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はてなキーワード: プラスマイナスとは
17・18日に2023年最初の日銀金融政策決定会合が開催されます。今回は経済・物価情勢の展望(日銀展望レポート)が公表される回にあたっています(1、4、7、10月の会合で公表)。
前回12月の会合では、大方の無風予想に対して、YCC(長短金利操作)の修正を行いました。長期金利(10年国債利回り)について、0%の誘導目標を維持しつつ、変動許容幅を従来のプラスマイナス0.25%から0.5%に拡大したものです。マイナスに振れることは現状では想定しにくいため、0.5%までの上昇を容認した事実上の利上げであると市場は捉え、一気に円高が進みました。2013年に始まった異次元緩和、さらには2016年に始まったYCCの転換点という見方が広がっています。一方日銀は12月会合の対応は利上げではないと否定しています。債券市場での利回りは長期に向かった上昇する中、指値オペなどにより0.25%に抑えられていた10年ところでいったん下がり、その後さらに上昇する形となっており、イールドカーブ（利回り曲線）は窪みのあるいびつな形をしていました。こうした歪みを解消し、市場機能の改善を図るためのものという説明になっています。
しかし、歪み自体は解消されていません。10年国債利回りは1月に入って0.5%で張り付く場面が目立ち、利回り曲線は10年ところで窪みを作っています。また10年国債利回りは13日に入って0.5%を超えて上昇しています。0.5%で無制限の指値オペを実施しながら0.5%を超えるというかなり厳しい状況といえます(指値オペの対象とならない補完供給オペで借り入れた国債などの影響)。
12月の会合後、1月の会合での再調整を見込む動きが見られましたが、6日に通信社が複数の関係者筋からの情報として、12月に決定したYCC修正の影響と効果を見極めるため、現段階でさらなる修正を急ぐ必要はないとの記事を報道。前回会合後も黒田総裁がYCC修正の決定は引き締めではなく、緩和を継続との姿勢を崩していなかったこともあり、再修正期待が後退する場面が見られました。
しかし12日朝に読売新聞が日銀は17，18日の会合で大規模緩和に伴う副作用を点検すると報じました。昨年末の政策終了後も市場金利に歪みがあるためと点検の理由を説明しています。国債購入量の調整などで市場のゆがみを是正できるかを見極まる、必要な場合は追加の政策修正を行うとしています。
市場では追加の修正として長期金利の変動許容幅を0.75%や1.00%にさらに拡大するという見方や、YCCを撤廃するとの見方が出ています。0.5%を超える利回り上昇が見られた13日の動きも、こうした市場の予想に基づいたものとなっています。ただ、例えば0.75%に再拡大した場合でも、日本の物価動向、海外との金利差などから0.75%に張り付く形で歪みが起きる可能性があります。一方いきなり撤回した場合は、これまでの緩和継続姿勢は何だったのかという批判が広がりそうです。
元日銀関係者などの間でも意見が分かれており、早川元理事(東京財団政策研究所主席研究員)は12日に今回の会合で追加的な修正に動く可能性は低いと発言していますが、同日、門間元理事(みずほリサーチ＆テクノロジーズ エグゼクティブエコノミスト)は、1月の会合で日銀はYCCの撤廃を検討するのではないかとしています。
金融機関などのエコノミストの意見も分かれています。シティグループ証券は日銀が1月の会合でYCCを撤廃するとの予想を13日付で発表。三菱UFJモルガンスタンレー証券は同日、4-6月のYCC終了が依然メインシナリオながら、タイミングが1月会合に前倒しされる可能性を無視できなくなったとしています。BNPパリバ証券は0.75%への拡大では市場の攻撃にさらされ、さらなる拡大を余儀なくされるため、上限を1%に拡大すると予想、みずほ証券は国内金融機関の準備が整っていないとして、いきなりの解除は避けるべきとしています。
黒田総裁は次期総裁の下での日銀新執行部体制に向けて、金融政策の正常化の道筋を付けるという意向があるとの思惑もあり、来週の日銀金融政策決定会合でどのような対応がとられるのか、相当に注目を集めています。
市場の期待に反し、黒田総裁がこれまでの緩和策維持を強調し、何もせずとなった場合は一気の円売りもありそう。0.75%へのYCC再修正となった場合は、かなり微妙な反応が見込まれ、1.0%への修正もしくは撤廃となった場合は円買いが見込まれるところです。
なお、今回の会合で公表される展望レポートでは、2022年度の物価見通しを前回の前年度比2.9%から3%台に、23年度、24年度はそれぞれ1.6%からインフレターゲットである2%近辺に上方修正してくると見込まれます。予想通り足元の年度の物価見通しが3%を超えるとなると、2014年10月のレポート以来となります。この時は消費税増税の影響でした。今回は原材料価格上昇が要因として、持続的な物価安定目標は実現できていないという見方を示すと見られます。ただ、こうした物価見通しの上方修正と、来年度からのターゲット近くへの物価上昇見通しは、YCC修正・撤廃を後押しするものとの期待があります。
＜ゴールドマン・サックス証券 チーフエコノミスト 馬場直彦氏＞
日銀の説明通り、今回の決定は市場機能の改善を目指したものであろうが、同時に長短金利操作（ＹＣＣ）を機械的に運用しすぎ、円安効果が増幅されたことも一因ではないかとみている。さらに、政府・与党から日銀に金融政策の柔軟性を求める発言が多くなってきたことも関係しているのではないか。
米国は来年２月と３月、５月に０．２５％の利上げを実施すると予想している。ターミナルレートは５％強で、米１０年債利回りのピークは年後半に４．２５％となる想定だ。現在の水準からやや距離はあるが、日銀が長期金利の変動幅を拡大しても、ドル高／円安は再び進行し、１４０円を超えるような水準へ到達する可能性がある。
＜クレディ・アグリコル銀行の資本市場本部シニア・アドバイザー、斎藤裕司氏＞
前日の日銀決定会合での長期金利の許容変動幅拡大はサプライズ。米連邦準備理事会（ＦＲＢ）は利上げペースを鈍化させ、市場は米国のリセッション懸念から、２３年末に利下げに転じるとの見方が強まる中、日銀が金融政策を転換させるのは難しいと思っていた。ただ、改めて考えると、イールドカーブコントロール（ＹＣＣ）のさらなる変更やその先のゼロ金利撤廃を見こして新執行部に対する一番重たい舵を切ったのではないか。また、リセッションのさらなる織り込みが進めばタイミングを逃す可能性があり、時期は１２月しかなかったのだろう。
次の日銀総裁に交代するまでにさらに調整が必要な可能性がある。日銀によるさらなる政策変更やいずれマイナス金利を解除する可能性がでてくるとみられ、海外勢や投機筋など市場参加者は一段の円金利の上昇はありうるとみている。一方で、米金利は上昇が一服していることことから、ドル／円は下方向に向きやすい。
足元のドルは８月初旬に付けた１３０．４０円がサポートとなり、下げ止まっている。ただ、２０２２年の高値と安値の半値である１３２．７０円を割り込んだことから、次は６１．８％戻しの１２８．１０円が視野に入ってきた。また、弊社調査部がＦＸモデルを基にした試算によると、１２５円程度まで下落する可能性があるとみている。
＜あおぞら銀行 チーフ・マーケット・ストラテジスト 諸我晃氏＞
ドル／円はレンジを切り下げながら緩やかな円高方向に向かうとみている。前日の日銀決定会合での長期金利の許容変動幅拡大は市場の織り込みがなかったため、サプライズとなった。日銀が来年の早い段階で修正に踏み切るとみていたため、行動が前倒しとなった格好だ。
日銀の決定を受けて米金利が上昇したことから、短期ゾーンを中心に日米の金利差は変わっていない。日本の貿易赤字はいずれ縮小する可能性があるものの、目先は実需によるドル買いが続き、ドル／円の下値を支える。
一方、投機筋の円売りポジションの構築は見込めず、短期的な円ショートのアンワイドが入りやすいほか、オプション市場でも円高方向のヘッジをいれてくるだろう。投機筋のポジションがなくなるため、ドル／円の上値は重くなる。
心理的な節目で、一目均衡表（週足）の雲の上限になっている１３０円を維持できるかがポイントだ。同水準を割ると１２７円－１２８円が下値として意識されやすい。
日本のインフレが賃金上げを確認できる形で２％を超えていくのかが今後の注目。米国の景気が悪化していく中で、明確な数字がでてきづらいのではないか。現時点では日銀がイールドカーブコントロール（ＹＣＣ）のレンジを引き上げるという思惑があるものの、当面現行のプラスマイナス０．５％程度を継続していくとみている。その場合、日銀に関する材料は剥落し、その後は米景気動向がテーマとなっていく。
日銀が決定した長期金利の変動幅拡大と国債買い入れの大幅増額は、利上げでも金融引き締めでもなければ、金融緩和政策からの出口でもない。安定的な２％の物価上昇目標の達成はまだ見通せず、金融政策の枠組みや出口戦略について論じるのは時期尚早だと考える。
１１月以降の日米１０年国債金利差とドル／円の相関関係から試算すると、現在の金利差と整合的な水準は１３６円半ば。日銀の決定を受けて５円程度、円高方向へシフトしたことになるが、この程度の振れは今までにもあった。
これが元の相関に戻るかが注目点になるが、ファンダメンタルズを考慮すれば、短期的に１３０円前後でいったん底入れし、来年にかけて１４０円台へ切り返す可能性があると予想している。
中長期の通貨の強弱に影響しやすい短期金利でみると、日本と世界の政策金利の加重平均値との差は、既に３９０ｂｐまで拡大し、円キャリートレードが活発化した２００５─０７年のピークに近づきつつある。
日銀が金利を引き上げるめどはたっていない。今後マーケットのボラティリティが低下した場合、円キャリートレードが活発化するとみている。
https://jp.reuters.com/article/japan-economy-boj-idJPKBN2T5054
よく、結婚したかったら女は若いうちに行動を始めろって言われるけれど、その「若いうち」が思ってる以上に早くて、つまりは大体22歳までが限度なんだよねえ
夫婦の理想的な年齢差と言われる「同い年」「プラスマイナス一歳婚」婚をするためには小中高大という学生時代の同窓生か、それに近い人間関係を育める新卒社会人の同期から選ぶのが一番の手段
氷河期世代の女性ってこのうちの新卒社会人枠を大幅に削られた(就職できないか、出来ても自分の学歴レベルよりも下の会社)から
しかも氷河期女性は貧困率の高さからいって経済感覚は今の若者の方に近いのに、何故かバブル時代の感覚を引きずっているかのようなレッテルを貼られて叩かれる
社会人同士のオフィスラブが当たり前に行われているかのようなトレンディドラマが普及していたのも、勘違いを促進させる理由だろうなー
実際には一度企業に入ってしまうと新たな出会いの機会はかなり狭まるし
遅くとも大学生のうちに相手を見付けるのが唯一の最適解だったんだが
その学生時代にもハイスペックな男子は相当に競争率が高いので可愛い子じゃないと無理で
かといってロースペック男子相手ならイージーかというとそんな事もなく、彼等も一点集中で可愛い子を狙っている
中でも中高一貫女子校から女子大なんてルートを辿っちゃうとかなりハードになるね(一応、他大学の男子学生を探すという手はあるが)
しかもそうして学生時代に彼氏を見付けたとしても相手に結婚の意思があるかどうかは別問題なので
学生時代から10年以上付き合った彼氏から30歳手前で捨てられるなんて事もよくある話
20代の女に対して、少なくとも年齢だけを理由に寄ってくるのは30代後半以上のしかも年収も特に高くはない男性が殆どですマジで。
①最近政府の一部審議会とかYOUTUBEやWEBで公開されてるのすごいありがたい。資料充実してて助かる。
ポンチ絵は詰め込まれていて読みづらいけれど、いろんな課題が共有できるようにそれなりに苦労してつくってあるのがよくわかる。
何かの課題について、今の議論のベースラインはここ、国の共通認識はここいらへん、というのがはっきりわかるのがいい。
長時間勤務で頑張りアピールとかタバコ部屋とゴルフ場とサウナで決まる人事とか、そういうの減ってきてて助かる
通勤は自分の場合減ると運動量が減るし、通勤が苦にならないように住居決めてるからプラスマイナス両方の効果
③生鮮流通の進展
日本酒とか、醸造系のデリケートなの昔なら絶対口にできなかっただろうな、っていうものが割と簡単に飲めるようになって食文化がとても広がった。
特に甘酒とかどぶろくとか。日本酒の封切りからちょっと置いたあとの味の変化とかデリケートな楽しみができるようになったのは流通が進歩したからだと思う。
煎茶なんかも最近のかなやみどりとかゆたかみどりとかその辺のスーパーで普通に買えるお茶でも昔飲んでいたものとは全く別次元で暮らしが豊かになった。
持ち家
その他生活費：9万円
夫婦小遣い：8万円
その他貯蓄（固定資産税、自動車税、任意保険などのプール）：6万円
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合計：77.6万円
その他生活費は被服費など諸々。毎月使い切るわけではなく余った分はプールされる。旅行などの費用もここから支出する。
住宅ローン以外の借り入れはない。住宅ローンの繰り上げ返済はしない。自分に何かあったら団信でローンがチャラになるというメリットが大きいので、繰り上げ返済するぐらいなら投資に回す。
年2回の賞与は合計で額面500万円ほど。半分ぐらい税金が引かれる。そしてRSUという株式での支給がほとんどなので現金で受け取るのは50万円ぐらい。株式は現金化せずに保有。なので実質年収1300万円ぐらいで生活している。
毎月の生活費は平均26万円程度になるが、贅沢している実感はない。特に節約を意識しなくても済む、というレベル。
税金・年金・社会保障費が高いから額面からイメージするほど羽振りがいいわけではない。
私立中学の学費がとにかく高い。公立の学校が能力別の教育をしてくれるのであれば、私立に通わせることはなかったと思う。子供に私立校に通うという選択肢を与えられる、というのが唯一実感する最大の贅沢だ。
終身雇用ではなく、Pay for Performanceなので今後もこの年収が続くかどうかはわからない。このままこの年収を維持できるのか？という不安をいつも心のどこかで感じている。
たまに高身長がイケメン・高収入・高学歴とかのスペックと同列に語られることあるけど、それがよくわからん。身長が低いより高い方がモテるだろう、くらいの感覚はあるんだけど、そんなレベルじゃない評価がなされているくらい女性って男の身長見てるよね？それとも俺が見てなさすぎなのか？
俺が173cmなんだけど、かなり意識して再確認しないと日常的に会う人でも多分プラスマイナス5cmらいの範囲は「俺と同じくらいの身長」というカテゴリーに入っちゃってて誰が高いとか低いとか全くわからんのだが、会社の女性なんかはこの俺には全くわからん差をかなり正確に把握してたりする。何なら俺でもたまに背が高いですよね、って言われることがある。平均身長は171㎝らしいから+2cmしかないのにだ。2cmなんて姿勢正して壁際に並んでもらわないとわからないレベルだと思うのだが。
https://anond.hatelabo.jp/20220613133321
https://anond.hatelabo.jp/20220614121244
https://anond.hatelabo.jp/20220614233346
場所は東京なので被るけど、スペックはITフリーランスの人よりもだいぶ低い。
その上で恋愛弱者。妻と会うまで彼女はおろか、女友達さえいない。
気になったコメントについて答えてみる。
そうか？私は許容できる年齢が広いほど夢があると活動してて感じたな。（年下〜同世代以外は無理！と思う人は読まなくてよい）
相談所には婚期逃した医者一族の秘蔵っ子や資産家の令嬢っぽい人も登録しているので、成婚退会まで行けば婿養子や専業主夫にもなれるかも。そうでなくともバリキャリ女性（年収1000万超え）が多く在籍していて、入籍まで行けば生活基盤はガッツリ安定する。私は仲人にはプラスマイナス5歳と伝えていたものの、年齢の括りがなかったので会えるだけ会ってた（流石に10歳差以上は話が合わないのでは？と考えてたので申し込まないし、断ってた）。考え方を変えれば、弱者男性が普通〜強者男性になる可能性に満ち溢れている感ある（深窓の令嬢は普通に生活していたら、まず会えないし）。
子供が欲しい場合は若い女性のほうが確率は高いものの、年齢が高くても可能性は0じゃない。
正直な話、結婚生活に必要なのは年齢や若さ、美人か否かじゃなくて、互いに折り合いつけて生活を切り盛りできるか？なので、考えや趣味嗜好が如何に合うかのほうが重要だと思うぞ。
「社内持株制度ではなく、普通にインデックス型の投資信託にすればよかった」
通常の株は売買するための最低限の単位が100株とか1000株とか決められてる。
だから1株の価格が10,000円でも、単位が100株の場合、最低でも一度の売買に100万円がかかる。
社内持株制度はこの単位を無視して、給料から天引きで自分の指定した金額分の自社株を買うことができ、
さらには会社から奨励金として購入金額の何%かを補助してもらえる。
自分の場合、社外の人は利用できない特権的な位置づけと奨励金10%に惹かれて、
社内持株制度で毎月3.3万円(給料から3万円+会社からの補助3千円)でコツコツ投資していた。
会社の業績が伸びて株価も上がっているときはプラス数十万円くらい行っていたのだが、
ここ最近はどちらもやや下り気味で、結局プラスマイナスゼロ近くまで下がってしまった。
社内持株制度は所詮一社決め打ちであり、投資の基本である分散投資とは逆方向に位置するもの。
他の投資と組み合わせればよかったのだが、それを個人で行うくらいなら、
ファッションに興味ないなら、服装の選択で情報処理能力が低いと判断されてしまうリスクを避けて、プラスマイナスゼロの評価になるような、いわゆる量産型ファッションをするもんじゃないの？
オシャレしたいわけでもないのに、人と違う、世間の最大公約数的な価値観の中で評価されないファッションをしたところで得しないと思うんだけど。
俺は学生時代からベースボールシャツをよく着てて、友達からはパワプロくんっていうあだ名で呼ばれてたんだけど、周りの意見よりも自分のこだわり優先だから別に何とも思わないよ。
でも、ファッションに対してこだわりない人の方が世の中じゃ多数派でしょ？
せっかく量産型ファッションっていう、ファッションが原因で人格を判断されないための手段があるのに、それをしない理由がわからないんだよな。
ワーママになったはいいが、マジで時間が足りない。自分をもう1人ほしい。
子育てもなるべく傍にいてあげたい、
仕事も趣味もない人がいたら、その人の身体を乗っ取ってロードバランサーをかませて負荷分散したい。
冷静に考えて専業主婦の人がやってることをやりつつ、一人前とは言えないかもしれないが仕事もフルタイムでやるって無理があるんだな。
保育園はあるけど保育料がそこそこかかるし、当然ながら仕事してる時間しか預かってもらえないし。
子が体調を崩したり何か子の用事がある時は突発的に仕事ができなくなって、チームの足を引っ張る。
仕事量は多いままだから、子を寝かしつけた後に睡眠を削って仕事に戻る。
たぶんこんなの客観的に見て全部ワーママならあたりまえのことなんだろうけど、自分がなってみて初めて、これきついなって思わされた。
というか、核家族で子育てしながら働くということが、未だに周りに負担をかけるか本人が無理することでしかなしえない状態だ。
同年代でも子を持たない人達が増えて、その人たちの生活が優雅で羨ましく、妬ましく見えるのもしんどい。
アルコールなんてずっと飲んでいないし、綺麗な服も着ず、イベント事や映画、お洒落な店なんかもそうそう行けない。
金銭的なプラスマイナスとかは気にしていないが、結局子が可愛いのは可愛いし、道楽のつもりで楽しむしかないのかもしれないな、と思う。
プログラミング未経験から1ヶ月ほどで、将棋の評価値の新たな方法でのグラフ化を行うPythonツールを作った。
https://github.com/k-the-p/notherscore
この記事は2本立てです。プログラミングより結果のグラフや将棋に興味がある方はもう一方の将棋編から読むことをおすすめします。
未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（将棋編）
AIはわれわれアマチュアの将棋への親しみを大幅に向上させてくれた一方で、棋士が悩みに悩んだ結果として評価値が下がる手を指してしまったときに、「悪手きたwwww」と騒ぐ主にABEMAのコメント欄には忸怩たる思いがあった。
とはいえ、もう評価値を知らなかった時代に後戻りするなんてことは誰にもできないだろう。そして、電王戦から将棋にハマった自分自身としても、AIを否定はしたくない。
であるなら、AIを用いた新しくよりよい将棋の楽しみ方を探っていくしかないのではないか。
以前から私は、「AIの手を指せるなら人間も苦労しないんだよなあ」と思っていた。あるとき藤森哲也先生がYoutubeチャンネルで言っていたことを聞いて得心がいった。「AIの一手は最強の一手なんです。確かにプラス1000点になるけど一手間違えた瞬間にマイナス何百点になるような綱渡りの手。それよりもアマチュアの皆さんにはプラス数百点で得は少ないけど安全な道、最善の一手を学んで欲しい」（大意）と。
ここで言う「最強の一手」に人間にして最も近いのは紛れもなく藤井聡太四冠であろう。藤森先生はアマチュアに向けて喋っていたが、その葛藤は間違いなくプロの中でもあるはずである。渡辺明三冠が言うように「藤井くんと全く同じスタイルを今から目指しても絶対藤井くんより強くなれない」のは自明であるからして。
私はここにドラマがあると思う。また、最強の一手と最善の一手が等しく「いい手」に見えてしまうわれわれアマチュアとしては、そこを機械に教えてもらえるのであれば、棋力向上にも繋がりそうである。
第1候補手と第2候補手の評価値の差を取ってグラフ化すればよさそう？
（差が小さければ手が広い、差が大きければ絶対手に近い、綱渡り）
目指すのはあくまで便利な将棋ツール。将棋AIを作りたいわけではないので、将棋AI自体は局面を入れたら評価値を吐く謎の箱という扱いでよい。
グラフ化や数値の扱いだけでなく、将棋AIとのやりとりをやってくれるあれこれもあるようなので。
あと習得が楽だと聞いた。その話を教えてくれた人はもう10年間英語学習法をブクマし続けてるけど。
あと「読みやすいコードじゃないと動かない」って設計思想がかっこいい。ついでに言うといわゆる「おまじない」が少なそうなのも魅力。（CのHello worldで挫折した経験あり。studio.hって何……）
プログラム講師をやっている？方が音楽制作を初歩からやってみる、という（残念ながら）リアルタイム視聴者が俺だけしかいないような配信があったので、音楽の基礎（についての知識は持っていた）を教えてあげたお返しのような形で、「pythonでこういうことがしたくてこういうライブラリがあるのはわかった。経験はHTML+CSS（変数導入前、Bootstrapなんてなかった）のみ。どうしたらよいか」という質問をしたら、「progateは簡単すぎると思うのでPaizaが丁度いいのではないか」というアドバイスを頂き、比較もせずに即登録したのだが結果的にはこれがドンピシャだった。
最近流行りの、環境構築不要で講座の内容を書いて覚えるタイプのサイト。
無料で入門講座の序盤を受けていたらふと目に入ったのが、「対象者：これからプログラミングを学びたい方。HTMLがどのようなものかを知っている方。」でYoutuber先生のオススメ完璧か？と思った。そして実際に完璧だった。
基本的に1講座3分+演習1～2問＋やりたければ問題集たくさんという形式なのだが、これが簡単すぎることなく難しすぎることもなく、俺の知識レベルにベストマッチだった。基本的に毎回何か書くことになるので、変数とは～みたいな解説だけで終わる回がほぼ無いのも飽きなくてよい。
Python入門（と言ってはいるがまだこれだけで発展編はない）の見出しは「プログラミングとは」「条件分岐・比較演算子」「ループ処理」「リスト」「辞書」「多次元リスト」「関数」「クラス」「クラス発展」「例外処理」に各5～8講座*3分+演習、という感じ。クラス発展の途中で行けそうだと思ったのでドロップアウトして実製作に移った。実際関数まで理解していれば、この程度の小さなツールには十分だった（もしかしたらクラスを使えば多少楽になった場面はあったかもしれないけど）。
また、これは書いてる今気づいたことだが、上のコースで学んだことで、実際に役立たなかったものはほとんどなかった（強いて挙げれば辞書くらい？使えてないだけかも）。このこともコース構成の優秀さを示している。
ここまででだいたい2週間くらい。
もともとこのサービスは知っていたのと、谷合先生が実際に使っていたように、便利そうなライブラリのcshogiが主にcolab(jupyter)上で動かすことを意図しているようだったので、まずここから入った。最初はcshogiが列挙してくれる特定局面での合法手をリストに入れて、そのリストの項目数＝その局面での合法手の数を出力することから始めた。これは本当に簡単にできて興奮した。
学習と好きなことが直結してると、こんなサンプルコードみたいな簡単なことで喜べるのでコストパフォーマンスがよい。
cshogiのチュートリアルで紹介されているレサ改というAIがどうもmultipv（有望な候補手を2手以上挙げる）に対応してないらしく、強さ的な問題でいずれ手を出すつもりだった予定を繰り上げてやねうら王との連携を試みる。
makeって何？あー、もりかしてMakefileが無いと動かない？（これを書いている今もこんな理解である）みたいな人間でもなんとかやねうら王をビルド？することはできた。レサ改をcshogiに読ませる数行のサンプルコードがとても役に立った。今でもあの完成品らしき拡張子が無いファイルがなんなのか分かってない。（なお、評価関数nn.binが無いと怒られたのでどこのご家庭にもある水匠4のそれをぶち込んだら動いた。評価関数とやねうら王の分担は今もって理解があやふや）（また、途中でAyane[やねうらお氏謹製ライブラリ]も使おうとしたがcolab上では上手く動かす方法が分からなかった）
一応これでcshogiで局面の最善手と次善手およびそれらの評価値を呼び出せるようになったのだが、単にdebugでずらずらと余計なものまで出力するのではなく、重要な指し手周りのinfoだけ出力するようにしようとしたが、上手いやり方がわからず、結局こうなった。
sys.stdout = open('out.txt', 'a') engine.go(listener=print)
ここは絶対もっとマシなやり方があるはずなので、識者の教えを請いたい。
Colab上でまあまあ目処がついたので、この辺りでPythonの環境を作った。ここまでそれをやっていなかった理由は、「おま環」トラブルの可能性をなるだけ遠ざけておきたかったからである。環境が悪いのか俺が悪いのか分からない、というのは初心者にとって限りなきストレスである。あーネットが繋がらなくてルーターの設定や接続とか支払いとか文字通り部屋をひっくり返しながら調べてたら実はフレッツ自体が落ちてた件を思い出してイライラしてきた。cshogiはJupyter上で動かすことを意図しているようなので、それで動かなければ自分の書き方が間違っているのだとほぼ確実にわかる。
まあこの辺りはいろんなサイト見ながら仮想化などしつつ普通に。仮想化が何か分かってないんですけど。
これまでColab上で書いてきたものは多少の書き換えで動いたので、ローカルにJupyter notebookをインストールして、数字の計算とグラフ化を試みる。
ちなみにこの時点で得られているデータはこんな感じ。
go info depth 1 seldepth 1 score cp -47 multipv 1 nodes 483 nps 241500 time 2 pv 3c3d info depth 1 seldepth 1 score cp -86 multipv 2 nodes 483 nps 241500 time 2 pv 4a3b info depth 2 seldepth 2 score cp -53 multipv 1 nodes 847 nps 423500 time 2 pv 3c3d 9g9f info depth 2 seldepth 2 score cp -68 multipv 2 nodes 847 nps 423500 time 2 pv 8c8d 7g7f info depth 10 seldepth 17 score cp -78 multipv 1 nodes 100163 nps 1963980 time 51 pv 8c8d 2f2e 4a3b 7g7f 3c3d 2e2d 2c2d 2h2d 8d8e 6i7h 8e8f 8g8f info depth 10 seldepth 17 score cp -111 multipv 2 nodes 100163 nps 1963980 time 51 pv 3c3d 7g7f bestmove 8c8d ponder 2f2e go info depth 1 seldepth 1 score cp 117 multipv 1 nodes 206 nps 206000 time 1 pv 2f2e info depth 1 seldepth 1 score cp 78 multipv 2 nodes 206 nps 206000 time 1 pv 7g7f ...
今回の小目標は、goで区切られた中から下から2行目と3行目のcpほにゃららを取得していい感じのリストにする、というものだ。この辺りは正規表現でなんとかなるだろうと見通しを立てたが、実際そうなった。
ただ、後手が見たときの評価値が後手目線なので、それだけにマイナスをかけるのはどうするか（そうしなければ、先手+3000点の次が「後手から見て」-2900点だったりして綺麗にグラフにならないのだ）を調べるのに結構時間が掛かった。
また、詰み周りでまたプラスマイナスやカンストの絡む計算をしたくないのもあり、数値にNaNを入れてグラフ表記を省略することにしたのだが、そうするとnumpyの関係で整数(とNaN)しか扱わないのに浮動小数点で計算しなければいけなくなって若干気持ち悪かったり。まあ動くのでヨシ！
この時点で、ローカルにKIFファイルを保存し、pyファイルでcshogiと水匠を動かし、Jupiter notebookを開き評価値グラフと手の広さのグラフを重ねて表示する、というそれなりのものは出来上がった。
簡単に言えばpyファイルで1手10万局面（森内チャンネルに出てたHEROZの方が使ってた数字をそのまま使っているので特に意味は無い）探索させ、最善手と次善手についての生の評価データを吐き出させ、ipynbでそれを整形し、グラフ化している。
基本的に全部VSCode上でできるので、慣れれば計算時間も含めて10数秒で結果が出るのだが、このワークフローはいかにも美しくない。
なので、Flaskという簡単らしいフレームワークを使ってローカルでWebアプリとして使えるようにしようと思った。inputとoutputをどうにかするだけだから余裕やろ。
Google colabを触り始めてからここまで1日。圧倒的成長！
Paizaラーニング再び。後半ではデータベースとか本格的な話もあるようなのだが、txtに書き込む一行掲示板を作るまでの前半部を高速で履修（演習は全部飛ばした）。なるほどー、こうやってやりとりするのね、と最低限は完全に理解した。
Jupyter向けのコードを普通のPythonに直してあっちで数字を出してこっちでそれを受けて元に戻して……とかやってると循環参照か何かで怒られることに。その対策に細かく部分を分けて関数にしたのだが、その場合ってもしかしてdefの内部しか読まれない？（共通部分も読まれると思ってた）（いや、共通部分は読まれるけど他のdef内が見えないのか？何も分からん）なるほど。こうなると関数の内部から上に戻るためにクラスとか欲しくなるのかなーという感想。
最終的にWebに公開しようとこの時点では思ってたので、txtに一旦出力するのが安全性的にどうかとか考えてたのだが、テキストの読み取り周りでハマる。結局抜け出せず諦めた。
以降は、HTMLにダブルクオートが抜けてるのに一時間気づかないとか、FlaskのXSS対策の対策をするとか、ファイルの書き込み設定をミスって2万手くらい蓄積されて評価値グラフが大変なことになったが、原因に気づかずひたすらグラフ生成部を調べ続けるなど、非本質的な問題にかかずらっていたので書くことは特にない。
なので、最初にgitignoreしてなかったせいで1万ファイルくらい上げそうになったけど、それ以外は特に問題も無く。中間報告からここまで2日ほど。結局1ヶ月かけずにプログラミングをそれなりに身につけることが出来た。「プログラムを覚えたければ作りたいものを見つければいい」というのは本当だな、と改めて思った。
https://anond.hatelabo.jp/20220107060727
どれくらい書けるようになったのか、を見たい方は主にvalue_output.py（将棋AIに思考させてデータを取り出す）とgraph.py（データを整形してグラフを書き出す）を見ていただければいいかと思います。
最初にPaizaを教えてくださったYoutuberの方、cshogiを初心者でも使いやすいように作って展示してくださったTadaoYamaoka様、水匠開発者のたややん様、水匠含めこんにちの将棋AIの基盤を作ってくださったやねうらお様、cshogiを通して利用したpython-shogiのKIFパーサーを書いてくださったTasuku SUENAGA様に、厚く御礼申し上げます。
ようやくニュースが少し落ち着いて来たので書く。
自分はトリエンナーレ問題で表現と言いつつ主張の過度と方向性に疑問を持つとともに、
そこに公金が使われる事に問題と思った。
そこに金メダルを噛んだ河村市長の報道が流れて来て驚いてしまった。
好ましくない物があって色んな問題がありつつも選ぶとはそういう事だ。
よく金メダル獲得者が自己の功績を確認する為にメダルを噛む姿は目にして来たが、
昭和ならギリセーフだったかもしれんが、今は令和でコロナで衛生観念も過度になってる時期である。
言葉が出ない。
この行動に寄って応援する事を発言する事すら自分の常識を疑われ兼ねない空気を感じてしまった。
全て気に入った主張の人が見つかればそれを応援する事も可能だろうが、そんな上手くはなかなか行かない。
主義主張でプラスマイナス色んな物を内包して1人の人間を応援する上で、マイナスの衝撃が大きすぎる出来事によって悪くない事すら応援し辛い状況となってしまった。
やってしまった事は取り返しがつかないけれど、
何故やってしまったのか。
7時間眠れるように、逆算してベッドに横になる。休みの日も含めて、朝起きる時間はプラスマイナス1時間以内におさめたいので、寝る時間もほぼ一定になってくる。自分の傾向から、ベッドに入ってから入眠するまで大体30分くらいかかる。お腹が空き過ぎていると眠れないので、夕食から3時間後のタイミングでベッドに入りたい。（夕食が十分な量でない場合、間食で調整する。内臓に負担がかかるのでマイナス。）
眠る時のポイントは、心や神経を落ち着かせること。寝るまでの間に刺激的な情報を摂取すると、まれに入眠しづらいので避ける。特にアノニマスダイアリーなど見てはいけない。ベッドの上では何も見ないのが望ましいが、癖になっているのでスマホでよく見るサイトの記事や、wikiのなんてことはない記事をみる。スマホ画面設定で夜間モードにして、ブラウザ背景を黒にすると全体の光量が抑えられて低刺激。
早いときは、手に持っているスマホがガクンと崩れて目を閉じている。この状態は意識できているので、スマホを所定の位置に置いて、身体の体制を整える。右半身をやや下、手足の力を抜いて、寝返りが打ちやすい状態。遅いときは、チラッとスマホの時計に目をやり、予定の時間を過ぎていたらスマホを置いて、体制を整える。そうして家の外の音を聞く。虫の音、風の音、雨の音、遠くのエンジン音、電車の音。そういうノイズを探していると、いつの間にか眠りに入る。
