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はてなキーワード:無駄とは
鋼の錬金術師のアニメOPで初っ端に「若い頃の主人公の父」「見上げるように微笑む母(父目線)」を出してくるのだいぶチャレンジャーだよな
旧アニメとは全然違う話ですよ！主人公父の過去という原作のだいぶ後半になってから出てきた話も今度はちゃんとやりますよ！というアニメ制作陣の熱いメッセージだ
まず名前が違う
ホーエンハイムは砂漠の国で奴隷として生まれ育ち、名前も与えられず人権もなく文字の読み書きもできない少年期を送る
主人は錬金術の研究のために失血死してもいいやというノリで彼から大量の血液を抜き取り、その結果フラスコの中でしか生きられないホムンクルスを生み出した
ホムンクルスは全知の存在であり、いわゆるアカシックレコードと通じ異世界の錬金術師の名にも通じていたがために奴隷にヴァン・ホーエンハイムと名付けた
ホーエンハイムはドイツあたりで見られる名前だが苗字であってファーストネームではない
ファンタジーアニメ世界だけどまずその名付けの時点で旧アニメってセンスないわー
ホーエンハイムが「幼い息子2人と妻を置いて家を出て消息不明」というのは2作に共通する設定だが、原作において主人公エドワード・エルリックは父親と苗字が異なり、それは「両親が正式に結婚していない」からであり、正式に結婚していないのに子供2人作ってそれを置いて出て行った父親への嫌悪は計り知れない
写真が稀少な時代という設定であり、一家4人で撮った写真が1枚だけというのは2作で同じだ
写真のホーエンハイムの顔の部分が長らく隠され中盤でようやく顔が明かされるというのも同じだ
違いは表情であり、旧アニメのホーエンハイムは普通に家族と一緒に笑っているが、原作のホーエンハイムは泣いている
正式に結婚もしないで子供作って妻子を置いて失踪したクソ親父の唯一残された写真で、クソ親父がめっちゃ涙を流しているというのを見て育った主人公が何を思ったか、どうして他の写真を上から重ねて親父の顔だけ隠したか
旧アニメは錬金術の研究してたらなんかそうなっちゃって、共に研究していた恋人の女も不老不死になった
自己の体が長持ちする形式ではなく、魂を他人の体に移し替える乗っ取り型不老不死だ
恋人が性格悪くて重いので不老不死で永遠に一緒に生きるなんて嫌だったので捨てて逃げた先で、新しい女と出会って作った子供が主人公ってワケ
体を乗り換えるたびに拒絶反応で魂が腐敗し、乗り換え先の体を保てる時間も短くなり、腐った体を妻子に見せたくなく全部嫌になって妻子を捨てたという、写真でなんでわろてんねんな正真正銘の無責任父だった
旧アニメにおいては主人公の母親も大概クソ女であり、夫に捨てられたのが辛いので育児放棄し、流行病になったが治療を勧められても放棄して自殺まがいの死に方をした
旧アニメの主人公は両親に捨てられたわけで、出会う人々との温かい交流みたいなのも薄くしかなかったので情緒不安定で愛郷心などは育まれなかった
ホーエンハイムから生まれたホムンクルスは肉体を得てフラスコから出たいと望み、ホーエンハイムを教育し脱奴隷させ、やがて国王をそそのかし騙し、国民100万人ぐらいを生贄にして肉体を得た
血をくれたホーエンハイムはホムンクルスにとって家族なので1人だけ生かし、家族なので国民の半分の50万人分の魂をホーエンハイムにプレゼントした
魂はエネルギーそのものであり、ホーエンハイムはどんな致命傷を得ようとも体内のエネルギーを消費して瞬時に傷が回復する残機50万の不老不死となった
ホムンクルスはホーエンハイムと共に自由に生きることを望んだが、ホーエンハイムは恐怖してホムンクルスを捨てて逃げ出した
ホムンクルスは家族を求め、自分の中の50万人分の魂をこねこねして分身を作り出し、彼らに「お父様」と呼ばせ家族ごっこをしながら暗躍し、再び大量の魂を生贄にして大掛かりな儀式を行うため国づくりから開始し、400年かけて人口5千万人の国家を築いた
一方のホーエンハイムは、内なる魂50万人をただのエネルギーとして扱うことができず、400年かけて50万人全員との対話を果たした
彼は根が陽キャなので、不老不死としての苦しみを抱えてはいたが、50万人と共に諸国放浪する人生に喜びを見出し、自然に50万の魂が尽きるまでそうして生きていくのもいいと思えた
しかし恋をして400年以上に渡る童貞人生にピリオドを打ち子供ができ、成長する子供を見るうちに人並みに老いて死にたいと願うようになった
残機50万は自殺を繰り返したところで到底消費しきれないし、残機をただの数ではなく共に生き対話する相手と見做したホーエンハイムには無駄遣いもできなかった
どうにか普通の人間になる方法を模索し研究したホーエンハイムはやがてお父様の暗躍に気づき、一家だけで国を抜ければ家族は救えるが、家族以外を切り捨てるには家庭人として定住する暮らしの中で知人友人が多くできてしまったので、家族を置いてお父様を止める旅に出た
その旅の中で妻は育児放棄せずホーエンハイムの帰りを待ちながら息子たちを愛情深く育てたが流行病になり治療の甲斐なく死んだ
妻は「約束守れなくてごめん、先に逝く」との夫への遺言を残し、それはホーエンハイムが不老不死から脱し後から来てくれると信じているという意味だった
新アニメはホムンクルスと出会った当時の奴隷で名前もなかった頃の若かりしホーエンハイムをOPで真っ先に出してくる
「やり残してきたことやり直してみたいから〜♪」という歌詞は、お父様から逃げてしまった400年前のことをやり直すホーエンハイム、そしてそんなホーエンハイム像を描けずにホーエンハイム・エルリックでお茶を濁した旧アニメをやり直したいというスタッフの熱い叫びであった
「脳死」「予後不良」あたりの単語を忌避する勢力も致命傷、瀕死、中毒、麻痺、炎上、爆死、修羅場、廃人、鬱病、サイコパス、アスペ、地雷、特攻、玉砕、戦犯、前線、撤退、殲滅あたりは自然に使ってたりするから特に思想があるわけじゃなくて偏った範囲で無駄に繊細な偽善者だという「事実」
よくある中学受験の体験談の記事がホッテントリに入っていたのでブクマを見てみた。
中学受験に対する否定的なコメント・スターの多さにはびっくりした。
子供に競争をさせるべきでない、無理な負担をかけている、時間と金の無駄である、云々。
合理的に考えると、中学受験は極めて効率の良い投資なのは間違いない。
日本社会は学歴によるトラック分岐が依然として強固に存在している。
上位の中高一貫校は大学進学実績で明確な優位を持つ。難関大学への進学率は公立中学経由と比較して明らかに高い。難関大学の卒業者は生涯賃金の平均値も高い傾向がある。入口での選別は出口の収入に強く影響する。
教育は支出ではなく資本投下だ。リターンが長期にわたり複利的に積み上がるタイプの投資だ。
子供の段階で適切な環境に入ることで周囲の基準値が変わる。努力の方向も変わる。情報の質も変わる。人的ネットワークも変わる。
その差は時間とともに拡大する。
否定的なコメントを書いている人たちはその構造を理解しているのかいないのか。
この際そんなことはどちらでもいい。
「子供がかわいそう」という感情を優先させるなら思想自体は尊重されればいい。
だが少し考えて、これはこれで都合が良いとも思った。
中学受験の有効性を理解する家庭が増えすぎると競争が激化する。枠は有限だ。全員が参加すれば優位性は希釈される。
教育コストの高さは参入障壁として機能している。塾代、教材費、時間的拘束。簡単に真似できるものではない。
全員が合理的に行動する社会は息苦しい。全員が同じ最適解に到達すると差は生まれない。格差は構造的に維持されることで意味を持つ。
無理に説得する必要はない。信じない人は信じないままでいい。
参加者が限定されている状態の方が投資としての価値は維持される。
病院の待合で知らん30代ぐらいのおばさんに
「俳優の◯◯に似てる、かっこいいね」ってタメ口で話しかけられた
あれってワンチャンやれたやつだったのか？
その場では「はぁ…」って愛想笑いして終わったけど
帰ってからずっと考えてる
無駄に消費しただけなのか
有識者教えてくれ
AI導入の扇動家がよく言う「失敗したのはお前らの使い方が悪いせい」ってのも半分は言い逃れなんだよな。
もちろん使い方が悪いのもある。
けど、そもそもAIに会社のことを教える覚悟と準備が足らない場合が多すぎる。
経営のことをAIに聞きたいなら経営判断に必要な情報をAIに渡さなきゃならんが、そもそもそのデータがキチンとどこかにまとめてあるか？
データを端折りまくった報告用のパワポ食わせたってそこに書いてある以上の情報なんかAIは探してくれない。
業務の一部にAIを使いたいならその処理内容がキチンと資料に纏まってるか？
新人教育を終えた社会人向けの資料では不十分で、職場体験に来た高校生に教えるレベルの資料が必要だ。
そしてほとんどの場合はAIの出力を人間がチェックする工程がまだ必要だ。
会社独自の専門用語、部署名やその略称、従業員評価制度、そういった「インターネットに転がってない情報」はAIに教えなきゃならない。
そういうところをよく考えずにチョロっとAI試してみよう、なんて上手くいくわけない。
ミスが許されないところにAIを使いたいなら人間がサポートしなきゃならん。
ミスの可能性は人間にもAIにもあるが、人間と違って現状のAIは経験を積めない。
いつまで経ってもコツを掴むことはないし、モデルがバージョンアップすると挙動が変わる。
扇動家はAIをドライバーのように使えると喧伝するが、実際は工作機械みたいなモンなんだよな。
現状でAIを活用したいなら、教えることが少なくて済む作業を少しずつ任せていくか、教える情報をまとめる仕組みを大金かけて整備してからAI導入するか、どっちかになる。
前者は初期コストは低いけど成果が映えないから次に繋がりにくいし、後者はその覚悟を持ってる企業なんかそんなにない。
難しいよなぁ。
