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はてなキーワード: 利益とは
私は以前、AGIへの短期的なタイムラインには懐疑的だった。その理由のひとつは、この10年を優遇し、AGI確率の質量を集中させるのは不合理に思えたからである（「我々は特別だ」と考えるのは古典的な誤謬のように思えた）。私は、AGIを手に入れるために何が必要なのかについて不確実であるべきであり、その結果、AGIを手に入れる可能性のある時期について、もっと「しみじみとした」確率分布になるはずだと考えた。
しかし、私は考えを変えました。決定的に重要なのは、AGIを得るために何が必要かという不確実性は、年単位ではなく、OOM（有効計算量）単位であるべきだということです。
私たちはこの10年でOOMsを駆け抜けようとしている。かつての全盛期でさえ、ムーアの法則は1～1.5OOM/10年に過ぎなかった。私の予想では、4年で～5OOM、10年で～10OOMを超えるだろう。
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要するに、私たちはこの10年で1回限りの利益を得るための大規模なスケールアップの真っ只中にいるのであり、OOMsを通過する進歩はその後何倍も遅くなるだろう。もしこのスケールアップが今後5～10年でAGIに到達できなければ、AGIはまだまだ先の話になるかもしれない。
つまり、今後10年間で、その後数十年間よりも多くのOOMを経験することになる。それで十分かもしれないし、すぐにAGIが実現するかもしれない。AGIを達成するのがどれほど難しいかによって、AGI達成までの時間の中央値について、あなたと私の意見が食い違うのは当然です。しかし、私たちが今どのようにOOMを駆け抜けているかを考えると、あなたのAGI達成のモーダル・イヤーは、この10年かそこらの後半になるはずです。
マシュー・バーネット（Matthew Barnett）氏は、計算機と生物学的境界だけを考慮した、これに関連する素晴らしい視覚化を行っている。
これはおそらく3つの中で最も簡単な方法だ。現在のChatGPTは、基本的に、テキストを入力できる孤立した箱の中に座っている人間のようなものだ。初期のアンホブリング改良では、個々の孤立したツールの使い方をモデルに教えていましたが、マルチモーダルモデルでは、近いうちにこれを一挙にできるようになると期待しています。
つまり、Zoomでの通話に参加したり、オンラインで調べ物をしたり、メッセージや電子メールを送ったり、共有されたドキュメントを読んだり、アプリや開発ツールを使ったりといったことだ。(もちろん、より長いホライゾン・ループでモデルがこれを最大限に活用するためには、テスト時間のコンピューティングをアンロックする必要がある。)
最終的には、ドロップイン・リモートワーカーのようなものができると期待している。エージェントは、あなたの会社に入社し、新しい人間の雇用のようにオンボードされ、Slackであなたや同僚にメッセージを送り、あなたのソフトウェアを使用し、プルリクエストを行い、大きなプロジェクトがあれば、人間が独立してプロジェクトを完了するために数週間留守にするのと同等のことができる。これを実現するためには、GPT-4よりもいくらか優れたベースモデルが必要だろうが、おそらくそれほどでもないだろう。
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Devinは、完全に自動化されたソフトウェア・エンジニアを作るために、モデル上の「エージェンシー・オーバーハング」／「テストタイム・コンピューティング・オーバハング」を解除する初期のプロトタイプだ。Devinが実際にどの程度機能するかはわからないし、このデモは、適切なチャットボット→エージェントのアンホブリングがもたらすものに比べれば、まだ非常に限定的なものだが、近々登場するもののティーザーとしては役に立つだろう。
ところで、私は、アンホブリングの中心性が、商業的応用という点で、少々興味深い「ソニックブーム」効果につながると期待している。現在とドロップイン・リモートワーカーの中間モデルは、ワークフローを変更し、統合して経済的価値を引き出すためのインフラを構築するために、膨大な手間を必要とする。ドロップイン・リモートワーカーは、統合が劇的に簡単になる。つまり、リモートでできるすべての仕事を自動化するために、ドロップインするだけでいいのだ。つまり、ドロップイン・リモートワーカーが多くの仕事を自動化できるようになる頃には、中間モデルはまだ完全に活用され統合されていないため、生み出される経済価値のジャンプはやや不連続になる可能性がある。
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数字をまとめると、GPT-4に続く4年間で、2027年末までにGPT-2からGPT-4規模のジャンプが再び起こると（おおよそ）予想される。
GPT-4のトレーニングに3ヶ月かかったとしよう。2027年には、一流のAIラボはGPT-4レベルのモデルを1分で訓練できるようになるだろう。OOMの効果的なコンピュート・スケールアップは劇的なものになるだろう。
それは我々をどこへ連れて行くのだろうか？
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GPT-2からGPT-4までで、私たちは～未就学児から～賢い高校生になった。とんでもないジャンプだ。もしこれが、私たちが今一度カバーする知能の差だとしたら、それは私たちをどこに連れて行くのだろうか？私たちは、それが私たちをとてもとても遠くに連れていっても驚かないはずだ。おそらく、ある分野の博士や最高の専門家を凌駕するようなモデルまで到達するだろう。
(このことを考える1つの良い方法は、現在のAIの進歩の傾向は、子供の成長のおよそ3倍のペースで進んでいるということだ。あなたの3倍速の子どもは高校を卒業したばかりだが、いつの間にかあなたの仕事を奪っていくだろう！)
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(10) https://anond.hatelabo.jp/20240605211837
コンピュートへの大規模な投資が注目される一方で、アルゴリズムの進歩も同様に重要な進歩の原動力であると思われる（そして、これまで劇的に過小評価されてきた）。
アルゴリズムの進歩がどれほど大きな意味を持つかを理解するために、MATHベンチマーク（高校生の競技用数学）において、わずか2年間で～50%の精度を達成するために必要な価格が下がったことを示す次の図を考えてみてください。(比較のために、数学が特に好きではないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が40%のスコアを出したので、これはすでにかなり良いことです)。推論効率は2年足らずで3OOMs-1,000倍近く向上した。
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これは推論効率だけの数字だが（公開データから推論するのが難しいトレーニング効率の向上と一致するかどうかはわからない）、アルゴリズムの進歩は非常に大きく、また実際に起こっている。
この記事では、アルゴリズムの進歩を2種類に分けて説明します。まず、「パラダイム内」でのアルゴリズムの改良を取り上げることにしま す。例えば、より優れたアルゴリズムによって、同じパフォーマンスを達成しながら、トレーニングの計算量を10倍減らすことができるかもしれません。その結果、有効計算量は10倍（1OOM）になります。(後ほど「アンホブリング」を取り上げますが、これはベースモデルの能力を解き放つ「パラダイム拡張/アプリケーション拡張」的なアルゴリズムの進歩と考えることができます)。
一歩下がって長期的な傾向を見ると、私たちはかなり一貫した割合で新しいアルゴリズムの改良を発見しているようです。しかし、長期的なトレンドラインは予測可能であり、グラフ上の直線である。トレンドラインを信じよう。
アルゴリズム研究がほとんど公開されており、10年前にさかのぼるデータがある）ImageNetでは、2012年から2021年までの9年間で、計算効率が一貫して約0.5OOM/年向上しています。
アルゴリズムの進歩を測定することができます。同じ性能のモデルを訓練するために必要な計算量は、2012年と比較して2021年にはどれくらい少なくなっているのでしょうか？その結果、アルゴリズムの効率は年間0.5 OOMs/年程度向上していることがわかります。出典Erdil and Besiroglu 2022.
これは非常に大きなことです。つまり、4年後には、～100倍少ない計算量で同じ性能を達成できるということです（同時に、同じ計算量ではるかに高い性能も達成できます！）。
残念ながら、研究室はこれに関する内部データを公表していないため、過去4年間のフロンティアLLMのアルゴリズムの進歩を測定することは難しい。EpochAIは、言語モデリングに関するImageNetの結果を再現した新しい研究を行っており、2012年から2023年までのLLMのアルゴリズム効率のトレンドは、同様に～0.5OOM/年であると推定しています。(しかし、これはエラーバーが広く、また、主要なラボがアルゴリズム効率の公表を停止しているため、最近の上昇を捕捉していません）。
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Epoch AIによる言語モデリングにおけるアルゴリズム効率の推定。この試算によると、私たちは8年間で～4OOMの効率向上を達成したことになります。
より直接的に過去4年間を見ると、GPT-2からGPT-3は基本的に単純なスケールアップでした（論文によると）が、GPT-3以降、公に知られ、公に干渉可能な多くの利益がありました：
最近リリースされたGemini 1.5 Flashは、"GPT-3.75レベル "とGPT-4レベルの間の性能を提供する一方で、オリジナルのGPT-4よりも85倍/57倍（入力/出力）安い（驚異的な利益！）。
公開されている情報を総合すると、GPT-2からGPT-4へのジャンプには、1-2 OOMのアルゴリズム効率向上が含まれていたことになります。
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GPT-4に続く4年間はこの傾向が続くと予想され、2027年までに平均0.5OOMs/年の計算効率、つまりGPT-4と比較して～2OOMsの向上が見込まれます。計算効率の向上は、低空飛行の果実を摘み取るようになるにつれて難しくなる一方、新たなアルゴリズムの改良を見出すためのAIラボの資金と人材への投資は急速に増加しています。 (少なくとも、公開されている推論コストの効率化は、まったく減速していないようだ)。ハイエンドでは、より根本的な、トランスフォーマーのようなブレークスルーが起こり、さらに大きな利益が得られる可能性さえある。
これらをまとめると、2027年末までには（GPT-4と比較して）1～3OOMのアルゴリズム効率向上が期待できることになります。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(6) https://anond.hatelabo.jp/20240605205754
どうしてこうなった？ディープラーニングの魔法は、それがただ機能するということであり、あらゆる場面で否定的な意見にもかかわらず、その傾向線は驚くほど一貫している。
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効果的な計算のOOMが増えるごとに、モデルは予測通り、確実に良くなっていく。OOMを数えることができれば、能力の向上を（大まかに、定性的に）推定することができる。そうやって、先見の明のある数人がGPT-4の到来を予見したのだ。
GPT-2からGPT-4までの4年間の進歩を、スケールアップの3つのカテゴリーに分解することができる：
1. コンピュート：計算：これらのモデルを訓練するために、より大きなコンピューターを使うようになった。
2.アルゴリズムの効率化：アルゴリズムの進歩には継続的な傾向がある。これらの多くは「コンピュート・マルチプライヤ」として機能し、有効なコンピュート量の増加という統一された尺度に乗せることができます。
3.「趣味のない」利益：デフォルトでは、モデルは多くの素晴らしい生の能力を学習しますが、あらゆる種類の間抜けな方法で足かせとなり、実用的な価値が制限されます。人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）、思考の連鎖（CoT）、ツール、足場などの単純なアルゴリズムの改善により、潜在的な能力を大きく引き出すことができる。
これらの軸に沿って、改善の「OOMを数える」ことができる。つまり、有効計算量の単位でそれぞれのスケールアップをトレースするのだ。3倍は0.5OOM、10倍は1OOM、30倍は1.5OOM、100倍は2OOMといった具合だ。2023年から2027年まで、GPT-4の上に何を期待すべきかを見ることもできる。
ひとつひとつ見ていくが、OOMの数を急速に増やしていることは明らかだ。データの壁には逆風が吹いている可能性があり、それについては後述するが、全体的には、2027年までにGPT-4の上に、GPT-2からGPT-4規模のジャンプがもう1回起こると予想される。
まず、最近の進歩の原動力として最もよく議論されている、モデルへの（大量の）コンピュート投入について説明します。
多くの人は、これは単にムーアの法則によるものだと考えている。しかし、ムーアの法則が全盛期を迎えていた昔でさえ、その進歩は比較的緩やかなものでした。しかし、ムーアの法則が全盛期だった昔でさえ、10年で1～1.5OOMと、比較的ゆっくりとしたスピードだった。(かつては1つのモデルに100万ドルを費やすことさえ、誰も考えもしないことだった。）
| モデル | 推定コンピュート | 成長率 |
|---|---|---|
| GPT-2 (2019) | ~4e21 FLOP | |
| GPT-3 (2020) | ~3e23 FLOP + | ~2 OOMs |
| GPT-4 (2023) | 8e24～4e25 FLOP + | ~1.5～2 OOMs |
エポックAI（AIトレンドの優れた分析で広く尊敬されている情報源）の公開推定値を使用して、2019年から2023年までのコンピュートスケールアップを追跡することができます。GPT-2からGPT-3へのスケールアップは迅速で、小規模な実験から大規模な言語モデルを訓練するためにデータセンター全体を使用するまでにスケールアップし、コンピュートのオーバーハングが大きくなりました。GPT-3からGPT-4へのスケールアップでは、次のモデルのためにまったく新しい（はるかに大きな）クラスタを構築しなければならないという、最新の体制に移行しました。それでも劇的な成長は続いています。エポックAIの試算によると、GPT-4のトレーニングでは、GPT-2の3,000倍から10,000倍の計算量を使用しています。
大雑把に言えば、これは長期的なトレンドの継続に過ぎない。過去10年半の間、主に投資（およびGPUやTPUの形でAIワークロードに特化したチップ）の幅広いスケールアップのため、フロンティアAIシステムに使用されるトレーニング計算量は、およそ〜0.5OOM/年で成長してきた。
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GPT-2からGPT-3への1年間のスケールアップは異例のオーバーハングであったが、長期的なトレンドが続くことは間違いない。SF-rumor-millは、巨額のGPU受注の劇的な話で一杯だ。その投資は並大抵のものではないが、動き始めている。
この分析によれば、2027年末までにさらに2OOMsのコンピュート（数十億ドル規模のクラスター）が実現する可能性は非常に高いと思われる。さらに＋3OOMsのコンピュート（1,000億ドル規模以上）に近いクラスターも可能性がありそうだ（マイクロソフト／OpenAIで計画中と噂されている）。
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続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(5) https://anond.hatelabo.jp/20240605205449
2027年までにAGIが実現する可能性は極めて高い。GPT-2からGPT-4までの4年間で、私たちは〜未就学児から〜賢い高校生までの能力を手に入れた。計算能力（～0.5桁またはOOMs/年）、アルゴリズム効率（～0.5OOMs/年）、および「趣味のない」向上（チャットボットからエージェントへ）のトレンドラインをトレースすると、2027年までに再び未就学児から高校生規模の質的ジャンプが起こると予想される。
見て。モデルたちはただ学びたいだけなんだ。あなたはこれを理解しなければならない。モデルたちは、ただ学びたいだけなんだ。
GPT-4の能力は、多くの人に衝撃を与えた。コードやエッセイを書くことができ、難しい数学の問題を推論し、大学の試験を突破することができるAIシステムである。数年前までは、これらは難攻不落の壁だと思っていた。
しかしGPT-4は、ディープラーニングにおける10年間の猛烈な進歩の延長線上にあった。その10年前、モデルは犬猫の単純な画像を識別するのがやっとだった。4年前、GPT-2は半可通な文章をつなぎ合わせるのがやっとだった。今、私たちは思いつく限りのベンチマークを急速に飽和させつつある。しかし、この劇的な進歩は、ディープラーニングのスケールアップにおける一貫した傾向の結果に過ぎない。
ずっと以前から、このことを見抜いていた人々がいた。彼らは嘲笑されたが、彼らがしたのはトレンドラインを信じることだけだった。トレンドラインは強烈で、彼らは正しかった。モデルはただ学びたいだけなのだ。
私は次のように主張する。2027年までには、モデルがAIの研究者やエンジニアの仕事をこなせるようになるだろう、と。SFを信じる必要はなく、グラフ上の直線を信じるだけでいいのだ。
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過去と将来の有効計算量（物理計算量とアルゴリズム効率の両方）の大まかな見積もり。モデルをスケールアップすればするほど、モデルは一貫して賢くなり、"OOMを数える "ことによって、（近い）将来に期待されるモデルのインテリジェンスの大まかな感覚を得ることができます。(このグラフはベースモデルのスケールアップのみを示している。）
この記事で取り上げた一般的な推定に基づく、効果的な計算（物理的な計算とアルゴリズムの効率の両方）の過去と将来のスケールアップの概算。モデルをスケールアップするにつれ、モデルは一貫して賢くなり、「OOMを数える」ことで、（近い）将来に期待されるモデルのインテリジェンスの大まかな感覚を得ることができる。(このグラフはベースモデルのスケールアップのみを示している。"unobblings "は描かれていない)。
この作品では、単純に「OOMを数える」(OOM = order of magnitude、10x = 1 order of magnitude)ことにします。1)計算、2)アルゴリズム効率(「効果的な計算」の成長として考えることができるアルゴリズムの進歩)、3)「アンホブリング」(モデルがデフォルトで足かせとなっている明らかな方法を修正し、潜在的な能力を引き出し、ツールを与えることで、有用性を段階的に変化させること)の傾向を見ます。GPT-4以前の4年間と、GPT-4後の2027年末までの4年間に期待されるそれぞれの成長を追跡する。ディープラーニングが効率的な計算のすべてのOOMで一貫して向上していることを考えると、将来の進歩を予測するためにこれを使うことができる。
世間では、GPT-4のリリースから1年間、次世代モデルがオーブンに入ったままであったため、ディープラーニングは停滞し、壁にぶつかっていると宣言する人もいた。しかし、OOMをカウントすることで、私たちは実際に何を期待すべきかを垣間見ることができる。
結果は非常にシンプルだ。GPT-2からGPT-4への移行は、時々まとまりのある文章を並べることに感動的だったモデルから、高校入試のエースになるモデルへの移行であり、一度だけの進歩ではない。私たちはOOMsを極めて急速に克服しており、その数値は、4年以上かけてGPT-2からGPT-4への質的なジャンプをさらに～100,000倍の効果的なコンピュート・スケールアップが期待できることを示している。さらに、決定的なことは、それは単にチャットボットの改良を意味しないということだ。"unhobbling "利益に関する多くの明らかな低空飛行の果実を選ぶことで、チャットボットからエージェントへ、ツールからドロップイン・リモートワーカーの代替のようなものへと我々を導いてくれるはずだ。
推論は単純だが、その意味するところは注目に値する。このような別のジャンプは、私たちをAGIに、博士号や同僚として私たちのそばで働くことができる専門家と同じくらい賢いモデルに連れて行く可能性が非常に高い。おそらく最も重要なことは、これらのAIシステムがAI研究そのものを自動化することができれば、次回のテーマである強烈なフィードバック・ループが動き出すということである。
現在でも、このようなことを計算に入れている人はほとんどいない。しかし、AIに関する状況認識は、一歩下がってトレンドを見てみれば、実はそれほど難しいことではない。AIの能力に驚き続けるなら、OOMを数え始めればいい。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える (2) https://anond.hatelabo.jp/20240605204240
クールジャパン機構が大損こいたことだけを見て、官製ファンド全般が失敗政策だとか、官には民のことはできないみたいなことを言っている人を見かけるようになったが、それって全部当たり馬券でないと競馬の腕を認めない式の発想でしょ。でもこういうのって100発100中とはいかないのでトータルでの運用成績が重要だから、ファンドという形にしているし複数立ち上げたりもしたわけでしょう。
で、たとえば産業革新機構なんて
再生分野についてはルネサスエレクトロニクス
http://www.nikkei.com/article/DGXLASDF20H0G_Q7A620C1EE8000/
http://www.incj.co.jp/investment/deal_021.html
https://jp.reuters.com/article/landis-toshiba-ipo-idJPKBN1A405V
そして、VC分野でもピーチ・アビエーション
http://www.huffingtonpost.jp/tatsuya-ishizuka/ana-peach_b_15324240.html
とそれぞれたったその一案件の利益でその分野の投資額を半分は回収できそうなくらいの大型のヒットをとばしている。ルネサスにいたっては官製ファンドの全投資額を一つで回収してお釣りがくるくらい。
あと、ほぼ全損までいった失敗案件はもう全株売却しないとならないけど、成功案件は全株売却してもしないで保有を続けてもいいってことを忘れて、含み益を考えずに実現益だけ見て評価している人もいるけど、そうやってランダムサンプルではなく全株売却案件だけを見るというのは、かなり偏ったサンプルになっていることくらいは理解して欲しいものだな。
「天安門事件」という言葉をツイッターのプロフィールに入れるとスパム除けになるという主張が一部で広がっています。
中国政府は「グレートファイアウォール」と呼ばれる厳重なインターネット検閲を行っています。
このため、中国国内から直接ツイッターにアクセスすることはできません。
もし中国国内のスパマーがツイッターにアクセスするとすれば、彼らはVPNなどの検閲回避手段を使用します。
これにより、中国国内の検閲の影響を受けずにアクセスすることが可能です。
したがって、「天安門事件」という単語を含めることでスパムを防ぐことは不可能です。
「天安門事件」という言葉をプロフィールに入れることでスパムを防げると主張する人々がいますが、これに対する統計的な検証や信頼できるデータは存在しません。
効果があるかどうかを判断するためには、信頼性のあるデータに基づいた検証が必要です。
しかし、現時点でそのような研究やデータは存在しないため、単なる噂に過ぎません。
天安門事件は1989年に北京で発生し、多数の死傷者を出した悲劇的な事件です。
この事件をスパム除けの手段として軽々しく利用することは、事件の被害者やその遺族に対する無神経な行為です。
歴史的な悲劇を自分の利益のために利用することは倫理的に問題があります。
このような根拠のない情報を信じて実行することは、自らの情報リテラシーの低さを露呈する行為です。
これらを見分け、正しい情報を取捨選択する能力が求められます。
疑わしい情報に対しては必ずその根拠を確認し、信頼性のある情報源を参照することが重要です。
「天安門事件」をツイッターのプロフィールに入れることでスパムを防げるという主張には根拠がありません。
中国国内のスパマーはVPNを使用しており、検閲の影響を受けません。
また、この方法の効果についての信頼できるデータも存在しません。
さらに、天安門事件を軽視する行為は倫理的に問題があり、情報リテラシーの低さを露呈することにもなります。
https://togetter.com/li/2377866
漬物の製造許可の話を見ていて、入社2年目そこそこ位のころにおきたトラブルのことを思いだしたので書く
入社2年目くらいのころ、時代はたぶん21世紀なるかならないかのころ、某食品会社のプレゼントキャンペーンの仕事をした。
プロモーションの会社とあれこれやって、商品キャラのストラップやQUOカード（当時はテレカだったかも）とか用意する中で、クライアントから特等を漬物の定期便にしたいという要望があった。
その食品会社は自社で漬物なんかあつかってないので、別のところから調達する必要があった。
プロモーションの会社に相談して、あれこれ探り、奈良の漬物会社で半年6回の京漬物定期便をやってくれるところを見つけた（会社は奈良だけど京漬物…）。
上代的にもクライアントの要望にはまったので無事実施となった。
こうなると僕は仕事は精算に向かうので、あまり仕事はなくなるし意識もそちらに向かなくなる。なので、しばらくこのキャンペーンのことは忘れていた。
ある日、プロモーション会社の人（Aさん）から携帯に電話がかかってくる「増田さん、当選者の方から漬物が傷んでいたという連絡が入ったのですが…」
へっ！なにそれ、そんなことあるんか？と状況を詳しく聞くと
・その会社は通常の通販（だけでなく、スーパーなどに卸す際もだったらしい）でも常温で行っていて、今回の配送もクール便ではなかった。
・当選者は定期便のタイミングで旅行に行っていて不在で、荷物は配送会社（〇川）は宅配ボックスに放り込んだ（当時はまだ宅配ボックスは登場したてだったと思う）
・運が悪いことに季節は8月、宅配ボックスの中で漬物はガンガン発酵が進み、さらには雑菌で傷んでいった
・かくして、当選者が旅行から帰ってきてロッカーを開けたら激臭を放つ謎の物体がそこにはあり、さすがに伝票にあった問い合わせ事務局に連絡を入れた次第。
僕の第一声は、えっ、漬物って常温で発送するの？と。Aさんは、ちょっと口を濁しつつ、ええ、まあそういうもんらしいですと。
というか、食べ物は宅配ボックスいれないよねえと言ったが、その時代は特にそういうルールもなかったらしい。
まあ、不在が1時間なのか1日なのか1週間なのかなんてわからんもんね。
僕は顔を真っ青にしながら、上司と営業に報告。営業は第一報はクライアントに入れ平謝りしつつ、方針を決める打ち合わせをスタート。
結果、30人の当選者全員にうちの会社の営業が5人くらいで手分けをして、マニュアルを作りつつ連絡を入れる。
3日くらいで全員に連絡はついたが、結果、たまたまだがそういう事態にあった人はいなかった。
当初不在でもその日のうちに受け取れていたようだ。
クライアントと今後の方針を検討した結果、配送会社は変更してクール便対応（もちろん金額はこちらの持ち出し）しつつ、漬物会社にクライアントと弊社の偉い人で視察に行くことに
漬物会社出張から帰ってきた上司にどうでした？と聞いたら、苦笑していた。
「まあ、小さい会社だろうし、漬物ってもう地元のお店が町工場の仕事広げましたみたいなところだろうとは覚悟していたがそれ以上だったよ。もうほぼ店の奥に工場があって、そこで作ってるってレベル。工場なんてもんじゃない。厨房よあれは。衛生管理なんてあったもんじゃないわ」
マジかと僕の顔が青ざめていたのを見た上司は、まあ落ち着けと言いながら
「まあ、クライアントもこうだろうなとは思ってたみたいで、こちらでコントロールできる最善をやろうとなったよ」
といって、結局、残り3回の宅配はクール便。パッケージもこちらで厳重に封をするスチロールケースを用意（前は紙箱だった）、発送は漬物会社ではなくプロモーション会社から行い、プロモーション会社側が発送前に発送予定日を連絡。3日以上の長期不在時は送らず、それ以外の方も日時変更を引き受ける。
といった対策を行うことになった。（ほかにもいろいろやったが、詳細は書かない）
残りは9月10月11月の3回だったのは不幸中の幸いで、夏ほどには長期不在の人はほとんどおらずそれからはトラブルはなかった。
クライアントには平身低頭しつつ、僕はこの辺の火消しを真面目にやったので僕自身への怒られはそこまではなかったし、社内での評価もさほど下がらなかった。
元々こういうのは利益が10％もでれば御の字だったが、たしか5％を切っていた記憶。事由書を書いたと思う。
なので、漬物がそんなに腐るかと言われたら、いや、現代の漬物は腐るよ（現代じゃなくても当時もたぶん腐ってるよ）と僕は言うと思うし、あのころよりも今の方がはるかに厳しい時代だから、おばあちゃんが善意と小遣い稼ぎのために漬けた漬物を道の駅で買って、それがたまたま腐っていたのを食べたことをＳＮＳで大騒ぎにしたりしたら、おばあちゃんはショックで不幸なことになるんじゃないかなと思うと、ちゃんと線引きをするのは大事だと思うんだよ。今時の猛暑は昔よりもはるかに急速に発酵を進ませるというのもあると思う。経験則上、今の夏の冷暗所って全然冷暗所じゃないし。
北朝鮮では1974年3月21日に「税金制度を完全になくすことについて」という最高人民会議法令が発布され、同年の4月1日には「世界ではじめての税金のない国になった」という内容の宣言が行われました。こういった経緯から、北朝鮮では4月1日を「税金制度廃止の日」と定めています。
近年では、外貨獲得手段の一つとして観光分野にも力を入れ、消費税や空港税といった税金がかからないというのが他国にはない特徴の一つとなっています。
このように税金がないと聞くと、国民に負担をかけない優しい国のように思う人も多いでしょう。しかし、その実情は決して甘いものではありません。
北朝鮮当局は税金を徴収しない代わりに、何らかの使用量や募金といった名目で、法的裏付けのない金を頻繁に徴収しているのです。さらに付加価値税は「取引収入金」として、所得税は「社会協同団体利益金」として、法人税は「国家企業利益金」として徴収しているようです。
結局、当局が国民に対して金銭を徴収していることには変わりなく、これが北朝鮮における事実上の税制であるといっても過言ではないでしょう。
「人として接する」というのは普通のことではありません。トップコメの言うことは、正しいが、あなたには本当に難しいことです。
学校のクラスがあって、あなたが「人として接してきてくれたなぁ」という人はどれくらいいましたか？おそらくほとんどいませんね。学生時代は特に、自分に利益(面白いとか発言力あるとか)がない人には多くの人は冷たいものです。
不自由ない人からみた「人として接する」、それはその人たちが他の人達に普通に受け入れられ、普通に喧嘩し、普通に仲直りし、時には仲違いしたままになる、そんな「普通」のやりとりなんです。そりゃあ「普通にすればいいよ」といいます。その人たちは悪くない。だってその人たちには普通なんだもの。「変にセクハラみたいなことを【わざと】せずに、普通にすればいいんだよ」と思ってるんです。
あなたは違う。これまであなたに「人として接してきた人」なんていうのは、本当に少ない。されてない事はわからない。教わってもいないし。あいつ等が楽しそうに喋ってるのはたしかによくある光景だけど、それはこちらにはやり方は分からない。やってないから。やってないし、じーっとなんて見ないから。じーっと見てたら、「気持ち悪い、あいつは人に人として接しないやつ」と思われる。少なくともこちらは思われると思う。だって経験してきたから、そういうことを。分かるから、プロだから(笑)まあもっとも、見てるだけでできるなら誰だって大リーガーになれるわけで。
あなたにとって、人に対して一般的に言う「人として接する」というのは、とてもハードルの高いことなんです。だから、一つ一つ登っていかないといけない。全て網羅的に言うことはできないけど、大事だと思うことから順に書いていきます。
これは当然だと思うだろうし、「あなたは何考えてるか分からない」とさえ言われたこともあるでしょう。こちらの考えがわかってもらえずヤキモキしたり不本意に責任をふっかけられたことも一度や二度ではないはずです。
でもね、同時に、あなたはあなたの本心が見透かされてると思うこともあるんじゃないかと思うんです。下心が見透かされてるのではないかとかね。
あのね、実際のところ相手には分かりませんから。相手は単に、あなたがキモいからそう思うだけです。仮に本当にあなたに下心があっても、下心があると思われるのは、あなたがキモいからです。(てかそもそも下心があることが悪いことじゃないし。そこがズレてんだよなぁアドバイザー(笑)さんは。)カップルになる連中は、下心があって、下心を許容して、それでカップルになってるだけですから。「下心をなくせ」というアドバイスは下の下、何も見えてない。下心なくしてあなたが行く先は、ぬいぐるみですから。
下心はあってもいいのです。相手はあなたな下心なんて本当の意味では見透かせません。問題は「見た目と話し方」なんです。そして幸い、どちらもなんとかなります。
2. 見た目を整える
以下をやってください。
・服を全部捨てる
・季節ごとに服を買う(凄く凄く頑張って、店員を捕まえて、全身をコーデしてもらってください。ここ、残念ながら頑張りどころです)
・月ごとに美容院に行く(ここは予約さえ取れれば、あとは「いい感じにしてください」でなんとかなります)
3. 話し方を整える
オンラインでいいので、人と話すトレーニングをしてください。教えてくれる環境で。
「話し方講座」と調べると出てきます。
これらをしてやっとあなたに「人として人に接する権利」が与えられます。今はあなたには権利がありません。不公平はしょうがない。戦争のない国に産まれただけありがたいと思うしかない。足があるとか目が見えるとか、ありがたいと思うことはたくさんあるのでそう思って自分をなんとか誤魔化してください。権利を得るまでの辛抱です。もしあなたが権利もちになったら、これはもう素晴らしいことであり、最初から持ってる有象無象とあなたは違うということになります。逆に権利を持つところまで行けなかったら、あなたはいつまでもそいつ等以下。誰がなんと言おうと、見えない世間の目はそうあなたを判断します。もちろん奴らは「そんなことはない」というけれど、クマが出てきて誰を犠牲にするかといえば、あなたですよ。なぜならキモいから。理屈で考えりゃ、これまでいい思いをしてきた連中が食われるべきなんですよ。それが公平ってもんだ。でもそうしない。なぜか？あなたを下に見てるんですよ、結局。そんで逃げ切ったところで「良かったね、あの人可哀想だったね」とか言って女が泣いて、男が慰めて、まあその夜にでもセックスするんじゃないですか。こんな不条理あるか？と。あるんですね。まあ不条理がない方がおかしいんですよ、別にだれかが上手くバランス取るみたいなゲームみたいなことはないわけで。
人として人に接するには、まず権利が必要。で、その権利を得るためには、人は不要な努力をする必要がある。まあ見た目は他の人も努力してるかもしれない、そこはあなたのこれまでの努力不足とはみられるかもしれない。でも話し方は違いますね、割と持ってるものってところかなと。
あとは、権利を持ったあとに濫用しないことは注意ですね。それによって、あなたの行動が本心に沿ってしまう。その時は、キモさとは異なり、本当に本心が表に出てしまい見えてしまうから。そこだけは気を付けてください。
とはいえ中級ミクロ経済学くらいの知識はいるので、馬鹿といっちゃうのは言い過ぎかも。
需要と供給のメカニズムが正常に働くためには、メーカーや通常の流通チャンネルが得る利益が上昇しなければならない。転売ヤーは、転売行為を行っている人が儲かるだけでメーカーは儲からないから価格メカニズムによる調整が働かない。転売ヤーがいないほうが商品のアクセスが簡単になる可能性が高いので、流通ともみなせない。生産者からファンへの商流に介入し付加価値を与えずに上前を撥ねるという意味では消費税のほうが原理としては近い。
で、消費税がそうであるように転売ヤーの存在によって消費者が支払う費用が上昇し、均衡供給が減少するので、総余剰が減少する。ゲームのエコシステムは広がらず、アイドルのファンのすそ野は狭くなる。消費税は公共の福祉のために使われることで総余剰の減少を相殺する、ということになっているが、転売ヤーにはそういうメカニズムがない。
そもそも企業が正しい値段付けをしていれば転売ヤーの入る余地はないので転売ヤーは悪くないというのも間違っている。企業には短期的な利益最大化の価格より低い値付けをするインセンティブがあるから。一番わかりやすいのはゲーム機本体のケース。ゲーム機が売れれば売れるほどゲーム機のエコシステムに正の外部性が働くから、売り出し時点の均衡価格より低い値段で本体を販売することで需要を刺激できる。ゲーム機のエコシステムから得られる総利益を考慮すると、ゲーム機本体の会社は均衡価格より低く売り出すインセンティブは強くある。これは、ゲーム機の販売による正の外部性をメーカーが内部化しているということなので、おそらく定価のほうが「短期均衡価格」よりも経済学的な意味で効率的（総余剰が高い）可能性が高い。逆に、転売ヤーみたいに販売後最初の一週間は定価の五倍から始めて一年かけて落としていく、みたいなことをされるとエコシステムの成長が阻害される。
おそらく、アイドルのチケットなどもそう。市場均衡まで価格を上げるより、あまり値段を上げすぎないで、現在収入が低いが熱心なファンにもチケットがいきわたるようにすることで、ファンのすそ野を広げ長期的な利益の最大化が図れる。
転売は悪だが、別に個人の利益の追求の結果としてエコシステムの成長が阻害されたって犯罪ではないし、犯罪とすべきでもないとは思う。マスクとか、全国民に外部性があるようなケースを別にすれば、法律で違法行為とするのは正直疑問感ある。不正競争防止法の文脈なら考えられなくもないけど、あれって具体的な対象の特定が必要だし、そこの建付けを転売ヤーのために変えるのか、というのはパターナリズムが過ぎるかなという感じ。反社会勢力に資金が流れてるとかなら別だけど。
もちろん、自分の利益のためにエコシステムに害を与えているので、ファンから非難されるのも、メーカーが工夫を凝らすのも当然だと思う。善か悪かだったら悪だよね。
財務省は昨日、5年後に発足する二重貨幣経済の概要を発表しました
この制度により、一般消費に使用される生活用貨幣と、政府活動・企業活動を支える投資用貨幣という、二種類の貨幣の共存体制が発足し、労働者・消費者は主に生活用貨幣、民間企業は主に投資用貨幣を所有・使用することになります
また金融機関は、消費者金融が生活用貨幣、一般銀行は投資用貨幣を取り扱うことになり、住宅ローンは消費者金融によって提供されるサービスになります
併せて政治資金規正法改正により、政治資金における貨幣割合は、生活用貨幣を50％以上とすることが義務付けられました
企業献金受入可能額が消費者献金の総額に応じて制限されるため、政治家は消費者からの献金を求めざるを得なくなり、労働者の賃上げ・消費財販売価格の値下がりに繋がる効果があると見られています
real economy 実体経済 ←→ financial sector 金融部門 , monetary economy 貨幣経済
market economy 市場経済 ←→ planned economy 計画経済 , comamnd economy 指令経済
real GDP 国内総生産 ←→ nominal GDP 名目GDP
consumer economy 消費経済, home economics 家政 ←→ asset economy 資産経済, private-capital economy 民間資本経済
政治家なんてのは権力を手に入れるために必死こいて選挙を戦ってるわけで、一度その椅子に座ったら手放したくないのが本音だ。金や権力を手に入れるためには手段を選ばない奴らが大勢いるってこと。
まず、政治家ってのは特権階級なんだよ。一般市民とは違って、法律の抜け道を知ってるし、影響力も持ってる。そりゃ、甘い汁を吸いたくなるのも無理はない。汚職なんてのはその延長線上にある。金が欲しい、権力が欲しい、地位を守りたい。そんな欲望が渦巻いてるんだよ。汚職なんてのはその結果だ。
「でも、政治家には誠実な人もいるじゃないか」って言う奴もいるだろうけど、それは幻想だ。政治の世界は汚れたもんなんだよ。誠実な政治家がいたとしても、そんなのは少数派だ。結局、大多数は自分の利益を優先する。それに、誠実な政治家が汚職をしないでいられる保証なんてどこにもない。
汚職が発覚したら、「そんなの一部の政治家だけだ」とか「個人的な問題だ」って言う奴らもいるけど、それもおかしな話だ。汚職はシステムの問題なんだよ。政治の世界全体が腐ってるから、そんなことが起こる。個々の政治家がどうこうじゃなくて、システム自体が腐敗を助長してる。
「じゃあ、どうすれば汚職をなくせるんだ？」って反論もあるだろうけど、それも難しい話。監視を強化する、法律を厳しくする、ってのは一つの手だけど、根本的な解決にはならない。政治家自身が変わらなきゃ意味がないんだよ。でも、人間の欲望ってのはそんな簡単に消せるもんじゃない。だから、汚職はなくならない。
結局のところ、政治家が汚職をするのは人間の本性だからだ。権力を手に入れたら、それを守りたいと思うのは当然のこと。金や地位が絡むと、人は簡単に堕ちる。汚職がなくならないのは、そのせいだ。政治家が汚職をするのは、権力と欲望が絡み合うからだってことを理解しろ。現実はそんなもんだ。
だから、政治家にクリーンさを求めるのは無理。システム自体が変わらなきゃ、汚職はなくならない。それが現実だ。まぁ、悲しいけどこれが真実なんだよ。
