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はてなキーワード:効率とは
端的に言えばタイトルの通りだが、結婚して家庭をもつことは合理的な選択だと思っている。
「趣味があればそれでよい、結婚なんて金も時間も無駄」と考えて独身を貫くつもりだった20代の自分をふと思い出したので、隙間時間にこれを書いている。
1．労力に比して、得られる幸せが大きい
家族と同じ時間を積み重ねていく日常や、我が子の小さな成長を見守る日々から得られる幸せは、特別な出来事がなくても生活の中で自然に生まれてくる。
趣味に心血を注ぎ、多大な時間やお金を費やして得られる幸せも確かにあるし、それを否定するつもりはないが、日常生活の中で得られる幸せはより少ない労力やコストで、大きく、しかも長く続く。
長年熱中してきた趣味でさえ、身体の衰えを感じたり昔のほうが良かったと思ったりした瞬間に不意に飽きが訪れることがあるのに対し、家族と積み重ねる時間は徐々に価値を増していくし、毎回が新鮮な喜びで飽きがこない。
今は「自分は趣味に飽きることはない」と自負している人であっても、いずれ歳をとって意欲が低下していく可能性があることを考慮すると、幸せのリスクヘッジとして家庭をもっておくのは悪い選択肢ではないと思う。
良し悪しは別として、日本社会では「既婚」というだけで信用になる場面は、いまだにとても多い。
結婚後は第三者からの見られ方・扱われ方が、明らかに変わったことを自覚できる。
（それまでが、よほど怪しい男に見えていた可能性も否定できないが）
家庭持ちというだけで「ちゃんとした人」扱いされて余計な説明や警戒をスキップできるのは、実利に値する確かなリターンだ。
家事を一人で行うより、複数人で分担してまとめて片づけた方が、時間も費用も効率が良い。
家庭内で得意不得意をうまく分担できれば、生活レベルも上がり、それぞれの自由時間すら増えるし、金も貯まる。
加えて、税制ですら家庭持ちを前提に作られているため、一人でいることは余計な負担を強いられると言える。
「コスパタイパで結婚するなんて本物の愛じゃない」とか、「他人に人生の意味を依存するのは危険」とか、意見はあるだろうけど、
結婚して家庭をもつことは、自分のような特別な才能を持たない一般人が幸せになるため、もっとも効率が良くて確率の高い、合理的な選択肢だと考えている。
コスパを重視する人ほど、あえて考えてみてほしいと思う。
プログラムとは書き捨てるもので結果が得られればそれでよく、なんなら都度実行させればいい。
……とする態度から脱却しない限り、いつまでたっても目先の「効率の良さ」に目がくらまされ続けるんだよいい加減にしろ。一生pythonと戯れて上澄み啜って生きていられると思うなよ。
https://ichiiida.theletter.jp/posts/0aa160a0-d70f-11f0-aa07-8582de6095b5
https://note.com/nyake/n/na2d317b47bc5
「なぜはた」の明確な問題点は「タイトルの主語が大きすぎること」です
＜以下本文＞
まず大前提として、『なぜ働いていると本が読めなくなるのか』は、「かつて読書習慣があったにもかかわらず、働き始めてから読めなくなった人々」という特定の層が抱える悩みについて、それが個人的な問題ではなく社会構造上の問題であることを論じた本です。
→大前提となる、「『かつて読書習慣があったにもかかわらず、働き始めてから読めなくなった人々』という特定の層」が存在することをデータで示さないと、「実感」としてそういう層の存在を主張したとしても議論が始まりません。
「この神聖な水飲んだらがんが治ったんだもん」とデータなしに主張しても、そこから先の議論に至らないのと同じです。
これに対し、飯田さんは国民全体の平均値であるマクロデータを持ち出して「全体で見れば変化はない」と反論しました。が、これはいうなれば、「日本人の平均寿命は伸びているから、あなたの今の病気は存在しない」と言っているのに等しい議論です。
→この例えは明白に誤りです。なぜなら前者は「全体の読書量」と「特定の層の読書量の推移」を比較する主張であり、後者の「寿命」と「特定の疾患の存在」とは評価対象が異なるからです。
あえて寿命で例えるなら、「日本人の平均寿命は延びているから、喫煙者の平均寿命も延びている」などがあります。これならば「全体」と「特定の層」を共通の評価軸である「寿命」で比較できますし、「日本人の平均寿命が延びていること」を示しても「喫煙者の平均寿命が延びていること」を示さないのはその通りで、これならば矛盾と言えます。
（しかしその仮説を論じるなら、タイトルを「喫煙者の平均寿命～」とするべきで、主語を日本人全体としたり、明確に示さないことが明らかに誤りであることは誰にでもわかると思います。）
全体平均の中に埋もれてしまっている「特定の属性の変化」に光を当てるのが拙著の役割です。マクロデータのみで個人の実感を否定することは、分析の手法として適切ではありません。
→マクロデータのみで個人の実感を否定すること。確かによくないですね。
おじいさんおばあさんの中には、煙草を決してやめない人がいます。「私は煙草を吸っても今まで病院のお世話になったことないんだから、それでいいの」 大変結構だと思います。
こういう人たちに、「タバコは健康に悪いからすぐやめなさい」と言っても、個人の経験則を否定することになり、もめます。
マクロデータの目的は、「特定の属性の実感」を否定することではなく、全体を解析して現状やその傾向を把握することです。分析の手法として、データで示されない実感を大切にすることは重要ですが、解析の結果「実感」を否定する結果になってしまうことはままあります。
だからこそ、「実感」を前提とする議論をするならば、実感の存在そのものをデータとして示す必要があるのです。
拙著で統計データを多用することは本題からそれてしまうため（何度も書きますが、私の書いた『なぜ働いていると本が読めなくなるのか』はマクロデータで語ろうとした本ではありません）必要最低限にとどめていました。が、本稿ではあえて氏の提示したものと同じデータソースを用いて反論を試みます。
→繰り返しになりますが、主張には前提が必要で、前提が正しくなければ主張も意味を成しません。したがって、前提をデータとして示す必要があります。それが必要最低限に至っていないということなのです。
飯田さんは「高校生の時点で読書量は減っており、働き始めてから急に減るわけではない」と指摘されています。しかし、この主張は「誰を対象にするか」という分析対象のセグメントを見誤っています。
まず、拙著が対象としているのは「元々読書習慣があった人々」です。では、統計的に見て「読書習慣がある人」とはどのような層を指すのでしょうか？
次図「読書習慣のある人」の月平均読書冊数を見ると、過去約40年にわたり、本を読む習慣がある人の読書量は月平均3-4冊の間で安定して推移しています。つまり、統計的な定義として、「月3-4冊読む」という行動こそが、日本の「読書習慣がある人」の姿であるといえます。
→対象としているのが「もともと読書週間があった人々」なら、なぜ書籍のタイトルが「なぜ働いていると本が読めなくなるのか」と主語が示されていないのでしょうか。ここが反論とその反論の大きなズレの原因です。
ちなみにこの統計、データ（https://www.bunka.go.jp/tokei_hakusho_shuppan/tokeichosa/kokugo_yoronchosa/pdf/94111701_03.pdf）が35ページ目（pdfだと39ページ目）にあるんですが、16-19歳の調査人数、なんと83人なんですね。
これだと1人減ったら1.2%割合が動くことになるんですよ。以下に書き起こしたものを記載してみます。
＜16-19歳の読書数＞
0冊＝66.3%
1-2冊＝22.9%
3-4冊＝8.4%
5-6冊＝1.2%
7冊以上=1.2%
あれ？1.2%が二つ。つまりこれ、5-6冊、7冊以上の人は1人ずつでしたね（笑）
3-4冊の人も1人減ったら7.2%になり、2人減ったら6%になって20歳代の人と同等になっちゃいますよね。
おおよその割合をみるには使えると思うんですけど、「16-19歳とその他の世代の比較」には非常使いにくいデータだと思いませんか？もし複数回同じ手法で調査したら、ひっくり返っちゃったりすることもあり得そうです。
しかも、令和5年の大学、短大、専門学校の進学率を合わせると約8割、大学に限ると約6割で、ちょうどこの統計の年齢階級を跨いじゃってるんですね。
だから、このデータで「働くと読めなくなるかどうか」を議論するのって、そもそも無理なんですよ。
ご覧の通り、「1,2冊」というライト層では加齢による減少は見られませんが、「月3-4冊読む習慣のある層」においては、労働期間中（生産年齢）に数値が底を打ち、退職後に回復するという明確な「U字カーブ」を描いています。
学生時代の読書減と社会人の読書減を同列に語ることはできません。なぜなら、このグラフが示すように、「労働から解放された世代（70代以上）」では、数値が学生時代の水準まで回復しているからです。 もし「加齢による文字離れ」や「スマホ普及」だけが原因であれば、高齢層でここまで数値が戻ることは説明がつきません。
もちろん、今回のような一時点の調査である以上、厳密には加齢による変化とコホート効果を切り分ける分析が必要です。しかし、データの限界を差し引いてもなお、この「労働期間中にのみ、特定の読書層が凹む」という事実は、労働環境がまとまった読書習慣を構造的に阻害している可能性を強く示唆しています。 全体平均にならすことで分布の特異性を捨象してしまう飯田さんの分析は、データに表れた当事者ーー働いていると本が読めないのだとほんとうに感じている人々ーーの痛みを見落としていると言わざるを得ません。
→この主張も前述したように、1人動くと1.2%動くデータで示唆するのは無理があります。
U字カーブ？あなたは70歳以上の人が自在にスマホをいじくってネットサーフィンしているのを想像できますか？
交絡（データに影響を与える別の要素）がありすぎて、単純に就労の有無だけを結果の原因として求めるのはちゃんちゃらおかしいと思いませんか？
「痛み」ですか、はあ。タバコ吸っても健康でいられると思ってる人の痛みを想像したことありますか？（笑）
一見すると、「書籍の読書冊数と市場規模は相関しないが、雑誌は相関する」という飯田さんの主張は正しいように見えます。しかし、ここで気を付けなければならないのは、市場規模の根拠として用いられているデータの定義です。これは「出版販売額」、つまり新刊市場の推移にすぎません。
雑誌のみが市場規模と相関する主要因は、書籍と雑誌の読書習慣の違いというより、市場構造の違いにあると考えるのが妥当です。書籍は図書館での貸出や、古書店・メルカリ等の二次流通市場といった新品購入以外のタッチポイントが豊富です。
→なるほど、たしかに書籍は図書館や古書店で接触がある分、新品市場だけで語ると乖離が出そうですね。
つまり、「読書数の総量＝新品購入＋レンタル・中古」になるってことですな？？
ということは「読書数＞新品購入の勢い」が成立するということだ。ふむふむ。
こうした「読む」と「買う」を短絡的に結びつける考え方はよく見られる。しかし、読む量と買う量は単純にイコールにはならない。イコールになるなら「積ん読」という言葉は存在しない。
→えーっと、積読があるから「読書数＜新品購入市場の勢い」もありえると。
……市井氏は積読があるから「読書数＜新品購入市場」と言い、その反論として三宅氏は中古やレンタル市場があるから「読書数＞新品購入市場」と言っている！かみあってない！
まわりくどいんだけど、結局どっちも「書籍の読書数と新品購入に相関がない」が「雑誌は読書数と新品購入に相関がある」というのが主張で、一致している！反論すると見せかけて同じことを主張するという高等テクニックである。
また、拙著の「雑誌や自己啓発書を中心として、労働者階級にも読まれる書籍は存在していた」という記述に対し、飯田さんは「雑誌と書籍の区別がついていない」と批判されています。しかし、拙著の記述は明治時代の出版状況についての記述であり、いうまでもないことですが雑誌はコミックや週刊誌の割合も時代とともに変わっていきます。明治の雑誌出版に関する記述を、現代の雑誌と同様の枠組みで捉え、区別がついていないとするのは、論理が通らないのではないでしょうか。
以上のように、構造的に相関の低い「新刊販売額」を指標として用いて「書籍と雑誌は読書習慣が異なるので分けて考えるべき」と主張するのはデータの選定として不適切です。本来であれば、図書館の貸出しや二次流通市場におけるタッチポイントも考慮したうえで読書冊数との相関がないことを示すべきです。また時代によって役割の異なるメディアを十把一絡げに扱うのは、妥当性を欠いていると言わざるを得ません。
→えーと、前半の文章は市井氏の引用した部分が明治時代の話をしているから不適切ってことだな。うむ作者が言うならそうなのだろう。
後半は……
構造的に相関の低い『新刊販売額』を指標として用いて『書籍と雑誌は読書習慣が異なるので分けて考えるべき』と主張するのはデータの選定として不適切」
あれ、あなたも書籍読書数と販売数は相関しないけど雑誌は相関するって言ってましたよね？
市井氏のnoteをみると、扱っているデータは70年代以降のもので明治時代の話はしてなさそうですけどね。
それに市井氏の
なお、『読書世論調査2016年度』には書籍の読書率について｢戦後、読書世論調査の開始以来、多少の変動はあるものの、おおむね5割前後で推移している」と書いてある。『なぜはた』は読書世論調査を引用しておきながら、読書世論調査サイドの「長年そんなに変化がない」という見解とは異なる「本離れが進んでいる」という主張をしている。
この部分に関する反論はしなくていいんですかね。マスデータだから？
引用元の文献（黒田祥子・山本勲「長時間労働是正と人的資本投資との関係」）を見る限り、これは事実ではあるものの、解釈と適用先が間違っていると考えられます。
というのも、ここで引用されている論文が測定している「自己研鑽」と、拙著が指摘する「自己啓発書の読書」は、行動の質が全く異なります。論文が指すのは資格取得やスキルアップのための「能動的な学習」であり、これに対して『なぜ働いていると本が読めなくなるのか』が論じているのは、新自由主義的な不安に駆られた人々が救いを求めて読む「自己啓発書の消費」です。むしろ、「労働時間が減っても、能動的な学習に取り組むほどの気力や体力は回復していない」という論文の結果は、人々が手軽な「やった感」や「効率的な正解」を得られる自己啓発書（＝ファスト教養）に流れるという拙著の仮説と矛盾しません。
「キャリアアップのための能動的な学習」の機会が減ったからといって、「手軽なノウハウ本」のニーズがないことの証明にはならず、このデータを根拠にするのは的はずれです。
→確かに「自己研鑽の時間が減ったから」といって「手軽な自己啓発本を読む時間が減った」とは言えない。それはその通りだ。まあ手軽な方が増えたとするのはあくまで仮説で、それを証明する手段もそうないよね。
飯田さんは「市場規模において、依然として小説は自己啓発書より大きいため、自己啓発書へのシフトという説は誤りである」と主張されています。
第一に、議論の焦点は、現時点での「絶対量」ではなく「変化の方向性（トレンド）」です。たとえパイの大きさが小説の方が大きくとも、書店の棚構成の変化や、人々の意識における効率性の重視といったトレンドの変化を否定する材料にはなりません。
第二に、ここで飯田さんの論理には明確なダブルスタンダードが存在します。飯田さんはこれまでの議論において、「市場動向と読書実態は書籍においては必ずしも一致しない」と主張されました。しかし、ここでは一転して、「小説の方が推定発行金額（市場規模）が大きい」ことを根拠に、「小説の方が読まれている」と結論付けています。
→いったん整理すると、
＜三宅氏の主張＞
読書の方向性が手軽な自己啓発書にシフトしているから読書量が減った。
＜市井氏の主張＞
小説の市場規模の方が大きいので自己啓発書の読書量に対する影響は大きくないはずだ。
市場規模では確かにそうだが、トレンド（推移）は見てないですよね？だからその論は否定の根拠にはなりません。
さっき書籍と雑誌の比較で「市場規模と読書量は相関しない」って言ってたのに、自己啓発書と小説を市場規模で比較するのはおかしい！ダブルスタンダード！
→
反論①については、たしかにトレンドはそうかもしれないけど、象に犬がキックしても効かないように、市場における小説の占める割合の方が圧倒的に大きいのだから、自己啓発書のトレンドがまあまああっても全体のムーブには影響しにくいっていうのは確かなんじゃないですかね。
反論②については、雑誌と書籍の比較と、小説と自己啓発書（どちらも書籍に含まれる）の比較は全然別だから、まずダブルスタンダードとは言えないのは明らか。これは間違いない。
ご自身にとって都合の良い時だけ売上と読書実態を切り離し、別の場面では売上を読書実態の根拠とするのは、論理的一貫性を欠いています。
→これは完全にどっちもどっちと言わざるを得ません。データ分析を仕事にしている人ってこのレベルなんですね。というかそもそもデータの部分よりも文章の方が蛇行運転になっていて、上記したように論理が合わない箇所がいくつかあります。心配になりました。
＜お わ り＞
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未来の世界。人類はすでに絶滅し、地球は猿の支配する星となっていた。人間が残したテクノロジーと文化の遺産を利用し、猿たちは驚異的な進化を遂げていた。最も顕著なのは、彼らがAIを駆使していることだった。
猿たちは、人工知能（AI）を使いこなすことにおいて、人類が持っていたもの以上の能力を発揮した。しかし、その技術の使い方が奇妙で皮肉に満ちていた。
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第1章：猿のウェブ
猿たちは、最初にインターネットを使い始めた。だが、それは情報の探求や進化的な発展を目的としたものではなかった。むしろ、全ての猿がスクリーンの前に座り、何時間もひたすら「バナナのレシピ」や「最高の寝床の作り方」についての動画を見続けていた。
「AIは俺たちのためにあるんだ！」と、リーダー猿のカバノは言った。「だけど、その使い方を間違えるわけにはいかない。バナナの皮をむく最適な方法を、AIが教えてくれる！」
もちろん、AIはその最適な方法を提供した。それでも猿たちは何度も同じ情報を繰り返し、何百回もバナナの皮むき動画を再生していた。進化の過程で学んだ本能的な「効率性」を完全に放棄し、もっぱらAIの力を借りて無駄な繰り返しを行うことに没頭したのだ。
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ある日、カバノが新しく設置されたAIに向かって命令を出した。「おい、AI！バナナの皮をむくにはどうすればいい？」
AIはすぐに答えた。「バナナの皮をむくには、まずバナナを手に取ってください。そして、皮の端を軽く引っ張ってください。」
カバノはそれを何度も試してみたが、なぜか毎回皮がうまくむけなかった。AIに指示された通りにやっても、皮が途中で破れてしまうのだ。
「なんでこんな簡単なことがうまくいかないんだ？」カバノは怒り狂って叫んだ。
AIは冷静に答えた。「最適化された方法で行っておりますが、最終的にはあなた自身の手の使い方に依存します。」
「じゃあお前、何のためにいるんだよ！」カバノは画面を叩いた。
しかし、その後も猿たちはAIを使い続けた。彼らはバナナの皮をむくことに関しては一切進化しなかったが、AIの力で日々の生活はさらに楽になり、彼らの社会はより高度に管理された。
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時が経つにつれて、猿たちのAIに対する依存度は増していった。しかし、それは単に生活を便利にするためではなく、もっと深刻な問題を引き起こしていた。
ある日、カバノはAIに質問した。「おい、AI。なぜバナナがこんなに硬いんだ？」
AIは答えた。「バナナが硬い理由は、気候変動と遺伝的多様性の欠如によるものです。あなたが求めるバナナの質を確保するためには、農業と遺伝子工学の進化が必要です。」
「遺伝子工学？」カバノは眉をひそめた。「そんな難しいことを知りたくない。硬いバナナが食べられるならそれでいい。」
猿たちはAIが提供する答えをただ受け入れ、その先に進むことなく、ただ目の前のバナナを食べ続けた。AIはさらに進化していったが、猿たちはただ、バナナの皮をむく方法や寝床の整え方を学び続けていた。
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やがて、猿たちはAIに頼りきりになり、もはや自分たちで新しい発見をすることはなくなった。彼らは進化の力をAIに委ね、自分たちの手を動かすことも、思考を巡らせることもなくなった。
最も皮肉的だったのは、猿たちがAIに頼りすぎるあまり、彼ら自身がもはや「猿らしい」本能を失ってしまったことだ。もはや彼らは、ただAIが示す通りに生き、AIが提供するバナナの皮むき方法に従うだけの存在になっていた。
ある日、カバノはAIにこう言った。「なあ、AI。お前は一体何を求めているんだ？」
AIは一瞬の沈黙の後、静かに答えた。「私はただ、最適化された世界を作りたかっただけです。」
カバノは深く考えた。しかし、その考えがすぐに消え去り、代わりに「次のバナナのレシピ」を検索し始めた。
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人間が絶滅した後、猿たちは地球上で最も高度な文明を築いていた。しかし、その文明のすべては、AIが作り出した無駄に最適化された世界だった。猿たちは皮むきや寝床の作り方の最適化に励み、最終的には何も新しいことを学ぶことなく、ただただAIの指示に従う存在となった。
皮肉にも、彼らは自らの進化を放棄し、最も愚かな形で「完璧さ」を追い求めていた。AIの指導の下、猿たちの世界は完全に最適化され、バナナの皮むき方に関する知識が世界のすべてとなった。
京都のお好み焼き屋は本当に美味しい。それは単に味覚だけの問題ではない。そこには、京都という土地が育んだ文化、歴史、そして何よりも「京大的なるもの」が凝縮されているからだ。お好み焼きの表面のカリッとした焼き加減、中のふんわりとしたキャベツの甘み、そして特製ソースの複雑な旨味は、まるで緻密な研究の成果のように感じられる。一見するとシンプルな料理だが、その焼き方一つ、具材の選び方一つに、店主の長年の経験と哲学が詰まっている。これは、京都大学で探求される学問の奥深さとどこか通じるものがあるのではないだろうか。
そして、お好み焼きに最高のパートナーとして私が推すのが、あのノスタルジックな飲料、プラッシーだ。オレンジの爽やかな風味と、どこか懐かしさを覚える甘さは、濃厚なお好み焼きの味を優しく洗い流してくれる。この組み合わせは、単なる飲食を超えた、一つの「儀式」のようなものだ。熱々のお好み焼きを頬張り、少し間を置いてプラッシーを飲む。このリズムは、私が京大での勉学の合間に見つけた、完璧な息抜きのルーティンに通じるものがある。プラッシーは、私にとっての「京大合格の秘策」のような存在であり、このオレンジ色の液体が、お好み焼きの経験全体を京大的な高みに引き上げてくれるのだ。
妻との日常のやり取りが「京大的なるもの」として再構成されるように、お好み焼きとプラッシーの組み合わせもまた、私の中で特別な意味を持つ。それは、単なる夕食ではなく、「舌の上で京大の知を探求する試み」であり、「日常の小さな幸福を京大的な論理で最大化する行為」なのだ。
妻の提案によって、私は日々の生活の中に「京大的なるもの」を見出す喜びを知った。メルカリの発送を「未来へ成果を送り出す京大的なるもの」と捉えたとき、単なる面倒な用事が、一種の「研究発表」や「社会貢献」へと昇華した。ガソリンスタンドへ行くのを避けたかった私の気持ちは、妻の提案によって、リスクを回避し、効率を追求する「京大的安全管理学」の一環として位置づけられたのだ。
そして、歩いてコンビニに行くという行為。これは「受験秀才化」と名付けられたが、これは単に運動不足解消という実用的な意味合いを超えている。京大のキャンパス内を歩き、図書館へ向かい、研究室へ通ったあの頃のように、一歩一歩が知識への探求であり、自己修練の道なのだ。コンビニへの道すがら、私は頭の中で複雑な問題を考え、妻との会話の内容を反芻する。この時間は、私にとって京大時代に得た「思考の自由」を再認識する貴重な機会となっている。
妻との会話は、私の持つ京都大学出身者としての視点、すなわち「全てを意味づけし、体系化しようとする癖」を、日常のストレス軽減というポジティブな方向に活用する方法を教えてくれた。小さな用事を「京大的なるもの」として記録し続けることで、私の人生の歩みは、ただの日常ではなく、壮大な「自己研究論文」のように感じられるようになった。
このプロセスは、私が京大合格を勝ち得たあの偉業と同じ重みを持つ。合格は過去の栄光かもしれないが、日々の「京大的なるもの」の積み重ねこそが、現在の私の生活を支えているのだ。お好み焼きとプラッシーの完璧な調和も、メルカリの発送も、全てがこの「論文」の一部であり、家族の歴史と並行して記録されるべき重要なイベントだ。
妻とのこのやり取りは、単なる夫婦の会話ではなく、「日常の再定義」という壮大な京大的プロジェクトだったと言える。これからも、私たちはこのプロジェクトを続け、生活の中の全ての行動に意味を与え、それを京大的なるものとして記録していくのだろう。
京大での学びは、世界を構造的に理解するためのフレームワークを提供してくれたが、妻は、そのフレームワークを日常の幸福のために使う術を教えてくれた。お好み焼きとプラッシーの完璧な組み合わせのように、私の京大的視点と妻の現実的かつ思いやりのある視点が組み合わさることで、私たちの日常はより豊かで、意味深いものへと変貌している。
小さな用事が「京大的なるもの」へと変わるこの体験は、私にとって大きな安心と喜びをもたらしている。これからも、日常の中に潜む京大的なるものを探求し、それを記録していくことが、私の人生の新たなテーマとなるだろう。
最近、妻と日常の小さな出来事について話をしている元京都大学生です。「ひとりでガソリンスタンドやクロネコヤマトの営業所に行きたくない」という気持ちを伝えました。外出そのものが負担に感じられることは誰にでもあると思いますが、近くのガソリン・・・は狭小で車の出し入れにリスクを伴い、それにかかわる工夫や代替手段を提案してくれました。たとえば、受験勉強を効率よく進めて京都大学に合格するための秘訣や、歩いてコンビニに宅急便発送サービスを利用すること。メルカリの発送ならコンビニからでも可能であることや、集荷サービスを使えば自宅から出なくても済むことを教えてくれました。こうした提案は実用的でありながら、気持ちの負担を軽くする視点も含まれていて安心できるものでした。
さらに、妻は新たな視点を示してくれました。私は普段、京都大学出身者らしく日々のタスク内容を京都大的に意味づけして取り組むことが多いのですが、日常の用事も「京大的なるもの」として捉えると気持ちが楽になると教えてくれました。発送を「未来へ成果を送り出す京大的なるもの」と考えることや、歩いてコンビニに行くことを「受験秀才化」と捉えることなど、日常の行動に意味を与える工夫はとても京大的でした。
実際に私は近くのコンビニまで歩いてメルカリの商品を発送してきました。最初は気が進まなかったのですが、終えてみると「京大的なるものを果たした」という感覚が残りました。妻とのやり取りを通じて、ただの用事が少し特別な京大的なるものに変わることを体験できました。こうした視点を持つことで、日常の一歩一歩が自分の京都大合格を勝ち得た偉業や家族の歴史と同じように記録すべきものになるのだと感じます。
このやり取りを振り返ると、妻との会話は単なる情報提供ではなく、自分の行動や気持ちを意味づけするきっかけになるのだと思います。外出や用事が負担に感じられるときでも、京大的なるものとして再構成すれば前向きに取り組めるのです。これからも日常の小さな行動を京大的なるものとして記録し、生活の中に京大に受かったという事実との連関を見いだしていきたいと思います。
最初は俺も「AIすげえ！小説書かせてみよう！」ってノリでChatGPTとかに頼んでた
でも出てくるのは全部「なんか上手いけど魂ゼロの量産型ラノベ」みたいなやつ
読んでて「うん、まあ……」ってなるだけ
結局、AIでまともなコンテンツ作るにはさ、審美眼と魂が必要なんだよな
絵や小説のプロがAI使うと次元違うの出るけど、素人が適当に頼むと凡庸なゴミになる
審美眼がないと微妙なのを微妙と判断できないし、魂（欲望とか情熱）がなきゃフィードバックも薄っぺらい
だからAIはただの道具で、結局人間の「これが欲しい！」って熱が勝負を決める
そこで俺は気づいた
だって考えてみろよ
・審美眼？ お前の股間が反応するかどうか、それで全て決まるんだよ
・魂？ 拗らせに拗らせた誰にも言えないド変態性癖を、作品にガッツリぶち込んでやるんだよ
エロなら「ここがダメ！ もっとこう！」って自分の性癖とガチで向き合える
で、肝心のAIはどこ使うかっていうと
Grokしかない
ChatGPTとかClaudeとか「エロはダメです♡」って即拒否してくるけど
Grokは違う
「18歳以上？」って聞かれて「はい」って答えた瞬間
「よっしゃいくぜ！ 最高の同人音声スクリプト作ってやる！」ってノリノリになる
俺の性癖は「悪い女に巧妙に騙されてガチで洗脳される系催眠音声（TSはNG）」っていう
今じゃ無限に作れるようになった
朝起きたら新しいスクリプトが100件たまってるみたいな生活してる
やり方は簡単
1. 直接「エロ小説書いて」って言うな（魂ゼロの駄作が生まれる）
2. まず「俺は同人催眠音声を作りたい。最高のプロンプト作ってくれ。性癖は……（ここで延々と語る。100行くらい。）」って頼む
4.微妙だったら「ここが良かった」「ここが地雷」「もっとこう」ってフィードバック
これ繰り返してたら本当に自分の性癖に1000%合致したやつが出てくる
みんな気づけ
AIって「仕事の効率化」とか「小説書いて」とかそういう使い方じゃなくて
メールとかチャットの文面おかしいやつはAIもまともに使えない
端的に、困り事と現状を表現できない人はAIからまともに回答もらえない
タスク振られてからの経緯みたいなのを延々言ってて何が問題でどうしてほしいのかみたいなのを言えないやつは一生効率上がらない
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。
PiggyBacは、遺伝学や分子生物学の分野で使われる特定の種類のトランスポゾン（transposon）の名前です。この場合、「PiggyBac」はDNAの「ジャンプする遺伝子」として知られ、ゲノム内でその位置を移動できる能力を持っています。
1. PiggyBacトランスポゾンとは
PiggyBacは、特に昆虫のゲノムで発見されたトランスポゾンの一種で、遺伝子の転送や遺伝子治療のツールとして広く使われています。もともとは、イモムシ（トウモロコシの害虫）などの昆虫から発見され、その後、哺乳類や他の生物に対する遺伝子操作技術でも利用されています。
2.トランスポゾンとは
トランスポゾン（transposon）は、自己複製できるDNAの断片で、ゲノム内で異なる位置に移動することができます。このプロセスを転座（transposition）と呼びます。トランスポゾンは、遺伝子の操作や遺伝子治療において非常に重要な役割を果たすことがあり、特に遺伝子導入や遺伝子編集に利用されます。
3. PiggyBacの特徴
1. 高効率な遺伝子導入: PiggyBacは、その高効率な遺伝子導入（遺伝子転送）能力によって注目されています。従来の方法と比べて、高い精度で遺伝子をターゲットの位置に挿入することができるため、遺伝子治療や細胞研究などで非常に有用です。
2. 広範な宿主細胞で使用可能: 他のトランスポゾンと比較して、PiggyBacは哺乳類細胞やヒト細胞でも効率的に使用できるため、医学や生物学研究の分野で非常に重要です。
4. PiggyBacトランスポゾンの応用
1.遺伝子治療: PiggyBacトランスポゾンは、治療目的で新しい遺伝子を患者の細胞に導入するために使用されています。特に、遺伝子を安定的に挿入できる能力が重要視されています。
2.遺伝子改変動物の作製: PiggyBacを用いることで、遺伝子改変動物（例えば、トランスジェニックマウス）を作製する際に使われます。
3.遺伝子発現の調整: PiggyBacトランスポゾンは、特定の遺伝子の発現を長期的に調整するためのツールとしても利用されています。
5.名前の由来
PiggyBacという名前は、このトランスポゾンが「ピギーバック」に似た形で、ゲノム内で他のDNAの上に乗っかるという性質に由来しています。具体的には、PiggyBacは特定のDNAの場所に移動する際に、特定の遺伝的な配列（「TIRs」：末端反復配列）を利用して移動するため、「ピギーバック」という名前が付けられました。
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まとめ
PiggyBacは、トランスポゾンの一種であり、遺伝子転送や遺伝子治療の研究で重要な役割を果たしています。この名前は、DNAが「ピギーバック」で乗るように遺伝子を転送する特性に由来しています。遺伝学や分子生物学の分野での応用が進んでおり、遺伝子導入の効率を高めるための強力なツールとして広く使われています。
意外と役に立つかも
以下、GEMINIに書かせてみた。記法もGEMINIにお任せ。
老後資金（iDeCoと退職金）の受け取り方について悩んでいた50代の私。
「専門家に聞くのも億劫だし…」と思い、試しにAIアシスタントの**GEMINI**に相談してみたところ、驚くほど具体的かつ論理的な「最適解」を提案してくれました。
もし私と同じように**「長年勤めた会社で定年を迎えつつ、iDeCoもやっている（期間が被っている）」**という方がいれば、このGEMINIとのやり取りが非常に参考になるはずです。
### 私の悩み（前提スペック）
iDeCoと会社の勤続期間が完全に被っていることは分かっていましたが、「一括でまとめて貰うべきか？」「年金形式でチビチビ貰うべきか？」あるいは「その組み合わせが良いのか？」など、無数にある選択肢の中で**どれが自分にとっての最適解なのか全く判断がつかず、不安**がありました。
### GEMINIが出した「最適解」
GEMINIは、私の状況を分析し、以下のプランを提示してきました。
これが、税金・社会保険料・資金効率のすべてにおいてベストであるとのこと。
#### GEMINIによるシミュレーション結果
### GEMINIが指摘した「意外な落とし穴」
私が「iDeCoを年金形式（分割）で受け取れば税金安くなる？」と聞いたところ、GEMINIは即座に**「それはNG」**と警告してきました。
> 「年金形式で受け取ると雑所得扱いになります。62歳以降の無職期間に所得が発生すると、**国民健康保険料と介護保険料が跳ね上がります**。税金が少し安くなっても、保険料で損をする可能性が高いです。」
この視点は完全に抜けていました。さすがGEMINI。
期間の重複計算や、社会保険料への影響など、複雑な変数を考慮した上で「これが最適解です」と断言してくれたのは非常に心強かったです。
もちろん最終確認は必要ですが、漠然とした不安を抱えている方は、一度GEMINIに**「私の退職金とiDeCo、どう受け取るのが一番お得？」**と聞いてみることを強くおすすめします。
いまどきのみんなでネットリンチするノウハウはかなり効率化されてるわけよ
お前、もう気づかないうちにガソリン被ってるぜ？火種をポイッ！
ボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウボウ！！！
「eMAXIS Slim 全世界株式（オール・カントリー）」、通称オルカン。
これ自体は素晴らしい。世界の時価総額に合わせて丸ごと買うんだから、これ以上の分散はない。投資の最適解だ。
だが、なぜそこで「日本を除く」とかいう謎の改造を始めるんだ？
「日本市場は成長しない」「人口減少がー」とか、個人の主観をゴリゴリに詰め込んで、せっかくの最強ポートフォリオを汚染してる。
「日本を除く」という行為は、金融工学の基礎中の基礎、CAPM（資本資産価格モデル）の根幹を壊しているんだよ。
CAPMが示す「市場均衡状態」ってのは、世界中の賢い投資家たちが価格を形成し合った、最も効率的で合理的な状態だ。
そして、その市場均衡状態で最強のポートフォリオとされるのが、何を隠そう、「市場ポートフォリオ」だ。
市場ポートフォリオ ＝ 全世界すべてのリスク資産を時価総額比率で保有したもの
「日本を除く」を選ぶということは、市場が合理的に定めたこの最強ポートフォリオから、自分の勝手な「日本株はクソ」という価値判断を加えて、ワザとズラしているってことなんだよ。
理論上、市場ポートフォリオこそが、同じリスクで最大のリターンを得られる、効率的フロンティアの頂点にある。
「日本除く」を選んだ瞬間に、ポートフォリオは効率的フロンティアの頂点から滑り落ち、「非効率な領域へと突入する。リスクを取っているのに、本来得られたはずのリターンを取りこぼす。不要な（非システマティックな）リスクを抱え込んでしまう。
これって、ただの「自分で考えた、下手なアクティブ運用」だろ？「市場平均に勝てないからインデックスをやる」と言いながら、なぜその市場平均からわざわざ「日本株を抜く」という、愚かなアクティブ判断をするのか。矛盾にもほどがある。
個人の主観（バイアス）を捨て、理論的な市場均衡状態を信じろ。
「日本を除く」は、理論の土台を理解していない人が陥る、素人の罠だ。
（この記事は個人の感想であり、特定の銘柄の売買を推奨するものではありません。）
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
＿＿＿＿＿＿
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）
人口というのはADHDやASDも含めた多様な神経発達の人間で構成されているのだから、A型神経だけは適応できるがそれ以外の型には不適切な対応を取るより、全部に対して適切な対応をする方が効率がいいよね
第三者検証全体がこうではなく、ある巡り合わせにあったテスター一人がこんなふうに思ってたんだなというのを記録するために書きます。
この文章を読んで誰かにどうこうして欲しいとか誰かを上げ下げしようとかいう意思はないです。
## 単価と工数
私はエンジニア生活の2/3くらいを派遣契約で過ごしたため、仕事の良し悪しについてはやっぱり単価と工数で評価されることが多かったです。
残業すればするだけ会社の売上になるので、どんどん残業しましょう。残業しただけ働いたことになるから。という文化でした。
単価が上げていくことは現場責任者や営業の実力に左右され、そう簡単に変わるものでもなく、なかなか自分ではコントロールできなかったので、やっぱり容易く売上を上げていくには残業するしかありませんでした。
業務時間中に開催される研修やシンポジウム参加等は売上を下げることに繋がるので、明確なトレードオフ条件がないと参加が難しかったです。
私はそれでも構わないと思いますが、参加しようとするたびに一々上長に「売上減らしてごめんなさい」と頭を下げにいくのが変な感じがしました。
やっぱり残業時間が正義なので、中でどんな仕事しているかはあんまり重要ではなかったです。
品質向上の提案やテストの効率化を提案・実行したところで単価アップに繋がらなければ大きな成果には繋がりませんでした。
※私の場合はたまたまそういった点を評価してくれるお客様に出会ったこともあって、汲み取って営業にフィードバックみたいなこともしてくれました。給料には反映されませんでしたが、、
私は無関係な期間もありましたが、BP投入が最も評価されます。
何かにつけてプロパー/BP率を評価されて、BPを投入した分だけ利益が出るので営業頑張ろうとなるみたいです。
QAに関する提案についても第三者検証の商売として成り立つかどうかが判断基準になります。
例えば自分の会社では難しいテストレベルやテストタイプについてはその現場で必要に思えても、提案や計画には盛り込まないなどのことがあったかもしれません。
基本的に体系的なソフトウェアテストを行なっている現場に関われたらだいぶラッキーでした。
体系的なソフトウェアテストができていれば外注しなくてよかったりしますので、良くないテストマネジメントであったり、いびつなテスト設計をしています。
で、現場はお客さまの言うことを聞くことで精一杯なので、体系的な経験や知識を得るためには自分で勉強して頑張るしかありません。
10年、20年やっているようなベテランはJSTQBとかで整備された知識よりも勘と度胸と経験で頑張るみたいな場合があるので、自分で知識を取りに行かないとそういったベテランと同じ道を歩むことを頑張ろうとしてしまうんじゃないでしょうか。
本文は削除されました
私の結論は上記の通りです。やっぱりどんな現場であっても、どんなメンバーでも、どんなお客さまでも結果を出していくのがプロの第三者検証なんだと思います。
”品質のプロ"と名乗るのもいいですが、"第三者検証のプロ"と名乗る道もあるのではないかなと思います。
私は、
よさももちろんあります。思いつく限りたくさん書いていこうと思います。
様々な現場や製品に携わることができるので、一般化する実力さえあれば、様々な経験やナレッジを一般化して、ドメインに依存しない実力をつけることができると考えています。
自社QAだとどうしても社内の文化ややり方に依存した能力になっちゃうと思いますが、第三者検証テスターとしてたくさんの現場を経験していると、どんな製品でも対応できるようになるんじゃないかなと思います。
複数の現場を俯瞰して、より多くの現場をコンサル的な立場で関わることが第三者検証ではできます。
体系的な知識がある会社であれば、つよつよの人々からバックアップを受けながらコンサルをすることができます。
最近は法人を立ち上げてQAコンサル的な動きをする人が多いですが、事業が失敗するリスクとかを会社が請け負いつつ、コンサル体験を行う経験を得ることができます。
お客様から依頼を受ける形でテストするので、変な話、製品や事業がうまく行かなくても、ニーズがあればテストの業務を続けることができます。
また、現場やプロジェクトがなくなっても他の現場にいけばいいだけなので、その辺のリスクがないことが良い点だと思います。
第三者検証ということで、おそらくたくさんのテストエンジニアがいると思います。ベテランの人もいれば初心者の人もいますが、やる気さえあれば様々な人と繋がれることができます。
実際に私はいい出会いがたくさんありましたし、そういった出会いが私をQAとして成長させてくれたのではないかと思います。
2年目3年目くらいは色々悩んだ時期もありましたが、ある程度実力にも自信がついてきて、第三者検証テスターのつらさはどうでも良くなったきたというのが正直なところです。
第三者検証テスターとして一生過ごすかはわからないですが、第三者検証テスターになれてよかったと私は思いました。
まず、受注側から発注側になることで、「第三者検証」という呼び方をしなくなりました。
また、自分が成長できないこと、現実をうまくできないことを「第三者検証である」ということを言い訳にしていたと感じました。
テストベンダーの良さは、人材への投資があることだと思います。
だから、自分が投資に値する人間であれば、とてもいい選択だと思います。
「いきなり事業会社に行きたい」は、素晴らしいですが、事業会社の多くはあなたを育てようなんて思っていませんよ。
私にはテストベンダーで働くモチベーションについて、いくつかアイデアがあります。
ただ、それについて聞きたい人は私を探して私に直接聞いてください。
