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はてなキーワード: 計算機とは
正確に言うとプライベートモードにしたただけで、使うのはやめていない。
誰にも読まれることのないコメントを、いかにも☆が付くことを狙って書いてしまう自分に驚いているが、さすがに一時的な状態だと思う。
距離を置いてみるとブクマカたちの異常性が良く分かる。Twitterのようにクラスタ分けがされるわけでもない、表舞台しか存在しないプラットフォームが、よくぞこんな長い期間維持されてきたものだ。
普通にブレイクしたWebサービスなら、ユーザ数の桁が増えてクラスタリングなしでは使いものにならなくなっていただろう。といって閑古鳥というわけでもない、中途半端な状態を延々長引かせている。変なサービスだ。いくら計算機コストが低くともサポートコストで赤が出そうなものだが。
このまま卒業できると良いんだが……
哲学的に考えて、人間が認識できるのは、ものか概念のどちらかであるから、あまりにも高度なところにあるものであって、専門技術的に作ったものの場合、認識しようとする側に
そのもの全体を認識する能力がなければ、自然科学上当然に、そのものを認識することができないと解するのが相当である。人工知能の最先端のものは、Sicamoreという、
電気配線を連結させた超高速計算機だけが雑誌に公開されており、それ以外の装置は、どこに存在するかすら公開されていないのであるから、一般人がその存在場所を知る余地は
ない。また、仮に認識できたとしても、その意欲がなく、当人の行動上、見たくないから認識しないで行動しているとすれば、その行動中に、当人が、お前が理解しているものを理解しないで
行動している可能性は十分に存するというべきである。例えば、部屋から出て自転車に乗り、遠くの場所に言っている場合、当人は、その日のうちに食べたもののカロリーを消費したいがために、
自転車にまたがり、遠くにいったついでに、そこで遊んでいるだけかもしれない。しかし、当人が、その日のうちに食べたもののカロリーを消費するために、今から着替えて、駐輪場に設置した
大好きな自転車を車道に押し出し、それから乗車してこぎ出し、自転車並みの速度で北上しているときに、単に運動に出ているという認識で北上しているだけであろう。そして、その最中に
風景に入ってくるものに関しても、あまりにも高度に作っているので理解できないか、興味がないために、走行中に、無視しているかもしれないし、舟渡２丁目の場合、一定の場所に、志村署の
板橋区にも、そのかたちをしているときは、Brillia、ときわ台メリーガーデン、 リヴァージュシティ、ファインレジデンス戸田公園の中に、決めつけるAIがないわけではないが、東京や埼玉でやっても、
資源がないから、別のプログラムに組み替えており、ほとんど使用していない。警察が使用していても意味がないから東京ではめったに出て来ない。しかし、延岡市ではやる気満々だから、
ここで、しばしば、燃やされるか刺されるか、であるというが、 決めつけているのは警察官だから、 燃やすも刺すも通用しないだろう。 AIを機能させる計算機が設置されている事務所の中に
トカレフを撃ち込むか、決めつけている警察官をトカレフで銃殺するかしかないような時代になったのである。また、最近は、誰も言わないだけで、バクサイの奴がやっている
脳や肝臓など（現時点の理解では）大体不可能や一部の臓器を除いて体内の器官を人工化し悪性新生物のリスクを下げ、人類の寿命を飛躍的に伸ばすことを目標としていた。
最終的に肝臓含めた全ての臓器や器官を人工的なものに置き換えることができれば寿命は飛躍的に伸びる。
脳すら人工物に置き換え、記憶や思考のバックアップに成功すれば我々は死の恐怖を克服することができる。
人生の時間が長くなれば、それだけ人生で体験する幸福の総量は上がる。
加えて、基礎医学、臨床医学、分子生物学、計算機工学、ナノサイエンス…
あらゆる分野の研究者による共同研究が前提となっている新しいテーマであり、学問研究の場の閉鎖性や権威とは縁遠いものであった。
当初は治療と並行しながら研究を続けていたが、治療の負担が大きくなったことから研究を辞めた。
研究に専念できない自分がポストに座り続けることに自分自身で納得できなかった。
虚しい。
100年、200年。
いや、500年でも1000年でも生きたい。
２００４年にテランスタオが発表した論文は、 結論は定理で、その定理が、エルデシュ予想と同値で、それを証明するというので、彼のやっている論文は、ほとんど驚愕的である。
何がっていうとですね、彼の論文には、 THEOREMと書いてあって定理がたくさん出て来るし、Lemmaと書いているところで驚愕的なことをしているので。なぜか？Lemmaは
難しいので。 そこのLemmaの中で、それを証明するのに、 コーシーシュワルツの不等式を使ったりしている。 定理は発見するだけで、Lemmaは、証明の中で一番難しい技術で、
驚愕的な証明と言われているので、驚愕ではない。逆に ２０１９年に、タオが発表した論文は、 偏微分方程式と組み合わせ論の議論を用いて、コラッツ数列に挑戦するというもので
こちらでもやたら難しい考察とか技術をやっている。 Lemmaは出すのが難しいとか無理であると言って、よびのりも、Youtubeの動画で言っているので、よびのりっていうのは、名札に、おぺちと書いている
稚児でちょっと性格が悪いのがよびのりですが、 何がしたかったかと言うと 素数の中には等差数列があることを示さないといけないが、具体的検査では、２６個の具体例は出るが、２７の長さ
のものは計算機でも出て来ないので、証明ということになった。この際に、タオは教科書に大量の定理を書いて証明をしているので、技術なので、それで行ける。
日本がラストチャンスとばかりに開始した「日の丸半導体」ラピダスに多大な公費が追加されていることが話題を集めている今日この頃。
心無い専門家たちからは必ず失敗するだの金ドブだの批判殺到中だが、本当に日本（経済産業省）主導の国家プロジェクトは今まで成功しなかったのだろうか？
この記事では主に経済産業省、旧・通商産業省が中心となって始めた国家プロジェクトを振り返る。
大規模集積回路（LSI）の研究、特に基礎研究に力を入れた国家プロジェクト。
当時、半導体弱小国であった日本で700億円以上の金を基礎研究に投資するのは挑戦的であったが、電子ビーム露光技術などの研究レベルのアイディアを実用・量産レベルに持ってくることに成功。
よく「日本は半導体生産はダメだが、生産機械はまだシェアがある」というが、この40年前の国家プロジェクトの技術的成功がかなり大きく、現在でも半導体製造機械はこのプロジェクトに関わった企業が上位にいる。
この成功をバネにして1980年台の日本は半導体生産の8割を占めることとなった。しかし鮮やかすぎる成功体験と日本政府の政治的脆弱性により、90年台に入ると見る影もなく没落したのはあまりにも有名。
通産省は前述の大規模集積回路（LSI）の成功体験を強く意識し、コンピューター技術の「進歩段階」は大規模集積回路が「第4世代」、そしてAI技術が来たる「第5世代」であると想定した。
「仕様書を読んでプログラムを作ってくれるすごい機械」を目指し、500億円規模の国家プロジェクトに踏み切った。
しかし当時の通産省は何もかも見通しが甘かった。大規模集積回路の次がAIというのも謎の括りで、ハードウェアとソフトウェアを混同していた。そもそもなにを研究するのか？という具体的な内容すらあやふやで、やがてはスパコンをよせ集めてもそんなものは出来ないという技術的課題に直面。
現在でいう自然言語処理などのソフトウェア開発を散発的に行い、難航。
それぞれが独自のプログラム言語を作ったりOSを作ったりしたが、特に統合されることも活用されることもなく、「ソフトウェアはむずかしい」ということだけが判明し、放棄された。
なお、唯一の結論「ソフトウェアはむずかしい」ということですら後に生かされることはなかったが、通産省は成功したと主張している。
「10年後にはソフトウェア技術者が60万人不足して、日本は技術的に取り残される–––」
この現代でもよく聞くようなフレーズに慌てた日本産業界は、ソフトウェア技術者の育成に熱い視線を向け始めた。
そこに通産省が入り込むと、さまざまな思惑が一致し、ついには国家プロジェクトとして250億円を投入するΣ計画が発足。日本はソフトウェア技術者の天国となる予定であった。
ソフトウェアという実態の見えないものに予算をかけることへの抵抗感からか、対象は主にハードウェア系企業に集中。
ソフトウェア技術者を増やすという本来の目的は曲解され、最終的には「安価な計算機を普及させる」というハードウェア重視の目標にすり替わっていた。
その結果としてΣステーションと呼ばれる計算機が誕生したが、特に安いわけでもなく、規格が致命的にガラパゴスだったので、ほとんど普及せずに失敗した。
失敗した後も地方を名目としてダラダラと予算が積み重ねられたが、何の成果もなかった。
日本のソフトウェア技術の息の根を止めたとして有名なプロジェクトである。
日本がIT技術に致命的に遅れていることにようやく気づいた通産省は、起死回生の一手としてIT技術に約500億円をかけることを決定。これを「リアルワールドコンピューティングプロジェクト」と名づけた。
しかしそもそもこのプロジェクトには、何の見通しも何の戦略もなかった。
約50個の研究が「リアルワールドコンピューティングプロジェクト」の内容であったが、その実態は検索ソフトから光ファイバーまでバラバラであり、散発的かつ無計画に予算をばら撒くという意味不明な行為は、もはや単一の計画である必要性がなかった。
この計画は最終的に10年にもわたって継続されたが、特に何の成果もなかった。そして膨大な予算とともに記憶の彼方へと消えた。
2000年に入ると、経済産業省は「かつて世界一だった日本の半導体産業を復活させる」という妄想に取り憑かれるようになる。
その数はまさに膨大である。
「みらい」プロジェクト（2001年）に465億円を注ぎ込むも見事に失敗すると、「はるか」プロジェクト（2001年）、「あすか」プロジェクト（2002年）、「DIIN」プロジェクト（2002年）、「あすか2」プロジェクト（2006年）、「つくば半導体コンソーシアム」プロジェクト（2006年）などが代表で、そのほとんどが失敗はまだしも、なんの検証もなく消えさった。
「アスパラ」（2002年）はかなり象徴的で、日本の先端半導体企業が集合して日の丸半導体企業を作ろうと国費315億円を費やしたが、2006年には泡の如く消えた。
これらの膨大な失敗は特に顧みられることもなく、なぜ失敗したのかいう考察もなく、ただ予算ともに忘れ去られた。
いったい何故だろうか？
摩訶不思議なことに、ソフトウェア技術者が致命的に不足していた日本においては、国産の検索エンジンが誕生しなかった。
中国やロシアが自前の検索エンジンを開発し始めると、日本でも国産検索エンジンを作るべきという安全保障上の発想が経済産業省に芽生える。約300億円をかけて国産検索エンジンを開発することにしたが、当時普及し始めたネット界隈はこれを激しく批判。
失敗続きの国家プロジェクトと比較されるが、経済産業省は「かつての国家プロジェクトとは違う！」と強い自信を見せた。
しかしなにも成さず、なんの検証もなく、予算とともに忘れ去られた。
ラピダスにおいては、経済産業省主導の国家プロジェクトは失敗するという根拠のない批判が多い。
しかしこうしてまとめてみるとどうだろうか？
膨大な数の実績が経済産業省には積み重なっている。
少しは信じてあげよう（完）
春から修士2年で，今はまだ就活中だがそのうち終わるし，授業ももう無いしで，なんか純粋に知的好奇心を満たすやつをやりたくなってきた
この一年で徐々に徐々に，回路触りたいとか，低レイヤやりたい欲求が再燃しつつあった
本や部品を買うためにバイトを増やすと，肝心の活動に避ける時間がなくなってしまうし
もちろん，研究でもある種の好奇心は満たせるし，就活で停滞していたぶんを早く取り返したい気持ちもある
自分の受け止め方は，
→ググっても出てこないことを調べて，ググったら出てくる情報にする，新規性と客観的な正しさが重要
進学しない人でも実績増やせば奨学金の免除も狙える(大学院の話)
でもまあ，一発ネタでもなんでもいいけど，解決したい課題とかテーマが必要な感じ，独自性があるといろいろと受けがよい
チーム開発したとか，身近な人に使ってもらったWebサービスとかだと，エンジニアでない人事担当者にも伝わりやすそう
→金が儲かる，なんか社会の役に立つ(たぶん)，なんか金儲けに役立つスキルが身に付く
動機(金が儲かる，人の役に立つ)があるおかげで，もともとそんなに興味が無いようなことでも，調べて勉強したりするきっかけになって面白い
みたいな感じなんだけど，
ArduinoでLEDをチカチカさせる，CPU作る，みたいなことはわかる人にはそれなりに評価されるのかもしれないが，短期的に対外的評価に繋がりにくいように思うし，すぐには自分の生活をよくしないので，学生の自分ですら後回しにしがちだったと気づいた
ネガティブな意味ではよくわかっていないコンピュータシステムの上でいろいろやっている負い目とか，
コンプレックスだったり，インプットが足りていないままアウトプットに偏った活動をしている劣等感とかだろうか
就活や就活向けの思考に疲れ始めているせいで，そうゆうコンピュータクラフト系に癒しを求めている部分もあると思う
自分のこれまでの活動をうまく利用して，有利に就活を進められる場を提供してくれたサポーターズなどのサービスやイベント，
品定めするような目線を受け続けているとアンチ金儲け主義のような意識が芽生えてくる
会社が金儲けのために使う道具として自分がどれだけ優れているかばかりアピールしていると，そうではない側面が盛んに自己主張をはじめる
就職活動が念頭にあるので，自分の経験をわかりやすく就活で有利になるパッケージにしよう，みたいな考えにいつのまにか陥ってしまっていた
同年代が経済的な豊かさを手に入れ，どんどん人生の次のステージに進んでいくのを見ていて，焦りもあった
パンだけじゃ 生きていけねえ，し，
せめて高収入だったり，他人にすごいと思われるような職について，自分を慰めてやりたかったのかもしれない
あと一ヶ月もしたら，これまでの活動は内定承諾という形で一旦精算されそうなので，
残りの時間は研究と，別に新しい何かを生み出さないかもしれないただ好奇心を満たすための活動に使いたいと思い始めた
(面接では，一日も早く御社で活躍できるような人材になれるように勉学に励みます，みたいな顔をしているが)
別に社会人になっても，休日に自室で一人で自作CPUを半田付けしていてもいいし，多分やってると思うんだけど，
終わりが見え始めたら，周りに興味をもってくれそうな人がたくさんいる今の環境は尊く得難いものであると気づいてきた
そんなことを考えながら，いろいろググっていたらCPU自作を手芸に例えたとても秀逸な投稿を見かけた
裁縫も編み物も商業的にはほとんど機械化していて，実用品を手に入れる目的なら買った方がはるかに早く安く性能もいいが，
まさに手を動かして作る楽しさを味わうために取り組む趣味的な活動として残り続けている
自作CPUとかは短期的には対外的評価を得にくい活動かもしれないが，それ自体が純粋に自分の好奇心を満たし，
達成感や充足感を与えてくれるので精神的な意味では「すぐに自分の生活をよくしてくれる活動」と言えるかもしれない
個人的に、芸術に意味もなく埋め込まれているロマンを取り去る作業をしている。
「美的センス」だのなんだのという言葉があるが、それは「細かい色使い」「線の置き方」「参照元の選別」だったりが、鑑賞者集団の何割に（各鑑賞者に与えられた被鑑賞物集団の中から）選考されるか、という意味合いの抽象的な、ただあるんじゃないかと仮定しただけの概念である。
そんな曖昧で、無数にいる鑑賞者が何の気無しに好き勝手に見てる被鑑賞物に左右されるようなものは「トレンド」の言い換えでしかない。「美的センス」なるものを「トレンド」の上に覆いかぶせ、気難しい芸術というジャンルをビジネスとして成立させようとしているのであれば、せせこましい姑息な努力に涙を禁じ得ないが、こっちとしてはそんな都合しったこっちゃない。
だから、それを、うすーい商売っ気を踏みつけながら成り立っている芸術ごと殺すために、制作過程をアルゴリズミックにするべきだ。しかしどうしよう。流行り物をコピーして機械的な変更を加え、配置する、それを複数回行って新しいモノを…。そんなものは、ただシンプルに行えばコラージュでしかない。少し複雑にしたらカオスだ。カオスラウンジだ。計算機を使った機械的な芸術の生産、できないことはないが、コラージュから出発してゴールまでの間にカオスラウンジという谷がある。
その谷に渡す橋が生成AIだ。私には虹色に見える。レインボーブリッジだ。
既存のものにごちゃごちゃ変更を加えたものを学習するという法や芸術の倫理をすり抜ける「機械的な変更」を備えている。機序からしてこれがゴールだといえる。
🔪
話はここで終わり。なぜこんなことをするのか？「意味」はあるのか？
お前は「言葉」に支配されている。「言葉」の指し示す先を見ず、ただその指を見つめている。「意味は何か？」は使うことのできない言葉だ。
「単語」や「慣用句」に使った場合は「私の代わりに辞書を引いてください」という21世紀なら発声が終わるまでの時間に自分でできることを他人に依頼する「無意味」な言葉になる。
「概念」や「行動」に使った場合「（多くの場合、言葉を発した者に対して）有益かどうか」ということを「世界共通のあらゆる物事にたいする公正な評価システムが存在し、それが高い指標を出してくれる、世界にとって有益な物事か」という質問であるかのように偽装して尋ねる言葉になる。これらはすべて「数億年後に太陽系ごと爆発して文明ごと霧散するが、それに意味はあるのか」という質問によって「無意味」なものにできるため結論はすべて同じになる。
そもそも質問者の利益になるかは、物事を観測して自分で判断すべきだし、被質問者の利益になるかは、かなり主観が入ってきて「北斗七星が十四星に見えるため、これは有益です」と理解しがたい主張をされて、納得するだろうか。
その「北斗七星が十四星に見える」のが何故良いかの仕組みを聞くことになり、それは終わらないエンドレスなぜなぜ分析であり、ハーグ条約に囚われない新機軸のJTCの拷問であり、衒学じみた古代の哲学であり、アトムを分解しようとして核爆発が起こり、「意味」ごと世界を壊し、つまりそれは禅の間違った横道であるからして、合法ドラッグなのであるから、言語道断なのである。
意味はない、役には立たない。私の言葉は間違っているか？もちろん間違っている。なぜなら「言葉」だから。芸術は「言葉」に頼らず原始的であるべきで、そうでないものは生成AIで破壊、代替、換骨奪胎できるのである。
つまり、私の破壊の後に残ったものこそが芸術なのである。そしてビジネスを1つ潰すだけのその行為に、意味はない。
一部の論理的な哲学には敬意を持っているが…他の哲学やってるやつらってマジで馬鹿なの？こんなガバガバの文章いくらでも論破できるだろ
他の人も言ってるけど政治は儀式なので、計算機がなにか出来るものではありません。
ちがうからどうしたのか最後まで喋ってる人見たこと無い。100文字制限あるとは言えさぁ。何が言いたいのか全くわからないのですが。
ちがうから何？
学習内容がちがうんであれば、人間の学習になんの影響もないよなぁ。違うんかぁ？そう読み取れるよなぁ？
まぁAIに怒ってる人の意見なんで末尾に書かれていない（なので違法）という言葉が含まれてるのは自明でしょう。こんくらい文脈ChatGPTですら読み解けるぞい。
そして、ちがうから違法(にするべき)ってのもよくわからなくて、なんで違っていたら違法になるのか。ちがうと何がまずいのかまで語られてないからいきなり結論が飛躍するんだよね。
ほうほう、それで？
ずっこーーーー！
あなたの中では自明なのかもしれんけどそれ誰にも通じません……。
あと反AI(学習) って学習自体を違法とみなすもしくは新しい法律で人肉学習の独占を主張してるわけだよね。
それで、計算機と人肉の学習原理の違いにこそ違法性の根拠があるって主張してるんだよね？
それを説明してる人全く見かけないのなんで？
あと、計算機と人肉の学習原理の違いにある、AI学習の違法性って何？無いと思うんだけど。あるって主張の人説明できる？
いないだろうな。
だって何も考えずに感情優先で適当無根拠で、AIによる学習を盗み認定しているだけだもんな。
まさかとは思うけど、画像を切り貼りしてモンタージュ作ってるなんて勘違いしている人。2024年には存在しないよね……？
それを根拠に著作権違反だって言ってる人が居る（らしい）という都市伝説は聞いたが、さすがにそこまで無知な状態で暴れてる人は実在しないだろうので無視します。
未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIAが時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ。半導体業界のすみっこの人間なので機械学習まわりの説明は適当です
・～1993年 AI冬の時代。エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体やメモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年のディープラーニングの発明まで実質的な停滞は続く。
・1995年 NVIDIAが最初のグラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。
・1999年 NVIDIAがGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAはGPU業界1位の座を守り続ける。
・2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティングに活用しようという動きが続く。
・2006年 ディープラーニングの発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAIを模索する動きが始まる（第3次AIブームのおこり）
・2006年 CPU業界2位のAMDがGPU業界2位のATIを買収、チップセットにGPUを統合することで事実上自社製品をNVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPUを統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品の販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズ、ゲーム用外付けGPUのGeForceシリーズ、ARM系CPUと自社GPUを統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代のAIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズはゲーマー向け需要や暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。
・2012年 ディープラーニングが画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。
・2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易＝デカい計算機を使えばAIの性能が上がる時代に突入。
・2018年 IBMがNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）におけるGPUの地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。
・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル。
・2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン（革ジャンおぢ）が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体のシングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負の時代に入る。
・2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデルの学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセスで製造、SK Hynix製HBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoCで採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスとモバイル製品向けプロセスはクロックや電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。
・2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。
・2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。
・2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard（Gemini）など商用化への動きが相次ぐ。各企業がNVIDIA H100の大量調達に動く。
・2024年 NVIDIAが時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成（予定）。
こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニングの発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセットの販売からコンピューティングユニットの販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAはゲーマー向け製品やモバイル向け製品を販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングやスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。
最初の頃に少しやってたけど、そのまま放置してたアカウントがあったので、再開して、
「まあ、やるんなら本気でやろうか！その方が楽しいだろ！ハハハッ！（CV藤原啓治）」のノリで、
攻略サイトとかHoyoWikiとか漁って、無課金で最新ストーリーまで踏破して、エンドコンテンツに挑む段になった。
しかし、ここで、ちょっと上を目指したい欲が出てきて、遺物を厳選し始めた。
闇…虚無…苦悩…問答…。
ひたすらスタミナを消費し、ドロップした遺物をスコア計算機に打ち込んで数字に一喜一憂する。
どれだけ時間をかけても最高品質のものが出るかどうかは運次第で、1週間ゴミを引き続けたこともある。
これじゃあ、まだ金で殴れ続ければ最終的に勝てるガチャの方がマシではないのか。
