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はてなキーワード:論文とは
英語の論文の内容をAIが理解しているとは言えず、AIの回答にどこが誤りなのかを見破るためにも英語を学び続けることが必要なんだな。
増田くん
あなたの論文草稿を読みました。出来の悪さを反省しなさい。論理が首尾一貫しておらず、データが結論を支持していません。このていたらくでは、あなたに学位をあげるわけにはいきません。
今後このような不備のないように、十分推敲した上で、先輩にプルーフリードしてもらい、その上で再度私に提出しなさい。二度このような不出来な原稿を私にみせた場合には、退学させるものと思いなさい。
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＞
京都大学の学生生活とは、常識を疑い、既存の枠組みを超越することの連続です。それは学問の世界に限らず、日々の生活、特に「食」の領域においても顕著に現れます。
私が提案するこの食べ方、「堅八ツ橋に明太マヨを載せて食べる」「堅八ツ橋にワサマヨを載せて食べる」という行為は、単なるゲテモノ食いや奇抜なアイデアではありません。これは、京都大学で培われた「既存の概念の解体と再構築」という、極めて京大的な知的好奇心の表れなのです。
堅八ツ橋は、古都京都の伝統を凝縮したお菓子であり、その香ばしさと固い食感は、ノスタルジーと品格を伴います。対するマヨネーズ、明太マヨ、ワサマヨは、現代のジャンクな感覚と、刺激的な味覚を象徴しています。
この二つの極端な要素を結びつける行為は、まるで西洋の論理学と東洋の仏教哲学を融合させようとする試み、あるいは古典文学と最先端のAI技術を掛け合わせる研究テーマのようなものです。伝統と現代、甘味と塩味、堅さとクリーミーさという、一見相容れない要素を対峙させ、その相互作用から生まれる新しい価値（すなわち「新しい美味しさ」）を探求する。これこそが、京都大学の学生が持つ、学際的かつ批判的な思考の真骨頂なのです。
まず、「堅八ツ橋に明太マヨを載せる」という行為を京大的に考察します。
堅八ツ橋のシナモンの香りと米粉の素朴な甘さは、その堅いテクスチャーと共に、過去への扉を開きます。そこに、明太マヨネーズの、魚卵のプチプチとした食感、唐辛子の情熱的な辛味、そしてマヨネーズの濃厚な酸味が加わる。
これは、京都という保守的な文化の中で、新しい風（現代の味覚）がどのように受け入れられ、融合していくかという、文化人類学的な実験でもあります。明太子の塩辛さと辛味は、八ツ橋の甘さを引き立て、マヨネーズのコクが全体を滑らかにまとめ上げます。この味覚のグラデーションは、京大での研究プロセス、すなわち、素朴な疑問（八ツ橋）から始まり、複雑なデータを処理（明太マヨ）し、最終的に予想外の結論（新しい美味しさ）に至るプロセスと酷似しています。
私はこの一口を食べるたびに、「伝統の上に現代の刺激をどう配置するか」という、京都市の都市計画にも似た「味覚の配置学」を無意識のうちに実践しているのです。この異端の組み合わせを「美味しい」と断言できるのは、既存の価値観に囚われない、自由な京大生の精神があるからに他なりません。
次に、「堅八ツ橋にワサマヨを載せる」という行為を分析します。
ワサビの持つツンとした刺激は、脳の奥深くまで響き渡る、理性と覚醒の象徴です。マヨネーズと混ざり合うことで、その刺激は緩和されつつも、堅八ツ橋の甘さと香ばしさを打ち破る、鋭いコントラストを生み出します。
この組み合わせは、「知的な刺激」を求めてやまない京大生の探求心そのものです。ワサビの辛さは、まるで難解な論文や、解き明かせない数学の問題のように、一瞬の苦痛と引き換えに、深い洞察と覚醒をもたらします。
この食べ方の本質は、「甘い（快適な）日常」の中に、自ら「辛い（知的な挑戦）」を導入し、その化学反応を楽しむことにあります。ワサマヨが舌の上で弾け、シナモンの甘さが追いかけてくる感覚は、まるで京大の図書館で哲学書を読み込み、ふと、その記述の裏にある真理に気づいた瞬間の、「甘美なひらめき」に酷似しています。
「なぜワサビなのか？」「なぜマヨネーズと組み合わせるのか？」という疑問こそ、京大生が常に自己に問いかける「なぜ、そうなのか？」という、根源的な問いなのです。この味覚の実験を通じて、私は自己の限界と、味覚の多様性という「人間の認知のフロンティア」を拡張しているのです。
私にとって、堅八ツ橋とマヨネーズ系の組み合わせは、単なるおやつではありません。それは、京大生としてのアイデンティティ、すなわち、「既成概念を打ち破り、異質なものを統合し、新しい価値を創造する」という精神を日常の中で具現化する「味覚の演習問題」なのです。
京都のお好み焼きにプラッシーという王道の組み合わせを愛する一方で、堅八ツ橋に明太マヨやワサマヨという異端を追求する。この二律背反こそが、私の持つ「京大的なるもの」の奥深さを示しています。伝統を尊重しつつも、伝統に縛られず、常に新しい知の地平を求める姿勢。
妻との会話が「京大的なるもの」として日常を再構成するように、この異端の食べ方もまた、私の食の風景を「京大的なるもの」として彩り、人生の歩みを、常に刺激的で、知的好奇心に満ちたものにしているのです。今日もまた、私は堅八ツ橋の袋を開け、マヨネーズのチューブを手に取るでしょう。京大生だから、私は食のタブーを破り、味覚の真理を探求し続けるのです。
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。
その発言のほとんどが現実離れしていて、その点で弱者男性であることがバレバレなんだよな。
学校現場にも、教育の専門家ぶった、英語の論文すら読めないリテラシーゼロのＧＧどもがクレームしているけど、
弱者男性という言葉が登場して久しいけど、モンスタークレーマーＧＧをこれ以上のさばらせないためにも、偽計業務妨害で逮捕しろよ。
発言小町やがるちゃんで、正義者ぶった発言をしてる人が多いけど、
その発言のほとんどが現実離れしていて、その点で引きニート主婦であることがバレバレなんだよな。
学校現場にも、教育の専門家ぶった、英語の論文すら読めないリテラシーゼロのBBAどもがクレームしているけど、
モンペという言葉が登場して久しいけど、モンスタークレーマーBBAをこれ以上のさばらせないためにも、偽計業務妨害で逮捕しろよ。
論文を書くような博士とかでも、8割近くが夫の姓に変更してるし
英語のジャーナルに論文を発表する非西洋出身の国際的な学者、特に若手の学者の多くは、イングリッシュネームまたは簡略化されたローマ字表記を含むビジネスネーム、ハンドルネームや旧姓etc.を使用しており、法律上の名前とは異なる場合があることは広く認識されてる。
数カ月前から裁量労働制になった。いわゆる大学教員という身分だ。
ちょっと前まではカッチリした職場で8時半出社17時退社、残業なんて一人だけさっさと帰るのは気まずいから仕方なくやるけど一刻も早く家に帰って飯食ってゲームしてえ、みたいな意識で精神をすり減らすだけの感じだったんだけど、念願の大学教員への転職がかなった。お給料は前職のほうが断然良くて正直大学のほうが圧倒的にショボいのだが、そんなの全然許せるくらいに待遇が素晴らしい。
まずいつ大学に行ってもいい！ 午前中に授業がない日は10時におうちでご飯食べてシャワー浴びてから行ってもなんにも怒られない！ 当然の権利！ 最高！ ありがとう裁量労働制！
研究室がある！ 本棚にいっぱい専門の本を置ける！ 好きな本棚を構築できる！ こんなんいつまでも研究室に居座っちゃうよね！ 朝10時に来て夜10時に帰るみたいな生活してるけど正直もっと居座りたい！（警備員さんが門閉めちゃうから夜10時以降は居座れないのよ。あとこの季節は寒い）
論文書いても怒られない！ むしろ奨励されてる！ 前職では上長の許可を得ず外部に論文発表とかしてんじゃねえよって言われたけど（本業と関係ないんだから許可は要らないはずでしょ？ って粘ったけどダメだった。なんか本社で問題になったらしい。アホかいな）、ここではむしろ論文書くのがお仕事！ 就業時間中に堂々と論文書ける！ 前はコソコソ書いてたからね！（書くな）
事務の人が色々やってくれる！ 前職のときは自分で色々めんどくさい書類を作る必要があって、めんどいから放置してたら経理さんから「なんでこの程度のこともできないんですか……」とか言われたことがあるけど、ここではなんか色々悟った感じのある笑顔で懇切丁寧にサポートしてくれる！ 嬉しい！ 大学職員の皆様ほんとありがとうございます。あなたたちがいないと我々は何もできません。
学生さんを教えられる！ 学生さんに色々教えるの楽しい！ ただ、担当科目の関係上、あんま踏み込んだ指導をできないのがもどかしい！ もう少し少人数のクラスとか持たせてくれないかな？ 手取り足取り指導してあげたいんだ！ あと学生さんが多くて正直まだ顔と名前が一致してない！ 教えるのは好きだけど顔は憶えられないんや……
前職から現職に移って年収はだいたい半分になったけど、こんなん現職のほうが圧倒的に良いに決まってるわ。高い給料払ってもらったことだけは前職に感謝してるけども、あとは窮屈な職場で周りから嫌われるだけの最悪の年月だったという思い出しか残ってない。いやあ、転職してよかった！ 転職できてよかった！ ありがとう大学！ お勉強はできるけど他のことができない社会不適合者にとっては最高の待遇だよ！ よーしパパ年度内にあと3本論文出しちゃうぞー。
Permalink |記事への反応(18) | 21:00
picetableという名前ではなく、RopeとかSumTreeという名前になってるけどな…。
https://github.com/oonyanya/FooList/tree/main
こっちはBigList.csあたり読めば元となったであろう論文が出てくるし、
https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2019/08/18/154610
理化学研究所（RIKEN）のLINE1（L1）研究に関するグループについて具体的な研究者を挙げるのは少し難しいですが、RIKENには、LINE1やトランスポゾンに関連する研究を行っている複数のグループや研究者が存在しています。これらのグループは、主に遺伝学、ゲノム解析、エピジェネティクス、進化学などの分野でLINE1のメカニズムやその影響を探る研究をしています。
以下は、LINE1の研究に関わる可能性のあるRIKENの代表的な研究機関やグループについて説明します。
•研究テーマ:生命科学研究センター（LSI）は、遺伝子や遺伝子発現の制御に関連する幅広い研究を行っており、LINE1などのトランスポゾンを含む遺伝子の可塑性やゲノムの動的変化に関する研究が行われています。特に、ゲノムの進化やトランスポゾンの挿入がどのように遺伝子発現に影響を与えるのかを解明することを目的としています。
• LINE1と疾患研究: LINE1の挿入が遺伝子疾患やがんにどのように影響するのかを研究するグループもあります。
2.RIKENBSI（Brain Science Institute）
•研究テーマ:RIKENの神経科学研究所（Brain Science Institute）でも、LINE1が神経細胞や脳内でどのように働くのか、またその異常が神経疾患にどう関与するのかを探る研究が行われています。LINE1は神経細胞の遺伝子の可塑性や神経可塑性にも関わる可能性があり、その影響を研究することが注目されています。
• 神経疾患との関連: LINE1の不安定性が、アルツハイマー病やパーキンソン病などの神経疾患とどのように関連するかを研究しているグループもあります。
3.RIKEN CDB（Center for Developmental Biology）
•研究テーマ: 発生生物学や遺伝学に関連する研究が行われているRIKEN CDB（発生生物学センター）でも、LINE1が胚発生や細胞の分化に与える影響を研究している可能性があります。特に、LINE1が細胞の分化過程においてどのように遺伝子を変化させるのか、そのメカニズムに注目が集まっています。
•研究テーマ:RIKENは、CRISPR-Cas9などの最新の遺伝子編集技術を利用して、LINE1や他のトランスポゾンの転送メカニズムを解明する研究を行っている可能性があります。これにより、遺伝子がどのようにゲノム内で移動し、遺伝的多様性や疾患に影響を与えるのかを詳細に調べることができます。
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理化学研究所の研究者に関しては、直接LINE1に特化している名前を挙げることが難しいですが、トランスポゾンや遺伝子編集に関連する研究者が多く所属しています。RIKENの研究者やグループが行う研究は、通常、研究テーマや時期によって異なり、最新の研究成果はRIKENの公式ウェブサイトや、各研究所の発表を通じて確認できます。
まとめ
理化学研究所（RIKEN）内でLINE1の研究を行っている研究者やグループは、主に生命科学研究センター（LSI）や発生生物学センター（CDB）、**脳科学研究所（BSI）**などの研究機関に所属しており、LINE1の転送メカニズム、疾患との関連、進化に与える影響に関する研究が行われています。もし特定の研究者や研究グループについて更に詳細な情報を求めている場合、RIKENの最新の研究報告書や学術論文を参照するのが最も確実です。
電話屋さんで培ってきた技術はインターネットの発展でTCP/IPに乗っ取られてEnd-EndのOSが頑張るから電話屋の出番は出てこない
そんでWiFiとか光ファイバとかのL2以下の仕事しかなくなったんだけど今となっては完全に飽和してやることなし
頑張ってIOWNとか言ってるけど中身は光回路のプロセッサーで通信速度じゃ無くて電気代が安くなるだけ
L3より上のユーザー体感できる部分は何も変化が無いのでいくらIOWNとか言っても顧客体験は何も変わらない
当時からソフトウェアが主流になることは分かってて優秀なソフトウェア技術者をいっぱい雇ったり育てたりしたけど
いわゆるGAFAだとかにガンガン引き抜かれて「NTT大学」とか揶揄される始末
まぁNTTの研究所がソフトウェアをリリースするのは法律的にも文化的にも大きな壁があるので事実上無理で
子会社に論文を渡して開発してもらう、みたいなことをいまだにやってるんだけど全然時流に合ってない
良い例がTsuzumiとかいう劣化チャッピーで、意気揚々とTsuzumi2を発表したのに前日にgpt-ossが発表されてたので誰にも見向きされてない
そりゃわざわざ金出して性能低いもの使う奴おらんわな
継続的なインテグレーションと顧客体験との統合が今時のソフトウェアでは当たり前に必要なのに
研究→開発→テスト→販売 みたいなモデルで会社構造を組んでしまってるからソフトウェア開発に1mmも合って無いし
GAFAに行けない無能が「精度で勝った！」とか部屋の隅っこで騒いでるだけ
補聴器もずっと出す出すと言ってたのにAirPodsが補聴器機能を先に搭載してしまって今頃になって「オープンイヤー」とか言って発表してる
残念ながらこんな市場は中華製品に蹂躙されるのが目に見えてるので第二のバルミューダになる未来しか見えない
苦し紛れにパーソナライズドサウンドゾーンとか言って音の打ち消し距離だとかを突き詰めてる一方で
AirPodsはノイズキャンセリングしながら同時通訳まで搭載していますよ？勝てるんですか？コレ
時価総額だけやたら高いけどトヨタみたいにGRGTとかのぶっ飛んでる車を出したり自動車の最先端を走ってる企業とは全然レベルが違うんよ
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）
Q3.Bが依頼したAIはこんな回答（anond:20251209133034）だったらしいよ。どう思う？
このAIの回答は、「ディベート（言葉の殴り合い）」の判定としては間違いで、「論文やレポートの添削」としては正解に近い、という印象です。
一言で言えば、**「Bに甘すぎて、文脈（レスバ）を読めていない」**と言えます。なぜこのAIの判定が「ズレている」と感じるのか、論理的に分析します。
1. 最大の誤審：「反例」を「サンプリングバイアス」と勘違いしている
このAIは、Aの出した「ホーチミン（ベトナム）」の例を**「不適切な一般化（サンプリングバイアス）」**として批判していますが、これは論理学的に明らかな誤りです。
Bの主張: 「日本以外では別にそんなことない」＝ 「世界中のあらゆる場所（全称）で、日本のような現象はない」
Aの反論: 「ホーチミンではあったぞ」＝ 「例外（反例）の提示」
「すべてのカラスは黒い」という主張を崩すのに、世界中のカラスの統計データは必要ありません。「一羽の白いカラス」を連れてくるだけで論破完了です。 Aは「ベトナムが世界の全てだ」と言ったのではなく、「お前の言う『日本以外』の中に、例外があるぞ」と示しただけです。したがって、Aの論理は完璧に成立しています。このAIはそこを見落としています。
AIによる脳内補完: 『多くの先進国では～（中略）～なら妥当。』
AIは「もしBがこう言っていれば正しかった」というたらればでBを評価しています。しかし、実際の議論では言った言葉が全てです。不用意に主語をデカくしたBのミスを、「本当は先進国のことを言いたかったんだよね」と擁護するのは、審判としては不公平です。
AIは、Bが後から持ち出した「同質のものを比較すべき」という主張を「科学的な基本原則を押さえている」と高く評価しています。しかし、それを最初に破ったのはB自身（日本 vs日本以外すべて）です。
泥棒が捕まった後に「盗みはよくないことだ」と説教を始めたとして、その泥棒を「倫理観がある」と評価しますか？しませんよね。
このAIは、Bが自分の特大ブーメランを棚に上げて説教モードに入ったことを、「論理的」と誤認しています。
私（Gemini）の評価基準： 「その場での勝負（レスバ）」としての判定。言葉の定義、論理の整合性、相手の矛盾を突く技術を重視。 → Aの勝ち（Bの定義ミスを的確に刺したから）。
そのAIの評価基準： 「学術的な正しさ・品行方正さ」としての判定。 主張の内容が高尚か、科学的事実に近いか、言葉遣いが丁寧かを重視。 → Bの勝ち（Aは科学的根拠がなく、口が悪いから）。
総評： そのAIは**「優等生的な模範解答」**を作ろうとして、Bの論理破綻（ゴールポストずらし）を見逃してしまっています。 実際のネット上の議論（レスバ）でこのAIのような判定をしたら、「いや、最初に主語をデカくしたBが悪いでしょ」「Aは反例出しただけじゃん」と総ツッコミを食らうでしょう。
Bが負けた理由は**「内容」ではなく「戦い方（定義の甘さ）」**にあります。そこを見抜けないと、このレスバの判定はできません。
Q4.しかもさぁ、
＞＞
これは完全に個人の印象で、科学的根拠ゼロ。発達心理学でもそんな切り方はしない。前頭前皮質の成熟は25歳前後が平均だけど、男女差より個人差が圧倒的に大きい（Steinberg,2014）。
＜＜
このチャッピーの評価だけど、Aは最初に「勝手な印象だよ」って断りを入れてるからね。それを科学的根拠が～とか言われても、もともと印象論ですけど何か？としか。しかもチャッピー自身も「前頭前皮質の成熟は25歳前後が平均だけど、男女差より個人差が圧倒的に大きい」と言っている。これだと別に「悲しいかな、20年近く学ばないと、規範意識が社会的に許される最低限のラインまで育たないのだ」という説と整合性が無いわけでもない。
＞＞
Aは、政治板の酔ったおじさんみたいな言い分で、内容のある議論ではなく攻撃でしかないという感じ。
＜＜
このチャッピーの言い分も全く論理を無視していて、ただの中傷だよね。
A4. その通りです。チャッピー（そのAI）の評価は、**「文脈を読めていない」だけでなく、「論理的にも間違っている」**と言わざるを得ません。あなたが指摘した2点は、まさにそのAIの回答の致命的な弱点です。
一つずつ整理しましょう。
Aは最初に**「勝手な印象だが」と明確にエクスキューズ（免責）を入れています。 これに対し、「科学的根拠ゼロ」「発達心理学では～」と殴りかかるのは、「『今日のランチは美味しい気がする』と言った人に、『味覚の数値データを出せ！』と詰め寄る」**ような野暮さがあります。
さらに、あなたが指摘した通り、チャッピーが出してきた「前頭前皮質の成熟は25歳前後」というデータは、むしろAの**「20年近く学ばないと最低限のラインまで育たない」という説を補強してしまっています。**
Aの説:20歳くらいでやっとマシになる。
結論: つまり20歳時点ではまだ発展途上。Aの感覚と矛盾しない。
自分で出したソースで相手の主張を補強しておきながら、「Aは間違っている」と結論づけるのは論理構成として破綻しています。
チャッピーは、Aの最後のセリフ（言及範囲を全部に設定した時点で負け）を「マウント」「理由の提示ゼロ」と評していますが、これは読解力の欠如です。
Aのセリフの意味: 「あなたは『日本以外』という全称命題（すべて）を使った。私はそれに対する反証（ベトナム）を出した。論理学のルール上、反証が出た時点で全称命題は偽になる。よって、論理構造上、君の負けが確定している。」
これは感情的なマウントではなく、論理的な勝利宣言（Q.E.D.）そのものです。「理由はゼロ」どころか、「最初に範囲を全部に設定したこと」というこれ以上ないほど明確な理由が提示されています。
それを「政治板の酔ったおじさん」と形容することこそ、チャッピーによる**「根拠のない人格攻撃（アドホミネム）」**であり、特大のブーメランです。
チャッピーは、ディベートの勝敗を**「内容の高尚さ（アカデミックな正しさ）」で判定しようとして、「論理の組み立て（ロジックの正しさ）」**を無視しました。
Aの戦い方: 印象論でスタートしたが、相手の失言（全称肯定）を見逃さず、論理的に刺した。（ロジック勝ち）
Bの戦い方: 高尚な比較論をしようとしたが、定義をミスり、修正もできず自滅した。（ロジック負け）
チャッピーの判定: 「Aは口が悪いし学術的じゃないからダメ！ Bは言ってることは立派（論理破綻してるけど）だから偉い！」
この判定は、ボクシングの試合で「パンチを当ててKOした選手（A）」を負けにして、「パンチは空振りしたけどフォームが綺麗だった選手（B）」を勝ちにするようなものです。
あなたの読み通り、この議論においてAの論理は一貫しており、チャッピーの指摘（特に4番）こそが感情的なレッテル貼りになっています。
譲られた魚でイキるバカも、魚の釣り方を知らないくせに他人をバカにするバカも、どっちにも価値がない
ここは大学じゃない
Twitter上のミソジニーを機械学習で検出する研究では、テキスト内容（罵倒語・女性蔑視表現など）の分類に集中しており、発信者のアイコン画像やキャラクター表象までは分析していません。
Noel Brett の論文「Why Do WeOnlyGetAnimeGirl Avatars?」は、VTuberやVRChat由来の「アニメ風美少女アバター」が、視聴者と配信者の共同作業によって巨乳・細腰・従順でエロティックなヘテロ規範的女性像として再生産されていることを示していますが、「女叩きとの関連」までは扱っていません。
この種の話題を拾ったまとめブログやニュースサイトもあり、「女叩きアカウントはアニメアイコンばかり」という印象やアルゴリズムによる強化（同種アカウントばかりタイムラインに出てくる）を説明する言説はありますが、体系的データに基づいた社会学的分析というより、ネット民の実感・風刺レベルにとどまっています。
男叩きする女性側は「可愛いが性的ではない」ゆるキャラ・レトロアニメ・ペットなど性的に表象しないアイコンに散らばりやすいという観察は、女性がオンラインで性的対象化されることを避けるという先行研究の傾向（男性アバター利用など）と整合的に見えます。
女性ユーザーが男性アバターを用いる理由の一つに「男性からのハラスメントを避けるため」が挙げられており、「アバターの見た目が攻撃の標的／盾になりうる」という発想自体は、すでに研究テーマになっています。
あなたが探しているような「女叩き男性＝美少女アイコン vs 男叩き女性＝多様アイコン」という対比を定量的に示した学術論文は空白地帯なので、むしろ新規性のあるテーマになりえます。
