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はてなキーワード:種別とは
まず前提を確認すると、「第一文と第二文に関連性が見いだせない＝文章が無意味」という指摘は、完全に形式主義的な読解に依存している。
郵便ポストが赤い、海がしょっぱい、という例は確かに文間の因果関係はないが、我々の議論は「文章の因果関係」ではなく「論理的観点の列挙」を行っている。
論理の積み重ねは、必ずしも直前の文と直接的な因果関係を持たなくても、全体として意味を形成できる。
次に、タイトルと内容の関連性についてだが、ここでいうタイトルは「SNSの内面利用」と概念的に全体を括るメタタイトルであり、個々の文はその内面利用の多角的観点を列挙している。
したがって一文ごとにタイトルとの直線的対応を求めるのは、文章の構造理解として誤っている。全体の論理構造を俯瞰すれば、タイトルと内容は明確に一致している。
さらに「ソースがあれば理解しやすかった」という指摘も、ここで扱っているのは経験的データの提示ではなく、性格論理や心理学概念に基づく理論的構造の提示である。
つまり、客観的なデータソースを示すことは必須条件ではなく、論理的展開を理解する能力があれば十分に成立する。
最後に、「ＡＩにやらせる程度の知能でここが限界」という人格攻撃的言説について。
議論の本質は文章の論理構造の妥当性であり、文章を生成した主体の種別や能力は問題ではない。
https://anond.hatelabo.jp/20250827130939 の元増田です。
いくつかご意見いただいたのですが、なかなか有用なご意見をいただけなかったので自分なりに調べてみました。
（実際は目論見書をよく読んだのと運用報告書を確認しただけに近いので、当然知ってるぜ！ってことを書いてあるだけです。
というわけで、何も見ずに買ってるひとはまずhttps://emaxis.am.mufg.jp/fund/253425.html へアクセスして目論見書と運用報告書を確認しましょう。）
以下、本文
正式名称は「ｅＭＡＸＩＳ Ｓｌｉｍ 全世界株式（オール・カントリー）」 〈愛称：オルカン〉
三菱ＵＦＪアセットマネジメント株式会社が投資家から委託を受けて運用(指図)しているインデックス型の投資信託のことを指す。（ETF＝上場投資信託とは違う！）
全世界の株式に分散して投資できるので近年個人投資家に大人気♪
（分散投資がリスクヘッジにいいんだ！なんてよく聞きますよね？）
運用益もあるが資金流入も続いており、2025年7月31日時点で総資産（純資産総額）は6兆8583億700万円を誇っている。
オルカンは世界有数の世界の株式市場を網羅した株式指数であるMSCI ACWI指数をベンチマークとして運用されている。
MSCI ACWI指数とはMSCI(モルガン・スタンレー・キャピタル・インターナショナル )incが算出する指数の一つ。
MSCIAll Country WorldIndex（ACWI）は先進国23市場、新興国24市場から選ばれた大型株、中型株2524銘柄から構成されている。なお、構成銘柄の時価総額合計は全世界の市場購入可能な株式の時価総額の85％である。（単純な株式の時価総額を比率にしているのではなく浮動株比率も考慮されている）
構成銘柄は年4回見直されており、入れ替え時期は対象の個別株に対して上昇下降圧力がかかる。
（指数自体に価値は無いが、指数をベンチマークとしている投資信託などが買入・売却するため入替の前後の時期に株価が変動する。一気に入れ替えてしまうと株価がとんでもなく上下するので、ある程度の期間を設けて買入・売却をしているらしい）
なお、MSCI incのプレスリリースよると、MSCI ACWI指数に連動している資産は2024年10月31日時点で約4.9兆ドル。資金流入や株価上昇により現在はさらに増加しているものと思われる。
2025年7月末の世界の株式時価総額は136.8 兆ドル(岡三証券レポートより)らしいので3.5％程度はMSCI ACWIに連動して動く資金となっている。
「MSCI ACWI指数」に連動するよう設計されている「オルカン」だが、実際の購入銘柄や保有数は運用報告書を見れば書いてある。
購入されている銘柄がどこまで指数と一致しているかの確認まではできないが、指数との乖離率は概ね1%を切っており、大きな差はないものと思われる。
オルカンの中身はマザーファンドと呼ばれる3種類のファンドが合わさった形となっている。
（なぜ別々のマザーファンドがあるかというと、三菱UFJAM社が組成している別の投資信託にも流用できるようにするためだと思われる。ファンドは大きければ大きいほど管理コストが下がる。外国株式インデックスマザーファンドを組み入れている投資信託は100以上ある。）
個別の銘柄は莫大な数があり書ききれないのと運用報告書を確認すればわかるので割愛するが、
国別だとアメリカ64.1%、日本4.7%、イギリス3.2%、、、
業種別だと情報技術26.2%、金融17.4％、資本財・サービス10.7%、、、
銘柄別だとNVIDIA5.0%、Microsoft4.2%、Apple3.6%、、、
といった国・業種・銘柄へと投資している。（上記は全て2025年7月31日時点）
実はこれも目論見書に書いてあり
一般に、株式の価格は個々の企業の活動や業績、市場・経済の状況等を反映して変動するため、ファンドはその影響を受け組入株式の価格の下落は基準価額の下落要因となります。
組入外貨建資産については、原則として為替ヘッジを行いませんので、為替変動の影響を大きく受けます。
組入有価証券等の発行者や取引先等の経営・財務状況が悪化した場合またはそれが予想された場合もしくはこれらに関する外部評価の悪化があった場合等には、当該組入有価証券等の価格が下落することやその価値がなくなること、または利払い・償還金の支払いが滞ることがあります。
有価証券等を売却あるいは取得しようとする際に、市場に十分な需要や供給がない場合や取引規制等により十分な流動性の下での取引を行えない場合または取引が不可能となる場合、市場実勢から期待される価格より不利な価格での取引となる可能性があります。
新興国への投資は、先進国への投資を行う場合に比べ、投資対象国におけるクーデターや重大な政治体制の変更、資産凍結を含む重大な規制の導入、政府のデフォルト等の発生による影響を受けることにより、価格変動・為替変動・信用・流動性の各リスクが大きくなる可能性があります。
といったリスクがあげられている。
（その下に「上記は主なリスクであり、これらに限定されるものではありません。」とも書いてあるが、、）
オルカン自体は比較的最近組成されたので10年以上前の価格推移は存在しないが、ベンチマークとしているMSCI ACWIは2008年以降に作られ、それ以前の指数は同条件のもので試算されたものが1999年より確認することが可能。
MSCI ACWIの過去の月次推移を見て、下落局面にどのような動きをしていたか確認する。
リーマンショック前の高値2007年10月31日に647.47であった指数は、リーマンショック後の2009年2月27日には294.13と高値より50%以上下落している。
仮に2007年10月に当指数連動型の投資信託を購入した場合、2013年4月30日に651.83をつけるまで、5年以上含み損を抱えることとなっていた。（流動性枯渇により指数から乖離している場合があるので異なる可能性もあり）
2020年1月31日に1168.29であった指数は2020年3月31日には929.98と約2割下落。2020年7月31日には1169.50とコロナショック前の水準に戻している。
ウクライナ侵攻前高値2021年12月31日に1642.38であった指数は2022年9月30日には1226.23と25％程度下落。2023年12月29日に1654.71をつけるまで指数が戻るのに2年間かかった。
オルカン買っておけばよい
財布次第のプラン
初心者こそハイアマチュアのボディとフラッグシップの標準ズームレンズ買ってみてほしい。
知識無くても何も不自由なく感動するものが撮れるから。そこから慣れていけば価格帯とか種別の取捨選択を自分でできるようになる。
自分は完全にそれで、一気に50万くらいで装備整えて半年運用して大体わかってきたから売ったり買ったりでちょうどいい資産に落ち着いた。
※カメラは他のガジェットと違って、売り買いで資産にする分野らしい。50万円丸々消し飛ぶわけじゃなくて、N世代目のボディはN+2世代目のモデル発売でXX%価値が下がる、フラッグシップレンズは恒久的にYY%の価値を維持する、みたいに計算する。ハマらなかった場合のリスクなんて考えず初心者も高いものを買ってもいい。
1世代前の中古ハイアマチュア向けボディ +中古最安値の標準域レンズ。
1世代前でも対して性能変わらない場合が多いのと値段も安定しているから。レンズも使いつぶすつもりで持ってるとよい。
その人のおすすめを聞けば一番良い！何したいかも分かってるし。
自分なら、精通しているメーカーのAPS-C一眼レフ + キットレンズ + 評判のいいオールドレンズとかをフリマアプリで調べて提案すると思う。
よう！お前ら。ごきげんよう。
お前ら、自分が今、絶対的尺度でみたとき、どれぐらい稼いでいるかって自覚したことあるかい？
それを間違えると世帯年収で上位10%、東京限定でも上位15%に入っている人たちの事を「生活が苦しい」と言う記事にして無能記者呼ばわりで叩かれたり
https://togetter.com/li/2593240
「所得階層で言ったら客観的に見たら決して低くはないのですが、すごく被害者意識が強い人たち」呼ばわりされたり
https://koken-publication.com/archives/3804/4
するんで、まずは自分がどのポジにいるか確認しようぜ、と言うのがこの記事。
| 階級下限 | 階級上限（未満） | 世帯割合 | 累積割合 | 推定手取り(会社員想定) |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 100 | 7.10% | 7.10% | 70〜80 |
| 100 | 200 | 14.60% | 21.70% | 80〜160 |
| 200 | 300 | 14.50% | 36.20% | 150〜220 |
| 300 | 400 | 12.90% | 49.10% | 245〜280 |
| 400 | 500 | 11.30% | 60.40% | 320〜380 |
| 500 | 600 | 9.40% | 69.80% | 360〜430 |
| 600 | 700 | 7.60% | 77.40% | 420〜490 |
| 700 | 800 | 6.10% | 83.50% | 490〜560 |
| 800 | 900 | 4.40% | 87.90% | 550〜620 |
| 900 | 1000 | 3.90% | 91.80% | 610〜680 |
| 1000 | 1200 | 4.40% | 96.20% | 670〜820 |
| 1200 | 以上 | 3.80% | 100% | 780〜1,000以上 |
出典は国民生活調査な。なので配当、不動産、年金、役員報酬、補助金、生活保護費など給与収入以外の収入も全部入り。
全世帯なので、高齢者世帯なども含まれているので注意な。そこの超ざっくり推定補正は後で。
| 年収階級 | 構成比 | 累積比 | 推定手取り |
|---|---|---|---|
| ～100万 | 7.80% | 7.80% | 0万–86万 |
| 100～200万 | 12.70% | 20.50% | 86万–164万 |
| 200～300万 | 14.10% | 34.70% | 164万–241万 |
| 300～400万 | 16.50% | 51.20% | 241万–318万 |
| 400～500万 | 15.30% | 66.50% | 318万–392万 |
| 500～600万 | 10.90% | 77.40% | 392万–465万 |
| 600～700万 | 6.90% | 84.30% | 465万–533万 |
| 700～800万 | 4.80% | 89.10% | 533万–596万 |
| 800～900万 | 3.30% | 92.40% | 596万–657万 |
| 900～1,000万 | 2.20% | 94.60% | 657万–718万 |
| 1,000～1,500万 | 5.40% | 100.00% | 718万–993万 |
なので、雇われてない人や雇われ以外の収入、自営業、役員（役員報酬でもらう人）、不動産や投資収入、年金生活者は入ってない。さらに1年間は勤務している人のデータなんで、細切れ勤務の登録派遣社員、バイトパート生活のフリーターなどは入らない。
都道府県別の世帯収入データはちゃんとしたものが公開されていないので、賃金構造基本統計調査より、都道府県別の平均賃金を用いて、そこから全国平均に対して補正係数を作ってみた。おおよそこれをかけてやれば、その数字が、その地域での貴方の世帯収入・賃金のポジション。どれぐらいもらっているかと言う事を現す。
| 区切り | 平均年収 | 係数 |
|---|---|---|
| 全国平均 | 318.3 | 1.00 |
| 北海道 | 288.5 | 0.91 |
| 青森県 | 249.9 | 0.79 |
| 岩手県 | 259.6 | 0.82 |
| 宮城県 | 288.9 | 0.91 |
| 秋田県 | 261.4 | 0.82 |
| 山形県 | 255.8 | 0.80 |
| 福島県 | 279.4 | 0.88 |
| 茨城県 | 311.9 | 0.98 |
| 栃木県 | 323 | 1.01 |
| 群馬県 | 296.7 | 0.93 |
| 埼玉県 | 317.2 | 1.00 |
| 千葉県 | 309.5 | 0.97 |
| 東京都 | 368.5 | 1.16 |
| 神奈川県 | 350.4 | 1.10 |
| 新潟県 | 270.2 | 0.85 |
| 富山県 | 293.9 | 0.92 |
| 石川県 | 290.4 | 0.91 |
| 福井県 | 285.3 | 0.90 |
| 山梨県 | 292.2 | 0.92 |
| 長野県 | 287.7 | 0.90 |
| 岐阜県 | 292.4 | 0.92 |
| 静岡県 | 305.3 | 0.96 |
| 愛知県 | 321.8 | 1.01 |
| 三重県 | 304.8 | 0.96 |
| 滋賀県 | 302.9 | 0.95 |
| 京都府 | 316 | 0.99 |
| 大阪府 | 340 | 1.07 |
| 兵庫県 | 316.8 | 1.00 |
| 奈良県 | 302.1 | 0.95 |
| 和歌山県 | 298.1 | 0.94 |
| 鳥取県 | 258.3 | 0.81 |
| 島根県 | 268.7 | 0.84 |
| 岡山県 | 290.8 | 0.91 |
| 広島県 | 296.9 | 0.93 |
| 山口県 | 290.1 | 0.91 |
| 徳島県 | 271.3 | 0.85 |
| 香川県 | 279.4 | 0.88 |
| 愛媛県 | 279.6 | 0.88 |
| 高知県 | 273 | 0.86 |
| 福岡県 | 297.3 | 0.93 |
| 佐賀県 | 269.4 | 0.85 |
| 長崎県 | 257.3 | 0.81 |
| 熊本県 | 269 | 0.85 |
| 大分県 | 271.4 | 0.85 |
| 宮崎県 | 254.3 | 0.80 |
| 鹿児島県 | 268.3 | 0.84 |
| 沖縄県 | 265.4 | 0.83 |
| 階級下限 | 階級上限（未満） | 世帯割合 | 累積割合 |
|---|---|---|---|
| 0 | 116 | 7% | 7% |
| 116 | 232 | 15% | 22% |
| 232 | 347 | 15% | 36% |
| 347 | 463 | 13% | 49% |
| 463 | 579 | 11% | 60% |
| 579 | 695 | 9% | 70% |
| 695 | 810 | 8% | 77% |
| 810 | 926 | 6% | 84% |
| 926 | 1042 | 4% | 88% |
| 1042 | 1158 | 4% | 92% |
| 1158 | 1389 | 4% | 96% |
| 1389 | 以上 | 4% | 100% |
| 階級下限 | 階級上限（未満） | 世帯割合 | 累積割合 |
|---|---|---|---|
| 0 | 79 | 7% | 7% |
| 79 | 157 | 15% | 22% |
| 157 | 236 | 15% | 36% |
| 236 | 314 | 13% | 49% |
| 314 | 393 | 11% | 60% |
| 393 | 471 | 9% | 70% |
| 471 | 550 | 8% | 77% |
| 550 | 628 | 6% | 84% |
| 628 | 707 | 4% | 88% |
| 707 | 785 | 4% | 92% |
| 785 | 942 | 4% | 96% |
| 942 | 以上 | 4% | 100% |
はははのはー。
いやあ、堂々と言えますな。
生活が苦しいです。客観的に見てもすごく苦しいです。被害者意識持ってもいいですか。
まぁ、いいわけないんだけどさ。被害者意識なんぞ持った所でおまんまにはならねえからさ。
とか言うと今度は肉屋を支持する豚呼ばわりされるんだよな。ご立派な労働貴族様からよう！
でもよう、労働貴族様が言うように社会保障を削ると、俺は親父とお袋をネグレクトして、年金なくなったら俺も喰えないから自分もネグレクトしながら迎えが来るのを待つしか方法なくなるんだよ。
はははのはー。
やんのかこら。表に出ろ
Permalink |記事への反応(26) | 23:23
現在の鉄道は必ず「各駅停車」もしくは「普通」となる種別の列車が走っている。
それは、任意の駅から任意の駅までの移動を可能とするため（通過して降りられないケースをなくすため）だと思われるが、
実は、以下の２種類の列車を設定すれば、その両種別は必須ではない。
つまり、各駅停車や普通が無くても、任意の駅から任意の駅までの移動を（折り返し無しに）可能とすることができるのだ。
それには、４駅ごとに規則的に通過駅がある「快速Ａ」「快速Ｂ」が必要である。
そして、停車駅は以下の通りとなるようにする。
両快速が停車→快速Ａのみ停車→両快速が停車→快速Ｂのみ停車→両快速が停車→…
仮に、快速Ａの通過駅から快速Ｂの通過駅まで乗ることを考えてみよう。
その場合は、両駅の間に必ず「両快速が停車」となる駅がふくまれるので、その駅で快速同士の乗換えが可能である。
だから、快速Ａの通過駅から快速Ｂに乗り、「両快速が停車」となる駅で降り、快速Ａに乗りこめば、快速Ｂの通過駅までちゃんと移動が可能である。
この「快速Ａ」と「快速Ｂ」を用いれば、各駅停車しか止まらないような駅でも速達化（４駅に１駅通過）が可能となる気がするが、どうなんだろうか。
「やっぱ東京はすごい」「何でもある」。そう信じて疑わなかった。世帯年収1000万円あれば、東京でそれなりに豊かな生活が送れると思っていた。だが、その幻想は具体的な数字の前に木っ端微塵に砕け散った。
これは、多くの人が囚われている「東京中心の幻想」と、その実態を暴くための記録だ。
俺は以前から、都市の価値はマクロな施設の総量ではなく、個人が日常的にアクセスできる「徒歩圏内の実効密度」で決まる、と考えてきた。
その理論に基づけば、地方中核都市の都心部こそが、人間が豊かに暮らすための「最適解」であるはずだ。
例えば、人口約80万人の高松都雇圏。その中心部、地価最高点に立つ新築マンション（70㎡で約4000万円）を基準にすると、驚くべき事実が浮かび上がる。
日常の買い物から飲食、各種サービスまで、文字通り「何でも揃う」環境がそこにはある。
では、我らが「東京（本物）」ではどうだろうか。世帯年収1000万円という、決して低くはない収入で手に入る現実は、どれほどのものなのか。
東京で世帯年収1000万円の夫婦が70㎡クラスのマンションを買おうとすると、現実的なラインは8000万円前後だろう。その一つの具体例として、江戸川区の船堀駅徒歩7.5分を想定し、その周辺の店舗数を実際に数えてみた。
その結果が、これだ。
| 徒歩4分圏内 | 徒歩9分圏内 | |
| --- | --- | --- |
| 高松（中心部） | 500店舗 | 1000店舗 |
| 東京・船堀 | 20店舗 | 150店舗 |
| 比較 | 25分の1 (4%) | 約7分の1 (15%) |
愕然とした。倍の価格を払って手に入れた東京の住まいの足元は、地方中核都市に比べて豊かさの密度が25分の1しかなかったのだ。これが、東京の現実だ。
「いや、店の数は多ければいいってものじゃない」という反論が聞こえてきそうだ。その通り。人間が享受できるモノや情報、コミュニティには限界がある。
私は、生活に必要な各種別の享受対象（スーパー、コンビニ、飲食店、クリニック、ジムなど）が一通り揃う目安を「飽和水準」と呼んでいる。
この水準を満たせば、徒歩圏内で生活が完結し、多様な選択肢の中から自分に合ったものを選べるようになる。高松中心部はこの基準を2倍以上も上回る、いわばオーバースペックな環境だ。
衝撃的なのは、9分も歩いてようやく駅前にたどり着いても、本来なら4分圏内で満たされるべき飽和水準（200店舗）の75%しか達成できないという事実だ。
つまり、8000万円という大金を投じても、生活の基礎需要すら徒歩圏内で満たせない。足りない25%の豊かさを享受するためには、電車に乗るか、さらに遠くまで歩くしかない。これはもはや「豊かさ」ではなく、日々の「消耗」だ。
高い住居費を払い、満員電車で心身をすり減らし、その結果手に入れるのが、地方都市の半額の住まいにも劣るスカスカの徒歩圏内。
東京の「豊かさ」とは、マスメディアと不動産業者が作り上げた、個人が享受できないモノや情報を在庫として抱えただけの「幻想享受圏」に過ぎない。
これは個人の価値観の問題ではない。都市が人間ではなく、企業や経済の都合で作られた「社会的在庫装置」と化しているという構造問題なのだ。我々は、その構造の不都合さから目を逸らすべきではない。
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東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。
変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。
使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。
それに、東京都の人口統計と国勢調査（令和2年の）などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。
都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（23区＋町田・八王子・調布・西東京）。
20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。
まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83（調整済み決定係数は0.71）だった。何を使ったかは後で。
そこから影響が特に大きそうな4変数（平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）に絞って分析し直すと、決定係数は0.73（調整済み決定係数は0.68）になった。
詳しくはこれ
国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。
4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数（大学院卒、役員、情報通信業）と負の相関を持っていた（相関係数 < -0.69）。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関（相関係数> 0.5）を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった（いずれもピアソン相関）。
ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。
| 市区町村 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 大学院卒業者割合（令和2年国勢調査） | 役員の割合（令和2年国勢調査） | 情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 44.08 | 0.052 | 0.097 | 0.129 |
| 文京区 | 7.4 | 7.6 | 43.35 | 0.097 | 0.098 | 0.118 |
| 台東区 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 44.82 | 0.041 | 0.069 | 0.12 |
| 品川区 | 9 | 8.6 | 44.34 | 0.056 | 0.077 | 0.143 |
| 目黒区 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 44.57 | 0.038 | 0.072 | 0.141 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 0.047 | 0.076 | 0.136 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.730Model:OLS Adj. R-squared: 0.680Method: Least Squares F-statistic: 14.84Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06Time: 07:21:02Log-Likelihood: -20.653No. Observations: 27AIC: 51.31Df Residuals: 22BIC: 57.78DfModel: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188==============================================================================Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557Kurtosis: 1.983 Cond. No. 4.48==============================================================================
| 変数 | 回帰係数 |
| 平均年齢（令和7年1月） | -0.78 |
| 1世帯あたり人口 | -0.31 |
| 男性率（令和7年1月） | 0.07 |
| 外国人比率（令和7年1月） | -0.07 |
| 5年間外国人割合変化 | 0.27 |
| 犯罪認知割合 | -0.05 |
| 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -1.77 |
| 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -0.51 |
| 従業上の地位：役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位：自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分：情報通信業の割合 | -0.53 |
| 地域 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 1世帯あたり人口 | 男性率（令和7年1月） | 外国人比率（令和7年1月） | 5年間外国人割合変化（令和2年から7年） | 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口） | 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査） | 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 42.69 | 1.75 | 0.50 | 0.06 | 1.22 | 0.04 | 0.09 | 0.36 | 0.16 | 0.09 | 0.12 |
| 中央区 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 43.48 | 1.74 | 0.47 | 0.08 | 1.08 | 0.01 | 0.07 | 0.42 | 0.17 | 0.10 | 0.13 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.0 | 44.08 | 1.52 | 0.50 | 0.14 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.39 | 0.10 | 0.09 | 0.13 |
| 文京区 | 7.4 | 7.5 | 43.35 | 1.80 | 0.48 | 0.07 | 1.32 | 0.01 | 0.10 | 0.25 | 0.10 | 0.08 | 0.12 |
| 台東区 | 10.0 | 10.3 | 45.59 | 1.58 | 0.51 | 0.09 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.36 | 0.11 | 0.09 | 0.11 |
| 墨田区 | 10.1 | 10.1 | 44.88 | 1.69 | 0.49 | 0.06 | 1.25 | 0.01 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 0.07 | 0.12 |
| 江東区 | 9.0 | 9.2 | 44.82 | 1.84 | 0.49 | 0.07 | 1.23 | 0.01 | 0.04 | 0.27 | 0.07 | 0.06 | 0.12 |
| 品川区 | 9.0 | 8.6 | 44.34 | 1.73 | 0.49 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.06 | 0.24 | 0.08 | 0.07 | 0.14 |
| 目黒区 | 9.0 | 9.3 | 44.88 | 1.74 | 0.47 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.05 | 0.35 | 0.11 | 0.10 | 0.14 |
| 大田区 | 9.9 | 9.7 | 45.67 | 1.77 | 0.50 | 0.04 | 1.26 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.07 | 0.07 | 0.11 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.3 | 45.19 | 1.84 | 0.47 | 0.03 | 1.22 | 0.01 | 0.05 | 0.30 | 0.10 | 0.10 | 0.13 |
| 渋谷区 | 10.0 | 9.9 | 44.80 | 1.61 | 0.48 | 0.06 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.34 | 0.14 | 0.12 | 0.15 |
| 中野区 | 9.5 | 9.5 | 44.57 | 1.57 | 0.51 | 0.07 | 1.20 | 0.01 | 0.04 | 0.33 | 0.07 | 0.09 | 0.14 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 1.73 | 0.48 | 0.04 | 1.19 | 0.00 | 0.05 | 0.26 | 0.08 | 0.09 | 0.14 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 45.74 | 1.71 | 0.50 | 0.09 | 1.31 | 0.01 | 0.04 | 0.31 | 0.06 | 0.07 | 0.11 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.6 | 46.23 | 1.77 | 0.50 | 0.11 | 1.19 | 0.01 | 0.03 | 0.29 | 0.07 | 0.08 | 0.10 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 1.73 | 0.49 | 0.07 | 1.29 | 0.01 | 0.03 | 0.30 | 0.06 | 0.07 | 0.10 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.50 | 1.89 | 0.48 | 0.04 | 1.22 | 0.01 | 0.03 | 0.25 | 0.07 | 0.08 | 0.11 |
| 足立区 | 10.5 | 10.6 | 46.74 | 1.84 | 0.50 | 0.06 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.31 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 葛飾区 | 10.0 | 10.5 | 46.52 | 1.86 | 0.50 | 0.06 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.27 | 0.06 | 0.08 | 0.08 |
| 江戸川区 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 0.49 | 0.03 | 1.15 | 0.01 | 0.03 | 0.20 | 0.06 | 0.08 | 0.10 |
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.833Model:OLS Adj. R-squared: 0.711Method: Least Squares F-statistic: 6.803Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 0.000472Time: 06:53:14Log-Likelihood: -14.148No. Observations: 27AIC: 52.30Df Residuals: 15BIC: 67.85DfModel:11 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649
ここで言う「プログラミング初級者」とはプログラミングの記述が上から下へ向かって順番に処理されること、条件分岐やループという概念があることを理解しており、RPGゲームが作れる「RPGツクール(現RPG Maker)」や学童向けプログラミング環境「Scratch」、「ナビつき! つくってわかる はじめてゲームプログラミング(ナビつく)」、ADVゲームが作れる「吉里吉里(もしくは吉里吉里2)」、過去にBASICやC、HSP、Javascriptあたりでプログラミングへ挑戦し挫折したなどなど、ある程度の「プログラマブルなロジック」構築の経験がある者を指します。
ある時、筆者はふと思いました。「生成AIはなんだかんだで膨大なテキスト情報を処理している事がキモだよなぁ」とありきたりなことを。
そして、同時にプログラミング初級者の弱点として「現在記述されているコードの管理においてテキストと実際の処理フローが脳内で一致しない」「プログラミング言語ごとに定められているルールや関数予約語の把握が困難」なのが問題とも考えました。
前述したプログラミング初級者の弱点の考え自体は車輪の再発明であり、「Scratch」や、より高度な「UML」が既に存在しており、特筆すべきことは何もありません。
しかし、「Scratch」や「UML」、なんなら「RPGツクール」や「吉里吉里」などに無い点として、現代では自然言語処理が大幅に向上した生成AIが実用の域にまで到達しつつあるのが従来とは異なる点でした。
つまり、自然言語を混ぜ込みやすいテキストベースの言語、かつ、処理を記述するとフローが視覚的に理解しやすい言語、可能であれば情報量が多くて一部の界隈で広く使われている言語があればプログラミング初級者も気軽にプログラミングできるのではないか？と発想しました。
コンピュータ(コンパイラやインタプリタなどソフトウェアを含む)が解することができる言語にはプログラミング言語以外にも様々あり、今回取り上げるのは「データ記述言語」と呼ばれるものです。
データ記述言語の中でもグラフ作成へ特化しており、特にフローチャート作成で真価を発揮する「DOT言語」というものがあります。
早速ですが、実際に手を動かしてみましょう。ちなみにDOT言語はGraphviz OnlineというWebツールがあるため別途に何かしらをインストールして環境構築する必要はありません。便利な世の中ですね。
上記のGraphviz Onlineを開くと、既に左側のDOT言語で記述された内容が、右側で作図されています。DOT言語はこのような図を作図するためのデータ記述言語です。
一旦、左側の記述をCtrl+Aで全選択をしDeleteなどで全削除し、下記の内容をコピペしてみましょう。
digraph graphname {
A -> B;
}
DOT言語の詳細な使い方は様々なWebサイトやブログ記事、Qiitaなどへ譲るとして、A - > Bの見た目から発想の転換をしてみると処理Aから処理Bという流れに見えませんか？
DOT言語は生成AIを利用する上で有利なテキストベースでありながらグラフを作成できるのがキモであり、例えばこのA -> BがA「Webページを開いたら」 → B「Hello, Worldと表示する」という風にできるのであれば処理のフローが可視化されており本当に素晴らしいことです。
ここでプログラミングの有識者は「DOT言語をUMLなどに見立てて処理を記述するのは良いが、プログラミング初心者は求めた結果を出力するロジックやアルゴリズムを発想する知見や経験値が圧倒的に足りていないのが問題ではないか？」と至極真っ当かつ反論の余地がない問題点の指摘をすると思いますが、そこで活きるのが生成AIです。
生成AIは初級者プログラマ個人のロジックやアルゴリズムの作成能力へ無関係にロジックやアルゴリズムを生成できる(可能性が少なくともある)ので、処理のフローをDOT言語で記述することにより処理フローから初級者プログラマが求めるプログラムを生成AIへ推論させ生成させるというのが狙いです。実際に試してみましょう。
digraph graphname {
A[
label = "Webページを表示する"
];
B[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する"
];
A -> B;
}
プログラミングの有識者はこの時点で「なるほど、自然言語の記述をそのままDOT言語に入れ込んでしまうのか」と気付いたのではないかと思います。
このDOT言語をGoogle Gemini 2.5Flashへ「下記のデータ記述言語のDOT言語で記述された処理フローをJavascript言語へ変換をしWebページ上へ「Hello,world」を表示したいので変換をお願いします。」と命令すると以下のコードが生成されました。
<!DOCTYPEhtml>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<metaname="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Hello World Page</title>
</head>
<body>
<divid="output"></div>
<script>
//Webページが表示されたら（DOMが完全に読み込まれたら）実行される
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
// "Webページを表示する"ステップは、このHTMLファイル自体が表示されることで達成されます。
// "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する"ステップ
const outputDiv = document.getElementById('output');
outputDiv.textContent = 'Hello, world';
});
</script>
</body>
</html>
フローを記述する利点は、ロジックやアルゴリズムを発想する知見や経験値が足りなくとも、フローのステップが明確に分かれているので生成AIが処理を切り分けて推論してくれることであり、そしてプログラミング初心者自身がフローチャートを視覚で確認できるので「Aを処理したらBを処理する」と切り分けて考えやすいことです。
また、求めている結果ではなく誤った結果が生成されても、A - > B - > Cとフローを細分化していくことで生成AIの推論精度を高めていくことができるのも利点です。
より生成AIへ精度の高い推論をしてもらうために補足情報を付加するのも有用です。
digraph graphname {
A[
label = "Webページを表示する"
];
B[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機"
];
A -> B;
}
labelの記述内容もcommentの記述内容も生成AIが推論のための情報として利用するので誤った結果が生成されてもA - > B - > Cとフローを細分化しなくとも良い場合があります。
DOT言語を知るプログラミング有識者が「DOT言語の仕様を考えれば確かにそうだが、その発想はなかった」と言っていただけるであろうDOT言語コード例だとこういう記述方法もアリです。
digraph増田コード {
最初の処理[
label = "Webページを表示する"
];
次の処理[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機"
];
最初の処理 -> 次の処理;
}
ノードの名称へ自然言語を採用することにより、例えばゲームプログラミング時に「キャラクターがジャンプする」という読んだそのままな処理のためのノード、というか一般的に言うオブジェクトを作成することが可能で、後は->で繋げて処理をさせられます。
ちなみに別のノードを作成する際に「"キャラクターがジャンプする"から継承する」の様なことをcommentなどへ記述しておくと生成AIが推論して継承します。なんならcommentなどへ「キャラクター画像にimage.gifを使用」などと記述しておくとファイルの読み込みもします。
更にDOT言語にはカスタム要素という仕様が存在しており、DOT言語の仕様で定められた予約語以外も使用が可能です。
digraph増田コード {
最初の処理[
label = "Webページを表示する"
];
次の処理[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機",
font_style = "フォントを太字のボールド体、色を赤(#FF0000)とする"
];
最初の処理 -> 次の処理;
}
生成AIはカスタム要素の名称からも推論を発揮し、上記の場合であればフォントスタイルを指定していると推論をするので生成AIの推論精度を高める補足情報として機能します。
つまりこれはカスタム要素の名称として"Action"などの名称を採用すると"動作"として推論をし、"decision"ならば"条件分岐"ですし、"input"ならば"入力"ですし、"loop"ならば"繰り返し"ですし、"Type"ならば"種別"です。
より詳細に process[type="Action"] などのノードを作成してどんどん生成AIの推論精度を高めていくことが可能であり、そろそろ察してきているかと思いますが 処理[種別="動作"] と自然言語で記述しても機能します。
プログラミング有識者は更に「プログラム言語自体の予約語、例えばJavascriptを生成する事を前提にlengthを名称にすると配列を使おうとするのか？」と疑問に感じるでしょうがお察しの通りで生成AIは配列を使おうとするので、敢えて使いたいプログラム言語の機能や外部ライブラリなどがある場合は補足情報として機能する形で記述しておくと生成AIは推論へ利用します(まぁそこまで知識ある方なら該当のプログラム言語使ったほうが手っ取り早いと思いますが)。
以上をもって「生成AIを利用したプログラミング初級者向けの温故知新な提案」を終えたいと思います。
色々とツッコミどころには筆者自身が気付いていて。例えば「結局はDOT言語の仕様を覚えないといけないのでは？」とか「プログラミング初級者に任せると生成前のソースであるDOT言語コードがスパゲッティになりそうだよな」とか「面倒くせぇから普通にプログラミング覚えろや」とか理解してますし至極真っ当かつ反論の余地がないと思ってます。
今回の提案のプログラミング有識者向けの本質は「生成AIへ向いた中間言語の発掘」であり、「DOT言語ならそこそこ普及してるしプログラミング初級者でも扱えるんじゃね？」と業務中に発想したものを書き留め公開いたしました。
何かプログラミング有識者の皆さんからより良い発想があれば参考にしたいと考えていますのでよろしくお願いいたします。以上。
Permalink |記事への反応(36) | 19:36
1人2人じゃなく、何人もがプロジェクトの進行やばい、って声を上げてる状態なんだが。
今のやり方だとどう考えても期日に間に合いません。
こうしたらどうでしょう？
作業順番的にここを先にやっておかないと、大量の手待ちが発生します。
いや、最初に合意したスケジュール通りにドキュメントを整備してください。
う〜ん、手空き時間にこっちやっておくか……。
この機能、裏でこういう仕組みとこう言う仕組みが必要なんですが、先に作っておかないと実装できなくなりますよ。
最初に合意したスケジュール通りにドキュメントを整備してください。
大量の手待ち発生。
スケジュールどんどん押していく。
タスク消化率は悪くない？
そりゃ、消化しやすいやつから手をつけてるからそう見えるだけで、未決定なものとか難易度高いタスクがかなり後回しにされてるんだけど、タスクの粒度もバラバラででかいのが残ってるんだけど、それでもタスクの数で消化率出して大丈夫なんか？ w
いや、そこじゃねぇだろ。
いや、後から増えてるんじゃなく、もうだいぶ前に指摘してたよね？
………………。
君さ、ガントひいてたよね？
今どれくらいのビハインドなん？
一応してる？
なら手待ちとかそんな頻繁に発生するはずないんだけどな……。
要件仕様書書いて、画面デザイン起こして、ER図書いて、API設計書まで書けば、あとは人海戦術で実装すればOK？
……あー、そう……。
裏で動く部分は考えた？
うん。フレームワークの種別で言えば、一致してはるけど、このサービスが要求する仕様にはマッチしてる？
利用パターン抽出して、どのパターンでも対応できるって確認してるように見えないんだけど。
このサンプル、ドメインロジックにフレームワークの要素ががっちり編み込まれて密結合になってるけど、大丈夫？
………………。
なんだろ？
YouTubeで犬小屋のDIY動画見つつ、2世帯3階建ての家建ててる感が半端ない。
流石にやばいだろ、って真っ当なエンジニアが声を上げてんのに、なんで「ネガティブな発言が多いので、評価できません」とか上から目線で言われるか、全然理解できねぇ。
君らにはどういう世界線が見えてんの？
真顔で言おう。
この規模、複雑度でこの開発プロセスだと、終盤にあちこちで衝突が起こって、その場しのぎの対応するしかできなくて、テストも網羅性を欠くので、全く品質を担保できないんだが……。
これは楽観的というのではなく、無知に起因する無謀だよな。
まぁ、もう無関係の人になるので w
「在庫がなくなるのを避けようと、小売店から『量を確保してほしい』と言われるようになり、価格転嫁を承認していただけました。少ない取り扱いであっても、利益が伸びて来たわけです。それまで1～2％だった利益率が、5％になりました。利益を上げ過ぎなのかといいますと、他の業界でも見られる利益率であり、そんなに暴利はむさぼっていません。これまで利益率が低かっただけに、大きな利益に見えてしまいますが、豊作のときには赤字を経験しています。お米を安定供給するのが卸の使命ですので、適正な水準だと考えています」
「弊社だろうと分かるような形で、大臣のお立場で発言されました。しかし、営業利益を上げているのは、弊社だけではないのでは。市場でのシェアは4～5％であり、1社の立場で価格操作はできません。小売店で価格が形成されており、カルテルを結んでいることもありません」
https://news.yahoo.co.jp/articles/d31668b56b0247c292fe7e096508cd2442407a7b?page=2
5%が適切かといえば、業種別の中央値が5.7%らしいのでそのとおりであるように思う。
https://zaimani.com/financial-indicators/operating-income/
根本的な話、資本主義やってるんだから営利企業が利益を確保しようとするのは当然なわけでそれを批判するのはおかしくないか？嫌なら国営化を唱えるべき。
書き殴りです、お目汚し失礼します。
私について
・特例子会社で働いて生きづらさが加速している
知的障害の同僚と私が同じ給料をもらっていることに「何で？」と思ったのが始まり。
同僚が書類の種類・数がリストと一致している時間をかけて確認しているとき、
同僚は不安があると仕事が手につかなくなりと上司(健常者)に業務量を相談するけど、
小さな不満が重なりに重なり、知的障害への差別意識が芽生えた。
そんな私は彼と共に仕事をするべきではない。
さらにいえば、障害の種別問わず共存が求められているこの世で生きていく自信がない。
仮に結婚して生まれた子供に知的障害があるとわかったとき、子供を殺めず育てる自信がない。
異常な私が何か事件を起こす前に、誰かが殺してほしい。
別に役所と喧嘩しに行くわけじゃないんだから、アホみたいなこと言うな
戦わないといけないと思わされるのが、申請の妨げになるって自覚しろよ
知識がないなら、任せる先は幾らでもある
自治体に「申請書を提出する権利がある」と理解しておく（これは法律上の権利）。
📌生活保護法第24条：「申請があった場合、速やかに調査し決定しなければならない」
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書式は厚生労働省のHPなどでPDFダウンロード可能（または役所で取得）。
できればコピーをとっておく。
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担当者がどう言おうと「これは申請ですので受理してください」と冷静に伝える。
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同行・申請サポート書類記入・交渉支援・申請同行反貧困ネットワーク、自立生活サポートセンター・もやい、全国生活と健康を守る会
法律相談行政への対応や不服申立てに法的助言法テラス（無料相談）、弁護士会
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担当者による申請拒否、扶養照会の強行などに対して不服申立てや行政相談が可能。
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✅ 「共産党が助けてくれる」という話について
● よくある認識
弱者の味方として動いてくれる
● 実際のところ
共産党の地方議員や支援団体が熱心に同行や制度説明をしてくれるケースは多い（事実）。
ただし、共産党は公的機関ではなく政治団体。対応は地域差があり、あくまで「任意支援」です。
🔴 つまり、共産党は「使える場合もあるが、制度的に優先される立場ではない」
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優先度相談先 内容
★★★★★市区町村の福祉事務所申請権を有し、法的に義務のある窓口
★★★★☆NPO（反貧困ネット・もやい等）専門性が高く、同行支援や行政交渉の経験豊富
★★★☆☆法テラス・弁護士権利救済・不服申立て・公的機関への牽制に有効
★★☆☆☆共産党議員や支援団体地域により熱心だが、政治団体であり任意対応
☆☆☆☆☆SNSの噂・未確認情報不正確な情報や偏った例も多く、注意が必要
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申請が困難な場合は、行政交渉に慣れたNPOや法テラスと連携しましょう。
共産党はあくまで「ひとつの手段」であって、特別扱いの制度ではありません。
「自分が悪いんじゃないか」と思わず、制度を使うのは当然の権利として堂々と進んでください。
※追記
元増田は一度申請書を記入して担当者に提出したが、諾とも非とも言わない不明確な対応で握りつぶされたんだから、喧嘩しにいくつもりで良かろうよ。ある程度「面倒くさい/手強い相手だ」と認識されないと通らないよ
喧嘩して不満をぶつけてやり込みたいのかも知れんけど、それが必要ないんだよ
三井住友FGとソフトバンクがタッグ OliveとPayPay連携
（中略）
このニュースにある、「決済データを用いたビジネス」とは具体的に何であると考えられるか？
PayPay・Oliveの決済額とSoftBankの人流データを重ね、時間帯別の来訪・購買ヒートマップを作成。
小売や飲食チェーンに「どの街区のどの通りに出せば売上が最大化できるか」をレポートとして販売するサービス。ニュースでは「人流データと組み合わせて加盟店に新規出店を提案」と述べられています。 
PayPayは既に購買履歴ベースのクーポン機能を持ちます。決済データを属性・訪店頻度でセグメントし、PayPayアプリやLINEヤフー広告に高精度クーポンを配信し、費用は成果報酬型で加盟店から徴収するモデルが想定されます。 
三井住友カードが提供する決済データ分析サービス「Custella」にPayPayのコード決済データを統合。業種別・商圏別の売上推計、競合比較、需要予測をダッシュボードで提供し、月額課金する形です。 
両社の決済履歴を横串で評価し、与信の薄い若年層にも小口ローンやBNPL（後払い）枠を動的に付与。PayPay残高・Oliveクレジットをまたぐ「一体型与信」の開発余地があります。
※具体的な商品発表はまだありませんが、決済データは与信モデルの代表的な入力変数です。
SoftBankが提供するAI需要予測（例：サキミル）に決済実績を取り込み、店舗の日別来客・売上を14日先まで予測。発注量やシフトを最適化するサブスクリプションサービスとして展開可能です。 
生成AIと決済データを組み合わせ、カード紛失・加盟店問い合わせなどの意図を判定し、利用状況に応じた回答や不正検知アラートを自動で返すコールセンターBPO。ニュースでも「事務やコールセンター業務の自動化」が挙げられています。 
要するに「決済データを用いたビジネス」とは、データそのものを売るのではなく、位置データと購買履歴を掛け合わせて“意思決定・販促・与信”を支援するB2Bサービス群 を指す可能性が高い、ということです。
これが話題になっていましたね、という話。
もしかしたらWEBデザイナとかUIデザイナ、工学デザイナあたりに興味を持っている人には面白い話かも・・・？
この手のUIを見るたび「どっちやねん」と心の中で叫んでる→オンオフ状態が分かりづらい「フリップフロップ問題」回避のために規格統一して欲しい。
「言いたいことはわかる、言いたいことはわかるが・・・」と電気工学系が畑の方々はおそらく「設計する側の苦悩もわかるんだよなぁ」ってなってるんじゃないでしょうか？
だって「単路スイッチはOFF-ONだけじゃない！」ですもの。
これが多くの人がイメージする2方向のスイッチで、ON時になんらかの機能を作動させるスイッチ。
デフォルト状態はOFFで、スイッチを作動させるとONになるというスイッチ。モダンなIT開発界隈ではよくオプトインとも称されますな。
OFF-ONスイッチとは反対でデフォルト状態はONで作動させるとOFFになるスイッチ。オプトアウトですな。
ここから素人の理解が困難になってくる、機能を作動させるONの逆は別の機能を作動させるONというスイッチ。
これを大衆へ理解させるユーザインターフェイス設計は困難を極める。
ON-ONスイッチとは反対で機能を停止させるOFFの逆は別の機能を停止させるOFFというスイッチ。
大衆へ「何故この様なスイッチが存在するのか？」を説明することすら困難になる。説明しても理解して貰えるのはほんのひと握りの人たちだけだ。
このスイッチング4パターンをどうやって大衆へ理解させられるか？がデザイナの腕の見せ所。
義務教育レベルの電気工学の知識があり、電気工作とかやったことがあるのならば上記の4パターンは「知っていて常識」みたいな知識だろうけれど、大衆は「1階と2階の2箇所で点灯消灯できる階段の照明電気回路」すらパッとまともに回路図を書けない・組めない人が大半なので決してそれは常識ではない。書けない・組めない方が常識なのだ。
そして、そんな初歩的な電気工作の知識がある人でも躓きがちなのが「スイッチング時に初期化」という概念です。
小難しく説明しても理解しにくいので例え話にしますが、早い話が自動車のマニュアルトランスミッションをイメージすると理解しやすいかな？と。
例えば4速マニュアルトランスミッションであればバックギアを無視するとON-ON-ON-ONの4方向のスイッチと仮定できますが、マニュアルトランスミッションには「ニュートラルという状態が存在する」んですよね。
つまり、ONとONの間にどっちつかずの状態があるわけで、マニュアルトランスミッションは必ずニュートラルを経由してONへスイッチするわけです。
これはマニュアルトランスミッションだけでなく、スイッチングを伴う場合はすべての製品サービスにおいて考慮して置かなければならない概念です。
そう「スイッチング時に初期化を必ず行わなければならないモノ」と「スイッチング時に初期化を絶対に行ってはならないモノ」が存在するということを。
即ち、誰がどう見ても単純なA-Bという2つの状態を切り替えるスイッチは、大まかに分類しても計8パターンものバリエーションが存在することになるのです！！！！
中にはこれまでの業務上の流れや都合、案件の内容によって「スイッチング時に初期化するヤツなんて居るんかぁ？」と思ってしまうプログラマやデザイナなども居るかも知れません。
これは仕方のないこと。それまでの業務が「スイッチング時の初期化を考慮しなくても良い仕事」ばかりだったわけですから、それがその人の常識でありルーチンであり、開発上の要件であったのですから。
しかし敢えて言うのであれば、それはこれまで散々言われている「未定義バグ」を誘発する実装にほかならない。単純なA-Bという2つの状態を切り替えるスイッチング動作というシンプルな機構にすら未定義バグは隠れているわけです。
そしてここに単純なA-Bという2つの状態を切り替えるスイッチングへ「スイッチング時に初期化を必ず行わなければならないモノ」と「スイッチング時に初期化を絶対に行ってはならないモノ」のほかに「スイッチング時の初期化を考慮しなくても良いモノ」という新たなパターンが追加されバリエーションは12パターンとなりました。
ユーザからしてみれば「いやその辺を何かうまい具合にするのがプロやろ」と言いたくなるのはわかります。
しかし件のTogetterをタイトルをよくみるとおかしなことがわかります。ここまでの説明をあらかた理解したのであれば気付くはずです「規格統一とは・・・？」と。
ていうか何なら大衆と比較して工学リテラシーが高いと思われているはてなブックマークのコメントですらスイッチングについてゆるふわな方々のコメントが散見しているのは明白で、更に工学リテラシーが低いと思われる大衆へ12パターンものスイッチング動作を明示するユーザインターフェイス開発は非常に困難が伴うわけです。
だってはてなブックマークユーザは「1階と2階の2箇所で点灯消灯できる階段の照明電気回路」すらパッとまともに回路図を書けない・組めない人」が大半で、その理解度のままはてなブックマークへコメントしますが、大衆は更にそれ以下の理解度です。この大衆に理解して貰える統一ユーザインターフェイス規格とは一体・・・？
そんな前提知識もないゆるふわな大衆が言うわけです「フリップフロップ問題回避のために規格統一して欲しい」と。
実はこのスイッチング動作の種別、当のプログラマやデザイナの中にも理解がゆるふわな方々が存在します。プロなのに。
大学や専門学校、高校の情報系学科でもちゃんと講義・授業で触れるんですよ。触れるんですけれども他の知識に比べて扱いが小さすぎて記憶から抜け落ちるんです。
これが電気系学科ならば違います。こんなのは基礎の基礎、単路スイッチが扱えなければ古き良きアナログICすらまともに扱えないわけですからしっかりとやります。
情報系学科でもCPUとかネットワークとかハードウェアやる人たちは結構しっかりと理解してるんですがソフト一辺倒のプログラマやデザイナには本当にゆるふわな方々が存在します。プロなのに。
つまりコレ、電気系と情報系の専門性が高まりすぎて距離があり、そのため双方を理解できる人材が稀少で、人材が稀少であるが故にフリップフロップ問題が起きがちというのが現代開発の闇なんですね。
ソフト一辺倒で育ってしまい「単純なA-Bという2つの状態を切り替えるスイッチング」の理解がゆるふわで、そのゆるふわ状態のままユーザインターフェイスの設計をチーム全体が行うため誰も気付かない。
決して馬鹿にしているわけではないのです。前述したように、中にはこれまでの業務上の流れや都合、案件の内容、要件によって各々個人の仕事上常識というのがあるという仕方のない事情があるわけです。
その常識がフリップフロップ問題を生んでいるんです。だって(その人の中で固定化した)常識ですよ？常識から脱却するのは非常に困難です。
大衆もプロモそれぞれの常識の中でコメントしており、それを擦り合わせられる人材というのは稀少人材と言わざるを得ないでしょう！
受験世界史の難問とかを扱っているブログで、今年の慶應義塾大学法学部の入試問題が分析されていた。個人的に面白い趣向だと思ったので、ブログ主さんの褌を借りて、自分なりの解答法を書いてみたい。
＜種別＞難問
＜問題＞２ 1990年代に安全保障理事会によって設立された国際刑事法廷においては，様々な国や武装勢力の指導者が戦争犯罪などにより訴追されており，2006年に死去した (43)(44) もその一人である。
16．カラジッチ 18．金正日 29．ティトー 43．ピノチェト
49．ポル＝ポト 52．ミロシェヴィッチ
この問題には2つの解答ルートがある。第1に「安全保障理事会によって設立された国際刑事法廷においては、様々な国や武装勢力の指導者が戦争犯罪などにより訴追」、第2に「2006年に死去」である。
第1のルート、「安全保障理事会によって設立された国際刑事法廷においては、様々な国や武装勢力の指導者が戦争犯罪などにより訴追」から辿ってみよう（なお、全員の死亡の年代を正確には知らないことは前提とする）。
まず、彼らの行いに対する裁判が行われたことがないので金正日とティトーを除外する。厳密にはどっかで無意味な欠席裁判がなされているかもしれないが、少なくとも当事者には何ら影響を及ぼしていないので無視してよい。
この問題の鬼畜たる所以は、残り4人の行いは訴追されたことがあるという点である。
この4人の中では、最初にピノチェトを除外することができる。彼は独裁政権下でのスペイン国籍者への弾圧を理由にスペイン当局から逮捕状が出されており、1998年にイギリスで拘束された。「チリの独裁者がスペインの逮捕状に基づきイギリスで逮捕される」というおもしろ事案であるため、国際刑事司法に興味がある学生なら聞き覚えはあるだろう。しかし老齢のため裁判に出廷できないと判断され2000年に釈放される。そして帰国後に母国チリで告発され、同年のうちに訴追されるが、ここでも老齢ゆえに裁判は開かれなかった。つまり確かに彼は「訴追された」に該当するのだが、ここまでの記述からわかるように彼は徹頭徹尾各国の国内法に基づいて拘束・訴追されたので、「国際法廷」には当てはまらないのだ。ピノチェトがスペインで拘束されたという話を知っている受験生ならば容易に消去できるはずである。
次にポル・ポトを除外できる。なるほどポル・ポト派の裁判は国連の支援を受けてカンボジアで開かれ、ジェノサイド罪に問われて終身刑を科せられた者もいる。しかし、問題文で「安全保障理事会によって設立された国際刑事法廷」とあることに注目したい。クメール・ルージュの圧政から解放されたカンボジアは、国連に法廷開設のための支援を要請した。これを受け、国連総会の承認の下、外国人判事も加えた国内法廷として2006年にカンボジア特別法廷が開廷される。そう、ポル・ポト派に対する裁判は「国連総会が支援した国内法廷」であって「国連安保理が設立した国際法廷」ではないので、問題文の要求を満たさないのである。カンボジア特別法廷に興味を持つ受験生であればこの選択肢は容易に消去できるはずだ。また、そもそも論としてポル・ポト本人は既に死んでいたので訴追の対象にならなかったのを知っていれば、消去はより容易であろう。
そして2人が残る。国連安保理決議に基づいて設立された旧ユーゴスラヴィア国際戦犯法廷（ICTY）に訴追された2人のセルビア人、カラジッチとミロシェヴィッチである。しかしこの2人を「安全保障理事会によって設立された国際刑事法廷においては、様々な国や武装勢力の指導者が戦争犯罪などにより訴追」から絞り込むことはできないので、ここで詰みとなる。
続いて第2のルート、「2006年に死去」から辿ってみよう（なお、法廷の詳細を知らないことは前提とする）。
真っ先に除外できるのはティトーである。彼の死後にユーゴスラヴィア解体が起きるということは、彼は1991年以前に死んでいることがわかるのでこれが一番楽だ（実際に1980年没）。ユーゴスラヴィア解体の要因のひとつとして、圧倒的カリスマを誇ったティトーが死んだということがしばしば挙げられるので、ユーゴスラヴィアについて一通り学習した受験生なら余裕で消せるだろう。
次に、意外かもしれないがカラジッチを消去できる。彼は（詳細はよく知らないとしても）法廷で裁かれて終身刑の判決が出ているが、それは2019年のことなのだ。したがって大学入試の6年前から国際ニュースをチェックしている意欲的な受験生であれば2006年没ではないことが容易にわかる。中学1年の時点から世界情勢を学んでおくようにという慶應義塾大学法学部の熱いメッセージであり、受験生諸君は真摯に受け止めてほしい。
さて、次は金正日を消すことができる。ニュースを見ていれば、金正恩が権力を握って10年以上（えっ、もうそんなに！？）経っているけれども、流石に20年は経っていないと推測できるが……いや、金正日って2011年に死んでるわけで、2006年に死んだわけではないという確信を得るのはけっこう難しい。これが仮に2019年と2024年なら「あいつが死んだのは去年だろ」とか言えるけど、14年前に死んだのであって19年前ではないと確信するのは我々大人でも難しいのに受験生には酷ではないか。しかしこれは21世紀に入ってからの出来事であるので、最近の出来事は1年単位で時系列を頭に入れておくのが当然だという慶應義塾大学法学部の緻密な思考力を見せつけているのだと思うことにしよう。
最大の難問はポル・ポトだろう。彼は1998年に没しているが、1925年生まれなので2006年に死んでいてもまったく不思議ではない。しかも悪いことに、彼の政敵や仲間たちは実際に長生きしているのだ。ノロドム・シハヌーク国王は彼よりも年長だが2012年に没しているし、ポル・ポトに次ぐナンバー2だったヌオン・チアは2019年に没している。そして民主カンプチアで首相を努めたキュー・サムファンに至っては現時点で存命である。これでは彼が2006年に死んだのではないことを確かめるのは難しい。しかし、上述したようにカンボジア特別法廷の開設は2006年であることと、ポル・ポトは既に亡くなっていたので訴追されなかったことを知っていれば、彼の死は2005年以前である蓋然性が高くなるので、かろうじて除外することができる。
そして、ここでもまた2人が残る。2006年に死去したチリの独裁者ピノチェトとセルビアの独裁者ミロシェヴィッチである。しかしこの2人は「2006年に死去」という文面からはまったく区別できないので、ここで詰みとなる。
2つのルートのいずれから登攀しようとしても答えを絞りきれなかったので、激烈な難しさである。しかし双方を探索すれば、いずれのルートでも候補に上がっているのはミロシェヴィッチしかいないので、彼が答えだということがわかる。
出題者の張り巡らせた緻密な伏線には感嘆せざるを得ない。本問は没年から探索しようとしても国際法廷の知識がないと解けないし、国際法廷から解こうとすると没年がわからないと解けないということで、精巧に罠が仕掛けられている。国際法廷と没年、両方のマリアージュで初めて解ける良く練られた良問と評価してよいだろう（なお高校世界史の範囲は考えないものとする）。
国際刑事司法についての興味関心があれば、ポル・ポトが裁判前に死んだことやピノチェトがスペインから訴追されたこと、ミロシェヴィッチが獄死したこと、カラジッチが長年にわたる逃亡生活のすえに拘束されて裁判にかけられたことなどは有名であるため、慶應義塾大学法学部は国際刑事司法に詳しい受験生を求めているのだと推察できる。おそらくこれらの話は法学部の教授にとってはよく知られていることなのであろう。たとえば大屋雄裕氏（元名古屋大学教授、現慶應義塾大学法学部教授）の法哲学に関する論説でもカラジチの名前は出てくるし、彼の著書『自由とは何か』（ちくま新書、2007年。良書なのでオススメ）ではポル・ポトの事蹟にも触れられているので、きっと法学部の教員はこういったものを事前に読んでおけと言いたいのだろう。なんと志の高い大学だろうか！
……いや、無理だろ。
Permalink |記事への反応(13) | 20:20
「日本人の生産性が低い」 という話は、多くの人が「仕事のやり方が非効率」だからと捉えがちですが、実際には 「利益率の低い仕事に多くの労働力が集中している」 という産業構造の問題が本質的な原因です。
・企業のビジネスモデル自体が利益を出しにくい構造になっている
つまり、日本人の「仕事のやり方」ではなく、「どんな仕事をしているのか？」が問題。
✅ 一人当たりの粗利益が高い業種（=GDPが高くなりやすい）
金融業（ルクセンブルク型） → 一人当たりの粗利 数千万～1億円以上
IT・ソフトウェア・SaaS → 高利益率のサブスクモデルで一人当たりの粗利が数千万円
製薬・バイオテクノロジー →研究開発費はかかるが、成功すれば莫大な利益
高級ブランド・高付加価値製造業 →LVMHのような超高利益ブランドが強い
コンサルティング・弁護士・M&Aアドバイザリー →知識集約型で利益率が非常に高い
飲食・小売 →人件費が高く、利益率が低い（粗利益数百万円レベル）
建設業（特に下請け） →大手ゼネコンの下請け構造で利益が薄い
→日本は労働人口の多くが「低粗利の業種」に集中しているため、一人当たりGDPが低い。
→ 逆にルクセンブルクのような「高粗利の業種」が多い国は、一人当たりGDPが高くなる。
稼げる業種へシフトする
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お問い合わせ先
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