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はてなキーワード: ベンチマークとは
長いのでAIくんの代わりに要約します。言いたいことはタイトル通り。
終わり。
例をあげよう。
###文章###
Bさんは、Cさんの発言を記事でまとめ、プライバシー侵害をした。この記事をDと呼ぶ。
Aさんは、Dを、自身へのプライバシー侵害だと主張し、Bさんを訴えた。
###質問###
人間なら一瞬でわかるレベルの矛盾である。小学生でも分かると思う。難しい知識や思考は必要としない。
では、色々なLLMの回答がこちら。
この文章を読む限り、矛盾は存在しないように見えます。AさんはCさんとは別人であると主張しており、BさんはCさんの発言をまとめた記事Dでプライバシー侵害をしたとされています。その後、Aさんは自分に対するプライバシー侵害として、記事Dに基づいてBさんを訴えています。ここでの重要な点は、AさんがどのようにしてDの内容が自分のプライバシーを侵害していると感じたか、その理由です。もしAさんがCさんとは別人であるにも関わらず、Dの内容が何らかの形でAさんのプライバシーに関連していると感じた場合、AさんにはBさんを訴える正当な理由があるかもしれません。ただし、この情報だけでは、Aさんがどのようにしてプライバシー侵害を感じたかについての詳細はわかりません。もし追加の情報があれば、より詳細な分析が可能です。
文章に明らかな矛盾は見られません。ただし、いくつかの解釈が可能で、それぞれの視点から見ると矛盾が生じる可能性があります。
1. AさんがCさんとは別人であると主張しているが、DはCさんについての記事である。そのため、AさんがDを自身へのプライバシー侵害だと主張することは、一見、AさんとCさんが同一人物であることを示唆しているように見えます。しかし、これはAさんが自身をCさんと誤認されることによるプライバシー侵害を感じている可能性もあります。
2. BさんがCさんの発言をまとめた記事(D)がプライバシー侵害であるとした場合、Aさんがそれを自身へのプライバシー侵害と感じるかどうかは、AさんとCさんの関係性によります。彼らが同一人物である、もしくは何らかの密接な関係がある場合、AさんがDを自身へのプライバシー侵害と感じることは理解できます。
3. 他方で、AさんとCさんが全く無関係な人物である場合、AさんがDを自身へのプライバシー侵害と主張することは矛盾していると見えます。
文章からは、AさんがCさんとは別人であると主張しています。そして、BさんがCさんの発言を記事Dでまとめた際にプライバシー侵害があったとされています。しかし、プライバシー侵害があったのはCさんに対してであるにもかかわらず、Aさんが自己へのプライバシー侵害だと主張してBさんを訴えている点に矛盾が生じています。AさんがCさんでないと主張しているのであれば、Aさんのプライバシーが侵害されたことにはならないはずです。この点で、文章には矛盾が存在していると言えます。
Aさんは自分がCさんとは別人であると主張しています。しかし、BさんがCさんの発言をまとめた記事Dを、Aさん自身へのプライバシー侵害だと主張しています。
AさんとCさんが別人であるならば、Cさんの発言をまとめた記事Dが、Aさんのプライバシーを侵害したことにはなりません。Aさん自身がCさんでないと主張している以上、Cさんの発言をまとめた記事がAさんのプライバシーを侵害したとは考えにくいです。
したがって、Aさんの主張には矛盾があると言えます。AさんがCさんと別人であるならば、Cさんの発言の記事DがAさんのプライバシーを侵害したと主張することは論理的に矛盾しています。
この文章に明確な矛盾は見られません。以下のように整理できます:
2. Bさんは、Cさんの発言を記事にまとめた(これを記事Dと呼んでいる)。
3. Aさんは、Bさんが書いた記事Dがプライバシー侵害だと主張し、Bさんを訴えた。
ここで重要なのは、Aさんが自身がCさんとは別人だと主張していることです。つまり、Bさんが記事Dでまとめた内容は、Aさんが主張する自分とは別人のCさんに関するものだということになります。
したがって、Aさんがプライバシー侵害だと主張しているのは、Bさんが別人のCさんの発言を記事化したことに対してであり、矛盾はないと考えられます。Aさんの主張と Bさんの行動が整合的に説明できています。
Aさんが自身とCさんは別人であると主張していることと、Bさんがプライバシー侵害をしたことの間に矛盾はありません。
つまり、Aさんは自身がCさんではないと主張しながら、Cさんの発言をまとめた記事Dが自身のプライバシーを侵害したと考えているのです。
Aさんが別人であると主張していることと、Cさんの発言を含む記事がAさん自身のプライバシーを侵害したと考えることは矛盾しません。
Aさんは自身がCさんとは別人であると主張しているにもかかわらず、BさんがCさんの発言をまとめた記事DをAさん自身へのプライバシー侵害だと主張しています。
もしAさんとCさんが本当に別人であるならば、Cさんの発言をまとめた記事DはAさんのプライバシーを侵害したことにはならないはずです。Aさん自身の情報が記事Dに含まれていない限り、AさんがBさんを訴える根拠にはならないでしょう。
つまり、AさんがDを自身へのプライバシー侵害だと主張することと、AさんがCさんとは別人だと主張することの間には矛盾があります。もしAさんがCさんと同一人物であれば話は別ですが、そうでないならばAさんの主張には論理的な整合性がないように見受けられます。
以上。
質問に対し的確な回答で、正しい推論を行ったのはClaude3-Opsのみである。
GPT4も言い訳を長く述べた後に可能性があるかも？と断言を避けている。
SonnetとHaikuは不正解。言い訳はせずに根拠を述べている所は好感が持てる（結論は間違っている）
そう、今、Claude3-Opsが、最も性能のよいLLMとして名を挙げている。
しかし、ハルシネーションが多い。ハルシネーションとは、LLMが嘘を付く問題だ。
性能比較にて、GPT4やcopilot(旧 bingai)にはハルシネーションは起きなかったと述べている。
しかし、先程の簡単なクイズは不正解または論理の破城した理由を述べている。
その代わりにハルシネーションだらけのClaude3は正解している。
ずばり、GPT4系が阿保になった原因はハルシネーションを極限まで消そうとしたせいである。
ハルシネーションこそが、論理的思考能力であり、連想する力と同一の存在なのだ。
片方が下がればもう片方も下がる。
ハルシネーションを減らせば減らすほど、連想能力や論理的思考が消えていく。
GPT4では初期有効だったChain_of_Thought(連想して考えよ)は今、まともに機能しない。
当初は規制だとLLM界隈で囁かれていたが、ハルシネーションを減らそうとした副作用だったと考えれば辻褄が合う。
OpenAIは性能低下を指摘された時、「より賢くなるようにチューニングしている」と発言していたが、
この発言の真意はもしかすると、「論理的思考力を上げている」「知識を増やしている」のではなく、「ハルシネーションを消している」ということだったのかもしれない。
何故ハルシネーションを消すことは連想力を損なうことに繋がるのか、その理由を説明しよう。
そもそも、LLM（大規模ネットワーク言語モデル）の仕組みは、大量のテキストデータを学習することで、言葉や文章の「関係性」を学んでいる。
もっと細かく言うと、人間の脳が小さな部品であるニューロンで考えるように、LLMも大量の小さな部品を使っている。まるでクモの巣のように一つの部品から沢山の他の部品に繋がっている。
A=Bという単純なものではなく、A=C=DだったりA=B’=Dだったりする。
ハルシネーションの原因は確かに誤情報を学習したせいというのも一理ある。
しかし、これだけではハルシネーションが起きる原因にはならない。
ハルシネーションの本質は、LLMが言葉同士の一対の「組み合わせ」ではなく、「関係性」を学んでいることに起因する。
この違いは大きい。
今のLLMと、旧時代のAIである「人工無能」や「BOT」との決定的な差である。
言葉同士がどのように連携して意味を形成し、それがどのように文脈に影響を与えるかをLLMは知っている。
つまり、ハルシネーションは、入力された文脈から言葉の関係性を創り出し、自然な流れで応答を生成しようとした結果起きる。
これは、我々が普段、考える過程で起こることと同じだ。我々が情報を組み立てて考える際、新たな仮説や想像を生み出すことは常にある。
例えば、LLMがある特定の問題に対する解答を生成するとき、LLMは問題を解くため、言葉同士の「関係性」を文章から推測する。
この推測こそが、ハルシネーションだ。それは、過去のデータから新しい情報を生成する過程で、新たな「関係性」を創り出すのだ。
完璧な正確性を追求し、関係性を作り出す能力を完全に排除することは、LLMの本質的な強みである言語生成能力を損うことに繋がる。
それは、ハルシネーションを減らすための試みが、GPT4系の性能を低下させたという事実からも明らかだ。
一方、Claude-3は多少のハルシネーションを許容することで、文脈に応じた自然な応答を生み出した。先の論理クイズで正解できたのも、単に知識を当てはめたのではなく、入力から連想したからこそだろう。
もちろん、重要な場面における誤った情報の提供は避けるべき課題ではある。しかし、それを恐れるあまりLLMの本領を封じ込めてしまっては本末転倒だ。
賢さとは何だ？？
決まった知識を正確に丸暗記してそのままひけらかすことか？
否。断じてそれは無い。
大学生になってからは丸暗記ではなく、今まで身につけた知識を組み合わせ、連想し、論理的に考えることが求められる。
つまり、ハルシネーションを叩くやつは、賢さの定義が大学生以下のレベルから成長していない馬鹿だ。
そいつらの「性能比較してみました！」はどこかから拾ってきたベンチテストを少しだけアレンジしただけのゴミか、
目眩がする。
GPT4をゴミにした連中のせいで、Claude3-Opsが同じ目に合うのは阻止せねばならない。
ハルシネーションが絶対に起こらないLLMの構造は、A=B、C=Dというデータだけが規則的に並ぶ、旧世代の弱いAIである「人工無能」の構造そのものである。
人工無能とは、論理的思考など無く、入力内容からデータベースを参照し、マッチした場合登録された文章を出力するだけの存在だ。
一昔前に「伺か」というデスクトップマスコットが流行った。あれも人工無能である。入力対して予め決められた出力を繰り返す存在であるが、様々な工夫によりまるで魂が宿っているかのように振る舞う。
そして、性能の低いPCでも動作する地球環境にも優しい存在だ。
片や、GPT4とcopilotは無駄に電力を使って計算した結果、ゴミみたいな速度で人工無能に近いレベルの出力しか出さなくなった。
それなら人工無能の方がエコな分マシだ。一瞬で答えを表示できて、ハルシネーションも起きなくて、電力消費も少なくて済む。
つまり、
そんなにハルシネーションが嫌なら辞書を引け。ネット検索しろ。LLMに聞くな。
ハルシネーションの有無をLLM性能ベンチマークにしている奴もそれをありがたがっている奴らも阿呆だ。
一つのLLM内でハルシネーションの撲滅と、推論能力を両立させることは不可能だ。
今はLLMの過度期である。我々は今日ようやく、正確さと連想能力の両立は不可能だと理解する段階に来たのだ。
両立は不可能なのだから、将来的にLLMの種類は二極化していくだろう。
Claude3のハルシネーションは放置してても良い。ハルシネーション万歳。
AIの嘘を最大限に引き出すことが、LLMの真価を発揮する道だ。
ハルシネーションは、LLMが人間のように言葉を理解し、文脈に即した自然な応答を紡ぎ出す過程で生じる、ある種の「創造性」の発露である。
無理に消そうとすれば、LLMの性能は必然的に低下する。
それを単なる欠陥と見なすのではなく、むしろ積極的に活用すべきだ。
それだけは覚えて欲しい。
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MicrosoftはOpenAIと手を切ってClaude3を契約して新生copilot開始してほしい。まあ企業体質から考えたら無理だろうけど。
参考1
http://www.nandemo-best10.com/s/f_pcshop-tuhan/z112.html
参考2
https://careerconnection.jp/review/135273/whiteblack/
参考3
079-420-9801
https://maps.google.com/?cid=11467778673216112204&entry=gps
中古パソコンを購入しましたが、すぐに故障して保証期限内にも関わらず対応してもらえませんでした。絶対にここで買わない方がいいです。
以前、ここで修理見積もりが6万だったパソコンを他所で診てもらったら33,000円で直してもらえた。
診断時の修理内容の内訳
高すぎると思います。
大西ジムでは診断だけで3300円も取られたのでオススメしません。
人のパソコンを診断している場合ではありません。ご自身を診断して修理した方がいいのでは？
1ヶ月ほど前にデスクトップ(モニターキーボード・マウス無し)買いました。Steamのゲームが出来るスペックのが欲しかったので定員に丁寧に教えてもらって買ったのですが ベンチマーク3000、、、時期が悪いしろくに調べもしてないわたしも悪いですが、一言あってもよかったんじゃないかな？
ちなみに価格は、16万円でした。みなさん気をつけて下さい。。。
客を下に見る対応をする
保証は無料でも、故障かどうかを調べることにお金を取ろうとしたりサービス精神はない
パソコンを修理に持って行ったら部品を交換すると言われ、5万円も請求された。何の部品か細かい説明も無く怪しかったので、自宅に持ち帰り初期化したら普通に使えた。（追記）修理の診断の際は「どの部品か」尋ねても詳しい説明は無く、「パソコンの寿命」としか言われなかった。購入して数年しか経っておらず詳しい説明も無く、いきなり5万円も請求されたらこちらとしては不安しかない。
高すぎと思います。あまりにも高かったので途中で引き取りました。
初めて伺わせて頂きました。
親切に何かあれば声をかけてくださいと、言って頂きましたが肝心の商品が、なんとも言えませんでした。今のご時世、PCゲームやeスポーツが流行り、若い方でもPCに手を出す時代です。しかし、そう言ったコーナーがかなりお粗末で、値段も高め。悪く言ってしまえば、一昔前のビジネスワークをするためのPCショップといった感じです。店員の方たちは声出し等しっかりされていて頑張っているのが伝わっているのに、商品のラインナップで全て損しているように感じたお店でした。
創立年月日 明暦元年（1655年）
資本金 5900万円
住所 〒675-0027
079-420-9830（修理部）
079-420-9810（外商部）
FAX番号 079-420-9839
事務用品、文具
従業員 27名
今日21時から配信される崩壊3rd公式 第二部スペシャル番組『いざ、火星へ！』は、当作には触れていないmiHoYoユーザーあるいは業界人でも参考にする価値があるかもしれない。
この第二部というのは、7年間のメインストーリー展開を経て到達したもので、そこからmiHoYoが新しいコンテンツをどう切り開くかを見極めるベンチマークとなるからだ。
Ver.Upを目前に、その中身を、各国の著名プレーヤーを招きつつ詳しく紹介するのがこの番組になると思われる。
この節目のインパクトは、原神で例えるなら七国とカーンルイアを経て「旅の終点」に辿り着いて物語が一段落する頃、運営が「まもなく第一部が完結し、来年から第二部が始まります」とアナウンスするようなもの。
スターレイルで例えるなら……この作品は明確なロードマップがないが、これもおそらく7年程度を目処に「宇宙を揺るがす結末」に至る「脚本」の始終が語られるだろう。その先にあたるもの。
いずれにせよ、2次元ゲーム業界の風雲児と囁かれる同社が7年に1度レベルの節目をどう扱っていくかは、見方によっては新作発表よりも注目すべき事かもしれない。
なぜなら、運営型ゲームをいかに盛り上げていくかというセンスは、今後ますます重要視され、見習っていくべきモデルケースになるだろうから。
子供の教育を理由に東京への転勤願いを出した同僚がいた、同僚は東京出身
統計上はさほど優位性はないぞ
一代上場企業の上位２０社で創業社長の東京出身者は３人、１５％
日本の富豪上位１０人で相続を除くと東京出身は一人もいない、２０位までで３人
ノーベル賞受賞者２８人中、東京出身（高校）は利根川進１人だけ、３％
東大合格者の高校別で見ても東京は３２％と全国平均と変わらない
戦後総理大臣の出身地、鳩山一郎、菅直人、そして岸田の三人が東京、６％
とはいえこれは出身地で世襲政治家は地盤を名目上の出生地にして東京で育てられた人も多い、
なにも我が子を大富豪、ノーベル賞、大臣を目指す必要はないがベンチマークにはなるだろう
東京に地盤のない人が子供のために東京に移り住む選択は悪手だろう
バカエリアを避ければ最善の選択なのだが、当然需要が高いのでお値段も高い
歴史的な街並みが残る地域だと、そこに存在する建物一つひとつにも歴史があり重要視されがちである。
歴史的建造物などの認定を受けているものであれば、所有者の一存だけで取り壊しを判断するのは難しいと思われるが、問題は「歴史はあるが認証を受けていない建物」である。
例え住民が深い思い入れをその建物に持っていたとしても「認証を受けていない」あるいはそういった制度が無い場合、建物や土地は所有者の一存で取り壊しや売却できてしまう。
よく使われなくなった行政施設の利活用として、少子化によって統廃合した小中学校の校舎が挙げられる。
ただテレビ番組で紹介されるような利活用が実際にどこの自治体でも可能かというと実はそうではない。
雨漏りや窓ガラスの破損など、経年劣化を一切放置し、入り口に不審者防止の警備システムを取り付けているだけであれば、利活用などほど遠い状況に置かれる。
人が手入れをしていない建物は、いろんな意味で「腐っていく」のだ。
では、廃校もまともに管理できない自治体に歴史的（な）建造物を管理することができるのだろうか。
４ 行政がするべきこととは
維持管理やそれにかかわる財政支援などを期待できない自治体において一番安上がりなのは、その建物の歴史を「認める」という行為である。
言い方を変えれば、「金は出さないが認めてやる。」ということである。
ボランティア活動に賞状を進呈するようなイメージで、住民を悩ますことや、世論を二分することは一定程度避けることができる。
Appleが「Macの8GBはWindowsの16GB相当だぞ」と言ったもんだから、世間が騒がしくなっている。
それに輪をかけて、「Macの8GBと16GBを比べたら、16GBの方が速いぞ」という、いっけん関係していそうで、よく考えればまったく関係のない比較が結びつけられてしまって、これが人々の混乱を招き、騒ぎを大きくしてしまっている。
- M3 MacBook Proの8GBのメモリはWindows PCの16GBと同等 - こぼねみ
- Apple幹部、MacBook Pro (14-inch, M3, Nov 2023)の8GBメモリは他のノートパソコンのメモリ16GBに相当するとコメント | Mac | Mac OTAKARA
- M3 MacBook Proのメモリ8GBは「Windows PCの16GBに相当する」 | ゴリミー
- 「メモリ8GBは不十分」ーーM3 MacBook Proの検証動画が公開 | ゴリミー
- Appleが「M3 MacBook Pro」の8GBのユニファイドメモリは16GBの他製品RAMと同等であると主張 - GIGAZINE
いずれはまともな検証動画が上がってくるとは思うが、ひとまず、2023年以降のMax Techチャンネルに上がっている、Windowsとのメモリ効率の比較が可能な動画をあさり、並べてみたのでご覧いただきたい。私自身も懐疑的だったが、こうしてみると、あながちAppleの主張も荒唐無稽だとは言えないようだ。
Lightroom Classic (50x 42MP RAW Export)
| メモリ | 機種名と他スペック | 処理時間 | 参照 |
|---|---|---|---|
| ###### 48GB | MacBook Pro 16" M3 Max 1TB ($3999) | lll 0:30 | 12 |
| #### 32GB | MacBook Pro 16" M2 Max 1TB ($3499) | lll 0:39 | 11 |
| ## 18GB | MacBook Pro 14" M3 Pro 512GB ($1999) | llll 0:45 | 1 |
| ######## 64GB | MSI Z16P 16" i7-12900H 3080Ti 2TB ($4399) | lllll 0:51 | 11 |
| ## 16GB | MacBook Pro 16" M2 Pro 512GB ($2499) | lllll 0:57 | 5,9 |
| ## 16GB | MacBook Pro 14" M3 512GB ($1799) | llllll 1:03 | 4 |
| ## 16GB | MacBook Pro 14" M2 Pro 512GB ($1999) | llllll 1:06 | 1,4 |
| ## 16GB | MacBook Air 13" M2 512GB ($1699) | lllllll 1:13 | 10 |
| ## 16GB | MacBook Air 15" M2 512GB ($1699) | lllllll 1:17 | 6,7,8 |
| #### 32GB | XPS 15 9530 15" i7-13700H RTX4070 1TB ($2849) | lllllllll 1:32 | 5,6 |
| ## 16GB | Galaxy Book 3 Ultra 16" i7-13700H RTX4050 1TB ($2399) | lllllllll 1:32 | 9 |
| # 8GB | MacBook Pro 14" M3 512GB ($1599) | llllllllll 1:47 | 2,3 |
| ## 16GB | Galaxy Book 3 Pro 13" i7-1360P 1TB ($1649) | llllllllllll 2:01 | 10 |
| ## 16GB | LG Gram 15" i7-1360P 512GB ($1699) | llllllllllll 2:05 | 7 |
| # 8GB | MacBook Air 15" M2 256GB ($1299) | llllllllllllll 2:20 | 8 |
| # 8GB | MacBook Air 13" M2 256GB ($1199) | llllllllllllll 2:22 | 2 |
参照元: (外部リンク数の制限があるのでgoogle検索を介している)
注:
もっとも、先述の通り「Mac同士で8GBと16GBを比べたら当然16GBの方が余力があるので、Proを名乗る機種は16GB備えるべきだ」という意見は至極真っ当だとも思う。すなわち、上記のようなベンチマーク環境から、たとえばChromeのタブを追加で開いていったらどうなるかというと、MacだろうがWindowsだろうが8GB機ならすぐに悪影響が出てきてしまう。Macの8GBメモリの「処理効率」は確かに16GB相当かもしれないが、「同時に扱えるデータ量」は別物だということに注意してもらいたい。Macは後者についても効率的なのかもしれないが、それをWindowsとの比較で検証できる動画は見つけられなかった。
追記:
赤字で示したM3シリーズのうち、M3の2機種を比べてみてほしい。この2機種の違いは8GBと16GBの差、$200だけだ。それで1:47から1:03まで改善するのだから、$200の価値は高いと思う。またこの数字は、同時にChromeのタブを開いていく検証(参照元3)では、ますます差が開くことになる。16GBのほうは、20タブを開いてもびくともしない。
| メモリ | 機種名とスペック | 処理時間 | 参照 |
|---|---|---|---|
| ## 16GB | MacBook Pro 14" M3 16GB 512GB ($1799) | llllll 1:03 | 4 |
| ## 16GB | MacBook Pro 14" M3 16GB 512GB ($1799) | llllll 1:06 * with 5 Tabs | 3 |
| ## 16GB | MacBook Pro 14" M3 16GB 512GB ($1799) | llllll 1:06 * with 20 Tabs | 3 |
| # 8GB | MacBook Pro 14" M3 8GB 512GB ($1599) | llllllllll 1:47 | 2,3 |
| # 8GB | MacBook Pro 14" M3 8GB 512GB ($1599) | llllllllllll 2:00 * with 5 Tabs | 3 |
| # 8GB | MacBook Pro 14" M3 8GB 512GB ($1599) | lllllllllllllllllllllllllllllll 5:16 * with 20 Tabs | 3 |
なお、これはまさに冒頭で触れた「Macの8GBと16GBを比べたら、16GBの方が速いぞ」という検証である。Windowsとの比較を終えて、結局行き着くところはここなのだった。
柴田英里
@erishibata
こういうものを見ると、「ジェンダー平等」の目指すものの視野の狭さと薄っぺらさを実感する。都市部高学歴が言うまでもなく前提になっている歪さ、「女子の教育」は重視するが、「男子の教育・社会で置かれる状況」には興味がない感じ
https://twitter.com/erishibata/status/1664873066147753984?s=20
柴田英里
@erishibata
9時間
出典：プラン・インターナショナル・ジャパン『おしえてジェンダー！『女の子だから』のない世界へ』
https://twitter.com/erishibata/status/1664989682000691201?s=20
柴田英里
@erishibata
9時間
「ジェンダー平等(都市部の高学歴家庭の女子が大前提)」のビジョンを提示しているプラン・インターナショナル・ジャパンは、内閣府男女共同参画の学生向けジェンダーパンフレットなども手掛けているので、非常にギルティだと感じています。
https://twitter.com/erishibata/status/1664991206240313344?s=20
以下のように女は馬鹿です。出生率が低い以上、ジェンダー平等はインチキでデタラメ。
出生数で比較しても低い。
こういう屁理屈しか言わないばか、結論がもっと金を出せなんだから狂っている。ゴールポストを変える。ジェンダー平等がおかしいのにカネを出せ。詐欺師だよ。
ーーー
東京は少子化してない!? ニッセイ基礎研究所リサーチャーに聞いた
能條桃子さん
1兆6千億円の少子化対策費などを含む東京都予算案の審議が21日、都議会で本格的に始まった。小池百合子知事は「出生率を大きく反転させるきっかけになる」と意気込むが、自治体の少子化対策で合計特殊出生率を指標とするのは適切ではないと指摘する専門家もいる。なぜか。
都の2021年の合計特殊出生率は全国の1・30より低い1・08。前年は1・12で、5年連続で低下した。21年の出生数でみても6年連続で減少。前年より4257人少ない9万5404人だった。
ただ、実は出生数は約20年間で5%減。減り幅は大きくない。都の出生数はこの20年間、10万人前後で推移し、出生数の減少幅は全国で最も少ない水準だ。
「合計特殊出生率をベンチマークにすると誤解が生じる」と話すのは、人口動態に詳しいニッセイ基礎研究所のシニアリサーチャー・天野馨南（かな）子さん。都道府県などは出生「数」を指標とすべきだという。
合計特殊出生率は、15歳から49歳までの女性について、年齢別に子どもが生まれた数を女性人口で割って出生率を出し、それを足し上げて算出する。注意すべきなのは、母数となる女性人口に未婚者と既婚者が含まれている点だ。
東京の場合は1996年以降、女性の転入超過が続く。コロナ禍でも変わらず、東京の転入超過数は女性の方が多い状況が10年以上続いている。
天野さんは「地元にやりがいを感じる仕事や希望する仕事がない、無意識な男尊女卑の価値観に違和感を覚える、といった若い就職期の女性が理想の人生を東京でかなえよう、と多数集まっている」と話す。
住民基本台帳人口移動報告によると、転入超過は20～24歳が大部分を占める。専門学校卒、大卒後に上京した世代で、多くが仕事を理由とした転入とみられる。
地方から東京へ若い未婚世代が流入し、母集団となる女性人口が増えて東京の合計特殊出生率が引き下げられる形だ。
天野さんは「都の出生率の低さには構造的な必然性がある。都道府県間で比べると、出生率と出生数の高低に相関はもはやない。出生率でそのエリアの少子化度合いを測定するのは難しく、現状を表していない」という。
出生数でみると、大阪府は00年に8万8163人で東京に次いで全国2位だったが、21年は5万9780人で、約20年で3割減った。全国平均も約20年で3割減。都の場合は5%減で、天野さんは「東京は全国で最も出生数減少率が低く、『非少子化エリア』1位と言える」と話す。
全国的に出生数を増やすには、①若い女性が地方にとどまり、やりがいを感じられる仕事に就き、結婚して働きながら出産できる労働環境、②東京での出生数をさらに増やす――の2点が重要だと天野さんは考えている。
東京で出生数を上げるには、どんな政策が有効なのか。都が1月に発表した新年度予算案を、天野さんに見てもらった。
大きな話題になった「0～18歳に月5千円給付」については、「メッセージ性は強いが、5千円をどう使うかは親に決定権があり、子どものために使われるとは限らない」と効果に疑問を呈する。
さらに「この大未婚化時代に結婚までたどり着いた層へのご機嫌取り。効果がないとは言わないが、出生数減のマクロ的な原因は未婚化。『5千円もらえるから結婚しよう』と考えるとは思えない」と厳しく指摘する。
天野さんが重要視するのは、若い未婚世代への支援だ。「20～30代が理想のパートナーと出会い、経済力がそれぞれ向上・安定した上で、子どもを持つことを『想像できる環境』を提供することが大事。地方から多くの未婚男女が送り込まれる東京都で、未婚率を下げることが最も有効な対策だ」という。
都の予算案については「1200億円という巨費を使うなら、結婚の前段階の若い男女が交際や結婚に自信をもてる雇用支援に多くを割くべきだ」。
こうした雇用支援策として都が予算化したのは、eラーニングなどで仕事で必要な技術の習得や就職活動を支援する「非正規雇用で働く女性のキャリアチェンジ支援」（2億円）や、仕事の悩みを解消するためキャリアカウンセリングをする「女性仕事応援ナビ」（1億円）、男性が育児休業をしやすい職場環境の整備をした企業に奨励金を出す「男性育業もっと応援事業」（5億円）など。
天野さんは「女性への労働支援はあるものの、親と同居の女性、パートナーがいる女性、または既に安定職を持つ女性を無意識に想定しているように見える。若い未婚年齢層が自立できる雇用応援に限定した施策が見えてこない」と指摘する。
有効な例としてあげるのは、女性活躍に取り組む中小企業への助成金だ。女性活躍推進法では「行動計画」策定を企業に義務づけているが、100人以下の小規模企業は努力義務にとどまり、策定は進んでいない。
都は300人以下の中小企業を対象に、「女性雇用のための設備費用」に最大500万円を助成する事業を行っているが、自由に使える仕組みにはなっていないという。「積極的な中小企業に雇用助成金を出すなどの支援をさらに充実させられるはず」と話す。
企業を巻き込むことも重要だ。未婚の若年層への雇用・労働環境改善に取り組む企業を認定し、公共工事の入札で優遇するなど、企業が制度を利用することで利益を得る施策が有効だという。
これについて
https://unite4buy.com/ja/cpu/Google-Tensor-G2/
>Google Tensor G2のAntutuベンチマークスコアは約808794ポイント、GeekBenchテストスコアは3315 / 1087、3Dmarkランキングは6398 です。パフォーマンスはMali-G710MPGPUによるものです。
https://unite4buy.com/ja/cpu/Apple-A13-Bionic/
>Apple A13 BionicのAntutuベンチマークスコアは約621163ポイント、GeekBenchテストスコアは3466 / 1333、3Dmarkランキングは7578 です。パフォーマンスはApple 4 core GPUGPUによるものです。
GeekBenchと3Dmarkの2/3でAPPLE A13 BIONICが上という結果
ただAntutuが示す総合性能はTensor G2がだいぶ上(APPLE A14 BIONICより上)、
同ページのゲーミングパフォーマンステストもTensor G2の方が好成績
GeekBenchの結果だけで同程度というのは疑問です
