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はてなキーワード: ボトルネックとは
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？
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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。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/gan_progress-1.jpeg
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
これらすべての重要な変動要因になりうるものがあります。つまり、より多くのスクレイピング・データでより大きな言語モデルをプリ・トレーニングするという素朴なアプローチが、まもなく深刻なボトルネックにぶつかり始める可能性があるということだ。
フロンティア・モデルはすでにインターネットの多くで訓練されている。例えば、Llama 3は15T以上のトークンで学習された。LLMのトレーニングに使用されたインターネットの多くのダンプであるCommon Crawlは、生で100Tトークンを超えるが、その多くはスパムや重複である（例えば、比較的単純な重複排除は30Tトークンにつながり、Llama 3はすでに基本的にすべてのデータを使用していることになる）。さらに、コードのようなより特殊な領域では、トークンの数はまだまだ少ない。例えば、公開されているgithubのリポジトリは、数兆トークンと推定されている。
データを繰り返すことである程度遠くまで行くことができるが、これに関する学術的な研究は、16エポック（16回の繰り返し）の後、リターンは非常に速く減少し、ゼロになることを発見し、繰り返しはそこまでしか得られないことを示唆している。ある時点で、より多くの（効果的な）計算を行ったとしても、データ制約のためにモデルをより良いものにすることは非常に難しくなる。私たちは、言語モデリング-プレトレーニング-パラダイムの波に乗って、スケーリングカーブに乗ってきた。大規模な投資にもかかわらず、私たちは停滞してしまうだろう。すべての研究室が、新しいアルゴリズムの改善や、これを回避するためのアプローチに大規模な研究の賭けに出ていると噂されている。研究者たちは、合成データからセルフプレー、RLアプローチまで、多くの戦略を試していると言われている。業界関係者は非常に強気のようだ：ダリオ・アモデイ（Anthropic社CEO）は最近、ポッドキャストでこう語った：「非常に素朴に考えれば、我々はデータ不足からそれほど遠くない[...]私の推測では、これが障害になることはない[...]。もちろん、これに関するいかなる研究結果も独占的なものであり、最近は公表されていない。
インサイダーが強気であることに加え、サンプル効率をはるかに向上させたモデルをトレーニングする方法（限られたデータからより多くのことを学べるようにするアルゴリズムの改良）を見つけることが可能であるはずだという強い直感的な理由があると思う。あなたや私が、本当に密度の濃い数学の教科書からどのように学ぶかを考えてみてほしい：
モデルをトレーニングする昔の技術は単純で素朴なものだったが、それでうまくいっていた。今、それがより大きな制約となる可能性があるため、すべての研究室が数十億ドルと最も賢い頭脳を投入して、それを解読することを期待すべきだろう。ディープラーニングの一般的なパターンは、細部を正しく理解するためには多くの努力（そして多くの失敗プロジェクト）が必要だが、最終的には明白でシンプルなものが機能するというものだ。過去10年間、ディープラーニングがあらゆる壁をぶち破ってきたことを考えると、ここでも同じようなことが起こるだろう。
さらに、合成データのようなアルゴリズムの賭けの1つを解くことで、モデルを劇的に改善できる可能性もある。直感的なポンプを紹介しよう。Llama 3のような現在のフロンティアモデルは、インターネット上でトレーニングされている。多くのLLMは、本当に質の高いデータ（例えば、難しい科学的問題に取り組む人々の推論チェーン）ではなく、このようながらくたにトレーニング計算の大半を費やしている。もしGPT-4レベルの計算を、完全に極めて質の高いデータに費やすことができたらと想像してみてほしい。
AlphaGo（囲碁で世界チャンピオンを破った最初のAIシステム）を振り返ることは、それが可能だと考えられる何十年も前に、ここでも役に立つ。
LLMのステップ2に相当するものを開発することは、データの壁を乗り越えるための重要な研究課題である（さらに言えば、最終的には人間レベルの知能を超える鍵となるだろう）。
以上のことから、データの制約は、今後数年間のAIの進歩を予測する際に、どちらに転んでも大きな誤差をもたらすと考えられる。LLMはまだインターネットと同じくらい大きな存在かもしれないが、本当にクレイジーなAGIには到達できないだろう）。しかし、私は、研究所がそれを解読し、そうすることでスケーリングカーブが維持されるだけでなく、モデルの能力が飛躍的に向上する可能性があると推測するのは妥当だと思う。
余談だが、このことは、今後数年間は現在よりも研究室間のばらつきが大きくなることを意味する。最近まで、最先端の技術は公表されていたため、基本的に誰もが同じことをやっていた。(レシピが公開されていたため、新参者やオープンソースのプロジェクトはフロンティアと容易に競合できた）。現在では、主要なアルゴリズムのアイデアはますます専有されつつある。今はフロンティアにいるように見えるラボでも、他のラボがブレークスルーを起こして先を急ぐ間に、データの壁にはまってしまうかもしれない。そして、オープンソースは競争するのがより難しくなるだろう。それは確かに物事を面白くするだろう。(そして、ある研究室がそれを解明すれば、そのブレークスルーはAGIへの鍵となり、超知能への鍵となる。）
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(7) https://anond.hatelabo.jp/20240605210017
せわしなく働いてるのはわかるけど、どうにかして欲しいところをいくつか。
できない理由があるのはわかるけど、もう少しなんとかならんのか。
もう少し改善してほしい。
非ルーチン作業だから予約時間どおりに診察できないのは仕方ないとして、それでもなお酷いし、予約システムがない病院が多すぎる。
検査結果を聞くためだけにまた来週こいってやめて欲しい。何のために連絡先まで問診票に書いてるのか。対面じゃないとダメなのか？
ただ、結局のところ、スループットのボトルネックが医師と患者が予定を合わせて対面で喋るってとこだと、1日で結果が出る新しい検査とか、あんまり意味ないと思ったりする。
前の稟告とか診察のときの様子とか、もう少し引き継がないものか。カルテに残る文字情報だけじゃ難しいなら、動画に残してくれても構わないんだが。別の科で診てもらうことを勧められたりすると、振り出しに戻るのをやめて欲しい。
ダブルチェックが必要はわからんでもないけど、もっとサクッとできないものか。処方箋の確認、必ずしもそれぞれの薬局でしなくても、どっかデカいセンターでやればいいんじゃないかと思ったりする。
別にカード払いでクレジットカードのポイントが欲しいとかじゃなくてさ、病院っていくらかかるのか予想がつきにくい場所じゃん。
住所も名前も連絡先も知らせてるんだから、踏み倒したりはしないよ。
即日現金払いに拘られてもけっこう困るよ。
マイナカードに公金口座紐付けられるなら、口座引き落としにしてくれないかな。
トルク制御によって実現されるのは、自動運転じゃなくてもっと根本的な方です。
例えば雪道やアイスバーンなど悪い路面状況の中で、タイヤを空転させずに安全に運行する
トルク制御とサスペンションの制御によって路面から来る微小な振動を吸収して快適性を上げる
緊急時（例えば事故に巻き込まれそうなときとか）の緊急回避をするとか
そう言った方面の話。で、自動運転に直接関係あるのは4つめだけで、後は手動運転でも十分恩恵に預かれるもの。
ただ、市販車ではほぼ実装されていない。一方でレーシングカーの世界とかでは運用されている技術ですね。
技術デモンストレーションとしては、トルク制御とフライバイワイヤを組み合わせる事で、一台の車であらゆる車の挙動、動き方、特性を再現する特殊なシミュレータのような車があったりします。
誤解があるようですが、別にそのために追加のバッテリーを積もうという話ではないです。
そもそも日常の足として毎日家庭で充電する運用の場合は100km分ぐらいのバッテリーがあれば良いが、たまに長距離を運転するときに必要だからと実際にはもっと大量のバッテリーが積まれている、と言うギャップを利用するものです。
そして、そのギャップ部分のバッテリーだけで、一般家庭なら数件分の電力バッファーとして役に立てます。
また、V2Hは急速充電などを行わないのと、むしろバッテリ-の保護にも役立てられる（バッテリーは満充電に近くても、一定より充電レベルを低くしてもどちらも痛む）ということもあります。
正道としては蓄電池の普及なので、そちらが出てくればお役御免だとは思いますが、ボトルネックは蓄電池側のコストよりも、送電網側の対応の方なので難しいですね。
現状では、例えば郵便局や宅急便のように、比較的短い距離をストップアンドゴーで配送するようなものにしかメリットはありません。
そして、三菱自工がiMiEVを出した時に指向したのがそこだったはずなんですが、いつの間にか本質を見失って暴走している感は否めません。
産業として巨大であるがために、各国が時代の変革期にあたって、自国の自動車産業を優位にしたいと補助金をばらまいたせいで、歪んでしまっていると思います。
環境性能についても、現状のEVは、充電する電力が再生可能エネルギーであると仮定すると、それでようやく内燃機関の自動車に勝ることが確定すると言う様な環境性能しかありません。
もちろん、排気ガスが出ない、騒音が小さいというメリットはなくは無いのですが、それは決め手では無いですよね。
ですが、内燃機関でできないことができれば、話は別です。価格に比べれば枝葉であると言いますが、実は逆で、EVであることを生かした設計ができなければ、コストメリットも生まれてこないという話でもあります。
例えば内燃機関で強引にトルク制御をしようとするとものすごく大変です。
それをインホイールモータやそれに類する技術を用いると、従来の複雑な機構を配して安く造る事ができる、トルク制御が可能になれば、従来の内燃機関の自動車に必要だった機構を配することもできます。
しかし内燃機関の設計を引きずっていては達成出来ないと言う事ではあります。
まぁ、でも何でお前純内燃機関の車両とEV比べてんの？別にHVでよくね？できるじゃんねだいたい、HVシステムの価格むっちゃ安くなってるし、って話はまぁあるんですけど。
キーエンスって商品とサービスが滅茶苦茶強い会社じゃん？ただ、製造ライン用の電子顕微鏡とか、モノが特殊だから
入れるところにボトルネックがあって、お金をつけて入ってしまえば売れてしまう、みたいなところあると思う。
なので、営業のボトルネックは、アポ取って商談してお試しだなんだって商品を使ってもらえればほぼ勝ち、みたいなとこある。
営業さんはその単純な戦場でひたすらアポとってる印象。だから、「レッドオーシャンで血まみれになっている状態を改善したいから
キーエンスの営業に学ぼう」、っていうのは違うんだよなぁと思う。商品・サービスそのものを良くしていかないと勝ち筋がない。
上野東京ラインの川口駅停車が正式決定されて「あそこは乗降客多いから当然」とか「停車駅増えるのヤダ」とか巷間喧しいところであります。
そこで川口駅の事をちょっとだけ知っている増田が川口駅のあれこれを少しだけ説明するよ。
川口駅の西側は1980年代までみっちりと町工場が密集していて、特に線路に面したところは国の燃料研究所（後に公害研究所）という大工場があったので、西口広場ってものは無かったのよ。
この公害研が廃止され環境研に改組されたのでその空き地に西口ロータリーを造る事になった。
だがこの当時に、今の湘南新宿ラインの元になる東北本線池袋乗り入れが開始されたってわけ。
そこで川口市は駅の西側にこの列車用のホームが増設できるように何も建てない土地をワザワザ造って、「池袋支線停めてよ」アピールをする事にしただった。
場所はここ。https://maps.app.goo.gl/eiJk19EmifLCYrzCA
しかし、これ無理だろ？と気が付いた人も多いかと思う。現在の湘南新宿ラインは15両編成だから隣の10両用京浜東北線ホームの1.5倍になり、ホームを造るには全然長さが足りないんだ。
なんでこうなったの？というとその後の川口市がいけないのだ。
実はこの「川口西口緑地噴水」の場所は駅前ロータリーだった場所なのだ。つまりは道路。こんなせせこましい場所でバスの方向転換とかどうやってたんだか？
で、ここは大きなロータリーを別に造るから廃止になるんだけど、池袋支線のホーム用地にしよう、という事で期待を残して建物を建てなかった。
だけども公害研跡地再開発では人工地盤の巨大公園、更にその下の1階と2階にはコンクリート製の駐輪場を造ってしまったのだ。ホーム用地にすんのかしねえのかで全く平仄が取れてねぇ。やる気に統一感がなかったのだ。
だからホームを造る為に線路敷きを拡幅するには立体駐輪場と公園を一部破壊する超高額な工事をせにゃならん。
詰んでるじゃん。…ところがそうではないのであった。
駅の東側線路際に大きな駐車場が見えるだろう。ここ、実は川口市の土地なんだな。だからここを利用して線路全体の線形を変えるって方法でも行けるって訳だ。
なんで川口市がこの土地持ってるの？かというと、ここは川口貨物駅だった場所なのだ。正確には貨物駅は東口のきゅぽらという高層建物、その隣の駐車場、タワマンの場所にあった。駐車場の場所は貨物駅に入る為に線路が輻輳してあった場所だな。
国鉄は超大赤字を積み上げており、特に貨物営業に人が多すぎで、人件費が莫大だった。
そこで国は思い切って貨物営業をほぼ全廃してしまう事にした。石油の直通便とかコンテナだけ残す。
それで全国の貨物駅は遊休施設となった。例えば都心部だと新宿の高島屋スクエア、渋谷の南口オフィスビル群、汐留の電通とかあのあたり、秋葉原のヨドバシなど、飯田橋3丁目のオフィスビル群などは貨物駅だった所だ。
次に国鉄を民営化する事になり、その遊休土地は国鉄清算事業団に移管される。売却益を赤字補填にするというスキームやね。
それで川口貨物駅の施設は川口市ががっぽりと全取りしたってわけ。
んで駅南側は立体公共駐車場とか貸しビル＆図書館＆市役所出張所のきゅぽらなんかを建てた。そして北側はそのまんま。何分元が複々線線路だから狭くてビル建てるには手狭。でも元が線路だから線路用地にするのが一番やね。
但しそうなると駅全体を改造する事になるから工費はかなりのものになる。新駅ビル建造込みの工事になるかと。
因みにこういう時、JR線路部分の工事は他社にやらせないで自ら発注するのしか認めないのね。事故があるとヤバいから。だから自治体に金だけ貰うって形になる。
ただ、この全体線形変更案は増田の予想なんで、実際はどうなるかは判らん。立体駐輪場と公園を壊してホーム用地を西口方に確保するかも知れないし、南の方へ伸ばして途中の家屋を買収するかも知れない。そこはまだ全然決まってない。
あと、東口の駅舎（と言っても階段があるだけ）と京浜東北線ホームとの間に隙間のデッドスペースと飲食、床屋店舗群があるけど、そこも川口市有地でここも活用できる。
とするとやっぱ全体を東に移して駐車場活用案にあるんじゃないかと思われる。
電車に乗ってると気になるこれだけど、 https://maps.app.goo.gl/uPyzTQ8tn1QQhPTQA
これはなにかというと、貨物駅に入る為の乗越線だったものだよ。
貨物駅が貨物線（現湘南新宿ライン線路）と反対側にあるから、貨物列車が駅に入る時には東北本線、京浜東北線を全部横切らなきゃならない。その為には全部赤信号にして止めなきゃならないから大遅延の元になる。
そこで乗越線で立体交差にした。
昭和43年まで赤羽から大宮は京浜東北線と東北線の複々線だったんだけど、東北線と高崎線の特急を増発する際のボトルネックになっていた。貨物列車が多いし、新幹線が無い時分だから新潟行きも仙台行きも秋田行きも青森行きも全部ここを通る。
そこで貨物線を増設して貨客分離する事にしたんだが、問題になったのが川口貨物駅。貨物線と反対側にあるこの駅に線路を全部渡って行くったって、既に京浜東北線は通勤ラッシュ常態化で、東北線も列車増発の為に線増したのにボトルネックを造ってどうする。
ってことでこんな大がかりなものをこしらえた。
因みに運転は結構大変で、なにぶんにも片方しか入れない。そこで下り列車であれば、一度蕨駅まで行く。そこで機関車を後ろに付け替えて今来た方に出発。西川口付近で乗越線に入って川口貨物駅に到着。
逆に上りでは駅に着くのは普通でいいが、出発後はやはり蕨駅まで行ってから、機関車を付け直して赤羽方に出発という何とも迂遠な方法を取っていた。
貨物駅廃止で不要になった筈だが、廃止された線路の一部を保線用基地に転用した為に、この乗越線を使って湘南新宿ラインの方にレールを輸送するので残されている。
そもそも貨物駅が貨物線と反対側にあったのがいけないのだけど、川口アリオの場所にビール工場があったのでこっちに造られた。ビール輸送は鉄道貨物の大お得意さんであったので無視できないのだ。
因みにビール工場がここに設置された理由は、見沼代用水の分水が取水できた為で…（以下略
鉄の製造には3種類あって、
1.鉄を融点以上に加熱して砂型に入れて固める鋳造（出来るのは鋳鉄）
3.圧延ロールで押しつぶして板状に、またはパイプ状や棒状にする圧延
というのがある。今一番使わているのは圧延で、何段にも圧延ローラーを掛ける為に長いラインが必要になるので工場も資本も巨大になる。量産効果で製品単価は低くなる。
キューポラ炉はたたら製鉄の応用で、コークス（石炭を乾留して硫黄分などを飛ばしたもの、結構高い）→鉄→コークス→鉄とウエハース状に重ねて入れて鉄が溶ける温度を確保する。
投入口が2～3階にあって取り出し口は1階という結構大がかりなものです。
鋳鉄は炭素が多いので、コークスは温度を上げるだけじゃなくて鉄に炭素を含有させる働きもあるのだ。
このキューポラが沢山稼働していたから昔の川口は大気汚染がすごかった。炭塵だけじゃなくて鉄が溶けた蒸気（ヒューム）も混じってるから健康には悪い。
あと一つ入らないのでその二に続く
