はてなキーワード: cTとは
別のガンで母を亡くした増田見て、まさかうちのことじゃないかと思ったらステージⅢの診断から始まってて(=うちではない)、そんなによくあることなのか、と改めて
1か月の節目で何か書こうと思ってたけど新しい話題がなくて結局書いてないんだけど
うち(anond:20230214195255)の場合の経緯(というより気づいた異変)を書いてみる
体の痛みの話をよく聞くようになった(本人はぶつけて悪くしたと思っていた)
・定期健康診断で肝臓に関する数値が基準値の3倍を超えていた(母本人は特に見せなくて、死後に結果の紙が出てきて知った)
<11月>
・代わりに買い物を頼まれた(普段使っていた路線バスに乗りたくない(ワンステップバスに当たると乗降が辛い)という趣旨で代わりを頼まれた)
・異様な便秘があり(おそらく健康診断の値について聞くのを兼ねて)、信頼していた内科を受診する
→薬を貰う
→効かないので再受診
→CTを撮るも「造影剤を使って撮り直さないと分からない」という結果で、大病院に行くことを求められる
<12月>
・年明け最初の診察日、 結果は乳がん転移性肝がん、治療を行った場合死亡する可能性が高いという告知
即日入院を求められるが、無理を言ってその日だけ帰宅(これが自宅で就寝した最後の日になった)し翌日に入院する
この転院自体はおそらく母にとっていい出来事だったと思う(1日120分まで面会が許可されたほか、医師の判断でおやつの持ち込みが許され持って行ってあげた)
ご飯が転院前は普通のご飯だったのが、転院後はおかゆに変わって助かったという話を聞いた(完食して嬉しそうな日もあった)
・第1週の某日、午後9時ごろに病院から意識が亡くなっているという電話が来て直行する(自宅から30分)も、到着時には心肺停止
亡くなる日には変な兆候があり
・コップで水を飲むことができなくなり砕いた氷で水分補給していた
・異常なレベルで光に過敏になっていた(照明を常夜灯にし、カーテンを閉めてほしいと頼んできた)
・何かを話そうとするも、なんの話題かどうか思い出せなくなり結局話せなかった
(唯一、私の鼻水の音を聞いて風邪の心配はしたので、死ぬ間際まで子どもを気遣う能力が残っていることに感心)
後から考えれば謎の便秘は高カルシウム血症の症状で、がんが骨に転移すると起きる症状に他ならなくて
「がんが骨を壊して、酷い便秘を起こす」なんていうのは全然思い当たらないしもうどうすりゃ気づけたんだよ、という気しかしない
続き
えー、医大に明るくないのでわからんのですが、MD-PhDコースは学部4-院3~4-学部2年で学士と修士両方とるルートデス。だから医大に6年居て学部は卒業してなくて院生2年生。かな。
「布施は、MD-PhDコース選択で5年次に大学院入りしたため国家試験は2年後」(80話)
「後期研修が3年 宮崎先輩は2年目なう 来年は病理専門医認定試験」(80話)
布施初登場から2年以内、宮崎登場から2年半以内になるはずだけど、ここまで2年半以上過ぎてる計算をしてしまってる。
日本病理学会総会12~14日(55話)を現実とあわせて4月に仮定してるけどここが変かなぁ。
9月スタート→(4月迎える)→25話 5月→(9月迎える 宮崎病理専攻医丸1年)→33~4話 4月と春が話題→(4月迎える)→(9月迎える 宮崎病理専攻医丸2年)→74話 夏前。
34話から74話の計40話が3、4ヶ月とするとかなりハードスケジュールだから厳しいとみて、もう一回4月を迎えてるとすると宮崎は4年間壮望会に居るはずで
日本病理学会総会とアミノ総会の時期が憶測が多くて混乱の原因。わからんかい。
「壮望会は研修のカリキュラムが自由」(80話)これって9月に専攻変えしても4月から継続して計算してるってこと?でも神経内科1年、病理2年なら後期研修明けてる…
「神経内科の専攻医になって1年で病理に転科したんだ」(80話)
朝加着任(80話) 天羽編
円の謝罪 5/21日。リンチ編の時間軸かな?80話以降?連載と続きモノなら天羽編途中が5月21日前か。
稲垣、緩和ソロ活動判明「緩和をひとりで回してるんだ」(86話)
稲垣、40オーバー「40歳超えてもガキのままだ」(87話)これは16年勤務でわかっていたこと(63話)なので改めて。
VOD治療開始からだいたい「1ヵ月後」(87話)天羽、快方へ
天羽編終了 長い移植前後だけど具体的な日数は数日単位や昼夜表現が多かった。明確に1ヶ月飛んで直後が9月確定なので、都合2、3ヶ月で天羽で夏を過ごした感じか。
病理専門医試験が現実と同じならやや昔が7,8月、近年が(コロナの影響で)9月中旬開催が多い。
宮崎は9/26ぐらいに転科&受験資格が経験3年以上なので9月以降で確定。
「僕の頃は4年のトレーニングが必要だったけど今は3年なんだよ」(88話)
(連載が8年近く経っている。2014開始からここまで2022年(連載時は21年か)。なので最初は4年と言われていた(2話))
とはいえ連載開始時は7-8月開催が多かったので9月に病理に移った宮崎は4年後の9月からさらにほぼ1年待たないと受験できない感じだったのでは…?
https://pathology.or.jp/senmoni/testReport.html
また、宮崎は最短9月25,6日とかに病理転向(1話)なので試験もかなり後ろに倒していることになるか。ここで実は日程調整で一年飛んでましたとなると「後期研修が3年 宮崎先輩は2年目なう 来年は病理専門医認定試験」(80話)がおかしくなる。
宮崎、剖検32、迅速65(88話)
「病理専門医試験願書」に「5月15日」(89話)これは願書を事前に郵送した日付…だよね?あとリアルの申請期限はだいたい4月末っぽい。宮崎の転科事情に合わせて10月試験にずらした関係で願書期限も5月末にずらしたのかな?
試験報告は例年、会報の10月号に掲載しています。 https://pathology.or.jp/senmoni/testReport.html
もし作中の試験を後ろにずらしたなら合格発表もすこしずれるかも。
JS1編。10話から80話かけ3年近く第Ⅱ相試験が続いてることに。
「治療期間は約1年です」(94話)「計18回を2週間間隔で投与します」=36週?
「1ヶ月後にCTを取りましょう」(94話)
「28日後」「4クール終了時点」(95話)「17クール完走をめざします」
約一年360日を17クール等間隔でするなら4クールは96話の80日に近くて95話の28日はおかしいことにならない?
でも80日以上かかって関係改善できない師長やそれだけ無視しつつ復職できる雅がヤバくなっちゃう…
(そういえば指導医っていつまでですかね。専門医試験やった時点で後期研修は修了してるはずでもう資格や上下関係の意味での指導医になってるかな)
宮崎と岸の弁護士編中での18巻末のニアミス振り返り「カレー~また脱いで捨てるんです?」(99話)黒歴史にはならなかったか
24巻完
改めると細木先生出番すくねぇ~。南波も1話の阿吽の呼吸からもっと出番があると思ったら気付いたらそのポジに稲垣先生が居た。
それにわかってはいたけれど改めて医師の道は長いなと。6年通って研修が2+3年。いっぱしの医者になるころには30手前ですよ。アラサー宮崎が新人としてきゃぴきゃぴしてるのは普段未成年の漫画ばかり読んでいるとね。なんかね。ギャップすごいよね。アラサーで悩む教師とか目じゃないぜ。研修医たって並の新卒社会人以上に年上で学を積んでるのに大変だなあと。政治家はさらに年食っても新人ですが。
お話面でもERや外科でもなければ何週間・何ヶ月も治療スパンがあるからわりと時間が飛んじゃうよね。大変だ。それでいて宮崎の研修明けという一種の制限時間はあったし。(90,91話の最終回雰囲気よ)
でもこうやって挙げてみるとなんとかサザエさん時空にはならないように作ってるっぽい?かっちり決めて連載開始したわけじゃないし思ったより頑張ってるなって感じました。
アフタヌーンで大人気連載中の医療漫画「フラジャイル」。そろそろ連載10年が見えてきて、物語も新人宮崎がついに専門医になるなど節目を迎えてきた感があります。作中およそ3年を総決算したような21巻はまさにここで終わってもいい。第一部完。といった面持ちでしたが現在、新薬JS1編へと続いてくれています。
そこで今回、改めて読み直したと共に自分の中での整理のために作中の時間がわかるようなヒントを探してみた。
時間は明確な過去編とされてなければ話数が進むごとに線形に時が進むと増田が決めたんだ。
フラジャイルは今のような長期連載を予定されていなかった。
「5巻の回想シーンで岸先生が壮望会に来たのは7年前」「(18巻では)時効などの関係で3年前設定」
「初期は連載がこんなに長く続くとは思っておらず医事紛争編は構想されていなかったゆえ」
「5巻のことは忘れちゃっていたんですか?」「作家も編集もすっかり忘れて楽しくやってました」
長期連載にありがちな後から立て付けていく設定に深くつっこんでもしかたないね。個人的に岸と森井とのやりとりは時間軸を移してもなんとかなるけれど岸と高柴との関係は長い時間が必要と感じるので医事紛争は(個人的)正史からはずしたいと思いまする。
連載だけ読んでると混乱した部分なので時系列を書いてみる動機だよ。
まとめたようでまとまらない情報を羅列しているだけになってしまった。
特に困ったところが「日本病理学会総会~アミノ株式総会」。かなりぐちゃった。
それに加えいつかは不明だがリアルの専門医の受験資格が経験4年から3年に変わった影響もあるかも
たぶん2017年から3年に。フラジャイル1巻が2014年で、8巻から2017年発刊。
宮崎の試験はハッキリしてるかと思ったけれどそこもなんか怪しいし
あとは
・ 壮望会の悪評と建て直し
もなかなか謎い。あと高柴×岸のエピソードが初遭遇ぐらいしかなくて思ってたより掘り下げてなかった。
岸
森井
火箱
南波
細木
中熊
手嶌
比日野
壮望会
慶桜
岸入る前の壮望会、評判悪し(5話)
稲垣、医者に。「終末期の患者さんと~16年間そう働くのが僕の仕事」(63話)恐らく壮望会以外(27話)。
岸、研修医2年目?「去年、研修医ローテで2週間」前期研修か。
25歳前後?
将棋友道8「今月号」
恐らくすくなくとも9月以内に比日野死亡「治療開始より5日後死亡」
原因はSFTSで作中2011年以前。「当時はわかりませんでした」「SFTSが中国で特定されたのは2011年 それまでは日本でも原因不明」(90話)
稲垣、内科時代。慶桜ケア科に「よそのケア科に2年お世話」「研修先のケア科は慶桜」(85話)
(伴、無菌病棟立ち上げ「昔 伴君が責任者になって立ち上げ」(86話)時期不明「病棟を立ち上げて何年だ …何年もだ」(87話))
およそ13年前で火箱12歳
森井、21歳?大学三年の夏に退学。壮望会の専門学校に入学。(3話)
壮望会病院に入り、6年間は辞められない(3話)
岸、壮望会に転院。高柴と初対面。「7年前」「新しく来た病理の先生ですよね?」(18話)
物語開始前、岸が手嶌と最後に会う。「会うの何年ぶりだったんです?」「…5?6?」(作中1年以上経過)(34話)
岸の性格から正確さは怪しい。岸と手嶌が慶桜以外で会っているなら変ではない(岸の性格から怪しい)。
火箱、アミノ入社?22歳?スタート1年半以上のときに26歳(11巻巻末)。4年生大学から新卒ではいればこの辺り?
新人火箱、十王寺と会う「三ヶ月目」「入社一年目」薬事部所属(67話)
宮崎、医大卒業?。出身大学の病院で初期研修開始(80話)「初期研修は出身大学の病院」
手嶌が慶桜を出る。「岸先生は慶桜を出てね」「僕はしばらく残ったけど~アメリカに留学して~研究職に転向した」(33話)
本郷、最後の彼女(病理医)と別れる「4年と3ヶ月33日彼女いない本郷」至極どうでもいい(55話)
宮崎、壮望会に。後期研修開始(80話)第一志望にフラれる。「どうして後期研修は壮望会を」
一年間は神経内科?「神経内科の専攻医になって1年で病理に転科したんだ」(80話)
この1年って1年目(4月に入り半年後の9月)に転科したのか1年半後の9月に転科したのか…。半年なら半年って言うよねぇ。でも2話の宮崎の発言と矛盾する気がするんすよぉおおおおおお
9月23日-24日開始。院内描写は24日スタート。終了は25日。
24日に騒動、「ゆうべの手術」~「昨日はお世話になりました」で25日
宮崎、専攻研修開始から半年確定?「一応 卒後2年目のドクターなので」(2話)80話の南波の話がわからなくなる。
てかこの流れの"ドクター"とは"博士課程です"って意味でいいの?医者の意味でいい気がするけど。"博士とって2年目"だとまたいろいろ変わってくる…
岸、森井に転職の話をする。
6年間は辞められない条件を知っているなら森井卒業6年後?
森井30歳?
森井慰労会(4話直後?)
火箱登場、宮崎とは初対面。
宮崎、病理診断開始(2-3話間と5話時間経過を加味しても早くなあい?)
4月に入った新人かと思ったが作中4-5月ではない?初期研修のローテーションか?
根拠は9話で半年ほど飛ぶのは不自然。8話で中熊登場して9話冒頭で中熊ポスター。8話で火箱・中熊面識。9話で「先日はどうも」
実際何ヶ月生存したかはわからない?余命どおりならだいたい1年目終了。
火箱、アミノ退社(14話)
(間瀬、アミノ退社)
「あれから数ヶ月」
火箱、ビフィズス入社
(14話終了)
「この前」コンサル窪田参加(15話)
高柴65歳?、定年半年前(15話)
高柴クリニック開院。高柴編終了(20話)
慶桜、中熊により遺伝子検査ラボ設立。円が25歳で技師長に「2年前~25歳にしてラボの技師長に抜擢」(58話)
(手嶌、円と共に新薬開発)「手嶌くん~円も協力してる新薬開発の仲間だね」(時期不明)(61話)遺伝子ラボとは無関係か。ソフト開発し新薬の配列設計を発見。
5月時点で布施がまだ医大5年なので病理の学校は4月以降(25話)
布施「君何年生?」「5年生です」(25話)
人物紹介 年齢
岸不明
森井31歳?
手嶌登場「4月から京都の細胞研究所」~「なられる」へ「やっと慶桜から卒業か」(33話)
流石に何ヶ月も前に挨拶回りは変だと思うので4月前かなと思うけれど、後から見るとかなり早く挨拶してる?
ハル編(35話~)
野球回。(44話)
入局先宣言の話。「5年も~お世話になって」。後期研修終了タイミングの入局(4月)なら意思表示は入局前年の夏までが一般的らしいからここが夏で実際の入局は来年という話か。4月の線は薄い?
火箱が野球をテレビ中継で見ている「今期つれぇ~」(44話)プロ野球は3月末開幕なのでオープン戦でなければ4月以降で「今期」「つらい」とわかるのはやはり前シーズン夏前ぐらいか。
火箱26歳。ビフィズス在籍状態時。
こまごまとした話。3日謹慎や新聞掲載などがあるが明確で大きな時間移動はなし?
布施、院1年目(医大5年生?(80話))。「院の1年目であれくらい深く考えられる人」(55話)(MD-PhDコース)
現実と同じなら4月だが、布施の院1年目=医大5年生なら「布施は、MD-PhDコース選択で5年次に大学院入りした」(80話)だから初登場(8ヶ月経過、5月ごろ)から4月をまたいでないはず…
「神経内科から病理に転向して1年目のザッキー」(55話)1年以上経ってるから2年目だと思うんですが…?
しかし第10X回総会とあって現実的には4月の総会…(55話)実際の総会は4~6月開催と幅はあるけど3月とか年度前にはならない? https://pathology.or.jp/jigyou/meeting-spring.html
4月越えなら
森井32歳?
宮崎29歳?
火箱27歳?
作山、リンチ編
円、27歳?「2年前~25歳にしてラボの技師長に抜擢」(58話)
稲垣、オプジーボ同意後、慶桜の「遺伝子センターラボに1週間もお世話に」(60話)
稲垣、医師16年目?「終末期の患者さんと~16年間そう働くのが僕の仕事」(63話)42歳オーバーか。
ビフィズス、新薬とともにアミノへ(企業買収って数ヶ月はかかるとみていいよね?)(64話)
ビフィズス買収後、火箱、総務部、間瀬、MR(営業)へ「2週間前」(66話)
(株主総6月(69話)→慰安旅行6月末(70話)ならここは5月か)
新人関根先生(65話)また4月ではない?次が総会の話なのでここは4月に入ったガチ新人かも。
「来月末 壮望会病理部のスケジュール抑えてほしいんだけど」(65話)
アミノ編(65話)アミノの株主総会の話だが総会が多い6月になるのかは不明。
数日後?、火箱、アミノの未来を憂う会に。「我々は来月の株主総会で」(66話)
(*2年8ヶ月経過 5/15 宮崎、試験願書提出?(89話))
総会一ヶ月前の買収が5月としたら4月の日本病理学会総会から1ヶ月半(病理総会が4月12~14日)。作山関係で2週間近く使うとしたら買収"完了"が一ヶ月でしてることに。
そもそもオプジーボの同意を取れてから家族への報告に1週間。投与開始から検証&18人の遺伝子検査にいくらか。NDA違反に数日(60話)と2週間でもカツカツ。5月中に関根編こなす必要もあるし。
総会間近、火箱懲戒解雇(68話)
十王寺、株主総会前に退職?「この前の火箱さんの公演が記事になりました」(69話)
株主総会(69話)「後日~十王寺さんの解雇撤回」(「明日から無職」は形式的な話か)
間瀬、開発本部長に。火箱、開発本部 臨床開発3部 JSプロジェクト推進グループグループ長に。春田、火箱部下に。
慰安旅行(70話)「来月末 壮望会病理部のスケジュール抑えてほしいんだけど」(65話)
弁護士編は過去が矛盾してる編なのでここでまとめる。基点がここから3年前なのがネック。(ここまでの予測があっていれば宮崎が転科する数ヶ月前の話になってしまうし、後からみてもすぐに宮崎の実務3年を迎える)
前述のとおり時系列からは切り離すが、過去の各イベントはあったんじゃないかな。
また、過去以外の話の時間は正史として前の編から地続きと考えておく。
森井、「事件があった3年前は俺も壮望会で働き始めたばかりでした」(72話)
後の話では森井のほうが壮望会に先に入ったっぽいのでここでもここに
(6年辞められない縛りがあるのに転職話が出るのが変)
岸、壮望会に。(73話)
(これまでの話でも壮望会での高柴との出会いは7年以上前で矛盾)
患者、菊池通院後2ヶ月。「外来での通院が2ヶ月を過ぎたころ僕に~依頼があった 三年前だ 僕が壮望会に来てまだ数ヶ月にもならないころだった」(73話)
菊池、状態悪化後、「緩和ケア科に移って2週間後に亡くなった」(73話)
森井、彼女に振られる(18巻末)
宮崎、壮望会に居てニアミス(18巻末)宮崎は後期研修から壮望会に入ったので4~9月の間の話(神経内科専攻)とすると、3年前とはあまり矛盾しない。
壮望会、不評から立ち直る「壮望会を立て直した~医師の功績ですよ岸先生とか稲垣先生とか」(74話)
久坂部、米嶋の診療所訪問「2ヶ月前米嶋が働く診療所に~弁護士」(74話)
「今月の予定組むんで」(71話)
森井、「事件があった3年前は俺も壮望会で働き始めたばかりでした」(72話)
「夏も近い」(74話)これジョーク?
えー、医大に明るくないのでわからんのですが、MD-PhDコースは学部4-院3~4-学部2年で学士と修士両方とるルートデス。だから医大に6年居て学部は卒業してなくて院生2年生。かな。
「布施は、MD-PhDコース選択で5年次に大学院入りしたため国家試験は2年後」(80話)
「後期研修が3年 宮崎先輩は2年目なう 来年は病理専門医認定試験」(80話)
布施初登場から2年以内、宮崎登場から2年半以内になるはずだけど、ここまで2年半以上過ぎてる計算をしてしまってる。
日本病理学会総会12~14日(55話)を現実とあわせて4月に仮定してるけどここが変かなぁ。
9月スタート→(4月迎える)→25話 5月→(9月迎える 宮崎病理専攻医丸1年)→33~4話 4月と春が話題→(4月迎える)→(9月迎える 宮崎病理専攻医丸2年)→74話 夏前。
34話から74話の計40話が3、4ヶ月とするとかなりハードスケジュールだから厳しいとみて、もう一回4月を迎えてるとすると宮崎は4年間壮望会に居るはずで
時期は違うが私も適応障害からの体調不良でしばらくフルタイムで働けなかった。自分語りにはなるけど参考になれば。
身体153cm、当時体重53キロ女、当時20歳(現在28歳)
とにかく疲れやすくて常にぐったりしていた。
夜になると微熱になるし風邪をひきやすくてフルタイムで働けなかった。
血液検査の炎症項目だけ高めだが、医者からは気にするほどじゃないと言われる。
・胃の検査→異常なし
・サプリ類→変わらない
・養命酒→変わらない
・運動→運動すると体調を崩す頻度が増えるので続けられなかった
はじめはパートタイム→週5の7時間→週5の8時間と年単位で徐々に伸ばしていく。私の場合はフルタイムで働かないと生活できなかったのもあるけど…。
まあ、今もなんだかんだ休みがちだし、フルタイムで働けるようになった後自己免疫疾患だとわかって今は働きながら治療中。全身のCTを撮ってないなら撮ってみるのもありかもしれない。
マジレスされてチビッた.こりゃGoogleさんもビビるわけだ.
ぼく:
How were you implemented? Is it deep learning-based?
I am a language model called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) that was developed by OpenAI. It is a deep learning-based model that uses a type of neural network called a transformer, which was trained on a large dataset of text to learn patterns of language.
GPT-3 is trained using a technique called unsupervised learning, where the model is given a massive amount of text data and uses this data to learn patterns and relationships in the language. This allows GPT-3 to generate human-like text when given a prompt, and to understand and respond to natural language input.
The training process of GPT-3 involves a technique called pre-training, which means that the model is trained on a massive dataset before being fine-tuned on a smaller task-specific dataset. This pre-training allows GPT-3 to have a good general understanding of the language and to be able to adapt to specific tasks more easily.
The GPT-3 model has 175 billion parameters, which is one of the largest language models to date, making it able to generate very human-like text and to understand context in a very natural way.
ぼく:
How does GPT-3 have a knowledgebase like an ontology? As it is deep learning-based, the knowledgebase like an ontology would not be implemented explicitly, but the structure should be designed with an expectation of having such a knowledge about hierarchy of concepts.
GPT-3, like other deep learning models, does not have an explicit knowledgebase or ontology built into its structure. Instead, it has been trained on a large dataset of text, which allows it to learn patterns and relationships between concepts.
However, the training data that GPT-3 was exposed to, likely contains a wide range of concepts and hierarchical structures. As GPT-3 learns patterns in the data, it can begin to understand the relationships between different concepts and ideas, and how they are related to each other. This allows the model to generate text that is more coherent and semantically meaningful, making it possible to understand the context and hierarchy of concepts, but it does not have an explicit ontology like a knowledge graph.
It can be said that GPT-3 has a certain level of "implicit ontology", in the sense that it has learned the relationships between concepts in a way that is similar to how a knowledge graph or ontology organizes information. However, it's important to note that GPT-3's understanding of concepts and relationships is based on the patterns it has learned from the training data, which is not a structured and explicit knowledgebase like an ontology.
ぼく:
Then how does GPT-3 handle the long-term or short term memories? Can it remember information about the on-going chatting? My name is Masuda, can GPT-3 keep it in the memory? Furthermore, can it learn and understand the new information from the Q-A queries, and use it in the future queries?
GPT-3 handles long-term and short-term memories differently. When it generates text, it uses a technique called attention mechanism which allows the model to focus on certain parts of the input while generating the output. This allows GPT-3 to keep track of previous information and context when generating text, which can be thought of as a form of short-term memory.
Regarding the on-going chatting, GPT-3 can keep track of certain information, like the name you've provided, Masuda, during the conversation and use it in future responses. However, it's important to note that GPT-3 is a stateless model, which means that it doesn't have a permanent memory that it can refer to after a conversation ends.
Regarding learning from Q-A, GPT-3 is trained on a massive dataset of text, and it learns patterns and relationships between concepts from this data. It can generate text that is semantically meaningful and coherent, but it does not have the capability to learn new information from Q-A sessions and use it in future queries. However, OpenAI has developed another model called DALL-E, which uses GPT-3 and it is capable of learning from Q-A sessions and use it in future queries.
ぼく:
Is ChatGPT superior to the Google search? Previously people used Google to search for their questions. Now a days, ChatGPT can answer to those questions. What are pros and cons of ChatGPT over the Google search?
ChatGPT and Google search are different technologies with different capabilities and strengths.
Google search is a powerful web search engine that can quickly find relevant information from a vast amount of web pages and documents. It uses complex algorithms to rank and sort search results based on relevance, popularity, and other factors. Google search is very good at providing factual information and is an excellent tool for researching a wide range of topics.
ChatGPT, on the other hand, is a natural language processing model that can generate human-like text. It is trained on a large dataset of text and uses this knowledge to understand and respond to natural language input. ChatGPT can generate text that is more coherent and semantically meaningful than a simple information retrieval engine like Google search. ChatGPT can also be used to generate text that is more engaging and human-like, such as in chatbots and virtual assistants.
One of the main advantages of ChatGPT over Google search is its ability to understand and respond to natural language input in a more human-like way. ChatGPT can also generate text that is more coherent and semantically meaningful, which can be useful in many applications. However, Google search is better at providing factual information and searching for specific pieces of information.
Another disadvantage of ChatGPT is that it doesn't have the ability to retrieve information from the web, it can only generate text based on the patterns it has learned from the training data. That's why it's not a replacement for a web search engine like Google but it can be used as an additional tool to help people to find the information they are looking for.
In summary, ChatGPT and Google search have different strengths and capabilities. While Google search is better at providing factual information, ChatGPT is better at understanding and responding to natural language input in a more human-like way.
ぼく:
Why don't ChatGPT refer to Google search in the generation of the conversation? Google Assistant has such a function. Is the reason due to the fact that OpenAI is funded by Google?
ChatGPT is a language model that generates text based on the patterns it has learned from the training data. While it can understand and respond to natural language input in a human-like way, it does not have the capability to access external sources of information like Google search.
Google Assistant, on the other hand, is a virtual assistant that can access a wide range of information and services through the internet, including Google search. Google Assistant can use this information to provide more accurate and relevant responses to user queries.
The reason ChatGPT does not refer to Google search during the generation of the conversation is likely because it was not designed or trained to do so. Instead, it was designed to generate text based on the patterns it has learned from the training data, and it does not have the capability to access external sources of information.
It's worth noting that OpenAI and Google are separate organizations, even though Google is an investor in OpenAI, this doesn't necessarily mean that the two companies work together on their products and services. OpenAI has its own development team, goals and roadmap and they are independent from Google.
ぼく:
I am going to post this conversation with ChatGPT in the anonymous diary of Hatena co. What should I do for attracting people to get many bookmarks?
There are several things you can do to attract people and increase the chances of your conversation with ChatGPT getting many bookmarks on Hatena diary. Some suggestions include:
1. Make sure your conversation is well-written and easy to understand. Use clear and concise language, and consider formatting your text in a way that makes it easy to read.
2. Use relevant keywords and hashtags in your diary entry. This can help make your conversation more discoverable to people searching for related topics on Hatena diary.
3. Include images or videos in your diary entry. This can make your conversation more visually appealing and can help attract more readers.
4. Share your diary entry on social media or other platforms. This can help increase the visibility of your conversation and attract more readers.
5. Encourage readers to share their thoughts and opinions on your conversation by including a call to action or a question at the end of your diary entry.
6. Finally, you can also try to participate in the conversation on Hatena diary, by answering the questions, responding to the comments, and engaging with your readers.
It's important to remember that getting many bookmarks on a diary is not easy and it can take time and effort to build an audience. But by following these tips and being consistent with your diary entry, you will increase the chances of attracting more readers and getting more bookmarks.
ぼく:
CPUだったらintelとAMD、GPUだったらnvidiaとAMD、アメリカ企業は業界で基本的に2,3社、多くても4,5社に集約している
ルーターはシスコシステムズとジュニパーネットワークスとか、映像編集はAdobe、3D/CADはオートデスク、DBはオラクル,MS、クラウドはAWS,Azure,Google
寡占で儲けるのがアメリカ
それを頭に入れたうえでこれ見てほしい
自動車(トヨタ、ホンダ、日産、スズキ、マツダ、ダイハツ、スバル、三菱、日野、いすゞ)
造船(今治、ジャパンマリンユナイテッド、大島、三菱、名村、川崎、三井、定石)
複写機プリンター(フジ、リコー、コニカミノルタ、キヤノン、エプソン、ブラザー、京セラ、シャープ、東芝、富士通、NEC)
デジカメ(キヤノン、ニコン、ソニー、フジ、パナソニック、オリンパス、リコー(ペンタックス)、シグマ)
ミシン(ブラザー、ジャガー、ジャノメ、JUKI、ベビーロック、アックスヤマザキ)
化学(三菱ケミカル、住友化学、旭化成、信越化学工業、三井化学、昭和電工、東ソー、日東電工、三菱ガス化学)
同じ業界にいくつあるんだよって思うよね。
日本企業だけでこれ。
これに加えて海外の企業もあって競争してるわけだからそりゃ儲からない
まぁ化学に関しては一言で化学というのはかなり乱暴なんだけど、材料でみても結局同じことなのでわかりやすく化学にした
リストに載ってないけど、化学に関しては数千億円レベルに限っても、この倍くらい会社があって、再編が進んでない業界としてよく化学業界が挙げられる
https://gyokai-search.com/4-chem-uriage.htm
新しい産業がベンチャー企業でごった返してるっていうならアメリカでもあることだけど
成熟した業界でいつまでたっても再編が起きずに無駄な競争をしてるのが日本なんだよね
だから欧米企業が利益率10%~20%なのに、日本企業はいつも5%あたりでうろうろする
それが次の投資余力の差につながって成長に差が出てくる
何も知らない人が見たら7社もランクインはすごい!とか喜びそうなニュースだけど、
記事でも触れられているように、大手のほうが伸びが大きくて5位以下は伸びが小さい。
装置に関しては東京エレクトロンが大きいから例外ではあるけど、その他は「小さくて多い」だよね
日本を代表する企業はパナソニック、東芝、三菱、日立を見てもわかるけど、なんでも屋の総合電機メーカーなんだよね
いわゆる複合型、コングロマリットってやつ
トヨタが冷蔵庫や洗濯機を作りだしたら、車の開発がおろそかになるだろってのは想像できると思う
無茶なたとえって思うかもだけど、今の日本にはそれくらい無茶がはびこってる
だから俺はソニーがホンダといっしょに車を作るって話を聞いたとき、まずいなぁって思ったよねw
ソニーって白物家電をやらないからほかの電機メーカーみたいに事業が「小さくて多い」問題がましだったんだけど、EVをやるのはどうだろうね
まぁ肝心の部分はホンダがやるからそこまでコングロマリット病を発症しないかもしれないけどね
何でもあるようにみえて、特定の層に刺さる、例えば10代の子が好むような服は置いていない
かゆいところに届かない感あるよね
文化が成熟し細分化された時代に総合スーパーや百貨店やファミレスでは限界がある
服にこだわる人は原宿渋谷のこだわりの店で買うし、そう出ない人もユニクロみたいな専門店で買う時代
靴はABCマート、家電はヨドバシ、Appleにこだわる人はAppleストアみたいにね
家電量販店にしても郊外に店がぽつぽつある「小さくて多い」型のヤマダ電機より、駅前にでかい店たてて大量の客をさばく「大きくて少ない」型のヨドバシのほうが利益率がいい
ヤマダ電機 675店 売上 1兆6,005億8,300万円 経常利益 368億8,900万円
日本の家電は競争力がないのに自動車はある程度競争力あるのは「小さくて多い」が発生してないからだよね
そしてホンダは2輪や船とか飛行機とかやってるからから4輪が不調なんだと思ってる
日本の電機業界は不調だけど、例外的にダイキンが好調なのは空調専業メーカーだからだよね
空調機器だけで3兆円という「大きくて少ない」をすれば十分戦えることがわかる
それに気づいて復活したのが日立
2012年
2014年
日立マクセル(電池、光学部品、理美容、磁気テープ、CD、DVD)をマクセルホールディングスに売却
日立機材をセンクシアに売却
2016年
日立物流(流通)を佐川急便に29.0%売却(追加売却の予定)
日立国際電気(通信機器、放送機器、監視カメラ)を米KKRに売却
2018年
クラリオン(カーオーディオ、カーナビ)を仏エナップ シス エスエーエスに売却
日立、日立物流を売却 KKRが6000億円超で買収へ - 日本経済新聞
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.nikkei.com/article/DGXZQOUC199XJ0Z10C22A4000000/
だけど俺はいい方向だと思っているんだよね。
ちなみに富士通はPFU売ったし、新光電気工業や富士通ゼネラルも売却するって言ってるから
日本の半導体産業は元気がないって言われるけど、元気な分野があって、それがパワー半導体なんだけど
2021年のパワー半導体メーカーのランキング見てほしいんだけど
1位 infineon(独) 48億ル
8位 nexperia(蘭)6.7億ドル
を見るとわかると思うけど、ここでも会社が「小さくて多い」をしているのが日本企業
そして総合電機メーカーの事業が「小さくて多い」もあるので、二重の「小さくて多い」問題が発生している
にも書かれているけど、総合電機メーカーの一事業にすぎない半導体は投資額が大きくなると
事業バランスを気にして思い切った判断ができなくなくなって投資負けして撤退するというパターンを繰り返している。
早く三菱富士東芝の総合電機は半導体事業をルネサスやロームみたいな専業メーカーに売却するか、事業統合して別会社として切り出すべき
今絶好調といわれてるのが京都企業で、「京都企業はなぜ強いのか」なんて特集がされたりするんだけど
任天堂、村田製作所、日本電産、ロームに共通してるのは複合メーカーではないってことね
「この分野ではだれにも負けません」みたいな専業型が京都企業の特徴
かつては京都といったら京セラみたいな時代があって、アメーバ経営とか一時期もてはやされたけどこの10年くらい停滞している
せっかくセラミックじゃ負けませんな専業の強みがあったのに、なぜかスマホとか電動工具とかプリンターとか始めて複合化してしまって(あの悪名高きバルミューダのぼったくりスマホも京セラ製)
そんなことやってるから案の定、村田製作所においつかれ、そして離され始めている
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUF205NV0Q2A620C2000000/
"谷本社長は10人程度の小集団で業務改善を競う「アメーバ経営」の見直しや、16に分かれた事業の再編などの改革を進めてきた。"
任天堂は亡くなった山内元社長が他分野に手を出すなっていってたらしいけど、最近アニメとかテーマパークとかに手を出し始めてて、ゲーム事業がどうなるか心配ではある
でも岩田社長が素晴らしいのは、家庭用と携帯機の開発を統合しして「小さくて多い」問題を解消したことだよね
2つしかないものを「多い」っていうのも変な話だけど、作る側も買う側も一つに絞ったほうが助かるよね
フロムソフトウェアも2005年~2010年ごろは社員数250人で年に5~10本ペースのリリースで「小さくて多い」状態だったんだけど
フロム・ソフトウェア#ゲームソフトウェア
逆に今不調なのがスクエニ
スクエニは社員数3000人で年30~40本もゲームをリリースしている「小さくて多い」路線で失敗した
好調なカプコンはスクエニと社員数が同じくらいなんだけど、年に5~6本のペースで、スクエニの1/7しかゲームを出していない
任天堂が社員数7000人で年10本程度なので、スクエニがいかに「小さくて多い」かがわかる
スクエニのリリース数から推測すると、毎週ゲーム出してるペースだ。
これでは社内で自分の会社のゲームちゃんと把握できてる人いないのでは?と思ってしまう
アニメ業界といえば、アニメーターの薄給問題が有名だけど、それも会社が600社もある「小さくて多い」問題だからだよね。
そういう構造的問題を無視して、オタクたちはアニメは日本の文化だ!国が補助金出して支えろ!とか言ってるからホラーだなって思う。
製作会社自体が「小さくて多い」し、製作委員会方式のせいでアニメの権利者が「小さくて多い」からヒットしても利益が分散してしまうし
見る側にしても年200本もアニメが製作されたら可処分時間が分散する「小さくて多い」だし
鬼滅の刃は委員会方式やめたからリスクは大きいけど利益も大きいだろうから、いい見本にしてほしいよね
今回は特定の業界に絞って言ったけど、農業も病院も「小さくて多い」で、根本的な問題は解決せずに補助金で何とかしてる状態なのがアニメ業界と似てるよね
地方自治体の行政システム問題も1700もあるからだし、知床遊覧船のKAZU1の問題も結局のところ、日本に950社以上あって過当競争だからだし
銀行のオーバーバンキング問題とかもそうだけど、とにかくこの国は小さいものが多すぎる
「大きくて少ない」が日本の目指す方向
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2208/23/news061.html
米巨大IT、複合企業化のツケ(The Economist)
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCB060OR0W2A101C2000000/
令和4年12月6日1時6分、大動脈解離からの心タンポナーデで母が死去した。
本人曰く、風呂で体を洗ったあと湯船に浸かると急に顎をアッパーカットされたような痛みがして、その後頭と胸・背中が痛くなったらしい。それが5日21時過ぎ頃。受け答えは普通にできていたがこれまで感じたことのない痛みではあったらしい。
狭心症もしたことがあり万が一のためにミオコールスプレー(ニトログリセリン)を持っていたのでそれを利用したりして、22時頃まで様子を見ていたが状況は収まらず、看護師をしている従妹に連絡したら「直ぐに病院に連絡を」と言われたので
本人が直接症状をかかりつけの病院に電話で伝える。頭痛・胸背部痛を伝えたが、病院からは「明日まで様子を見ても大丈夫」とのことで少し安心していた
だが、従妹が来てくれて直接様子を見ると改めて病院に電話。病床が空いていないため救急で来ても見られない、とのこと。やはり気になるので#7119に電話。繋がらず、地域の消防署に連絡。ここでも症状を伝えたら救急車に来てもらえることになった。
3名の救急隊員に対応してもらい、体に心電図をつけてもらうが結果は正常、血圧は190/85くらいと少し高い。本人は同じように痛みを訴えている。意識は明確にある。救急隊員から改めて病院に連絡してもらうと、診ることはできるが入院は出来ない
必要な場合は転院となるがそれで良いか?とのこと。それで良いと伝えて病院に救急車で向かう。僕は初めて救急車に乗った。
病院に入ったのは23時過ぎ。母は痛そうな顔をしていたが意識はある。救急車より先に従妹と父が病院に来ており、救急外来家族待合で造影剤CTの誓約書を医師から説明されて書いてしばらく待つ。
翌0時より少し前(この辺、少し曖昧)に、医師が説明に出てきて、今心停止して蘇生処置をしているとのこと。
結局、そのまま戻ってこず、ほか家族が集まるのを待って最終の死亡確認と相成りました。
いやあ、参った。直前まで普通に過ごしていたのに、大動脈解離は急に来るのねぇ。
人工透析を20年以上やってて70手前なので死にそうなのはずっとだったけど、入院してもなんだかんだで帰ってきてたし、あちこち痛いというのもいつもの事。
健康診断の再検査で某総合病院(@田舎)行ったらヒデー目に遭った
都内の大病院ならいざ知らず、6時間かかるって無いわ。あり得ないわ
しかも「あとどれくらいかかりますか?」ってクラークの人に聞かない限り「何故待たされているか教えてくれない。何のアナウンスも無い」っていう
で、待たされてる理由ってのが
「病棟で容態悪化した患者が居て、外来の担当者がそっち行ったから。いつ戻るかわからない」
だと
そんなことあるの?
しかもさ今回の受診目的は先日の健診で肝臓の数値が突然悪く出て、その再検査の為だったんさ
なにそれ
でも腑に落ちないのは、同じ外来に「消化器内科医」が居るんだよ
なんでそっちが診てくれないわけ?事前問診で肝臓の数値悪いって言ってるんだよ?
消化器内科医は腎臓とかやべーやつしか診ないの?別に差し迫った症状が出てない肝臓の異常は誰が診ても良いってわけ?
謎
結局それだけ待って検査して「数値に異常無し」っていうオチだったから、それだけが不幸中の幸いだけど
(なんつーか…元々の健康診断の時、人の血液と間違えたんじゃあないだろうな!?て思った。そんなことあり得ないけどさ
個人病院での健診だったんだけども。今まで肝臓の数値なんて悪くなったことなくて、突然だったからさあ
全く酒飲まないし、飲んでる薬とかもずっと変わらないのになんで!?って思って再検査に行ったらコレよ
そんで、外来の呼吸器内科医に「突然数値上がるとかあるんですか?そんでまた下がるとか。これまで一度も肝臓に異常出たことないんですけど」って訊いたけど、捗々しい答えは得られなかったよ)
全部終わって「次回エコー撮ってください」って予約入れられたけど、もう行かない
今回の検査代すごく高かったし(以前同じ病院で頭部CTとMRI撮ったけど、その方が全然安かった。初診料入れても。まあ、えてして血液検査は高いもんだけどさあ。項目多いから)
あーあ。「検査なら総合病院が良いよね。何かあったらCTとかもあるし」と思ったけど、こんなことなら個人病院で診て貰えばよかった
看護師さんが「おまたせしてすみませんでした」っていっぱい謝ってくれたけど、そんなんいいから
「●●の理由で休診中です。お急ぎでない方は別日にお越しいただくか、状態の悪い方は他院を受診してください」
ってアナウンスが欲しいよ