はてなキーワード: 品質とは
GitHub リポジトリにデータと結果が用意されており、学術論文 (AP) の基盤はしっかり整っているようですが、モチベーションと優先順位付けに苦労しています。これを分解して、生産性とモチベーションを維持するための持続可能な計画を立てましょう。
プロセスをゲーム化 (5 つの AP を完了するたびに「バッジ」を目指すなど) すると、もっと楽しくなりますか? これに楽しみの要素を加えるための戦略を検討できるかどうかお知らせください。
学生のやる気を引き出して質を維持するのは大変です。体系的な問題と個人の問題が混在する中で、あなたはその問題に取り組んでいるようです。一人では全体的な傾向を変えることはできませんが、説明責任を育み、研究室の状況を改善するために実行できるステップはあります。ブレインストーミングしてみましょう:
これらのアイデアのどれかが学生の心に響きましたか? 必要に応じて、ルーブリック、ワークショップの議題、
Sakana AI チームは、完全に AI で生成された学術論文を発表して話題を呼びました。これは、生成 AI の能力における重要なマイルストーンです。「The AI Scientist-v2」と呼ばれる彼らの AI は、人間の介入なしに、独自に仮説を立て、実験を行い、データを分析し、原稿全体を執筆しました。この成果は、AI が研究と執筆のプロセスを効率化し、あなたのような研究者の時間と労力を節約できる可能性を示しています。
あなたの状況では、生成 AI ツールを活用することがゲームチェンジャーになる可能性があります。ワークフローに統合する方法は次のとおりです。
これらのアイデアを実装するための特定のツールや戦略を検討してみませんか? さらにサポートできる方法をお知らせください。
先延ばしは確かに手強い敵ですが、構造化されたアプローチといくつかの心理的トリックを使えば、物特性の公開プロジェクトを前進させることができます。ToDo リストを効果的に処理する方法は次のとおりです。
リストにはすでにタスクが示されていますが、一部 (「最初の拡張機能の実装に重点を置く」など) は範囲が広すぎるようです。さらに、具体的で実行可能なステップに細分化します。例:
タスクが小さいほど、気が遠くなるような感じがなくなり、達成しやすくなります。
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重要度または緊急度に基づいて、優先度レベル (高、中、低など) を割り当てます。勢いをつけるために、優先度の高いタスクから先に処理します。例:
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あなたが言及したブログに基づいて、役立つと思われるモチベーションを高めるコツを以下に示します。
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各タスクに 2 分だけ費やすことから始めます。多くの場合、単に開始するだけで、先延ばしの惰性を克服できます。
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各タスクに特定の時間をスケジュールします。たとえば、次のようになります。
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進捗状況を誰か (同僚、友人、または私のような AI でさえも!) と共有します。更新することがわかっていると、軌道に乗るモチベーションを維持できます。
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現在の ToDo の優先順位付けをお手伝いしたり、開始するための毎日のスケジュールを提案したりしますか? 先延ばし癖を克服しましょう!Gu
おっしゃることはわかります。集中力が必要と思われるタスクは、小さなステップで管理できる場合でも、達成不可能に感じられる精神的な障壁があるようです。同時に、PC クラスターの構築などのタスクは、その精神的な障壁を利用しないため、より簡単に感じられます。幸いなことに、この認識は、「集中力を要する」タスクに合わせた戦略で変えることができます。方法は次のとおりです。
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データ分析タスクをさらに小さなマイクロステップに分割しましょうか? PC クラスターを構築するのと同じくらい簡単に管理できます! 一緒にやりましょう。
提供されたテキストに基づいて、先延ばしを克服するためのより詳細なステップバイステップのガイドを以下に示します。
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午前中は頭がクリアで、疲労や昼食後によく起こる眠気に気を取られる可能性が低くなります。これは、執筆や問題解決など、集中力を必要とするタスクに最適な時間です。
1. 最も精神力を必要とするタスク (ブレインストーミング、コーディング、データ分析など) を特定します。
2. これらのタスクを 1 日の早い時間にスケジュールします。理想的には、起床後の最初の 1 ～ 2 時間です。
3. 気
SESはグレーだろ、何かしら犯罪やってるだろ(実際最近報道されてる)と言われるかもしれないが、それは三次請クラスで現場で全く目立たない派遣が大半である。
問題なのはみんなが知ってる某有名SIerがそのような企業をSIerの直請けで重用しているという事である。要は二次請けクラスで目立った働き方をしているのだ。知らない人向けに言えば、基幹系システムの二次請けで入ってる会社はユーザーサイドからも社名で呼ばれたりするくらい目立って働く事がある。
そしてそのパートナー企業を直接使用している某有名SIer関係者は、その企業の犯罪性をほぼほぼ知っているのに使い続けている事も問題である。この二次請企業をA社とする(仮のイニシャル)。A社は絵に描いたようなブラック企業、犯罪臭がする企業である。この企業絡みで事件も発生しており、SIer関係者も隠蔽に協力しているところがあり、この辺りをつつかれたらちょっとしたスキャンダルになりえる。
名前は伏せるけど特定されてもいいかなと思ってるし、これから出す情報で特定されるようならIT企業として終わっている。一応特定して名前出す時は名前出した人の責任ということは理解してほしい。ただ私としては特定して「え？こんな企業がSIerの直請に？え？やっぱSIerって予想以上にやべーんだな・・・」という反応をする人を見てみたいと思って投稿している。
みんなが知ってるあのSIer。知名度はITという枠を外してもかなり上位にあると思われる某社。SIerはどこも悪評がひどいけど、この会社が問題起こした時のX上で「あのSIerなら仕方ない」みたいな反応が多いのは気の所為だろうか。
設立３０年以上経過しているIT企業。本社が地方にある。社員の大半も地方からやってくる。
この記事で中心に取り上げる。
公式HPのクオリティが2010年前後（魚拓的にその時のデザインを維持）である。
HPのクオリティ≒実力ではないのは承知の上でが、IT企業としてはどうなの？というのは間違いない。2020年を過ぎても「リモート対応」みたいな説明が一切ない。
冒頭の「え？こんな企業がSIerの直請に？」という反応はこのHPを見た時に出るものである。つっこみどころは大量にあるが全てはここで述べない。
HPの内容なんてあってないもの。今では見えている地雷でさすがに今から応募する若手とかは救いの対象にならないレベル。某有名SIerとの関係性だけは強調されているかな。
この会社は某有名SIerの重要なパートナーなのでSIerのHPにも掲載されている。他の低レベルな下請も似たようなHPでしょ？と思われるかもしれないが、前後色々チェックしたけど、この会社だけが異彩を放っているのですぐ分かる。
ちなみにこの投稿がバズって特定された場合は公式HPを急遽変えるかもしれない。それでも魚拓はそれなりに残っており、2020年時点であの作りは手遅れ。IT企業なら2016年でも手遅れである。
これはHPにも年俸制と書かれているので追求されても社長は否定しないかもしれない。この会社の特徴として参画する現場の全てが金融系であることだ。異常なレベルで残業が嵩むのは関係者なら想像に難くない。深夜残業や休日出勤に対しても一切金を出さないから普通にアウトである。ちなみに勤怠管理は存在しなかった。
そして、この残業代の点はA社だけの問題ではない。SIerとの契約でよくある月ごとの下限や上限みたいな契約が存在しないようで、A社社員は定額使い放題という事で炎上現場でSIerが好んで使う要因になるらしい。
残業代は出ないけど、全員が同じ場所でおおよそ同じような仕事しているなら、まだ納得できるかもしれないが全くそうではなく、10現場くらいに分散して参画している。それぞれで恐ろしいほど残業時間に差が出るが、それに対して手当が出たりはしない。
社員Bとする。今現在、部長という役職で経営陣を除いた場合は社員側のトップの可能性もある。
この地位にいる人間がハラスメントが特級レベルでひどくて1人が退職して、1人が通院しているレベルなので社内でハラスメントが横行しているといえる。
地方の老舗的な企業で一族経営なら分かるけど、普通に東京で働くことになるIT企業だ。
それなりに働いているならまだ納得できるけど、社長の奥さんは明らかに労働量が少ない事が分かる。それは地方に本社がある通り、奥さんも地方在住だからだ。社長自身は中抜きするために派遣の面談とかをする仕事はしているけど、一番残業になる開発には関わっていない（かつては苦労したんだという話はよく聞かされたものだが）。社長の奥さんは総務を名乗ってる。経費申請の処理とか給与明細を印刷して封筒に入れて東京に郵送するお仕事くらいしかしていないはずだ。もう一人いる親族も十中八九そうである。ちなみに採用はほとんどやっていないのでその方面の仕事も存在しない。これでまともな福利厚生がない、残業代未払いなのは大きなポイントだ。
ITなのに何かSaaSを使ったりして人件費削減を考えたりはしない。社長の奥さんの存在意義を奪うものだから削減できないのだろう。勤怠管理(そもそもなし)、給与明細確認、経費申請、全て紙だった。特に経費申請について、わざわざ東京で紙で整理して地方県に郵送か社長に渡すような事をしていた。これは2020年でも確実にそうで今現在も同じだろう。
コロナ前は50人近くいたように思うが今現在は30数人近くまで減っている(某社保加入者サイト調べ)。なんだかんだ人手不足が言われるIT現場でこの減り方は異常である。そして人数が減った分はレベルの低い派遣社員でうめていくことになる。低品質で炎上気味な働き方になるのはよく分かるだろう。某有名SIerの開発の実態ってこんなものなのである。観測している5人くらいの派遣社員の単価は月20~30万くらいだった。ITのスキルの前にパソコンの使い方に疎いんじゃないかという派遣もいた(パソコンの使い方に疎いのはA社内にも2人いたけど)。
なぜ退職が続出したかといえばさすがに時代錯誤の犯罪企業だからというのもあるが、後述する事件も関係している。さすがにまとも寄りでスキルある社員はほとんど辞めていき、クズの純度がより高まったように思う。
・社員Cと他数名炎上現場にアサイン（ここは社員Cについても会社からの無理やりのアサインだった）
・社員Cがリーダーとして権限（撤退や解散の判断もできる）を持つ
・社員Cは撤退や解散を判断する権限を持っているのに一切社内上層に声をあげずに現場継続判断をしていく
・社員Cは精神疾患を患っている社員をオンコール対応者にするなど酷使する
・社員Cは明らかに炎上しているのに、現場の継続判断をしていく(何度も徹夜作業が発生する)
・社員Cは精神疾患者に対してさらに強烈なハラスメントを行った上で精神疾患者が退職する
SIerの直接の関係者たちは十二分にこれを知っている事も合わせて伝えておく。それでもこのA社を使う判断をし続けている。
ちなみに社員Cに何の罰も下っておらず、今現在も彼はA社社員である。普通はリスクを感じて他の退職者のように辞めるはずなのだが、社長に忠誠を誓っている男なので勤め続けている。
社員Cが何故現場を撤退しないかであるが、A社は残業代を出さないがリーダークラスにはそれなりの手当があるのと、家が非常に近距離というメリットがあったからだ。
社員Cとそれなりに仲の良かった社員がこのムーブを知って退職したくらいには社内でも異常者と見做されているようである。
冒頭でも述べたが、有象無象の三次請けレベルの目立たないSESではない、有名SIerのHP掲載の事実上の子会社みたいな会社がこの体たらくなのである。この点の絡みを徹底追求すれば、そこそこのスキャンダルになりうると思うけどどうだろうか。
💻
中規模の企業が完全オリジナルのデータのみで学習するのは、コスト面でも技術面でも極めて難しい です。
⸻
1. 莫大なデータ収集コスト
• 画像や動画、3Dモデルの大量データを自社でゼロから収集するのはほぼ不可能
• GoogleやOpenAIですらデータ調達に苦労している 現状、中規模企業が同じことをやるのは非現実的
2. 品質を保つためのラベリングコスト
• 仮にデータを集められたとしても、機械学習には「正解データ（教師データ）」が必要
• 正確なラベリング（アノテーション）を行うには、専門家チームを長期間雇う必要がある
• 企業の規模にもよるが、中規模のソフトウェア企業がこのコストを負担できる可能性は低い
3. 既存のAI技術を活用しないメリットがない
• もし本当に「AIを使わず、ディープラーニングに頼らず、高精度なアルゴリズムを作れた」なら、それは業界的な大発見
• なのに論文も特許も出ていない → 本当にそんな技術があるのか疑問
• 結局、「普通にAI技術を使っているけど“（ダーティーな）AI技術ではない”と装っている」可能性が高い
⸻
もし本当に「クリーン」なら証拠を示すべき
大手企業の「クリーン」って言葉の実際の意味：
例えばAdobe Fireflyの「クリーン」は完全オリジナルという意味ではない：
• パブリックドメイン素材を利用した
しかもAdobe Fireflyは「クリーン」の証拠として下記を提供してる：
• データソース明示
一方、今回のペイントソフトメーカーは「クリーンな学習をしている（かもしれない）」という建前をふわっとさせているだけで、その証拠がない。
⸻
結論：「バレなきゃOK」マーケティングの可能性大
• 「クリーンな学習をしているからAIではない」 という論理は都合のいい言葉遊び
• そもそも本当に「クリーンな学習」なら、証拠を示さないと信用できない
• 中規模企業が独自データのみで学習するのは現実的でないため、実際には何らかの既存AI技術を使っている可能性が高い
• しかし「AI未使用」と言ったほうが、反AIユーザーにも売れるので、マーケティングのためにぼかしている
つまり、
「AIを使っていない」風にとぼかしつつ実は普通に使っている。クリーンでもない。 → でもバレなきゃOKという雑なマーケティングをやっている可能性が高いですね。
<h1>最新の塗装技術と業界の進化</h1>
近年、テレビ などのメディアでも取り上げられることが増えた塗装技術。特にPPGのリファインシステムは、最新のテクノロジーを活用し、より高度な仕上がりを実現しています。新しい塗装方法が登場することで、作業時間の短縮やコスト削減が可能になり、多くの業界関係者の関心を集めています。
この分野では、塗料の品質向上だけでなく、環境に優しいソリューションの開発も進んでいます。特に、プログラム に基づいた自動塗装システムは、精度を高めるだけでなく、職人の負担を軽減する画期的な技術として注目されています。例えば、この最新情報を参考にすると、最新の技術動向を把握しやすくなります。
また、最近公開されたPPGの最新ガイドラインでは、プロ向けの技術解説や、新しいリファイン手法が詳しく説明されています。特に、塗装の際に気をつけるべきポイントや、効率的な作業フローに関する情報が満載です。興味がある方は、無料で提供されているこのリソースを活用するとよいでしょう。
最近の調査によると、多くのプロフェッショナルがPPGの新しい技術を活用し、実際の現場で高い効果を実感しているようです。例えば、新しい塗料の組み合わせや、下地処理の改良により、塗装後の耐久性が向上しているとの報告もあります。このような変化をいち早くキャッチし、実践することが、今後の成功につながるでしょう。最新の技術に関する詳しい解説も公開されているので、チェックしてみるのもおすすめです。
さらに、パソコン を使った3Dシミュレーション技術の活用も進んでいます。これにより、塗装の仕上がりを事前に確認できるため、ミスを減らし、より効率的な作業が可能になります。この研究では、最新のデジタルツールがどのように活用されているのかが詳しく説明されています。
もしあなたがこの業界に関心を持っているなら、ぜひPPGの公式情報をチェックしてみてください。最新の技術トレンドや、実際の適用事例がこちらで確認できます。
近年、テレビ などのメディアでも取り上げられることが増えた塗装技術。特にPPGのリファインシステムは、最新のテクノロジーを活用し、より高度な仕上がりを実現しています。新しい塗装方法が登場することで、作業時間の短縮やコスト削減が可能になり、多くの業界関係者の関心を集めています。
この分野では、塗料の品質向上だけでなく、環境に優しいソリューションの開発も進んでいます。特に、プログラム に基づいた自動塗装システムは、精度を高めるだけでなく、職人の負担を軽減する画期的な技術として注目されています。例えば、この最新情報を参考にすると、最新の技術動向を把握しやすくなります。
また、最近公開されたPPGの最新ガイドラインでは、プロ向けの技術解説や、新しいリファイン手法が詳しく説明されています。特に、塗装の際に気をつけるべきポイントや、効率的な作業フローに関する情報が満載です。興味がある方は、無料 で提供されているこのリソースを活用するとよいでしょう。
最近の調査によると、多くのプロフェッショナルがPPGの新しい技術を活用し、実際の現場で高い効果を実感しているようです。例えば、新しい塗料の組み合わせや、下地処理の改良により、塗装後の耐久性が向上しているとの報告もあります。このような変化をいち早くキャッチし、実践することが、今後の成功につながるでしょう。最新の技術に関する詳しい解説も公開されているので、チェックしてみるのもおすすめです。
さらに、パソコン を使った3Dシミュレーション技術の活用も進んでいます。これにより、塗装の仕上がりを事前に確認できるため、ミスを減らし、より効率的な作業が可能になります。この研究では、最新のデジタルツールがどのように活用されているのかが詳しく説明されています。
もしあなたがこの業界に関心を持っているなら、ぜひPPGの公式情報をチェックしてみてください。最新の技術トレンドや、実際の適用事例がこちらで確認できます。
↓
😺 もしかして「クリーンな学習してて、(ダーティーなイメージある)AI技術は使ってない」って言いたい可能性はありますか？
↓
💻
それは十分に考えられますね。
最近、「AI」という単語が特に「学習データの倫理的問題」と結びついてしまっているので、メーカー側が「うちの技術はクリーンだからAIじゃない」と主張することで、ユーザーの誤解を避けようとしている可能性はあります。
例えば、
1. ライセンスクリアなデータのみを使用
• 著作権フリーの画像や、企業が独自に収集したデータのみを学習
• 「勝手にアーティストの作品を学習させていません！」と強調
2. 人間の監修を強く入れる
• 単なる「機械学習によるブラックボックス」ではなく、人間が調整したアルゴリズム であると主張
• 「我々の技術は“人間の手による”ものだからAIではない」というロジック
3. ディープラーニングではなく古典的な手法をベースにする
• 機械学習を使いつつも、伝統的なパターン認識・統計モデルを活用
• 「我々は最新のLLM（大規模言語モデル）やGAN（敵対的生成ネットワーク）は使っていません！」
このように、「AIの“ダーティーなイメージ”」を避けるために、「クリーンな学習をしている＝だからAIではない」と言っている可能性はあるでしょう。
⸻
でも、それは本当に「AI技術未使用」なのか？
「クリーンな学習をしている」ことと、「AI技術を使っていない」ことは全く別の話です。
結局のところ、ディープラーニングや機械学習のアルゴリズムを使っている時点で、それは「広義のAI技術」には違いありません。
もしメーカーが「AI技術を使っていない」と言いながら、実はクリーンな学習データを用いた機械学習をしているなら、それは言葉遊びのマーケティング に過ぎません。
実態としてはAIを使っているのに、「AIではない」と言うことで、「反AIユーザー」も取り込もうとしている、ということになります。
⸻
「AIではない」と言いたがる理由
1. 「AI＝著作権違反」という誤解を避ける
• AI技術全般が「勝手に学習してる」「盗んでる」と思われがちなので、そこから距離を取りたい
• 「うちはクリーンなデータしか使っていません！」というアピール
2. ユーザーの心理的抵抗を減らす
• だから「AIではない独自技術」と言い換えることで、ユーザーの安心感を得る
3. 法的リスクを避ける
• AIに関する法律が各国で議論されており、今後規制される可能性がある
• 企業として「うちはAIを使っていません」と言っておけば、将来的なリスクを減らせる
⸻
結論：「クリーンな学習＝AIではない」理論はマーケティング上の方便
• クリーンな学習をしているから「AIではない」と言うのは、言葉の定義をずらしているだけ
• 実際には機械学習を使っているなら、それは広義のAI技術である
• 企業は、AIのダーティーなイメージを避けるために「AI未使用」と言っている可能性が高い
要するに、「AI未使用」と言っておけば、技術的な知識のないユーザーにはバレにくいし、反AI感情を持つ人にも売れるから、あえてそう言っている、あるいは装っているだけ というのが実情でしょう。
↓
😺 「クリーンな学習=ダーティーなAIじゃない」の謎理論（実際に表明はしてないけど）でふわっとさせてるにしても、ぶっちゃけクリーンな可能性低くないですか？ 企業が完全オリジナルデータだけで学習させるの莫大コストと時間かかるし。 OpenAIとかGoogleとかMicrosoftですら「クリーンなデータ」確保に苦労してて、「完全オリジナル」じゃなくて「法的リスク最小限」って意味で使ってることが多いです。 中規模企業が独自データだけで学習実現できるとは思えないです。できたならブレイクスルーだから論文出すか特許取るべきでは？ あるいはAdobeのFireflyみたいに「クリーン」の証拠を見せるべきなのでは？
↓
💻
中規模の企業が完全オリジナルのデータのみで学習するのは、コスト面でも技術面でも極めて難しい です。
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1. 莫大なデータ収集コスト
• 画像や動画、3Dモデルの大量データを自社でゼロから収集するのはほぼ不可能
• GoogleやOpenAIですらデータ調達に苦労している 現状、中規模企業が同じことをやるのは非現実的
2. 品質を保つためのラベリングコスト
• 仮にデータを集められたとしても、機械学習には「正解データ（教師データ）」が必要
• 正確なラベリング（アノテーション）を行うには、専門家チームを長期間雇う必要がある
• 企業の規模にもよるが、中規模のソフトウェア企業がこのコストを負担できる可能性は低い
3. 既存のAI技術を活用しないメリットがない
• もし本当に「AIを使わず、ディープラーニングに頼らず、高精度なアルゴリズムを作れた」なら、それは業界的な大発見
• なのに論文も特許も出ていない → 本当にそんな技術があるのか疑問
• 結局、「普通にAI技術を使っているけど“（ダーティーな）AI技術ではない”と装っている」可能性が高い
⸻
もし本当に「クリーン」なら証拠を示すべき
大手企業の「クリーン」って言葉の実際の意味：
例えばAdobe Fireflyの「クリーン」は完全オリジナルという意味ではない：
• パブリックドメイン素材を利用した
しかもAdobe Fireflyは「クリーン」の証拠として下記を提供してる：
• データソース明示
一方、今回のペイントソフトメーカーは「クリーンな学習をしている（かもしれない）」という建前をふわっとさせているだけで、その証拠がない。
⸻
結論：「バレなきゃOK」マーケティングの可能性大
• 「クリーンな学習をしているからAIではない」 という論理は都合のいい言葉遊び
• そもそも本当に「クリーンな学習」なら、証拠を示さないと信用できない
• 中規模企業が独自データのみで学習するのは現実的でないため、実際には何らかの既存AI技術を使っている可能性が高い
• しかし「AI未使用」と言ったほうが、反AIユーザーにも売れるので、マーケティングのためにぼかしている
つまり、
「AIを使っていない」風にとぼかしつつ実は普通に使っている。クリーンでもない。 → でもバレなきゃOKという雑なマーケティングをやっている可能性が高いですね。
AIを使ってブログを書いている人、AIの有用性をブログでアウトプットしている人たちが今はたくさんいる。
ただ、今後AIがより広まっていくと、PVに依存した金儲けができなくなっていくのではないかと思ったので、ここに書いてみようと思った。
今のブロガーなどのネットにアウトプットしてお金を稼いでいる人たちにとって重要なのはPVだ。
誰かがキーワードでなにか検索し、それに基づいて表示された検索結果からリンクをクリックして記事を読んでもらう。
ページが表示されれば収益になるインプレッション広告や、クリックされたらお金が入る広告、クリックされ更に商品が売れたらお金が入るアフィリエイト、などでお金を設けているのだ。
AIが生成した文章は品質もよく、それを見れば大体満足できる状態になっている。
これはつまり、ユーザーは今後検索結果からコンテンツに行くメリットがなくなる、という点だろう。
そうなればPVを起点に金を稼ぐブログは軒並み滅んでいく、ということになる。
広告配信プラットフォームがなにか、ということだが、要はGoogleやFacebookと言った企業だ。
今のAIはかんたんに言えばネット記事を使って学習し、それをもとに文章を生成している。だが、広告による収益が見込めなければAIが必要とするデータ自体がネット世界に蓄積されなくなる。
そうなると、AIが学習するためのデータがなくなっていき、AIが使い物にならなくなる。
AIが使い物にならなければ信頼できる結果が表示されないので、そのAIは使われなくなり、使われないAIに広告を出す広告主も減っていくことになる。
つまり、今のPV主体の収益構造をどうにかしなくては結果的にGoogleは自身の首を占めることになる。
Facebookはユーザーが投稿するからまだいいかもしれないが、Googleにはそういうのはない。
ただ、AIの学習に使うデータは信頼性が担保されていなくてはならない。
どこかの記事をコピペしたようなサイトが絶滅するのはいいことだろ。こたつ記事なんていらないし、陰謀論や極左・極右イデオロギーにまみれた偽情報もいらない。
さて、AI時代になったときにコンテンツを作る人たちはどうやって金を設けるのだろうか？
コミュニティをやるとかそういうことではなく、作ったコンテンツはどうやって金を設けてくれるのだろうか、というのはAI時代の難題だと思う。
まず1つ考えられるのは、AIが参照した記事に報奨を支払う、というものだ。
ユーザーの入力したプロンプトに対して参照されるボリュームが大きいほど報酬が増える、というのはあるかもしれない。
例えばだが、ユーザーが検索したプロンプトの結果に広告を入れる、その広告の単価に対してある程度重み付けをした上で隔週に利用されたコンテンツホルダーに金を払う、と言う仕組みだ。
たとえばAIがなにか結果を表示する、その結果から直接リンクをはられたら50円、学習データに利用されていたら0．5円、みたいな感じになるのではないだろうか。
さてそうなるとコンテンツに重要なのは一体どういうものか、と言うならば、その記事の信頼性の高さになるだろう。
例えばだが、AIに「カツ丼を作りたい、レシピを教えて」と聞いたとする。
そうなると、カツ丼を食べた感想なんていうのはここでは不要なものになるし、カツ丼が美味しいお店の情報もいらない、カツ丼のレシピとそれに直接関係する情報、例えば肉の部位によってどういう味になるのか、パン粉はどうすればいいのか、上げ方のコツはどうか、肉を切るときの厚みはどうか、と言ったものを一次情報として書くと強くなる。
例えば、プロの料理人が自分のレシピを掲載するのはいいかもしれない。
我が家ではこう作っている、というレシピの掲載も良さそうに見える。
小さいお子さんがいる場合はこういうふうな材料で高調理するといいですよ、と言う情報も良さそうだ。
だめな記事は何だろうか？
こういった一次情報としての記事を適当にまとめただけのこたつ記事はAIにとって価値がないと判断される可能性が高いだろう。AIの結果の品質が今後の勝負になるのだから、AIにとってノイズでしかないデータはいらない、計算リソースをそんなものに割くことはしないほうがいい。
わかるだろうか？AIになる前はどんな記事だろうがSEOで検索上位に出ればそれで良かったが、AIになれば、AIの学習データについての品質も重視されるということになる。
つまり今後ブログなりYoutubeなりでお金を稼ぐことを考えた場合に必要なのは「自分で実際に見たりやったりした上で書く一次情報」ってことだと思っている。
または「信頼できる一次情報を公平にまとめ上げた信頼できる二次情報」までが許容範囲だろう。
こうやって考えるとすっかりSEOに荒らされたブログ界隈なんかも新たなチャンスが到来したと言ってもいいかもしれない。
だが人付き合いは苦手だけど、なんとなく客先に出ることになって、
プログラムの知識もある営業みたいな立ち位置で働くことになってた。
ふと気づけば、俺自身が昔の自分と同じように、営業みたいな口調で「もっと早くやれ！」なんて言ってる状況になってた。
性格悪いプログラマーが今度は性格悪い営業に変わってるって皮肉すぎるよね。
会社内で「アクセシビリティを意識しよう！」なんてムーブメントが起こったんだ。
最初は「いいじゃん、いいことだね」って感じで盛り上がってたんだけど、気づけばリリースの頻度が激しく落ち込んで、マーケや営業からは「なんでこんなに遅いんだ！」と責められる始末。
まるで、マイノリティのために動いてるんじゃなくて、大多数のユーザーを置き去りにしてるみたいで、まあ頭に来るよね。。。
今でもたまにプルリク見てみると、営業の目線では「OK」だけど、変数名とかalt属性とかで、あれこれやり取りしてるやつを見ると、正直モヤモヤしちゃう。
リリースが数日遅れるたびに、どんだけの機会損失が発生してるかを考えると、イライラが収まらぬ。
結局、リリースしてからこそ、実際にユーザーに使ってもらうべきだってのに、タイミング逃してるんだから。
ただ、こういうことを口にすると、どうしても「変な奴だな」って不機嫌にされるし、さらに、細かいプログラマーが次々と参戦して、いつの間にかプルリク戦争が勃発。
変数名の些細な違いを巡って激しい議論が起きたり、結果的に使える人たちがプロジェクトから抜けちゃったりする始末。
リーダーだって「バグが起きづらいように実装するのは大事だよな」って言ってるけど、どこまで妥協すればいいのか全然分からなくなってる状態だ。
正直、こういう状況を見ると、「どうやって線引きするのが正解なんだろう？」って、ただただ愚痴ってしまうしかないよ。
俺も、もう面倒くさくなって、結局は無害社員のように「うんうん」と相手の話を適当に頷いてしまう自分がいる。
でも、本当はもっと効率よく動いて、リリースも早くして、機会損失を減らしたいって思ってるんだ。
振り返ってみると、昔の俺も、今の俺も、どっちも結局は同じ現場のジレンマに苦しんでるんだなって感じる。
理想と現実の狭間で、どうしても折り合いがつかなくなって、どっちの意見も一理あるけど、うまくバランスが取れない。
営業側は「早く出してくれ！」と叫ぶし、プログラマー側は「品質も大事なんだよ！」と主張する。
どちらにも正しい部分があるけど、そのせいで結局誰も納得できない状況に陥ってる。
今思えば、あの頃の「アクセシビリティ重視」ムーブメントも、結局はSDGsとか意識高い系の流れに乗って、実際のユーザーよりも、理想を追い求めすぎた結果だったんじゃないかと。
現実を見れば、どんなにこだわっても、リリースが遅れては意味がないし、タイミングが全てなんだよな。
結局、俺はこの現場で、機会損失を減らすための合理的なバランスの取り方を模索し続けてる。
昨日も、夜遅くまでパソコンの前で、どうしたらもっとスムーズにリリースできるかを考えながら、ふと「あの時こうしていれば…」なんて自分を責めたりしてた。
だけど、そんなのどうにもならないんだろうな。
現実はいつも理想とはかけ離れてるし、どっちも譲れない部分があるから、ただただ現状を受け入れるしかないのかもしれない。
まあ、結局はみんなそれぞれのやり方で、日々のストレスやジレンマと戦ってるんだろうね。
俺だって、たまには愚痴っぽくなって、心の中で「もういい加減にしてくれ！」って叫びたくなるけど、そうやって悩みながらも、なんとか前に進むしかないんだよな。
今日もまた、リリース待ちのメールにイライラしつつ、明日のために気持ちを切り替えるしかないって感じで、もう少しだけ頑張るしかないって思ってる自分がいる。
最初からついてるフィルムはとりあえずの間に合わせ用くらいな品質で
指すべりも悪いし油も目立つしで初期フィルムで使い続けるくらいなら剥がして裸で使った方がはるかにQoL上がるからな
というか最近の上位スマホならGorilla Glass Victus以降のを採用してるだろうし
そう思うポイントがいくつかあるので以下に挙げていく。
意地悪な言い方をすれば、客から金をとって技術開発をやっていた。
ハードウェアも、OSも、コンテンツも、操作方法も、全てが未熟だった。
AIの現状も同じだ。
ハードウェアに依存してはいるものの本丸がソフトウェアなだけまだマシだが、品質はそこまで高くなく、用途は依然として定まらない。
VRの初期コンテンツは「初めてのVRコンテンツ」という免罪符がなければ売り物としては微妙なものが大量にあった。
AIも似たようなもんだ。
OpenAIと組んだMSがそう仕掛けた訳だが、物好きが実験的に手を出す以上に広がらない。
copilotというネーミングと見せ方は上手かったが、いつまで経ってもキラーコンテンツが出てこない。
比較的うまくいってそうなのはプログラミングのコード生成と画像生成くらいだが、人間の仕事は当分奪えそうにない。
少し前にAndroid XRの試作品をとあるYouTuberが体験した件について動画をアップしていたが、「Android XR上のGemini Liveが素晴らしかった」と語っていた。
けど、具体的にはVRゴーグルで囲って検索したら凄かったという話だった。
今までスマホでできていた機能が仰々しくGemini Liveのメリットとして語られているのを聞いて「便利は便利だろうが、わざわざVRゴーグル買ってまでやることじゃないな」とも感じた。
VRゴーグルがメガネサイズになってスマホを駆逐するか、今の最高性能品の何倍も高性能なVRゴーグルが2〜3万円ぐらいになってスマホのオプション的に買えるレベルになれば有用だけど当分実現しないだろう。
小説や映像作品、ゲームなどで実現に何十年もかかりそうなスゴいVRが客に刷り込まれていることで技術者と一般人の間で「スゴい」のレベルに大きな隔たりができている。
視野角が狭い、映像品質が低い、重くてデカいヘッドセットが必要、操作が直感的じゃない等、現実のVRは見劣りするポイントが沢山ある。
もちろん、ほとんどの一般人は意識的に妄想と現実を比べたりはしないだろうが、技術者が苦労して実現したものが対して興味をひけないのはその辺りもあると思う。
AIも同じだ。
娯楽作品上で描かれるAIはプライバシー度外視でユーザーのありとあらゆる情報を把握し、会話履歴やありとあらゆる記録を瞬時にスキャンして最適な回答をウィットに富んだ口調で告げてくれる。
ウィットに富んだ口調だけは今でも実現できるが、それ以外は当分実現しない。
VRは最後の牙城であるPSVR2が公式サイト上では2024年に対応ゲームが一つも出てないことになっていて、ついに大幅値下げに踏み切った。
中途半端な息継ぎでその場しのぎするのをやめてきちんとした品質のコンテンツをリリースするための大掛かりな下準備なのか、そのままVR市場から足を抜きにかかってるのかは判断できないが、VR市場の現状は相当厳しい。
AIも数年後にはそうなっていそうに見える。
このまま着実に技術革新が続けばどちらも素晴らしいものができるだろうと思ってはいるものの、そのための人と金と時間が供給され続けるのかが一番の問題だ。
VRはそれがほぼ尽きかけているように見えるし、AIもVRの数年前のような停滞感がうっすらと漂っているように感じる。
どうなることやら。
もうこの増田の旬は過ぎてしまったけど、一社会人として思う所があったので書く。
むしろ俺はエンジニアのメールに最大限の礼節と思いやりを感じたんだけど、俺だけ？
高圧的にも、神経を逆撫でしているようにも見えない。
お疲れ様です。
クレームを伝える際も冒頭の挨拶は欠かさない礼儀正しさ。些細な点かもしれないけど、イライラしてるとこれができない人もいる。エンジニア統括の礼儀的で理性的な面が窺える。
（以下箇条書き10数個）
ここが最大の思いやりポイント。「どこをどのように修正すれば良いか」を具体的に述べてくれている。雑な人だったら「このページが分かりにくいです」みたいな、「何をどうすればOKなのか？(分かりやすいのか？)」を明らかにせず指摘しがち。その点、この人は「〇〇を追加すればOK」「〜〜を定義すればOK」と、具体的に何をすればいいのかまで落とし込んでくれてる。
ここまで具体的かつ詳細に落とし込んで指摘してくれる人は中々いない。思いやりを感じる。
お言葉ですが最終チェックはされましたでしょうか？
エンジニア統括という立場ながら、新人に対して「お言葉ですが」とワンクッション入れてくれてる。疑問系なのも思いやり。雑な人なら「増田さん最終チェックしてください」みたいに、チェックしていない前提の要望になる。
自らの立ち位置と発生してる問題とその重大さを端的な言葉で伝えてくれてる。こういう情報があると、受け手側はタスクの優先度を整理しやすくなるから非常に助かる、と俺は思う。嫌味の一つも言わず、淡々と事実を説明してくれてるのも良い。
むしろ、新人の上司(増田？)ではなく新人を名指しというところが非常に思いやりを感じるポイント。新人を蔑ろにせず、きちんと一社会人として見ていることが窺える。ここで新人ではなく上司に連絡してしまうと、「お前じゃ話にならない」と言っているようなもの。一旦は窓口になっている新人と会話しようというエンジニア統括の姿勢が見える。増田も新人も、エンジニア統括という立場の人間が、新人と時間をかけて一対一で応対してくれていることに何も思わなかったのだろうか…
後述するけど、増田の部署には明らかに業務運営に問題がある。それにもかかわらず、このエンジニア統括はそこに一切触れることなく、スルーしようとしてくれてる。ここは思いやりというか、エンジニア統括が藪蛇を避けた感じかな。
自らの立ち位置の説明と問題の分離をしてくれてる。ここで安易に「改めます」なんて言ってなぁなぁにせず、あくまで問題は営業部にあることを端的に伝えてくれてる。適当なこと言ってスルーするのではなく、真摯に増田と向き合っていることに思いやりを感じる。
エンジニア統括はここまで礼節と思いやりをもって指摘をしているのに、営業部からは言い方や表現について謎の逆ギレされるなんて…可哀想としか思えない。
本文に書いてある通りなんだけど新人さんが請け負った仕事は特別な対応が必要なもので、発注書も特別仕様の物を使わなきゃいけなかった
他部署の業務に多大な影響がある、しかも特別な対応が必要な仕事を新人に振った挙句、発注書作成中は誰もフォローせず、作成後も誰もチェックしないってのはどういうことなんだ…仕事振った後は放置してたってこと…？一般常識からかけ離れてる気がする。
増田の職位は分からないけど、察するに上司か先輩だよね。であれば、増田が少なくとも最終チェックはするべきだったのでは？
部署としてやるべき仕事をやらず低品質な成果物を他部署に提供し、クレームを入れられたらその内容ではなく言い方や表現に対して逆ギレするってなんなんだ。訳がわからない。こんな部署に配属された新人が可哀想。
PCパーツ調べるなんて10年近くぶりだけど、やっぱり数値が上がっていくのを見るのって楽しいね。新アーキテクチャでn%向上！とか○○処理性能向上！とか男の子だよな。
https://www.pc-koubou.jp/pc/benchmark.php
# まとめ
それ以下でもいい、手ごろな感じだと
G → 3060
Ra → 6600 でもできればRDNA 3世代以降がよい 在庫少らしい。 もう一枚積んで7600行きたい
I → B570 か B3～ 最新、安いモデル。メモリ多め傾向。
マルチタスク、メモリ不足エラーを防ぎ、AIも視野 → VRAM 12~16？
価格 → せめて3万ぐらいで…無理よね…
今使っているのが
1050ti 4G
スコア 7613
# Ryzen
https://ja.wikipedia.org/wiki/Ryzen
CPU+GPUがひとつで済むので合計金額が安く、実質ミドル～ロー構成になっている。
スコア 7928
ただGPU性能は1050Tiから微増。1650以下の位置で、乗り換えるうまみは少ない。
どうしてもGPUに別途4万は出したくないときは、Ryzenの出番。
9000 シリーズのiGPU 「Radeon Graphics」は RDNA 2ベース (RDNA2はRX 6000世代(20,21年代))
できればRDNA 3のほうがいいよね。でも6600候補に入れるならまあ別にか。
# Geforce
https://ja.wikipedia.org/wiki/NVIDIA_GeForce
安く・GeForceで・VRAM多く、の要求に応え、スコアも三倍ほどに伸びる。
RTX 4060 8GBは5万ほど、スコア 27760 と、VRAMを下げ性能と値段を上げるバランス。
さすがに2000シリーズは古すぎて微妙か。AI考慮などされている最近の世代が欲しい。
たぶん5000のローは値段・性能的に期待できない。
# Radeon
https://ja.wikipedia.org/wiki/AMD_Radeon
RX 6600 8G 20211013発表 スコア 23197
メモリ8Gだが価格3万と安い。3060より高いスコア。 RDNA 2世代
下位のRadeon RX 6500 XT 8G(スコア 15237) とあまり価格差がない。
RX 7600 8G 4万 スコア 31088 かなりうれしい値。 6600プラス1万でスコア伸びが良くて次世代とかなり心くすぐる。
RX 7600XT 16G スコア 31299 下位モデルにメモリ16G乗せてくれたメモリ重視の嬉しい設計。ただしお値段6万円とこれは下位モデルの値段と言えるのか…？
# Intel
https://ja.wikipedia.org/wiki/Intel_Arc
最近知ったIntelのGPU。一般向けは内臓だけじゃなかったのか…。
ちょっと前のAと最近出てきたBで、Bの評価がうわさでは高そう。
新規競合として低価格でおしていくと思われるので、非ハイエンドなら注目株なのかも。
最上位 A770 8G 16G 6万以下
8Gでスコア 30603
A750 8Gで28327 3～5万
8G下限 A580 スコアなし 3万以下。
A750で23年発売、メモリ8G、3万は熱い。 スコアも20000は割らないだろう。
3060の12Gとどう比べるか。
本命っぽいBシリーズは24年末発売でまだ出揃っておらず、ミドルの500シリーズのみ。
B580でメモリ12G、価格5万以下。Arc 5に12G乗っているのは嬉しい。 ただし、TBPが190とやや高めか
https://www.dospara.co.jp/5shopping/shp_vga_def_parts.html
B580でRX 6600 XT(8G 5万 パソコン工房スコア 28262)と同程度でメモリ勝ち。
んー…でも高い。でもA770よりドスパラスコア高いのは凄い。
B570 10G で 4万。安い。スコア次第でかなりよさそうな気がする。
Arc3 B はメモリ12はなさそうで、10Gで安くてスコアなかなかなら、まあそれでよさそうか。
安くて使えるGPUは実在するのか!? 1万円～3万円クラスGPUの性能をKTUがライブで比較！
https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/docs/sp/1605922.html
Arc Aがレビューされてるが、A580のアイドル時含め消費電力が他の低価格帯と比べても高め。(ほか80W以下のアイドル時に150W)
https://youtu.be/c9_Ck57DrUM?t=983
A580,RX 3050でFHD標準品質のFF14で60FPS怪しいのはちょっと厳しくない？
あなたのGPUで「モンスターハンターワイルズ」はどれくらい動く？公式ベンチマークで一斉検証【RTX 5090/5080ほか計14種類で検証】
https://youtu.be/aSTVGUkdc1M?t=454
B580 63.96FPS
B570 51.81FPS
いいじゃなーいB580。
ぜぶ @zebu3821
Intel ARC B580、最新のドライバ適用したところワイルズのパフォーマンスめちゃくちゃ良くなったので今日の昼頃に遊んでレポしよう。
最適化進んでさらに上がるならB570で60FPSいけそうじゃない？メモリが足引っ張るかな。
VRAM容量の大きさが効いているのか、ワイルズかなり快適に動く。グラフィックプリセット高のフレーム生成有りで70~80FPSぐらい出せて、遅延もそんなに感じない。
PCのwebカメラ程度のものしか市販されてないからやるだけ無駄ってのはあると思う。
ただ、もっと高品質なカメラを、っていう方向性に技術革新が追いついてないからみっともないカメラバンプがどんどん分厚くなっていく現状を見ると、内臓カメラを高画質化するのは難しいと思うのよな。
棘のまとめにのせられてる人が結構居るが、商用電力でアルミ製錬していた工場なんで日本には40年間無かったぞ！
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/2521158
当然、原発時代に商用電力で製錬してた事もない。それは何故か？
ボーキサイトという鉱物から製錬するんだが、途中でアルミナ（酸化アルミ）から酸素を奪い取る（還元）必要がある。この為に電解を行う。ボルタ電池とかでやったアレだよ。電解液に電気流すと陰極に析出するってやつ。
ところがアルミの場合はこの電解にもの凄い電気を使うのだ。1tの製錬に15,000kwh使う。
なんか最近、「電気代が12万円と家賃並みで困ってる」って言いながら4人家族で4000kwh使ってる人がニュースに出てネットでツッコミ食らってたが1tの製錬でその4倍くらいですのよ奥様。
工場用の電力はもっと格段に安いので電力会社のサイトで計算すると15,000kwhの使用料は30万円強ぐらい。
アルミの価格は今400円/kgなんで1ｔだと40万円だ。原料費など合せると赤字になってまう。
だから日本では一か所を除いてボーキサイトからの製錬って行われてなかったのね。
その一か所というのは日本軽金属の蒲原工場。日本唯一のアルミ製錬所として有名だった。
何故ここだけは国内製錬が出来ていたかというと、ここは専用の水力発電所を持っているのだ。つまりはいくら電気使ってもタダってわけ。
映像で見た方がいいと思うので古い科学フィルムのURL置いておくよ。
https://youtu.be/OmzOg0Golrs?si=amRMpAjZZ8Oa6UlV
日本でも昔は国内で製錬していた。そこに直撃したのがオイルショックの原油値上げだ。これで電気料金が跳ね上がり、地金価格と釣り合わなくなって輸入するようになった。それで専用の水力発電所を作っていた日本軽金属の蒲原工場以外は全部撤退。
棘でロシアと中国からのみ地金輸入していると書かれていて鵜呑みにする人が多いが、中国からは輸入していない。
理由は簡単で、アルミを一番必要としているのは世界の工場、中国だからだ。輸出する余裕がない、っていうか輸出するなら国内で売った方が高い。輸送コストも少ない。
今の日本の地金輸入元はニュージーランド、オーストラリア、UAE、サウジ、ロシアなどだ。
これらの国が安く製錬できる秘訣は、やっぱり水力発電なのだ。UAEとサウジは違うかな？天然ガスとかかもしれない。
資源関係では昔からNJと豪州は縁があるのだ。そしてボーキサイトもアルミも昔からソ連/ロシアから輸入している。
それは国内で出たアルミ製品のスクラップだ。アルミだけじゃない、金属は全てスクラップが重要なのだ。
しかもスクラップの場合は製錬工程が要らないのだ。溶かすだけ。アルミの溶ける温度は600℃程度だから楽勝だ。つまりは省電力だ。
だから国内で出たアルミのゴミがちゃんとスクラップとして回収されるというのは貿易収支を改善する上に、国内に省エネ鉱山があるのと同じなので国力ともなるのだ。
そういう訳で皆さん金属ごみは混ぜずにちゃんと分類して捨てて下さるようにお願いします。自治体の収入にも成りますんで。
だから原発を増やしてもアルミ製錬を商用電力で行うというのは全く無理な話なのだ。電気代値下げしても絶対にペイしない。
日本の送電は高品質で、他国に比べても電力が高いというのはある。でもそれを加味しても商用電力でアルミ製錬はどうやってもペイしないのだ。
アメリカの様子見て怖くならないだろうか？私は怖いよ。
だってアレ自分の国ぶっ壊してるのに全く気が付いてない。不老不死にしてやろうと水銀呑ませてるみたいな事をやってる。カルト宗教の儀式みたいだ。
ネットで扇動しまくり扇動されまくりの果てがアレだ。妥当な情報以外をシャットアウトする能力を磨かないと先人が何十年も積み上げた自分の社会や国家をぶっ壊してしまう。しかも外国に操縦されている疑いが濃厚だ。
「妥当な情報」かどうか判断する勘も重要だ。この時に「アルミ 中国」と検索するとSNSの偽情報が引っかかってしまう。
そこで「アルミ 製錬」とするとメーカーや商社の説明が掛かるのだ。だから「製錬」という言葉を知っていないと難しいのだ。ちょっとだけ知ってる者には中を見せてくれるが、知らないと扉の壁画が現実だと思ってしまうのだね。