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はてなキーワード: ソリューションとは
フェミニズムの動画をきっかけにかなえ先生の動画をいくつか見てみたけど…ぼくの感想としては
「Vtuberでここまで踏み込めるのはすごいと思う反面、ソリューションはだいたい正論パンチやなぁ」
という感想。
こじれてる話はだいたい単純じゃないからね…。
でも、正論は常に忘れちゃいけないなぁ…
正論パンチって体力・精神力・お金・善意のすべてがそろっている人にしか出せない必殺技なのよね。
敵はあんまり作らない反面、「正論パンチ」という炎属性っぽい名前なのに、やってることは「ジワジワ」系のバフ魔法や、正論で生きられない人を少しづつ消していく毒魔法だから…楽ではないよ
私も
「あかん、これ正論パンチで対応してたらこの案件は20年かかる。下手したら俺もみんなもこの世にいないかも」
と気づいて絶望して、正論パンチでの解決を諦めかけてる案件はいくつかある。
だから、正論パンチの使い手であり続けるのは、体力が必要なんです。
「人は法と会計から逃れられないから、法と会計は誰もが学ぶべきだ」
と言ってきた私だけど…ごめん、忘れて。
これみたいな裁判の詭弁バトルを心のきれいな人が見たら暗転する。
もちろん、普通に手続き周りの法律の話は山ほどあるから学ぶ必要はあるんだよ？
でも、裁判の判例や、書面のやり取りを読んでいると…ネットがぬるく見えるぐらいの詭弁バトルが展開されるから…こんなの万人が学んだら、うつ病患者が10倍ぐらいになるやろなぁ…。
俺が見ても怖いもん
3年くらい前に日本の半導体産業の近況をまとめたのですが、ここ数年で政治家の先生たちが何かに目覚めたらしく状況が大きく変わりつつあるので各社の状況をアップデート。
前回の記事 https://anond.hatelabo.jp/20200813115920
熊本工場：28nm, 22nm (工場稼働時) / 16nm, 12nm (将来計画)
日本政府の補助金とソニー・デンソーの出資という離れ業により、業界人が誰も信じていなかったTSMCの工場進出が実現した。現在は建屋の建設が進んでおり、順調にいけば2024年内には量産開始となる。生産が予定されているプロセスはいずれも世界最先端に比べると古いものだが日本では最先端であり、HKMG(ハイケーメタルゲート、トランジスタの性能を上げる技術)やFinFET(フィンフェット、性能の良い3次元トランジスタ)といった技術が新たに導入される。工場で生産される半導体の主なクライアントは出資者のソニー。衰退の激しい日本の電機業界だが、ソニーはまだ世界と戦う余力を残しており年間半導体購入金額世界10位で日本トップである。ただし、PS3のCell Processorを長崎で作っていたように先端プロセッサをここで作れるわけではない。PS5のCPUはTSMCの6nmプロセス製造であり、この工場では製造できないのだ。識者の予測ではイメージセンサー向けロジック半導体を生産すると想定されている。
■ Rapidus (ラピダス)
日本政府の国策で、IBMから技術を導入し自前で最先端の半導体製造を狙う野心的なプロジェクト。量産開始は2027年を予定。
彼は日立→トレセンティテクノロジーズ(ルネサスの那珂工場の前身)→SANDISK→Western Digitalという国内外の半導体メーカーを渡り歩いた華麗な経歴の持ち主である。
以前に社長を務めていたトレセンティテクノロジーズは2000年に日立と台湾の大手ファウンドリUMCとの合弁の半導体製造会社で、世界に先駆け現在の標準となる300mmウェハに対応した先進的な工場であった。ファウンドリ全盛の今から後知恵で見れば、限りなく正解に近い経営戦略と先進性を併せ持っていたがビジネスとしては成功しなかった。工場はルネサスに吸収され、小池氏はSANDISKへと移籍することに。そんなわけで今回の国策ファウンドリRapidusの社長就任は小池氏の二十数年越しのリベンジマッチでもある。
なお、氏のポエミーなプレゼンは業界でも有名。記者会見で日本半導体衰退の原因を「驕り」と一刀両断した一枚のパワポが話題をさらったが、本人が一番驕っているのではと不安がる声もある。
■ ルネサスエレクトロニクス
日立・三菱電機・NECのロジック半導体部門が統合した日本を代表する半導体メーカー。
5万人いた従業員を1/3にする大リストラ、先端プロセス製造からの撤退、海外メーカーの買収ラッシュを経て復活。そして大躍進。
昨年の売り上げは1兆5千億円を超え、はじめて統合直後の売り上げ(ピークは2011年3月期の1兆1千億)を抜いた。もう1+1+1=1とは言わせない。
旺盛な車載半導体需要にこたえるべく、政府の補助金を得てリストラで閉鎖した甲府工場の再稼働を決定。
コロナ禍では働き方が柔軟になり、リモートワークは全国どこでもできるようになった。ルネサスは開発拠点も大リストラで統廃合しており、三菱系の伊丹やNEC系の玉川をはじめ全国にあった設計拠点を日立系の小平に集約している。地元の拠点が閉鎖されて単身赴任をしている人も多かったのだが、最近ではリモートワークを活用して単身赴任先のマンションを引き払った人も出てきている模様。
増大する車載半導体需要にこたえるべく、デンソーが出資してパワー半導体のIGBTの生産を始めた。筆者はパワー半導体は専門外で、家電芸人が語る家電の説明程度にしか話せないため軽く紹介するにとどめたい。
半導体部門を手放したがっていたPanasonicがイスラエル企業のTower Semiconductorと共同で運営していた工場。
Panasonicが台湾Nuvoton technologyに持ち分株式を売却したため、現在ではイスラエル・台湾共同運営という珍しい業態になっている。
さらに、半導体最大手のIntelがTower Semiconductorの買収を進めているため、将来的にはIntelの拠点となる可能性があり、日本でIntelのCPUが作られる世界線もあるかもしれない。
が、本案件は米中対立のあおりで中国での買収審査が長引いているため、先行きには不透明感が漂う。
■ キオクシア
日本を代表するメモリ半導体メーカー。前回からの3年で、積層数は96層 → 112層 → 162層と2世代進化した。競合他社は232層品の量産も始めている(キオクシアは開発完了 / 本格量産前)が、最近の3D NANDは闇雲に積層数を増やせば低コストで作れるというわけでもない模様。
なお世間では半導体不足のニュースの印象が強く、半導体はもうかっているとの認識があると思うがコロナ禍でのIT投資ブームが終了したメモリ業界はリーマンショック以来の大不況である。
キオクシアも例外ではなく、最新の4半期決算で1000億円単位の赤字を計上してしまった。Western Digitalとの統合のうわさがあるが、もちろん筆者は何も知らないし、仮に知っていても絶対にここには書けない。
■ Micron Memory Japan (旧エルピーダメモリ)
ルネサスと同じく、NEC、日立、三菱電機のDRAM事業統合で生まれたエルピーダメモリを倒産後に米Micronが買収。
前にも書いたが、DRAM業界はプロセスのサバ読みが横行しており、20nmを切ったあたりから具体的な数字ではなく1X, 1Y, 1Z, 1αときて、ついに1βnm世代の量産にたどり着いた。広島サミットに合わせて、社長が来日。岸田総理と会談後大々的な設備投資を発表。1γnm世代を目指して日本初の量産用EUV露光装置が導入されることが決まった。
このEUVというのは波長が13.5nmの極超紫外線(Extreme Ultra Violet)を使った露光装置で1台200～300億かかる人類史上最も高価で精密な工作機械でありオランダのASML社が独占的に製造している。もっとも、メモリ業界の大不況を食らっているのはMicronも例外ではなく、岸田総理と華々しく会談している裏で数百人規模のリストラを慣行。こういう外面の良さと裏でやってることのえげつなさの二面性は、いかにも外資だなと思う。
東芝と共同でフラッシュメモリの開発を行っていたSANDISKをHDD大手Western Digitalが買収。キオクシアの四日市工場と北上工場を共同で運営している。
Western Digitalはメモリコントローラーを内製していることで知られSSDの性能の良さに定評があり、スマートフォン向けの売り上げが多いキオクシアとは、同じ工場を運営していても得意としている販売先が微妙に異なり、住み分けがなされている。(そのため、2社統合によるシナジー効果が期待されたびたび観測気球的な記事が出回る。)
なお、もともと日系半導体メーカーが大リストラをしていた時の人材の受け皿として中途をたくさん採用していた経緯もあり、人材の流動性は高い。在籍時の仕事ぶりがよければ、他社へ転職していった元社員の出戻りも歓迎と聞く。前述のRapidus社長の小池氏は、つい先日までここの社長をしていた。余談だが、上記Micronの米国本社の社長も旧SANDISKの創業者でWestern Digitalによる買収後に引き抜かれている。こういう話を聞くと、いかにも外資だなと思う。
イメージセンサーで世界最大のシェアを誇るソニーの半導体部門。2020年、2021年は米中対立のあおりを受けて主要顧客のHuawei向けの出荷減少に苦しんだが、2022年度は大幅に売り上げを伸ばし、1兆4千億円となった。他の半導体の例にもれずイメージセンサーも国際競争が過酷であるため、対抗して人員増強を進めている。Panasonic系エンジニアを引き抜くために関西に設計拠点を開設し、各地の工場の拡張も並行して進めている。調子のいい半導体メーカーはどこも人員増強を進めているが、ここ10年ほどは理工系の学生の半導体業界人気がどん底、かつ人材ニーズも少なかっため、新卒で半導体メーカーに就職した絶対数が致命的に少なく30~40歳くらいの中堅技術者の確保にどこも苦労している模様。なお、スマートフォン向けカメラの次の飯の種として、車載用途に数年前から注力開始。最近徐々に成果が出始めている。
■ ソシオネクスト
富士通とPanasonicのLSI設計部門が統合してできた日本最大のファブレス半導体メーカー。昨今の半導体ブームの波に乗り、株式上場、売り上げ2000億突破と非常に好調。3年前は1000億程度の売り上げだったので、すさまじい成長である。もっとも、母体となった富士通・Panasonicはピーク時の半導体売上が1社で5000億近くあったので、少々物足りなさを感じなくもない。復活は道半ばである。
■ メガチップス
ソシオネクストが誕生するまで日本最大のファブレス半導体メーカーだった。もともと任天堂向けの売り上げが大半だったのだが近年は多角化を進めている。昨年の売り上げは約700億とSwitch人気がピークだった時と比べるとやや劣るが営業利益は過去最高を記録している。
かつては日本を代表するファブレス半導体メーカーと言えばここだった。昨年の売上高は54億と、3年前紹介したときの30億から伸びたものの、ファブレス上位2社からはかなり離されてしまっている。大昔は韓国のサムスン電子に自社製品が採用されたのがウリで創業者の武勇伝にも頻繁に登場していたが、今では売り上げの75%を国内に依存しており海外展開の出遅れが否めない。
■ 東芝
車載用途のパワー半導体需要が伸びており、石川県の工場に300mmウェハ対応ラインを建設。この記事でよく出てくる300mmウェハとはシリコンの基板の直径であり、大きい方が製造効率が良い。125mm → 150mm → 200mm → 300mmと順調に大型化が進み次は450mm化と思われたが、大きすぎて弊害が大きく、ここ20年間はずっと300mmが最大サイズである。
従来はCPUやメモリといった分野の製造にしか使用されていなかったのだが、ここ5年くらいでパワー半導体にも300mm化の波が押し寄せてきている。
■ ローム
何かと癖のある京都系メーカー。車載事業が好調で売り上げが順調に伸びている。次世代パワー半導体材料と呼ばれていたSiCで日本国内の他のメーカーをリード。
余談だが、筆者は学生のころSiCを実験で扱っていた。単位を落としまくっていた不良学生だったので、教授がワクワクしながら話していたSiCの物性の話はすべて忘れている。今では家電芸人並みのトークしかできないのでSiCについて語ることはご容赦いただきたい。研究から本格量産まで20年超の時間がかかっていることに驚きである。基礎研究の大変さを実感する。
■ 三菱電機
パワー半導体大手。半導体に力が入っていないシャープから福山工場の敷地を取得し、300mmウェハ対応のラインを構築。SiCのラインも熊本に作るぞ！パワー半導体には詳しくないからこの辺で勘弁な。
日本の半導体産業が衰退しまくっていたころに、トヨタが危機感を覚えてデンソーとの合弁で設立した車載半導体メーカー。コロナ禍中に行われたオンライン学会に知らない会社の人が出てるなと思って調べたらここだった。
■ TI
米系のアナログ半導体世界最大手。富士通とAMD合弁のNOR FlashメーカーSpansionから買収した会津若松工場と茨城県の美浦に工場を持つ。最近は日本法人の話をあまり聞かない。
米系のアナログ半導体大手。三洋電機の半導体部門を買収したが、旧三洋の新潟工場は日本政策投資銀行出資のファンドに売却した。現在の日本拠点は富士通から買収した会津工場。富士通が半導体事業から手を引き工場を切り売りしたため、会津若松市内には米系大手半導体メーカーの工場が立ち並ぶことになった。
■ Infineon Technologies (インフィニオン)
ドイツの大手電機メーカー、Siemenseが20年ほど前に半導体部門を分社化して誕生した。従来欧州系半導体メーカーは日本での存在感があまりなかったのだが、富士通のマイコン半導体部門を米Spansionが買収、そのSpansionを同じく米Cypressが買収、そのCypressをInfineonが買収した結果、日本市場でも存在感を示すようになった。もともとInfineon自体が車載半導体に力を入れており、有力自動車メーカーがそろう日本市場に注目しているというのもある。
■ Nuvoton Technology (ヌヴォトン)
台湾の半導体メーカー。半導体から撤退したがっていたPanasonicから、Tower Semiconductorと共同運営している工場と、マイコン設計部門を買収する。Panasonic時代は、自社家電向けの独自マイコンをメインに作っていたのだが、Nuvotonに買収された後はArmベースの汎用マイコンに設計品目が変わった。日本法人は車載やモーター制御向けのマイコン開発に特化させていく方針で台湾の開発チームとは住み分けを図る模様。富士通ほどではないが、Panasonicも半導体部門を切り売りしており、所属していたエンジニアはバラバラになってしまった。研究室が一緒でPanasonicの半導体部門に入社した友人がいたが、彼は今どこに流れ着いているのだろう？
イギリス 発行済み 2023 年 5 月 21 日午後 12 時 29 分 EDT
IT従業員、上司のイニシャルを猥褻な言及、電子メールの略語を性的誘いと間違えて訴訟
英国のIT従業員、元上司が「素敵な夜を」と願うために「魅力的な声」を使ったと法廷で主張
あなたの注意を引くために争う新たな
英国のテクノロジー労働者は、元上司が使用した「xx」や「???」などの電子メールの略語が性的関係を求める暗号であると信じていたようで、元上司を訴えようとした。
インデペンデント紙によると、「ペーパーレス国際貿易管理」会社essDOCSのIT職員カリーナ・ガスパロワさんは、2019年に遡る不正行為の疑いで上司のアレクサンダー・グーランドリス氏に対してセクハラと差別の訴訟を起こした。ロンドン中央裁判所の雇用法廷がガスパロワさんの主張を審理した 後、裁判官は訴訟を棄却した。
このIT従業員は、グーランドリス氏が彼女に宛てた電子メールの中で「xx」を使用したのはキスを試みたことであり、「yy」は性的接触を意味する暗号であり、「？？」は「？」だったと主張した。これは、性的関係を結ぶ準備が「いつできるか」を尋ねる暗号化された言語でした。
代理人を務めたガスパロワ氏は、自身の主張の証拠として電子メールを挙げ、そのメールにはグーランドリス氏の「性的行為に従事したい」という願望が示されていると主張した。
警官が暴走？一連の性的暴行が犬法執行機関に「擁護」運動が火に油を注ぐ可能性があると
BBCによると、グランドリス氏はガスパロワ氏への電子メールで、「以下の項目にご記入いただけますか。現在xx社のアグリス企業とyy社のはしけラインで使用されているソリューションは、南北に流れるトウモロコシ貨物を運ぶのに????水路を流れています」とガスパロワ氏への電子メールに書いた。と法廷で聞かれた証拠を引用した。「また、ロールアウトのバランスとおおよそのタイミングを教えていただけますか。よろしくお願いします。」
法廷は、電子メールは「純粋な情報提供の要求」であり、グーランドリス氏が性的関係を望んでいることをほのめかすものではないと述べた。
さらにガスパロワ氏は、グーランドリスさんがファイル名を自分のイニシャル「AJG」に変更したとき、その頭字語は実際には「巨大な性器」の略であり、ある日コンピューターのマウスに手を伸ばした際に彼女の手に触ったと主張した。また、グーランドリスさんは「魅力的な声」を使って彼女に「素敵な夜をお過ごしください」と伝え、2019年11月の事件の際には彼が「彼女を見つめ」、テーブルの下で彼女の足に触れた疑いがあるとも主張した。
法廷は、2019年の事件は「無害」であり、偶発的なものであるとの判決を下した。BBCによると、裁判官は訴訟を棄却し、ガスパロワ氏が「日常の出来事に対する認識が歪んでいる」「証拠もなく異常な主張をする傾向がある」との判決を下し た。
ガスパロワさんは法廷で、グーランドリスさんが「彼の誘いを拒否した」ため、彼女がひどい扱いを受けたと会社の上層部に話したと語った。
2019年に同社に入社したガスパロワ氏は、2021年4月に事件容疑でグーランドリス氏に対して正式な苦情書を提出した。同紙によると、彼女は告訴が却下された後辞任したという。
https://arxiv.org/pdf/2304.10466.pdf
試行錯誤によって方針を学習する深層強化学習アルゴリズムは、環境と積極的に相互作用することによって収集された限られた量のデータから学習しなければならない。多くの先行研究が、データ効率の良いRLを実現するためには適切な正則化技術が重要であることを示していますが、データ効率の良いRLにおけるボトルネックの一般的な理解は不明なままでした。その結果、すべての領域でうまく機能する普遍的な技術を考案することは困難であった。
本論文では、非定常性、過剰な行動分布シフト、オーバーフィッティングなどのいくつかの潜在的な仮説を検討することにより、サンプル効率的な深層RLの主要なボトルネックを理解することを試みている。
強化学習ってよく知らない
我々は、状態ベースのDeepMind control suite（DMC）タスクについて、制御された体系的な方法で徹底的な実証分析を行い、遷移の検証セットにおける高い時間差（TD）誤差が、深いRLアルゴリズムの性能に深刻な影響を与える主犯であり、良い性能をもたらす先行手法は、実際、検証TD誤差を低く制御することを示した。この観察から、ディープRLを効率化するための強固な原理が得られる。すなわち、教師あり学習の正則化技術を利用することで、検証TD誤差をヒルクライムできる。
誤差を減らすのがDeepLearningだけど、それが時間差なのか。
我々は、検証TD誤差をターゲットとするシンプルなオンラインモデル選択法が、状態ベースのDMCとGymタスクにおいて効果的であることを示す。
1 はじめに
強化学習（RL）法は、大容量の深層ニューラルネット関数近似器と組み合わせた場合、ロボット操作などのドメインで有望視されている（Andrychowicz et al、
2020）、チップ配置（Mirhoseini et al.、2020）、ゲーム（Silver et al.、2016）、データセンターの冷却（Lazic et al.、2018）。アクティブなオンラインデータ収集の単位ごとに費用が発生するため（例．
実際のロボットを動かす、シミュレーションによるチップ評価など）、限られた経験量でも効率的に学習できる、サンプル効率の良い深層RLアルゴリズムを開発することが重要である。このような効率的なRLアルゴリズムの考案が、近年の重要な研究課題となっています（Janner et al、
2019; Chen et al., 2021; Hiraoka et al., 2021)。
原理的には、オフポリシーRL法（例えば、SAC (Haarnoja et al., 2018), TD3 (Fujimoto et al., 2018), Rainbow (Hessel et al., 2018)）は、データ収集のステップごとに多くの勾配ステップのポリシーと値関数を改善することを可能にするため、良いサンプル効率が得られるはずです。しかし、このメリットは実際には実現できないようで、1回の学習ステップを多く取りすぎることでを収集した各遷移は、多くの環境において実際にパフォーマンスを害する。過大評価（Thrun & Schwartz, 1993; Fujimoto et al., 2018）といったいくつかの仮説、非定常性（Lyle ら、2022）、またはオーバーフィッティング（Nikishinら、2022）が根本的な原因として提案されている。
これらの仮説に基づき、より多くの勾配ステップを持つオフポリシーRLを可能にする方法として、モデルベースのデータ増強（Jannerら、2019）、アンサンブルの使用（Chenら、2021）、ネットワークの正則化（Hiraokaら、2021）、再生バッファを維持しながらRLエージェントをゼロから定期的にリセット（Nikishinら、2022）などのいくつかの緩和戦略が提案されている。これらのアプローチはそれぞれサンプル効率を大幅に向上させるが、これらの修正の有効性は（これから示すように）タスクに大きく依存する可能性があり、根本的な問題やこれらの手法の挙動を理解することはまだ未解決である。
ICLR 2023で会議論文として発表 本論文では、より多くの勾配ステップを取ることが深層RLアルゴリズムの性能悪化につながる理由、ヒューリスティック戦略が役立つ場合がある理由、そしてこの課題をより原理的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとするものである。
最近提案されたタンデム学習パラダイム(Ostrovski et al., 2021)を用いた実証分析を通じて、TD学習アルゴリズムは、学習の初期段階において、すぐに高い検証時間差(TD)誤差(すなわち、保留した検証セットにおけるQ-ネットワークとブートストラップターゲットの間の誤差)を得る傾向にあり、悪い最終解をもたらすことを明らかにする。
このホワイト ペーパーでは、深い RL アルゴリズムで勾配ステップを増やすとパフォーマンスが低下する理由、場合によってはヒューリスティック戦略が役立つ理由、およびこの課題をより原則的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとします。 最近提案されたタンデム学習パラダイム (Ostrovski et al., 2021) を使用した実証分析を通じて、トレーニングの初期段階で、TD 学習アルゴリズムが高い検証時間差を迅速に取得する傾向があることを示します。
(TD) エラー (つまり、保留された検証セットでの Q ネットワークとブートストラップ ターゲットとの間のエラー) が発生し、最終的なソリューションが悪化します。 さらに、データ効率の高い RL 設定のために考案された多くの既存の方法が、検証 TD エラーを低く制御する限り有効であることを示します。
この洞察は、深い RL を効率的にするための堅牢な原則を提供します。データ効率を向上させるために、検証 TD エラーを山登りすることによって、特定の問題に最も適した正則化を選択するだけです。
この原則は、オンラインRLトレーニングの過程で特定のタスクに最適な正則化戦略を自動的に発見しようとする単純なオンラインモデル選択方法の形で実現され、これを検証TDエラーを使用した自動モデル選択(AVTD)と呼びます。
AVTD は、各エージェントが異なる正則化を適用する共有リプレイ バッファーで、いくつかのオフポリシー RL エージェントをトレーニングします。 次に、AVTD は、環境内で動作するための検証 TD エラーが最小のエージェントを動的に選択します。
この単純な戦略だけでも、多くの場合、さまざまな Gym および DeepMind コントロール スイート (DMC) タスクで個々の正則化スキームと同様のパフォーマンスを発揮するか、それを上回ることがわかります。 重要なのは、パフォーマンスがドメイン間で大幅に異なる可能性がある以前の正則化方法とは異なり、私たちのアプローチはすべてのドメインで堅牢に動作することに注意してください。
要約すると、私たちの最初の貢献は、サンプル効率の高いディープ RL のボトルネックの実証分析です。 これらの課題の背後にあるいくつかの潜在的な説明を厳密に評価し、トレーニングの初期段階で高い検証 TD エラーを取得することが、データ効率の高いディープ RL のパフォーマンスを阻害する最大の原因の 1 つであることを観察します。 私たちの 2 番目の貢献は、単純なアクティブ モデル選択法 (AVTD) です。これは、検証 TD エラーの山登りによって正則化スキームを自動的に選択しようとします。 多くの場合、私たちの方法は、さまざまな Gym および DMC タスクで、最適な個々の正則化スキームに匹敵するか、それを上回ります。
よくツイッターにいる自己肯定感マシマシなエンジニアさん達、すごい偉そうな物言いをよく見かけるけど落ち着け。
プログラミングスクールの「エンジニアになれば人生勝ち組」的な喧伝に踊らされたのか知らんけど、エンジニアって別に全く何も偉くないぞ。
プログラミングできることやWebの知識があることにすごく自信を持ってるかもしれないけど、結局それってパソコンにちょっと詳しいだけの話であって全くビジネスの本質じゃない。
顧客の声を聞き、課題の輪郭を明確にし、解決可能な妥協案を見つけて適切なソリューションを選択し、報酬を得る。
これがビジネスだ。
プログラミングをするのは適切なソリューションが見つからなかったときの最後の手段。
そういう観点でエンジニアってのはビジネスにおける最下流の存在なんだよ。
もちろん技術がイノベーションを起こすってのはGoogleとかAppleを見てればわかる。
ただそんなの外れ値の話で世の中のエンジニアの99.9%は最下流の作業員なの。
メルカリのk8sでマイクロサービスがなんちゃらがエンジニアとしてすごいってよく言われてるけど、結局はアレって本質的には標準的なWebサービスだと思う。
あの技術はイノベーションを起こすものではなくてビジネスアイデアをブラッシュアップするもの(UXを改善するもの)であって、メルカリの勝利はビジネスアイデアと市況、マーケティングによるものなんだよ。
これをエンジニアによるものだと錯覚したイタいエンジニアがイキリ倒してるのを見てると本当にため息が出る。
視座が低すぎる。
お前らがバカにしてる営業こそ真にお前の給料を錬成してるんだ。
とまあ所謂イケてるエンジニア(年収1500万くらい)だった人間が起業して自分でビジネス始めて、プログラミングができること自体には何も価値がないって気づいて絶望した果てに愚痴を書いてみた。
ずっと忘れていた。
いや、脳の奥に生乾きのかさぶたのようなものがじっとりとこびりついて、ふとした時に思い出したりはしていた。
なぜだか、それが昨日になって出てきた
百子はJava言語の技術者だった。いや、技術者か分からないがJavaを学ぶ25歳の若い女性だった。
当時Java言語はJ2EEの登場により大きな注目を集めており、エンタープライズ用途で稼働していた業務系アプリケーションをWEBベースのJavaアプリケーションへのリプレースする事が大きな需要を生んでおり、VBやDelphi又はバックエンドとしてのCOBOL等で活躍していたエンジニアは技術転換を求められていた
現在も大して変わらんないかもしれないが、業務系エンジニアにコンピューターサイエンスを学んだ者は少なかった。
文系出身で(数学としての)関数や代数もちゃんと理解しているのか怪しいような者も数多く居り、当然ながらオブジェクト指向言語に戸惑う者も多かった。自分がそうだった。
当時の技術コミュニティはいくつかはあったが、古くからあったがどれも敷居が高かった。
fj.comp.lang.* (ネットニュース:現在と意味が異なる)は正当な技術者も多かったが初心者が書き込める雰囲気が無かったり過疎っていた。ニフティーサーブやPC-VAN等のパソコン通信(当時既にサービス名が変わっていたかもしれないがみんな昔の名前で読んでいた)をベースにしたものは歴史があったが、老害が偉そうにしているフォーラムも多く、やがて廃れていった。
そうした中で初心者も熟練者も和気あいあいと活発な議論が行われていたのが、JavaHouseというメーリングリストのコミュニティだった。
主催者は現在インターネットセキュリティの大物左翼として時折世間をビビらせまくっている、ひろみちゅ先生こと高木浩光氏。当時既に産総研の研究者になっていたとはいえ、あくまで個人が手弁当で運用していた。無料で誰でも自由に入退会ができるコミュニティであり、他に行き場のなさを感じた初心者のJavaエンジニアたちにとって大きな心の拠り所となった。
でも百子が注目された事があったのだ。
当時は適切な印刷用の整形ソリューションが無く比較的頻繁に挙がっていた話題で、
百子も同様に苦しんでいた
するような方法が、現時点ではり一ゾナブル
かとも思います。
ドラえもんのようなひらがなとカタカナを組み合わせたチャーミングな文体でその焦りを徹底的かつ高度に表現していた。
しかしこの議論中に問題が起こる。JavaHouseに障害が発生しメールが配信されない事象が発生したのだ。
NFSで他のサーバーにマウントしていたが不要と思われたNFSサーバーのデータを一部で参照していたため処理が行えなかった、応急的に対応したが根本対応を後日行うと管理者の高木浩光は告げた。
しかし、議論が途切れた事を不安に思った百子は高木浩光に直接確認を行った。返事は帰ってこなかった。
＞ This Message was undeliverable due to the following reason:
＞ The user(s) account is temporarily over quota.
というエラーで戻ってきました。
いろいろとご心配のようでしたので（その内容については書きませんが）、迅
速にお返事を差し上げる必要を感じておりますが、上記の通りでは、連絡の取
り様がありませんので、やむを得ず、お返事を差し上げた事実をここで示させ
ていただきます。
まるで百子に非があるかのように。
恥ずかしさと悔しさで真っ赤となった泣き顔の百子を想像することは難しくない。
次はインスタンス生成時のコストに関する伝統的な議論であったが、
その流れで議論とは関係が無かったが百子はやりとりのマナーについて言及した。
議論をしていた者たちは本質的では無い指摘に形式的な謝罪をしたが、
高木浩光だ
そんな慣習はありませんよ。
きっと百子は憤然たる思いを抱えたに違いなかった
最後に決定的な事が起こる
先日の障害の復旧のためメンテナンスのためサービスを停止すると高木浩光が予告した。
百子はさんざん煮え湯を飲まされてきた高木に対して
以下ちゃちゃです。
全サービスが利用不可というのは、大変なことでしょうに。
以上、ちゃちゃでした。
挙げ句Javaコミュニティを自分で立ち上げてみてはどうかと言う者まで現れた。
か弱く繊細で思いやりのある儚き百子が、このような嘲りに耐えるのは致命的な苦痛だったに違いない。
百子は精一杯の力でJava界の将来についてその想いを書き綴った
私が恐れているのは、恐怖の日が襲い、対応の行動が遅すぎる前に
協議を行って欲しい、ということです。
別れは突然訪れた
「百子の夫です」
技術コミュニティに相応しない短い件名の投稿は衝撃的なものであった
私の妻百子は１１日に進行性癌に伴う急性心不全で永眠いたしました
25才でした
医師の診断をもらったとき私たちに残された時間は１ヶ月というものでした
毎日が恐怖でした。、
なんという事だ！こんな悲劇があってよかろうはずがない！
しかもあのプりントアウトの話をしていたときには余命を悟っていたのか。
自分は打ちのめされた
そしてさらに衝撃的な事が続く
百子は先週からふさぎがちになっていました
聞くとブー様とうまくいっていないのではないかということでした
百子はずいぶん前からたびたび高木という男の名を出してひとりでジャバなる
パソコンを動かし一人で全部やってのけているのだと絶賛しておりました
おのれ高木さんめ！いや、ぶー様め！
百子の心に闇で満たしたという事か。
悔しくてウイスキーをストレートで何倍も痛飲し、この辛い出来事を忘れるように努めた。
自分はアプリケーションのプログラミングをする事もすっかりなくなっていた。
数年に１度くらいフッと湧き上がってくる事があったが、すぐに忘れようとした。
しかし、昨日はなぜ、菊池百子を思い出したのかずっと考えていた。
ずっと、ずっと
愛していたんだと思う、百子を。
直接会ったことはないし、見たこともない、投稿の文面の文字でしか見ていない、直接のメッセージのやりとりもしていない、だけど確かに自分は百子を愛していた。
雅人よりもずっと。
ぶー様よりもきっと。
Rest in peace, I love you.
https://web.archive.org/web/20091027013532/http://java-house.jp/ml/archive/j-h-b/052276.html#body
今から振り返ると「そこまで惚れるほどか？」っていう相手やシチュエーションだった
自分だけがそうかわからないけど、「恋に落ちる」という現象は体験してみると非常に病的だった
脳のどこかのスイッチが入る感じ
まあそこらへんは未解明なのだろうと思うんだけど
あれはモチベーションが非常に湧く一方で、相手が悪いとか状況が悪いとデメリットしかないと感じた
なので2回の経験をもとに、どういう時にスイッチが入るか分析して、その状況を回避するようになった
こういうの、実際やってる人いるよね
「それ以上されると好きになっちゃう」みたいな、ドラマなんかだといいシーンなんだけど、結構リアルな回避策だよな
中年以降は惚れっぽいんじゃなくて結構そういう状況を選択的に回避してる人多いんじゃないかと予想してる
逆に選択的に自分の惚れスイッチを入れようという試みはやったことないんだけど
惚れスイッチをコントロールできるのなら、環境づくりすることでいろんなソリューションが生まれそうだなとちょっと思ったりもした
案外研究されてないよね
マジで何が見えとるんや？こーゆー人
ワイくんはChatGPTくんに質問するのは非推奨派だし、
極端にITリテラシーが低い人、発達障害や知的な困難を抱えている人が、ChatGPTを正しいことをいう先生のように捉えていることに懸念を感じてるが、
流石に君レベルで情報取得能力に問題があったら、役に立つと思うぞ
積極に疑問をAIくんにきいたら？
日立のLumadaは、製造業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現するためのIoTプラットフォームです。Lumadaは、製造ライン全体のデータを収集し、解析し、最適化することで、製品品質の向上や製造効率の最適化など、製造業の課題解決に貢献しています。
具体的な事例としては、Lumada Manufacturing Insightsが挙げられます。このソリューションは、工場内の生産データをリアルタイムで収集し、分析して、生産効率の最適化や不良品の早期発見に役立ちます。また、Lumada Manufacturing Quality Optimizationは、品質管理に関するデータを収集し、分析して、製品品質の向上に貢献します。
これらのソリューションを導入することで、製造業界は生産性の向上や品質管理の改善など、大きなメリットを得ることができます。
ネットにいる表現の自由擁護派（特にツイフェミとの抗争で表自を自称するようになった連中）には、「表現の自由」のことを「俺好みのイラストやコミックやその他のコンテンツを制約なく供給してもらえる権利」と思っている層が一定数含まれている。そいつらの動向を見ていると、画像生成AIが、ネット上やオフラインの著作権者のマテリアルを「学習」することで、その著作権者が築き上げてきたスタイルを模倣した表現を無限に生成して出力することも、「表現の自由」の範囲にあると考えている連中が予想外に多い。
CivitAi（https://civitai.com/）やHugging Face（https://huggingface.co/）には、すでに特定の作家や絵師のスタイルを（もちろん当事者に無断で）集中的に学習させたモデルが続々と公開されていて、作家にとっては直接の脅威になりつつある。以下は、自分の画風をモロパクされ、しかも「○○（絵師名） style」と銘打って公開されている絵師さんの悲鳴。これは、長年の修練を経て自己の作風を確立してきた「表現者の権利」に対する冒涜・挑戦だと言ってもいいだろう。
https://twitter.com/pottsness/status/1637930835746910208
そういう傾向があまりに加速している結果、今度は対抗手段として、画像コンテンツに、AIの機械学習を阻害・撹乱するノイズをウォーターマーク的に埋め込む「Glaze」 というソリューションが登場した。Glazeの開発コミュニティは「AI IS THEFT」（AIは盗人行為）、#supporthumanartist（人間のアーティストを支えよ）という標語を謳っているが、目下の所、日本語圏で鋭敏に支持・歓迎しているのは権利侵害への防衛策を模索していたクリエイター側ばかりで、非クリエイター側の「表現の自由」派だと思われる層からの反応は鈍い。
画像生成AIプロテクター「Glaze」の意義と使い方まとめ（https://note.com/freena_illust/n/n3aa65e414d08）
さらに「表現の自由」派の中には、自分好みの出力（絵）に対して、その生成に使われた具体的なプロンプトの公開を執拗に要求する一団が生まれつつある。いま画像生成AIに食わせるプロンプトは、精度向上を目指すにつれて、ますます長大な、生成者自身の個性・経験・ノウハウなどを反映したテキスト（≒著作物）になっているが、ネット上にはプロンプトの著作性すら認めず、「その俺好みのコンテンツを作るためのプロンプトを、公共の資源として俺に自由に使わせろ」と考える連中が増えている。
https://twitter.com/knshtyk/status/1638015041885868032
こういう連中にとっては、「表現の自由」とは、とどのつまりは「俺好みのコンテンツを制約なく供給してもらえる権利」＝「消費の自由」だった。そして、自分がそれを消費するためには、人間のクリエイターがそれを「表現」し、さらに社会においてその「流通」が許される必要があったからこそ、彼らは「表現の自由」と「表現者の権利」を擁護していたのである。
「表現者の権利」と「表現の自由」が対立するような局面でも、彼らは最終的には「消費の自由」が確保されるかどうかを意識して、自分たちの立ち位置を決めていた。たとえば同人表現に対して著作権者が課す自主規制要望は、一般的な意味での「表現の自由」を一部侵害しているが、（それで著作権者がぶんむくれて同人活動に対して法的攻撃を加えるようになったら、そのコンテンツが継続的に供給されなくなって俺たちが困る、という意味で）二次創作の「消費の自由」にダメージを与えるから、「やむをえない」ことだったのだ。
だが、いまや彼らは、人間のクリエイターなしでも「自分が求めるコンテンツを消費する自由」を享受できるようになりつつある。自分好みのクリエイターの画風・作風をパクったモデルに、自分の性癖に刺さるような（他人からパクった）プロンプトを食わせれば、その時に自分が求めているコンテンツを、無償で、容易に得ることができるようになる。今は彼らの消費欲を満足できるレベルの出力が得られるのは、せいぜい二次絵・三次絵・テキストのストーリーだけだろうが、遠くないうちに、そうした水準に達する対象範囲はボイス・コミック・アニメなど、より複雑で高度な表現手法にも広がっていくだろう（左の3つはどれも実際に研究が進んでいるし、不気味の谷を越えるうえでの技術的課題は特にない）。
「消費の自由」が欲しいからこそ、建前上は「表現の自由」と「表現者の権利」を守ろうとしてきた表自クラスタ主流派は、これからどこに向かっていくのだろうか。生成系AIの洗練によって「消費の自由」と「表現者の権利」がますます鋭く対立するようになる時代に、彼らはこれまでのように「表現者の権利」を守ろうとするだろうか。それとも、人間の表現者がいなくても（短期的には）享受できるようになった自分たちの「消費の自由」を、とめどなく拡張しようとするのだろうか。
たとえば、赤松議員が「クリエイターの権利を守るために」として、生成系AIの機械学習のデータ収集や掲示範囲に法的規制をかけるような法案を出そうとしたら、彼のサポーターたちはどんな反応をするだろうか。
表自クラスタは、試練の時を迎えている。
そのへんは人によるんだけど性欲はネガティブに思うもんじゃないぞ！
男性の場合は最低でも月に21回射精していると前立腺がんになりにくい、健康のために必要なんだ！
https://gigazine.net/news/20230130-ejaculation-frequency-prostate-cancer/
男性としての健康体維持のために性欲があると言っても過言ではない！
だから実質的に、毎日1回の射精習慣は男性にとってのファンダメンタルなセルフ・ヘルスケアと言える！
女性に関しても基本的に自慰はメリットしかないと考えていいらしいぞ！
子を成す気があるかないかにかかわらず、肉体を整えておくのは健やかな心身の維持に大いに寄与することだ！
人間が社会を形成するにあたって刷り込まれた性への忌避感を、ほどほどにあしらっていくことも必要なことだ！
もちろんそれは人に害を与えない範囲のプライベートな性のソリューションに関する範囲でだけどな！
言わずもがな、そのへんをわきまえてる人が圧倒的多数だから過剰に危険視する必要はないんだ！
もちろん各々で性への向き合い方、スタンスや価値観は違う、だから相容れないものからは自衛する心構えも必要だけどな！
けれども、個人的な考えとしてはよりオープンになっていっても、そう社会が乱れるものではないと思うし、むしろ良くなる部分もありそう、という、それだけの話だ！
横殴り、PKからのルート(遺品略奪)など争いの種が多く、そういうのがシステム的に解消されるゲームが増えても、トレインやMPK(要はなすりつけ)の問題は残った。
それらノーマナー行為がプレイヤー側の啓発による民度向上で減っていっても(ある程度上級のフィールドに行く頃には誰もがギルメンなどから教育される)、やはりレアモンスターの奪い合いなどピリピリした場面がフィールド狩りにはあった。
そういったストレスを一挙に解決できたのが、共有フィールドではなくインスタンスフィールド(大抵はダンジョン)を作ってしまうこと。
MMOでありながらMOっぽいソリューションを混ぜ込むことで平和さを重視していくことがプレイヤーにも好まれたわけね。
次第に、共有フィールドの方でさえch制で空いているchを選べるようなものも増えていった。
こうした変遷の結果、フィールドで狩りをするのがレベリングや収益の主体となるMMOは減っていき、経験値やアイテムの獲得はクエスト報酬で、というお使い方式が一般的になった。
