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はてなキーワード: ベックとは
人工知能は疲労しないので、それを癒やすための賃金が発生しない。人工知能が使う素材を収集する人間の人件費だけが発生する。
だから人工知能に代替されたタスクの利潤は徐々に下がっていって、人工知能を保有する少数の資本家に富は集中する。
例えばExcelがなければExcelシートを手書きする職人には価値がある。表を求める人は職人の苦痛を和らげるべく賃金を支払う。
しかしPCがあってMS Officeがざっくり正確に表を出してくれると、電力会社を通じて鉱山労働者に支払われる電気代とか、プログラマに支払われる
サポート契約費用とか以上の価値はそこに見出されない。だから人工知能が普及すれば人工知能にお金を稼いでもらうことはできない。
普及していない分野に持ち込んで安く結果だけを買いたたいて稼ぐことはできる。
ちなみにモラベックのパラドックスというものが提唱されていて、高収入の仕事ほど自動化してみると簡単なことが明らかになり消えていくと考えられている。
時々新メニューが登場してイラストや口頭で説明されるマックジョブ系ジョブが、コストを度外視しても最も難しいと言われている。
ユーリ!!! on ICE 、見てる？
「カザフの英雄」っていう字面を見て以来、ソワソワしていたものが、ユーリ・プリセツキーと友達になったあの瞬間に全てが弾けた。
カザフスタンを含む中央ユーラシア・テュルク系諸民族が持つ「民族英雄」の姿をはっきりと感じ取ったからだ。
カザフスタンは、歴史的にテュルク系諸民族が多く暮らしてきた土地である。
遊牧騎馬民族が繁栄した土地であり、彼らはテュルク系の言語と、それに基づく言語文化を持つ。
彼らの文化・信仰あるいは歴史は、口承文芸によって伝承された経緯があり、口承文芸のうちの一大ジャンルとして数えられるのが「英雄叙事詩」と呼ばれる物語形態だ。
カザフに限らずテュルク系諸民族の中で広く伝播した『アルパムス・バトゥル』や、キルギスの英雄叙事詩『マナス』は邦訳出版されており、母語によって英雄叙事詩の世界観に触れることができる。中央アジアを題材とした創作物でおそらく現在もっとも有名なのは森薫の『乙嫁語り』だろうが、作中に登場する馬などの名は、先述の英雄叙事詩にて確認できる。アルパムスやマナスとは叙事詩中での主人公にあたる英雄の名前であり、英雄たちは作中でもっとも強く、激しく、時に美しい。
「英雄叙事詩」の歴史や形態などについては省略するが、重要なのはカザフの地に育まれた文化には「英雄」の存在を待望し、受容する姿があるということである。
彼らは街や、施設などに英雄叙事詩中に見られる名付けをし、また街中では英雄の像を見ることもできる。余談ではあるが、キルギスの首都ビシュケクに立つ騎馬マナス像の馬には、立派なちんちんがついている。あと動物園の馬もなかなかのブツをボロンしてる時がある。
英雄叙事詩の主なテーマの一つに「外敵との戦い」がある。英雄が戦う相手は「異民族」や「異教徒」であることが多い。たまに超自然的な怪物と戦うこともある。
敵対する異民族や異教徒を、英雄は苛烈に打ち倒していくわけだが、全ての異民族や異教徒が敵となるわけではない。
盟友となった異民族とともに、英雄はさらなる敵を打ち倒していくのである。
(英雄叙事詩中に現れる異民族は大抵がモンゴル系の遊牧騎馬民族な訳だが、細かいことはいいんだよ)
敵についても、少し話をしたい。
英雄は異民族と敵対し、彼らを倒して強さを示す。異民族の長との一騎打ちはしばしば物語のクライマックスとなり、もっとも盛り上がるシーンであると言っても良い。
YOIにおける王といえば、J.J.ルロワに他ならない。
11話でオタベック・アルティンと対峙したJJの姿は各位の記憶に新しいことと思うが、ここでもオタベック・アルティンが持つ英雄性を感じ取ることができる。
そうして「勝利」を得た英雄は、やがて自集団を束ねる長となり、後世へと名を残す偉大な存在となるのだ。
英雄叙事詩はその他様々なエピソードによって構成されているので、興味を持った皆さんには是非読んでいただきたい。
ここまでの参考文献は以下の通りである。
坂井弘紀2002『中央アジアの英雄叙事詩：語り伝わる歴史』東洋書店
坂井弘紀訳2015『アルパムス・バトゥル：テュルク諸民族英雄叙事詩』平凡社
我々は幸運にも日本語でテュルク系英雄叙事詩に触れる機会を持った。最大の感謝をここに表す。
以下、蛇足。
オタベック・アルティンはサマーキャンプを経てバレエからは離れたようだけど、彼はその後どこに行ったのだろう？
個人的に、例の演技終了時のポージングからはコサックダンス(ホパーク)の匂いを感じた。
12話で明らかになるのだろうか、期待は大きい。
色々とあるんだけど A と O に気をつけるとグッとそれっぽくなる。
And、Stand、Hand、Back これらは、
エンド、ステンド、ヘンド、ベック と読むと英語っぽい。ただ、少し力を込めないとだめ。エァンド、ステァンド・・・End や Stend と聞き分けられなくなるからね。
例外として、Aのあとに R、S、U が続くとアになる。
Start、As、Because これらはエじゃなくてアだ。
例えば、SO は日本人だとだいたい「ソー」と発音するけど、「ソウ」と発音すると英語っぽい。
ノウ、オウヴァー、オウルド、オウンリー、ゴウ と、「オー」じゃなくて「オウ」にするとそれっぽい。
ちなみに、All も「オール」じゃなくて「オウル」と発音するといい。
Oh と表記される場合も、「オー」じゃなくて「オウー」とウーを伸ばすと英語っぽいよ。
ただし、O のあとに R が付く場合はたいてい伸ばす方の音だ。order、world、born。
カラー、フラワー、ナウ。これを「コロー」、「フロワー」、「ノウ」と読む人はほとんどいない。Other、Mother、なんかもそうだね。
なのに、頻出単語の ON は「オン」と読んでしまう。「アン」だ。
だまされたと思って、ハッキリと「Now on sale」を「ナウアンセイル」と読んでみよう。CMで聞いたような発音になる。
補足として、TOP も「トップ」じゃなくて「タップ」と読んだほうがそれらしい。
意外とネイティブの人は From もフラムと言ってる気はする。
そもそもアイドルなんていう特殊な世界を目指してきたコたちは、素人時代からアイドル情報を一般女子より詳しい言わばヲタク的資質を持ってる場合が大半でしょ。
また同業の人間に関心を待つのは他の職業も同じであって、一々「ヲタク」アピールするようなことじゃないとも思うわけです。
ももちがデビュー当時のインタビューでファンだった石川梨華について問われ
まだ小学生だったにも関わらず「もうファンじゃありません、先輩です」と答えたという痺れるエピソードがあります。
っても、アイドルとなった以上、それまでのファン（ヲタク）というポジションとは違うプロ意識を持つべき！なんて言っちゃたら単なる説教オジサンですよね…。
「ラップをするのは楽しいです」と言いながら、そのｱｲﾄﾞﾙ愛に比べて
いつまでたってもヒップホップに対する愛情が全く感じられないあのコにしろ
まわりのメンバーやファンから「気持ち悪～い（笑」というツッコミなしに、そのヲタアピールが成立してないところは
面白くないし面倒くさいんで直して頂けるとありがたいとは思います。
ぶっちゃけアイドルヲタクであることをアピールするアイドルの何が嫌かって
キモいドルヲタのおっさんたちに「自分たちと同じ匂い」を感じさせることで釣り上げようっていうヲタサーの姫的なあざとさが鼻に付くんです。
“アイドルは夢を与える職業”というクリシェはますます陳腐なものになりつつありますが
ローグライクっぽいランダムダンジョン制＋女神転生みたいな主人公視点で操作する感じ（ウィザードリィとかそんな感じなんかね）
主人公は「成長しない」呪いと「定期的に性交しないと死ぬ」呪いがかかっている戦士かなにかで、
なぜか性交すると自分の経験をあいてに分け与えられるようになりましたみたいな感じ。
システム的にはアークザラッド２のヂークベックの経験値分配システムに、ギャルゲー要素を詰め込んだ感じ。
ヒロインとの関係が険悪になると分け与える経験値にマイナス補正、逆に良好になるとプラス補正。
ただし、ヒロインの間で人間関係があるので全員ハーレムは無理みたいな。
主人公は装備強化で育てる感じ。（鍛冶屋をヒロインにして、戦闘に出ない代わりにレベルアップで室のいい武器がゲットできる的な）
好感度が上げやすく人間関係も悪くないので育てやすいがステータスが微妙な幼なじみとか、やたら毒舌でキャライベントを攻略しないと他ヒロイン全部と関係が最悪な悪役系ヒロインとか出して
やってみたよ。おもしろかったので、簡単に、やり方を日本語で説明しておくね。
http://www.bbk.ac.uk/psychology/psychologyexperiments/experiments/facememorytest/instructions.php
イギリスのバークベック大学というところの心理学部のテストだ。「相貌失認のテスト」というより、「人の顔の記憶についてのテスト」で、これに答えられるかどうかが「相貌失認かどうか」を決めるわけではないという点にまずは注意が必要だ。また、多くの人が回答すると研究の役に立ちそうだが、「白人の顔は区別がつかない」という人が回答してもノイズを増やしてしまうかもしれない。軍隊ものなど服装でキャラの区別がつけられないシーンが多い映画で、誰が誰なのか区別がつかなくて困るということが少ない人は、やってみるとおもしろいだろう。所要時間は、全部で20分くらいかかると書かれているが、私の場合は15分くらいだった（20分はかかっていない）。
手順は、最初に出てくる画面に書いてあることを読んで、I agreeをクリックする。同意する内容は、テストの内容に納得し、この大学の研究に自由意志で参加するということだ。18歳以上であることが条件となっている。テストの最後に、「あなたはロンドン近辺にお住まいですか」という問いがあり、YesかNoのどちらかで回答するようになっているので、ロンドン近辺の人とそうでない地域の人との有意差も研究対象かもしれない（が、イギリス国外からの実験参加は、想定していないのかもしれない）。
I agreeのボタンを押すと、次の画面でさらに詳しくテストについての説明があり、まずは練習ができる。Press to start practiceのボタンをクリックすると、画面が切り替わり、説明が出る。その説明を読んだら、どのキーでもよいので押すと練習が始まる。英語圏で大人気のアニメのキャラの顔の、角度を変えた3枚の絵が1枚ずつ表示され（数秒で切り替わる）、覚えるように指示される。続いて、3人のキャラの顔が並んでいる中から、今見た顔の番号をキーボードで押す。
本番は、この要領で、人間の顔写真（白黒）で行なわれる。……という手続きがわかってれば、テストの最中は、英語は読まなくてもできると思う。
なお、テストは前半と後半があり、後半は6人の顔をまとめて覚え、「次の3人のうち、先ほどの6人の中に含まれていたのはどの人でしょうか」に答えるというもの。けっこうハードだ。
ちなみに私は、Your accuracy in the experiment was: 93% だった。後半は適当に選択肢から選択したものも多いので、本当は85～90％だろう。
ベクター: http://www.vector.co.jp/
言わずと知れた老舗ソフトウェアダウンロードサイト。毎日更新されるコンテンツは「新着ソフトレビュー」くらいなのに毎月7800万PVの高○○を誇る。（巷で人気のはてなは全サービスで2億PV/月らしい！ワーオ！）ベクターの広告掲載料はPVあたり0.05円だとか。今は…、…といった企業の広告が掲載されている。
世間に高い印度象を与えた遠隔操作ウイルスバスター事件に対するHIT-BITの印象はどうだったろうか。スーパーハッカーが自己満足のために起こした事件とか？
スーパーハカーといえばやはり遠隔操作。遠隔操作でCDトレイがガコンガコンだろうか。そう考えるとEjectコマンドユーザー会なんか完全にブラックハット集団だろ……何人いるのか知らないけど
この騒動の中で耳慣れないソフトウェアが複数登場した。例えばこういうものだ。
我々が普段ホッテントリで目にするアプリとは何か違う。例えばサーバ→鯖→ﾏｶﾚﾙのような発想と同じ匂いを感じずにはいられない。それに「パケット警察」よりも"SoftEther社のパケット監視ツール"と言われたほうがピンと来る。
ベクターにはこういったゆるキャラ的名称を持つアプリケーションが数多く登録されているのである。
私は空気読みができる人間だ。つまり何が言いたいかを改めて申し上げると、エバーノート活用法と聞けば、自分の時間を犠牲にしてでもライフハックMethod収集に勤しむ意識高い系ライフハッカーや、Markdown対応と言われればナンでもカンでも有り難がる技術系アーリーアダプターの方々や、はてブなどのソーシャルメディアに居を構える人たちと、ベクターユーザはどこか違うということを思わせる印象操作である。
増田一族の皆さんは日本で一番使われているWebブラウザをご存知だろうか？ ……その通り、IE9である。ところがだ・私は１０年以上、隔週一度の頻度ではてなブックマークを利用してきたが、いまだにIE9のハック記事がホッテントリ入りしたのを知らない。ちなみにOperaもない。
ベクターで人気のアプリケーションで「めもりーくりーなー」をご存知だろうか。不要になったメモリ領域を回収するシステムメンテナンス系ツールなのだが、実態は大量にメモリ確保をするものだ。Windowsはメモリが不足すると使用頻度の低いメモリ領域をシステムディスク上のスワップ領域（仮想メモリ）に追いやり、物理メモリを確保する。それが空きメモリ復活のからくりである。
遠い昔、メモリ最適化ツールとして「ただ数を足したり引いたりするだけのプログラム」が持て囃されたことがあったが、めもりーくりーなーのコア部分はメモリ確保のAPIコールをするだけで済んでしまうので、足したり引いたりほども難しくはないのである。
そんなツールが人気のベクタソフトウェアライブラリというと誤謬（ごびゅう）があるかもだが、そんなベクターが月あたり7800万PVである。ワオ。「そんな」とか言えない。そんなベクターからは毎日収録ソフトのアップデート通知が来るが、再インストールとほぼ同じ手間をそうそう小まめに行う人間がいかほどいるだろうか。注目ソフトウェアを取り上げる「ベクターソフトウェアニュース」ははてブと違って1日1回の更新だし、メールマガジン「ベックル」だって手作業での編集だ。それでもはてな2億PVに対してベクター7800万PVなのである。それを620万のUUが支えているので、1人あたり12PV余り稼いでいる計算になる。今のはてなは2億PVに対し4000万UU(U'ｪ'U)→1人あたり5PV。情報の更新量で言えば個人ブログのスターダム層とあまり変わらないのではないだろうか。MLBに例えるならブログ界の野茂英雄とも言える旧イケハヤ書店さんが今年3月に100万PV/50万UU達成を記念して焚き付けを行なっていたが、同程度の情報更新量とするとイケハヤ100万パワーとベクター7800万パワーの差は一体何なのか。火事場のクソ力vs平時のキン肉マン並みの差である。（ちなみに超人界の神々が1億パワーであることもご考慮いただきたい）これは何か常連にしか見えない㊙コンテンツがあるとしか思えない数値である。
（そういえばはてなダイアリーからニコニコのブロマガにもらわれて行ったベックルハリー先生は、映像でもお見かけする機会が増えて、以前より増してご活躍のようですね。ニコニコ静画のコンテストで新作の絵師さんを決めたそうで気になります）
注: 「めもりーくりーなー」はCodeZine「マンガで分かるプログラミング用語辞典」やマンガでわかるJavaScript / Javaプログラミング、最近ではnoteでも連載中のクロノス・クラウン 柳井 政和さんの著作です。実際にはメモリー最適化のためのニーズに合わせたUIを備えているため、前述した原理だけのアプリケーションではありません。
ベクターはおかげさまで25周年！今年が平成26年、つまり平成も25周年を過ぎたところ。ベクターは日本の年号が「平成」に変わったのと同時期に創業した会社なのであります。平成の始まりは1988年2月。その頃あなたは何をしていましたか？ まだ生まれていませんか？それとも友達が続々とファミコンを手に入れていく中、1人だけMSXを買ってもらってデータレコーダーで5分かけてロードした後、ただひたすらゴジラと戦う3DダンジョンRPGや、アスキーや徳間書店の雑誌に載っているプログラムリストを打ち込んで、F5を押しては"Syntax error"を出すという流れ作業の話をして「ふーん」と言われるだけの交友関係に何かコレジャナイ感を感じていた頃でしょうか？もしかしたらアイドルから一転してラ・ムーを結成した菊池桃子さんとHelloみかんに衝撃を受け、自称親衛隊を辞めようかどうしようか、辞めるとしたら世間的に許されるのかどうかと迷っていた頃……という方もいらっしゃるのではないでしょうか？ そのころベクターはもう走り出していたんですね！！！！！！！！！！！！！<3
199x年から始まったソフトウェア・ライブラリサイト「Vector」の累計ダウンロード数は、1999年に1億DLを達成した後、毎年1億（ときたま2億）ずつ堅調に増加して今年19億DL達成。
本業がオンラインゲーム事業になってしまったベクターだが（「創星紀アステルゲート」大好評サービス中）、ソフトウェアライブラリは依然として健在だ。7800万PVを支える620万UUに7800万のベクター体験を提供している。（わーお）
ベクター体験と言えば、最近では「XPフォーエバー」が人気だった。XPが意味するユーザー・エクスペリエンス(UX)が後発OS(というかiOS)に受け継がれた現在においても、WindowsXPは走り続けているらしい。そして走り続けなければならない。定年退職と同じだ。ゴールが年々遠のいていくんだ。プログラマー定年説だって昔は30歳だった。それがいつの間にか35歳定年説になっている。40歳になる日もそう遠くはないだろう。30歳が若くない？そんな言い分が通用するのはアイドルとスポーツ選手とプログラマーくらいのものではないのか。政治家なら40歳で若手。そもそも一日中イスに座りっぱなしで政治家ほども動かず、身のこなしと言えば手を動かすくらい、チェリーの黒軸キーより重いものは打つことがない仕事がなぜ「体力勝負」と言われるのか。「プログラマーやってたんで体力には自身があります！(*°∀°)=3」とか引越し業の面接で言えんの？1日じゅう立ち仕事で刃物を扱ってる床屋の主人を差し置いて体力自慢できんの？
私は空気読みができる人間だ。落ちのない小話がそう何度も通用するとは思わない。本題に戻ろう。
さて、増田一族の皆さんはベクターのご当地ゆるキャラをご存知だろうか。その名も「べく太」である。心優しき少年ではあるが学校での成績がずば抜けて悪く、テストでは全問不正解の上、自分の名前を「べく犬」と書いてマイナス点をもらう奇才ぶり。友達はそこそこいるが、成績の悪さや自身のずっこけエピソードにより、知らない人にも名前を知られている有名人気質。得意科目は射撃とあやとり。手に座布団を持ったスタンディングポジションから就寝までの速さを競う競技昼寝の速さにおいて世界クラスの実力を持つ。いつも((ﾐﾟoﾟﾐ))の影にいるため主人公とは思われない彼だが、劇場版長編「のび太の結婚前夜」ではアレをナニされても決してああはしないという彼の秘められた人間性が描かれている。
そんなのび太が最も輝いていたのがシステムメンテナンス系ツールの紹介記事であった。
他とは比べ物にならないほど豊富にあるハードウェアの性能を引き出すため、Windowsの世界ではさまざまなチューンナップ技術が磨かれてきた。メモリ最適化、レジストリクリーニング、ディスクキャッシュの最大化、RAMディスクの利活用、ビジュアルテーマ/アニメーションの無効化、IEの常駐、スタートアッププログラムの削減、サービス系プログラムの無効化、ＥＸＥの圧縮、RARの活用、標準ツールよりも高度なサードパーティ製ディスクデフラグ＆メモリデフラグ……、やることはいっぱいだ！でもこんなに手間をかけられるWindowsはかわいいなあ！そうやってPCチューンの腕を日々/.J で研鑚しあうマイルドハッカー達は磨き抜いたファイルコピーのスピードに一喜一憂したものである。
特にベクターには日本人により日本語で説明された扱いやすいメンテ系ツールが数多く登録されていた。使い方を誤れば手塩にかけて育ててきたWindowsに打撃を与えかねない分野であるため、「日本人にとっての分かりやすさ」は重要視される要素だ。そんな分かりやすいツールをさらに親しみやすく紹介する子供だましが紹介記事におけるべく太の役目である。
今ではべく太も良く読まれた記事のランキングでしかお目にかかれなくなってしまった。今や世間は萌え擬人化を通り越してゆるキャラブームである。いやブームさえ通り越して文化である。べく太はゆるいというよりマイルドなためかこのブームに乗っかろうという動きはまだ見せていない。これは残念なことである。（はてなもゆるキャラ路線をやめてしまうのだろうか）
ところどころかいつまんで述べたため、いくぶん主題がぶれた印象はあるが、
そんなベクターのユーザにリーチすることを考えないで、一足飛びに海外にロンする発想はちょっとチョンボしすぎなんじゃないの。その前にIEのセキュリティ問題で右往左往する人たちを相手にするのが先でしょ。そのあとは日本人口のメイン層である前期高齢者な。
情報社会を牽引する立場のソフトウェア開発者とは言っても、テストコード書いてこまめにリファクタリングしていくらでもデプロイしては動作確認できる人たちばかりじゃないの。一次請けから渡された画面設計書をメンバーに一人一枚ずつ手渡してアサイン完了、がんすけで開発スケジュールを引きつつ「これでどうだ？」とメンバー一人一人と納期交渉をするＳＥもいるの。ソースコードとほぼ同じ内容なので、スケジュールには含まれ得ない詳細設計書を「まぁ気持ちは分からんでもないが本来はそういうもの」という理由で実装前提出させたりするの。すべてが決まって検討課題がメンバーのメンタル面だけになった時点でキックオフ・ミーティングを始めるのが開発フローになっていたりするの。
これに対して事あるごとに穏やかな語り口で「私は雑用ですから」とつぶやくＳＥもいて、彼の場合は画面設計書をメンバーひとりひとりに渡して顔を伏せつつ実に申し訳なさそうな口調で「これぐらいでお願いできませんか」と納期交渉をしつつがんすけ２でスケジュールを引く人でした。
そんながんすけをダウンロードできるのもベクターソフトウェアライブラリなのである。がんすけ / がんすけ2 / （窓の杜にもあるよ） / （公式です）
話がそれたので本題に戻そう。
タイプは違うが、両者とも大差なくマッチョメンであった。ＳＥなのに。ここから少し余談を挟むが、その後面接をしたとある派遣会社の派遣プロマネもマッチョマンであったが、マッチョメンに出会ったのはそれくらいなので特に私の人生がマッチョメンで占められているという話でなはい。
私も筋トレすれば強くてたくましいＳＥになれるのかな、、、
いやスケジュールが押したからって突然開催されるようになった朝会に、シドニアの騎士のOPを歌いながら入ってくるようなＳＥは私の目指すところではないな。戦いの場への入場曲はもういいので設計をして下さい、設計を。適切な設計で工数を減らすのは、あなた方の役目でしょ。あなたの敵はここにはいません。何も打ち砕かなくていいのです。そんなことよりぴょんぴょんしましょう。ぴょんぴょんのほうがメンタル的に優しくていいです。ぴょんぴょんですよぴょんぴょん。
このままで、果たして定年までぴょんぴょん続けられるのかな……。定年……って何歳だっけ……。
元々は55歳か。それが20年で60歳になって……さらに20年経って65歳が当たり前になったのね。じゃあ、あと20年したら70歳が定年かぁ……今働き盛りの人たちは70歳から年金受給者だね☆ 平均寿命が延びたぶん定年がずれていくということは「人は働くために生まれる」というのがこの国の常識なんだろうね。（だって政治家は自分を選んでくれた選挙区の空気を読んで法律に反映させる役職でしょ？） そんでもって現在の定年が65歳、日本人の平均寿命は80代前半。最高齢が110代なので医療福祉諸々の発展で平均寿命と定年があと30年延びる可能性も？95歳で定年！？いやいやいや……そのころには日本人の人生観も変わってるだろうから……いやいやいや……変わってるかなあ。
だったらプログラマーは何歳定年説になっているんだろう。IE9をシェアNo.1に押し上げるような職場に勤めていれば何も心配ないのかな……また大きなパラダイムシフト──という言葉がもうずいぶん久しぶりだけど──が起きてプログラマー定年が上がるのかな……パラダイムシフトじゃ上がらないかな……ライブラリとツールのほうが大事かな……（大体、オブジェクト指向だって末端のアプリケーションエンジニアにとっては「例にならえばいいだけのもの」だったし）……何かを速く便利に自動化するツールよりも、テストコードを書けばそれに合うライブラリを探してきてくれるエージェント指向システムが実現されないかな。今のところ再利用可能なコードを探す手段はドキュメントを検索するのと、ソーシャルふにゃふにゃで誰かに教わることくらいしか無いし。そんなパラダイムシフトが早いとこ起きないかなー起きればいいなー「お前が起こすんだよ」とか言う奴ぜったいいるだろうけどおれはおこせないしなー。
結局、定年って定まってないんだよね。不定年だよ。定年は不定年。同じ境遇の人間が多数いればその都度社会が対策とってくれるだろうし、先のことを気にしても仕方が無いよね。──ってことでハラオチ。
そんな私のベクター体験を元に、ベクターユーザからも訴求されそうなはてなブックマークUIを考案するのが本稿の主題である。
(Dan the full stuck engineer.)
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Beck Depression Inventory (ベックうつ病調査表）
http://www.sannoclinic.jp/bdi.html
結果は32点でそのホームページによると
ということだった。
ネットで色々調べてみると
「精神科に一度行くと一生通うことになる」
「薬は対処療法であって飲んで治る訳ではない」
薬物療法を使わない療法の本を買ってきて
自分でやってみることにした。
ご存知の方も多いと思うが認知療法の前提には
これに対して苦しむことは認知の歪みでもなんでもなく
ただの健全な苦しみなのではないか。
もちろんこの例に対して色々突っ込みどころが
あるのはわかってる。
ブッダの二の矢を受けず的な発想にはついていけなかった
家族構成，症状を軽く聞いて今度は一週間後に来てください
ということだった。
どっかで聞いたことのある名前だ。
どうしたらいいんだろ。
こんにちは、系統分類学を専門とするAkaike嬢（修士(理学））です。私は修士は別のテーマでしたが、博士からは系統分類を行うつもりの研究生（3年目）です。恋愛に関しては、まる2年系統解析ソフトを吟味しただけあってプロフェッショナル。今回は、モテる系統解析系女子力を磨くための4つの心をみなさんにお教えしたいと思います。
1．あえて最尤法の実行にPAUPを使用する
あえてPAUP 4.0 beta を使うようにしましょう。そして飲み会の場で好みの系統解析系男子がいたら話しかけ、わざとらしくノートPCを持ち出して相談してみましょう。そして「あ～ん！ この解析ソフト、マジでチョームカつくんですけどぉぉお～！」と言って、男に「どうしたの？」と言わせましょう。言わせたらもう大成功。「私最尤法とかうまくなくてぇ～！ ずっとPAUPで走らせてるんですけどぉ～！いつまでたっても解析が終わらないんですぅ～！ ぷんぷくり～ん（怒）」と言いましょう。だいたいの系統解析系男子は早い解析ソフトを徹底的に検証したがる習性があるので、貴女が使用しているソフトも言及してくるはずです。
そこで系統解析系男子が「OTUはどれくらい？」と言ってくるはず（言ってこない近隣結合法もできない男はその時点でガン無視OK）。そう言われたら貴女は「なんかなんかぁ～！ 最近、RAｘMLが人気なんでしょー!? あれってどうなんですかぁ？ 最尤法系統樹が欲しいんですけどよくわかんなぁ～い!! 私かわいそーなコ★」と返します。すると男は「RAxMLでしょ？かなり短時間で最尤法を終わらせることがでできるけど、基本的にGTRモデルかCATモデルでないとめんどくさいことになるみたいだよ。PhyMLとかTreefinderなんかも使われてるけど、初期樹形の探索方法に問題があって正しい樹形が得られないこともあるみたい。でどんなトポロジーが欲しいの？」という話になって、次の休みに彼が解析ソフトを手取り足取り教えてくれるというわけです。貴女の女子力が高ければ、系統解析系男子がご自慢のソフトウェアセットで描いた樹形を使ってあなたの遺伝子と単系統にしてくれるかも!?
各タクサの横にそのスケッチ（写真でも可）を入れると、系統解析系の男子は「本当にこの生き物が好きなんだなあ」とか「系統樹が描けて嬉しかったんだろうなあ」と思ってくれます。若干支持率の危うい樹上にもスケッチを使うことによって、系統解析系男子は貴女をブートストラップ値や事後確率の見方がわからない指導してあげたい女子だと勘違いしてくれるのです。そういうキャラクターにするとほぼ絶対にボスからもっと遺伝子領域増やせよお前と思われますが気にしないようにしましょう。
3. とりあえず男には「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておく
飲み会などで系統解析系男が女性に話すことといえばタクソンサンプリングや遺伝子領域の話ばかり。よって、女性にとってどうでもいい話ばかりです。でもそこで適当に「へぇーそうなんですかぁ～？」とか「よくわかんないですけどすごいんですねぇ」と返してしまうと、さすがの男も「この女本当に系統解析したことあんのか？」と気がついてしまいます。ほんとは自分でシークエンスしたこともないとバレたら終わりです。そこは無意味にテンションをあげて、「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておくのが正解。たとえ興味がない話題でも、テンションと積極性でその場を乗り切りましょう。積極的に話を聞いてくれる女性に男は弱いのです。
いろいろと話を聞いたあと、「〇〇は〇〇で、〇〇が〇〇なんですね！ 覚えたぞぉ！ 早速モデルテスト！」とコメントすればパーフェクト。続けて頭に指をさしてくるくる回しつつ「10000世代！ 20000世代！」と書いて、「どうしたの？」と男に言わせるのもアリ。そこで「私の脳内Mr. Bayse ver. 3.1.2でマルコフ連鎖モンテカルロ法を実行しているのでありますっ☆」と言えば系統解析系女子力アップ！ そこでまた男は「この子おもしろくてカワイイかも!?」と思ってくれます。私は系統解析を用いた学会発表歴のないの研究生（3年目）ですが、こういうテクニックを使えば業績がない私のような系統解析系女のほうがモテたりするのです。男はやたらベイズ法が好きですからね。
4.Windowsを使えない女をアピールせよ。
男と解析PC部屋に入ったら、真っ先にWindows PCを探して「あーん！ 私これ使えないんですよねぇ～（悲）」と言いましょう。するとほぼ100パーセント「どうして？ 嫌いなの？」と聞かれるので、「嫌いじゃないし使いたいけど使えないんですっ＞＜」と返答しましょう。ここでまた100パーセント「嫌いじゃないのにどうして使えないの？」と聞かれるので、うつむいて3～5秒ほど間をおいてからボソッとこう言います。「……だって、……だって、Mac Clade使えないじゃないですかぁっ！ 改行の入ったFastaファイルになっちゃうんですぅ！ まだアライメントもしてないのにぃぃ～（悲）。モデルテストすらできないんですよ……」と身を震わせて言うのです。
その瞬間、あなたの系統解析系女子力がアップします。きっと男は「なんてヒュールセンベックのようなコなんだろう！ 絶対にゲットしてやるぞ！ コイツは俺の女だ！」と心のなかで誓い、あなたに惚れ込むはずです。意中の男と付き合うことになったら、そんなことは忘れて好きなだけWindowsを使って大丈夫です。「使えないんじゃなかったっけ？」と言われたら「OSXまでだし…」とか「Bio Edit使ってる」、「MAFFTで高速アライメント」と言っておけばOKです。
こんにちは、系統分類学を専門とするAkaike嬢（修士(理学））です。私は修士は別のテーマでしたが、博士からは系統分類を行うつもりの研究生（3年目）です。恋愛に関しては、まる2年系統解析ソフトを吟味しただけあってプロフェッショナル。今回は、モテる系統解析系女子力を磨くための4つの心をみなさんにお教えしたいと思います。
1．あえて最尤法の実行にPAUPを使用する
あえてPAUP 4.0 beta を使うようにしましょう。そして飲み会の場で好みの系統解析系男子がいたら話しかけ、わざとらしくノートPCを持ち出して相談してみましょう。そして「あ～ん！ この解析ソフト、マジでチョームカつくんですけどぉぉお～！」と言って、男に「どうしたの？」と言わせましょう。言わせたらもう大成功。「私最尤法とかうまくなくてぇ～！ ずっとPAUPで走らせてるんですけどぉ～！いつまでたっても解析が終わらないんですぅ～！ ぷんぷくり～ん（怒）」と言いましょう。だいたいの系統解析系男子は早い解析ソフトを徹底的に検証したがる習性があるので、貴女が使用しているソフトも言及してくるはずです。
そこで系統解析系男子が「OTUはどれくらい？」と言ってくるはず（言ってこない近隣結合法もできない男はその時点でガン無視OK）。そう言われたら貴女は「なんかなんかぁ～！ 最近、RAｘMLが人気なんでしょー!? あれってどうなんですかぁ？ 最尤法系統樹が欲しいんですけどよくわかんなぁ～い!! 私かわいそーなコ★」と返します。すると男は「RAxMLでしょ？かなり短時間で最尤法を終わらせることがでできるけど、基本的にGTRモデルかCATモデルでないとめんどくさいことになるみたいだよ。PhyMLとかTreefinderなんかも使われてるけど、初期樹形の探索方法に問題があって正しい樹形が得られないこともあるみたい。でどんなトポロジーが欲しいの？」という話になって、次の休みに彼が解析ソフトを手取り足取り教えてくれるというわけです。貴女の女子力が高ければ、系統解析系男子がご自慢のソフトウェアセットで描いた樹形を使ってあなたの遺伝子と単系統にしてくれるかも!?
各タクサの横にそのスケッチ（写真でも可）を入れると、系統解析系の男子は「本当にこの生き物が好きなんだなあ」とか「系統樹が描けて嬉しかったんだろうなあ」と思ってくれます。若干支持率の危うい樹上にもスケッチを使うことによって、系統解析系男子は貴女をブートストラップ値や事後確率の見方がわからない指導してあげたい女子だと勘違いしてくれるのです。そういうキャラクターにするとほぼ絶対にボスからもっと遺伝子領域増やせよお前と思われますが気にしないようにしましょう。
3. とりあえず男には「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておく
飲み会などで系統解析系男が女性に話すことといえばタクソンサンプリングや遺伝子領域の話ばかり。よって、女性にとってどうでもいい話ばかりです。でもそこで適当に「へぇーそうなんですかぁ～？」とか「よくわかんないですけどすごいんですねぇ」と返してしまうと、さすがの男も「この女本当に系統解析したことあんのか？」と気がついてしまいます。ほんとは自分でシークエンスしたこともないとバレたら終わりです。そこは無意味にテンションをあげて、「えー！ なにそれ!? 知りたい知りたーい♪」と言っておくのが正解。たとえ興味がない話題でも、テンションと積極性でその場を乗り切りましょう。積極的に話を聞いてくれる女性に男は弱いのです。
いろいろと話を聞いたあと、「〇〇は〇〇で、〇〇が〇〇なんですね！ 覚えたぞぉ！ 早速モデルテスト！」とコメントすればパーフェクト。続けて頭に指をさしてくるくる回しつつ「10000世代！ 20000世代！」と書いて、「どうしたの？」と男に言わせるのもアリ。そこで「私の脳内Mr. Bayse ver. 3.1.2でマルコフ連鎖モンテカルロ法を実行しているのでありますっ☆」と言えば系統解析系女子力アップ！ そこでまた男は「この子おもしろくてカワイイかも!?」と思ってくれます。私は系統解析を用いた学会発表歴のないの研究生（3年目）ですが、こういうテクニックを使えば業績がない私のような系統解析系女のほうがモテたりするのです。男はやたらベイズ法が好きですからね。
4.いつでも肉を食べられない女をアピールせよ。
男とレストランに入ったら、真っ先にWindows PCを探して「あーん！ 私これ使えないんですよねぇ～（悲）」と言いましょう。するとほぼ100パーセント「どうして？ 嫌いなの？」と聞かれるので、「嫌いじゃないし使いたいけど使えないんですっ＞＜」と返答しましょう。ここでまた100パーセント「嫌いじゃないのにどうして使えないの？」と聞かれるので、うつむいて3～5秒ほど間をおいてからボソッとこう言います。「……だって、……だって、Mac Clade使えないじゃないですかぁっ！ 改行されてないFastaファイルになっちゃうんですぅ！ まだアライメントもしてないのにぃぃ～（悲）。モデルテストすらできないんですよ……」と身を震わせて言うのです。
その瞬間、あなたの系統解析系女子力がアップします。きっと男は「なんてヒュールセンベックのようなコなんだろう！ 絶対にゲットしてやるぞ！ コイツは俺の女だ！」と心のなかで誓い、あなたに惚れ込むはずです。意中の男と付き合うことになったら、そんなことは忘れて好きなだけWindowsを使って大丈夫です。「使えないんじゃなかったっけ？」と言われたら「OSXまでだし…」とか「Bio Edit使ってる」、「MAFFTで高速アライメント」と言っておけばOKです。
原発廃止派に、原発を全部いきなり止めてそれで必要だった電力はどうするの？と聞いても、｢再生可能エネルギーがー｣といった具合に、"新エネルギーがいきなり原子力を置き換える"と思ってる人がいます。
新エネルギーを役立てるには必要な前提がいくつかあります。なぜ必要なのかを理解するためには、知らなければいけないことがいくつかあるので、それをまとめてみました。
曖昧な表現や間違っている部分がある可能性や、将来の展開について個人的な想像が含まれていることをお断りしておきます。
(それは違うだろ、という点があればトラックバックで補足してもらえればと思います)
水力は電気が余って捨てられている夜間に水をくみ上げて位置エネルギーに変換し、昼間のピークに放出している。水力が他の発電と比べて優れているのがこの"位置エネルギーに変換し、必要な時に即座に生産できる"ところ。
しかし、水力発電に伴うダムの建設には環境破壊など大きな問題がある。貯められる電力という水力と同じポジションを担う発電、送電、蓄電技術が今後重要になる。これについては後述する。
原子力発電は大きな発電力があるが、ほとんど調整がきかない。火力発電は原子力発電に比べればずっと調整がきくが、それでも出力を変化させるとロスが大きくなる。これら二つは、変化が少ないかわりに大きく安定したベース電力を得られる発電方法といえる。
逆に水力発電は、さほど大きな発電量は見込めないが、位置エネルギーに電力を変換し必要な時に放出するピーク電力対策に優れた発電方法といえる。
現代の発電は、このベース電力とピーク電力対策を組み合わせて需要に対応している。
夜間は電力が捨てられて、昼間は電力が足りない。
電力の需要量は、時間に応じて夜間は低く昼間は高くやまなりの曲線を描いている。仮にベース電力だけで全てを供給すると、ベース電力の必要量は需要のピークに合わせなければならない。需要の谷にあるときには、必要量を発電量が上回った分がそのまま無駄になることになる。
そこで、水力発電のような"夜間のあまった電力を一度保存し、ピークのタイミングで生産できる"補助があれば、ベース発電の出力をピークにあわせる必要がなくなる。結果的に無駄にする電力が減り、必要な総発電量も減る。水力発電は少ない発電量しかないが、その特性上見かけよりも必要総発電量の削減に役立っている。
先にも言った通り、ダムを作る事は大きな環境破壊を伴う。いくら水力の貯めができる点や追従性が優れていても、ほいほい増設できるものではない。しかも、火力発電を(ロスを出しながら)調整し、水力発電がフルで頑張っても、夜間と昼間の必要電力のギャップには追いつけない。夜間に大量の電力が捨てられているわけだ。
冬と夏の電力需要にも同じ問題がある。発電所の新設は夏の電力需要のピークを見越して行われる。電力会社が｢電力が足りない！新設しなければ！｣と言う時、それは｢夏の昼間のピークに足りない｣ことを示している。
水力発電の担っている仕事を、企業や個人レベルで行っていく必要がある。しかし、水力なんて大規模なものは普通できない。別の蓄エネルギー方法が必要になる。
現実的なものには氷蓄熱があるだろう。エコアイスと言えば聞いた事があるのではないだろうか。電力会社は数年も前からこの氷蓄熱を普及させるために夜間の蓄熱用の電力を非常に安くしている。
冬と夏の時間スケールでなら、冬の間にためた除雪の山をそのまま夏まで持ち込んで冷房に利用するという手段が北海道では実用化されている。
海外では巨大な電池を設置する例も出てきている。
EUでは時差のある国家間で電力の融通が行われている。そのため、夜間に捨てられる電力は日本に比べて少ない。また、工場の廃熱等で発電する熱→電気の再利用が進んでいる。
日本は東西ではなく南北に長いのでEU間のような時差もピークの差もない。しかも島国なので送電技術が進歩しないかぎり隣国と電力を融通しあう事はできない。北海道の電力は余っているが十分に生かされていない。同じく西日本からの変電の問題もある。これらの改善には膨大な金が必要だそうだ。
(送電技術が進歩しまくった未来には、電力輸出国がありうるかもしれない。)
個人規模では電気自動車があげられる。夜間のうちに充電できるからだ。ただ電気自動車は高価で、走行条件によっては航続距離が非常に少なくなるなどまだまだ普及するものには思えない。古いクーラーを省エネのものに変えていくのは効果があるらしい。
その通り。しかし、新エネルギーで原発を無くそうといっている人は本気でいきなり代替になると思っているのだろうか？新エネルギーや風力や太陽光などの再生可能エネルギーはすぐにはベース電力の代替にはならない。今の技術では、設置コストや生産にかかるコストはもとより、発電量でもベース電力を担うものにはならない。
だけども、新エネルギーが全くの無駄なのではない。新エネルギーは火力や原子力が担うベース電力をいきなり代替するようなものではないが、今の水力が担っているピーク電力を強化することで、結果的にベース電力の必要量を下げ、火力発電所や原子力発電所の新設を少なくする可能性がある。
新エネルギーが実用化されるとしたら、まずはベース電力の代替ではなくピーク電力の補助ではないだろうか。今後のプロセスは次のようになるのが理想的だと僕は考える。
今更ですがタイトルはちょっと良くなかった。原発廃止派が余計でした。漠然と訴えてる人は廃止派に多いという偏見が確かに僕にあった。ご指摘の通り、極端な推進派廃止派は声が大きいだけで、数で言えば｢原発いきなり全部は止められないから現実的に頑張ろう派｣｢しょうがないと思ってるけど原発はこれ以上増やさない派｣｢東電や政府の問題は追及するけど今安全な原発の運用は認める派｣のような人達がサイレントマジョリティな可能性はあります。原発の話題をする時にまず｢推進派なのか廃止派なのか｣を前提にする今の空気自体が議論を横道に逸れさせるめんどくせー状況を生み出してるともいえそうです。今回タイトルで自分がそれを僅かでもやってしまったというのはちょー後悔してます。
代替エネルギーについて網羅しきっていない→素人の僕が説明するより資料見てもらったほうがいいと思う。このまとめは"前書き"部分にあたる話だから、代替エネルギーやその進歩の展望について網羅することはしていない。バイオマスエネルギーの開発状況とそれが発展途上国の農業に及ぼす影響、メタンハイドレートは掘れたらすごいけど掘るの難しい、国境問題も絡む話、ゼーベック素子の話、超伝導蓄電(これ正直僕は詳しくない)等は調べれば色々出てくるよ。
何れにしても、新エネルギー利用も化石燃料と原子力の利用を少なくするのも、エネルギーを無駄にしない仕組み→スマートグリッドや地域間国家間での融通、蓄電技術、熱の再利用などがセットなのは間違いないわけで、その必要性を理解してもらうのに書いたのがこのエントリです。
地元から反対されてるのに暴力的な政治力で建設してしまうケース、トラブルがあったときの縦割り体勢による不透明さ、フットワークの重さ、補償問題、風評被害への対策…これら社会的な問題は原発の技術を認めていても無視してはいけません。
逆に、原発に反対であっても社会的な問題を理由に原発の技術面を全く評価しないのは話をややこしくします。技術の存在自体が社会的な問題だと捉える人が出てくるからです。そうなると技術不信で一層正確な判断ができなくなり、パニックや陰謀論に陥ってしまいます。
原発の技術を正しく認める事で、｢最新式ならこうできるはずだった｣｢もっと最善の方法があったのではないか｣という人為的なミスや運用上の問題が見えてきます。
漠然と｢原発は安全だ、何故反対するのだ｣｢原発は危険だ、全部信用できない｣とならずに、原発の社会的な問題と技術的な問題は分けて考えるとパニックにならずに少し落ち着けるのではないでしょうか。
ttp://newsweekjapan.jp/stories/world/2010/01/post-908.php
中国からの撤退をちらつかせるグーグルの主張を読むと、最近の中国発のサイバー攻撃と人権活動家の迫害の片棒を担がされたことへのグーグルの怒りがすべてと思うかもしれない。
だがネットの専門家と中国の専門家はともに、より大きな問題について指摘している。すなわち中国政府が軍事的なサイバースパイ戦術を企業対象に流用しており、今やそれがかなり広範囲に使われている、という問題だ。外国企業にとって根本的に不平等なビジネス環境に加え、中国のサイバースパイから受ける損害を考えれば、グーグルのような企業がリスクを考慮して撤退を考えても無理はない。
「問題は単なるサイバー攻撃や人権問題をはるかに超えている」と、中国インターネットの専門家ジェームズ・マルベノンは言う。「外国企業が中国で事業展開するのはますます難しくなっている。特にイノベーション関連企業にとってはそうだ」
グーグルの声明にあるように、他にも多くの企業がサイバー攻撃の標的になっている。マルベノンによれば、グーグルの調査の中でサイバー攻撃を受けたとされている34社はほとんどが中国と取引したり、中国国内で事業を行っているシリコンバレーのハイテク企業。国家権力を使って特定分野の情報を引き出し国内企業を支援するのは、中国政府お決まりの行動だ。
「中国政府は優先する企業をはっきり決めている。その企業は業績を伸ばさなければならない」と、マルベノンは言う。
政府が外国企業に介入し最新技術を中国企業に有利に「分配」することにグーグルが単純にうんざりしている、と見る専門家もいる。その競争相手は中国最大のネット検索企業「百度（バイドゥ）」だ。
「グーグルは中国での自分たちの存在が操られているという認識に到ったのかもしれない」と、米議会が設立した米中経済安全保障再検討委員会のラリー・ウォーツェル副委員長は言う。「グーグルはソフトウェア・コードと技術を失っている。中国政府は百度に勝たせたいと考えている」
技術を盗んで国内企業に与えるために外国企業を中国に受け入れるのが彼らの常套手段だ、とウォーツェルは言う。「国際的な知的財産権への配慮はまったくない。一度技術を手にしたら、技術解析やコピーをして中国企業のために利用する」
最大の問題は、政府と企業を保護する政策も法体系もないこと。増大する中国からのサイバー攻撃へのアメリカの対応は改善されてきているが、ほとんどの場合規模が小さく、しかも遅すぎる。
米軍統合参謀本部のジェームズ・カートライト副議長らは、米政府のサイバー防衛対策をしばしば「機能していない」と指摘。米軍上層部も大量の情報が失われていることを認めている。
オバマ政権はこの問題を何とかすると約束して政権に就いたが、状況はむしろ後退している。昨年５月にネットセキュリティ対策の報告書を発表した後、国家安全保障会議のサイバーセキュリティ担当顧問メリッサ・ハサウェイが辞任。国土安全保障省サイバーセキュリティーセンター所長のロッド・ベックストロムも昨年、国家安全保障局との縄張り争いで辞任した。オバマ政権のサイバーセキュリティを統括するコーディネーターとしてハワード・シュミットが指名されたのは昨年12月だ。
はっきりさせておくが、グーグルは中国政府を直接責めていない。一連のサイバー攻撃が「中国国内から来た」と言っているだけだ。
しかしサイバーセキュリティの専門家アラン・パラーは、グーグルが受けたようなサイバー攻撃は政府が支援していると判断できると言う。たとえあからさまに関与していなくても、その規模の大きさや効率性からそう判断するのが妥当だろう。
パラーの研究では、中国で事業を行うそのすべての企業が活動をモニターされ、外部から自由にアクセスできるソフトを埋め込まれているという。サイバー攻撃の犯人を特定するのは困難だが、米政府や軍事施設に対するここ数年の一連のサイバー攻撃には、中国政府の関与を裏付ける共通のパターンがある。
では中国がこうした戦術を経済スパイの分野に転換したとなぜ言えるのか。イギリスの情報機関ＭＩ５（情報局保安部）が、中国政府のサイバースパイ攻撃に注意するよう企業３００社にあてて送った警告文が１つの証拠になるかもしれない。「サイバー攻撃の技術がすでに企業スパイの分野に流用されていることをこの警告文は示している」と、パラーは言う。
2年前にUNAMID平和維持活動の立ち上げを一任されたマーチンルーサーアグウェイ司令官の言葉だ。司令官を退任することになっているAgwai氏は、ダルフール紛争は激烈な戦闘のフェーズとは違ったものになっていると、BBCのインタビューに答えている。
「もちろん盗賊行為、土地や水をめぐる地方住民の争いなどはなお解決されなければならないだろうが、いわゆる内戦と我々が理解している戦争は、もはやみられない」
過去２，３年の間にダルフールへ行ったことがある人は誰でも同じ結論を抱いているのではないだろうか。ところが、セーブ・ダルフールのロビイストたちは知ってか知らずか、Agwai司令官の発言を曲解した。まぁ予想通りだったが。
たとえばEnoughプロジェクトのNorris氏は、この点を意図的にスルーしている。
彼は自分と異なる意見の持ち主は誰でも、スーダン政府に肩を持つ工作員と非難する傾向があるのだ。
Agwai氏らは都合の悪いことをいわなかった。例えば、治安上の問題から帰郷できない300万人の国内避難民の存在。それから、アルバシール大統領とジャンジャウィードの一味にとっては、300万人を追っ払ったので、十分目的は達成しており、毎日武力行使するまでもないのだ。
Agwai氏はこんなことはいっていない。過去2年間、盗賊に襲われないように避難キャンプを防衛してきたAgwai氏がいっているのは、ダルフールは依然として人道的には危機的な状況を脱していないが、それはNorris氏が想像するようなジェノサイドや武力衝突によるものではない、ということだ。
「Promise of Engagement」のBec.Hamilton氏もまた、うかつなことにこの点を見過ごしている。
「まず、’戦争が終わった’ということと戦争が雨季や武装勢力の分裂あるいは選挙などの影響で小康状態にあるということは別のことだ。それに、この変化が確定的なものであるとしても、国内避難民の状況に無関係である。本当の問題はいかに戦争の結果として生じた不安定な状況が人道的な空間が圧迫しているかということである。」
この点、いいことをいっていると思うが、しかしベックはそれを台無しにするようなこともいう。
「結論として、Agwai司令官のコメントは間違っているわけではないが、かなり的外れだ」
このブログの読者であれば改めていうまでもないことだが、とりあえず進めよう。ダルフール救済のための国際的な取り組みで問題となっているのは、この種の見当違いの分析だ。ダルフール紛争をいかに理解するかは解決の重要な鍵である。この紛争をジェノサイドあるいは戦争と考え続けることは、飛行禁止区域とか平和維持軍、またバシール大統領の逮捕に関心を持つということだ。去年の大統領選において、クリントンやオバマがこれらの事柄に言及していたように、活動家の主流派の基調をなすこととなる。
しかし、現実はかなり異なる。スーダン西部における危機とは人道的な種類のものであり、軍事的な解決を要するものではない。Agwai司令官の分析で明らかなように、ダルフールの治安にとって重要なのは、盗賊行為や水問題、そして地元同士の争いの問題なのだ。Agwai司令官の分析は的を射ている。
こうした正反対の事実があるのにジェノサイドや戦争にこだわりつづける論者は、ますますピントはずれの呆れた論客と成り果てている。証拠に基づいて解決を探るという態度ではなく、解決へと導くような策略によって行動しているのだ。彼らは現場で何が起こっているのかについては関心がないのだ。Agwai司令官のコメントをろくに考えもせずに却下したことが何よりの証拠だ。
Norrisのようなタイプの人々は、ダルフール地方の治安状況がどうであれ、スーダン政府を崩壊させればそれでよいと考えているのだ。
平和というのは、ロビイストがドグマを捨てたときに初めて実現できるものだ。しかし活動家のなかには、平和よりも反ムスリム感情に突き動かされているタイプがいる。だからこそいまだに我々はダルフール救済をうまく実現できないのだろう。
65 NEC
61 日本電気硝子
58 ★NECフィールディング ★NECインフロンティア NECモバイリング
56 ★NEC航空宇宙システム ★NECエンジニアリング
54 NECトータルインテグレーションサービス NECセミコンパッケージソリューションズ
53 NECファシリティーズ ★NECロジスティクス ★NECシステムテクノロジー
52 ★NECマイクロシステム ★NECマグナスコミュニケーションズ
51 ★NECアクセステクニカ ★NECデザイン＆プロモーション ★NECディスプレイソリューションズ
Table of Contents： ||||||
| オープンソースソフトウェアとGIS | Open Source software and GIS | Open Source software and GIS | 1 (6) |
| オープンソース概念 | Open Source concept | 1 (2) | |
| オープンソースGISとしてのGRASS | GRASS as an Open Source GIS | 3 (2) | |
| ノースカロライナサンプルデータセット | The North Carolina sample data set | 5 (1) | |
| この本の読み方 | How to read this book | 5 (2) | |
| GISの概念 | GIS concepts | GIS concepts | 7 (14) |
| 一般的なGISの原理 | General GIS principles | 7 (6) | |
| 地理空間データモデル | Geospatial data models | 7 (4) | |
| GISデータとシステムの構成 | Organization of GIS data and system | 11 (2) | |
| 機能 | functionality | ||
| 地図投影法と座標系 | Map projections and coordinate systems | 13 (8) | |
| 地図投影原理 | Map projection principles | 13 (3) | |
| 一般的な座標系とdatums | Common coordinate systems and datums | 16 (5) | |
| GRASSをはじめよう | Getting started with GRASS | Getting started with GRASS | 21 (32) |
| 第一歩 | First steps | 21 (16) | |
| GRASSのダウンロードとインストール | Download and install GRASS | 21 (2) | |
| データベースとコマンドの構造 | Database and command structure | 23 (3) | |
| GRASS6のためのグラフィカルユーザインタフェイス: | Graphical User Interfaces for GRASS 6: | 26 (1) | |
| QGISとgis.m | QGIS and gis.m | ||
| ノースカロライナを用いてGRASSを開始 | Starting GRASS with the North Carolina | 27 (3) | |
| データセット | data set | ||
| GRASSデータ・ディスプレイと3D可視化 | GRASS data display and 3D visualization | 30 (4) | |
| プロジェクトデータ管理 | Project data management | 34 (3) | |
| 新しいプロジェクトでGRASSを開始 | Starting GRASS with a new project | 37 (7) | |
| aのための座標系の定義 | Defining the coordinate system for a | 40 (4) | |
| 新しいプロジェクト | new project | ||
| 空間投影されていないxy座標系 | Non-georeferenced xy coordinate system | 44 (1) | |
| 座標系の変換 | Coordinate system transformations | 44 (9) | |
| 座標系のリスト | Coordinate lists | 45 (2) | |
| ラスタとベクトル地図の投影 | Projection of raster and vector maps | 47 (1) | |
| GDAL/OGRツールで、再投影 | Reprojecting with GDAL/OGR tools | 48 (5) | |
| GRASSデータモデルとデータの交換 | GRASS data models and data exchange | 53 (30) | |
| ラスターデータ | Raster data | 54 (16) | |
| GRASSの2Dの、3Dのラスターデータモデル | GRASS 2D and 3D raster data models | 54 (2) | |
| 領域の統合と境界 | Managing regions and boundaries | raster map resolution | |
| ジオコードされたラスターデータのインポート | Import of georeferenced raster data | 58 (8) | |
| スキャンされた歴史的地図のインポートとジオコーディング | Import and geocoding of a scanned | 66 (3) | |
| ラスターデータエクスポート | Raster data export | 69 (1) | |
| ベクトルデータ | Vector data | 70 (13) | |
| GRASSベクトルデータモデル | GRASS vector data model | 70 (3) | |
| ベクトルデータのインポート | Import of vector data | 73 (5) | |
| xy CAD描画のための座標変換 | Coordinate transformation for xy CAD drawings | 78 (2) | |
| ベクトルデータのエクスポート | Export of vector data | 80 (3) | |
| ラスターデータを使う | Working with raster data | 83 (86) | |
| ラスター地図を表示、管理 | Viewing and managing raster maps | 83 (22) | |
| ラスターデータの表示と、カラーテーブルの割り当て | Displaying raster data and assigning a color table | 83 (3) | |
| ラスター地図に関するメタデータを管理 | Managing metadata of raster maps | 86 (2) | |
| ラスター地図のクエリとプロファイル | Raster map queries and profiles | 88 (2) | |
| ラスター地図の統計 | Raster map statistics | 90 (1) | |
| ラスター地図のズームと、部分集合の生成 | Zooming and generating subsets from | 91 (1) | |
| 簡単なラスター地図の生成 | Generating simple raster maps | 92 (2) | |
| 再分類と再スケーリング | Reclassification and rescaling of | 94 (3) | |
| ラスター地図 | raster maps | ||
| ラスター地図タイプの記録と値の置換 | Recoding of raster map types and value replacements | 97 (2) | |
| カテゴリラベルの割り当て | Assigning category labels | 99 (4) | |
| マスキングとノーデータ値の取り扱い | Masking and handling of no-data values | 103(2) | |
| ラスター地図の計算 | Raster map algebra | 105(10) | |
| 整数と浮動小数点データ | Integer and floating point data | 107(1) | |
| 基本的な計算 | Basic calculations | 108(1) | |
| “if"状態を使う | Working with ``if'' conditions | 109(1) | |
| r.mapcalcのNULL値の取り扱い | Handling of NULL values in r.mapcalc | 110(1) | |
| r.mapcalcでMASKを作成 | Creating a MASK with r.mapcalc | 111(1) | |
| 特別なグラフ演算子 | Special graph operators | 112(1) | |
| 相対的座標での近傍演算 | Neighborhood operations with relative coordinates | 113(2) | |
| ラスタデータの変換と内挿 | Raster data transformation and interpolation | 115(11) | |
| 離散的ラスターデータの自動的ベクトル化 | Automated vectorization of discrete raster data | 115(3) | |
| 連続フィールドの等値線の描画を生成 | Generating isolines representing continuous fields | 118(1) | |
| ラスタデータのリサンプリングと内挿 | Resampling and interpolation of raster data | 119(5) | |
| ラスター地図のオーバーレイとマージ | Overlaying and merging raster maps | 124(2) | |
| ラスターデータの空間分析 | Spatial analysis with raster data | 126(29) | |
| 近傍分析とクロスカテゴリー統計 | Neighborhood analysis and cross-category statistics | 126(7) | |
| ラスタフィーチャのバッファリング | Buffering of raster features | 133(2) | |
| コストサーフェイス | Cost surfaces | 135(5) | |
| 地勢と分水界分析 | Terrain and watershed analysis | 140(13) | |
| ランドスケープ構造解析 | Landscape structure analysis | 153(2) | |
| ランドスケーププロセスモデリング | Landscape process modeling | 155(11) | |
| 水文学的、地下水のモデル | Hydrologic and groundwater modeling | 155(3) | |
| 浸食と宣誓証言モデル | Erosion and deposition modeling | 158(8) | |
| ラスタベースのモデルと解析に関するまとめ | Final note on raster-based modeling and analysis | 166(1) | |
| ボクセルデータを使う | Working with voxel data | 166(3) | |
| ベクトルデータを使う | Working with vector data | 169(94) | |
| 地図の表示とメタデータ管理 | Map viewing and metadata management | 169(4) | |
| ベクトル地図を表示 | Displaying vector maps | 169(3) | |
| ベクトル地図メタデータ維持 | Vector map metadata maintenance | 172(1) | |
| ベクトル地図属性管理とSQLのサポート | Vector map attribute management and SQL support | 173(14) | |
| GRASS6でのSQLサポート | SQL support in GRASS 6 | 174(7) | |
| サンプルSQLクエリと属性変更 | Sample SQL queries and attribute modifications | 181(4) | |
| 地図再分類 | Map reclassification | 185(1) | |
| 複数の属性があるベクトル地図 | Vector map with multiple attribute tables: layers | 186(1) | |
| ベクトルデータをデジタル化 | Digitizing vector data | 187(5) | |
| 位相的データのデジタル化の一般原理 | General principles for digitizing topological data | 187(2) | |
| GRASSでの対話的なデジタイジング | Interactive digitizing in GRASS | 189(3) | |
| ベクトル地図クエリと統計 | Vector map queries and statistics | 192(4) | |
| 地図のクエリ | Map queries | 192(2) | |
| ベクトルオブジェクトに基づくラスター地図統計 | Raster map statistics based on vector objects | 194(2) | |
| ポイントベクトル地図統計 | Point vector map statistics | 196(1) | |
| 幾何学操作 | Geometry operations | 196(20) | |
| 位相的な操作 | Topological operations | 197(6) | |
| バッファリング | Buffering | 203(1) | |
| フィーチャの抽出と境界のディゾルブ | Feature extraction and boundary dissolving | 204(1) | |
| ベクトル地図を修理 | Patching vector maps | 205(1) | |
| ベクトル地図のインターセクディングとクリッピング | Intersecting and clipping vector maps | 206(3) | |
| ベクトルの幾何の変換と3Dベクトルの作成 | Transforming vector geometry and creating 3D vectors | 209(2) | |
| 点からのコンベックスハルとトライアンギュレーション | Convex hull and triangulation from points | 211(1) | |
| 同じ位置の掘り出し物の複数のポイント | Find multiple points in same location | 212(2) | |
| 一般的な多角形境界の長さ | Length of common polygon boundaries | 214(2) | |
| ベクトルネットワーク分析 | Vector network analysis | 216(11) | |
| ネットワーク分析 | Network analysis | 216(5) | |
| 直線的な参照システム(LRS) | Linear reference system (LRS) | 221(6) | |
| ラスタへのベクトルデータ変化 | Vector data transformations to raster | 227(3) | |
| 空間的な内挿と近似 | Spatial interpolation and approximation | 230(19) | |
| 内挿方法を選択 | Selecting an interpolation method | 230(5) | |
| RSTによる内挿と近似 | Interpolation and approximation with RST | 235(2) | |
| RSTパラメタの調整: テンションとスムージング | Tuning the RST parameters: tension and smoothing | 237(4) | |
| RSTの精度を評価 | Estimating RST accuracy | 241(3) | |
| セグメント化処理 | Segmented processing | 244(3) | |
| RSTとのトポグラフィー分析 | Topographic analysis with RST | 247(2) | |
| ライダーポイントのクラウドデータを使う | Working with lidar point cloud data | 249(8) | |
| ボリュームに基づくは内挿 | Volume based interpolation | 257(6) | |
| 3番目の変数の追加: 高度のある降水量 | Adding third variable: precipitation with elevation | 258(3) | |
| ボリュームとボリューム-時間内挿 | Volume and volume-temporal interpolation | 261(1) | |
| 地球統計学とスプライン | Geostatistics and splines | 262(1) |
裏メニューなんだからできない場合もあるって散々言われてたよね。ラッキーだったとしか。
細かい話だけど、スタバは中～高級店かぁ？と思ったので、チェーン展開してるカフェについてちょっと調べた。
コーヒーの一番小さいサイズで比較すると
確かにスタバはチェーンカフェの中では高級な部類に入るのかも。
タリーズはそれなりのトッピングが指定できるけど、エクセルシオール(ドトールの系列)はホイップクリームくらい。
実際ちょっと高めの所じゃないとトッピングのシステムを用意してないみたいだけど、トッピングが別料金なら元のコーヒーの値段まで高級である必要はなくない？トッピングしない俺涙目。まあ、スタバに行くくらいならドトールに行きますが。
