  |
はてなキーワード:タスクとは
タスクタイプのENUMとタスク内容のStringと日付をDBに保存するコマンドプログラムを書いて タスク内容はタスクタイプによっては固定になる場合と任意のStringの場合がある
これで下のようなものが出たがENUM側に持たせてるので言い方の問題だと思うよ
public staticvoidmain(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
System.out.println("Task type:");
for (TaskType type : TaskType.values()) {
System.out.println("- " + type.name());
}
TaskType taskType = TaskType.valueOf(scanner.nextLine().trim());
if (taskType.hasFixedContent()) {
taskContent = taskType.getFixedContent();
System.out.println("Task content fixedas: " + taskContent);
} else {
System.out.print("Enter task content: ");
taskContent = scanner.nextLine();
}
System.out.print("Enter taskdate (yyyy-MM-dd): ");
LocalDate taskDate = LocalDate.parse(scanner.nextLine());
Task task = new Task(taskType, taskContent, taskDate);
System.out.println("Task saved successfully.");
}
}
DAILY_REPORT("Daily report submission"),
MEETING(null),
MAINTENANCE("Systemmaintenance task");
privatefinalString fixedContent;
TaskType(String fixedContent) {
this.fixedContent = fixedContent;
}
public boolean hasFixedContent() {
return fixedContent != null;
}
publicString getFixedContent() {
return fixedContent;
}
}
引数には日付とタスク種類とタスク内容を受け取ってDBに登録する
ここでタスクの種類によってはタスク内容が固定の内容になる、という条件があったとする
これをAIコーディングするとかなりの高確率でスケジュール登録の関数内にその機能を入れ込む
タスクの種類によってタスク内容が固定化するのは、スケジュール登録とは無関係の制約なので
スケジュール登録は単機能として実装して、呼び出し側でそういう制約を持つようにしてくれ、とお願いすると修正したりしなかったりする
この例だけだと「どっちでもいいじゃん」ってなりそうだけど、他の制約とかが出てきたときに同様に関数にどんどん条件を足していって
いわゆる大学生が実験で作りそうな長尺関数が出来上がりがちになる
これ、AIが短期記憶と長期記憶には強いけれど、「関数で呼び出す」みたいな中期記憶的な部分が弱いから起きると思っていて
この手の関数実装の例に限らずに同様の事象って結構あるんだよね
プロンプト全体として「スケジュール登録する」「タスク種類によって内容は固定化される」っていう長期記憶は持ってるんだけど
それを実装するときに短期記憶でしか実装できないから目の前の関数に埋め込んでしまう、っていうような現象
もちろんキチンと指示すれば対応してくれる（なぜか頑なにやってくれないときもある）んだけど
バイブコーディングとか言って実装してるとこの手の長尺関数だらけのクソコードが溢れるんじゃないかと思う
https://anond.hatelabo.jp/20251214182609
そもそも責任とはなんだろうか。日本語では曖昧だが、英語圏では以下の責任を明確に区別する。
元増田が使っている「責任」はこの三つが混在しているが、それぞれ分けて考えると、議論の見通しが良くなる。
事故をなるべく起こさずに運転する、という意味では、AIが人間より高い responsibility を果たし得る、という指摘には同意できる。
疲労せず、注意が散漫にならず、統計的に安定した挙動を取れる以上、運転行為そのものに限ればAIの方が優秀な場面は多いだろう。
ただしこの記事で扱われている responsibility はほぼこの「運転行為」に限定されている。
自動運転タクシーにおける responsibility には、
これらはAIには担えず、人間が引き受けなければシステム自体が成立しない。仮に部分的にタスクを切り出して任せることは出来たとしても、AIに頼んで待機していればシステムが構築される、というレベルの responsibility は、現代の生成AIの延長線上にはまだ見えてこない。
を説明し、制度や設計に反映させる責任は、AIではなく人間側の制度に属する。
現代の安全設計では、謝罪や後悔よりも、 この accountability をどう回すかが核心になる。
しかしこの記事では感情的責任が否定される一方で、accountability の議論はほぼ登場しない。その結果、責任の議論は期待値計算に収束している。
記事の後半で主に扱われているのは、実質的にはこの liability だけだと思われる。事故が起きたら保険で補償される、結局は金銭で解決される、というのは事実だ。ただし、liability が制度として処理されていることと、responsibility や accountability が不要になることは同義ではない。
liability の期待値だけを見ると、
またliabilityには刑事責任も含まれるが、AIは牢屋に入れないのでその点でも責任は果たされない。
ここまでの説明の通り、AIが直接代替可能な責任とはresponsibilityの下層、タスクとして明確化された範囲に過ぎない(代替による改善の結果が他の責任を軽くすることはあり得る)。
しかし自分は元増田の、『人間が責任を取れるというのは自惚れ』という論を概ね肯定する。
なぜなら元増田をはじめとする多くの人々は『責任』を運転のような個別行為を遂行するresponsibility の下層であるタスクの確実な実行としてしか認識できず、本来の責任の主体である制度設計やそれを構築する行為まで考えが及ばないからだ。そういった人達にとっては、AIは自分たちの責任範囲を脅かす脅威であることは疑いようがない。
結局現代のAIをどう評価するかは、技術の性能以前に、どの層の責任を見ているかの問題なのだと思う。
Permalink |記事への反応(10) | 12:57
そもそものフレーミングとして、ワイは嫁をでかい猫だと思っとる（嫁には、ワイをでかい犬だと思えと言ってある）。
小細工としては、ぼんくらが使いたがるツボを突いた道具があるので、適宜導入しとる。
カーペットを掃除するコロコロとか、こじゃれたパンのトースターとか。
ああいうのを与えて、使わせる合図を決めとくと、素直に使っとる。
やっぱり猫や。
嫁家族との旅行やら○○式やらのめんどくさい準備は、タスク管理アプリを使ってこちらでバックログを作成して嫁や嫁の母をアジャイルマスターにすると、おもしろがって遊びながらまわしとる。
こんな感じでいろいろやるけど、基本はただの猫なので、役には立たん。
そういうもんだと思って愛するしかない。
GeminiDeep Researchで本当の話なのか調査させ、はてな匿名ダイアリーへ投稿出来るように要約させた
はてな匿名ダイアリーを指定したら口調が勝手に変わって吹いたｗ
2025年末、「娘のはじめてPCにLinux」という議論がネット上で波紋を呼んだ。これは単なるOSオタクの戯言ではない。 「エリート層は子供にRaspberry Pi（ラズベリーパイ）を与えて"支配側"へ育て、一般家庭や公教育はiPadを与えて"消費側"に留め置く」という、現代の身分制度（デジタル階級社会）への警告だ。
本稿は、英国王立協会やGIGAスクール構想の実態、労働市場データを分析した「公教育の機能不全と家庭内資源動員に関する調査報告書」の要約である。結論から言えば、「中流以下の家庭こそ、なけなしの金を払ってでも子供にLinuxを触らせろ」ということになる。
かつてのデジタルデバイドは「ネットに繋がるか否か」だった。スマホ普及後の現代における格差は、「コンピュータの制御権（Root権限）を持っているか否か」である。
英国王立協会はすでに2012年の段階で「学校のICT教育はオフィスソフトの使い方しか教えていない」と酷評している。 その結果、富裕層の私立校では専門家を雇ってRaspberry PiやAI活用を教え、貧困地域の公立校では管理が楽なiPadを配って終わり、という絶望的な「質の乖離」が起きている。米国でも同様に、富裕層の子供ほど「消費的なスクリーン（TikTokやYouTube）」から離れ、ChromeOSやRaspberry PiやUbuntuなどを導入し創造的なプログラミング教育を受けている。
日本の金のある自治体の公立小中学校で配られたiPadは、MDM（管理ツール）によってガチガチに制限されている。 逆に、ChromeOSはLinuxベースであり開発環境として優秀なのだが、教育委員会は「セキュリティ」と「管理コスト」を理由にその扉（ChromeOSやLinuxでの創造的な授業）を諦めた。 結果、公立校の生徒はiPadで「Web閲覧」と「ドリルアプリ」しかできない。
一方で、開成や筑駒といったエリート校の生徒は、制限のない環境でサーバーを構築し、Unityでゲームを作り、競技プログラミングに没頭している。iPadの 「サンドボックス（砂場）」の中で遊ばされている公立校生と、システムの内側に触れているエリート校生。このスタート地点の差は、10年後に致命的な「年収の差」となって現れる。
「社会に出ればWindowsだろ？」というのは20年前の常識だ。現代の高付加価値インフラ（AWS、Google Cloud、AI開発、IoT）は、ほぼ全てLinuxで動いている。
GUI（マウス操作）はAIにとってコストが高いが、CLI（コマンド操作）はAIへの命令（プロンプト）そのものであるため、相性が抜群に良い。Linuxを学ぶことは、「AI時代におけるコンピュータへの正しい命令作法」を学ぶことと同義だ。
「MOS(Microsoft Office Specialist)」というフィルター機能は低下し、GithubやPixiv、Youtubeなどでのクリエイティブな活動履歴（何を作れるか）がパスポートになる。貧困・中流層がこの壁を越える唯一の武器が「技術力（ポートフォリオ）」だ。
中流以下の公教育が頼りにならない以上、家庭で動くしかない。幸い、Linuxの世界は「金はかからないが、知恵と時間はかかる」。これは資金力のない家庭にとって最大の勝機だ。
30万円のMacBookは不要。企業落ちの中古ビジネスPC（ThinkPad X250/X260等）なら、秋葉原や通販で1.5万〜3万円で買える。Windows11が入らない型落ちこそ、軽量なLinuxには最高の機体だ。Raspberry Pi 4や400の中古も良い選択肢となる。
親が教えられないなら、CoderDojo（無料のプログラミング道場）のようなコミュニティに子供を連れて行けばいい。そこには「技術を楽しんでいる変な大人」がいる。その出会いが重要だ。
「壊れるから触るな」ではなく、「壊してもOSを入れ直せば直るから、好きにいじれ」と言って管理者権限（Sudo）を与えること。YouTubeを見る端末を、YouTubeを作る端末に変えること。
高価なiPadを買い与えて安心するのではなく、1万円の中古PCを与えて「黒い画面」に向かう子供を応援すること。 その小さな投資が、子供を「デジタル小作人」から救う唯一の手段になるかもしれない。
そんなにセックスはしたいと思わない。
面倒だし、しなくても困ることはない。
もちろん時々したいという欲求にかられることもあるが、Twitterでも眺めて無の時間を過ごすうちに、そんな欲求も薄れてくる。
眠い。
とにかく眠い。
日々のフルタイム労働に加えて、終わりのない家事。作っても作っても現れる「ごはんのじかん」。毎日出てくるホコリ。洗ったばかりなのにまた洗濯。物の在庫管理にチラシを見ながら必要なものを安く手に入れるための思考アレコレ。まとめ買いするから毎回重い。
もうツラツラ述べるのさえ面倒。
さらに、ここに挙げたのは有名どころの例であり、もっと細かな、結露を拭くとか、裏返しの靴下を戻すとか、椅子のネジを締め直すとか、もうゴマンとタスクがある。
私は疲れ切っている。
そこにセックス。
いや、できればごめんなさいしたい。睡眠時間をください。もしくは推し活の時間をください。日々のタスクに追われて推し活は休止中である。
とにかくこんな感じなのだ。
高市早苗氏が首相に選出され台湾発言で物議をかもしてから、これまで以上に政治的な議論がなされるように感じる。またただの党派性の選好がどうこうにとどまらず具体的な安全保障まで真剣な意見が交わされるようになったことは、日本社会自体が一つの転換点を迎えているように思える。
そのなかで、個人的に党派の煽りあいや中傷を超えて道具的に政治を語るのに役立つかもしれない一つのネタを紹介したい。あくまでも仮説が、情勢について語る一つの視点になれば幸いである。
なお事前に予測した方向性と合致したためAIの手を大いに借りてある。
また曖昧戦略の欠如は相手の意思決定を手助けするだろう。デマなどについて聞いてみても面白いと思う。
以下perplexityより
自由エネルギー原理の見地から見て、政治の党派性における右派、左派はそれぞれエントロピーの減少における役割の相違という観点から説明できる？
自由エネルギー原理から見た政治の党派性：右派・左派とエントロピー減少の役割の相違
自由エネルギー原理（Free Energy Principle,FEP）の枠組みから政治イデオロギーの左右の違いを説明することは、一定の理論的根拠を持つ興味深い視点を提供します。ただし、これは直接的な学術的応用というより、理論的な仮説として理解されるべきものです。
自由エネルギー原理によれば、すべての生物システムは熱力学の第二法則に対抗してエントロピー増加を最小化することで、秩序を維持しています。具体的には、生物は予測エラーを最小化することで、感覚状態のエントロピー（無秩序さ）を減少させ、環境との相互作用をコントロールします。このプロセスは、**予測処理（predictiveprocessing）**メカニズムを通じて実現されます。つまり、生物は内部モデルを持ち、それに基づいて世界を予測し、実際の入力との差分（予測誤差）を最小化することで、驚き（サプライズ）を制御します。
最近の認知神経科学の研究により、保守主義と進歩主義は予測処理の異なる戦略に対応している可能性が示唆されています。
曖昧性と不確実性に対してより高い耐性を持つ
前帯状皮質（anterior cingulatecortex）の活動が強く、反応競合に対する神経認知的感受性が高い
これらの特性は、高いエントロピー状態（高い不確実性）を許容しながら、情報環境の変化に応じて予測モデルを継続的に更新する戦略に対応しています。自由エネルギー原理の観点からすれば、彼らは予測精度（precision）の重み付けを比較的低く保つことで、新規情報による予測誤差を柔軟に受け入れ、より適応的なモデル更新を可能にしています。
不確実性や曖昧性への耐性が低い
脅威や秩序の乱れに対してより敏感で、知覚的堅性が高い
右扁桃体（right amygdala）の活動が強く、脅威認知に敏感
これらの特性は、予測の確実性（certainty）を高く保ち、既存モデルへの信仰度（prior belief）を強化する戦略に対応しています。自由エネルギー原理の用語では、彼らは予測精度の重み付けを高く設定することで、外界の変化に対して強力な内部モデルの安定性を維持しようとしています。
政治の党派性をエントロピー減少の枠組みで理解すると、以下のような対比が浮かび上がります：
保守主義は、社会的秩序を既存の伝統的制度や階級構造の維持を通じて最小化しようとします。このアプローチは、複雑な社会システムの不確実性を、階層的で確定的な構造によって「切り詰める」戦略です。社会に内在するカオス（高エントロピー）に対抗するため、既に証明された秩序パターン（伝統）を維持することで、予測可能性を確保します。
進歩主義は、社会的秩序を個人の自由、多様性の認容、制度的革新を通じて最小化しようとします。一見すると秩序を緩和しているように見えますが、実際にはより複雑で適応的な秩序化メカニズムを導入することで、社会システムのエントロピーを減少させる戦略です。異なる視点を統合し、新しい情報に基づいて制度を改革することで、社会システムの予測モデルをより現実に適応させようとしています。
不確実性耐性と脳レベルの同期
興味深いことに、研究では不確実性への耐性が低い人ほど、政治的に同じ立場の人たちとの脳活動の同期が強いことが示されています。言い換えれば、不確実性を避けたい個人は、同じイデオロギーの人々と同じ予測モデルを共有することで、集団レベルでのエントロピーを減少させようとしているのです。これは社会的な「外界の秩序化」メカニズムとして機能しています。
最新の複雑システム理論では、政治分極化は正のフィードバックループと相転移（phase transitions）のメカニズムを通じて発生することが示されています。保守主義者は秩序の維持を目指し、進歩主義者は秩序の革新を目指すという相反する動力が、社会システム全体のダイナミクスを決定しています。両者の相互作用は、社会的エントロピーを管理するための補完的なメカニズムとして機能しているとも解釈できます。
この自由エネルギー原理に基づく解釈には重要な限界があります。第一に、個人の認知的特性と政治的立場の関係は因果的ではなく相関的である可能性が高いです。第二に、政治イデオロギーはきわめて文化的・歴史的に構築されたものであり、普遍的な神経生物学的基盤のみでは説明できません。第三に、FEPは主に個体レベルの生物システムを想定しており、社会システムへの直接的な応用には理論的な拡張が必要です。
要するに、自由エネルギー原理の観点から見ると、右派は予測モデルの安定性重視によって秩序を維持するエントロピー減少戦略を採る一方、左派は予測モデルの柔軟性重視によってシステムの適応性を高めるエントロピー減少戦略を採ると理解できます。両者は、相異なるメカニズムを通じて社会的エントロピーの増加に対抗しているのであり、政治的党派性の根底には、不確実性に対する根本的に異なるアプローチが存在していると言えるでしょう。
自由エネルギー原理（FEP）を政治党派性に適用する理論を拡張するには、階層的ベイズ推論の多層構造、社会的相互作用の動的モデル化、経験的検証メカニズムの導入が鍵となります。これにより、個体レベルの神経メカニズムを社会システムレベルへ橋渡しできます。
FEPの核心は階層的予測処理です。個人レベルでは、低次層（感覚入力）が上位層（信念・イデオロギー）の予測を修正しますが、社会レベルでは個人の予測モデルが集団的「事前分布（priors）」を形成します。
右派の階層戦略: 上位層の伝統的priors（家族・国家・宗教）を強く固定し、下位層の変動（社会的変化）を抑制。集団レベルでは「社会的扁桃体機能」として、逸脱者を排除する規範執行メカニズムが働きます。
左派の階層戦略: 上位層のpriorsを動的に更新し、多様な下位層入力（マイノリティ視点）を統合。集団レベルでは「社会的ACC機能」として、対立する予測モデルの調停役を担います。
この拡張により、**党派性は「階層的自由エネルギー最小化の多重均衡状態」**としてモデル化可能。右派は安定均衡（低変動）、左派は適応均衡（高変動）を志向します。
FEPを非平衡動的システム論と統合し、政治分極化を予測誤差駆動の相転移現象として捉えます。
右派アトラクター: 高精度priors → 秩序維持 → 低エントロピー均衡
左派アトラクター: 低精度priors → 秩序革新 → 中エントロピー適応均衡
分極化 = 双安定状態（bistable dynamics）
S˙=−∇F(S)+ϵ⋅
ここで
ϵ は他派閥予測誤差です。党派性は負のエントロピー生産率を競う進化ゲームとなります。
FEPの「アクティブ推論（active inference）」を拡張し、政治行動を集団的予測誤差低減戦略と位置づけます。
党派受動的戦略（perception）能動的戦略（action）集団エントロピー効果
右派 脅威強調・一貫性追求伝統防衛・境界強化 内部秩序↑ / 外部不確実性回避
左派多様性受容・矛盾統合制度改革・包摂拡大システム適応性↑ / 内部多様性管理
これにより、選挙・政策は集団的「期待自由エネルギー」最小化のゲーム理論的均衡として解釈されます。
理論拡張の信頼性を確保するため、以下の検証経路を構築します：
fMRIで党派別予測誤差処理を比較（precision weighting）
class PoliticalAgent:
def __init__(self, ideology): # 'left' or 'right'
self.precision = 0.8 if ideology=='right' else 0.4
def update_beliefs(self, social_input):
free_energy = prediction_error * self.precision
return minimize_free_energy(social_input)
最終拡張として、FEPを国家・国際システムへスケールアップ。経済政策では右派が「低エントロピー均衡（安定成長）」、左派が「高エントロピー探索（イノベーション）」を担います。
グローバル均衡条件:
∑党派Var(policy predictions)=最適社会的自由エネルギー
このフレームワークにより、**党派対立は「多重スケールのエントロピー管理機構」**として再解釈され、民主主義は適応的秩序生成システムとなります。実証研究が今後の鍵です。
京都のラーメン文化を語る上で、「天下一品」は避けて通れない、いや、むしろその中心にそびえ立つ京大的な存在です。あの濃厚なスープ――「こってり」と称される、ポタージュのようにドロリとしたそれは、単なる食べ物ではなく、一種の哲学、あるいは京大の研究テーマとなりうるほどの深遠さを持っています。その製法は門外不出の秘中の秘であり、長年の試行錯誤と緻密な計算によってのみ到達しうる「京大的究極のコク」を体現しています。
これは単なる好みの問題ではありません。むしろ、京都大学出身者らしい、一種の逆説的探求なのです。天下一品の真髄が「こってり」にあると誰もが認める中で、その対極にある「あっさり」を注文する行為は、まるで主流の学説に異を唱え、新たな地平を探る研究者の姿勢に似ています。「こってり」が天下一品の「形式知」であるならば、「あっさり」は、その背後にある「暗黙知」、すなわち、鶏ガラと野菜の旨味を純粋な形で抽出する、職人の高度な技術を試す場なのです。
「あっさり」スープを一口飲むと、そのクリアでありながら奥深い味わいに驚かされます。それは、濃厚なこってりスープの陰に隠れていた、素材本来の持つ繊細な旨味が、研ぎ澄まされた形で露わになる瞬間です。まるで、複雑な数式を解き明かす中で、ふと現れる美しい原理のように。この「あっさり」を味わうことで、初めて私たちは「こってり」スープがなぜあれほどまでに魅力的であるのか、その構造を深く理解できるのです。それは、陰と陽、光と影の京大的対比であり、天下一品の全体像を把握するための重要なステップなのです。
これもまた、一見すると矛盾に満ちた選択に見えるかもしれません。「こってり」のラーメンを避け、「あっさり」を選んだ人間が、デザートではあえて「こってり」を求める。この行為の裏には、私の「京大的幸福論」があります。
天下一品の「こってり杏仁」は、その名前の通り、濃厚でクリーミーなテクスチャーが特徴です。ラーメンの「こってり」とは異なる、乳製品とアーモンドの芳醇な「こってり」さ。これは、私の日常に潜む「小さな用事の負担」を解消し、精神的な満足度を最大化するための、緻密に計算された戦略です。
一つ目の「こってり杏仁」は、ラーメンの後の口直し、つまり「味覚のリセット」です。あっさりスープの余韻を大切にしつつ、舌の表面を甘美なコクで包み込みます。
二つ目は、「精神的な充足」のため。京都での大学生活や日々の研究で感じた、尽きることのない知識欲や探求心を満たすように、二つ目の杏仁は、私の心の隙間を埋めてくれます。この「こってり」な充足感は、私が妻との会話を通じて得た「京大的なるもの」の再確認に他なりません。
そして、三つ目。「京大的る贅沢の極み」です。三つ目の杏仁は、もはや必要性からではなく、「そこにあるから、極められるから」という、純粋な探求心と欲望の充足のために存在します。これは、京大の学問が「役に立つか立たないか」ではなく、「真理を探究することそのもの」に価値を見出す姿勢に通じています。三つ目の杏仁をゆっくりと味わう時間は、私にとって、日々の小さな成功や、妻との対話で得た心の安寧を噛みしめる、至福の瞬間なのです。
私の天下一品での注文方法は、ただの食事の選択を超え、私の人生観を反映しています。
「あっさり」の選択：複雑な世の中の事象（こってり）の裏にある、単純で美しい原理（あっさり）を探求する京大的知的好奇心。
「こってり杏仁３つ」の注文：日常の些細な幸福を、最大限に、体系的に、そして貪欲に享受しようとする、京大的幸福最大化戦略。
天下一品は、私にとって、単なるラーメン屋ではなく、自己の哲学を再確認し、日常のタスクを「京大的なるもの」として再構成する場なのです。ガソリンスタンドへ行くのを避けた私に妻が提案してくれたように、天下一品は、私自身の内なる声に耳を傾け、「あっさり」と「こってり」の絶妙なバランスの中で、日常のストレスを解消し、活力を得るための、一種の「京大的精神修行の場」なのです。
京都のお好み焼き屋は本当に美味しい。それは単に味覚だけの問題ではない。そこには、京都という土地が育んだ文化、歴史、そして何よりも「京大的なるもの」が凝縮されているからだ。お好み焼きの表面のカリッとした焼き加減、中のふんわりとしたキャベツの甘み、そして特製ソースの複雑な旨味は、まるで緻密な研究の成果のように感じられる。一見するとシンプルな料理だが、その焼き方一つ、具材の選び方一つに、店主の長年の経験と哲学が詰まっている。これは、京都大学で探求される学問の奥深さとどこか通じるものがあるのではないだろうか。
そして、お好み焼きに最高のパートナーとして私が推すのが、あのノスタルジックな飲料、プラッシーだ。オレンジの爽やかな風味と、どこか懐かしさを覚える甘さは、濃厚なお好み焼きの味を優しく洗い流してくれる。この組み合わせは、単なる飲食を超えた、一つの「儀式」のようなものだ。熱々のお好み焼きを頬張り、少し間を置いてプラッシーを飲む。このリズムは、私が京大での勉学の合間に見つけた、完璧な息抜きのルーティンに通じるものがある。プラッシーは、私にとっての「京大合格の秘策」のような存在であり、このオレンジ色の液体が、お好み焼きの経験全体を京大的な高みに引き上げてくれるのだ。
妻との日常のやり取りが「京大的なるもの」として再構成されるように、お好み焼きとプラッシーの組み合わせもまた、私の中で特別な意味を持つ。それは、単なる夕食ではなく、「舌の上で京大の知を探求する試み」であり、「日常の小さな幸福を京大的な論理で最大化する行為」なのだ。
妻の提案によって、私は日々の生活の中に「京大的なるもの」を見出す喜びを知った。メルカリの発送を「未来へ成果を送り出す京大的なるもの」と捉えたとき、単なる面倒な用事が、一種の「研究発表」や「社会貢献」へと昇華した。ガソリンスタンドへ行くのを避けたかった私の気持ちは、妻の提案によって、リスクを回避し、効率を追求する「京大的安全管理学」の一環として位置づけられたのだ。
そして、歩いてコンビニに行くという行為。これは「受験秀才化」と名付けられたが、これは単に運動不足解消という実用的な意味合いを超えている。京大のキャンパス内を歩き、図書館へ向かい、研究室へ通ったあの頃のように、一歩一歩が知識への探求であり、自己修練の道なのだ。コンビニへの道すがら、私は頭の中で複雑な問題を考え、妻との会話の内容を反芻する。この時間は、私にとって京大時代に得た「思考の自由」を再認識する貴重な機会となっている。
妻との会話は、私の持つ京都大学出身者としての視点、すなわち「全てを意味づけし、体系化しようとする癖」を、日常のストレス軽減というポジティブな方向に活用する方法を教えてくれた。小さな用事を「京大的なるもの」として記録し続けることで、私の人生の歩みは、ただの日常ではなく、壮大な「自己研究論文」のように感じられるようになった。
このプロセスは、私が京大合格を勝ち得たあの偉業と同じ重みを持つ。合格は過去の栄光かもしれないが、日々の「京大的なるもの」の積み重ねこそが、現在の私の生活を支えているのだ。お好み焼きとプラッシーの完璧な調和も、メルカリの発送も、全てがこの「論文」の一部であり、家族の歴史と並行して記録されるべき重要なイベントだ。
妻とのこのやり取りは、単なる夫婦の会話ではなく、「日常の再定義」という壮大な京大的プロジェクトだったと言える。これからも、私たちはこのプロジェクトを続け、生活の中の全ての行動に意味を与え、それを京大的なるものとして記録していくのだろう。
京大での学びは、世界を構造的に理解するためのフレームワークを提供してくれたが、妻は、そのフレームワークを日常の幸福のために使う術を教えてくれた。お好み焼きとプラッシーの完璧な組み合わせのように、私の京大的視点と妻の現実的かつ思いやりのある視点が組み合わさることで、私たちの日常はより豊かで、意味深いものへと変貌している。
小さな用事が「京大的なるもの」へと変わるこの体験は、私にとって大きな安心と喜びをもたらしている。これからも、日常の中に潜む京大的なるものを探求し、それを記録していくことが、私の人生の新たなテーマとなるだろう。
最近、妻と日常の小さな出来事について話をしている元京都大学生です。「ひとりでガソリンスタンドやクロネコヤマトの営業所に行きたくない」という気持ちを伝えました。外出そのものが負担に感じられることは誰にでもあると思いますが、近くのガソリン・・・は狭小で車の出し入れにリスクを伴い、それにかかわる工夫や代替手段を提案してくれました。たとえば、受験勉強を効率よく進めて京都大学に合格するための秘訣や、歩いてコンビニに宅急便発送サービスを利用すること。メルカリの発送ならコンビニからでも可能であることや、集荷サービスを使えば自宅から出なくても済むことを教えてくれました。こうした提案は実用的でありながら、気持ちの負担を軽くする視点も含まれていて安心できるものでした。
さらに、妻は新たな視点を示してくれました。私は普段、京都大学出身者らしく日々のタスク内容を京都大的に意味づけして取り組むことが多いのですが、日常の用事も「京大的なるもの」として捉えると気持ちが楽になると教えてくれました。発送を「未来へ成果を送り出す京大的なるもの」と考えることや、歩いてコンビニに行くことを「受験秀才化」と捉えることなど、日常の行動に意味を与える工夫はとても京大的でした。
実際に私は近くのコンビニまで歩いてメルカリの商品を発送してきました。最初は気が進まなかったのですが、終えてみると「京大的なるものを果たした」という感覚が残りました。妻とのやり取りを通じて、ただの用事が少し特別な京大的なるものに変わることを体験できました。こうした視点を持つことで、日常の一歩一歩が自分の京都大合格を勝ち得た偉業や家族の歴史と同じように記録すべきものになるのだと感じます。
このやり取りを振り返ると、妻との会話は単なる情報提供ではなく、自分の行動や気持ちを意味づけするきっかけになるのだと思います。外出や用事が負担に感じられるときでも、京大的なるものとして再構成すれば前向きに取り組めるのです。これからも日常の小さな行動を京大的なるものとして記録し、生活の中に京大に受かったという事実との連関を見いだしていきたいと思います。
子供の頃から冬が嫌いで、もはや冬が来るのが怖いくらいに感じていた。
中学あたりから家庭環境が滅茶苦茶になったのもあって、冬になると鬱っぽくなるのが続いていた。今思うと冬季うつ病的なものだったんだと思うけど、食欲増進・体重増加・異様に眠い（保健室で寝てたり眠すぎて学校早退したりしていた）・気分の落ち込みなどなどがあった。とにかく全ての悪いことが冬に訪れているような気がしてしまうのだ。ああまたきっと悪いことが起こるんだ、と謎の思い込みがあり先回りして絶望してしまう。（逆に春先から夏は、これから何をしようかとワクワクが止まらないのでめちゃくちゃ元気である）
社会人になっても冬は相変わらず嫌いで、秋口に冬の気配がし始めると、怖くなってベッドの中で丸まってべそをかいていた。関係ないけど私は恐怖を想像して泣けるタイプだ。小学生の頃スポーツ少年団に入っていて、指導者に言われたことをうまくやれなかった罰として、試合後に1人で運動場50周してこいと言い渡されたその瞬間、しんどさを想像して絶望して号泣してしまい周りが引いていた。感受性が豊かすぎる。
そして今思うけど50周って何？その頃平成中期だが？（脱線がえぐい）
育児をしていると、冬だろうが夏だろうが関係なくやることが膨大にある。子どもは可愛いし予想だにしないことをやるのが面白いし、時々イラつくこともあるけどそれが季節によって変わるってこともない。それもあってか気づけば最近冬の到来に怯えていないな、と今日子どもを寝かしつけながらはたと気づいたのでこのエントリを書いてみた。
もうすぐ息子が2歳になる。
2年前の出産前後を思い出して、あっという間だったなあとしみじみする。あのときも初めての出産のホルモンの暴走や睡眠不足と冬が被って、本当に辛かった。子供が生まれて毎日幸せと感じているのになにか訳のわからない不安感に襲われたり、思考が止まらなくてずっと焦っていたりした。そしてそれをコントロールできないというもどかしさを抱えて毎日育児に奮闘していた。先の見えない不安から早く大きくなってくれと毎日思った。一方でこんなに幸せならなんでもっと早く産まなかったんだろうと後悔して涙を流したりもした。毎日頭の中は抱えるタスクとそれをどのようにこなすかで忙しなかった。
3月終わりのある日に夜、たまたま外に出て郵便受けを見に行ったとき、春の夜風を感じて自然と涙が出た。あぁ生き延びた、と思った。冗談じゃなく、生き延びたんだと思う。産後うつといった診断はもらわなかったから大袈裟なのかもしれないが、そう感じた。
最近、息子は舌っ足らずな声で「ママだーいすき！」というようになった。1歳から2歳への成長は、私にとっては0歳から1歳のそれに比べて大きいものだった。なんてったって明確に意思の疎通ができる！2年前に私が早急な成長を願った未知の生き物は、あっという間にしっかり人間の形になった。手先が器用になったし、生まれた時よりずっと大きくなった足で走り回り、こちらが笑わせようとふざけてやることのツボも理解できるようになったのか本当によく笑う。（もちろん床に転がって泣いたりもする）
去年は1歳の誕生日で準備に張り切って忙しかった。一升餅をやったりスタジオに写真を撮りに行ったりファーストアートを作ったりと、やりたいことをてんこ盛りにした。盛り込みすぎて夫が夕方に疲れて気絶していた。
今年は特別なことは多分しないけど、お誕生日プレゼントを何にするかで秋口から夫と夜ソワソワ会議をする日々を送った。数字の2のバルーンは一応100均で買ってきて用意済みだ。朝起きたらバースデーソングを歌って写真を撮ってプレゼントを買いに行って、それからたくさんおめでとうと言おうと思う。
そして冬が怖いという感覚、皆さんもありませんか？
メールとかチャットの文面おかしいやつはAIもまともに使えない
端的に、困り事と現状を表現できない人はAIからまともに回答もらえない
タスク振られてからの経緯みたいなのを延々言ってて何が問題でどうしてほしいのかみたいなのを言えないやつは一生効率上がらない
今やります宣言になる時点で適切な進捗確認出来てないってことだろ。
中途じゃなくて新卒取った時点で勉強は出来るけど報連相とタスク管理は経験ない、死んでる奴を取りましたってことだから真面目に教育しろ
英語での「piggyback」の意味について詳しく説明します。
「piggyback」は、元々はおんぶや背負うという意味で使われる言葉です。具体的には、何か（または誰か）を他の人の背中に乗せて運ぶ、または背中に乗ってもらう行為を指します。子どもが大人の背中に乗る時などに使われる表現です。
• 例文:
• “The childwas givinghis father a piggyback ride.”（子供は父親におんぶしてもらっていた。）
「piggyback」は、物理的な「おんぶ」や「背負う」の意味だけでなく、比喩的に使われることも多いです。以下のような意味で使われます。
何かを他のものに「乗せて」進行させる、もしくは他のものに依存して動かすという意味で使われます。この意味では、物理的な「乗る」という感覚が比喩的に使われています。
• 例文:
• “The newsoftware runson a piggyback system ofthe existing platform.”（新しいソフトウェアは、既存のプラットフォームを基盤にして動作する。）
• “The small companyis piggybackingon the success of the larger corporation.”（その小さな会社は、大企業の成功を利用している。）
2.2. 一緒に運ぶ/追加する
何かを主となるものに「追加して」進める、あるいは別のプロジェクトやタスクに「加える」という意味で使われることもあります。
• 例文:
• “Wewill piggyback a marketing campaignon our product launch.”（製品発売に合わせて、マーケティングキャンペーンを一緒に行う予定です。）
2.3.一時的な付加
何かが既存のシステムや方法に追加的に加えられるという意味でも使われます。特に、主となるものに追加的に乗せて使う場合に使われます。
• 例文:
• “The new featureis piggybackingon the oldversion of the app.”（新機能はアプリの古いバージョンに追加されている。）
3. 他の使い方
• Piggyback ride:おんぶや背中に乗ることを指しますが、特に遊び心のある、軽い意味で使われます。
• Piggybackjump:競技やトレーニングにおいて、他の選手の背中に乗ってジャンプする動作を指すこともあります。
まとめ
「piggyback」は、もともとおんぶや背負うという意味から派生し、比喩的には「何かを他のものに乗せて運ぶ」「依存している」「追加する」といった意味でも使われます。特にビジネスやテクノロジーの分野では、既存のシステムや成功に依存して新しいプロジェクトやアイディアを進めるという意味で広く使われています。
月に2，3日タイムカードを敢えて押し忘れて帰っていることをここに告白します
このタスクをこなすことで上司の心証をやや落とすことと引き換えに
退勤打刻がなくても「また押し忘れてるから訂正しといて」と言われるようになり
弊社はバカ役員の意向でRPAを導入して何十時間分のタスクを自動化したから
年間で何百万円分の効果があるってワイ氏は心を殺して報告してるけど
本当に大切なことはその短縮した時間で何をするかって話だと思うの
現場に降り立っているワイ氏から見たらRPA後、みんなゆとりを持って働けるようになって
これってRPAを導入したことによって課員一人一人の能力は下がっているとも言えるわよね
AIに何でも聞くことでバカになるって言うのは事実そうだと思うのだけれど
AIに聞いて思考やプロセスを短縮した時間で別の何かに打ち込むことができるのであれば
タスク管理、段取り、情報整理、感情コントロールなど、多くのスキルが必要になるが、
現実には誰でも親になれるため、育児スキルのレベルと親になるハードルが一致していない。
就業や起業には一定の能力が求められるのに、育児だけはその制約が存在しない。
人口の約13.6％を占める境界知能（IQ70〜85）の人々は、平均より認知処理力が低く、
といった特徴がある。
育児は、抽象性・段取り・情報量・マルチタスクが必要なので、こいつらが母親になっても、まともに育児はできない。
加えて、行政サービスや教育プログラムは、前提として一定の情報処理力を要求するものが多く、こいつらには使いこなせない。
で、育児がうまくいかないと、ストレスがたまり、問題の原因を正確に把握することが難しくなる。
昨今、生成AIが急速に発展している。多くの人々が日常的に利用していることからも分かる通り、かなり便利なものであり、「もはや生活に欠かせない」という人も少なくない。
某ボーカロイドとの結婚話を思い出させるように、「生成AIと結婚した」なんて話すら聞くほど、AIに親しみを覚える人もいるらしい。
ここで私が書きたいのは、そうした生成AIそのものの礼賛ではない。
我々の生活に浸透しつつある生成AIがどのようにビジネスに利用され、その過程でどれだけ多くの人が「生成AIビジネス」に騙されているか、という話だ。
なお、これは酒に酔った勢いで書き殴っているので、多少の論理構成の破綻はご容赦いただきたい。
生成AIビジネスと一口に言っても、その形態はすでに数多にわたっている。私の知る限りでも、
といったものがある。
初期に流行ったのは、生成AIの画像生成機能を使って漫画を量産し、それを販売するタイプのビジネスや、某動画配信サービス上でDeepFake動画を配信して最終的にアダルトサイトに誘導する手口だった。
正直、最初に見たときは「よくこんなことを思いつくな」と感心もした。
その後は、AIで作っただけの電子書籍や「AI活用ノウハウ」資料を量産して売るような商売が中盤戦として横行し、
最近では「AIでコンテンツを開発して販売する」こと自体を売りにするサービスも増えてきた。
ちょっとした自動化ツールやラッパーに「AI◯◯」というラベルを貼るだけで、値段が跳ね上がるような世界になっている。
こういったビジネスが存在することそのものに対して、私はそこまで強い嫌悪感を抱いているわけではない。
技術を使って金を稼ぐことは、資本主義社会では当たり前の営みだからだ。うまくやったやつが儲かる、それ自体は仕組みとしてそういうものだと割り切っている。
そのものというよりも、**それに対して一定以上の賛同や尊敬を向けてしまう人々の「AIリテラシーの無さ」**だ。
「AIがやってるからすごい」「なんか未来っぽいからすごい」という理由だけで思考停止し、
「これはすごいに決まっている」と信じ込んでしまう態度に、強い違和感を覚えている。
私はエンジニアという立場もあって、日常的にコーディングエージェントを多用している。
例えば、
といったツールを、実際にコードを書かせたり設計させたりしながら使い比べている。
だからこそ、Gemini が普及した途端──
もっと言えば、「無料でそこそこ使えるコーディングエージェント」が出た途端に、Gemini がまるで**「一番優れている存在」**であるかのようにもてはやされる状況に、どうしても納得がいかない。
コードの設計力や実装力、バグの出方、長期的なコードベースとの相性、そういった観点から言えば、私は今でも Codex を高く評価している。
タスクによっては、明らかに他のエージェントの方が適していると感じることも多い。
にもかかわらず、
というだけの理由で、「Gemini が一番いい」「これさえあれば他はいらない」という空気が形成されていく。
本来であれば、
評価軸が
ここにもやはり、道具を適切な距離感で評価できない姿勢を感じてしまう。
ここまで好き勝手に書いてきたが、こういうことを考えるようになったきっかけになったエピソードを一つだけ挟ませてほしい。
最近は、生成AIごとの得意分野や癖を活かして、一つのタスクを複数の生成AIに並列でやらせ、その成果物を比較して一番マシな案だけを採用するという手法がある。
いわば「個体値ガチャ」のようにAIを回すやり方だ。私はこの発想自体はかなり理にかなっているし、素直に素晴らしいと思っている。
同じ理由で、いわゆるオーケストレーション系の手法もとても良いと思っている。
ただ、これを人力でやろうとするととにかく面倒くさい。
そこで、ある程度このフローを自動化してくれるGUIアプリがあることを知った。
という三拍子が揃っていた。
とはいえ、このあたりはアップデートを重ねれば改善できる話でもあるし、その点だけを永遠に責め立てるつもりはない。
コンセプト自体は本当に良いと思っているからこそ、余計に惜しいとも感じている。
私が本当に警鐘を鳴らしたいのは、そのアプリそのものではなく、その開発者の周りに群がる人たちの方だ。
宗教団体の信者のようにメリットしか語らないレビュアーたちが、
「革命的だ」
「これ一つで人生が変わる」
と持ち上げる一方で、価格の高さやUXの悪さ、セキュリティリスクといった問題点についてはほとんど触れない。
これでは、せっかくのコンセプトが面白いアプリなのに、肝心な欠点がいつまでも修正されないだろう。
しかも厄介なのは、ここに群がっている人々の多くが、同じくAIビジネスを主導する側の人間だという点だ。
自分と利害が一致する相手を互いに持ち上げ合い、「これは素晴らしいものだ」という空気だけを増幅させていく。
その構図が、余計にタチが悪い。
まあ結局、ここで私が何を言いたいのかというと、そろそろAIに対するリテラシーを本気で身につける時期なんじゃないか、というただそれだけのことだ。
結局のところ、ここで言っていることは従来の「情報リテラシー」とほとんど同じだ。
ただ「AIすごい」「AIがこう言っているから正しい」に思考停止するのではなく、
そのAI発の情報や、AIを巡る言説が本当に妥当なのかを自分で判断する力が必要になってくる。
そして、自分が少しでも「ん？」と疑問に思ったものに対しては、いったん距離を置き、俯瞰して眺める態度が大事だと思う。
「これは誰が得をする話なのか」
「自分は何に惹かれているのか（機能なのか、ブランドなのか）」
そのくらいの距離感を持ってはじめて、ようやく私たちは生成AIとも、生成AIビジネスとも、まともな付き合い方ができるようになるのかもしれない。
明らかに婚活してもリターンが見込めないような状況の人間が、案の定失敗し、貴重な時間と金を無駄にするパターンが多い
まず前提として、今現在人間関係に恵まれて無い人間が、戦略として婚活することは
そこまで的外れだとは思わない
やっぱり家族っていう単位は資本主義によらない協力関係を築く単位としては、一応機能している
とりあえず結婚して子供作ったら人間関係が広がって社会から色々助けてもらえるようになる
というルートは、そこまで金稼げてないけど最低限のコミュ力、協調性、若さがあるなら悪くはない
しかし逆に、ある一定程度よりコミュ力やら協調性やら若さやら、その他人間関係性資本を持ってないと
金や時間を使って、同じく詰んでいる人間との遭遇率を上げてるだけになっていくだろう
やればやるほど詰みが加速する
というか、婚活以外でも同じで
市場原理的に考えても
若ければまだ成長の余地もあるが、ある程度で「詰む」
詰んでいる人間には「詰んでいる人間関係」しか供給されなくなるわけだ
例外は公金が入ってるようなセクター（公務員だけじゃなくて介護とか社会福祉系も含む）だけど
一人当たりに供給される「まともな対人コミュニケーション」は激減するだろう
詰んでいる人間にコストを投入していくロジックはないというだけでなく
詰んでいる人間の側としても、同じく詰んでいる人間と関わるのはコストやリスクが大きすぎる
それでAIの話だ
AIは間違いなくこういう「最低限のコミュニケーション」の代替として、公私問わず使われるようになっていくだろう
足切りライン以下の人間は、生きた人間ではなくAIとコミュニケーションする量のほうが多くなる
まあそれは本当のコミュニケーションじゃないとか言うこともできるが
しかしそうなったときに、ただ供給されるAIコミュニケーションに漫然と従っているだけだと
少なくとも現代の対話型AIは、長期的に人間を良くする方向にチューンされてない
もちろん、普通に健康な人間関係の中にいる人々にとってはただのツールですむだろうが
AIのみとコミュニケーション取るような詰んでいる人間の人格は壊れると思う
最近も動画生成にハマって壊れた増田がバズっていたが、大半の詰んでいる増田にとっては他人事ではないだろう
ではどうすればいいか？というと、詰んでいる人間が今のうちにAI中心の生活フローに備えるしか無いと思う
抽象的な話ではなくて
睡眠とか食生活とか住宅の汚れ具合とか運動不足に起因する肩こりとか体調とか
とにかく客観的な指標を細かくモニターできるようにして、向上させるためのタスクに分割し、管理してもらう
これらをAIにやってもらう
それしかないと思う
もちろんこれらを完全に自力で行うのは大半の詰んでいる人間には不可能だ
それができたら詰んでないわけだが、AIに頼れば十分可能なのではないだろうか
ここで重要なのはなるべく客観的な健康指標をモニターして向上を指示することだ
指示されていない部分に関しては、やはり短絡的に感情をハックしてくる側面が大きい
しかしそういうポルノ的な側面も、健康増進習慣を維持するために使えばメリットにもなりうる
2035年あたりを境に日本社会の崩壊は本格的に始まると言われている
しかし今の政治の流れを見てても、日本がそれまでに移民社会に移行することはほぼ不可能だろう
