにおける10年間の猛烈な進歩の延長線上にあった。その10年前、モデルは犬猫の単純な画像を識別するのがやっとだった。4年前、GPT-2は半可通な文章をつなぎ合わせるのがやっとだった。今、私たちは思いつく限りのベンチマークを急速に飽和させつつある。しかし、この劇的な進歩は、ディープラーニングのスケールアップにおける一貫した傾向の結果に過ぎない。
ずっと以前から、このことを見抜いていた人々がいた。彼らは嘲笑されたが、彼らがしたのはトレンドラインを信じることだけだった。トレンドラインは強烈で、彼らは正しかった。モデルはただ学びたいだけなのだ。
私は次のように主張する。2027年までには、モデルがAIの研究者やエンジニアの仕事をこなせるようになるだろう、と。SFを信じる必要はなく、グラフ上の直線を信じるだけでいいのだ。
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過去と将来の有効計算量（物理計算量とアルゴリズム効率の両方）の大まかな見積もり。モデルをスケールアップすればするほど、モデルは一貫して賢くなり、"OOMを数える "ことによって、（近い）将来に期待されるモデルのインテリジェンスの大まかな感覚を得ることができます。(このグラフはベースモデルのスケールアップのみを示している。）
この記事で取り上げた一般的な推定に基づく、効果的な計算（物理的な計算とアルゴリズムの効率の両方）の過去と将来のスケールアップの概算。モデルをスケールアップするにつれ、モデルは一貫して賢くなり、「OOMを数える」ことで、（近い）将来に期待されるモデルのインテリジェンスの大まかな感覚を得ることができる。(このグラフはベースモデルのスケールアップのみを示している。"unobblings "は描かれていない)。
この作品では、単純に「OOMを数える」(OOM = order of magnitude、10x = 1 order of magnitude)ことにします。1)計算、2)アルゴリズム効率(「効果的な計算」の成長として考えることができるアルゴリズムの進歩)、3)「アンホブリング」(モデルがデフォルトで足かせとなっている明らかな方法を修正し、潜在的な能力を引き出し、ツールを与えることで、有用性を段階的に変化させること)の傾向を見ます。GPT-4以前の4年間と、GPT-4後の2027年末までの4年間に期待されるそれぞれの成長を追跡する。ディープラーニングが効率的な計算のすべてのOOMで一貫して向上していることを考えると、将来の進歩を予測するためにこれを使うことができる。
世間では、GPT-4のリリースから1年間、次世代モデルがオーブンに入ったままであったため、ディープラーニングは停滞し、壁にぶつかっていると宣言する人もいた。しかし、OOMをカウントすることで、私たちは実際に何を期待すべきかを垣間見ることができる。
結果は非常にシンプルだ。GPT-2からGPT-4への移行は、時々まとまりのある文章を並べることに感動的だったモデルから、高校入試のエースになるモデルへの移行であり、一度だけの進歩ではない。私たちはOOMsを極めて急速に克服しており、その数値は、4年以上かけてGPT-2からGPT-4への質的なジャンプをさらに～100,000倍の効果的なコンピュート・スケールアップが期待できることを示している。さらに、決定的なことは、それは単にチャットボットの改良を意味しないということだ。"unhobbling "利益に関する多くの明らかな低空飛行の果実を選ぶことで、チャットボットからエージェントへ、ツールからドロップイン・リモートワーカーの代替のようなものへと我々を導いてくれるはずだ。
推論は単純だが、その意味するところは注目に値する。このような別のジャンプは、私たちをAGIに、博士号や同僚として私たちのそばで働くことができる専門家と同じくらい賢いモデルに連れて行く可能性が非常に高い。おそらく最も重要なことは、これらのAIシステムがAI研究そのものを自動化することができれば、次回のテーマである強烈なフィードバック・ループが動き出すということである。
現在でも、このようなことを計算に入れている人はほとんどいない。しかし、AIに関する状況認識は、一歩下がってトレンドを見てみれば、実はそれほど難しいことではない。AIの能力に驚き続けるなら、OOMを数え始めればいい。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える (2) https://anond.hatelabo.jp/20240605204240
元増田をインターネット不適当罪として半年ROMの刑とする。また、び物理的なガバガバは昔から使われているだろと指摘をしていたブクマカも同様に半年ROMの系とする。
「ガバガバ（計画や見積もりの精度が極めて低いという意味で）」が淫夢を語源としているという元増田の主張について、元増田自身が論拠を示すべき所を放棄しており、バカと言わざるを得ない。
一方、元増田が追記にて指摘するように多くのブクマカが物理的な緩さに対しての「ガバガバ」という表現が昔から存在するという的はずれな指摘をしており、これを論拠に鬼の首を取ったようなコメントをするのもまた知能が足りていないと言わざるを得ない。
よって、元増田および物理的なガバガバは昔から使われているだろと指摘をしていたブクマカの両者についてインターネット不適当罪として半年のROMを言い渡すものとする。
[主張]
[根拠]
(該当する記述なし)
[論拠]
① 老若男女問わず「ガバガバ（計画や見積もりの精度が極めて低いという意味で）」を使う。
② 淫夢以前に、計画などに対して「ガバガバ」という語を利用した事実が無い。
③ ①②により計画や見積もりの精度が極めて低いという意味での「ガバガバ」という語の使用は淫夢由来である。
だとすると、論拠を主張につなげる根拠がないし、論拠③がやや強引であると思う。
潜在的に潜在した語彙を淫夢が顕在化させただけと考えれば、有用な語彙に光を当てた淫夢はスゴいと言うこととにならないだろうか。
それはともかく、淫夢って何？
語源に対して頓着がなさすぎるだろ。
俺としては淫夢由来の言葉を使うこと自体が人としての恥だと思うんだけど、平気で使うよね。
同性愛者差別と著作権違反が混ざりあった文化圏の表現なんて俺は口に出したくないんだけどなあ。
今使われている「ガバ」に当たる表現が他にないならともかく「荒い」「雑」「杜撰」「適当」「緩い」「拙い」「嘘（無自覚の）」といった表現がいくらでもあるなかであえて「ガバガバ」という意味があるのかと。
こういう話をすると「じゃあキリスト教徒は「利益」も「挨拶」も「旦那」も使えなくなりますねｗ」みたいに揚げ足取ってくるような奴がおるんやけど、そういうレベルの話ではないじゃん淫夢は。
たとえば歴史や文化の教科書に淫夢が載ることが今後あると思う？
２５世紀の教科書に「インターネット初期の文化紹介」として「当時、ニコニコ動画では真夏の夜の淫夢シリーズを違法視聴してコメントを書き込むのが流行っていた」みたいに画像付きで紹介される可能性が0.0001%でもあると思うか？
ないだろ流石に？
だからやめろって。
誤読が多く見受けられるのでまずそこについて改めて整理させてもらう。
私は「物理的な緩さに対して使われる「ガバガバ」は淫夢発祥である」と言った覚えは全くない。
タイトルにも「（計画や見積もりの精度が極めて低いという意味で）」と書いているので、タイトルだけでもちゃんと読んでいればそうやって捉えることは全く無いと思うのだが・・・。
改めて言うが私が言及しいるのは「計算や計画における緩さ・杜撰さ」という意味での「ガバガバ」であって、物理的なものに対して「ガバガバ」というオノマトペがどのように使われているのという話はここでは一切していない。
本当に残念なことに、はてなーはついに「タイトルさえまともに読めない集団」に成り下がったと言わざるを得ないだろう。
はてなーのことだからシレっと消して知らんぷりしかねないので、一つだけ魚拓を取っておく。
当選おめでとう
ignio 青空文庫はこういうときに便利。大倉燁子の「恐怖の幻兵団員」（昭和25年）に「孔のまわりの羽目板はがばがばにゆるんでいる」という文がある。
「昔から使ってたぜ～～～ホラホラ～～～」とソースを撒き散らせばいいものを何一つソースを持ってこないで「昔から使ってたけど！」と言い張るだけ。
子どもの「皆持ってるもん！皆RTX４０９０使って生成AIで画像作りまくってバズってるもん！僕にも買って～～～皆持ってるんだからいいでしょ～～～」と何も変わらねーじゃん。
一人一つずつ他の人と被ってないものを持ってきて欲しいぐらいだけど、我こそはという数人が１０個ぐらい持ってきてくれたら俺もアッサリ折れるよ。
ただし、もう一度言うけど「淫夢以前からあったもの」だからね。
たとえば最近出たオタク擁護辞典なんかが「元がホモネタだろうと流行ってるんだから入れちまうぜ！」と突っ込んできたのを「どうだ！辞書にも載ってるぞ！まいったか！」とかは辞めろよな。
それは「一部の恥知らずな辞書が語源関係なく新規用法を載せる乱暴なスタイルを取っている」というだけの話でしかないから。
はぁ・・・昔のインターネットにあったソース至上主義はどこにいったんだろうなあ・・・ノーソースのままで「俺の記憶では確かなんだ！」で主張するやつばっか・・・
そこそこ長いカフェ従事者としてバリスタさんとの繋がりも増え、お誘いも受けることもしばしば。
そんなわけで今回足を運んだのは国内では最大級のコーヒーイベント、TOKYO COFFEE FESTIVAL。
コーヒー×音楽！表参道の華やかな開催地！SNSはおいしいコーヒーへの称賛とバリスタたちの交流を喜ぶ声！
★何も考えていないオペレーション
まず何よりもブースの配置。これだけ混むと想定できていながら待機列の導線を1ミリも考えてない。
言っちゃ悪いけど知名度の低いコーヒー屋が大金払って参加しても、人気店の待機列で遮られて閑古鳥。
そういうこれから来るところを新規さんに紹介するのがこういうイベントなんじゃないの？
客が来ないのはプロモーションしない自己責任〜！なんてのは平等な配置と導線提供してから言え。
次にスタッフの数と質。
ブース同様来場者数を考慮せずに受付だけ用意しときゃいいだろ的な配置で、場内の客案内は高い金払って参加した出店者様に丸投げ。
コロナ明け×カフェブームで膨れ上がった客数をこれまで通りかそれ以下の人数でまわそうとしてるなんて正気とは思えない。
そもそもスタッフをボランティアで募集してるイベントはクソってのが相場なんだけど、この集客規模のイベントで受付スタッフが友達と駄弁って大行列になってるのを誰も注意しないのは正直頭おかしい。
★出店料とzine協力費
出店料1日2.5万円、まぁ大きいイベントだし場所的にもある程度の価格になるのはわかる。
ただ今回の目玉となるおしゃれなzine…この参加協力費がえぐい。
これがなんと当初6万円と出店料の倍額以上の提示で、あまりに高すぎたのでかなり非難轟々。
しかも参加した店舗を優先的に出店という、絶対出店したいやつは払えシステム。
あまりに不評で最終的に半額くらいになったというけど、その金額もかなりギリギリまで出なかったとか。
zineは凝ったつくりしてたから原価はかかってそうだけど、1,200円で販売するのにそんなにとる？
※以下出店料関連のみでの収益試算
（コーヒー関連の知人しかいないためフードやグッズは同額で予想）
［1日目］
［2日目］
計64店舗×2.5万円=160万円
［zine掲出料］
3.5万円×30店舗=105万円
★総括
「大盛況でいいイベントだった！」なんてのは出店者ブース内から見ればそりゃそう。
案内もろくにされず、お得なはずの飲み比べは大行列で飲みたい店のコーヒーも飲めずな新規客は2度と来ない。
そもそも出展内容の告知も遅すぎて一般来場客の事なんて考えてないんだろうなあ。
前回はわかるよ、コロナ明けてイベントに飢えた民衆が押し寄せたからね。
カフェブームも盛り上がってこれだけあちこちでコーヒーイベントやってて、だいたいイベントは長蛇の列なのになんで改善しようとしないんだろ。
「コーヒーイベントはこういうもの！」で押し切ろうとしてる空気感はそろそろ限界なんじゃない？
SNSだとポジティブな感想ばっかりでびっくりなんだけど、客も出店者も不満ある人が黙ってフェードアウトしてるだけなのでは…。
出店者は忖度とか同調圧力も強そうだけど、しっかりクレームぶつけないとコーヒーブーム自体の寿命縮めない？
ブームを逆手にとって出店者と客から搾取、運営は見積もりも取らずにジャブジャブ予算使ってやった感だしてるのが見えてくるよね。
勝手のわかったベテランだけが楽しめるイベントなんてジャンル衰退を推進するだけなのにな〜。
信者がついてくるうちに、太客抱え込んでかわいい子食って店作って安泰！みたいなやり方する人たちが先導して、それに憧れるフォロワーが湧いてきてるからブームも末期なのかな。
2024年5月26日の静岡県知事選挙において、自民党推薦の元総務官僚、大村慎一は敗北した。その敗因を分析することで、選挙戦術の課題や静岡県の政治情勢を明らかにしたい。
川勝前知事の辞職表明後、真っ先に出馬を表明したのが大村慎一だった。彼は、川勝前知事によって生まれた分断を解消する「オール静岡」を掲げ、静岡県の未来を担う候補として期待された。地元紙によれば、3年前の前回知事選から自民推薦候補としてリストアップされており、その時は準備が整わず辞退したが、前回選挙直後から県内中東部の政財界にコネクションを築き、出馬の地固めを進めていた。総務省に影響力を持つ自民党幹部も、県内各自治体の首長らに「大村を頼む」と支持をお願いする電話をかけ回っていたという。
結果、出馬表明後、県内の各自治体の首長が続々と大村支持を表明し、地元メディアも連日「今日は〇〇市の市長が大村支持を表明しました」と報じた。特に、リニア問題で注目されている大井川流域市町の盟主である島田市長の支持表明は大きく取り上げられた。一方、対抗馬の鈴木康友に関しては、スズキ自動車の会長とのつながりくらいしか報じられなかった。
また、大村も鈴木も「環境を守りつつリニア推進」と表明したことで、争点がリニアから浜松球場の建設問題に移った。何百億円も県予算をかける工事見積もりのため、浜松市以外の人から見れば反対が多い。メディアは最大争点として浜松球場問題を扱い、大村は「ゼロベースで見直し」を掲げて支持を広げた。
ここまでは完璧だった。
自民党内部の情勢調査によれば、4月前半は当初は鈴木康友氏に大幅リードを許していたが、下旬になると一気に差を詰めていたという。
その結果、岸田率いる永田町の自民党本部が大村に推薦を出した。
選挙戦が本格化する中、大村陣営は「SUZUKI政治を許さない」といった過激なプラカードを掲げ、対抗馬の鈴木康友への批判を強調した。この手法は、川勝前知事がJR東海を批判して支持を集めた「分断を煽る」戦術そのものであり、県民の一部からは逆効果となった。
リニア問題でも、「1年以内に解決する」と表明し、リニア工事の環境アセス審査に期限を設けた。しかし、岐阜県の水枯れが報道され、大村は演説先で急遽公約が書かれたプラカードの「1年以内に解決」の部分をステッカーで隠し、公約を取り下げるという失態を犯した。このような混乱は、有権者の信頼を失わせた。
争点として浜松球場問題を強調しすぎたことも問題だった。この戦術は浜松市との対決色を強調しすぎる結果となり、地域対立を煽る形となった。西部VS中部の構図が目立ち、東部・伊豆の選挙への関心が低下し、更に浜松市の鈴木陣営の結束を固めさせる結果となった。
自民党本部の推薦も裏目に出た。自民党が裏金問題で国民から拒絶されている現状では、推薦がむしろマイナスとなった。応援演説には地元の上川陽子以外、政権幹部が応援演説に入ることはなかった。その上川陽子の演説も「失言」として報じられ失点にしかならなかった。
鈴木康友の選挙戦は、謙虚な姿勢で始まった。東部地域の市長から「挨拶に来ないのは東部を軽視しているからだ」と批判された際には、出陣式を地元西部ではなく東部で行い、批判をかわした。特定の政策を強調することなく、リニア問題で岐阜の水枯れが報道された時も「拙速には進めない」と上手くかわした。さらに、河村たかし名古屋市長など民主党時代の同期を動員し、幅広い人脈をアピール。立憲民主党の議員が応援演説を行い、与野党対決を前面に出すことで、大村側の自民党色を目立たせた。一方で、鈴木を全面的に支援したのは自民党の浜松支部であり、また、菅義偉前首相との蜜月関係も報じられるなど、自民支持層にも食い込んだ。
大村慎一の敗北は、逆効果な選挙戦術、リニア問題での混乱、地域対立の煽り、自民党本部の推薦の裏目など、複数の要因が重なった結果である。これらの要因を総合的に考慮すると、大村が敗北したのは必然とも言えるだろう。この選挙結果は、静岡県の政治情勢に新たな課題を投げかけている。
社会人になってからのぼんやりした目標でITを極めたいという思いがある。
一分野に特化したタイプではなくIT領域におけるオールラウンダーのような総合格闘家のような存在。
まずITを極めるとは具体的にどういう状態なのか。そのためには何をすればいいのかを考察する。
まずITを主要トピックに大別する。必ずしもMECEではない。
そしてどういうことができたらITを極めたと言えるかを思いつく限り列挙してみる
次は具体的に列挙した例について解像度を上げてどの要素に分類されるものかを考えた上で、それを極めるには何をすればいいかを考える。
あまりに理不尽なことでクライアントと言い合いになったので、多少ボカして顛末を記す。
私の会社でとある商品をオンライン販売しており、その在庫管理システムのようなものを必要としていた。
それでネットで検索して「システム構築はお任せください」というシステムインテグレータに見積もりを依頼し、発注することになった。
概ね順調にシステムが出来てきたころ、私と先方のシステムエンジニアとの会話でこのようなことがあった。
先「それなら良かったです」
私「一点いいかな？受注してから発送作業者が作業に取り掛かるまで、現状だと手動で見に行かなければならない。ここも改善したいのだがいけるかな？」 ※特定を避けるためボカしてます
先「なるほど・・・その場合は人が常駐している必要がありますね」
私「その作業、君がやってくれるかな？」
先「えっ？」
私「えっ？」
となって空気がおかしくなった。私の言い分はこうである。「システム」は業務の工程全体を表すのであって、ソフトウェア的な部分だけを表すワードではない。
だから「システムエンジニア」を名乗るなら、ソフトウェア面以外の箇所も改善するのが当然ではないか、というのが私の理屈である。
しかし先方の言い分はそうではない。システムエンジニアはソフトウェアシステムだけを改善し、それ以外は関与しない。
だからソフトウェア改善で対応できない箇所は「システムエンジニア」だから対応しないというわけである。
私にとっては、一体何を言っているんだという話である。システムという言葉を軽視しているというか、濫用しているのではないか。
ソフトウェアも立派なシステムであるが、これは株式会社と株式会社のやりとりである。
ビジネスがシステムの根幹であって、ソフトウェアはその内部のいち部分でしかないことは明白ではないのか？
結局そのシステムインテグレータは、ソフトウェア以外のシステムは対応しませんということだった。私にとっては片手落ちの気分である。
システムエンジニアはソフトウェアだけしかエンジニアリングしなくて良いと思っている人。
デカいプロジェクトのPMを中途入社1年の奴がやってるんだが、びっくりするような事しかしないからずっとびっくりしてる。
まずツール選定。社内の状況のヒアリングもしている様子は無く当初は「確認するまでもなく把握してるのか〜すごいな〜」と思って眺めてたんだけど単純に何を確認すべきか分かってなかった。当然既存ツールとの連携方法やメリデメも確認していないし開発工数も分かっていない。
見積もりで比較して経営会議にかけたと言うので(事前共有無し)見積書を見せてもらった。5000万の決裁を取っていた。見積もり依頼するための要件が実態に則しておらず、慌てて確認すると恐らく3倍の費用が必要になる。1.5億。なんでこんな見積もりになったのかと聞いたら、「○○さん(部下)が以前別のプロジェクトで使っていた資料から引用した」と。本人に確認は取っていないらしい。それに○○さんのプロジェクトは限定的なものだったので当然見積もり要件も異なる。しかもこのプロジェクトの性質から考えれば○○さんではなく部下にもっと適切な見積もり要件を出せる人がいるのに、その人には何の連絡もしなかったらしい。何故かと聞いたら「なんとなく」。開いた口が塞がらない。
しかし同じ条件で見積もりを取っているならある程度金額感での比較はできるかもしれないと思い、他のツールの見積書を見た。確かに一見高く見えるが、3倍にした時に重量課金分の比率が低いツールもあり、コストで考えると導入を決めたツールの分が悪い。
更に目に入ったのは同僚がPMをやっている別のプロジェクトで使用しているツールの見積もり。関連するプロジェクト同士なので同一ツールを使うのはメリットが大きい。予算も悪くないし、新規導入じゃないので見積もりから削られ項目も出てくる。しかし俺は目を疑った。同僚のプロジェクトを名指しして「○億円の赤字」と書かれている。算出根拠の資料を見たけど、どれもこれも実態に則していない。どこからこの数字から出てきたのか聞いたら「エイヤで出しました」とドヤ顔。
俺も関連するプロジェクトのPMをやっているんだが、危機感しかない。関わりたくない。しかしGW中だと言うのになぜか会社携帯が鳴っている。名前はもちろん例の人。憂鬱。
米Amazonで欲しいものあった。ドル円レート見ると160円とかなって本当にびっくりした。。
2年前位まで100円～110円位行ったり来たりしてるイメージだったけど。。
直近2年ぐらいだよね？こんなに高くなり続けたのって。
アメリカが物価高云々で、米ドルのレートが凄いことになるのは分かるけど、他の通貨も大体凄いことになってる。
個人的には100円～110円位が助かっていたので、
今のレートで得することが本当にない。得する人が羨ましい。
私的な理由だと海外通販で助かっていたし、仕事だとクラウドの見積もり、提示とかで助かっていた。
得するターンから損するターンになったんだと言われたらそれまでなんだけど。。。
本当に知りたいんだけど、なんで円がこんなに弱くなってんの？
色々な理由があってどれも正解/不正解なんだろうけどマジで知りたい。どうやったら下がるんだよこれ。。。
介入した？って聞いたことあるけど1週間もしないうちにまた上がってたよな。確か。
何をやっても焼け石に水なんだろうか。
国に祈りを捧げるより、真面目にドルとか持った方が良いんだろうな。
皆どの口座とかで変えてるんだろ。
