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はてなキーワード: 最適化とは
UnityもUnrealEngineも本格開発するなら大差はないんですけどね。
どのみちカスタマイズしないといけないというだけで、より短縮できるエンジンを選択しただけの内容ですよ。
が評価ポイントになりますが、ゲームによって不必要なものは削除したり先鋭化したりしますが、大元の開発者（UnityやEpic Games）との連携が不可欠になってしまいます。
大体の場合は海外はレスポンス非常に悪いので、自社でやれるなら自社でやったほうがカスタマイズしやすいし、何なら最新の描画処理なんていらない、ってなるんです。
もちろんUnity最高HDRPいいよね、とかはちょっと……となりますが、エンジンの性質を知ってる人であれば別にUnityだろうとUnrealEngineだろうと大差ないです。
スタンダードの状態での品質はもちろん大型タイトル作るならUnityは論外ですが、小規模〜中規模で制作するならUEだとBP管理がクソ面倒なので、Unityの方が良いです。
これが世界最大という超超巨大書店を、どーんと僻地でもなんでもいいから街が作れそうな平野に作ってほしい。その超超巨大さは世界第2位を突き抜けてほしい。
政府もテコ入れし、クラウドファンディングも募り、数多ある企業も全勢力が参入してほしい。もうとにかく全力をかけて作ってほしい。
「そんなことして失敗したらどうする？！バカじゃん？！」とか考えず作ってほしい。勝算とか考えず勢いで作ってほしい。
そこには和書だけではなく洋書もある。西洋の本だけではなく中国語の本、アラビア語の本、アフリカーンス語の本、とにかく片っ端から「いやこれいらんだろ」みたいな本だったとしてもすべておく。
なんなら和書が中央ではなく洋書が中央である。日本語を中心で考えてほしくはない。言語別に存在する知の量に応じた配分をしてほしい。
客層に応じてカテゴリ分けは必要だろう。１つの書店だけでなく複数の書店が統合してもかまわない。古本屋を集めてもかまわない。
「よくわからなくても物理の本を買うなら日本のここへ行け。たぶんあるから」という状態になっていてほしい。日本の中規模以上の書店はほぼすべてここに集める。
全勢力が協力してできた超超巨大書店を中央に据えて、その周りを他の超巨大書店が取り囲む。その周りは巨大書店。その周りは中規模書店、その周りには小規模書店。
海外からも片っ端から誘致する。必要なら補助金も出す。「バカなの？」とか「さすがに海外出店は難しいです」とか一蹴されるだろうが「まあ採算とれそうだからいいよ」と言われるまで粘ってほしい。
税金をたくさん投入してもかまわない。重要なことは「そこにある」「とにかく日本のここに来たらある」「お前のやりたいことは知らんけど本がほしいなら日本のここに行け」という願いが叶う場所だ。
例外を作ればそのブランドは失われる。このブランドこそが他国が追随不可能な圧倒性を生む。先行者利益だ。バカすぎて１つ１つで見るとデメリットしかない行為が、結合すると巨大な１つのメリットを作り出す。
どこかで手を抜くと終わる。そんなことまでする必要ないんじゃないのとか、それってめちゃくちゃ損しますよねとか言われようが、究極に本を集める。
書店と書店の隙間にはさまざまなカフェが立ち並ぶ。個人で経営するカフェからチェーン店が密集する。コンビニも立ち並び、公園には読書に適したベンチがある。公園は読書に最適化されている。
その街にはどこにでも椅子が置いてある。買った本をすぐ座って読む人向けのものだ。
この街には有名人が毎日のようにやってくる。たとえば「ビル・ゲイツが本を選びに来日！」など当たり前のことになるだろう。
読書家はこの街の付近に別荘をかまえる。なんにもなかった僻地の近隣に富裕層街が誕生し、地価がとんでもなく上昇する。意味不明なおいしい話だ。
一方で本を読むことが目的でない人間には居心地が悪い空間になる。この街に存在している人間はほぼ全員本かその周辺が目的なのだ。本以外が目的の人間は異様に目立つようになり警戒される。
街の中央部分は徹底的に、本、本、本、本、本、と本が存在するのが当然の本の密集空間になっている。普通の人間が「ここまですることはないんじゃ・・・だって採算とか・・・」とドン引きするぐらいの熱量で本で溢れかえっていてほしい。
地面に敷かれたタイルには、文章が書かれている。まっすぐ歩くと偉人の言葉などがそのまま読めるようになっているのだ。たとえば「良い本は私の人生におけるイベントである。」「本の無い家は窓の無い部屋のようなものだ。」「天才とは努力する凡才のことである」などという文が永久に書かれている。有名な書の冒頭部分だったりもあるし、古典文学もあるし、文学のみならず数式も書かれていたりする。それを読むだけで日が暮れる。
この街の広告はすべて本に関するものでいっぱいだ。ほかでは絶対に見られない、読書家にだけ向けた広告が撃たれる。「こんな難しそうな本の広告ある？」というのがそこここで見つかる。
たとえばベトナム語のマンガの新刊広告なども見受けられていてほしい。
この街にあるのは紙の本ばかりではない。電子書籍派のための書店もある。他では絶対採算がとれないような形の店であっても、「読書家が毎日のように集まることが普通」の街特有の書店ができる。たとえば巨大な8Kモニタにその人へレコメンドされた電子書籍が大量に表示され、立ち読みすることができるとか。「辞書専門店」や「単語帳専門店」や「栄養学書籍専門店」などがあったりもする。そういうものを作っても不思議と利益が出るのだ。
この超超巨大書店圏内部には研究所や大学なども誘致する。どのような言語でも関係ない。化学系のカテゴリが立ち並ぶ「化学通り」のようなところには実験器具専門店も立ち並ぶ。
そういうところは、基本的には英語がメインだ。英語の下に日本語が書かれている感じ。イメージ的にはハリーポッターだろうか。ときどき「なんで化学通りにオムライス専門店がこんなにあるんだよ」などということもあるかもしれない。秋葉原や神田にカレーがたくさんあるようなものだろう。
やや込み入ったところにはマイナーな本屋がある。「なんだよこの本屋・・・」という、見るからに異国感が漂う本屋だ。謎の部族の謎言語で書かれた謎の材質の本が置いてあるなど。ネクロノミコンのような本も見つかる。
石版などもなぜかある。読書向けの椅子専門店もある。「本のためだけの椅子専門店」が生存できる場所は日本ではここしかない。
しかし、この超超巨大書店群の主目的は「本の集積」である。そこから逸れるようなことがあってはならない。何か欲をかいて「ここに企業をうんたら」などとして利益を優先するとこの街はあっという間にその意味をなくし滅びるだろう。ありとあらゆる人々が周辺の利益を求めて集ってくる。そういうのを一蹴できるような体制であってほしい。
「この街意味ないだろ。なんで作った。赤字だろ」と罵られながらも存続する街であってほしい。そして、そう罵る人も、ひとたびその街に入ると「すげえ・・・この街は地球に必要だわ・・・」とどうあがいても認めざるをえないほど感動できる街であってほしい。街自体で見ると赤字なのだが不思議と日本経済が潤う源泉である摩訶不思議都市であってほしい。完全に未来へと投資された都市である。
この街では、夜もたくさんの書店が営業している。こんな大きな本屋が24時間営業できるのはこの街しかありえないとなっていてほしい。「夜眠れないな・・・本でも買いに行くか・・・」という人外の行動を普通にするような場所であってほしい。
街の周囲には民家が立ち並ぶ。ただしこの民家に住む民間人はややおかしい。本のために移住してきた狂信者たちだ。軒先には自分の選書が並び「1冊100円」などと書かれていることも多々ある。
富豪がゴッソリ買っていくことを見越して少し離れたところに在庫置き場がある。
富豪が「ではこの棚からこっちの棚まで」などと爆買いしていく。もはやテロリストのようなものだが、そんなことは気にせずまた入荷する。本はバカみたいに売れる。
この街は、「日本人なら1度は絶対行け」と呼ばれる場所になる。そしてひとたびそこに立ち入れば「世の中にはこんなに知識があったのか」「世の中はこんなに頭のいい人たちで溢れかえっていたのか」ということが、嫌でも全身の細胞に刻みつけられる。伊勢神宮みたいなものだ。それよりも神々しいかもしれない。
そして、全身の細胞で体感したその人は、格段に読書するようになるだろう。それは地元へ帰っても同じことだ。一流を目の当たりにした者は一流になる。
取次の問題も、書店が潰れかけている問題も、日本人が本を読まなくなってしまっている問題も、経済が深刻化している問題も、だいたい解決できるだろう。
誰か作ってください。
ちなみに国防にも役に立ちます。一度作ってしまえばここを潰すやつは「バカ」なので。ペンは剣よりも強し！
ただそれは、「本がたくさんあっても意味がない」のではない。逆。
それに「物理本を読む人が少ないから本屋が潰れちゃう」というのも逆だ。
「物理本を読みたいと思う人を増やす。そのためには本屋すべてが潰れることも辞さない」という情熱が正道である。
本というのは知の源泉である。だから知識がない人に迎合すれば、潰れるのは自然だ。知識がない側に与するのだから。
本の機能はそれとは真逆であり、全体を引っ張り上げるものである。知識がない側が「欲しい」と願える場にすべきなのだ。
ない側に媚を売っていれば潰れて当然。
「この本は今は読めないけれど、読みたいと思う」そういうものがない。
「この本は内容はちんぷんかんぷんだけど、そういう本の存在を知っている」そういうものもない。
ジュンク堂書店などですら、知らない人々が多い。大型書店の重要性を知覚できていない。入ったことがない人間もいる。
記事を読んでくれた人へ: 記事を読んでくれたのはありがたいが、たぶん自分が考えている規模と読んだ人が考えている規模に大きな差があると思う。
自分が考えているのは、もっとも小さく考えても深圳書城中心城の数十倍の大きさであり、既存の書店をちょっとだけ大きくしたものとか、蔵書が全く同一であるような大型書店が単に10個ある街という形ではない。
コーチャンフォーつくば店は50万冊、池袋ジュンク堂書店は150万冊、深圳書城中心城は400万冊、国会図書館は4685万点。Amazon Kindleは60万点。
自分が言っているのは、数億冊あるような書店群である。つまり、コーチャンフォーやジュンク堂書店や紀伊國屋書店は超超巨大書店（世界中の意味わからんハイレベルの本から選びぬかれ集まったエリート本屋）の周辺を取り囲む「日本区域最大の超巨大書店」の周辺を取り囲む「大型書店の1つ」という状態を考えている。ブックオフなどはその周りを取り囲む中型書店になるだろう。その周りを、身近にあるご近所の本屋さんがたくさんずらーーーっと並んでいるというような領域だ。いうならばこれが日本区域である。
世界の蔵書数はGoogleによると約1.3億冊であるらしい。日本区域内に別に中国語や韓国語の本があることもある。ただし日本区域の横には韓国区域だったり中国区域だったりする。その中国区域でもばかみたいにデカい超巨大書店があり、それを取り囲むようにジュンク堂書店並の大型書店があり、英語区域では……というような状態だ。言語別に分けられているだけでなく、「数学領域」で分けられていることもあり、そこでは「高校数学」の棚に世界各国の高校数学が並ぶ。数学の参考書を買いに来た高校生が、カメルーン人の中学生と仲良くなるみたいなことも想定できるわけだ。
地方のクソデカ本屋が数百個単位で入る「は・・・？」「この街が・・・全部・・・本屋さん・・・？」という規模の書店群である。
イメージとしては↓な感じ。
まもなく目的地の駅に近付く。電車にいる人々は全員が本を読んでいる。スマホを触っている人たちなど誰もいない。不思議な光景だ。多くの人がそわそわしている。初めて来た人たちが多いのかもしれない。
電車が駅に滑り込み走って降りる人々の後ろでのんびりと降りる。全く、はしゃぎすぎだろう。
降りた直後、本の形をした案内板が表れた。真っ先に飛び込んできたのは「↑ バベル中央書店」というやたらとデカい黒文字と、その下にあるやや大きな黒文字の「↑ 北区域書店」だった。
右を向くと・・・あれは・・・本の自動販売機？！ 本を自販機で販売するのか。カルピスの作り方・・・自動販売機の歴史・・・Why could he make vending machines?・・・なるほど。
床には文字が書かれている。Station, State, Statue, Status. 何のことやらわからない。
改札を出る。改札を出ると、ああ、もうこれは本のテーマパークだ。最奥部に見える巨大な塔には雲がかかっている。おそらくあれが中央書店だ。その横には数えるのもバカバカしくなるほど書店が並ぶ。街には今まで見たこともないような人々で溢れかえっていた。ベンチでは読書をしている中東とおぼしき人が中国人らしき人と何やら議論している。彼らが話しているのは何語だろうか。
デジタルサイネージで目まぐるしく本の広告が入れ替わっていく。「サウダージにさようなら」「入門グロッキング」「般若心経の終焉」
子どものときに巨大書店や巨大図書館に人生で初めて行ったときとか、論文と大学と研究の仕組みと接したときに、知の偉大さに震えたことがないだろうか。
目に見えないものは見えないことが多い。たとえば、ライブ会場に行ったことがなければライブの偉大さは本当にはわからないし、「本当にこんなにたくさんの人がファンなのだな」ということもわからない。
いま「自分が考えるクラスの巨大な本の集積地を人類の誰もが見ていない」というのが問題であると思う。誰1人として。
そういう知がたくさんあることは存在としては知っていても、「それを見たことがある人は誰もいない」のだ。いわば、月は見えるけど、月に行ったことは誰もいないような状態だ。
神田の古本屋街や、既存の大型書店というのは、いわば地球上にある月に似たところでしかない。「たぶんこれとこれがこうなると月」というふうにしか想像できない。だが月に行かなければ月の隕石は無いのだ。
ほとんどの人は、目に見えないなら存在しないと感じてしまう。マッチングアプリで人間を左右にスワイプするとき、人間ではないように扱う。それは人間として存在しているのに。
一方、眼の前に相手がいるとき、同じように左右に指を振って弾くのは容易ではない。これが目の前にあるかないかの大きな違いである。
自分が言っているのは、そういう知の集積の偉大さが理解できなくてもとにかくそこに行けば、「ああそういうこと」「人類は偉大だったのか」と、誰もがたちどころにわかってしまう場所がほしいということである。
まず、折りたたみスマホに興味を持つのはいいが、結局「差額でiPad miniを追加する方が安い」と価格だけで判断してるところが浅はかだ。テクノロジーの進化や新しい体験に価値を見いだせず、単に安い方を選ぶのは視野が狭い。
次に、折りたたみスマホとPixel 9 Pro、それにiPad miniを一緒に比較しているが、それぞれのデバイスの用途や特徴が全然違うことを考慮していない。折りたたみスマホは新しいフォームファクターで、持ち運びの利便性が高いし、多機能。Pixel 9 Proはカメラ性能やソフトウェアの最適化に定評がある。iPad miniはタブレットで、主にコンテンツを消費するのに向いてる。それぞれの長所と短所をきちんと分析して選ぶべきだ。
そして、数万円の違いでどちらを選ぶかを決めるのもなんだかセコい。自分が本当に必要とする機能や体験に投資する覚悟がないのか。価格だけで決めるなら、ずっと古いデバイスを使い続けたほうがよっぽど安いぞ。
DSGEモデルは、経済全体の動学的な挙動を分析するために用いられるモデルで、金利、為替レート、インフレの相互作用を捉えることができる。
4. 為替レートの動学:
DSGEモデルは通常、線形化して解く。ここでは、状態空間表現を用いて、リカッチ方程式を解くことで均衡を求める。
1. 線形化:
効用関数 U: X → ℝ が消費者の選好を定義し、効用空間 X 上のレベルセットが無差別曲線を形成する。無差別曲線 U⁻¹(c) は効用関数 U のレベルセットとして定義される。
無差別曲線は効用空間内でのプレーンに対応し、その勾配 ∇U は無差別曲線に直交する。
ゲーム理論では、プレイヤー i の戦略空間を多様体 S_i とし、全プレイヤーの戦略空間を S = ∏_i S_i とする。プレイヤーの利得関数 π_i: S → ℝ はゲームの結果として得られる。
プレイヤーの戦略の選択は戦略空間 S 上の点で表現され、ゲームの均衡は戦略空間上での最大化問題としてモデル化される。
完全ベイズ均衡では、情報の不完全性を考慮し、プレイヤーの信念と戦略を統合する。プレイヤー i のタイプ空間を Θ_i とし、信念空間を Δ(Θ_i) とする。信念 μ_i はプレイヤー i のタイプ θ_i に対する確率分布を示す。
情報理論の要素をゲーム理論に統合するために、以下のように対応させる：
1. エントロピーと不確実性:
ゲーム理論と情報理論を統合するために、以下の枠組みを考える：
1. 共通の多様体: 効用空間 X、戦略空間 S、信念空間 Δ(Θ)、情報空間 ℙ を統一的な多様体としてモデル化する。
2. ファイバーバンドル: 各理論の構造をファイバーバンドルとして表現し、効用、戦略、信念、情報を抽象的に結びつける。
3. リーマン計量: 各多様体上のリーマン計量を用いて、効用、戦略、信念、情報の変化を統一的に扱う。
digraph G {
// グラフの設定
rankdir=LR;
node [shape=box, color=lightgrey];
// ノードの定義
UtilitySpace [label="効用空間\n(X, U)", shape=ellipse];
StrategySpace [label="戦略空間\n(S, π)", shape=ellipse];
BeliefSpace [label="信念空間\n(Δ(Θ), μ)", shape=ellipsel];
InformationSpace [label="情報空間\n(ℙ, H)", shape=ellipse];
// ノード間の関係
UtilitySpace -> StrategySpace [label="効用関数\nU(x)"];
StrategySpace -> BeliefSpace [label="戦略の期待値\nE[π_i | θ_i]"];
BeliefSpace -> InformationSpace [label="エントロピー\nH(μ)"];
InformationSpace -> UtilitySpace [label="情報の多様体\nℙ"];
// フォーマット設定
edge [color=black, arrowhead=normal];
}
digraph G {
rankdir=LR;
node [shape=ellipse, style=filled, color=white, fontcolor=black, penwidth=2, fillcolor=white, color=black];
// Nodes
UtilitySpace [label="Utility Space (X)"];
StrategySpace [label="Strategy Space (S)"];
BeliefSpace [label="Belief Space (Δ(Θ))"];
InformationSpace [label="Information Space (ℙ)"];
FiberBundle [label="Fiber Bundle"];
RiemannMetric [label="Riemannian Metric"];
KL_Divergence [label="Minimize D_{KL}(μ_i || ν_i)"];
ParetoOptimality [label="Pareto Optimality"];
Constraints [label="Constraints"];
Optimization [label="Optimization"];
// Edges
UtilitySpace -> FiberBundle;
StrategySpace -> FiberBundle;
BeliefSpace -> FiberBundle;
InformationSpace -> FiberBundle;
FiberBundle -> RiemannMetric;
RiemannMetric -> KL_Divergence [label="Measure Change"];
KL_Divergence -> Optimization;
Constraints -> Optimization;
Optimization -> ParetoOptimality [label="Achieve"];
// Subgraph for constraints
subgraph cluster_constraints {
label="Constraints";
node [style=filled, color=white, fontcolor=black, penwidth=2];
StrategyChoice [label="Strategy Choice"];
BeliefUpdate [label="Belief Update"];
StrategyChoice -> BeliefUpdate;
BeliefUpdate -> Constraints;
}
}
P = xN - Σ X_i n_i
ここで、xN は総売上、ΣX_i n_i は総当選金額である。
販売数 N は購入需要 M(x) と販売上限 N_max の小さい方になる：
N = min(M(x), N_max)
購入需要 M(x) は価格 x の減少関数と仮定する。例えば：
M(x) = a - bx (a, b ＞ 0)
制約条件：
- 期待値条件：E = (Σ X_i n_i)/(xN) ＜ 1（宝くじの期待値は購入価格より小さい）
これらの条件を満たす x, X_i, n_i を求めることで、利潤を最大化する戦略が得られる。
4. その他、季節変動、競合、社会情勢、など
ソフトっていうと、Web、サーバー関係、ゲーム、組み込み制御などを日本では暗に指している。
半導体を設計するためのEDA、機械関係のCAEのようなシミュレーション系、工場の工程最適化するようなオペレーションズ・リサーチとか、
そういうので実務に耐えられるのがない。
製造業はソフト軽視だから、という意見が出ると思うが、指摘で導入が期待されているのは、Web経由で管理するソフトとか、ラズパイでデータ収集とか、そういうのだろう。
CPUやGPUは皆大好きだが、実際どう設計するかは共有されてないし、ソフトが対応しないと設計が出来ない。
サンキュ
サンプルを手で書くのも違う気がするので、学習されてそうな、デイリーポータルZの林さん風を指定してみた。
ChatGPTってのは、ものすごい量のデータから学習した言語モデルなんですよね。だから、生成された文章にはどうしてもパターンが残っちゃうんです。それを完全に消し去るのは、なかなか難しいんです。文体や表現は一貫性を保つように最適化されているので、特有のスタイルがどうしても残っちゃいます。ユーザーが工夫すればその特徴を薄めることはできるけど、完全に取り除くのはなかなかのチャレンジです。
ChatGPTは大量のデータから学習した言語モデル。生成される文章にはパターンが含まれ、完全に消すのは困難。文体や表現は一貫性を保つために最適化されている。特有のスタイルが残るのはアルゴリズムの構造上避けられない。ユーザーの工夫で特徴を薄めることは可能だが、完全に取り除くのは難しい。
こっちはアウト
ChatGPTは大量のデータから学習した言語モデルやねん。生成される文章にはパターンが含まれてて、完全に消すのは難しいわ。文体や表現は一貫性を保つために最適化されとる。特有のスタイルが残るのはアルゴリズムの構造上避けられへんねん。ユーザーの工夫で特徴を薄めることは可能やけど、完全に取り除くのは難しいで。
最近、ChatGPTを使いすぎているせいか、自分の投稿がどんどんChatGPTの影響を受けてしまっているように感じます。このままでは、自分のオリジナリティや個性が失われてしまうのではないかと深刻に悩んでいます。
最近、ChatGPTを使いすぎて、私の投稿がどんどんChatGPTっぽくなってきてるんだ。まるで自分がAIと融合して、サイボーグ化してるみたいだよ。
最近、ChatGPTばっか使いよるけぇ、わしの投稿がどんどんChatGPTっぽうなっとるんじゃ。ほんま腹たつわ！こんなことしよったら、自分の言葉が全部機械みたいになってしもうて、なんも面白うないわ。ええかげんにせぇや、ChatGPT！わしの個性返してくれんかいのう！
丸出しのも嫌いじゃないけど
「今日は暑いですねぇ」とか「あれ？○○コーナーってリニューアルしました？」とか、そのくらいのこじんまりとしたコミュニケーションを、できれば私は店員さんと取りたい。何の気まずさもないさっぱりとした、キレの良い会話を会計の最中に挟み込めたら、生活に少しくらい張りが出るんじゃないかと思っている。
店員に接客マニュアルがあるように、まるで客側にも゛接店員マニュアル”があるかの如く「あ、お願いします」と「あ、ありがとうございます」と極めて穏便に、何の面白みもないやりとり済まそうとする自分に勝てない。
「それが店員と客の最適化されたコミュニケーション、つまり距離感なんだよ」と、友人に言われたことがある。「それ以上を踏み込んでくるやつってうざいって」、その通りだろう。しかし、ド田舎で生まれ「村人全員顔見知りでーす」的な場所で18歳まで生きてきた私は、そのマニュアル化された空気を乱した先に゛人生を彩る豊かさ”とか゛日常のほんの少しの喜び”みたいなものが確かに存在し、店員と客、というか人間と人間がお互い与えられた役割から半歩踏み込んだコミュニケーションの愉しみみたいなものを経験則的に知っている。
どうか私を勇気づけてください。
2017年5月に書いた増田のタイトルで検索してもどこの検索エンジンにも出てこなくなってしまった。
Google検索、DuckDuckGo、Bing、Yahoo! Japan、Yandex、Ecosia，Wayback Machine、Kagi、ビッグローブ検索、goo、Excite検索、Baidu、OCN検索、すべて駄目。
（増田内検索でなら出てくるが汎用検索エンジンではないので除外。）
URLを検索ボックスに直打ちしても出ない。確かに存在するのに！
その増田にはたった７ブクマ付いているだけだが、今年のはじめ頃にはGoogle検索で簡単に探し出すことができた。
どうなってるんだ。ちょっと怖くなってきた。
単に検索が遅くならないよう最適化した結果なんだろうけど、考えたら検索エンジンってプライバシー保護は喧伝されるけど昔のWebページも生きてる限り恒久的に検索できる事を明示的に謳う検索エンジンって無いよね。
https://anond.hatelabo.jp/20240730192839
やがて、カスタマーサポートに情報提供が入りはじめた。「ガチャで出てくるカードが複製されている」「ヤフオクなどで売られている」という内容だった。
以前からあるにはあった。この時期になって急に増えてきた。これまでは「そのような事実は把握していません」という内容を返してたけど、本格的に調査しないといけない段階に入っていた。
あまり詳しく書くことはできないけど、当時の調査結果を掻い摘んで述べる。
・ネット掲示板やオークションを見たところ、何らかの手段での複製が可能と判断
・カードに個別IDを付番していないため、細かい追跡作業はできない
※本物・偽物の区別はできる。人力になるけど……
複製されたカードの所有権が誰にあるか、そもそもガチャが景表法として問題がないかなど、前例のない中から弊社の見解を表明しないといけない。
業界全体の問題と言ってもいいところにまで発展してた。これまでは消費者庁がグレーゾーンとして見逃してくれていた（今思えば、対応が面倒だったのだろう）。この問題が明らかになったことで、ソシャゲの課金物について、業界レベルでの対応が必要になった。
当時の私に、そんな法的見解の案を作れるはずもない。また、ベンチャー企業である弊社にそんな知見がある人はおらず……みんな、時間が経つとともに問題がなかったかのように振る舞いはじめた。半ば諦めていた。若き日の私に対処できることはなく、有事に備えてネット掲示板を読み漁るだけだった。あとはカスタマーサポートとか。
カードが複製できるというのは、ネット掲示板の参加者には公然の事実となっているようで、複製方法について真剣に議論している様子があった。中にはヒントを出してる人もいた。
翌年になっても、複製問題は続いた。相変わらず問い合わせは来るし、ネットオークションでは不審なレアカードが多数売られている。
こちら(運営側)では、RMT(リアルマネートレード)をしているアカウント自体はわかる。SSRとコモンカードを交換してるトレードを調べればいい。でも、ユーザーの処分については話が別だ。そうしようと思えば、複製カードであることを証明する必要がある(RMT自体は日本の法律が禁じてない)。
やろうと思えば、できたと思う。複製について、カードの元情報のプロパティを見れば、いずれかの情報が本物＝偽物になっている。ただ、人力での作業がどうしても入るので、現実として不可能に近かった。
この複製問題について、弊社の対処が追い付かなかった最大の原因は、対応方針が上の方でまとまっていなかったからだ……と、アラサーになった今ではわかる。社内の誰もが経験したことのない事態で、年長組でも30代くらいだ。まともに対応ができたとしたら神企業である。
そんな折にも、次のコンプガチャが始まっていた。社内では危険だという声が上がっていたけど、もうすでに企画済だった。すべて完成していた。やるしかない。利益を失うことになる。
みんな、心の底ではわかってた。このままだと大変な事態を招くことを。それでも、このままでもどうにかなる道はあるんじゃないかって、ほかのメンバーも、上の人間も考えてたんだと思う。
これがドン・キホーテの夢なんだって言い出した人はいなかった。みんな風車小屋は怖かったけど、見えない力に駆り立てられて、失敗の恐怖を感じながら目をつぶって突き進んでいた。
あなたも、仕事がキツすぎて危険な状態になると、そういう心持ちになることはないだろうか。組織的にそんな状態になってた。
ある日、複製方法がわかった。ネット掲示板に複製方法を上げてくれた人がいた。やり方が簡単すぎて信じてくれない人もいるだろう、それほど簡単だった。小学生でも思い付くレベルの。
炎上した。ひどかった。見事な炎上だった。ネット掲示板では、1時間以内に1000レスがついて次のスレッドに移行していた。
こうなるとは思ってなかった。炎上はしないと思っていた。複製方法がわかったとしても、「あーそういう方法ね。運営に情報提供しなくきゃ～」くらいだと思ってた。現実逃避だった。
翌日には、もっと悲惨なことになった。スポーツ新聞も週刊誌も大手新聞社も、今回の事件を紙面に載せた。この可能性だって考えてなかった。たかだかソーシャルゲームの一事件を取り上げる新聞なんてないだろう、と弊社は呑気に構えていた。
この日から、私は電話当番になった。取引先や、名も知らぬ人間や、マスコミその他いろんな人達からの問い合わせに答えることになった。心ない言葉でボコボコにされた。上司に代わろうとすると、「お前が答えろ!!」と返される。
それだけじゃなくて、チームリーダー層が役員会に報告を上げるための資料作りも命じられた。毎日深夜帰りになって、ホームに電車がくると飛び込みたくなったり、自動車が走っていると、ハンドル操作を誤って私を轢いてくれないかな、そしたら会社に行かなくていいのに……と思うようになっていた。
全力で対応に走ったものの、弊社にできることは限られていた。あまりに経験が不足していた。できることといえば、コモン弁護士への相談と、収益を失わない程度に幣タイトルを継続させることだった(※トレード機能をしばらく制限)。
あとは、法律論をベースにしてどういう対応をしていくか……私が知っているのはここまでだ。当時のオフィスは確かに狭かったけど、若手社員が手に入る情報はこの程度のものだった。
どういう議論があって、最終的にあの対応になったのかはわからない。十分な対応だったかといえば、そうともいえるし、そうでないともいえる。報道されている範囲で説明する。
・複製及びRMTに関わったアカウントは(真っ黒に限り)永久凍結
カードを複製した人への損害賠償請求は行わなかった。電子データであるカードに金銭的価値があると認めたことになるから。
個人が勝手に富くじ(ガチャ)を作って売ったら捕まる。ソシャゲのガチャにその要素があったと認めることになってしまう。
※今は「ソシャゲのガチャは景品表示法の景品に該当しない」となっている。当時は消費者庁が見解を表明してなくて、慎重な対応が必要だった。
今だから言うけど、カード複製は反社組織がやっていたように思う。最初は素人が見つけただけで、それが広がっていったのかなって。
多くのソシャゲにある通常の1回300円などのガチャが違反でないのは、『ソーシャルカードゲーム』を利用するための取引物だから。あくまで利用者は、ソシャゲというサービスに対してお金を支払う。ガチャ自体は仕掛けにすぎない。
でも、特定のカード(景品)を手に入れるためにコンプガチャを回さないといけないとなると、グレーゾーンからクロに変わる。絵合わせ、という違法行為。それが消費者庁の見解だった。
騒動後に発表されたソシャゲアニメも、ひどい叩かれようだった。Youtubeでもニコニコ動画でも、「コンプガチャ推進クソアニメ」というコメントが多数あった。本当はニコ動で配信予定だったのに、時流に従ってやめざるを得なくなった。地上波放送されたのは救いだった。
その年の瀬に会社を辞めたいと思った。一方で、そんなに早くやめたら転職で不利になるんじゃ？ という不安もあって、あと1年、長くても2年だけ働くことにした。そのあたりの時期がくる頃には、転職先を見つけて退職した。
理由としては、自分が反社会的なことをしてると思ったから。消費者(プレイヤー)から、とにかくお金をもらうことばかりを考えている会社で働いてる気がしたから。
……今は、やっぱりゲーム業界にいる。ゲームプランナーの端くれとして家庭用のタイトルを作ってる。大きい会社とかじゃない。中くらいのところである。
実際、アップルやグーグルで配信しているソシャゲの一部は反社組織(の企業舎弟)が作っている。内容は純然たるギャンブルでも、ガワだけを美少女ゲームにしていることが極めて多い。
あの当時(2012頃)は、自分でも法律とか勉強して、どうやったら今の事態を解決できるか、そしてその後は、利用者がお金の苦労をせずにゲームを楽しめる方法を自分なりに考えていた。
そして、導き出した。
有料ガチャをやめればいい。
当たり前のことだった。月額料金制にして、ガチャで出るのはおまけカードだけにして、魅力的なカードについては参加者同士によるゲーム内通貨での入札にすればいい。回復アイテムや便利アイテムなど、いわゆる時短グッズは普通に現金で売ればいいと思う。
そんなゲームが、かつてあった。私が最初に担当した穴掘りゲームだ。岩を砕いて地面を掘り進めるだけの、ボタン一つでできる単純なゲームだった。奥が深かった。
参加者同士で交流できる掲示板があって、宝を発掘して集めたポイントを貯めてアバターと交換できた。みんな楽しくプレイしていたっけ。
ここまで付き合ってくれてありがとう。
これからも、ゲームを作る側の1人として、いい作品を残せたらと思う。
この子は、カードトレード掲示板の管理人だった。10万人以上の登録がある掲示板の。高校生の女の子1人で開設スタートして、最後まで1人で管理していた。掲示板を作った目的を参加者に共有して、利用規約を制定して、参加者からの苦情にも対応していた。経営力のある子だった。利用者トラブルの仲裁をしているのを何度も見させてもらいました。ゲームを好きになってくれてありがとうね。
カード情報まとめクラブの人。全てのカード情報を集めるという目的の団体があって、ある参加者がいた。その人は、数学理論を使ってゲーム攻略の最適化や、コンプガチャの期待値を研究していた。私も興味深く読ませてもらったし、騒動当時も上への報告の一部に使わせてもらった。確か、プロフィールには京都大学を卒業して帝人に勤めているとあった(※今はアカウントが残ってない)。ほかの運営スタッフの人も、幣タイトルに情熱や思い入れのある人ばかりだった。感謝している。
カードの複製について最初に情報提供してくれた利用者の人。ネット掲示板を見ていれば、いつか犯人が尻尾を出すとのアドバイスをいただいた。おそらく若い人かなと思う。幣タイトルが好きだからこそ、こういうメッセージをくれたんだと思う。本当にありがとうございました。
あんなハッピーなクィア表現や、グラン・ギニョール風のかわいらしい悪趣味劇程度で拒否反応示してるひとびと見てると、ほんと日頃から常識的で資本主義に最適化された歯ごたえのない創作物ばっかり見てんだな〜、そら美術とか誰も見ないし興味ないわな〜と思わされる
てか批判してるやつ、だいたいネットに流れてくる画像切り貼りのまとめしか見てなさそうだし、ほんまくだらん。
単に自分のクソ狭い常識と好みの埒外だからって「平和の祭典なのに〜」とか「アジア軽視〜」とかお題目つけて苦言を呈してるつもりの人たちは、イスラエルがふつーに出てることや、パリの路上生活者が立ち退きさせられてることや、現代のパリにたくさんいるムスリムたちが無視されてることにこそ問題意識を向ければいいのにね
ステークホルダーの過剰な関与は、プロジェクトや組織運営において深刻な問題を引き起こす可能性があります。この状況は、効果的な意思決定プロセスを妨げ、全体的な進捗を遅らせる「カオス」状態を生み出すことがあります。
ステークホルダーの過剰がもたらす主な問題点は以下の通りです：
1. 意思決定の遅延：多くの意見や要求を調整する必要があり、決定に時間がかかります。
2. 目標の不一致：各ステークホルダーが異なる優先事項を持つため、共通の目標設定が困難になります。
3. リソースの分散：多様な要求に応えようとすることで、限られたリソースが効率的に使用されない可能性があります。
4. コミュニケーションの複雑化：関係者が増えるほど、情報の伝達や共有が難しくなります。
5. 責任の所在の不明確化：多くの関係者が関与することで、誰が何に責任を持つのかが曖昧になりがちです。
6. プロジェクトスコープの拡大：様々な要望を取り入れようとすることで、当初の計画から逸脱する恐れがあります。
このような状況を改善するためには、以下のアプローチが有効です：
これらの戦略を実施することで、ステークホルダーの過剰な関与によるカオスを制御し、より効果的なプロジェクト管理や組織運営を実現することができます。
人が集まるから企業が集まり、文化というラベルを貼った消費活動が盛り上がり、通勤ラッシュが盛り上がり、家族が住みづらくなり、子育てがしづらくなり、文句だけが積み上がりなんの解決策も提示されない。
上級国民と、金払いの良い外国人旅行客と、上級国民に滅私奉公する高望みしない独身奴隷が暮らす街として今後最適化されていくだろう。
かといって、東京からいきなり地方に移住しようにも、独身だろうと家庭があろうと可処分所得の高い仕事なんか余ってないし、靴を履くのと同じ感覚で車に乗る、いわゆる「車を履く文化圏」への移住には、消費活動にどっぷり浸かった本人が簡単には適合できない。
金の面で言うと一番厳しい選択肢だと思う。
生活に必要な金は首都圏と比べて劇的に下がるわけではないが、地方大都市での雇用は収入が劇的に下がるから。
ただ、首都圏脱出を考えるときに首都圏の雇用を維持したまま地方からリモートワーク出来るなら地方に適合するかどうかを試す試験期間として地方大都市で住んでみるというのはアリだと思う。
首都圏で陥った消費中毒のリハビリとして地方大都市で住んでみて、消費デトックス出来そうならさらなる地方へ移っても良いし、中毒症状がどうにもならないなら、地方大都市に留まるなり首都圏に戻るなり考えれば良い。
地方には地方の問題が、首都圏には首都圏の問題がそれぞれ独立して存在しており、現状を打開する画期的な策は国内のどこからも挙がらない。
無いんだから当たり前だけど。
アメリカでは人が集まりすぎて上級国民しか住めなくなり腐っていくカリフォルニアから出て行く人が増える一方らしいが、そういう現象は日本では起こらないだろう。
首都が全国から人と金を吸い上げ、地方を末端から壊死させ、人で溢れかえった首都圏は上級国民と金払いの良い外国人旅行客だけが堪能するバラ色の生活を支えるために全国から集まった独身奴隷が働くようになるだろう。
決定木は、質問を使って答えを見つけるゲームのようなものです。木の形をした図を使って、質問と答えを整理します。例えば、「今日は外で遊べるかな？」という大きな質問から始めます。
まず「雨が降っていますか？」と聞きます。「はい」なら「家で遊ぼう」、「いいえ」なら次の質問に進みます。次に「宿題は終わっていますか？」と聞きます。「はい」なら「外で遊ぼう」、「いいえ」なら「宿題をしてから遊ぼう」となります。
このように、質問を重ねていくことで、最終的な答えにたどり着きます。決定木は、こうした「もし〜なら」という考え方を使って、物事を順序立てて考えるのに役立ちます。
決定木は、機械学習における重要な分類・回帰アルゴリズムの一つです。データを特定の特徴に基づいて分割し、ツリー構造を形成することで、新しいデータの分類や予測を行います。
4. 枝：各ノードを結ぶ線、条件を表す
2. その特徴に基づいてデータを分割
3. 各サブセットに対して1と2を再帰的に繰り返す
4. 停止条件（深さ制限や最小サンプル数など）に達したら終了
決定木の利点は、解釈が容易で直感的であること、非線形の関係性も捉えられること、特徴量の重要度を評価できることなどです。一方で、過学習しやすい傾向があり、小さなデータの変化に敏感に反応する欠点もあります。
決定木は、分類および回帰問題に適用可能な非パラメトリックな監督学習アルゴリズムです。特徴空間を再帰的に分割し、各分割点で最適な特徴と閾値を選択することで、データを階層的に構造化します。
決定木の構築プロセスは、以下の数学的基準に基づいて行われます：
ここで、H(S)はエントロピー、Svは分割後のサブセット、piはクラスiの確率、yiは実際の値、ŷiは予測値を表します。
1. 事前剪定（Pre-pruning）：成長の早期停止
2. 事後剪定（Post-pruning）：完全に成長した木を後から刈り込む
決定木の性能向上のために、アンサンブル学習手法（ランダムフォレスト、勾配ブースティング木など）と組み合わせることが一般的です。
決定木は、特徴空間の再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、分類および回帰タスクに適用可能です。その理論的基盤は、情報理論と統計学に深く根ざしています。
決定木の構築アルゴリズムとして最も一般的なのは、CART（Classification and Regression Trees）です。CARTは以下の手順で実装されます：
決定木の拡張：
これらの高度な手法により、決定木の表現力と汎化性能が向上し、より複雑なパターンの学習が可能となります。
決定木は、特徴空間Xの再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、その理論的基盤は統計的学習理論、情報理論、および計算学習理論に深く根ざしています。
決定木の数学的定式化：
Let D = {(x₁, y₁), ..., (xₙ, yₙ)} be the training set, where xᵢ ∈ X and yᵢ ∈ Y. The decision tree T: X → Y is defined as a hierarchical set of decision rules.
For classification: P(y|x) = Σᵢ P(y|leaf_i) * I(x ∈ leaf_i)
For regression: f(x) = Σᵢ μᵢ * I(x ∈ leaf_i) where I(·) is the indicator function, leaf_i represents the i-th leaf node.
決定木の最適化問題： min_T Σᵢ L(yᵢ, T(xᵢ)) + λ * Complexity(T) where L is the loss function, λ is the regularization parameter, and Complexity(T) is a measure of tree complexity (e.g., number of leaves).
H(Y|X) = -Σᵧ Σₓ p(x,y) log(p(y|x))
I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)
2. ジニ不純度：
Gini(t) = 1 - Σᵢ p(i|t)²
MSE(t) = (1/|t|) * Σᵢ (yᵢ - ȳ_t)²
1. 一致性と収束速度： 決定木の一致性は、Breiman et al. (1984)によって証明されました。収束速度はO(n^(-1/(d+2)))であり、dは特徴空間の次元です。
2. バイアス-バリアンストレードオフ：深い木は低バイアス・高バリアンス、浅い木は高バイアス・低バリアンスとなります。最適な深さは、バイアスとバリアンスのトレードオフによって決定されます。
3. 決定木の表現力：任意のブール関数は、十分に深い決定木で表現可能です。これは、決定木がユニバーサル近似器であることを意味します。
4. 計算複雑性理論：最適な決定木の構築はNP完全問題であることが知られています（Hyafil & Rivest, 1976）。そのため、実用的なアルゴリズムは貪欲な近似アプローチを採用しています。
5. 正則化と構造リスク最小化：L0正則化（葉ノード数のペナルティ）やL2正則化（葉ノードの予測値に対するペナルティ）を用いて、構造リスク最小化原理に基づいたモデル選択を行います。
6. 情報幾何学的解釈： 決定木の学習過程は、特徴空間上の確率分布の漸進的な分割と見なすことができ、情報幾何学の観点から解析可能です。
7. カーネル決定木：非線形カーネル関数を用いて特徴空間を暗黙的に高次元化し、より複雑な決定境界を学習する手法です。
8. 量子決定木：量子コンピューティングの原理を応用し、古典的な決定木を量子系に拡張した手法です。量子重ね合わせを利用して、指数関数的に多くの分岐を同時に評価できる可能性があります。
これらの高度な理論と技術を組み合わせることで、決定木アルゴリズムの性能と適用範囲を大幅に拡張し、より複雑な学習タスクに対応することが可能となります。