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はてなキーワード: 自動とは
APIとやらを使えなくされるってそんな致命的なの？ブラウザ（というかアクセスするソフトの方）を改造して自動投稿部分を自パソのプログラム側に持たせて、UAも普通のブラウザに偽装すれば、Twitterさんサイドはbotかどうか認識できないんだからそこまで絶対無理でもなくない？そりゃ全員自作はムリだろうけど、需要ありそうだから自分のサイトで配ってる人とかいないの？どうなんスかパソコンの先生方。
https://arxiv.org/pdf/2304.10466.pdf
試行錯誤によって方針を学習する深層強化学習アルゴリズムは、環境と積極的に相互作用することによって収集された限られた量のデータから学習しなければならない。多くの先行研究が、データ効率の良いRLを実現するためには適切な正則化技術が重要であることを示していますが、データ効率の良いRLにおけるボトルネックの一般的な理解は不明なままでした。その結果、すべての領域でうまく機能する普遍的な技術を考案することは困難であった。
本論文では、非定常性、過剰な行動分布シフト、オーバーフィッティングなどのいくつかの潜在的な仮説を検討することにより、サンプル効率的な深層RLの主要なボトルネックを理解することを試みている。
強化学習ってよく知らない
我々は、状態ベースのDeepMind control suite（DMC）タスクについて、制御された体系的な方法で徹底的な実証分析を行い、遷移の検証セットにおける高い時間差（TD）誤差が、深いRLアルゴリズムの性能に深刻な影響を与える主犯であり、良い性能をもたらす先行手法は、実際、検証TD誤差を低く制御することを示した。この観察から、ディープRLを効率化するための強固な原理が得られる。すなわち、教師あり学習の正則化技術を利用することで、検証TD誤差をヒルクライムできる。
誤差を減らすのがDeepLearningだけど、それが時間差なのか。
我々は、検証TD誤差をターゲットとするシンプルなオンラインモデル選択法が、状態ベースのDMCとGymタスクにおいて効果的であることを示す。
1 はじめに
強化学習（RL）法は、大容量の深層ニューラルネット関数近似器と組み合わせた場合、ロボット操作などのドメインで有望視されている（Andrychowicz et al、
2020）、チップ配置（Mirhoseini et al.、2020）、ゲーム（Silver et al.、2016）、データセンターの冷却（Lazic et al.、2018）。アクティブなオンラインデータ収集の単位ごとに費用が発生するため（例．
実際のロボットを動かす、シミュレーションによるチップ評価など）、限られた経験量でも効率的に学習できる、サンプル効率の良い深層RLアルゴリズムを開発することが重要である。このような効率的なRLアルゴリズムの考案が、近年の重要な研究課題となっています（Janner et al、
2019; Chen et al., 2021; Hiraoka et al., 2021)。
原理的には、オフポリシーRL法（例えば、SAC (Haarnoja et al., 2018), TD3 (Fujimoto et al., 2018), Rainbow (Hessel et al., 2018)）は、データ収集のステップごとに多くの勾配ステップのポリシーと値関数を改善することを可能にするため、良いサンプル効率が得られるはずです。しかし、このメリットは実際には実現できないようで、1回の学習ステップを多く取りすぎることでを収集した各遷移は、多くの環境において実際にパフォーマンスを害する。過大評価（Thrun & Schwartz, 1993; Fujimoto et al., 2018）といったいくつかの仮説、非定常性（Lyle ら、2022）、またはオーバーフィッティング（Nikishinら、2022）が根本的な原因として提案されている。
これらの仮説に基づき、より多くの勾配ステップを持つオフポリシーRLを可能にする方法として、モデルベースのデータ増強（Jannerら、2019）、アンサンブルの使用（Chenら、2021）、ネットワークの正則化（Hiraokaら、2021）、再生バッファを維持しながらRLエージェントをゼロから定期的にリセット（Nikishinら、2022）などのいくつかの緩和戦略が提案されている。これらのアプローチはそれぞれサンプル効率を大幅に向上させるが、これらの修正の有効性は（これから示すように）タスクに大きく依存する可能性があり、根本的な問題やこれらの手法の挙動を理解することはまだ未解決である。
ICLR 2023で会議論文として発表 本論文では、より多くの勾配ステップを取ることが深層RLアルゴリズムの性能悪化につながる理由、ヒューリスティック戦略が役立つ場合がある理由、そしてこの課題をより原理的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとするものである。
最近提案されたタンデム学習パラダイム(Ostrovski et al., 2021)を用いた実証分析を通じて、TD学習アルゴリズムは、学習の初期段階において、すぐに高い検証時間差(TD)誤差(すなわち、保留した検証セットにおけるQ-ネットワークとブートストラップターゲットの間の誤差)を得る傾向にあり、悪い最終解をもたらすことを明らかにする。
このホワイト ペーパーでは、深い RL アルゴリズムで勾配ステップを増やすとパフォーマンスが低下する理由、場合によってはヒューリスティック戦略が役立つ理由、およびこの課題をより原則的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとします。 最近提案されたタンデム学習パラダイム (Ostrovski et al., 2021) を使用した実証分析を通じて、トレーニングの初期段階で、TD 学習アルゴリズムが高い検証時間差を迅速に取得する傾向があることを示します。
(TD) エラー (つまり、保留された検証セットでの Q ネットワークとブートストラップ ターゲットとの間のエラー) が発生し、最終的なソリューションが悪化します。 さらに、データ効率の高い RL 設定のために考案された多くの既存の方法が、検証 TD エラーを低く制御する限り有効であることを示します。
この洞察は、深い RL を効率的にするための堅牢な原則を提供します。データ効率を向上させるために、検証 TD エラーを山登りすることによって、特定の問題に最も適した正則化を選択するだけです。
この原則は、オンラインRLトレーニングの過程で特定のタスクに最適な正則化戦略を自動的に発見しようとする単純なオンラインモデル選択方法の形で実現され、これを検証TDエラーを使用した自動モデル選択(AVTD)と呼びます。
AVTD は、各エージェントが異なる正則化を適用する共有リプレイ バッファーで、いくつかのオフポリシー RL エージェントをトレーニングします。 次に、AVTD は、環境内で動作するための検証 TD エラーが最小のエージェントを動的に選択します。
この単純な戦略だけでも、多くの場合、さまざまな Gym および DeepMind コントロール スイート (DMC) タスクで個々の正則化スキームと同様のパフォーマンスを発揮するか、それを上回ることがわかります。 重要なのは、パフォーマンスがドメイン間で大幅に異なる可能性がある以前の正則化方法とは異なり、私たちのアプローチはすべてのドメインで堅牢に動作することに注意してください。
要約すると、私たちの最初の貢献は、サンプル効率の高いディープ RL のボトルネックの実証分析です。 これらの課題の背後にあるいくつかの潜在的な説明を厳密に評価し、トレーニングの初期段階で高い検証 TD エラーを取得することが、データ効率の高いディープ RL のパフォーマンスを阻害する最大の原因の 1 つであることを観察します。 私たちの 2 番目の貢献は、単純なアクティブ モデル選択法 (AVTD) です。これは、検証 TD エラーの山登りによって正則化スキームを自動的に選択しようとします。 多くの場合、私たちの方法は、さまざまな Gym および DMC タスクで、最適な個々の正則化スキームに匹敵するか、それを上回ります。
https://anond.hatelabo.jp/20230418213201
「降ります」なんて言われなきゃわからないボンクラこそが車内のストレス源になってるって気付け。
降りる奴がいねえ駅なんかあるのかよ。
どの駅でも相当数降りるのは当たり前なの。
俺なんか自分の立ち位置がある程度ドアに近ければもう毎駅さっさと降りるわけ。
降りますか降りませんかなんてやりとりがムダなの。
実際にそいつの影響の波が自分とこまで来る前にとっくに対応できるわけ。
わかる？
降りる奴もそれを通す奴も阿吽の呼吸なの。
いちいち「降ります」とか言われなきゃわかんねえ、言わせてるって時点で
「何故言わないんだ」じゃねえんだよばかが。
無言でぎゅうぎゅう押すんじゃない。
こっちに準備する時間をよこせ。
立ってる奴でも一歩を踏み出す前の体重が動き出した瞬間、
もうわかるだろそいつが降りるのは。
お前がボケー――――ッとしてるだけで。
なにが「ぎゅうぎゅうするな」だ。
さっさと動けるし動いてしかるべきなのに気付かず動かずボケーっとしてるバカタレの無作法＆電車遅延原因ムーブに対してぎゅうぎゅうが発生してんの。
俺がお前の立場だったら「あ、ボケっとしていた、ミスった」と恥を感じるんだわ。
ぎゅうぎゅうであれ「降ります」であれ、そんな意思表示をさせてる時点で俺の落ち度、俺の失点。
ほとんどのまともな人間はそういうルールで満員電車にのってんの。
合図があれば、それなりにみな準備するんだ。
立ってる全員に余裕が無いことくらい、乗ってればわかるだろ。
合図なんか要るか！
座ってる人間立ってる人間と降りるために動き出す人間は全然違うから
そんなもん聴力視力とも相当悪くてもわかるぞ。
お前は感じ取ろうとする意志が一切ないだけ。
それか発達障害。
後者なら責めちゃ行けないのかもしれないけど、
怪我するようなことがあったとして、無言だったら、
たまーにいるお前みたいなボサーっとしたのが本当に邪魔だといつも思ってる。
どうしても「降りまーす」が必要になるのは事故の振り替えとかで車内が異常に混んでて殆どの人が本当に容易に動けないってときぐらいなんだわ。
お前がハッタショならしゃあないけどそうならそう書いてくれ。
頼む、口がついてるんだったら、言ってくれ。
言ったらかっこいいぞ。
「お前は『降ります』なんて言う見ればわかることを
気づけなくても仕方ない場面で「エクスキューズミー」言われても気まずくないけど
本来気づけなきゃいけない場面で「エクスキューズミー」言われたら気まずいだろ。
失敗を指摘されてるわけだから。
「降ります」なんて無作法なこと言わずに気づいてくれるのを待つ。
自分で気づいてどいてくれる方がお互いに気分がいいやりとりだから。
お前は本当に人の三倍いろんな察しの悪い半人前の分際でなに言ってんだほんとうに。
いちいち言われねえでも感じ取って動け。
それくらいも出来ねえ車中足手まといであるのみならず
本当に格好悪いぞ。
もう電車使わないでくれ。
マジで。
うちの自治体だと、候補者が40人以上いるんだけど、その中から一人だけ選べって無理ゲーじゃね?
…と思ったんだけども。
1. ホームページがある候補をCtrl+クリックでどんどんタブとして開いていく
2. そもそもホームページ無いとか、メールアドレスになってる候補とかは論外
3. N党・共産党みたいな政党でNGな候補は最初から開かない
(ここまでで既に1/3～半分ぐらい候補が減る)
6. ホームページが一枚紙っぺらとか政策が掛かれてない候補は即閉じ
7. ページトップがカルーセルなのに、全自動でころころ変わるから肝心の政策が読めないとか、Web1.xですか? みたいなホームページの作りが問題外の候補とかもちょっと
8. ページにTwitterやInstagram等しか書かれていなくて、その先見に行ってもキラキラ系なのは、今時の若者なのはわかるけど、えーっと
9. 自分の居住地域とは離れた町域の地域密着型候補はご縁が無かったというコトで
10. 子育て・高齢者・SDGsだけが主要政策なのもどうなんですかね?
11. ここまできて、ようやくまともに政策検討できる候補の政策を読んでいく
って、やってくと、まともに政策で選べる候補5人ぐらいしかいなんいんだけど、どーなんそれ?
や、意外とあっさり候補選べて助かるけどさ、なんというか飛沫候補の残念さとか、議員さんのITリテラシーとか、そんな人たちの議会で大丈夫か? って思うよね。
どっちかわかんないけど教室に置いてあって、
それはボタンを押すといろんな楽器の音色を選択できるハイカラ機能が付いてたんだけど
中休み（あー懐かしいね、確か2時間目のあとのやつね）になったらピアノ弾ける子がそれを弾いて、
そこにいたずらっ子が音色選択ボタンをランダムに押しまくって邪魔するってのが定番行事だった。
んで、そんなある日の中休みに突然それは起きた。
それまで小学生の拙い演奏をランダムな音色で奏でていた電子ピアノがいきなり自分から曲を演奏し始めたのよ。
いやーたまげたね。
小学生なりの人間味溢れる演奏は中断され、機械による寸分違わぬ圧倒的な演奏会が始まった。
それは聴いたこと無かったけど和音が弾むようなリズムが心地良い、それでいて途中からふいに物悲しくドラマチックな曲調に転じる、かと思えば最初のフレーズに戻ってきた時の強烈な安心感。
そんなとき物知り君が言ったのよ。
「アマリリスじゃん！」
それがあの曲との出会いだったね。
その電子ピアノ？は業者の点検用なのか店頭ディスプレイ用なのかわかんないけど
特定のボタンを組み合わせて押すと「アマリリス」が自動演奏される仕掛けになってたんだろうね。
誰もそんな情報は持ってなかったけど。
なにより偶然の出会いが刺激的だったね。
いまの子だったらAIが反乱を起こしたと勘違いするかもしれないね。
それからしばらくはアマリリス出現コマンドの解析に中休みも昼休みも放課後も費やされた。
先生も巻き込んだりして。
その後どうなったんだっけ？
あんま覚えてないけど。
なによりもあの曲との出会いのほうが印象深いものだったからね。
（追記）
検索したらヤマハのSE-2000らしい。 https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1461053194 https://twitter.com/unya2002/status/1499958278985756674
そうそうこれやこれこれ！！
みんなもぜひ聴いてほしい。中盤のちょい重めになるとことかいいよな。
あのパートは電子オルガンの音の重厚感をアピールするにもよさそう。
フランスの原曲のアマリリスはアマリリスという名前の女性のことを歌った歌らしい。
んで日本語の歌詞はよく見るとオルゴールの曲のことを歌ってる。
「フランスのアマリリスという曲を奏でるオルゴールを聴くという行為」をそのアマリリスの曲に乗せて歌ってるんやな。
夫ちゃんは収入を家計に入れる不条理を理解してないし、妻ちゃんはその不条理を咀嚼しきれてないね
これは自然自動でなんとかなることはまずない（初期値として持ってる可能性は唯一、そんな家庭で育って親が意識的に教えた場合のみ）ので
通帳もって殴りに行くしかないと思う
もちろん妻ちゃんも殴られるけどそこは両成敗よ
エアコン・冷蔵庫用のところとかにしかついてないけど今んとこ困ってない。
全部は暴論じゃない？
金あるならいいけど通るだけの廊下とかは埋め込みより後付けの人感ライトとかの方がいいと思う。
今ダイソーでも売ってるしな。
とにかくパナとかのメーカー製がいまいち気が利かない上に自分で直せないのを知っておいた方がいいと思う。
元記事の年取ったら電球色きついっていうのがいまだによくわかんない。細かい字が見えづらいってことか？
これはほんまにそう。
100万程度ではちょっとしたフェンスと車二台分の土間コンしかできなかったから外観こだわるなら家に課金するより外構に金かけなきゃ意味ない。
実写からアニメにするなんていうのはロトスコープで限界が見えてるでしょう
実写トレースはよくやられているけど、あれもあくまで構図だけパクってるだけで、うまく嘘を描くことでエモい絵に仕上げてるわけで
もちろん中割り作業がAI化されることで末端のアニメーターは死ぬかもしれないけど
そういうのはAI関係なく効率化で死ぬ層なので大勢に影響はないし
こういう創作系は効率化したぶん予算を下げるんじゃなくて、クオリティアップにコストをかけるから
結果流動する資金は変わらないんだよね
プログラマーも同様
プログラマーの仕事はコードを書くだけじゃないし、コードも細かくてシンプルなものから複雑で答えがないものまで沢山ある
細かくてシンプルでわかりやすい作業なんて、既にLibrary化されてるか、ネットにコードが落ちてるかなんかするから
そこを自動化されたとしても大した影響はない
むしろ仕事のほとんどは残りの面倒くさい複雑でコミュニケーションが必要で答えが決まってないようなものなので
そこをAIに置き換えるためにはせめて完全なロボットができないと厳しい
こちらももちろん割を食うごく一部の層は居ると思うけど、そんなのは他の技術革新でも死ぬし、死んだら別のことをやるだけなんだ
どうしてもそういう事情が見えない人らは
やれアニメーターが消えるだのプログラマーが消えるだの言うけど、分からないなりにメディアに踊らされてるだけだということは自覚してほしい
はてなーとか増田の言ってることは微妙なことが多いので本当に考慮すべきことを書いておく
「流石にここにアースはいらんだろう」と思っても将来的にどうなるか分からないのでアース付きにすべき
洗面所に小型の冷蔵庫が欲しくなって買ったんだけどアースが無くて困ったり、海外製の電化製品買ってアース付いてて困ったり、何かと困ることになる
あと、コンセントの数も多めにした方がいい
たｄさ、テーブルなんかを作った場合、テーブルの上なのか下なのかはしっかり確認する
平面図だと分かりにくいので見落としがち
玄関・トイレ・廊下あたりは人感センサー付きの自動点灯スイッチにすべき
電気を付ける時よりも消す時のために付けた方がいい
籠もってる時に勝手に消えて手を振って付ける、みたいなことがたまにあるけど、まぁそんな苦痛ではない
例えばトイレだったら扉を開けたら人感して点灯できるような場所に付ける
うちは何も考えずに設置したから何カ所か微妙なことになってしまってる
（トイレに入る時に手を振って入る、みたいな）
ただ、全ての部屋を電球色、もしくは調色にする
昼光色が混ざると電球色の部屋が見えにくくなる
そもそも昼光色ってスペクトル的には青がめちゃくちゃキツいけどずっとそこに居ると慣れるから
人間の目はよくできてるな、と思う
そしてできる限り調光にする
明るさは強すぎても弱すぎてもダメ
強すぎる場合は夜になると外から丸見えになったりガラスに全部反射したりして微妙な感じになる
弱すぎると当然見えにくい
事前にどのぐらいの光量でいいのかはシミュレーションしても全く分からない（窓の大きさとかにもよる）ので
外構にはこだわる
タイルや洗い出しコンクリートとかが高いからといってケチると大金を出してるのに安っぽい家になる
カタログだと1枚しか無かったりするが複数枚貼ると全然印象が変わる
取り返しが付かないので慎重に検討する
植栽も同じで「世話が面倒」「落ち葉が嫌」とか思っててもそれなりに植える
植栽が少ない家はマジで貧相に見える
逆に植栽があるだけでやたら豪華に見える
後は掃き出し窓とかの側に落葉樹を植えれば夏場は日除けになるが冬場は日を入れてくれる
世話なんてほとんど必要ないし、落ち葉は隣からも飛んでくるのでどの道掃除はしないとダメ
ただ、桜はやめといた方がいいかな、とは思う
できれば2台分欲しい
後から安いカーポート付けると、せっかくの新築がクッソダサくなるので
（建蔽率とかの関係で）後から付けるとしても目星は付けておいてそれを前提にデザインする
便乗。俺が働いている訳じゃ無いけど。
資源回収・解体業。いわゆる産廃処分業である。創業社長、現在の会長が高度経済成長期に帰郷して立ち上げた会社。
現在はその息子が社長（66歳で高卒）孫が専務（37歳で大阪の大学を出て、商社勤めしていたことがある）と言う布陣。
従業員数はたぶん100名はいるんじゃないか。専務曰く、フルタイムで働いているのは20人ぐらい。残りは正社員の肩書きは持っているが、年寄りが多く、半日勤務とか、働ける範囲で働いているとのこと。
昔は農家が農業だけでは喰っていけず、アルバイト的に兼業で来ていた従業員が主力だったそう。今たぶん違う。
そして、日系ブラジル人とか5人はいるし、暴力団だったという噂のあるじいさんとかもいる。女性は社長の奥さんと専務の奥さんだけ。常にハロワに求人でているが人が集まらない模様。落とした奴は一人しかいないとは専務。
創業者の代から、中卒で入ったら会社が金を出して定時制なり通信制に行かせる、と言う事をやっている。が、十年以上在籍しても卒業できないんだよ、とかネタにしてる奴がいる。いや専務の目笑ってないけどな。
外に出しちゃ駄目なやばい奴と、出してもいいやつの二種類に分けられている。やばい奴は電話も出るなと徹底されている。
そうして持ち帰られたものを、外に出しちゃ駄目な奴が工場で分別などの処理をするという流れになってる。
敷地には、専務が作った自動プラントが聳え立っており、同業者や自治体が取材に来るぐらいのインパクトがある。社内でゴールデンタワーと呼ばれているが、これは借金借金言いすぎたら借金タワーという名前が定着してしまいそうになったため、ゴールデンタワーと呼べと徹底がはかられた結果らしい。
敷地がむちゃくちゃ広く、何処からともなく拾ってきた車を緑色に塗って巣を作っているやつがいたりするし、養蜂をやってる奴とか、ゴミの中から出てきた物を修理してジモティやメルカリで売り払ってる（業務上横領）話を、自慢げに専務に話す愉快な連中。
社名で検索すると、金属泥棒の片棒を担いで処分を受けたと言う新聞記事が出てくる。
金属泥棒をやって持ち込んでた奴はさすがに警察に突き出されているが、何故かそいつは今は社員として働いている。
こいつがどうしょうもないクズ野郎で、金属泥棒の経験が解体業に役に立つと公言したのを見たことがある。素行が悪いとしか言いようがない。クズは所詮クズ死ぬまでクズ。
時給制と日給制。安い。
だが、残業はし放題なので稼ぐやつは残業が出来るし、ここが面白いところなのだが、売上げや利益の額がオープンにされていて、この利益の半分はボーナスに回すと言及している。なので、年5ヶ月分とかボーナスが出る。
業務や資格ごとに手当が出る仕組みになってる。外勤手当が5万円、重機が使えれば月1万円、高卒なら5000円、大卒なら8千円、と言ったノリ。それを全部入れれば人並みの給与にはなるっぽいが実際は知らん。
これを専務は「ジョブ型労働」と呼んでいたが、それは、なにか、違うと思う。
行くといつも休憩室にいるおっさんとか、持ち場についているのに何もしてないように見える奴とか、そういうのがいるのでたぶんまともじゃ無い。
また、この仕事の9割が儲からない仕事だと言うのが口癖。え。じゃあ残り1割ぼってるってこと？
社内のノリは完全に年功序列。年寄りが一番偉い。外勤担当のエースであっても、年齢が若いので子ども扱いされる。
おそらくパワハラセクハラだと認識してないハラスメントが多数降り注ぐ感じ。昭和まではいかないが、平成中頃の内輪のノリと行ったらいいだろうか。
なお、経営者一族はゴリゴリの自民党員で、選挙が始まると仕事そっちのけでフルコミットするので仕事が遅れて酷いことになるが、みんな知っているのでその時期はみんなで諦めている。
この漫画を読んだ。いつも美味しそうだ。
https://comic.webnewtype.com/contents/nabetama/180/
めっちゃ旨そうだなって思うと同時に
くっそめんどくさい料理も自分で材料さえ用意しておけば作ってくれるのだ
栄養バランスや健康状態に合わせて最適な料理を作ってくれるんだーと考えただけて
一瞬時が止まる。
未来よ、はよ来い。
そうや。
すでに「好きを仕事にする」という人が多数派やで。だから、その仕事が「好き」って人が多くない業種で人材不足になって、自動化が進むって話なんやぞ。
増田の言う、上げているゴミ処理や介護がまさにそうやろ。好きを仕事にする人が多数派になって、故に人気が無くなって人材不足になってるんや。
やから、インフラで社会コスト扱いされる大きく儲かる商売でないにのに、自動化や機械化の圧力が高まってるわけやで。
例えば、ゴミ処理。最新鋭のゴミ処理プラントは、ほぼ自動運転やで。たまに見学会やってるからいってみ。ある程度の自動分別して、処理にぶち込むとか、多少分別が甘くとも何でも焼ける焼却炉とか、人がやりたがらない仕事をしなくても良いように進化してってるんや。
収集などまだ出来ていない部分はあるが、自動化圧力は高まっているだろうから進化は確実や。
一方で、リサイクル技術開発や、再資源化などは引き続き人気の職業やろ？それはそういうことが好きな人が多いからや。
介護もそうやぞ。介護は人と人がふれあう部分は好き、誰かの役に立てるから好き、と言う人は多いんやで。多いんだけど、実際、腰痛問題や、汚物処理、認知症老人への対応など、労働負荷が高いところが徒になるわけや。だから、それらから自動化が進んでいる。
そうやって「この仕事が好き」として就職する人が少ない所から自動化が進んでいくのや。その仕事が好きな人が多いほど自動化と言う話は間違っている、全く話が逆だ、というや。
すでにそういった考え方が主流になって、社会の流れが変わっている。人が来ない理由も、就職者に「仕事は苦しいから金が貰えるんだ。苦しくてもやれ」と言ったところで、今更どうしようもならんのや。
そして、苦しみながらやらせてもパフォーマンスは上がらんから、なんにも良いことはない。
もはや、それを言ってもしょうが無いし、仕事は苦しいものだ、と言う固定観念を持っているうちはどうにも改善しないんや。だから増田も考えを変えた方がええとワイは思う。
