職業	年齢	おおよその月収	ボーナス等	おおよその年収	労働者数
航空機操縦士	43.1	138	123	1,779	4,970
医師★	41.6	97	63	1,227	77,920
(男女合計)管理的職業従事者	50.2	47	522	1,086	6,720
大学教授（高専含む）★	58.0	66	275	1,067	59,530
法務従事者	49.9	68	176	992	21,150
大学准教授（高専含む）★	48.9	55	207	867	39,880
歯科医師★	40.5	60	42	762	15,090
その他の経営・金融・保険専門職業従事者	39.3	46	156	708	16,000
大学講師・助教（高専含む）★	41.6	49	108	696	56,890
高等学校教員	43.1	43	163	679	69,200
研究者★	39.8	42	156	660	118,450
輸送用機器技術者	40.1	41	159	651	191,480
小・中学校教員	40.3	42	146	650	31,200
システムコンサルタント・設計者❓	40.4	46	97	649	78,730
電気・電子・電気通信技術者（通信ネットワーク技術者を除く）❓	41.8	41	154	646	285,830
鉄道運転従事者	41.9	42	129	633	32,230
不詳	42.7	41	137	629	5,580
公認会計士，税理士	38.0	42	117	621	11,800
企画事務員	40.4	38	139	595	296,400
船内・沿岸荷役従事者	41.7	41	103	595	44,870
獣医師	35.6	43	69	585	4,530
その他の機械整備・修理従事者	40.9	34	173	581	50,190
機械器具・通信・システム営業職業従事者（自動車を除く）	39.4	38	122	578	186,800
建築技術者	40.7	39	106	574	270,020
機械技術者	39.8	37	124	568	321,200
土木技術者	42.8	38	108	564	176,570
車掌	37.9	37	120	564	18,990
クレーン・ウインチ運転従事者	48.6	41	72	564	21,680
助産師	39.6	39	88	556	14,800
化学技術者	38.8	36	115	547	78,960
薬剤師	39.1	40	67	547	89,680
金融営業職業従事者	35.1	35	126	546	116,510
航空機客室乗務員	33.5	38	69	525	5,360
販売類似職業従事者	37.7	35	101	521	75,150
その他の営業職業従事者	39.4	35	98	518	695,990
製銑・製鋼・非鉄金属製錬従事者	41.3	34	109	517	116,700
ソフトウェア作成者❓	37.1	36	83	515	572,000
金属技術者	40.1	33	116	512	17,160
著述家，記者，編集者	41.3	36	76	508	55,790
電気工事従事者	39.8	34	98	506	149,580
その他の情報処理・通信技術者❓	38.3	34	96	504	188,610
自動車組立従事者	39.9	35	81	501	217,140
発電員，変電員	42.5	34	92	500	23,290
自動車営業職業従事者	38.8	34	91	499	90,820
他に分類されない技術者	41.2	33	101	497	108,240
診療放射線技師	38.2	34	87	495	41,010
音楽家，舞台芸術家	35.7	35	72	492	16,910
配管従事者	43.2	35	71	491	62,960
美術家，写真家，映像撮影者	36.5	35	70	490	18,890
看護師	40.5	34	80	488	728,420
デザイナー	37.5	35	66	486	72,860
営業用大型貨物自動車運転者	50.6	37	39	483	420,250
その他の商品販売従事者	40.3	33	85	481	108,200
化学製品製造従事者	40.3	32	96	480	176,700
臨床検査技師	39.1	33	75	471	69,550
はん用・生産用・業務用機械器具・電気機械器具整備・修理従事者	40.6	32	87	471	147,130
他に分類されない専門的職業従事者	39.6	33	73	469	107,970
鋳物製造・鍛造従事者	41.9	33	72	468	65,920
その他の教員	44.0	33	70	466	65,650
宗教家	43.9	32	76	460	6,110
営業・販売事務従事者	40.9	31	87	459	729,590
建設・さく井機械運転従事者	52.1	34	51	459	31,120
はん用・生産用・業務用機械器具組立従事者	41.7	31	86	458	94,190
機械検査従事者	41.2	31	85	457	60,720
総合事務員	43.1	31	84	456	956,170
自動車整備・修理従事者	38.5	31	83	455	156,280
秘書	40.2	31	79	451	17,810
生産関連事務従事者	43.0	30	91	451	402,770
運輸・郵便事務従事者	45.8	31	79	451	155,880
ダム・トンネル掘削従事者，採掘従事者	48.3	33	54	450	4,360
庶務・人事事務員	43.6	30	88	448	567,450
バス運転者	53.9	32	64	448	101,030
金属工作機械作業従事者	42.1	31	75	447	210,960
保健師	38.1	31	73	445	12,990
その他の保健医療従事者	39.2	31	72	444	60,850
大工	40.9	33	47	443	14,680
保険営業職業従事者	46.8	32	57	441	209,560
鉄工，製缶従事者	40.8	31	67	439	54,020
その他の一般事務従事者	42.7	30	78	438	859,400
他に分類されない輸送従事者	45.0	31	64	436	60,590
その他の製品製造・加工処理従事者（金属製品）	42.1	30	73	433	211,550
営業用貨物自動車運転者（大型車を除く）	44.6	33	35	431	579,760
画工，塗装・看板制作従事者	42.4	31	58	430	38,340
その他の建設従事者	43.5	32	44	428	67,830
歯科技工士	43.3	31	55	427	11,120
会計事務従事者	41.7	29	79	427	427,170
その他の定置・建設機械運転従事者	47.8	30	63	423	102,960
タクシー運転者	59.7	34	13	421	163,780
建設躯体工事従事者	40.8	32	37	421	87,920
測量技術者	40.6	29	72	420	15,990
その他の自動車運転従事者	51.7	31	48	420	13,520
金属溶接・溶断従事者	41.1	29	69	417	91,000
金属彫刻・表面処理従事者	42.3	29	68	416	32,880
窯業・土石製品製造従事者	45.9	29	68	416	74,810
理学療法士，作業療法士，言語聴覚士，視能訓練士	34.6	29	67	415	226,680
板金従事者	40.9	29	65	413	30,450
ゴム・プラスチック製品製造従事者	41.6	29	65	413	240,080
印刷・製本従事者	43.5	29	59	407	98,330
製図その他生産関連・生産類似作業従事者	40.6	29	55	403	84,080
土木従事者，鉄道線路工事従事者	45.5	30	40	400	175,080
自家用貨物自動車運転者	49.4	30	39	399	72,710
准看護師	51.2	28	62	398	131,770
その他の機械組立従事者	41.9	27	73	397	67,280
介護支援専門員（ケアマネージャー）	52.6	28	59	395	71,720
歯科衛生士	37.3	29	46	394	43,380
個人教師	36.8	29	46	394	30,730
外勤事務従事者	51.8	28	57	393	6,310
その他の社会福祉専門職業従事者	44.0	27	68	392	189,940
電気機械器具組立従事者	42.6	27	68	392	313,570
製品検査従事者（金属製品）	42.9	27	66	390	83,580
金属プレス従事者	41.3	27	64	388	77,090
幼稚園教員，保育教諭	36.3	26	74	386	157,310
その他の製品製造・加工処理従事者（金属製品を除く）	42.6	27	61	385	113,270
木・紙製品製造従事者	43.3	27	58	382	142,930
その他の運搬従事者	46.2	28	45	381	581,160
保育士	37.2	26	68	380	254,210
栄養士	37.1	26	65	377	93,610
製品検査従事者（金属製品を除く）	43.3	26	62	374	95,410
訪問介護従事者	48.6	27	48	372	69,270
清掃員（ビル・建物を除く），廃棄物処理従事者	48.5	27	46	370	136,020
介護職員（医療・福祉施設等）	44.3	26	52	364	1,116,080
その他のサービス職業従事者	40.7	27	40	364	263,980
警備員	51.9	27	34	358	175,310
農林漁業従事者	46.9	26	46	358	31,170
電話応接事務員	42.5	27	33	357	170,880
居住施設・ビル等管理人	54.6	25	43	343	52,640
理容・美容師	30.5	28	6	342	31,840
飲食物調理従事者	43.9	26	28	340	355,770
その他の保安職業従事者	52.1	26	26	338	45,850
事務用機器操作員	49.2	27	13	337	202,710
販売店員	41.7	25	32	332	1,230,080
乗用自動車運転者（タクシー運転者を除く）	59.7	25	31	331	23,880
娯楽場等接客員	39.1	25	26	326	158,490
他に分類されない運搬・清掃・包装等従事者	49.1	24	33	321	122,510
食料品・飲料・たばこ製造従事者	42.9	24	31	319	800,550
(男女合計)看護助手	47.8	22	51	315	96,760
美容サービス・浴場従事者（美容師を除く）	33.3	25	13	313	21,320
その他の保健医療サービス職業従事者	40.7	23	34	310	44,810
受付・案内事務員	39.5	23	32	308	91,880
身の回り世話従事者	41.2	24	19	307	69,500
飲食物給仕従事者	40.3	24	15	303	202,520
包装従事者	45.5	22	27	291	60,870
紡織・衣服・繊維製品製造従事者	43.6	21	30	282	124,520
クリーニング職，洗張職	46.3	21	17	269	42,430
ビル・建物清掃員	53.5	21	17	269	124,510

賃金構造基本統計調査 / 令和５年賃金構造基本統計調査一般労働者職種

関連増田：(労働人口順) 販売店員の人口が最も多い。ついで介護士 https://anond.hatelabo.jp/20240725223126

Permalink | 記事への反応(2) | 22:58

■販売 店員の人口が最も多い。ついで介護士

販売店員・介護士ファーストの政策出したら良いんじゃいかなっておもいました。

あと、IT屋さんは知らぬ間に結構いました。自動車工場の人よりはなんか多そうな印象です

※ 常用労働者が10人以上の事業所に勤めている人。役員／自営業者は除く。

職業	年齢	おおよその月収	ボーナス等	おおよその年収	労働者数
販売店員	41.7	25	32	332	1,230,080
介護職員（医療・福祉施設等）	44.3	26	52	364	1,116,080
総合事務員	43.1	31	84	456	956,170
その他の一般事務従事者	42.7	30	78	438	859,400
食料品・飲料・たばこ製造従事者	42.9	24	31	319	800,550
営業・販売事務従事者	40.9	31	87	459	729,590
看護師	40.5	34	80	488	728,420
その他の営業職業従事者	39.4	35	98	518	695,990
その他の運搬従事者	46.2	28	45	381	581,160
営業用貨物自動車運転者（大型車を除く）	44.6	33	35	431	579,760
ソフトウェア作成者❓	37.1	36	83	515	572,000
庶務・人事事務員	43.6	30	88	448	567,450
会計事務従事者	41.7	29	79	427	427,170
営業用大型貨物自動車運転者	50.6	37	39	483	420,250
生産関連事務従事者	43.0	30	91	451	402,770
飲食物調理従事者	43.9	26	28	340	355,770
機械技術者	39.8	37	124	568	321,200
電気機械器具組立従事者	42.6	27	68	392	313,570
企画事務員	40.4	38	139	595	296,400
電気・電子・電気通信技術者（通信ネットワーク技術者を除く）❓	41.8	41	154	646	285,830
建築技術者	40.7	39	106	574	270,020
その他のサービス職業従事者	40.7	27	40	364	263,980
保育士	37.2	26	68	380	254,210
ゴム・プラスチック製品製造従事者	41.6	29	65	413	240,080
理学療法士，作業療法士，言語聴覚士，視能訓練士	34.6	29	67	415	226,680
自動車組立従事者	39.9	35	81	501	217,140
その他の製品製造・加工処理従事者（金属製品）	42.1	30	73	433	211,550
金属工作機械作業従事者	42.1	31	75	447	210,960
保険営業職業従事者	46.8	32	57	441	209,560
事務用機器操作員	49.2	27	13	337	202,710
飲食物給仕従事者	40.3	24	15	303	202,520
輸送用機器技術者	40.1	41	159	651	191,480
その他の社会福祉専門職業従事者	44.0	27	68	392	189,940
その他の情報処理・通信技術者❓	38.3	34	96	504	188,610
機械器具・通信・システム営業職業従事者（自動車を除く）	39.4	38	122	578	186,800
化学製品製造従事者	40.3	32	96	480	176,700
土木技術者	42.8	38	108	564	176,570
警備員	51.9	27	34	358	175,310
土木従事者，鉄道線路工事従事者	45.5	30	40	400	175,080
電話応接事務員	42.5	27	33	357	170,880
タクシー運転者	59.7	34	13	421	163,780
娯楽場等接客員	39.1	25	26	326	158,490
幼稚園教員，保育教諭	36.3	26	74	386	157,310
自動車整備・修理従事者	38.5	31	83	455	156,280
運輸・郵便事務従事者	45.8	31	79	451	155,880
電気工事従事者	39.8	34	98	506	149,580
はん用・生産用・業務用機械器具・電気機械器具整備・修理従事者	40.6	32	87	471	147,130
木・紙製品製造従事者	43.3	27	58	382	142,930
清掃員（ビル・建物を除く），廃棄物処理従事者	48.5	27	46	370	136,020
准看護師	51.2	28	62	398	131,770
紡織・衣服・繊維製品製造従事者	43.6	21	30	282	124,520
ビル・建物清掃員	53.5	21	17	269	124,510
他に分類されない運搬・清掃・包装等従事者	49.1	24	33	321	122,510
研究者★	39.8	42	156	660	118,450
製銑・製鋼・非鉄金属製錬従事者	41.3	34	109	517	116,700
金融営業職業従事者	35.1	35	126	546	116,510
その他の製品製造・加工処理従事者（金属製品を除く）	42.6	27	61	385	113,270
他に分類されない技術者	41.2	33	101	497	108,240
その他の商品販売従事者	40.3	33	85	481	108,200
他に分類されない専門的職業従事者	39.6	33	73	469	107,970
その他の定置・建設機械運転従事者	47.8	30	63	423	102,960
バス運転者	53.9	32	64	448	101,030
印刷・製本従事者	43.5	29	59	407	98,330
(男女合計)看護助手	47.8	22	51	315	96,760
製品検査従事者（金属製品を除く）	43.3	26	62	374	95,410
はん用・生産用・業務用機械器具組立従事者	41.7	31	86	458	94,190
栄養士	37.1	26	65	377	93,610
受付・案内事務員	39.5	23	32	308	91,880
金属溶接・溶断従事者	41.1	29	69	417	91,000
自動車営業職業従事者	38.8	34	91	499	90,820
薬剤師	39.1	40	67	547	89,680
建設躯体工事従事者	40.8	32	37	421	87,920
製図その他生産関連・生産類似作業従事者	40.6	29	55	403	84,080
製品検査従事者（金属製品）	42.9	27	66	390	83,580
化学技術者	38.8	36	115	547	78,960
システムコンサルタント・設計者❓	40.4	46	97	649	78,730
医師★	41.6	97	63	1,227	77,920
金属プレス従事者	41.3	27	64	388	77,090
販売類似職業従事者	37.7	35	101	521	75,150
窯業・土石製品製造従事者	45.9	29	68	416	74,810
デザイナー	37.5	35	66	486	72,860
自家用貨物自動車運転者	49.4	30	39	399	72,710
介護支援専門員（ケアマネージャー）	52.6	28	59	395	71,720
臨床検査技師	39.1	33	75	471	69,550
身の回り世話従事者	41.2	24	19	307	69,500
訪問介護従事者	48.6	27	48	372	69,270
高等学校教員	43.1	43	163	679	69,200
その他の建設従事者	43.5	32	44	428	67,830
その他の機械組立従事者	41.9	27	73	397	67,280
鋳物製造・鍛造従事者	41.9	33	72	468	65,920
その他の教員	44.0	33	70	466	65,650
配管従事者	43.2	35	71	491	62,960
包装従事者	45.5	22	27	291	60,870
その他の保健医療従事者	39.2	31	72	444	60,850
機械検査従事者	41.2	31	85	457	60,720
他に分類されない輸送従事者	45.0	31	64	436	60,590
大学教授（高専含む）★	58.0	66	275	1,067	59,530
大学講師・助教（高専含む）★	41.6	49	108	696	56,890
著述家，記者，編集者	41.3	36	76	508	55,790
鉄工，製缶従事者	40.8	31	67	439	54,020
居住施設・ビル等管理人	54.6	25	43	343	52,640
その他の機械整備・修理従事者	40.9	34	173	581	50,190
その他の保安職業従事者	52.1	26	26	338	45,850
船内・沿岸荷役従事者	41.7	41	103	595	44,870
その他の保健医療サービス職業従事者	40.7	23	34	310	44,810
歯科衛生士	37.3	29	46	394	43,380
クリーニング職，洗張職	46.3	21	17	269	42,430
診療放射線技師	38.2	34	87	495	41,010
大学准教授（高専含む）★	48.9	55	207	867	39,880
画工，塗装・看板制作従事者	42.4	31	58	430	38,340
金属彫刻・表面処理従事者	42.3	29	68	416	32,880
鉄道運転従事者	41.9	42	129	633	32,230
理容・美容師	30.5	28	6	342	31,840
小・中学校教員	40.3	42	146	650	31,200
農林漁業従事者	46.9	26	46	358	31,170
建設・さく井機械運転従事者	52.1	34	51	459	31,120
個人教師	36.8	29	46	394	30,730
板金従事者	40.9	29	65	413	30,450
乗用自動車運転者（タクシー運転者を除く）	59.7	25	31	331	23,880
発電員，変電員	42.5	34	92	500	23,290
クレーン・ウインチ運転従事者	48.6	41	72	564	21,680
美容サービス・浴場従事者（美容師を除く）	33.3	25	13	313	21,320
法務従事者	49.9	68	176	992	21,150
車掌	37.9	37	120	564	18,990
美術家，写真家，映像撮影者	36.5	35	70	490	18,890
秘書	40.2	31	79	451	17,810
金属技術者	40.1	33	116	512	17,160
音楽家，舞台芸術家	35.7	35	72	492	16,910
その他の経営・金融・保険専門職業従事者	39.3	46	156	708	16,000
測量技術者	40.6	29	72	420	15,990
歯科医師★	40.5	60	42	762	15,090
助産師	39.6	39	88	556	14,800
大工	40.9	33	47	443	14,680
その他の自動車運転従事者	51.7	31	48	420	13,520
保健師	38.1	31	73	445	12,990
公認会計士，税理士	38.0	42	117	621	11,800
歯科技工士	43.3	31	55	427	11,120
(男女合計)管理的職業従事者	50.2	47	522	1,086	6,720
外勤事務従事者	51.8	28	57	393	6,310
宗教家	43.9	32	76	460	6,110
不詳	42.7	41	137	629	5,580
航空機客室乗務員	33.5	38	69	525	5,360
航空機操縦士	43.1	138	123	1,779	4,970
獣医師	35.6	43	69	585	4,530
ダム・トンネル掘削従事者，採掘従事者	48.3	33	54	450	4,360

賃金構造基本統計調査 / 令和５年賃金構造基本統計調査一般労働者職種

関連増田：(年収順)パイロットの年収が最も高い。ついで医者、管理職、大学教授 https://anond.hatelabo.jp/20240725225843

Permalink | 記事への反応(4) | 22:31

■2019年 9月 から 投資をはじめて+2,700%になってる話

これまで10年以上コツコツ積んでいた投資信託を解約し、元手400万円程度から自分で実際に取引してみようと株取引をはじめた。

その結果の5年前から今日までの成績は+2,700%超の+2,732%だ。

他のエントリで失敗談が話題になっていたので成功談も必要だろうと俺自身の投資の考え方と共に書く。

まず投資を始めようとしたきっかけが、あまりの円高傾向に政府は円安傾向に振ろうと努力するのではないか？という予測が2019年頃から既にあり、2019年 9月頃の日経平均株価は中・長期目線で大幅な上下動をすることもなく安定していた。

もしも本当に為替が円安傾向に振るのであれば、庶民でも手が出る現実味のある価格で推移している日本株、特に輸出企業の株を買えば儲けが出るのではないか？という欲目を持った。

更に言えば、中・長期目線で大幅な上下動をしていない日経平均株価を考えると素人投資であっても損失を最小限に抑えられる可能性が幾分か高いのではないか？という考えに至って投資信託をすべて解約し400万円程度で株取引をはじめた。

一番最初に目を付けたのは海運関連株だった。

何故、海運関連株なのか？という理由は明白で、実は俺自身が高校・大学と海運を中心とした船舶関連のことを専攻している早い話が船乗りとなれる資格である海技士資格保有者だからだ。

とは言っても実はリーマン・ショック直撃世代であり、就職氷河期を下回る就職率の影響をもろに受け就職が上手く行かず、当時は非常に競争率が高くとも他の求人数と比較すると絶対数自体は多かった中卒の給与か？と疑いたくなる超安月給の零細IT系企業へ就職をした。

地元に居た幼馴染の友人たちはコンビニバイトを奪い合っていたのでマシと言えばマシではあったが、地方民からすると工場生産が海外移転してしまったので非正規期間工すら無く、地方ではコンビニバイトですら競争率が非常に高かったのだ。

船乗りのスキルは塩漬けにせざる得なく、意味のない学生時代だったなと考えながら日々安月給で過ごし、か細くも貯蓄のために投資信託へ積立していたが、社会人となって初めて活かせたタイミングが海運関連株の購入動機へ繋がったのだ。

俺は学生時代の学習経験から世界の主要生産物と、その生産物が世界の何処の港で積み下ろしされているのか？を学生時代の古い知識ながらも大まかに把握しており、MarineTraffic.comあたりで船舶の動静を観る知識とスキルを持っていた。

つまり、投資素人である自分は将来の需要予測が必要な先物取引は全く手が出せないものの、海運の積み下ろしという既に需要が確定している海運動静を観測することによって、日本の製造業がどれだけの資源を消費しようとしているか？を推測できたのだ。

どのような積み荷を運ぶ船種が何処から何処へ運んでいるか？その積載量はどれくらいか？というのをAPIを用いてグラフ化し上下動を見ることが出来、実際にその上下動は時間が立つに連れて上昇傾向を示したのであった。

更に言えば、もしも逆に下触れが継続するのであれば投資撤退が示されており、海運の状況と海運関連株の財務状況と株価を見ておけば安全性を高められるという判断もしていた。

そして読みは当たった。

鉄鋼やゴム、樹脂などを運ぶ船の動静は明らかに活発化し日本へ運び入れている。このタイミングで俺は日本の製造業の株を400万円使い切って多数買い、その直後あたりで為替が円安へ振り始めた。

製造業が四半期短信を発表する毎に株価は見る見る間に上昇し、俺の成績は本日の時点で+2,732%だ。

俺の投資の決まりごとは信用取引をせず現物取引のみで行い、そして自分自身の得意分野を把握し、自分が納得できるやり方で取引しよう、出来れば中・長期でということだ。

結局、自分が知らない業界の株を買っても何で上昇しているのか説明が付かない。説明が付かないということは儲けが出たとしても偶然に過ぎない。

何故こういう値動きをするのか？を自分自身が納得できる結論を出して投資は行うべきで、何の説明もなしに勘で買うのは撤退するのも勘になってしまうし絶対に良くはないのだ。

みんなも得意分野を持とう。

Permalink | 記事への反応(23) | 20:00

2024-07-24

■anond:20240724164732

はっきりいって社会貢献は株式会社以外にやらせたらあかんよ。

一般社団法人一般財団法人相互会社生活衛生同業組合連合会生活衛生同業小組合共済水産業協同組合連合会漁協連合会漁業生産組合商工組合連合会商店街振興組合連合会消費生活協同組合連合会信用金庫連合会森林組合連合会水産加工業協同組合連合会生産森林組合船主相互保険組合たばこ耕作組合中小企業等協同組合事業協同組合事業協同小組合信用協同組合協同組合連合会企業組合内航海運組合連合会農協連合会農事組合法人農林中金輸出組合輸出水産業組合輸入組合労働金庫連合会特定非営利活動法人認定特定非営利活動法人公益社団法人公益財団法人学校法人医療法人宗教法人社会福祉法人貸金業協会委託者保護基金管理組合法人企業年金基金連合会危険物保安技術協会行政書士会連合会漁業共済組合連合会漁業信用基金協会漁船保険組合中央会勤労者財産形成基金軽自動車検査協会健康保険組合連合会原賠支援機構原発環境整備機構高圧ガス保安協会広域的運営推進機関広域臨海環境整備センター更生保護法人小型船舶検査機構国家公務員共済組合連合会国民健康保険組合連合会国民年金基金連合会市街地再開発組合自動車安全運転センター司法書士会連合会社会保険労務士会連合会住宅街区整備組合酒造組合中央会連合会酒販組合中央会連合会商工会連合会商工会議所日本商工会議所商工組合連合会商品先物取引協会消防団員等公務災害補償等共済基金職員団体職業訓練法人信用保証協会生活衛生同業組合連合会政党税理士会日税連石炭鉱業年金基金全国健康保険協会船員災害防止協会全国市町村職員共済組合連合会損害保険料率算出団体地方競馬全国協会地方公務員共済組合連合会地方公務員災害補償基金中央職業能力開発協会中央労働災害防止協会中小企業団体中央会投資者保護基金独立行政法人土地改良事業団体連合会土地家屋調査士会連合会都道府県職業能力開発協会日本勤労者住宅協会日本公認会計士協会日本消防検定協会日本私立学校振興共済事業団日赤日本電気計器検定所日本弁理士会認可金融商品取引業協会認可地縁団体農業共済組合連合会農業信用基金協会農水産業協同組合貯金保険機構負債整理組合弁護士会日弁連防災街区整備事業組合保険契約者保護機構マンション建替組合マンション敷地売却組合水先人会連合会輸出組合輸入組合預金保険機構労働組合労働災害防止協会沖縄振興開発金融公庫国際協力銀行政策公庫港務局国立大学法人社会保険診療報酬支払基金水害予防組合水害予防組合連合大学共同利用機関法人地方公共団体地方公共団体金融機構地方公共団体情報システム機構地方税共同機構地方住宅供給公社地方道路公社地方独立行政法人財務大臣指定の独立行政法人土地開発公社土地改良区連合土地区画整理組合日本下水道事業団日本司法支援センター JRA 日本年金機構「あんた馬鹿！？」

Permalink | 記事への反応(2) | 16:57

■anond:20240724153535

コスト感覚がぶっ壊れてるのお前のほうで、そこで一番でけぇのは輸送費、そして保存してる場所の家賃なんだよね。

電子書籍をもう一回送っても、別に編集と生産のコストは増えないだろ？

物理書籍をもう一回送るってのは、すげぇコストがかかるんだわ。

本を作りさえすれば、それが終わりだと思っちゃうの。素人さんにありがちですね。

Permalink | 記事への反応(0) | 15:41

■anond:20240724133552

お前は良い年こいてまだ親に面倒見てもらってそうだよな　お前みたいなのが生まれてくるのを考えると、子どもを産むのはかなりのリスクやね

金食いつぶされてごみが生産されるとは

Permalink | 記事への反応(1) | 13:39

2024-07-23

■[経済メモ] ミクロ経済学 概要

1. 一般均衡 モデル

経済を I 個の財・サービス、J 人の消費者、F 社の企業から成るとする。

1.1 消費者の最適化問題

各消費者 j ∈ {1, ..., J} の問題は以下のように定式化される：

max Uⱼ(xⱼ)

s.t. p · xⱼ ≤ wⱼ + Σ(f=1 to F) θⱼᶠπᶠ

ここで、

Uⱼ: 消費者 j の効用関数（強い単調性、強い凸性を仮定）

xⱼ = (x₁ⱼ, ..., xᵢⱼ): 消費ベクトル

p = (p₁, ..., pᵢ): 価格ベクトル

wⱼ: 初期賦存

θⱼᶠ: 消費者 j の企業 f への所有権シェア

πᶠ: 企業 f の利潤

一階条件（Kuhn-Tucker条件）：

∂Uⱼ/∂xᵢⱼ ≤ λⱼpᵢ, xᵢⱼ ≥ 0, xᵢⱼ(∂Uⱼ/∂xᵢⱼ - λⱼpᵢ) = 0 ∀i ∈ I

λⱼ(wⱼ + Σ(f=1 to F) θⱼᶠπᶠ - p · xⱼ) = 0, λⱼ ≥ 0

ここで、λⱼ はラグランジュ乗数。

1.2 企業の最適化問題

各企業 f ∈ {1, ..., F} の問題：

max πᶠ = p · yᶠ

s.t. yᶠ ∈ Yᶠ

ここで、

yᶠ = (y₁ᶠ, ..., yᵢᶠ): 生産ベクトル（正は産出、負は投入）

Yᶠ: 企業 f の生産可能集合（閉凸集合と仮定）

一階条件（利潤最大化条件）：

p · y ≤ p · yᶠ ∀y ∈ Yᶠ

1.3 市場均衡条件

財市場の清算条件：

Σ(j=1 to J) xᵢⱼ = Σ(f=1 to F) yᵢᶠ + Σ(j=1 to J) wᵢⱼ ∀i ∈ I

ここで、wᵢⱼ は消費者 j の財 i の初期賦存量。

ワルラス法則：

p · (Σ(j=1 to J) xⱼ - Σ(f=1 to F) yᶠ - Σ(j=1 to J) wⱼ) = 0

2. 一般均衡の存在 証明（概略）

1. 価格単体を定義：Δ = {p ∈ ℝ₊ᴵ | Σ(i=1 to I) pᵢ = 1}

2. 超過需要関数 z(p) を定義

3. z(p) の連続性を証明

4. 予算制約とワルラス法則より、p · z(p) = 0 ∀p ∈ Δ を示す

5. 境界条件：pᵢ → 0 ⇒ zᵢ(p) → +∞ を証明

6. Kakutani の不動点定理を適用し、z(p*) = 0 となる p* ∈ Δ の存在を示す

3. パレート最適性の数学的特徴付け

社会的厚生関数 W = W(U₁(x₁), ..., Uⱼ(xⱼ)) を最大化する問題を考える：

max W(U₁(x₁), ..., Uⱼ(xⱼ))

s.t. Σ(j=1 to J) xⱼ = Σ(f=1 to F) yᶠ + Σ(j=1 to J) wⱼ

yᶠ ∈ Yᶠ ∀f ∈ F

一階条件：

∂W/∂Uⱼ · ∂Uⱼ/∂xᵢⱼ = μpᵢ ∀i ∈ I, ∀j ∈ J

p = ∇yᶠπᶠ(yᶠ) ∀f ∈ F

ここで、μ はラグランジュ乗数、∇yᶠπᶠ(yᶠ) は利潤関数の勾配ベクトル。

これらの条件は、消費の効率性、生産の効率性、そして消費と生産の効率性を同時に表現している。

4. 厚生経済学の基本定理

第一基本定理：完全競争市場均衡はパレート最適である。

証明には、均衡条件とパレート最適性の条件の同値性を示す。

第二基本定理：任意のパレート最適な資源配分は、適切な初期賦存の再分配の下で、競争均衡として実現可能である。

証明には、分離超平面定理を用いる。

Permalink | 記事への反応(0) | 15:27

■anond:20240723090241

理性的に公平と正義を保つのはエネルギーが消費される一方だけど、

感情に任せて暴れまわるのはエネルギーがどんどん生産されるからね。

そもそも勝てる戦いじゃなかったんだよ、最初っから…。

Permalink | 記事への反応(0) | 09:19

2024-07-20

■anond:20240720224414

「性欲過多じゃないから生産性がない」に対して「もう子供を生産してる」と返しただけで妄想ふくらみすぎだろ

中年になって枯れることは別に綺麗事でも聖人でもないだろ

Permalink | 記事への反応(0) | 22:52

■anond:20240720223525

急にじゃなくて、一連の流れと決め手として君の言葉遣いからいかにもオタク臭さが臭ってきた。

「子供は生産済み」なんて普通の妻子ある成人男性は使わないでしょ〜！ｗ

オタクがよく使う「〇〇は貫通済み」とか「〇〇生産機」みたいな女を差別する用語を日頃から使ってる人間でしか思いつかない言葉だよｗ

何が目的でそんな綺麗事抜かしてるのか知らんけど、オタクがレスバしたい為に聖人気取ってんなら時間の無駄だから消えな🖕

俺は「ガチ」な奴と話し合いたい

Permalink | 記事への反応(2) | 22:44

■anond:20240720221319

「子供は生産済み」って本当に子供がいたら

そんなワード使わないけどな。

気持ち悪いネットオタク特有の言葉選びで独身童貞孤独中年だってバレちゃったねぇ

Permalink | 記事への反応(1) | 22:19

■anond:20240720220728

子供は生産済みだよ

なんかあれだな、「このアニメ見ないやつは人生の半分損してる」と大口叩くオタクみたいだな

趣味嗜好が人それぞれにあることを認められない

自分の好きなものを同じように好きな者以外は不幸だと認定してしまう

Permalink | 記事への反応(1) | 22:13

■anond:20240720083941

利用データ開示要請も出来るようになる流れで、今は明確に違法とは限らず義務もないのでスルーされるが、いずれHFやCivtaiのようなプラットフォームは対応せざるをえなくなる。現状でLoRAを配布している主要サイトを海賊版サイトと同じラインで考えるな。

そして違法漫画サイトを潰せないのは、手間と金だけの問題ではない。法に従うつもりのない人間、法が及ばない所で活動する人間、そいつらと手を組む人間、匿う人間などがいる以上、ある程度はどうにもならん。既にCaraやXfolioのデータもパクられてるよ。

違法サイトと同等の存在を想定して、個人で対応できない事に頭を悩ませているなら、もう何も生産しないほうがいい。完全に悪用を防ぐ事は不可能だから。この期に及んで単身裁判を起こす事で解決しなければならないという選択肢しか頭にないなら尚更だ。インターネットやめろ。

Permalink | 記事への反応(0) | 18:04

■いよいよ中国がアメリカを抜いたらどうなんの？

「台湾や日本が豊かなのは、アメリカが軍事力で守ってやってるお陰で金もうけに注力できるんだから、もっと金よこせ。

アメリカ製品買え。

アメリカでモノ売りたかったら米国内で生産して米国人を雇え。」

もうね、トランプってヤクザでしょ。

トランプ以前だって、米国と欧州で勝手に規格を作って、「お前らこれに従え」だったから、広域指定暴力団か独立系の暴力団かの違いしかないんだが。

本題だけど、科学技術で中国がもう米国抜きつつあるじゃん。

ほんとマジで。

論文ランキングが1位中国が２位アメリカに大差。

研究開発費は１位アメリカにも関わらずだ。

科学技術で抜かれるってことは、製造業でもITでも時間の問題ってことでしょ。

アメリカがぶっちぎってから、諸国は従ってたわけ。

これが、アメリカが没落したら、どの国も言うこと聞くわけないっしょ。

「お前ら、明日からガソリン車禁止な」

って言ったところで、ブラジルとかインドとかインドネシアが言うこと聞くわけないじゃん。

さっき言った、米国と欧州で勝手に規格を作って、「お前らこれに従え」系の戦略、全部パーだけど、金髪は頭パープリンだし成功体験が抜けないから、全然軌道修正できていない。

ガソリン車禁止すりゃ、EV買ってもらえると思ってるし、古い石炭火力発電所禁止すれば、新しい発電所買ってくれると思ってる。

欧州と米国でみんなでハブればロシアは根をあげると思ってる。

みんな中国に持ってかれるだけじゃん。

ここらで、ちょっと軌道修正しないとやばくない？

Permalink | 記事への反応(3) | 14:38

■anond:20240720122704

ルイガノは台湾じゃないよ

生産は台湾かもしれないけど会社は台湾の会社ではないよ

Permalink | 記事への反応(1) | 12:43

■勘違いしてる絵師ほどAI 嫌悪してるよな

無い。今も生き残ってる絵描きって学生の頃からバリバリ商業の仕事してずっと売れ続けてる奴ばっかだからな

二次創作とか同人やってるような趣味絵描きは論外として、しょうもない案件でほそぼそ食ってるような絵師なんて

何十年続けた所で芽なんて出ないし生産してるものもAI未満で全体で見るとノイズ同然

正直殴ってでもさっさと諦めさせて別の定職に向かせる方が優しいと思うし

絵師界隈のAIショックはあいつらには本来良い薬だったんだけどな

良い大人がガキみたいに癇癪起こしてここまで幼稚な人間ばかりとは思わなかった

Permalink | 記事への反応(0) | 01:11

2024-07-19

■anond:20240719171731

AIなんて単なる道具に過ぎないのに、ドヤってると思っちゃうなら時代送れの感性してるとしか言いようがない

『AIは多様性、論理性、効率性を高めるツール

近年、AI 技術の発展に伴い、長文生成機能を持つAI ツールが注目を集めています。しかし、その能力を「ドヤる」ためのものと捉える向きも存在します。

しかし、真の賢さは、AIを単なる自慢道具ではなく、議論をより多様化、論理化、効率化するための

ツールとして活用することにあると言えるでしょう。

AIがもたらす議論の活性化

AIの長文生成機能は、人間の発想では思いつかないような斬新なアイデアや視点の提示を可能にします。膨大なデータを学習したAIは、既存の枠にとらわれない自由な発想で議論に貢献し、新たな発見や多角的な視点を生み出す力を持っています。

例えば、政策立案の場面において、AIを用いて異なる立場の意見を収集・分析することで、より客観的で効果的な政策立案を支援することができます。科学研究の分野においても、AIは膨大な論文データを分析し、新たな仮説や研究テーマを導出する役割を担うことができます。

論理的な議論を促進するAI

AIは、根拠に基づいた文章を生成することができます。単なる意見の羅列ではなく、論理的に筋道を立てた文章を生成することで、議論の説得力や論理性を高めることができます。

複雑な概念や専門的な知識をわかりやすく説明する際にも、AIは有効なツールとなります。AIは、難しい内容を平易な言葉に置き換えたり、図表を用いて視覚的に表現したりすることで、議論参加者の理解を深め、共通認識を形成するのに役立ちます。

議論を効率化するAI

AIによる議論の自動要約や議事録作成は、議論の成果を整理し、共有するのに役立ちます。議論の内容を後から振り返ったり、関係者間で共有したりする際に、時間と労力を節約することができます。

また、AIは議論の進行をサポートする役割も担うことができます。発言の重複や脱線などを防ぎ、議論を論点に沿った方向へ導くことで、効率的かつ生産的な議論を実現することが可能です。

AI 議論ツールの有効性を示す事例

近年、AI 議論ツールは様々な分野で活用され始めており、その有効性を示す事例も数多く報告されています。

* 教育現場では、AIを用いて個々の学習者に合わせた教材やカリキュラムを生成し、効果的な学習を支援する取り組みが進められています。

https://edtechmagazine.com/k12/software/artificial-intelligence

* ビジネスシーンでは、AIを用いて顧客との会話データを分析し、顧客満足度向上のための施策を提案したり、新規事業の創出に繋げたりする取り組みが進められています。

https://www.forbes.com/sites/forbescommunicationscouncil/2023/07/07/generative-ai-for-customer-service-best-practices-for-success/

まとめ

AIの長文生成機能は、議論を活性化し、論理化し、効率化するための強力なツールです。

AIを単なる自慢道具と捉えるのではなく、議論の可能性を広げる賢い道具として活用することで、より建設的で深い議論を行うことができるでしょう。

AI 議論ツールを活用することで、

* 新たな発見

* 多角的な視点

* 説得力のある議論

* 共通認識

* 効率的な議論

を実現することが可能となります。

※ 上記の文章では、各箇所に具体的な事例や研究結果等を追加することで、より説得力のある文章に仕上げることができます。

』

Permalink | 記事への反応(0) | 17:31

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？