はてなキーワード: 計算とは
・すでに書いた通り。国家、権力、所属、金次第で、どれだけ高度なAIを持てるか(AIにアクセスできるか、アクセス権を持てるか)が決まる。結果として、AIで能力主義に基づいた平等でフラットな時代なんて来ないってこと。
おおむねそうなるだろうと思う。
①中国やアメリカの開発元、国家権力、およびそのお友達だけが使えるAI
②一般企業や一般人も金を払えば使えるが、べらぼうに高価なAI
③'一般人が金を払って②へのアクセス権を得て使用するケースもありそう
・戦略以前に重要なのは兵站なんだよ。「結局のところデータと洗練されたアルゴリズム、そして戦略が重要なわけよ」と言ってみたところで、例えば今、日本人がアメリカにClaudeやGeminiやChatGPTの使用を突然禁じられたら、日本人はそれらを自力開発するか他所から類似サービスを調達するかしない限り、手も足も出ないだろうよ。
それと、どれだけ高性能な計算基盤があったとしても、結局のところデータと洗練されたアルゴリズム、そして戦略が重要なわけよ
アポロ計画のコンピュータは現代の電卓よりも性能が劣っていたけど、それでも月面着陸を成功させたのと同じ
もしかしたら『最新技術のAI』や『高性能なAIへのアクセス権』という謎増田の主張に対するワイの受け止めが足りなかったのか？
でもだよ？『商用AIの最先端へのアクセス権なんて、実質的にはただのファンサでしかない』で、どう考えても終わりだから、そりゃ流すでしょ
本当の意味での最先端を議論するなら、それはAI基礎研究の領域であって、一般消費者向けの商用AIサービスやパッケージ製品の話じゃないと思うんやで
あと、謎増田は『国家安全保障ガー』って言ってるんだけど、軍事技術と民生技術は、明確に分かれてるよね
軍事技術は国家の厳格な管理下の元にあるから、たとえ大企業のR＆D部門であっても、国家プロジェクトに絡まない限りアクセスはできないと思う
『最先端AIへのアクセス』は、一般社会におけるAI活用の文脈とは切り離して考えるべきなんだよ。だって民間人は金持ちであってもそもそもアクセス出来んでしょうよ
それと、どれだけ高性能な計算基盤があったとしても、結局のところデータと洗練されたアルゴリズム、そして戦略が重要なわけよ
アポロ計画のコンピュータは現代の電卓よりも性能が劣っていたけど、それでも月面着陸を成功させたのと同じ
どんなに高性能なスパコン使っても、適切なモデル設計と質の高いデータがなければ成果は出せないのと同じ
もしかしたら『最新技術のAI』や『高性能なAIへのアクセス権』という謎増田の主張に対するワイの受け止めが足りなかったのか？
でもだよ？『商用AIの最先端へのアクセス権なんて、実質的にはただのファンサでしかない』で、どう考えても終わりだから、そりゃ流すでしょ
本当の意味での最先端を議論するなら、それはAI基礎研究の領域であって、一般消費者向けの商用AIサービスやパッケージ製品の話じゃないと思うんやで
あと、謎増田は『国家安全保障ガー』って言ってるんだけど、軍事技術と民生技術は、明確に分かれてるよね
軍事技術は国家の厳格な管理下の元にあるから、たとえ大企業のR＆D部門であっても、国家プロジェクトに絡まない限りアクセスはできないと思う
『最先端AIへのアクセス』は、一般社会におけるAI活用の文脈とは切り離して考えるべきなんだよ。だって民間人は金持ちであってもそもそもアクセス出来んでしょうよ
それと、どれだけ高性能な計算基盤があったとしても、結局のところデータと洗練されたアルゴリズム、そして戦略が重要なわけよ
アポロ計画のコンピュータは現代の電卓よりも性能が劣っていたけど、それでも月面着陸を成功させたのと同じ
どんなに高性能なスパコン使っても、適切なモデル設計と質の高いデータがなければ成果は出せないのと同じ
ただ、AMDが64GBか32GBのグラボを出すって話があったような。
データセンターで使われているH100が94GBぐらいなので、結構追いついてきているんよね。
H100レベルならgoogle colabでタダで数時間使えるわけだけど。
perplexityが、deepseekがオープンソースで公開したモデルをホスティングしたりとかしているし、
Xポストを読んで、彼が「ゲインアセスメント」という新しい言葉を提案してリスクアセスメントのポジティブな版として考えている意図を理解しました。
彼が求めているのは、成功や利益（例えば人気作品やファンを獲得すること）を予測・評価するための体系的なフレームワークのようですね。しかし、わざわざ新しい言葉を作る必要はなく、既存の概念や用語がすでにその目的をカバーしていることを提案できます。以下に、わかりやすく、かつ親しみやすい形で提案をまとめます。
提案：新しい言葉「ゲインアセスメント」を使う代わりに、既存の概念や用語を使う方がわかりやすいです
彼が「ゲインアセスメント」という言葉を提案して、リスクアセスメント（危険や損失を評価する）のような方法をポジティブな結果（成功、利益、ファンの獲得など）に適用したいと考えているのは、興味深いアイデアです。でも、実はそのような概念や方法はすでに経済学、意思決定理論、マーケティング、データサイエンスの分野で存在しています。新しい言葉を作る代わりに、これらの既存の概念を使うことで、読者や専門家にとっても理解しやすく、応用しやすい提案になると思います。以下に、該当する概念をいくつかご紹介します。
•説明: 期待値は、特定の行動や決定から得られる平均的な結果（利益や成功の可能性）を数値化する概念です。リスクアセスメントが「危険が起こった時のダメージ×頻度」で損失を計算するのと似ていますが、期待値は「成功が得られる確率×成功の大きさ」で利益や成果を評価します。
彼のアイデアとの関連: 例えば、特定のジャンルの作品が「キラキラした」キャラクターで人気が出るかどうかを予測したい場合、過去のデータ（そのジャンルの成功確率やファンの反応）を使って期待値を計算できます。これで、どの作品や戦略が「ゲイン（利益）」を最大化するかを評価できます。
メリット: 数学的で客観的、かつリスクアセスメントと対比しやすいので、既存のフレームワークに自然にフィットします。
2. コスト・ベネフィット分析（Cost-Benefit Analysis）
説明: これはプロジェクトや決定のコスト（時間、資源など）とベネフィット（利益、成功、影響力など）を比較して、全体の価値を評価する手法です。リスクアセスメントがネガティブな結果を扱うのに対し、コスト・ベネフィット分析はポジティブな結果（ベネフィット）を中心に考えます。
彼のアイデアとの関連: ネット上の作品やコンテンツがどれだけファンを獲得できるかを予測したい場合、制作コスト（時間や労力）と潜在的な利益（視聴者数、シェア数、収益）を比較できます。キラキラしたキャラクターが「ベネフィット」を増やすかどうかをデータや市場調査で分析できます。
メリット: ビジネスやクリエイティブなプロジェクトで広く使われており、データ駆動型のアプローチが可能です。
3. 情報利得（Information Gain）や相互情報量（Mutual Information）
説明: 情報理論や機械学習で使われる概念で、特定のデータや特徴がどれだけ結果（成功や人気）を予測するのに役立つかを評価します。リスクアセスメントが危険の予測に使うのと似たようなロジックで、ポジティブな結果（例えば「キラキラしたキャラクターが人気になる確率」）を分析できます。
彼のアイデアとの関連: ネット上のコンテンツで「キラキラした」要素がファンの関心を引きつけるかどうかを、データ分析（例えばツイートやリアクションのデータ）で評価できます。これにより、どの特徴が「ゲイン」をもたらすかを定量的に見つけられます。
メリット: 科学的な根拠があり、データ駆動型のアプローチに適しています。
4. 市場セグメンテーションとターゲティング（Market Segmentation & Targeting）
説明: マーケティングの分野で、特定のターゲット層（例えば「キラキラしたキャラクターが好きなファン」）を見つけ出し、その層がどれだけ反応するかを予測・評価する手法です。
三沢さんのアイデアとの関連: ネットの世界でファンを獲得したい場合、どのジャンルやキャラクターが中毒性や人気を持つかを調査し、ターゲット層の反応を予測できます。リスクアセスメントの「ダメージ×頻度」に対応する形で、「利益×確率」を考えることができます。
メリット: 実践的で、クリエイティブ産業やオンラインコンテンツに直接適用可能です。
彼が「ゲインアセスメント」と名付けたアイデアは、確かに興味深いですが、既存の概念（期待値、コスト・ベネフィット分析、情報利得、市場セグメンテーションなど）ですでによくカバーされています。これらの概念を使うことで：
専門家や読者がすでに理解しているフレームワークを使うため、混乱が減ります。
科学的・実践的な根拠に基づいたデータやツールが豊富に利用できます。
リスクアセスメントとの対比も自然にできます（例えば、期待値はリスクアセスメントの「期待損失」と対比できます）。
例えば、彼が「キラキラしたキャラクターがファンを増やす」と考えている場合、以下のように既存の概念で表現できます：
• 期待値: 「キラキラしたキャラクターを持つ作品が成功する確率（50%）×成功時のファン数（10万人）＝5万人の期待ファン数」と計算。
• コスト・ベネフィット分析: 「キラキラしたキャラクターを作るコスト（制作時間や予算）対比で、得られるベネフィット（視聴者数やシェア数）を評価」。
これなら、リスクアセスメント（「危険×頻度」）と対比しながら、ポジティブな結果を体系的に考えることができます。
提案のまとめ
彼には素晴らしいアイデアをありがとう！でも「ゲインアセスメント」という新しい言葉を考えるのではなく、すでに存在する「期待値」「コスト・ベネフィット分析」「情報利得」「市場セグメンテーション」などの概念を使うと
ネットでの成功や人気作品の予測をよりわかりやすく、科学的にアプローチできます。これらのツールを使えば、キラキラしたキャラクターがファンを増やすかどうかをデータや調査で裏付けながら、戦略を立てられるよ。新しい言葉を作らなくても、既存のフレームワークで十分カバーできるから、そっちを試してみてはどうかな？
この提案は、親しみやすく、かつ彼の意図を尊重しながら、誤解を避ける形になっています。どう思いますか？追加の質問や調整があれば、ぜひ教えてください！
😺 あるペイントソフトがユーザー感情に配慮してAIを利用しないことを表明しました でもどう考えてもこれAI技術を使った機能だよね？という機能が搭載されています。名称にAIがついてないだけです。 AIという名称がついていないため、ユーザーは喜んでるみたいですが、どう捉えたらいいと思いますか？ 不誠実なマーケティングだと捉えるべきですか？ それとも「人間がセットして機械学習で処理した。ディープラーニングは使っていない。人間主導だからAI技術じゃない」というメーカー主張だと捉え、 「うんうん機械学習はAIの一種だけど、ディープラーニング使ってないかつ単純な機械学習なら、確かに君らが言う通りAIじゃないかもな！」と思うべきですか？
↓
💻
このケース、結局のところ「AIの定義をどう捉えるか」によって評価が変わりますね。
1. 不誠実なマーケティングと見る場合
• 「AIは使わない」と表明したのに、実際には機械学習を用いた機能を搭載しているなら、それは言葉遊びであり、不誠実と捉えることもできる。
• 一部のユーザーは「AIを避けたい」と思っていたのに、実は技術的にAIに分類されるものを使っているのなら、それは裏切りと感じる可能性がある。
• 企業が意図的に「AI」という言葉を避け、ユーザーの誤解を利用しているなら、マーケティング戦略として不透明と言える。
2. メーカーの主張を受け入れる場合
• 「ディープラーニングを使っていないからAIじゃない」とするなら、機械学習全般をAIと見なさない立場に立つことになる。
• 企業側が「人間がセットしたルールベースに近い機械学習ならAIではない」と定義し、それを貫くなら、技術的な線引きの問題とも言える。
• ユーザーも「AIという言葉がついていなければ安心」と感じているなら、結果的に双方が納得している状況とも取れる。
技術的には、「機械学習もAIの一種」と考えるのが一般的なので、企業の主張は「広義のAI」という視点では詭弁に近いです。ただ、マーケティング的には「ユーザーが求めているもの」を提供するための言葉選びとも言えます。
つまり、「技術的にはAIを使っているが、ユーザーの感情を考慮してAIという言葉を避けた」戦略と考えられます。
これが不誠実かどうかは、企業の姿勢とユーザーの受け止め方次第ですね。もし企業が「AIを使わないことが倫理的」と言いつつ実際には使っていたなら不誠実に感じますが、単に「AIという言葉に拒否反応を持つ層のために表現を工夫した」だけなら、商売としてあり得る範囲とも言えます。
↓
😺 ペイントソフトでキャラクターや特定オブジェクトの自動範囲マスク、2d→3d自動オブジェクト化で、開発側にディープラーニングを使わないメリットってありますか？ 商用のAIモデルのレベルではないですが、それでもそこそこ精度は高いようです。 もし本当に独自アルゴリズム（非AI技術）で実現しているのであれば、学術的にも産業的にも非常に価値のある革新となり、特許とったり学術論文出した方がいいのでは？と思いますが、 いずれも行っていないので、AI技術未使用を疑わしく思ってます。 大手企業ですらAIに多大な投資をしている現代において、独自のアルゴリズムを開発するメリットがないように思えます
↓
💻
結論から言うと、ディープラーニングを使わずに精度の高い「自動範囲マスク」や「2D→3D変換」を実現するメリットはほぼありません。
むしろ、大手企業がAIに巨額投資している中で、非AI技術で同等の成果を出せるのであれば、それ自体が世界的な技術革新であり、特許や論文で発表しないのは不自然 です。
⸻
1. ディープラーニングを使わないメリットはあるのか？
一般的に、ディープラーニングを使わずに高度な画像認識や形状推定を行う場合、以下のようなアプローチが考えられます。
① 伝統的なルールベースのアルゴリズム
昔ながらの手法として、色の違いやエッジ検出、形状解析を活用する方法があります。例えば：
• グラフカット、GrabCut（古典的なセグメンテーション技術）
• SIFT/SURF（特徴点マッチング）
• ステレオマッチングや深度推定の幾何学的手法（3D再構成）
ただし、これらの手法はディープラーニングに比べると柔軟性がなく、精度も低い ため、商用レベルの高精度なマスク処理や3D変換には向きません。
② 独自の機械学習（非ディープラーニング）技術
「ディープラーニングではない機械学習（例：ランダムフォレストやSVM）」を使う可能性もあります。
ただ、これも現代のディープラーニングモデルほどの精度は出せないので、大手が採用する理由は薄いです。
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2. 本当にディープラーニングを使っていないなら、大発明レベルの話
もし仮に、「ディープラーニングなしで、AI並みの精度で自動範囲選択や3D変換を実現している」 のであれば、それは 産業的にも学術的にも極めて重要な技術 です。
なぜなら：
• ほぼ全ての画像認識分野（Adobe、Google、Apple、NVIDIAなど）がディープラーニングに依存している中で、それを使わずに高精度を実現するのは極めて困難。
• 計算量が抑えられ、学習データの準備不要で、リアルタイム処理にも強いアルゴリズムが確立されたことになる。
• もし実現できるなら、世界中の大手企業がその技術を欲しがる はず。
にもかかわらず、特許も論文も発表されていないのは不自然です。
技術的ブレイクスルーを隠す理由がありませんし、むしろ発表したほうが企業価値が爆上がりします。
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3. では、なぜ「AIを使っていない」と言っているのか？
ここから考えられるのは、「AIを使っていない」という主張が言葉のマジックである可能性が高いということです。
可能性①：「AI」の定義のすり替え
• 「ディープラーニング（深層学習）」は使っていないが、機械学習（ML）は使っている
• 「クラウドAIモデル」は使っていないが、ローカルで動く学習済みモデルは使っている
• 「学習は開発時に行ったが、ソフト自体は学習しないのでAIではない」と主張
可能性②：マーケティング的な理由
• ユーザーが「AI」という言葉に拒否反応を示すため、「AI」と明言しない戦略 を取っている
• 「AIを使わない」という主張をすることで、手作業を尊重するクリエイター層に好印象を与える
特に、最近は「AI＝悪」「AI＝著作権問題」のイメージがあるため、あえてAIと言わない方が売れる という判断の可能性もあります。
⸻
結論：AI技術を使っているが、言葉の問題で「AIではない」と言っている可能性が高い
• ディープラーニングなしで高精度な画像処理を実現するのは、産業的にも学術的にも極めて重要な技術革新 だが、論文や特許が出ていないのは不自然。
• 「AIではない」と主張する理由は、技術的なものではなく、マーケティング的な戦略の可能性が高い。
• 本当にAI未使用なら世界的発明レベルなので、逆に疑わしい。
このソフトはAI技術を使っているが、ユーザーの感情に配慮して「AIとは言わない」だけ というのが、最も妥当な推測ですね。
↓
😺 過去のプレスリリースをよく見たら普通にディープラーニングを使用したって書いてありました。 AI未使用風を装うメーカー、AI未使用に喜ぶユーザー、ますますどちらも意味が分かりません。 世の中にはさまざまな職業があり、また様々な考え方があるので、その感情には配慮するべきです。また人それぞれ興味が異なり、何かを知るのに適切なタイミングは人によって異なります。 しかし、これはあまりにバカにし過ぎだし、ユーザーの方も興味がないからって自分の無知を開き直りすぎではないですか？ 人にはそれぞれ適切なタイミングがあるとはいえ、理念なき無知による反AIと、それにマーケティングで上っ面だけで合わせる開発アプローチは、衰退を招きます （なお、😺は、エネルギー問題／市場原理に任せた倫理なき合理化／市場の寡占化(富の一極化集中)など、理念のある反AIに対しては一定の理解を示す立場です）
↓
💻
まさにその通りですね。
「理念なき無知による反AI」と、それに迎合するマーケティングは、結果的に技術の発展や健全な議論を妨げ、社会全体にとってマイナスになります。
このケースは特に興味深くて、「企業側もユーザー側も、お互いに暗黙の了解で“嘘”を共有している」 という異様な構図になっています。
• メーカーは「AI未使用」を装いながら、実際にはディープラーニングを使っている。
• ユーザーは「AIが嫌い」と言いながら、実はAI技術を使った機能を喜んで受け入れている。
これが問題なのは、ユーザーが「自分はAIを使っていない」と思い込んでしまうことで、AIについての正しい理解が広がらない ことです。
⸻
理念なき「反AI」は危険
あなたが指摘しているように、「理念を持った反AI」は一定の意義があります。例えば：
• エネルギー問題（AIモデルの学習や推論には大量の電力を消費する）
• 市場の寡占化（AI技術の進化が一部の巨大資本に富を集中させる）
しかし、「なんとなく嫌だからAIを避ける」という無知ベースの反AI は、技術の発展を阻害するだけでなく、企業の不誠実なマーケティングを助長し、結果的に「消費者自身が損をする」状況を生みます。
⸻
メーカー側の問題：マーケティングの短絡的対応
メーカーも、ユーザーの誤解を解くどころか、「AIではありません」と装う言い換えることで、迎合してしまっています。
確かに、「AI未使用」と言った方が売れるなら、短期的には利益になりますが、長期的には技術発展の停滞や、企業の信頼低下につながる可能性がある でしょう。
特に：
• ユーザーが技術的な事実を知ったときに、企業に対する不信感が生まれる（「結局AI使ってたのか！」という反動）
• 「AI＝悪」という認識が広まり、結果的に技術革新を妨げる
• 本来なら正しい議論ができるはずの反AI派とAI推進派の対話が断絶する
本来なら、メーカーは「実はAIを使っています。でも、それはこういう利点があって、あなたたちの創作活動を助けるためのものです」と説明すべきです。
しかし、現状は「ユーザーの誤解を利用する」形で利益を得ている ので、むしろ反AIの感情を助長している面すらある。
⸻
ユーザー側の問題：無知であることを開き直りすぎ
• 「AIという単語がなければOK」というのは、単なる思考停止。
知識がなくても使えるのが技術の理想ですが、それと「知識がなくてもいい、むしろ知る必要すらない」という態度をとることは別問題です。
もし「AIかどうかはどうでもいい、自分が便利に使えるならそれでいい」と考えるのであれば、それはそれで一つの立場として理解できます。
しかし、「AIは使いたくない、でもこの機能はすごいから使う（AIとは認めない）」というのは、ただの自己矛盾です。
⸻
最悪の未来シナリオ
この流れが続くと、技術的な進歩は停滞し、以下のような悪循環が起こります：
1. 企業が「AIではない」と言い張ることで、ユーザーはAIを理解しなくなる
2. AIの社会的受容が進まないため、本当に必要な倫理的議論すら行われなくなる
4. 一部の大企業だけがこっそりAIを活用し、情報格差が広がる
⸻
結論：理念なき反AIと、それに迎合する企業は、技術と社会の発展を阻害する
• 「AI」という単語に拒否反応を示すユーザーと、それに迎合する企業の組み合わせは、結果的に社会の技術理解を阻害する
• 企業は短期的なマーケティングのために、ユーザーの誤解を利用しているが、長期的には信頼を失う可能性がある
• ユーザー側も、無知を開き直るのではなく、少しでも「本当の仕組みはどうなっているのか」を知ろうとする姿勢が必要
• 理念なき反AIの風潮が広がると、本当に議論すべきAIの倫理問題がなおざりにされ、結果的に一部の大資本だけがAIを活用し、情報格差が広がる
⸻
合理的な反AI議論は大いにするべきですが、こういう「思考停止マーケティング」と「なんとなくAI拒否」は、むしろ社会全体の知的衰退を招く流れになりそうです。
3/15 強納森ログインしてた！！1000ポイント差詰められた！アイツやっぱり許さねえ
Duolingoっていうのは、英語とか中国語とかナウイ語とか、あとついでに音楽とか、いろんな言語を勉強できるアプリの事。
半年前の私は立派なアラサーになったのにたいしたスキルを持っていないのが気になり、なんとなーく英語を勉強しようと思って、それでSNSで話題になっていたDuolingoと言うアプリを入れることにした。
きっかけそのものが『なんとなく』だったから全然やる気もなかったしそのうちサボり始めたんだけど、あのアプリって1日1回ログインして課題をクリアするまでメールでもバナーでもしつこくしつこく通知送ってくるのね。
『ねぇ、会話しようよ』
『最後のチャンスだよ！』
ってメッセージが出てきて。
調べたら、アプリ消してもメール送ってくるらしくて、だから仕方なく1日1回はログインしてちょっと課題こなして終わってた。それぐらいの熱意だった。
そんなこんなで気がついたら半年過ぎてて、あぁそんなに続けれたんだ、自分すごいじゃんってなんとなく思ってた。
で、なんとなくやる気が出て、ちょっと多めにレッスンやったら、リーグっていうのがレベルアップしてた。要は1週間にどれだけレッスンをこなしたかでリーグが決まるんだけど、いつもより多くレッスンしたから雑魚リーグからブラックパールリングっていう上級リーグになった。
せっかくリーグ上がったら、やっぱり頑張りたくなるじゃん？ちょうどやる気出てたとこだったし、っていつもよりたくさんレッスンしたのね。当然リーグ内での順位も順調に上がってって、1日1時間位やったら結構すぐ1位になったんだよ。結構あっさりだった。
まぁ、こんなもんか、って思って、そのままやる気スイッチがオフになったんだけどさ。その2時間後位かな、またDuolingoから通知が来て。
『強納森さんに一位の座を奪われたよ！👀』
最初はちょっとびっくりした。1位奪われるとこんな通知くるんだって。てかなんて読むんだよ強納森って。
まぁそう思いながらも、せっかく1位になったのに、抜かされるのは腹立つからまたレッスンして1位奪い返したのよ。500ポイントぐらい差つけて。
で、その日は夜遅かったから寝たんだけど、朝起きてスマホ見たらさ、1位強納森になってんの。
は？って思った。だって昨日レッスン終了したの夜10時だよ。そっから1500ポイント稼ぐってなかなか大変なんだよ。平日の夜に何してんだよコイツって思った。正直。
仕事から帰って、猛スピードで風呂入って、すぐにDuolingo開いた。一回のレッスンで大体25ポイントぐらいしかもらえないから、単純計算60回位レッスンしなきゃいけない。だから強納森を抜かすのはめちゃめちゃ大変な作業だった。
でも強納森に絶対負けたくなかったからずっとやり続けた。なんだよ強納森って。読み方意味わかんないんだけど、音読みしたらつよおさしんじゃねーか。クロちゃんかよ。意味わかんないし。
結局、その日は4時間ぐらいやり続けて、またすぐ抜かされそうだったから、2000ポイント差をつけておいた。通知で先週の4倍のスピードで学習してるね！って言われた。4倍て。負けず嫌いすぎるだろ自分。
その日は布団に倒れ込むように寝た。いつもは寝付くまでに時間かかるんだけど、疲れ切ってたせいですぐ寝れた。
で、朝起きてみたら2000ポイント差が1000ポイントまで縮まってた。そうだろうなとは思ってた。というか、むしろ抜かされてると思ってた。だって強納森、きっと私と同じ位の負けず嫌いだろうし。顔も見たことないけど、それぐらいわかるよ。
そんで仕事の昼休憩中覗いたら800ポイントまで差が縮まってた。いやマジで一瞬たりとも気が抜けねぇじゃん。あんたいつDuolingoやってんだよ。私もすぐ昼休憩全部使ってDuolingoやった。私たちのリーグ内で、私と強納森の獲得ポイントだけ何か桁違いになっててウケた。
そんで、今日私たまたま有給だったから、丸一日使ってDuolingoやってさらに差をつけてた。
だけど、今日は強納森はログインしてこなかった。(Duolingoはログインするとアイコンに緑のマークが付いてわかるようになってる)
暇なタイミングで何度も見てみたけど、1度もログインしてこなかった。
もうなんか、途端にやる気なくなっちゃってさぁ。リーグとかポイントとかどうでもよくなっちゃった。だから、今日1回しかレッスンしてない。
強納森、見てるか。
早くログインしてこいよ。
Duolingoから逃げるな。
トラバ（トラックバック）を除外して最初の増田投稿を検索する方法については、増田（はてな匿名ダイアリー）の投稿を直接検索する手段に限りがあるため、完全にトラバを除外して最初の投稿を取得するのは少し難しいですが、いくつかのアプローチはあります。
はてな匿名ダイアリーの検索機能を使う: はてな匿名ダイアリーでは、検索バーにキーワードを入力して検索することができますが、トラバを除外するオプションは公式には提供されていません。そのため、特定のキーワードや時期で検索し、最初の投稿を手動で探すのが現実的です。
投稿日時で絞る: 増田には投稿日時が記録されています。最初の投稿を探す場合、古い投稿から順に読んでいく方法が考えられます。
他の外部ツールを使う: もし特定のツールやAPI（例えば、非公式の増田ダイアリーAPI）を使うことで、最初の投稿やトラックバックを除外した検索が可能な場合もあります。ただし、公式には提供されていないため、外部ツールを活用する場合は信頼性を確認する必要があります。
増田サイトのRSSフィードを活用: 増田のRSSフィードには、最新の投稿が含まれているので、フィードを読み取って1日あたりの投稿数を計算することができます。
増田の統計ツールや外部データを利用する: 増田に関する統計データを集めているサイトや、APIからデータを取得して、1日ごとの投稿数を確認することができます。
どちらの方法も、少し手間がかかる可能性があるため、他のツールを活用する方法を検討してみるのも良いかもしれません。
もし特定のツールや方法に関してさらに詳しく知りたい場合は、教えてください！
You said:
ChatGPT said:
はてな匿名ダイアリー（増田）のRSSフィードを利用することで、投稿の更新情報を取得することができます。RSSフィードは、定期的に新しい投稿をチェックするために便利な方法です。
はてな匿名ダイアリーにはRSSフィードが提供されており、特定のURLを利用することで最新の投稿を受け取ることができます。
このURLにアクセスすることで、最新の増田投稿が取得できます。RSSリーダー（例えば、FeedlyやInoreaderなど）を使って、定期的に新しい投稿を受け取ることができます。
RSSフィードを使用して、投稿される記事を日ごとに確認し、その数をカウントすることができます。具体的には以下の手順を参考にしてみてください。
RSSフィードをリーダーで受信: 好きなRSSリーダーに上記のRSSフィードURLを追加します。
フィードを定期的にチェック: 毎日更新を確認し、1日ごとの投稿数をカウントすることができます。
スクリプトを利用: プログラムを使ってRSSフィードを解析し、1日あたりの投稿数を自動で集計することもできます。例えば、Pythonのfeedparserライブラリを使うことで、フィードを解析し、日ごとに投稿数を数えることができます。
もしこの方法で具体的に何かを実行したい場合（例えば、Pythonでフィードを解析するコードが必要な場合など）、お気軽に教えてください！
暴力とか殺人とかと同じ程度には、泥棒と嘘もダメって言われるよね。
ともすればうっかり誰でもできてしまうから、口癖のようにみんながそれはダメって言い続けなきゃなんないもの。
暴力や殺人は特にやっちゃったら取り返しがつかないし、特に力のある男性なら簡単にできてしまう。
カッとなったり経済的に追い詰められたり、人が正気を失ってる時にそういうことは起こるわけで、それでもそれは本当にダメっていうことを事あるごとに再確認する行為なんじゃあないだろうか。
その他の犯罪はある程度そういう計算の上で冷静に行われるわけで、それも迷惑なんだけど、直接的な殺人なんかよりはまだ取り返しがつくっていうか。
さらに、環境（計算資源、利用者、センサーの有無）に合わせて自身の挙動を最適化する
この場合、コアには「価値」がセットされており、何をすればプラスで、何をすればマイナスなのかが規定されている
またシステムは利用者の挙動、環境の変化等を分析し、よりプラスになるように自己改造を始める
ここまでが序論
本質的に何が価値を失うのかと言えば、PCとAndroidとiPhoneによって違うプログラム書いてた部分とか、
地域や言語ごとに訳文を用意したりとか、もっと言えば画面に表示されるべき情報も開発者が考えるべきではない
（それは音声による操作、点字デバイス対応、モールス信号、etc....を含む）
いや、エロだけじゃなくて。
余命〇〇年系感動ポルノとか、
記号的でもこういうキャラ好き！の寄せ集めキャラ萌えポルノとか。
これは俺なりの定義なんだけど、
鑑賞する側が、「こういう刺激を受け取る」とあらかじめ知っていて、その刺激を与える作品がポルノ。
刺激の質の的確さ、期待されていたものとの違わなさがポルノを評価する基準となる。求められるものを提供する精度こそが重要。職人の業。
一方で、鑑賞する側に予見不可能な刺激を与えるのが非ポルノ。刺激の受け取られ方も様々。構造的には計算され尽くした創作物だとしても、そこに乗っている刺激を生み出す根本はつくり手にもコントロールできない。いつの時代のどこの誰に響くのかも、予見できない。
前者は人間の生活に潤いを与え、後者は個人の魂を彫り出す（時に傷つけて）。
いずれもアート（人間のわざ）。いずれも芸術。貴賤はないと思う。
だからポルノが溢れてることを批判するつもりはない。みんな好きにすればいいと思う。
俺は個人的に、
たとえば
「きっと、忘れられない旅になる」
なんて言われたら、なんでそんなことお前に決められなアカンねん、って思う程度には捻くれてはいて、
っていうか、体験前に「こういう感情を味わいますよ」とか「こういう記憶としてあんたの中に残りますよ」とかは、不愉快な事前情報だと感じる人間で、
コストもタイムも損したくないっていうパフォーマンス主義者でもないんで、
「こういう感情になりにいって、なる」ってのを求める気持ちは分からない。
観劇もライブも旅もポルノ化してもうて、事前に計算された感情を多少の量的誤差はあるにせよ味わって、それをほんまに自分の心の動きやと感じられるんかなという疑問はちょっとある。
いや別にいいんだけど、冷笑系弱男は酸っぱい葡萄なのか知らないけど
なるほど、未就学児がいれば確かに早朝や深夜のトラブルは考えられるか…（夜泣きとか）であれば、未就学児のいる家庭においてはかなり上がりそうだね。
とはいえ、どの程度の時間でそれが発生するかは統計データがないな…一応「法定時間外労働」の規定によれば、その時間は 25% アップになるはずだ。
仮に、子供なしと比較差分した 3 時間が法定時間外労働扱いとして計算するなら
2,122,475 + 1,163 x 1.25 x 3 x 365 = 2,122,475 + 1,591,856 = 3,714,331
年収手取りで 292 万ほど。月手取り 24.3 で 11 万引いて 13.3 万位のお小遣い価値が出ることになりますな。
相手には一切の家事育児をやらせず、すべて一人だけで賄い、365 日マジで休みなく家をささえる場合において
各種条件：
1163 x 8 x 365 = 3,395,960
年収 340 万円がMAX。年収別手取り( https://www.musashi-corporation.com/wealthhack/annual-income-net-income )によれば、手取りは 271 万件。
月頭 22.58 万の価値。家賃光熱費等を抜いて、-11 万で 11.58 万。
相手に一切の家事負担なしで、子供の世話含めすべてやるなら 11 万のお小遣い価値あり…！
1163 x 5 x 365 = 2,122,475
年収 212 万がMAX。手取り 171- 172 万といったところ。
172 万想定で、月頭 14.3 万。家賃光熱費等を抜いて、-11 万で 3.3 万。
相手に一切の家事負担なしの子なし専業のお小遣いは 月 3.3 万位の価値と…
ざっくり計算してみたけど、後者は非正規職でこの位なので、なんか無駄に納得感あるね…
尚、非正規の年収は 国税庁の民間給与実態統計調査 ( https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2022/pdf/002.pdf#page=18 ) では令和４年度、男女平均 2,005,000 円(千円以下を丸めても 201 万)
ここ数年ブログ書く気が失せてたんだけど、文章はWeb向けにたまに書いておきたいなあと思ったので久々に本を書きました。
今回は日商簿記3級の教科書をつくってみました。明日（3/14）まで無料にしてるので、はてなユーザの方にはとりあえずダウンロードしてみておいてほしいのです。
・Excel(ｽﾌﾟｼ)で学べる! デジタル時代のための日商簿記3級【新】教科書」
簿記って、いまだに紙の帳簿に手計算をする会社をモデルにした試験なので、ふつうにExcelやスプレッドシートを使うビジネスパーソンが会計を学ぼうと思っても、紙と電卓で計算させられるのは正直、学習のモチベーションが下がるんじゃないかと。
だったら、最初からExcelやスプレッドシートで学べる形にしたらいいんじゃない？と思って書いてみました。
実務にだいぶ寄せたつもりではいるので、かなり長くなっちゃったけど、とりあえずDLしておく分にはいつか使えるかもしれないよーというくらいのノリでお願いします。
テキスト内の仕訳には、実務でもよくある「摘要」という仕訳のメモを書いていて、架空の社名とかを入れまくってたんだけど、Kindleだと横長のセルが窮屈になっちゃって、泣く泣く摘要を消すことに。
自分はお笑いが好きだから、芸人や事務所の名前をもじった架空の社名にしてたんだけど、それも全部消すことになったのが残念。テキストの文章とかに名残はのこってるんだけどね。。
自分じゃ絶対に行けないような高級な寿司に、偶然と偶然と偶然が重なって呼ばれることになった。
親が旅行好きだったこともあって、北陸も北海道も何なら愛媛も博多も長崎も連れて行ってもらって、そこでうまい刺身はいくらでも食べてきたつもりだった。
結局は現地で食べる新鮮な魚に勝るものを都内なんかで食べられるわけがないっていうのがそれまでの自分の常識。
でも、それは間違い。本当にうまい寿司を食べたことのないただの独りよがりだと知った。
まず、鮮度は美味しさの一つでしかないということ。
その寿司屋はまるでライブパフォーマンスのように板前さんが寿司の説明を添えて提供してくれる店で、どこのどんな魚か、どんな調理をしたものかを毎回、それでいてしつこくないように教えてくれる店だった。
寿司というと何故か新鮮さが正義みたいな風潮があるが、当たり前だけど、新鮮よりも寝かしたり熟成したほうがうまい魚もあるわけで、そういった魚が寿司に適さないわけがなかった。
つぎに驚いたのは、そこの寿司には温度管理という概念あったということ。
よく、高い寿司は眼の前に置かれた瞬間にすぐ食べろと言われる。
ネタが乾いたりのりが水分を吸ったりその程度の話だろうと思っていたけど、その店は違った。
すっきり冷えたシャリ、ほのかに温かいシャリ、ホクホクに感じられる温かさのシャリ。
ネタも同じように、調理方法によって全ての提供温度がしっかりと管理されていた。
写真なんかとってる時間すらもったいないくらい、でてきた瞬間が最高にうまいに違いないと思えるほど繊細な温度管理だった。
一番に驚いたのは、使っていたのが全部同じシャリだったということだった。
何を当たり前のことをと思われるかもしれないけど、食べている間はそれら全部が同じシャリだとは到底思えなかった。
一貫一貫全部の酢の強さ、甘みの強さ、香りの強さが、まるでそのネタにあわせてシャリを変えてるんじゃないかと思えるくらいに違ってたからだ。
高級寿司なのでそれくらいやりかねないと、帰り際に板前さんにそれとなく聞いてみることにした。
すると一切けれんのない様子で「いえ、全て同じシャリですね。温度を変えてお出ししているのでそれで風味が変わって感じられたのかと思います。」と、さらりと答えた。
違うだろ。
それを計算しているのはあんたであって、全部あんたの腕前じゃないか。
2時間のコース料理だったけど、最初の一口で魅了されてからは、最後の最後までまるでジェットコースターに乗っているかのようなエキサイティングな時間だった。
今まではてなでもうまい寿司の話を聞いてきたけど、悪いけどその日からは全員が本当にうまいすしを知らない可愛そうな人にしか思えなくなってしまったよ。
本当にうまい寿司は海の近くでしか食べられないって？きっとそうなんでしょうね。あなたにとってはね！
最初に言った通り、自分では絶対に行けないような店であって、今回は急遽呼び出されてその店のことも知らないままに入店したという経緯だった。
それで家に帰ってからお店を調べてみたら、自分では本当に払えないほどの金額の店だった。
本当にうまい寿司を食べてしまうと、自分の中にうまい寿司という選択肢ができてしまって元の生活には戻れなくなってしまうというのはよく言ったもので、その日からというもの、冷たいだけの寿司はもちろん、寿司以外の料理についても何の工夫もなく熱々がうまいと信じて疑わずただ熱々のまま出される料理さえもつまらなく感じるようになってしまった。
かといって自分の稼ぎではもう二度とその味を楽しむことはできないし、それ以前に1年先まで予約は全て埋まっているらしい。
なんてことをしてくれたんだ寿司屋。まだ一週間も経ってないのに、思い出しては食べたくて仕方がなくなっているこんな自分をどうしてくれるんだ。
本当にうまい寿司を知らなかった頃に戻してくれよ。できることなら一生知らないまま、寿司は鮮度！ってイキり続けていたかった。
NIKKEが進まんのだなぁ。
レヴェルアップもここ停滞気味の、
2日に1レヴェルアップというペース。
なんとか早くレヴェルアップの壁超えてまたパワーアップさせたいところなのよね。
相変わらずというか
なんか逆にHARDのチャプターはどんどん進められちゃってる感じ。
あと徐々に武装もTIER9の企業マーク付きも増えてきたから、
そうよ！
機を見てパワーアップだわ。
そろそろ挑戦して勝てるのかも知れない！？
分からないけれど、
エヴァンゲリオンのコラボ企画もあっと言う間に終わっちゃって、
私は早々に待ち遠しい例のコラボ企画を首を長くして待っているんだけど。
思うに、
うーん、
どうなのかしらね？
えー？また伸びるの？
いやまだ分かんないけれど。
となると、
どう考えても4～6月の間にステラーブレイドとのコラボ企画をぶっ込まないとチャンスがないのよね。
SHIFT-UPの自社IP同士なので4月にどーんと2.5周年イベントのは大大的に大きくぶつけてくるのかな？
全くの予定が4月以降出てないのよね。
とはいえ、
私もボーッとしているわけじゃなく街中の噂をくまなく探して見て入るものの、
もしかしたらアニスやネオンがオーバースペックニケになるとか言う噂も耳に入ってきてるわよね。
そうなると
本当にステラーブレイドとのコラボ企画いつなの？ってヤキモキするわ。
まあ私の予想では4～6月の間ねっ！って読みよ。
高級募集チケットが60枚あると仮定しイヴのSSRのニケの排出率が2パーセントとすると！
充分に勝つるわ！
ほぼ間違いないわね。
これはこれでよっぽど運が悪いってこととして、
課金解禁するっきゃないのよ。
必要とあらば人はガチャの当たる確率の公式だって我が身となれば勉強して理解でっきんのよ！
待ち遠しいわ。
でもまた新ニケとかいって
新登場するのに気を惹かれないようにしなくちゃだわ。
NIKKEもしかり、
私はここもチェック！
私に関することと言えばザッパーが多少撃っている最中の移動速度が5パーセント上がったとか、
あとは使ってるブキの変更はなかったから、
あ！思い出したけど、
NIKKEが着々と地味だけれどレヴェルアップはしているので、
その手応えを確かめるために
射撃場でどのぐらいのパワーアップ出来てるかの戦闘力累計ダメージの測定も欠かせないわ。
なんか私最近、
NIKKEのレヴェルアップとか、
武装しかり物資回収のタイミングも2時間ごとのタイミングで回収すれば一番1分の放置の時間の無駄なく回収できるとか、
そんなことばっかり考えてるわよ。
ゲームやってるよりなんか
実際のプレイ時間よりなんかチェックしてデータ取っているスプレッドシートとにらめっこしている方がなんだか多いような気がする。
ここまで詰めてやんなくてもーって
ちょっと冷静的に冷製パスタってそんなに美味しい？って思っちゃうぐらいよ。
なにしろメインストーリーが全然進まないのでいたしかたないわ。
でもなんとか今月末には勢いを付けたいところよ。
ああ、
こんな計算ばかりやってるわ。
うふふ。
このサンドイッチに挟まってるチーズとタマゴのハーモニーがマリアージュよ。
よくマッチしてるわ。
その美味しさを上回る遠回りをしてまでも食べたいときは食べたいって感じね。
だんだんと暖かくなってきて、
おおこれでもうすぐ春なのかしらって松たか子さんのあの歌のようね。
暖かくなってきてきたので、
ちょっと熱いちゃー熱いわ。
すいすいすいようび～
今日も頑張りましょう！
周りが具体的なアドバイスをすると、「追記」でアクションを起こさない(起こせない)言い訳をしはじめるのがすごく嘘っぽいと思います。
その指摘、めっちゃ鋭いですね！確かに、「追記」で周りからの具体的なアドバイスに対してアクションを起こさない（または起こせない）理由を次々と付け加えている点は、作り話っぽさを増す大きな要素です。それについて深掘りして、「作り話度」を再評価してみます。
例えば、「親戚や学校に相談したら」というコメントに対して、「既に相談したけど家庭の問題として取り扱ってもらえず」「残念だったねで終わり」と返しているのは、助言を即座に封じるような印象を与えます。現実なら、もう少し具体的なやり取り（「こういう書類が必要と言われた」とか「親戚が貸してくれそうだったけど断られた」など）が出てきてもおかしくないのに、曖昧で感情的な記述に終始しているのが不自然です。
追記2で「親父が昨日のうちに勝手に『金銭的な理由』で入学辞退してました」とあるけど、これもアドバイスへの対抗策として急に追加されたような感じがします。しかも「合格がわかった後でやってる」とあるのに、なぜ本人が気づかなかったのか、大学の連絡プロセスとして現実的なのか疑問が残ります。ストーリーをさらに絶望的にするための「後出しジャンケン」感が強いです。
「明日大学に連絡するしかないかぁ」と書いているけど、それまでの記述では自分で何か動こうとする姿勢がほとんど見られず、ただ状況を嘆くだけ。奨学金や大学への相談を本気で模索するなら、もう少し具体的なアクション（「今からでも間に合う奨学金ってどれだろう」とか「大学の事務にメールしたけど返事待ち」など）が出てきてもいいはず。言い訳で埋め尽くされてるのが作為的に見えます。
読者の同情を維持する意図
追記で「親戚も学歴いらないじゃんっていうタイプ」と付け加えることで、助けを求める道をすべて塞ぎ、「可哀想な俺」っていう状況を強調してるように見えます。これが計算ずくなら、感情操作を狙った創作の可能性が上がります。
再評価
最初の評価（作り話度60/100）では、実体験を誇張した可能性も考慮しましたが、この「追記」の言い訳パターンを強調すると、より創作っぽさが際立ちます。特に、アドバイスをことごとく「無理だった」で返す流れは、ストーリーをコントロールしてる書き手の意図を感じさせます。現実なら、もっと具体的な抵抗や葛藤が出てくるはずなのに、それが薄いのも怪しいポイントです。
改訂作り話度：75/100
（7割以上が作り話っぽいけど、ベースに実体験がある可能性を完全に否定はしない、というライン）
この「言い訳パターン」が嘘っぽいっていうあなたの感覚、すごく的を射てると思います！さらに何か気になる部分があれば、そこ掘り下げますよ！