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はてなキーワード:CSとは
だからそれは何の証拠があんのよ？エンジニアならちゃんとデータみて判断しろよ
| 企業 | 求人要件（Software Engineer） | CS学位必須？ |
| “Bachelor’s degree or equivalent practical experience” | 不要 | |
| Microsoft | “BS inCS or relatedfield, or equivalent experience” | 不要 |
| Amazon | “Bachelor’s or 3+ years of experience” | 不要 |
| Meta | “BS or equivalent” | 不要 |
| Apple | “BS inCS or related technicalfield or equivalent” | 不要 |
で、実際の統計な
| 項目 | 割合 |
| ソフトウェア開発者の学歴 | |
| -CS/工学系学士 | 58% |
| - 非CS系学士（数学、物理、経済など） | 22% |
| -学位なし（独学・ブートキャンプ） | 20% |
[开云体育](https://kaiyunhk.com)以专业化、数据化、智能化为核心驱动力，致力于打造一个安全、稳定、高效、丰富的综合性体育娱乐平台。平台自创立以来，始终坚持“用户至上、体验为本”的理念，凭借全面的赛事覆盖、多样的玩法体系、卓越的技术架构和贴心的服务体系，赢得了广大体育爱好者与专业玩家的一致认可。
一、平台愿景：连接全球体育娱乐用户，打造多元互动生态
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二、核心优势：专业赛事、丰富玩法、智能系统、全面保障
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开云体育平台覆盖全球超3000项热门体育赛事，包括但不限于足球、篮球、网球、棒球、排球、冰球、拳击、F1 等传统体育赛事，以及英雄联盟（LOL）、Dota2、CS:GO 等主流电竞项目。
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开云体育提供超过200种玩法类型，涵盖赛前投注、滚球投注、串关投注、特色玩法、进球数、角球、比分、上下半场等多维度投注选项。平台根据赛事类型和用户习惯不断创新玩法，提升用户参与感和趣味性。
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涵盖传统数字彩票、快乐彩、即时开奖游戏等多个类型，平台采用真实开奖数据源，结果公开透明，提升用户信任感。
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未来，我们将持续探索体育与科技、娱乐与社交的融合新方向，以技术驱动创新，以服务赢得口碑，以信任铸就品牌。开云体育，期待与您共创精彩。
私が知っている著名人が逝去する機会はこれが初めてではないが、その中で最も淡々と受け止めた一報だった。
おそらく、生きていようが死んでいようが、まったく距離感が変わらない相手だからであろう。
私もかつて対戦FPSに関わっていたため、彼がFPS黎明期に身を投じた存在であり、大会での有名な壁抜きクリップを残していることも知っている。
しかし、私には、CSの壁抜き要素はあまりに一方的でローリスクハイリターンな行動に映り、正直いってくだらないとさえ思った。
「これを見てFPSを始めた人も～」というありきたりな賛辞は、私には疑問に思える。
あのクリップをもってしてFPS界の象徴として擦られても、ウメハラ氏の「背水の逆転劇」に比べれば、とても肩を並べるに値しないと思ってしまう。
これはnoppo氏がどうというより、対戦FPSというジャンルの限界である。
事実、FPSに携わっていた著名ゲーマーたちは、こぞってスト6に移行している。
国産ゲーであり、日本が世界でもトップクラスであり、盛り上がりも歴代トップクラスであり、なにより1対1での対戦で周囲の注目を一身に浴びることができるゲームに本腰を入れるのは当然だ。
マスゲームの駒の一人にすぎない、いわばモブキャラとしてキャリアを棒に振るだけの対戦FPSとは違う。
どれだけ著名なFPS元プロゲーマーであっても、そのファンミーティングで満足いく対戦もできない。
誰が壁抜きや待ち伏せや装備差でせこせこと勝ちを拾う卑怯者の我慢比べを楽しむだろうか。
したがって、FPS元プロゲーマーとファンとの交流は、おおよそ普段の対戦とは程遠い、運や緊張感だけが左右するミニゲームに甘んじるしかない。
FPS元プロゲーマーの肩書を背負ってのイベントコンテンツが、その専門性も技術にも触れられないじゃんけん大会も同然ではあまりに寂しい。
興行としてもタレントとしても、FPSというジャンルが抱えた限界を、著名ゲーマーたちは知ってか知らずか、いずれにしても今の状況に至るのである。
この訃報は一般のニュース経路ではなく、私に最適化された経路でしか知り得なかった。
これが仮にウメハラ氏の訃報であったなら、はてブでもyahooのリアルタイムトレンドワードでも知り得たであろう。
FPSをやっていた私ですら、自ら情報を取りにいかなければ知り得なかった。
あの「FPS界のレジェンドプレイヤー」noppo氏の名前を増田で検索しても、出てくるのは全国平均身長のWebサイトの話ばかりである。
要するに、そういうことである。
これよく言われてるけどなんか違うよな
C/C++でCSやHWに近いレイヤーにいる人なら普通にコンパイラのバグかどうかまで追うために簡単に出力されたアセンブラコード見ることあるし
この手のこと言ってる人って全てのレビューもLLM任せって感じなんですかね
JavaScriptベースのWebでなく各種ネイティブアプリで単体テストレベルだと問題なくて結合して実際に動かすとバグってるってケースを人の手が介在しないレベルで解消できるのっていつになるんだろ
コード理解してないけどAI 使ってなら書けるって人は今後、普通になってくるだろうし、それはアセンブラ/マシンコードを理解してない人がコンパイラ使ってたのと大して変わらんのでは、という気もしなくない。— mattn (@mattn_jp)October 8, 2025
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主に「プロスポーツとして良いところ」である。野球は面白いぞ！
https://anond.hatelabo.jp/20250916184618
●どんな強いチームでも１０回やれば４回は負け、どんな弱いチームでも１０回やれば４回は勝つ。
個の力によるところが大きいので誰かが爆発すればチーム総合力で劣ってても勝てる試合があるということ。
じゃあ運かというとそうでもなく、１００試合やると総合力が如実に出てくる。
５勝５敗の対戦成績がひとつひっくり返るだけで最下位と優勝に運命がわかれるのだ。
●今どんな弱いチームでも数年待てば優勝争いしたりする。
これはドラフトの恩恵が大きい。世界の多くの野球リーグではドラフトが行われ強い選手が最弱チームに入団なんてことも当然ある。
選手の移籍もＦＡとるまで長いので財力あるチームに一極集中とかが起きにくい。
ビッグクラブができにくく、ＦＡとった選手も比較的自由にチーム選択でき、それが戦力均衡につながる良い循環がある。
「そのうち強くなるから」と信じててもいっこうに強くならないチームもあったりして（暗黒阪神、横浜、中日、ロッテ、広島、オリなど）、それはそれでネタになるし逆説的に面白い。
●弱いチームでも寂しくない。
ファン目線：いや本当はさみしいが。しかしいい選手が出てきたときに「いずれ強いチームへ巣立っていくんだなあ。移籍金で誰を獲得しようか」などとちょっぴり切ない思いをせずにすむ。
選手目線：いや本当はさみしいとは思うが。しかし弱いチームでキャリアを過ごしても個人成績さえよければ一流選手の仲間入りできる。生涯一度の優勝経験もない一流選手もたくさんいる。後述する「スタッツが豊富なスポーツ」という特性が大きいと思う。
余談だが、だから野球に下部リーグはいらないと思う。さすがに下部リーグでの記録は記録とみなされないだろうから、降格したらいい選手はみんな出て行きたがるだろう。すごい生涯スタッツを積み上げつつある選手が下部リーグで記録断絶してしまうのなんか誰もみたくない。（なお今は上部リーグ（ＭＬＢのことな）にチャレンジして通算記録に傷をつける選手がたくさんいる模様。しかしこれは挑戦の結果なので仕方ない。皆応援している）
野球批判でよくあるのが「実際プレーしてる時間少なくね？」ってのがあるが、俺個人はこれがむしろ好き。
プレーしてない時間に飯食ったりトイレ行ったりできるし、レオザみたいに早口にならずともひとつひとつのプレーをのんびり論評できたりする（サッカーも好きだけどな）。
風呂上がって戻ってきたら逆転されてたとかめったにないからへーきへーき（泣）。
●大逆転が起きやすい
３点、４点の逆転はざら。今日もドジャースが４点差逆転負けしたばかりだ。前年度ワールドチャンピオンで今年も首位なのに。大谷降板した瞬間に６点取られててワロタ。でも８回２点とっておいついて、でも９回３点とられて負けた。こういうことが普通にある。ファンはたまったものではない。
なんなら９回の１イニングでそういうことが起きる。
●球場ですら飯買いに行ったりトイレ行ったりしながらまったり見れる
球場グルメも楽しみの一つ。酒のんで飯食って友達とおしゃべりしながら見るのもよし、ひとりでぼーっと見るのもよし。
長時間の飲み食いで客単価も高いはずなのでビジネス的にもおいしいんじゃないか？
●後追い視聴しやすい
ライブ視聴できない日も多いが、結果をチェックせず帰宅してフル視聴を開始するとする。
このとき１０秒スキップ＝おおよそ投手が１球投げるタイミングになる。
ランナー出たときは２０秒スキップ。緊迫した場面なら３０秒スキップ。
これで超時短視聴を可能としつつ、ほぼすべてのインプレーを楽しめる（たまにスキップしすぎて「ホームラーン！」みたいなとこに飛んでしまうこともあるが）。
俺はこれを応用し、あえて試合開始後１時間くらい経ってから視聴を開始することもある。
●テキストでも楽しめる
野球はひとつひとつのプレーがかなり詳細にテキスト情報化できるスポーツなので、テキストでもかなり楽しめる。
俺がよくやるのはスコアを手で隠し、１回表から順に手をずらして点数を見ていき、得点したり失点したりするたびに発狂するという楽しみ方である。
なんなら１打席ごとに同じようにしてもいい。めちゃくちゃライブ感があって楽しいし１０分で終わる。
注意点として、速報サイトを開くとスコアがドーンと表示される場合が多いので、結果を見てしまわぬよう手で隠しつつ薄目で操作し、当該ページまでのリンクを辿ること。
慣れてないと意外とこれが難しいのだ。
たまりませんねー。
●記録が楽しい
ただでさえスタッツが豊富なのに、最近はセイバーメトリクスという統計学的な分析手法も発達してきて、より深く楽しめるようになってきた。
試合一切見ずに（いや見るが）数字だけ見てて楽しいスポーツってのも珍しい。
バッターボックスないしピッチャーマウンドに立っているときはどんな選手でも主人公になれるのだ。
そのぶんダメだったときは晒されることになるがそれも一興である。
●いちおう野球の悪いところも挙げておこう
だいたい野球の良いところの裏返しになるが。
降格がないので、降格争いのドキドキ感がない。弱いチームのファンはシーズン後半（場合によっては中盤から）モチベ失いがち。
試合がダラダラ長すぎ
ルールが複雑
日本ではチーム数が少なく「おらが街のチーム」感が薄い
同じ理由で他スポファンから見れば「しょっちゅう同じチームとやってんなー」感は否めない（交流戦で多少緩和）
日本のポストシーズン（ＣＳ）は６チーム中３位に入れば進出でき、日本一の称号すら狙える。おいおい。今年のセ・リーグは負け越しチームのCS出場が実現しそうである（たまにある）。
世界的メジャースポーツではない（北中米、東アジアくらい？ ＷＢＣがんばれ）。このことを思うとき、野球ファンは「でもアメフトはもっとガラパゴススポーツだから」と心を慰める。
未経験を片っ端から受け入れても現場は回らない。平均未満の人材はチームの総生産を下げ、育成の当たり確率は体感で1％未満。だから「教えること自体が非効率」になりがち、という話。
開発は生産性の分散が極端に大きい。10倍どころか100倍の差も珍しくない。
平均未満のアウトプットはゼロ寄与ではなく、むしろ周囲の生産性を削る。
結果として、''一人足してチームの総出力が下がる''ことが起きる。ここが「未経験でも分解して渡せばOK」というBPO的発想と決定的に違う点だ。
育成は美徳だ。けれど、現場で運用すると当たり確率が低すぎる。
自分の経験と見聞の範囲では、''どれだけ手厚く支援しても“戦力化して優秀に化ける”のは1/100を切る''。
これらを積み上げると、''当たりを引いたときの回収額 ＜ 外れに費やした総コスト''になりやすい。確率で負けるゲームを続けるのは、経営として正しくない。
BPOが機能するのは「手順が確定し、境界面が安定していて、再現性が高い」からだ。
プロダクト開発は逆で、要件は動き、仕様は探索的に揺れ、依存は複雑に絡む。これを無理に細切れタスクにして未経験者に配ると、
つまり“分解”のコストが“実装”のコストを超えやすい。BPOの成功体験は、そのままでは開発に移植できない。
「じゃあ未経験は絶対ダメなのか？」というと、そうは言わない。''例外はある''。ただし“例外”だからこそ希少だ。現場で当たりに出会うパターンはだいたい決まっている。
この“兆候”が最初から見える人に絞って、''短サイクルの実務課題 → 明確なゲート →撤退ライン''という設計でやっと採算が立つ。インターン →業務委託 →正社員と段階を踏むのが現実的だ。
現場が未経験を絞るのは「冷たいから」ではなく、''チーム生産性を守る合理的な選択''だ。
育成に向くのは、教育を主業に据えた組織（長期ブートキャンプ、アカデミー、育成特化の配属設計など）。''プロダクトのデリバリーを背負うチームは、最初から優秀者に張る''のが最適化として自然だ。
最後に念のため。これは''職能としての適性と確率の話''であって、人格の価値とイコールではない。未経験を否定したいのではなく、現場の採算とリスクを正直に置くとこうなる、というだけ。
「人手不足」を嘆く前に、''“優秀者不足”という現実''を見よう。その世界観に立てば、「未経験を広く受け入れて教えれば解決」は残念ながら解にはならない。
steamと違ってCS機だと次世代機に互換がないと一世代しか使い物にならないし
専用ストアだけの販売だから、PCみたく鍵屋で安く買うとかも出来ない、おま値で基本割高だし
買ってる層の声は店行くの面倒臭い、ディスク入れ替えるの面倒臭いとか
PCだとリテール版文化死んで、DL版しかないからパッケのメリットをもっと認識した方がいいと思うね。
古いゲームを遊びたい時、PCだとsteamおま国とか販売終了でどうにもならない事あるけど
CS機だとPS3・Xbox360で日本語版が出てたり、海外版オンリーでもパッケ手に入れれば遊べるから
ウィイイイイイッス！ どうも〜、█████で〜す。
えー、今日はですねぇ…まぁ、ちょっと難しい話、しよっかなぁと思って。えー、まぁ最近よく聞くじゃないですか、AI？ あのねぇ、AI。
ほんで〜、なんかプログラマーっていう仕事？ が、まぁ、なくなるとかなくならないとか、色々言われてますけどもぉ。
今日はね、その辺について、この僕が、えー、ちょっとね、語っていこうかなぁと、思いますぅ。
えー、まぁソフトウェア…なんですか、開発の世界は、まぁ生成AIの登場で、なんか根本的な、えー、パラダイムシフト？ の、渦にあると。まぁ、僕はずっと前から言ってたんですけどもね。
えぇ。これはね、ただの道具が変わったとか、そういう話じゃないんですよ。プログラマーっていう、まぁ職業そのものの、役割が、えー、再定義される、っていうことですねぇ。
スゥゥゥ…今までね、人間が一行一行、こ、こう、書いてたコードがね、今やAIと、まぁともしらべ作業で、生み出されるようになったと。
ほんで〜、GitHubとか見てもね、AIツールの導入率？ とか、なんかプルリクエスト？ の数が、まぁ急増してると。
でもねぇ、でもね、これ、良いことばっかりじゃないんですよ、えぇ。
なんか、えらい学者さんとかも言ってるけど、生成AIに、こ、こう、かたむきとうしすぎるとね？ 基礎的なスキルがないまんまやと、IT産業全体が、まぁ停滞するんじゃないか、っていう懸念も、えー、表明されてますねぇ。
僕が、こ、今回言いたいのはね、AIが、コンピュータサイエンス…CSの知識を、時代遅れにするんじゃなくて、むしろ、その重要性を、こ、これまで以上に高めるっていう、そういう話ですねぇ。
AIツールってね、えー、まぁ強力なんですけども、欠陥をうちづつみしたアシスタントなんですよ。えぇ。
だからね、その能力を最大限に引き出して、安全で、こ、効率的なシステムを構築するためにはね、AIの生成物を、ちゃんと指導して、検証して、修正できる、深い専門知識を持った、えー、人間のパートナーが、まぁ不可欠であると。
未来はね、AIにただ指示できる人間じゃなくて、強固なCSの基礎を土台にして、AIを、こ、巧みに操って、かたろうで、効率的で、安全なシステムを設計できる、「AI拡張型エンジニア」…まぁ僕みたいな人のものですね、はい。
えー、まぁね、えーその、色んなツールがあるんですけども。今日はね、僕が、えー、主要な4つのツールを、えー、比較分析してやろうかなと。
まずね、ギットハブコパイロット。これはね、まぁ、開発者の「才能はあるけど視野が狭い後輩」みたいなもんですねぇ。
定型的なコード…まぁ、ボイラープレート？とか、そういうのを生成するのは得意なんですけども。
ただね、こいつの視野は、今開いてるファイルぐらいにしか、限定されてないんですよ。レポジトリ全体とか、そういう大きな話は、まぁ、分かってないですねぇ。
あと、知識もね、2023年の10月とかで止まってるんで、最先端の開発には、まぁ、対応しきれないかなと。えぇ。
だから、こいつが出してきたコードは、ちゃんと人間…まぁ、僕みたいなシニアなエンジニアが、レビューせんとあかん、ということですねぇ。
次はね、チャットジーピーティーの、えー、コードインタープレター。
これはねぇ、コード生成だけじゃなくて、データ分析とか、可視化とか、色々できるんですよ。
ただね、こいつの一番の、こ、制約は、インターネットに繋がってないことですねぇ。セキュリティのためらしいけども。
ほんで〜、使える言語もPythonだけやし、ライブラリも、まぁ、決められたやつしか使えないと。
たまにね、幻覚を見て、なんか変なコード出してきたりするんで、まぁ、全面的に信用するのは、ちょっと危ないかなぁと、思いますね。
えー、アマゾンのコードウィ？す…ぱ…ぁあですねぇ。これはね、まぁエンタープライズ…大企業向けですね。
一番の特徴は、セキュリティですねぇ。もろじゃくせいを、こ、検出してくれたり、オープンソースのコードと似てたら、ちゃんとライセンスを提示してくれると。
知的財産権？IPリスクを、まぁ、減免してくれるんで、大企業は助かるんじゃないですかねぇ。
ただね、まぁ、設定がちょっとめんどくさいかなぁと。AWSのエコシステムに、まぁ、依存してる感じはありますね。
こいつはね、コードのレビューとか、修正を、差分…ディフフ形式で、提案してきたりすると。
ただねぇ、まぁ、出たばっかりやからか、動作が遅いとか、バグが多いっていう報告が、まぁ、ありますねぇ。
「本物のエージェントじゃなくて、ただのチャットだ」とか言われてて、まぁ、競合に比べると、使い勝手はまだまだかなぁと。グーグルも、まだまだですねぇ、ほんまに。
えー、AIがコード作る時代にね、「もうコンピュータサイエンスの知識なんていらんのちゃうか」って言う人がおるんですけども。
それはね、大きな間違いですねぇ。断言しますけども。
現実は逆で、AIが生成したコードの品質を評価して、最適化するためには、CSの基礎原理への深い理解が、これまで以上に、まぁ、不可欠になるんですよ。
昔、僕がバイトでちょっとプログラム組んでた時もねぇ、やっぱり基礎が分かってないと、もう、話にならんかったですねぇ。
アルゴリズムとか、データ構造とか…この知識はね、AIが出したコードが、効率的かどうかを評価するための、まぁ、根幹をなすわけですよ。
AIはね、文法的には正しくても、アルゴリズム的に、こ、非効率なコードを平気で出してくるんで。
ビッグ・オー記法とかね、そういうのを理解してる開発者じゃないと、AIが出したもんが、本当に使えるかどうかの判断が、まぁ、できひんわけですね。
これが、ただの「プロンプター」と、真の「エンジニア」を分ける、境界線になると思いますぅ。
えー、これからの時代ね、ただツールを学ぶだけじゃ、まぁ、不十分ですねぇ。
人間とAIが、こ、協調するための、新しいスキルセットが、まぁ、必要になると。
まず、プロンプトエンジニアリング。これはね、ただAIに質問することとちゃいますよ。
AIを、こ、望ましい結果に導くための、技術的なスキルですねぇ。
AIに環境の前提を教えたりね、出力の形式を指定したり、そういう、こう、構造化された対話の技術が、まぁ、求められるわけです。
ほんで、コードレビュー。AIがね、一次レビューはやってくれるんですよ。しょうもないミスとか。
だから、人間はもっと高次の、アーキテクチャの妥当性とか、そういう、AIには分からんところに集中できると。
でも、そのためには、AIが作ったコードを、厳しい基準で、こ、批判的に評価するスキルが、まぁ、前提になるわけですね。セキュリティとか、パフォーマンスとか、保守性とか…ほかにも…あー…えぇ。
なんでかっていうと、自分が書いたコードじゃないから、そのロジックが、頭の中にないわけです。
だから、なんか、AIの思考プロセスを、こう、リバースエンジニアリングする、みたいな作業になるんですねぇ。
まぁ、こ、こういう話をね、教育現場にも、ちゃんと落とし込んでいかなあかんと思うんですよ。
僕がね、もし、えー、東京大学とかで教えるなら、こういう風にしますねぇ。
まず、学習者はね、AIを「松葉杖」じゃなくて「パートナー」として使わなあかんと。
AIの言うことを鵜呑みにせんと、常に、こ、検証して、その裏にあるロジックを理解する、そういう責任感が、まぁ、不可欠ですねぇ。
教育者側はね、AIを使って、生徒一人ひとりに合わせた、個別最適化学習を実現できると。
ほんで、カリキュラムの重点は、コードを書くことじゃなくて、批判的思考とか、問題設定能力とか、そういう高次のスキルに、まぁ、移行すべきですねぇ。
AIが作ったものを、どう評価して、改良していくか、そういう課題を、まぁ、出すべきかなぁと。
スキルが古臭くなることとか、認知能力の低下を、まぁ、おんわするためにもね、生徒が主体性を失わないように、導いていく必要があると思いますぅ。
AIはね、セキュリティの脅威を、大規模に生み出す可能性があるんですよ。
えー、「ジェネレーティブ・モノカルチャー」…まぁ、生成的単一栽培？ みんなが同じAIツール使うと、同じ欠陥を持ったコードが、まぁ、爆散しちゃうと。
これで、一つのもろじゃくせいで、何千ものアプリが、まぁ、やられる可能性があるわけですねぇ。
あと、データプライバシーとか、知的財産…IPの問題もありますねぇ。
AIが作ったコードの著作権って、どうなんの？っていう。まだ、まぁ、グレーゾーンですね。
まぁ、色々話してきましたけどもぉ。
要するにね、AIは、人間のエンジニアの終わりじゃなくて、その役割が、新たな高みに、か、昇華する、時代の幕開けやということですねぇ。
ほんで、コンピュータサイエンスの深い基礎知識が、これまで以上に重要になる。
プロンプトエンジニアリングみたいな、新しいスキルも、まぁ、不可欠になると。
未来の開発はね、人間とAIの競争じゃなくて、人間「と」AIの共生関係で、まぁ、定義されると思いますぅ。
AIが定型的な作業をやってくれるおかげで、人間は、創造性とか、複雑な問題解決とか、そういう、より価値の高いタスクに、まぁ、集中できるようになるわけですよ。
だからね、現代のコンピュータサイエンス教育の、まぁ、究極的な目標はね、ただコードを書ける人間を育てることじゃないんですよ。
AIアシスタントの有無にかかわらず、未来を設計できる、「コズミック・マインド」を、函館すること、なんですねぇ。
…はい。
というわけで、えー、今回は、まぁ、ちょっと難しい話でしたけども、ね。
えー、今後の、えー、AIとプログラミングの未来について、えー、この█████が、えー、お話しました。
まぁ、内容としてはー、濃い内容だったかもしれへんけど、俺としては精一杯、
えーーなんでしょう、ま、皆さんに、えー、分かりやすく、えー、お伝えしたつもりでございます。
