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はてなキーワード: 子分とは
ただ会社に行くだけでも、楽に行ける男性と、女性専用車両までわざわざ行って通勤しなきゃいけない女性がいる。
これってそんなにおかしいことなんかな？男だって、セックスどころか貢いでもらえる男性もいれば、風俗で金払わなきゃセックスできない男もいるわけだ。金持ちの子供は親に大学の授業料を出してもらえるけど、貧乏な家の子供は奨学金を借りて、利子分多く払わなきゃいけない。
やっぱさ、同じことするにしても、そのコストは人によって違うのがこの世の中だと思うんだよな。理不尽だけど。今だと、誰でもジュース１本は100円で買えるから、ほかのかかるコストも同じだと思っちゃうけどさ。
会社通勤の話に戻ると、このかかるコストの不平等さはいずれ是正されることが望ましいものだけど、やっぱりそれを「今ほしい」なら、嫌々でも割高なコストを支払うしかないんじゃないかな…とは思う。
以下支離滅裂
ロシア「親ロシア派が嫌がっているのにNATOに入ろうとするとは何事だけしからん、『親ロシア派を守る行動』を取ろう」
と言いつつ実際は殴り込みで戦争をしている。一般人も大勢殺害している。
そしてウクライナを強引に子分にしよう企み乗っ取ろうとしている…？
あるいはロシアはウクライナそのものを亡きものにしてロシアの一部にしたがっている…？
過去にウクライナはソビエト時代にスターリンからの圧政で大勢の人が餓死したりしたこともありロシアとは縁を切りたがっている？
アホな自分の単純な頭では「ウクライナ人の多数が親欧米だからウクライナの国内から親ロシア派がいなくなればいい」とも思っているが多分事はそんなに単純じゃないんだろう。ただ、どう単純じゃないかは分からない。
ウクライナ内の親ロシア派が占めている地域を「ウクライナじゃない」ことにしたら(新しい国が生まれたり、ロシアの一部になったりする)何やらそれはロシアに屈する事になるらしい。何でもロシアにとっては念願の不凍港が手に入ることで他国にカチコミしやすくなるとかならないとか見聞きしたような気もするけどどうも分からない。
親ロシア派はロシアが好きなんだからウクライナ内の親ロシア派をロシアに追い出してウクライナを親ロシア派がいない国にしたらいいのかとも思ったがそういうことでもないらしい。かといってこれから先親欧米でやっていきたいウクライナにしてみたら国内に親ロシア派がはびこっているのは嫌だろうなとも思う。
ウクライナはNATOに入っていないのでNATOの軍隊がロシアを追い払ったりはできない。経済制裁はやっているらしいがそれでもお構いなしにロシアは攻め込んできている。むしろ経済制裁でプーチンがなお一層キレているようにも見える。このままだと核兵器を使いかねないところまで来ているらしい。ウクライナが第2の被爆国になるのは嫌だ。軍事力のあるアメリカは中東の石油のように金儲けができないと戦わないからウクライナは見殺されてしまうのだろうか？
そういえばプーチンは昔のソビエトに憧れていると聞いたことがある。今回の戦争も昔のソビエトを復活させるための行いなのか？というか本当に昔のソビエトを復活させて良くなるのかも分からないけれど。とはいえ今回の戦争でプーチンは世界各国からバッシングされて経済制裁も受けている、そんな強引なリーダーに国民はついていきたがるのか疑問ではある。となると失脚するのだろうか？もし仮に失脚したら今後どうなるのだろうか、アホの頭ではそこまで回らない。
今回の戦争で一番得をするのは何やら中国らしい。どういう大風桶屋かは分からないけど中国らしい。中国が力をつけてきたら台湾や日本を侵略をしてくるという考えも見たような気がする。なんとかという政治家が馬鹿の一つ覚えのように9条9条と連呼していたが力づくの国は言葉だけでどうこうなるもんじゃないというのが今回の戦争で明らかになったようにも思える。日本も核兵器を持つ域までいくかどうかまでは分からないけれども少なくとも交渉とか会談でおさまらない恐怖みたいなものを感じた。平和ボケという言葉は使いたくないが結局戦争狂いになるしかないのだろうか。極端なことを言えば右寄りの人に「平和」という単語自体がタブーな気さえすることもある。
などと頭の中のものを出してみたけれどアホなのでこれが限界だった。加えて別に強い権力を持っているわけでもないのでこんなことを考えることに何の意味があるんだろうとさえ思えてきた。
『左近の桜』『咲くや、この花』『さくら、うるわし』に続く、左近の桜シリーズ第4作目。
謎の引き寄せ体質というか拾い物体質というか、とにかくやたら異界の住民と関わりあっては「ｱｯｰｰ！」なことになってしまう、左近桜蔵くんが主人公の幻想小説シリーズ。初期の頃は「ｱｯｰｰ！」の回数がやたら多かったが、新刊が出る度に「ｱｯｰｰ！」成分は減ってきている。
祖父の墓参りをするために、霊園行きのバスをロータリーで待っていた桜蔵は、鍵を拾ってしまった。交番に鍵を届けようとしたものの、交番では奇妙な女性が巡査相手におかしな事を言っていた。ただでさえ引き寄せ体質で拾いもの体質の桜蔵は、また何か厄介なものを拾ってしまったのではないかと怪しむ。
バスに乗ってみれば、今度は「森」のいわれを語る妙な男がおり、いよいよおかしな事になってきたと思う桜蔵。その時、バスが交通事故に遭ってしまう。そして案の定、桜蔵は異界に迷い込んでしまうのだった。
本作は『咲くや、この花』までとはちょっと趣きが違い、まるで番外編のような話。ほとんど過去の話だし。桜蔵の祖父の遺品の一つ〈ざくろ〉という銘の碗、それと対になる〈しろうづ〉、そしていわく付きのお碗〈朱薇（あけび）〉を巡る謎。それに絡んで、柾の生家・白鳥家と、桜蔵の生家・左近家、そして白鳥家の縁戚にあたる白（つくも）家の系譜が明かされるのだが、超ややこしくて訳がわからん。新しく人物の名前が出てくる度にメモしておけばよかったなぁ。まるで『百年の孤独』を読んでるみたいだった。
物語の鍵となるのは「蛇」。互いに絡みあって一本の木のように育ったザクロや、テイカカヅラやアケビなど蔓性の植物、鏡、月、橋（水府の出入口とされる）など、蛇につながるモチーフがやたら出てくる。
何で蛇なのか、それが桜蔵にどう関係するのかというのは、何となくわかった。それからテイカカヅラ（定家葛）の別名から、柾と桜蔵の関係性がなんなのか……要は名実共に柾は桜蔵の保護者である、というのはわかったけど……、なんか核心の部分ははぐらかされたままだなぁ。
白鳥家と左近家の付き合いが今に始まったものではないのはいいとして、しかしそれが分かっても桜蔵の実父の正体とその人と柾の関係性の謎は放置されたままだし。
うーん、よくわからない。
そして今回も、相変わらず他人の悪夢を追体験させられるような読み口であり、更に超絶ややこしい系譜にも惑わされるので、ストーリーにちりばめられた謎を考察するどころじゃない感じ。森博嗣の『スカイ・クロラ』シリーズと同質の幻想文学調ミステリー。これって謎の深堀はしない方がいい感じのやつ？ でも気になってつい何度も読み返しちゃうんだよなぁー。
植物の名前や神話伝承や伝統文化に関する知識を求められ、しかも登場人物が超上流階級の人たちばかりなので、頭が全然ついていかない。読んでいて眩暈がしてしまうが、『左近の桜』シリーズのお陰で私の教養は深まったので、頑張ってググりながら時間を溶かすぞ……。
クスーッス
拙者親方と申すは、ってあれ拙者の親方がやってる商売は何かというと、って意味なんですね
親方がやってんだからここでうるさく言ってる子分の商売も自ずと同じような商売になるもんで、最近は偽物が出回ってるから間違えないでくれよな、何なら今からこの外郎って奴を今から飲んで効果の程を見せてやるぜ、ってのが外郎売の言ってることやってることなんすね
トウチンコウって名前が出るからちょっと恥ずかしいって思っても、なんかバレないように放送禁止用語を入れて呼ぶ遊びをしてるかのようで、現代に通ずるものがあるなぁと思います。
実際に効果があると思わないとわざわざ買わないっすもんね。
あの羊羹みたいなういろうもこの苦いお薬飲んだ後のお口直しとして食されたのだとか、はたまたどうだったか
元の礼部員外郎であった陳延祐が帰化した時につけた名前、陳外郎が痰切りの薬を紹介して、その口直しに食べた和菓子の名前の方がポピュラーになっているとはなかなか奇妙なものだなぁと思います。
ということで本日は【糖分の摂取量よいか】でいきたいと思います。
後編
行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。
とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。
プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。
深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。
この本は面白かったので、深層学習を目標にプログラミングを覚えよう！
後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習と機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。
教本にしたのはこちら。
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
途中まではまあなんとか。
微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念が理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。
うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが
「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」
なんとか読了。自信をつける。
実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルとbashの違いが分かってない。
つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。
なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。
この辺で、自分は統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。
なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常のちょっとした計算やグラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。
あるいは、Excelで成形して、検定かけやすい形式にしてRで検定するとか。
Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。
そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。
なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。
恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。
しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel。
まあ、実際csvじゃなく、手書きのデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。
「Excelパワーピボット 7つのステップでデータ集計・分析を「自動化」する」
パワークエリを覚えたらピボット形式のExcelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。
しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能！
控えめにいって神！
としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップはPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。
こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。
AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座
https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/
すっかりR信者になる。
それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。
便利さにようやく気付く。
そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ？と思ったらもっと速いｗ
すごいなPython。
Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。
さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも、機械学習をすっ飛ばして深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
で、この本がすごい。
5章あるんだけど、機械学習のアルゴリズムは5章だけなんだなｗ
それまでは何に割かれてるんだって？数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかｗ
こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲ｗ
いや、ほんと数学の勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというものが存在するのかようやくわかった。
線形代数って便利なんだなと。行列をスカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法、タグチメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。
この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。
なんたる僥倖。
線形回帰、リッジ回帰、SVM、PCA、ｋ-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。
Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。
これ、すごいな。
機械学習と実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。
まだ読了してないので、また後日。
若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。
というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。
統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。
一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、
「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」
くらいの理解だった。
で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。
あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。
みんな数学とかプログラミング、とくにPythonの無料講座は無言ブックマークしてるから興味あるっぽいので、参考になれば。
アドバイスとかくれると嬉しい。
いきなり当たりを引いた。
軽妙な語り口で、懇切丁寧。受験の参考書の実況中継シリーズをわかりやすくした感じ。
何者だと思ったら元航空幕僚長。
手を動かさずとも数式を追えるくらいの丁寧な式変形。かゆいところへのフォロー。
前述の「実験計画と分散分析のはなし」よりも易しめの「統計のはなし」「統計解析のはなし」から始まり、「QC数学のはなし」「信頼性工学のはなし」「ORのはなし」「予測のはなし」「論理と集合のはなし」までぶっ通し。
しかし、やっぱり「実験計画と分散分析のはなし」が一番印象に残ってるのは、その後の勉強に役立っていったからだと思う。
余談だけど、最近亡くなったそうだ。ご冥福をお祈り申し上げます。
それと、
本当は、回帰分析編を買うつもりだったんだけど、マーケットプレイスから間違えてこっちが届いた。
大村さんの本はぶっちぎりでわかりやすいんだけど、あと一歩踏み込みたい。
共分散分析、平行線検定法、プロビット法、自分の住む業界で聞いたことがある単語が大村さんの本にはのってない。
そんなわけで頼ったのがこのページ。
統計学入門
http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat.html
t検定くらいならExcelでも一発でp値を出してくれる関数があるけれど、そこから一歩二歩踏み込んでいくと、自分で「あれの平方和を計算して」、「あっちの平方和を計算して」、「サンプルサイズが不揃いだから平均値で代用して自由度で補正して」、ということをExcel上でやらにゃならなかった。
1行に1レコードの形式じゃないとやり難いなぁ。そうじゃないとサンプルサイズが変わるごとに計算列が変わって困る。
と、おぼろげながらtidyデータの概念に気づく手前に来てた。
勉強ブームは2013から2014年くらいまで。そこからしばらくはなんもやってない。
そんななか、2018年ごろ、タグチメソッドの入門書と出会う。
「Excelでできるタグチメソッド解析法入門」広瀬 健一 , 上田 太一郎
これがまた面白い。
有意差があるかどうかじゃなくて、それを使ってどう改良するかか！
ついでに、その中で使ってる手法からコンジョイント分析にも興味が出る。
ははーん、人文科学の世界でも使えるんだね、分散分析と実験計画。と。
（分散分析をコンジョイント分析と呼ぶと怒られるけど、許して）
と読み進む。
この辺から、行列の計算が出てきてExcelでは限界を感じるようになる。
後編に続く
昨日の話。
「元」なのはコロナ自粛無視して銀座で飲食したのがバレて批判受けて離党したから。
同じ立場の自民議員がほかに二人いたけど松本純は最初全部私です一人ですと言って
前途ある２人をなんとしても庇いたかったとか言ってそれはどうなんだ
男気があるという評価と取り調べに嘘つきやがってという評価が支持者の間でも半々て感じ。らしい。
しばらく時間空けて改めて地元の自民党かなんか通して詫びを入れて復党願を出したけど拒絶された。
離党後まもなくyoutubeチャンネルに安倍晋三が出てきたりして
そういうわけで昨日の夜七時からの駅前演説にも麻生太郎が応援に来た。
時間つなぎをしてるのは地元の自民党市議で、沢山いた緑のジャンパーはたぶんいつも通りの自民党スタッフ。
人だかりが凄くて交通整理のスタッフは沢山働いてたし報道陣もかなりいた。
どうでもいいけど一番高いカメラを担当してる若い女性カメラマンが脚立の天板に乗っててすごく怖かった。
それでまあ麻生太郎が出てきただけでなんかスター性があるから盛り上がるし
安倍が最初の応援先に選んだのも松本純の神奈川1区なんですとか言って
松本純が言うのも「あんなことをした反省で自民党にはいられないから離党したけど身体のどこを斬っても自民党の血だ」と。
麻生太郎も「私が一番信頼しているのは松本純です」とかそういう方向で場を温めてから
ポンポンとわかりやすく政策の話をして厳しい状況だから皆さんの力がいるとか
自民は野党に落ちたりしながらずっと国のかじ取りをしてるし今も上手くやれているしこれからなんだと。
https://www.youtube.com/watch?v=dunXIi4Fucc
それでその場所に同じ日の９時ごろに通りかかったら
そばにバンがあってのぼりも立ってるとこまでは松本純と同じなんだけど
あまりにも寂しい。
イライラとしたすごく嫌な感じの言い方で立憲がなっとらんところをグチグチ言って
あとは共産党とちゃんと連携せんかということを何度も何度も言ってました。
暗くて人通りもまばらな駅前の通り道に老人の不機嫌な罵声だけが響き渡っていました。
この話の要点が分かるでしょうか。
能力にではありません。
「掴んでる客層」にです。
こまけーことをグチグチ言わずに「私達の純」「俺達の太郎」で盛り上がってくれる幅広くネアカで知り合いの多そうな支持者。
注文ばっかり多くて不機嫌でネクラで絶対友達が少ないタイプの狭い支持者。
松本支持者がもしも前者みたいな理由だけで投票してたらそれは大変困るんですが、
客として支持者として質がいいのは明らかに前者です。
一方で、野党として冷や飯を食べてる時代が長いとどうしても後者のようなタイプが身の回りに増えてしまいます。
でもイライラ古参左派ジジイの長い説教をハイ、ハイ、と聞いて貴重な時間を絶対友だちもいない偏屈ジジイの１票に変えてても勝てないんです。
そういう嫌な感じの気難しい常連古参みたいな奴は近寄ることすらできないようにして、明るい支持者の輪を広げないといけないんです。
声に出して「うるせえ！ジジイ！」と言えば晒されるリスクがあるからダメですが
心の中で「うるせえ！ジジイ！」の精神は持っていてほしいのです。
あんな奴の話なんか切り上げていいんだよ横で聞いてるだけでも話がループしてたし礼儀がそもそもなってないし。
暴力団の組長のAくんは関与を疑われた事件の裁判で死刑判決を受けました。判決を聞いてAくんは裁判長に向かって「生涯後悔するぞ」と言いました。このときのAくんの心情として最も適しているものを次の中から１つ選びなさい。（７点）
ア 起こしてしまった事件について反省し、かつての自分の行動を「（僕は）生涯後悔するぞ」と宣言したかった
イ 判決が気に食わなかったので裁判長に復讐しようと考え、裁判長がこれから後悔することになると脅したかった
ウ Aくんは判決が不当なものだと確信していて、将来、裁判長が自分の判決を後悔することになると思って心配した
最近、日本は医師数が足りないのがボトルネックになっているのでコロナ禍で病床を減らしても問題が無い、とする意見が幅を利かせていて頭が痛い。特に知的に背伸びをしたい連中が引っかかっているようだ。
例えばこんなところがそうだ。
https://anond.hatelabo.jp/20210812125322
外国と比べて日本の病床数を多くて医師が少ないから正解は病床数削減なのだ、と。
引っかかっている人の例を上げておこう
「問題は「病床」ではなくて「人材」だと思うんですけどね。病床に当たる人材を増やすか、効率よく働けるシステム構築するかという中での病床削減だと思うのだけど。今は人材増やして欲しい側面だろうなぁ。」
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/lllagoon.hatenablog.com/entry/2021/08/24/163120
あのさ、これやこれに引っかかっている知的チャレンジドな人らは、なんで減床政策を実行してると思ってるんだ？
医師は病棟に紐づけられて雇用されている。足りなきゃバイトで確保する。だから減床に応じた病院では解雇や雇止めが発生する。
そして減床の根拠は病床稼働率だ。病床稼働率が低い病院を名指しして1割以上削減したら補助金を出しますよというのが2020年の決定だ。当然稼働率が上がるのだから医者のヒマは無くなる。急性期病院では患者を寝かしてるだけじゃないんだから手術も検査も回数が増える。医師が足りなくなってメディカル実習奴隷のインターンを今以上にタダ働きでコキ使うようになるのも目に見えている。
「医師の働き方改革」という惹句が付いているが直接的には診療報酬の上乗せだ。それで賃金は少々上昇するかもしれない。
だが直接的に医師の負担が軽減されるという訳ではない。これを簡単に信じてしまう人は決定権者の利害と改革される現場の人間の利害が違うという事が判っていない。
こういう政治が絡んだ問題が発生するとあっという間に背伸び厨房達が「人材だと思うですけどね」みたいな意見をばら撒いて検索は不能になる。
そういう時はgoogle検索で期間指定をする事をおススメする。上部の「ツール」→「期間を指定」で政治問題化する以前の期間を指定して検索する。
更にこういう問題は保険会社や保険会社のシンクタンク、日経メディカルなどの業界誌が必ず扱うはずなのでそういうのを読むようにする。WEB2.0なんかより1.0の企業サイトを読み比べた方がニュートラルで判りやすいのだ。
更にその手のサイトの中で研究員などが書いているコラムやblogがあったらもっと問題が判りやすい。これはweb1.0上のサンドボックスで走るWeb2.0と言える。
そうすれば「人材だと思うですけどね」みたいな間抜けな中間取りをして晒上げ食らうこともないだろう。
DP号等で存在感を示している自衛隊中央病院だが、ここは職域病院で元々は自衛官と家族だけの受け入れで一般人の受け入れはしていなかった。
一般受け入れを始めたのはやはり病床稼働率の低さが問題とされたからだ。職域病院は業務上傷病が多い業種での医療提供の為に始まるが、やがて福利厚生に傾斜していき、やがて過剰となるというのがパターンだ。自衛隊病院も然りで、財務省にネジ込まれた自衛隊は小規模の診療所を廃止、病床稼働率が低い数軒の中央病院は廃止か合併縮小を求められた。
そこで病院規模を保つ為に一般受け入れを始めたというのが経緯だ。
一方、自衛隊には戦争の可能性があり、その場合に備え病床の空きは確保しておかねばならないものだ。
有事には一般患者は転院してもらうというのは良い方法かもしれない。だが他の病院も病床稼働率を見て100％近くになるまで削られていたら転院先がない。ICUが埋まっていたら猶更だ。有事にはどうするのだろうかと心配になる。
この自衛隊病院の有事が国内遍く起きたのがコロナの感染爆発だ。
感染症患者数というのは一定ならず常には低いものであって、アウトブレイクが起きた時は急激に増加する。だからこのやり方の減床政策を続けるとパンデミックという有事に極端に弱くなる。今回のパンデミック一発でこの20年近くの減床政策で浮かせた金なんて全て吹っ飛んだだろう。
なお、余談だが東電も職域病院を信濃町に持っていた。原発事故の後に国費を注入する事になって福利厚生の過剰にメスが入り、東電は同じように一般受け入れによる病院の存続を希望したが、なにぶん建っていたのが慶応病院の直ぐ隣だったので公共的に不必要とされて廃止されてしまった。
減床政策をやってもなかなか病床数は減らなかった。その為に2020年から導入する事になったのが補助金で、1割以上減床した病院には病床数から起算した得べかりし入院収入を支払うという方式だ。
ところがコロナのせいで病院は収入が減ってしまい、これに飛びつく経営者が続出するかもしれない。地域医療確保よりも資金繰りに傾斜する可能性が高い状態でこのエサを撒くのは正しいのか？という事だ。
ここで「コロナで経営が苦しい病院を政府は助けろ」と言われても何もしなかった事を思い出してほしい。結局ジェット機飛ばしただけだった。その背景には補助金に誘導できるという算段があったのだ。パンデミックでやる事じゃない。
また、補助金には利子補給金もある。これは病院を潰して他の病院に統合した場合、その病院の残債の利子分を政府と自治体が支払うというものだ。
この場合、設備が新しい病院に統合されるという風に考える人がいるがよく考えてもらいたい。建物、設備の償還が終わった古いと新しい病院、どっちに残債が多く残っているだろうか？免除される利子はどっちが多いだろうか？
補助金方式は経営に直結するから急激に減床が進むだろう。それを感染爆発期にするものなのか？
感染症の医師なんて普段はヒマでダブついているのが当たり前なのだ。病床稼働率を見て減らす方式で一番のターゲットになるのはここであるのは言うまでもない。
暴力団の組長のAくんは関与を疑われた事件の裁判で死刑判決を受けました。判決を聞いてAくんは裁判長に向かって「生涯後悔するぞ」と言いました。このときのAくんの心情として最も適しているものを次の中から１つ選びなさい。（７点）
ア 起こしてしまった事件について反省し、かつての自分の行動を「（僕は）生涯後悔するぞ」と宣言したかった
イ 判決が気に食わなかったので裁判長に復習しようと考え、裁判長がこれから後悔することになると脅したかった
ウ Aくんは判決が不当なものだと確信していて、将来、裁判長が自分の判決を後悔することになると思って心配した
それは、スタンド・バイ・ミーのメガネに向かっててめえの父親はクズで母は売女だ、みたいな罵倒を浴びせた男がいて、それも後のセピア色の思い出に変わる、みたいなことなんだろうが、話の見せ方と分かっていても、許容できない層がどうしてもいるんだよ。この話は先日のルックバックの統失の話とも関係はあるけど、あっちは明示はされてない。明示された差別表現を美化して語るってことは難しい。とんねるずにいじられていた定岡正二が例えば裏では別に仲が悪くないとか、電気グルーブでいじられていたまりんと石野らの関係性が別にわだかまりがないとしても、なんとなく良い気分にならない。力関係が完全に見えてきて嫌な気分になる。
こういう関係は割とちょいワルな連中に結構多く、ボス気取りのやつに子分みたいな友達が群がるという構図が現実にもよく見られた。それはもうまったく友達という概念ではなく、友達だとうっすら思ってるのは脳天気なボスだけという構図だった。大体の配下は顔色を伺ってて、傍から見てもプレッシャーを感じる力関係がそこにあった。セピア色になるのは立場が上のやつだけで、虐げられたものの色合いがセピアになることはない。思い出す度に灰色になるだけだ。
