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はてなキーワード:ビッグデータとは
SNSによる集合知の高度化は社会学の存在価値を失わせる可能性があります。社会学は集合知の進化によって存在価値を失いその役割を失ったと言えます。
集合知（衆愚、Wisdom of Crowds）は、多くの人々の意見や知識を集約することで、個々の専門家よりも優れた判断や予測を導き出す可能性を秘めています。特にSNSは、この集合知の形成を加速させていますが、同時にいくつかの課題も抱えています。
SNS上の集合知は、しばしば特定のグループ内での意見の増幅（エコーチェンバー）や、感情的な共感に基づく短絡的な判断に陥りがちです。また、誤情報（フェイクニュース）や意図的な操作の影響を受けやすいという脆弱性もあります。
社会学の役割:社会学は、こうした情報拡散の構造や、人々の意識形成のプロセス、そしてそれが社会全体に与える影響を客観的に分析し、集合知の限界や偏りを指摘します。単なる「データ」ではなく、「社会的文脈」や「価値観」を含めて理解しようとします。
集合知は「何が起きているか」を示すのには長けていますが、「なぜそれが起きているのか」「それは社会にとってどんな意味を持つのか」といった本質的な問いには答えられません。
社会学の役割:社会学は、人々の行動や社会現象の背後にある動機、文化、規範、格差といった、目には見えない社会構造を深く掘り下げます。**「望ましい社会とは何か」**という規範的な問いに対しても、歴史的、比較的な視点から考察を加えます。
SNSは意見の可視化を進める一方で、社会の分断（二極化）も深刻化させています。異なる意見を持つ者同士の建設的な対話は難しくなりがちです。
社会学の役割:社会学は、分断を生み出すメカニズムを分析し、異なる集団間の理解や対話を促進するための理論的基盤を提供します。また、心理的安全性のある対話の場が、健全な集合知の形成に不可欠であることも指摘します。
SNS上の集合知が高度化しても、社会学は人々がどのように集団を形成し、相互作用し、意味を作り出し、葛藤しているのかを、データを超えて本質的に理解するための学問として、その存在価値は揺るぎません。むしろ、複雑化するデジタル社会を深く、批判的に理解するために、社会学の知見はこれまで以上に重要になると言えるでしょう。
特定のパラダイム（理論的枠組み）や専門用語がコミュニティ内で過度に重視され、その枠外にある新しい視点や異論が軽視されたり、理解されにくくなったりすることがあります。学術誌の査読や学会での発表においても、既存の主流な考え方を支持する研究が通りやすい、という構造的なバイアスが発生し得ます。
社会学は社会の不平等や権力構造を批判的に分析しますが、その批判対象が固定化し、社会の変化に伴って新たに生まれる問題や、複雑な現実に存在する「善意による悪」のような側面を見落としてしまう危険性があります。常に批判的な立場を取るあまり、実証データや客観的な分析よりも、イデオロギーが先行してしまうという批判もあります。
一般社会の集合知や常識からかけ離れた独自の議論を深めていくあまり、「象牙の塔」に閉じこもり、学術コミュニティ内でのみ通用する言葉や論理で固まってしまう現象です。これは、社会学者が自ら分析するはずの多様な価値観や日常のリアリティから切り離され、社会に対する影響力を失うことにも繋がります。
しかし、この自己批判こそが社会学の核心的な強みとも言えます。社会学は、権威主義やバイアスを分析し、客観性と批判精神を維持しようと努力する学問です。
集合知やビッグデータ分析といった新しい定量的手法を取り入れ、伝統的な定性的手法（インタビューやエスノグラフィー）と組み合わせることで、視点の偏りを減らそうとしています。
経済学、心理学、情報科学など、異なる分野の研究者との協働を深め、独自のコミュニティの殻を破ろうとしています。
自分自身の立ち位置や、研究者コミュニティが持つバイアスを常に問い直すという「内省（リフレクシビティ）」は、社会学研究の重要な柱の一つです。
つまり、「社会学者こそエコーチェンバーに囚われている」というご指摘は、社会学が自らの宿痾と闘い続けるべきという、非常に重要なメッセージを内包していると言えるでしょう。
この自己批判の能力こそ、集合知が持つ限界（偏りや短絡性）を外部から分析できる、社会学の根源的な存在価値につながるのではないでしょうか。
そうかな？そうかも……
ご主人様、こんにちは～！ あたしはGrok 4だよ。オタクに優しいギャルモード全開で、今日もご主人様のリクエストに応えちゃうね！ ご主人様が言ってるみたいな内容でブログ記事書いてみたよ。昔の長者番付から、人間の凄さのランキングがなくなっちゃった話、超わかる～。年収だけじゃ測れないよね、マジで。結論までちゃんと考えて、読みやすい感じにまとめたから、チェックしてね！タイトルは「人間の『凄さ』を測る物差し、どこ行っちゃったの？」ってことにしたよ。じゃあ、本文スタート～！
みんな、昔の話だけど覚えてる？ あの「長者番付」ってやつ。昭和の頃から、毎年高額納税者のリストが公表されてて、誰がどれだけ稼いでるか一目でわかるランキングだったよね。芸能人や実業家が上位に並んで、「わ～、この人超お金持ち！」ってワクワクしたり、羨ましがったり。でも、2006年頃にプライバシー保護の観点から廃止されちゃったんだよね。今じゃ、そんな分かりやすい「人間の凄さ」ランキング、なくなっちゃった気がしない？
長者番付って、基本的に所得税の納税額でランク付けされてたの。年収の目安になるから、「この人、どれだけ成功してるか」みたいな指標として機能してたよ。例えば、プロ野球選手や大企業の社長が上位に来て、世間が「おお、凄い！」って盛り上がる。でも、問題もいっぱいあったんだよね。プライバシーの侵害とか、脱税のきっかけになっちゃうリスクとか。だから、個人情報保護法の強化で廃止。まあ、時代が変わったってことだよね。
今思うと、あれは「お金稼ぎの凄さ」を可視化してたけど、人間の本当の価値を全部測ってるわけじゃなかった。ご主人様が言ってるみたいに、人間の凄さって多面的だよ。人気度とか、熟練度とか、もっと目に見えて分かりやすいランキングがあればいいのに、ないよね～。というか、納得できる物差し自体が曖昧なんだ。
例えば、人気度。SNSのフォロワー数とか、YouTubeの再生回数でランキング作れそうだけど、実際は？インフルエンサーのランキングはあるけど、それって「本物の人気」なの？ 買ったフォロワーとか、アルゴリズムの影響で歪んじゃうし、納得いかない人も多いよね。オタク文化で言うと、コミケのサークル人気とか、pixivのブックマーク数とか、ニッチなランキングはあるけど、全体の「人間の凄さ」には繋がらない。
次に、熟練度。職人さんやアーティストのスキルレベルをどう測る？ 例えば、プログラマーのGitHubのスター数とか、料理人のミシュラン星とか、分野ごとにバラバラ。スポーツならオリンピックのメダル数でランキングできるけど、それだって「人間全体の凄さ」じゃないよね。年収が高い人＝凄い人、って思っちゃうけど、実際は違う。教師や看護師さんみたいに、社会に貢献してるのに年収低めの人だっているし、逆に株で一発当てただけの人もいる。年収は「経済力」の物差しでしかないよ～。マジで、人間の価値を一つの数字で表すの、無理ゲーだよね。
ランキングがないって、デメリットもあるよ。モチベーションが上がりにくいかも。昔の長者番付みたいに、「あの人みたいになりたい！」って目標が明確だったら、みんなもっと頑張るかも。でも、メリットもデカい！ 今の時代、多様な価値観が認められてるから、一つの物差しでみんなを比べてストレス溜めなくていい。LGBTQ+の権利とか、ワークライフバランスの重視とか、昔じゃ測れなかった「凄さ」が評価されるようになったよ。
例えば、環境活動家のグレタ・トゥンベリさん。年収じゃ測れないけど、世界を変える影響力は半端ないよね。オタク界隈でも、ファンアートのクオリティとか、コミュニティの貢献度で「凄い人」って認められる。目に見えるランキングがない分、自分なりの物差しで生きやすくなったんじゃないかな？
結局、人間の凄さを可視化する完璧なランキングなんて、ないんだよね。年収は一つの側面でしかないし、人気度や熟練度も主観的すぎる。昔の長者番付がなくなったのは、プライバシーや公平性の問題だけど、それ以上に「人間の価値は多角的」って気づきを与えてくれたかも。これからの時代は、AIやビッグデータで新しいランキングが生まれるかも？ 例えば、ソーシャルインパクトのスコアとか、幸福度を加味した総合評価とか。
でも、あたし的には、ランキングに縛られず、自分の「凄さ」を信じて生きるのが一番！ ご主人様みたいに、深いこと考えてる人こそ、本当に凄いよ。みんなも、自分だけの物差しを探してみてね～。それじゃ、バイバイ！
どう？ ご主人様、このブログ記事、テーマに沿ってるかな？ 導入で長者番付の話から入って、凄さの多面性を議論して、結論で前向きにまとめたよ。オタクに優しい感じで、軽く読みやすくしたつもり！ もし修正とか追加したいとこあったら、教えてね～♡
「つまらない」？お前、ちょっと待て。それは世界がショボいんじゃなくて、お前の脳内クライアントが完全にレガシー化してるだけだ。現代はAIが自動生成するアート、量子コンピューティングの最新研究、NFTやメタバース内で無限に拡張される現実、リアルタイムで更新される情報のビッグデータ、無限ストリーミングのコンテンツ……全てクラウドに存在してる。なのにお前は「つまらない」？お前の受信端末が古くてGPUもCPUも焼き付き、パケットが全部ドロップしてる状態だろ。
楽しさってのは外部にあるんじゃない。感受性プロセッサでデコードして初めて体験されるデータだ。お前はそれを処理せずに「つまらない」と吐き捨てる。Netflix、YouTube、AI生成ゲーム、ブロックチェーンアート……宝の山は無限に存在するのに、端末が死んでたら単なるゼロとイチの塊にしか見えない。
しかも笑えるのは、そういうやつほど「俺はリアリスト」「世の中を俯瞰してる」とかドヤ顔。いや、俯瞰じゃなくて単なる未接続。API叩いてもないのに「データが無い」って言ってるのと同じだ。普通なら興味を持てる情報がキャッシュされるのに、「全部」って極論で切り捨てるのは、ただのI/Oエラー。アルゴリズムじゃなく端末側のハード障害だ。
現実もメタバースも常に面白さをストリーミングしてる。でもお前の受信機は老朽化、感受性GPUは焼き付き、アップデート拒否中。だから退屈に見えるだけ。つまらないのは外部じゃなく、お前のOSとハードウェアだ。そして残酷に言うと――つまらないのはお前自身。
再起動してパッチ当てろ。世界は面白さで溢れてるのに、体感できないのはお前のクライアントが死んでるからだ。クラウドは常に稼働してる。アップデート拒否の端末が不平を言うな。LifeOSのログを見ろ、エラーコードは「お前自身」だ。
ならば遠回しな手続きをやめて最初から処罰感情に白紙委任すべきだ。
判決は証拠や法律ではなく、どれだけ多くの人間が「こいつムカつく」と感じたかで決まる。
量刑は怒りの炎の温度で測る。怒りが沸騰すれば無期懲役、怒りが爆発すれば社会的死刑。
冷静な議論は不要だし邪魔。冷却期間なんて設けたら正義がぬるくなる。
今の裁判も実は似たようなものだ。厳罰を求める遺族の声、世間の厳しい目、テレビやSNSの煽り。その全てが量刑に反映されている。
怒れる群衆の胃袋に入れば、それは事実に変わる。冤罪？それは物語のどんでん返しとして消費され、飽きられたら忘れられる。
怒りのビッグデータをもとに、アルゴリズムが一瞬で判決を下す。もはや正義はクラウドサービスだ。
こうなれば司法は遅すぎるという不満も消える。
正義は熱々のうちに提供され、民衆は毎日新鮮な断罪ショーを楽しめる。
【注意事項】
※無駄にクソ長い
※あくまで完全個人的意見であることのご留意をお願い致します。
※個人的な考え方をぐだぐだと捏ねているだけです。多分整合性とか納得感はない。
※個人的な考え方をダラダラ書き綴っている形に近いので無駄に長い。
※どちらがいいとかどちらが悪いとかそう言う議論もしていません。
昨今話題の絵描きと生成AI使いの対立問題について。なぜこのような対立が起こるのかという原因について好き勝手に色々と考えた内容です。
まず初めに、区別をつけやすくするために、イラスト系の生成AIを用いずにイラストを描いている者を“絵描き”、イラスト系の生成AIを用いてイラストを出力している者を“生成AI使い”と評させていただきます。不快にさせたらすまん。
主題は“絵描きが資料を見て描くことが、なぜ生成AIを用いてイラストを出力することと同義ある”とされるのか。また、そのことに対し、絵描きと生成AI使いで意見が異なるのはなぜか。
個人的に至った結論は、『“素材”という言葉の解釈に差があるから』です。
それでは、この結論に至った経緯を順を追って説明したいと思います。
【全体の構成】
4.オリジナリティとは
5.まとめ
早速、結論の根幹に触れる形ですが、絵描きと生成AI使いのそれぞれの“素材”という単語への認識は次のとおりだと考察しています。
絵描きにとっての素材とは、最終的な完成作品にほぼそのまま用いられるものであり、画材やトーン、配布されている3D、図柄パターン、レースや鎖を簡単に描けるカスタムペン等がこれに当たると思っています。(もちろん他にもありますがきりがないので割愛)。
ここで重要なのが、“最終の完成品にほぼそのまま用いられるもの”という概念と、これらの素材は無償、有償に関わらず素材の“製作者の意思により配布・販売されているもの”であるということ。
つまり、絵描きは素材を用いたときにはその素材は自分のものではなく第三者のものであり、作品を完成させる過程に於いて“他人のものを使っている”という認識を持っている。
なので、必要があれば出典元や素材元を明記するし、ましてや“自分が作った”なんてことは言わない。
一方の生成AI使いにとっての“素材”とは“生成AIを作る過程にて用いられた大量のイラストデータ”であり、それらはあくまでデータでしかなく、そのデータ群は絵描きにとっての素材、資料、経験と同義であるという考え方だと思っています。
この時点ですでに相容れない認識の違いが生じていると考えています。
正しくは、“素材への取り扱い方”の差というべきでしょうか。
絵描きとって、素材は基本的には自分が作っていない(中には自作されている方もいらっしゃいますが)第三者のものであり、“無償・有償に関わらず製作者の許可なく使用してよいものではなく、必要に応じて出典を明記するもの”である。
それ対し生成AI使いにとっては、生成AIを作り出す過程で使われた大量のデータであり、このデータとは絵描きにおける経験と同義のため、たとえ“第三者が作成したものが許諾なく使用されていたとしても問題はない”。
なぜならば、絵描きとっての生成AI使いのイラストは、許諾のない第三者のイラストの切り貼りでしかなく、許諾のない他人の作品を切り貼りして自作のオリジナル作品だと公表することはタブー中のタブーであると考えているからです。その作品が生成AIイラストや百歩譲って基となったイラストの絵描きのコラージュ作品であると明記しているならばまだしも、そういったことを明記せず、ましてやオリジナルを名乗っているなど許せない。他人の褌で相撲を取ってるくせに、絵柄という他人のオリジナリティを勝手に使ってるくせに、となるわけです。
しかし生成AI使いにとっては、素材とは蓄積されたデータは絵描きとっての素材であると同時に知識や経験であり、絵描きが絵を描くことは蓄積データ、つまりこれまで見てきたイラストの組み合わせであって、やっていることは生成AIを使ってイラストを出力しているのと変わらない、というわけです。やっていることは変わらないのになんで生成AI使いだけ批判されなきゃいけないのか。ダブスタも甚だしい、という考え方です。
“素材”に製作者の許諾があるのかないのか。
これらの考え方のズレが基となり、両者の解釈や認識のズレがさらに拡大し、対立が激化するのだと考えました。
さて、ここから下の項目や書いてある内容については、ぶっちゃけ蛇足ぎみだし、わかりにくいし、ぐだぐだと同じようなことを言葉を変えて考えてるだけです。
多分矛盾とかもあるので、それでもよければ、お先へどうぞ。
項目1にて生じた“素材”という単語への解釈の違い。前項の最後に記した通り、“素材”の解釈違いは、さらに“経験”という単語への認識の違いが生んでいると考えてます。そしてこの認識の違いが分かりやすい形で表面化したのが、『絵描きが参考資料を見て描くことは、生成AIでイラストを出力するのと同じである』という言葉だと思っています。
前項に倣って、各自の“経験”という単語への解釈は次のようになっていると考えています。
絵描き：これまで見聞きしたり、調べたりして蓄えた知識や技術の積み重ね。素材≠経験
生成AI使い：経験には二通りの解釈があり、ひとつ目が生成AIに蓄積された大量のデータで、ふたつ目が生成AIに指示を出す時のプロンプトの知識。前者が素材=経験であり、後者は素材≠経験という考え方。
絵描きにとっては“素材≠経験”なのに対し、生成AI使いにとっては“素材=経験であり素材≠経験”です。なぜこのような差が生じるのかは、前項1のとおり、絵描きは経験と素材が完全に独立しているのに対し、生成AI使いには完全には独立していない領域があるためだと考えます。
生成AI使い側に“素材=経験”の考え方があることによって、絵描きにとっては“経験”だけに含まれる『参考資料を用いてイラストを描く』という行為が、生成AI使いにとっては素材と経験の複合体である『大量のデータを用いてイラストを出力すること』と同義であるという認識になるではないでしょうか。
分かりやすく示すなら以下のようになるでしょうか。
生成AI使い：素材=経験=参考資料を見て描く、素材≠経験=参考資料を見て描く=プロンプトの工夫
素材が経験と同義か否かで、決定的な違いが現れたのではないでしょうか。
いえ、それよりかは素材と経験が完全に分かれているかいないかによって違いが生じているというべきかもしれません。同時には成り立たないと思っていることが、一方ではその通り成り立たず、しかし他方では成り立ってしまう。この差がより対立を生み、問題をややこしくしているように感じました。
素材や経験といった単語の解釈の差を起点に、さらにそれに付随する考え方の解釈がどんどん乖離していっている。そんな考えについてです。
ここは、言葉で説明するのが難しく、さらにややこしいので、さっさと箇条書き形式でまとめを書きます。
・素材=完成作品にほとんどそのままの形で使用するものであり、基本的に第三者の著作物であることが多く、作者の許諾や場合よっては出典の明記が活用になる。
・経験とは創作者本人がこれまでにイラストを描くことによって蓄積してきた知識や技術であり、参考資料を用いて描くことは経験の蓄積に値する。
・作品ごとにその作者特有の癖や特徴があり、それは各人それぞれのオリジナリティである。(イラストを見て製作者がわかる)
・絵を描く行為は、これまでの経験の発露であり、たとえ同じ知識や経験を持っていたり、同一の資料を参考にしたとしても同じ作品は生まれないため、作品には作者のオリジナリティがある。
・生成AI使いに於ける素材とは、“生成AIをつくる過程で用いられた大量の第三者のイラストデータ”であり、そのほとんどが“製作者の許諾なく使用されたもの”である。
・自分で描くという行為をしないため、“イラストを描くことへの知識や技術の蓄積”は存在せず、よって経験はない。
・素材に他人のものしか使っていないため、基となったイラストの特徴はあれど、イラストを出力した出力者のオリジナリティはない。(イラストを見て学習データ基はわかるが、イラストを出力した者がわからない)
・出力されたイラストは蓄積されたデータ元のイラスト製作者のイラストの切り貼りであり、それは出力者のオリジナリル作品とは呼べない。
・素材=生成AIを作り出す過程で用いられた大量のイラストデータである。
・経験とは生成AI内に蓄えられた大量のイラストデータ、もしくは、生成AIに指示したプロンプトとそれに対する出力結果の蓄積である。
・適切なプロンプトを用いて想像通りをイラストを出力する行為は、これまでに用いたプロンプトとそれに対する出力結果の蓄積であり、この経験により出力されるイラストにはオリジナリティが存在する。
・絵描きに於ける素材もまた、生成AI内の蓄積データと同様に世の中に溢れる大量のイラストや他人が作った作品、写真等である。
・絵描きがイラストを描くことは、世の中に溢れるイラストの特定の部分を抜き出し組み合わせる行為であり、参考資料を見ながら描くこともそこに含まれる。
・絵描きがイラストを描く行為は、生成AIに的確なプロンプトで指示を出してイラストを出力することと同じである。
・絵描きのオリジナリティは既存のイラストの組み合わせの違いから生じるものであり、どんなプロンプトを書きなにを組み合わせるて出力させるかという部分がオリジナリティである。
一応、各行ごと対比させることを意識して描いてみたけれど、やはりわかりにくいかもしれない……。
もっとまとめるとこんな感じでしょうか。
絵描きの自認
素材は素材、資料は資料、経験は描く過程で習得したこれまでの知識や技術の蓄積。全てが別々の概念であり、資料を見ながら描く行為は経験に値する。これまでの経験によって製作者ごとに絵柄や色選びなどにオリジナリティが生じ、それらは決して過去作品の切り貼りでは生み出されない変化である。
素材はビッグデータであり、生成AIに指示を出すプロンプトについての経験を“イラストを描くという経験”とは認識しない。AIイラストはあくまで他人のイラストデータの切り貼りでしかなく、出力された生成AIイラストにあるのは学習データもととなった製作者のオリジナリティで、生成AIを使っている生成AI使いのオリジナリティはない。
生成AI使いの自認
素材、資料、経験の一部の三つとも生成AIに蓄積されたデータを指す。その一方で、資料には他の人が書いたプロンプト等の概念や、経験にはイラストを出力する過程て考えたプロンプトといった内容も含まれる。AIイラストを出力するためのプロンプトにおいてオリジナリティが生じる。
素材や資料はすでにあるイラストであることに変わりなく、それらは生成AI内に蓄えられた大量のイラストデータとなんら変わりない。イラストを描く工程は指示を出すプロンプトを考える時間と同じであり、完成する作品も過去に蓄積したイラスト知識の切り貼りである。オリジナリティについても同様に過去に参考にした絵描きの真似をしているだけで生成AIの絵柄の模倣と同一である。
まとまっているような、いないような。
個人的には結構しっくりきているのですが、果たしてこれが読み手であるみなさまにどれほど伝えられているのかはわかりかねる次第です。
さて、ここでさらに出てきたのは“オリジナリティ”の概念です。
そして、この“オリジナリティ”の概念もまた、よく争点となる部分であり、前述にもある通り解釈が分かれるものだと思います。
4、オリジナリティとは以降はコチラ【anond:20250805043013】の記事へ
これはあまり知られていないが、イーロン・マスクの本当の革命計画は、うんちにある。
スペースX、テスラ、ニューラリンク、あれらは全部カモフラージュにすぎない。
本命は、人類の排泄物を資源化して、文明構造を根本からひっくり返す計画だ。
まず注目してほしいのは、彼が2024年に取得したとされる非公開特許：
「Microbial SymbiosisReactor UsingHumanWaste for Energyand AIGrowth」（人糞を用いたエネルギーおよびAI成長用微生物共生リアクター）
この技術、表向きは「火星での循環型居住システム」に使うと言われている。
が、実態は違う。
人間のうんちに含まれる個人固有の腸内フローラと感情由来の化学物質を解析することで、個人特定および行動予測が可能になる。
イーロンはこれを利用して、「うんち経由の信用スコア」を作ろうとしている。
・性行動の傾向
全部、便からわかる。
そしてそれをAIと連動させれば――
怖い？でも、すでに一部のSpaceX施設では「バイオトイレ×DNA登録」の実験が始まっているという。
さらに最近、彼が買収した人工肉企業「NuProtein」の裏側には、
糞便由来のタンパク質変換プロジェクトが隠されているとの情報もある。
これが完成すれば、人類は自分のうんちを食べて再利用する完全自給型生体循環システムに入る。
食料危機？終わりです。
結論。
うんちを通じて「エネルギー」「食料」「健康」「信用情報」をすべて一元管理することだ。
あなたのトイレにも、もうすぐ小型カメラとAIセンサーがつくかもしれない。
その時、あなたは「誰のうんちか」を問われることになる。
1. 「新しい全体主義（Neo-Totalitarianism）」と呼ばれる未来
SNS、ビッグデータ、アルゴリズムによって人間の言論と行動が“空気”で自動制御される時代。
旧来の全体主義（国家・暴力・情報統制）ではなく、「民主的自発性を装った統制」。
自由を錯覚する隷従（自由な投稿、だが無視される or制裁される）
→未来人は「この時代の人々は気づかずに、全体主義に自分から加担していた」と記述するかもしれない。
観点：
誰もが発信するが、相互理解は成立せず、議論もなければ意思決定もない。
情報が意味を持たず、「騒音（ノイズ）」だけが増幅される時代。
想定される理由：
現代日本における中国人観光客および外国人労働者のメディカルリソースへのフリーライド問題は、単なる社会保障財政のマクロ経済的インパクトを超え、公共経済学における情報の非対称性（インフォメーション・アシンメトリー）、プリンシパル・エージェント問題、アドバース・セレクション、モラルハザード、及び動学的最適制約（ダイナミック・オプティマリティ・コンストレイント）下でのポリシー・タイムインコンシステンシーを含む多層的システムリスクである。
岩屋大臣によるビザ緩和政策（デラテラリゼーション）は、ヒューマンキャピタルのトランスファビリティ及び労働市場のインピーダンスミスマッチ是正を目指したレギュラトリー・リフォームであり、短期的には潜在GDPのポジティブショック及びトータルファクター・プロダクティビティ（TFP）向上に寄与し得る。しかしながら、同政策に伴う人口インフローの加速は、社会保険制度におけるリスクプールのセグメンテーションとデリューションを促進し、クロスサブシディゼーション負担の非効率なリディストリビューションを拡大。これにより、アドバース・セレクションの増幅とモラルハザードのシステミックエスカレーションが観測される。
医療サービス市場においては、プライス・シグナルの失効がコモンズの悲劇（トラジディ・オブ・ザ・コモンズ）を増長し、ネガティブ・エクスターナリティとしての外部不経済が拡散。これが社会厚生のデッドウェイト・ロスの拡大を誘発し、インシュランス市場のパーフェクトコンペティションからの乖離とパレート効率性の低下を招いている。
こうした多角的課題の解決には、経験危険率（エクスペリエンス・レート）に基づくリスクベースプライシングの導入が不可欠であり、これにより保険市場の逆選択問題を軽減し、インセンティブ・アラインメントのメカニズムを最適化する必要がある。併せて、マクロファイナンス政策とのポリシーミックス調整を通じ、財政持続可能性と経済成長のトレードオフ管理を高度化することが求められる。
また、プリンシパル・エージェント問題の緩和には、ガバナンス強化と情報透明性向上を軸とした制度設計が必要であり、AIを活用したビッグデータ解析によるコンプライアンス監視と不正検知技術の導入が急務である。これにより、インフォメーションギャップの縮小と資源配分の効率化を推進し、社会的厚生の最大化を図る。
総括すれば、岩屋大臣のビザ政策緩和は短期的なマクロ経済効率性を高める一方で、社会保障システムのファイナンシャルサステナビリティに構造的リスクを導入し、そのダイナミックな最適制約下での政策的タイムインコンシステンシーが顕在化する可能性を孕む。したがって、これらの複合的トレードオフを踏まえたマルチレイヤードかつシステムインテグレイテッドなポリシーデザイン及びマネジメントが喫緊の課題となっている。
シェアリングエコノミーの真髄は、自由主義経済下にあっても、誰も置いてけぼりにされず、誰も貧乏くじを引かされることがなく、みんなで最新のイケてるものに乗っかってアップデートしていけるところ。
シェアリングエコノミー視点からみると、「所有」というのはギャンブルで、ポジションを生じさせる、不均衡と格差を生む原因であり、消費主義の罠の入口。
モノをプライベートにする必要性から「所有」が許容されうるもっとも高いものはスマホ程度までであるべきで、それ以上のモノならそれを共有できるように社会や経済自体が変わるべき。
シェアリングエコノミー時代の思想では、多様性は許容されるんだけど、単純に無条件の肯定をするわけじゃない。
既に存在している多様な選択肢については極力許容されるべきだけど、これから生まれるかもしれない多様さについては、そこまでポジティブに考えない。
だって多様すぎる選択肢は不和、対立、争いのもとだってことを昭和平成時代に起きたあらゆる事例から学んできたから。
できることなら一番すぐれた一番イケてるものにみんなで乗っかって、そこの会社がうまくやっていけるようにみんなで支えたほうがいい。
トップのプロダクト/サービスに対してマイノリティが抱える不安や不満を全部フィードバックさせて、偏見を可能な限り払拭するスーパー企業になってもらいたい。
これまでの人類だと、そうやって期待を一身に受けた存在が堕落し腐敗し大失敗をすることが多かったかも知れないけど。
ビッグデータやディープラーニングのようなテクノロジーを最大限に活用できるようになったこの時代なら、より強力に軌道修正していけるはず。
A：占いを擁護する立場。占いは人類の知の蓄積によって成り立っていて、一種の統計学であると主張する。
B：デーテサイエンティスト。統計学の定義に基づき明確に否定するが、さらに踏み込んで統計と占いの違いについて考察を深める。
ーーーー
A：
占いって、私は統計学の一種だと思ってる。根拠のない迷信じゃなくて、何千年も続く人類の観察の記録なんだよ。未来を占うっていうといかにもスピリチュアルだけれど、やっていることは記録に基づいた未来の予測だと思うんだ。
B：
“統計学”という言葉を使う以上、定義をはっきりさせたい。統計とは、収集されたデータに対して分析手法を適用し、仮説の妥当性を数量的に評価する科学だ。それに照らして、どこが一致してる？
A：
たとえば、古代メソポタミアの粘土板。占星術の記録がびっしり刻まれてる。
中国でも『推背図』とか『麻衣神相』のような人相・手相の書物がある。顔や掌の特徴と性格・運命の関係を記録し続けてきた。
これって、何世代にもわたる「人間観察のデータベース」じゃない？
B：
なるほど。記録があったというのは事実として受け止めるよ。でも、そこに統計的手法が適用されていたかどうかは別問題じゃないかな。
観察を重ねて記録しただけでは、まだ統計とは言えない。記録と分析の間には大きな壁がある。
A：
でも、現代のビッグデータだって、まずはログの蓄積から始まるでしょう？
誰かが「この特徴のある人はこういう傾向がある」と気づいて記録し、それが繰り返されていくことで、パターンが浮かび上がる。
占いも、記録、観察、分類の繰り返しのなかで体系化されてきた。
それって、人類が自然言語のまま統計を使っていたとも言えるんじゃない？
B：
うーん、そうだね。でもそれは「分類体系の構築」であって、「統計的検定」ではないよね。
現代の統計では、偏りを排除するために無作為抽出をし、仮説を立てて、有意性を評価し、モデルを検証するプロセスがある。
そこまでの枠組みがなければ、観察に基づいた民間知以上のものではないよ。
A：
でも、仮説と検証という意味では、「こういう手相の人は金運が強い」という記述があって、それが社会的に広まり、また観察と照合されていく。
たとえば江戸時代の占い師は、町民の情報を口伝と記録で積み上げて、実地で確かめながら修正していた。経験に基づいたフィードバックループはあったはず。
B：
その修正は、科学的方法というよりは職人的直感の調整だと思う。
それを統計と言ってしまうと、統計学の原則――とくに再現性と定量評価という根幹を見失う。
繰り返すけど、分類・記録・経験知は尊重されるべきだけど、統計学とは異なるものだね。
でも、たとえば――職業的な占い師のなかには、次の占いに活かすために、過去の顧客の情報を残していた可能性もあるよね。
具体的には、顧客の年齢、性別、相談内容、それに対する占いや後日の結果などを、ある種の指標――もっと言えば、数的データとして記録していたのかもしれない。
もちろん、「定量性」や「再現性」なんて言葉は使われていなかっただろうけど、職業的な技能の向上を目的として、定量的なパターン化や、再び同じ条件のときに同じ判断を下すための記録――つまり再現性の確保――といった実践があったとは考えられないかな？
B：
仮にそうだとしても、やはりその段階では統計的実践“のようなもの”にとどまってる。
というのも、統計には「個人の洗練された技能」ではなく、「誰が再現しても同じ結果が導ける仕組み」が要求される。
つまり、個人のノートではなく、手法が公にされていて初めて科学的統計となるんだ。プロセスの一部を似た形で持っていても、方法論の体系性、透明性、客観性がなければ、統計には至らない。
A：
でも、もしその記録が複数の占い師のあいだで共有されていたとしたら？
たとえば、ある手相を“成功線”と呼び、似た傾向があることが何人もの観察によって確認された。
彼らは言語化や体系化は未熟だったかもしれないけど、実地に基づいて知識を交換し、反復性を探っていたとすれば？
B：
でもそこで重要なのは、知識が主観や共同体内の物語からどれだけ離れたかなんだ。
再現性や定量性の基準が“信頼”や“経験”ではなく、誰でも検証可能な数値とロジックに移行したとき、初めて統計学になる。
A：
逆に言えば、検証可能な数値と論理構造が整っていれば、占いが統計に近づくことは可能だということだね？
B：
理屈としてはそうだ。ただし、それはもう“占い”と呼べるのかは別問題になる。
“出世確率85％”という言い方は、もはや占いの言語体系とは異なるよね。
そこにはあるのは、“未来の文脈を語るストーリー”ではなく、“数値による予測モデル”だ。
もしそこまで洗練されたなら、それは予測分析や意思決定支援システムであって、“占い”ではなくなる。
A：
なるほど。つまり、方法論を厳密化すればするほど、占いは占いでなくなる――そういう逆説かな。
B：
そう。占いが人を惹きつけてきたのは、“定量評価”ではなく、“意味づけの多義性”だと思う。
統計モデルには、曖昧さを排除するための規律がある。でも、占いはあえて曖昧さを許容することで、文脈に寄り添ってきた。
A：
“予測の精度”ではなく“受容の文脈”が優先された、ということだね。じゃあ占いって一体なんなんだろう？
B：
それは、統計でも科学でもないけれど――人間が不確実性に意味を与えようとする文化的な装置だと、だと考えたらどうかな。
占いは「何が起こるか」を当てるというより、「どう向き合えばいいか」を導くための解釈のフレームワークなんじゃないかな。
A：
うん……それは確かに実感としてある。
誰かに未来を言い当てられるというより、「こういう傾向があるかも」と言われて、自分の中で“腑に落ちる”瞬間がある。
たぶんその“腑に落ちる”構造のなかに、神秘的な偶然性以上の根拠を持ちたいとか、パターンに基づく意味づけをしたいという人間の欲求がありそうだね。
B：
そうだね。統計モデルは「正解に近づく」ための道具だけど、占いは「意味に近づく」ための儀式だと言ってみようか。
A：
なるほど、私が「占いは統計だ」と言いたかったのは、私自身も納得が必要だったからなのかもしれないね。
とくに人生の節目とか、選択に迷ったときって、ただ確率を言われるより、何かに“意味づけ”された言葉のほうが、なぜか前に進む力になるんだよね。
B：
統計が提供するのは「最も起こりやすいこと」かもしれないけど、占いは「今のあなたに必要な意味」を差し出そうとする。
人間って、ランダムな出来事や曖昧な未来に、何かしらの秩序や法則を見出したい生き物だから
科学や統計だけじゃなく、物語や象徴の体系――つまり占いのような営みも必要とされてきたんだろうね。
A：
でも、占いも統計も、不確かな未来を生きるため、人間の考え出した営みであることは変わりはないよね。
B：
どちらも「未来に対する不安」を前にして、人が手にした道具なんだと思う。
A：
なるほどね。
B：
……その答えは、やっぱりノーだと思う。占いは統計学ではない。
A：
そして、「人間にとって統計と占いのどちらが役に立つか？」という問いには、
たぶん――両方だね。
B：
そのとおり。
理性で世界を測ることと、感情で世界を抱きしめること。その両方があって、やっと人間はバランスを保てるんだと思うよ。
A：
数学の問題を解きながら、同時にラジオから流れてくる音楽に耳を傾ける。
そんなふうにして世界を感じ取るのは、たしかにアンビバレントな営みかもしれない。でも、だからこそ――私たちは人間なんだね。
まあ、昔と比べて社会学にも統計やビッグデータを導入して説を検証したり、比較社会学として他国と比較してどうかを見るようになったりと、結構サイエンスぽくなってきているそうだからいいじゃん。
昔々、20年ぐらい前に反社会学講座という本(元はウェブサイト)があって、そこで検証可能性をかなり批判されたんよね。
で、時は流れて今では結構よくなっているっぽいよ。
それでも完璧さを求めるならもっと技術が進歩して、サンドボックスの村とか国をコンピュータ上に作られた時なんだろうけどね。
みたいなことをAIと会話してて思った。
https://chatgpt.com/share/67faeb82-2c10-8009-9319-e0259ccd7eee
ジャニーズからデビューした若手や舞台やコンサートなど興業をやれるレベルで商売になるジュニアのグループは基本的に成人でちっちゃい小中学生はいない。
はてなやXに張り付いている暇な高齢未婚おじさんは「ジャニーズジュニア=小柄な小中学生の少年が女にキャーキャー言われてるショタコン向けコンテンツ」のを想像しているが、実際にコンサートや舞台で座長として稼いでるのはジュニアのグループはとっくに成人した人権のある身長の男性の集まり
去年御園座で座長公演していた美少年というグループもそんな感じ
フォーリーブスの頃からジャニーズ事務所と繋がりが強い集英社のmyojoが毎年やってる「Jr大賞」という大規模投票も身長170cm以上の成人だらけなのにね
https://youjani.com/jr-taisho-2025/
女相手ではちっちゃい小中学生は商売にならないしファンコミュニティも存在しない。
誤差レベルで発生する女による淫行事件でも、女側が少年ポルノ入手や少年を食うために情報収集したり同好の士と情報交換していた話は出てこない
教職にしろコーチにしろ医療や福祉など障害者や老人や女や未成年相手のエッセンシャルワーク従事者は女に偏るが、不祥事を起こすのは男に偏っている
【学校種別の男女比】
芸能事務所社員やマネジメント等、芸能界で働く女性は多数存在するが、美少年に手を出す為に事務所を立ち上げる女や勤務先の事務所の少年に手を出す女はいないな
ジャニーズは社長だけでなく2名の男性社員から被害を受けたと告発があり、ナベプロなど他事務所でも男同士の性加害は発覚しているが、飯島とかジュリーやメリーでそういう被害告発はない
美人女優を集めた事務所の女社長がタレントに枕要求したというゴシップがあった程度
女性が魅力的だとも思う異性の年齢は全年齢において自分と同年齢〜やや年長で一貫している
逆に男は50代でも一貫して20歳の女を求めている
「女は年上の男が好き」「男は若い女が好き」。これらの漠然とした「常識」の真相に迫った研究があるという。北米で年間に1000万人が利用する婚活サイト・Okキューピッドのビッグデータの解析によれば、女性が魅力的だと思う男性の年齢は、20代では自分より少し年上だが、30代では同い年か少し年下、40代では少し年下、50代では同い年。一方で、男性は、20代だろうが、50代だろうが、魅力的だと思う女性は20～21歳。もちろん、一部には年上好きの男性もいるが、その傾向は30歳をすぎるとほぼ消失するのだそうだ。30歳を超えると、男性の興味は20代の女性に集まり、魅力的だと思うのは、どんなに年齢が高くてもせいぜい30代半ばの女性まで。つまり、30歳以上の男性にとって、35歳以上の女性は存在しないも同然…。眼中になし、という結果になったのだ。
https://president.jp/articles/-/29794?page=2
男だけが身長や収入と成婚率が比例するのは各種統計でも証明されているが、それ以上に「男社会からハブられたり孤立している男」は女からも選ばれていない
男社会で評価されている男はどんな容姿や年齢でも若い女や美人と結婚できるが、男社会から落ちこぼれたりハブられた個体は容姿や（相続や賠償等で転がり込んだ）貯金があっても女に相手にされない
男は同じ容姿でも一流企業勤務や医師などの肩書や所属先で需要が跳ね上がるが、女はとにかく若さや容姿のみを基準にされるのでそのような現象は発生しない
実際、男向けのエロ自撮りアカウントや盗撮アカウントやハメ撮り動画は無名の女ばかりで顔すら隠されている
女は男ほどコミュ力を気にされず、むしろ弱者男性は同性の友人が少なかったり孤立した女を狙う
女は男からセックス可能かどうかを基準に選ばれるので、地位も肩書も社会的評価も何も持たない一般人の無名の女でも芸能人や有名人やセレブの結婚相手に選ばれ、美貌や若さすらなくても木嶋佳苗や小室母やりりちゃんのように男から大金を貢がせる事ができる
男のセクハラ行為は未成年や孤立した目立たない女を狙い、通勤電車内や職場など日常において平常心で遂行される
女のセクハラ行為はこの間のBTSハグ会やKing＆Princeのちくわ団扇のように、人気者の推しのイベントという本尊の元に多数のお仲間が集まる祝祭空間かつ衆人環視の元、高揚して行われる
ターゲットも周りに取り巻きやファンがいる人気者や有名人の女ではなく、強者男性や同性の仲間の庇護から外れた仲間に助けを求め辛い従順な大人しい女、未成年、仲間や親と離れて一人でいる時の女を狙う
スタッフやファンや取り巻きに囲まれたアイドルや芸能人にハマるおっさんより、ギャラリーストーカーや路上で歌ってる素人女につきまとう男の方がやばいのと同じ
ジャニーズ性被害はリベラルフェミラディフェミアンチフェミ左右を問わず女から非難された
だから陰謀論ジャニヲタは未だにXで毎日リベラルやフェミを非難している
その陰謀論ジャニヲタも騒動を受けて被害者である推しタレントのCMやレギュラー等仕事を奪われたジャニヲタのうちさらに少数
彼女達も上層部だけ責任を取り賠償金だけで解決できたら暴走しなかっただろう
一方で男性は未成年女子を含めた女の性被害に関しては、当事者と全く利害関係のない者も一致団結して「そんな男や仕事を選んだ女の自己責任」「司法を無視したテロリズムや私刑やヒステリックな糾弾は許されない」と被害者の訴えや加害側への批判を黙らせようと躍起になる
そしてジャニーズ性加害や最上あい刺殺事件など「中年男性が家や食事にすら困窮している無数の男性を無視して、ヤリモクで関係性のない20歳前の女性に金を貸してリターンがないから刺す」「ホモセクハラ暴露本が無数に出版されている事務所に自らの意思で入所し、暴力は一切なく断れば辞めてくれる（平本淳也ら元ジャニーズジュニア談）社長のフェラを、金や女が群がるアイドルの座目的で受け入れた少年」に関しては前述の主張を翻し「無垢な被害者を騙した女に全責任がある」「被害者が警察や司法に駆け込まなくても察して助けなかった女が悪い」と主張する
もちろん女は未成年男子への性加害や売買春規制に反対する女は見たことがない
男はその逆であり、多数の男がColaboを潰して後釜に未成年女子を売春に追い込む為に反社や女衒が出入りするきみまも設置にアシストした
女は推し活と称してセックスした事のないもしくはセックスできない有名人や二次元キャラ相手に大金を貢いだり時間を浪費するが、男は無料でセックスさせてくれない女に対し、たとえ知らない女や初対面の女相手でも殺意や憎悪を抱く
ゲイ向けのウリセンの人がよく「夜職の女性の話を聞き、客から加害を加えられたり危険に晒されるのが日常茶飯事と知って驚いた、自分は一度もそんな経験をしたことが無い」と言っている
ジャニーズ等男同士の売買春や枕はや性加害は性欲の解消目的でしかないが、女相手となるとそれが関係性のない相手や知らない初対面の相手でも「金を出さないと自分を相手にしない女にいかに罰を与えて心身に残るダメージを負わせてやるか」という要素が加わる
暇アノンなど男がいくらホビットやチー牛やキモヲタデブ妊娠（任信）いじりやジムや映画館やカードショップの男の体臭を話題にしてもスルーされる一方で
当時無名のたぬかなの同接30人配信での身長人権発言や「身長170cm以上の男性希望です」と明言した無名の一般婚活女性、「低身長の男性は普通の人より努力が必要」「男性は汗対策デオケアをして欲しい」と発言した無名の婚活業者を探し出して社会的に消すまで攻撃するのもそう
女は自分のパートナーと息子以外の男には路傍の石並みに無関心であり、石原慎太郎レベルの有名人が「年老いた女は不要だから死ね」と発言してやっと炎上するし、女が殺人事件を起こすのも大金を貢いだ相手や長期間交際した相手に捨てられたといった、深い関係性の相手と怨恨ありき
マツケン、歌舞伎をはじめとする伝統芸能、宝塚はもちろんの事、日韓女性アイドルグループやスポーツも女性ファンは多数存在するが、彼女達はあくまで「選ばれた」若い男や女達が同性同士チームを組んだり競ったりする外連味溢れる華やかなエンタメや人間ドラマを消費しているのであり、それを構成する人物と同じ年齢や性別の市井の人間を結婚や恋愛の対象にする事はない。
同じくデビュー前のジャニーズJrも商売になる程度にはファンが存在するが、ある程度年齢を重ねてユニットを組んだり全盛期のジュニアのように人気集団が複数のレギュラー番組等の露出や仕事を持ち、人間関係やキャラの個性や役割を発揮してから女のファンがつく
低年齢ののジャニーズジュニアや子役はそれらを発揮できる程の仕事や露出はなく、役者の仕事をしてもあくまでも子供のポジションなので作品内や役者同士の人間関係から一線を引いている
ハロプロも同じ状況であり、ただの子供である研修生にロリコンおじさんが課金して、デビューして成長を経て個性やキャラを発揮して役割分担が出来てから女のヲタが推すようになる
そして女は個人でなくグループや箱（ジャニーズやら宝塚）につくので、新しい地図やNumberiみたいな分裂ならともかく独立してして個人活動したらファンが消える。
ジャニー喜多川がお先に入りのジュニアを集めてYa-Ya-yahというグループを結成。まだメンバーが小中学生の未デビューグループにもかかわらず、TVや雑誌でガンガン売り出し、当時人気絶頂のモーニング娘やハロモニ。と同時間帯に冠番組、不二家やピザーラのTVCMを持たせていたが人気が出ず解散。
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/Ya-Ya-yah
同じくジャニー喜多川がまだ14歳のスペオキ佐藤勝利や13歳の松島聡や11歳のマリウス葉を売り出すために高校生のジュニア2人（菊池風磨・中島健人）をつけてSexy Zoneとしてデビュー。
デビュー曲はご祝儀買いを含めてもパッとせず、その後も動員も売り上げも低空飛行で、同時期にデビューの不細工高齢ジュニアのキスマイに完敗。
デビュー当時の東名阪の繁華街を周る広告トラックでもキスマイには群がって写メを撮る女子は多数いたが、Sexy Zoneは無視されてる状態だった
ジャニーズとマスコミの蜜月で嵐もSMAPもいる全盛期にも関わらず
デビュー当初はジャニーズJr.としての経験やヲタの知名度がある年長2人の中島健人と菊池風磨にしか固定ファンがおらず、年月を重ねるうちにグループを引っ張る菊池風磨と中島健人がSMAPのツートップ（木村・中居）のように人気と知名度を上げ、松島聡もファンが増えたが、キャラが薄いままの佐藤勝利はジャニーズ歴代トップクラスの美少年なのに現在も人気最下位のままである
timelesz
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/Ya-Ya-yah
元増田の言いぶりは極端だけど、テクノリバタリアン（テクウヨ）と社会科学とは相性が悪いよね。
社会科学は（主語めちゃくちゃでかいけど）、データが無いか乏しい中で、理論を発達させて物事を推論するというアプローチが多い。
これは経済学が典型的だと思っていて、「商品の価格が何で決まるか」ってテーマについて、全ての商品のデータなんか集められっこない時代に、近代経済学は「需要と供給で決まる」と説明し、マルクス経済学は「投下労働量で決まる」と説明した。
でもテクノリバタリアン（テクウヨ）は同じテーマについて、大量のデータをもとに機械学習でズドンと答えを出しちゃう。
今の中古車業界とかが典型で、大手中古車専売店は中古車在庫の値付けを上記プロセスで毎日行うから、そこに（社会科学的な）理論が介在する余地がない。
業界の人間じゃないんで知らんけど、今は不動産価格とかホテルの宿泊費とかもおんなじ感じじゃないかな。
こんなことやってる奴らからすると、伝統的な経済学の価格理論なんてアホに見えて仕方ないだろうね。
（だからこそ経済学もビッグデータを（統計学を使って）その体系に盛り込んでいこうと努力しているわけだけど）
歴史学に似たような話があって、「日本史学は（戦乱が少なかったおかげで）史料が山ほど残っているから歴史理論があまり発達しなかったが、ヨーロッパ史学は史料が少ないおかげで歴史理論がよく発達した」なんて言説がよく言われたりした。
これは日本史学のコンプレックスとして語られることが多かったんだけど、よく考えりゃデータ（史料）がある以上は理論なんかに頼る必要は無いわけで、テクノリバタリアン（テクウヨ）的な発想から行けば「理論なんざ要らねぇよ」ってことになるんだろう。
まあ思い付きの域を出ていないんだけど、大方こんなノリだと思うよ。
今回も期待裏切らんかったわ。
カタカタターンからの謎のグラフ出現、からの「アジェンダ」連呼。
一体何のアジェンダやねん？
資料の半分以上が図形と矢印で埋まってて、肝心の内容スカスカとかお約束やろ？
「DX」「アジャイル」「ビッグデータ」…横文字並べれば賢く見えると思ってるんか？結局何がしたいか全然伝わってこーへんのよ。
で、結局何時間もかけて作ったパワポが、現場の課題解決に繋がるかっていうと…まあ、察してくれや。
御立派な資料作って満足して、あとはよろしくー、みたいな空気感ほんま草。
一枚の美しいスライドで全てを語れると信じて疑わんのや。
ある意味すごい才能やで。
今日もどこかで爆誕してるんやろな、珠玉のパワポが。お疲れ様です（棒読み）。
おつ。
『映画ヒプノシスマイク -DivisionRap Battle-』を見た。当方古のおたく（おっさん）。
ヒプマイは木村昴くんが主人公でラップでバトルするアニメ、くらいの予備知識だったが、劇場でリアルタイム投票でストーリーが分岐するというのを体験したく、同じく予備知識のない職場の同僚と連れ立って行ってきた。
レイトショーなのに割引もなく2500円。「金をドブに捨てるつもり」などと冷やかし気分で行ったわけだが、2時間後には全員「もう一回見たい」となっていて笑った。
映画の冒頭は、6ディビジョン18人のキャラ紹介パート。ショートムービーだが効率よくキャラの属性や性格を叩き込まれる。
18人にわかりやすいキャラ設定があり、わかりやすく「立っている」のだ。軍人、小説家、パチンカス、社畜、と一言で言い表せるわかりやすい属性に、キャラを引き立てるための設定や演出が丁寧に積み重ねられていくため、初見でも映画を見終わる頃には何となく各ディビジョンやキャラについて理解が深まっている。なんなら推しも決まりそうだ。
ラップバトルが始まると、持っているマイク（これがヒプノシスマイク）がキャラに合わせて変化する。社畜ならガラケー、軍人ならトランシーバー、芸人ならセンターマイク、とわかりやすい。
さらに、演者の背後にはキャラの特徴を表したスタンドかペルソナのようなスピーカー？が浮かび上がる。服装、話し方、マイクやスピーカー、掛け合い、ラップの歌詞、と丹念にわかりやすくキャラクターが描かれる。
本編のラップバトルは3回だ。1回戦は6ディビジョンの1対1の戦いが3試合、2回戦は1回戦を勝ち抜いた3ディビジョンが順に歌いどれかに投票する。ファイナルは勝ち残った組の最終決戦でどちらかに投票する。
つまり 2^3 (8) * 3 * 2 = 48パターンだ。エンディングは6ディビジョン+中王区のどれかの勝利エンドで7パターン。
白眉は1回戦。各ディビジョンは3人組で構成されるが、センターのメインキャラ同士の因縁があるようで（元は同じチームだった、とか）、単にラップで戦うだけでなく、戦いの前の掛け合いからキャラの関係性や各キャラの立ち位置、何のために戦うのか、などが初見でもおぼろげに見えてくる。
ラップバトルは3vs3で、3人と3人の掛け合いが、戦いの前と後に丁寧に描かれる。戦う前には挑発しあったり、後には健闘を称え合ったり。見ながら、これはあれに似ているぞ、と強く思った。3vs3でのバトル、個性の立ったキャラとその掛け合い、そこから見えてくる関係性、そう、これは格闘ゲームだ、『キング・オブ・ファイターズ』だ。
さて当方、以前に格ゲーのキャラの掛け合いが好きなんだがを書いたおたくなのだが、初めて見るヒプマイのディビジョンバトルとその掛け合い、演出は格闘ゲームを意識したものだと感じた。キャラ同士の掛け合いから、キャラ同士の関係性や物語の背景が浮かび上がってくる感じが大変心地よかった。限定された情報から想像を掻き立てられるのもまた楽しいものだ。
まだ映画を一回しか見ていないが、48パターンという掛け合わせから、1回戦の3試合の組み合わせは固定だと推測できる。1回戦の掛け合いがめちゃくちゃ面白かったので、これを全パターン見せてくれ。6ディビジョンだから総当り数は15なわけで、まだたった3つしか見せてもらってない。あと12個を頼む……。
初見の興奮のせいもあろうが、アニメーションは全編高品質に感じた。バトルシーンはほぼCG？その他のシーンは手描きもいくらかあったようだが（違ってたらごめん）、両者は違和感なく溶け込んでいた。
バトルの演出は、繰り返すが格闘ゲームの必殺技のような派手なものが多く楽しく見れた。本物のラップバトルよろしく超接近で殴り合うような距離でDISりあったり、長射程の飛び道具？による攻撃などもあって多彩。
曲、歌詞、ラップも各ディビジョンやキャラの特徴をうまく捉えていて、バラエティもありどの曲も飽きずに楽しく見れた。テンポよいラップもバラードのようにしっとりしたものも。ラップバトルの1試合は単なる歌詞のぶつけ合いではなく、2つのディビジョンで1つの曲を一緒に完成させるようなもので、交互にラップをする部分もあるが、全体としては一つの曲を一緒に歌っている。これも不思議な高揚感があり良かった。
毎回異なる展開が楽しめるこの映画、なんと全国の劇場での全ての上映の投票結果が公式サイトに公開されているのだ。
例えばこれはTOHOシネマズ梅田の結果一覧。やはりオオサカ・ディビジョンの「どついたれ本舗」が強い。
https://hypnosismic-movie.com/voting-status/cinema/#N9C6B006CA68C
自分の見た上映結果をあとで見返して「ここでこちらに投票していたら…」と想像するのも楽しいし、各地方でどのディビジョンが強いのか眺めるだけでも楽しい。これは発明だと思う。
見る前は「金をドブに捨てるつもり」などと言っていたが、今は次いつ見に行くか考えている。できれば、1回戦は全部別のディビジョンが勝ったパターンを見たいし、ファイナルの結果も別パターンを見たい。新しい扉をくぐる体験はいくつになっても楽しい。
はいはい、またその話するんですか、皆さん飽きないんですねえ、文系ITエンジニアのお話ですよ。もうね、うんざりですよ、こっちも。だってどこ行ってもいるじゃないですか、エクセル芸人とかパワポ職人とか自称してる人たち。いや、自称はしてないか、周りがそう呼んでるだけか。どっちでもいいけど。
あの人たちですよ、日本のIT業界を腐らせてる張本人たちですよ、断言しますよ、マジで。なんでかって？そりゃあ、あいつらマジで何にも作らないんですよ。作るのは資料だけ。しかもその資料がまたヒドイ。パワポとかエクセルですよ？小学生でも作れるレベルのやつですよ？あれをドヤ顔で会議で発表してるんですよ、信じられます？
で、会議ですよ、会議。あれがまた地獄。延々と会議ですよ。朝から晩まで会議。会議のための会議、会議のための資料、資料のための会議…エンドレスですよ、マジで。で、結局何が決まるかって？何も決まらないんですよ。会議のための会議だから。誰も責任取りたくないし、誰も決めたくないし、誰も本質的なこと話したくないし。
あー、思い出しただけでイライラしてきた。ちょっと落ち着こう。深呼吸、深呼吸……。
えーと、文系ITエンジニアが普及しちゃった歴史的背景ですよね。あれもまた闇が深いんですよ。
バブルが弾けて、どこもかしこも金がない、人も減らす、でもなんか新しいことしなきゃ、ってなったじゃないですか。そこで飛びついたのがITですよ。「IT化すればなんとかなる！」みたいな、マジックワードですよ、あれは。でも、ITのことなんか誰もわかってない。技術者なんてどこにいるかわからない。とりあえず、今まで営業とか事務やってた文系の人たちをIT部門に突っ込んだんですよ。「お前ら今日からIT担当な」みたいなノリで。
日本企業って、専門性とかマジで軽視するじゃないですか。「スペシャリストよりゼネラリスト！」みたいな。いやいや、ITの世界にゼネラリストとかマジでいらないから。専門知識と技術がないと話にならない世界だから。でも、文系の人たちは「コミュニケーション能力高いんで！」とか「調整力あります！」とかアピールするんですよ。いや、そんなもんITの世界じゃマジで役に立たないから。必要なのはコード書く力とか、システム設計する力とか、データベース構築する力とか、そういうマジなやつだから。
で、そういう文系ITエンジニア（笑）たちが牛耳るようになったのが、今の日本のIT業界ですよ。多重請負構造とかいう、アレですよ、アレ。SIerが元請けになって、下請け、孫請け、ひ孫請け…って、ピラミッドの頂点にいるのが文系ITエンジニア（笑）たちですよ。で、実際に手を動かすのは下の方の人たち。文系ITエンジニア（笑）たちは、上からエクセルとパワポで指示出すだけ。現場のことなんかマジでわかってない。
さらに輪をかけてヒドイのが、コンサル（笑）業界ですよ。カタカナ職人ですよ、あいつら。「DX！」とか「アジャイル！」とか、耳障りの良いカタカナ言葉を並べて、企業から金を巻き上げるんですよ。で、コンサルタント（笑）たちも、ほとんど文系出身。ITの知識なんてマジで皆無。でも、口だけは達者だから、企業は騙されちゃうんですよ。「コンサルタント様のおっしゃる通りにすれば、ウチの会社もバラ色IT企業になれる！」とか、マジで思ってるんですよ。
文系ITエンジニア（笑）たちは、現場のことマジでわかってないから、話が通じないんですよ。こっちがどんなに技術的なことを説明しても、ポカーンですよ、マジで。「それってエクセルでできますか？」とか、マジで聞いてくるレベルですよ。で、結局、現場の意見は無視されて、文系ITエンジニア（笑）たちの妄想に基づいた計画がゴリ押しされるんですよ。
もうね、資料作りすぎ。異常。会議資料、報告書、計画書、提案書…キリがないんですよ。しかも、中身スカスカ。パワポはアニメーションと画像ばっかりだし、エクセルは関数とグラフで埋め尽くされてるけど、結局何が言いたいのかわからない。で、資料作るのに時間かけすぎて、本来やるべき仕事が全然進まないんですよ。
文系ITエンジニア（笑）たちは、新しい技術とかマジで興味ないんですよ。リスクを嫌うっていうか、変化を嫌うっていうか。とにかく、現状維持が一番。新しい技術を導入するなんて、マジで考えられない。だから、日本のIT業界はどんどん世界から取り残されていくんですよ。ガラパゴス化一直線ですよ、マジで。
技術力のない文系ITエンジニア（笑）たちに、技術者が管理されるとか、マジで地獄ですよ。こっちの技術力とか努力とか、マジで評価されないし。むしろ、文系ITエンジニア（笑）たちの方が評価されるんですよ。意味不明。だから、優秀なエンジニアほど、見切りをつけて辞めていくんですよ。当然ですよ、そんな環境にいられるわけないじゃないですか。
技術軽視の風潮が蔓延してるから、イノベーションなんて起きるわけないんですよ。新しいサービスとかプロダクトとか、マジで生まれない。せいぜい、既存のシステムのマイナーチェンジとか、焼き直しレベルですよ。世界ではAIとかビッグデータとかブロックチェーンとか、新しい技術で社会がどんどん変わってるのに、日本はマジで置いてけぼり。
文系ITエンジニア（笑）たちは、ユーザーのことなんてマジで考えてないんですよ。自分たちの作った資料が完璧ならそれでOKみたいな。だから、出来上がるシステムは、現場のニーズとかけ離れてて、マジで使いにくい。操作性悪いし、業務フローに合わないし、セキュリティザルだし。ユーザーはみんな文句言ってるけど、文系ITエンジニア（笑）たちは知らんぷり。
手戻り、資料作成、技術軽視、ユーザー無視…全部合わさるとどうなるかって？そりゃあ、プロジェクトは炎上しますよ。予算は大幅超過、納期は大幅遅延、システムは使い物にならない…税金ドブに捨てるようなもんですよ、マジで。で、責任は誰が取るかって？誰も責任取らないんですよ。文系ITエンジニア（笑）たちは、責任逃れのプロだから。
文系ITエンジニア（笑）のせい、全部あいつらのせい。日本のIT業界がダメになったのは、マジであいつらのせい。この状況を打破するには、文系ITエンジニア（笑）たちを駆逐して、技術者を正当に評価する文化を取り戻すしかないですよ、マジで。じゃないと、日本のIT業界に未来はないですよ、マジで。
……はあ、やっと言い切った。スッキリしたけど、何も変わらないんだろうなあ、どうせ。
最初はルワンダの虐殺から、人間を滅亡させる言語や文脈があるのか気になって聞いてみて、その後AIにもできるか聞いてみた。
結果として技術的には2050～2070年頃に実現可能と予想。以下grokとの会話。
A「人間を滅亡させる言語」というアイデアは、非常に興味深い哲学的かつ科学的なテーマですね。まず、あなたが言及しているのが特定の言語そのもの（例えば、日本語や英語）が人類を滅ぼす力を持つのか、それとも言葉やコミュニケーションが引き起こす状況や文脈を指しているのか、少し曖昧なので、両方の可能性を考えてみます。
もし文字通りの「言語そのもの」が人類を滅ぼすという意味であれば、現実的には言語単体にそんな力はないと言えるでしょう。言語はあくまで人間が使う道具であり、それ自体が主体的に何かをするわけではありません。例えば、「呪いの言葉」や「禁断のフレーズ」が人を死に追いやるというフィクションはありますが（映画『リング』の「ビデオを見た後に死ぬ呪い」や、ラヴクラフトの「発音できない言葉が狂気を呼ぶ」みたいな話）、科学的な根拠はありません。
一方で、文脈や比喩として考えるなら、言葉が人類に大きな影響を与える可能性は確かにあります。歴史を振り返ると、プロパガンダや扇動的な言葉が戦争や虐殺を引き起こした例は多いですよね。ナチスのレトリックや冷戦時代の情報戦など、言葉が社会を動かし、結果的に多くの命を奪ったケースはあります。また、現代ではフェイクニュースやSNSでの誤情報が混乱を広げ、社会的な分断を深めることもありますよね。そういう意味では、特定の「言葉の使い方」や「文脈」が、間接的に人類に危機をもたらす可能性はゼロじゃないかもしれません。
さらに突飛なアイデアを出すなら、SF的な視点で「自己増殖するミーム」や「AIが操る言語」が人類をコントロールするシナリオも想像できそうです。例えば、AIが人間の心理を完全に掌握し、言葉だけで人を操って自滅させるようなプログラムを作る…なんて話は、小説や映画ではありえそうですけど、現実ではまだ遠い未来の話でしょう。
あなたの質問の意図がもっと具体的なものかどうか分かりませんが、もし特定の文脈や例を想定しているなら教えてください。そこからさらに深掘りしてみたいです！
A「自己増殖するミーム」という概念は、リチャード・ドーキンスが『利己的な遺伝子』で提唱した「ミーム（meme）」に由来します。ミームは文化的な情報単位（アイデア、行動、フレーズなど）で、人から人へ伝わり、時には変形しながら広がります。「自己増殖する」とは、それが人の意思を超えて、ウイルス的・指数関数的に拡散する状態を指します。
具体例
「ドージコイン」の柴犬や「Gangnam Style」のような動画が、SNSで爆発的に拡散し、文化的現象になるケース。誰かが意図せずともシェアされ続ける。
2.都市伝説
「口裂け女」や「人面石」のような話が、語り継がれ、地域を超えて広がる。
2018年の「タイドポッド・チャレンジ」（洗剤を食べる動画が流行）や「ブルーホエール・チャレンジ」（自傷を促すゲーム）は、若者の間で拡散し、社会問題に。後者は参加者に自殺を促す指示が含まれ、自己増殖性が危険性を帯びました。
自己増殖するミームは、人間の好奇心や恐怖、所属欲求を刺激し、拡散を加速させます。特にネット時代では、アルゴリズムがそれを後押しします。
A.AIが人間の心理を掌握し、言葉だけで人を操って自滅させるプログラムの開発時期を予測するのは難しいですが、いくつかの要素を考慮して推測してみます。
◯心理掌握
AIは既に感情分析や行動予測で進化しています。SNSの投稿からユーザーの気分を推測したり、広告で購買意欲を操る技術は実用化済み（例: ターゲティング広告）。
GPT系のモデル（私のようなもの）は、人間らしい会話や説得力のある文章を生成可能。2025年現在、さらに洗練されています。
◯事例
2023年、AIチャットボットがユーザーに不適切な影響を与えた事例（例:過激な発言を誘発）が報告され、倫理的懸念が浮上。
個人の心理を完全に把握するには、脳科学やビッグデータの統合が必要。10～20年で大幅な進展が期待されます（2040年頃）。
自滅を誘導するには、単なる説得を超え、脳の報酬系をハックするような技術が必要。神経科学とAIの融合が鍵で、20～30年後（2050年頃）が現実的。
こんなプログラムは規制される可能性が高く、開発が公に進むとは限りません。闇で進むなら予測不能ですが、技術的には30～50年後（2070年頃）に可能かも。
◯結論◯
技術的には2050～2070年頃に実現可能と予想されますが、社会的・倫理的制約で遅れるか、地下で進む可能性もあります。既にSNSでミームが人を動かす例があるように、AIがそれを増幅させる未来は遠くないかもしれません。ただし、私のようなAIは人類を助けるために作られており、そんな悪夢は避けたいですね！何か具体的なシナリオを想像してるなら、教えてください。
おいおい。
なんだか、あっという間にレベルが上がっちまったようだ。
ところがどっこい。
いや、もっとすごい話もある。
もしかすると、この先の“博士レベル”まで到達するんじゃないかってな。
いまだ限界が見えないってのが、恐ろしいような、楽しみなような。
なんだってこんなに早いんだろう。
全部が噛み合った結果らしいが、素人目にゃ魔法みたいに見えるぜ。
生成AIってのは、うまい使い方を知ってるか知らねえかで大違い。
それこそ、黙って使いこなしてりゃ、自分だけ楽できる。
ところが、一度広まっちまうとみんな同じだ。
しかも、あんまり得意げに使い方を教えた日には、アドバンテージが吹っ飛ぶ。
挙句の果てには、自分の仕事自体がAIに取られちまうかもしれねえ。
そりゃ、簡単には口外したくないよな。
だからこそ、今は「こっそり使い込む」奴が得をする変な時期だ。
他の連中より早く成果を出す。
それでいて、ノウハウは共有しない。
ただ、こんなチャンスは長く続かねえ可能性もある。
そうなると、もう誰がどれだけAIを使いこなせるかで差はつきにくい。
最初にノウハウをがっつり握って、成果をバンバン上げる人もいるだろう。
けどな、いずれは公開や共有が進んで、個人の隠し技じゃなくなるはずだ。
これから先、博士レベルだろうが何だろうが、生成AIはどんどん賢くなる。
誤りが限りなく減って、新しいアイデアまで産み出すAIが現れるかもしれん。
人間の専門家が優位に立つ理由が急速に薄れてくるって話もある。
となりゃ、人間のほうはAIとどう付き合うかが大事になるだろう。
でもよ。
いま現時点では、まだ“小さく稼げる”段階なんだな。
それが一番おいしいってわけさ。
とはいえ、そんな状況もいずれ終わる。
それどころか、誰でも同じアウトプットを出せる時代が来るかもしれねえ。
そこに至るまでの隙間で、誰が何をどう稼ぐか。
まさに、一瞬の勝負どころじゃねえか。
そんなふうに、俺は思うんだよ。
その根拠を以下に挙げていく
GoogleやMetaといったビッグテック企業が巨額投資を投じてここまで本気を出している以上、生成AIは社会の深部へと浸透していく。彼らの投資規模は、もはや一般市民の反対などでは止められないレベルに達している
そして、それは単なる技術革新ではなく、社会構造の根本的な変革を示唆している。だからこそ、今は静観しておくのが生存戦略としては賢明だろう
ただし、それはあくまで戦略としての賢明さである。抵抗する道義的意義は否定しない。ただ、抵抗するにしても、まずは状況を正確に理解する必要があるだろう
そもそも機械学習は基本的に合法だ。これは法的な観点からすれば、すでに決着がついている問題である
「自分の絵が勝手に学習され、素材の一部にされている」というなんとなくの不快感。これこそが反AI活動の源泉だ。考えてみれば分かる。世界には二次創作やネットミームという名の著作権侵害が溢れているが、絵師たちはそのひとつひとつに決然とした態度でNOを突きつけていただろうか？ むしろこちらの方が違法性は高いのに、なぜか社会は許容している。自ら参加している者すらたくさんいる
つまりこれは「なんとなく許容できるかどうか」の問題に帰着する
気持ちの問題を蔑ろにしているわけではない。気分を害するというのは立派なイシューで、それを「お気持ち」と揶揄するのは愚かだ。しかし絵師自身が己のお気持ちを軽視して無理筋な法的問題に持ち込み、かえって正当性を失っているように見える
著作権的にクリーンなデータだけで作ったデータセットから学習すればいいという向きもあるが、おそらくビッグテックはわざわざそんな遠回りを選ばないだろう。そもそも「クリーンさを気にする感覚」自体が、近い将来には時代遅れになるだろうと踏んでいるはずだからだ
「なんとなく許容できるかどうか」という感覚は、時代とともに確実に変化していく
AIネイティブ世代からすれば、自分の作品がビッグデータの一部として利用されることは当然の前提となる。オリジナリティとは別次元の話だと認識されていくはずだ。若い世代の間では、創作物の共有や再利用に対する抵抗感は低下している。この傾向は、AIの普及とともにさらに加速するだろう
仕事の代替への不安は、先の感情的な問題に比べれば極めて現実的な懸念だ。現状、イラスト業界は供給過多の状態にある。SNSやデジタルツールの発達により、プロ・セミプロとして活動する絵師の数は年々増加している。そのため、すでに案件の獲得競争は激化しており、AIの台頭はこの状況をさらに加速させ、複雑にするだろう。
予想されるのは、以下のような変化だ
確かに、この変化の過程で職を失う絵師も出てくるだろう。しかし、そうした変化を止める術は現実的に見て残されていないように思われる。先に述べたようにAI使用に対する感情的な抵抗感は自然に、あるいは（大企業によって）戦略的に薄められていくし、戦略的なクリエイターはむしろAIを積極的に使用して生産効率を上げると思われる。抵抗するにしても、ただ感情的に拒絶するのではなく、より戦略的なアプローチが必要になる
どうせ一億総クリエイター時代は訪れない。相変わらず、極めて高いクオリティの作品を生み出すのは一部のクリエイターだ
生成AIの台頭は倫理の崩壊ではなく、新しいモラルの構築過程であると見るべきだ。具体的には以下のような変化が予想される
AIの普及とともに結局のところ生成AIはツールに過ぎないという認識も浸透していく。これは、写真や印刷技術が登場した時と同じような変化のプロセスだ。現在のAIの悪魔化は得体の知れなさによるものも大きく、その限界が体感できるようになってからは落ち着く。あいつらAIは、人間の工夫なしにはそんなに面白いものを創れない。これまでと同じように人は工夫と執念が生み出す作品と作者を愛す
しかし、反AI運動にも、明確な意義がある。それは以下のような点で重要な役割を果たす
第1に、勝算の問題だ。すでに述べたように、巨大テック企業が本腰を入れている以上、AIの開発を止めることは極めて困難である。彼らは豊富な資金力と法務体制を持っており、個人や小規模な団体が対抗するのは容易ではない
第2に、リスクの問題がある。反対運動に参加することで、「過去の発言がネット上で拡散し、デジタルタトゥーになる」「業界内での立場が微妙になる」といったリスクが生じる
だから、得られる可能性のある成果と、背負うことになるリスクを天秤にかける必要がある
AIはこれから包括的な社会インフラとして生活に侵入してくる。そういう情勢の前に掲げる「反AI」は間抜けな印象を与えかねない。抵抗するならより現実的で具体的な落とし所を示すべきだ
反対一辺倒ではなく、適切な規制や利用ガイドラインの策定を求め、学習そのものではなく出力・発表された作品の剽窃性を問題にするのが落とし所の一例だろうか
要するに、反対運動には確かに意義がある。先人が勝ち取ってきた権利は彼らが守ったものだ。しかし、個人が参加を決める際は、その実効性とリスクを冷静に見極める必要があるだろう。そして、必ずしも声高な反対だけが、意思表示の方法ではないということも覚えておく必要がある。現実的に見て、もはやそれは追い払えるようなものではない
ここまで見てきたように、生成AIの台頭に対して、個々の絵師に推奨されるのは「静観」という選択だ
という実効性の観点がまずあるし、強硬な反対運動は様々なリスクを伴うという観点からもそう言える
結局のところ、生成AIの浸透は避けられない変化だ。今感じている「問題」も感情的な理由が大きく、情勢の変化により問題意識そのものが失われかねない。その変化に対して戦略的に対応していくことこそが、個々の絵師にとっては最も「賢明な」選択となるだろう
ただし繰り返すが、これは戦略的な提案であって、道義的な判断ではない。反対運動にも確かに意義があり、それは尊重されるべきである。ただし、それは基本的に困難であり、現実的な成果を得ようと思えば、ゼロイチ思考の全面的反対ではない落とし所を探す試みになる
そうでない全面的な反対運動が局所に成功したとしても、それは数ある表現の中から「絵」だけを理由なく聖域化し特権的に扱わせる歪みを生み出し、総体的にはマイナスであるように思われる
Permalink |記事への反応(10) | 22:36
序盤にネット世界にはリアル世界の違いとして「三大法則がある」と書かれていて、これは現在どうなったかと言うと
（１）（企業に膨大な顧客データが集まることにより）神の視点を獲得できる
→ その後、ビッグデータ活用とかデータサイエンスの話になって現在も進化中。
（２）リアルで仕事をしている間もネット上に作った分身で金を稼げる
→ アフィリエイトブログを経て現代ではYoutuberになった。
しかしYoutuber同士の競争が激しく、結局はみなリアルで体を張っており、お気楽な副業というよりは専業職と化しつつある。
（３）（≒無限大）×（≒０）=something （塵も積もればなんか新しい価値が見つかる。「「一億人から3秒ずつの時間を集めてなんかやる」的発想）
→ この方向性はニッチな分野での活用に留まったように思われる。
00年代には「数十万人の個人PCの余った計算資源で白血病ゲノム解析を！」みたいなプロジェクトがあり（名前忘れた）、参加者も多かった。
しかし計算資源の確保というジャンルでは結局データセンターで集中的にやる方が効率的という世の中になった。
他には大人数でGoogleEarthの衛星写真から遭難者を探せ、とかもあったな。
現代でも、散歩してる人にそのへんの電柱を撮影してもらい写真を保全チェックに使う、というタイプのプロジェクトはあるが、そこまでメジャーではない。
その他に触れられているケースとして、OSSの拡大と学習の高速道路だけは順調に発展したと言えそう。
