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はてなキーワード: リングとは
この批判がまさにそうなのだが、どうもわれわれ日本人は「ChatGPTが一番苦手なこと（≒自分が知らないことを教えてもらう）にChatGPTを使おうとする」という傾向があるらしい。日本の経営者に聞いたChatGPTの使い道のアンケートでは、「仕事で調べものをする時に活用する」が39.3%でトップだ。これが米国の職場でのChatGPT利用法の調査だと、上から順に、
となっていて、情報検索や調べもののタスクは上位5位に入っていない。総じて米国の働き手は、ChatGPTを自分に情報をインプットするためのツールではなく、自分が他人に情報をアウトプットするためのツールととらえている。
深津氏も折に触れて言っていることだが、生成AIは元々「文章の続きを書くAI」であり、それがスケーリング則によって多くの拡張的能力を獲得したものだ。だから一番得意なのは、「プロンプトで与えたテキストを指示通りに加工すること」（校正・要約・分類・翻訳など）と「プロンプトで与えた指示によって、新たにテキストを作り出すこと」（作文・提案・問題作成・コード作成・ロールプレイなど）だ。元々そのようなことを実行するための仕組みなのだから、ここがスイートスポットになるのは当たり前だ。少し触ってみて、何ならうまくいくのか、何だとうまくいかないかを自分なりに検証して結果を見れば、今のChatGPTはテキスト加工器・テキスト生成器として使うのが一番いいということがすぐわかるはずだ。増田自身も
と書いている。その通り。そこが一番使える用途なのだ。つまり元増田も、体感的にはそれがChatGPTの一番得意なことで、情報検索は不得手だとわかっているのに、不得意なことをバリバリやらせて、その結果に失望している。GPT-3やGPT-4は「2021年9月以後の情報は持たない」と折に触れて回答してくるのにも関わらず、生成AIのハルシネーション問題がこれだけ広く注意喚起されているのにも関わらず、それを調べものに使って勝手にガッカリしているのである。
これは元増田だけではない。自分の周囲にも、同じことをやって同じようにガッカリしている連中がたくさんいる。おれは、これが日本人が文化的・歴史的に〈ファンタジーとしての汎用人工知能（AGI）〉に馴染みがありすぎるせいなのではないかと思っている。自律思考型のロボットやアンドロイドが登場する数々の創作に触れ続けたことで、我々には「思考能力を持つ、優れたAI」というものの存在が、脳内に〈リアリティある未来〉としてインストールされている。だから、おれたち日本人は、「AIと対話的なテキストコミュニケーションができる」となった瞬間、その対象に一定の知性を仮定してしまう（これはもちろん、ANI（特化型人工知能）にすぎない今の基盤モデルに対しては、高すぎる期待だ）。そして自分の知りたいことを問いかけては、的外れな答えが返ってくることに失望し嫌悪する。これは「知性のようなものが、実際はそうでなかった」ことに対する、一種の「不気味の谷」反応だ。
上のサーベイで取り上げたアメリカ人のChatGPTの使い方を見ると、彼らが全くそんな幻想を持っていないのがわかる。これはキリスト教圏における、おそらくは宗教的タブーに紐づいた、人間／非人間のあいだに設定された懸隔の大きさと無縁ではないだろう。彼らは、人間以外の存在には軽々しく知性を見出さず、あくまで〈道具として〉ChatGPTを使役する。だから回答の正否を自分で判断できないようなことは聞かない。テキストの加工器として、あるいはアイディアの生成器として使うだけだ。生成された結果の善し悪しは自分が評価し、使うか使わないかを判断すればよい。そういう道具を使って、作業時間を大幅に短縮しつつアウトプットを仕上げる。そのような使い方が、今のところはChatGPTや生成AIの用法のベストプラクティスということになるだろう。
そのことは、マイクロソフトの365 Copilot実装のデモ動画を見てもわかる。スピーカーは、人間が操縦士であり、Copilot（GPT-4ベースのChatGPTの兄弟）はその名の通り副操縦士だとして、両者の主従関係を繰り返しアピールする。Copilotは忠実な僕として、人間がプロンプトで指示したことをやる。娘の卒業パーティのために会場の予約メールから情報を抽出し、友人達に送る招待メールの文面を書き、OneDriveから写真を引っ張り出して、指定したトーン＆マナーでパワポを作成し、画像を生成し、アニメをつける。Wordでスピーチの文案を作らせ、みんなから戻ってきたエピソードを適度に切り貼りさせる。あるいは職場で、商談相手に向けたWordドキュメントを補完させ、それをPowerPointにコンバートさせる。Excelで昨期の売上低下要因について考えられる候補をいくつか出させ、そのひとつを掘り下げて分析させ、ボトルネック要素を改善した場合の予測をさせる。
これだけてんこ盛りのタスクショーケースの中に、「ローカル側にデータが存在しないことに関する情報検索・調べもの」が入っていないのがわかるだろうか。つまり、生成AIというのはそういう使い方をするものではない、という話なのだ。
確かにBingは出典リンク付きで答を返してくるが、これはGPTのような基盤モデルにとってはあくまで余技の類だ。本来一番得意な「生成」の能力を制約しつつ、リアルタイムブラウジングの機能を持たせた結果、何とかそのように動作するのであって、逆にBingやperplexity.aiはテキスト生成・加工がめちゃくちゃ苦手だ。つまり「正確な情報を返すこと」と「新たなコンテンツを生成すること」は、現状の生成AIにおいては相反する要請だ。どちらかを重視するなら、それが得意なAIにやらせればよい。
ChatGPTを調べものに使って文句を言うやつは、裁ちばさみで鼻毛を切ろうとしていることに気がついてほしい。とにかくおれたちはアトム幻想を一旦捨てなければならない。生成AIは、知性ではなく道具だ。道具だから、お前が使った通りに動作する。動作結果に不満があるなら、用途が間違っているか、指示が間違っているか、その両方だ。
リングとか岩井俊二とかが流行るのがわかるほど暗い社会だったし、
ウシジマくんの世界に転げ落ちそうな危なっかしい人たくさん居た。
97-99年ごろとか、流行ってた洋服、イケてる人ほど黒・白・グレー！だった。
静かに暗かった。もしくは薬でラリってた。おっさんの自己中さとモラハラ加減がすごかった。
多分俺今のあのおっさんよりも遥かに給料もらってるけど、それ知ったらどんな顔するかな。
世の中に出てる情報が少なすぎて雑誌と噂話ベースがメイン。科学的裏付けがなくて誰も信じないようなものもすぐに持て囃されてた。今表に出てるものはアングラの情報レベルだった。
そんな世界だから悲しくなっちゃったり街を彷徨っちゃったりする若者多数。
そして100円ショップなんてほぼないから今100円で売ってるようなものに1000円とか5000円とか払いながら手に入れてた。情報と金がなければ自由もなくてただただ檻の中にいるような時代だった。
どこの外人か知らんけど白人で通りに歩く人にいきなりバスケのボールをパスして持ち歩いてるゴールリングに入れてもらえるかの動画があったんだけど
意外と外人もノリが悪いというかパスを受け取ってくれる人がまずは少ないって事実に驚愕した
実際はあんなもんか
日本でやってもあれくらいな気がするわ
この期間に、様々なプロジェクトに関わり、多くのことを学びました。
今回は、私が経験した技術的な話を中心に、はてなでの仕事について振り返りたいと思います。
はてなでは、主にRuby on Railsを使ってWebアプリケーションを開発していました。
はてなブログやはてなブックマークなどの有名なサービスはもちろん、社内向けのツールや新規事業のプロトタイプもRailsで作っていました。
Railsは、高速に開発できるというメリットがありますが、それと同時にコードの品質やパフォーマンスにも気を配る必要があります。
私は、テストやリファクタリング、コードレビューなどの技術的なプラクティスを積極的に取り入れることで、Railsの開発をより効率的で安全に行う方法を学びました。
例えば、私が担当したプロジェクトでは、RSpecやRuboCopといったツールを使ってテストカバレッジやコード規約をチェックし、GitHub ActionsやCircleCIといったサービスを使って自動化しました。
また、Pull RequestやPair Programmingといった方法を使ってコードのレビューを行い、バグや改善点を見つけたり、知識やノウハウを共有したりしました。
また、はてなでは、AWSやGCPなどのクラウドサービスを活用してインフラを構築していました。
私は、DockerやKubernetes、Terraformなどのツールを使って、コンテナ化やオーケストレーション、インフラストラクチャ・アズ・コードなどの技術を実践しました。
これらの技術は、開発環境と本番環境の差異を減らし、デプロイやスケーリングを容易にするという利点がありますが、それと同時に複雑さやトラブルシューティングの難しさも増します。
私は、モニタリングやロギング、アラートなどの技術的な仕組みを整備することで、インフラの運用をより安定的で信頼性の高いものにする方法を学びました。
例えば、私が関わったプロジェクトでは、DatadogやCloudWatchといったサービスを使ってシステムの状態やパフォーマンスを監視し、SlackやPagerDutyといったサービスを使って異常や警告を通知しました。
また、ElasticsearchやFluentdといったツールを使ってログの収集や分析を行い、原因究明や改善策の検討に役立てました。
## チームでの協働
はてなでエンジニアとして働くことで、私は多くの技術的なスキルや知識を身につけることができました。
しかし、それ以上に大切だったのは、チームで協力して問題を解決することでした。
はてなでは、エンジニアだけでなくデザイナーやプロダクトマネージャーなどの他職種とも連携してプロジェクトを進めることが多かったです。
私は、コミュニケーションやフィードバック、ドキュメンテーションなどの技術的ではないスキルも重要だと感じました。
私は、自分の意見や提案を積極的に発信することで、プロダクトやサービスの品質や価値を高める方法を学びました。
例えば、私が参加したプロジェクトでは、SlackやZoomといったツールを使って日常的に情報交換や相談を行い、BacklogやJiraといったツールを使ってタスク管理や進捗報告を行いました。
また、FigmaやMiroといったツールを使ってデザインやアイデアの共有やフィードバックを行いました。
私は、はてなでエンジニアとして働くことがとても楽しく充実していました。
しかし、私は自分のキャリアについて考える中で、新しい挑戦をしたいという気持ちが強くなりました。
私は、自分の興味や関心のある分野にもっと深く没頭したいと思いました。
## おわりに
彼らに感謝する気持ちを込めて、このエントリーを書き終えたいと思います。
私は年上の綺麗な女性が好きだ。
特にショートボブ、つまり、おかっぱ頭の女性がたまらなく好きだ。
子どもの頃から、女子同士のグループで男性アイドルの話をしている時、本当は興味が全くないのに適当に話を合わせるため「私は香取くん派」などと誤魔化していたが、その頃本当に好きだったのは中谷美紀さんだった。
リングの中谷美紀さん、今見てもかわいすぎてドキドキしてしまう。
高校生の頃は、おかっぱではないが松雪泰子さんが好きだった。少ないバイト代でわざわざ舞台を見に行ったくらいだ。
あと、高校の現代文の先生(女性)も好きだった。卒業式の袴姿がとても素敵だった。もっと勇気出して話しかけて仲良くなっておけばよかった。
そんな風に、思春期を迎えても女の人しか好きになった事がない私は、周りの女子から少し浮いてしまっていた。
大学生になって、さすがに自分の性的指向は何なんだろう？と悩むようになった。
綺麗な女性が好き、間近で見るとドキドキしてしまう。仲良くなりたいのに、話しかける勇気が出ず、ひたすらモジモジしていた。
でも、だからといってその人とキスしたいとか、裸を見たいとか、それ以上のなんやかんやをしたいという欲は全くと言っていいほど湧かなかった。そこまでいくと、なんかちょっと気持ち悪いから嫌だった。
もし万が一、私の好きな女性が、私の事を性的に好きになってくれたとしても、多分だけど蛙化現象が起きてしまっていたと思う。
ただちょっと、ハグしたり手を繋いでみたりはしたいと思った事はある。
レズビアン…というにも中途半端な私は、自分の性的指向を確定させたいあまり、過激な行動に出た。詳しくは言えないが、その結果、私は普通に男性も恋愛対象になり得るという事に気がついた。
お付き合いをした異性に対しては、キスとかそれ以上のうにゃうにゃな行為が気持ち悪いとは感じなかった。ちょっと痛かったけど。
だから成人した頃には、おそらく私はノンケなんだろうと納得する事ができた。
だが、旦那との恋愛感情が落ち着いて、友達みたいな関係に戻ってきたこの頃、再びまた女性を好きになってしまった。
資格を取りに通い始めたスクールで、講師の女性がそれはもうドンピシャにタイプの綺麗な年上の女性だったのだ。しかもおかっぱ。役満だ。これはまいった…。話せば話すほど彼女の魅力にやられてしまう。少しドジなところもまた可愛い。
仲良くなりたい。授業が終わった後で、たわいもない話をしてる時間がたまらなく楽しい。今後もたまにお茶しばいたりする関係くらいにはなりたい。
このまま家に帰りたくないよー！どうしよう。これって浮気なの？浮気になっちゃうのかな？
誰か、誰でもいいから教えてほしい。そして諭してほしい。たすけてくれ
運動しようとすると親が不機嫌になる
Wii Fitもリングフィットもフィットボクシングもろくにできず詰む
テレビつけなきゃ視認性終わってるし番組見る用とは別のテレビ使ってる上押し付けてくる家事用事済ませた上で始めようとすると途端に思い立ったかのように文句を垂れる
お陰でコソコソ隠れてできるノーマルゲームかスマホポチポチしか許されねえや
痩せろと言ってくる割に朝は菓子パン強制晩はカロリーお化け飯で運動妨害
立ち仕事で一万歩歩いててコレなのにこら詰みですわ
言いたいことはわかる、1+1=レベルの初歩的な内容ですら彼らは間違えることはある
ただ、AI分野では（人間と逆で）抽象的思考よりも直接的な問題の方が難易度が高いって発見もある
生物にとって必要な身体動作や、シンプルな思考の方に人間の脳は発達しているからとされてる
なので「最終的に」それらの問題を間違えなくなれば、そしてプラグインやファインチューニングで専門性を付与すれば、
どれほど遠回りでも解決自体は同様に可能なんじゃないか？ と思ってる
まぁ、膨大な計算量・学習量を確保すれば規模だけでも力押しで解決可能なのがスケーリング則だから、人類の全情報量を学習し切ったらどうなるかとかあるし、
ガチのマイラーでスタミナ持たんかったらどないしよう、ってのが唯一の疑惑やけど、父ドゥラメンテやし、母系も短距離血統とかではないし、3歳牝馬の2400mは普通にこなせるはず
色々な不安要素がある馬は、内に入れてじっくり脚をためて末脚に賭ける競馬とかをしなきゃいけなくて、そうなると展開が向かないと届かないことも発生するけど、リバティに関しては大外回しても差し届く馬なので、わざわざ展開に左右されるポジションをとる必要すらない
とは言いながらも、調教師の中内田先生はマイル専門、川田騎手もマイルの強さほど長距離で強くはないのも事実
まー、それでも馬の能力だけでどうとでもなると思うけどね
なので、プラス収支だけをもとめるならリバティアイランド単勝でいい
1.1倍はついてくれるでしょ
1万円複勝買えば1000円返ってくる
それで手を打とうやないか、なあ
やめといたほうがええと思うけどなあ
しゃあないから予想しといたる
オークスはそこそこ人気薄から馬券に絡むイメージがあるけど、基本的には桜花賞出走馬が強い
桜花賞とオークスは、皐月賞とダービーみたいに極端なコースの差はないので、2400こなせる馬でさえあれば、桜花賞とそれほど力関係が変わるものではない
基本は桜花賞上位馬、今年でいうとリバティアイランドが確勝として、コナコースト、ペリファーニア、ハーパー、ドゥアイズ、シンリョクカまでの6頭でほぼ決まると思ってよい
しかし、その堅い決着に割って入れる馬がいるとすれば、それは別路線からになる
過去に穴をあけたスタニングローズ、ハギノピリナ、ウインマリリン、ウインマイティー、カレンブーケドール、全て非桜花賞から来ている
なので、今年で言えば、ソーダズリング、ミッキーゴージャス、ゴールデンハインドの3頭当たり、もう少し言えばイングランドアイズあたりまでが穴をあける可能性があると頭に置いておくほうが良い
それ以外で言うなら、桜花賞で競馬にならなかったライトクオンタムの巻き返しは頭に残さないといけない
まとめるとこう
もう1頭はコナコースト、ペリファーニア、ハーパー、ドゥアイズ、シンリョクカから1頭
ラスト1枠はコナコースト、ペリファーニア、ハーパー、ドゥアイズ、シンリョクカ、(+ソーダズリング、ミッキーゴージャス、ゴールデンハインド、イングランドアイズ、ライトクオンタム)から1頭
ということになる
これで外れることはまずない
あとはトリガミがどうなのかだけ
個人的には無理せずリバティの単複で十分だし、もう少し買うとしてもリバティとコナコーストのワイドでいいと思う
勝負っけを出すなら、リバティ、コナコースト1、2着固定で、3着は全頭流すくらいもありかもしれないけど、荒れるかっていうと少し疑問かなあ
最近遊び始めたゲームで、主人公のサポートキャラみたいな犬っぽい生物に私の名前をつけていた。
ちまちま餌をやって可愛がり、そいつ(犬)がへそ天ポーズすると可愛い～と笑うので私(人間)も隣でへそ天してやると顔をもにゃもにゃしてくる。
なお主人公の名前もユーザーがつけられるのだけど、私が前に見ていた舞台に出てくる固有名詞にしていた。それは人名じゃなくて種族名なんだが…とゲーム画面見るたびに思う。
まあでも奇跡的に属性被りしているところがあってあながち的外れでもなく面白いのでヨシ。
夫婦ともにアラサーだけど、何かあったとき(食器を落としたとかお茶をこぼしたとか)に咄嗟に出る声が幼児。なんかこう、幼児。ふげぇー！とかみゃー！とか(？)。
でもこれは以前からの特性ではなく、数年前に一緒に暮らし始めてから徐々に獲得された。なぜなら同居人たる私が感染源だから…。
夫婦ともに外では口にしません。でも家で気を抜いていると幼児になる。○○ちゃん5歳児だから～て言い訳している。特に困ることもないのでヨシ。
元々それほど細身ではなかったが、結婚式を終えて気が緩んだのかお腹がまあまあ出てきた(私もそう)(ごめんて)。
だるんだるんではなく程々の固さはあるので、手でぽよぽよぽよぽよ揺らすのが楽しい。
運動しなきゃねーって言いながらお互いRPGを延々遊んでいる。去年は結婚式のためにリングフィット頑張っていたのにね…。
健康診断上の数値とかはまったく問題無いので、まあヨシ。でも今年は夏にプールとか行きたいからできれば痩せよう。
寝付くときは普通なのに、一瞬目を離すと両手バンザイのポーズでぐうすか寝ている。幼児。これは紛うことなき幼児。
冬は肩から上が冷えてしまうのでちょっと心配していたのだけど、最近はだいぶ暖かくなってきたのでヨシ。でもそのポーズで腕痛めないの不思議。
甘いものが好き。堂島ロール1本ぺろっといけるらしい(実際3/4本までぺろっといった)。
夫は週に何度かリモートワークが選択できるのだけど、頂き物などで家に常備されていたお菓子は気づいたら減っている。
ディズニーランドで買ってきたクランチチョコ、私は2個しか食べていないのに気づいたらラス1になってたのはまだ根に持っているぞ。
寝るときに一緒に寝ないと拗ねる。夫が先にベッド入って私が追いつく前に寝落ちると翌朝「一緒に寝てくれなかった…」ってしょんぼりする。
すまんな夜型で。最近はとりあえずベッド入っておやすみのちゅーしておけば寝てくれるので横でゲームしてる。健やかに育てよ。
今はこうやって毎日平和にハッピーライフ満喫しているけど、半年後、1年後はちょっと生活環境変わっているかもしれなくて
私は本当に一生夫婦2人の生活でも幸せだって思っているんだけど、夫が子どもが欲しいと思うなら叶えてあげられるのは自分しかいないので
妊娠出産を経た後の自分の気持ちがホルモンとかいう目に見えない悪魔みたいなものに変えられてしまったとき
私は本当に夫のことが大好きで愛しているんだということを絶対に忘れたくないので、書き残しておこうと思い立った。
まあ授かりものだからどうなるかわからないけど！よその子ども可愛いとは思うし！産むのが怖すぎるだけで！あと経済的にも精神的にも人1人を育てるという行為が不安すぎるだけで！
●5/26追記
なんか久しぶりに覗いてみたら優しいコメントばかりついていてびっくり……
えっはてな匿名ダイアリーってもっと罵詈雑言が飛び交う場末のコンテンツじゃないんですか？！
コメント全部とても嬉しかったです、ありがとうございます。
普段の脳内言語を脳直で出力したようなものだったので大笑いしました。誉め言葉っすね！
＞うちの妻が書いてるのかと思った お幸せに
つまりこのコメントを書いたあなたはうちの夫のように素敵な人ってわけ。お互い幸せに暮らしましょう！
他人の幸せを祈ってくれるあなたも幸せになってください！不幸はトイレにでも流して浄水場で浄化してもらおう。
＞うちの旦那ににてるけど～～
Dockerは、開発から運用まで一貫した環境を提供することで、開発者の作業負担を減らすという大きな利点があります。また、仮想マシンと比較してリソースの使用効率が高いため、エコとも言えます。
ただし、確かにDockerには一定のオーバーヘッドが存在します。これは、DockerがゲストOSを持たずに、ホストOSのカーネルを共有して動作するためです。それにより、アプリケーションの実行に必要なリソースが追加で必要になり、パフォーマンスに影響を及ぼす場合があります。
また、Dockerを利用する際の設定や構成によってもパフォーマンスは大きく変わります。例えば、Dockerのネットワーキングやストレージの設定、またホストOSとの互換性など、考慮すべき要素は多数存在します。
あなたの現在の状況について具体的に述べると、FESSのクローリングが重いという問題は、Dockerのオーバーヘッドだけが原因ではない可能性があります。Dockerコンテナ内のFESSやJVMの設定、ホストマシンのリソース割り当て、ネットワークやストレージの設定など、様々な要因が絡んでいるかもしれません。
また、Dockerのログ出力が多いと感じる場合も、実際のところはFESSやDockerの設定によるものかもしれません。ログの出力レベルを調整することで、必要な情報だけを出力するように設定することも可能です。
しかし、これらの設定を調整するためには一定の知識と経験が必要で、それがなければ素直にネイティブ環境での構築が良い選択かもしれません。結局のところ、どの方法が最善かは具体的な要件や状況によります。
このような状況に直面した際には、パフォーマンスの問題を具体的に分析し、適切な解決策を見つけるためにパフォーマンスモニタリングやロギングツールを使用することをお勧めします。それにより、問題の原因を特定し、適切な対策を講じることが可能になります。
たとえば、Dockerが高いCPU使用率を示している場合、それはコンテナ内のアプリケーション（この場合はFESS）が高いリソースを消費している可能性があります。その場合、アプリケーションの設定や実行パラメータを調整することで改善できるかもしれません。
また、Dockerコンテナのリソース制限を調整することも検討できます。Dockerは、コンテナに割り当てるCPUやメモリの量を制限する機能を提供しています。これにより、他のプロセスに影響を与えることなく、特定のコンテナのリソース使用量を管理することが可能です。
さらに、Dockerのボリュームやネットワーク設定が適切であるかを確認することも重要です。不適切な設定はパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。たとえば、ファイルI/Oのパフォーマンスは、ホストOSとコンテナ間でデータを共有する方法に大きく依存します。そのため、適切なボリュームの設定や、パフォーマンスを向上させるための最適化オプションが適用されていることを確認することが重要です。
最後に、Docker自体のアップデートもパフォーマンス改善に寄与する場合があります。最新のDockerエンジンには、パフォーマンスを改善するための修正や改善が含まれていることがあります。
これらの要素を考慮に入れ、Dockerのパフォーマンスを最適化する方法を探すことができます。ただし、これらすべてを試してもパフォーマンスが改善しない場合や、必要な知識や時間が不足している場合は、Dockerを使用しないネイティブな環境での構築が最善の選択であるかもしれません。
そりゃそうなんだろうけども。そんなに？
追記：FESSをOSに直接インストールするのに参考にしたというよりコピペさせてもらったのは以下の記事
https://qiita.com/hyoshiaki/items/598127fe30b94bd82b6e
半年前に辞めてしまった前任者から存在すら知らされていない客先のメールアカウントが必要になった。
無いならないであきらめてもらえるんだが、僕は優しいのでファイルサーバに無いかくらいは確認しようと思ったが
なので昔うっすら使ったことのあるFESSで全文検索しよう、多分txtかxlsだろう。
とウェブサイトで構築方法を見ると今はDockerで動かすのが良いらしい。何がいいか知らんが。
ドキュメントに従いインストールし、なんとかクローリングまで実行できたが、重い。重すぎる。
サブフォルダ無しで100ファイルくらいのフォルダでも2，3日回しても終わってない。
CPU使用率が50%超えてるんだよ！ってログが出まくっている。そのログ出力無駄じゃない？
使えないかー、とググってみるとDockerではなく素で構築する方法を有志の方が書かれているのを発見。
それに従い構築。するとサブフォルダ5階層くらいのフォルダが3分くらいで終了。
ログにCPUがーっていうのも出てないわけではないが、明らかに少ない。なんだこれ。
Dockerは構築楽らしいしVMよりエコだっていうのは聞いたことあるんですが、
素のOSに入れるよりはどうしてもオーバーヘッドあるんですかね、というのが今回の教訓でありました。
ジャンケットバンク（田中一行）が面白いのでちょっと書かせて。
次のギャンブル、シヴァリングファイアがどうなるのかを考えるのが楽しい。我ながら良いファンだ。
ここで読める→https://shonenjumpplus.com/episode/3269754496840031515
→ジャンププラスのコメントでは「氷点下で凍ったペットボトルでガラスを割る」とか「水をガラスにかけて凍らせた後、100度の温度差で割る」という考察があった。
他には「冷却口に水かけて凍らす（温度が下がらないようにする）」とかもありか。霜が張った冷凍庫みたいな。
→そもそも、最終的には-30℃くらいになるにせよ6戦×4ラウンド×選択時間1分＋最終ラウンド10分＝34分でそんなカチカチに凍るか？（最初は室温からスタートだし）とも思う。
一応濡れたタオルなら-10℃で振ればすぐ凍るらしい。上着を水で凍らせてガラスにぶつけよう！（やけくそ）
もしかしたら真経津は「34分で凍るか怪しいから引き分けのラウンドをわざと作ったのさ！（ドヤ顔）」をするのかもしれない。
→つまり、ゲームでは真っ当に勝たずに氷点下も100度も耐えるということでもある。
→「ストックが少ない」というのを、司会は「じゃんけんに負け続けたやつをぶち殺す」と言い換えていたのも気になる（グーで２回勝てばストックが少ないまま勝てる）。
→反則は「暴行・通信機器の使用・遅延（すべての選択は１分以内）」で、わざわざガラスで隔離されているのに暴行が禁止されているのも気になる。
強いて言えば前述の「凍らせたペットボトルでガラスを殴る」のが暴行扱いになるんだろうか。
→反則負けした場合の処遇は書いてないけど、ワンヘッドだし、たぶん死ぬのだろう。
→究極的に言えば、あれは御手洗くんの物語なので真経津が死んでもいい…が、「他の銀行の賭場を潰したデギズマン」だの「灰色の目の男」だの伏線を置きまくっているのでまだ死なないと思う。それに真経津が死ぬには相手は小物すぎる。
