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はてなキーワード:種別とは
DE
「de」はロマンス諸語で「…の、…から」を意味する前置詞。フランス語（ド）、スペイン語（デ）など。姓の前に使われることがある（フェルディナン・ド・ソシュール、ドン・キホーテ・デ・ラ・マンチャなど）。古くスペイン語では「de」を合わせた「」という合字が使われ、現在も碑文やロゴなどにこの字を見ることがある。
オランダ語の定冠詞。姓の前に使われることがある（エド・デ・ワールトなど）。
ドイツ (Deutschland) のISO 3166-1国名コード
アメリカンフットボールのポジションの一つであるディフェンシブエンド (Defensive End) の略称。
護衛駆逐艦 (destroyer escort) 及び航洋護衛艦 (ocean escort) の艦船記号。海上自衛隊の護衛艦の種別にも使用されている。
動軸5軸のディーゼル機関車の符号。旧国鉄で制定され、JR・私鉄などで使用されている。
微分方程式 (differential equation)
可消化エネルギー (digestible energy)
モールス符号による無線通信で、自局の呼出符号の前に置く符号（「こちらは」の意）
NTTドコモ・DDIセルラーグループ→auにおける、デンソーの略称。（例：DE207、C402DE）
デスクトップ環境 (desktop environment)
コンパクトカー、マツダ・デミオの形式 3代目 DE系（2007年-2014年）
ゲームソフト、ゼノブレイドのNintendo Switch 版の通称。（Definitive Edition）
en:Jet Propulsion Laboratory Development Ephemerisの略称（JPL DEとも）。
De
de
.de -ドイツの国名コードトップレベルドメイン
dE
娘の為にパソコンへ詳しすぎる夫を倒したいで注目された「学生、それも幼さの残る年頃の子へはじめてPCをどうするのか？」というテーマで、Linuxを与えた家庭の別例としてこのエントリを書いている。
そして前提として、このエントリは「実はLinux使ったこと無いんだ」「Raspberry Piって稀に聞くラズパイってヤツだよね？」みたいな、ふわっとした認識の層に向けて書いている。
決して「KVMで完全仮想化してLinuxとWindowsで用途に応じてリソース分配してる。ディストロは純関数型のNixOSで、Nix言語で可能な限り-march=nativeで自家コンパイルしてるんだよね」みたいな層には書いてない。
勿体ぶっても仕方ないので結論から言えば、WindowsやMac、AndroidやiOS(iPadOS)に染まりきっていない子供は親の想定を超えて極々普通にLinux、Raspberry Piの工場出荷状態でプリインストールされているRaspberry PiOSを使う。
ここで言う「染まる」というのは「ウチの子は普段からiPadでYoutubeとかゲームとかしてるからなぁ」程度の染まり具合なら無視できるレベルなので全く障害にならない。
手遅れな染まり具合としては「ウチの子はWindowsでOBS使って自らYoutube配信してます」とか「ウチの子はWindowsでAbleton Live使ってDTMしてます」とか「ウチの子は大学のレポート書くのにmacOS使ってます」とか「ウチの子はiPadでSwift Playgrounds使ってプログラミング学習してます」とかそういうレベルだ。
アナタ達の子供がこのレベルにまで染まっていない場合、アナタ達の子供へRaspberry Pi 500を与えると何も疑問に思わず普通にパソコンとして使う(パソコンの操作方法へ疑問を持つとかそういう話じゃなく、目の前のモノをパソコンとして認識する)。
ラズパイ、Raspberry Piは英国で立ち上げられたRaspberry Pi財団(注：英字ページ)が規格・設計・販売をするシングルボードコンピュータという種別の小型コンピュータのことだ。
現在の最新版は第5世代のRaspberry Pi 5で、搭載ワーキングメモリによって価格が違うが、最も高価なワーキングメモリ16GB版で25,000円前後(2025/12/09現在価格)という圧倒的な低価格が人気の理由の1つだ。
何故ここまで低価格なのか？と言えば安価な部品で構成され、搭載されるSoC(CPUみたいなもん)も低性能で、その性能は約10年前の普及価格帯(〜15万円くらい)のノートパソコン程度の性能しか無い。
「いや10年前ってゴミじゃん」と考えるのは早計で、逆に言えば10年前の普及価格帯ノートパソコンで可能だったことはRaspberry Pi 5でも可能。
そう言われ「自分は10年前に普及価格帯ノートパソコンでネットしたりMS Officeで文書作成したり軽くゲームしてたけど？」と気付いた人は「Raspberry Pi 5で何ができるか？」の想定が浮かんだのではないだろうか？そう、かなり色々できる。
そして工場出荷状態でプリインストールされるRaspberry PiOSはRaspberry Pi 5自体の計算リソースをできるだけ使わないよう軽量にできており、10年前当時のWindowsで使われていたExplorerよりも計算リソースの消費が少ないので、技術の進歩も相まって当時よりも出来ることの幅が少々広くなっている。
何故そんなに話題なのか？手のひらの上に10年前の普及価格帯ノートパソコン並みの性能のコンピューターが乗るのだ。そしてすごく安い。
更にラズパイには電子工作へ活用できるGPIOピンというのが実装されていて各種電子センサー類などと連携することで電子工作もできてしまう。
こんなもの情報工学畑の連中が注目しないわけがなく、前述したRaspberry Pi財団のページを読めばわかるが世界中で大定番のシングルボードコンピューター、何ならシングルボードコンピュータの代名詞となっており、情報工学に詳しくない人が「ラズパイってよく聞くけど何なの？」と何処かで耳にするレベルなのである。
安心して欲しい、Raspberry PiOSではGoogle Chromeが動く。
まずGoogleアカウントは子供用に作成したGoogleアカウントを管理するためのファミリーリンクというサービスが存在する。ファミリーリンクは子供用GoogleアカウントでログインされたGoogle Chromeブラウザでのインターネットコンテンツフィルタ機能を提供してくれる。
このインターネットコンテンツフィルタは小学生・中学生・高校生・高校生プラスと4段階に分かれており、それぞれに適したフィルタリング強度で働く。
続いて、実はGoogle Chromeは様々な設定をポリシーとして持つことが可能で、例えばゲストモードの無効化やシークレットモードの無効化、指定したGoogleアカウント以外でログイン不可が可能だったりする。
情報技術へ親和性の高いヤンチャな子はGoogle Chromeからログアウトしたりゲスト・シークレットモードでフィルタリングを回避しようとするので、子供へRaspberry Piをはじめてパソコンとして与える場合はこれらを無効化しておくことをオススメする。
補足を続けると子供が勝手にFirefoxとか別のWebブラウザを導入することを防ぐこともRaspberry PiOSはできる。
Raspberry Pi 5をパソコンキーボードへ内蔵した形態を持つRaspberry Pi5シリーズの1つ。ワーキングメモリは8GBで価格は20,000円未満。
パソコンキーボードへRaspberry Pi 5が内蔵されているのでRaspberry Pi 500に電源取ってHDMIケーブル(注：ラズパイ側はmicroHDMI)をTVへ接続すると直ぐにパソコンというコンセプト。
小学生の子供にとっての目玉はJava版Minecraftが動作すること。SwitchやiPadでいつも遊んでる統合版マイクラじゃなくてYoutubeとかで観るJava版マイクラが自分のパソコンで動いちゃうのだ。
Switch 2の登場でPCゲーが色々リリース(予定)されている中で、Java版マイクラはどうしても"パソコン"が必須だったが、Raspberry Pi5シリーズはそれを実現する。それが2万円のお値段で出来るので親の懐的にもありがたい。
Steamは動かないがオープンソース系のゲームも充実している(Steam開発のValve社がRaspberry Piシリーズが採用しているARMアーキテクチャ対応を進めているというかなり確度の高い噂は存在する)。
実は直近でRaspberry Pi 500の上位版Raspberry Pi 500+(日本語配列)が登場予定で、こちらはワーキングメモリが16GBのお値段40,000円くらい。
4万円とそこそこの価格になってきているが、キーボード自体がメカニカルキーボードとなりキーキャップはCherryMX互換、256GBSSD搭載でストレージのスピードもアップ(＝Minecraftのワールド読み込みが速くなる)。上位版Raspberry Pi 500+が高すぎると感じるなら素のRaspberry Pi 5ワーキングメモリ16GB版は25,000円前後だしこちらで良い。
ある、というかコッチがメインなんだけれども、何処までゆるい感じでやって良いのかわからなくて最後に回した。
まずLinux界隈が中心となって開発されているGIMPやKritaみたいな画像編集・お絵かきソフトはLinuxたるRaspberry PiOSの方が安定かつ速い。しかもWacomやXP-Penなどのペンタブ・液タブが動作するので絵描きに興味のある子は嬉しいんじゃなかろうか？(クリスタじゃないけれどね。安い分ペンタブ費用に回せるよ)
音楽ではDTMもステップシーケンサー系のDAWであるLMMS(Linux MultiMediaStudio)は日本の無料DTMシーンでREAPERと人気を二分していた歴史があり、Web上に情報がいっぱいあるし何ならREAPERはLinuxでも動作する。オープンソース系のシンセ音源やCC0で提供されるサンプリング音源も大量にある。
オフィス環境もLibreofficeは言うまでもないだろう。Blenderで3DCGをすることだって出来るし、LibreCADやFreeCADで設計だって出来てしまうし、OBSも動くから実際やろうと思えばYoutube配信もできる。
そして当然ながらプログラミング環境、WindowsやMacでも動くと言われてしまえばそれまでだが、古典的なVimやEmacs、そして近年人気のVS Code、スマホアプリ開発にAndroidStudio、ゲーム開発にGodotEngine、他にはtmuxやGit、Dockerなどなど挙げればキリがないほど充実している。これらは子供向けRaspberry PiOSだからといってニセモノの子供だましなんかじゃない、それでお金を稼いでる現役プログラマーが使っているアプリケーションと全く同一のアプリケーションだ。
んで、子供がRaspberry Pi 500をどうしてるのか？と言えば、まぁ呆れるほど毎日触っている。
何なら電源なければ動かないのに布団へ持ち込んで抱きかかえて寝ているのを見つけてしまい、そんなに嬉しかったんかと笑ってしまった。
「お父さんコレどうするの？」とほぼ毎日聞かれて「こういうのはこのソフトを使う。使い方教えてやる」というのが毎日の親子の会話になっている。
別にパソコンだけが将来に必要なものではないが、この喜びようを見たら与えて悪くなかったなとは思ってる。
Permalink |記事への反応(11) | 09:58
なおワイ自身は実際に試していない。いろんな記事とかgeminiに壁あてしてまとめた。
【年間で得する金額】
年間で約100万円ほど得する。
【手順】
失業給付の取得、国民年金（全額免除）、住居確保給付金の取得、国民健康保険（減免）を組み合わせた手順です。
【今回省いた給付など】
※これらの手続き•給付や免除の条件は、自治体によって異なる場合があります。各窓口での相談を推奨します。
○タイトル回収
Youtube上でYoutube自身が流しているフェイクニュースに注意というYoutuberを使った啓蒙CMに、杏も出演している
AI有名人の偽投資広告とか、有名人が番組内での発言で逮捕（当然嘘）のクリックベイト広告とか
その直後批判殺到（中華フォント）という外国製の再生数稼ぎの濫造読み上げ動画とか
俺への評価か、俺が視聴しているコンテンツの程度が低いせいで流れてきているのかなと甘んじてスキップ押してたけれども
我慢ならなくなって片っ端から非表示・違反報告しまくって、記述欄には広告ビジネスで成立しているYoutubeが
信用性を無くすような広告を流し続けるのはどうなんだと文句つけたらそれ以降は
新作映画とか、新作ゲームとか、PCスマホメーカーとか、食品・自動車とか、TVCMレベルのまっとうな動画広告ばかりになった
Youtube的だなと思う広告は、Vtuberのセルフ広告とか歌い手のオリ曲宣伝くらいかな
これが本当に違反報告の結果によるものなのかはわからないけれども
グーグルは広告の信用性をランク付けしている、または文句言ううるさ型には日本国内発の動画を流すようにしているのかも
違反報告する時に出稿元を確認してたけれども偽広告のほとんどがインドとか香港とか外国からだった
Metaは悪質広告をわかって流していてevil、みたいなニュースがあったけど、Alphabetも同じ穴のムジナ
フェイクニュースに注意なんてマッチポンプ動画を恥ずかしげもなく出せるようじゃないとITガリバーにはなれない
昨年までのクマ被害統計を持ち出して怖くはないと言われても、今年は過去最悪のクマ被害状況だから怖いとしか言えない
森や山という生息域に入ってクマと遭遇するのではなく、玄関開けたらクマとかショッピングセンターにクマとか今年は異質だ
東出トリビア
https://x.com/kurodoraneko15/status/1828646516224876809
東出昌大さんと結婚した松本花林さんのお母様は「水は答えを知っている」（江本勝）と専属契約して高額ジュエリーを売っていますね。水にありがとうや音楽を聴かせたら結晶が綺麗になるとするトンデモ話です。スピった非科学的な言説が広まり、今でも信じる人がいて教育現場にも悪影響を及ぼしています
https://x.com/news_postseven/status/1851162721502605789
松本花林2カ月半ぶり更新のSNSに異変、“社長義母”と“セミナー義父”の「ビジネスリンク」が示す共通の家族観
https://news-postseven.com/archives/20241029_2001577.html?DETAIL
「ジュエリー」「mixs.呼吸と細胞活性 松本孝一』は、両親が展開しているビジネスのページだ。
クマ関連の調べ事
長野でハーフライフルを使った犯人によって警官2名が殉職、ほか住民2名死亡の事件を受けて、銃刀法改正の法案が提案されたときに
クマ対策がこんな状況なのにハーフライフル規制するのかよ、という思いで情報をちょっと集めたけれども集めただけに終わったのを今お蔵出し
ブナやナラの木が薪炭として活用されていた頃は、木は伐採後に芽を出し再生するのにエネルギーを使いドングリはあまり実らなかった
活用放棄されたブナやナラの森はドングリを多く実らせて熊やシカの餌となり個体数を増加させた
実りの豊凶サイクルや天候の影響でドングリが少なくなると、増えた個体に対して餌が不足し人里近くまで熊が降りてくる
人家や畑の近くの林が手入れされなくなり生い茂ったくさむらは人間の生活空間と山をつなぐ道になる
個人宅で植えていた柿やイチジクなどの果樹が高齢化や空き家などで放置されていると格好の餌
西日本－熊保護のために個体数を正確に把握、近年増加が激しいため市街地捕獲された熊を学習放獣から駆除に切り替え
東日本－熊が多いため狩猟・駆除の対象であり個体数の把握が不十分で、推定数をはるかに超えるほど増殖していた可能性
北海道－春グマ駆除1966ー1989、ヒグマ絶滅の懸念により中止、現在のヒグマは1990年の倍以上と推定、春期管理捕獲2023-
〇学習する熊
偶然山を下りてきた熊も、農地が作物でいっぱいなことや、牧場に家畜がいることを覚えれば再びやってくる
熊は他の個体の行動を模倣するし、母熊から子熊へエサの獲り方は受け継がれる
〇狩猟者の減少
狩猟免許の発行数(種別による重複保有あり)は昭和50年前後のピーク時に50万ほどだったが、平成に入る頃には30万を下回り、平成末には20万弱で推移
数年前は、クマ被害の多さに警察が素早く動いてハンター部隊を組織するとは思いもよらなかったよ
軍事専門家が、自衛隊の対人小火器ではクマ駆除はできないし車載兵器では過剰火力だから無理と主張する記事があったが
猟銃と同じ弾丸が使えるライフルも自衛隊装備にあるはずだけどな
狙撃手は小数精鋭しか居ないから便利屋として呼ばれる陸自の人員にカウントしないで欲しいということなんだろうか
クマ対策に使われる「麻酔吹き矢」 射手として活動する盛岡市動物公園の園長が実演
大抵山手線に各駅停車（普通）以外の種別として快速などを導入するといった時に出てくる内容は以下の通り
鉄ヲタじゃないにわかな人間でも流石に特急や新幹線は知っているので、そうした駅は必ず停車駅に指定されている
東京・品川・上野は新幹線、新宿・池袋・渋谷は特急が止まるので指定されやすい
快速運転の可能性として京浜東北線のレール案の定期もあり、湘南新宿ラインや上野東京ラインなどの停車駅を踏襲するパターンもある
このため並行したレールがあっても山手線のホームしかない大塚・巣鴨・駒込やその付近はダサい駅もあって通過されがちである
テレビで特集される際に山手線の車両基地も紹介されるが、この車両基地の存在で池袋と大崎は停車駅に指定されることも多い
池袋については前述した理由で指定されやすいが、大崎は大崎止まりのうざさで通過されることも少なくなかった
近年はコミケや相鉄直通の存在もあって以前と比べるとマシにはなりつつあるが、待避線が存在する理由も含めてヲタじゃないと指定されない運命にある
コピペということなのもあってか、増田の他には？の同じノリで別の定期ネタであるインターネット老人会の乾電池FLASHで出てきたチャレンジングクイズ号も当然出てくる
なお乾電池FLASHは後にJRの駅で大騒動を引き起こしている
コピペには途中停車駅無しの始発終点同じ駅の種別が存在しており、今となっては氷河期以下に寒いネタが入れ込まれることもある
なおコピペでは超速という種別となっているが、山手特快になっていたり、特急パターンなど複数存在している（駅についても品川のみだけでなく東京のみなど、多少のばらつきがある）
コリアタウンのある新大久保駅は2ちゃんねるのコピペなどでは各駅停車すら通過することも見られる
前述した山手特快のように韓国特快と称して新大久保始発新大久保止まり途中停車駅無しを入れてフォロー（）することも見られる
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
---
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。
