  |
はてなキーワード: 総合とは
redditのアフガンカテゴリーでのぶっちゃけ話を総合すると日本の報道とは全然違って驚いたので備忘録として残す
Q.メディアで目にするものは本当でしょうか？女性は本当に車の運転が禁止されているのでしょうか？女性はブルカの着用を強制され、仕事や学校に行くことを禁じられているのでしょうか？
車の中で音楽を聴くことは許可されていますか？音楽を聴いているところを見つかったらどうなるのでしょうか？アフガニスタンは良くなると思いますか？
A1.多くの州では女性は車を運転しませんが、一部の州では運転しています。公立学校は12歳以上の女子は閉鎖されています。しかし、お金があれば私立の学校に通うことができます。仕事が見つかれば働くことができます。
車の中で音楽を聴くこともできます。ほとんどの人は検問所で音楽をオフにします。または、オフにしない人もいます。昨年は女性はタクシーの前の席に乗れませんでした。今年は乗れるようになりました。ブルカは義務付けられていません。
私はアバヤとヒジャブを着用しました。より保守的な地域ではニカブやフェイスマスクを着用しますが、他の地域では必要ありません。美容院は閉鎖されており、今では人々の家で行われています。
今後は良くなると思います。1年前からすでにかなり変わっていました。人々が体制に慣れてきたからなのか、それとも何か他の理由があるのかはわかりませんが、今年は検問所が以前ほど多くなく、それほど緊張しているようには見えませんでした。
A2.そんなことはない。まず、タリバン以前の多くの家庭では、女性は家族から離れて車を運転することは許されていませんでした。また、国のどこの出身かによっても異なります。一部の都市や村では、常に厳しい規制が敷かれています。
女性に運転を許可している家庭では、女性に運転を許可しています。女性は運転でき、音楽を聴くことができ、結婚式などで好きな服を着ることができます。もし捕まったらどうなるのでしょうか?
まあ、彼らは無視するか、コーランやナシードを聞く方が良いと言うかもしれません。
学校について 学校が閉鎖されているのは事実ですが、いくつかの学校は開校しています。医科大学や保育園はまだ開校しています。私立学校、大学、コースはまだ開講しています。女性も働くことができ、奨励されています。
男性中心の職場にいた女性は、給料をもらって働くことが許可されています。私のいとこは2年間働いていて、給料をもらっています。バランスの取れた職場にいる人は、そのまま残っています。
ブルカはチャデリのことですか？義務ですか？いいえ、義務ではありません。ヒジャブを着用することは義務です。報告する場合は、解除されるまでフェイスマスクを着用する必要があります。髪の毛の20％ではなく、80％程度を覆う必要があります。
好きな服を着てもいいですか? いいえ、体を覆う必要があり、タイトな服は許可されていません。メイクをしますか? はい、軽いメイクは許可されていますが、大胆な真っ赤な唇や華やかなメイクはプライベートなイベントでのみ許可されています。
その結果、どんな良いことがありましたか？ハラスメント、ルチャクバジ・キャットコール、通りすがりの男性に触られることが減った。捕まった人はボコボコにされる。
道路が整備され、より安全になった。以前は、警備がいない限り、女性と一緒の長距離運転はできなかった。誘拐や強盗が非常に多かったからだ。
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。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/math_inference_cost-1024x819.png
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）。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/llm_efficiency_epoch-1-1024x711.png
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。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/stacked_compute_algos-1024x866.png
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
ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
| ブクマ数 | タイトル | ドメイン |
|---|---|---|
| 1884 | わずか40秒の運動で身体に起こる劇的変化 – 早稲田大学 研究活動 | www.waseda.jp |
| 1789 | 仕事の進め方がグダグダの会社はどうすればいいのか、「プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本」の著者に聞いてみた | agend.jp |
| 1662 | 取調べを受けることになったら ー取調べを受ける心がまえについてー - しんゆう法律事務所 | shin-yu-lawoffice.com |
| 1514 | 1on1ミーティングガイド (1on1ガイド) | guide.1on1guide.org |
| 1191 | 知れば写真が上手くなる！基本・応用の構図15選と構図を使いこなすコツ ｜ Adobe | www.adobe.com |
| 1153 | プロダクトマネジメントクライテリア | productmanagement-criteria.com |
| 1090 | 自宅で美味しいコーヒーを飲むためにどういう順序でお金を使うべきか | hachibeechan.hateblo.jp |
| 1043 | 最近ローカルLLMがアツいらしい | soysoftware.sakura.ne.jp |
| 974 | 表記揺れ検出ツール「テキストゆれないくん」 - inzkyk.xyz | inzkyk.xyz |
| 958 | 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 | www.murc.jp |
| 711 | 自炊するな。ガチでやめろ。人生終わる。 | not-miso-inside.net |
| 706 | デジタル庁デザインシステムβ版 | design.digital.go.jp |
| 681 | 和歌山市役所の現実 | wakayamajisatu.jimdofree.com |
| 613 | ひとり会社の起業について学んだ10のこと - GoTheDistance | gothedistance.hatenadiary.jp |
| 593 | 重要な局面を迎える中国のアニメ調スマホゲーム。大衆化の過程でぶつかった壁。「『有男不玩』運動」とは | kultur.jp |
| 583 | ガチめのインターネット老人会クイズ | tters.jp |
| 548 | Magic UI | magicui.design |
| 530 | 会議改善に関するガイドラインを策定しました｜柏崎市公式ホームページ | www.city.kashiwazaki.lg.jp |
| 494 | 押井守版『攻殻機動隊』について原作者（士郎正宗）はどう思っているのか？ - ひたすら映画を観まくるブログ | type-r.hatenablog.com |
| 490 | 下戸がノンアルコールビールを飲んで「おつまみ」の概念を理解した話 - ココロ社 | kokorosha.hatenablog.com |
| 487 | 「ごめんなさい」などと言わずに「おわびします」だけできちんと謝ったことになるのでしょうか - ことばの疑問 - ことば研究館 | kotobaken.jp |
| 476 | Xユーザーの株式会社アミューズ 法務部さん: 「滝沢ガレソ氏によるXでの投稿に関連して、アミューズ所属の星野源の名前を挙げての憶測が拡散され当社にも多くのお問合せが寄せられています。 星野源において当該投稿にある事実は一切なく、また当社が記事をもみ消した事実も一切ありません。 虚偽の情報の拡散、発信には法的措置を検討いたします。 https://t.co/qyUQpeg0xj」 / Twitter | x.com |
| 464 | 中国で売られるスマホには「消しゴムマジックで消せない場所」があるって本当？実際に試してみた - はやぽんログ！ | www.hayaponlog.site |
| 453 | 灰仭巫覡 - 大暮維人 / 【一番】 ｜ マガポケ | pocket.shonenmagazine.com |
| 452 | ウェブサイト制作では、游ゴシックはおすすめしない理由 | community.creators-synergy-cafe.com |
| 449 | エンジニア3年目までに読んで良かった書籍 - Yuki Watanabe's Blog | yuki0920.hatenablog.jp |
| 441 | はてな古参度チェッククイズ | tters.jp |
| 437 | NHKはアニメのクレジットに下請け会社の名前を出す事が出来ない - Fushihara’s blog | fushihara.hatenadiary.jp |
| 437 | 地磁気の大きな乱れが観測されています ｜ 気象庁 | www.jma.go.jp |
| 435 | 2023年、AIの影響で『絵に求められる事』が激変してきている話。｜さいとう なおき｜pixivFANBOX | naoki.fanbox.cc |
女子枠入試の「面接」って、各学科の専門分野の質問に対して資料作ったり口頭で説明しろ、って内容みたいなんだが
あと東工大の総合型入試は女子枠以外に一般枠もあってこっちは帰国子女とか留学生向けっぽい
共通テストでの選抜もあるし、筆記試験全くやらなくて良いわけじゃないだろこれ
面接と聞いて「志望動機は何ですか」「高校生時代に頑張った事は」みたいな質問するものだと思っていて
総合的に見て75点くらい、良いところが多めだけど悪いところもそれなりにある
前からあるBGMは当たり外れ激しい、特に一部ボス戦は元々あった個性が薄くなってる印象があったので何でもかんでもオリガミキングみたいに豪華にするもんでもないと思った
GC版のプレイ経験があって熱量がそこまでない人は無理に買わなくてもいい気がする
ペーパーマリオシリーズに興味があって完全に初めての人ならお勧めできる
『日本』はsageずにはいられないけど、『東京』sageには物申さずにいられない『リベラル』を標榜する人達。これかなり面白い現象だよな。
『愛国心』は唾棄すべきものだが『愛郷心』は無条件に尊ばれるもの、と意識的か無意識か知らないが彼等彼女等はそう定義しているということになる。以前ネトウヨの間で「ナショナリズムはダメだけどパトリオティズムなら良い(=愛国主義は正しい)」的な言説が広まってたことがあったけど、それは「言葉遊びに過ぎない」と誰かが喝破していた覚えがある。個人的にはそのことを思い出した。
東京にリベラルの首長がいるとかならまだわかるんだけど、実際はテロサポ発言したウヨ知事が再選されるような感じだしなあ。『愛郷心』の場合は誰が政治の舵取りを担っているかは考慮されないのだろうか。
でもまあ東京は色々な意味で中心地だし、総合的に見れば日本で1番マシなところではあるだろう。ただしそれは東京だけで成り立つものでもないんだよな。顕著なのが出生率で、地方から人材を吸い上げては繁殖しないということを繰り返しているし、電力確保に必要な原発や関連施設は地方の僻地にしかない。
あとは誰もがするわけじゃないんだろうけど地方蔑視なあ。九州とかひどいけど、そもそもあらゆる面で東京並とはいかないのに、現代的な価値観とかは東京基準を求めてくるのおかしいと思うの。
でも興味深いことなのでこれはずっと考えていくべきだよ。
パリ在住フランス人研究者が「日本語の起源」を追究する理由。文字なき時代の古（いにしえ）の姿はここまでわかった！ - 社会 - ニュース
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/wpb.shueisha.co.jp/news/society/2024/05/28/123352/
日本語は、大昔はどのような姿だったのか？ 文献の記録がない時代はどんな発音で、どんな単語があったのか？ そんな疑問に答える本が出た。
われわれが話す日本語の祖先の姿に迫る画期的な方法をまとめたこの本の著者のひとりは、なんとパリ在住のフランス人、トマ・ペラール氏。
@ThomasPellard
Research scientist @CNRS 🇫🇷 historical-comparative linguistics, archaeolinguistics, phylolinguistics, geolinguistics, endangered languages, languages of Japan.
https://x.com/ThomasPellard/status/1796166752012824685/photo/1
https://x.com/ThomasPellard/status/1796474339052896519
週プレのインタビューがプチバズっていますが、日本語の起源についてもっと知りたい方は
@yosukeigarashi さんとの対談記事「日本語と琉球諸語のルーツをひもとく」もあわせて読んでください⬇️ （こっちはグラビア👙なし）
特集「危機」と「ルーツ」② : 日本語と琉球諸語のルーツをひもとく
https://kotobaken.jp/digest/13-1/d-13-02/
どのような変遷をたどったのでしょうか？
また、それらはどのようにして分かるのでしょうか？
五十嵐陽介さんに聞きました。
ペラール：もともと日本の伝統文化に興味があって、人類学や民俗学をやろうと思っていました。途中で、言語の研究の面白さに気付いたのです。そして、日本語がどのように変化してきたのか、今の日本のことばがどのように成立したかについて研究を始めました。
すると、日本語の歴史を研究するには琉球諸語のデータが絶対に必要だと分かり、琉球諸語の研究を始めたのです。五十嵐さんと初めて会ったのは、フィールドワークで訪れた宮古島でしたね。五十嵐さんは、まだ日本語の歴史については手を付けていなかったと思います。
ペラール：琉球列島で話されていることばは、長い間、日本語の方言と見なされてきました。しかし日本語と通じないほど違うため、現在では日本語とは異なる言語とみなされています。また、琉球列島の中でも島や地域ごとに互いに通じないことばがあることから、まとめて「琉球諸語」と呼んでいます。
琉球諸語につながる言語と日本語は、いつ分岐したのでしょうか。
ペラール：奈良時代（8世紀）以前ということは、研究者の意見が一致しています。
文献から、奈良時代にどのような音の区別があったかが分かります。
さらに、文献にある言語の状態からそれ以前の言語の状態を理論的に推定する「内的再建」という歴史比較言語学の手法を使い、奈良時代以前には音の区別がもう少し多かったことが推定されています。
奈良時代の文献ではすでに失われてしまったがそれ以前には存在していたと考えられる音の区別が、琉球諸語には見られます。
ということは、琉球諸語の共通祖先に当たる「琉球祖語」と日本語が分かれたのは、日本語でその音の区別が失われる前、つまり奈良時代以前と考えられるのです。
稲作が伝わる以前に分岐していたらそうならないので、稲作が伝わった弥生時代（紀元前10世紀ごろ〜紀元後3世紀まで）以降と考えるのが自然です。
ここからは研究を進めているところで、まだ私の個人的な推測なのですが、弥生時代末期から古墳時代あたり（3〜6世紀ごろ）に分岐したのではないかと考えています。
ペラール：弥生時代から日琉祖語の話者が日本列島に移住し、弥生文化の担い手になったと考えられます。
考古学、遺伝学の研究から総合的に見て、日琉祖語の話者は東北アジア、中国北部、朝鮮半島あたりから来たと考えられます。
古代の朝鮮半島の歴史を記録した文献に日本語と音と意味がとても似た地名が見られることから、日本語と系統関係にあった言語が古代の朝鮮半島で話されていた可能性が高いです。
新潟は米も野菜も魚介も肉も、ついでに酒も全部質が高いってイメージがある。
昔は北海道は米がいまいちって評価が多かったが、温暖化の影響もあるのか最近の北海道の米は美味い。
背幅にして6cmとか、ページ数にして1,000pとか、そういう規模の本だ。
私自身、同人誌を作り続けて10年以上であることもあり、それだけの本を作るのがいかに大変かはよくよく理解している。
文字数は10万字を軽く超えるのだし、装丁や校正にだって労力がかかる。
だけど私は印刷所や、作った本人が自慢げにTwitter（X）で鈍器本の紹介をしていると、どうしてももやもやしてしまう。
理由は主に2点だ。
・背割れについて
・重さについて
本はもちろん、手に取って読むのである。
重くないだろうか。
読むのに疲れる以前に、手が疲れるのは本末転倒だ。
総合すると、『読む人のこと、考えてる？』と言いたい。
手に持って、何分読めるだろうか。
重さを気にせず、物語に没頭して楽しめるだろうか。
確かに厚い本は映える。
見た目からして迫力がある。
でも本はあくまでも、人に読まれることで価値が生まれるのではないだろうか。
上記2点の問題から、私は鈍器本が本として優れているかをだいぶ疑問に思っている。
鈍器本を買った人の何割が読破しているかどうか、統計を知りたいくらいだ。
すごく個人的な意見を述べれば、鈍器本1冊分の文字量は、300pの文庫本3冊という形で出してほしい。
読むのも保存も、格段に楽になると思う。
私はただページ数と厚みが増えるよりも、手に取ってくれた人が、その本の中にある物語を心から楽しんでくれるほうが、ずっと嬉しい。
2024年5月26日時点において、以下の全ての項目が手に入るようになる2005年、鳩山民主党政権発足（ただし年末のため実質的には稼働の前年）の2009年、安倍自民党政権発足（ただし同様に実質的には稼働の前年）の2012年、最新のデータが取れる2022年、の労働や賃金に関わるファクトは以下のようになる。2012年と2022年を比べることで、丁度アベノミクス10年の動きを見ることができる。
| 2005年 | 2009年 | 2012年 | 2022年 | |
|---|---|---|---|---|
| 実質GDP | 511.9兆 | 490.6兆 | 517.9兆 | 548.4兆 |
| 就業者数 | 6553万人 | 6565万人 | 6490万人 | 6831万人 |
| 平均労働時間 | 1819時間 | 1754時間 | 1781時間 | 1653時間 |
| 労働生産性 | 4296 | 4261 | 4480 | 4856 |
https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022fcm1rn_jp.xlsx
https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022s3_jp.xlsx
https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/hours-worked/tables/2022hw_jp.xlsx
| 2005年 | 2009年 | 2012年 | 2022年 | |
|---|---|---|---|---|
| 受取雇用者報酬 (うち賃金・俸給) | 260.6兆円 (226.4兆円) | 253.8兆円 (219.3兆円) | 251.7兆円 (215.1兆円) | 295.4兆円 (249.9兆円) |
| 国民所得 | 390.7兆円 | 349.0兆円 | 359.2兆円 | 403.2兆円 |
| 労働分配率 | 66.7% | 72.7% | 70.1% | 73.3% |
https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022i12_jp.xlsx
https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022a2_jp.xlsx
| 2005年 | 2009年 | 2012年 | 2022年 | |
|---|---|---|---|---|
| 民間平均年間給与 (中央値) | 436.8万円 (372.0万円) | 405.9万円 (344.6万円) | 408.0万円 (349.9万円) | 457.6万円 (392.8万円) |
| 平均労働時間 (一般政府、非営利団体を除く被雇用者) | 1839時間 | 1762時間 | 1776時間 | 1662時間 |
| 時間当たり賃金 | 2375円 | 2303円 | 2303円 | 2754円 |
| 最低賃金 | 668円 | 713円 | 749円 | 961円 |
| 平均年間給与・中央値レシオ | 1.174 | 1.178 | 1.166 | 1.165 |
| 平均賃金・最低賃金レシオ | 3.791 | 3.426 | 3.264 | 2.790 |
| 消費者物価指数 (持家の帰属家賃を除く総合) | 93.8 | 94.3 | 93.2 | 102.7 |
| 実質賃金 | 2532円 | 2443円 | 2471円 | 2681円 |
https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/jikeiretsu/xls02/m03.xlsx
https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/2022/tables/2022s3_jp.xlsx
https://www.mhlw.go.jp/stf/wp/hakusyo/roudou/23/backdata/02-03-25.html
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00200573&tstat=000001150147
実質賃金は2020年の時間当たり賃金と実質賃金が一致するように基準化
2012年から2022年にかけて労働生産性は8.4%上昇した。（4480→4856）
また、労働分配率は3.2pp上昇した。（70.1%→73.3%）
労働者が技術獲得を怠り労働生産性が停滞する様子も、企業だけがその果実を手にして労働者への分配が行われないという様子も見られない。
最低賃金が28.3%と大幅に上昇した。（749円→961円）
格差の大きさを表す指標である、平均年間給与が中央値の何倍あるかという値はほぼ変わらず。（1.166→1.165）
また同じく格差の大きさを表す、平均賃金が最低賃金の何倍あるかという値が低下。（3.264→2.790）
労働生産性と労働分配率が共に高まったのに平均賃金の伸びが弱い理由として、平均労働時間の減少が大きいことがあると考えられる。主たる生計維持者でない者や定年後の短時間労働者の増加により、シンプソンのパラドクスが強く表れているのではないか。
週5の8時間労働を続けているような、労働時間が変わらない人では実質賃金が1割（+定昇分）ほど増えている可能性が高い。
アベノミクスがトリクルダウンに重点を置いたものだとそもそも思わないが、労働生産性上昇での富が労働分配率上昇で滴り落ちる、ということは起きていたのではないか。
GDPの速報値から、2023年の労働分配率は70%程度への低下が見込まれる。これは不況でない時としては依然低い数字ではない。
AIが実装されたらこういうバカ極まる意見を臆面もなく発信できちゃう増田も
「私は専門書・論文・市井の方々の意見を総合してインプットされ、レイヤーに分けて判定し、確度の高い情報をアウトプットするように設計されています」
「ですのでAIがそういったポンコツで使えないものという認識は誤りであり、発言者はあまりIQが高くなくかつ見識があるとは言い難い人物だと判定されます」
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。
