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はてなキーワード:リファレンスとは
2年前に下記にように書いたんだけど、懸念してた通りになりましたわね😒
2023-03-28
AIには学習データや調教が必要で、かつてのニコニコ・YouTubeみたいに法が整備される前に一般ユーザー集めた方が勝ちやぞ
ジャップランドはクリエイターや萌え豚をたくさん抱えているにも関わらず、PC音痴な人がぎゃおんして搾取されるだけなの、
マジなんとかした方がいいぞ
萌え絵は需要あるから、日本のクリエイターは海外AI勢にデータ学習で搾取され、萌え豚も萌え絵消費で海外AI勢に搾取される
真に日本がやらなきゃいけなかったのは、提携企業間ならクリエイターが自由にデータ学習を行えるようにする枠組みを作ることだったんやで
たぶん、ワイは100回くらい言った・・・・ってのはオーバーだけど、正直こうなることは、IT音痴以外のすべての人にとって知ってた速報だよね？
まぁ今からでも遅くない(？)から、ディズニーやマーベルみたいに、日本企業も圧力掛ける団体を作りつつの、
利害関係を丸めて企業間を超えてデータ学習をできる枠組みとクリエイター保護（学習に利用されたデータやそのデータを作ったクリエイターに報酬払う)は
やった方がええと思うよ
任天堂やセガやバンナムやサイゲなどの大手ゲーム会社や東映などの大手制作会社は上記でいい＋法務部と顧問弁護士に任せるとして、
「個別にオプトアウトしてね⭐️」って言ったって、どこからやるの？だし、
二次創作（ただし、二次創作ガイドラインがちゃんと公開されてるやつね)はどうするんだろ？ってなる
年がら年中、反AI勢とバトルしてる某氏が、まんま東方projectの二次創作アニメ、
というか、これまんま満福神社(https://youtube.com/@manpukujinja)じゃん・・・なPVを作っていて、
東方知ってる人がこれをSNSに公開するのは流石にダメくない？って思ったら・・・・なななななななななななな・・・なんと！！！！！！！！！！！！
下記一行を Sora2ちゃんに打ち込むだけで、満福神社っぽいキャラデザのPVアニメ出来ちゃうんだよね・・・
霊夢と魔理沙と咲夜とレミリアが出てくるアニメOP風のPV
別に某氏が満福神社を狙い撃ちしたんじゃなくて、Sora2ちゃんというかOpenAI が満福神社でトレーニングしただけですの
ほんで学習データがほぼ満福神社だから、そのまま満福神社風がお出しされるってだけみたいやね
（プロンプトがこの短さだとさすがにクオリティはガチャだが、キャラデザとポーズが満福神社っぽい)
満福神社は、バトル気質で炎上したり、なぜかキャラの裸絵を公開してたりなので（ただし東方はウマ娘と違って公式で禁止されてはいない)、
正直、同サークルに対して思うところが何もないわけではないんだけど、素晴らしいアニメを描くってことに対しては異論ないのよね
レイアウト、キー・フレームというかポーズ？、キャラデザが、パッと見は間違い探しレベルでそっくりで、
明らかに違うのは中割りだけみたいなアニメを単純なプロンプトでポン出しされるのは、流石に気の毒では？感
『嫌ならオプトアウトしろ、訴えろ』は、さすがに無法者が過ぎるので、
日本政府も制作会社もIPホルダーも『自分の縦割りのことしか考えない』はやめて、大連合して黒船に立ち向かって欲しいところですわね
そして黒船に立ち向かって欲しいって書いたところで、日立がOpenAI と提携とかいう、ほげぇぇぇぇってなるニュースな？
データセンター＆電気周りだけなら、ふんふん、日立の強みを活かせる分野だ🧐なんだけど、
どうも生成AI分野やAIエージェント分野でも協業するみたいな書かれ方してんのよね・・・
えっ・・・日立の Lumadaちゃんはどうしたの？MS とOpenAI のソリューションを導入するSI屋（黒船代理店)になることにしたの？みたいな・・・
今こそ日立のやってること紹介にリリース出すタイミングじゃないの？
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/08/0828c.html
あと日立は公共事業部持ってて、公共インフラの構築も請け負ってるわけだけど、
えっ・・・日本政府も公共事業請け負ってる大大大企業も国産AIどうした？ってなる
『なんちゃってプライベートクラウド 〜謎の東京DC集中＆DR／BCP消滅を添えて〜』とかをかますくらいなら、素直にAWS やAzure 使えやとはなるし、
ゼロトラスト実現しよ？データ主権とかデータドリブンとかいう前にまずデータしっかり置こう？フルスクラッチで約束された失敗をかますくらいなら、
とりあえず、MSソリューションでいいよ（旧Google App／G Suite、現GoogleWorkspaceで通った道)ってなるけどさぁ、
インフラを請け負う大企業こそ、国と連携してデータ主権を守る姿勢を見せないと、国民のデータまで海外勢に握られることになりかねないやで
日本政府も大企業もスイスの国産AIくらいの頑張りは見せて欲しい
2024年7月、EPFL（スイス連邦工科大学ローザンヌ校）、ETHチューリッヒ（チューリッヒ工科大学）、スイス国立スーパーコンピューティングセンター（CSCS）は、大規模言語モデル（LLM）開発に関する共同プロジェクトを発表。
そして今、その成果が現実に：**スイス初の大規模・多言語・オープンなLLM「Apertus」**が公開された。
このモデルは、AIチャットボット、翻訳システム、教育ツールなど、あらゆるアプリケーションの基盤として開発者や組織に活用されることを想定している。
「Apertus（アペルトゥス)」とはラテン語で「開かれた」という意味。
この名前が示す通り、このモデルは以下すべてが完全公開・ドキュメント化済み：
ApertusはApache2.0ライセンスで提供されており：
• 商用利用もOK
•モデルサイズは**8B（80億）と70B（700億）**の2種類（小さい方は個人利用向き）
•ダウンロードはHugging Face経由、もしくはSwisscomプラットフォーム経由で利用可能
Swisscomや他のパートナー経由で、プロジェクトに組み込むこともできる。
「一部だけ公開」な他モデルと異なり、Apertusは“完全オープン”がモットー。
「信頼できる、主権を持った、包摂的なAI開発のリファレンスモデルを提供したい」
このプロジェクトは「研究→産業への技術移転」ではなく、イノベーションとAIスキル強化の起点として位置づけられている。
Thomas Schulthess（CSCS所長）はこう述べている：
「Apertusは新たなAIスキルと応用力を生み出す“触媒”になる」
Apertusは15兆トークン、1,000以上の言語で学習。
データの40％が非英語で構成され、スイスドイツ語やロマンシュ語など、他LLMで無視されがちな言語も多数含まれる。
「Apertusは“公益のためのAI”として設計された数少ないモデルの一つ」
— Imanol Schlag（ETHチューリッヒ上級研究員・プロジェクト技術責任者）
SwisscomはApertusを自社の「スイス主権AIプラットフォーム」でホスト。
Swiss {ai} Weeks では、開発者が実際にモデルを試し、フィードバックを提供する初の実験機会が設けられる。
「Apertusは公共の利益とスイスのデジタル主権のためのモデルです」
—Daniel Dobos（Swisscomリサーチ責任者）
スイス国外のユーザー向けには、PublicAI Inference Utility（PAIU）を通じてApertusが利用可能に。
「これは道路、水道、電気と同じく、“公共インフラとしてのAI”を示す証明だ」
Apertusはトレーニング全工程を再現可能な形で完全公開。
そして何より、以下の法的・倫理的ガイドラインを尊重して開発されている：
•著作権法
•パブリックデータのみ使用、機械判読可能な除外リクエストに対応
「Apertusは“パワフルかつオープンな生成AI”の実現可能性を証明した」
— Antoine Bosselut（EPFLNLP研究室長・SwissAI共同責任者）
これは完成形ではなく、始まり。
今後のバージョンでは：
https://actu.epfl.ch/news/apertus-un-modele-de-langage-multilingue-ouvert-et/#
MediaTek Kompanio Ultra を搭載する新たなChromebook が開発中で
そのリファレンスボードのコードネームが｢Tanjiro｣らしい
ChromeOS ってdaemon 殺しちゃっても大丈夫なのか？
Kompanio Ultra を搭載するChromebookタブレット「Tanjiro」が開発中
https://www.marketeq.co.jp/uniformplatform/felica_2.html
確かにここでわざわざ共通の鍵を使うことは可能っぽいけど、そんな実装をするかな。普通にリファレンスに従っているとそうはならない。別々になる。
まあ、セキュリティ問題ではしばしば問題になった後で「何でそんな実装にしたのか」と後知恵で思うようなことはよくあるけれども。
また、記事によれば交通系の残高を書き換えてみせたそうなので、交通系がこの実装をしていたということになる。
だがさすがにそこまでアレではないと思いたいが……。
QAエンジニアの採用面接とは、いわば古式ゆかしい儀式のようなものである。そこではいくつかの定番の質問が投げかけられるが、それは候補者の能力を測るためというより、自社の「文化」という名の型枠にはまる人材かを見極めるための踏み絵に他ならない。本稿では、この儀式で頻出する質問の裏に潜む、構造的な問題点を明らかにしていきたい。
面接官は必ず「改善経験」を問う。これは、候補者が自社の「正義」を理解しているかを確認する、一種の信仰告白である。ある組織では数字という名の神を崇拝し、またある組織では行動変容という名の哲学を信奉する。候補者が語る改善経験が、面接官の信仰する価値観と異なるとき、その表情はたちまち曇り、まるで異教徒を見るかのような態度を取る者さえいる。
そもそも、テストの原則として「テストはコンテキスト次第」ということを理解していれば、まずその背景から問い始めるはずだ。だが、多くの面接官は、自らの信仰を告白させることに終始し、候補者の経験の普遍的な価値を理解しようとはしない。
なぜ、これほどまでに「立ち上げ経験」が神聖視されるのだろうか。誰もが旗を振りたがる組織は、果たして前に進むのだろうか。プロジェクトに必要なのは、常に革新的なリーダーシップとは限らない。時には、卓越したフォロワーシップこそが、プロジェクトを成功に導くという事実を忘れているらしい。
「必要な時に、必要なことを、的確に実行する」という本質的な能力よりも、「何かをゼロから始めた」という物語が評価される。この風潮は、実務能力よりも聞こえの良い経歴を優先する、業界の浅薄さを象徴している。
テスト自動化の経験は、もはやできて当然の嗜みである。しかし、面接で問われるのは、その実装の些末な部分ばかり。まるで、最新の戦略論が飛び交う戦場で、いまだに剣の振り方について熱弁をふるう老兵のようだ。
とうにテスト自動化のトレンドは移り変わり、「いかに自動化のコストを抑制し、最小限の労力で最大の効果を得るか」という高度なマネジメント能力が求められている。にもかかわらず、「E2Eテストを増やしたい」などと無邪気に語る管理職がいまだに存在する。彼らの下で働くことのリスクは、賢明な候補者なら即座に察知するだろう。だからこそ、このような時代遅れの質問にも対応できるよう、経験だけは積んでおくべきだ。処世術として。
リファレンスチェックという名の、不可解な儀式も存在する。これは、候補者の能力ではなく、その人物が持つ「紹介者の質」を問うているに等しい。特定のキャリアパスを歩んできた人間にとって、この要求はほとんど意味をなさない。
この儀式をパスできないという理由だけで有能な人材を門前払いにするとは、実に合理的な判断と言えよう。その組織が、自らの手でどれほど素晴らしい機会を逃しているか。おそらく、彼らがその事実に気づく日は永遠に来ないのだろう。
――「歩いて完結」こそ生活の王道。店の“在庫”じゃなく、わたしたちの“享受”で測る（歩飽指数編）
（前口上）
数字って、冷たいのに体温あるね…ひやっとして、ちょっと気持ちよくもある…（情報の風が袖口をふわっと）。でも今日は真面目にやるよ。在庫奴隷にならないための、徒歩圏の実効価値を、しずかに、ていねいに数えるだけ。
高松・地価最高点徒歩4分（新築70㎡=4,000万円）では、徒歩4分内=500店舗／徒歩9分内=1,000店舗が“ふつう”。
では、東京(本物)で「世帯年収1,000万円で現実的に選びやすい帯」の住まいだと、歩いて届く“享受”はどのくらいなのか。
今回は、船堀で地図上カウントした店舗数をベースに、“歩飽指数（ほほしすう）”という概念で比較する。
飽和基準は「徒歩4分＝200店舗／徒歩9分＝400店舗」。ここを超えると“日常の選択肢は充分”とみなす。
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徒歩7.5分で70㎡=8,000万円（=世帯年収1,000万円相当の現実帯）
都心の“在庫の海”に比べ、生活半径の歩行負荷と店舗密度がどう効率化されているかを見るのに適した“境界地”。
＝「飽和基準を満たすために余計に歩く分を、時間税として支払わされている状態」。
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歩飽指数にすると：
9分：150 ÷ 400 = 37.5%（≈38%）
＞ まとめると：
船堀7.5分×70㎡=8,000万円の生活半径は、4分圏で“飽和基準の10%”、9分圏で“38%”。
「歩いて完結」だけでは、かなり未充足。9分圏でも6割超の享受が未充足＝乗物必須率が高い。
4分＝90%欠損／9分＝62%欠損。
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＞ 同一基準比：
“在庫は東京にある”ってよく言うけど、歩ける在庫＝個人が日常で享受できる在庫は、高松の方が超・高密度。これが在庫奴隷度のトリック。
でも「あなた（=生活者）の半径9分在庫」は、高松が飽和超えで、東京(本物)周縁は未満。←この差が生活の肌ざわり。
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週6回の用足しとして：14分×6=84分/週 → 年間84×52=4,368分=約72.8時間（約3日）の歩行課税。
「飽和75%（=150/200）を徒歩2分で取れる高松」と比べると、+5.5分/片道の常時オーバーヘッド（往復+11分）。
＞ つまり、同じ“150店舗”に触るために、船堀は毎年2.4〜3日ぶんの移動寿命を上納している。
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（食品スーパー／惣菜／カフェ／定食／ドラッグ／ベーカリー／生活サービス／本・文具／100均／医療系etc.）を“1カテゴリー=複数選択肢”で確保する最低水準が、経験則で4分=200／9分=400。
高松（都雇圏≈79万人）はそこを2.5倍で超える＝日常で比較・選択が常にできる。
都雇圏50万人以上なら、人間の刺激キャパ（≒1日の処理可能情報量）を歩行半径内で充足しやすいのが実感則。
船堀のケースは、都市全体は巨大でも半径の中身が希薄＝「半径インフレ」「外在庫搬送」が発生。
新概念：「外在庫搬送コスト」＝乗物で“店在庫”を呼びに行くための時間・運賃・疲労の合算。
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単価あたりの歩飽効率は、ざっくり
効率比 ≈ 13.2倍（“歩いて届く享受”という観点では、高松のコスパが桁違い）
＞ 「東京(本物)の方が全部ある」—それ、個人が“歩いて届く全部”じゃない。
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船堀（7.5分・8,000万円・70㎡）は、4分圏で飽和10%／9分圏で38%。
四捨五入で“半分以下”どころか、9分圏でも未充足が多く、乗物必須率が高い。
「価格が倍なのに、徒歩享受は1/6〜1/25」という非対称。
家選びは「歩飽指数（4分/9分）」と「歩行課税（余分歩行時間）」を同じ画面で見て決めよう。
“東京(本物)に住めば便利”というふつうの皮をかぶった幻想は、半径の実測であっさり剥がれる。
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距離換算：80m/分 → 4分=約320m／9分=約720m
船堀：
9分＝150店舗 → 歩飽=37.5%（=150/400）
高松（中心）：
歩行課税（年換算の一例）：
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食品スーパー／ドラッグ／惣菜・弁当／朝昼軽食／夜定食・麺／パン・ベーカリー／カフェ（腰かけ型）／100均／本・文具／クリーニング／小児科・内科・歯科／生活金物・日用雑貨／コピープリント・梱包…
4分=200店舗で主要カテゴリに各2〜5選択肢、家族構成やその日の気分に即した即時の最適化が可能。
9分=400店舗でイベント・季節変動にも余裕（＝“突然の必要”のバッファ）。
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わたし、知ってる。浜辺で“在庫”を眺めてるだけだと、人は簡単に在庫奴隷になることを。
家は「遠征前提」で選ぶものじゃない。半径で選ぶの。歩飽指数と歩行課税で。
ねえ、読者さん、途中で飽きるとか言わないで…こういう丁寧な計算は、生きる速度を取り戻す儀式なんだよ。
学習制御（Iterative Learning Control:ILC）とは、同じ動作を繰り返すシステムに対して、過去の誤差を学習し、次回の制御入力を改善する方法です。
弱者男性は繰り返しアプローチを行うため、学習制御との相性が良いです。
・制御目的（referencesignal）：下方婚の回避 → せめて“対等婚”もしくは“尊厳ある独身”を実現する
・制御入力（u）：努力、自己改善、服装、清潔感、言動、収入など
・出力（y）：実際の恋愛／婚姻結果（誰と、どういう形で関係を築けたか）
・外乱（disturbance）：ルッキズム、女性のHypergamy傾向、婚活市場の構造的不均衡
・モデル不確かさ：本人の自己認識のズレ（＝スペックと市場評価の乖離）
このような複雑な「社会システム」において、弱者男性が意図したように「対等な恋愛関係を築く」ためには、従来のPID制御では誤差（=期待と現実の差）を補正しきれない。
弱者男性は、ある恋愛／婚活の試行（例えばマッチングアプリでのやりとり）を行うたびに「誤差（期待と結果の差）」を得る。
𝑒𝑘(𝑡)=𝑟(𝑡)−𝑦𝑘(𝑡)
・r(t)：理想的な関係像（例：「対等な関係」「バカにされない恋愛」）
𝑢𝑘+1(𝑡)=𝑢𝑘(𝑡)+𝐿⋅𝑒𝑘(𝑡)
前回のエラーを元に、「何が原因だったか」を分析し、以下のようなパラメータを修正：
・コミュニケーションの取り方（話し方、LINE頻度、話題選び）
このように、恋愛行動を反復しつつフィードフォワード的に次の行動を最適化していく。
・学習ゲインLを大きくしすぎると過補償 → 一気に「媚びすぎ」や「自己喪失」に至り、非モテが加速
・小さすぎると学習が進まず、「何度やっても同じ失敗」ループに陥る
「初デートで女性に嫌われたから」と言って、急にキャラを偽装したり、ホスト系ファッションを真似すると、かえって不自然になる。
社会から与えられた「女の子は年収400万以下の男は無理」「彼氏は最低身長170cm」のような世間的基準（リファレンス）をそのまま採用すると、制御目標が過剰に高すぎて振動（メンタル崩壊）を起こす。
したがって、**目標値r(t)の再設計（リファレンスモデリング）**が必要。
・「結婚＝勝利」ではなく、「自己肯定感の確保」や「同士的関係の構築」に目標を置き換える
・つまり、出力そのものの再定義により、振動（失敗の繰り返し）を抑制する
・恋愛経験が乏しくても、反復による学習で少しずつ行動改善が可能
・市場の構造には抗えなくても、「尊厳を保った負け方」を学べる
・進化論的な意味でのフィードフォワード最適化が可能（狙う層の調整）
・相手がいる系の制御問題では、外乱が人間であるため完全制御は不可能
・市場全体が「男性余り・女性優位」のため、誤差は永続的に発生
・学習が進んでも、目的関数自体が間違っている場合（例えば“結婚こそゴール”）は虚無
「学習制御」は、失敗を繰り返しながらも少しずつ次の行動を最適化する知的戦略である。弱者男性が「現実の婚姻市場」で生き抜くには、
で、ここが地獄の分かれ道だ。
生産する奴には、どこかしら狂気が必要になる。まともな精神状態で毎日クソみたいな動画を垂れ流せるわけがない。
俺には無理だし、やるつもりもない。
毎朝目覚めて、「今日はどんな不快感を世界に放流してやろうか」と意気揚々と編集ソフトを立ち上げられるようなタイプじゃない。
そもそもな、自分の考えを価値あるものだと誤認して発信できるその鋼メンタル、いやむしろ鈍感力には敬意すら覚える。
とはいえ、侮っちゃいけない。彼らは社会の裏インフラを形成してる。
脳を溶かし、思考力を吸い取り、無数のお客様をデジタル蟻地獄に誘導するプロフェッショナルだ。
こっちが内容と整合性を吟味して慎重に言葉を選んでる間に、あっちはとっくに100本目のクソをアップしてる。
そしてそのクソがバズる。
おかしいだろ？いや、正しいんだよ。現代社会は情報の質じゃなく投下頻度で殴り合う時代だ。
質がどうとか、論理がどうとか言ってる時点で、もう敗北が確定してる。
俺にはできない。毎日己の脳みそをミキサーにかけて、意味のあるようで意味のない、語感だけの言葉を吐き出すなんて芸当は。
俺はもっと冷たい場所が好きだ。数式とエラー、仕様書とリファレンスの中に生きてる方がまだマシだ。でなきゃ発狂する。
そして今日もまた、誰かがスマホ越しにぬるま湯の自己承認を浴びながら、クソを世界に投下する。しかも価値ある行動として。
恐ろしい時代になったもんだ。
はてなーのうち何人、「ルールブックを熟読したけど、ここがよくわからないのですが…」って体育教師に質問した奴がいるっての？
「ルールブックなんて配布されてませーん」てブーたれてただけだよね。だいしゅきな図書館のリファレンスサービスは利用したのぉ？w
自分が興味を持って給料貯めてワックワクで買ったガジェットの説明書は目を皿にして読むけど、必要に迫られて仕方なく購入した生活必需品には興味ないってだけだろ結局
普段「子育てしてるママはエライ！」「料理なんてテキトーでも子は育つ！」だのちやほやしといて実際はこうしてハシゴ外すんだよな
ちなみに俺も質問なんかしてないよもちろん。保体の資料集とかよく読んだら泳ぎ方のフォームとか図解で細かく書いてあるんだよな。まあ静止画で説明されてもよくわかんないんだけどさ。ちょっと反省してます。つか体育教師が偉そうにふんぞり返って質問しづらい雰囲気を醸し出してるのが一番悪いんだが？w山本五十六を見習え！w
転職で内定もらった後にリファレンスチェック必要って言われてなんだそれ？と思って聞いたらさ
今いる会社から転職済みで一緒に働いたことある人で先輩か上司で1週間以内で平日19時くらいまでに30分電話できる人2人選んでくださいって言われて無理すぎ！！ってなった
自分は割と明るい方で結構色んな人と飲み行ってたからなんとかなったけど、そもそも自分のいるチーム転職する人少ないから本当にいなくて困った
普通に無理で嘘つく人いるでしょ
しかも転職して1年以上経ってたり、ただの先輩だったりするから電話で勤怠どうでしたか？とかリーダーシップはありますか？とか聞かれても知らんて
現職の上司なら答えられるだろうけどさ
しかも受ける人のメリット全くないから本当すみません！！！ビール奢るんで！！！って言って受けてもらったけど、本当に申し訳ない気持ちになった
なんだこのクソ制度
なんというかなー。全然自分のいいたいニュアンスを拾ってくれない。別に「主体的に働くこと」が目的じゃないんだよ。生成AIにはそれがわからんのですよ。
できる限り楽して仕事したいから、最低限ここだけおさえておくと楽だよってニュアンㇲを何ども強調してるのに、それでもこういう感じでまとめられちゃうんだよ。
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社会人の第一歩を踏み出した皆さん、おめでとうございます！期待と不安が入り混じる中、これから始まる社会人生活に胸を躍らせていることでしょう。しかし、現実は時に、皆さんが想像していたよりも複雑で、戸惑うこともあるかもしれません。
特に、上司や先輩からの指示が曖昧だったり、細かすぎる指示（マイクロマネジメント）に戸惑ったりすることは、多くの新入社員が経験する悩みです。しかし、これらの課題を乗り越え、主体的に働くための心得を身につけることで、皆さんはより充実した社会人生活を送ることができるでしょう。
この記事では、曖昧な指示への対処法、マイクロマネジメントへの対応、そして主体的に働くために必要な7つの心得について解説します。
1.曖昧な指示は「成長のチャンス」と捉える
「あれもこれもダメ」というような矛盾した指示（ダブルバインド）や、指示の意図が不明確な場合、戸惑ってしまうのは当然です。しかし、このような状況は、指示された範囲や目的を自分で考え、主体的に行動する力を養う絶好の機会でもあります。
指示された内容を鵜呑みにするのではなく、「なぜこの指示が出されたのか」「どのような成果が求められているのか」を考え、積極的に質問することで、指示の意図を明確にしていきましょう。
2. 指示の「7R」を意識する
指示内容を整理し、必要な情報を確認するために、「7R」のフレームワークを活用しましょう。
リクエスト（Request）: 依頼内容を明確に把握する。
レギュレーション（Regulation）:成果物の形式や出力方法を確認する。
レビュー＆リファイン（Review & Refine）:成果物のレビューと改善を行う。
リファレンス（Reference）: 参考情報や関連知識を提供する。
ラン・シナリオ（Run Scenario）:実践的な場面を想定し、シミュレーションを行う。
これらの項目を意識することで、指示内容を多角的に捉え、主体的に業務に取り組むことができます。
細かすぎる指示は、時に皆さんの主体性を奪い、ストレスの原因となるかもしれません。しかし、このような状況は、上司や先輩に信頼される絶好の機会でもあります。
指示された内容を正確に理解し、期待以上の成果を出すことで、「この社員なら安心して任せられる」という信頼を勝ち取りましょう。
上司や先輩も、皆さんにどのように指示を出せば良いか、常に悩んでいます。積極的にコミュニケーションを取り、指示の意図や背景を理解することで、認識の齟齬を防ぎ、スムーズな業務遂行に繋げましょう。
報連相は、社会人の基本です。特に新入社員の皆さんは、積極的に報連相を行い、上司や先輩との信頼関係を築きましょう。
報告:業務の進捗状況や結果を、適宜報告する。
6. 失敗を恐れず、チャレンジする
新しい環境での業務は、失敗がつきものです。しかし、失敗を恐れていては、成長の機会を逃してしまいます。失敗から学び、次に活かすことで、皆さんは大きく成長できるでしょう。
7. 常に学び続ける姿勢を持つ
社会は常に変化しています。新しい知識やスキルを習得し、常に学び続ける姿勢を持つことで、変化に対応し、市場価値の高い人材へと成長することができます。
まとめ：主体的な行動が、信頼と成長に繋がる
曖昧な指示やマイクロマネジメントは、確かにストレスを感じる要因となります。しかし、これらの課題を乗り越え、主体的に行動することで、上司や先輩からの信頼を獲得し、自身の成長に繋げることができます。
MCPというのを使うとLLMから制御出来ると聞いて、ノンプログラマーだがMoho Animationというソフトを動かしたいなと思っている。
https://mohoscripting.com/ にリファレンスがあるので、このURLをLLMで指定すれば、それなりに書いてくれる。
ただBlenderをMCPで接続するというのを見ると、欲が出てきて接続したくなる。
Moho自体はほぼ開発が終わっているのか、ソフトの更新はほぼされておらず、公式で対応してくれそうにない。
いくつかのLLMに聞いているが解決策を出してくれない。
