はてなキーワード: プラクティスとは
私はスポーツガチ勢ではないが、夏は毎日スポーツウェアを着用している。
具体的には、上はサッカー用のプラクティスシャツ、下は陸上用のスパッツ+薄い短パンを履いて生活している。
理由としては、それらが吸汗性・速乾性に優れ、ものによっては冷感まで感じることができ、湿気多い夏を少しは快適に過ごせるからだ。
また、単純にかっこいいというのもある。スポーツウェアは原色中心の色彩が強めであり、暑さで凹んだ気分が少しはアガる。
これも夏を乗り切るのに重要なことだ。
でも、スポーツウェアを非スポーツの場面で、特に暑さ対策として着用するという習慣を寡聞にして存じ上げない。
なので、世の中でもっと流行ると良いと思い、増田で提唱してみる。
今は、世の中に定着していないので、この格好で外に出るには、(本当に運動しようとしているとき以外)やや抵抗がある。
でも、本当に快適なので、個人的には普段のお出かけでもスポーツウェアの着用が進んでいけばよいのにと思う。
炎天下で暑い暑いと声をあげる人を見るたびに、夏のスポーツウェアが、ジャージズボンくらい気軽な普段着として定着すればいいのにと思っている。
Unity5から長く離れていたほぼほぼ今となっては初学者とみなしてよい者なのですが、
開発環境と最初から選定すべきライブラリのベストプラクティスについて教えて欲しいです。各々のオレオレベストプラクティスで良いです。
想定されるテンプレは
バージョン管理システム:
入れておくべきライブラリ:
入れておくべきアセット:
みたいな感じです。
例えば
コーディング用エディタ: VSCodeになんかよさげなプラグイン
入れておくべきライブラリ: UniRx,UniTask
入れておくべきアセット: 画像や音楽、3DモデルというよりはRewiredなどのロジックを補強するアセットなどが知りたいです
こんな感じでしょうか。
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。
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。
とにかく日本の白物家電はさっさとイヤーモデル型のビジネスやめないとダメ。日本の白物家電の良くないところは
といったところだろう。これらすべてがイヤーモデル制と関連している。基本構造はフルモデルチェンジの時以外は同じにして、高価な金型を5年ぐらい使い回して、毎年同じ時期に(季節家電は需要ピーク前に)新機種出して、毎年ちょっとずつカタログスペック上げるやつだ。型番見ると5年前の製品とほぼ同じ型番で、アルファベットの部分だけが1年ごとに順送りになってたりする。
ちょっとずつ機能を足すのに比べて、デザインを変えたり構造を変えたりするのはコストがかかりイヤーモデルの切り替えにフィットしないから、やらない。そしてイヤーモデルのベース設計は、トータルでは3年とか6年の間売り続ける想定で作られるから、プラットフォームとしての使い回しが重要で、意欲的なデザインや構造は投入しにくく、保守的な「箱」になりがち。
結果として、「毎年イヤーモデルを更新し、非本質的な「改良」をちょっとずつ行うことで、製品の値落ちを防ぎつつ、店頭での露出確保競争で他社と互して戦う」という販売側・マーケティング側の要請にもとづく、消費者無視の開発体制と販売体制ができあがっている。
そして、そのことはすでに多くの消費者に見透かされつつある。
こういう消費者動向は、たとえばkakaku.comなどを見ているとはっきりわかる。kakaku.com掲示板には「イヤーモデルの些細な違いよりも価格差のほうが重要だから、旧型モデルになるのを待つ」という声が非常に多い。実際、モデルイヤー更新のタイミングまで数ヶ月待てば同じ製品の値段が2/3になったりするのだ。別の例で言えば、ジャパネットたかたは、遂に型落ちエアコンであることを大々的にアピールして売り始めている。
もはや型落ちは消費者にネガティブな印象を与えていない。そもそも、すでに白物家電の分野では最新型であることが具体的なポジティブさにつながっていないのだから、当たり前だ。エアコンはそこそこの熱効率で暖房・冷房が効けばいい。電子レンジは食品をあたためられればいい。それ以外のところで細々と付加機能や性能向上をアピールされたところで訴求はしない。
こんな感じで、いまや大半の消費者は、家電のモデルイヤーが直近・最新であること自体に価値を感じなくなっている。にもかかわらず、日本の家電企業は、製品自体の訴求力向上の阻害要因となっている、古い開発体制と販売システムを維持している。大きく変えられない形状、大きく変わらぬ使い勝手、大して意味のない機能追加。それが納得感の低い価格政策で販売されている。
だから、この市場のハイエンドは欧州家電が、ローエンドはアイリスやジャパネットや中国家電のようなアウトサイダーが奪い、ミッドレンジでは日本製の家電が型落ち待ちで利益が極限まで薄まった状態で買われている。だから、日本の白物家電は死につつあるのだ。
現在の日本は底を打った状態であり、年収で言えば平均年収443万円と非常に低いです。この平均年収には、10代から定年間近の人もすべて含まれます。現在の日本の富裕層には、昔、中流階級と言われていたクラスの人達が含まれています。世界と大きな差をつけられました。研究室なども、風前の灯火です。
また、近年までDXも一向に進んでおらず、今まで相当に非効率なまま働いていました。政府官僚たちがChatGPTを採用したのにも、仕事の効率化が念頭にあるものと思われます。
ただコロナ禍以後、急速にDXが進みました。街を歩いているといくらでも感じ取れるでしょう。また新人類世代・バブル世代が引退しはじめました。一方で就職氷河期世代とミレニアル世代が台頭してきました。そして人手不足が続いています。
給与の上昇は急激に進みました。多くの企業が一斉に動きました。そこでみな薄々感じたと思います。「なんだ、やればできるじゃないか」と。給与が上がっていない職場もあると思いますが、それも時間の問題であると思われます。
「上がった」ということが重要です。失われた30年でした。「物価というのは上がるのか」「株価というのは上がるのか」という、今まで世界だと思っていたものが実は象の上だったという感覚をみな持っていると思います。
伸びしろしかありません。今までやってこなかったのです。どうせ何をやったって無駄だという無力感。どうあがいてもどん詰まりという閉塞感。そういうものが少しずつ取り払われてきていると思います。
1日2時間やれば、平均的な人たちの20倍の学習量になります。2時間です。2時間というと大変ですが、20倍というのは20人分学習するということです。そんな人にはかんたんには勝てません。
企業のポストはガラ空きのことが多いです。「やってくれる人がいない」「できる人がいない」「そもそも人がいない」「やろうとする人がいない」というような状態です。急に人がいません。見渡してみると、上から下までいません。つまり、能力さえあれば出すよということです。稼ごうと思えば稼げるような状態です。能力の割には合わないのかもしれませんが、少なくとも「やってもやってもダメ」という穴を掘っても掘ってもゴールが見えないという時代では無くなってきました。
政府を当てにすることはできなくなりました。自分たちで稼がなければならないという意識が浸透してきたと思います。日本人は、システムを盲信しすぎてきたと思います。政府に文句を言うくせに、その政府を頼ってしまうという自己矛盾を抱えていたと思います。でももううっすら、政府なんかにまかせていられるかという状態になってきてはいませんか。自分たちでなんとかしないと死ぬんじゃないかと。
それから若者世代の学習能力は非常に高いです。今後、よくわからない時代になります。今まで通りのやり方じゃダメなんだと気付いて、どんどん変革を起こしていけるような人材が必要となります。下剋上の世の中になってきました。知識量の高低で争う世の中ではなくなりました。毅然と、正直さと誠実さを持ち情熱を持った人たちが正当に評価される世の中になってきていると思います。
日経平均株価が3万円に上げ戻りましたが、これはおかしなことです。なぜ海外の機関投資家は日経平均を買うのでしょうか。世界情勢がよくわからない中「やっぱり日本か?」という再評価の流れなのではないでしょうか。真相はわかりませんが、特段大きな材料は無かったと思います。思い出してほしいのは、3万円を上回ったのは、ついこの間を除けばバブル時代のころまでさかのぼるということです。
日本が貧しくなったことで、自分が稼ぎたい人たちは外に行ってしまいました。今現在日本にいるのは、敢えて残った人や帰ってきた人、それから単に外に出なかった人です。「海外ではうんたら」という人々は価値を生み出さなくなりました。ホームグロウンテロが出てきて、自分の身が可愛い人は息を潜めなければならなくなりました。
日本が安いということは、それだけ日本人が働けば働くほど稼げるということです。ハングリー精神が得られると思います。
景気というのは所詮、水物です。「なんだあ? 好景気にならねーじゃん」と思っているのではなく、「好景気になる」「好景気にする」と思っていれば、その様子は他の人にも感染します。あまりに感染しすぎて極端に楽観的になるのは勘弁ですが、良くなっていくと思います。
自己成就的予言という言葉があります。「うまくいくと思っていればうまくいく」というスピリチュアルめいた話です。しかし「うまくいかんと思っていたけどうまくいった」よりは、可能性がある話ではないでしょうか。
とくに日本人は「みんな頑張ってますよ」と言えば、がんばります。「みんながやってない」と勝手にみんなで思っていたから不景気だったのではないでしょうか。「やってるふうに見せかけていただけのやってない人」に目が行って、釣られていたのではないでしょうか。頑張りだけではありませんが、やればやっただけ返ってきやすいです。そして、海外が引いてくれたベストプラクティスにも乗れます。リープフロッグ現象が各地で見られるかもしれません。
もしかしたら全然好景気にならないかもしれません。でもそれで「ほーら、好景気にならなかったじゃないか」と当たったところで、意味はありません。
少なくとも、こういう「日本は好景気になります」などということが書かれたしっちゃかめっちゃかな記事がここに誕生しているということが、1つの事実として存在します。
ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
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1252 | 収納の基本講座|DAIKEN-大建工業 | www.daiken.jp |
1234 | 人事制度ハンドブック - kaneda blog | kaneda3.com |
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987 | 月5ドルの自作サービスで最初の500人を集めるまでにやったこと | blog.craftz.dog |
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