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はてなキーワード: 修正とは
「獣になれない私たち」二話を視聴した。
主人公の新垣結衣さん演じる深海晶は、仕事が出来ていつも笑顔で気遣いもできる女性だ。
職場の潤滑油として重宝される彼女は、彼女が望んでいない、営業アシスタントという役職以上の仕事を任されてしまう。
スケジュール変更に振り回される他部署へのフォロー、いい加減な新人の教育、担当じゃない取引先への謝罪。有給中にも朝イチで電話がかかってくる。
彼女に溜まっていく心労を察することもなく、出来る人だからと、同僚たちが自身の仕事を「私よりも深海さんの方ができるから」「俺の辛さなんてわからないから」と消極的に押し付けていくシーンがある。
ここを見ていて、私はこの同僚のように「人に仕事を押し付ける側」だと思った。
自分の仕事に自信を持てない人間だ。毎回何度もミスするし、自分が嫌になるし、何度も辞めたくなることがあった。穏健な職場なのではっきりと辞めろとは言われないけど、よくトロいとかボケてるとか言われる。客観的に言えば人をイライラさせるタイプだ。
そんな自分が嫌になるけれど、自分ではきちんと仕事ができるという自信が持てない。だったら自分よりできる人がやってもらった方が結局コストが下がるんじゃないの？と思ってしまう。
本当は仕事ができるようになりたいけど、自分がすると結局修正やフォローを入れなければならなくなり周りに迷惑がかかる。はじめの数回はいいけれど、常態化してしまえばもう自分のする仕事への信用は無くなるだろう。だったらその状況を開き直るしかできない。
上野や松任谷という仕事できない同僚たちのコンプレックスまみれの気持ちに共感していた。それに対する主人公の晶さんがどのような心労を溜め込んでいるかを、このドラマを見てやっと気づけた。
彼女のような人がいるから私のような弱い人間はつい甘えてしまう。けれど彼女も弱い人間だということに
気づいた。晶も自分たちと同じだと。
今の仕事ができない状況から変わりたいと思う。どうすればいいかわからないけれど。
ドラマの中でもそのような気づきが彼らに起こってほしい。でも、この同僚たちは変われるだろうか。
このドラマの終わり、仕事ができない同僚たちは仕事ができるようになってるのだろうか。
今後のドラマの展開がとても気になっている。
あと、甘ったれの私達の天敵は恒星のような直球で現実をぶつけてくる人なので、会社の待遇要求に恒星が突っ込んで行くのかもしれないと予想している。
とりあえず、声をあげてたほうが良いと思うよ。
要は、アラートをあげていましたよ、ってことね。
期日に成果物が全くありません、っていう状況だけは、絶対に避けたほうが良い。後で問題が発生した時に、責任問題になる。
上司に相談して、それでダメなのが現状なんだろうけど、全体にチャットツールなりメーリングリストなりで、相談する。
もしくは、さらに上の人間に対して、現状こうなので自分を放置したままだと炎上しますよ、と伝えておく、とかかな。
あたりかな。完全に自分視点なので、元増田には合わないかもしれない。
あと、質問の時は出来る範囲でいいんで、ちょっと（10～15分くらい）調べて、自分なりに答えなり推測なりを出したうえで、
『〇〇が分かりません。△△△を調べました。自分は□□□だと考えています』みたいな感じで聞いてくれると、自分だと教えやすい。
最後に、頑張らないこと。無理をしないこと。自分を責めないこと。他の人も言ってるけど、自分もその仕事先が悪いと思う。
いわゆるソシャゲーだけど、ソーシャル要素がないゲームはスマホガチャゲーというのが正しいのではないでしょうか？
まぁどっちなんでもいいのかもしれません。
10/5、アトリエオンラインというゲームがリリースされました。これをプレイしているのですが、なかなか面白いです。
ざっくり難易度、サクサク進むストーリーが楽しい。加えてガチャによる加速もあるので、序盤の敵が溶ける溶ける…。
しかしアトリエ系なので依頼達成がメインになって、戦闘難易度が低くてもそこまで気にならないです。
レジェンドキャラとしてロロナが使えるのも嬉しいし、かなり喋ってキャラストーリーもあるのでとっつきやすい。
あとは、オリジナルキャラの主人公ちゃん(おんなのこ)と、ソレルちゃん、アニスヒソップちゃんのキャラクターの掘り下げが非常に心地いいです。
主人公ちゃんは出自がワケありなのですが、それとどう向き合って、いまがすっごい幸せなこと、本当に楽しそうで嬉しいし、
ソレルちゃんとアニスちゃんも、自分自身とどう向き合って、友達とどう解決するかっていう話をきっちりしているのが、もうとっても嬉しい。
キャラデザがめちゃくちゃ可愛いし、キャラクターの掘り下げも本当に心地いい。
メインストーリーはまだ完結してないんだけど、まぁ、うん。よぐわがんにゃい。
アンゼリカさんっていうキャラも出てくるんですが、弟にキャラを半分割かれているのであんまり良さが伝わってこない気がしている。
レジェンドキャラ(歴代ゲスト)を除くと、この4人が操作キャラ(戦闘パーティー)で、戦闘中もわちゃわちゃしています。
いやもうほんと主人公ちゃんとソレルちゃんとアニスちゃんが可愛い。悶える。
アトリエと言えば、私は清く正しいJRPG系譜を次ぐものであると思っています。
私はにわかなので、マナケミア2とグラファン、アーランド3作、黄昏3作、ソフィーしかやってないです。
前述の通り戦闘難易度も低め、依頼も序盤はサクサク進みます。物語が進んでいくと、アーランド3部と同じで普通の依頼の内容が難しくなって達成できなくなったりして、あんまりバランスが良くない…。
必須となるアイテムもやや多めで、そういうところに時間を取られやすい構成だけど、実際あんまり必要じゃないのでどうでもいいのかもしれない。
レジェンドキャラ(歴代)を使いたくても、4回惹かないと覚醒できないので前線に立てずオリジナルキャラの方が圧倒的に強い。
あとは、ガチャは装備が出るんだけど、最適解が装備を素材として受領し、作れるようになったら強い特性を付与してやっと作る…という感じなので、やりこみが前提かそうじゃないかで、リセマラで引くべきものが違う。
リセマラは嫌い。
しかも、取り返しがつかない要素なので、ほんわか遊びたい人はガチやりこみ勢に対してもう全く追いつかない。
これ人数減るやつじゃないかなぁ…。ストーリーは適当でも全然どうにかなるので、いいんだけど、イベントで今やってるゴブリンチャンプとかはこのあたりでワンターンダメージ効率300～500%くらい差が出る。
落ちる。バグる。以上。
しかし、辻ヘルプとか協力してダンジョン周回とかできるので割と楽しい。噛み合うと嬉しいね！
あとすっごい熱くなるよ！スマホが！
結構盛りだくさんでいっぱい修正している。まぁスマホガチャゲーの宿命なので、このあたりは頑張って直しきれればどうにかなるんじゃないでしょうか？
補填はかなり充実してる。
頑張りどころ、頑張れるか？ストーリーは完結させてほしいなぁ。
ソレルちゃんとアニスちゃんと主人公ちゃんがキャッキャする漫画が読みたいです。かわいいかわいいかわいいよー。
コンテストみたいなものがあると思うからそれに応募する、とか決めなよ。
短編でも中編でもいいよ。普段のメモ以外のところから持ってきてもいい。
ひとつ書き上げるということを経験すると、見え方が一段階上に上がると思う。
最初から最後まで書く、ということは自分でひとつのものを何度も読み返して推敲し、構成や細かいところの修正を重ねる作業が絶対必要になる。
ディテールを詰めて完成させたものは反省点が多く見えると思う。
あー、最初からここはこうしとけばよかったなとか、こういう繋ぎって難しいんだなとか。
その次はそのあたりを踏まえて、もっといい作品が書けるようになっている。
じゃあ次の20年は？
それを半分と考えて、半年は？
半年で一作。
一作仕上げるには、ネタ出しをいつまでに終わらせるか？プロットは？構成は？仕上げは？いつまでにやればいいか？(小説の書き方は知らないのでふわっと言ってます)
スケジュールを逆算して、いつまでに何を終わらせればいいということが見えていれば、あとはそれをこなすだけなのでいいと思う。
工程ごとに細かく締め切りを決めれば、自分が今何をするべきかが見えてくる。
それを繰り返していけば全部終わったときには完成してるよ。
ドイツが移民の受け入れでめちゃくちゃになったとか、馬鹿の願望もいいところなんですが。
最初ちょっと調子乗って来た分全部受け入れられるし周りも自分たちを見習えみたいなこといってヘイト買っちゃったところはあるけど、今は修正してそこそこうまくやっとるわ。
だいたいメルケルは今でも首相だからな。長けりゃいいものでもないが、安倍より首相歴長いんだぞ。
移民の存在は、経済成長の原動力にもなってるし、日本よりよほど国の未来に希望がある。
それを資質と能力がないのに女だから首相になれたみたいに書きやがって。
メルケルと思想が合わない人もたくさんいるだろう。ドイツにもいっぱいいるし。でも雑な女性差別語りで馬鹿と断じていいレベルの政治家でないことは理解しろ。
https://anond.hatelabo.jp/20181012235158
https://jp.reuters.com/article/amazon-jobs-ai-analysis-idJPKCN1ML0DN
予想イ: Amazonの人材採用AIは間違っておらず、男性の方が優秀である。
【良識派】は目を背けるかもしれないが、
善悪を別にして、企業としての利益を基準にするなら、男性の方が相対的に優秀である。
まぁ、有り得そう。男女差別でも何でも無く、単なる事実として男性の方が優秀な可能性。
予想ロ: 元データに偏見と差別が含まれる為、Amazonの人材採用AIも それに引き摺られるが、それでも人間よりマシ。
私はコレを推す。
現時点でのAIは、チェス,将棋,囲碁,画像認識,顔認識 自動運転,等で人間を上回る。
無論。『完璧』には程遠いが。それでも[人間を上回る]事は確実。
これは、近年の機械学習は設定された分野を【人間の間違い】ごと学習し、
まぁ、[自力]という言い方は不適切で、開発者が元データに間違いが含まれてても
それを基準に、より正確に近似できるよう設計されているようなのだが。
開発者でさえ、AI内部で何が起きているか把握できていないみたいなんで、分かりやすく[自力]と書いた。
→「「「えっ！！！…」」」
→「……。やっぱりAIの方が強かったよ……。……。」
という経過を辿ってきたので、
元データって人間の判断そのものなんで、AIの判断にも男女差別,偏見が含まれるにしても
「人間の判断より男女差別が少ないなら偉大な成果なのではないか？」
また、最近の機械学習には自己修正機能があるので、使い続ける事で、
実力を適切に反映した男女平等に近づける可能性は高いとも思う。
予想ハ: AIが間違っている。
NHKなら有り得るが、Amazonの開発力なら多分 これは無い。
現時点でのAIでは適切に取り扱えないってのはあるだろう。
匿名による彼らの書き込みには生命が宿っているが、その価値は著しく軽い。
なぜなら彼らは匿名で書き込むことで自我を減らしているからだ。
匿名である彼らは同じ人間ではあるが、同じ人間から少し引き算をした存在なのだ。
彼らはいかにアイディンティティと呼ばれるものを保持できているのか？
私が書き込んだものは変わることはない、その不変性によって維持できている。
そうでなければ、私が書き込んだものが侮辱されたり、過小評価されたりしたときになぜ落ち込むのかわからない。
wikipediaは書き込んだものが修正されるが、修正された履歴として残る。
匿名の人が人間から少し引き算をした存在だとしても、同じ人間であることは変わらない。
私達と同じ感情を有しているのだ。
一方では匿名は劣った存在だが、もう一方では同じ存在として扱わなければならない。
彼らはいかにアイディンティティを保持できるのかも私は書いた。
一方で彼らは匿名でのアイディンティティを簡単に捨てることもできる。
なぜかといえば、私が書き込んだものを削除すれば消えるし、私が書き込んだことを忘れてしまえばなくなるだろう。
（忘れる方法について、簡単ではないように思えるだろうが、人は大したことではないことは簡単に忘れられるようにできている。)
まず家族がいるだろうし、私のそのままの暮らしそのものであったりするからだ。
それが毀損されれば、どうなるかここでは書くことはできない。
そのアイディンティティは匿名では自分の意思によれば簡単に捨てられる。
匿名世界でも、アイディンティティは尊重されねばならないが、本人がどうでもよければ価値はないのだ。
それは一方の論理を受容するとき、一方の論理もまた受容するというものだ。
匿名世界で会話をすると気にはこの論理の取引がほとんど不可能である。
いや、私のアイディンティティは守らねばならないが、相手のアイデンティティはどうでもよい。
捨てればいいだけだからだ。私のは今は捨てたくない。
匿名同士の会話はこのように成り立っているようで成り立っていない。
常に死者が出ているのだ。
彼らがマッチョ思想に染まるのも当然で、むしろそれを貶す奴らのほうが狂っている。
もちろん匿名同士では私の言っていることは逆に間違っている、貶なせるのなら貶すのが正しいだろう。
これがアイディンティティを簡単には捨てられない世界との衝突では大変なことになる。
匿名の人はいかにもアイディンティティを大事のように振る舞うのだ。簡単には捨てられないほうが価値が高いことを知らないか、
私はあなたの論理を受容しましょう、だから私の論理も受容してください。
これを拒否するのなら、匿名の人はアイデンティティを捨て、もう一度同じことを繰り返すだろう。
取引をしたとして、彼らが味方になることは無いのだ。なぜなら彼らはすぐに死んでしまう。
死を覚悟して、人の論理に突撃していく、彼が正しいか正しくないかなど関係ない。
それは死者が出ることが分かっているものに、私の論理はそれほど正しいのだろうかという疑念も出るだろう。
人の死より正しいものがこの世にあるのだろうか？
それに会話するルールを毎回のように破らなければならないのは、一般的なことではない。
私はこれは解決すべき問題だと思っているが、私にはやることない。もう世界がすでにそう動いている。
アイデンティティの価値について、よく吟味するしかないだろう。
そういう意味では信頼を可視化するという試みはうまく行きそうだ。
来春の天皇陛下の退位と皇太子さまの新天皇即位の準備を進めるため、政府は１２日午前の閣議で、安倍晋三首相が委員長を務める「式典委員会」の設置を決めた。直後に首相官邸で初会合を開き、安倍首相はあいさつで、新天皇の即位日となる２０１９年５月１日を来年限りの祝日とし、来年の大型連休を１０連休とする方針を表明した。
首相は、新天皇の即位を国内外に宣言する「即位礼正殿（せいでん）の儀」の同年１０月２２日も、祝日とする方針を明らかにした。５月１日と１０月２２日を、来年に限って祝日とする政府提出法案を臨時国会に提出する見通し。
もう来年のカレンダーとか手帳とか印刷し始めてるだろうに、なんでこのタイミングで・・・
買え控えも起きそう。
というか、自分がそう。
本業の方に添削していただいて、文例まで書いていただけて恐縮です。
確かにそのように書いた方が、ずっと没入感があり、感覚が刺激されますね。
確かにこれは第2話という位置付けです。タイトルの「サトシの原子炉」をクリックするとカテゴリページに遷移するので、そこに第1話があります。もし読んでいただけたら嬉しいです。
地の文についてですが、神の視点の文は基本的にありません。タイトルにある名前の登場人物の視点で書くようにしています。
ご教示いただいたことを踏まえて、全体との整合性にも気をつけて修正を加えていきたいと思います。
語尾については、その登場人物が出来事を語っているように書いています。すなわち、基本が過去形で、臨場感をもたせたいところや、客観性が乏しく、その人物の感覚や感情の比重が大きい部分は、終止形にするようにしています。
AIの仕組み自体は人間の能力を遥かに超えたものかもしれないし、それによって社会の利便性を更に向上させるものであるかもしれないけれど、そのAIを設定するのは人間だということ。
その人間が男性優位社会で育ってくれば当然男性優位AIが爆誕するんだし、
リンクしたアマゾンの採用AIの件を含めて、機械学習の仕組みを理解してるとは思えない。AIに対する現状の理解として、この表現はありえない。
id:fujii_yuji 機械学習の仕組みをご存知ないようですね。Amazonのは過去データからそうなったのであって、設計者の思想が反映されたのではないでしょ。 > "当然男性優位AIが爆誕する(略)AIは一握りのエリートに偏ったエリート優位AI"
id:fujii_yuji さんは、概要を理解しておられる様に思える。ブコメを見る限りで言えば、はてなーの理解度は1割程度といった感じがするけど、本当はもうちょっといるかも。
機械は未だに設計に従って自発的に成長し新たな発明を行う様な、いわゆる、ひらめきは獲得していない。今のAIと呼ばれているものは、学習したデータを参考にして、入力されたデータに対して最適な分類を行うことが出来るという程度の物。
モーリス・コンティ: 直感を持った人工知能が生み出すすごい発明 | TED Talk
例えば、この動画を見て欲しい。オブジェクトを設計するコンピュータが行うのは、与えられたアルゴリズムに従って答えを出す事だけだ。どんな形にしたいのかという目的、どんな材料を使うのかという制約、それを与えられると、高い強度とより少ない重量で目的を達成しろという最適化問題を解く。結果として、その答えが人間が持つ常識を裏切る答えを出した事に対して「直感を持っている」と言っているにすぎない。アルゴリズムを作成した研究者には、常識的な設計を裏切る答えも、理解できるものであり納得のいく答えでしかなかったはずだ。
将棋の人工知能が行う計算とは何か？既存の棋譜を大量に予め学習し、現在進行中の将棋の盤面上で起こり得る可能性のある駒の配置パターンを１手1手進めながら、棋譜と照らし合わせ、一手ごとに勝ちやすさがどの程度高まっていくか？を計算する。研究者は、盤面に表れる駒の並びを、どの様に評価するのか？駒を動かすごとに増えていく全てのパターンから、どこまでを用いて、何を捨てるか、評価と選択を行うアルゴリズムを機械に与える。その結果として現れた奇想天外な一手も、研究者にとっては蓋然性の高い答えでしかない。（あくまで一般的な人工知能の話だが）
完全に想像でしかないが、アマゾンの採用AIは、10年分の採用者の履歴書の中から、学歴や経歴、職務内容、スキルなどの性別に依存しない情報と採用後の実績を学んだのではないか。研究者は馬鹿ではないから、初めから性別情報など使っているとは思えない。これまで採用した人物に男性が多かったことは間違いなく影響があったという事は言えるが、可能な限り男女ごとのサンプルサイズの差に引っ張られる事なく、性別には中立な結果を出すように、用いるべき学習データとアルゴリズムを設計していると予想する。それでも、性別を隠されたある個人の履歴書から採否を判定した時に男性優位の答えを出したのは、活躍する社員に男性が優位になる傾向があったということ。その現実がポリコレとの間で齟齬をきたした場合に、計算結果としては蓋然性の高い納得できるものでありながらも、不誠実な結果と言われてしまった研究者の悔しさはいかばかりだっただろうか？
女性が優位になる様にアルゴリズムを作り直すときに、自分は科学者として真実に背を向けた事を理解したはずだ。にもかかわらず、どれほど女性優位のバイアスをかけてもAIが正しい答えを求める以上は男性優位の結果は覆らない、とマネージャーが判断して、非難を避けるために開発を停止した時の、その悔しさは想像するに余りある。
この件で、改めて、ジェンダー論は滅びろと心から思った。科学者には、政治的正しさではなく、真実を追求させてくれ。科学とは時に残酷なほど正しいものだ。
steel_eel 日本語のニュースで書いてたか知らんが、英語の方でみたが『××女子大学』『女子××部部長』とかを低評価してたみたいで、わりとダイレクトに性別を他の手がかり(というほどでもないか？)から判断して下げてた模様。
情報ありがとうございます。徹夜明けでして、ソース未確認で書いてますので、適当な事をいいます。すみません。
もしも学習データに、女子○○部長、というデータが入っていた場合にマイナスにする様なアルゴリズムを入れていたとは考えにくいです。というのは、そうであれば性別そのものを負のファクターにする方が早いです。ですので、他の素因でマイナスにせざるを得ない（不採用だった、あるいは解雇したなど）人物と女子○○部長の情報が結びついてしまったのでしょう。つまり、現実の採用では女性である事をマイナスに評価せざるを得ない様な学習データになっている、それを修正しようと思うと、女性のデータそのものを学習データから除外するしかないですが、そんな事をすれば、アマゾンは女性の居ない世界を仮定しなければ女性は採用できないという、矛盾にぶつかってしまいますね。
これではなく、入力情報に女子という単語が入っている場合に直接マイナスした場合。前述の理由で性別そのものをマイナスにしたのと同等でしかなくなります。これなら修正は容易ですので、そうではないでしょう。おやすみなさい。
その場合、お金をもらってないので広告記事じゃないですが、念のため、その企業に公開前の事前確認をしてもらうことがあります。
その企業の広報担当者の中に、時々、非常識な修正依頼や要望をしてくる人がいます。
これは最も非常識。
そもそも、企業に確認をお願いすること自体、それが広告記事でない限り、あくまでサービスとして事前に見せています（企業に求められなければそもそも見せないことも多いです）。
事実に反することや誤った表現があれば指摘してほしい、くらいのことです。
企業に確認をお願いしているのは、あくまで企業に関わる箇所だけであり、それ以外に口出しする権利はありません。
これが一度あると、この企業には確認をさせないようにしよう、ひいては面倒だからそもそも取材を控えよう、となります。
業界は狭いので、その一つの媒体だけではなく、他媒体にも噂は広まっていきます。
もちろん、タイトルや見出し、インタビュアーの言葉であったとしても、ちゃんと経験のある広報担当者であれば、「ここは〇〇と変えるのもアリかと思いますが、あくまでご提案です」といった大人のやり取りをしてきます。
その企業に関わる箇所で修正したいところがあれば、どう修正したいかを明確に提示すべきです。
なぜなら、こちらは100%良いと判断した状態のものを見せており、企業によってその一部を変えるのであれば、どう変えるかをこちらが考えるのは本来不要だった仕事だからです。
もちろん、事実関係の誤りだったり、それが公表資料をあたればすぐ分かる情報だったりすれば、代替案を明示せず、「ちゃんと調べろ」でもいいと思います。
これは無料記事だけではなく、広告記事にも当てはまることです。
どこをどう直したか、それが全く分からない形で戻ってくることがあります。
もちろん、例えばWordなら、元ファイルと比較する機能があるのでこちらでやりますが、特に無料記事でこちらの仕事を無駄に増やすのはやめていただきたいです。
Googleドキュメントなら修正履歴は自動で全部残るからいいのですが、Wordを使う場合でもこちらから事前に、「修正履歴を残してください」と案内しています。
それでもやらない人がいる。よほど自分の修正に自信があられるのでしょうか。それとも、履歴残さなくても、こちらが全文を目で見て照らし合わせるとでも思っているのでしょうか。
一度戻ってきて、その修正を反映させてこれで完了、と思っていたら、次から次へと修正事項の連絡が来るやつです。
時には、そちらが修正した部分についてさらに修正すると言い出し、こちらの元原稿に戻ることさえあります。
いえ、その議論の過程はあってしかるべきですが、全ての関係者のチェックを、社内で全て終えてから戻してほしい。
そうしないとこちらは全てそれに付き合わされて作業することになり、二度手間、三度手間なのです。ご勘弁いただきたい。
まあ、大体の場合は何のトラバも反応も付かず、次の25件へ、に埋もれていくわけだよ。
でもなんか惜しいんで、２～３週間くらい後に細かい誤字とか文脈を修正してもっかい投稿する。
するとものの数秒で
「まとめなおしは恥」
みたいなコメントが付くわけ
怖いよ！！いやどんだけヒマなんだよ！他にやることないのかよ！
参考文献：
人工知能学会の表紙は女性蔑視？ https://togetter.com/li/607736
「碧志摩メグ」炎上問題（三重県志摩市）まとめ一覧 https://togetter.com/li/873570
日本版『女子高生探偵シャーロット・ホームズ』の表紙に対する一部の批判 https://togetter.com/li/1024743
駅乃みちか問題まとめ https://anond.hatelabo.jp/20161018105236
「ゆらぎ荘の幽奈さん」（週刊少年ジャンプNo.31 巻頭カラー）炎上問題／まとめのまとめ https://togetter.com/li/1127474
私の地元にはオリヒメサマという風習がある。年頃の娘がその年のオリヒメサマに選ばれ、６月１日に墨染山の頂上でおでこにデカデカとハンコを押す。「オリヒメサマ、この娘の体をお使いください」という目印らしいが、最近は子供や大人、観光客にも押すようになった。
オリヒメサマに選ばれた娘は、年末までオリヒメサマとして振る舞う。七夕に短冊を焚き上げて願いを本物のオリヒメサマに届けたり、８月半ばのオリヒメ祭りで彦星役と舞を踊って酒を飲み交わしたり、糸紡ぎの儀、機織の儀、衣染めの儀、灯籠流し、えびす講、松の文字下ろし、はては最近はカラオケイベントや盆踊りにまでも引っ張りだこだ。
オリヒメサマにいい加減帰ってもらうために、皆してオリヒメサマの悪口を言いながら山を登る。山を登った先では仏僧とオリヒメサマが参列者の頭に御神酒を注ぐ。年暮れだから当然凍えるように寒い。
かくしてオリヒメサマは天の彼方へと帰って行き、娘は解放される。
が、たまにオリヒメサマが帰らないことがある。
１月１日を過ぎてもオリヒメサマとしての言動が抜けなかったり、何やら奇妙なことを口走るようになって、その後半年で半分廃人のようになってしまうことが十数年に一度の頻度であったらしい。
昭和中頃までは「もらわれた」「よばわった」、あるいは「いらっしゃる」、「いごいた」など、我々はそのような娘を好き勝手に呼び、半分憐れみ、半分尊び、注目しながらも、目を背けつつ、みんなで世話をした。２１世紀になって思うに、宗教的なものというよりは、年端も行かぬ若娘がまったくの別人格を無理やり与えられてチヤホヤされ、崇められ、その他全ての町人の上に立つという経験自体が精神に良くないのかもしれない。が、私は医者でも学者でもないので詳しい事はわからない。
昭和後半になって、これらの行事はどこからともなく現れた「正式名称」で呼ばれるようになり、「正しく」紹介されるようになり、行事はやんわりと修正された。もっとソフトでポップな雰囲気が欲しかったのかもしれないし、観光資源化のために必要だったのかもしれないし、何か良くないことをしているから変えなければならないという自覚が旦那衆にもあったのかもしれない。
若い衆は何も知らずに、単にイベントとしてこれら行事を楽しんでいることだろう。しかし、年寄りはあのころのディープな記憶を持っている。
最近はオリヒメサマ選びはただの美人コンテストなのかもしれない。ただのまちおこしなのかもしれない。
でも、あの頃の記憶は忘れられない。オリヒメサマを持っていることによる神秘的な高揚感。他町民への優越意識。そして、どこかいけないことをしているような共犯意識。
今の行事には、あの頃の妖しい魅力と強力な毒はない。腑抜けた、という表現がぴったりくる。でも、きっとこれでいいんだろう。我々が皆死にゆけば、この町は普通の町になる。
調べても、利用許諾で済ませている場合が多いとは出てこないけど。
(2) 日本書籍出版協会ヒナ型を使用、また修正して使用している場合、その書協ヒナ型の版（回答総数85社）※複数回答
a. 2010年版紙＋電子書籍の出版権設定契約書（18社 21.2%）
b. 2010年版紙＋電子書籍の独占許諾契約書（7社 8.2％)
http://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/kondankaito/denshishoseki/11/pdf/shiryo_4.pdf
http://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/kondankaito/denshishoseki/10/pdf/shiryo_4_1.pdf
著作者は、出版社に対して、あらゆるフォーマット、あらゆる言語によって当該著作物を複製し頒布する権利、及び第三者にそれを許諾する権利を、現在及び将来の法律における著作権保護期間および更新期間のすべてにわたり、譲渡（grant)する。
やはり、むしろ出版権だけ出版社に譲渡されて、それ以外は作者が持っているというのが日本式で、
http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521
https://anond.hatelabo.jp/20181010122823
私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。
というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生でしょう。
国内ですと画像電子学会、VCシンポジウムといった会議や雑誌に投稿しますが、国内への投稿はあまり重要視されていないという現状があります。では、どこへ投稿するのか？といいますと、Siggraph (Asia) 、 Eurograph、Pacific Graphics などの主要な総合会議になります。主要会議については、インパクトを重視する面もあるのですが、各ジャンルで、例えばレンダリングではEGSRなど、主要な国際会議と同等レベルの難易度とみなされる会議があり、これらの専門ジャンルの分派会議は総合会議よりは多分に理論的な研究が発表される傾向があります。最も評価が高いのは主要三会議ですが、それらでの採択が無理なら、再実験や修正したのちに、ランクを落として投稿し、より注目度の高い会議での採択を目指します。
CGの論文は、ACMのデジタルライブラリーに公開されるほかは、殆どの場合は著者の一人がプレプリントを公開する慣習があります。ACMのみですと会員登録をしていない実業界の人の目に触れにくいという事情が影響しているのかなと。SiggraphとEurograph及び主要な分会を除いては、基本的には国際会議で発表された論文は、Proceedingになります。基本的にはというのは、その中の優れたもの何報かはジャーナルに採択されることもあるからです。またジャーナルに直接応募する事も出来ますが、ジャーナルへの投稿は会議への投稿よりも時間を要する事情もあって国際会議へ投稿する人が多い様です。当然ですが、これらは全て査読されます。何度もリジェクトされます・・・。
https://www.eg.org/wp/eurographics-publications/cgf/
https://www.siggraph.org/tags/tog
一般的な論文のページ数は1ページ両面印刷 2段構成で10P程度です。とても短いですが、短い分だけ綺麗に纏める能力が問われる事になりますし、一言一句と言えども無駄にできない厳しい調整を繰り返して執筆します。
主要会議は下記のリンクに纏められています。リンクから論文も見れますので、ご興味があればどうぞ。
http://kesen.realtimerendering.com/
CG業界における最高峰の雑誌は、ACM Transactions on Graphics で、IFは 4,218となっています。
次いで重要なのが、
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics でIFは 3.078。
Computer Graphics Forum でIFは 2.046。
ieee computer graphics and applications で、IFは 1.64と続きます。
残念な事ではありますが、CGではIFが1.0を超えるジャーナルは少ないので、研究者の多さに比較して掲載枠は少なく競争は非常に激しくなっています。これもジャーナルよりは、それと同等に評価されるトップカンファレンスの proceedingにする理由かもしれません。
学位の取得難易度は、理工学系では高くない方だと思います。博士を取る過程で要求されるのは、雑誌ないし高レベルの会議のproceeding 2報というのが観測範囲での相場です。国内会議への投稿や、査読なし投稿、講演資料などを含めると5本程度はある感じになるのではないかと思います。博士を獲得するまでにかかる時間は3年となっています。それより長くかかる人も、短く終える人もいます。アカデミックなポストは常に足りない状況にあり、非常に優秀な研究者も結構苦労してるように見受けられますが、産業界に就職する場合は非常に簡単です。
CGをやる上で必要になる数学と物理は、基礎科学分野では学部生時代にやる様な初歩的な数学や物理です。最適化問題を解くことが多くなる関係で最適化数学についてはよくやっておいた方が良いようです。この辺りはジャンルに関係なく一通り勉強しておく必要があります。数学や物理の勉強量は、基礎科学分野よりも多くはない分、情報系のアルゴリズムに関する基本的な理論やプログラミングによる実装能力が問題になります。研究の為には比較対象となる研究を数本程度自分で実装したりする必要がある上に、バグを出せば致命傷になるという点が実装力の高さを要求する理由です。優秀な学生は、そこらの社会人よりも優秀という事は珍しくなく。プロコンでレッドコーダー（日本で20人程度らしい）を持っているという様な人もいます。
一本の研究を終えるのに読みこむ論文は、20～50、自分で実装する研究が 1～3、という量になると思います。斜め読みするものまで入れると、その倍くらいでしょうか。物理学と比べると明らかに楽ですね。
CGでは、どのジャンルを選ぶかで博士の取り易さに差はないように思えますが、レンダリング分野は先鋭化しすぎていて、既存の研究をキャッチアップして実装し、自分の研究を行うまでの間に膨大な努力を必要とする上に、光学的にみて正しいのか？（追記: 実際に物体に光を当てた場合に得られる画像ないしデータは、計算によって得られた結果と等しい物になっているのか？ ）という様な厳しい評価を受ける傾向があり、（CG系の）他分野に比べて業績を出すのが大変だと思います。研究者の中には10年以上に渡って育てて来たレンダリングエンジンをベースに研究を行う為に新参との差が大きいのです。そういう意味で優れた研究者に師事する事が非常に重要と言われています（師匠がエンジンを持ってますので）。最近は深層学習との組み合わせも増えてきているので、勉強量は非常に多いジャンルだと思います。その分、ゲームや映像分野で花形であり就職の際には引く手あまたになります。
近年、流体シミュレーションや弾性体シミュレーションは、新規性を出すことが難しいジャンルの一つと言われていて、トップカンファレンスでは採択本数が多くはありません。テーマ選びが難しい分野だと思います。リアルタイムなシミュレーションが難しい分野なので、ゲームなどでの応用を狙ったリアルタイム化の研究などが学生には人気がある様です。リアルタイム化すると理論的には正しくない、という様な齟齬が生まれる事が難しく、その折り合いの付け方に肝があるようです。レンダリング同様に就職に強い技術でしょう。流体力学や有限要素法などの知識を特に必要としますが、定型化されている部分があるのでキャッチアップはレンダリングよりは容易と思います。
モーションとはどんなものか？というと、ゲームや映画などで使われるキャラクタの動作＝アニメーションの事です。行われる研究はすぐにでも実用化できそうな研究が多く、実際に企業（ディズニーなど）での研究成果が発表されることも珍しくはありません。髪の動作の研究なども、モーション研究のテーマの一つです。これも就職するなら強い分野です。特定の数学や物理に依存せず、基本的な数学の知識全般を必要とします。例えば衝突を考慮するならば力学を使うというような感じです。
かつてはCADなどで流行りのジャンルだったのですが、CADの研究が下火になったこともあり、現在は傍流の研究です。ただ形状解析の研究は、テクスチャ展開などCGに必要な技術を支えるものではあるので、現在も一部の研究者によって行われています。ゲームや映画で使うLODを作成する技術も、この分野の成果の一つです。他にはMRで赤外線センサーから取得した点群を形状に変換するといった場面で研究が役に立ちます。就職という観点から見ると、企業からの需要は少ないかもしれません。微分幾何と一部は位相幾何が特に必要となる知識です。
画像処理は画像認識系の会議へ行く事も多いのですが、近年、注目を浴びているのは、深層学習と組み合わせることで、ラフな線画をプロが書いた様な鮮明な線画に自動的に置き換えたり、また無彩色の画像に彩色する様な研究です。特に必要とするものはなく広く知識を必要とします。部分的には、色空間を多様体と考える様な研究もあったりするので、位相幾何学をしっていないとというような事もあります。伝統のある研究ジャンルだけに、問われる知識も広範です。画像認識系の研究にも精通している必要がある為、論文を読む量は多いでしょう。
基礎科学系では疑問視されることはないと思いますが、学科としての歴史が浅くかつ実業に寄った分野なので、論文の評価はどうなってんの？という疑問があるかと思い追記します。
査読の際に問われるのは、手法の妥当性です。先行研究との比べて何が改善されているか？理論的にそれは正しい計算なのか？といった事を主に問われます。情報工学のCG分野も科学ですので、先行研究との比較もデータを集め、解析的に、何がどの程度良くなっているか？を記述します。また、各研究が基本的な知識として使っている基礎科学系の知識にそって、理論的に研究手法が正しいものであるかも厳しく見られます。査読によって疑問を示された場合、一定の反論期間を与えられます。
研究者は査読を通過するために、動画やプログラムコードなど、再現性を示す資料を合わせて提出することで、査読者を納得させる工夫を行います。時には論文そのものよりも追加提出資料のボリュームが大きくなるという事もあります。というか、それが常でしょうか。
自身の研究も含めて既存の研究は、後発の研究者によって実装され検証されます。上手くいかなければ質問を受けるし、疑問を提示され、後発の論文で批判を受けることもあります。そうならぬように、実装したものを公開している研究者もいます。親切な研究者であれば、比較に使うと言えばコードや実験に用いたデータをくれることもあります。
以上のような仕組みによってCG系の論文は研究としての質を保っています。地道で厳しい基礎研究ではなく、実業に近い応用的な研究なので、すぐに企業で使われる事も多く、それも研究の妥当性を証明する一つの手段となっています。
sisopt 結構誤りあると思う。SIGGRAPH(Asia)論文はTOGに自動的に載るし、TOGに載った論文はSIGGRAPH(Asia)での発表権が与えられるからそれらは同等
これはその通りです。誤った情報を書いてしまい、失礼しました。業績要件については私の知ってる方を含めての狭い観測範囲ですが、なるべく高いレベルで 2報という方が多いようです。全大学ではないことはご了承ください。ご指摘いただきありがとうございました。
戦闘力とは白米に対してどれだけの攻撃性を持つかの数値である。
最高の弁当とは100komeに対して100okazuの戦闘力を配置した弁当だ。
メンチカツやシュウマイ、ソーセージなどの練り物は最高値はそれほど高くはないが最低値も低くはない優秀な中堅。（だがコロッケだけは別）
言うまでもないが唐揚げは最強のおかずだが、物によっては一つで50okazuを叩きだすため2つ目3つ目をセーブして食べなくてはならないもろ刃の剣。
人文系の文献の取り扱いとか業績についてちょっとだけ - dlitの殴り書き
確かに異分野の事情をお互いにわかっていたほうがみんな幸せになりますよね。パーマネントや学振の採用とか。
素粒子分野は大きく分けて
に分かれています。これらの間には超えられない壁がありまして全てをまとめるのはちょっと難しいのですがなんとか書いてみます。
間違いを見つけたら教えてください。
素粒子の論文は全て英語で書かれます。国内雑誌としてはPTEP（旧PTP）がありますがこちらも英文です。当然どれも査読があります。
業績リストの論文（査読なし）には国際会議や研究会の proceeding を載せたりします。
素粒子分野には論文投稿前に arXiv に載せる慣習があります。
これは投稿前に業界の人たちに意見をもらい論文を修正するためです。accept 後に査読済みの論文に差し替えます。
arXiv に載っているのは基本的に 投稿前／査読中／査読済み の論文及び国際会議の proceeding です。
特に素晴らしい研究は Physical Review Letters (Phys. Rev. Lett) に投稿されます。IF8.839 です。
Nature や Science に投稿することはまずありません。
おそらくは [ 業界の人数 ] x [ 1年間に発表する論文数 ] に依存するはずです。まあ人数の少ない分野は引用数も少なくなるでしょうね。
同じ素粒子業界でもその専門ごとにかなり違うはずですが、とりあえず Inspires によると以下のように分類されています。
| # of citations | |
|---|---|
| Renowned papers | 500+ |
| Famous papers | 250-499 |
| Very well-known papers | 100-249 |
| Well-known papers | 50-99 |
| Known papers | 10-49 |
| Less known papers | 1-9 |
| Unknown papers | 0 |
自分で確認したい人は Inspires で fin a s Masukawa などと打ってみてください。
素粒子実験、特に高エネルギー方面ではなかなか論文が出せないことがあります。
理由は簡単で実験計画から結果が出るまで多数の歳月がかかるからです。
例えばLHCは計画からヒッグス発見まで20年弱かかりました。論文の著者数は5000人を超えました。
このような事情なので「博士課程単位取得満期退学後に研究を続けて論文を出すと同時に博士を得る」というような方がたまにいらっしゃいます。
博士号をもっていない素粒子実験の人に出会っても決してバカにしてはいけません。
まず 場の量子論／超対称性理論／群論・リー代数 あたりは三分野共通で勉強すると思います。
加えてそれぞれの分野の専門的教科書、例えば弦理論なら String Theory (Polchinski) 格子なら Lattice Gauge Theories (Rothe) など。
分野によっては位相幾何学、微分幾何学を勉強しなければなりません。共形場理論もですね。
この辺りでようやく基礎ができてきましてこのあと30年分くらいの論文を読みます。
研究に入るまでの勉強に時間がかかるので修論はレビューになることが多いです。
当然学振は出せない・・はずだったのですが最近どうも事情が変わってきたようです。
学生の方が学振(DC1)に固執して勉強も途中に研究を始めてしまう、勉強途中のM1に研究できることなんてたかが知れているので
必然的にあまり重要ではない研究に貴重な時間を費やしてしまう、というような話をぼちぼち聞くようになりました。
学振についての考え方は人によるとは思うのですが、ちょっと危うい傾向だなと私は思うことがあります。
そこでちょっとお願いなのですが
「学振は研究者の登竜門！取れなかったらやめよう！」などとblogに書いて煽るのをやめていただけないでしょうか？
いや書いてもいいのですが主語を書いてください。「情報系では」「生物では」とかね。
「博士号は足の裏のご飯粒」と言われて久しいですが、弦理論では博士号を取るのはまだまだ難しいと思います。
まあとったところで「足の裏のご飯粒」なんですけれどもね・・・
放置していてすみません。まさか今頃上がるとは思っていませんでした。
new3 言いたいことはわかるけど､普通は｢ヒッグス発見｣を博論のテーマにせずもうちょっと控え目な研究に留めるものでは?日本でもJ-PARCからSuper-Kにニュートリノ撃てるんだし10年に1本はさすがに少ないと思う｡
どうもありがとうございます。文章を少し修正いたしました。他にも間違ったところがありましたら教えてください。
niaoz 懐かしい。補足するとストリングやるなら一般相対論がベースの重力理論も必要/場の理論は確かに簡単じゃないけど楽しい。量子力学と特殊相対論(電磁気学含む)を修めたらやってみるとよいです。
monopole 素粒子理論分野では修士で論文書きにくいけどDC1の枠はあるので、採用者は実績によらずほぼランダムだったり有名研究室に偏ったりする。まあ論文なしでも通る可能性あるから学振は気合い入れて書け
kowa 素粒子系は知性の墓場だと感じてる。優秀な人材があまりに何もできなくて、消えている。魅力はわかるが、1/5000のcontributionだかでいいのだろうか
