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はてなキーワード:学習とは
情報技術は教育の世界に大きな変化をもたらしました。教育プロセスはもはや教室に限定されません。インターネットの普及により、生徒と教師はデジタルプラットフォームを通じて遠隔学習を行うことができます。
動画、教育アプリ、電子書籍などの学習メディアの活用により、学習プロセスはより魅力的でインタラクティブなものになりました。さらに、生徒は情報を容易かつ迅速にアクセスできます。
しかし、教育におけるテクノロジーの活用には課題も存在します。例えば、テクノロジーへのアクセス格差やデジタル機器使用時の監督不足などが挙げられます。したがって、保護者や教師がテクノロジーを賢明に活用するよう導く役割は非常に重要です。
https://registry.scalar.com/@phimmoi/apis/truytimlongdienhoungphimlau/
https://registry.scalar.com/@phimmoi/apis/xemphimchaseforambefull4k/
https://registry.scalar.com/@phimmoi/apis/hoangtuquyfull4k/
AWSの資格取得の合格記にはほぼ出てくるcloudlicense
ただ小岩とか言われてた時代にはブレインダンプじゃね疑惑はあった
自分もインフラエンジニアでAWS資格もいくつか取ってるけど無駄に真面目なのでUdemyや書籍で勉強して取得している
でも2週間で高難度を取得とか未経験が全冠をここ使って成功しているのを見ていると自分が馬鹿らしく思えてくる
つかう後押しが欲しいとかじゃなくて他のみんなはどう思ってたり使ってる？って話を聞きたい。社内ではあんま個人学習の話とか無いので
UdemyやPing-tとかと同じだよならそれで良いし、AWSやクラスメソッドも普通に社内で使ってますなら俺が愚かでOKです。もちろん使ってるけど黙ってますでも良い
GeminiDeep Researchで本当の話なのか調査させ、はてな匿名ダイアリーへ投稿出来るように要約させた
はてな匿名ダイアリーを指定したら口調が勝手に変わって吹いたｗ
2025年末、「娘のはじめてPCにLinux」という議論がネット上で波紋を呼んだ。これは単なるOSオタクの戯言ではない。 「エリート層は子供にRaspberry Pi（ラズベリーパイ）を与えて"支配側"へ育て、一般家庭や公教育はiPadを与えて"消費側"に留め置く」という、現代の身分制度（デジタル階級社会）への警告だ。
本稿は、英国王立協会やGIGAスクール構想の実態、労働市場データを分析した「公教育の機能不全と家庭内資源動員に関する調査報告書」の要約である。結論から言えば、「中流以下の家庭こそ、なけなしの金を払ってでも子供にLinuxを触らせろ」ということになる。
かつてのデジタルデバイドは「ネットに繋がるか否か」だった。スマホ普及後の現代における格差は、「コンピュータの制御権（Root権限）を持っているか否か」である。
英国王立協会はすでに2012年の段階で「学校のICT教育はオフィスソフトの使い方しか教えていない」と酷評している。 その結果、富裕層の私立校では専門家を雇ってRaspberry PiやAI活用を教え、貧困地域の公立校では管理が楽なiPadを配って終わり、という絶望的な「質の乖離」が起きている。米国でも同様に、富裕層の子供ほど「消費的なスクリーン（TikTokやYouTube）」から離れ、ChromeOSやRaspberry PiやUbuntuなどを導入し創造的なプログラミング教育を受けている。
日本の金のある自治体の公立小中学校で配られたiPadは、MDM（管理ツール）によってガチガチに制限されている。 逆に、ChromeOSはLinuxベースであり開発環境として優秀なのだが、教育委員会は「セキュリティ」と「管理コスト」を理由にその扉（ChromeOSやLinuxでの創造的な授業）を諦めた。 結果、公立校の生徒はiPadで「Web閲覧」と「ドリルアプリ」しかできない。
一方で、開成や筑駒といったエリート校の生徒は、制限のない環境でサーバーを構築し、Unityでゲームを作り、競技プログラミングに没頭している。iPadの 「サンドボックス（砂場）」の中で遊ばされている公立校生と、システムの内側に触れているエリート校生。このスタート地点の差は、10年後に致命的な「年収の差」となって現れる。
「社会に出ればWindowsだろ？」というのは20年前の常識だ。現代の高付加価値インフラ（AWS、Google Cloud、AI開発、IoT）は、ほぼ全てLinuxで動いている。
GUI（マウス操作）はAIにとってコストが高いが、CLI（コマンド操作）はAIへの命令（プロンプト）そのものであるため、相性が抜群に良い。Linuxを学ぶことは、「AI時代におけるコンピュータへの正しい命令作法」を学ぶことと同義だ。
「MOS(Microsoft Office Specialist)」というフィルター機能は低下し、GithubやPixiv、Youtubeなどでのクリエイティブな活動履歴（何を作れるか）がパスポートになる。貧困・中流層がこの壁を越える唯一の武器が「技術力（ポートフォリオ）」だ。
中流以下の公教育が頼りにならない以上、家庭で動くしかない。幸い、Linuxの世界は「金はかからないが、知恵と時間はかかる」。これは資金力のない家庭にとって最大の勝機だ。
30万円のMacBookは不要。企業落ちの中古ビジネスPC（ThinkPad X250/X260等）なら、秋葉原や通販で1.5万〜3万円で買える。Windows11が入らない型落ちこそ、軽量なLinuxには最高の機体だ。Raspberry Pi 4や400の中古も良い選択肢となる。
親が教えられないなら、CoderDojo（無料のプログラミング道場）のようなコミュニティに子供を連れて行けばいい。そこには「技術を楽しんでいる変な大人」がいる。その出会いが重要だ。
「壊れるから触るな」ではなく、「壊してもOSを入れ直せば直るから、好きにいじれ」と言って管理者権限（Sudo）を与えること。YouTubeを見る端末を、YouTubeを作る端末に変えること。
高価なiPadを買い与えて安心するのではなく、1万円の中古PCを与えて「黒い画面」に向かう子供を応援すること。 その小さな投資が、子供を「デジタル小作人」から救う唯一の手段になるかもしれない。
むしろ学習の差を縮められたくない層が家庭内でのLinux学習下げをしてるという予想はどう？
Linuxは学習に向かないんだ、コストが見合わないんだと言っておきながら自分の子には学校とかスクールとかで金かけてLinux学習させてるっていう
実際に増田のリンクじゃ金持ち学校での導入事例を確認できるし、はてブやXで言ってることと教育現場で行われてることが違うっていう証拠もある
Linuxに触れたことがあるかどうかが教育格差の結果というのは増田が貼ってくれた引用リンクもあるし納得できるが、じゃあ一般家庭がLinuxを導入して直ぐに子供へ教えられるのか？と言ったら無理じゃん
金持ちは子供に金を使えるから学校でもしもLinux導入がされて無くてもプログラミングスクールみたいなところで補完できるけど一般家庭はそうもいかない
いや、増田の言うこともわかる。ここで親が諦めたら金持ちの子と比較して我が子とのスキル格差が確定的になる
どうにかして一般家庭の子も10年後の新社会人の必須スキルであるLinuxを学ばせなきゃいけない
外国人労働者が増えている中で小売みたいな求人で高い年収を期待できるのか？と言ったら無理だろうしな
この話題だけではないけれど、一般家庭の親はどうしたら良いのか？という悩みの種は尽きないねぇ
あまりにも長くなりすぎたのでこのエントリはAIによって要約されている
現在のIT業界ではLinuxが事実上として必修化しているのは情報技術者ならば誰も否定しない現状です。
そして更にIT業界以外でも主に統計や計測などを用いる分野ではLinuxによってそれら統計・計測システムを稼働させることが当たり前となっておりLinuxを扱うことは最早IT業界だけに留まらない。
数学、物理学、工学、医学、生物学、経済学、社会学etc...このエントリを読むアナタたちが今その端末で「分野名Linux」という様な語でWeb検索をかければ確実に活用例はヒットする。
学問だけでないのです。画像認識技術により例えば製品の表面の傷を発見するなどという工業生産上の不具合発見システムもLinux上で稼働していることが多く、画像認識で分類できる気付いたのならば交通整理や布製品の縫製パターンや病原菌の発見などにも応用できる、されている事にも気付きます。
2012年時点の調査で、Linuxを教育に導入している約8割は富裕層が通い、平均よりも偏差値の高い学校であったことが判明しています。
特に同21012年の調査でRaspberry Piのお膝元である英国でRaspberry Piが導入できている学校の約8割は富裕層の通う私立校であると英国の王立協会が認める事態となっており、また、米国ニューヨーク・タイムスやその他の米国の主要メディアが行った調査では、貧困層の通うエリアにある公立高校ではiPadが導入され、中流以上ではChromeBook(またはTablet)、上流ではChromeBook(またはTablet)に加えてRaspberry Piなど"創造的デバイス"が導入されていると報告され、公教育におけるLinux格差が欧米で問題視されています。
日本でも灘高校や開成中学校などを代表例に有名私立・進学校・エリート校ではRaspberry Piが導入されていることが確認でき、一般的にはそのイメージが程遠いと考えられられている学習院女子高等科での導入事例や桜蔭中学校での導入事例、慶應義塾幼稚舎での導入事例など、有名私立・進学校・エリート校でRaspberry Piを中心にLinux学習が進められていることが確認できる。
当然ながらロボコンなどで有名な高専、そして最高峰の教育環境が期待できる東京大学や京都大学、有名エリート大学ではLinuxは最早当たり前のような状況となっており、世界の有名私立・進学校・エリート校では小中課程でRaspberry PiなどからLinuxに初めて触れ、高校課程で実用・応用を学び、大学課程でLinuxを高度研究に用いるというカリキュラムが事実上として存在する。
これは一連の増田やTogetter、それに付いたはてブで確認できるように、親や公立校の教員がLinuxを教えられないからです。
貧困層の通うエリアでiPadの採用事例が多いのは、自治体の予算の都合から情報工学に詳しい教員を採用しにくいため、ニューヨーク・タイムスの報告にもあるように強固にサンドボックス化されたiPadOSであれば自由に創造性を働かせて活用できないため教員が情報工学に詳しくなくてもマニュアル通りの管理が容易に行える点にあります。
しかも親は今現在の自身の労働環境から「社会に出ればWindowsしか使わない」と思いがちであり、今現在の学校教育が「ChromeOSなどLinuxカーネルを採用したOSがデファクトスタンダード化している」ことに気付かず、逆に仕事上で経営者やトップ技術者として働くエリートな親の家庭では「Linuxスキルを持った人材を高度人材として採用することを実体験で知っている」ため我が子に高度人材となって貰おうと早期にLinuxを学ばせようとします。
現在ChromeOSなどLinuxカーネルを採用したOSがデファクトスタンダードなので間違いなく確実に10年後は有名私立・進学校・エリート校を中心にLinuxを高度に学んだ新社会人が登場し始めますが、貧困層の多いエリアの公立学校出身者はiPadが導入されてしまっているので彼らが新社会人となっても有名私立・進学校・エリート校出身人材とスキル格差がスタート時点で発生します。
例えば我が子が通う学校がiPadを採用しており、Raspberry Piの導入など夢のまた夢で、我が子はLinuxを一切知らない。
AIが人間には到達し得ない速度で帳票を分類したり、おそらく数年以内にWindwosを高度に操作したり、広告として堪えうる画像を生成する時代が来るだろうとわかっていて、まだWindwosでの家庭内学習へこだわりますか？
AIに何をさせるかを指示したり、新たなAIを生んだり、AIが活用する知識ベースとなる新たな基礎研究をしたり、AIが苦手とする物理的な嵌合(はめ合わせ。複雑に組み合ったレゴブロックを想像すると良い)を用いた土建や衣服などを含んだ工業製品の設計etc...これらの求人枠を有名私立・進学校・エリート校出身者が掌握するだろうとわかっていて、まだWindwosでの家庭内学習へこだわりますか？
高度人材求人枠は現在でも年収数千万円、AIに奪われるであろう低スキル求人枠は年収500万円程度。親の感情として我が子をどちらへ進ませたいかなんて言うまでもないでしょう。
学校教育が有名私立・進学校・エリート校のような先進的ICT・STEM教育をしてくれないのであれば、親がLinuxを学ぶ努力をして家庭内でLinux学習を我が子に施すしかないのです。
私も親ですから皆さんの想いは理解できるつもりです。Windowsのままで良いだろう、MBAを求める子にMBAを与えてやれば良いじゃないか。Windwosでゲームさせたら良いじゃないか。
でも、でもしかし、世界はLinuxスキル取得に動いてしまっている。AIがどんどん発展していってしまっている。有名私立・進学校・エリート校が積極的にLinux学習を進めてしまっている。
おそらく今後、皆さんはニュースなどで学生がラズパイやLinuxを扱っているシーンを見るたびに私のエントリを思い出すでしょう。そのとき皆さんがどう想うか、どうするかは各々の家庭の自由だと私は感じます。
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＞
ガシマンはするわ乳首を引っ張りまくるわキモいポルノのセリフ言うわやりたい放題
男の支配欲を満たすだけの行為で女の娯楽、女の楽しみ、女の快感などの要素はゼロ
やむなく〝付き合ってあげてる〟だけなのに、「女は酷くすれば喜ぶんだ😏」と誤学習
AI論争と言うと、2022年後半のmimic、Stable Diffusion、NovelAI、ChatGPT辺りから本格的に始まった感があるが、その少し前の2021年末～2022年初め辺りで、「AIのべりすと」を使った小説をアップしたことがある。「AIのべりすとを使いました」って明記はした。
無断学習を伴ってはいるだろうけど、自分が書いた文章をちょっとだけ書き足してくれるという仕様故に、人とAIの二人三脚感があったことや、(当時はビックリだったけど)今思えばまだ精度がそんな高くなかったこともあって、叩いてる人はそんな見かけなかったと思う。
で、その創作企画は、他の人のキャラを出したらメンションする風潮があり、自分もそうした。
表向きには普通に良いですね～って言ってくれてたが、今思えばあの時本音ではどう思ってたのだろうか。
AI論争がイデオロギー対立になる前だったがゆえに、ある意味あの時が一番AI創作に対する純粋な意見を聞けるときだったのかも？
両親がアスペで、ひまわり学級的な所で出会って結婚して俺が生まれた。
俺は当然のようにアスペ。
アスペに育てられたアスペというサラブレッドみたいなアスペで、人間のふりを学習し続けることでかろうじて社会に存続してるミュータントみたいなものだ。
宇宙人が人間の皮を来て地球に潜伏してるって設定の映画や漫画を見る度に「俺のことを笑ってんだな！俺のような人種を揶揄してるんだ！！！」とキレそうになる。
生まれつき歪んでいる認知の器に、社会から与えられた無数の苦痛が注がれ、遂には被害妄想を自動生成するようになったバケモノが俺だ。
だが、俺がこうなったのは生まれた瞬間に決まっていたようなものだと思う。
アスペ気質を治しきれずにアスペ遺伝子を持った子供をダブルアスペパンチをかましながら育て続けられたら誰もがこうなるだろう。
そして、俺の中に流れる濃いアスペの血は伴侶がまともであっても薄めきれずに次なるアスペを生み出すだろう。
俺はその悲しみの連鎖を断ち切った。
俺が子供を作らないことで悲しいアスペが産まれるのを防ぐことが出来た。
本能を打倒し、「子供産める程度には普通」という仮初のレッテルを拒絶し、俺は連鎖を断ち切ることを願った。
当然俺は「子供も作れない駄目なアスペ。お前の親にすら劣るゴミ」として扱われている。
でも誰かがやらなきゃ駄目だったんだ。
俺はやった。
偉大だよ。
俺は偉大過ぎると思う
つまりそれはお前らが大嫌いだった新しいものを否定する保守的な親そのものだな
情報技術者なら誰しもが認める事として現在の情報技術界はLinuxの知識が事実上の必修科目になっている
その影響によって世界中のSTEM・ICT教育はLinuxを学校教育へ導入する需要が高くなった。その結果が安価に導入でき学校教育グループウェアGoogle Classroomが製品パッケージとして存在するChromeOSだったんだよ
しかもより先進的なSTEM・ICT教育を導入する日本の有名私立や進学校(例えば灘や開成)、情報学科学部を持つ高校・高専・大学、ラズパイの発祥の地である英国、そして米国はラズパイを義務教育の中に導入した
更にNASAと連携したラズパイの学習プロジェクト「AstroPi」は国際宇宙ステーションへ常駐する宇宙飛行士によって子供たちがコーディングしたプログラムを実行して宇宙実験するという非常に野心的な学習プロジェクトが行われている
これらの結果を知って確実に来るであろう未来を想定するならば、今後10年以内に裕福な家庭や先進的なSTEM・ICT教育を導入する学校出身者であればあるほどLinuxを学んで社会に出てくるという確定的未来だ
世界各国地域でシェアは違うけれど、それが貧困家庭であってもSTEM・ICT教育で投入される学習コンピューターの6割〜8割がChromeOSであることを踏まえると、低い割合を想定しても新社会人の2人に1人はLinuxで学んで社会に出てくるんだよ
大卒が約半数となった日本で、我が子により良い教育を施したいと考えるのであれば、このSTEM・ICT教育の大激変である「WindowsやMacではなくLinuxを学ぶ」という動きは子供の将来を考える親ならば察知していなければならず、子供の需要に応えるのが親の努めならば親こそがLinuxを学んでおく必要があるんだよ
気持ちはわかる。発端の夫を倒したい元増田で夫も言及しているように「一般目線で考えるならばWindows」であることは間違いない。しかしその一般目線には前提として言葉を1つ追加する必要がある
それは「現在の親世代・経験豊富な社会人世代の一般目線ならばWindows」という形だ。誰に聞いても間違いがない。親世代・経験豊富な社会人世代はリアルタイムの今まさに仕事でWindowsを使っている。プログラマーやクリエイターならばMacという選択もあるだろう
しかし既に我々は知った。現行のSTEM・ICT教育は「WindowsやMacではなくLinuxを学ぶ」であることを。それはつまり「未来の社会の中心となっていく子供世代の一般目線ではLinux」という時代が到来しつつあり、更に言えば未来の日本をリードしていくであろう先進的なSTEM・ICT教育を受けている裕福な上流層の子供の一般目線は輪をかけてLinuxになっていくんだ
「Windowsを学ぶ方が良いだろう」「学校教育で導入されるタブレットはiPadの方が安定していて高性能だ」
大人ならそう考える。しかしそれは現在のSTEM・ICT教育がどうなっていて未来の人材がどのような一般目線を持っているかを想定しないという、今自分の生活が大事で革新性に拒否感を示す保守的な大人ならではの直感でしかないんだ
「WindowsやMacではなくLinuxを学ぶ」という現在のSTEM・ICT教育から予測できる確実に訪れる未来へ先行投資できるか否か。この話題はそれを機敏に察知できるかのリトマス試験紙としての側面を持っていた深い話題なのだよ
欧米や裕福な日本の家庭はLinuxを、ラズパイを教育に導入している。それを知った我々がどうしなければならないかなんて言うまでもないだろう
うーん、映像監督／編集者としてのプロンプトで、学習済みのAIが各素材をジャッジするけど、編集して良いのは渡した素材ファイルだけ、オリジナルで付け足すなって対応をして欲しいんだけど、難しいのか。
シーンにタグ付けとか、音声を文字起こしはやれてるんだから、その二次活用で必要なベストシーンのチョイス(例えば7秒+3秒+3秒+2秒)とそれを切り出して繋ぐだけでも良いんだが、難しいんだろうなぁ
タイトルの通り、なんだが、
実際に撮影した動画ファイルを、架空の生成を何も混ぜないでいい感じに編集して欲しいんだが、そういうツール探しても今のところ見当たらないのよ。
誰か知ってたら教えて下さい。
企業がCMとかで生成AI使って批判されてる話があるけど、ツールとしては不完全だから起きてるよなぁと思ってる。
自社商品やサービスの紹介のための元素材となる撮影は実際のもので頑張ったとしても、架空のものを混ぜないで撮り溜めた素材を全部確認した中からいい感じに15秒/30秒のCM編集しておきました、採用してるシーンはココとココとココですという情報もすぐわかる、とかのツールが欲しいのに無い。
もちろん、テキストで指示されたら別案を5つくらい編集してはき出すから〜とかすぐにやってくれて、
実際に採用するCM案のためにファミリー層向け、ティーン向け、既存顧客向け、新規顧客向けとかターゲット別にもパターン別に吐き出してくれれば良いのにな。
なんか、アレなんだよね。ロボットがドアの向こうへ移動するのに一番簡単な手段はドアを破壊して通るであって、ドアノブを認知し破壊しないように掴んで回して半円の弧を描くように引いて開けるのは高度な技術がいる、みたいな。
要求された内容に合致するシーンを元素材から探して要件の時間尺でセンスある編集するより、一般公開されたネットでキーワード検索して出てくる上位の動画をベースにそれっぽい架空をでっち上げしたほうが技術的に楽なんで架空の映像生成しときました〜、みたいな。
一般家庭ニーズでも、家族イベントや旅行の時に撮影した動画や写真で2025年の3分ダイジェスト編集しました、とか需要あると思うんだけど。
あなたの家族の思い出を学習素材にして、あなたの家族っぽい架空に存在しない生成ステキ動画やそれっぽい顔の空想映画風動画／アニメより需要ない？
タイトルの通り、なんだが、
実際に撮影した動画ファイルを、架空の生成を何も混ぜないでいい感じに編集して欲しいんだが、そういうツール探しても今のところ見当たらないのよ。
誰か知ってたら教えて下さい。
企業がCMとかで生成AI使って批判されてる話があるけど、ツールとしては不完全だから起きてるよなぁと思ってる。
自社商品やサービスの紹介のための元素材となる撮影は実際のもので頑張ったとしても、架空のものを混ぜないで撮り溜めた素材を全部確認した中からいい感じに15秒/30秒のCM編集しておきました、採用してるシーンはココとココとココですという情報もすぐわかる、とかのツールが欲しいのに無い。
もちろん、テキストで指示されたら別案を5つくらい編集してはき出すから〜とかすぐにやってくれて、
実際に採用するCM案のたにファミリー層向け、ティーン向け、既存顧客向け、新規顧客向けとかターゲット別にもパターン別に吐き出してくれれば良いのにな。
なんか、アレなんだよね。ロボットがドアの向こうへ移動するのに一番簡単な手段はドアを破壊して通るであって、ドアノブを認知し破壊しないように掴んで回して半円の弧を描くように引いて開けるのは高度な技術がいる、みたいな。
要求された内容に合致するシーンを元素材から探して要件の時間尺でセンスある編集するより、一般公開されたネットでキーワード検索して出てくる上位の動画をベースにそれっぽい架空をでっち上げしたほうが技術的に楽なんで架空の映像生成しときました〜、みたいな。
一般家庭ニーズでも、家族イベントや旅行の時に撮影した動画や写真で2025年の3分ダイジェスト編集しました、とか需要あると思うんだけど。
あなたの家族の思い出を学習素材にして、あなたの家族っぽい架空に存在しない生成ステキ動画やそれっぽい顔の空想映画風動画／アニメより需要ない？
https://x.com/i/status/1995357685395652652
ただ、誰もgistやstackoverflow には書いてないし、aiは大昔に書かれた本の内容なんて知りもしない。
だから、gistとstackoverflow、一部のgithubからしか学習できないAIには早いコードは書けないし、それこそが、ちゃんと英語と数学を勉強したITエンジニアが死なない理由の一つでもある。
（マイナーなアルゴリズムやデーター構造は基本的に英語での解説がメインなんで、高校の英語のリーディングがある程度できるまではやらんとダメなのよ。ものによっては数学の知識もいるので、高校の数学は全部取ったほうがいい。受験数学の難しい奴は知らなくても支障はないと思うが、もしかしたら、使うかも）
あと、.netだから重いというのは半分当たっていて半分は間違い。
ただ、.netだと油断するとコピーしまくりなせいでメモリー使用量が増えるという側面はあるし、regexにイテレーターすら突っ込めないんで、巨大ファイルの改行またぎの検索が苦手という側面がある。
最近の.netだとspanに検索かけられるけど、あまり大きなspanだとlohの問題とか色々出てくるし…
才能とは何か。
生まれつきの神経系や身体的なわずかな差が「種火」としてあって、視覚の処理がやたら早かったり、音の細部を自然に聞き分けられたり、集中の仕方が独特だったりする。
ただ、この差だけでは才能は開花しない。
本人の反応しやすい領域に早くから触れられるという偶然が必要になる。
アトリエで育った子どもが絵を描くことをいつの間にか覚えたり、家庭に音楽がある生活を送った子が自然と音の構造を理解したりする。
こうした環境があると、学習の回路が異常に早く固まっていって、普通なら何十回も繰り返してやっと掴める感覚を、数回で当たり前のように身につけることがある。
この時点では神童。
そこに「やめられないほど好き」という動機の層が加わること。
失敗しても飽きないし、疲労より創作欲のほうが強いし、練習が遊びみたいに感じられる。
これは単なる「好き」というより、報酬回路の反応の仕方が違うためで、結果として時間の投資量が桁外れになっていく。
「天才」とされる人たちは、身体的に報酬系が異なり、常人よりもドーパミンがドバドバ出たりするらしい。
ここまで揃うと天才が完成する。
才能とは「生得的な微差」「発火しやすい環境」「異常に滑らかな学習回路」「やめられない動機」の4つが同じ領域で揃ったときにだけ現れる奇跡的な状態ということ。
Regarding theEU Omnibus Bill,Japanese experts appear to be lobbying yourorganization and other institutions.I believe the following pointsrequire attention:
1)Ithas becomecommon inJapan to consider regulations regarding making decisions about individualsas thecore of personal data protection, but thisis a mistake. First,itis important tonote that models trainedon personal data or insights gained from statistically analyzing personal data can affect individuals even when used tomake decisions about agroup (rather than individuals). Second, such insights and models can be usedby anyone, not just thosewho analyzed or trained them.On the other hand, if personal datais accumulated in a rich form,it can be used for various analyses, so the accumulationitself can be a threat.
2) Therefore, thecore of personal data protection regulationsis to curb the diversion of personal databeyond the intended use inthe original context in whichitwas received, and the collection and distribution of personal data without limitingits purpose.Japanese law (as in the Omnibus Bill) defines personal dataas data thatmay be personal data forone entity but not for an entity thatdoes not identify the individual.As a result, this curbdoes not work well inJapan, andithasled toconfusion and complexity inon-site practice.I believe theEU should not repeatJapan's mistakes.
3) Allowing the training of general-purposeAI with personal dataas a "legitimate interest"is tantamount to abandoning the curb mentioned in paragraph 2) above. Even ifitis proven that current LLMs are unable to recognize individuals in an integrated manner across multiple training data sets orRAG entries, this merely means that thishas not been achievedwith the currentstate of technology, andI believe that this shouldonly be permitted if explicitly stipulatedas an exception.
EUオムニバス法案に関して、日本の専門家が貴団体をはじめとする機関にロビー活動を行っているようです。以下の点に留意する必要があると考えます。
1)日本では、個人に関する決定に関する規制を個人データ保護の中核と考えることが一般的になっていますが、これは誤りです。第一に、個人データで訓練されたモデルや、個人データの統計的分析から得られた知見は、個人ではなく集団に関する決定に使用された場合でも、個人に影響を与える可能性があることに留意することが重要です。第二に、こうした知見やモデルは、分析や訓練を行った者だけでなく、誰でも利用できる可能性があります。一方で、個人データがリッチな形で蓄積されれば、様々な分析に利用できるため、蓄積自体が脅威となる可能性があります。
2) したがって、個人データ保護規制の中核は、個人データが本来の文脈において意図された用途を超えて転用されること、そして、目的を限定せずに個人データが収集・流通されることを抑制することです。日本法の定義によると、（オムニバス法案と同様）ある主体にとっての個人データが、個人を特定できない主体にとっては個人データではないデータとなります。その結果、この抑制は日本ではうまく機能せず、現場の実務に混乱と複雑性をもたらしています。EUは日本の過ちを繰り返すべきではないと考えます。
3)個人データを用いた汎用AIの学習を「正当な利益」として認めることは、上記2)の抑制を放棄するに等しいものです。仮に、現行のLLMが複数の学習データセットやRAGエントリにまたがる統合的な個人認識が不可能であることが証明されたとしても、それは単に現状の技術水準では実現できていないことを意味するに過ぎず、例外として明示的に規定される場合にのみ認められるべきであると考えます。
本人にやる気があるのが一番。自分で進んで勉強方法を工夫できるレベルまで行ってますか？もしそうなのであれば、あまり心配は要りません。そうでなければ、言われた事だけでなく、自分で勉強方法を考えさせるように伝えてあげてください。テストの点数などを見ながら、「苦手なこと」「好きなこと=苦痛じゃないこと」を、意識することが重要です。(苦手なことばかりやっても楽しくないので、苦手なことと好きなことを半分半分ね、みたいな)
そこまで行けば、パソコンやタブレットで、ひたすら英語なりなんなり、好きなことを学習させてください。中学に行っても行けなくても、自分で学習するスキルを早いうちに身につけられれば、将来どうなっても、どんな時代になっても大丈夫ですよ。
(Grok 続き)
中国は、私の発言を「内政干渉」として非難し、外交ルートでの抗議、経済的な報復措置、そして最近の東シナ海における軍事演習の強化といった行動を取っています。これらの措置は、国際法に基づく航行の自由を脅かし、地域の緊張を一方的に高めるものです。
特に、中国海軍の艦艇が日本の防衛省が事前通告した訓練海域に接近し、火器管制レーダーを照射した事案は、深刻な挑発行為です。これは、単なる「捜索レーダー」の使用ではなく、明確な脅威であり、偶発的な衝突を招きかねないものです。中国側は、こうした行動の責任を認め、国際社会に対して明確な説明と謝罪を行うべきです。
台湾問題についても、中国は長年、軍事的な威嚇を繰り返してきましたが、これは「一つの中国」原則を盾に取った一方的な主張であり、アジア太平洋地域の平和を損なうものです。日本は、中国のこうした姿勢が、両国間の信頼を損ね、経済的な相互依存関係を危うくしていることを深く憂慮します。
日本は、これまで中国との間で、1972年の日中共同声明や1978年の平和友好条約を基盤に、互いの違いを尊重しつつ協力関係を築いてきました。中国もまた、改革開放以来の経済成長を支えてきた国際ルールを遵守し、地域の安定に貢献すべきです。
しかし、現在の中国の行動は、これらの歴史的な合意に反するものであり、中国自身が自らの非を認め、修正する姿勢を示すことが、真の対話の前提となります。私たちは、中国がこの点を理解し、謝罪の意を示すことを期待します。それなくしては、両国間の緊張は解消されず、結果として両国民の生活に悪影響を及ぼすだけです。
一方で、日本は自らの防衛を強化し、国民の生命と財産を守る責務を果たします。これは、保守派の皆様が長年主張してきた国家主権の維持に他なりません。安倍元首相の遺志を継ぎ、日米同盟を基軸とした抑止力を高めつつ、対話の門戸は常に開いておきます。中国が理性ある対応を示せば、経済・文化交流の再活性化も可能です。
日本国民の皆様、私たちは決して弱腰になることなく、しかし無用な対立を避け、賢明な外交を進めます。保守の精神を胸に、平和で強い日本を実現しましょう。ありがとうございました。
基本姿勢
我が国は、国際法と普遍的な価値観に基づき、国家の主権と国益を守ることを何よりも重視する。同時に、東アジア地域の平和と安定は、我が国の繁栄にとって不可欠であり、あらゆる外交努力を惜しまない。
事実と原則に基づく対応
先の安倍晋三総理（当時）が常々強調されたように、「国益を守るには毅然とした態度が必要である」との精神を継承する。他方で、同総理が提唱された「自由で開かれたインド太平洋」構想は、地域全体の繁栄を目指す建設的な提案であり、この観点から、近隣諸国との実務的な協力を推進する。
国際法に基づく秩序の堅持
我が国は、国際法に基づく海洋秩序の維持を一貫して重視してきた。これは、特定の国を対象とするものではなく、地域全体の安定と繁栄のための普遍的基準である。
中国との関係においては、重要なパートナーとしての側面と、課題がある側面の両方を認識している。双方が国際法に従い、建設的かつ冷静な対話を継続することが、相互利益に適う道である。
今後の方針
結び
我が国の立場は明確である。国際法と普遍的価値に基づき、国益を守りながらも、地域の平和と安定のために建設的な役割を果たす。これは、国民の支持を得る当然の姿勢であり、これからもこの原則に基づいて行動する。
安倍総理（当時）が述べられたように、「美しい国」日本が、誇りと責任を持って国際社会でその役割を果たすことを誓う。
令和○年○月○日
私はChatGPTが一番よくできると思う。Claudeはどうだろう、Grokは、さすがX(Twitter)を学習しているだけあって、これでは中国の怒りが収まる気がしない。DeepSeekだけは、実は何度も修正したのだが、何度やっても中国にマイルドな表現しか出なかった。。。
ベジタブル、vegetable、veget-able……
つまり-ableは「～可能である」という接尾語であり形容詞のはずなのではという疑問
ぐぐりましょうね
まあ、当然これを疑問に思ったのが世界で私が初めてであるはずもなく
英語"vegetable"は、いったい何が「できる」のか?-外国語学習に疲れたら読むブログ
Online etymology dictionaryで"vegetable"の語源を尋ねてみましょう。
from Old French vegetable "living,fit tolive," and directly from MedievalLatin vegetabilis "growing, flourishing," from LateLatin vegetabilis "animating, enlivening."
対訳：古フランス語のvegetable「生きている、生きるのに適した」から、または中世ラテン語のvegetabilis「成長している、繁栄している」から直接か、後期ラテン語のvegetabilis「生き生きさせる、活気づける」から。
（参照：Online etymology dictionary）
なるほどなあ
しかしこれは語源の説明であって、形容詞が名詞になったのはなぜという疑問に答えていない
ではこちらはどうか
「なぜ？」に答える内容ではないが、類例は大量にあることがわかる
まあそもそも日本語にだって形容詞→名詞になった言葉なんて大量にあるだろうからvegetableだけことさらに「変だね、何故なんだろ」と思うのも変かもしれない
本当に？まああとで調べるか
日記だよ
