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はてなキーワード: ボトルネックとは
2024/9/18の対局結果
王座戦 一次予選1回戦
9/18の対局で女流棋士3名全員が一般棋戦で勝利を収めた。同日に3名勝利はおそらく将棋界史上初の快挙だと思われる。
相手の棋士たちも全盛期は過ぎているとはいえ神谷八段・豊川七段は順位戦B級1組、安用寺七段はB級2組を経験してきた経験豊富な棋士だ。
（王座戦一次予選では先月福間も村田智弘七段に勝ち2回戦に駒を進めている）
女流棋士の現トップ層は一般棋戦の予選で当たるクラスの棋士には普通に勝てるレベルに達していると言ってよいと思う。清水中井らの世代ではそれすらも難しかった。
女流トップと言っても福間と西山だけじゃねーかという意見もまあ分かるが、昨日の対局で彼女らに並んで大島女流二段も棋士相手の初勝利を挙げたことはとてもポジティブな出来事だと思う。
確かに福間西山は女流棋士の外れ値かもしれないが、女流棋士全体のレベルも確実に上がっている。
福間（旧姓：里見）や西山は知ってるけど大島ってダレ？という人も多いと思われるので軽く紹介
名伯楽で知られる森信雄門下で奨励会を受験するも不合格。関西研修会で研鑽を積み、2021年に女流2級でデビュー。
昨年度は公式戦32勝9敗の好成績を挙げてブレイク。マイナビ女子オープンでは福間・加藤桃子ら女流強豪を連破して西山との初タイトル戦五番勝負に臨み0-3でスイープされたものの、今急速に力をつけている若手女流棋士の1人。
プロ将棋の世界において男女の棋力の違いは度々取り沙汰されるが、羽生善治九段らによると主要因は競技人口の差との見方が強いようだ。実際、6級から三段まである奨励会において、中七海三段が年齢制限で退会された今、女性会員は竹内優月6級（女流2級）ただ1人となっている。
奨励会を勝ち抜いて棋士になれる会員の割合が全体の1～2割とされる一方で、トップ女流棋士が一般棋戦予選で勝ち星を挙げているのであれば、男女の棋力差は現状性差よりも競技人口がボトルネックになっていると見るのが自然だと思う。
生物学的な性差がある可能性も否定はしないが、それ以上に人口差による影響が大きすぎるため、今はまだそれを語る段階に達していないというのが私の意見だ。
あ、先に言っておくと囲碁も囲碁でそれなりに男女差はあるからな。そもそも将棋棋士と囲碁棋士は別制度だから安易な比較には気を付けた方がいい
「お前いくら稼いでるの？」
結婚4年目と少しでそれを聞いたら「は？」と言われていた。
弊家庭は、適当に共同通帳に金をぶち込んだりぶち込まなかったりするスタイルなのだ。
俺も実は投資用の通帳とか持っていたりするし、嫁の源泉徴収何かも見たことがなかったので、
実際のところ、家庭内の収入というものがどの程度のものなのか、知らなかったのだ。
結論から言うと、嫁の方が俺より多分100万くらい年収があった。
多分というのは、俺は投資でそこそこ儲けているはずだからだ。いくら儲かっているのかは知らない。野村證券の人に電話で応答してるとなんかやり手っぽいよね。それだ。たまに直筆の手紙とか来るから多分ちゃんと投資していると思う。
確か、実家からもらった栃木の駐車場の土地が微妙に金になっているんだか、
同じくもらった栃木の山の方の土地の税金でトントンくらいだった気もするし、
そもそも共同通帳にいくら入っているのかも、微妙にわかっていない。
いちいち確認しないからだ。1000万くらい？いや、なんかよくわからなかった。
預金ってネットで確認とかできるんだっけ？わからん。嫁もわかっていなかった。
控除？だか地方の子供の支援？を受けるためには家庭の収入がいくらなのかわかっている必要があるらしいのだ。
まあ、そんな小っちゃいことはどうでもいい。
子供だ。子供にいくらかかるのかよくわかってないから、こう、収入がいくらなのかそろそろ、真面目に計算しないとヤバイと思ったのだ。
なんか、出産って保険降りるの？わからん。入院ってお金かかるの？わからん。
わからないことだらけだ。まあググれば出てくるだろう。
あと、アレ、なんか習い事？とかも多分お金かかるだろ？水泳とか習わせたいし、そうすると月に多分3万だか4万だかかかると思うのだ。
そういうアレで、俺は嫁の収入が多い事を知ってしまったのだが、ショックだった。
なんとなく俺の方が稼いでいるんだと思って働いてきて、嫁のために頑張るぞ、なんて思っていた分、損をしている。返して欲しい。俺のアレを。気持ちを。返せ返せ。年間100万、4年で400万円分も損している。悲しい。
まあそんなこたあ、どうでもいいんですよ。
実は100万も多いので、俺は哀しい想いをしている。なぜならばその分投資に回せたはずだからだ。そしたらもっと増えたんじゃないかと思う。子供にも倍、スクールスイミングに通わせることができたはずだ。
あー、やりきれねえ、こたえられねえよな。つーか俺の気持ちなんてものはどうでもいいんだ。
問題の本質は嫁の収入が俺よりも100万、多いということに他ならない。
何故だ？男の方が普通は女よりも収入が多いんじゃないのか？なんか統計？的なものでそんなことを言われていた気もするし、日本のジェンダーギャップがどうたら、こうたらあったはずだろう。
何故俺の方が少ないんだ。これだと俺が頑張っていないみたいじゃないか。いや、平均値よりは稼いでいるはずなんだがね。
てか、俺の方が収入少ないのに、家事とかほぼ全部嫁に丸投げしてたから、俺としては申し訳ない気持ち、それが最初に来るんだ。
でもやっぱさあ、絶対俺の方が頑張ってるよなあ、とちょっと思う。なぜなら絶対俺の方が嫁より頑張っているからだ。
まあ、そんなちっちぇえことはどうでもいいんだ。
やっぱさあ、水泳なのかな？体が柔らかいと怪我をしにくくなるとか、喘息が治るとか言われているので俺は水泳推しなのだが。そろばんとか、IT系のアレとか、色々最近は習い事が増えてきて悩む。
子供の習いごと編成って永遠の課題じゃないだろうか。俺は公文式をやってたおかげで、国語の偏差値は常に60後半とか70くらいあったし、公文も推したいんだけど、Ｚ会とか色々あるよなあ。
それよか、絵とかかけたりピアノとか弾けた方がいいのかな？
そういう所に集まってくる子女と知り合い、友達になれるってだけでもメリット多いとも聞くし、独創性？なんか高まりそう。でもピアノ弾けるとクラス分けとかで変にドラフトされるとかも聞くし、難しいよな～。
結局、やっぱり俺が100万も稼いでないのっておかしいよね。まあ、そんなことはどうでもいい。
子供に何習わせるかだよな。youtubeばっかり見てるような子供にはなってほしくないけど、学校行って習い事行って、自分の趣味が持てないような人間にもなってほしくないんだよなあ。まあ、楽しく生存してくれればそれでいいんだけどさ。金を惜しむ気はないけどお小遣いとかのバランスも考えて、習い事頑張ったらアイスとか買ってあげたいんだよな。野望としては。そこで100万円が引っかかってくるのが本当に俺の思考のボトルネックになってしまっていて、「あーこのアイスも実質嫁負担みたいなもんかー」とかなりそうなのもちょっと恐れるとこではある。でも、やっぱ夢だよな。習い事の帰りに子供にアイス買ってあげて帰るの。小さい頃、塾のテストでいい点とったらハーゲンダッツの抹茶味を親が買ってくれたからそう思うんだろうなあ。ハーゲンダッツって、まず真ん中に円形の穴空けて、その後円の縁が溶けだした所を攫って行って、最後に残った中央と縁の間の部分を食うのが一番旨いよなあ。いつの時代になってもハーゲンダッツはごちそうだよ。そういうものを子供に週に一回は振る舞える親でありたい。これからの時代は英語力あった方がいいかなって思う所もあるんだけど、俺自身がやってた公文の英語とか、日本の塾の英語教育ってあんまよくねえよな。あとなんか英語教師の人が個人でやってるやつも行ったんだけど、正直話せるようにはなってないし。難しいよな。
まあ、そんな感じなんだけど子供に何習わせたら良いと思う？
たとえば ↓
https://www.launchexcel.com/what-jobs-use-excel/
https://www.fdmgroup.com/news-insights/advanced-excel-skills
ジャップランドで起こりがちなことはアメリカでは無いのかAIちゃんに尋ねてみたらこう言ってたよ
ワイ： 質問: 2024年において、アメリカの大企業および中小企業の間で、より一般的なデータ管理の方法はなんですか？ 検索して最新のトレンドを教えてください。 - 方法A:内部データベースからCSVファイルとしてデータをダウンロードし、Excelで修正してから、
ETLツール（例：Informatica PowerCenter、Talend Open Studio）、BIツール（例：Tableau Prep、Microsoft Power Query）、
または他のデータベース（例：OracleDB）などの他のシステムにインポートする。 - 方法B:Excelのステップをスキップし、内部データベースを他のシステムに直接接続する。 - 方法C:レガシーシステムや複雑なシステムには方法Aを使用し、その他のシステムには方法Bを使用する。状況やシステム要件に応じて使い分ける。 質問のポイント: - 大企業におけるExcelの使用:大企業はデータクリーニングのためにExcelを使用するのを完全にやめましたか？それとも、古いメインフレームシステム、ERPシステム、または特定の業務プロセスの問題のためにまだ使用されていますか？ - 方法A、B、Cのシナリオ:各方法の具体的なシナリオと製品名を教えてください。 - 2024年におけるCSVファイルのダウンロード:2024年現在、ETL/BIツールやクラウドベースのDWHを利用できないどころか、Oracle Gatewayなどの接続手段も利用できないデータベースの使用は完全になくなりましたか？
もしそのようなデータベースが2024年にもまだ存在する場合、直接的なデータ連携が困難なため、CSVファイルでのデータ抽出が唯一の方法となることがあります。
企業は膨大なコストがかかるために移行を延期していますか？それともすでに段階的に対応していますか？ - Excelを使い続ける理由: 内部データベースを他のシステムに直接接続した方がシンプルなのに、なぜ一部の企業はデータクリーニングのためにExcelを使い続けているのですか？
↓
2024年には、大企業の間でメソッドB（直接接続）へのシフトが顕著になっています。しかし、特定のシナリオに応じてメソッドC（ハイブリッドアプローチ）も採用されています。中小企業においても、直接接続の利便性と効率性が認識され、その採用が徐々に増加しています。しかし、リソースとコストの制約により、Excelを使用したデータクリーニングやハイブリッドアプローチが依然として一般的です。
使用状況: この方法は、中小企業、レガシーシステム、複雑なデータ構造を含むシナリオで依然として一般的です。Excelはその柔軟性と使いやすさから、データ操作のための多用途ツールとして広く使用されています。
シナリオ:
製品:
具体的なシナリオ:
使用状況: この方法は、大企業や技術に精通した中小企業の間でますます一般的になっています。直接接続を利用することで、データワークフローが効率化され、手動エラーが減少します。
シナリオ:
製品:
具体的なシナリオ:
使用状況: 多くの企業が、レガシーシステムや複雑なシステムにはメソッドAを、その他のシステムにはメソッドBを使用するハイブリッドアプローチを採用しています。この柔軟性により、既存の制約と近代化の努力をバランスさせることができます。
シナリオ:
製品:
具体的なシナリオ:
データ管理ツールの進歩にもかかわらず、Excelは大企業におけるデータクリーニングと操作のために広く使用されています。これは主に以下の理由によります：
ETL/BIツールやクラウドベースのDWHと直接統合できないシステムに対して、データをCSVファイルとしてダウンロードすることは依然として一般的です。企業は高コストと複雑さのために移行を遅らせることが多く、段階的に対処しています。
しかし、直接接続はより効率的で広く採用されており、長期的にはデータ管理におけるExcelへの依存が減少すると予想されます。
クラウドベースのデータ統合ソリューションの台頭により、データ収集、クリーニング、統合がAI/ML技術によって自動化され、手動作業が減少し、データの一貫性と精度が向上しています。AI/MLアルゴリズムは、異常検出、欠損値の補完、パターン認識などのタスクを効率的に処理し、データ品質を向上させます。リアルタイムデータ分析の利点が明らかになるにつれ、直接接続の採用が増加し、より迅速かつ正確なビジネス意思決定が可能になります。
データセキュリティ、コンプライアンス、およびデータガバナンスの重要性が増すにつれ、このトレンドは続くと予想されます。
何者にもなれないことを心に刻みつつ感想を述べる。
過去に自分はOculus GoとMeta Quest2を持っていた。
より具体的に言えば、まずOculus Goを買って失望した。
そして「次でダメだったらVRは見限ろう」と思って買ったQuest2にも失望した。
なのでQuest3は買っていないし、メタの目指す方向性にも賛同しない。
（最近のメタが路線転換して恥も外聞もなくVision Proをパクっているのは良いことだと思う）
まず前提を確認しておく。
Vision Proは「VR」ではなく「AR」がメインである。
現実の光景をビデオパススルーでVision Pro内のディスプレイに表示し、そこにデジタルのオブジェクトを重ねる。
ブラウザのウィンドウをいくつも空中に浮かべたり、巨大なウィンドウを広げて動画を観たりできる。
机の上でマスコットキャラクターを動かしたり、遠く離れた友人の3D映像を傍らに表示して会話したりできる。
また、Vision Proは、iPhoneと同じカテゴリの製品ではない。
Vision Proを付けたまま外出するどころか、家の中で動き回ることすら想定されていない。
さんざん言われている重さについては、そこまで重くは感じなかった。
というか良くも悪くもQuest2なんかと同じ装着感だ。
思うに、そもそもヘッドセットをバンドで頭に巻き付けるという方式が間違っている気がする。
帽子のつばにぶら下げるとか、ネックバンドで下から支えるとか、何か別の方式を模索して欲しい。
iPhoneの画面にドット感が無くなったのをAppleは「Retinaディスプレイ」と呼んでいたが、そのレベルに達していると思う。
Vision Proの中だけでウィンドウをたくさん浮かべ、動画を視聴し、Macをミラーリングして作業をするぶんには、まったく何の問題もない。
もちろん最低限の実用性は備えている、というか業界最高レベルではあるのだろう。
Apple Watchの通知の細かい文字でも読めるくらいだ。
たとえばVision Proを被ったままパススルーでテレビを観るとちょっと美しくない。
となると「テレビの映像をVision Proにミラーリングしたい」と思ってしまうのだが、そういうアプリがまだないのがストレスである。
パススルーが完璧だったなら、アプリがVision Proに対応していなくても、現実にあるものをそのままパススルーで見ればいい、ということになる。
しかし現状はそうではないので、とにかくVision Proの中ですべてやりたい、現実のさまざまなものをVision Proの中に入れていってほしい、という気持ちになる。
つまり、何と言うべきだろう、Vision Proから覗いた現実空間は劣化していて、現実空間とVision空間が繋がりきれていないのだ。
もちろん、さらに将来的にはテレビやらの「目で見て使うような家電」は現実に置く必要はなく、Vision Proの中に置けばいい、という話にはなっていくだろうが…。
ともあれ今後、パススルーの性能は「本当に現実とまったく同じ」になるくらいまでめちゃくちゃ上がってほしい。
と同時に、Vision Pro対応アプリもどんどん増やしていかねばならないだろう。
Appleによれば、iOSアプリのVision Pro対応は追加作業がほとんど必要ないらしい。
開発者が「このアプリをVision Pro向けに配信する」というチェックを入れるだけでいいという。
それが本当かどうかは知らないが、アプリ開発者の皆さんには是非ともお願いしたいところである。
現状、Vision Proを仕事に使うならMacに接続することになり、そうすればキーボードを使えるので実用的には問題ない。
逆に言うと、Macに接続しないといけないのはキーボードを使うためだ、ということではある。
ただ、仮想キーボードに触れて文字を入力する感覚は、思ったよりも良い。
無理やり喩えるなら、トラックパッドでゲームをしたり、マウスでお絵描きをしたりするような感じか。
視線入力は、最初の頃はだいぶ暴れていたが、リアルタイムで最適化が働くのか、それともこちらが慣れたのか、しばらくすれば落ち着いた。
とはいえ、一つ下のリンクを選択してしまうとか、指でのタップが誤反応するとか、そういうことがちょいちょいある。
Webページのリンクがいちいちハイライトされるのも鬱陶しい。
このあたりのUIは今後どんどん改善されていくだろうし、改善されていって欲しい。
Appleが公式に用意しているもので、Quest2で観たものよりはさすがに綺麗だが、しかしそれでもまだ映像が粗い。
今後、たとえばVRアダルトビデオが観れるようになったとしても、Vision Proの解像度を満たすのは難しいのではないか。
というか、180度360度である必要がないと思うので、空間ビデオみたいな感じでやって欲しい。
ざっとこんなところだろうか。
Vision Proのハードウェア的なスペックはかなり要求を満たしていると思う。
あとはOSのアップデートだとか、アプリの対応だとか、ビデオの解像度だとか、そういうソフトウェアの問題になるだろう。
いや、ヘッドバンドの構造はまだまだ改良の余地ありだが…なんか革新的なアイディアはないんかね？
Appleには頑張ってもらいたい。
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/nc/18/092400133/062000139/
こんな記事があった。
ワイ、過疎地の小中学校、合わせて全校生徒40人ぐらいの学校のボランティアでネットワーク管理をやっているので、ぼやかして書いておく。
フレッツ光ネクストのファミリー・スーパーハイスピードタイプを使っている。スーパーとかいってるけど最大1Gbpsのベストエフォート型
これは、通常他に選択肢がない。過疎地のIT化事業で、助成金を得て村が金を出したのでフレッツ光が来ているが、それ以外の業者が参入していないためだ。
小学校と中学校、それから地元にある企業などで一斉に使われると回線がパンクして異様に重たくなる
どうやら村内の全ての収容局が同じらしい。
ワイの所はビジネスタイプで契約しているが、同じように重たくなる。営業に聞いたらしれっと「分岐数の問題ですからねー、ここではビジネスタイプの数まで分岐してませんから、ファミリーの契約でも代わりませんねー」って言われてキレそうになった
実は役場には国土交通省が河川管理用に引いたダークファイバーを利用して専用線が繋がっている。（フレッツが来る前に繋がっていたらしい）そのダークファイバーに空きがあるらしい。
これを借りて接続が出来ないかと言う事を計画中で、役場の回線も引き受けてくれている電力系のネットワーク会社が収容してくれそうと言う話になっている。
Wi-Fi5の古い設備を使っているが、一応業務用なのと、人数が少ないのでここはボトルネックになってないっぽい。
が、
メーカのファームウエア更新が終了している問題がある。最近ネットワーク機器のセキュリティ問題が多く出ているので更新したいが金がない。
納入業者のサポート？そんなもんあればワイがボランティアしてるわけないですよね。（実際の責任者は学校の先生の若手がやってるけどかわいそうだ）
次に、我々が解決したい課題そのものよりも、その周辺の競プロっぽい部分に勝手に取り組んで時間を消費することであった。あくまで例えばであるが、データベースに大量データをインサートする際のパフォーマンスが低くて困っていた、としよう。その issue を競プロ出身者に渡すと、大量データを取得する部分を高速化したり、インサートする前の前処理でデータをソートしたりして僅かな高速化を喜ぶのである。ボトルネックはインサート処理そのものなので、それ以外の部分を改善してもユーザーに届く価値はほとんど向上しない。やんわり指摘しても「でも以前よりは速くなっています」という返答である。同様に、何らかの issue を割り当てたときも、その issue の周辺からグラフ理論の問題に落とし込めるようなポイントを探し出し、改善して喜んでいた。カスであった。
こういう感じの自分の興味ある専門分野にだけ取り組む態度は、プログラミング以外の領域でやるとそれはもうボコボコのボッコボコに社会から叩かれまくって完全に心を折られるプロセスが必ず入るんだよね。
プログラミングだけは時代の流れに乗っちゃってるせいでそのプロセスが入ってない状態なんだろうな。
しかも最近はワークライフバランスとかハラスメント排除の社会的潮流が重なっているせいで、ボッコボコにすること自体が実行できない雰囲気になっている。
ワイ、国内では結構大きいインターネットサービスを提供する会社にいる。
この数年、一部で競プロ出身者を持て囃す傾向があるが、それは全く幻想であることを伝えよう。
ワイの会社に来た競プロ出身者(2人いる)には、システムのパフォーマンスが出てない部分を高速化してもらったり、なんやかんやで複雑化してしまった箇所を改善してもらったりなどを期待していた。(やけに抽象的なのは特定を防ぐためで、実際はもっと我々の課題は明瞭である。)
その競プロ出身者は、プログラミングの腕は一見一流だと思う。高学歴で学生時代から競プロに親しみ、何色が云々だとか、いくつかのコンテストで入賞したりしていた。パズル的な問題を解くには確かに強い人材だと思う。しかし、企業で使うにはあまりにカスすぎて、「企業に出張ってきて迷惑をかけるんじゃなく、部屋にこもって競プロやってろ」と思うに至った。
まず何よりも第一に、コードの品質があまりにひどく、見るに耐えないものだった。「これは可読性が低いコード、ということを本当に理解できないのか？」というレベル。コードレビューで「◯◯さん、あなたは賢いからこのコードでも問題ないと思いますが、他の多くの方は◯◯さんほど賢くないので、コードが長くなってもいいからもう少し意図を掴みやすいコードにしてもらえると助かります」のようなことを何度も何度も何度も何度も言った。でも変わらなかった。「自分のコードが正しい」「動けば良い」という発想から抜け出す柔軟性を全く持ち合わせておらず、控えめに言ってカスであった。
次に、我々が解決したい課題そのものよりも、その周辺の競プロっぽい部分に勝手に取り組んで時間を消費するという問題があった。あくまで例えばであるが、データベースに大量データをインサートする際のパフォーマンスが低くて困っていた、としよう。その issue を競プロ出身者に渡すと、大量データを取得する部分を高速化したり、インサートする前の前処理でデータをソートしたりして僅かな高速化を喜ぶのである。ボトルネックはインサート処理そのものなので、それ以外の部分を改善してもユーザーに届く価値はほとんど向上しない。やんわり指摘しても「でも以前よりは速くなっています」という返答である。同様に、何らかの issue を割り当てたときも、その issue の周辺からグラフ理論の問題に落とし込めるようなポイントを探し出し、改善して喜んでいた。カスであった。
人格はそこまでガチのカスというわけではなく、ある意味では無邪気な少年のようであった。ただそれは我々が求めている人材とは異なった。競プロ出身者一人だけこういう行動ならまだしも、我々は二人ハズレを引いている。言うまでもなく人材採用は大変コストがかかるので、今後わざわざハズレを引きに行くことはないだろう。もっとはっきり言うと、競プロ出身者を採用することは無い。
世間にはまだまだ「競プロ出身者はプログラミングに詳しいすごいプログラマである」という幻想があることだろう。しかし実際は、自分の好きな領域にのめり込んでいるだけで、宿題そっちのけでゲームをやっている小学生と似たようなメンタリティなのだ。
企業にプログラマとして雇われるなら、プログラムを書くだけでなく、もう少し大きい視点を持ってユーザーに価値を届け利益を上げなくてはならない。その重要な能力が欠如している競プロ出身者は採用すべきではないのである。
正直シンドイよね。たぶんこれ言ってる人らこれなんで
社会に出て10年経つけど
仕事できないんだけど大人しくて割とまともな人って精神病みやすいわ
仕事できない上に攻撃性が高くて自分のことをまともだと思い込んでる精神異常者みたいな奴は職場のボトルネック、癌として長続きするケースみたけど
前者は3人ほど自殺した
あれなんなんだろう
JTC幹部の無能さを舐めるな
JTCは社内政治で出世しちゃった無能が多いから、解雇規制無くなっても幹部が業務を知らないから誰を解雇していいか分からないし、解雇する人間違えてカドカワみたいな大混乱が日常的になる
幹部が無能だから下を切ると幹部が業務に責任を持つ羽目になり、組織が崩壊する
だからこれも断言するけど、ガチJTCほど表向きは解雇に自社基準の解雇規制を導入する
そうやって「原則」解雇はしませんよ〜って体にして優秀な下っ端を集めないと、出世したのに自分が仕事に責任持たなきゃいけなくなって、それは無能JTCオジサン幹部は耐えられない
物覚えも理解力も悪いから集団で仕事をすると必ず俺がボトルネックになる
こんなんだから社会じゃ全く上手くいかなかったし色んな仕事を試したけどどこにいっても俺の存在はゴミ以下だった
年収も200万いくかいかないかぐらいの実家暮らし弱男って奴だ
俺は「弱者男性が女をあてがえって言ってる」みたいな言説を聞くと腸が煮えくり返る
なぁ、女がいれば俺はまともに働けるようになるのか？
なぁ、女がいれば俺は将来不安を感じなくて済むのか？
なぁ、女がいれば俺は朝目覚めずに眠るように死んでいたいって思わなくなるのか？
結論、なるわけねえだろ
なるんだったら彼女欲しいって思うよ
でも、俺みたいな弱男の不安は女なんかじゃ解決しねえんだよ、女が欲しいみたいな段階にすら立ててねえの
あてがえみたいなの冗談でも気分悪いよ
俺の前で二度と弱者男性の話すんな
俺以下のやつ名乗れ
『日本円』も商品と同じで、円を大量に発行したら円の供給が増えて円の価値は下がり、円安になる。
逆に『増税して円を市場から回収する』『ゼロ金利を解除して市場への円の供給を減らす』などすると円の価値は上がり、円高になる。
日本の名目GDPは、バブル崩壊後も緩やかに増加した後に1998年にアジア通貨危機と消費税の5%への増税で減少し、リーマン・ショックまで横ばいを続けリーマン・ショックで減少した後、民主党政権ではさほど増えず安倍政権になって以降増加している。
それに対し、日本の実質GDPは、バブル崩壊後1994年頃まで横ばい、その後緩やかに増加した後に1998年のアジア通貨危機で落ち込んだ後、リーマン・ショックまで緩やかに増加してリーマン・ショックで落ち込んだあとも再び緩やかに増加している。
好景気でインフレが起こるのはよくあることだ（高度成長期とか）。不景気でデフレになるのもよくあることだ（例に出したリーマン・ショック期など）。不景気なのにインフレになることはスタグフレーションというが、逆に日本の『2000年代のリーマン・ショックまで』『2010年代前半の民主党政権下』では「経済は緩やかに成長しているのにデフレ」というおかしな状況が発生していた。
経済は成長しているのにデフレになるとどうなるかというと、「給料は下がらず(上がらないけど)物価が下がる」「ただし仕事がきつくなる」「しわよせは『これから働く人・事業』『自営業者』に行く」ということが起こるはずで、現にそれが起きていた。
GDPデフレータで見たら、いかに小泉政権～民主党政権期のデフレ政策が酷かったかが見える。
だからその分まで取り戻すためにも、今の日本ではある程度円を多めに発行して『日本円の発行量』が経済のボトルネックになることを防ぐ必要がある（というのがリフレ政策）。
でも女が思う「強そうなオス」は大抵の場合、育児能力がないんだな。自分のことしか考えてないから。
それが嫌なら、「真面目で弱そうなオス」を選べばよかった。彼らは女が頼めば育児してくれるよ。弱いから。
文章が読みづらいと感じるのは、単に文章を理解する力が達してないからでは？業務遂行や社会生活における行動を引き合いにしてトーンポリシングして話を逸らして自己優位性を保とうとするのはよくある手法だよね。
自分の考える「強そうなオス」に女がよる、っていう幻想からすこし離れて現実を見たらどうだろう。
夫婦の両方が家の掃除が出来て衣類や食事の調達が出来て健康管理ができて現時点の生活費を賄えて、未来への資産管理や貯蓄ができればいいだけ。出来なければ二人で方法を模索する学ぶ姿勢があればいいだけ。あと相手に対する思いやり。
ところが配偶者を得れば掃除も食事も結婚すれば人任せに出来ると思っていたり、「配偶者を養って家事をやってもらう」という発想に至る時点でもう負けてるの。多分そういうご両親とかモデルケースを幼少時に見て感情面で貧しい環境で育ってるんだろうけどね。
夫婦で分業した方がいい場合もあるけど、基本的には二人ともが同じ位生活能力があって、その巧拙をもって変に揶揄したり（モラハラ）とかせず、互いがやってる事に対して当たり前だと思わないで感謝しあうのは強者でもなんでもなくて普通の人間の行動です。
身の回りのことも自分でできない人間が、仕事や社会生活における他人との関わりがまともに出来ているかというと、そう思ってるのは本人だけで周りは大体迷惑してる。
そういう人は自ずと高い賃金の仕事にはつけないし、自分でどう強くなるかというのに至る能力もない。
もし弱者男性というのがあるのなら、高い金が稼げないから弱者男性になってるんじゃなくて、生きるにあたり必要な事を自覚して整頓して行動できてないから弱者になってるの。女や社会や容姿が悪いんではなくて、自分が悪いの。
だいたい高学歴で高い賃金を得て消費活動をして社会貢献度は高いかもしれないけど、その指標以外では強者とはいいきれないのに、単純にそれを強いと理解してる発想に固執しているあたりで君は負けてるの。あと、読んでる限り負けでいる事に安心してて、勝とうともしてないでしょ。
単に君がいうところの強そうなオスがいる社会に君が属してないから見えてる現実にいる社会層のレベルが低いだけ。
私の配偶者は普通に夕飯の支度が出来ない時はロック・フィールドの飯を買ってくるし、ゴミを捨てやすいように整頓するし、ゴミ箱が小さいのがボトルネックなら場所を作って大きいのを置く。
収入は知らんけど払ってる税金の額からあまり変わらない程度で生活費は全て表計算で折半管理をして、必要に応じて相談してストアしてる貯蓄を使ったりする。
あえて君の発想に寄って表現するなら、両方とも別に強者にならなくてもいいけど、弱者にならない努力はするし、本能とかいう摂取する食品や薬物で簡単に揺らぐ曖昧な概念について信頼をおくというバカバカしい発想はしないだけ。残念でした。
ロシアがポーランドに対する嫌がらせとしてベラルーシ国境から意図的に難民を送り込んで国内を不安定化させるということが2021年頃から問題になり始めていて、
アフリカから命がけでスペインに渡ろうとする不法移民についても散々問題になっており、EU諸国は移民に対して「もう来ないでほしい。迷惑だから。キャパオーバーだから」という姿勢になり始めている。
人道主義の北欧についても、難民を積極的に受け入れてきたドイツについても、働かない難民の大量流入で財政を圧迫して、「もう、迷惑だから来るな」となり始めている。
トランプの壁もそうだ。人は要らない、もう来るな、というスタンスだ。同化してくれない、働いてくれないなど、国にとってマイナスになる命には来てほしくないというのが先進国の総意になりつつある。
では外国から逃げてくるノースキルの難民だけが問題なのか。答えはノーで、イギリスのロンドン暴動は生活保護受給二世三世が問題になっていた。
生活保護世帯への福祉が潤沢なため、移民ではなくイギリス人の貧困層が生活保護を受けながらシンママになり、子供もそれ以外の生き方を知らずに育って生活保護二世になる。
そして暇なせいで犯罪者になったり暴動を起こしたりして、中流イギリス人が生活保護二世三世を憎悪し、イギリス人同士の階層対立が起きるということも発生した。
ボトルネックは、本当に産まれるか産まれないかというところにあるのか？
本当は、産まれた後、職業教育をされて職を与えられて活躍するというゴールが見えるかどうかが重要なのではないか？
カナダの出生数がとんでもなく高かった時代は、新天地であるカナダを開拓するという仕事が大量にあった時代だった。日本の出生数がとんでもなく高かった時代は、戦争で兵隊にとられていた時代だ。
人間の需要が高く大量生産大量消費が行われる、そういう過酷な時代ではどんどん産まれる。社会が過酷すぎて、親の個人の責任が相対的に薄まっていたのだ。
今はもう人権の時代なので、すべての人間を無条件に丁寧に扱うべきという倫理がある。
すると、活躍できない子供も親は大事にしなければいけない責任が発生する。子供を持つ持たないは親の自由意志による選択であり、選択した者が結果の責任を負うべきだからだ。
仕事の難易度は上がり、密度は上がり、機械化と効率化によりポスト自体が減っていく時代だ。不登校が増えて、活躍できない人生になる確率が上がっていく中、親の「製造者責任」だけが右肩上がりになっている。
問題はここなのでは？弱者男性と弱者女性を見合い結婚させて片っ端から子供を作らせても、製造業が強かった時代にはポストが用意できた。
今の時代の問題はポストが無くなっているので、弱者男性と弱者女性の間にできた子供は不登校→無職になってしまい、その「製造者責任」を親が無限に負うために弱者男女の生きづらさが増してしまう、という点にあるのでは？
農業国など、産めば労働力が増えて親が豊かになる社会では、国策で色々やらなくても勝手に子供は産まれる。
先進国では機械化と効率化により「子供が消費者側から生産者側に行けないまま大人になり、中年になっていく可能性」が増して、
子供を産むと貧しくなる…しかもその終わりが見えないまま5080問題へ…そういうリスクが顕在化していることこそが問題なのでは？
↑
弾速がいずれであるにせよ、次の弾を発射するには弾の長さ分通過する必要がある。
再掲しないとだめか？
そもそも俺は「薬莢」の話してなくてお前が勝手に薬莢云々してきたからこっちも議論が引っ張られただけなんだけどな
俺は「弾」というような表現しかしてなかったしその言わんとするところは「銃身を実際に通過して飛ぶ部分の長さ」なわけ。
少なくとも「弾」と言ってる以上そう解釈することもできたのに、勝手に薬莢込み弾のことだと言ってると勝手な方向に意味を固定化したのがお前というだけ。
誰が知的障害なんだろうね？
ただでさえ音速とかの速度を扱ってるんだから、少しでもブレットが長ければそれがボトルネックとして目に見えて影響してくる。
そしてそうやって揚げ足取りに意識が行ってて、いまだに弾の長さが確かに制約になってる一面があることを理解できてなさそうな時点で頭がアレ。こんだけやりとりしたのに一ミリも理解が進展してなさそうなのが笑える
繰り返しになるが、非常に賢いChatGPTを想像するだけではいけない。趣味的な進歩ではなく、リモートワーカーや、推論や計画、エラー訂正ができ、あなたやあなたの会社のことを何でも知っていて、何週間も単独で問題に取り組めるような、非常に賢いエージェントのようなものになるはずだ。
私たちは2027年までにAGIを実現しようとしている。これらのAIシステムは、基本的にすべての認知的な仕事（リモートでできるすべての仕事を考える）を自動化できるようになるだろう。
はっきり言って、エラーバーは大きい。データの壁を突破するために必要なアルゴリズムのブレークスルーが予想以上に困難であることが判明した場合、データが足りなくなり、進歩が停滞する可能性がある。もしかしたら、ホッブリングはそこまで進まず、専門家の同僚ではなく、単なる専門家のチャットボットに留まってしまうかもしれない。もしかしたら10年来のトレンドラインが崩れるかもしれないし、スケーリング・ディープラーニングが今度こそ本当に壁にぶつかるかもしれない。(あるいは、アルゴリズムのブレークスルーが、テスト時間の計算オーバーハングを解放する単純なアンホブリングであっても、パラダイムシフトとなり、事態をさらに加速させ、AGIをさらに早期に実現させるかもしれない)。
いずれにせよ、私たちはOOMsを駆け抜けているのであり、2027年までにAGI（真のAGI）が誕生する可能性を極めて真剣に考えるのに、難解な信念は必要なく、単に直線のトレンド外挿が必要なだけである。
最近、多くの人がAGIを単に優れたチャットボットなどとして下方定義しているように思える。私が言いたいのは、私や私の友人の仕事を完全に自動化し、AI研究者やエンジニアの仕事を完全にこなせるようなAIシステムのことだ。おそらく、ロボット工学のように、デフォルトで理解するのに時間がかかる分野もあるだろう。また、医療や法律などの社会的な普及は、社会の選択や規制によって容易に遅れる可能性がある。しかし、ひとたびAI研究そのものを自動化するモデルができれば、それだけで十分であり、強烈なフィードバック・ループを始動させるのに十分であり、完全自動化に向けて残されたすべてのボトルネックを自動化されたAIエンジニア自身が解決することで、非常に迅速にさらなる進歩を遂げることができるだろう。特に、数百万人の自動化された研究者たちによって、アルゴリズムのさらなる進歩のための10年間が1年以内に圧縮される可能性は非常に高い。AGIは、まもなく実現する超知能のほんの一端に過ぎない。(詳しくは次の記事で）。
いずれにせよ、目まぐるしい進歩のペースが衰えることはないだろう。トレンドラインは無邪気に見えるが、その意味するところは強烈である。その前の世代がそうであったように、新世代のモデルが登場するたびに、ほとんどの見物人は唖然とするだろう。博士号を持っていれば何日もかかるような信じられないほど難しい科学的問題を、間もなくモデルが解決し、あなたのコンピュータのまわりを飛び回り、あなたの仕事をこなし、何百万行ものコードからなるコードベースをゼロから書き上げ、これらのモデルによって生み出される経済的価値が1年か2年ごとに10倍になるとき、彼らは信じられないだろう。SF小説は忘れて、OOMを数えよう。AGIはもはや遠い空想ではない。単純なディープラーニング技術をスケールアップすることがうまくいき、モデルは学習したがり、2027年末までにさらに100,000倍を超えようとしている。私たちよりも賢くなる日もそう遠くはないだろう。
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GPT-4はほんの始まりに過ぎない。GANの進歩に見られるように）ディープラーニングの進歩の速さを過小評価するような間違いを犯さないでほしい。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(11) https://anond.hatelabo.jp/20240605212014
