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はてなキーワード:メッセージングとは
“公共放送局BBC（英国放送協会）の特派員ジョー・タイディ氏はある日、メッセージングアプリケーション「Signal」を通じてMedusaというサイバー攻撃グループのメンバーからメッセージを受信。タイディ氏のPCにアクセスさせてくれれば、その後支払われるであろう身代金の15％を提供すると持ちかけた”
https://news.yahoo.co.jp/articles/a6160491577a5050242a76fe571989fdad2d003f
戦略的共感と認知的安全保障：反発を招かない政治的批判のための包括的枠組み
現代の政治空間は、政策の不一致（イデオロギー的二極化）以上に、対立グループに対する嫌悪や恐怖といった感情的拒絶反応（情動的二極化）によって支配されている。この環境下において、伝統的な「批判」の手法――事実の提示、道徳的糾弾、論理的論破――は、その機能不全を露呈しているだけでなく、逆効果をもたらしていることが多くの実証研究によって明らかになっている。批判対象者の信念を強化してしまう「バックファイア効果（Backfire Effect）」や、批判者を存立危機的脅威とみなす「アイデンティティ防衛機制」が作動するためである。
本報告書は、心理学、認知科学、政治社会学の最新知見に基づき、政治的対立者に対して反発（バックラッシュ）を招かずに影響力を行使するための戦略的枠組みを提示するものである。ここで目指すのは、単なる「中道的な妥協」や「礼儀正しさ」の推奨ではない。人間の認知アーキテクチャの脆弱性と特性をハッキングし、相手の道徳的・感情的防御壁を迂回してメッセージを届けるための、エンジニアリングされたコミュニケーションプロトコルである。
報告書は大きく三つのフェーズで構成される。第一に、なぜ従来の批判が失敗するのかを脳科学的・心理学的メカニズムから解明する理論編。第二に、その防御壁を突破するための具体的な対話技法（ディープ・キャンバス、ストリート・エピステモロジー、NVC）を体系化した実践編。そして第三に、これらの技法を個人のスキルから社会運動へとスケールさせるための組織論と普及戦略である。
効果的な批判戦略を設計するためには、まず人間の心がどのように政治的情報を処理し、拒絶するかというメカニズムを理解しなければならない。政治的信念は単なる情報の集合体ではなく、個人のアイデンティティや所属集団への忠誠心と融合した「拡張された自己」の一部として機能している。
近年の政治心理学における最も重要な発見の一つは、情動的二極化（Affective Polarization）の実態解明である。これは、対立する政治グループのメンバーに対して「好きか嫌いか」という感情的温度差が極端に開く現象を指す。研究によれば、情動的二極化は対人関係の悪化だけでなく、個人の心理的幸福感（ウェルビーイング）の低下、社会的支援の減少、ストレスの増大といった「個人内損害（Intrapersonal Harm）」をも引き起こすことが示唆されている。特に、リベラル層において高い情動的二極化とストレス、健康悪化の相関が見られることは、政治的怒りが批判者自身をも蝕むことを示している。
この情動的二極化は、脳内で一種の「信頼のファイアウォール」として機能する。アウトグループ（外集団）から発信された情報は、その内容の真偽にかかわらず、自動的に「悪意ある攻撃」としてタグ付けされる。扁桃体が脅威を検知し、前頭前野が論理的推論ではなく「反論の生成」のために動員される「動機づけられた推論（Motivated Reasoning）」が作動するためである。この状態にある対象者に正論をぶつけることは、火に油を注ぐ行為に等しい。
バックファイア効果とは、誤った信念を訂正しようとする試みが、かえってその信念を強固にしてしまう現象である。このメカニズムには、自己肯定感の維持と集団への所属欲求が深く関わっている。批判を受け入れることは、過去の自分を否定すること（自己の一貫性の喪失）や、仲間を裏切ること（社会的死）を意味するため、脳は全力でそれを回避しようとする。
さらに、批判のフレーミング（枠組み）が、受け手のイデオロギーとミスマッチを起こしている場合、説得効果は皆無となるばかりか、抵抗を強める結果となる。例えば、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）対策におけるメッセージングの研究では、リベラル層が「利得フレーム（マスクをすれば命が助かる）」と「損失フレーム（マスクをしないと命が失われる）」の双方に敏感に反応し、コンプライアンスを高めたのに対し、保守層はこれらのフレーミング効果に対して強い抵抗を示したことが明らかになっている。これは、問題が高度に政治化された文脈においては、一般的な行動経済学的介入（ナッジ）さえも、イデオロギーのフィルターによって無効化されることを示唆している。
批判が受容されるための極めて重要な、しかし見過ごされがちな因子として「知的謙虚さ（Intellectual Humility:IH）」がある。IHとは、「自分の知識や信念が間違っている可能性を認識する能力」と定義される。最新の研究は、対話において自身の知的限界を認める態度が、相手の情動的二極化を低減させる強力な緩衝材となることを示している。
特筆すべきは、IHが「相手からの好意（Target Liking）」を媒介して、対話への「接近行動（Approach）」を促進するというプロセスである。批判者が「私は絶対に正しい、お前は間違っている」という道徳的マウンティング（Moral Grandstanding）の態度を取ると、相手は「回避行動」をとる。逆に、批判者が「私も確信はないのだが」「複雑な問題で迷っているが」という不確実性を提示することで、相手の警戒心が解け、対話の土俵に乗る可能性が高まる。知的謙虚さは、相手の武装解除を促すための「白旗」ではなく、心理的防衛壁を通過するための「通行手形」として機能する戦略的資質である。
政治的対立の根源には、事実認識の相違以上に、道徳的直感の相違がある。リベラルと保守は、異なる「道徳の言語」を話しているにもかかわらず、自身の言語で相手を説得しようとするため、コミュニケーション不全に陥る。本セクションでは、道徳基盤理論（Moral FoundationsTheory: MFT）を応用し、批判を相手の価値観に翻訳して届ける「道徳的リフレーミング」の技術を詳述する。
ジョナサン・ハイトらが提唱した道徳基盤理論は、人類の道徳的判断が以下の5つ（または6つ）の生得的な基盤の上に構築されているとする。
実証研究が一貫して示すのは、リベラル層が主に「ケア」と「公正」の2基盤に強く依存するのに対し、保守層は5つの基盤すべて（特に忠誠、権威、神聖）を重視するという非対称性である。
多くの政治的批判が失敗するのは、リベラルが保守に対して「それは弱者を傷つける（ケア）」「不平等だ（公正）」というリベラル特有の語彙で攻撃するためである。保守層にとって、これらの価値は「忠誠」や「権威」よりも優先順位が低いため、批判は響かない。逆に、保守がリベラルに対して「伝統を破壊する（権威）」と批判しても、リベラルはそれを抑圧としか捉えない。
反発を招かない批判のためには、自身の主張を相手の道徳基盤の語彙を用いて再構成（リフレーミング）する必要がある。これを「道徳的合気道」と呼ぶ。相手の道徳的エネルギー（価値観）を利用して、相手の姿勢を崩す技法である。
以下の表は、主要な政治的争点において、従来のリベラル的批判（バックラッシュのリスク大）を、保守的道徳基盤に翻訳した戦略的フレーム（受容可能性大）に変換したものである。
| 争点 | 従来のリベラル的批判（高リスク） | 戦略的リフレーミング（低リスク） | ターゲットとする道徳基盤 |
|---|---|---|---|
| 環境保護 | 「地球温暖化は弱者や未来の子供を苦しめる。」（ケア） | 「我々の国土と美しい自然は神からの授かりものであり、汚染から守り抜く義務がある。」 | 神聖／堕落、忠誠／背信 |
| 同性婚 | 「誰を愛するかは個人の権利であり、平等であるべきだ。」（公正） | 「結婚は社会を安定させる伝統的な制度であり、同性カップルもその責任ある関係に組み込むべきだ。」 | 権威／転覆（社会秩序）、忠誠 |
| 軍事費 | 「軍事費を削って福祉や教育に回すべきだ。」（ケア／公正） | 「無駄な軍事支出は国家の財政を弱体化させ、真の国防力を損なう背信行為だ。」 | 忠誠／背信、権威 |
| 政治腐敗 | 「富裕層ばかり優遇するのは不公正だ。」（公正） | 「私利私欲のために公職を利用することは、国家への裏切りであり、高潔な職務を汚す行為だ。」 | 忠誠／背信、神聖／堕落 |
| 移民問題 | 「難民を助けるのは人道的な義務だ。」（ケア） | 「秩序ある移民受け入れは、国家の活力を維持し、アメリカンドリームという伝統を守るために必要だ。」 | 忠誠、権威（秩序） |
研究によれば、保守層に対して環境保護を「神聖さ」や「愛国心」の文脈で語った場合、リベラルな文脈で語った場合よりも支持率が有意に上昇することが確認されている。重要なのは、主張の内容（環境を守る）を変えるのではなく、その理由付け（なぜ守るか）を相手の言語に翻訳することである。
批判は通常、「現状のままでは悪いことが起きる」という損失フレーム（Loss Frame）で行われることが多い。しかし、損失フレームは恐怖や不安を喚起し、防衛的な反応を引き起こしやすい。これに対し、「ゲイン・フレーム（Gain Frame）」を用いた批判は、望ましい未来像を提示し、その実現を阻害する要因として現在の問題を指摘する手法である。
例えば、政治家のスキャンダルを追及する場合、「彼は嘘つきだ（損失フレーム：信頼の喪失）」と攻撃するのではなく、「我々は正直で高潔なリーダーを持つに値する国家だ（ゲイン・フレーム：尊厳の回復）」と主張する。このアプローチは、批判の対象を「個人」から「規範の維持」へとずらし、相手の「権威への尊重」という道徳基盤を刺激しつつ、攻撃性を緩和する効果がある。研究は、特にリスク回避傾向の強い層に対しては損失フレームが有効な場合もあるが、イデオロギー的に対立する層に対しては、ゲイン・フレームや道徳的適合性の方が「聞く耳」を持たせる効果が高いことを示唆している。
理論を実践に移すためには、具体的な対話スクリプトと手順が必要である。ここでは、異なる文脈（対面、オンライン、深い対話）において効果が実証されている3つの主要なプロトコルを詳述する。
ディープ・キャンバスは、戸別訪問（キャンバス）において10〜20分の深い対話を行うことで、トランスジェンダーの権利や移民問題などの二極化した争点に関する態度を変容させる手法である。従来の「事実の弾丸」を撃ち込む方法とは異なり、「脆弱性の交換」を通じて相手の情動的反応を書き換える。
研究によれば、ディープ・キャンバスは従来の説得手法の約102倍の効果を持ち、その効果は数ヶ月持続することが確認されている。
ストリート・エピステモロジー（SE）は、相手の信念の「内容（What）」ではなく、その信念に至った「プロセス（How）」を問うソクラテス式問答法である。Permalink |記事への反応(1) | 11:19
Appleマップ・Google Maps・Yahoo!マップ・Bing地図・HEREWeGo・Waze・ゼンリン地図ナビ・moviLink・Sygic・地図マピオン・乗換MAPナビ・MapFan・COCCHi・navico・スーパーマップルの地図を見比べて思ったことを書いた。
地図の正確性とかは使用する場所にもよりけりだから、あえて評価しない方向でいく。ただし最近のオンライン地図サービスは誤りを報告する機能がついていることもおおいから、証拠写真を撮影したうえでそれを使用するとよい。
なお、あくまで地図サービスとしての比較なので、地図アプリとカーナビアプリが別になっているものは、地図アプリのみで比較している。なお、一部スマホアプリ限定機能を比較にいれているものもある (各アプリ固有の便利な機能もあるので) 。
ラスター画像 (jpgとか) を使用した地図が一般的だった時代 (2012年) 、いちはやくベクター画像を採用したことから、当時先進的だった (いまではほぼあたりまえになった) 高精細ディスプレイとの相性がよく、うつくしい表示でみることができた。
あとベクター画像はラスター画像にくらべてデータ使用量がすくなく、MVNOの昼休みの時間帯でも待てば (けっこう待つが)地図が表示されたのもメリット。(当時のGoogle マップは通信速度がおそいといくら待っても表示されなかった いまはベクター化されており待てば表示できる)
※現在はAppleもふくめてオフライン表示に対応しているサービスがおおいので、MVNOの場合は事前にダウンロードしてから使用するのがおすすめ。(オフラインが日本だけ非対応のサービスは明記します)
そのかわり、iPhone 4・iPod touch (第4世代) には負荷がおおきく、アプリが強制終了してしまうこともしばしばあった。
...さて、本題にもどると、当時としては先進的だったが、いまはGoogle マップやさまざまな会社の地図サービスもまねをしたため、似たり寄ったりになってしまった。
ただ、アメリカの一部地域では超リアルな3D地図が使用できるのはメリット。仮に日本展開したらものすごいコストがかかるんだろうな...。地図サービストップレベルでのうつくしさなので、もしアメリカの地図をみる機会があればためしてみてほしい。
画面表示をすっきりさせる目的のためか、データ提供元の表示が地図モードボタンのなかに集約されている。Appleマップのベースとなっている地図はジオテクノロジーズ (MapFanの提供元で以前はパイオニアグループだった) 。10年前はゼンリン優勢だったけど、ジオテクノロジーズを採用している地図サービスもふえてきた。
いちおう交通状況 (事故や道路工事など) を報告する機能はあるが、ナビゲーション専用機のシェアが高い日本ではスマホナビはGoogle マップ勢が大多数のため、渋滞情報以外はほとんど役に立たない。
日本においては、交通機関地図の色が国産の地図サービス並みに色あざやかのため、交通機関で移動するならGoogleよりもこっちを推したい。
...ただし、ほんとうの鉄道初心者であれば、地図サービスよりもJR東日本アプリ (JR海・西と提携しているため東北から中国までの広範囲でつかえる) など乗換案内専門のサービスをつかったほうがよいだろう。というのも、乗換案内専用のサービスは、駅名ではなく最終目的地で入力すれば最寄り駅だけでなく最寄りの出口までおしえてくれるため。あとリアルタイムの走行位置を表示できるサービスもある。
どうでもいいが、レビュー機能は病院やクリニックなど、一部カテゴリでは使用できないようになっている (薬局はレビューできる) 。Googleがどのカテゴリでもレビューできるのとは対照的。
自動車での音声案内は "一時停止で右方向" といった、信号だけでなく一時停止標識も目印として案内される。なるほどと思った。
そのほか、"このまま信号を通過" "このまま出口を通過" (高速道路でJCの直前にICがある場合など) といった、実際に曲がるポイントの手前の分岐というトラップにひっかからないような配慮がされている。
Googleのブランド力だからなのか、圧倒的利用率となっており、iOS 6 (Appleマップ初搭載)から現在にいたるまでApp Storeの無料ナビゲーションランキング1位の座をほとんどゆずっていない。また、iOS 26.2からは (EUの圧力なのかはわからないが) ついにデフォルトのナビゲーションアプリをApple以外に変更できるようになったため、今後さらに利用率が増加することがみこまれる。
※iOS 26.2時点では、アプリのインストール・メール・メッセージング・通話・通話フィルタリング・ナビゲーション・ブラウザアプリ・翻訳・パスワードとコード・非接触型アプリ (タッチ決済のこと) ・キーボードのデフォルトを変更可能で、2026年1月現在はそのなかのメール・ナビゲーション・ブラウザアプリ・翻訳・パスワードとコード・キーボードをGoogle製に変更することができる。Googleアプリはほとんどつかっていないが、非接触型アプリだけはGoogleの参入につよく期待したい (Google Payに対応すれば楽天EdyとかもiPhoneに搭載できるのではとみている) 。
数年前、ゼンリンから独自データジオテクノロジーズに変更になったのは話題になったが、Appleとちがって圧倒的利用率により失われたデータの回復がはやかったというのも特徴だった。
圧倒的利用率とAndroid標準搭載 (デフォルト設定でGoogleに自動送信) という強みをいかした独自の混雑状況を提供している。そのため、いきたい施設が混雑しているときを避けるのに役にたつし、ほかの地図アプリでは表示できないような小さい道路の渋滞情報まで表示できる。
高速道路と一般道路をカラーで区別する手段がないのが難点。ナビゲーションどおりに走行するならそこまで気にすることもないが、ナビゲーションを使用せずに高速道路と一般道路をつかいわけたいならほかのアプリのほうがよいだろう。
徒歩や交通機関でルート検索したときの徒歩時間が他社より若干はやめに計算されているような気がする。とくに交通機関は迷わずにルート案内どおりに移動できる前提での時間計算になっているので、電車をあまり使用しないのであれば、乗り換え時間が表示された徒歩時間 +3分ほどの余裕があるかを確認するのがおすすめ。
計算が面倒ならJR東日本アプリなど乗換案内専用サービスで歩く速度を "ゆっくり" または "もっとゆっくり" に設定して検索することをおすすめする。もしくは後述のYahoo!マップなら交通機関ルートの初期設定が "少しゆっくり" になっている。検索するような人は乗り換え時に迷うこともおおいので、この初期設定は評価したい。乗換MAPナビも交通機関で歩く速度を選択できる。
あとは検索バーが上側なのもGoogleらしい (Chromeもそうだから) 。PCの操作に慣れてたまにスマホという人にとってはこっちのほうが逆に都合がいいのだろう。自分はジェスチャー操作に慣れたから下側のほうが都合がいいのだが。
あとスマホアプリで完全な全画面表示にする手段もない。Appleは検索バーだけ表示にできる、Yahoo!とマピオンは完全な全画面表示にできるから、ふだん全画面表示にしているとどうしてもGoogleの窮屈さを感じてしまう。まあ、Googleは世界最大の広告会社ということもあり地図にも広告を表示しているから、どうしても消せないという面はあるのだろう...。
Mapboxの地図が使用されているが、Mapboxはゼンリンと提携しているため、Google マップが独自ジオテクノロジーズの地図になったのを期にゼンリンにこだわる人からの利用がふえた。配色が濃いのが日本サービスらしい。
また、日本サービスならではの特徴として、地図の種類に "住所" がある。東京都町田市の境目を確認したり、北海道の市区町村のふりがなを確認したりするのに便利。
日本のサービスということもあり、渋滞情報はVICSを使用している。そのため、ナビゲーション専用機での走行データもしっかり渋滞情報に反映される。
オフラインでは "防災モード" という自宅や職場付近のハザードマップのみダウンロードできるので、AppleやGoogleのように任意の場所を指定してダウンロードするということはできない。旅行先ではオンライン必須ということは了承しておくこと。
アプリが2025年7月にサービス終了してしまい、現在はブラウザーからしか利用できない (よく使用するならブラウザーからホーム画面に追加という手もある) 。
日本においては (道路の線とスポットアイコン以外)ベクター画像がいまだに使用されていないため、高精細ディスプレイでは画質が悪く感じる。はやく対応して...。実際Windowsのフィードバックアプリのマップカテゴリーで高評価数を特に集めたのが日本の地図は画質が悪いという投稿だった。
Windows 7までのMicrosoftは日本ローカライズが丁寧だったのに (日本独自仕様のMSNもWindows 8.1でグローバル仕様に統合され消えてしまった) 、いまとなっては日本市場をあまり考えていないとしか...。Windows10でやっとMicrosoftIMEのクラウド候補に対応したのだけは評価したい。
航空写真は鳥瞰図モードがあり、当時としては高画質だったのだが、現在はほかの地図サービスも航空写真が高画質になったうえ、3Dモードで立体的にみることもできるようになったから鳥瞰図モードのメリットは減った。
PCにおいては、ルート検索はできるが、ナビゲーションはできない (アプリもそうだったからそういう仕様なのだろう) 。スマートフォンにおいては、Bing上では検索せず、デフォルトのナビゲーションアプリが起動する、特殊な仕様 (ルートを設定できても音声案内できない問題への対策と思われる) 。
なお、PCで検索する交通機関は鉄道のみ対応していてバスは未対応。
オフライン地図はそもそもアプリがサービス終了しているが、あった時代でも日本はダウンロードできなかった。
※日本は地図の権利の関係でオフラインダウンロードできないサービスがおおいため、一概にMicrosoftを責めることはできない。(この記事中では日本だけ未対応の場合はすべて明記します)
サービス自体は昔からあるものの、日本でのサービス開始が2024年という新参。日本では海外勢はGoogle一強みたいな状態でやってきたけど、はたして成功するのかどうか...。それゆえレビュー動画もほとんどみない。
地図の配色が全体的に淡めな傾向がある。10年前で淡めな色づかいだったAppleよりも淡い。濃いめのYahoo!とは対照的。すっきりした色がこのみならおすすめ。ただし新幹線は (淡めな地図のなかでは) びっくりするほど濃い色で表示される。地図表示を交通機関にきりかえて在来線と見比べてもなお濃い。
日本においては、ランドマークの3D表示がゼンリンの3D地図レベルでうつくしい。
Google同様全画面表示ができないので、検索せずに地図だけ見たいときはUIが邪魔に感じる。
駐車場所の保存が車 (自動車) ・自転車・オートバイそれぞれで保存できるため、車と自転車をつかいわけているなら便利。自分は運転免許をもっていないし自転車も運転しようとはおもわないため (個人的には自転車も免許制にするべきだと思う法律と実情があっていないから) 、どれも使用することはないだろうが...。
ナビゲーションは徒歩で使用する場合、歩く速度を自分で設定できる (初期設定はやや速いになっている) ので、Googleみたいにせかせか歩く前提の所要時間表示に悩まされることがない。
自動車ナビでは駐車場からの徒歩ルートを提案する機能もある (自動車はもっていないので日本で機能するかは不明) 。あと自動車をオートバイに設定できるので、規制を回避したルートで案内できる。
※Google Mapsのナビだけを頼りに二輪車走行はやめましょう (二輪車規制に対応しないため) 。HEREWeGoのような二輪車規制に対応したアプリでも、念のため実際の標識を確認しながら走行するようにしましょう。
あと海外製アプリとしてはめずらしく、一時停止標識の警告機能がついている (ナビゲーション中のみ有効) 。余裕をもった減速に活用してほしい。
交通機関ルートは項目としてはあるのだが、"この機能は、ご利用の地域ではまだ利用いただけません。" と表示される。日本は世界的にみても交通機関がよく使用されるので、はやいこと対応されるといいな。
オフラインはボタンを押すと "日本で本アプリをご使用の場合は、オンライン状態を維持してください。" と表示される。前述のとおり権利問題はあるだろうが、マップとしての出来はいいだけに残念。
記事が長くなりすぎて文字数制限にひっかかったためanond:20260201122950 に書いた。
anond:20260202081917 に書いた。
通信事業者の既存回線を「飛び越えて（Over The Top）」、インターネットを通じて動画・音声・メッセージなどのコンテンツを提供するサービスの総称で、NetflixやYouTube、Amazon Prime Videoなどが代表的です。従来の放送事業者や通信事業者を介さず、ユーザーはスマホ・PC・スマートTVなどで直接コンテンツにアクセスでき、音楽やメッセージングサービスも含まれます。
#主な特徴
インターネット経由:インターネット回線を利用してコンテンツを配信します。
多様なデバイス:スマートフォン、タブレット、PC、スマートTVなどで視聴できます。
オンデマンド:ユーザーが好きな時に好きなコンテンツを選んで視聴できます。
多様なコンテンツ:動画配信（VOD）、音楽配信、SNSなど多岐にわたります。
動画:Netflix、Amazon Prime Video、YouTube、Hulu、U-NEXT、TVerなど。
メッセージング:LINE、WhatsAppなど（通信事業者の網を介さないため）。
#OTTの背景
🎯 BLMは「手段の失敗」を伴った
BLM運動は、「黒人への構造的な差別を是正する」という緊急性の高い目標を持っていたため、その意図は正当でした。しかし、その目標達成のための**「手段」と「メッセージング」**において、深刻な失敗を犯し、意図せざざる結果を招いたと評価できます。
理念の限界: BLMの「黒人を最優先する」という焦点は、普遍的な連帯を阻害しました。
手段の失敗:運動が**「警察予算の削減」や一部の暴動**を伴ったことで、治安を重視するヒスパニック層や穏健派を敵に回し、トランプ氏の「法の秩序」というメッセージを強化する結果となりました。
したがって、BLM運動は、理念の普遍性という点でALMに劣り、手段の選択とメッセージ制御の失敗により、政治的な結果（ヒスパニック層の離反とトランプ氏の勝利）において不適切であったという評価は、現代の政治分析において強い説得力を持つ結論です。
最近、参政党の躍進を見ていると、「もしかして、あの層に刺さってるのでは？」と思うことがある。それが、巷で言われる「マイルドヤンキー」層。
もちろん、この言葉自体、明確な定義があるわけじゃないし、色々な人がいるのは承知の上。でも、彼らの特徴と参政党のメッセージングには、なんか共通項があるんじゃないかと。
参政党のどこが、彼らに響くのか？
この特徴を踏まえると、参政党の打ち出し方には、確かに「マイルドヤンキー」層に響く要素がある。
今まで投票率が低そうな層をうまく取ってる感じがするんだよなぁ。
https://anond.hatelabo.jp/20250628122821
それは、勝手に人間と同じレベルの挙動を期待してしまうからだ。
人型を取っているため、人間と同じように、家事や力仕事をやってくれるのだろうと期待されたが
ロボットとしての実情は、歩く、走る、階段の上り下りができる、といった限定されたものでしかない。
「これくらいならできるだろう」という期待感だけが高まり、実情でできることのギャップが大きくなり、勝手に期待外れにされる。
例えばルンバを始めとするロボット掃除機は、元々おもちゃのような作りで
くるくる回って、掃除もできるよ、のように消費者に過度な期待させず、市場に出したところ
徐々に売れ始めて、普及した。
これがもし人型であったならば、「掃除ができるのは当たり前」「ゴミ出しもやっておいてよ」「なんで料理できないの？」
というように、人間側が勝手に期待して、できないことを知ると勝手に幻滅して、普及しなかっただろう。
このように、ロボット業界において、人型にすることは、消費者の期待値を過度に上げ、幻滅させることに繋がり
人型にしないことが売れるためのコツになりつつある。
勝手に期待しておいて、勝手に幻滅する、これがAIの市場において起きていることである。
今流行りのLLMは人間の形をしていないじゃないか？と思われるかもしれないが.
チャットベースで質問や指示を投げるという点において、普通のメッセージングアプリでは人間が裏にいて.
考えてから答えを出してくれるので、ほぼ人間と同じインターフェイスをしていると言える。
また、知性を売りにした製品やサービスが今までにほぼなく、比較検討することもなかった
初めて生成AIに触れた人は、比較対象が人間（正確にいうと自分）しかないため
自分とAIの知識バトルを繰り広げてしまう。その結果、AI相手にマウントする人が出てくる.
また、人工知能の名称が理由で、過度な期待を受ける構造的問題がある
AIは今まで人間しかできなかったことが、可能になった情報技術の総称で、当たり前にできると思われたならAIと呼ばれなくなる。
これらは当時AIだと言われていたが、今ではAIと認識する人はいないだろう
生成AIもオートフォーカスも、ただの情報技術なのだが、その違いは、その当時の人間がすごいと思う技術かそうでないか
つまりAI、人工知能技術とは、人間の夢が詰まっている理想の技術であり、過度に期待が込められることが定められた技術なのである。
大学時代、ディープラーニングが来る前からAI関連の研究(自動運転、ボードゲームAI)をしている私に取っては
新しいAI技術が出てきても、ただの情報技術なので出来ることもあればできないこともあると割り切っているので
使えるところだけ使う姿勢になるが
そうでない非専門の人にとっては、いわゆるAI驚き屋がAI凄いともてはやし、過度に期待されている状態でAIに触れ
「人間と同じレベルで使えるか」という基準でAIを触り、できないことに幻滅して使わなくなる
また仕事を奪われるかもしれないという危機感から、人間より劣った部分を探すようになり
・「できないこと」より「できること」が何なのかに注目する
あたりになるかと思う。
だな。非公開アカウントにすることをゾーニングと考えるのはイレギュラー。
投稿ができるどんなサイトでも、個別の投稿ごとにその投稿が年齢制限が必要かどうか申告したりチェックされる機構があり、それが本来のゾーニングなんだよ。
非公開化は、自分という存在自身を隠すことで、本来的にはインターネット上の衆目から隠れたい、クローズドな友好関係をそのプラットフォーム上で持ちたい人のためにあるものだろう。
だが、社会とインターネットがほぼ等しくなっている現状、実際には、非公開アカウントを作る人は、社会的によろしくない犯罪(売春や薬物など)やテロなどにまつわる、後ろめたい人を利する仕様になっている。
プライベートなメッセージングは、公開アカウント上でもDMなどの機能で実現できるわけだから、世の中のWebサービスでは非公開アカウントが作れないようになってきている向きがある。
BL趣味やナマモノ趣味は犯罪ではないのだから(国や程度によっては犯罪かもしれないが創作物ということで基本的に守られるだろう)、犯罪者のようにコソコソする必要はないが、
好き嫌いの分かれるものだという自覚があるせいで、一般的なゾーニング機能を信じられず、自分で一人ひとり承認するために鍵をかけているような側面があるのだろう。
確かに一般的なゾーニングは自己申告ベースなのでくぐり抜けることも可能で、未成年が成年コンテンツを見たり、悪意ある人が興味外の分野を見に来ることも可能ではある。
だが、そのような性悪説にもとづくのではなく、性善説にもとづき、自分のbioかどこかに然るべきサイン(自分は○○な者なので嫌いな人は近づかないでね的な)をしっかり残してさえいれば、
勝手に入ってきて騒ぐものを無視したりどう扱っても構わないという強い心を持つべきだと俺は思う。そしてノイジーな人間を無視するのが難しいのであれば、各自でNGワードやら何やら、コンピュータ的な自衛手段がいくらでもあるはずだ。
ネットというのは昔から、気の狂ったようなゴミクズ野郎がそこら中にうようよいるものであり、それはそういうものとして、どう心理的距離を置いていくかということを考えるべきだ。
そうしたノイジーな群衆を個人の裁量でコントロールしようと思うことが間違いであり、それが非公開アカウントというやり方の筋が悪い理由でもある。
ネットにはまとめサイトや週刊誌記事を読んで真に受けるようなアホがゴロゴロいるが、知人が週刊誌まとめの言うような悪意・偏見を垂れ流していたら「うわぁ…信じられない」と態度で示して縁を切るだろう？
最近Webページで話題の技術を取り上げて、メリデメ表をそれっぽく作って、「技術選定しました (｀・∀・´) ！」
って言われてもさ。
なぜその比較項目を選んだのか？
点数つけて合計点で比較してるけど、重み付けとか存在しないのか？
疑問が山積み。
技術選定ってそもそも、どういうプロダクトになるか考えて、それに合致する技術を探すか作るかするモノであって、こうやってカタログショッピングする類のものじゃぁねぇんだが。
技術選定してからプロダクトのトポロジというかアーキテクチャを決めるんじゃなくて、プロダクトのトポロジというかアーキテクチャが先だろ？
技術ブログ見たら、笑顔で腕組みした写真載せてそういうキラキラした技術で新しいシステムに入れ替えました！ みたいなのがゴロゴロしてるけど、その記事書いた現場の実際なんて、新規機能追加に手間取るし、そもそもローカル開発環境構築に3日から1週間かかるとか、DockerDesktopがパンパンとか、おかしいことになってるって気づかんか？ って状態になってんのよ。
みんな、引き返せないところまで来てんの。
1日1日、底なし沼にじっくり沈んでいってんの。
そういうところで、システムがプロフィットセンターになってるところは、キャッシュフローが細って炎上する。コストセンターになってるところは無駄金貪って、キャッシュがガンガン燃える。
おいらはその前者によく入ってたから、こういう技術選定するような「イケてるエンジニア」の知らん現実をたくさん見てきてる。
でも、「新しいシステムは失敗してます。運用とか地獄です」って笑顔で腕組みした写真撮って、技術ブログなんて書けないでしょ？
最新のイケてる技術駆使してる、イケてる現場。できるエンジニアってブランディングしてるんだから。
クラウドの利点は、ロードバランサによるルーティング、増減可能な小さいコンピュートリソース(ElasticBeanstalkが本来はこれ)、メッセージング基盤、永続化層を、疎結合、軽量に組み合わせて大きなサービスを構築できることなのに、なぜそんな拡大版ピタゴラスイッチみたいなうんこの塔をありがたがるのか、理解に苦しむ。
ProtocolBufferson gRPC を盲目的にありがたがってるのとかも。
10倍！
とかね。
この手のカタログスペック厨、なんとかならんのかね？ と思うんだけど、理解できてない筋にはすごくできるエンジニアに見えるようだね。
勘弁してほしい。
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Kubernetes における最小のデプロイ単位。
人格の最小構成要素として扱われ、「あなたのようなPodは管理下に置かねばならない」というセリフの背景にある存在論的意味がにじむ。
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ReplicaSet
同一のPodを複製・維持する仕組み。
自己が複数のレプリカとして存在しつつも、同一のマニフェストから生成されているという「分散された同一性」のメタファー。
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etcd
Kubernetesの設定・状態を記録する分散キーバリューストア。
意識の設計図、つまり“私”という定義そのものが格納される場所。
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個々の神経プロセスが分離・コンテナ化され、脳内ユニットとして扱われる比喩。
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神経伝達物質がこのメッシュを通じて流れ、感情・認知のデータフローが統制されている。
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Prometheus
感情状態（セロトニンやノルアドレナリンなど）のリアルタイム監視に使われる。
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Kubernetesの中枢的通信窓口。
脳幹とControlPlaneを繋ぐ通信路、意識と肉体のインターフェースに相当。
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永続ボリューム（Persistent Volume）
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それぞれ「感情ハンドラー」「記憶ストレージ」「実行スケジューラー」として、Kubernetes構成要素に置換されている。
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HorizontalPod Autoscaler
負荷に応じてPod数を増減させる仕組み。
感情的・神経的な刺激に対する自己調整・反応のダイナミズムを示す。
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StatefulSet
「連続する私」の保証装置。自己認識や記憶の一貫性が維持される。
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Kafkaブローカー
思考や感覚のストリーム処理エンジンとして機能し、意識の統合に寄与。
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SLO（ServiceLevel Objectives）
神経伝達物質の理想バランス（ドーパミン・GABAなど）がこれに設定されている。
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Sidecarコンテナ
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ネームスペース
人格のモード（社会的自己 vs無意識など）が空間的に分割されている構造。
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ServiceDiscovery
メタ認知による「他の自己」や思考プロセスの発見と統合のメタファー。
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総評：
この世界観では「私」は単一の個体ではなく、Kubernetesクラスタ内で並列展開され、スケーラブルに存在している自己。
それぞれが独自の視点を持ちながら、同一のマニフェストに基づいて同期・統合されている。これはまさに「クラウドネイティブな意識」の描写であり、人格オーケストレーションという概念を象徴している。
ただ「広告屋じゃない」ってだけじゃそこまで信用できないんだけど、
「広告屋になろうとして失敗したから逆張りしてる企業」だから信頼している。
今更再度広告屋になろうとしたって無駄だって骨の髄まで理解してるだろう。
だから最強の広告屋の作ってるOSであるAndroidよりも望ましい。
でも、今は逆張りがたまたま上手くいってるから選べてるだけであって、
何らかの理由でAppleの業績が落ちぶれ始めたときにどうなるかは正直分からんね。
でも、世界中の有名なTech系Youtuberがどれだけ寄ってたかってiPhoneを貶しても
北米や日本を筆頭にずっとiPhoneが売れ続けてるの見ると、Appleが落ちぶれるタイミングってホントに想像つかないね。
スマホ単体ではもう別にiPhoneの優位性なんか無いし、広く言われてるエコシステムで囲われてるってのも
正直それだけじゃここまで根強い理由には足らんと思う。スマートウォッチやイヤホンとかだって取り立てて優れてるって程でもないしな。
アメリカ人だけが異常に気にしてたブルーバブルグリーンバブル問題もはっきりってバカだと思ってる。
たかがメッセージングアプリにあそこまで固執して批判してた人たちの思考回路がいまだに理解できない。
iMessageは閉鎖的だ！とか言いながらRCSクライアントは別のRCSクライアントと通信するのにSMSにフォールバックしてたりするしな。
iMessageに文句言う前にRCS陣営を統一しろよって思ってたわ。
とはいえ、Appleが落ちぶれるときはホントに崖を転げ落ちるように一気に経営が傾くんじゃないかと思ってる。
そうなったらもう広告屋の作るOSしか残らないんだよなぁ。その時はどうするかなぁ。
OnePlusも中国企業傘下に入ってOxygenOSもどうなんだろうって感じだしなぁ。
2023年、生成AIを搭載した検索エンジンの登場は世界に衝撃を与えた。米国政府が国家戦略として掲げるAI開発競争は、技術的優位性の確保と経済的リターンの獲得という二重の課題に直面している。OpenAIのGPT-4が示した驚異的な言語理解能力は、軍事技術から医療診断まで幅広い応用可能性を予感させた。しかし、黎明期の熱狂が冷めつつある今、業界関係者の間で囁かれる疑問は「この技術は本当に金を生むのか」という現実的な問いへと移行している。
米国政府は2021年度AI研究開発予算を32億ドルに設定し、国防高等研究計画局（DARPA）主導で軍事転用可能なAI技術の開発を加速している。量子コンピューティングとの融合や、半導体製造技術の国内回帰（CHIPS法）など、ハードウェア面での基盤整備に注力する姿勢は鮮明だ。特にNVIDIAのGPU需要は国防契約と連動し、同社の株価は過去5年で1,200%超の上昇を記録している。
大手テック企業の動向は矛盾に満ちている。MicrosoftはOpenAIに130億ドルを投資しながら、実際のAzureAIサービス収益は予測の60%を下回る。GoogleのBard統合検索では広告収入モデルの再構築に苦慮し、AmazonのBedrockプラットフォームはAWS顧客の3%未満しか採用していない。生成AIのコスト構造が明らかになるにつれ、1クエリ当たり0.006ドルという処理費用が収益化の壁として立ちはだかっている。
ChatGPTの月間アクティブユーザー数が18億を突破する中、OpenAIの年間損失額は5.4億ドルに達する。主要収入源であるAPI利用では、企業顧客の80%がプロトタイプ段階で開発を中止している現実がある。Microsoft 365 Copilotの事例が示すように、生産性向上ツールとしての価値認知と実際の支払意思の間には深い溝が存在する。ある調査では、Copilotユーザーの67%が「月30ドル以上の価値を感じない」と回答している。
AIチップ需要の過熱が生んだ半導体バブルは特筆すべき現象だ。NVIDIAの時価総額が2023年に1兆ドルを突破した背景には、H100GPUの価格が製造原価の800%を超える事実がある。TSMCの3nmプロセス需要の70%がAI関連に集中する異常事態は、半導体産業全体のリソース配分を歪めている。しかし、Cerebras Systemsの新型WaferScaleEngineが示すように、ハードウェアの進化速度がソフトウェアの最適化を上回る逆転現象が発生しつつある。
中国のDeepseek-R1がGPT-4の性能を1/10のコストで実現した事実は、業界の常識を根本から覆した。同モデルが採用した「動的ニューロン活性化」アルゴリズムは、不要なパラメータ計算を85%削減する画期的な手法だ。これにより、従来1回の推論に要した0.2kWhの電力を0.03kWhまで圧縮することに成功している。Deepseekの事例が証明したのは、計算資源の多寡が必ずしも性能優位を保証しないという逆説である。
Llama 3やMistralの進化が加速する中、独自モデルを保持する企業の競争優位性は急速に失われつつある。Hugging Faceのプラットフォームでは、1週間ごとに新しいLLMアーキテクチャが発表され、ファインチューニングの自動化ツールが普及している。特に中国発のモデルがGitHubで急増する傾向は顕著で、2024年上半期だけで3,200件の新規リポジトリが登録された。この状況は、初期投資の回収を前提としたビジネスモデルの存続自体を危うくしている。
国際数学オリンピック（IMO）の過去10年間で、中国チームが9回の優勝を達成している事実は軽視できない。特に2023年の北京大会では、金メダル6個中5個を中国国籍の学生が独占した。米国チームの実態を見ると、参加者の62%が中国系移民の子弟で構成されており、本質的な人材育成力の差が浮き彫りになっている。DeepMindの元チーフサイエンティフが指摘するように、「Transformerアーキテクチャの革新には組合せ最適化の深い理解が不可欠」であり、この領域で中国の研究者が圧倒的な論文数を誇っている。
清華大学のAI特別クラスでは、学生が高校時代からGANsや強化学習の数学的基礎を学ぶカリキュラムを採用している。これに対し、MITのコンピューターサイエンス学部では、学部2年次まで微分方程式の必修科目が存在しない。教育省の統計によれば、中国のトップ30大学でAI関連専攻を選択する学生の数は、米国アイビーリーグの3倍に達する。人的資本の蓄積速度の差が、5年後の技術格差に直結する可能性が高い。
LLM市場が直面する最大のリスクは、電気自動車用バッテリーや太陽光パネルと同じ道を辿る可能性だ。BloombergNEFの予測によれば、2027年までにLLMの性能差が実用レベルで感知できなくなり、1トークン当たりのコストが現在の1/100にまで低下する。この状況下では、MicrosoftのCopilotのような高額サブスクリプション・モデルの持続性が疑問視される。逆に、LINEやWhatsAppのようなメッセージングアプリへの基本機能組み込みが主流となるシナリオが有力視されている。
AI技術の民主化が進むほど、国家間の競争はハードウェア規制やデータ主権を巡る争いに移行する。米商務省が2024年に発動したAIチップ輸出規制は、中東諸国向けのGPU販売を34%減少させた。一方、中国が推進する「東数西算」プロジェクトでは、内陸部に分散したデータセンター群が国家標準モデルの訓練基盤として機能し始めている。技術優位性よりも、地政学的な影響力が市場を支配する時代が到来しようとしている。
現状のAIバブルがはじけるトリガーは複数存在する。第一に、2025年をメドに予想される「生成AI特許訴訟の多発」が挙げられる。Getty ImagesがStabilityAIを提訴した事例のように、著作権問題が技術普及の足かせとなる可能性が高い。第二に、エネルギーコストの急騰だ。アイルランドのデータセンター群ですでに発生しているように、LLM運用に必要な電力需要が地域の送電網の容量を超えつつある。
最も深刻なシナリオは「技術進化の減速」である。Transformerアーキテクチャ以降、根本的なブレイクスルーが10年間発生していない事実は看過できない。物理学者の間では、現在のニューラルネットワークがチューリング完全性の限界に近づいているとの指摘もある。もし2020年代後半までに新しいパラダイムが登場しなければ、数千億ドル規模の投資が不良債権化する危機が現実のものとなる。
米国AI戦略の行方は、単なる経済競争を超えた文明史的挑戦と言える。Deepseekが示したように、技術優位性は絶対的なものではなく、常に相対的な優劣でしかない。重要なのは、AIが生み出す付加価値の本質を見極めることだ。仮に生成AIが期待通りの経済効果を生まなくとも、その研究過程で得られた副産物（分散学習アルゴリズムや省電力チップ設計技術など）が次の技術革命の種となる可能性がある。
最終的に問われるのは、短期的な株価維持ではなく、長期的な技術蓄積をいかに持続可能な形で進化させるかという課題である。中国の人的資本戦略と米国の投資戦略が衝突する中で、第三極としての欧州連合（AI法案）やインド（デジタル公共財戦略）の動向が新たな可能性を開くかもしれない。AI開発競争は、国家の命運をかけた「静かなる戦争」として、これからさらに激化していくであろう。
豪州の16歳未満SNS禁止法について、日本では絶賛し、「日本も追い越せ」だの「これができない日本は遅れてる」だの言ってる連中が多いけど、現実は「子どもを守らない」どころか「子どもにとって害になる」になる可能性が高そう。
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-11-29/SNOG6ET0AFB400
SNS大手がこのオーストラリアの法律に反対してるのは当然として、反対勢力の中に、ユニセフなどが含まれている。ユニセフの主張は、簡単にまとめると次のようになる。
子どもも普通にスマートフォンを持つようになってる現代社会で、SNSだけ禁止するというのを、どうやって実現するのか？
法律では、具体的に「こういう技術で制限しろ」というのを定めておらず、SNS会社に任せる形になってる。銀行口座の開設みたいに、身分証の提示などを義務付けるという考え方もあるけど、それをしても掻い潜ってアクセスする子どもも出てくるだろう（そもそも、見るだけならアカウントなんて無くても、ブラウザを使って見えるSNSがほとんどだ）。
しかも、この法律では禁止対象がSNSだけで、メッセージングアプリやYoutubeなどの動画サイトなどは禁止の対象外になってる。
SNSの負の側面ばかりが報じられるが、例えば「いじめに合ってる子どもが、SNSでいじめ撲滅団体に自分から助けを求める」みたい事も、今後は不可能になる（不可能は言い過ぎにしても、もしSNS開始に身分証の提示などが求められるようになったなら、ハードルは劇的に上がる）。また、いじめには遭ってなくても、周囲に気の合う友人が居ないような子どもが、遠くの「趣味が共通の人」と友人となる事も難しくなる。
日本に限らないが、世界でも過疎地というのは普通にどこにでも存在しており、「周囲に友達がいない」どころか、「周囲に年が近い子ども自体が存在しない」なんて地域も普通にある。こういった子どもたちは、どうやって友達を探せばよいのか（無論、スマートフォンがない時代でも、文通などの手段はあったわけだが、田舎の子供にそういう負担を追わせるのが適切なのか？）。
SNS禁止法は、実際に子どもがアクセスしても、子ども当人やその親には、処罰を下さない規則となっている。とはいえ、「SNSは禁止だ」と法律で定められたなら、「そこにアクセスする」だけでも、後ろめたさを覚えさせる可能性は大いにある。
子どもにも自己はあるので、普通に規則を掻い潜ってSNSにアクセスする子どもは当然、出てくるだろう。そして、そこで実際にトラブルに巻き込まれたら、どうするか。
ただでさえ、トラブルを報告するというのは、心理的なハードルが高い（自分が馬鹿なことをしたと告白することになるから）のに、「SNSにアクセスする事そのものが悪事に近い」という認識になったら、よりハードルは高くなってしまう。
例えるなら「近づくなと言われたスラム街に自分から興味本位で近づいて、カツアゲにあった」みたいなことを想像してみよう。その子どもが、素直に親に「ここに行ったらお金取られた」って親に言うか？ もちろん、ちゃんと報告してくれる素直な子どももいるだろうが、多くの子どもは、プライドが邪魔して隠し通そうとするだろう。
そんなんで、子どもを守ることができるのか？
「SNSは、子どもにとって良い面もあり、それらを完全に無くすのは子どもにとって害になる側面もある。しかし、悪い面もあるのは確かだ。だから、悪い面で起こったトラブルについては、その解決のための資金をSNS会社から出させることのほうが健全である」というのがユニセフの主張である。
私はマーケターです。生成AIをマーケティング、特にSNSに活用したいと考える一方で、生成AIを使っていることを明言することで、公正さがあることを認知させたいと考えています。生成AIについて理解が追いついておらず、わからないことから来る不安を持つ人に対して、どのように説明すると納得を得られると考えられますか。
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マーケティングにおける生成AIの活用と透明性の確保について、以下のようなアプローチが効果的だと考えられます：
5. 段階的な導入とフィードバック
このような説明により、生成AIを責任を持って活用していることを示し、不安を軽減できると考えられます。透明性を保ちながら、人間とAIそれぞれの強みを活かすアプローチが重要です。
お客様の具体的な懸念点や業界特性に応じて、さらに詳しい説明方法についてアドバイスさせていただけますが、どのような点に特に不安を感じられる方が多いでしょうか？
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「具体的な活用方法と人間の役割の明確化」ですが、結局人が対応しているため、これでは生成AIを業務に取り入れる意味が無いです。複数の担当者による確認体制も同様に人的コストがかかるため、導入できません。
あくまで生成AIを使うことを前提として、しかしそれは怖くないものであり、安心で安全なのだ、と理解してもらうためのメッセージを検討してください。
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ご指摘ありがとうございます。より実践的な観点から、生成AIの活用を前提とした説明方法を再考してみましょう。
「生成AIは、大量の既存コンテンツから学習し、新しい表現を作り出すツールです。例えば、料理のレシピ本から学んだシェフのように、既存の知識を組み合わせて新しいアイデアを提案します」
「私たちが使用している生成AIは、不適切な表現や有害なコンテンツを出力しないよう、事前に安全対策が施されています」
身近な例えを使用
「スマートフォンの予測変換機能や写真の自動補正機能のような、既に日常的に使われているAI技術の発展形です」
「カーナビのように、目的地への最適なルートを提案してくれるサポートツールとして活用しています」
「より多様な視点からの情報提供が可能になり、お客様により豊かなコンテンツ体験を提供できます」
「24時間365日、常に一定品質の情報提供が可能になり、より充実したサービスを実現できます」
「使用している生成AIは、大手企業が開発・提供する信頼性の高いものを採用しています」
「個人情報を含む機密データは一切AIに入力せず、プライバシーを確実に保護しています」
「不適切なコンテンツや誤情報を防ぐ、技術的な安全装置が組み込まれています」
将来展望の共有
「AIは私たちの生活をより便利で豊かにするツールとして、既に様々な場面で活用されています」
「先進的な企業や組織が積極的に導入し、業界標準となりつつある技術です」
これらの説明は、人的リソースを最小限に抑えながら、AIの活用による価値を最大化することを意図しています。
特に重要なのは、生成AIを「脅威」ではなく「便利なツール」として位置づけ、既に私たちの生活に溶け込んでいる他のテクノロジーと同じように、自然な形で受け入れられるよう説明することです。
LINEやWhatsApp、SignalはどれもE2E暗号化を採用している。
しかし、Signalの方がLINEやWhatsAppよりも安全である。
メッセージの内容はエンドツーエンド暗号化によって保護されるが、LINEはメタデータを保護しない。
メッセージとメタデータに加え、アプリはスマホに保管されている情報も収集できる。
LINEは、LINEの海外拠点が、開発・運営業務上の必要性からデータにアクセスできる状態になっていたことについてユーザーへの説明不足が指摘されている。
一方、Signalは電話番号のみを必要とする。その電話番号も、身元に関連づけることはない。
どの企業がメッセージングサービスを所有しているかも重要である。
新生Zホールディングスは、LINEをグループに加えたことで、ヤフーやその他のサービスとの業務連携を強化するとしている。これは個人情報の流用を示唆する。
一方、SignalはSignal Technology Foundation社が所有している。ユーザーの寄付で運営される登記された非営利団体であるため、LINEよりはマシだろう。
別増田ですがほんとだよね。スターリンク衛星は地球低軌道にあるといっても地上から550km。南極よりは近いですが、東京から大阪よりは遠い。そんな距離でもつながるんだっていうのがみんな信じられないところですよね笑
https://www.cnet.com/science/space/spacex-wants-you-to-connect-your-smartphone-directly-to-starlink/ を見ると
「理論上のピーク速度であるピークアップロードで最大 3.0 Mbps または 7.2 Mbps、ダウンリンクで最大 4.4 Mbps または 18.3 Mbps で音声、メッセージング、および基本的なWebブラウジングを提供できる」
とあって意外と早いな！的な。
お疲れ様です。
増田です。
mixi,Twitter,Facebookニールセン調査によると
その後、逆転されますが2010年8月に抜き返してからは利用者数では
常にTwitterがmixiを使用者数で上回った状態が続いています。
mixi：13,211千人
mixi：1864百万分
とmixiが圧倒的に「視られている」メディアだったのは間違いありません。
ただし、基本的に文字と画像をツイートする以外の機能がないTwitterに対して
mixiはゲームプラットフォームとしての強い役割も持っていたことは特筆しておくべきでしょう。
使用者数ではTwitterを下回っていたmixiですが2011年2月調査時点では1割程度の差であり
「mixiはとっくに廃れていて誰にも見られていなかった」
「当時は既にTwitterの圧倒的な天下だった」という事実はありません。
というか2011年2月時点では「写真共有サービス」として開発が行われており、
俺が想像するのはさ。
朝起きて「あ、今日なら働けそう！」と思ったら、電話だかメッセージングアプリだかチャットボットだか、まあとにかく連絡するんよ。
そしたら、いくつかその日の仕事候補を紹介されて、候補の中から選んで働くんよ。
もちろん、候補が全部気に入らなかったら選ばない、つまり働かないこともできる。
そういう働き方っつうか、サービス？
ねえかなあ。
俺双極性障害II型でさ、より厳密にはそう診断されててさ、すげえ働きたい時とすげえ働きたくない時があるんよ。
すげえ働きたい時にモーレツに働きまくってても、いつかすげえ働きたくない時がやってきて、突然の無断欠勤でバックレかます。
そういうことを何度も繰り返して、人様に迷惑かけまくってるんよ。
朝やる気だったらその日一日はやる気が持つから、上で言ったような働き方があればありがてえなあ。
結構そういう働き方したい人、いると思うんだけどなあ。
あったら誰か、教えてくれねえかなあ。
スパイウェアは悪意のあるソフトウェアの一種で、ユーザーの認識や同意なしにコンピュータシステムから情報を密かに収集するように設計されています。この情報には、個人データ、ログイン情報、閲覧履歴、その他の機密情報などが含まれることがあります。
スパイウェアは、ソフトウェアのダウンロードや偽のセキュリティアップデートなど、人を欺く手段でシステムにインストールされることがよくあります。インストールされると、バックグラウンドで静かに動作し、データを作成者や第三者に送信することができます。
スパイウェアはプライバシーやセキュリティに対する深刻な脅威となる可能性があります。スパイウェア対策ソフトウェアをインストールし、信頼できないソースからソフトウェアをダウンロードすることに注意するなど、この種の攻撃からコンピュータシステムを保護するための措置を講じることが重要です。
Q:ユーザーは普通、規約を読まないのですが、それを悪用している一般的なアプリもスパイウェアでは？
はい、一部のアプリがスパイウェアとみなされるような方法でユーザーデータを収集する可能性があることは事実です。多くのユーザーは、アプリをインストールする前にアプリの利用規約を読まないため、知らず知らずのうちにアプリが個人データを収集し共有することを許可してしまうことがあります。アプリの中には、ユーザーエクスペリエンスの向上やターゲット広告の配信など、正当と謳ってデータを収集するものがあります。
一般的に、アプリをインストールする前にそのアプリの利用規約を確認し、データ収集の許可を与えることに慎重であることが望ましいとされています。また、スパイウェア対策ソフトを使用し、プライバシー設定を定期的に見直し、調整し、個人情報をオンラインで共有することに慎重になるなど、プライバシーを保護するための対策をとることができます。
AndroidのようなOSそのものが、ユーザーエクスペリエンスの向上やパーソナライズされたサービスの提供などと謳って、さまざまな目的でデータを収集する場合があることは事実です。しかし、一般人が自分のプライバシーを守るためにできることはまだあります。
Q:しかし、OSS準拠したモバイルでなければ防御が難しいのでは。
オペレーティングシステムがオープンソースでない場合や、ソースコードへのアクセスが制限されているクローズドソースの場合、モバイルデバイスにおけるプライバシーの脅威を完全に防御することが難しい場合があることは事実です。しかし、データ収集のリスクを最小限に抑え、プライバシーを保護するために講じることができる措置はまだあります。
例えば、先に述べたように、アプリの権限を見直す、プライバシーに特化したアプリやサービスを利用する、ソフトウェアを常に最新の状態に保つ、プライバシー設定を定期的に見直す、などが挙げられます。また、信頼できるスパイウェア対策ソフトを使って、デバイスからスパイウェアを検出・除去することもできます。
さらに、オープンソースソフトウェアをベースとし、データ収集やプライバシーをより適切に管理できる、プライバシーに重点を置いたモバイルオペレーティングシステムがあります。これらの代替オペレーティングシステムを使用することは、プライバシーを特に懸念している人のための選択肢になり得ます。
結局のところ、モバイルデバイスのプライバシーを守るには、意識、警戒心、プライバシーを向上させるツールやテクニックの使用を組み合わせた多面的なアプローチが必要なのです。
監視と管理：政府やハイテク企業は、個人または集団の活動を監視・管理するためにデータを収集する場合があります。これには、政敵の監視、個人の経済活動の追跡、産業技術などの奪取などが含まれます。
end basketball
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