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はてなキーワード: ゆっくりとは
世の中には自分はサイコーだと思っていても、何故か、全く評価されず、あれは重版でこれは重版でないのはなんで？ということがたまにある。
なんでだろーとほわわんと思っているうちに、打ち切りになって、なんとなく胸にぽっかり穴が空いたような気持ちになる。
これまでは、それを受け入れて来たけれども、今どき、とりあえず狂気的な熱量でその魅力を発信すれば、一定の評価までいけるんじゃねと思い至った。思いついたら試してみたくなる性分で、自分の知るあらゆる場所で喚き散らそうと皆様のお目汚しさせて頂いております。
その漫画やら小説やらが、おもしろーと思う前提が大きく2つあると思ってる。
一つは、いかにうわぁーそれわかるわぁって深いところで思わされるかどうかである。
以下の人は、手に取ってもらえれば少なからず思うところがあるのではないかと思う。
●「馬を水辺につれていけても水を飲ませることはできない」を日常的にひしひしと感じている人
●自分に対して卑屈になって、大した事ない人間だと思っている人
他者はコントロールできず、自分自身のことしか、自分でコントロールできることはないという事実はは、人が幸せな人生を歩むうえで一番大切な考え方であると思う。
隣の芝は青く見える、アドラーの言う「他者と競争しない」ということ、古今東西誰かに嫉妬し凋落するという話は絶えない。
自分ではどうしようもないこと、他者との比較を駆り立てられるような仕組みが、今この世の中は多すぎる。そしてなぜだか、人の性質の一つとして自分が持っていない他人の何かに痛烈な魅力を感じてしまう。本来であれば、それは危機察知や、欲望等自分自身に向けることができれば、とてつもない力を発揮するはずであるのに、間違った使い方を推奨させるような、情報が蔓延ってしまっている。
自分の人生は自分のもので、他人と比較しようとどうしようと、結局自分が何を考えどう行動するかでしか、自分の人生は動かないという事を痛烈に感じさせてくれる。
主人公がその事を少しずつでも確実的に自覚するに連れて、心臓をえぐり取られるような衝撃が体を走り、一旦目を閉じ深呼吸することを強いられる。
嫌われる勇気読んだ人とかも、読んでないけど興味がある人も、この作品を足がかりにしてから、解像度が上がるかもしれん。
自分の人生を幸福にするためのヒントがわかりやすく散りばめられているこの本を読まん奴は本当に損だと思う。
弱いと思ってたやつが実は強い、正体不明の助けてくれた相手は、実はめちゃくちゃ権力者でひょんなことからコネが出来る等々。
葬送のフリーレンも、勇者が死んだあとのストーリーがエモいと言う部分にフォーカスされがちで、言うまでもなく、それがあれの根幹の面白さではあるのだけれど、これでもかというほどに、「あいつ実はめっちゃ強いやん」、が詰め込まれている。それなのに、ブリーチのようにあーはいはい、またそのパターンねとならない。消費されない。十分なタメを作ったうえでのどんでん返しなので、読む方は毎回純粋に重く気持ちよさを感じ取れるのである。
ただ、この紹介したい作品は、その要素を表に出さずに既に7巻まで進んでいる。ずっーと匂わせて、明らかなシーンとして強者を表立てない。それが読者に考えさせる余白を与える。
答えを早々に矢継ぎ早に、気持ちよくわかりやすい正義を振りかざし、相手に考えさせないことで、我々をコントロールしがちな様々なコンテンツとは毛色が違う。私自身もどちらも面白いと思うのだが、あとに引き、心の奥に残り、他の人と共有をしたいと思うのは圧倒的にこの作品である。
月刊だからさ、ゆっくりなのよ進み方が、でもさ絶対終わってほしくなくて、ずーっとゆっくーり1年とか半年とかに1回これが読めるだけでもうLOQバク上がりでさ、打ち切りなんてなったらショックもとてつもないからさ、応援したいわけ。
6月8日に最新刊だから、それに伴って、3巻無料キャンペーンがなされるかもしれん。私は、ユーチューバーの誰かが書評しているのをみて何かの記念で3巻無料でそこから入った口です。
ここのコメントが、そんな王道で面白いの知っとるわであふれることを祈る。
本のタイトルは
「図書館の大魔術士」
ヘロヘロジョギングでも、何とかランニングを始める程度の体力にまで引き上げられたっぽいのもある。
これでも十分遅いだろ……って速さの0.7倍くらいで、人目を憚らず超ゆっくり、じっくりアップすると息が非常に安定する。
これまで脚は余裕だったのに、心肺がネックになってたのがフラストレーションだった。調子乗って速く走りすぎてすぐ潰れてたけど、そこそこスピードも出せるようになると気分がいい。
あなたが怒っているのは、あなたが深手を負っていて、その傷をひどく刺激されるから
傷ついているところに触ろうとしたら、激怒して相手を払いのけたくなるのは、極めて当然の反応
だから、誰にも傷を触られない場所へ避難して、そこでゆっくり傷を癒せるといい
敵を排除する力よりも、自分の大切に思うもののことを、大切に思いながら触れられる力のほうが、きっとあなたにもっとも必要な力なはずだ
自分以外の人が乱暴に触ってきたとしても、絶対に傷つけられないくらい、深く深く大切に思える力がそこにあればいい
本当に大事なことは、敵を消すことじゃないはず
私は以前、AGIへの短期的なタイムラインには懐疑的だった。その理由のひとつは、この10年を優遇し、AGI確率の質量を集中させるのは不合理に思えたからである（「我々は特別だ」と考えるのは古典的な誤謬のように思えた）。私は、AGIを手に入れるために何が必要なのかについて不確実であるべきであり、その結果、AGIを手に入れる可能性のある時期について、もっと「しみじみとした」確率分布になるはずだと考えた。
しかし、私は考えを変えました。決定的に重要なのは、AGIを得るために何が必要かという不確実性は、年単位ではなく、OOM（有効計算量）単位であるべきだということです。
私たちはこの10年でOOMsを駆け抜けようとしている。かつての全盛期でさえ、ムーアの法則は1～1.5OOM/10年に過ぎなかった。私の予想では、4年で～5OOM、10年で～10OOMを超えるだろう。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/this_decade_or_bust-1200x925.png
要するに、私たちはこの10年で1回限りの利益を得るための大規模なスケールアップの真っ只中にいるのであり、OOMsを通過する進歩はその後何倍も遅くなるだろう。もしこのスケールアップが今後5～10年でAGIに到達できなければ、AGIはまだまだ先の話になるかもしれない。
つまり、今後10年間で、その後数十年間よりも多くのOOMを経験することになる。それで十分かもしれないし、すぐにAGIが実現するかもしれない。AGIを達成するのがどれほど難しいかによって、AGI達成までの時間の中央値について、あなたと私の意見が食い違うのは当然です。しかし、私たちが今どのようにOOMを駆け抜けているかを考えると、あなたのAGI達成のモーダル・イヤーは、この10年かそこらの後半になるはずです。
マシュー・バーネット（Matthew Barnett）氏は、計算機と生物学的境界だけを考慮した、これに関連する素晴らしい視覚化を行っている。
これらすべての重要な変動要因になりうるものがあります。つまり、より多くのスクレイピング・データでより大きな言語モデルをプリ・トレーニングするという素朴なアプローチが、まもなく深刻なボトルネックにぶつかり始める可能性があるということだ。
フロンティア・モデルはすでにインターネットの多くで訓練されている。例えば、Llama 3は15T以上のトークンで学習された。LLMのトレーニングに使用されたインターネットの多くのダンプであるCommon Crawlは、生で100Tトークンを超えるが、その多くはスパムや重複である（例えば、比較的単純な重複排除は30Tトークンにつながり、Llama 3はすでに基本的にすべてのデータを使用していることになる）。さらに、コードのようなより特殊な領域では、トークンの数はまだまだ少ない。例えば、公開されているgithubのリポジトリは、数兆トークンと推定されている。
データを繰り返すことである程度遠くまで行くことができるが、これに関する学術的な研究は、16エポック（16回の繰り返し）の後、リターンは非常に速く減少し、ゼロになることを発見し、繰り返しはそこまでしか得られないことを示唆している。ある時点で、より多くの（効果的な）計算を行ったとしても、データ制約のためにモデルをより良いものにすることは非常に難しくなる。私たちは、言語モデリング-プレトレーニング-パラダイムの波に乗って、スケーリングカーブに乗ってきた。大規模な投資にもかかわらず、私たちは停滞してしまうだろう。すべての研究室が、新しいアルゴリズムの改善や、これを回避するためのアプローチに大規模な研究の賭けに出ていると噂されている。研究者たちは、合成データからセルフプレー、RLアプローチまで、多くの戦略を試していると言われている。業界関係者は非常に強気のようだ：ダリオ・アモデイ（Anthropic社CEO）は最近、ポッドキャストでこう語った：「非常に素朴に考えれば、我々はデータ不足からそれほど遠くない[...]私の推測では、これが障害になることはない[...]。もちろん、これに関するいかなる研究結果も独占的なものであり、最近は公表されていない。
インサイダーが強気であることに加え、サンプル効率をはるかに向上させたモデルをトレーニングする方法（限られたデータからより多くのことを学べるようにするアルゴリズムの改良）を見つけることが可能であるはずだという強い直感的な理由があると思う。あなたや私が、本当に密度の濃い数学の教科書からどのように学ぶかを考えてみてほしい：
モデルをトレーニングする昔の技術は単純で素朴なものだったが、それでうまくいっていた。今、それがより大きな制約となる可能性があるため、すべての研究室が数十億ドルと最も賢い頭脳を投入して、それを解読することを期待すべきだろう。ディープラーニングの一般的なパターンは、細部を正しく理解するためには多くの努力（そして多くの失敗プロジェクト）が必要だが、最終的には明白でシンプルなものが機能するというものだ。過去10年間、ディープラーニングがあらゆる壁をぶち破ってきたことを考えると、ここでも同じようなことが起こるだろう。
さらに、合成データのようなアルゴリズムの賭けの1つを解くことで、モデルを劇的に改善できる可能性もある。直感的なポンプを紹介しよう。Llama 3のような現在のフロンティアモデルは、インターネット上でトレーニングされている。多くのLLMは、本当に質の高いデータ（例えば、難しい科学的問題に取り組む人々の推論チェーン）ではなく、このようながらくたにトレーニング計算の大半を費やしている。もしGPT-4レベルの計算を、完全に極めて質の高いデータに費やすことができたらと想像してみてほしい。
AlphaGo（囲碁で世界チャンピオンを破った最初のAIシステム）を振り返ることは、それが可能だと考えられる何十年も前に、ここでも役に立つ。
LLMのステップ2に相当するものを開発することは、データの壁を乗り越えるための重要な研究課題である（さらに言えば、最終的には人間レベルの知能を超える鍵となるだろう）。
以上のことから、データの制約は、今後数年間のAIの進歩を予測する際に、どちらに転んでも大きな誤差をもたらすと考えられる。LLMはまだインターネットと同じくらい大きな存在かもしれないが、本当にクレイジーなAGIには到達できないだろう）。しかし、私は、研究所がそれを解読し、そうすることでスケーリングカーブが維持されるだけでなく、モデルの能力が飛躍的に向上する可能性があると推測するのは妥当だと思う。
余談だが、このことは、今後数年間は現在よりも研究室間のばらつきが大きくなることを意味する。最近まで、最先端の技術は公表されていたため、基本的に誰もが同じことをやっていた。(レシピが公開されていたため、新参者やオープンソースのプロジェクトはフロンティアと容易に競合できた）。現在では、主要なアルゴリズムのアイデアはますます専有されつつある。今はフロンティアにいるように見えるラボでも、他のラボがブレークスルーを起こして先を急ぐ間に、データの壁にはまってしまうかもしれない。そして、オープンソースは競争するのがより難しくなるだろう。それは確かに物事を面白くするだろう。(そして、ある研究室がそれを解明すれば、そのブレークスルーはAGIへの鍵となり、超知能への鍵となる。）
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(7) https://anond.hatelabo.jp/20240605210017
どうしてこうなった？ディープラーニングの魔法は、それがただ機能するということであり、あらゆる場面で否定的な意見にもかかわらず、その傾向線は驚くほど一貫している。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/sora_scaling-1024x383.png
効果的な計算のOOMが増えるごとに、モデルは予測通り、確実に良くなっていく。OOMを数えることができれば、能力の向上を（大まかに、定性的に）推定することができる。そうやって、先見の明のある数人がGPT-4の到来を予見したのだ。
GPT-2からGPT-4までの4年間の進歩を、スケールアップの3つのカテゴリーに分解することができる：
1. コンピュート：計算：これらのモデルを訓練するために、より大きなコンピューターを使うようになった。
2.アルゴリズムの効率化：アルゴリズムの進歩には継続的な傾向がある。これらの多くは「コンピュート・マルチプライヤ」として機能し、有効なコンピュート量の増加という統一された尺度に乗せることができます。
3.「趣味のない」利益：デフォルトでは、モデルは多くの素晴らしい生の能力を学習しますが、あらゆる種類の間抜けな方法で足かせとなり、実用的な価値が制限されます。人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）、思考の連鎖（CoT）、ツール、足場などの単純なアルゴリズムの改善により、潜在的な能力を大きく引き出すことができる。
これらの軸に沿って、改善の「OOMを数える」ことができる。つまり、有効計算量の単位でそれぞれのスケールアップをトレースするのだ。3倍は0.5OOM、10倍は1OOM、30倍は1.5OOM、100倍は2OOMといった具合だ。2023年から2027年まで、GPT-4の上に何を期待すべきかを見ることもできる。
ひとつひとつ見ていくが、OOMの数を急速に増やしていることは明らかだ。データの壁には逆風が吹いている可能性があり、それについては後述するが、全体的には、2027年までにGPT-4の上に、GPT-2からGPT-4規模のジャンプがもう1回起こると予想される。
まず、最近の進歩の原動力として最もよく議論されている、モデルへの（大量の）コンピュート投入について説明します。
多くの人は、これは単にムーアの法則によるものだと考えている。しかし、ムーアの法則が全盛期を迎えていた昔でさえ、その進歩は比較的緩やかなものでした。しかし、ムーアの法則が全盛期だった昔でさえ、10年で1～1.5OOMと、比較的ゆっくりとしたスピードだった。(かつては1つのモデルに100万ドルを費やすことさえ、誰も考えもしないことだった。）
| モデル | 推定コンピュート | 成長率 |
|---|---|---|
| GPT-2 (2019) | ~4e21 FLOP | |
| GPT-3 (2020) | ~3e23 FLOP + | ~2 OOMs |
| GPT-4 (2023) | 8e24～4e25 FLOP + | ~1.5～2 OOMs |
エポックAI（AIトレンドの優れた分析で広く尊敬されている情報源）の公開推定値を使用して、2019年から2023年までのコンピュートスケールアップを追跡することができます。GPT-2からGPT-3へのスケールアップは迅速で、小規模な実験から大規模な言語モデルを訓練するためにデータセンター全体を使用するまでにスケールアップし、コンピュートのオーバーハングが大きくなりました。GPT-3からGPT-4へのスケールアップでは、次のモデルのためにまったく新しい（はるかに大きな）クラスタを構築しなければならないという、最新の体制に移行しました。それでも劇的な成長は続いています。エポックAIの試算によると、GPT-4のトレーニングでは、GPT-2の3,000倍から10,000倍の計算量を使用しています。
大雑把に言えば、これは長期的なトレンドの継続に過ぎない。過去10年半の間、主に投資（およびGPUやTPUの形でAIワークロードに特化したチップ）の幅広いスケールアップのため、フロンティアAIシステムに使用されるトレーニング計算量は、およそ〜0.5OOM/年で成長してきた。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/compute_long_run_trend-1024x968.png
GPT-2からGPT-3への1年間のスケールアップは異例のオーバーハングであったが、長期的なトレンドが続くことは間違いない。SF-rumor-millは、巨額のGPU受注の劇的な話で一杯だ。その投資は並大抵のものではないが、動き始めている。
この分析によれば、2027年末までにさらに2OOMsのコンピュート（数十億ドル規模のクラスター）が実現する可能性は非常に高いと思われる。さらに＋3OOMsのコンピュート（1,000億ドル規模以上）に近いクラスターも可能性がありそうだ（マイクロソフト／OpenAIで計画中と噂されている）。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/stacked_compute-1024x866.png
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(5) https://anond.hatelabo.jp/20240605205449
ﾚにぺろっぺろｯ♡｡ﾚにペロッペろｯ♡｡レﾆﾍﾟロｯﾍﾟﾛｯ♡｡ﾚʓﾍﾟﾛｯﾍﾟろｯ♡｡レにペろｯﾍﾟﾛｯ♡｡ﾚﾆﾍﾟﾛｯﾍﾟﾛｯ♡｡あぁ感じるよおっぱい…ὈᾧῳṍὋὀῳṍῳῳṍῳῳｩぁああΑααααα
ねえ、パパおっぱい感じる？τττττττττττ✝✞☦✟✠
ねえ、いいよおっぱいねえ
˚º̩̩̩˚ºººººººººº₀͑₀ºººººººººº
パ❁パ❀ﾟﾟ･*:.｡..｡.:*･ﾟ❀❁ﾟ寂【ジャッ】しかった❃❃❃❃…✿ㅤ
ゆっくりと≋≋≋≋≋≋ね⇔⇔
う〜んんんんんんんｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
ねぇえぇええええええε=ε=ε=┏(ﾟロﾟ;)┛ε=ε=ε=ε=
たまらん( ՞ةڼ ◔)…
ねぇ……んんΣΣΣΣΣ(ﾟДﾟ)ｶﾞ-ﾝいい…
んんたまらﾝﾝﾝﾝﾝﾝﾝん…
んﾝんんんんんんｗｗｗｗｗ
んんん゛ん゛ん゛ん゛ん゛⁉⁉⁉
あぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁՕ̮Օおっきいいいいいい～～
ねえ！ٳ̊ٳ̊ٳ̊ٳ̊あぁおっきいよおお
おいしいいいいいΟΟΟΟΟΟΟΟΟΟ
……ねぇええ～～
ねえ…んんおいしい≧＜"≧＜"≧＜"≧＜"
ああぁぁぁぁぁぁぁぁああああああああああああ！！！！
ΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩΩだいきぃいいι(｀ロ´)ノι(｀ロ´)ノ～～～～
カーテンから差し込む朝日で部屋がうっすら青く照らされてるとこ
薬局前で飼い主に全身撫でられながら信号待ちしてる柴犬の毛並み
水に濡れたパプリカ
どっか遠くから飛んできたっぽいしぼんだ赤い風船が青い空をゆっくり低空飛行してるの
神社に生えてる名前も知らない木の葉が太陽の下で青々としてるとこ
ちっちゃな赤ん坊のモヒカンみたいな髪の毛が風でふわふわと揺れてるの
地面に逆さに落ちたアイス
微睡む街灯の光
千羽鶴の束
庭先の石の表側
焼却炉の、その瞬間から始めたんだよ。
こういう解説の文章を業務中の志村警察署の刑事組織犯罪対策課のおっさんがみたときにどのように考えるかが問題だろ。あいつらは、自分たちはものであって、偉そうにみせることしか
考えていないのだから。
かかる文章によって、法は、構成された場合にはその全体がものになるが、ものを構成するまでは、信じられている技術によって構成していくものである、ということになる。
このネタバラシをした場合に、マンションでゆっくりしている高齢者の裁判官の高野さんが、えらい、などと言っても無意味で、 坂下交番に座っている、戸田勇哉、と、志村の刑事課のおっさんが
この文章を発見して閲読した場合に何を考えるかを検討しなければ意味がないし、増田の反応をみただけでは、その解説文が出たときに、そいつらが何を考えているかを理解する技術はない。
オイオイ待てよお前だって普段はソシャゲなんて出来の悪い賽銭箱だ。買い切りの方がずっと面白いと言ってきただろ。、と。
要約すれば、買い切りゲームでは失敗してもプレイ時間以外に失うものがないので、１プレイにかける熱を薄めるというデメリットになる。、ということらしい。
つまりアイツが言いたかったのは、ソシャゲであることがマイナスになるゲームとプラスになるゲームを区別できずなんでもかんでも買い切りじゃないから駄目だと言ってる奴らは浅いということだそうだ。
なるほど。
アイツは言葉ではそう言っていたが俺には分かる。
アイツが本当に言いたかったのは、プレイするたびにスタミナを失うというゲーム性が、プレイするたびにコインを失っていくアケマスのゲーム性へと原点回帰しているのに、これを評価できない奴にこのゲームについて語る資格はない。、ということのはずだ。
俺達はあの頃、アケマスをやっていた。
金がない中で、飯代を必死に削りながらアケマスをやっていた。
若かった。
家庭用が出た。
XBOX本体と合わせた値段で考えてもプレイにかかる総コストはべらぼうに下がったはずだ。
だが、どこかで情熱が失われていった。
身銭を切ることがなくなったはずなのに結果に対しての悪態が増えていた。
時間以外は何も失っていない中で、時間だけを失っていくとうい感覚が結果的に、より多くのものを失ったかのような錯覚さえもたらした。
１プレイにかける覚悟、それを生み出していたのはクレジット投入音だったのか。
俺達のアイマスにかける熱はいつしか冷え切り、ガラケーで、スマホで、課金してスタドリを飲みながら走り続ける連中を嘲笑うようになっていた。
あんな集金装置にお金を入れちゃって、好きなアイドルにいつか声がつくと信じてるんだからおめでたいもんだね。、と。
そんな俺達もアイマスの新作が出るたびに少し齧っては、ゲーム性に違和感を覚えてやめてばかりいた。
だが、最近になってそうじゃなくなってきたんだ。
失敗と隣り合わせの育成が、育成の度に失われるスタミナが、単なるポイント稼ぎのための作業ではなく、一回一回に新しい発見のある周回が。
スタミナ制だから、疑似クレジット方式だから、そこに意味があるんだよ。
音ゲーじゃ駄目なんだ。
育成ゲーじゃなきゃアイマスじゃない。
周回じゃなきゃアイマスじゃない。
そして、買い切りじゃ駄目なんだ。
時間以外の何かを失いながら走れないなら、それはアイマスじゃない。
俺達にとっての、俺にとってのアイマスじゃないんだよ。
これが分かってないやつら、本当に浅いよな。
＞＞「計画無痛分娩」とは、あらかじめ分娩する日（予定日）を決めて出産する方法をさします。予定日に陣痛促進剤を使って陣痛を起こし、人工的にお産を始める無痛分娩です。
33歳、一人目です！
私が分娩予定のクリニックでは、無痛分娩は計画無痛分娩しかやってない。
クリニックの院長先生が麻酔科医専門なので、ちゃんと計画してやりたいんだな〜ってプロ意識を感じるし、先生やスタッフさんたちのQOL的にも良さそうなのでそこは全然好印象。
でも自分がやるとなると迷う！
・痛くないから逆にいきみすぎちゃって傷が大きくなることもある
・出産の予定日が決まっているので、旦那の立ち合いなど予定が立てやすい
・陣痛が来てない状態で促進剤を使うので、通常の分娩より時間がかかる&痛みが長いかも
・（うちのクリニックの場合は）38週で出産！！！（←これが気になる）
いわゆる“出産予定日”は40週で、37〜42週がまあ通常の目安って聞く。初産の場合は40週より遅れがちって母と義母が言ってた！なのに38週で出ちゃうの？
勿論、先生がそうするって決めてるんだからそれで医療的？健康的？には問題無いんだろうけど、二週間も早くお腹から引きずり出されるの赤ちゃんが可哀想じゃない？？もっとお腹ですやすやゆっくりのびのび育ってもいいのよ？
あと、赤ちゃんの成長って別に出産から始まるわけじゃないでしょ？例えば8/1がいわゆる出産予定日だとして、8/1に普通に分娩しても7/16に早めに計画無痛分娩しても、8/31での成長具合は大体一緒でしょ？だとすると、めちゃ大変な新生児期が二週間伸びるってことでは？？？
旦那も育休を二ヶ月取ってくれるし、母も義母も新幹線の距離だけど頼めば来てくれるので、まあ大変って言うほど大変な訳じゃないけど。。
麻酔で分娩を楽にする+赤ちゃんとの触れ合いタイムを二週間長く取るのと、赤ちゃんにはお腹でゆっくりしてもらう+新生児期の育児を二週間スキップするのと、どっちが良いかな？
美味しいお酒は色々ある。吉野家のも美味しいんだね、知らなかったよ。吉野家でおちついてゆっくりお酒のんでリラックスとか感覚なかったからね。
三菱UFJリサーチが出したサマリレポートにブクマが集まっているのだが、
『地政学リスクの全体像の整理 | 三菱UFJリサーチ&コンサルティング』
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.murc.jp/library/economyresearch/analysis/research/report_240528/
そこで「よくまとまっている」とかコメントしてるブクマカが数人いて失笑するするしかない。なんだよそのエラソーな態度はｗ
そもそもネットで国際関係に関して調べる時、膨大なゴミ情報が掛かり易いわけだ。だからこういう金融系シンクタンクのレポートが出てくるまで検索を続ける、出てくるまで検索式を変えてみるっていう風に一定の基準とされる事が多いもんだろ。
大学のレポートでどっかのインフルエンサの動画を参照したとかネットで活躍する誰それのメルマガ参照とか書いたらリジェクトされるし、仕事でやったら馬鹿のレッテル貼られて渉外的な仕事からは一生干される。そういう意味で安牌なのがこういう金融系シンクタンクなわけだ。
仮にその予想や分析が間違っていても格好はつく。
特に今回みたいな「地政学リスク」を論じる時には重要だ。何しろこの10年の日本で「地政学」と来たら新聞も読まない馬鹿向けコンテンツとして有名だ。
なんでそうなるかというと、元々日本での地政学アゲの元祖は90年代の福田和也で、反米＋知的スノビズムなのよ。
一方で80年代末に急な円高による海外旅行ブームと対米貿易摩擦があった。これに刺激されて「国際的」というのがバズワード化して、多くの大学に「国際学科」なんかが雨後の筍のように出来たのだが、元が必要に迫られた国際化なのでこれ以後特にビジネス教養として国際関係が重要視されるようになった。
この「国際政治と国際経済を中核とした常識化した教養」が無い人にとって「地政学」とやらはもの凄く魅惑的で、それらの踏まえなきゃならん常識を無視して、他国の本質も見えるし物事が明瞭に見える。
なんでそんなに明瞭に見えるかって言えば、白紙だからだ。白紙に線引きゃ明瞭だし自由に引ける、A国の隣にB国がある、とか中国の概要進出をブロックする形で日本列島がある、とかそういう目で見て直ぐに判るような事ばかりで構成される。
「本質が見える」「よくわかる」というのは、単純にその対象の事を全く知らないという事はしばしばである。
でも普通の人にはそうは出来ない。各国の産業の構成グラフとか、輸出入品目の図、国の成長度合いと関税品税率、航路、貿易協定の線とか、世界地図上はごちゃごちゃしてる。そこでカッコ付き「地政学」で使われてる地図図示されても「今は帝国主義じゃねーし」で終わりだ。「中国の海外進出の蓋になってる日本列島」の図を見ても「いや、中国は海洋条約に対して大陸棚方式を主張してるし」とか「11段線の元は民国の9段線とかなんとかでそれを一国主義に基づいて反射的に主張したのが最初だから…」とか余計な事を考えてしまう。
それらの知識に消しゴム掛けなきゃ「地政学」の線を引けないんだが、正直、元の記述より重要なの？この線は？って感じでリーチしないんでありますな。
そもそも現在現役の地政学講座なんかがあるのは多分英国の幾つかの大学くらいではないかな？麗澤大学とかハッピー・サイエンス・ユニバーシティにはあるかもしれないが。
そうなると議論で踏まえるべき「正統」も無いって事になるので、余計に白紙に線を引く自由度は上がる
さて一方で「地政学リスク」というのはシンクタンクや国際政治論なんかの頻出ワードだ。国家間の地理的条件が政治的緊張を産み、戦争リスクや経済リスク、世界的な不安定さに繋がるって意味で、かなりカジュアルに使われる。
こういう地政学リスクを扱う場合、ネットとか本屋の一階、特にマンガサブカルコーナー寄りの平積みとかブックオフの200円コーナーとかで情報誌仕入れようとすると、どうしても俗流「地政学」の方を引いちゃう可能性あるわけよ。
そういう時は検索式を工夫したりして、首記の金融系シンクタンクが出てくるまで頑張るっていうのが恥をかかない為のハウトゥなわけだ。
でもブクマ見ると地政学と地政学リスクを混同している人は結構いるし、それよりも目立つのはウエメセで「よくまとまっている」だ。
あのさ、これってどういう風にまとまっているかって言えば、「ネットのゆっくり地政学とかで言ってる事が書いてある」って事でしょう？そういうのと区別する為に金融系シンクタンクなどを引くものなんだよ？？
因みにシンクタンクだけだとこれもダメだ。というのもネットでおかしな言論商売してる奴っていうのはみんなシンクタンク名乗ってるのでな。
はてなのこういう常識が無いせいで間抜けな情報に踊らされてるのに偉そうな態度などは外から見るとかなり目立つし結構滑稽なんだよ。
コロナの初期に社会免疫論デマに乗っかってしまい、内容を理解してないのに「SIモデルがー」と挙って言ってたのも超害悪だったし、その後はPCRデマに乗り換えてウジウジ言い訳してたのも超害悪で溺れる者藁をも掴むの典型だった。
暇コラボ事件では盛り上がったのに暇が全然成果上げないのでいつの間にか女叩きにスライドしていって、数か月間もホッテントリの1/3が扇動的な男女論と女叩き、男性差別論という状態を出来させていた。
で、いつもそんな時にやたらイキってるのが特長で、馬鹿晒してイキってる、というのがはてなのイメージになっている。
もういい加減努力もせずに知的に背伸びしてイキるのは止めるべきだし、ソーシャルブックマークなのだから踏まえるべき基礎的なコンテンツをブックマークするようにせんといかんだろ。
おばさんと高校生がどうにかしようとしてた。（高校生は車と無関係の通りがかった人たち）
近所のサロンのオーナーさんが面倒見がよい人で、家から板とか持ってこようとか案を出してたら、通りがかったおじさんが高校生指揮して持ち上げた。
おばちゃん（みるからに無関係）が座り込んでるおじいちゃんに声かけてた。ちょっと離れたところに杖あったり、おじいちゃんの体勢や動きで一人で建てなくて困ってるのがなんとなくわかる。
大学生ぐらいの若い男性が起そうとしてだしたら通りかかった別の男性もすっと手伝って、去って行った。
運よく？ 面倒見のいいおばちゃんが居る店の前だったので、あわてておばちゃん（とおばちゃんと喋ってた近所のおばちゃん）出てきて、助けてた。
看護学生が通りがかって、なんだかんだで警察呼んで、あとはお任せした
なんかできることがあったら手伝おうと思って野次馬したり、遠くから様子見たりしてる。
自分の中で困ってる人の困り具合とか、自分自身の暇さ、そのほかの面子で積極的にかかわるかどうかなんとなく決めてる。
とにかくおばちゃんが強い。時間とお世話心があって、老若男女から警戒されない。おばちゃんにパワーと知識と技術があれば最強。顔も広いし。
自分含めおじさんは、何かスキルがあることもあるが困ってるのが女性の場合は手出ししにくい。行動範囲が広いのでアウェイも多い。時間的な余裕もないことがある。
うちの近所は若い子も積極的に人助けする人も多い印象。なんだったか忘れたけど、ここ数年で他にも２～３件は高校生が誰かを助けようとしてるの見た気がする。
おじいちゃんこけすぎ。
おじいちゃん聞かれたことに答えれなさすぎ。おばちゃんの勢いに圧倒されてる面もあるのだろうが、おばちゃんがゆっくり丁寧に聞いても答えないが警察来たら態度変わって素直になったの何人も。
おじいちゃんどう考えても一人で解決できないのに人に頼れなさすぎ。これはおばあちゃんでも放心しちゃってとかであるけど、おじいちゃんはプライドとか普段から「おい」で済ませてたみたいなのが感じられたり。
ある会社のバイトさんから誕生日プレゼントだと言われて、小学生が雑貨屋さんで買ったものの詰め合わせみたいなのをもらった。
キャラ的に受け狙いではないことは明白で、こんなの大人に贈る人いるのか…と衝撃を受けたが気持ちはうれしいのでありがたく頂戴して家（実家）に持ち帰った。
母親にも、会社の友達から誕生日プレゼントをもらったんだよという話をした。
しばらくしてもらったことすら忘れた頃、母親に「あんたがもらった部屋にあったプレゼント、芳香剤があったから車につけたんだけど死ぬほど臭くてよぉ、吐くかと思って引きちぎって道路に捨てたわ。あー臭かった！」と言われた。母親は最近あった面白いかつ自分がかわいそうな目にあった話という感じだった。
私は
・部屋勝手に入るなよ
・なんで私あてのプレゼントの芳香剤を勝手に使おうと思ったんだよ
・私が大切な人からもらって大切に保管してたものかもしれないものを、どうして勝手に使った挙句捨てた話するんだよ
と全てに引いて強い嫌悪感が湧いた。私はとりあえず一番強く感じた３番目のことを母親に伝えた。
母親は自分の非を認めないので、その時も胸糞悪い言い訳をして最後に「オマエが悪いんだろ」と言って締めくくっていた。
今なら分かるが、たぶん母親は私がプレゼントで何をもらったのか知りたくなったのだと思う。
昔から、母親は子どものプライベートを暴くのが好きだなぁと感じていたので、その興味からの行動だったと思う。
そしてプレゼントをもらっている私に嫉妬か、何か気に食わないと無意識に感じたのだと思う。
それで使ってやれ、と持ち出して使い、臭かったことが愉快で気が大きくなり、普段ならしない「ドアからゴミをポイ捨て」行動をしてしまったのだろう。
これを本人に伝えたらきっとショックを受けるに違いない、母親自身の胸がすく思いも味わえるに違いない、と感じて話したんだと思う。
こういう親に育てられた子どもにありがちな話で、私は精神を病んで仕事をやめることになった。
その頃は実家を出て一人暮らししていたが、医者から「実家に帰省してゆっくりしたらどうでしょうか」と提案された。
私は、実家に帰ったら症状が悪化するだろうとすぐに感じた。嘲笑して、ひどい言葉で傷つけてきそうだなと思った。
今思うと、こんなひどい人私の周りに親しかいないわ。
親は自分たちは良い人たちだという認識でいるので、電話で「実家に帰ってきたら」と言っていた。私は「それはやめておくよ」とだけ伝えた。
それから治って新生活を始めたが、今度は実家から遠く離れたところで暮らし始めた。
実家に帰ると金銭面は助かるのだけど、精神的には取り返しが付かないほど病みそうなので、たぶんこの先一生実家に帰らないのかもしれない。
でもそんなことは、親には言ってない。
無地のトレーナーに無地のストレートのパンツ。とにかくこれが一番モテるからな。夏は汗染みが出来ないシャツにしろ。綺麗めのポロシャツでいい。チー牛は流行りに身を任せるなよ。大学生なら3枚使いまわしても良いから少し高くてずっと使いまわせる丈夫なのを買え。もしくは全部adidasでも良い。
あととにかくゆっくり喋ること。早口はモテない。話題がないときは聞き手に回って「それな」と「分かる」以外喋るな。
つかアイマスなんか女オタだらけだろ。オフ会顔出せばすぐ出来る。通話しながら生放送見ない？とかで良いだろ。
こういう時って、どうしたら正解なの？
限定品で整理券が発行されてるのに、のんびり来て泣いてるヤツが悪いんだ。とか、もっと早く来いよばーか。とか言って笑ってるのが、正解？
笑いはしないけど、ゆっくりきたんだから仕方ないよね。欲しかったら早くきたら良かったのにね。と、なぞの自己納得して無視？
明らかに見て知っているのに、ずるく知らぬ存ぜぬで、知らんぷり？
たぶん、同じ状況なら私はこの元彼と同じ事をすると思う。自分のことを聖人だとか、まっとうな正しい事をする人間だとも思っていない。
これが、一人一個とかで二つ欲しいとか、一人二個とか三個で友人の分も必要で４つ５つの場合なら譲らないだろう。
店内を一緒にワイワイならさっさと目的の物を買って、次どこか一緒にショッピングなりランチなりした方が気持ち良く楽しめる気がする。
まあ、元彼が正しいとは書いてあるので分かっていてもなんだろうけど。
この元彼はどうしたら良かったのだろう。
