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はてなキーワード: Mitとは
Sランク
1位(1) HARVARD University United States
2 位(3) University of CAMBRIDGE United Kingdom
3 位(2) YALE University United States
4 位(7) UCL (University College London) United Kingdom
5 位(6) IMPERIAL College London United Kingdom
5 位(4) University of OXFORD United Kingdom
Aランク
7 位(8) University of CHICAGO United States
8 位(12) PRINCETON University United States
9 位(9) MASSACHUSETTS Institute of Technology (MIT) United States
10位(5) CALIFORNIA Institute of Technology (Caltech) United States
11位(10) COLUMBIAUniversity United States
12位(11) University of PENNSYLVANIA United States
13位(13) JOHNS HOPKINS University United States
14位(13) DUKE University United States
15位(15) CORNELL University United States
16位(17) STANFORD University United States
Bランク
17位(16) AUSTRALIAN National University Australia
18位(20) MCGILL University Canada
19位(18) University of MICHIGAN United States
20位(23 ) University of EDINBURGH United Kingdom
20位(24) ETH Zurich(Swiss FederalInstitute ofTechnology)Switzerland
Cランク
22位(19) University of TOKYO Japan
23位(22) KING'S College London United Kingdom
24位(26) University of HONG KONG Hong Kong
25位(25) KYOTO University Japan
以下Fランク
こうしたスケジュールとルールを実践するためには、さまざまに考え方を変えるべき点も生じてきます。たとえば私にも覚えがあるのですが、大学で研究をしていた頃は「夜を徹して研究をしている偉いやつ」という自分を演じていることもありました。MIT でも事情は同じみたいで午前３時まで研究していたという「時差ぼけ」の人にならないように、彼は次のようなことに注意しているそうです。
* 偏執的なまでに「結果」だけを追い求める：たとえば研究の場合「長い時間をかけて研究をしなければ」という結論が先にあると時間がいくらあっても足りなくなりますが、「１年に数本の論文を提出する」という結論を先にもってくると、ペース配分はまったく変わります。そしてそれが深い研究につながらないというわけでもないのです。
* プロジェクトをやめてしまう：重要なことが別にあるなら、相対的に重要性の低い活動はすぐにあきらめてやめてしまいます。面白いのは、小さいプロジェクトを放棄したところで、ほとんど誰も文句を言ったり、後ろ指をさしたりはしないという点です。罪悪感を感じてプロジェクトを中途半端に抱えるよりは、放棄せよ、というわけです。
* バッチ処理と習慣化： ブログは昼ごはんのあと、論文執筆は朝一番、というように、物事をすすめるために必要な活動は出来る限り一箇所に集めてバッチ化し、さらにそれを習慣化します。
* 結果を出して、許可は求めない：こうした逆算スケジュールは自分で勝手に作れるものではなく、結果を出し続ける限りにおいて主張できるものだと覚悟を決めてしまう。逆にいれば、結果が出ているのであれば時間をどのように使うかは自分の自由であるというスタンスをとって、他人に許可を求めることはしません
【目的】
「日本語読んでたはずなのに、いつの間にか英語読んでた！」というのが理想。
TEDから文章だけでも内容が伝わるダニエル・ピンクのプレゼンを引っ張って来たのですが、実験的にやるにしては少し内容が堅く、マテリアル選択を誤った気がしなくもありませんｗ
http://www.ted.com/talks/lang/jpn/dan_pink_on_motivation.html
めちゃ長いですが、LanguageがTransformする過程を味わって頂ければと思います。
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最初に告白させてください。20年ほど前にしたあることを私は後悔しています。あまり自慢できないようなことをしてしまいました。誰にも知られたくないと思うようなことです。それでも明かさなければならないと感じています(ざわざわ)。1980年代の後半に私は若気の至りからロースクールlaw schoolに行ったのです(笑)。
In America, 法律は専門職学位です。まずuniversityを出て、それからlaw schoolへ行きます。law schoolで私はあまり成績が芳しくありませんでした。控えめに言ってもあまり良くなく、上位90パーセント以内という成績で卒業graduateしました(笑)。どうもlaw関係の仕事はしたことがありません。やらせてallowed toもらえなかったというべきかも (笑)。
But today, betterではないことだとは思いつつ、wifeの忠告にも反しながら、このlegal skillsを再び引っ張り出すことにしました。今日はstoryはtellしません。主張caseを立証します。合理的で証拠evidenceに基づいた法廷におけるような論証で、how we run our businessesを再考してみたいと思います。
陪審員juryの皆さん, take a look at this。This is called 「ロウソクの問題」。ご存じの方もいるかもしれません。1945年にKarl Dunckerという心理学者psychologistがこの実験experimentを考案し、様々な行動scienceのexperimentで用いました。ご説明しましょう。私が実験者だとします。私はあなた方を部屋に入れてcandleと画鋲thumbtackとマッチmatchesを渡します。そしてこう言います。「テーブルtableに蝋waxがたれないようにcandleを壁wallに取り付けattachしてください。」Now what would you do?
Many peopleはthumbtackでcandleをwallに留めようとします。でもうまくいきません。あそこで手真似をしている人がいましたが、matchの火でcandleを溶かしてwallにくっつけるというideaを思いつく人もいます。いいideaですがうまくいきません。After five or 10 minutes, most peopleは解決法を見つけます。このようにすればいいのです。Keyになるのは「機能的固着functional fixedness」を乗り越えるovercomeするということです。最初、あのboxを見て、単なる画鋲の入れ物だと思うでしょうが、それは別な使い方をすることもできます。candleの台platformになるのです。これがcandle problemです。
次にSam Glucksbergというscientistが、このcandle problemを使って行ったexperimentをご紹介します。彼は現在Princeton Universityにいます。この実験でthe power of incentivesがわかります。彼は参加者participantsを集めてこう言いました。「this problemをどれくらい早く解けるsolveできるか時計で計ります。」そしてone groupにはthis sort of problemを解くのに一般にどれくらい時間がかかるのかaverage時間を知りたいのだと言います。もう1つのgroupには報酬rewardsを提示します。「上位25percentの人には5dollarsお渡しします。fastestになった人は20dollarsです。」Now this is several years ago。物価上昇inflationを考慮に入れればa few minutes of workでもらえるmoneyとしては悪くありません。十分なmotivatorになります。
このグループはどれくらい早く問題を解けたのでしょう？答えはon average, 3分半余計に時間がかかりました。Three and a half minutes longer。そんなのおかしいですよね？I'm an American。I believe in 自由市場。そんな風になるわけがありません(笑)。If you want people to perform better, 報酬を出せばいい。Bonuses, commissions, あるいは何であれ、incentiveを与えるのです。That's how business works。しかしここでは結果が違いました。Thinkingが鋭くなり、creativityが加速されるようにと、incentiveを用意したのに、結果はoppositeになりました。思考は鈍く、creativityは阻害されたのです。
この実験experimentがinterestingなのは、それが例外aberrationではないということです。この結果は何度も何度もfor nearly 40 years 再現replicateされてきたのです。この成功報酬的な動機付けmotivators―If Then式に「これをしたらこれが貰える」というやり方は、in some circumstancesでは機能します。しかし多くのtasksではうまくいかず、時には害harmにすらなります。これはsocial scienceにおける最も確固robustとした発見findingsの1つです。そして最も無視ignoreされている発見でもあります。
私はthe last couple of years, human motivationの科学に注目してきました。特に外的動機付けextrinsic motivatorsと内的動機付けintrinsic motivatorsのdynamicsについてです。大きな違いがあります。If you look at これ、scienceが解明したこととbusinessで行われていることにmismatchがあるのがわかります。business operating system、つまりビジネスの背後にある前提assumptionsや手順においては、how we motivate people、どう人を割り当てるかという問題は、もっぱらextrinsic motivators(アメとムチ)にたよっています。That's actually fine for many kinds of 20th century tasks。But for 21st century tasks, 機械的mechanisticなご褒美と罰reward-and-punishmentというapproachは機能せず、うまくいかないか、害harmになるのです。Let me show you what I mean。
Glucksbergはこれと似たanother experimentもしました。このように若干違ったslightly differentな形で問題を提示したのです。Tableにwaxがたれないようにcandleを壁にattachしてください。条件は同じ。あなたたちは平均時間を計ります。あなたたちにはincentiveを与えます。What happened this time？今回はincentivizedグループの方が断然勝ちました。Why？箱に画鋲が入っていなかったから。it's pretty easy isn't it?(「サルでもわかる」ロウソクの問題) (笑)
If-then rewards work really well for those sorts of tasks。Simpleなルールとclearな答えがある場合です。Rewardsというのはfocusを狭めmindを集中させるものです。That's why報酬が機能する場合が多い。だからこのような狭い視野で目の前にあるゴールをまっすぐ見ていればよい場合にはthey work really well。But for the real candle problem, そのような見方をしているわけにはいきません。The solutionが目の前に転がってはいないからです。周りを見回す必要があります。Rewardはfocusを狭め、私たちの可能性possibilityを限定restrictしてしまうのです。
Let me tell you why this is so important。In western Europe, in many parts of Asia, in North America, in Australia, white collarの仕事にはthis kind of workは少なく、このような種類の仕事が増えています。That routine, rule-based, left brain work, certain kinds of accounting, certain kinds of financial analysis, certain kinds of computer programingは 簡単にアウトソースできます。簡単にautomateできます。Softwareのほうが早くできます。世界中にLow-cost providersがいます。だから重要になるのはthe more right-brained creative, conceptual kinds of abilitiesです。
Your own workを考えてみてください。Youが直面faceしている問題は、あるいはweがここで議論しているようなproblemsは、こちらのkindでしょうか？A clear set of rules, and a single solutionがあるような？そうではないでしょう。ルールはあいまいで、答えはそもそも存在するとしての話ですが、驚くようなsurprisingものであり、けっして自明obviousではありません。Everybody in this room is dealing with their own version of the candle problem。And for candle problems of any kind, in any field, if-then rewardsは機能しないのです。企業の多くはそうしていますが。
Now, これにはcrazyになりそうです。どういうことかというと、これはfeelingではありません。私は法律家lawyerです。Feelingsなんて信じません。This is not a 哲学philosophy。I'm an American。Philosophyなんて信じません(笑)。This is a fact。私が住んでいるWashington D.C.でよく使われる言い方をするとtrue factです(笑)。(拍手)Let me give you an example of what I mean。Evidenceの品を提示します。Iはstoryをtellしているのではありません。I'm making a 立証。
Ladies and gentlemen of the 陪審員, 証拠を提示します: Dan Ariely, one of the great economists of our time, Heは3人の仲間とともにsome MIT studentsを対象に実験studyを行いました。These MIT studentsにたくさんのgamesを与えます。Creativity, and 運動能力motor skills, and concentrationが要求されるようなゲームです。そして成績に対するthree levels of rewardsを用意しました。Small reward, medium reward, large reward。Okay？非常にいい成績なら全額、いい成績なら半分の報酬がもらえます。What happened？「As long as the task involved only mechanical skill、bonusesは期待通りに機能し、報酬が大きいほどパフォーマンスが良くなった。 しかし、cognitive skillが多少とも要求されるタスクになると、larger rewardはより低い成績をもたらした。」
Then they said,「cultural biasがあるのかもしれない。Indiaのマドゥライで試してみよう。」In Madurai, Standard of livingが低いので、North Americaではたいしたことのないrewardが 大きな意味を持ちます。実験の条件はSameです。A bunch of games, three levels of rewards. What happens? medium level of rewardsを提示された人たちは small rewardsの人たちと成績が変わりませんでした。But this time, people offered the highest rewards, they did the worst of all。「In eight of the nine tasks we examined across 3回の実験, よりhigherインセンティブがworse成績という結果となった。」
これはおなじみの感覚的なsocialistの陰謀conspiracyなのでしょうか？No. Theyはeconomists from MIT, from Carnegie Mellon, from the University of Chicagoです。And do you know who sponsored this research? FRBです。これはまさにAmerican experienceなのです。
Let's go across the pond to the London School of Economics。11人のNobel 受賞者 in economicsを輩出しています。Greatな経済の頭脳がここで学んでいます。George Soros, and Friedrich Hayek, and Mick Jagger(笑)。Last month, just last month, economists at LSE looked at 51 studies of 成果主義 plans, inside of companies。彼らの結論は「We find that 金銭的なインセンティブ can result in a negative impact on 全体的なパフォーマンス.」ということでした。
There is a 食い違い between what 科学 knows and what ビジネス does. And what worries me, as この潰れた経済の瓦礫の中に立って, is that あまりに多くの組織 are making their decisions, their policies about 人や才能, based on assumptions that are 時代遅れ, 検証されていない, and rooted more in 神話 than in 科学. this 経済の窮地からget out ofと思うなら 21st century的な答えのないtasksで high performanceを出そうと思うのなら、wrong thingsを これ以上続けるのはやめるべきです. To 誘惑 people with a sweeter carrot, or 脅す them with a 鋭いムチ. まったく新しいアプローチが必要なのです.
And the いいニュース about all of this is that scientistsが新しいapproachを示してくれているということです. It's an approach built much more around 内的な motivation. Around the desire to do things because they matter, because we 好き it, because they're 面白い, because they are 何か重要なことの一部. And to my mind, that new operating system for our businesses revolves around three elements: 自主性、成長、目的. 自主性, the 欲求 to 方向 our own lives. 成長, the desire to get better and better at 何か大切なこと. 目的, the 切望 to do what we do in the service of 大きな何か than ourselves. これらがour businessesのentirely new operating systemの要素なのです.
I want to talk today only about 自主性. In the 20th 世紀, we came up with this idea of マネジメント. Management did not 自然に生じた. Management is like -- it's not a 木. It's a テレビ. Okay? Somebody 発明した it. And it doesn't mean it's going to work 永久に. Management is great. 服従を望むなら, Traditional notions of management are ふさわしい. しかし参加を望むなら, 自主性 works better.
Let me give you some 例 of some kind of 過激なnotions of 自主性. What this means -- あまり多くはありませんが 、非常に面白いことが起きています. Because what it means is paying people 適切に and 公正に, 間違いなく. Getting お金の問題 off the table. And then giving people 大きな自主性. Let me give you 具体的な例.
How many of you ご存じ of the 会社 Atlassian? 半分もいない感じですね(笑). Atlassian is an オーストラリアのソフトウェア会社. And they do すごくクールなこと. A few times a year they tell their エンジニア, "これから24時間何をやってもいい, as long as it's not part of your regular job. Work on 好きなことを何でも" So that エンジニア use this time to come up with a cool 継ぎ接ぎ for code, come up with an エレガントなハック. Then they 何を作ったのか見せる to their teammates, to the rest of the company, in 雑然とした全員参加の会合 at the end of the day. And then, オーストラリアですから, everybody has a ビール.
They call them 「FedExの日」. Why? Because you 何かを一晩で送り届けなければならない. It's 素敵. It's not bad. It's a huge 商標権 侵害. But it's pretty clever. (Laughter) That one day of 集中的な自主活動 has produced 多数の software 修正 that might never have existed.
And it's worked so well that Atlassian has taken it to 次のレベル with 20 Percent Time. Googleがやっていることで有名ですね.Where エンジニア can work, spend 20 percent of their time working on anything they want. They have 自主性 over their time, their task, their team, their 技術. Okay? Radical amounts of 自主性, And at Google, as many of you know, 新製品の半分近く in a typical year are 生まれています during that 20 Percent Time. Things like Gmail, Orkut, Google News.
Let me give you an even more 過激な example of it. Something called 「完全結果志向の職場環境」. The ROWE(Results Only Work Environment). Created by two American コンサルタント, in place at about a dozen companies around 北アメリカ. In a ROWE people don't have スケジュール. They show up 好きなときに. They don't have to be in the office 特定の時間に, or any time. They just have to 仕事を成し遂げる. How they do it, when they do it, where they do it, is totally up to them. ミーティング in these kinds of environments are オプショナル.
What happens? ほとんどの場合, productivity goes up, 雇用期間 goes up, 社員満足度 goes up, 離職率 goes down. 自主性Autonomy, 成長mastery and 目的purpose, These are the 構成要素 of a new way of doing things. Now some of you might look at this and say, "Hmm, 結構だけど、it's 夢物語." And I say, "Nope. I have 証拠."
The mid 1990s, Microsoft started an 百科事典encyclopedia called Encarta. They had deployed all the right インセンティブ. All the right incentives. They paid プロ to write and edit 何千という記事. たっぷり報酬をもらっている managers oversaw the whole thing to make sure it came in on budget and on time. 何年か後に another encyclopedia got started. 別なモデル, right? Do it for 楽しみ. No one gets paid a cent, or a Euro or a Yen. Do it because you 好き to do it.
ほんの10年前に, if you had gone to an 経済学者, anywhere, And said, "Hey, I've got 百科事典を作る2つのモデル. 対決したら, who would win?" 10 years ago you could not have found a single まともな経済学者 anywhere on planet Earth, who would have predicted the Wikipediaのモデル.
This is the 大きな battle between these two approaches. This is モチベーションにおけるアリ vs フレージャー戦. Right? This is 伝説のマニラ決戦. Alright? 内的な motivators versus 外的な motivators. Autonomy, mastery and purpose, versus アメとムチcarrot and sticks. And who wins? Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purposeが ノックアウト勝利します.まとめましょう.
There is a 食い違い between what science knows and what business does. And here is what science knows. One: Those 20th century rewards, those motivators we think are a 当然 part of business, do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances. Two: Those if-then rewards often 損なう creativity. Three: The 秘訣 to high performance isn't rewards and punishments, but that 見えない intrinsic drive. The drive to do things 自分自身のため. The drive to do things それが重要なことだから.
And here's the best part. Here's the best part. We already know this. The science confirms what we know in our hearts. So, if we repair this mismatch between what science knows and what business does, If we bring our motivation, notions of motivation into the 21st century, if we get past this lazy, dangerous, ideology of carrots and sticks, we can strengthen our businesses, we can solve a lot of those candle problems, and maybe, maybe, maybe we can change the world. I rest my 立証。
ttp://hideyoshi.2ch.net/test/read.cgi/asia/1258996277/901-903
901 ：日出づる処の名無し：2009/11/26(木) 12:09:20 ID:m/iXHAx/
ノーベル賞・フィールズ賞受賞者 による事業仕分けに対する緊急声 明と科学技術予算をめぐる緊急討論会
ttp://www.ustream.tv/recorded/2638211
42分頃から
科学技術の大切さというのは、だいたい大概の人はわかっていると思います。
でも、国民の素朴な疑問として、例えば、なんでスパコンでこんなに
お金が掛かるのかというような、疑問があると思うんです。
そういう国民の疑問に答えて、理解してもらうには今後どうしていけばいいと思われますか？
利根川進：
一つはマスコミがもっとしっかりしてくれるということですよ。
（会場から笑い声と拍手）
マスコミの方が多いから、これは耳が痛いと思いますけれどね。
例えばね、僕が気がつくことは、日本の大きな新聞社の科学部っていうのはね、
やっぱり、アメリカの大きな新聞社、例えばニューヨークタイムスとか
ロサンゼルスタイムスの科学の記事を書く人というか体勢がね、圧倒的にアメリカのほうが強いですよ。
一人の人で物理から数学からエンジニアリングからバイオロジーまで全部カバーして書いている、
書かされるように会社がなっている。アメリカの方はですね、専門化しています。
大概、例えば我々の仕事なんかを書く人はPh.D.です、みんな。この前までMITでポスドクやってた人が、
ニューヨークタイムスの、ワシントンポストの科学記者になっているんですよね。
だから彼らはよく知ってるんですよ、内容を。それから科学者を知っている、個人的にね。
だからそういう面でね、やっぱり全体的に見ると、いい記者も日本にもいると思いますけどね、
全体的に見ると、日本のマスコミはね、今、一般の人は誰でも科学は技術は知っているとおっしゃったけど、
僕はそうじゃないと思う、実は。いわゆるインテリ層の間でね、アメリカの方が科学というものの重要性、
特に基礎研究の重要性というのをね、より理解しているという風に僕は思っています。
日本のほうが理解が少ない、足りない。それはね、一つはマスコミが、まあ科学者も一生懸命になって
科学の重要性を一般の人々、マスコミを含めてね、常に言ってゆくことは重要なんだけど、
やっぱりマスコミっていうのはものすごい力があるからね、マスコミがですね、
もっと科学、科学とは何かと言うことをね、もっと理解してもらわないと、なかなかこれね、
一般の社会の人々を変えてゆくのは難しいと僕は思っています。
902 ：日出づる処の名無し：2009/11/26(木) 12:13:02 ID:edJ/dV74
»901
マスコミは、勉強するといい記事かけない頭でっかちになるから、
まずは現場いってこい、と聞いた。
とてもうなずける意見だとおもうが、これを記事にするだろうか
903 ：日出づる処の名無し：2009/11/26(木) 12:16:20 ID:8vkPPN7G
>902
そもそも、「一般人の視点でなければならないから勉強しない」などと公言してた人もいたような。
ま、「消息筋」のメッセンジャーボーイであれば飯が食えたのだから、あながち間違ってはいないけど。
"DEMO or DIE" というものがある。
DEMO までしなければいけない、という考え方なんだけど、
最近は、さらに一歩進んで、"PROTOTYPE or DIE" という
キャッチフレーズになったんだとか。
DEMO するだけじゃ足りなくて、PROTOTYPE を出して、
ユーザに一度は使ってもらいなさい、と。
その次の段階は、TESTBED。
さらに次の段階は、SERVICE/PRODUCT。
DEMO --> PROTOTYPE --> TESTBED --> SERVICE/PRODUCT
(http://anond.hatelabo.jp/20090811213044 の没にした段落をここに捨てときます。)
例えば自民党であれば、宮沢喜一さんや、すっかり悪者扱いされているが竹中平蔵さんのように、専門性の高い議員がいくらかはいたと思うのだけれども、民主党ってそういう切れ者の印象を与える専門家があまり表に出てこないように思う。実は「はとぽっぽ」はバリバリの工学系だったはずなんだけど、少なくともマスコミ経由で見える範囲では、「あっちの世界にいっちゃった」っぽいしなぁ。
専門家って言えそうなのは、議員をざっと北から120人ぐらいしか見てないけど、横山さん(お、教授か)、石山さん(理研出身)、すとうさん(博士号持ってんのかな)、えばたさん(MITのMBAってどうなんだろう)、東さん(博士号持ってんのかな)、長島さん(よくわかんないけど)。6人! 少なすぎる! もちろん自民と比較したわけじゃないけど。さらに、党の中で重用されているかというと‥‥‥ね。
『学振は学生の優秀さとは無関係だから。全ては指導教官の政治力とかコネで決まるの。 』と誤解しているあなたへ、そして、博士課程進学と学振（特別研究員）DC1申請を本気で考えているあなたへ贈ります。
1. あなたは、自分が我が国トップクラスの優れた若手研究者になるという気概を持つべきです。
特別研究員制度は、我が国トップクラスの優れた若手研究者に対して、自由な発想のもとに主体的に研究課題等を選びながら研究に専念する機会を与え、研究者の養成・確保を図る制度です。 （特別研究員−日本学術振興会）
学振に落ちる人のほとんどは、トップを目指す覚悟が足りません。東大や京大に学振の採用者が多い理由の一つがここにあって、我が国トップクラスの大学にいるという自信が気概を生んでいるのではないでしょうか。『うちの大学からの採用者なんてほとんど居ない』と嘆くあなたは、東大の、MITの院生にも負けない自信を持っていますか？ せめて、今は負けてるかもしれないけど将来は勝ってやる、と思っていますか？
2. あなたは、6人の素人に向けて申請書を書くべきです。
特別研究員の選考は、我が国の学界の第一線の研究者で構成される特別研究員等審査会（委員４７人、専門委員約1,800人）において、書面審査及び面接審査により行われます。/// １件の申請について、申請者の分科細目に応じて上記審査会の専門委員６人によって書面審査を行います。 （特別研究員の選考方法）
学振の募集領域は現在8つあります。単純に1800を8で割ると各領域の専門委員は約225人となりますが、これは例えば、「工学」という広い広い学問をたった200--300人でカバーしているということです。どうでしょう、あなたの研究の良き理解者が6人のうちに1人でもいれば上出来だと思いませんか？ 高度な前提知識を要求する文章は避けましょう。
3. あなたは、一つでも多く研究業績を上げるべきです。
特別研究員の審査方針は、(1)学術の将来を担う優れた研究者となることが十分期待できること、(2)研究計画が具体的であり、優れていること、(3)研究業績が優れており、研究計画を遂行できる能力及び準備状況が示されていることです。 /// ＤＣについては研究経験が少ないことから申請書記載の「現在までの研究状況」、「これからの研究計画」、「自己評価」及び「評価書」を重視します。 （特別研究員の選考方法）
いくら優れた研究計画を立てたとしても、遂行する能力が無ければ意味がありません。研究業績は、あなたが優れた研究者であることの保証です。DC1では「これからの研究計画」の方が重視されますが、だからこそ、あなたの計画が絵に描いた餅でないことを示すために、一つでも多くの学会発表、論文執筆を行いましょう。
4. あなたは、あなたのブルー・オーシャンを探すべきです。
特別研究員の審査方針は、…… 4)諸分野における研究者養成の必要性に配慮することです。 （特別研究員の選考方法）
研究室の博士課程の学生のほとんどが学振特別研究員である研究室は確かに実在します。その理由を考えたことはありますか？ 大学の名前？研究室の教授の政治力？ 違います。 指導教官が学生に与える研究テーマが素晴らしいからです。 その研究をしている学生を養成しなければならないと審査員に思わせるテーマ、「ブルー・オーシャン」こそが、特別研究員の独占という離れ業を可能にしているのです。
元々はマーケティング用語であるブルー・オーシャンとは競争者のいない未開拓の分野のことで、任天堂「Wii」が代表例としてよく挙げられます。 大学のネームバリューもなく、指導教官のパワーも期待できず、さしたる研究業績も無いあなた。『学振なんて政治力で決まるから』と負け犬の遠吠えをする前に、切り札となる研究テーマを探す努力をしましょう。 我が国トップクラスの研究者になるには、世界のトップランナーになれる研究計画が必要です。
==
以上です。 1.と4.に、私が特に重要だと思っていることを挙げました。 どうでしょう、誤解は解けましたか？ 博士課程に進む気はまだありますか？
関連：
なんとなくレスをつけずにいられなかったので割り込むが、
「これでもなお」とかいわれてもな・・・。
そんなことをいいだしたらとりわけ日本人女の子がとりたててほかの人種に比べるとバカってことになっちまうぞ？
一応TIMESの世界大学ランキング 2007年度版 (上位20校)な。
http://ja.wikipedia.org/wiki/The_Times_Higher_Education_Supplement
せっかくなので東大より上位の工科大でみてみる。
http://pr.caltech.edu/public_relations/pdf/visitors.pdf
(first term 2007)
Undergraduate Students 634 men
279 women
Graduate Students 861 men
359 women
Total Students 2,133
まあ低いわな。でも、それでも30%だわ。
http://web.mit.edu/facts/enrollment.html
・・・。男女比でてねぇや・・・。
http://web.mit.edu/registrar/www/stats/women0607.html
女性の数しかでてねぇや・・・。
http://web.mit.edu/registrar/www/stats/yreport0607.html
全数はここ・・・。
女子学部生が：1,817
全数：4,127
44%だわ。
http://www.u-tokyo.ac.jp/stu04/e08_02_j.html
これかな？
2,811/14,394=19.5%
71/641=11%
んーー。是非、入学志願者数の表にも女性の数もいれてほしいところ。
東大だけ総合大というのはあれなのでハーバードあたりとくらべてみる。
http://www.hsph.harvard.edu/about/enrollment-degrees/
Males 326 39%
Females 508 61%
・・・。女多っ！！
なんか見方間違えてるかな？？？
http://www.titech.ac.jp/about-titech/j/gakubugakusei-j.html
540 /4940 = 10%
やはり10%ぐらいのところに集約すんな・・・。日本の理工系は・・・。
日本の大学教育における女性の進出状況をアメリカと比較して見ると、2002年における大学生におけ
る女性比率は、アメリカの56％に対し、日本では38％である（四年制大学のみ）。教員における女性比率
は、アメリカの37％（1999年：パートを入れると41％；二年制大学だけでは50％）に対し、日本では15％
と著しく低い（2002年）。
http://www.igs.ocha.ac.jp/igs2/igs/IGS_publication/journal/9/journal09129.pdf
よーわからんが、ここから計り知れることは
日本人の女の子がとりたててバカなのか、社会の仕組みや価値観が女子の社会進出を阻害しているかのどちらかじゃないの。
おれは後者だとおもうがな。
そりゃ「影響」はしてるだろうがな。別にキリスト教の神である必然性などない。／いや、親鸞の書いたものは当然古語で書かれてるでしょ？
いや、自明とか間違いなくとか言われてもなあ。具体的に挙げてくれる？ 君の議論の最大の弱点って多分具体性がないことだから。
グレコ・ローマン文化の話じゃなかったのかよ。近代以降ならそりゃ当然だろ。
いや君がニュートンを引き合いに出したんでしょうに。民主主義に関してはギリシャにまで遡って意義深い書籍を見つけることは出来るだろうなあ。
ほら、君は「??だとすれば」という仮定が読めないんだよね。
で、いつまで撤回した仮定を引きずるわけ？ｗ
何かひとつ共通言語がないとＩＴなんてやってられん、というのは厳然たる事実だろ。
一方で、文化資本による格差なんぞないほうがいいに決まってる。
東大卒は毎年数千人だ。それで、MIT卒は何人いるか知ってる？ハーバードは？プリンストンは？スタンフォードは？オックスフォードは？ケンブリッジは？
数千人か。なおさらたいしたことないな。で、MIT卒全員をエリートと呼んだ覚えはないが？（他の大学もね）。
まあそうね。勝手にどこかで学んできそうな気はする。
教育ってのは、特に公教育ってのは、底上げのためにやるもんであって。
誰も「普通の東大生数百人のレベルをギリギリにチューンする」なんて言ってないし、そもそも東大生の中で「教育制度がもっとよければ俺はもっと偉くなれた！」なんて言ってる奴は落ちこぼれだけだよ。だから「普通の東大生数百人のレベルをギリギリにチューンする」という発想自体がそもそも無意味。
いや、お前そういう話しかしてなかったじゃんｗ 俺が公教育は平均と底辺を上げるためのものだと主張したらやたら激しく反発してたよなあ？
主流と標準を辞書で引くことをお勧めする。そりゃ、主流が標準を塗り替えてしまうことは結構あるが、少なくとも数値計算の世界ではまだだろう。過去の蓄積ってのがあるんだ。
Cを使ってアセンブラまがいのコードを書き、新しい言語なんて覚える暇があったらもっと他のことをするとかなんとか言ってる人だって一定の比率で存在する。おわかり？
それは、特にアセンブラが必要でもないケースでか？ ちょっと勘弁して欲しいなｗ まあ仕事としてうまくやれてるならそれでもいいけどさ、特殊ケースだろ？
まだ、例えば専用プロセッサなり組み込みデバイスなりを制御するためにアセンブラ使うってほうがはるかに一般的なケースだと思うがな。数値計算やパターン認識においてさえ。
どうも話が巧妙にずらされてる気がするんだが。
いや、君自身RubyとかPerlとかC++とかJavaとかに言及しちゃったからねえ。どっちが引っ掛けたかというのは不毛になりそうだからやめようや。なんなら俺がズルかったということにしてもいいが。
たとえばいきなりJavaを覚えさせられた人間がそれがわかるとは到底思えない。ライブラリのソースを読めるレベルになってはじめてわかることだろう、それは。
いや、Javaのライブラリのソースを読むレベルになったらたしかにかなり専門的だが、そもそもJavaで書いたコードで高速計算させようというほうが間違いなわけで。
C++に関して言うなら、アセンブラ的な最適化に手を出すのはだいたい最後の最後だろう。俺（や多分君）のような古い世代はアセンブラからの積み上げで高級言語を見るけど、高級言語の側から必要なレベルまで掘り下げていく、という見方も可能なはずだし、最適化の上ではむしろそちらが本筋。
で、君が重いクラスライブラリとして想定してるのはなんなの？ ちゃんと最近のものを使ってれば、そんじょそこらの奴がCでちゃっちゃと書くコードと同じかたいていは速いコードを生成するし、もちろん可読性も高くなるな。
C++の話も同様。敢えて「C++らしい」処理を書けば計算量はどんどん増えて、例えば行列をカプセル化して演算子をオーバーロードしてなんてことやってたら計算時間が倍ぐらいになってもおかしくはないだろう。一晩で終わる計算が翌日の昼までかかるということになったら作業効率には歴然たる差が出るぞ。
具体的にどこの出してるC++用行列演算ライブラリがそこまで効率悪いって？
（補足追記）
最近のC++用の数値演算ライブラリはかなり出来がよく、FORTRAN用のそれに性能で肉薄するところまで来ている。そう、ここでは、ライバルは君が主流からも標準からも蹴落とされたと主張したいらしきFORTRANなんだよ。
で、どの辺がネックかというと、君の言うように記述性と実行速度の関係だったりはする。でも、それは低水準処理がどうこうという問題ではないよな。
この件については、議論してる人がネットでも結構いるから読んでみるといい。君が思うほどにC,C++が圧勝しているわけではないよ。随分C++が向上してはいるけど。で、FORTRANのほうが言語の構造上最適化が効き易い等の話題はあっても、手作業で機械語レベルの最適化をするなんてのは、候補にさえ挙がらないな。
あのさあ、「一般的にはこういうことが言われている」ということを主張したら、いつの間にか俺が「こういうこと」を主張していることになってるのはなんでなんですか、とさっきから何度も聞いてるんですが。「そうとしか思えないから」って、あんたの主観でしょ。しかもあんたが俺のことを色眼鏡で見てたことはあんたが自分で言ったことだし。
ほう、その辺の本には「神」なんて言葉が乱舞しとるがな。じゃあ日本の古典がどう宗教的価値に直結しとるんだ？
これは確かに読み飛ばした、失敬。
日本の古典の話をしてるんだが。とりあえず便宜的に日本の言文一致体以前以後で区切ってみようか。
なんか、今でも一般人が学ぶ意義のあるような文献がそれ以前にある？
しつこいなあ。食い下がってるのはどっちだよ。「意義」の定義によるだろ。「一般人レベル」でいうのなら、欧米先進国様の古典を学ぶ意義と同程度のものは間違いなくあるよ。日本文化のうち文学と美術と舞台芸術に優れたものがあることは君も否定せんだろうが、それらの趣味が思想だのなんだのに劣ることはあり得まい。
グレコ・ローマン文化の話じゃなかったのかよ。近代以降ならそりゃ当然だろ。フランス革命1789年と明治維新1868年の差が今更どれほど重要だとあんたが思ってるのかは知らんが（明治維新は不完全な革命とかいうなよ。そんなこと言えばロベスピエールとかナポレオンってのはどうなるんだ）。ただその意味で言うなら欧米であってもドイツなんかは後進国なんであって、あんたが言ってるのは「イギリスとフランス」の話でしかない。「欧米」ではないぞ。
君の言うステータスシンボルのような意味での「役に立つ」自体を俺は批判し否定してるんだよ。まやかしだってな。で、撤回したんじゃなかったか？ やっぱ食いさがってんじゃんｗｗ
ほら、君は「??だとすれば」という仮定が読めないんだよね。背理法とか理解できてないんじゃないの？出来の悪い中学生とかで、「もし√2=p/qと既約分数で書けたとするとpもqも偶数になるが」とかいうと、「pもqも偶数なわけないだろ！」とか言って聞かないガキがいるよね。
あとさあ、まやかしはまやかしで構わないけど、そういう意味なら俺は英語の「役に立つ」もまやかしだと思うがねえ。
とりあえず、「まやかし」と「役に立つ」をあんたはどういう基準で使い分けてるのか明示してくれ。でないと話にならん。
えーと、そういう主張をしたいのならまずソースよろ。
はあ？何のソースだよ。俺は君の主張を自然に演繹しただけであって、敢えて言うならソースは君の発言だが。
東大卒は毎年数千人だ。それで、MIT卒は何人いるか知ってる？ハーバードは？プリンストンは？スタンフォードは？オックスフォードは？ケンブリッジは？
本当に新天地を切り開くようなエリートってのは、せいぜい数人程度だろ。その数人にどういう教育をするかと考えた場合、国内でまかなおうなどと無駄な縄張り意識を発揮するよりは、とりあえず世界トップレベルの大学に送り込めばいいんじゃないの、と。
天才信仰ですか。まあいいや。仮にそうだとしても、「年に数人」レベルの人間に「教育」なんておこがましいと思わんか。そんな人間はほっといても自分に最適な場所を探してくるし、そこが日本である可能性もあれば海外である可能性もある。
国を背負うほどのものでもない普通の東大生数百人のレベルをギリギリにチューンすることに金を使うよりは、普通の大学を出る普通の何万人のレベルを上げるほうが安上がりだし価値があるんじゃねえの、と。
誰も「普通の東大生数百人のレベルをギリギリにチューンする」なんて言ってないし、そもそも東大生の中で「教育制度がもっとよければ俺はもっと偉くなれた！」なんて言ってる奴は落ちこぼれだけだよ。だから「普通の東大生数百人のレベルをギリギリにチューンする」という発想自体がそもそも無意味。
いや、主流の座から滑り落ちたものを普通はスタンダードとは呼ばないだろう。そう言えるからには、後続のものがスタンダードを一つの目標に据えて設計されたとかそういう事情が必要だ。ちなみに釘をさしておくが、別にこの主張に固執するつもりはないから反論は不要。否定してくれてかまわん。
でも、コアの計算部分がライブラリに分離されちゃうケースが増えると、ますます低水準処理がどうこういう意味がなくなるような。
出来合いのライブラリを使ってない研究者だって沢山いるし、そもそも計算アルゴリズム自体に工夫をする人だっているわけでな。その辺は計算の規模と計算機リソースの兼ね合いと、あるいは本人が計算機を好きか嫌いかなんていう、実に卑近な事情によって決まってくる。それこそ情報工学の研究者であっても、俺が例に挙げたパターン認識や待ち行列の研究者の中には計算機の実践的側面なんかに興味がなく、Cを使ってアセンブラまがいのコードを書き、新しい言語なんて覚える暇があったらもっと他のことをするとかなんとか言ってる人だって一定の比率で存在する。おわかり？あんたの言ってる「情報工学」は「コンピュータ工学」でしかないことに気付いてほしいな、いい加減に。そこだけ理解してもらえればあとはどうでもいい。そうすれば、あんたが噛み付いてる点自体が枝葉末節だってことにも気付くだろうし。
前にも書いて綺麗に見ない振りされたけど、それ言語の選択と無関係だよね。
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元々の話覚えてるか？「低レベル寄りの言語を知識としてだけでも知らない人間に」云々という話だっただろう。どうも話が巧妙にずらされてる気がするんだが。たとえばいきなりJavaを覚えさせられた人間がそれがわかるとは到底思えない。ライブラリのソースを読めるレベルになってはじめてわかることだろう、それは。
C++の話も同様。敢えて「C++らしい」処理を書けば計算量はどんどん増えて、例えば行列をカプセル化して演算子をオーバーロードしてなんてことやってたら計算時間が倍ぐらいになってもおかしくはないだろう。一晩で終わる計算が翌日の昼までかかるということになったら作業効率には歴然たる差が出るぞ。
食い下がってんのはお前だろ。
いや、形式的にみても実質的にみても、撤回したはずなのにちっとも撤回して見えないのは君が食い下がってるからなんだが。
民主主義も自由主義も自然科学も、キリスト教と論理的に直結はしていない。
たまたまキリスト教圏で発生したから影響は見られるがな。
文学研究とか歴史研究という分野を知らんのかねこの人は。それからいうまでもなく東洋哲学とか仏教学がある。え？なに？広義の文系学問ばっかりだって？気象学とか地震学でも過去の記録は見るよ。
それが「一般人レベル」か？ 高校で教える価値があるかどうかは微妙だが。
そりゃどんな学問上の専門知識でも使う分野では使うに決まっているわけだが。
近代（あんたのいう近代と中世の境界線はどこだ。ルネッサンスかウェストファリア条約かフランス革命か）
日本の古典の話をしてるんだが。とりあえず便宜的に日本の言文一致体以前以後で区切ってみようか。
なんか、今でも一般人が学ぶ意義のあるような文献がそれ以前にある？
論文のリファレンスにニュートンだのライプニッツだのの著書を挙げる奴がたまにいるが、あれを実際に読んでるのは物好きだし、読まなければ理解できないなんてことはまるでない。
欧米の政治思想の本なんかはそれこそニュートンの時代のとか普通に今でも重要でしょ。直接読まなくても現代語でまとめた書籍が存在するという意味でいらないと言っているのなら分かるが、そういう言い方をしちゃうと、そもそも必要な古典なんかひとつもなくなってしまうぞ？
お前のいう「役に立つ」の定義は何なんだ。「金になる」という意味ならそれこそ文化政策やステータスシンボルとしてでも十分日本の文化は役に立つことになるだろう。「過去の旧弊を断つために異文化を学ぶ」のであれば、「一般人」にとって英語が役に立つ例にはなってないよなあ。
君の言うステータスシンボルのような意味での「役に立つ」自体を俺は批判し否定してるんだよ。まやかしだってな。で、撤回したんじゃなかったか？ やっぱ食いさがってんじゃんｗｗ
一方で、海外のほとんどのライブラリのドキュメントは英語で書いてあるから、英語はとても役に立つなあ。
「才能職」（笑）がどんなものかは知らんが、学問的なトレーニングという意味での努力が役に立つ仕事というのが情報工学の分野の主流なわけで
うーん、でも君のFORTRANやC,C++についての言及のとんちんかんぶりを見てると、そのトレーニング（笑）とやらはどうも成果が出てなさげに見えるんだがなあ。つーかそれなりに本を読んでれば言わないようなことばっか言ってるよなあ君。
おやおや、「本物のエリート」がえらく縮小したね。MITはそのレベルの大学だというのなら、人口比からいって日本にもそのレベルの素質を持った人間は毎年千人単位でいることになるし、MITと同レベルの大学はほかにもいくつもあるから、もっとすごい数になるだろうね。だったら、欧米先進国様に丸投げして済む数ではないね。
えーと、そういう主張をしたいのならまずソースよろ。
で、それが本当だろうがそうでなかろうが、そもそも君の突っ込みはずれてる。俺の言ってるのは、ただの東大卒程度でエリートなんて呼ぶ必要ないだろ、ってことなんだが。毎年数百人も生まれるのに。
本当に新天地を切り開くようなエリートってのは、せいぜい数人程度だろ。その数人にどういう教育をするかと考えた場合、国内でまかなおうなどと無駄な縄張り意識を発揮するよりは、とりあえず世界トップレベルの大学に送り込めばいいんじゃないの、と。
教育課程を見直すとして、国を背負うほどのものでもない普通の東大生数百人のレベルをギリギリにチューンすることに金を使うよりは、普通の大学を出る普通の何万人のレベルを上げるほうが安上がりだし価値があるんじゃねえの、と。だから、「公教育の目的は平均と底辺を上げること」と何度も言ってるんだよ。
確かに、スパコンとかを用いた理論物理の一部の分野でFortranが主流になっている分野は存在することは存在するらしいな。
つか、スパコンの対応状況の問題でそういうのがある。多分俺が知ってた頃よりだいぶ減ってはいるだろうが。
だが、そうした一部の分野の傾向だけを捉えてFortranが主流だなんていうと大間違いだろ。
俺はFORTRANを主流だとは言ってないと思うがね。スタンダード（標準）だとは言ったが。主流と標準の違いは分かるよな？
さすがにまだ標準の座はC++に奪われたりはしてないと思うんだが。
ちなみにあらかじめ釘をさしておくが、LAPACKとかそういう既製品の数値計算ライブラリがFortranで書かれてるから云々などと言うなよ。
そうか、じゃあライブラリが何で書かれているかはとりあえず別の話にしようか。
でも、コアの計算部分がライブラリに分離されちゃうケースが増えると、ますます低水準処理がどうこういう意味がなくなるような。
C++と、お前さんが「数値計算の実習はFortranではなくCを用いましたが」と表現したCとで、実際どの程度パフォーマンスが違うと思ってるの、と聞いてるんだけど。どっちも同程度に低水準な処理は書けるぞ。
不完全な引用でごまかさないようにｗ正しく引用しなおしてあげよう。
お前さんが「君も一応理解してるようにC++やましてJavaでの数値計算は「出来ない話じゃない」程度のことで、向いているとはお世辞にも言えないだろ？」と表現したC++と、お前さんが「数値計算の実習はFortranではなくCを用いましたが」と表現したCとで、実際どの程度パフォーマンスが違うと思ってるの、と聞いてるんだけど。
と俺は書いたんだ。
「君も一応理解してるようにC++やましてJavaでの数値計算は「出来ない話じゃない」程度のことで、向いているとはお世辞にも言えないだろ？」という文章内での君のC++評価と、「数値計算の実習はFortranではなくCを用いましたが」という文章内での君のC評価の乖離について俺は質問している。
いや、多分Javaに引きずられてつい実際より悪く書いちゃったんだろうとは思うんだけどな。だったらそう訂正すればいいんだよ。それにJavaが遅いのは低水準が云々以前の問題だしな。
前にも書いて綺麗に見ない振りされたけど、それ言語の選択と無関係だよね。低水準処理云々とも別問題だし。
そうか、お前は俺のことをウヨだと思ってたわけか。そういう前提で下らん決めつけをしてきたのだと考えると全て辻褄が合うが。で、なんだね？俺は近代国家なんてフィクションだと思ってるから敢えて分類すれば極左なんだがね。ワールドカップと同じで、わかった上でフィクションに乗るから楽しいんだよ。わかる？俺から見れば近代主義者ってのは保守反動なんだよ。というわけでお門違いだったな。
……じゃあなんで食い下がってるんだ？
食い下がってんのはお前だろ。お前が俺のことを捏造した発言に基づいて馬鹿呼ばわりすることに対して異を唱えているだけであって、文化は役に立たないで構わんということは何度も言ったはず。
いや、俺が助け舟出してやってるんだぞ？
なあにが助け船だよ。お前が食わず嫌いする論点をこっちから避けてやってただけじゃないか。偏狭なドグマを信奉してるのはお前なんだよ。カルト信者と宗教論争しないのは定石だろ。
それをいうとそれこそ、お前の大好きな欧米先進国様の思想は宗教的価値と直結しているんじゃないのか？
学問的知識で一般人レベルで近代以前の文献を参照しなきゃならんようなものはないだろうし（あったらそれを指摘してくれ。一発で納得してやるから）。
文学研究とか歴史研究という分野を知らんのかねこの人は。それからいうまでもなく東洋哲学とか仏教学がある。え？なに？広義の文系学問ばっかりだって？気象学とか地震学でも過去の記録は見るよ。そうでなくたって、自然科学研究だって近代（あんたのいう近代と中世の境界線はどこだ。ルネッサンスかウェストファリア条約かフランス革命か）以前の文献を実際に参照することはないぞ。論文のリファレンスにニュートンだのライプニッツだのの著書を挙げる奴がたまにいるが、あれを実際に読んでるのは物好きだし、読まなければ理解できないなんてことはまるでない。
お前のいう「役に立つ」の定義は何なんだ。「金になる」という意味ならそれこそ文化政策やステータスシンボルとしてでも十分日本の文化は役に立つことになるだろう。「過去の旧弊を断つために異文化を学ぶ」のであれば、「一般人」にとって英語が役に立つ例にはなってないよなあ。
端的に言って才能職だな。人それぞれ立場が違うのは分かってるよ。古典によるハッタリや学閥が幅を利かせる業種だってあるんだろう。
「才能職」（笑）がどんなものかは知らんが、学問的なトレーニングという意味での努力が役に立つ仕事というのが情報工学の分野の主流なわけで、工学のイロハのイである線型代数すら理解しないほど努力不足なお前が情報工学の本流を理解していることはあり得ない。いい加減に思い上がりを捨てたまえ。
おやおや、「本物のエリート」がえらく縮小したね。MITはそのレベルの大学だというのなら、人口比からいって日本にもそのレベルの素質を持った人間は毎年千人単位でいることになるし、MITと同レベルの大学はほかにもいくつもあるから、もっとすごい数になるだろうね。だったら、欧米先進国様に丸投げして済む数ではないね。
ま、MITがそこまですごい大学だと思ってるとしたら、どう考えても妄想ですよそれは。だいたい年に数人なんてレベルの人間を組織的に指導できるわけなんかなくて、非常に優秀な指導教官がそういうことをすることができるだけなんだが、そのレベルにある（つまり、ある学問分野の世界的権威の）研究者なら日本にも大勢いると言っているんだよ。
でも触ったことなさげだしなあ。
たとえ使わなくても、FORTRANが数値計算用の言語としてスタンダードであり、その利点は別に低水準な処理がどうこうというのとは関係ない、ということはこの議論では抑えてないとダメだろ。
俺には研究者の知り合いもそれなりに大勢いるが、Fortranの話なんて一度も出たことがなかったんだが、あんたが余りにも自信たっぷりにいうもんだから調べてみたわ。確かに、スパコンとかを用いた理論物理の一部の分野でFortranが主流になっている分野は存在することは存在するらしいな。
だが、そうした一部の分野の傾向だけを捉えてFortranが主流だなんていうと大間違いだろ。というわけであんたの話はハッタリか、少なくとも視野が狭かっただけだと確信できた。もう結構。
ちなみにあらかじめ釘をさしておくが、LAPACKとかそういう既製品の数値計算ライブラリがFortranで書かれてるから云々などと言うなよ。
C++と、お前さんが「数値計算の実習はFortranではなくCを用いましたが」と表現したCとで、実際どの程度パフォーマンスが違うと思ってるの、と聞いてるんだけど。どっちも同程度に低水準な処理は書けるぞ。
当たり前だろ。C++はCの（ほぼ）上位互換なんだから。誰がそんなことを言ったかね。重たいクラスライブラリの厚い壁を通して、数値計算という比較的単純な処理をやる奴はセンスがないだろうし、自分の書いたコードが計算機のなかでどういう風に動くかというイメージを持っておけば見通しがよくなるだろ、とそれだけのごく常識的なことを主張してるんだが、なんでこれだけのことを言うために（しかもこのことは何度か繰り返して書いたはず）お前の揚げ足取りに延々と付き合わないといかんのだよ。馬鹿馬鹿しい。
お前様の気に食う視点から、お前様の脳内の模範解答と一言一句違わない答えを書かなければ馬鹿だのウヨだのと認定されないといかんのかよ。どんだけ頭がいいんですかね。
何のためにだ？君の論点は少なくともこの場は認めると言ってるんだ。それでその問いをする必要はなくなったはずだ。
……じゃあなんで食い下がってるんだ？ それだけがよく分からん。
お前が言うな！日本文化は役に立たない、欧米様は素晴らしいという人間にそんな理屈を説いたら、さらに折伏にかかってくるに決まってるだろうが。
いや、俺が助け舟出してやってるんだぞ？ そういう形での価値なら一目置いただろうな、俺は。
ただ、宗教的価値だから公教育の目的として掲げるのは難しいが。
他に日本の古典で今一般人が学ぶ価値があるものというのが、俺には思いつかなかった。学問的知識で一般人レベルで近代以前の文献を参照しなきゃならんようなものはないだろうし（あったらそれを指摘してくれ。一発で納得してやるから）。
「教養」の話でデファクトスタンダードにとりあえず乗れと言ったら一人で血圧上げたのはどこの誰だ？
役にも立たない教養を持ち上げることに反発してるんであって、英語は実際役に立ってるだろ。格が違うｗ
なに言ってんだか。お前が「その方面」に持ち込んだんだろ。あんたが、何を言っても欧米様は素晴らしい、日本はダメだというその論法、「日本は素晴らしい、特定アジアはダメだ」というのと同じだということに気付け。わかりやすく論法の破綻を指摘してやると、俺が馬鹿だということにするんだからなあ。
いや、言ってる内容がバカなんだわ。単独でエントリにすればー？ 俺はウヨには付き合いきれんけど。どうせ適当に論破したところで「こんなのは一例」とか言い出すんだろうし。
一応あんたの言うことが客観的に妥当だと仮定して話すが、優秀な高卒に負ける分野ってのはつまり予備知識があまりなくても対等に戦える分野、俗っぽく言えば「学歴」より「地頭」がものをいう分野なんだよ。たまたまあんたがそういう分野にいるというだけだ。全ての分野がそうだと思うなよ。
端的に言って才能職だな。人それぞれ立場が違うのは分かってるよ。古典によるハッタリや学閥が幅を利かせる業種だってあるんだろう。
「日本トップ」なんて限定は誰がしたか。世界レベルの話をしてるんだろうが。MITって言ったのはどこの誰だ、ボケ。お前はいつもそれだ。相手の言ったことを矮小化し、その上で馬鹿にする。感情を逆撫でする方法としては賢明な手段だな。
だから、単にお金の無駄、アウトソーシングしたほうが安上がり、という意味で、日本に毎年ほんの数人のためにしか必要でないような世界トップの大学を作る必要はない、とだけしか俺は言ってない。それを、教育レベルを下げるとかなんとかよく分からん。
ほら、勝手に知らないことにしてる。ちょっと話に乗ってやるとすぐこれだ。理系の人間ならFortranぐらい誰でも知ってるわ、ボケ。
でも触ったことなさげだしなあ。
たとえ使わなくても、FORTRANが数値計算用の言語としてスタンダードであり、その利点は別に低水準な処理がどうこうというのとは関係ない、ということはこの議論では抑えてないとダメだろ。数値計算と低水準な処理を絡めて主張したのは君だからな。
お前さんが「君も一応理解してるようにC++やましてJavaでの数値計算は「出来ない話じゃない」程度のことで、向いているとはお世辞にも言えないだろ？」と表現したC++と、お前さんが「数値計算の実習はFortranではなくCを用いましたが」と表現したCとで、実際どの程度パフォーマンスが違うと思ってるの、と聞いてるんだけど。どっちも同程度に低水準な処理は書けるぞ。
FORTRANの、C++に対するアドバンテージは、先に業界標準をとっているためサポート状況がいいという理由が大きく、低水準処理がどうこうという問題ではない。
C++が「向いているとはお世辞にも言えない」言語なんだとしたら、Cだってそうだろ。でFORTRANも想定してないんだとしたら、お前さんの言う「数値計算に用いられる低水準処理に強い言語ってなんなんだ？」と聞いてるんだが、答えられないことにはだんまりか？
こんな基礎的なところで思い込みで突っ走れるような知識しかない奴に高学歴ぶられてもなあ。
いい加減にしろ。
とうとうＡとかＢとか言い出した。問いに対する直接な返答のない、君のプライドを取り繕うだけの形式議論には付き合いたくないんだけど。
人の言ったことを馬鹿な方向に歪めて脳内補完した前提の問いになんか答えたら話の方向が見えなくなるだけだろうが。一応答えてやったら答えてやったで、あんたは「やっぱりこいつは馬鹿だった」と一人で納得するだけみたいだしさ。
俺はそういう風に「いかなる手段を用いても勝つ」術に極めて疎いのは確かなので、だったら話を整理するしかなかろうよ。
いや、相手が出した問いには答えようよ。クリティカルな問いを全部無視して、見た目新しい論点を次々展開し続ければそれで勝利ですか？
自己紹介乙！
クリティカルじゃないから無視してんだよ。一つの例示の挙げ足を取って枝葉末節に誘導するのがあんたのやり方みたいだからその手には乗らないということだ。
それ以上君は何を望んでるんだ？
何のためにだ？君の論点は少なくともこの場は認めると言ってるんだ。それでその問いをする必要はなくなったはずだ。
例えば、近代以前の知識人の書いたものを元々の形で読もうと思ったら古語の知識がいるだろう。その中には、例えば宗教的に価値のあるものもあるから、一般人レベルでも有用になることもあるだろう。そんな感じで攻めることは出来るんじゃない？
お前が言うな！日本文化は役に立たない、欧米様は素晴らしいという人間にそんな理屈を説いたら、さらに折伏にかかってくるに決まってるだろうが。
別に何語でもいいけど、今はデファクトスタンダードで英語ってだけだろ？
「教養」の話でデファクトスタンダードにとりあえず乗れと言ったら一人で血圧上げたのはどこの誰だ？
植民地支配と侵略戦争をたかだか五十年でやめた日本人は、五百年続けてきた西欧人の十倍賢いのかね。それとも、西欧に学ぶためにあと四百五十年虐殺しろっていうのかね。
うひゃひゃ、バカだバカだ。ごめん、その方面は相手し切れんわｗ
なに言ってんだか。お前が「その方面」に持ち込んだんだろ。あんたが、何を言っても欧米様は素晴らしい、日本はダメだというその論法、「日本は素晴らしい、特定アジアはダメだ」というのと同じだということに気付け。わかりやすく論法の破綻を指摘してやると、俺が馬鹿だということにするんだからなあ。
俺の専門分野で、（ダメな）東大生に勝る仕事をしてるからなあ。優秀な東大生には負けるかもしれんが、優秀な高卒にも負けるからあんまり関係ないし。
一応あんたの言うことが客観的に妥当だと仮定して話すが、優秀な高卒に負ける分野ってのはつまり予備知識があまりなくても対等に戦える分野、俗っぽく言えば「学歴」より「地頭」がものをいう分野なんだよ。たまたまあんたがそういう分野にいるというだけだ。全ての分野がそうだと思うなよ。
あのさ、別になんの工夫もしなくても、日本に一杯ある大学のどこかは日本トップなんだよ？ だから、東大レベルの教育ってのは、いつでも東大レベルなんだよ。
「日本トップ」なんて限定は誰がしたか。世界レベルの話をしてるんだろうが。MITって言ったのはどこの誰だ、ボケ。お前はいつもそれだ。相手の言ったことを矮小化し、その上で馬鹿にする。感情を逆撫でする方法としては賢明な手段だな。
ほら、勝手に知らないことにしてる。ちょっと話に乗ってやるとすぐこれだ。理系の人間ならFortranぐらい誰でも知ってるわ、ボケ。
だからあんたの質問には答えたくないんだよ。勝手にそうやってどっかから話を捏造するから。あんたの話は歴史修正主義者とか水伝とかカルトとかそういう方向の奴と同じで、無理矢理自分の土俵に引きずり込んで挙げ足とって自分の教義を演説するってやつだからな。
教養俗物でもかまわんけど、君もたいがいだね、ただし、君が攻撃のネタにしていることのうち肝心な点が俺の考えではないことは再度強調しておこう。
そのためのハッカー、そのための非モテ、そのためのオタなんじゃねーの。
少なくとも、自分から階級格差を肯定し追認する側に回っていることを公言するようなバカな真似はしたくねえな。
人のことを青臭いだのなんだのというけれども、君こそ大したものじゃないか。ハッカーもオタクも何の関係もないと思うし、現状の非モテ運動がなんかできると思うか？各個撃破されてるだけじゃないか。
どっちにしても、俺はそんなものを追認してないからそこだけは誤解するな。韓信の股くぐりと言ったはずだ。
俺がいつそんな主張をしたというんだか。
これについては他の人と混同していた。失敬。
ただし、高校で古文を教えることがステータスシンボルになるなどとは俺も言っていないからな。独学するための基礎ができると言ったのだ。
君さあ、先進国で大学教育を丸投げしてる国があるかどうか考えてごらんよ。どこの国もそんなことをしてないってことは、誰も「外国で本当の一流を学んでもらったほうが」なんて考え方はしないってことじゃないか？実際、高等教育を丸投げしたらその国に人材を持って行かれてしまうのがオチだぜ？アメリカはそれで反映してるんじゃないか。
それから、MITがよほど日本の大学より優れていると思っているらしいが、それは勘違いだし、だいたい日本の大学に大勢いる「本当の一流」の研究者に余りにも失礼だ。東大・京大をはじめ日本の有力大学は、世界の基準でいっても一流大学だぞ。アメリカやイギリスはともかく、ドイツとかフランスとかその他の先進国には全然負けていないよ。それに、アメリカやイギリスの大学が優れているのは量的な側面であって、質的なものではないのでな。
欧米でギリシャ語やラテン語や古典文学が重要視されるのは、それが彼らの民主主義やら哲学やら自然科学やら数学やらの源流にあるからだ。
そんな、どっかで聞きかじったようなことを言わないでくれ。今さら丸山眞男の真似事のつもりか？君こそ立派な西洋中心主義者じゃないか。確かにルネッサンスというのは古典復興というお題目だったが、現状を否定するときにさらに過去の権威を持ち出すのは常套手段であって、それは「万世一系の天皇」というのと似たようなもの。正確に言うと源氏物語だってそういう理由で明治期以降急に祭り上げられたものだ。ただしそれらが芸術史・文化史に刻み込んだ影響だけは否定できないし、作品としてよいものはよい、それだけのことだよ。
グレコ・ローマン文化を特別視する思想というものこそが、君が否定したがってる「文化資本で階級支配をしたがってる奴」という奴らのドグマなんだが、そんなことも知らずに「文化資本」なんて言葉を使ってたのか？
以下は蛇足。
情報工学関連への言及が他と比べてショボくて、ああ専門外なのねー、とニヤニヤ出来たけど。
UNIXという「特定」OSの実装から離れた所で抽象的にOSを煎じ詰めるのはかなり学問的な領域だと思うが。もう基礎とはいえないだろう。
「使い方」から遊離して「考え方」だけを煎じ詰めていくのは、プログラマレベルでの実践的な志向ではないだろうな。学問的には意義があるが。
あのさあ、情報処理試験に出るレベルの「常識」を「教養」なんて呼ばないでくれよ。
悪いけど、君が挙げてるのはどれも「情報工学」じゃない。単なる「ノウハウ」だ。それは、半田ごての使い方が「電気工学」でないのと同じぐらい自明なことだ。人が作ってくれた道具の使い方に習熟していることをいくら自慢されても、話の次元が違うとしか言いようがない。俺が言っているのは「大学でなぜ必修になっているのか」という話だ。だったら当然、「学問的な領域」の話が問題になっているわけだ。
まして俺は、「パターン認識」「待ち行列」みたいな理論的な分野を例として挙げたはず。一番そういう「手先の器用さ」が問題にならなさそうな分野をわざと選んだのだがねえ？
あのさあ、なんでパターン認識とか待ち行列とかの例を挙げたと思う？こういう分野では数値計算が重要になるから、基本的に低レベルに近い言語でプログラムを書くことが望まれるし、似たようなプログラムを使い回すから生産性という意味でもそれで大した影響がないということだ。
そもそも俺は低水準言語の話はしてなかったと思うが？
「低水準言語で十分」という例を挙げてどうすんだ。「低水準言語が有効／必要」な例をあげろよ。機械よりの視点で細かい制御が望まれる例を挙げるべきだ。
話が理解できていないから頓珍漢な応答になっていることは上に書いたとおりとして、「数値計算」と書いたはず。RubyだのPerlだので数値計算させて日が暮れてしまうのは君の自己責任だけれど。
一つだけ挙げた例を全てだと思い込むような人を説得しようとした俺が馬鹿だったのかな。
いや十分教養俗物だろ。情報工学関連への言及が他と比べてショボくて、ああ専門外なのねー、とニヤニヤ出来たけど。
ご立派なことだが、それじゃあどうやってこの文化格差システムを崩壊させられるっていうんだね？
そのためのハッカー、そのための非モテ、そのためのオタなんじゃねーの。
少なくとも、自分から階級格差を肯定し追認する側に回っていることを公言するような
バカな真似はしたくねえな。そういうのは腹ん中だけで後ろ暗く誇ってろ。
俺がいつそんな主張をしたというんだか。
役に立たないし、高校教育程度じゃステータスシンボルにならんとは思ってるがな。
どう考えても違うだろ。現実問題として自国で教育の多くを賄える国の方が「国力」（経済力だと思えば）が高いのは自明じゃないか。
全然自明じゃないだろ、何言ってんだ？ MITを日本にも作れってか？
外国で本当の一流を学んでもらったほうが本人のためになるし、コスト削減にもなる。
公教育が注力すべきは、普通に働く普通の人の水準を上げることだ。
一般には「自文化について語れる」ことが「教養」の前提とされているがね。
欧米でギリシャ語やラテン語や古典文学が重要視されるのは、それが彼らの民主主義やら哲学やら自然科学やら数学やらの源流にあるからだ。
源氏物語や万葉集が何に生かせるってんだよ。葉隠でハラキリ根性でも学べってか？
欧米の古典を読む機会をもっと作れ、というのなら、エリート主義だとか文化資本云々で不愉快には思うが、一目おける意見だとは思うぞ。
それから「基礎教養」の件だが、「覚えておいて損はない」程度のことかよ。拍子抜けした。
何に拍子抜けしてんのかしらんが、基礎教養ってなそういうもんだ。お前も言ってたろ、ジェネラルな知識がどうこうって。情報処理試験に出てくるような類の知識は、そう知的に高度でもないが、少なくとも無駄ではない。
あのさあ、なんでパターン認識とか待ち行列とかの例を挙げたと思う？こういう分野では数値計算が重要になるから、基本的に低レベルに近い言語でプログラムを書くことが望まれるし、似たようなプログラムを使い回すから生産性という意味でもそれで大した影響がないということだ。
そもそも俺は低水準言語の話はしてなかったと思うが？
「低水準言語で十分」という例を挙げてどうすんだ。「低水準言語が有効／必要」な例をあげろよ。機械よりの視点で細かい制御が望まれる例を挙げるべきだ。専用ハードウェアに効率的に仕事させるために、機械語レベルでの知識が必要になるケースは今でも多くある。
つまり、「基礎教養」の勉強をサボっても、君が線型代数や微積をサボったほどの悪影響もないということだ。少なくとも建前上は。それでもなおかつ「必修」とされることの意義を問うている。
お前の例が不適切なだけだろ。アホか。
てっきり、「基礎教養」を学べばコンピュータの中身のイメージがしやすくなって、効率の良いプログラムを書くための感覚が身に付く
そんな印象論はしとらんし、最適化は最適化で別個に学ぶべき領域だろ。高級言語レベルでの最適化の本だっていっぱいあるが。
技術者コミュニティの発展や運営のために一定の共通言語を身に付ける、とかそういう答えが返ってくると思ったし、古典を学ぶ意義をそういうところに見出すこともできる
全然違うだろ。源氏物語や万葉集の読解を具体的に何に使えるってんだ。プレゼンのハッタリくらいにしかならねーんだろ？
情報処理試験に出るような基礎教養は、全部使いどころがある知識だぞ。当たり前に使いすぎてて意識してない人が多いが。
ちなみに俺が「基礎教養」で想定していたのはそうした技術の「使い方」ではなく、「考え方」の方だ。
「使い方」から遊離して「考え方」だけを煎じ詰めていくのは、プログラマレベルでの実践的な志向ではないだろうな。学問的には意義があるが。
特にOSについては基礎理論のことで、UNIXという特定のOSを扱うノウハウのことではない。大学で教えていることについて語っているのだからそれは自明だと思ったが。
あまりにもUNIXはメジャーすぎる。UNIXという「特定」OSの実装から離れた所で抽象的にOSを煎じ詰めるのはかなり学問的な領域だと思うが。もう基礎とはいえないだろう。
もちろん、UNIXという実装を学びながらそこに被せる形では、OSの基本概念だとかOSI７階層モデルだとかは触るだろうけどさ。
あと、正規表現を考えるときに一々有限オートマトンなんて考えないだろう。そもそも、現状使われている正規表現は本来の意味での正規言語を逸脱してるんだから。
どう拡張されて、それで表現力がどう広がっているのか、というようなところへ、一通り形式言語を学んでない人では想像が及ばないだろう。GREPのやり方ひとつでセンスは分かるもんだぞ。
エスカレーター式私立中学校に通う男子のプログラミング独習記。(Scheme/DrScheme)
本来高校受験を目の前に控えているはずなんだけど、怠けの坊ちゃん学校にはそんなものもなく教室の空気は緩んでいる。
3年前になんだかんだで部活動に入りそびれた僕は、際立ってダラダラなカテゴリに属す。
ベタにギターをやってみたり、携帯のオンラインRPGにハマったり、プロフで女の子と会ってみたけどあまりしっくりこない。モバも飽きた。
唯一ハンズで買った財布づくりキットみたいなヤツをきっかけに革を触って何か作ったりするのは続いてる。革の裁断面を磨きまくるコバ磨きをしていると何故だか落ち着く。
僕のことばかり書いてても仕方ないな。で、なんか中学生活で達成したとかそんなの全然ないし、高校生活に胸をときめかせるとかもなくて。
それじゃああんまりだと言う事で、何か新しいことを始めたいなぁと思ってたんだ。
ちょうど親がプログラマーで、(全然パソコンには詳しくないけど)モノをつくるのも好きだし、やってみようって気になった。
昨日親に話してみたら、Structure and Interpretation of Computer Programsっていう本を勧められて、MITっていう大学(?)のサイトで見てみたけど難し過ぎた。
ってそのままお父さんに言ってみたら今度はHow to Design Programsっていうもっと入門編の本を教えてくれて、これ以上簡単な解説書はないからもうこれでわからなかったら諦めろと。
なんだか悔しいし、どうにかしてモノにしたい。早速MITのサイトから100ページ分ぐらいダウンロードしてみた。
親に聞くのもイヤだし、(いつの間にかできるようになってたい)2chもそれ関係のスレはマニアック過ぎて謎過ぎたからここで書いてみる。
書いてることが間違ってたらぜひぜひ教えて欲しいです。
今日は最初の12ページ分。なんかプログラミングって何？とかプログラミングを学ばなきゃいけない理由とかが書いてあった。
プログラミングって、職業的なスキル以上のものになってきてる。
すごく楽しいし、創造性のはけ口になるし、抽象的でふわふわしたアイデアを目に見える形で表現できちゃったりする。
(このアイデアを形にする手段、っていうのはなんかイイなと思った。やっぱりなんかひとりでモノをつくれる人は尊敬できるなぁ。)
プログラミングはクリティカルリーディング、分析的思考、創造的統合(?)、細部へのこだわりを教えてくれる。
(創造的統合って何だろう？creative synthesisっていわれるとイメージはできる気もするけどうまく言葉にできない。
複雑なものをformingするってことだよね。多分...)
さらに何がイイかって、すぐにフィードバックが返ってくるところ。
冒険的、実験的になれるし、自己評価もできる。達成感を味わうっていうのもあるみたい。数学のドリルをするより全然。(確かに目に見える何ができるって励みになりそう)
この本ではプログラミング言語の細かいところとかにはあまり触れずに、デザインプロセスに焦点を当てる。
つまり問題定義からオーガナイズドされたソリューションまでの一連の流れについて語る。
2つのイノベーションがこの本にはあって、以下。
まず一つ目。今までの本は抽象的でクソみたいな定義の提案しかしてこなかった。例えば「デザインはトップからボトムに」とか「構造的にデザインしろ」とか。
この本には明確なステップがあって、読むこと、分析すること、組織化すること、実験すること、システマティックに思考することを学べる。
二つ目は、初心者向けのプログラミング環境であるということ。既存の本は周りにプログラミングのプロがいて、すぐにその人に質問したりできることを前提に書かれていた。
この本はそういった意味の分からない前提は捨てて、独習できるように設計してある。
1. 問題のデータのかたまり(problem dataってなんだ？)を記述する
3. 挙動を図にしてみる(例をつくる)
4. プログラムの型(program templateってなんだ？)やレイアウトをきっちりつくる
5. テンプレートを変形して、完全な定義をつくる
(なんかプロセスとしてはわかりやすいけど、抽象的でプログラミングしたことのない僕には雲をつかむような感じ...
inputデータの記述からどうやってprogram templateが得られるんだろう？1→2がよくわからない)
1. ある数とある数を関係づけること
2. 名前の代わりに値を用いることで、関係を評価する
ってこと。(これもわかったようなわからないような。1はinputとoutputの間の話？2は数値化するってこと？)
最初はトラップやドリブル、パス、シュートの仕方を学んで、次はあるポジションの役割を学んで、戦略を学んで、どの戦略を選ぶかを学んで、時々新しい戦略をつくったりもする。フィットするヤツがない場合はね。
彼らが楽器の技術や書く技術、建築の技術を学んでアイデアを形にするように、プログラマーもプログラムを学んでモノをつくる。
この本ではSchemeというプログラミング言語を使う。開発環境はDrSchemeで行う。
ただこの本はSchemeの解説書ではないから、Schemeの構成概念の6つだけを使う。
function difinition、application、conditional expressions、structure definition、local definition、assignmentsだ。
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とりあえず1回目はこんな感じ。
まだ全然良く分かってない。ただ親が使ってるのがlispっていうプログラミング言語で、Schemeはその方言みたいなものってことは今調べてわかった。ふーん。
まだ何がわからないっていうか全部わからないので、アドバイスのしようもないとは思いますが、最初はこれやっとけ！とかこのサイト読めとかあったら教えてください。
できるんだろうか？個人的にはライセンスを選択するのは面倒だったし、使う人までライセンスを読む苦労を味あわせる必要はないと思う。だからプログラムを公開するときに著作権の放棄してもよかった。でもなにか揉め事が起きて損害を請求されるのがやだから、結局著作権放棄はしなかった。そこでオープンソースのソフトを使っていて損害が出たら、作者に賠償を請求できるのか興味を持ったのだけれどもどうなんだろう？
この問題の前提として損害賠償を請求する権利をあらかじめ放棄させることができるのかというのが問題となる。あらかじめ放棄できないのであれば、いくらライセンスで免責事項をいれたって意味がない。それならどうせなら著作権放棄でいいやということになる。しかしこの点についてはあらかじめ放棄させることができるようである。関係ないのだけれど、オープンソースにはよくても企業が消費者と結ぶ契約でそれができちゃまずいんだろうと思ったんだが、それについては消費者契約法で禁止されてるみたい。
で、本題の損害賠償が請求できるかどうかなんだけど、やはりいかんせん素人なのでよくわからない。調べてみると多分損害賠償は民法上の不法行為の規定で生じるようだ。この不法行為が成立するのはWikipediaによると
場合。注目すべきは因果関係だろう。はたしてネット上でのソース公開とその利用による損害に因果関係が認められるんだろうか？普通に考えるならば、単にソースを公開してるだけでプロモーションもなにもしてないのだから因果関係はないといえる。でも民法上の因果関係は普通のそれとは違う。Wikipediaによると民法上の因果関係とは
社会通念上、その行為がなければその損害が生じなかったことが認められ、かつ、そのような行為があれば通常そのような損害が生じるであろうと認められるような関係だ。どうなんだろう？確かにネット上にソースを公開していなければその使用による損害は生じなかったといえる。しかし後者はどうなんだろう。ネット上にソースを公開し、それにあるバグによって損害がでることが通常認められるんだろうか？よくわからない。
