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はてなキーワード: 専門性とは
Q: S/N比とはなんですか？シグナルを検出するためには、何回の観測が必要でしょうか？
S/N比（信号対雑音比）とは、バックグラウンドノイズのレベルに対する信号の相対的な強さを示す尺度である。信号の強さとノイズの強さの比として表される。S/N比が高いほど、信号を検出し、正確に測定することができる。
物からの信号を検出するために必要な観測回数は、信号の強さ、ノイズのレベル、希望する信頼度など、多くの要因に依存する。ノイズの少ない強い信号を検出するには、少ない観測回数で十分な場合もあれば、弱い信号やノイズの多い環境での信号を検出するには、多くの観測回数が必要な場合もある。一般に、観測回数を増やせば、信号の検出の信頼度は高まる。しかし、必要な正確な観測回数は、特定のアプリケーションと望まれる確実性のレベルに依存する。
Q: では、具体的な例を考えてみよう。ある人がX社に入社したとします。この人は、「自分が優秀だから入社できた」と言います。しかし、この人が本当に優秀かどうか、S/N比に基づくとしたら、どうやって見分けることができるでしょうか。
従業員のパフォーマンスを評価する場合、シグナルは従業員の実際の能力や成果であり、ノイズは、注意力散漫、リソース不足、管理不足など、パフォーマンスに影響を与える可能性があるさまざまな要因であると考えられる。
このような状況でシグナル（従業員の真の能力や成果）を検出するためには、さまざまな方法で従業員のパフォーマンスを評価し、ノイズの影響を軽減することが必要である。考えられるアプローチとしては、以下のようなものがある。
これらの方法を組み合わせることで、S/N比を高め、従業員の能力と成果をより明確に把握することができる。ただし、1つの方法で完璧に評価できるわけではなく、複数の情報源を活用することで、より正確で包括的な評価が可能になることを留意すること。
Q: しかし、この人がX社に入社できたのは偶然である可能性もあります。これが偶然でないことを証明するために必要な観測回数は何回ですか？
ある事象が偶然ではないことを証明するために必要な観測回数は、求める信頼性のレベルとその事象の希少性に依存する。
この場合、問題の事象が採用されることであれば、候補者の資格、採用担当者の偏見、現在の雇用市場の状況など、多くの要因が採用プロセスに含まれることを考慮することが重要である。一回の採用が偶然である可能性は確かにあるが、それが偶然でないことを証明するために必要な観察回数は、具体的な内容や文脈を考慮しないと判断が難しい。
その人の採用が本当に偶然であった場合、それが単なる偶然ではないことを証明するためには、おそらく同じようにあり得ない事象を複数回観察する必要がある。例えば、その人が数年にわたり非常に優れた業績を上げ、注目すべき業績をいくつも達成した場合、その人の採用が偶然ではないことをより強く証明することになる。
Q: では、本人が意図的に無能の証拠を隠した場合はどうでしょうか？
もし、ある人が無能の証拠を意図的に隠した場合、ノイズ（その人が意図的に自分を有能に見せようとする努力）の中からシグナル（その人の真の能力）を検出することは困難となる可能性がある。このような場合、S/N比が低下し、正確な評価が難しくなる。
この問題に対処するためには、複数の情報源を持ち、操作の影響を受けにくい方法を用いることが重要である。例えば、売上高やコードの品質など、客観的で操作しにくい業績指標は、より信頼性の高いシグナルを提供することができる。さらに、同僚がその人の能力を評価する同僚評価も、その人の真のパフォーマンスについて貴重な洞察を与えてくれる。
また、従業員が自分の能力について意図的に誤解を与えたり、情報を隠したりしている可能性がある場合に対処するために、明確な方針と手順を定めておくことも重要である。これには、定期的な業績評価、率直なフィードバックの機会の提供、提供された情報の正確性を検証するための定期的な監査や評価などが含まれる。
全体として、意図的に無能の証拠を隠そうとする努力を発見し、その影響を軽減するには、複数の情報源と提供された情報の正確性を検証する仕組みを含む、体系的かつ包括的なアプローチが必要である。
Q: 結局、能力で成功したのか、運で成功したのか、わからないのです。なぜナルシストは他人を「無能」と見下してしまうのでしょうか？
ナルシストはしばしば他人を「無能」と見下すが、これは自己重要感を膨らませ、自分が他人より優れていると信じているからである。この優越感は、歪んだ自己イメージに基づいていることが多く、ナルシストは、自分を非常に有能で、知的で、成功していると見なす一方で、失敗や弱点を軽視したり無視する。
ナルシストは、自分の成功の背景として、その成果を自分自身の能力と努力のみに求め、他者が同様の成果を上げていない場合は「無能」であると見下すことがある。また、自分と同じ信念、価値観、意見を持たない人や、自分の優越感に少しでも挑戦する人がいれば、他人を無能と見なすこともある。
このような考え方は、現実を歪めて見ていることと、他者への共感能力の欠如に基づくものであることに注意する必要がある。実際には、成功も失敗も、能力、努力、運、状況など、さまざまな要素が複雑に絡み合った結果である場合が多い。ナルシストは、自分の成功は自分の能力のおかげだとし、他の要因の役割を軽視することで、一種の過剰な一般化を行い、他人の貢献や彼らが直面しうる課題を見落とす。
全体として、このような行動は自己愛性人格特性を持つ人の典型であり、自分のニーズや欲求を何よりも優先し、歪んだ自己重要感や優越感を持っている。
Q: では、プログラマーが、インターネットを有効活用し、無能の証拠を隠したりせずに、自分が優秀であるというシグナルを見つけるにはどういう方法がありますか？
プログラマーが、無能である証拠を隠すことなく、自分が優秀であるというシグナルを見つけるために、インターネットを効果的に利用する方法がいくつかある。
このようにインターネットを活用することで、無能である証拠を隠すことなく、自分が優秀であることを示すシグナルを効果的に見つけることができる。自分の仕事と知識を率直に共有することで、有能で知識の豊富なプログラマーとしての評判を確立し、その分野の人々と関係を築くことができる。
Q: では、自分の能力を見極めることと、ナルシストに陥らないことを両立させている人がソーシャルメディア上では少ないですが、どうすればよいでしょうか。
自分の能力を正確に評価し、ソーシャルメディア上のナルシシズムの罠を回避することは難しい。ここでは、その助けとなるいくつかのステップを紹介する。
これらのステップを踏むことで、ナルシシズムの罠を回避し、ソーシャルメディア上で自分の能力を正確に評価することができる。そうすることで、有能で謙虚なプロフェッショナルとしての評判が高まり、成長と成功のための新たな機会が開かれる。
ドイツ式の早い段階で学問の道が専門性の道に進むかわけてしまうってすごい合理的だと思う。
お礼文
https://anond.hatelabo.jp/20230206231743
今の仕事に嫌気が差して、あとやっぱり同じ仕事をしている人たちにくらべて給料が大幅に安いのが辛くて転職活動をしたらこうなった。
正直クソザコなので一個でも受かったらいいなと思ったら、志望度が高い所に絞っても4社から内定を貰ってしまった。
俺に内定が出るとか人材不足にも程があるだろ、日本経済ヤバイ。やばいんだが、俺みたいなクソでも役に立つと言ってくれているならば、それだけで死ぬ気で頑張る覚悟はある。
あるんだが、どこに行ったらいいのか迷いすぎ。しにそう。
内定でなくて悩む事は想定していたが内定が出過ぎて悩むとは思ってなかった。
俺のスペック
職場の皆さんとの言語コミュニケーションも苦手で遠慮し過ぎて嫌がられるし
頼ったら頼ったで嫌な顔されてるのがマスク越しでもわかるから毎日がつらい
トラブルがあってパニックになった時にミス連発してもうすぐクビになる予定。
家族からは働け！と言われている。医者からもそこまで重症じゃないと言われている。
リモートワークできる仕事ないかなぁと思ったけど専門性のある職歴も資格もない。
正社員にもなりたいけど、水面下で進めてた転職活動、20社くらいもう落ちてる。
リモートワークあるとこもないとこも全部だ。当たり前だよ。わかってる。
私の職歴見て落とす人は正しいよ。
でも、それなら「ブランク問いません」「フリーター歓迎」「転職回数不問」「学歴不問」とか言ったりオファーやスカウトしてこないでくれよ。
絶対取ってくれるだろうという営業職や介護は更に病むのが分かりきってるから応募すらしていない……
仕事選んでる場合じゃないのに私は誰からも選ばれないことばかりやってる。
もう、だめだ
死のうかな
会話するのが苦痛すぎる
仕事を教えても、覚えられない
私が学生時代にアルバイトしていた飲食店で後輩が入ってきたときは、分からないことは何回でも聞いてねって言ってたし、怒ったこともなかったから自分は指導係を普通にこなせる人間だと思っていた
今の職場の後輩は絶対にメモを取らないし、録音とか他の方法を使っているようでもない
メモを取ってみたら？と言っても、「はい」と言うのだが、メモを出さない
仕方なく簡単なマニュアルを作ってメールで送ったが、何の返事もない
届いた？と直接聞いたら、「届きました」と言うだけで、ありがとうございますとも言わない
マニュアルに書いてあることもできるようにならない
専門性の高いことや難しいことが書いてあるわけではない
怒らないから、分からないことは気軽に聞いてほしいと言っても、何の質問もない
私が話してる途中でパソコンを触り始める
今まだ私話してる途中だよ、手を止めて、こちらを向いて聞いてねと言うと、「はい」とだけ返ってきて一瞬手を止めるんだけど、またすぐ聞けなくなる
ずっと無表情で、何を考えているのか分からない
その割に、「この仕事はやりたくない」みたいなことを頻繁に言ってくる
分かったよ、辛いならやらなくて大丈夫だよ、とこちらが引き受けるのだが、その間に何か別の仕事をするわけではない(こちらから、代わりにやってほしいことは頼んで、了承してもらっている)
どうしたの？体調悪い？と聞いたら、別にそういうわけではないらしい
私が代わりに引き受ける間に、仕事頼んでたよね？できてないってこと？と聞いたら「そういうわけじゃないです」と返ってきたので、
部分的にできてるってこと？と聞いたら「はい」と言う(マジで「はい」しか言わない。具体的な話がない)
どの部分ができてる？と聞いたら、「これから手をつけようと思ってます」と言われた
つまり何もやってないってことだよなと思ったけど、そのまま伝えると傷つけかねないので
分かったよ、としか言えなかった
舐められてるのかもしれないけど、私が感情に任せて怒鳴ったりしたところで状況が改善するとは思えない それは普通にパワハラになってしまう
あまりにも不気味なので、他の社員は話しかけることすら嫌がっている 他の社員にこの後輩を押し付けるわけにはいかない
周りは困ってるけど、本人が困ってないんだよな
・ボーナスが出るだけで感動
フリーターにはボーナスという概念がない。あっても寸志なのでココイチ食べるぐらいしか贅沢が無かった
・年間休日が多い
フリーターなので土日祝休みという概念がない。無理やり休むことは可能だが、後で怒られる
フリーターは基本的に下位層の仕事しか回ってこない。成長もなく只々虚無の時間が流れる
・一人暮らしが出来る
フリーターは基本的に収入が少ないので、一人暮らしが難しい。やろうとすると極貧になりがち
・外に遊びにいける
外交的なフリーター以外は金のかからない遊びに傾倒しがちになる。可処分所得が少ないので交友関係も狭まる
缶ジュースは贅沢。ホットスナックは富豪の食べ物だと認識して生活する
・旅行に行ける
まず彼女がどうとか祝日と土日が被ってどうのとか、そういう次元よりも低い次元で生きてきた期間が長すぎて
今の状況（正社員で専門職で都内に一人暮らし）の時点で既に幸せだし
一人鍋でスープの素に肉とか野菜とか色々ぶち込める時点で幸せを感じる。一人鍋ってたけえよ
金が無さ過ぎて、誘い全部断ってたら、真のぼっちになったしコミュ障が輪にかけてコミュ障にもなった。体重も10kg太ったり痩せたりしてた。多分ストレス
そのせいで今もぼっちだけど、一人旅行でバーにぶらりと入って酒を嗜むのは楽しいし
たまに誘ったり誘われたりして会社の人と飲みに行くのも楽しい。コミュ障から一般人に戻った感じがして気分も上がる
「つづき」で気になった箇所を深掘り。確認するに、専門家の監修体制の構築はそれほど難易度は高いように思えなかった。やはり「つづき」で応えてくれた「医療用の学習データをGPT側で定期的に用意できるか」が今後の発展のポイントになりそうだ。
Me:
GPTのAttention機構って何?
GPT:
Attention機構は、自然言語処理タスクにおいて、入力文の中から重要な部分を選択し処理するためのアルゴリズムです。GPTは、Transformerと呼ばれるモデルアーキテクチャを使用しています。Transformerは、Attention機構を利用して、入力文中の各単語の関係性を学習します。これにより、モデルは入力文全体を理解し、より質の高い出力を生成することができます。
Me:
GPTは医療の知識が弱いと聞くけど、このAttention機構の仕組みと関係ある?
GPT:
GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するために利用されています。しかし、Attention機構自体は、学習データに基づいて学習されるため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、Attention機構も医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。しかしながら、GPTには大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があり、知識を持っていない領域でも新しい知識を得る能力を持っています。そのため、医療に関するタスクをGPTに与える場合は、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。
Me:
ポイントは、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるんだね。
GPT:
そうですね。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するためのアルゴリズムです。GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。それに対して、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。そのため、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるということになります。
Me:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するには、意思決定者としての専門家の監修が必要という認識だけど、仮にそれが可能になった場合、GPTは医療現場で使われるようになると思う?
GPT:
GPTは、大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があります。しかしながら、GPTは人間の主観や判断力を持っていません。そのため、GPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限りません。そのため、医療現場でGPTを使用する場合は、専門家による監修が必要です。専門家は、GPTが生成する出力が正確であるかどうかを判断し、必要に応じて修正を行うことができます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。そういった意味で、GPTが医療現場で使われるためには、専門家による監修が必要であり、GPTはその監修に基づいた情報の提示などに利用されることが考えられます。
Me:
ユースケースとしては何が考えられる?
GPT:
GPTは、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があるため、医療現場での様々なタスクに利用することが考えられます。例えば、医療文書の自動生成や翻訳、診断支援、治療プランの生成、疾患の予防に関するアドバイスの生成などが挙げられます。また、GPTは大量のテキストデータを学習することで、新しい知識を得る能力を持っているため、医学研究や新しい薬物の開発にも利用することができます。ただしながら、これらのタスクにおいてもGPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限らないため、専門家による監修が必要です。
Me:
専門家の監修は、GPTのユースケースの内、どのフェーズで必要になると思う?
GPT:
GPTが生成する出力が正確であることを確認するために、専門家による監修が必要になります。そのため、GPTを利用する各フェーズで専門家の監修が必要になることが考えられます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータについて、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力について、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションについて、専門家が安全性や効果を確認し、必要に応じて修正を行うことが必要です。
Me:
各フェーズごとにその適用の難易度を教えて。
GPT:
各フェーズごとに適用の難易度は異なりますが、概ね以下のようになります。ただし、これらは一般的な話であり、実際には、専門家がそれぞれのフェーズにおいて監修するために必要なスキルや知識は、それぞれのアプリケーションやタスクによって異なります。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータの整理や整形は、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が正確性や適切性を確認するための作業は、通常は難しくありません。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力を確認し、修正するためには、専門的な知識や判断力が必要になります。このフェーズは、専門家によって適切に行われないと、生成された出力が正確でない可能性があります。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションの開発やテストには、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が安全性や効果を確認するための作業は、通常は難しくありません。
Me:
たしかに生成フェーズにおける出力のパターンは他のフェーズと比べ管理しづらそうだけど、その難易度を調節するための工夫はあったりするの?
GPT:
生成フェーズにおいて、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節するための工夫には以下のようなものがあります:これらの工夫により、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節することができます。また、専門家が確認する作業を効率化することで、より多くのGPTが生成する出力を確認することができ、正確性や適切性が高い出力を得ることができます。
- GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することで、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- GPTの出力を確認するためのインターフェースやツールを開発することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力に対して、事前に定められたルールや基準を適用することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力を多数の専門家に確認してもらうことで、正確性や適切性を確認することができます。
- GPTが生成する出力を正確性や適切性が高いと判断される場合は、人手を減らして出力を採用することができます。
Me:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するにはどうすれば良いの?
GPT:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するには、次のような方法があります。これらの方法を組み合わせることで、より正確かつ適切なフォーマットを定義することができます。
- テンプレートを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたテンプレートを使用します。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたスキーマを使用します。これにより、GPTが生成する出力の構造が明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- 入力と出力の関係を明確にする: GPTによる出力は、入力に対応した形式で生成されるようにします。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
GPTの出力テンプレートの使用方法を教えて。
GPT:
GPTの出力テンプレートを使用するには、以下のような手順を踏むことができます。このように、GPTの出力テンプレートを使用することで、GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。また、テンプレートを学習させることで、GPTが生成する出力が予め定義したフォーマットに沿っていることを保証することができます。
- 出力テンプレートを作成: GPTが生成する出力のフォーマットを定義し、テンプレートを作成します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。
- GPTにテンプレートを学習させる: GPTに、作成したテンプレートを学習させます。
- GPTに入力を与える: GPTに、入力として必要な情報を与えます。
- GPTが生成する出力を確認: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていることを確認します。
- 修正を行う: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていない場合は、修正を行います。
Me:
GPTのテンプレートとスキーマの違いを教えて。また、プリセットと何が違うのかも教えて。
GPT:
GPTのテンプレートとスキーマは、出力フォーマットを定義するための方法であり、それぞれ異なる特徴があります。つまり、テンプレートは文章のフォーマットを定義するのに、スキーマはデータ構造を定義するのに、使用します。プリセットは、テンプレートやスキーマのような事前に定義したパターンやデータ構造を使用することができます。ただし、プリセットは、具体的には何を指すかは定義が異なります。
- テンプレート: GPTの出力に対して、事前に定義された文章のパターンを使用します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。テンプレートは、GPTが生成する文章のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマ: GPTの出力に対して、事前に定義されたデータ構造を使用します。スキーマは、GPTが生成するデータの構造を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- プリセット: GPTの出力に対して、事前に定義されたパターンやデータ構造を使用します。プリセットは、GPTが生成する出力を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
Pythonのopenaiライブラリでテンプレートやスキーマを再定義することは可能?
GPT:
はい、openaiライブラリは、新しいトレーニングデータ、テンプレートやスキーマを含むように、GPTモデルをファインチューニングすることができます。 openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングすることができ、トレーニングデータ、テンプレートやスキーマ、ファインチューニングパラメータを指定することができます。また、openaiは既にテンプレートやスキーマが組み込まれたモデルも提供しており、それらを直接使用することができます。
Me:
`openai.Completion.create()` メソッドでテンプレートやスキーマを再定義する方法を教えて。
GPT:
openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングするには、次のようにします。このように、openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングし、テンプレートやスキーマを再定義することができます。ただし、学習データとして適切なものを選び、ファインチューニングのパラメータを調整する必要がありますので、注意が必要です。また、トレーニングデータとして使用するテンプレートやスキーマによっては、モデルの性能が改善しないこともあるため、適切なものを選ぶことが重要です。また、ファインチューニングを行うためには、足りないデータや時間、計算リソースが必要です。
- トレーニングデータを用意: GPTに学習させるためのデータを用意します。このデータは、テンプレートやスキーマを含んでいる必要があります。
- openai.Completion.create()メソッドを呼び出す: openai.Completion.create()メソッドを呼び出し、トレーニングデータ、ファインチューニングパラメータを指定します。
- ファインチューニングを実行: 指定したパラメータに基づいて、GPTモデルをファインチューニングします。
Me:
当該メソッド用のファインチューニングパラメータは `prompt` を使うんだよね?
GPT:
はい、openai.Completion.create()メソッドでは、promptパラメータを使用して、GPTモデルに対して、生成したい文章のフォーマットやデータ構造を指定することができます。このpromptによって、GPTは指定されたフォーマットやデータ構造に従って文章を生成するように学習します。このpromptには、テンプレートやスキーマを含む文章を指定することで、GPTに学習させることができます。
Me:
医療に関わる概念はどのくらい理解している?
GPT:
GPT-3は、医療に関わる概念も理解していますが、その精度は自然言語処理タスクに比べると低い可能性があります。 GPT-3は、大量のテキストデータを使用して学習されたが、そのデータには医療に関するものも含まれているが、その範囲は一般的なニュース記事やブログなどが多いと思われます。そのため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。また、GPT-3は事前学習されたモデルであり、医療に関する専門知識は明示的には習得していないため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。ですが、GPT-3は文章の生成や質問応答に対しては高い精度を発揮しており、文章を理解する能力が高いため、医療に関連する文章を理解し、それに基づいた文章の生成や質問応答をすることは可能です。ただし、医学的な正確性や専門性については保証できないため、医療に関する重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はある?
GPT:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はあります。現在、医療に関するデータが大量に存在し、それを使用して学習することで、より高い精度を達成することができるでしょう。また、新たなアルゴリズムや技術の進歩によって、より良い結果を得ることができるようになっています。医療に関連するタスクに特化した言語モデルも開発されており、それらは、医学的な正確性や専門性に優れています。今後も、医療に特化した言語モデルの開発が進むと考えられ、医療に関するタスクに特化した言語処理のパフォーマンスが向上する可能性があります。また、GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。それは、特定の分野に特化したデータを使用して学習させることで、その分野に特化した知識を獲得することができるためです。そうしたことにより、医療に関連するタスクに特化した、より精度の高い言語モデルが開発される可能性があります。
Me:
ちなみにとある大学が、GPT-3のテキスト検索埋め込みモデルを使用し、長い自発的な発話と短い検索クエリ「アルツハイマー病の初期症状」の関連性を測定して、アルツハイマー病の初期の兆候をから80％の精度で検知したみたいなんだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3を使用した、長い自発的な発話と短い検索クエリの関連性を測定し、アルツハイマー病の初期の兆候をから80%の精度で検知するというアイデアは非常に興味深いものです。自然言語処理タスクにおいてGPT-3は高い精度を発揮しているため、長い自発的な発話を解析することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、医療に関連するタスクに特化した専門的な言語モデルや、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要だと思われます。また、GPT-3は、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでは使える?
GPT:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでも使用することができる可能性があります。それは、医療に特化したデータを使用して学習させ、専門的な知識を獲得することで、アルツハイマー病の初期の兆候をから高い精度で検知することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要です。また、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要です。また、GPT-3のような言語モデルは、人間の診断には取って代わることはできません。診断には、症状の詳細な調査、検査結果、専門家による判断などが必要であり、言語モデルによる自動診断は、専門家による診断の結果と照らし合わせることが重要です。
Me:
GPTが医療に関する言語モデルの定期的な更新が可能になった場合は、どう?
GPT:
GPTが医療に関する言語モデルを定期的に更新することができる場合、より高い精度を達成することができる可能性があります。医療に関する情報は、時間の経過とともに変化します。新しい研究結果や臨床経験が得られるたびに、知識ベースも更新される必要があります。それにより、より正確な情報を提供することができ、病気の予防や早期発見に役立つことが期待できます。また、GPT-3のような大型の言語モデルは、大量のデータを使用して学習することができるため、新しいデータを取り込むことで、より正確な結果を得ることができます。しかしながら、GPT-3やそのような大型の言語モデルは、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
医学的な正確性や専門性って具体的になに?
GPT:
医学的な正確性は、医学的に正しいことを指します。つまり、疾患や症状、診断、治療などに関する情報が、科学的に正しいことを意味します。医学的に正確な情報は、最新の研究結果や臨床経験に基づいていることが望ましいです。医学的専門性は、医学的に専門的なことを指します。つまり、特定の疾患や症状、診断、治療などに関する専門的な知識を指します。これは、医学の専門家によって持っていることが望ましいです。GPT-3などの言語モデルは、大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性については保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
今後GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するにはどうすれば良い?
GPT:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するためには、次のような方法が考えられます。
- 専門家が監修する専門的な医学データを使用して学習する: GPTは大量のテキストデータを使用して学習することができるため、専門的な医学データを使用して学習することで、医学的に正確かつ専門的な知識を獲得することができます。
- 専門家による検証: GPTが出力した結果は、専門家によって検証されることで、正確性と専門性を確認することができます。
- 定期的な更新: 医学的な知識は時間の経過とともに変化するため、定期的に最新の情報を取り込むことで、常に最新の情報を持つことができます。
- 特別なタスクに特化: GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。
- 医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう
Me:
GPT-3の要約機能の例。ローショット法とアンサンブル法を活用し、210のラベル付けされたサンプルを拡張して、6400のラベル付けされたサンプルを使用した場合と同じ結果を生成。このサンプルをつかい非常にすぐれた要約を取得可能になったみたいなのだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3の要約機能は、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮することができることが知られています。ローショット法とアンサンブル法を使用し、ラベル付けされたサンプルを拡張することで、より多くのサンプルを使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。ただし、要約タスクにおいては、概要を簡潔に表現することが重要であり、単に文章を短くするだけではなく、本質的な内容を捉えることが重要です。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、要約タスクにおいては専門性や正確性について保証できないため、専門家による検証が必要であると考えられます。
Me:
それは医療データに関しても同じ意見?
GPT:
医療データに関しても、GPT-3のような大型の言語モデルを使用した場合、データの拡張やアンサンブル法を使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。しかしながら、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要であり、それでも正確性や専門性について保証できないため、専門家による検証が必要であり、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しない医療に関するタスクにおいては、医学的な正確性や専門性が求められるため、GPT-3などの言語モデルを使用するだけでは十分ではありません。そのため、専門家による検証や監修、専門的な医学データを使用した学習、定期的な更新などが必要になります。また、専門的なタスクに特化したモデルを構築することも有効です。それでも、GPT-3などの言語モデルは、医療に関するタスクにおいても有用な情報を提供することができる可能性がありますが、それらの情報は必ず専門家による検証を経てから使用することが重要です。
Me:
ありがとう。今後を期待しているよ。
GPT:
どういたしまして。私も今後の進化に期待しております。またのお問い合わせをお待ちしております。
https://anond.hatelabo.jp/20230121161927
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/DS_uraura/status/1615652971647500293
ここのブコメに、「不動産屋があてにならないならどうやって良い物件を見つけろというのか」というのがあったので少し。
本当に「不動産屋はあてにならない」と簡単に言い切れるかというとそうでもなく、あてにならない不動産屋も残念ながら結構たくさんいるし、一方で客の側がぼんやりしているから不動産屋が困ってるケースもあるのだ。
新しい洗濯機を買いに行くのに、乾燥機付きがいいし斜めドラムが良いけど予算は2万円という客である可能性。または、深く考えずに携帯キャリアのショップに行き超オーバースペックの回線を契約させられてきていたりする可能性。そういうことはおそらく家探しについてもそこそこ起きてる不幸だと思う。
これが携帯回線だったらインターネッツどもは「この情弱が」の大合唱だろう。「これだから携帯ショップはろくでもない」と嘆息する奴も出てくるだろうが、これは不動産における「不動産屋は詐欺師ぞろいだ」と言うのと同じだ。携帯回線の場合ならインターネッツの奴らはSIMがうんたら衛星から云々とかそういう情報を得る努力をするだろう。家も同じで、情報と知識が契約者側にも必要になる。バカはキャリアショップに行って高い回線を契約する、賢いやつは情報を仕入れて自分にとって一番良い回線を選んで契約できる。そして物のわかってないやつに適当に売りつける宜しくない輩は不動産屋には確かに多いが、ほかの業界にだってそこそこ多い。そして不動産屋にもちゃんとしているところもいくらでもある。選べ、選ぶための情報を得ろ！
家探しの厄介なところは、つい広大な砂丘の中1カラットのダイヤモンドを探そうとしてしまうところだが、そんな幸運は降ってくることは普通ない。「自分が満足できる家で、家賃もお得」な物件を他人が探すのは簡単ではない。ヘアサロンに行って、短く！良い感じでお願いします、で実際に良い感じ仕上がるのは元々美形な人である。
これを家に置き換えれば、お金があるならそれは可能だ（月に50万円でアタクシが初めての一人暮らしをする家を探してほしいの、港区でね）。
だが、「少しでも安い家賃で」とエコノミーなことを考えている場合はうまくいかない。ちゃんと情報を仕入れ、仕組みを理解してはじめて「いい物件」を自分が自覚できるし、自覚して初めて人に「こういう家を探してほしい」と伝えたりもできる。
家賃はほとんどの場合は市場原理に基づいて平準化されていてお得物件なんてそうそうない。皆インターネットを使えるだろうと思うが、Yahoo不動産やホームズやスーモレベルの巨大な不動産ポータルサイトでは膨大な情報が得られる。各サイトともに駅やエリアごとに平均家賃を出しているし、物件情報は山ほど掲載されている。自分の気になる条件を設定して月に2回ぐらい定点観測しているだけでも、良くも悪くも、かなりの情報を貯め込める。
が、大量の物件情報を前に茫漠としないために「自分がいくらぐらい家に金を使えるか、どんな家に住みたいか」を先に整理しておくことが大事だ。山ほどの情報の中から自分にとって大事な情報をフォーカスするための己の整理である。
実は、「あった！自分の探してた部屋はこれだ！」と確信できるほど、どういう家に住みたいのかを言語化できてる人間はあまり多くない。逆にこれが整理できていれば、最近ではかなり楽にインターネットで物件を見つけられる。ちなみにレインズ見られないのずるい言ってるのは「分かってない馬鹿」だ。レインズとは仲介業者の業界団体の仲介情報の共有プラットフォームで業界団体に加入している不動産屋しか見られない。「見られない」からただ悔しがっているだけだ。これは賃貸についてはあんま関係ないので気にすんな（詳細は割愛するが、賃貸で探してる人にとってはyahoo不動産などとあまり変わらない。逆に言えば購入の場合はレインズを見られると有利なことはそこそこある。ただ一方で購入は賃貸とは全然違う深いフェーズで物件の目利きをする専門性が必要なので素直にプロ（まともな不動産屋）に任せて、これから説明する方法で「己の家への希望」を研ぎ澄ませたうえでそれを伝えて探してもらえばよいだけである）。
レインズ見れないと斜め下の訳知り顔をする前に、まずは、自分が払える家賃の範囲で選べる最上級の家はどんなものか、について自分の希望を整理せよ。初めての場合には、一般的には以下の順序で「俺、こんな家がいいな」を言語化していくのがよいと思う。
どの条件の優先順位が高いかは己の情念でもあるが、客観的に考える場合は「取り換えようがない」条件の優先順を高くしておく方が良い。具体的に言えば、家賃は大家との交渉が可能だが、風呂がない物件に風呂をつけてくれというのは現実的には不可能なので、可変性が低そうな条件ほど優先順位を高くしておくのがセオリー。ウォシュレットとかどうとでもなるのは無視で。逆に自分の情念で「どうしてもベランダが広くなければしんでしまう」と思う場合は優先順位を上げておく。この「どうしても優先したい」を条件を数個に絞る作業が、己の部屋への情念と向き合うことになる。
条件の優先順位をつけておき、上記で決めた条件で物件サイトを検索する。
検索して物件が引っかからない場合は、家賃と部屋の大きさのバランスがばかになっていることがほとんどなので、不動産ポータルの「駅別の賃料」みたいなのを見て（例えばこれとかhttps://www.homes.co.jp/chintai/price/）己の貪欲さを恥じて条件を変える。条件を変える時も上記で整理した優先順位のレンジを変える（＝妥協する）。
逆に検索結果が何十件も、何百件も出てきてしまう場合は、己の条件のストライクゾーンを狭める。中野駅から徒歩15分以内、家賃50万円までなら出せる！だと死ぬほど出てくるが、これを徒歩10分、家賃10万まで狭めればぐっと少なくなる。この「検索条件のストライクゾーンを探す」作業を行うことで、己の望みが研磨され磨かれてくるのだ。
希望条件を調整して、10件台程度まで減らせたらそれが「割と住んでもよさそうな家」になる。注意したいのは「同じ物件を複数の業者が登録しているいわゆるダブり物件は1物件」、「おとり物件の可能性もあるからこの時点で夢を膨らませすぎるな」である。おとり物件については後述。
そう、家探しは妥協である。理想の家が欲しいなら自分で土地を買って自分で設計して建てるしかない。が、設計士の友人がこれをやったが「理想の家って難しいなまじで」と言ってた。それにそういうことをしていたら予算が青天井である。結局、家探しは妥協なのだ。
妥協というと嫌な言い方になるが、「そこにすでに実存する家と、己を調和させる行為」が家探しである。アイツ（家）だって、もって生まれた駅徒歩分数や築年数は変わりようがないし、お前にだって譲れないところがある。数多ある「家」から自分にとってちょうどいい背伸びせずに付き合える相手を探す妥協の積み重ねという営為が家探しだ。妥協を楽しめ。そのための条件整理である。
「お得物件」についてだが、無い、と言い切れるわけではなく実はたまにある。だが、「お得だ！」に出会うためには、これまでに延べてきた「妥協を楽しめるまでに己の欲求を突き詰めたか」にかかっている。それが出来ていないなら「お得な物件」は絶対に見つからない。哲学問答のような言い草になるが、市場価格に比して「お得」ってそういうものだろうそもそも。
極端な話になるが、別の友人は10年以上「山手線西側の某駅の徒歩3分の古いビルの上の（おそらく違法）ペントハウス」に住んでいた。かなりおんぼろ、無理やり住居にした怪しい部屋でワンルームといえば聞こえはいいが飯場のプレハブ、トイレは一旦部屋の外に出る必要があり風呂は後付けでバランス釜とグラグラ揺れる小さい浴槽、プレハブだから夏熱くて冬寒い、エアコンなんて何の役にも立たない、そんな家で家賃10万円台前半だったのだが、とにかく見晴らしが良く広大なバルコニー（というかビルの屋上）があり、そこで夜でもギターの練習がし放題だったり野菜を育てたりしていて、奴にとっては「俺ここに一生住む」というぐらいお得物件だったらしい。建て替えで引っ越す羽目になった時にはとても惜しんでいた。奴はどうやってその物件を見つけたか、というとインターネットで見つけた。奴にとっての優先順は、場所と家賃が絶対条件でそれ以外はどうでもよく、ギリギリ内角低めの家賃で探したときに一つだけヒットした物件だったのだそうだ（ただしあからさまに違法感の漂う物件の場合はポータルサイトに出さないこともあるので、奴のはラッキーケースかもしんない）。
最後に、「悪い不動産屋」について。前述した「ダブり物件」を内見したくなった時にどの不動産屋にコンタクトを取るのがマシかということ。繰り返すが不動産屋はすべてがクズなわけではなく、こちらが選べばいいだけのことである。
見分け方のもっとも雑でかつイージーなのは、業者の会社概要から、宅建免許番号を見ることだ。これは業者とコンタクトをとる前に必ず見ることをお勧めする。
宅建番号は例えば「東京都知事(n)第99999号」みたいになっている。かっこの中の数字（n）が大事。不動産屋は免許がないと出来ず、5年に一度免許を更新をする必要があるのだが、このカッコの中の数字は免許更新の回数を示している。つまり（n）×5＝事務所が続いている年数である。この数字が大きいほどその場所で長く事務所を開き続けているということになるので、一般的には信頼度が高いと考えてよいと思う（あくまでも一般論だけど）。次に述べるが、悪徳不動産屋は割と頻繁におとりつぶしになったり、つぶれたりで結構新陳代謝をする。知らない名前の不動産屋で（1）のところは取りあえず避ける、ぐらいでも良いかもしれない。またその不動産屋の名前で検索しておくと更に精度が増すね。行政処分を受けている業者かどうかを調べることもできやす（https://www.fudousan.or.jp/gyoseiinfo/#a03）
また、有名どころの不動産屋だったとしても、賃貸仲介をメインでやっている業者は、他に選択肢があるのなら避けてもいいかもしれない。その理由としては、賃貸仲介をメインでやってる業者は薄利多売な傾向があるからだ。薄利多売の店から良いサービスを期待するのは、まぁ現実問題としてはあまり良い方法ではない。
不動産仲介屋の仕事は大きく二つで、売買仲介と賃貸仲介である。売買の場合は何千万円の取引で、取引額の3％が「貰っていい手数料」の上限金額であるが、賃貸の場合は「家賃の1か月分」が手数料の上限となる。賃貸仲介は1件を取り扱う労力に比して得られる金額が低い。そして責任も小さいし業務量も売買仲介と比べて少ないので、まぁ、こう、あまり知識や経験がなく倫理的ではない社員も結構混じってきてしまうのだ。また賃貸専門業者の中には宅建免許（がないと仲介ができない）の名義貸し状態になっている店もある。内見案内をしてる人は宅建免許を持ってないアホで、少し込み入ったことを聞いても答えられん…みたいな不幸が起こることもある（免許がなくては出来ないのは契約業務なので内見をしても違反じゃないので）。口がうまいホスト崩れみたいなのが営業担当で出てくることがあるのはこういう理由。まぁ口がうまいホスト崩れみたいなやつでも物件情報にはガチで詳しくて近所の良い感じの飲み屋の情報とか教えてくれる頼りになるやつ、ということもあるので、必ずしも人は見かけには寄らないが。
よく言われている「おとり物件商法」が多いのは確かだが、おとり商法はやっちゃダメなやつなので色々強く出ていい。
内見前に「空いているか、見られるか先に確認してほしい」「見られないなら行かない」とはっきり言う。それでも、会った後に内見時に希望した物件を見せてもらえなかったら「じゃあいいです」とそのまま帰ってこよう。何ならここまでくる時間が交通費が…ぐらい言ってもいいし、血の気が多いタイプを自負してるのなら「通報しますよ」ぐらい言ってもいい（まぁ険悪にはなると思うが）。
親切心がもしあるなら消費者庁に通報もできる（https://www.caa.go.jp/policies/policy/representation/contact/disobey_form/）通報されるとその業者はペナルティを受ける。不動産仲介業界は免許商売で、業界団体が機能しているので、通報されるとちゃんと行政処分を受けるよ（まぁそれだけ悪業者がいるということでもあるが…）。
あとは「おとり物件」の見分け方だが、不動産ポータルサイトから「あ、おとり物件だ」を見抜くのは、かなり難しいのが現実だ。まぁ一番確度が高いのは相場より1割以上安い、間取りも良さそうな物件は、おとりかも？まぁ空いてればラッキーぐらいに思っておくのは精神安定程度にはなると思う。
相場よりも1割以上安いというのは、特に都市部ではまずないと思っておいてよい。仮に相場より1割ぐらい安く貸してもいいかなと大家が思っている場合でも、出し値をはじめから1割引きしておくバカはいないからだ。つまり家賃は実は結構値引き交渉が可能なことが多い。なので、前にも述べたが、家賃上限の検索レンジを広めにしておくのは「結果気に入った物件」に出会える可能性は高くなるよ。砂漠でダイヤモンドに出会うには。
あと、「1割ぐらい安いな…」と気づくために、ちょっと手間ではあるが1㎡当たりの家賃相場、というのを都度、確かめておくととても捗る。不動産ポータルサイトで提示されている家賃相場は間取り別になっていて、例えば中野駅の1Kなら9万円、といった感じで提示されている。だが1Kにも20㎡から50㎡ぐらいまで広さの差があるので、20㎡で9万円だと4,500円だし、50㎡で9万円だと1,800円で、めちゃ安い！となる。
なので検索している時に「よさそう」と思う物件の1㎡あたり家賃を計算して、だいたい覚えておくと、自分が探している家の相場家賃より得そうか、そうでもないかがすぐ分かるよ。
おまけで。
多くの場合は、大家から営業用の仲介手数料をもらっているから入居者からは貰わんでええわ、という場合と、大家が直接募集をしている場合である。これは「あたり」の部類であると言える。手数料払わんでよいのだからして。
一方で実はこの「仲介手数料無料！」業者は「微悪業者」である場合も増えている。本来欲しかった仲介手数料1か月分を、2年間（契約年数）の家賃に分割して乗っけてるだけ、というからくりで、嘘をついて、意思決定時でお得感を醸し出している場合もあるので、一応注意が必要である。まぁうっすら家賃に乗っけてても「この家賃なら納得」と思うなら関係ないっちゃ関係ないわけだが。まあ、乗っけてる分だけ市場よりはお高いかもしれないし、逆に、契約期間前に引っ越す可能性があるのなら、その分乗っかってた月割りの仲介手数料分の金を払わないですんだ、となることもある。なので極悪ではなく微悪。
給与、○○様グループ優待、会社の金で海外へ行ける、不動産投資に最適な属性、他はなにもありませんでした
本当に、本当にありがとうございました
無理矢理、無限に偉い猫がいる日本の巨大組織いたら出来るようになることを考えてみたが、
そのすべてが無限に偉い猫がいなければ "しなくていいこと" なので意味ねーし、
無限に偉い猫がいるためにしないといけない会議と申請のために時間を取られて専門性は何も高まらないし、
強いて言えば、お堅い書類は得意になるかもしれないが、要件を満たしていれば別に理解できりゃいいだろだし、
根回しっつても偉い猫は名ばかりなんとかで役員猫と出来ることが全く違うし、
日本の巨大組織いたらこそ出来るようになること、組織から出たあとお外で役に立ちそうなことが、マジでひとつもない
(属性をフル活用してサラリーマン投資家としてブイブイ言わすのは業務で得たスキルじゃねーしな)
出来ることが無いなら環境面は？！と思いましたが、
ベンチャーとかに較べたら役員が圧倒的にまともな猫の確率が高いし、上司がまともな猫というか好々爺だったりするけど、
外資やベンチャーみたいに威嚇・威圧で他者を従えようとするエセマッチョはフツーにおりますし、
じゃあ、せめて職場で感情を表に出すの是とはされないよね？！についはさすがにYESだけど、
それはベンチャーとどうしょうもない中小以外はみんなそうなので良いところカウントに値しません
投資頑張ろう(虚無顔)
変革を起こせるし、ペンは剣よりも強いんだけど、
日本マスコミには民主主義、市民による統治、報道、をあまり理解してない感がある。ジャーナリズム学の欠如というか、専門性を感じないんだよね。
他の国の報道番組だと、「世界で起きてる重大なニュース」について専門家の意見を引き出す質問者、という構図でニュースは進むのに、日本の報道番組はニュースをコメンテーター(謎の素人芸人)が素人感覚で感想を述べてアナウンサーの美人お姉さんが頷いてるものばかり。何を見せられてるのか。
選挙についても、終わってから特番をしている。選挙期間前に特番を組まないと選挙特番なんて意味ないんじゃないのか？国民主権なんですよ？審査員は国民なのに、アイドルの握手会じゃない。
Twitterでもバズってたけど、正確性よりも政治的アジェンダの設定を重視してるのは日本くらい。
https://togetter.com/li/1976688
なにかと市民運動や市民活動は軽視されているように見える。ボランティアは善意に映す。アイドルや政治家や歌手や俳優には敬意ある映し方をするのに、市民活動は素朴に撮る。彼らはヒーローなんだが？ボランティアは本来市民ではなく行政の仕事なんだが？政治家や歌手やアイドルはテレビ業界の「中」では数字や権力を持ってる人かもしれないがそれを番組作りに反映しないでほしい。主役は市民。権力者は市民。
政治家は偉くて権力のあるリーダーシップのある人で、市民は細々と自分の生活をする人、みたいな構図に撮る番組まである。
貧しい国の人や貧しい人や外国人(非白人)や若い女性や太った人やモデル顔じゃない人や障害者のことは素朴で力の無い人として撮り、政治家や有名人を力ある上の人として撮る。
主役は国民だし、最高権力者・主権者は国民だし、政治家は国民に奉仕する公務員で、権力の監視がジャーナリズムなのに。日本人はまた「政治家先生は権力者のお偉いさんだからちゃんと敬わなきゃ」と民主主義から遠ざかる。
学校教育でもマスコミでも、日本人は問題を見つけて語っても「生活の中で少しでもこのようなことを考えてみましょう」「少しごみを減らしてみましょう」みたいなことばかり言うだけ。抜本的な解決にはならない。
行動して変えていこう、休みの日にこうしてみよう、みんなで団結して組合を作ろう、弁護士を雇って直談判しよう、戦おう、署名しよう、勉強会をしよう、当事者が政治家に直接話すイベントを作ろう、デモを起こそう、とは言わないのに、行動を起こす人や出る杭を叩く風潮は「中立を装って」しっかり報道する。
なんならデモに対して、テレビ業界は「過激なPTA」「おかしなおばさんたちが集まってる」「昭和の学生運動」みたいなイメージで描くじゃん。『集会の自由』を本当に理解してるのか？終わってるよね。
日本人はどんどん勘違いを始めてしまう。「デマやストライキは迷惑で良くないことなんだ」と。
現に社会のために戦ってる人たちや戦ってきた人たちを繊細に取材してるマスコミをあまり見ない。
こんな活動があって社会はこう変わった、こんな活動をしてる人々がいて今これだけの額の寄付が集まっていてその結果こんな変化があった、議員との対談でこのような意見を提出して、新しい法案が決まった、みたいなことは知らせない。
考えても何も起こらないし、当事者意識もない、そういう日本人ばかりを普通の人として撮っていく。そうして市民を刷り込んでいく。
日本人がそういうドラマを好まなくて視聴率が取れないだけなのかもしれないけど、そうだとしても、一言入れるだけでも違う。加担してしまってる。薄給多忙の業界のせいなのかな？それはまた大変な問題なんだけど。
https://jj-jj.net/lifestyle/151688/
「私が取材先の立場だったら『嫌』と感じることはしないように。相手が心地いいと思える距離で、相手の心に寄り添い、信頼されるような記者とは、と客観的に考えながら行動しています」
「こちらの都合で取材対象者の方にお話を伺うこともありますが、向こうも忙しいよな、向こうの都合もあるのに申し訳ない…と思ってしまいます」
取引先企業の重役と接する営業の平社員のような思い違い。総理番は若手にさせるという謎の奇習で、ジャーナリズムを理解していない若い社員を首相や大臣などの国会議員の接待・番記者にさせている。
でもこういうのが業界に横行してると聞いた。
貴殿の局もそうなのかはわからないけれど、社会の変革を望んでるのは市民も同じ。
アメリカにはマスコミを変えたヒーローやヒロイン達がいました。市民に正確でジャーナリズム学に基づく情報提供を行えるテレビ業界の革命は日本でも起こせるはず。と期待しています。ジャーナリズム学を人事に評価させることからお願いしたい。
でも根本的な解決のためには法改正や行政の介入、社会の変革が必要だったりするが、それはちっとも叶わない。こんなにすごい人が一生に一本書けるか書けないかの記事で、影響力ってこんなものかと思った。
金融・商社の激務部門でもプラント建設でトラブルがあったとかでもねーのに
令和にもなってここまで無限に残業があるとは思わなんだ・・・というのが正直なところである
無限に会議があるし、海外にも偉い猫がいやがってトンデモねー時間にも会議があるし、無限に会議資料作りがあるし、無限に申請作業があるし、
偉い猫たちは『自分の前の人がチェックしているハズだからヨシ！』ってテキトーにGo出しちゃうし・・・
真面目な現場猫が『○○ってどうなってますかね？業務に必須の機能なのですが・・・』と言い出すのだ
あるいは検証用環境で『あれ・・・XX出来なくね？困るくね？』と気付いてしまうのだ
○○ってどうなってる？もなにもないのだわ、たった今初めて聞いたからこれから決めるんだゾ❤︎❤︎❤︎❤︎❤︎❤︎
うんうん、XX出来ないの困るね❤︎❤︎❤︎❤︎❤︎❤︎
でも会議資料作って申請作業して承認得ないといけないので、実際に作業に入れるのは最短で1週間後だゾ❤︎❤︎❤︎❤︎❤︎❤︎
まぁ作業に入っても○○をあとから追加するのは現実的じゃないので、
ちゃぶ台返しするか業務フローの方を変えてくださいってオチになると思うけど❤︎❤︎❤︎❤︎❤︎❤︎
なお、テキトーに『ヨシ！』している偉い猫たちは朝7時半〜8時くらいから当たり前のように真夜中まで働いており、
36協定とは？状態である。どんな風に社内で折り合いをつけているのか非常に気になる
ワイも深夜早朝に会議が入ってる時は、会議と会議の間の適当なタイミングで休んでてよ^^と言われてるけど、
隙間時間ロックして退席表示にしてるのに【至急】でメンション飛んでくるゾ★状態なので、
たぶん偉い猫たちは休めて無い(そもそも予定表見ると朝から晩まで会議で埋まってる)
こういう不毛で非生産的な状況を改善する唯一の方法は、偉い猫が『テキトーにヨシ！って言わない(責任を持つ) 』だと思うが、
アメリカの激務な管理者並みの残業を強いられながら、これといって専門性が高まるということもなく(会社辞めたら同等の条件下で働けない。会社にしがみつくしかない)、
年収も1000万届いてるといいねくらいで、アメリカの管理者以上の責任を求められるって、かなり控えめに言って地獄だし、
そもそも日本の経営陣は失敗しても基本的に責任負わないので、なんで社員(下々の者)だけが責任持たなアカンねんという話であり、
結論、どうにもならない
Colaboの件、弁護士の言うことは信じないけど、会計士や税理士の言うことは信じるよ。
弁護士は士業でプロだけど弁護のプロであって依頼人のために行動する人間でしかなく、意見が分かれるようなことを信用するのは論外だ。
第三者の会計士や税理士は会計のプロで監査の結果に対する専門性も非常に高く、会計に関する内容にウソはつかないと信頼している。
そんな彼らが監査結果について課題は残るものの明らかな不正は無いだろうと語っていたので私はこれを信じることにしたよ。
残ってるのはしょーもない中傷バトルと若年女性の扱いくらいだけど、
前者は裁判で潰しあえって感じだし、後者はこれだけ問題にされた後にやるほどバカじゃないだろうと思うので他人が気にする内容じゃなくなったと思う。
ひとくちに非営利組織といっても幅は広いし、事業にどの程度の継続性があるかで危険性はもちろん違うけど
事務、とくに経理や会計といった裏方が異常なほど軽視される悪しき風潮があり、本当に批判すべきはそこだと思う。
まともに発言権があるのは学者・法曹・元官僚・元当事者といった「目立つ」人たちばかりで、日常の事務や経理を担ってる人々の声が全く聞こえてこない。
それどころか各種の公開情報から見ても、colaboの常任スタッフに事務や経理の専任はおらず、募集しているときもほぼ必ず「事務や経理と対人支援職の兼任」になっている。
これ、この業界じゃ当たり前の光景過ぎていちいち騒がれないが、冷静に考えておかしいでしょ。
対人支援職と事務経理は専門性も適正も何もかも違う。そしてどちらも片手間でできるような仕事ではない。
本来、colaboレベルの予算規模なら経理・会計の専任スタッフが少なくとも1人いないと絶対に回らない。
というか実際に回っておらず、外注した挙げ句メチャクチャな経理を行って、住民監査認容という結果になっている。
colaboは金が無い弱小とかではない。各種の公的資金も寄付金も潤沢で、役員報酬もちゃんと出し、将来への投資のために現預金も積み上げられる組織だ。
一応言っておくとそれ自体は全く悪いことじゃない。予算がないと非営利だろうが何もできないのは当たり前なんだから。
しかし、その使いみちとして必要なはずの経理、事務がここまで軽視されるのはどう考えても異常な状況だ。
そしてそれが同じ業界から大々的に批判され無いのも、同じように経理、事務を軽視している組織ばかりだからだろう。
でもそれってやっぱり異常でしょ。
公金をもらう団体というのは、政治家や官僚、マスコミ、アカデミア、類似団体といった「意思決定権のある層」へのアピールが第一に重要になる。
それ自体は仕方がないのだが、問題はアピールに直接寄与しない裏方の人々の声が無視されていってしまうこと。
民間でもブラック企業だと営業の力だけが異常に増して事務が軽視されるってのはあるあるだと思うけど、まさにそれ。
経営陣が視野狭窄だと、目先の業績に直結する営業の目線だけが正義になってしまい、バックヤードの言うことが取るに足らない些事に見えるが、それは間違い。
経理や事務のシステム自体が破綻すると、ある日、事業の継続自体が不可能になるからだ。信用毀損の損失は取り返しがつかない。
それなのに本来、市場や目先の業績に左右されずに社会的な価値を追求できるはずの非営利組織が、むしろ「社会的な価値ありますよアピール」に汲々として
自身の信用や価値を毀損していくのは、本末転倒であり、内部の人間が危機感を抱かなければならない事態だろう。
この状況を変えるには、まずは組織内部で末端の事務や経理を担っている人々がなんとか声を上げ、正常化に向けてかじを切り始めるしか無い。
もちろん、組織内の力関係もあるし、今回のような対立的な騒動のさなかで矢面に立つのは難しいとは思う。
しかし、一度こういう大きなケースが出てしまうと、行政の対応は一気に厳しくなり、今まで許されていたことが許されなくなるのは過去の類似事例からも明らか。
監査請求が通ってコラボの不正会計疑惑にいくらか目鼻がついてきた一方で、功罪あるとしても功の部分についてはこれまでもこれからも必要なことだとの声がある。
かれらは公金を掠めて恥じない悪意の団体なのか。誰もやりたがらない崇高な仕事をやってきてくれた正義の人々なのか。みたいなことは実はどうでもよくて、いずれにせよ能力を越えた範囲の仕事、本来行政がやるべき範囲の仕事を抱え込んだ時点で、質の低い仕事と公金垂れ流しの歯車は自ずと回り始める。
ボランティアとか非営利の公益団体には向いている仕事とそうでない仕事がある。
例えば災害の後片付けのような集中的なマンパワー需要によく応え得る。しかしその後の復興期に居座って「コミュニティ再生」みたいな尤もらしい目標のために親睦イベントみたいなのを打ちまくって無意味に住民を疲弊させたりする。素人でも手が出せそうなところをつまみ食いしても本当の意味で「コミュニティ」をどうこうなんてできないから。
家庭に身の置き所がなくて街を彷徨う少女をキャッチする。そして食事やベッド、安全で安心できる一時避難所を提供する。それはいかにも民間有志向きなミッションである。
その次は？ いわば社会の入り口を見失い先の希望を失った子に、どういうリカバリールートがあり得るか具体的な相談に乗れる人が必要になる。教育、職業訓練、必要ならば医療、家族への介入、それぞれのプロに繋がるハブでもある。要はケースワーカーだ。その職能は善意や熱情で代替できるものではない。
そして、一時避難よりあとの長いスパンでの生活基盤の保障。これも公の役割であり、そもそも一般社団法人なりを経由させる必然性がない。
要するに民間団体に期待されるのはキャッチ役と純粋なヘイブンの提供までだ。
とにかくそこに行けば飯とベッドがあり、詮索や説教なしで供される。「この先どうするつもりなのとかのウザい話は今晩はナシですよ、私たちはお役人じゃないんで」との役割に徹し、行政に引き継げばいいものを。
「そこに行政が待ち構えてないからウチラがやるしかないんじゃないか！！」と言うだろう。そうなんだ。そこに行政が待ち構えてないと、どっちみち全ては絵に描いた餅なんだ。
だからって分を越えたことをやろうとするんじゃなく、また無駄にいがみ合うんじゃなく、みんなで行政のケツをぶっ叩くのが本当だと思うけどね。やるべきことをやれ、やるべきことをやってないのを隠すために非営利団体を利用するなと。
https://anond.hatelabo.jp/20230102104157
にあるように、その敵対的な姿勢は身を守る鎧でもある。みっともないトゲトゲ鎧を下手に脱がそうとせず、物理的な支援によって心理的安全性の担保に努めつつ、プロの手に引き継ぐべきである。要は善意で親身になって距離を詰めること自体が侵襲的なんだよ。
池内さおりのラインメッセージがリークされていたが、あの内容の何が問題かわからないというブコメが多かった。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/himasoraakane/status/1609824412395790336
「前後の文脈がわからないのでこれだけでは事の是非を判断できない」のはその通り。「これが問題になり得るとは思えない」としたらかなり想像力が足りない。
アダルトチルドレンだとか毒親とか、精神医療・臨床心理の周辺の俗流用語・概念には常に流行り廃りがある。
「それ毒親だよ！逃げていいんだよ」と流行りのフレーズをぶつけられて、抱えていた不定形の苦悩にシャープな輪郭が与えられ、状況が好転するきっかけになる者もいる。「そうか、あれもこれも毒親のせいだったんだ」と思い込みに凝り固まり、ちょっとした行き違いが転落のきっかけになる者もいるだろう。誰彼構わず虫下し飲ませて「ちょうどギョウ虫わいてたんだ、助かったよ」ならば結果オーライだが、その余はただ身体に毒なだけである。
不安定な状態の未成年者に「家族と縁切っちゃう手もあるよ、その気なら協力してくれる人もいるよ」みたいな甘言を提示することも同工。時と場合により猛毒だ。どういう時と場合だったのかはわからない。
暇空氏が池内さおりのラインリークを爆弾ネタだという所以は「ほーら共産党と強い繫がりがあるだろ」というばかりの薄っぺらい意味だったようだ。だから何なんだよ。そういう所がつくづく付き合いきれない。その行動力に一定の敬意は払いつつ。
仁藤氏みたいなガサツな正義マンには本当の所を言うなら若年者支援なんていう繊細な仕事はしないでくれと思っている。でも100点満点の支援者を屏風から出せるわけじゃないからさ。せめて後進が「あの轍は踏むまい」と反面教師にすることを期待する。大きく言えば市民社会が文化的に成熟していく一助にならんことを。
2023年(令和5年)10月1日より施行されるインボイス制度についてレクチャーを受けたので忘れないうちにメモしておく。
この日記を書いた増田本人は税理士ではないので間に受けないように。
| 期間 | 控除割合 |
|---|---|
| R5.10.1〜R8.9.30迄 | 80％控除可能 |
| 〜R11.9.30迄 | 50％控除可能 |
| 〜R11.10.1以降 | 控除不可 |
適格請求書発行事業者になるべきか否かの判断に正解はない。各事業者の置かれた状況による。
ミーハーだから三体にハマってるんだが、三体の作者ってあの作品に必要な知識をどうやって得たんだろう。学部は計算機科学だし、学部卒だし、中国の学院は日本の学部に比べてかなり専門性高いし、大学入試は日本と同様広く浅く。本業の仕事しながら自分の専門分野外の知識を学べたら楽しいだろうなと思いつつ、今日も仕事終わりはスマホではてな、YouTube、まとめサイト。俺も学びたい。何を学びたいかわからんが。
「”何者か”になりたいなどという願望は青い鳥症候群だ」
「”何者か”になるような人間はハタチの頃までには頭角を表している（その歳で頭角が出ていないのならば諦めるべきだ）」
というような昨今のネット保守界隈で流行ってるようなことを言ってくる人は俺の若い頃にもいた。ほんとかよ？という感じで全く納得できなかったので無視して彼らの言うような選択ではない人生を歩んできたけれど、40近くなってようやく自分でも納得できる仕事ができるようになってきたと感じている。その過程で人に語って聞かせるような専門性も自然と身についた（仕事で後進に教えなければならないため、何かと語って聞かせることも実際多い）。
元増田のブコメにもネット保守みたいなのが大量に並んでるけど、あいつら言いっぱなしでどうせ責任なんかとらないし、どっちかというと自分の人生を肯定するために言ってるんじゃないのって感じもする。どの意見を聞くかは自分で責任を持って決めるしかないんだろうなと思う。
全部の高卒がそうってわけじゃないんだけど、大卒の人だったらほぼ自動的に持っている感覚が足りてない。
端的に言えば「世界が狭い」。
例を上げると
４ 他人に気を使って貰うのを当たり前だと思いすぎ
みたいな所が駄目。
高卒でもそういった所が全然ない人もいるし、大卒でもそういう人はいるんだけど、高卒と大卒だとその人数比率が全然変わるんだよね。
よく「高卒だからという理由で出世できなかった」という話を聞くけど、実際には「高卒の人は世界を広げる体験が足りてないから出世させられるようなマインドが育ってない人が多い」ってだけなんだと思う。
そう考えるとやっぱり大学に行くのって重要で、同級生の中に「起業して辞める」「研究者の道を進む」「超有名企業に幹部候補で入る」「メンタルが壊れて中退する」みたいな様々な状態の人が産まれて、その無数の選択肢が自分にも発生しうるものとして感じた経験の差は大きいんだなと。
高卒までだと「特定の職業に就くために学業以外の時間で専門性を磨く」とか「将来なりたい職業をベースに進学先を決める」って体験さえしてないわけで、エスカレーターで自動的に振り分けられる未来の中で人生終わっちゃう人も多いんだよね。
そういうタイプの人の世界の狭さって本当に凄くて、国道沿いのマイルドヤンキーの一生とかよりももっとずっと広がりがないんだよ。
他の職業の人に対して「自分がその仕事についていたかも知れない≒平行世界では自分が相手の立場だったかも知れない」という想像力が一切働かないの。
だからなにかあるとすぐ相手を見下したような態度、相手の人権を尊重してないような言動を発する。
例をあげると、「俺の思い通りにならないとか、俺を舐めているんですか？」みたいなのを一従業員程度の立場から相手の重役に言ってしまうんだよ。
これはもう本当に致命的で、あくまで下っ端の発言だから「教育不行き届きですみません。コイツもう御社の仕事から外しますんで」で済むわけで、もしこれがある程度立場のある人間だったらそういった尻尾切りさえ大きな傷みを伴うことになる。
それはもう「高卒だから」じゃなくて、本人の資質が磨かれてないからで、同じ高卒でも出来ている人は出来ているのを本人に問題の自覚がない（世界が狭いからそもそも問題を認識できない）ことが問題なんだよね。
でもソレに対して良い社会人に会社という場所で再教育するのも難しいというか、結局どこまで行っても「この会社の中で働いている自分」の枠から先を本気で想像させきれないんだよね本人にそのベースが一切ない場合は。
だから「出世コースから外す」という選択を取らざるを得なくなる。
でもそれを一部の高卒は「高卒だから出世できなくされた」と悔しがる。
ある意味であってはいるんだけど、ある意味じゃ大間違いなわけだね。
でもそれを説明しても理解できないからこそ、皆が説明を諦めたわけで、そういった相談に対しては「大変だね～～～」「頑張ってるのにね～～～」といった雑な相槌しか帰ってこない。
可愛そうだなと思うけど、救う方法が思いつかないんだよね本当。
大学学部卒業生ばかりを新卒カードとか言って適当に採用してること。
どうせなら卒業後同じ業種のバイトで下働きしたり、世界旅行したり、海外の業者で働いたり、本を読んだり、色々経験してから働いてもらったほうがいいでしょ。
学校で友達と幼稚な話をして授業を受ける以外何もしてないまま大人や社会を舐めてる奴も大勢混ざっているのが新卒なのに、優遇する意味がわからない。
若いやつを育てるのが企業だというが、中途でも転職しても何も問題がない。新卒を終身雇用することにこだわりすぎる結果、無能な中年社員を窓際でずっと飼い続けることになって、若手や女性のポジションや給与を圧迫することになっている。
さらに、大学院卒、博士などのそれ以上の学歴の軽視は日本人全体の知の低下を招いている。国全体での研究分野への投資も少なくなっていて、院卒以上の学歴が軽視されている現状というのは、知識と知性を欠いた社会形成をしていると言っても過言ではない。
国を挙げて院卒以上を推奨・積極雇用・援助すべき。院卒にさえなれば将来安泰くらいのインセンティブを作るべき。教員免許の仕組みを大きく変えて、小中学校教員は全員博士以上を要件にして高めの給料で雇用すべきと思う。部活動の引率も廃止。労働環境も改善する。
そしてビジネスを合理性や専門性に基づいて行うべきなのだ。企業が院卒以上を活かしきれないのは、いつまでもおじいちゃん談合で保身して馴れ合いしてるだけだから。おじいちゃん同士の機嫌取りなら、学歴はないが頑張り屋で懐っこい方がかわいいんだろう。もうそんなんで通用する世界ではないよ。
