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はてなキーワード:和訳とは
昭和には今考えるとあり得ないようなクレイジーな教師が居たんだよ、ということを備忘録として記しておく。
生徒に「便所」「うんち」といったあだ名を付けて自分だけでなく生徒間でも呼ばせていた。
あだ名を付けられたのがひょうきん男子たちだったから事なきを得ていたけれど、あれはどう考えてもイジメだった。
体育は2クラス合同で、更衣室がない代わりに男女別の教室で着替えるんだけど、Hは堂々と女子生徒が着替え中の教室に入ってじっくりと女子生徒の着替えを観賞。
女子生徒に苦情を言われても「ここは俺が担任の教室だ！」と開き直り居座った。
男子生徒がつけたあだ名はジャイアン。もしくはバーコードハゲ。容赦ないよね…
今思うとそれほど悪い先生ではなかったとは思うんだけど、
女子体育教師がいる中で、女子生徒の体育担当になったのは悲鳴が上がるのも仕方ないとは思った。
今考えると気持ち悪い。
でも当時は他にも何人かそういった教師は居た。
熱血漢ではあるのだが、できない生徒に約束という名の押し付けを迫り、それが破られるとキレるというマッチポンプ熱血漢でうざかった。
予習をしてきた生徒が次々と課題をこなすのを叱ってたのは意味がわからなかった。
生徒を完全に自分のコントロール下に置くのが至上命題だったっぽい？
自分が務めてる高校ではなく、母校であるもう一つの進学校を賞賛し、勤務先の高校をけなしてばかりの人だった。
予習をしっかりして、授業中に眠るべきという、訳のわからない主張をしていた。
英文を読んで即座に和訳して問題を解け、という当時でも前時代的としか言い様がないやり方を押し付けてうざかった。
ちなみに生徒間で呼ばれていたあだ名はアイババ。
本名もじり＋ババア＋サイババみたいな髪型だったからそう呼ばれていた。
実際に触ってみる前のイメージは「どうせ劣化chatGPTだろ」だったが（実際chatGPTベースなので）、触ってみたら１つオリジナルにない面白い機能がついていた。
教員が事前に組んだプロンプトをアプリケーションの様に保存して、他の教員だけではなくて生徒とシェアができる。
[採用している問題集をアップロード→アップロードしたファイルを参照し、ランダムな問題を１問表示→「正しい選択肢と英文の和訳を入力しなさい」→生徒の選んだ選択肢をファイルを参照し評価。また生徒の和訳が英文の文と照らし合わせて適切かを評価。もしいまいちであれば、何がどうなぜいまいちなのかを説明→間違っていた場合似たような問題を生成して解かせる→またランダムに１もん選んで表示]
といった自習用の教材を作ったりもできるし
[「じゃあこの会話の応答を自分で考えて入力してみろ」→その応答がシチュエーション的、語彙的、文法的に正しいか評価してフィードバック]
とか、1人で40人を教えていたら不可能だったアウトプット活動にに関するリアルタイムでのフィードバックも可能になる。
一方で、自然な英文を生成する、英文に対して評価を行う、という活動に対しては相当な安定性があるものの、日本の入試問題の様に、文法的に正しい選択肢を①～④から選べ、という活動に関してはchatGPTもgeminiも最新モデルですら結構間違うし、都立aiも実際間違えた。
エクセルすら満足に使えない教員がこのプロンプトを作って生徒に投げっぱなしにすると、間違ったことをいつの間にか教え込んでるというリスクはどうしても付きまとう。
テクノロジーは核戦争でもない限り後退しないのだから、活用はしていくべきだが、じゃあどう活用するかというのはとても個人の教員のセンスに依存するね。
また、自作のプリント教材、パワーポイントに加えて、aiという新たな教材準備が加わると、１回の授業のカロリーが非常に高くなるので、それも含めてどう付き合っていくかが難しそう。（特にまとまらない話）
米国を中心に巻き起こっているダイバーシティ（和訳は多様性）なんだけど
これはあくまで
「人種・性別・宗教・性的指向などによって差別や不利益を受けないようにする」ために
「それらがいい感じに混ざった状態を目指す」と言う考え方なんですよ
これさ、日本人にはまったく理解できないというか、何ならアメリカ人にしかわかんねーだろって話に思えるんだけど
だから「意見の多様性」「スタンスの多様性」みたいな話はしてないわけ
日本人は理解できないから「いろんな意見や主義主張を受け入れる自由な状態」って勘違いしがちなんだけど
あちらさんは人種や性別など、大きなテーマでの話しかしてないんだけど
なに？私のYouTube履歴みせろって？ 私のは面白くないよ
初星学園 「clumsytrick」OfficialMusic Video (HATSUBOSHI GAKUEN - clumsytrick)
TVアニメ「その着せ替え人形は恋をする」Season 2│スピラ・スピカ「アオとキラメキ」オープニング映像
RabbitHole /Pure Pure "ラビットホール"4K Edit FullVersion feat. @channelcaststation
YOASOBI「Watch me!」OfficialMusic Video
【和訳】Kendrick Lamar & SZA - luther /ケンドリック・ラマー & シザ
般若 /はいしんだ feat.SAMI-T fromMighty Crown /OfficialMusic Video
あの件でどっちが悪いみたいなことはわからないけどアカウント見たら万バズツイートがずらりと並んでいてすごい
@kipplemaker
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昔英語の授業で“shewas dead.”って書いたら、先生に「死んでいることを過去形にすると生き返ったことになってしまうのでisです」って言われたんだけど、最近見たゾンビ映画で「Hewas dead‼︎(彼、死んでたのに！！)」ってセリフがあって感慨深かったです
@kipplemaker
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「たった一駅歩くのは運動じゃない」という引用が来た瞬間、心の中の宿儺が「笑えるな、東京のひと駅と田舎のひと駅の長さの違いを知らなんだ。教えてやろう、俺の住む県は次の駅まで平均七キロ。じゃあな、都会人。山手線沿いに生まれただけの凡夫」って言った
@kipplemaker
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腐女子と夢女子両方の性質を併せ持つヒソカみたいな女に「何故夢は腐より貶められると思うか」と人殺しの目で問われ、「ヲタクは自分をキモいと思ってるから作中人物で完結するBLより推しが見知らぬキモヲタに惚れている設定に反発するのでは……」と答えて「一考の価値がある」と解放されたことがある
@kipplemaker
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ジャンプ漫画でヒロインの胸がだんだん大きくなる現象は最近見かけないなと思ってたけど、ヒロアカ一気読みしてると確実にエンデヴァーのケツとデカくなってると思う。絶対巻を重ねるごとにデカくなってる。何だその尻は、燈矢に謝れ
@kipplemaker
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不機嫌ハラスメントは機嫌とってくれる相手を見てやってるので"被せ気味にこっちもキレておく"というカスのバグ技で対処できる
「あー、苛々する！」って聞こえよがしに呟く奴の横でよくわからないけどPCぶっ叩いて「マジで苛つきますよね！」とか言ってたらやらなくなったから。尚、カルマは下がる
@kipplemaker
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友「面白かった、怖くなかった！」
友「面白かった、怖くなかった！」
@kipplemaker
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親の仇のようにフワちゃんを嫌ってる先輩が「今更Twitterの失言くらい何だ。俺は同調する相手がいなくてもフワを罵倒し続けてきたしんだ。未だにちゃん付けしてる連中に何がわかる」と言ってて、最終決戦で主人公のピンチにお前を倒していいのはこの俺だけだと現れる敵みたいだった
@kipplemaker
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ホテル業関係ヲタクの叫びです。コミケが始まりますね。前も言いましたが頒布する本を印刷所からホテルに送るとき必ず自分の名前も書いてください。預かっても渡す相手がわかりません。開封してロビーでジャンルと作風を絶叫するぞ。オベキャスメイン学パロ妖精国オールキャラほのぼののお客様ー！！！
@kipplemaker
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ヲタクホテルマンからのお願いです！同人誌即売会のための宿泊で先にお荷物をお送りのお客様！宛先だけでなくお客様名もお書きください！発送元の印刷所の表記しかなくて途方にくれることが稀にあります！お受け渡しできません！「眼帯セーラー服美少女の御本に心当たりある方！」ってロビーで叫ぶぞ！
@kipplemaker
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産休クッキーが炎上と聞いて「どうせThankyou産休☆」とかろくでもないこと書いてあるんだろと思ったらロクでもないのは自分の脳でしかなかった
@kipplemaker
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終わってる文学部時代、「飯奢るからこれから助けて」と言われることはなかったが、頭のおかしいOBから「梅酒を奢る。代わりに、これから同期と討論をするので『日本の自然主義文学者は島崎藤村しかいない』と言ったら賛同してくれ」と狂人バトルのサクラをやらされたことならある
@kipplemaker
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大学の授業で脳の解剖の映像見てグロッキーな生徒が多出して「それ怖がってるのもあの捌かれてたのと同じ脳なのにね」って同級生に話しかけたら「ヒトの倫理はゆっくり覚えてこうね」って見守るような視線を向けられた。もしかしたら自分はアイツに作られたモンスターとかなんだろうか
@kipplemaker
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フリーレン様、芦田愛菜はもう子役ではありません。既に大学生で来年には成人です
@kipplemaker
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普段温厚そうなひとに叱られることでしか得られない栄養素(最悪)で生きてるから、どうしてもほしくなったとき5chの園芸板で盆栽枯らした嘘の報告して住人に怒られたりすることある。興奮した
@kipplemaker
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昔バイトでクレーマーから電話来たとき「名前言え！」って言われたらその会社の創設者の名前答えてた。後日「○○って奴を出せ！」って折り返しがあったときみんな「我が社の歴史を調べてくるとは気合が入ったキ○ガイだな」みたいな空気が流れるのが面白かったから(カス)
@kipplemaker
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最近にじさんじとかVtuberを観始めて、ちょっと気になってた18世紀舞台のイギリス映画に出てくる未亡人の貴婦人っぽい黒髪ロング片眼鏡のお姉さんが出てくる動画見たら……何かめちゃくちゃ……男の声がした……シェリン・バーガンディ……名前もこんなに綺麗なのに……？
@kipplemaker
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昔から続きものを追うのが苦手でジャンプ漫画なんて10年近く見てなかったのに、めちゃくちゃ最高なキャラデザの女を見かけて必死で検索かけたら、最悪のラスボスが女装してる姿だったときの気持ちがわかるか？
そう、お前！お前だよ、鬼舞辻無惨！！！
@kipplemaker
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褐色フェチを公言しすぎて人物入れ替え叙述トリックをやったら結構序盤で「この人物は色黒と表現されているのに、この部分では一切描写がない。褐色フェチの作者が書き漏らすはずがないのでこことここは別人では？」と言い当てられたことがある。性癖名探偵やめてくれ
@kipplemaker
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喋り方が禪院直哉みたいな先輩は真っ当な感のいいひとだけど、自社ビルで昔飛び降り自殺があったと知って嫌だという話を喫煙所でしてるとき「まあ自分は五人以上死んでる事故物件住んでますからね」と答えたら「えぇ、キッショ……今後の付き合い考えるわ……」と言われたのはすごい禪院直哉で面白った
@kipplemaker
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この時期「気鬱は身体が冷えてるだけ。よく食べ運動してあったかくして寝て」という言説が流行るので、一駅歩き、夕飯で米を食い、シャワーで済まさず湯船に浸かって、七時間寝て、カーテンから差し込む朝日で目覚めたら瞬間「あ、全然死にてえな！」と思った
皆さん今日も騙し騙し生きていきましょう
@kipplemaker
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具体例出ないけど好きな男女バディ:男が女に「お前は喋るな。勝手に行動するな。俺の指示だけ聞いてろ」って言うパワハラ夫と被DV妻の関係かと思ったら、女の方がマジで勝手に暴れる話通じないバーサーカーで唯一何とかできる男が必死に手綱握って制御できるかできないかぐらいの関係だったやつ
@kipplemaker
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因習村をぶっ壊してくれる屈強な男性が生贄の少女を助けるために「もう大丈夫だ」と注連縄を潜った瞬間に口から大量の血と乾涸びた蚕の蛹を吐いて事切れて神の強さを感じたりしたい
@kipplemaker
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首をトンッてしても気絶しないと知ってたので、椎骨動脈を圧迫して急に手を離して失神させた後やられた側が酸欠で細いいびきかいてるところを書いたら「作者は前科あるのかって生々しさが出るのでフィクション的にナーフしてください」と指示が出たことがあるよ
@kipplemaker
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デンジ脊髄剣からのアサ脊髄剣はただの最高のイケメン仕草だけど、チェンソーマン一部終盤に多用された序盤ネタのリフレインを見ると、デンジかアサのどちらが死んで武器にならなきゃ勝てない局面で「さよならに変わる良い挨拶」として使われそうな嫌な予感がして恐ろしい
@kipplemaker
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「チート能力をもらって転生したなら最初に奴隷の少女を買わないとな」
「最低だ」
「何故？俺が勝ち抜いて思い上がりそうになるたび『栄華は永遠ではない、お前はただの人間だ、忘れるな』と囁いてもらう必要があるだろう？」
「何で日本から転生したのに奴隷観だけ共和制ローマの凱旋奴隷なんだよ」
@kipplemaker
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「上手くいかなかったのはなんでだと思う？」という質問はガチめに責めてるとしか思われないので、職場の後輩がミスしたときは「これをやってるとき難しかったことや途中で不安に思ったこととかありましたか？」って聞くようにしてるよ。そうするとだいたい業務の過程のポイントで答えてくれるから
@kipplemaker
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「お喋りにも悪ふざけにも乗ってくれたのに急に冷たくなるひとの心理って何？」と聞かれて、少なくとも自分はと前置きして「俺が社会性あるから愛想良くしてるだけなのに、こいつ自分が好かれてるから許されてると勘違いしてやがるなって思ったとき」と答えたら「怖……」と言われた。みんなそうだろ
@kipplemaker
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「小説書きばかりフォローしたら下品な単語が全くない。小説を書けるということは品位と教養があるということ」というツイートを見たけど、作家を多くフォローしてる自分のTLは「股間の共和国、チンポーランド」みたいなツイートが一日三回は流れてくるので別の世界線を生きている恐れに頭を抱えている
@kipplemaker
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チェンソーマン最新話、レゼの歌ってた「ジェーンは教会で眠った」のロシア語の歌詞和訳すると「愛しいジェーンと水族館でイルカとペンギンを見るの」って言ってるんだよな。デンジくんがデートでさ、水族館でさ、ペンギン見るんだって言ってさ、なあ……
@kipplemaker
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自分もキャラ作るの苦手なんだけど、悪人と狂人を作るときは「普通は65%程度の要素を100%にする」「一点の要素や思想だけ誇張する」が楽です
ありがちな「枯れた花に水をあげる植物好きの優しい少女」を「萎れた花のために常に4kgの腐葉土を持ち歩いてる女」にすると立派な狂人になるみたいな
@kipplemaker
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私にだけ優しいシリアルキラー←→私のことだけ是が非でも殺そうとしてくる国境なき医師団
@kipplemaker
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マジレスすると経血は鮮血の匂いとはまた違うので、鉄の匂いを強く感じるひとが近くにいるなら酸化した皮脂の匂いかなとも思うけど、前の職場で胃がんで入院したひとが「何か最近よく殺人現場っぽい匂いがする……」と言ってたので、本当なら自身の内部から来てる恐れを考慮して受診すべきかもしれない
@kipplemaker
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創作の下調べがキツいの、好きなことなら苦じゃないでしょとかじゃなく、ホラー書くのは好きだけど怪死した被害者宅を警察が捜査するワンシーンの一、二行を書くためだけに何課が派遣されるのかとか司法解剖にどれくらい時間がかかるのかとか調べるのに20分使うとか、そういうところだぜ
@kipplemaker
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ヒロアカはデクも主人公としてすごく好感度高いけど、言語化しようとすると「えらい！頑張ったね！俺は感動したよ！個性もない少年がここまでやれるなんて！オールマイトに遠く及ばないのによくヒーローをやってこれたよ。今まで死ななかったのが奇跡だ」ってどんどん童磨みたいになる自分が嫌
@kipplemaker
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男も孕ませる神がいる沼を訪れた学者が、伝説を語る村の分限者の下男に「それは迷信で、真実は沼に生息する日本住吸血虫による腹水だろう」に教えてやったら、「今の話はおれの親父とお袋の話だけど、迷信だって言うんじゃあ、それで生まれたおれは何だってことになるんだね」と返されるホラー
@kipplemaker
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昔、普段そんなことを全く言わない先輩がボソッと「女はいいよな、俺羨ましいよ……」と呟いたから何かあったのかと思ったら「どれだけ自転車漕いでも金玉痛くならなくて……」と深刻な顔で言ったので、未だに勤務中の雑務で銀行に行くため長距離で社用のチャリを飛ばしてるときにふと思い出す
@kipplemaker
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新発見！生卵ライス！という記事を見かけて「卵かけご飯やんけって突っ込ませたいんだろ。しょうもな」と思ったら、冬を"暖房が壊れて部屋が冷える期間"、犬を"電池が切れると臭くなるぬいぐるみ"と書いていたり、筆者が監禁されて外界の情報がほぼ遮断されていることに気づくモキュメンタリーホラー
@kipplemaker
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好きな惣菜発表ドラゴンってペット感覚でいたけど人間より長命かもしれないな
逆に俺が死んでも別の飼い主に引き取られて普通に暮らしてるけど、俺が雑に作った竹輪入りのポテトサラダは覚えてて、「ポテトサラダ」って発表して出てきた惣菜に竹輪が入ってないことに少しだけしょげてほしい(夢小説)
@kipplemaker
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恋愛興味ないひとがこの世で生きるのって、一般人が過激な鉄ヲタしかいない空間に放り込まれて、延々どの電車が最高だとかお前も乗れとか言われて「他に好きなことあるし」って断ると「本当はお金がなくて我慢してるんだろ」とか「まだ好きになれる鉄道に出会ってないからだ」とか迫られる地獄みがある
@kipplemaker
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型月と女の趣味合わなさすぎてFGO以外触れたことなかったんだけど、概念礼装で唯一気になったウェーブショートヘアの性格悪そうな女の子がいて、「これだよこれ！」と思って調べたら間桐慎司だった
@kipplemaker
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腐女子の友人は少女漫画を男男に置き換えた感じのBLが好きだそうです。平成の作品が好きだそうです。ちゃんとしたひとです。「禁断の愛が好きだけど今の時代もうそういう価値観じゃないからね……」と嘆いてて「主人公の相手、実父とかにしちゃえば？」と言ったら「異常者」と罵られました。そんな……
これでもまだまだ全然一部
仰々しい題名を付けた。
書きたいことはそのまま。
日本語の衰退が怖い。まんま。
最近、色々な場所で外来語(という呼称が正しいのかは分からないが)を見かける。
例えば時事ネタで言えば某政党の｢日本人ファースト｣など。あえて外来語の呼び方を使うようなそういうやつ。アレが怖い。饅頭的怖い的な意味ではなく。
他でいえばマッチングアプリなどは最たる例かと思う。本質は古からある出会い系サイトと同じだが、それまでのイメージを一新、または払拭するために外来語を混ぜた呼び名があえて使われ、それが功を奏した。
出会い系サイト…というと昔は忌避されていた印象があるが、今の若者でマッチングアプリを使ったことがない人はごく少数になりつつあるだろう。
(現代、インターネットが現実の延長となり、とても身近な存在になったことも勿論影響しているだろうが)
それらが日本語の言葉遊びでは無くて、英語等の翻訳だから怖いのだ。
一度成り代わった言葉、一度定着してしまった言葉はそうそう入れ替わらない…ように思う。
かくいう自分もイメージという、画像や想像という意味では無く、ぼんやりとした意味を持つ、外来語を使ってしまっている。
他にも暮らしの中で言えばリビング、キッチン、ハンガー。ビジネス関連でいえばアジェンダ、アサイン、シナジー…。(調べると元は英語じゃない表現もいくつかあった)
日本語として言い換えは出来る…がしかし、言葉として使う時に口から出てくるのは、以上に挙げたような言葉ではないだろうか。対して今はそうでないカタカナ言葉も沢山あるだろう。
ちょっと外国に被れて、使ってるだけの人だって少なからず居るはずだ。直接表現するのは憚られるから、印象を和らげるために、とか。
なんならお洒落だし、とか。
そんな軽い気持ちで。
良くないね。
非常に良くない流れだ。
つまり何が言いたいかというと、日本語がもっと大切に扱われて欲しい、ということだ。
カタカナで和訳された外来語も、日本人しか読めない、かつ、ちゃっかり日本語発音なので、日本人による日本人の為の言い換えでしかない。
でも同じように、その直前にあった呼び名は日本人の日本語話者にしか扱えない言葉である、と自分は思う。
当方は法律関連の勉強をしている身分なのだが、法律の条文の解説書にイニシアチブとかいった表現が出てきた時はとかなりイラッとしてしまった。
そういうのが多い。
多すぎる。
言葉の意味や細かな表現が移り変るのはごく自然なことだと思う。言葉ってそういうもんだし。
当たり前だ。そういうもんだ。
そういうもんだよね。
自分達が使わなくなれば誰も使わない。外来語をカタカナにしたって意味が無いんだ。
細かい言葉の意味の違いが翻訳では伝わらないことも、いかに言語を他の言語で代替することがあやふやで複雑であるかを表してるように自分は思う。
言葉とは色眼鏡だ。他の言語を通すと見える世界が変わる。なんかの本で読んだ。
｢ある思想家は言った｣
｢人は国に住むのではない 国語に住むのだ｣
スカルフェイスというより、これはエミール・ミハイ・シオランっていうルーマニアの思想家の言葉が元ネタだけど。
しかしさっきも書いた通りだ。言葉は移り変っていく。そういうものだ。言ってしまえば外来語だから駄目なんて決まりもない。和製英語とかあるし。
じゃあどこまで良くてここからは駄目、とか、線引きなんて誰にも出来ないだろうし。
こうやって少しずつ、日本語らしい日本語が失われていくんじゃないかと。
でも皆そんなことに関心が無い。
大きい企業は商品名自体を英語にしちゃってるし。SNSの広報は当たり前のようにカタカナ英語を使ってPRをしてしまうし。お洒落かグローバリズムかなんだか意図は知らないけど。
それが一番怖いね。
そんなこと考えてたら寝れなくなって朝っぱらからこの記事を書いてるよ。この不安を拭えるような書籍とか言語学者の見地とかあったら教えて欲しい。
ただの一般人だから、何にも分からないから怖いだけなのかもしれないし。日本語らしい日本語の定義ってなんだよ、って我ながら思うよ。
でも、それが当たり前になって、いつか自分の愛した言葉達まで淘汰されてしまうかもしないって思うと、やっぱり怖い。
やがて平仮名や漢字の表現や熟語は淘汰されて、和製英語でカタカナ字ばかりの、さらにガラパゴス的な進化を遂げるのかな？と思うとそれはそれで、少し面白いかもしれないけど。
つか保守派だー！とか言って叩かれそうで怖い。まあそのための匿名なんだけど。
とりあえずもっかい寝るよ。
すっかりどこまで書いたか忘れた。
2021年の終わりに↓これを読んだあたりまでだったな。
「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」
すげーいい本だったんだけども、実際に活用する場がないんで（なにせ頭を使わない仕事なんで）読みっぱなし。
今考えるとよくないね。
実は、この本に出てくるD最適計画、それからサポートベクター回帰っていうやつが1年後くらいにちょっと役立ったのだけど、それは後の話。
「ゼロつく」のときは理解できなかったクラスの概念も、このころにはすっかり便利さを実感することに。
ここで、もう一度「ゼロつく」に戻ればよかったんだけど、ここまでくると、自分の仕事周りのデータに対しては深層学習って不要だなって思って、戻ることはなかった。
前のエントリで書いた放送大学で「Rで学ぶ確率統計」の単位を無事に取れて調子に乗ってたので、せっかく入学したのだからといくつか授業取ってみた。
統計とかプログラミングの勉強については、「データの分析と知識発見」「コンピュータービジョン」「データベース」の三つかな。
それとは別に人文系の科目も調子に乗って履修してる。もともと数学とか嫌いで歴史とかのほうが好きだし。
「データの分析と知識発見」ってのは、Rを使うやつで、今考えれば多変量解析の入門って感じ。
「コンピュータービジョン」はクッソ難しかったな。
OpenCVってやつの使い方をサクっとパパっと知れるんかと思ったら、ガッツリとエピポーラ幾何とかいうやつから入って行列三昧だったし。
線形代数を知らないエセ理系舐めんなよ！わかるわけねーだろ（今までの本でも行列を触ってきてたけど、雰囲気でなんとかいける、あるいは読み飛ばしてもそういうもんと思って次に進めた。うまく言えないんだけど、100次元とかあるともう諦めてそういうもんだって割り切れるじゃん？3次元くらいだと、ちゃんと現実に戻ってこれないと困るから、ホントに理解できてないのが自覚させられる）
「データベース」もお気楽にSQLマスターできるもんかと思ったら、歴史から入ってガッツリと三層スキーマなにやら、SQL触るのなんてちょびっとだった。
で、このへんでいろんな方向に手を延ばすのもだけど、1つ資格でも取ってみようかなと思って、統計検定に手を出してみた。
大学がエセ理系のポンコツとはいえ、高校出てるんだし大村平の本を読みまくったんだし、受かるだろと思ったが、2級初受験は58点で不合格。
すっかり統計学に恐怖が出てしまったので、2級リベンジの前に「Python3エンジニア認定データ分析試験」とかいうやつに挑戦。
こっちは、ホントに易しくて、統計学がわかってなくてもライブラリの使い方がわかればまあなんとかなるもんだった。
ほぼ満点で弾みをつけて、2級リベンジ。
今度は過去問を買って真面目に机に向かう。
自分、机に向かうってことが嫌いで、ひたすら通読を繰り返すやりかたしか勉強法を知らなかったんだけど、この時ばかりは体に叩き込む作戦。
電卓で計算しては、分布表を読んで、判定して、みたいなルーチンを体で覚えて、見事リベンジ。
しかし、統計検定2級も受からないくせによく、背伸びしていろんな本読んでたもんだよ。
たぶん、わかったつもりになってなんもわかってなかったな。
統計検定2級を取った勢いで、準1級とやらもとっちまうかと手をだしたら、テキストが超難しいの。
4章くらい読んで、挫折して、数か月寝かせる、みたいな感じを何度か繰り返すことになった（結局、準1級に受かったのは2025年になってからだ）。
準1級は、統計学以前に、微分積分とか線形代数の知識がないとテキスト読めない仕様。
日本統計学会公式認定統計検定準1級対応統計学実践ワークブック
「式変形については行間を読んで解釈してくれページの都合で次行くからよろしく！」
っていう感じ。
見事に挫折。
統計も、微分積分も、線形代数も徐々にってことで、準1級はいったん休止。
それから、バイオインフォマティクス技術者認定試験とかいう試験をみつけて、興味が出たので公式テキストをとりよせて挑戦することに。
バイオインフォマティクス入門 第2版
元々、生物系だったので、なんとなくわかる単語も多かったし（理系のくせに微分積分も線形代数もヘナチョコって生物系だって丸わかりかもだが）。
これが、ほどよく多変量解析から機械学習からいろいろ網羅されていて、いい勉強に。
重いもの運ぶくらいしか取り柄がない腹が出て禿てきたオッサンが、若い院卒様に頼られるって自己肯定感高まる良い体験。
そこで使ったのが、D最適計画とサポートベクター回帰。
まだまだ鼻くそのようなもんなのに、意外と頼られるっていうことになったんだけど、まあ多いのはデータの可視化だったんで、データの可視化を学んでみることに。
本当は、ggplotとmatplotlibとかplotlyを100本ノックしようと思ったんだけど、やっぱり急がば回れ、有名な教科書の和訳らしいので↓をチョイス
「データビジュアライゼーション ―データ駆動型デザインガイド」
すげーお堅いｗ
やっぱ、こころのどっかで、「チャっとやったらパパっとできる！」みたいなのを求めてるんだよな。
そんで、二冊目はもうちょっと実務的に↓を選んだ。
『データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門コードと連動してわかる可視化手法 』
この本はかなり実務的、というかどうすればお手軽に可視化できるかって話だけなんだけど、おかげさまでキレイに見せるテクニックだけは上がり、職場でも評価は上々。
「なんかよくわかんないけどアイツに持っていけば綺麗なFig作ってくれる。ポンコツだからいつも暇だし！」
という状態に。
放送大学で「データ構造とアルゴリズム」とかいう科目を取ったおかげで、意図せずC言語と関わる。
二度とC言語を使うことなんかないだろうけど、グラフ理論がコンピュータと相性がいいのが、データ構造の勉強をしてよくわかった。
そんで、やっとこさ挫折していた統計検定準1級の勉強を再開する。
で、また数章読んで飽きた。
だって、難しいんだもん。
っていうか、線形代数と微分積分の学力不足で投げたことをすっかり忘れて、もう一度開いて投げ出すんだから世話ないわなw
仕方ないから、微分積分は高校三年生の使う黄チャートを買って目を通した。
線形代数は
を一周。
部分積分と置換積分を手足のように使えるようになってやっとこさ、統計学実践ワークブックを読めるように。
読めるようになってから読むと、因数分解くらいの感じでマクローリン展開してきてることがわかって草。
統計の勉強のリハビリにと、放送大学でも「統計学」という授業をとってみたけれど、統計検定2級より易しかった感じ。
プログラミングの勉強はほとんどしなかったけど、Githubのアカウントつくって、renderとかherokuでウェブアプリを公開したりした。
Gitを覚えてみて初めて分かる、「名前を付けて保存」以外のファイル管理を知らなかった自分のヤバさ。
続く。
国際関係論ではこういうときの分析ツールとして3つの切り口が使われる。
コンストラクティビズム：価値観が同じだと戦争しにくい
リアリズム的には米・イスラエルとイランの武力差は大きいので武力では戦争を止められない。
リベラリズム的には米国の経済制裁でイランとは経済取引がほぼない。
ちなみに「リベラリズム」というと人権主義的・左翼的なイメージが持たれがちだが、国際関係論でいうリベラリズムとは共産主義の対義語としての自由主義、つまり資本主義とか金儲け主義のこと。
今回特筆すべきはコンストラクティビズムだね。
コンストラクティビズム（構成主義などと和訳されるが、あまり良い訳語ではない）とは、スローガン的には「民主主義国同士が戦争したことはない」などという主張に代表される見解。オバマの「価値観外交」なんかのベースもこれ。
ただし、米国の研究者がいう「民主主義国」という言葉の意味は「親米国」という意味でしかない。
たとえ国内で平等な普通選挙をしていても反米国家は非民主主義国だし、アパルトヘイト国家と言われるような人種民族によって政治的権利が異なる国も親米国家なら民主主義国とされる。
コンストラクティビズムにおいては、ある国が正しいか否かは「価値観を共有」してるかどうかで決まり、人権とか道徳は問われない。（リアリズムやリベラリズムで人権や道徳が問われないのと同じ）
なので、「民主主義」諸国は、人権主義者からはアパルトヘイト国家と呼ばれるイスラエルも同じ「民主主義」陣営なので、何があろうと擁護する。
「主要な先進国」とはつまり「西側」「民主主義」国家の中の比較的大きい国のことを言うので、彼らがイスラエルを何があろうと擁護するのはコンストラクティビズム的にも説明がつく。
すげーわかる
学生の頃学術書とか揃ってたのに、くだらんラノベとか（丁度ブームの時期だった）で新しい学術書が入らず。
買えばいいじゃんって話だけど、それこそ学術書って和訳もされてない状態で2万とか平気でするわけで・・・・。
今まで置いてなかったならともかくそれまでの本はしっかり綺麗に揃ってたのに、数字を追い求めてどうでもいい
（それこそ読みたいなら自分で買えよ。高々500～700円程度の本なんだから）物ばかり置かれたのはつらかったわ。
なんとかリクエスト通してもらって学術書入れてもらったけど、今はさらに予算やらキツくなってそうだもんなぁ。
図書館内で何かしら物販なりしてカネに出来る事とか無いのかな。
＊
だいわ文庫
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4.2/5平均レーティング: 5つ星のうち4.2つ星
前代未聞! 気鋭のコンサルが内幕を暴露した全米騒然の問題作! デロイト・ハスキンズ＆セルズ、ジェミニ・コンサルティングと、大手コンサルティングファームを渡り歩いてきた実力派コンサルタントが、自らとコンサル業界が犯してきた恐るべき過ちの数々を大暴露。「戦略計画」「最適化プロセス」「業績管理システム」……こうして企業は崩壊する。望ましいコンサルティング業務のあり方、クライアントとコンサルタントの正しい付き合い方を提唱する。
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【目次より抜粋】
はじめに御社をつぶしたのは私です
「数人のコンサル」が歪んだ流れをつくった
「確実にまちがっている」理論の数々
ほか
お得意の「人員削減」を自社で行うはめになる
ほか
ほか
正しく動くと評価されない
ほか
公正に見える「不公正」なシステム
ほか
ほか
一度の失敗が「致命的」になるシステム
ほか
■第七章 「リーダーシップ開発」で食べている人たち
ほか
コンサルタントの「使い方」
ほか
おわりに
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お客様はこの本について、以下のような評価をしています:ストーリーが爽快で、勉強になる良書だと感じています。コンサルの現実を追求した爽快なストーリーで、意外性があって面白かったと好評です。内容については論理的で、本質的な答となっている点も好まれています。また、著者の性格や人となりが表れているという指摘もあります。コミュニケーションについても、ツールは手段であって目的ではないことを再認識させる本だと評価されています。
うおおおスカーク！
トレンド1位！
蛇の七変！ なんかぶっ込んで来たな！
テイワットにおいて蛇やトカゲといった爬虫類は龍の一派(退化系)っていう匂わせがあるから、スカークもルーツに龍との縁があるのかもしれない。
星座のクリスタリナは英語だとcrystallina、和訳すると水晶体だから目に注目してみると、蛇目だしね。
心海ヴィシャップマン説は本人が否定したように飛躍で、遥か昔まで遡ればなんらかの因縁があったかもしれないけど(それで会心-100%？)分類としてはテイワット人ということだろうけども。
他にも重雲みたいに蛇目で純陽とかいう常人離れした体質持ってる人もいるけども。
スカークはより龍に近くて神の目に依らずに元素力を扱えるってことなんじゃなかろうか？
下手したらスカークこそが実在しないと思われていたヴィシャップマンや地中リザードマンの系譜的な？
ところでテイワットで元素力を扱えるのは大別して3パターンあると思っていて、
1つ目が土着の元素生物である龍と、それ以外の元素生物(魔神や仙人、妖怪なども含む)という、上位種になると姿形を好きにとれるやつら(=光界に由来する者)。
2つ目が神の目という外付けの魔力器官を与えられた人間(=パネースが作った人間界の者)。
3つ目が外道に手を染めた/到達した人間とその創造物で、アビス関連やもしかしたら魔女も含む集団(=虚界の力を得た者)。
ということで、スカークが1に由来するパターンなのか、それとも3の類なのか、「蛇の七変」はどちらかを指しているんだろう。
ヌヴィは古龍の大権ということで1だが、この大権が天理側でいうところの神の心だとしたら、蛇の七変は神の目ポジションと考えるとしっくり来る。
ただスカークが実はカーンルイア系の人物で3でしたって可能性も十分にありえると思ってる。
カーンルイアには黒蛇騎士という部隊があったし、極悪騎つながりで蛇モチーフが来てる可能性もある。
あと前述の三界でいうところの「虚」を二つ名に戴いてるところも怪しいポイント。
それからダインスレイヴのキャラクター紹介カードとスカークのカードも、2人だけ異質。
ともかく相当な特殊枠だということはビシビシ伝わってきて楽しみだな。
miHoYoで蛇っていうと3rdのメビウスが真っ先に思い浮かぶけどスカークはそんなに関係なさそう。
どちらかというとガラス？クリスタル？の砕片のようなものと割れた月を背負っていそうなビジュアルで、月の三女神との因果を連想させる。
スカークって名前はスカーサハから取られてるって説があるし、だとしたらケルトのアイルランド神話が元ネタっぽいから、月の三女神を扱う次期バージョン・ナドクライがケルト神話モチーフっぽい所ともつながる。
この月と龍をつなげるキャラ説、今適当に考えたにしては意外と当たってたりしないか？！
じーっとイラストを見てて思ったんだけど、このスカークの衣装、旅人の蛍が着ているものと見比べたら、そこはかとなく構造や雰囲気が似ていないか？
天外から来た主人公である蛍いわく「記念の意味がある」という王族服っぽいものだが、どこの王族なのかって考えると、スカークと同源な可能性がある。
じゃあスカークの正体は？って考えると、なんとなく思いつくのは、紀行の導入ムービーだった「真珠の歌」。
かつて天空に存在した栄光の王国、その王位継承者第一位、白髪の、蛇に騙されて自身を暗黒の国の王女だと思い込んだ女性だ。
天空の王国、これはセレスティアだと思いがちだが、映像だとセレスティア？のような浮島を背にしてまた別の場所に王国があるように見える。
ところで、ローディング画面ヒントで、光界はこう説明されている。
もし天空の領域を光界と捉えるのなら、天空には神(天理)だけでなく人間の王国もあったと考えられる。
そもそも天理とあの紀行ムービーの王様みたいな人間人間したものはイメージが違いすぎたし。
そこから人間界へと創世の真珠なるものを探しに降りてきた白姫がスカークの祖先って線で考えてみたらどうだろう。髪色的にも。
蛇に騙され、救いに来た王位継承者第二位の光の王子が、月の三女神に惚れ込まれた末に月が割れて、王子は死に、光界自体もアビス侵食を受けたからか天蓋バリアが作られて、降りてきた姫は戻れなくなり、騙されたままに蛇と混血してしまったとしたら。
おそらく王国は、こりゃあかんとなって、第三、第四の者を、天蓋バリアを通れる隕石に乗せて、人間界へ送り込もうとするんじゃないだろうか。
それが主人公たちだったという話じゃないのか？
追加:コーディングです。誤字はずかし🍄
職場でめんどくさい作業をVBAとかPowerShellとかで自動化してる。
去年くらいからは生成AIとかにも相談しながら書いてる。生成AIには、それやりたいならPythonでやったら？って言われる。
セキュリティの都合上、Pythonとかの環境は構築出来ないんだけど、Pythonに興味が湧いた。
どんなかんじなんだろ？と思って、aojbetaで勉強してみてる。aojbetaでは、問題が与えられて、そのコードに他人がどう回答したかを見ることができる。
人の書いたコードを短い順にして見てると、あー、こういう書き方があるのか！ってなって面白い。
高校時代、和文英訳をするとき、和文和訳が上手い人の解答例を見た時みたいな気持ちよさがある。
問題が、数字ふたつと演算子が入力されたときに、その計算結果を出力をしろ。演算子が?なら、出力せずに処理を停止しろ。ってものだとする。
私は文字列を演算子として受け取る処理も分からんので、とりあえず辞書的に演算子の処理を書いて、演算子が？ならbreak、それ以外なら辞書の処理って書いた。
短いコードの人は、入力されたものをevalで受けて（へー、こんなコマンドがあるんだぁ）、計算がエラーならbreak（なるほど！）って書いてた。
競技プログラミングって、こういう楽しさなんだろうなぁ。自分が学生時代にもプログラミングの授業とかあればハマったのかもなぁなんて。
会社で契約してるマイクロソフトコパイロットが間抜けでツライ。
英語PDF翻訳させたら昔のGoogle翻訳よりアホだった。そもそも和訳しろって言ってるのに初手から要約してくるし、要約しろなんて頼んでねえぞクソボケが全文和訳しろってさっき言ってるだろうがって言ったら7割翻訳して2割無視して末尾1割翻訳してシレッと出してきた。
馬鹿やろうここんとこから抜けてるぞっていったらここんとこって指定した1割のとこだけ出してきてその次の1割は無視よこの逆噴射副操縦士野郎は。
かといって仕事の文書を会社で契約してないgoogle翻訳に突っ込むわけにはいかない。
正直ChatGPTに突っ込みてえ。でもマイクロソフトはちゃんとデータ漏らしませんよっていう契約してくれて説得力もあるけど、ほかの企業はなあ。gemini有料版ならまだ説得できるかもしれないかなあ。面倒くさいが。
プログラミングなんかも「社外の人に話しても良いぐらい事情を伏せて抽象化した内容でChatGPTに相談してみる」のと「社内事情そのまま全部説明して有料コパイロットに相談する」で前者の方が明らかに良いんだよね。抽象化した内容でコパイロット？HaHaHa.
あと自分のできることできないことで普通に嘘つくんだよねコパイロット。適当なWordの文書渡して「これからパワーポイント作れる？」っつったら作れますアウトラインはこうです、とか言うから「じゃあそれで作ってよ」って言ったらちょっと待っててくださいとか言い出したのでしばらくして「そろそろできたか」って言ったらアウトラインのここまでできましたとか言うから次の日に「流石にできたよね」って話しかけたらアウトライン全部表示してこれがアウトラインですパワーポイントの生成？その機能まだないんですよーとか言い出しやがった。
ちょっとゲイツー！マイクロソフトの本社粉砕して粉にして進行波炉の素材にしちゃって！
ちなみにパワーポイントの画面からコパイロットを起動して「この文章まみれのスライド1ページを図解したスライドを作って追加するのってできる？」って言ったらできるって言うからじゃあ作れって命令したら「スライドの内容とは縁もゆかりもない白人男性ビジネスマンが謎の電子回路で埋め尽くされたデスクに座ってる」絵を一枚生成した。スライドの追加もしやしねえ。
コンニチハ、オイソギデスカ
非常に良くない生成AIビックウェーブが来ちゃったんで憂鬱な皆さんこんにちは。
生産性が上がるとか効率が良くなるとか宮仕え（みやづかえ）だと、福音どころか地獄ですよね。
ぼちぼち日経新聞がAIエージェント導入で他社に差をつけようみたいな記事を書く頃だと思うので、備えましょう。
まずいつも通り前提からな。
ここまでは前提な。
DeNAがさ、既存事業３０００人の従業員を半分で回すようにするって目標立てたじゃん。つまり、１５００人の業務負荷は倍になるのよね。
倍になったら普通は回らないところ、生成AI使えば倍でも回るでしょ？って言われてるわけだよね。
アレが非難されずに、素晴らしいとか、（諦め半分で）まあそうなるよねって言われてるのが全てなんだけどさ、シンドイよね。
生成AIで業務効率化されてハッピー、毎日定時で何なら毎週金曜日はカジュアルフライデーで飲みながら仕事だ〜、とはならないんだよ株式会社は特に。
経歴詐称して潜り込むってウッソだろというホワイトなみなさんは、パワポ作るとかペアプロするとか輪読会するとか適宜置き換えてください。
新規にプロジェクトに入った時に、なんか資料もねえし、コードをぼちぼち読みながら、急ぎでもクリティカルでも無い部分を書いてレビューしてもらって修正してマージして、
みたいな作業が消えます。この辺もう既に出来るから生成AIで。
というか、すでにこのへん置き換えて楽してるやついるだろ。そうそこのお前。
今までも、華麗なる経歴とやらの人物が作り上げていったコードを保守運営する時に相当キッツイことになってた人は多いでしょう。
ほら、新規事業でも何でも、とりあえず動いて売り上げ立てた人が偉いのはその通りなんだけど、それを直すのは大変なのよね。実運用の時には大抵転職してて居ないし。
でもさ、まあ言うても立ち上げの時期に技術的負債とか考える余裕もなく速度重視でゴリゴリ作った人の立場になってみると、まあ仕方がなかっただろうな、と感情移入もできる。
これが、スーツが「動くものは作っておいたから簡単だよね？」とかAIの作ったクソコードの山をギークに渡すようになるんだぜ。腹立つことにハンパに動くやつを。
今までも「AWSでポチポチしたらすぐでしょ？」とか言うクソスーツは居たけど、実際に手を動かしてモノ作ってくるスーツは概ねまともだっただろ？
金払えば使えるようになったから。身も蓋もないけど。
あえて言えば、簡単にお試しできるようになった、と言うところが本質的な部分です。
以前からChatGPT4とかAmazon BedRockとか使ってた人ならわかると思うんだけど、別に今までもできたんだよね。
ただ、全自動で回せるパッケージングとしての品質がそれなりに高いので、お試しのハードルがぐっと下がった。
これ、APIと簡単なスクリプトで以前から自動化できてたんだよね。（やってたやつは俺以外にも割といると思う）
決まったフォーマットで出力してもらって、そっから切り出して実行して、出たエラーをもう一回入れて修正して、動くようになったら止める。
出来上がったコードとそれまでの途中経過を全部まとめて入れて、最初から出来上がったコードにするためのプロンプト考えてってところまでをワンショット。
あとは、出てきたコードとプロンプトを眺めて良さそうなら採用する。この繰り返しでめっちゃ楽出来てた。（壊れたらDocker建て直せば良いし）
これを、そう言うスクリプト書いて整備して良い感じにGitで管理してたお手製のツールを大手が良い感じに作り上げてきちゃった感じ。あーあ。
特に速度は分かりやすく効率に影響するので、自営業とかプレイングマネージャとかは、今導入しても元がとれるだろうね。
じゃあ、なんでCline（とそれに類似するツール群）に全部賭けない方が良いかというと、まだ過渡期の技術だから。
ツールのオペレーションに全振りして、大手が改良版出しちゃってオペレーターとしての職が無くなった経験、あるでしょ？
今Clineで不満に感じてることとか、プロンプト調整しなきゃなあみたいなところ、全部自動化できるでしょ。
一年保たないと思うよ。
そりゃあ人間雇ったら高えのはわかるけど、単一障害点は怖いぜ。
みんな、生成AIのAPIが逆鞘だろうことはわかってるよね？急に明日から10倍に値上げされて耐えられますか？
今、OpenAPIのたけえのだってたかだか３万ぽっちだけど、あれに毎月３０万円だせって言われて耐えられる？９０万なら？SLAも怪しいのに？
そう言う時、「じゃあやめて人間雇えば良いじゃん」って言った時に、話聞いてくれる相手がいて欲しいよね？不義理しないでおこう。
同じように、新人はちゃんと育てるべきなんだけど、多分聞いちゃくれないから、そう言うところはドンヅマったら転職しよう。
（経営側にいる人間は、安易にAIエージェント＋中堅に頼った場合、中堅がその会社の急所になるのは抑えておこうね。引き抜かれて崩壊する組織は脆弱だよ）
IBMが訴えられてるよね。アレ、AIエージェントあったら回避できてた？
俺は無理だと思う。
試験導入しますね、と言ってガンガン使ってコストをあげましょう。予算が尽きるまで使えば概ねそこまでです。
また、AIエージェントを導入しつつ、動作を確認したり、自社のどこに活用できるのか見ておくのはとても役に立ちます。
具体的に言うと、ググったコマンドを片っ端から試すような新人が入ってくると思ってください。
その新人は、概ね１０００行以下のコードなら即レスしてきます。変えるなと言った箇所もたまに結果を出すために変えたりします。
そして、その新人相手の知見はおそらくそんなに長くは持ちません。何故なら我々が不満に思う箇所は改善されてお出しされるからです。
そのため、Cline(やそれに類似するツール）の知見を貯めよう！なるほどこんなプロンプトを与えてやれば良いのか！みたいな試行錯誤はやめた方が無難です。
今後も解決されないであろう部分を切り分けるのに留めましょう。
超具体的に言うと、AWSのコマンドを片っ端から試されたりすると、すげえ課金されるやつ、あるよね。でもそれちゃんとポリシーで制限できるよね。
人間相手に常識で縛ってたことを、ポリシーで縛るようにちゃんとしておこうね、ミスったコードで高速にIaCお試しされるとすげえことになるよ。
（なりました）
仕様検討にはo1 pro modeが（推論が強いから）、コーディングはClaude 3.5 Sonnetが（コーディングに万能に強いから）、コードのデバッグはo3-mini-highが（コードの解析に強いから）という時代から、Claude 3.7 SonnetのAPIセットしたClineで全部お任せして試行錯誤した方が結果的に効率が良くなってます。
今はPythonやTypeScriptのように、基本的に大量にコードが存在して生成AIを開発する側が良く使うコードの性能が高くなっています。
（ただ、相当にマイナーな言語であっても、別に学習に支障があるとは思えません。おそらく単に優先順位の問題です）
「AIコーディングについてのレポートをあげて、稟議を通すための理由もつけておくように」みたいな指示は、ChatGPTのDeepResarchに振って、上がってきたレポートをそれっぽく書いておけば良いです。
なお、ChatGPT４.5があんまり性能が出てないと聞いてがっかりしている人に朗報ですが、4oから4.5に変わったことで、相当に性能は上がっています。
具体的に言うと、「クソみたいな上司からムカつく指示が来てどうにも収まらないんだけど、以下の内容を相手が納得するように書き直してくれない？」みたいなのに、すごい親身になってそれっぽい感じに書き直してくれます。人間力は多分俺より上です。
