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はてなキーワード: ストリームとは
クリックデータの集計において、毎回全データに対して集計SQLを実行すると時間がかかりすぎ、一方でバッチ処理で集計結果を保存すると、その後に発生したクリックをリアルタイムで反映できないという問題があります。この課題を解決するためには、以下の方法を検討すると効果的です。
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### **3. データウェアハウスとマテリアライズドビューの利用**
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### **5. キャッシュとインメモリデータグリッドの使用**
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### **まとめと提案**
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1. **要件の明確化**: リアルタイム性の程度、データ量、システムリソースなどを考慮して要件を定めます。
2. **プロトタイプの構築**: 小規模なデータでインクリメンタル集計やストリーミング処理のプロトタイプを作成し、性能を評価します。
3. **システムの実装**: 選定した方法とツールを用いて、実際のシステムを構築します。
4. **モニタリングと最適化**: システムのパフォーマンスをモニタリングし、必要に応じて最適化やスケールアップを行います。
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ご質問の課題に対して、リアルタイム性とパフォーマンスを両立する方法として、インクリメンタル集計やストリーミング処理の導入を強くお勧めします。これにより、新しいクリックデータを即座に集計結果に反映しつつ、全データに対する集計処理の負荷を大幅に削減できます。
最近まったく泳いでないというか、粉砕骨折してから色々泳げないのもあるんだけど…😟
まず、オリンピックって、あらゆるスポーツ競技の、そのときの旬のフォームというか、現時点で最新の正しいと思われるフォームとかやり方が出てくるわけで、参考になるというか
で、クロールだけでなく、平泳ぎもバタフライも、基本は蹴伸び、ストリームラインとドルフィンキックだと思うんよね
テレビでクロールを見たけど、ほとんどいわゆるバタ足はしていない
クロールは当たり前だけど、両腕を左右に前に出して、水をつかむ感じで進むわけだけど、そういうわけで足側も歩くときの感覚に近くていいと思う
地上で、両腕左右を前後するのに合わせて、足も左右を前後させてる、その感覚の延長線でいい
あと、水中なんでこれも当たり前だけど、足をそんな意識して無理矢理前後させる必要もない、水の流れに逆らわず、水の流れに乗ってるだけで、特に動かそうと意識しなくていい
ときどきキックするだけでも、正しくやっていれば、スーッと前に進むはずなのだ
だから、バチャバチャバタ足するのは間違っているというか、まず上半身の動きを無視したようなバタ足はかえって失速してしまう
バタという表現もおかしいぐらい、ほとんど足を意識して動かさなくていい、上半身と連動して左右に傾き、ときどきキックすればいい、それだけでスーッと前に進むはずなのだ
だから、プールサイドでバチャバチャバタ足は寧ろ百害あって一利なしなので、とにかく蹴伸びだと思う
足は上半身に連動するべきなので、ビート板でバチャバチャバタ足も筋トレにはなるかもしれないけど、あんまり進まないし無駄だと思う
サイドを蹴って、けのびをする、そのときストリームラインを意識してください
自分を奇麗な流線型の船とか弾丸みたいなものだと思ってください
自分は30、40歳までカナヅチでしたが、本を読んでは市民プールに行くの繰り返しで試行錯誤しました
けのびができたら、今度はそれにバタ足を加えてみてもいいでしょう
正しいバタ足、ドルフィンキックをマスターするのは難しく、自分のも怪しいですが、バタ足で推進力は上がります
しかし、息継ぎができない
ここでバタ足にクロールの腕の動きをプラスしても良いのですが、敢えてバタ足をせずに、腕だけでどれだけ推進するかを試すのもありだと思っています
バタ足と一緒にしてしまうと、足と腕の連動に気がとられがちになります
ここは敢えて、足はけのびのまままっすぐに、腕だけクロールして、左右どちらに顔を回した方が息継ぎしやすいか、などを試していきましょう
話の最初に戻りますが、クロールにバタ足は必須ではありませんし、ほとんどけのびの状態で、ときどきクロール、ときどきバタ足というよりキックで推進する、
みたいな省エネルギーでいかに進むか？を重視した方がいいと思っています
大切なのは、けのびのフォームがちゃんとしていれば、バタ足しなくても尻が下がるということはそうありません
クロールの腕だけでもかなり快適に進むはずです、それを実感してほしい
水泳の授業というと、子供の頃にプールサイドに座ってバシャバシャバタ足をするようなイメージがありますが、水泳ってガムシャラにやるものじゃないと思っています
市民プールとか、どこでもいいですが、とにかく自分より上手い人を観察してください
ドルフィンキックがちゃんとできてる、非常に美しい平泳ぎをする人は、そんなに足をわさわさ動かしてはいません
スーッと伸びるように、一回のキックで高速に水中を滑るように推進しています
上手い人はみんな力をうまく抜いています
バチャバチャバタ足をしがちなのは、そもそも水が怖いから、という人もいます
海や川と違って、プールは足が付くのですから、足がつるとかしないかぎり、必死になる必要はありません
息が切れそうになったら、腕を使って息継ぎをする
息継ぎの方法も、クロールのようにやってもいいし、平泳ぎのようにやってもいいです
速度が落ちてきたら、バタ足してもいいですが、数発のキックでどこまで進めるか試してみる
そうやってダラダラ泳いでみる
あと、注意点はダラダラ泳いでいいコースとか、自由に泳いでいい場所があるので、そういう場所を選びましょう
とにかく、泳げない人が最初にやるべきなのはバタ足ではありません
流体力学の風洞実験のように、けのびで水の流れを体感することです
平泳ぎはまたちょっと違いますが、クロールはけのびにバタ足と腕を付ければほぼ完成でしょう
と偉そうに書いてきましたが、自分はバタフライが完全にできません
事故る大分前に、市民プールでバタフライが上手い人による講習があったのですが、あのとき受けておけば良かったと激しく後悔しています
事故が切っ掛けで自転車にも乗れないし、遠くの市民プールには行けないので、高いけど有料のジムかなぁ
もしくは、本数が滅茶苦茶少ないバス使うかなぁ…😟
いやぁ〜、テキストエディタの世界、めっちゃディープでんねん！聞いてくださいよ〜。
まず、テキストエディタの心臓部、バッファ管理システムについてや。これ、単なるテキスト保持やないんですわ。例えば、Emacsのガベージコレクション機構。マーク＆スイープ方式採用してて、バッファ内のLispオブジェクトを効率的に管理してんねん。これがあるから、長時間の編集作業でもメモリリークせーへんのや。
次に、レンダリングエンジン。これが曲者でんねん。Unicode標準のUAX #9に準拠した双方向アルゴリズム実装せなアカン。さらに、合字処理のためにOpenTypeのGSUB/GPOSテーブル解析も必要や。Harfbuzzライブラリ使うんやけど、カスタムシェーピングエンジン組み込んで、特殊な文字体系にも対応せなアカンのや。
構文解析エンジンも侮れまへんで。LR(1)パーサーじゃ複雑な言語構文に対応でけへんから、GLR（Generalized LR）パーサー実装するんや。これで曖昧な文法も扱えるようになるんですわ。Treesitterライブラリ使うと、インクリメンタルな構文解析ができて、巨大ファイルでもリアルタイムにハイライティングできるんや。
差分アルゴリズムも奥が深いんですわ。Myers差分アルゴリズムだけやなくて、Histogram差分アルゴリズムも実装せなアカン。大規模リファクタリングの差分表示に効くねん。さらに、セマンティック差分アルゴリズムも組み込んで、構造的な変更も検出できるようにするんや。
非同期処理システムもめっちゃ重要や。単なるPromiseやasync/awaitやのうて、Reactive Extensionsベースのストリーム処理実装するんや。これで、複雑なイベントシーケンスも扱えるようになるんですわ。さらに、アクターモデルベースの並行処理システム組み込んで、マルチコア活用した並列処理も可能にするんや。
最新トレンドもめっちゃアツいんですわ。例えば、Language Server Protocolの拡張や。単なる静的解析やのうて、シンボリックAI使うた意味解析まで可能にしてるんや。これで、コードの意図を理解して、より高度なリファクタリング提案ができるようになるんですわ。
WebAssembly統合も進化してるんや。Single Instruction, Multiple Data (SIMD)命令セットサポートで、テキスト処理のパフォーマンスが爆上がりしてんねん。さらに、WebAssembly System Interface (WASI)採用で、ファイルシステムアクセスも可能になってるんや。
AI支援機能も侮れまへんで。単なる補完やのうて、プログラム合成（Program Synthesis）技術導入してるんや。部分的な仕様から完全なコードを生成できるようになってんねん。さらに、説明生成AI組み込んで、生成されたコードの詳細な解説までしてくれるんですわ。
リアルタイムコラボレーションも進化してるんや。Conflict-free Replicated Data Type (CRDT)のカスタム実装で、ネットワーク遅延があっても一貫性保てるようになってんねん。さらに、意図ベースの競合解決アルゴリズム導入して、複雑な編集操作の衝突も自動解決できるようになってるんや。
拡張性アーキテクチャもすごいんですわ。WebAssemblyベースのプラグインシステム採用して、言語に依存せんプラグイン開発可能になってんねん。さらに、サンドボックス化されたランタイム環境提供して、セキュアなプラグイン実行も実現してるんや。
性能評価も厳しくなってるんですわ。起動時間は、コールドスタートだけやのうて、ホットスタートも測定せなアカン。メモリ使用量も、物理メモリだけやなくて、仮想メモリの使用状況も追跡するんや。CPU使用率は、マイクロアーキテクチャレベルの最適化まで求められるようになってんねん。レンダリング性能は、GPUアクセラレーションの効率も評価せなアカンのや。応答性は、入力レイテンシだけやのうて、知覚的な応答性（Perceived Responsiveness）も測定するんですわ。
いや〜、テキストエディタの世界、マジでディープすぎて、もう頭おかしなるで〜！こんな感じで、テキストエディタの最深部まで潜ってみましたけど、いかがでしたか？テキストエディタ、侮れまへんで〜。ホンマに。
ソーシャル メディアで存在感を示すことは、今日では重要ですが、投稿するだけでは十分ではありません。オーディエンスを増やすことも必要です。以下は、オーディエンスを増やすための簡単なヒントです。
1. ニッチを選ぶ
まず、自分が得意なこと、情熱を注ぐこと、世界にもっと貢献できることは何かを理解しましょう。何かに秀でているということは、そのニッチを知っているということであり、自分の情報で人々を教育することができます。それは、アート、絵画、描画、料理などです。今日の人々は、常に何か違うユニークなものを求めており、それが好きなことで創造的になるきっかけになっています。覚えておいてください。常に得意なことに集中し、流行っているからという理由だけで何かをしてはいけません。確実に結果は得られますが、結果の一貫性は同じではありません。
どのニッチを選ぶべきかがわかれば、同じような好みを持つ人々を見つけられます。彼らはあなたの作品を高く評価し、その評価はオーディエンスにもっと貢献する意欲をかき立てます。何に重点を置くかを理解していなければ、オーディエンスが何を好むかを理解することはできません。オーディエンスが好むものを把握できれば、あなたの仕事は簡単になります。必要なのは、主要なオーディエンスについて、たとえば彼らの悩み、類似した特性、好みなどについてリサーチすることだけです。
コンテンツが鍵です。だからこそ、彼らはあなたのオーディエンスになるのです。オーディエンスに焦点を当て、型破りな素晴らしいコンテンツを作りましょう。最初はさまざまなコンテンツを試して、どれが自分に合っているか理解しましょう。写真、動画、ストーリー、アンケート、ライブ ストリームを試して、オーディエンスの関心を維持しましょう。オーディエンスが求めているものでなければ、オーディエンスはコンテンツに関心を寄せません。また、クイズやアンケートを実施してオーディエンスの関心を引くこともできます。プロフィールを定期的に更新しましょう。週に数回でも、一貫した投稿スケジュールを目指しましょう。こうすることで、オーディエンスはいつ新しいコンテンツを期待できるかを知ることができます。もちろん、頻繁に投稿することは重要ですが、品質も重要です。時間をかけて、オーディエンスに価値を提供する、視覚的に魅力的で有益なコンテンツを作成しましょう。
3. より社交的になる:
オーディエンスと交流し、オーディエンスとのつながりを築きましょう。より社交的であるように自分を表現して、コメントやメッセージに返信し、オーディエンスに気を配っていることを示しましょう。批判的なものであっても、コメントやメッセージには速やかに返信しましょう。こうすることでコミュニティ意識が高まり、さらなる交流が促されます。オーディエンスに質問して会話を盛り上げましょう。アンケート、クイズ、自由形式の質問は、人々の会話を盛り上げるのに最適です。良い景品を嫌う人はいないでしょう。コンテストや景品の開催は、新しいフォロワーを引き付け、エンゲージメントを高める楽しい方法です。
探索されるのを待っている素晴らしいソーシャル メディア コミュニティの世界が広がっています。Facebook グループ、LinkedIn グループ、サブレディットは、ニッチなコミュニティを見つけるのに最適な場所です。ディスカッションに参加し、専門知識を共有し、志を同じくする人々とつながりましょう。自分の分野で成功している人々が何をしているのかを見てみましょう。彼らをフォローし、彼らの戦略から学び、可能であれば協力しましょう。ハッシュタグはソーシャル メディアのキーワードのようなものです。関連するハッシュタグを使用して、新しいオーディエンスにコンテンツを見つけてもらいましょう。
5. 待つだけ:
忠実なオーディエンスを構築するには、時間と献身が必要です。一夜にして結果が出なくても落胆しないでください。価値あるコンテンツを作り続け、オーディエンスと常に交流し、その過程でマイルストーンを祝いましょう。オンラインの世界だけにとどまらないでください。名刺、Web サイト、メールの署名にソーシャル メディアのハンドルを含めてください。あるプラットフォームのフォロワーに、別のプラットフォームでも活動していることを知らせましょう。これにより、リーチを拡大し、より統一されたオンライン プレゼンスを構築できます。ほとんどのソーシャル メディア プラットフォームには分析ツールが用意されています。それらを使用して、オーディエンスの共感を呼ぶコンテンツを確認し、それに応じて戦略を調整してください。
ReferenceReference: https://fly-social.com/
ソーシャル メディアで存在感を示すことは、今日では重要ですが、投稿するだけでは十分ではありません。オーディエンスを増やすことも必要です。以下は、オーディエンスを増やすための簡単なヒントです。
1. ニッチを選ぶ
まず、自分が得意なこと、情熱を注ぐこと、世界にもっと貢献できることは何かを理解しましょう。何かに秀でているということは、そのニッチを知っているということであり、自分の情報で人々を教育することができます。それは、アート、絵画、描画、料理などです。今日の人々は、常に何か違うユニークなものを求めており、それが好きなことで創造的になるきっかけになっています。覚えておいてください。常に得意なことに集中し、流行っているからという理由だけで何かをしてはいけません。確実に結果は得られますが、結果の一貫性は同じではありません。
どのニッチを選ぶべきかがわかれば、同じような好みを持つ人々を見つけられます。彼らはあなたの作品を高く評価し、その評価はオーディエンスにもっと貢献する意欲をかき立てます。何に重点を置くかを理解していなければ、オーディエンスが何を好むかを理解することはできません。オーディエンスが好むものを把握できれば、あなたの仕事は簡単になります。必要なのは、主要なオーディエンスについて、たとえば彼らの悩み、類似した特性、好みなどについてリサーチすることだけです。
コンテンツが鍵です。だからこそ、彼らはあなたのオーディエンスになるのです。オーディエンスに焦点を当て、型破りな素晴らしいコンテンツを作りましょう。最初はさまざまなコンテンツを試して、どれが自分に合っているか理解しましょう。写真、動画、ストーリー、アンケート、ライブ ストリームを試して、オーディエンスの関心を維持しましょう。オーディエンスが求めているものでなければ、オーディエンスはコンテンツに関心を寄せません。また、クイズやアンケートを実施してオーディエンスの関心を引くこともできます。プロフィールを定期的に更新しましょう。週に数回でも、一貫した投稿スケジュールを目指しましょう。こうすることで、オーディエンスはいつ新しいコンテンツを期待できるかを知ることができます。もちろん、頻繁に投稿することは重要ですが、品質も重要です。時間をかけて、オーディエンスに価値を提供する、視覚的に魅力的で有益なコンテンツを作成しましょう。
3. より社交的になる:
オーディエンスと交流し、オーディエンスとのつながりを築きましょう。より社交的であるように自分を表現して、コメントやメッセージに返信し、オーディエンスに気を配っていることを示しましょう。批判的なものであっても、コメントやメッセージには速やかに返信しましょう。こうすることでコミュニティ意識が高まり、さらなる交流が促されます。オーディエンスに質問して会話を盛り上げましょう。アンケート、クイズ、自由形式の質問は、人々の会話を盛り上げるのに最適です。良い景品を嫌う人はいないでしょう。コンテストや景品の開催は、新しいフォロワーを引き付け、エンゲージメントを高める楽しい方法です。
探索されるのを待っている素晴らしいソーシャル メディア コミュニティの世界が広がっています。Facebook グループ、LinkedIn グループ、サブレディットは、ニッチなコミュニティを見つけるのに最適な場所です。ディスカッションに参加し、専門知識を共有し、志を同じくする人々とつながりましょう。自分の分野で成功している人々が何をしているのかを見てみましょう。彼らをフォローし、彼らの戦略から学び、可能であれば協力しましょう。ハッシュタグはソーシャル メディアのキーワードのようなものです。関連するハッシュタグを使用して、新しいオーディエンスにコンテンツを見つけてもらいましょう。
5. 待つだけ:
忠実なオーディエンスを構築するには、時間と献身が必要です。一夜にして結果が出なくても落胆しないでください。価値あるコンテンツを作り続け、オーディエンスと常に交流し、その過程でマイルストーンを祝いましょう。オンラインの世界だけにとどまらないでください。名刺、Web サイト、メールの署名にソーシャル メディアのハンドルを含めてください。あるプラットフォームのフォロワーに、別のプラットフォームでも活動していることを知らせましょう。これにより、リーチを拡大し、より統一されたオンライン プレゼンスを構築できます。ほとんどのソーシャル メディア プラットフォームには分析ツールが用意されています。それらを使用して、オーディエンスの共感を呼ぶコンテンツを確認し、それに応じて戦略を調整してください。
ReferenceReference: https://fly-social.com/
今後数年間の野心的なアンホブリングはどのようなものになるのでしょうか？私が考えるに、3つの重要な要素がある：
GPT-4は、多くの人の仕事の大部分をこなせるだけの生の賢さを持っているが、それは5分前に現れたばかりの賢い新入社員のようなものだ：関連するコンテキストを持っておらず、会社のドキュメントやSlackの履歴を読んだり、チームのメンバーと会話したり、会社内部のコードベースを理解するのに時間を費やしたりしていない。賢い新入社員は、着任して5分後にはそれほど役に立たないが、1ヶ月後にはかなり役に立つ！例えば、非常に長いコンテクストを通じて、新しい人間の同僚を雇うようにモデルを「オンボード」することは可能なはずだ。これだけでも、大きなアンロックになるだろう。
2.テスト時間の計算オーバーハング（より長いホライズンの問題に対する推論／エラー訂正／システムII）
今のところ、モデルは基本的に短いタスクしかこなせない。しかし、これでは非常に限界がある。5分どころか、数時間、数日、数週間、数ヶ月かかるのだ。
難しい問題について5分間しか考えることができない科学者は、科学的なブレークスルーを起こすことはできない。ソフトウェア・エンジニアは、より大きな仕事を与えられ、計画を立て、コードベースや技術ツールの関連部分を理解し、さまざまなモジュールを書いて段階的にテストし、エラーをデバッグし、可能性のある解決策を検索し、最終的には数週間の仕事の集大成である大規模なプル・リクエストを提出する。などなど。
要するに、テスト時間の計算オーバーハングが大きいのだ。GPT-4の各トークンは、問題を考えるときの内部モノローグの言葉だと考えてください。各GPT-4トークンは非常に賢いのですが、現在のところ、思考の連鎖のために～数百トークンのオーダーしか効果的に使うことができません（あたかも問題やプロジェクトに数分しか内部独白／思考を費やせないかのように）。
もし数百万トークンを使って、本当に難しい問題や大きなプロジェクトについて考え、取り組むことができるとしたらどうだろう？
| トークンの数 | 私が何かに取り組むのに相当する時間... | |
| 100s | 数分 | ChatGPT (私たちはここにいる) |
| 1000s | 30分 | +1 OOMsテスト時間計算 |
| 10,000 回 | 半日 | +2 OOMs |
| 100,000ドル | 1週間 | +3 OOMs |
| 数百万回 | 複数月 | +4 OOMs |
人間が〜100トークン/分で考え、40時間/週働くと仮定して、「モデルが考える時間」をトークンで換算すると、与えられた問題/プロジェクトにおける人間の時間になる。
仮に「トークンあたり」の知能が同じだったとしても、頭のいい人が問題に費やす時間が数分なのか数ヶ月なのかの違いになる。あなたのことは知らないが、私が数ヶ月でできることと数分でできることは、はるかに、はるかに、はるかに多い。もしモデルに「数分ではなく、数カ月に相当する時間、何かを考え、取り組むことができる」という能力を与えることができれば、その能力は飛躍的に向上するだろう。ここには膨大なオーバーハングがある。
今のところ、モデルにはまだこれができない。最近のロング・コンテキストの進歩をもってしても、このロング・コンテキストのほとんどはトークンの消費にしか機能せず、トークンの生産には機能しない。しばらくすると、このモデルはレールから外れたり、行き詰まったりする。しばらくの間、離れて単独で問題やプロジェクトに取り組むことはまだできない。
しかし、テスト時間の計算を解除することは、単に比較的小さな「ホブリングしない」アルゴリズムの勝利の問題かもしれない。おそらく、少量のRLは、モデルがエラー訂正（「うーん、これは正しくないようだ、再確認してみよう」）を学習したり、計画を立てたり、可能性のある解を探索したりするのに役立つだろう。ある意味、モデルはすでに生の能力のほとんどを持っており、それをまとめるために、さらにいくつかのスキルを学習する必要があるだけなのだ。
要するに、私たちはモデルに、困難で見通しの長いプロジェクトを推論させるシステムIIのアウターループのようなものを教えればいいのだ。
この外側のループを教えることに成功すれば、2、3段落の短いチャットボットの答えの代わりに、モデルが問題を考え、ツールを使い、異なるアプローチを試し、研究を行い、仕事を修正し、他の人と調整し、大きなプロジェクトを一人で完成させるような、何百万もの言葉のストリーム（あなたが読むよりも早く入ってくる）を想像してみてほしい。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(9) https://anond.hatelabo.jp/20240605210357
増田はこの14年ほど、海外情勢に強い関心を抱くようになり、毎日ストリーム配信で海外ニュースをチェックすることと、ニュース記事などを乱読することを続けている。（もちろん、新しい単語や表現の勉強も欠かしていない）
その成果あってかなり英語がスムーズに読み、聞き、また喋れるようになって来たのだが、困ったことに、次に上げるような弊害が出てきた。
写真をとる to take a picture を「撮る」に変換する考え方とかが凄くめんどくさいと感じるようになった。音で聞いても文脈で聞き分けられるものに、いちいち違う漢字を当てる意味とは？ とどうしても思ってしまう。
「何故ならば」「というのも」みたいに、日本語表現だと持って回ったものとしてあまり多用されないargumentation（理由付け）をいちいちつける癖がついてしまったり、翻訳調の言い回しにどうしてもなってしまう。
英語の場合、「文が切れてないことを示すために抑揚を上げたままにする」というルールがない、あるいはそこまで重視されない。
↑という文を、例えば日本語で
英語の場合、「文が切れてないことを示すために抑揚を上げたままにする」というルールがない。あるいはそこまで重視されない。
しかし、英語では元々、口語でも後付けで which is など関係代名詞の複文を継ぎ足していくことが出来るような構造をしているため、短文の連続とひとつに連なった複文で、イントネーションをしっかり変えるというルールがない。だから、英語をスムーズに読む訓練をするときは、日本語と逆に、「,」だから音を上げたままにする、「.」だから音を下げる、などのルールに拘らず、「,」でも適当に音を下げてしまう。「.」でも音を上げっぱなしにしてしまうというイントネーションになれる方が良い。そうしないと、ネイティブのニュースリーダーなどのイントネーションで文の切れ目に変な先入観が入って上手く聴き取れない。
これになれてくると、今度は日本語の「、」と「。」のイントネーションのコントロールが難しくなってくる。
書いていても、なんとなく複文の途中で音を切ってしまう感覚で「。」を入れたり、日本語としては読みにくい句読点の使い方が出てきてしまったりする。
増田は学生時代小説など書いていて、「、」「。」の使い方にまで結構拘る方だったのだが、最近はこのせいであんまり日本の小説などの味わいもよくわからない感覚にとらわれ始めている。翻訳で失われるものってどれだけ重要なのか、と考えて自己正当化を図ろうという衝動も起こりさえする。
言語の隔たりって、難しい。
https://tjo.hatenablog.com/entry/2023/11/11/195106
「R」や「Python」で誰でも簡単に統計解析ができる（と喧伝される）ようになってから、このような思考をする分析者が増えているように感じます。
統計手法の原理を理解することは、その手法の単純な適応における限界を見極めることのみならず、問題解決のために手法を改善・拡張することを可能にするでしょう。
それとは反対に、便利な統計ツールの使い方を身に付けることは、「問題解決」へのアプローチを硬直化させてしまいます。
この問題は事前に実験計画をサンプル全体に確実に遵守させられる範囲にサンプルを絞ってA/Bテストを行うとか、もしくは分析する前に実際のキャンペーン実施状況の情報を集めてnon-compliantなサンプルを除外するといった対策が必要なんですが、それをせずに漫然とA/Bテストをやって「テスト群の方が有意に低いとは？？？」となってしまっている現場は珍しくも何ともありません。
さまざまな問題点が考えられますが、まず「テスト群の方が有意に低い」という結果が出ること自体は統計分析の評価として、なんらおかしなことではありません。おそらくは「低く出るはずがない」ような条件でA/Bテストを行っているのでしょうが、それ自体が現実の施策分析においては大きなバイアスになっているのです。そして、実際の現場では「実験計画をサンプル全体に確実に遵守させる」ということがもっとも大きなバイアスになるのです。
多くの場合において、ある「施策（A）」の有効性を検討する場合、それは他の「施策（B）」との比較、もしくは「通常の状態」との比較をすることになります。それはどのようにすれば可能でしょうか？
例えば、「あたなの店舗では施策（A）を実施しないでください」と言われた場合、それは何を意味するのでしょうか？ それは指示を受け取った人によって異なるかもしれませんし、綿密な実験計画の周知によってある特定の状態を意味していることが伝わるかもしれません。しかし、重要なのはそれが何を意味するかではなく、それがどのような影響を与えるか、ということです。コントロール群へどのような影響が出るのかを予測することは非常に難しく、現実的には不可能と言っていいでしょう。
多くの場合、施策の影響を厳密に計測しようとするならば、そのテストが行われていることをあらゆるサンプル（店舗や実施者）に知られずに済ます以外にはないでしょう。
このような事態を避けるためには「平常時からある程度広告・マーケティング施策を打つタイミングを満遍なくバラけさせておく」必要がある
本来であればデータ分析を担う立場の人々の方が平時から積極的に（役員会とは限らず）経営に関わるゾーンの人々に働きかけていって、「データ分析を行って意味のあるデータセットが得られるように普段からビジネスを展開する」というのが多分理想像なのでしょう。
このような考え方は、データ分析が経営に（ほとんど）何らの影響を与えないような状況においてのみ有効です。
もし、あなたの会社が本当に危機に瀕しているとき、どうにかして有効な施策を見つけようとしているとき、「データ分析のために何の施策も行わないでください」と言われて従うことができるでしょうか。
あるいは、「本当に有効な施策を見つけるために、あなたの会社の成長を止めることが必要だ」と言われたら？
おそらく、そんなバカなことは受け入れられないと多くの人は考えるでしょう。
現在の日本で「データ・サイエンティスト」などと呼ばれる統計分析の使い手がもてはやされているのは、アメリカにおける流行が数年遅れで日本に上陸した結果だと言えるでしょう。しかし、アメリカと日本で決定的に異なる点があります。それは、アメリカの経済が現在アップストリームにあり、日本はそうではないという点です。
人口増加を背景とした安定した成長のなかでは基本的な統計分析（つまりは道具としてのお決まりの統計分析）でも、十分に役に立っています。
しかし、日本のような、マーケットの縮小と金融政策に根差した不安定な経済状況において、そのようなお決まりの統計分析がどこまで有効であるかは大いに疑問です。
現代的な統計分析の手法は、経済的な停滞に陥ったかつてのアメリカにおいて、その困難を打破しようとする知性によって大きく発展しました。現在の日本は、まさにそのような状況にあるように見えます。教科書的な分析をただ機械的に適用する判定者ではなく、あらたな価値を生み出すような「データ・サイエンティスト」がはたして日本から生まれるでしょうか。
Googleってまじで過大評価されてる。Googleの組織的強さってどこにあると感じますかとかいう記事を見て笑っちゃった。これまで働いた会社の中でGが組織として一番ダメだったわ。
だいたい未だに検索広告に依存してるのが強い組織なのかよっていう。もちろん検索エンジンを作って広告を載せたのは発明だったよ。でも何十年前の話だよ。そこから広告の量を増やして「広告」のラベルをどんどん分かりづらくして必死に検索から金を絞りとってるわけじゃん。
ディスプレイ広告はどんどん悲惨な状況になってるしYouTubeの広告もひどいもんだけど、それだけやってもまだ検索に依存してるというのが泣ける。よくメルカリが転売屋支援とか泥棒市とか叩かれるけどGは素晴らしいプラットフォームで素晴らしい会社みたいに未だに言われてるのは笑えるね。ストリームのディスプレイにYouTubeのひどい広告をランダムで流せば社員の妙なプライドもなくなるのでは。
Androidは買収したもの。YouTubeもそう。買収の目利きはいいのかもしれんけどまあ死ぬほどキャッシュがあれば伸びそうなベンチャーも買えるわな。あとなにがあったっけ。Gmail、Googleマップ、何年前の発明？ Alexaが出てきて作ったGoogleアシスタント。ChatGPTが出てきて作ったBard。音楽配信サービスなのにYouTube広告がなくなるから売れてるYouTube Premium。性能はミドルレンジだけどカメラが良くて値段が安いから売れてるPixel（これはかしこい。儲からないけど）。
PMが出世のためにサービスをボコボコ作るけど、サービスを維持しても評価されないから、出来たそばから死んでいく。消費者もパートナーもGに依存すると良くないなってもうバレてる。Stadiaとか技術的にすごいのに誰も長続きしないって思ってたし、社員でも思ってたし、実際に長続きしなかった。だからクラウドみたいなB2Bでは絶対に勝てない。MやAみたいなこの分野で絶対に勝って競合をぶっつぶすという泥臭さや必死さがない。
現場の社員は優秀だったよ。そりゃあれだけの面接をやるんだし、死ぬほど時間をかけるし、そのせいで採用したかった候補者は競合に取られてばかりだし。特に日本ではほとんどの職種で英語が必須だから自然といい大学出の帰国子女が集まってくる。でもそれで組織として強みがあるかっていうとないわな。間接部門は人手不足でなにもやってくれない。OKR（）のせいで他のチームのサポートとか無理。自分のチームのやってることがおかしいと気付いた時でさえ変えることができない。みんな半年ごとのパフォーマンスレビューに何を書くかだけ考えてて他のことをやる余裕がない。みんな優秀だから評価制度にちゃんと最適化されていく。
新卒は広告営業をやらされるわけだけど、まあGというブランドが得られるし給料はいいからそこはWin-Winかもな。あとは元Gというブランド力で実際には中小代理店に広告を売ってきただけなんだけど頑張ってキャリアを積んでいくわけだ。そんなので大丈夫かと思うけどみんな実家が太いから余計なお世話か。
Gの一番の強みは組織でも製品でもなく、なんか優秀で善良そうというブランドを作ったことだろうね。心理的安全性とか。実際にはメール一本でリストラする普通の外資企業なんだけど。社外の人間がGを夢の楽園みたいに捉えてくれるのはいいが、中の人間までそう思って振る舞ってるのは恥ずかしい話だわ。まあみんなリア充だからYouTubeのひどい広告とか見る機会がないんだろうな。
2023年初夏、婚活用写真を撮るため初めて美容師にフルメイクをしてもらったとき……。
鏡に写った姿を見て、自分でも変身したいと思ってしまったのだ。
ただ店頭で化粧品を買う勇気はなく、相談する人もおらず、オンラインショップで失敗しながらもメイク道具を揃えた。
はじめて自分でやった化粧は酷いものだったが、顔面にちょっと色を乗せただけなのに気分はあがり、自信が湧いてきて、よく笑うようになった。
ということで、私が使っている化粧用品と化粧の仕方を共有しようと思う。
| 用途 | 商品名 | 値段 | コメント |
| 化粧水★ | 肌ラボ 極潤 化粧水 ライトタイプ | 700円 | 好きな化粧水でOK |
| 保湿 | プロペト（皮膚科で処方してもらった） | ???円 | 乳液で代用可 |
| BBクリーム★ | セザンヌ ミネラルカバー 10明るいオーク系 | 750円 | 色白だが 00明るいベージュ系は白すぎて顔が浮いてしまった。色選びムズい |
| フェイスパウダー | KOSE メイクキープパウダー | 1,350円 | テカりを抑えたいならあったほうが良、ベビーパウダーで代用可 |
| コンシーラー | セザンヌ Palette Concealer High Cover | 750円 | シミやクマ、ヒゲが気になるならぜひ |
| リップクリーム | カントリー＆ストリーム リップクリーム | 500円 | はちみつ系の香りで女子っぽくなれる |
| アイブロウ★ | SANA New Born W Brow EX B2 グレイッシュブラウン | 1,000円 | 資生堂ペンシル BLACK は黒過ぎてゲジ眉になったのでブラウン・グレー系がオススメ |
| お手入れ系 | 資生堂 アイブローシザーズN 212 | 2,000円 | ぼさぼさ眉を整えるため |
| お手入れ系 | 資生堂 シュエトゥールズ ブローブラシ＆コーム | 1,300円 | ハサミで眉を整えたいなら櫛がついているので便利 |
| ネイル | ベキュアハニー ジュレネイルオイル ピュアキンモクセイ | 1,300円 | 指先がキレイだと気分もあがる |
| ネイル | メンソレータム HAND VEIL Rich Nail | 900円 | 美容目的というよりギター弾くため |
| クレンジング | カウブランド 無添加メイク落としミルク | 600円 | セザンヌ ミネラルカバーは石鹸でオフできるのでコンシーラーなどを使わなければ不要 |
| あると便利 | エリエール ピュアナ | 250円 | 指に付いたクリームなどを落とすためにウェットティッシュがオススメ |
アイメイクやシャドウ/ハイライトなど手間のかかることはしていないので10分あればできると思う。
多様性の時代だからといっても「男が化粧なんて……」と抵抗があるかも知れない。私もそうだった。
なのでまずは家にいるときに試してみてほしい。そして化粧で変わった姿を見てほしい。
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「素敵」「楽しんで」「すごい」とコメントくださった方々、ありがとうございます！さらに自信が付きました。
リップケアやメイクの注意点を教えてくださった方々、ありがとうございます！さっそく試してみます！
他のメイク落としを使ったことがないので比較できないのですが、ベースが石鹸で落ちるものを使っているので洗い残しなどは気にならなかったです。
力になれずすみません…。
眉書く前にカットするの器用すぎるだろ！
普通に櫛でといてはみ出た部分を切ってました。
アトピーで敏感肌なので、普段のスキンケアは医薬品に頼っています。
お風呂から上がる前に濡れたままの顔にプロペト（ワセリンみたいなやつ）を塗り拡げタオルで水分を取ります。上がったあとはすぐコレクチム軟膏（アトピーの薬）を塗って普段のスキンケアは終わりです。
あと外出するときは必ず日焼け止め（ユースキン シソラ UVミルク）、今の時期は日傘を差して紫外線対策しています。
髭は濃い上にカミソリ負けするのでアゴ髭を生やして剃る範囲を減らしています。
鼻から下はジレット 2枚刃T字カミソリ + シック ハイドロ シェービングフォーム、鼻から上は FEATHER ピアニィ 敏感肌フェイス用カミソリ + シック ハイドロ シェービングジェル を使っています。
どちらのカミソリも3日、長くても1週間で交換しています。高価な5枚刃を長く使うより、安価な2枚刃で切れ味落ちる前に交換していく方が個人的には肌荒れが少ない気がします。
読者諸兄はデパートに行ったらどこが気になるだろうか？デパ地下？ファッション売り場？
増田は搬入口の場所だ。売り場で何売ってるかなんてどこから搬入するかに比べたらどうでもいいことだ。この文書を読んだら君もきっとそうなる。
売り場で物が売れたらそれを補充しなきゃならない。その搬入口は大抵ビルの裏にある。
しかしデパートがある場所というのは一等地だ。バックスペースである搬入口なんかの為に一等地を使うのは余りに勿体ない…。
という事で離れた場所に搬入口が設けられて秘密の通路で結ばれていることがあるのだ。
それを幾つか紹介するよ。
因みにこういう所は仕事でしか入れないもので、増田が仕事で行ったり同僚に聞いた入りした事がある個所に限られるから偏りはあるよ。
ヤマダ電機が運営する池袋LABIは元は池袋三越だった。開業は昭和29年の地下鉄丸の内線の前年か同年と古い。
LABIの裏に都道があって、道路反対側に3階建てのマクドナルドがある。その裏に付近に似つかわしくない古くて灰色な運送会社的なところがある。
https://goo.gl/maps/9fDTtZiNEB3pQTbJ8
ここが搬入口で地下トンネルで結ばれている。さっきのマクドナルドはそのトンネルに乗ってるのだね。だから周囲が高層化しても3階建てのままなのだ。
かなり離れたところにあるびっくりガードの中に分岐がある。
https://goo.gl/maps/bsTBq4EtxBrgqc23A
元々ここは東上線の線路だった。山手線から東上線への渡り線と電車の留置線が伸びていた。
国鉄が貨物輸送を全廃に近い合理化すると東上線行きの貨物輸送も無くなり、ここは遊休施設になった。
90年代に東武デパートが増床して新館のプラザ館を作る事になるとこの線路跡も一部利用され、新館より先は地上は駐輪場、地下には搬入路として旧館の搬入も集約化。東上線池袋駅が行き止まりホームになったのはこの時だ。
それまで旧館は東上線の北口改札横にある汚らしい搬入口で搬入していたのだが、ここのせいで一帯が大変に荒んでおり、まるで古いアメリカ犯罪映画のダウンタウンのようだった。
https://goo.gl/maps/WQB7qSNwj4AjQPQc8
ミロードの甲州街道のルミネとの間にあって、急勾配でミロードの中を登り、モザイク坂上のミロード広場の上階に出る。
https://goo.gl/maps/oEbSXc96jzT8adFW8
ここは急勾配＆高さ制限がキツイ＆急勾配登ってすぐに急カーブのクランクというデンジャラスなコースだ。クランクの路面は坂登ってる間は見えない。しかも途中で止まると再発進不可な程の急坂なのでアクセルを緩められない。そして暴走してクランクを突っ切ってしまうとミロード通りに落下だ。
危なすぎる。ハードドライビンのスタントコースみたいなところなのだ。
ここを攻める人は注意して欲しい。落下したらインスタントリープレイされるだろう。
https://goo.gl/maps/ZCo693QRHujchVqZ7
ここからJR本社ビルの周りをぐるっと回って甲州街道陸橋の下を潜り、ルミネに到達する。甲州街道陸橋の下が公共地占有だ。
因みにJR本社前にBLAST!っていうお店があって、周囲は高層化されているのにここだけ2階建てだ。
実はここは土地取引を巡って管財人の司法書士とヤクザが殺されたという曰くつきの土地でずっと更地＆駐車場のままだったところだ。
また、バスタの下には昔JRバスの駐車場になっていた大きな地下空間があって高島屋タイムズスクエアとJR本社とトンネルで結ばれているらしい。駅の工事の際には工事基地や職工の詰所になるようだ。ちょっと入ってみたいもんである。
https://goo.gl/maps/UxNpSesPQp88VQY68
西武デパート群は駅に近いA館と井の頭通り向かいのB館、ロフト、パーキング館とあるが、全て地下トンネルで繋がっている。
特に特筆すべきは井の頭通りで、ここは宇田川という川が暗渠化された道で今でも暗渠に宇田川が流れている。
搬入トンネルはこの地下の宇田川の更に下を通ってるってわけだ。
珍奇な搬入路の王者と言ったらここである。もう無くなってしまったが。
駅の東西に建っていたややボロッちかった東急東横店。ここの搬入口がどこにあったかというと、現在ストリームになっている東横線高架下にあった。（古い画像）
https://goo.gl/maps/tA5i7NkHkTGbhhce9
ここからR246の下を通り、東横店東口店までずっと地下トンネルが通っていた。
更にここには空港の手荷物コンベアのようなコンベアがあり、行先（受取り先）が書かれた専用のコンテナに入れて流すと東横店の方に着くというシステムであった。こんな風にシステムになったのは246の掘り下げ工事があり、途中にエレベータを挟んでいたためだと思われる。
このルートというのは全部東横線の高架線と駅の下だ。高架の下に後からトンネルを作るのは危険だし難しい。
つまり、昭和2年の東横線開業時にはすでにこういう通リになっていたという事である。
因みにこの近くには稲荷橋という橋があったので「稲荷橋搬入口」と呼ばれていた。というか、最近行ってみたら川が無くなっているのに橋だけ残ってたわ。
東横店は無くなって今は新しいビルになってるし、稲荷橋搬入口はストリームになってるが、あの地下搬入路はそのままのはずだ。
あれは今どうなっているんだろうか？東横店跡の新しいビルとストリームの地下で荷物の輸送に使われているんだろうか？実に気になる。
肝心の「東横店東口店と西口店の間はどうなっていたか」については西口店の方に用が無かったせいで不明である。無念だ。JR線地下を通っていた、京王マークシティの方にあった、二つの可能性がある。
開業当初は国鉄より頭の固い鉄道省と別会社の帝都電鉄だった訳で気になるのだが…ちゃんと見ておきたかった。
これらには公共地である道路を潜って離れた場所に繋いでいるケースが多い。
普通はこういう占有方法は認められないが、施設の公衆性が強い場合は許されるのである。私鉄が道路地下を走っていたり病院の渡り廊下が道路跨いでたりと同じだ。
デパートの場合の公衆性は、公衆が自由に立ち入り出来て買い物ができる、市場の性格がある事だ。だからデパートは会員制の立ち入り規制的な事が出来ない。
余談だが、中野ブロードウェイのまんだらけが性的な商品を通路側に陳列して対面の商店とトラブル、その商店をネット民が攻撃して炎上するというトラブルがあった。
この時にネット民は中野ブロードウェイは私有施設だから陳列は自由、まんだらけの占有面積は大きいので施設運用でのヘゲモニーがある、というような考えを開陳する人が多く居た。
でもこの法的スキームを知っていたらこの考えは間違いという事が判る。中野ブロードウェイは公衆施設の一種でありそれは立ち入りが自由である事だから、そこの通路は公道が準用される。
そこに性的な陳列をしたら独立店舗の中での陳列よりも厳しい基準で取締りが行われるのは当然なのだ。実際まんだらけはガサ入れされて商品を押収されて件の店舗は後に閉鎖する事になった。
また、デパートは売店床面積を最大化したいのでこういう離れた箇所に搬入口を作るのである。だからビル裏に搬入口を作る場合はその面積を最小化したい。
売り場を持つ業者は相当な数になるので、それらが少量ずつ荷物を持ち込んだら忽ち渋滞だ。
そこでデパートの流通センターか搬入代行業者の倉庫に搬入して、そこからまとめてトラックに混載してデパートに搬入するという形になっている。
当然その業者には委託料を支払わねばならない。だから利幅が小さくなるのでその分価格を上乗せする他無い。故にデパートで買うとどうしても高いのだな。
これはデパ地下の小さな食品売り場、レストラン街の業者もそうなので、地方の業者が東京などのデパートに出店する場合、支社をその代行業者の倉庫内に置いてしまう事もよくある。
「東京支社長就任おめでとう」とか言われて辞令を受け取ったら倉庫勤務とかになっちゃうわけだ。つらい。
と思った君はアプリを開いてみよう。
サ終である。
ラノベ最大の強みは失われたと言って良い。
この変化もかなり痛い。
漫画文化の成熟によりラノベなんぞよりも中身のある漫画が増えてしまった。
レベルが同じなら絵がある方がいい。
無料と言えばソシャゲなんかも最近はストーリーにSF要素を散りばめるのが当たり前になり考察班が各地に作られている。
物語を接種する手法として小説を選ぶ人口比率はドンドン狭くなってきていると言って良い。
じゃあなんでこんなオワコン化しているのにラノベは存続しているのか？
ラノベで人気を出す→漫画やアニメ化される→ポロロッカ的な逆流が起きてラノベの方も「原作」として売れ始める→本格的に収益化される
昔のライトノベルの場合、ラノベで人気が出た段階で十分に収益化されていたが、今の市場でプロレベルの食い扶持を得るにはこのストリームに乗るしかない。
さしずめインディーズバンドがレコード会社に拾われ強強なサポートチームを組まれることでようやくプロとして食えるような状況にある。
ラノベそれ自体の純粋な生命力は自立不可能なレベルとなっているが、その周囲を取り巻くメディアミックスの流れの中で生き延びている。
結果的に生き延びているわけだが、それはあくまで「原作」としての存在価値があるからだ。
メディアミックスで伸びる前にラノベを買う読者の多くも「アニメ化されたときに昔から注目してたとイキれちゃうかな」と下心を持つのが大半だ。
生き残るだろう。
「原作」としての圧倒的身軽さは他のメディアを一切寄せ付けない。
その上で大衆を相手にしたオーディションを既に乗り越えているという背景を持てる。
たとえばツイッターで伸びた漫画が出版されることがあるがそこから映像化まで行った作品は数えるほどしか無い。
だが、小説家になろうやアルファポリスを原作として映像化作品はどれほどあるだろうか？
圧倒的身軽さ、始めやすさ、それ故の人口の多さに一作家あたりの回転率の高さ。
あらゆる要素が高速でサイクルを回してとにかく売れそうな「原作」が産まれるまでのガチャを引き続ける機能に優れている。
売れそうな「原作」の青田買いの現場としてラノベは今後も業界に居場所を維持するだろう。
だがメディアミックスを前提とするこなく純粋に作品として評価される機会は、他の多くのメディアにパイを奪われ続けるのは目に見えている。
たとえば「SAO最高！大好きです！」と言ってる人の多くが思い浮かべるのがアニメの話だ。
原作が好きな人もいるが、そんな人ですら「最高のアニメ化でした！恵まれていて嬉しいです！」とむしろアニメの方をより強く褒める状態だ。
こんな状態がいつまでも続くのなら、もはやラノベが「コンテンツ業界の中枢」として君臨することはないだろう。
あくまでも強い「原作」を引き当てるための巨大なガチャガチャマシーンとしてピラミッドの最下層に組み込まれた状態は、かつての栄光を思えば「オワコン」と言って然るべき没落ぶりだ。
