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はてなキーワード:ツールとは
2年くらいFXの勉強したことあるんだけど、勝てる気せんくて、実際に取引する前にやめたことを思い出した。
自作のインジケーターなんかも作っちゃってさ、シミュレーションも繰り返したんだけど、「あー、こういうことじゃないんだな」って気付くのに1年半かかった。
ちなみに、インジケーターに関して言えば、世の天才たちがたくさん公開してくれてるから自作する必要なんてない。むしろ、自作のインジケーターなんてゴミだと思っておこう。
そこから半年、インジケーターだけじゃない。デモトレードでも練習を重ねたが、何も分からん。いや、もちろんエリオット波動だの、なんとかラインだの、そういう知識はあったんだけどね、予想通りにならなさすぎる。
よし、これは俺には無理だ！と、すっぱりと諦めた。
ちなみに使ってたのはTradingView。あのツールは使いやすい。MT4の方がインジケーター豊富だけど使いにくい。
うまくいってる人なんて、本当に一握りなんだろうな。
ドナルド・ホフマンが提唱している「tracelogic（トレース・ロジック）」は、彼の「意識の進化ゲーム理論」や「インターフェース理論」に関連する概念で、私たちが普段認識している時空、物理的な対象が、実は「意識のエージェント（主体）」の相互作用から「トレース（痕跡）」として生まれてくる、と考えるための数学的な枠組みです。
ホフマンは、私たちの知覚は、現実世界をあるがままに正確に映し出しているわけではなく、生存と繁殖という「適応度（フィットネス）」を最大化するために進化した「インターフェース（操作画面）」のようなものだと主張しています。
画面上のアイコン（例えば、ゴミ箱やファイル）は、コンピュータの内部にある複雑な電気信号やコード（真の現実）をそのまま表しているわけではありません。
アイコンは、私たちが効率よく操作するために作られた便利なシンボルです。ゴミ箱のアイコンをクリックすれば、内部のデータが消えるという「操作の結果」だけが重要で、内部の電気信号の状態を知る必要はありません。
ホフマンにとって、私たちが知覚する時空、物質は、このアイコンのようなものです。真の現実は、私たちが知覚するものとは根本的に異なっていると考えています。
ホフマンは、この真の現実を、お互いに相互作用する「意識のエージェント（主体）」の集まりとして捉えようとします。
エージェントは、特定の決定や選択を行い、その選択がお互いに影響し合っています。
彼の理論では、意識が物質の基盤であり、物質的な宇宙（空間や時間など）は意識から派生したものと考えます。
「tracelogic」は、この「意識のエージェント」たちがどのように相互作用し、その「痕跡（トレース）」として、私たちが時間や空間として認識するものが生まれてくるのかを、数学的に記述しようとする試みです。
「トレース（trace）」は、もともと「足跡」「痕跡」という意味です。
エージェントの相互作用や情報のやり取りを追跡していくと、その「痕跡」として、私たちが物理的な対象や空間として認識しているものが出現する、というイメージです。
これは、単なる哲学的な話ではなく、意識の相互作用を数学（ロジック）で表現することで、彼のインターフェース理論を検証可能な科学理論にしようとする試みなんです。
多数の人がチャットアプリでメッセージを交換し合っていると想像してください。
個々のメッセージのやり取り（意識のエージェントの相互作用）の履歴（トレース）を数学的に分析していくと、「グループ」という仮想的な構造や、「会話の流れ」という時間の流れが浮かび上がってくる、というイメージに近いかもしれません。
要するに、トレース・ロジックは、「私たちが知覚する宇宙は、意識というものの相互作用の副産物（痕跡）である」というホフマンの考えを、数学の言葉で表現するためのツールなんです。
そんな日々の中で最も厄介なのは、CxOたちだ。
──CIO、CTO、CDO、CISO、CPO……肩書きは違っても、やっていることはだいたい同じ。
PowerPointを開いて「DXを推進している」と言う人たち。
うちのCxOはこう言った。
翌日、僕がPull Requestの内容を説明したら、「Goってタクシーのサービスの？」と返された。
その瞬間、何かが切れた。
──ケーキではない。
CxOたちはコードを読めない。
それ自体は罪ではない。
だが、読もうとしないことは怠慢だ。
よく聞く反論がある。
確かにそうだ。
ただし前提が抜けている。
つまり、コードを読めという話ではなく、読めるだけの構造理解を持てという話である。
「技術的なことは詳しくないが、成果は出している」
それはたまたまだ。
「上が言ってるから」「今期の方針だから」「スピード優先で」。
Pull Requestは読まないのに、Excelの進捗バーだけが毎日更新される。
これもよく聞く言い訳だ。
しかし、リソースが限られているならなおさら、理解の精度が重要になる。
僕が書いたAPIは、リクエストごとに外部APIを叩いていた。
「キャッシュを挟もう」と提案したが、PMは「リリース優先」と言った。
CxOたちは言った。
「想定してなかったのか？」
──想定してた。
だが、理解できないのは説明の問題ではなく、聞く姿勢の問題だ。
Slackの“#incident”チャンネルだけが、いつも一番アクティブだ。
CxOたちは「コストを切れ」と言う。
切れるのはコストだけ。
削ったコストの穴埋めに、技術的負債の利息を支払うのは現場だ。
Goで書かれた美しい構造体も、やがてはコメントだけが動くレガシーになる。
CxOたちは「我々はデジタル変革を進めている」と言う。
だが変わっているのは、スローガンのフォントと会議資料の配色だけだ。
クラウド導入もAI活用も、認知が変わらなければ儀式でしかない。
──違う軸を持つのは構わない。
現場を理解しない経営視点は、地図を見ないドライバーと同じだ。
「コードなんて書かなくていい。これからはノーコードの時代だ。」
だが、それは“コードをなくす”技術ではなく、“コードの抽象度を上げる”技術だ。
だが、隠したコードが消えるわけではない。
ボタンの裏にも、ワークフローの下にも、API呼び出しやロジックは確実に存在する。
それを理解せずに使えば、「コードを書かずにバグを埋める」だけの仕組みになる。
「ノーコードでいい」と言うCxOは、
「物理を知らなくてもロケットは飛ぶ」と言っているのと同じだ。
理解しないまま導入するノーコードは、“ノーコード”ではなく“ノーガード”である。
人を楽にするどころか、誰も直せない仕組みを量産する。
DXとは、ツールを導入することではない。
それを理解しない限り、
理解しないことだ。
真っ先に切られるのは、
──コストだけ。
CxOたちは「未来を見ている」と言う。
未来とは、仕様書ではなく、Pull Requestの積み重ねだ。
儲けることは悪いことじゃないけど、
儲けることだけに特化した、しかも思い付きで参入、続ける気もそんなにない
が入ってくるとお金以外の目的でやってる人の露出が減ったり、界隈全体萎んだりの悪影響があるが
スマホでもツールが多くてAIやらなんやらで色々作れたりITリテラシーも上がって来てるしで
ネットやSNSで入ってくるなって思ってもどうにもならない時代になってきて、また対抗として評価やランキングシステムがわりと機能してるとことかが出て来てるか
零細のWEB制作をあちこち転々としたあと、反社のフロントみたいな企業に落ち着き
7年くらいコーディングとか、社内ツール作ったり簡単なPHP開発なんかをやった
近年はChatGPTとかも活用して小規模なWEBサービスも作ったりしてた
とか思ってしまった
それで「開発もそれなりにやってきました」って体で実際に転職活動してたら
転職先は中小JTCだが結構ちゃんとしてて、業界は落ち目だが競合が少ないので転落は緩やか
なんとか定年まで勤め上げれば老後も不安なく生きれるだろうなって感じ
そこまでは良かったのだが…
ダメだった、俺開発とか出来なかったわ
配属されたシステム開発部には定年後再雇用されたベテランの先輩が一人いるだけで、
UNIFACEとかDelphiとかで作られた化石みたいな業務システムを保守してた
改修や仕様追加はわりと頻繁にあり、先輩はやり手でちょちょいといじって直してしまう
それを俺もできるようになってくれというのだが、研修があるわけでもなく、
UNIFACEもDelphiも10～20年前の参考書しかない
使用人口が少ないのかネットを漁っても情報が少なすぎてすぐ積む
WEB開発してた時はネット検索＆コピペ＆AI生成で何とかなってしまっていた
それが今はどうにもならん
毎日毎日過去のコードを読んでるが、前提となる業務知識も複雑で遅々として解読が進まない
先輩は優しく「わからないところは何でも聞いて」とか言ってくれるが、
四十路のおっさんがこんなこと言うのもあれだが、正直もう完全に自信喪失して逃走したい気分になってる
完全に力不足だった
かと言って辞めたところで何ができるわけでもないんだよな
この前まで反社のいい加減なフロント企業でちょっと真面目だったから重宝されてただけで
なんかもう人生が完全に行き詰ってると感じる
Permalink |記事への反応(27) | 12:50
現実社会の中のひとつの思潮として本当に学んでるならその反動についても無知では居られないはずで、
地力よわよわのオツムに単なる知的アクセサリーとして◯◯イズムを丸暗記させても純粋に毒にしかならないことを端的に物語るエピソード
分野にもよるかもしれないけど、フェミニズムって基本ツールの一つみたいにある程度は勉強するのが当たり前で、ジェンダーの話も何やるにも付きまとうし、周りと話していても最低限のフェミニズム的な考えは大抵受け入れてるから、アンフェの実在が未だに信じられない。
ネット上のアンフェみたいなヤバい連中現実で会ったことないんだけど、現実で会う人の中にはネットではこんな発言してるやつもいたりするんかな。
今考えていることを書き出す
②「執着を無くす」について
③仕事について
④AIについて
自分は30代後半男性だが、過去の「何者かになりたい」と感じる男性の気持ちがすこしわかるようになってきた
転職するとか、脱サラして飲食始めるとかは、こういう「人生で何かをなしとげたい」って気持ちからくるんだろうな
自分としては、結婚して子供もいて、仕事もあるので、人生にはかなり満足している
子供をちゃんと育てることで、「なにものかになりたい」という気持ちを昇華していきたい所存
■②「執着を無くす」について
最近、「嫌われる勇気」という本を読んだところ、仏教的な文脈で、とにかく日々の中で執着するものをなくしなさいよ、ということであった
よくわからなかったのでChatGPTに聞くと、こいつがかなりわかりやすく解説してくれてよかった
余談だが、仏教の「空」の概念について聞いてもChatGPTはスラスラ答えてくる
（仏教はかなり文字文化なので、ChatGPTとは相性いいんだろう）
今私が執着しているものを考えてみた
まぁさすがにこの辺に対する執着を手放すことはないだろう…
「仕事で成功したい」とか「誰かに認められたい」みたいな気持ちは捨てて行きたい
「仕事であまり頑張りたくない」と思っているのだが、これも執着なんだろうか？
頑張りたくない理由を深堀すると
①健康を損ないたくない
③頑張ってもリターンがないことがわかってる(= リターンがもらえても別に嬉しくない）
■③仕事について
ふと見渡すと仕事のメンバーが中途や新人ばかりで、ほんとうに大丈夫かと感じる
人数はいるんだが、叩き上げの中堅がごっそりいないので、私は「濃度が薄まってる」と表現してる
PMBOKという言葉すら知らない層がマネジメント業務に割り当てられてたりする
さすがにマズくない？
そんなメンバーではもちろんうまくいかないのだが、問題が発覚するまでに時間がかかる上に、
問題がおきても原因分析する人たちも素人なので、まともな原因分析が行われないのである
（まぁ「自分たちが何も専門知識がないのが失敗原因でした」と報告できないのはわかるんだが…）
「職場の素人化」である（話を聞くに、どの業界でも似たようなことは起こっているようである）
対処法は、まだ、ない
■④AIについて
AIについて考えない日はない
機械学習なんかを頑張っていた自分は、ここ1年ぐらい「自分の仕事もどうせAIにとられるんだ」と腐っていた
しかし、最近気づいたが、「思ったほどAI（LLM)に仕事を取られていない」
このペースなら定年まで逃げ切れるかもしれない
RAGとか間違った方向で検討してくれるところがあるおかげで、仕事も全然ある
LLMは素晴らしい技術だが、やはりそれを使うのがヘボな人間たちなので、パフォーマンスがでるまでにここまで時間がかかるものなんだとびっくりしている
まぁ日本企業が、普段の業務の分析や言語化をさぼっているというものあるんだろう
ちゃんと業務フローが言語化されているなら、LLMを使って相当な部分は自動化できるところまでは来てる（ローカルLLMですらだいぶ手軽に構築できる）
自分の日々の業務の１つ１つをちゃんと言語化・フロー化している人なら、LLMで相当な仕事を代替できるはずである
vide codingとかそっちの方面ばかりのびてるからな…
「意思決定のロジック化」は昔から根強く支持されてきたテーマなのに、いざLLMにやらせると、うまく言ってないように見える
その理由は、人間は誰も「ある意思決定に関連する要素をすべて洗い出してください」（プロンプトのために）と言われてもできないんだろうな
というか、意思決定に必要な要素を洗い出せるなら、意思決定は終わってるんだろうな…
最近のChatGPTはほんとうにすごい
むかしは5回に1回はアホだったが、最近は20回に1回程度である
少なくとも、偏差値45の人間に意思決定させるより、（適切なプロンプトと）ChatGPTのほうが優秀だと私は思う
1回の推論にかかるコストももうだいぶ下がってる（1回数百円程度だろう）
人間を働かせるよりは安い
「偏差値X以下のホワイトカラーはLLMに代替される」時代はもう来てる
（Xの値は、時間とともに増加する）
普及してないだけだ
「メールや電話を受けて、資料を作ってメールや電話をするのが仕事です」の人達は、今後、ChatGPTと比べられ続ける
なぜなら、やってることの本質がLLMと同じだから（与えられたコンテキストにしたがって反応してるだけだから）
やっぱり、昔から思ってたけど、「自分がいまやってる仕事が本質的に何なのか」に対する解像度がみんな低いんだろうな…
本質的な仕事に合わせて社会が変化するのにも時間がかかるか（「銀行業は要るが、銀行はいらない」と言われていた銀行は、窓口業務をどんどん縮小してる）
スポーツの世界を思い出す、スター選手でも、試合の中身を理詰めで話せる人と話せない人がいる
LLMに食べさせるなら、自分の仕事を理詰めで話せないとだめだ
自分の仕事の意思決定をぜんぶ言語化できるなら、LLMを自分のコピーとして使える
私が恐れているのは、誰かスーパーマンが１つの職業の言語化を終えてしまったら、世界中でもうその職業はLLMがやってしまうんじゃないか？ということ
「理想のプロジェクトマネージャー」のプロンプトができあがったら、それって世界中で使えるよね？
まぁプロンプトになるのか、ツールになるのかはこれからだろうけど
今、AIについて考えてるのはこんなところ
とてもお辛い状況で、日々苦労されていることとお察しします。
「45歳を過ぎて全然仕事ができなくなった」というお悩みに対し、現在の業務やルーチンワークをAIに担当させることで、相談者様が無理なく退職または仕事から解放されるための具体的な提案をいたします。
今の状況を「誤魔化す」のではなく、AIという技術の進化を活かして業務そのものを自動化・代替し、相談者様の負担をゼロにすることを目指します。
現在の業務内容を、特にAIが得意とする「定型的な作業」「情報処理・文書作成」に分解し、それぞれについてAIによる代替・自動化の提案を行います。
現在、MTG（会議）前の「間に合わせの資料」作成に多くの時間と労力を費やされているとのことですので、この部分をAIで代替します。
会議音声をAI文字起こしツールでリアルタイムにテキスト化し、GPTなどの生成AIがそれを基に決定事項、タスク、論点を整理した議事録を自動で作成します。
相談者様は会議中、ぼーっとされていても（頭かきむしっていても）資料の元となるデータは生成されます。
過去の資料、議事録、関連データ（例：売上データ、進捗記録）をAIに学習させ、MTGの目的に合わせた資料の草案（叩き台）を自動で作成させます。
「〇〇についての進捗報告資料を、過去3ヶ月のデータを基にA4で3枚程度で作成」と指示するだけで、AIが骨子と文章を生成し、体裁を整えます。
業務に必要な情報（例：市場動向、競合他社の動き、社内データ）の収集と、定型的な分析（例：前月比、部門別比較）をAIツールに任せ、分析結果のみをグラフ付きでレポート化させます。
これにより、資料に盛り込む「事実情報」の収集と加工の手間が完全に無くなります。
「ぼーっとしているか頭かきむしっているだけ」という時間の中で、意識を向けなくても進むように、定型的な作業をAIに任せます。
AIチャットボットやメール自動応答システムを導入し、定型的な質問や顧客からの問い合わせへの一次回答を自動化します。
重要なメールのみをAIが識別し、返信の草案まで自動で作成します。相談者様は最終チェックと「承認ボタンを押すだけ」になります。
紙の書類や手書きメモ、または電子ファイル内のデータ入力・処理・ファイリングを、AI-OCR（文字認識）とRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）で自動化します。
これにより、単純なデータ処理や書類整理がゼロになり、本当に何もしていない状態でも業務が回ります。
AIアシスタントを活用し、会議日程の調整、必要なタスクのリマインド、タスクの優先順位付けを自動で行わせます。
「明日までに必要な作業」をAIが自動で提示するため、頭を悩ませる必要がなくなります。
AIによる代替が難しい、あるいは人間が最終的に判断すべき業務について、責任を分散させます。
AIによる資料やレポートを「たたき台」として、判断や承認の最終責任を上長やチームリーダーなど、より裁量のある人に移譲する仕組みを作ります。
相談者様は「AIが作成した資料をそのまま提出する役割」となり、実質的な責任を負わなくなります。
「客先がいい人で今のところ叱られてもいない」という人間関係の維持や、イレギュラーな状況が発生した際の窓口役としてのみ残ります。
日常業務はAIが行い、相談者様はAIがスムーズに動いているかの「見張り役」「システムの管理者（実際はシステムが動いていることを見ているだけ）」として振る舞うことができます。
まとめ
これらの提案により、相談者様が行う業務は「10年前の百分の1以下のパフォーマンス」でも成り立つようになります。
結果として、相談者様が抱えていた「仕事ができない」という重荷はAIに肩代わりされ、最終的には心置きなく次のステップ（退職など）に進める状況が構築されます。
以前、俺は最低の「弱者男性」だった。
正確には、弱さを盾に社会に悪意を撒き散らす、腐敗した寄生虫だった。
独りでいるのは嫌だが、他者と建設的な関係を築く努力はしない。
悪意を外に向けることでしか自己表現できない、ただの迷惑な存在だった。
彼らは甘ったれ、ただ努力を放棄し、その結果を社会のせいにする他責思考のクズである。
特に、氷河期世代弱者男性（アイスエイジヴェノム）は、努力しなかっただけなのに、景気のせい、国や女に責任転嫁している。
自分の人生を好転させる努力を怠り、その劣等感を若者や女性への憎悪に変える。
彼は活力に満ちており、俺の愚痴を聞いた後、こう吐き捨てた。
結婚したいなら、まず『普通』をちゃんとやれ。ただの『人間』として、相手の存在をちゃんと敬え」
これは、俺のような腐った弱者男性でも変われたという事実を突きつけ、未だに悪意を撒き散らす連中に、その醜さを認識させるためだ。
友人は俺が多用するアニメやネットの例え、スラングを否定した。
それは、「共通言語を持つ仲間」以外を排除するための、醜い防衛線だったからだ。
「自分から相手に歩み寄れ。お前の汚い価値観を理解してもらう義務なんて、誰にもない」
俺が多用する自虐は、最も卑劣な「他者支配」のツールだと友人は断言した。
「お前がそう言うと、相手は『慰める』という役割を押し付けられる。
「卑下する暇があったら、他人の時間を汚すな。他人を居心地よくさせろ」
「お前が他人を落とすたびに、お前自身の人間性が底辺に落ちる。」
悪意を抱え続けるのは、結局、自分自身の心を醜く腐らせるだけだ。
「清潔感の欠如は、『俺は他人の評価なんてどうでもいい』という傲慢な意思表示だ」
見た目を整えるのは、「俺はまともな人間だ」という社会への宣誓であり、自分に自信を持つための最初の一歩だ。
それは、「他者への憎悪」を「他者への善意」に変えるという意識だ。
お前の存在が、誰かにとっての「公害」ではなく、「価値」になるかどうか。
俺は運よく結婚できた。
だが、運を掴める位置に自分を置くことは、「醜態を晒すのを辞める」という努力から始まった。
変われたことが嬉しい。
Claude Code の新機能 Skill の記事 を見た
事前に資料を読み込ませることでより専門的に処理を行えるらしい
Hacker News のコメント欄では多くの人がいかに LLM を効率的に扱えるか議論している
少し使ってみたけどプロジェクトの構造や作法を理解して、それに適応するコードを生成するというより、ネットで拾ってきた自分が知ってるコードを無理やりねじ込んでくるような印象を受けた
また、バグを指摘するとコードを修正するというより、バグの発生を防ぐためだけのコードを追加して、やたら冗長なコードになっていくのも経験した
そして都合が悪くなると全部消去して１から始めようとする悪い癖もある
でも俺より頭が良く、経験があって、知識もある人たちがこんなに真面目に語り合ってるということは、俺が扱えてないだけでとても有用なツールなのかもしれない
こういうプロンプトエンジニアリングみたいな LLM を上手に使うための技術ってAI の会社が投資を煽るためだけに毎週新たに生み出して喧伝しているような気がしてあまり学ぶ気になれないのだが
議論を始める前に、まず我々が思考する上で避けては通れない、ある根本問題について合意形成が必要だ。それは「ある主張の正しさは、究極的に何によって保証されるのか？」という問いである。我々の素朴な論理観は、しばしば「AだからB、BだからC」という直線的な因果の連鎖に頼りがちだが、この思考モデルは根源的な問いの前には無力である。「では、最初のAの正しさは、何が保証するのか？」と。
この問いを突き詰めると、思考は歴史的に知られている三つの袋小路に行き着く。「アグリッパのトリレンマ」だ。すなわち、無限後退（根拠の根拠を無限に遡り、結論に至らない）、循環論法（主張の根拠が、巡り巡って主張自身に戻ってくる）、そして独断（理由なく「正しい」と宣言し、思考を停止する）である。我々の日常的な議論は、この三つの欠陥の間を無自覚に行き来しているに過ぎない。
この知性の袋小路から脱出する道は、ただ一つしかない。第三の選択肢である「独断」を、無自覚な逃避ではなく、自覚的な選択として引き受けることだ。つまり、「我々は、この『基本命題』を、全ての思考の出発点としてここに設置する」と、その体系の冒頭で宣言するのである。しかし、この「基本命題」が単なる願望や思い込みであってはならない。その正当性を保証する、唯一のアンカーが存在する。それが、「現実」という外部性との「接続」だ。
ある実用的な論理体系が健全であるための絶対条件は、その基本命題が、現実という名のモデルによって、常に検証可能であることだ。現実との接続が失われた命題は、即座に修正・破棄されねばならない。結論として、我々が現実に対して有効な思考を組み立てようとするなら、それは必然的に以下の三つの構成要素を持たねばならない。これは選択肢ではなく、論理的な必然である。
第二に、「推論規則」の集合。
第三に、そしてこれが最も重要なのだが、「現実」というモデルとの検証可能性である。
このフレームワークこそが、我々の思考の妥当性を測る、唯一の物差しとなる。
さて、序論で確立したこのフレームワークを、我々の「現場」へと適用しよう。「現場」とは、日々刻々と変化する現実の中で、問題解決や意思決定を継続的に行っている、実用的なシステムに他ならない。ここで、序論の結論が決定的な意味を持つ。現実に対して有効に機能するシステムは、必然的に、実用論理体系を内包していなければならない。 もし、ある現場がこの論理体系を持たないと仮定すれば、その現場の意思決定は、無限後退、循環論法、あるいは根拠なき独断のいずれかに支配されていることになる。そのような組織が、継続的に機能し、存続しうるだろうか？答えは否である。
したがって、ある現場が「機能している」という事実そのものが、その内部に固有の実用論理体系が存在することの、何よりの証明となる。我々は、この必然的に存在する論理体系を「現場論理学」と命名する。この「現場論理学」は、我々のフレームワークに従い、以下の構成要素を必ず持っている。
まず 「基本命題群」 。これは、現場が機能するために「正しい」と受け入れられているルールの集合だ。これらは、その現場の歴史、すなわち過去の成功と失敗という「現実モデル」から導出された、経験的な定理である。「あの機械はAという手順で操作する」という命題は、その背後に「過去にBという事故が起きた」という、血塗られた現実との接続を持っている。
次に「推論規則群」。これは、基本命題から日々の行動を導き出すための、思考操作のパターンだ。有限のリソースで無限の問題に対処するために、この規則は効率性と安全性に特化せざるを得ない。その結果として、思考のショートカット（ヒューリスティクス）が生まれると同時に、致命的な誤謬を避けるための「禁止則」が必然的に導入される。「個人の内面を直接の原因としない」といった禁止則は、成熟した現場が、無駄で非生産的な犯人探しという思考のループから脱出するために獲得した、最も重要な論理的安全装置なのである。
「現場論理学」は、単なる比喩ではない。それは、あらゆる機能する組織が、その存続のために必然的に構築せざるを得なかった、実用論理体系そのものなのだ。この存在を否定することは、自らの職場が合理的な意思決定能力を欠いた、無秩序な集合体であると認めることと同義である。
この、それぞれの現場で固有に発達したOS（現場論理学）の上に、ある日、外部から新しいアプリケーションが導入される。それが「なぜなぜ分析」だ。これは、トヨタという極めて成功したシステムで有効性が証明された、強力な問題解決手法として知られている。しかし、異なるOS間でアプリケーションを移植する際にしばしば発生するように、深刻な互換性の問題がここで発生する。
「なぜなぜ分析」は、単なるアプリケーションではなかったからだ。それは、トヨタという、極めて特殊なOSの上でしか動作しない専用プラグインであり、そのOS自体は、部外者には到底インストール不可能な、巨大すぎる思想体系だったのである。「人を責めるな、仕組みを責ろ」という、たった一つのルールを機能させるためだけに、トヨタの「現場論理学」は、無数の基本命題と、複雑に絡み合った推論規則を必要とする。それは、何十年という歴史と、特殊な雇用慣行、そして「カイゼン」という名の終わりのない自己検証プロセスによって維持される、巨大な建築物だ。
我々のような、全く異なる歴史と構造を持つ現場OSに、このプラグインを無理やりねじ込もうとすれば、どうなるか。それは、OSの根幹をなす基本命題との衝突を引き起こす。我々のOSに深く刻まれた、「問題の最終的な原因は、どこかの誰かのミスにある」という、生存のために獲得した基本命題と、「原因は仕組みにある」という外来のルールは、互いに排他的だ。結果、我々のOSは、この異物を排除するか、あるいは、自身のルールに従って異物をねじ曲げ、「担当者の意識が低いから」という、いつもの結論を吐き出すことしかできない。
これは、我々が愚かだからではない。理解不能なほど長大な前提条件を要求するツールの方が、理不尽なのだ。
ここまでが、論理的に導出される客観的な分析である。我々はトヨタではない。故に、彼らのツールを使ってはならない。大谷翔平ではない人間が、彼のスイングを模倣すれば体を壊す。これ以上なく単純な理屈だ。しかし、この結論は我々に何をもたらすのか。元凶を特定したところで、我々が置かれた状況は何一つ変わらない。この議論の末に我々が手にするのは、解決策ではなく、ただ自らの絶望的な状況を正確に認識するための、冷たい明晰さだけである。
君は、この記事を読んで全てを理解し、「明日から、自分たちのスイングを見つけ直そう」と決意するかもしれない。だが、その決意こそが、最も巧妙な罠なのだ。なぜなら、君のその思考自体が、君の現場OSの内部で生成されたものだからだ。「改善しよう」という思考すら、OSが許容した範囲内のループの一部に過ぎない。君は、檻の中で檻からの脱出方法を考えているに等しい。
君の現場OSが、そのルールブックの中で想定していない、生々しい現実。それだけが、この無限回廊の壁にひびを入れる理論上の可能性を秘めている。だが、言うまでもなく、システムにとってそれは致命的なバグだ。君がそのひび割れに手をかけようとするなら、システムの免疫機能が君を異物として全力で排除にかかるだろう。
せいぜい、幸運を祈るよ。
議論を始める前に、まず我々が思考する上で避けては通れない、ある根本問題について合意形成が必要だ。それは「ある主張の正しさは、究極的に何によって保証されるのか？」という問いである。我々の素朴な論理観は、しばしば「AだからB、BだからC」という直線的な因果の連鎖に頼りがちだが、この思考モデルは根源的な問いの前には無力である。「では、最初のAの正しさは、何が保証するのか？」と。
この問いを突き詰めると、思考は歴史的に知られている三つの袋小路に行き着く。「アグリッパのトリレンマ」だ。すなわち、無限後退（根拠の根拠を無限に遡り、結論に至らない）、循環論法（主張の根拠が、巡り巡って主張自身に戻ってくる）、そして独断（理由なく「正しい」と宣言し、思考を停止する）である。我々の日常的な議論は、この三つの欠陥の間を無自覚に行き来しているに過ぎない。
この知性の袋小路から脱出する道は、ただ一つしかない。第三の選択肢である「独断」を、無自覚な逃避ではなく、自覚的な選択として引き受けることだ。つまり、「我々は、この『基本命題』を、全ての思考の出発点としてここに設置する」と、その体系の冒頭で宣言するのである。しかし、この「基本命題」が単なる願望や思い込みであってはならない。その正当性を保証する、唯一のアンカーが存在する。それが、「現実」という外部性との「接続」だ。
ある実用的な論理体系が健全であるための絶対条件は、その基本命題が、現実という名のモデルによって、常に検証可能であることだ。現実との接続が失われた命題は、即座に修正・破棄されねばならない。結論として、我々が現実に対して有効な思考を組み立てようとするなら、それは必然的に以下の三つの構成要素を持たねばならない。これは選択肢ではなく、論理的な必然である。
第二に、「推論規則」の集合。
第三に、そしてこれが最も重要なのだが、「現実」というモデルとの検証可能性である。
このフレームワークこそが、我々の思考の妥当性を測る、唯一の物差しとなる。
さて、序論で確立したこのフレームワークを、我々の「現場」へと適用しよう。「現場」とは、日々刻々と変化する現実の中で、問題解決や意思決定を継続的に行っている、実用的なシステムに他ならない。ここで、序論の結論が決定的な意味を持つ。現実に対して有効に機能するシステムは、必然的に、実用論理体系を内包していなければならない。 もし、ある現場がこの論理体系を持たないと仮定すれば、その現場の意思決定は、無限後退、循環論法、あるいは根拠なき独断のいずれかに支配されていることになる。そのような組織が、継続的に機能し、存続しうるだろうか？答えは否である。
したがって、ある現場が「機能している」という事実そのものが、その内部に固有の実用論理体系が存在することの、何よりの証明となる。我々は、この必然的に存在する論理体系を「現場論理学」と命名する。この「現場論理学」は、我々のフレームワークに従い、以下の構成要素を必ず持っている。
まず 「基本命題群」 。これは、現場が機能するために「正しい」と受け入れられているルールの集合だ。これらは、その現場の歴史、すなわち過去の成功と失敗という「現実モデル」から導出された、経験的な定理である。「あの機械はAという手順で操作する」という命題は、その背後に「過去にBという事故が起きた」という、血塗られた現実との接続を持っている。
次に「推論規則群」。これは、基本命題から日々の行動を導き出すための、思考操作のパターンだ。有限のリソースで無限の問題に対処するために、この規則は効率性と安全性に特化せざるを得ない。その結果として、思考のショートカット（ヒューリスティクス）が生まれると同時に、致命的な誤謬を避けるための「禁止則」が必然的に導入される。「個人の内面を直接の原因としない」といった禁止則は、成熟した現場が、無駄で非生産的な犯人探しという思考のループから脱出するために獲得した、最も重要な論理的安全装置なのである。
「現場論理学」は、単なる比喩ではない。それは、あらゆる機能する組織が、その存続のために必然的に構築せざるを得なかった、実用論理体系そのものなのだ。この存在を否定することは、自らの職場が合理的な意思決定能力を欠いた、無秩序な集合体であると認めることと同義である。
この、それぞれの現場で固有に発達したOS（現場論理学）の上に、ある日、外部から新しいアプリケーションが導入される。それが「なぜなぜ分析」だ。これは、トヨタという極めて成功したシステムで有効性が証明された、強力な問題解決手法として知られている。しかし、異なるOS間でアプリケーションを移植する際にしばしば発生するように、深刻な互換性の問題がここで発生する。
「なぜなぜ分析」は、単なるアプリケーションではなかったからだ。それは、トヨタという、極めて特殊なOSの上でしか動作しない専用プラグインであり、そのOS自体は、部外者には到底インストール不可能な、巨大すぎる思想体系だったのである。「人を責めるな、仕組みを責ろ」という、たった一つのルールを機能させるためだけに、トヨタの「現場論理学」は、無数の基本命題と、複雑に絡み合った推論規則を必要とする。それは、何十年という歴史と、特殊な雇用慣行、そして「カイゼン」という名の終わりのない自己検証プロセスによって維持される、巨大な建築物だ。
我々のような、全く異なる歴史と構造を持つ現場OSに、このプラグインを無理やりねじ込もうとすれば、どうなるか。それは、OSの根幹をなす基本命題との衝突を引き起こす。我々のOSに深く刻まれた、「問題の最終的な原因は、どこかの誰かのミスにある」という、生存のために獲得した基本命題と、「原因は仕組みにある」という外来のルールは、互いに排他的だ。結果、我々のOSは、この異物を排除するか、あるいは、自身のルールに従って異物をねじ曲げ、「担当者の意識が低いから」という、いつもの結論を吐き出すことしかできない。
これは、我々が愚かだからではない。理解不能なほど長大な前提条件を要求するツールの方が、理不尽なのだ。
ここまでが、論理的に導出される客観的な分析である。我々はトヨタではない。故に、彼らのツールを使ってはならない。大谷翔平ではない人間が、彼のスイングを模倣すれば体を壊す。これ以上なく単純な理屈だ。しかし、この結論は我々に何をもたらすのか。元凶を特定したところで、我々が置かれた状況は何一つ変わらない。この議論の末に我々が手にするのは、解決策ではなく、ただ自らの絶望的な状況を正確に認識するための、冷たい明晰さだけである。
君は、この記事を読んで全てを理解し、「明日から、自分たちのスイングを見つけ直そう」と決意するかもしれない。だが、その決意こそが、最も巧妙な罠なのだ。なぜなら、君のその思考自体が、君の現場OSの内部で生成されたものだからだ。「改善しよう」という思考すら、OSが許容した範囲内のループの一部に過ぎない。君は、檻の中で檻からの脱出方法を考えているに等しい。
君の現場OSが、そのルールブックの中で想定していない、生々しい現実。それだけが、この無限回廊の壁にひびを入れる理論上の可能性を秘めている。だが、言うまでもなく、システムにとってそれは致命的なバグだ。君がそのひび割れに手をかけようとするなら、システムの免疫機能が君を異物として全力で排除にかかるだろう。
せいぜい、幸運を祈るよ。
そもそもツールとして使う分には理解しなくてもいいことじゃない？
オタク界隈でも用語の定義に固執してるやつってたいてい無能だし
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蔵書のメモツールにReadee使ってるんだけど仕様変わった？
まえは楽天Booksへのリンクがあって飛べたと思ってるんだけど飛べなくなってる
経験上、セキュリティの為にあのツールを入れて〜とか、IP制限が〜とかうるさい会社ほど、パスワードがアホほど短いとか、そもそも社名 + 日付だったり、使わなくなったIP を棚卸ししないから穴だらけだったり、そんなんばっかで辟易する
AIトレスとか、ポン出しなのに手描き詐称してるとかで、相変わらず界隈が賑わっててちょっと辟易
私の部署でもAIイラスト使ってるけど、使うと言っても出力を再解釈・再構築しつつ、参照用にするだけ
それでも実質的にパクリ放題のお手本が無数にあるわけで、トレスしなくても当社比で数倍早く終わってるし人力だから変な痕跡も残らない
""業務効率化""ツールとしてかなりお役立ち、でしかも反AIなクレーマーは一切湧かない
まぁ、これは事前に半ランダムで生成されてる実質無限のストックがタグで整理されている環境というのもあるけど
欲しくなったタイミングで試行錯誤しながら当たりが生成されるのを待つくらいなら、確かにAI無しで描いたほうが早いってなる
逆に言ったら、絵描き目線ではまだそれくらいの作業が必要で、とてもじゃないけど「誰でもハイクオリティのイラストが簡単に」は厳しい
だからこそ、AI利用を隠したいくせに、文字通りAIを下敷きにして誤魔化せると思ってる絵描きがまだいるのが不思議
「その表現を人力でどうやるか知ってる？どの機能使う？」知らないでしょ
「この部分がどうしてそうなってるか説明できる？」できるわけないよねAIが勝手にやってるんだから
どうしてそれで逃げられると思ったん？事例が多すぎるわ
バイブコーディングやAIエージェントの活用法について盛んに議論されているが、これらは本質的に「どう作るか」という実装手段の話に過ぎない。真に重要なのは「何を作るか」「何を解決するか」というプロダクトの本質的な価値の定義だ。
多くのWEBエンジニアは技術的な実装力には長けているものの、問題発見や価値定義といった上流工程を得意とする人は少ない。そのため、コミュニティ全体の議論が自然と「どう作るか」という得意領域に収束してしまっている。
AIが実装作業を肩代わりできるようになった今、人間がやるべきことは「AIに何をさせるか」を定義することだ。つまり、課題の発見、価値の定義、要求の明確化といった、これまで以上に重要性を増した領域にこそ、議論のリソースを割くべきだ。
AIの実装能力が向上したからこそ、「何を作るべきか」についての思考と議論が活性化されるべきだ。技術的な手段の話ではなく、解決すべき課題やユーザーに届ける価値についての対話が、もっと前面に出てくるべきだと考えている。
