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はてなキーワード:プログラムとは
主なデメリットとして挙げられるのは以下の点です。
Oliveアカウントの開設には、三井住友銀行の口座が必要です。他の銀行をメインバンクにしている方や、口座開設の手間を避けたい方にはデメリットとなります。
カード利用分の引き落とし口座も三井住友銀行のみに限定されます。
選択できる国際ブランドがVisaのみとなっており、MastercardやJCBなどを希望する方には選択肢がありません。
Oliveアカウントに切り替えると、紙の通帳は利用できなくなり、Web通帳（インターネット通帳）のみになります。紙の通帳で管理したい方には不便です。
通常のポイント還元率は**0.5%**と、特段高いわけではありません。高還元率の特典（対象のコンビニ・飲食店での利用など）を活かせない場合、還元率のメリットは小さくなります。
特典による高還元は、スマホのVisaのタッチ決済が対象となることが多く、カードの差し込み決済やiDなどでは対象外となる場合があります。
Oliveフレキシブルペイは、家族カードの発行に対応していません。
Oliveフレキシブルペイを2年以上利用していない場合、年会費（手数料）が発生する可能性があります（年1,100円・税込など）。
クレジット、デビット、ポイント払いの3つの支払いモードを切り替える仕組みや、Vポイントアッププログラムなどの特典が複雑で分かりにくいと感じる方もいるようです。
既存の三井住友カードやSMBC CARDからOliveに切り替える場合、カード番号が変わるため、公共料金やサブスクリプションなどの支払い先変更手続きが必要になります。
も結婚に向いてない人間=社会不適合者やコミュ障チー牛でも無理矢理結婚させることで使い物になる人間に矯正する意味合いがあるのかなって最近思うようになってきた。
結婚生活の中でも否が応でもコミュ力の向上や人付き合いをしなきゃいけないし、生活費のための昇給を目指して仕事に打ち込まざるを得なくなるわけで、社会不適合を矯正するプログラムとしてお見合いからの結婚が機能してたのかもと勝手に考察してる。
つまりそれはお前らが大嫌いだった新しいものを否定する保守的な親そのものだな
情報技術者なら誰しもが認める事として現在の情報技術界はLinuxの知識が事実上の必修科目になっている
その影響によって世界中のSTEM・ICT教育はLinuxを学校教育へ導入する需要が高くなった。その結果が安価に導入でき学校教育グループウェアGoogle Classroomが製品パッケージとして存在するChromeOSだったんだよ
しかもより先進的なSTEM・ICT教育を導入する日本の有名私立や進学校(例えば灘や開成)、情報学科学部を持つ高校・高専・大学、ラズパイの発祥の地である英国、そして米国はラズパイを義務教育の中に導入した
更にNASAと連携したラズパイの学習プロジェクト「AstroPi」は国際宇宙ステーションへ常駐する宇宙飛行士によって子供たちがコーディングしたプログラムを実行して宇宙実験するという非常に野心的な学習プロジェクトが行われている
これらの結果を知って確実に来るであろう未来を想定するならば、今後10年以内に裕福な家庭や先進的なSTEM・ICT教育を導入する学校出身者であればあるほどLinuxを学んで社会に出てくるという確定的未来だ
世界各国地域でシェアは違うけれど、それが貧困家庭であってもSTEM・ICT教育で投入される学習コンピューターの6割〜8割がChromeOSであることを踏まえると、低い割合を想定しても新社会人の2人に1人はLinuxで学んで社会に出てくるんだよ
大卒が約半数となった日本で、我が子により良い教育を施したいと考えるのであれば、このSTEM・ICT教育の大激変である「WindowsやMacではなくLinuxを学ぶ」という動きは子供の将来を考える親ならば察知していなければならず、子供の需要に応えるのが親の努めならば親こそがLinuxを学んでおく必要があるんだよ
気持ちはわかる。発端の夫を倒したい元増田で夫も言及しているように「一般目線で考えるならばWindows」であることは間違いない。しかしその一般目線には前提として言葉を1つ追加する必要がある
それは「現在の親世代・経験豊富な社会人世代の一般目線ならばWindows」という形だ。誰に聞いても間違いがない。親世代・経験豊富な社会人世代はリアルタイムの今まさに仕事でWindowsを使っている。プログラマーやクリエイターならばMacという選択もあるだろう
しかし既に我々は知った。現行のSTEM・ICT教育は「WindowsやMacではなくLinuxを学ぶ」であることを。それはつまり「未来の社会の中心となっていく子供世代の一般目線ではLinux」という時代が到来しつつあり、更に言えば未来の日本をリードしていくであろう先進的なSTEM・ICT教育を受けている裕福な上流層の子供の一般目線は輪をかけてLinuxになっていくんだ
「Windowsを学ぶ方が良いだろう」「学校教育で導入されるタブレットはiPadの方が安定していて高性能だ」
大人ならそう考える。しかしそれは現在のSTEM・ICT教育がどうなっていて未来の人材がどのような一般目線を持っているかを想定しないという、今自分の生活が大事で革新性に拒否感を示す保守的な大人ならではの直感でしかないんだ
「WindowsやMacではなくLinuxを学ぶ」という現在のSTEM・ICT教育から予測できる確実に訪れる未来へ先行投資できるか否か。この話題はそれを機敏に察知できるかのリトマス試験紙としての側面を持っていた深い話題なのだよ
欧米や裕福な日本の家庭はLinuxを、ラズパイを教育に導入している。それを知った我々がどうしなければならないかなんて言うまでもないだろう
日曜プログラミングは続く
アホのPerplexity Proも間抜けなGeminiも捨ててClaude Sonnet 4.5に頼ったところすいすいと進む。コードも綺麗だ
ある機能の追加について要求したところ「リセット(初期化)するなら前のデータを保存しておいてそれを呼び出したらええやで」と提案された
ワイはコードは1ミリも書けないが、それは複雑化するだけなのは分かった
なので「初期データの呼び出しの時に参照したプログラムをもう1回叩けばいいのでは？」と送ったら、それがシンプルやでと30行くらい短縮したコードを送ってきた
隅々までは理解してないけどコスト意識や論理的な検討能力によってAIの職務遂行を輔弼する、これがオペレーターのスキルなのでは
本ドキュメントは、外部の観察者による戦略的視点からの提言案であり、事実認定や人物評価ではなく、「もしこういう前提なら、このような戦略もあり得る」という仮説的な提案です。
2. 大規模言語モデルや生成AI技術は、急速にコモディティ化しつつある。
- 単価の下落
- 競合の増加
-API /SDK /オーケストレーション
などを含めた **ソリューション／プラットフォーム** を提供し得る立場にある。
自前で大規模データセンターを保有・拡張する戦略には、以下のリスクが存在する：
-認定DC は「OpenAI対応インフラ」として市場にアピールできる
3. **DC 側はCAPEX・OPEX・運用リスクを負担**
- OpenAI：
-ライセンス料
- 利用料のレベニューシェア
このモデルは、コンビニエンスストアやクラウド基盤ソフトウェア（例：VMware、ARMライセンスモデル）に類似した **フランチャイズ／プラットフォーム戦略** に近い。
など「差別化要因」に集中投下できる。
を分散できる。
- 未到来のブレイクスルーを前提にした大規模CAPEX は、
-価格低下
2. **既存技術＋既存インフラをフル活用することで「時間を買う」**
-既存DC を活用することで、市場展開までのリードタイムを最短化できる。
を作れる。
3. **「今ある技術でどこまで世界を押さえられるか」を優先的に考える**
-未来の理想状態より、現在の配備速度・採用件数・開発者エコシステムの拡大をKPI に置く。
1. **ビジョンと所有欲の分離**
-インフラ所有
-資産規模
を混同しない。
- 自社が全てを所有するモデルではなく、
-世界中のプレイヤーに役割を与えるプラットフォーム構造の方が実現しやすい。
- 「OpenAI と組む方が得だ」と明確に感じる収益構造・責任分担を設計する。
- 握るべきは、
-安全性と信頼
-ブランドと標準
- 手放してよい（外部に任せる）ものは、
-建物
-ラック
- 電力インフラ
- 日々の運用
-CAPEX 回収の難しさ
を考えると、必ずしも最適とは限らない。
- OpenAI が「AIプラットフォーム」「AIフランチャイズの本部」として振る舞い、
-スピード
-支配力
のすべてにおいて合理性が高い。
-戦略構造と資本効率、時間軸の観点からの一つの選択肢として提示するものである。
以上。
これさ
愚かな人間の都合など完全無視、LLMのための高効率プログラミング言語「Sui」（粋）
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
別にいいんだけど、どうにもブクマカ含めて、しっくり来る批判できてないんだよな
それが気になってしょうがない
俺ごときが言ってもアレだから、Gemini3.0先生に頼んだよ（一時チャット、Pro 3.0思考モード）
ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
感想:一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM（Transformerアーキテクチャ）の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
メリット:
・トークン効率の改善:Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減（トークン節約）は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntaxErrorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト（メモリ）を圧迫しにくくなります。
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード（Pythonなど）」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot（プロンプトでの例示）に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力（事前学習の重み）を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ（幻覚の連鎖）に陥るリスクが高いです。
・CoT（Chain of Thought）の阻害:最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。
正しいと思う所（Agree）
理由:人間にとっての「読みやすさ（可読性）」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x>10: よりも ? x10 の方が情報密度が高いのは事実です。
理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
正しくないと思う所（Disagree）
・「可読性を排除しても良い」:
理由:ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。
パース（解析）は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
これが最大の問題点です。LLMは変数名（user_id, total_price など）に含まれる「意味」を使って推論を行っています（Semantic Grounding）。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング（if/forブロック）の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク（塊）として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。
＞現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。
ここ！マジで覚えてね
LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手
機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない
ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について
「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
・DSPy, Guidance,Microsoft Guidance:
・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型（JSONなど）に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
・SGLang:
・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
・Gorilla LLMなどの試み:API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存のPython やJSON を正しく出力させる方向（Constrained Decoding）が業界の標準解です。
・擬似コード:論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。
後者については
現状の最適解:現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解はPython です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。
総評: Suiは、「既存のLLM（GPT-4など）に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAIネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。
お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ？
聞く時は忖度させるんじゃないぞ？
この作者もAIに乗せられたのかもしれんし
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プロンプト
以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
（省略）
タスク管理、段取り、情報整理、感情コントロールなど、多くのスキルが必要になるが、
現実には誰でも親になれるため、育児スキルのレベルと親になるハードルが一致していない。
就業や起業には一定の能力が求められるのに、育児だけはその制約が存在しない。
人口の約13.6％を占める境界知能（IQ70〜85）の人々は、平均より認知処理力が低く、
といった特徴がある。
育児は、抽象性・段取り・情報量・マルチタスクが必要なので、こいつらが母親になっても、まともに育児はできない。
加えて、行政サービスや教育プログラムは、前提として一定の情報処理力を要求するものが多く、こいつらには使いこなせない。
で、育児がうまくいかないと、ストレスがたまり、問題の原因を正確に把握することが難しくなる。
0→1でなにかやりたいケースじゃなくて、既に自分の分野として持ってる領域でAIを導入しようとする時に凝りやすい現象なんじゃないかと思って。
例えば絵なんて描いたこともない人が、プロンプトで絵を生成したら「うおーすげえ見たかった（描きたかった）絵が出てきた！」と喜べる。
でも元々絵を描いてる人がAIに描いてもらった絵というのはどこかしら気になるポイントが出てくるはずだ。
なので現状での使い方というのは例えばポーズの参考だったり、アイデア出しだったり、どうでもいい背景だけ使うとか、けっこうそういう落とし所になると思う。
でも中には（特に半端に画力がない人が陥りやすい）なにがなんでもAIでやるぞ、なぜなら自分より上手だから、という感じで頑張ってしまう人がいる。
俺は別にAI反対派とかではないので、それが楽しいならまあいいのだけど、もはやそれは苦行になってないかレベルで時間を費やしてる人もまあまあいるのだ。
そこの努力、まあ少し前でいえばプロンプトをひたすら研究するとか、完全に無駄とは言わないけどそのうちAI側の解釈がもっと上手になる、
あるいは下書きやラフをイメージとして与えればそちらのほうがダイレクトに伝わって精度の高い生成になる、
そういうふうになっていくであろうことは確実なのに（実際そうなってきてるし）あっという間に陳腐化してくであろうプロンプト文をこねくり回す事に時間をかけてなんになるのか。
プログラムでも同じような現象はあって、フルに近いAIコーディングとかやりはじめるときに、AIへの設計指示とかこねくり回したあげく俺はいったいなにを書いてるんだろう状態になってしまう。
気がつけば人間が一生懸命チェックしていて、楽をするはずがしんどいとこばかり人間がやってる。
要するに今は過渡期なのだ。AI環境というのは日々どんどん進化していってる。
これをなにか出てくるたびに驚いてすぐ飛びついて使いこなそうとしてたら大変だ。
AIそのものが面白くてやってる人もいるだろうからそういう人はまあいいと思うけど
便利に使いたかったはずなのに、ハマりすぎてまるでAIに使われちゃってるみたいなことになってる人は、その時間無駄だと思うのでやめたほうがいいと思う。
クリームやったらキュレルええで
一部嘘が存在していて、そもそもデータの収集に関しては少年S以外にもプログラムを動かしている人間がいて、それに関する情報共有のことを実況と呼んでいる可能性があります。
私たちは全てを知っている。そして、報道各社や警察関係者が嘘をついていることも知っている。私たちは真実を伝えるべきだし、私たちもそうしようと思ったのでここに書くことにした。私たちが偽物だと思うならohnostartedbruh[at]pissmail.comまで連絡してほしい。彼とは関わりがあったので、その証拠としてデータの一部を開示することができる。
報道各社は、生成AIを悪用した犯罪だと書いているが、全てが嘘である。インターネット上にある情報で、逮捕と不正アクセス以外に真実は存在しない。私たちは彼が生成AIを使ってプログラミングをすることを好む人間ではないと知っているし、そもそも日頃からそのような人間を馬鹿にしている発言を見かけていた。おそらく警察関係者か報道各社には生成AIをひとまとめにして悪だという思想が存在する。
それに、脆弱性の内容と不正アクセスプログラムの説明も事実とはかなり異なる。これに関しては書かないが、脆弱性の内容はもっと単純であるし、初心者プログラマーがやりがちな実装漏れだったと言える。
大阪市平野区の高校２年の男子生徒（１７）というのは長いので、以降は少年Sとする。
母子家庭ではあるが、母親との仲が悪いといった話は聞いたことがなかったし、むしろ時々母親のことを気遣う発言もしていた。西洋哲学や文学に興味を持っていて、それなりに倫理観もあったはずだが、少年Sがどうして犯罪行為を始めたのか理解はできない。憶測でしかないが、おそらく最初は貧困によるものだったと思う。
ヤフコメやX(旧Twitter)を見ていて思ったことがある。こいつらは脳みそがないのか？憶測で話すにしても見当違いなことばかり言っている。「生IPで攻撃したから捕まった」だとか、「足がつくなんてまだまだですねぇ🤓」みたいなことを言っている自称有識者どもがいるが、少年Sが捕まった理由はそこまで単純なものではない。
そもそも、彼はクレジットカード不正利用をメインに犯罪行為をしていたし、それで稼いでいた。詳細は伏せるが、全く関係のない事件で使われたクレジットカード情報を手に入れ、その不正利用から足がついて家宅捜索を受けたと少年Sは話していた。
CTFでググってくれ。間違ってもCTFプレイヤーを攻撃するなよ。ほぼすべてのプレイヤーには倫理観があるし、聞けば大体の人たちが技術者倫理について教えてくれるだろう。
わざわざこんなことを書いたのには理由があって、X(旧Twitter)のアニメアイコンどもが高校生向けの大会だとか、憶測で見当違いなことを言っていたから腹が立っているだけだ。特定を防ぐために実績は挙げないが、SECCONやさまざまなコンテストでそれなりの結果を残していた。
私たちでさえまだ連絡は取れていないし、そもそも少年Sは犯罪から足を洗おうとしてインターネットから距離を置いていた。もし仮に釈放されたとしても少年SがSNSを始め、あわよくば承認欲求のために自称するなんてことは天地がひっくり返えってもありえないだろう。
犯罪者であることを自称するメリットはなにもないし、承認欲求のためにやっているんだとしたら別のことをやった方がいい。
たぶんあると思う。私たちと言った通り、複数人がデータを保有している。そのうちの誰かがどんな用途に使おうが自由だと少年Sは言っていたし、文章を書いている私も完全に把握はしていない。
他に疑問があったらメールかコメントをしてほしい。私たちはできるだけ丁寧に答えるつもりだし、真実を答えるつもりだ。私たちは嘘を吐かない。だからあなたたちも冷静かつ誠実あってほしい。
Permalink |記事への反応(14) | 20:20
文体を分析する手法のひとつで、書き手のプロファイリングなどを目的とする。
例えば、匿名ダイアリーでも「これAIが書いてるだろ」といった言及は珍しくないが、これもスタイロメトリーの一環といえなくもない(体系化や定量的な分析がなされていないため、あくまで“一環”ではあるが)。
リワード決まってた。
カクヨムとなろうで投稿作品違うから、単に比較はできないけども。
カクヨムは1話2000文字程度で連載してることを踏まえると、1PVあたり半分くらいの単価。
パーサ【parser】パーザ
パーサとは、コンピュータプログラムのソースコードやXML文書など、何らかの言語で記述された構造的な文字データを解析し、プログラムで扱えるようなデータ構造の集合体に変換するプログラムのこと。 そのような処理のことを「構文解析」「パース」（parse）という。2025/08/29
https://e-words.jp › パーサ
「Purser」とはどういう意味ですか？
なお、かつては女性の「客室乗務員」のことを「スチュワーデス」、男性の「客室乗務員」のことを「スチュワード」や「パーサー」と呼んでいたが、今では旅客機に限らず鉄道や客船の中で、乗客に接客サービスをする「客室乗務員」を統率する立場にある者を「パーサー」や「チーフパーサー」と呼んでいる。
エンゲルマン（Siegfried Engelmann）が開発したDirect Instruction（DI） は、一般的な「直接指導」とは別物です。
“科学的に最も効果が実証された教授体系のひとつ” で、特徴と構造が非常に厳密です。
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🔵 エンゲルマンのDirect Instructionとは？
教師が使う言葉・質問・例示・練習の順番まで完全に設計された教育プログラム のこと。
単なる教え方ではなく、
のが最大の特徴です。
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① 誤り最小化（Errorless learning）
例：
• 似た概念を同時に教えない
• 誤りにつながる例をあえて順を変えて最初に見せない
→子どものミスは「子どもが悪いのではなく、教材設計が悪い」という発想。
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② 最適な例示（Carefully sequenced examples）
概念を理解するための**例（examples）**を数学的に設計する。
• 良い例だけでなく「対比例」「非例」も意図的に配置
例：
同じ長さでも、形や向きを変えて提示することで「長さ」が抽象概念だと理解させる。
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• 失敗をすぐに修正（Immediate correction）
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授業の脚本（スクリプト）を教師がそのまま読むように設計されている。
• 誰が教えても同じ効果になる
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•DISTAR Reading（Teach Your Child to Read in 100 Lessons）
• Corrective Reading
• Connecting Math Concepts
• Language for Learning
• Expressive Writing
これらは、数十年にわたり研究と改善を積み重ねたプログラムです。
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アメリカの史上最大の教育実験 Project Follow Through（1967–1995） で、
•学力
•学習意欲
•自尊心
どの指標でも
Direct Instructionが全モデル中トップ という結果になったことで有名です。
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🧩 なぜそんなに効果があるの？
• 誤解が起きる部分を先に潰している
•教師の質の差を縮小できる
という特徴があります。
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⚠️批判点もある
•教師の自由度が低い（スクリプト通りに授業を進める必要がある）
• 「訓練っぽい」「機械的」という印象を持たれることがある
• 高いレベルの抽象思考・学問的探究を直接伸ばすわけではない
しかし、
基礎学力や読解・計算力の習得性能では他の方式より圧倒的に高い
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📝 まとめ
• 誤りを最小化するために例示の順番まで最適化
