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はてなキーワード:nextとは
Let’sgetone fucking thing straight:WWDCis supposed to be *for developers*。
You know, the peoplewho actually build shit。Who dig into SDKs, APIs,system frameworks。
Who care about real updateslike “What thehellis the newSwiftUI lifecycle doing?”
or “Can Ifinally use fuckingprivate entitlements without jumping through flaming hoops?”
Sowhy thehelldoesApple keep openingitsmost important developer event of the year
withCraig Federighi doing goddamn *skydiving*? Or *parkour*? Or some *Fast & Furious parody*
with anF1 helmet and sunglasses? What the actual fuckis goingon?
Thisisn’t Saturday NightLive。Thisis supposed to be a showcase of what we’reall supposed
to buildour futureon。Vision。Platform direction。Architecture。
Instead, weget Craig zooming through corridors in slow-molike he’s auditioning for
Mission Impossible 9:MacBook Drift。
Andit’s not even funny anymore。Maybe the firsttimeitwas *kind of* charming。
Alittlewinkat the audience。でもnow?It’s just fucking cringe。
Wastedtime。Wasted bandwidth。A glossy,over-produced middle finger to every developer
watching, notebook in hand, waiting for the actual meat。
Doyousit there thinking, *“Wow, thisis such a great use of mytime!”*
“CUT THE SHIT, CRAIG. SHOW ME THE FUCKING TOOLS.”
We’rebeing sold afantasy — not a platformvision。
What should be an opportunity to say,
“Here’s howApplewants developers to think in thenext 5 years,”
becomes a shallowPR reel of stunts, shots, and skits。
Developers want **guidance**, not gimmicks。**Vision**, not vanity。
Instead of 3 minutes of Craigpretending he’sNeo in a hallway full ofMac Studios,
how about showing us the **real** architectural shifts inSwift,
or a **deepdive** intolow-level memory optimizations inmacOS?
How aboutfinally explainingwtfis happening with `SwiftData`?
Or *anything* that makes us better builders?
We could have had20more seconds of **clarity**, not costume。
WWDCisApple’stime toinspire, tolead, to fucking **guide** theecosystem。
But lately?
It feelsmorelike we’re watching theCraig Federighi Variety Hour。
And I didn’t fucking subscribe to that。
----
Let’sgetone f***ing thing straight:WWDCis supposed to be *for developers*.
You know, the peoplewho actually build shit.Who dig into SDKs, APIs,system frameworks.
Who care about real updateslike “What thehellis the newSwiftUI lifecycle doing?”
or “Can Ifinally use fuckingprivate entitlements without jumping through flaming hoops?”
Sowhy thehelldoesApple keep openingitsmost important developer event of the year
withCraig Federighi doing goddamn *skydiving*? Or *parkour*? Or some *Fast & Furious parody*
with anF1 helmet and sunglasses? What the actual f***is goingon?
Thisisn’t Saturday NightLive. Thisis supposed to be a showcase of what we’reall supposed
to buildour futureon.Vision. Platform direction. Architecture.
Instead, weget Craig zooming through corridors in slow-molike he’s auditioning for
Mission Impossible 9:MacBook Drift.
Andit’s not even funny anymore.Maybe the firsttimeitwas *kind of* charming.
Alittlewinkat the audience. Butnow?It’s just fucking cringe.
Wastedtime.Wasted bandwidth. A glossy,over-produced middle finger to every developer
watching, notebook in hand, waiting for the actual meat.
Doyousit there thinking, *“Wow, thisis such a great use of mytime!”*
> “CUT THE SHIT, CRAIG. SHOW ME THE FUCKING TOOLS.”
We’rebeing sold afantasy — not a platformvision.
What should be an opportunity to say,
“Here’s howApplewants developers to think in thenext 5 years,”
becomes a shallowPR reel of stunts, shots, and skits.
Developers want **guidance**, not gimmicks. **Vision**, not vanity.
Instead of 3 minutes of Craigpretending he’sNeo in a hallway full ofMac Studios,
how about showing us the **real** architectural shifts inSwift,
or a **deepdive** intolow-level memory optimizations inmacOS?
How aboutfinally explainingwtfis happening with `SwiftData`?
Or *anything* that makes us better builders?
We could have had20more seconds of **clarity**, not costume.
WWDCisApple’stime toinspire, tolead, to fucking **guide** theecosystem.
But lately?
It feelsmorelike we’re watching theCraig Federighi Variety Hour.
And I didn’t f***ing subscribe to that.
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American Airlinesisone of thenine best carrier operators that organizes the cheap student flight.Onewhois studying in thenext country in the U.S.needs to consider the American Airlines Student Discount program so thatit would be convenient for them tobook the flightat the budget friendlyrate frequently.
Zガンダム見たこと無いけど、SFが好きなら楽しめるものも多いハズ。
https://anond.hatelabo.jp/20250630233246
アゴダのXが日本語ワカリマセン〜英語で言って！というので勝手ながらこちらの増田を途中までですが英語にさせてください＆かなり意訳許してください＆違和感間違い等あったら有識者教えて
Agodamakes many troubleson travel, Latestnews inJapan toldas so.
But "I" think there's accomplice.
"I"am a Manager ofHotel inTokyo and Iwas involved many troublesmadeby Agodaand accomplice.
I want to everyone awareand avoid troubles...and I also wanted to say about, usually,JapaneseHotel staff areHATE Agoda.
Basically, Agoda bought room bookings fromHotels and sell with chargelike otherOTA.
But, thedifferenceis, Agoda also sell "other agent's" room stock.
for example, someJapanesemajor agent "Rakuten" or "Jaran" are making partnership with Agodaand Agodausers can booking partners stock.
Thiscase,Hotels agreed bookingby Agodaat sellJapanese agent anduser andHotels can confirm booking routelike "Jaranvia Agoda"on each systems. almost thiscase notmake troubles.
But,nextcaseis problem... Agodais also buying room stock from Suspicious agent.
I think thiscase causes complain of Hoshino Resort and Toyokoinn.
Sometime Agoda propose very cheap reservation than other reservation of samehotel, day, conditions.
Usually,user choice and buy such reservation.
but, thiscase, the booking not complete.
Hotels are noticedasonly "from Expedia AffiliateNetwork".
Agents are usuallymake contract withhotels, butits pretty expensive for smaller agent.
then, Expedia provide bookingsearch engine service for mainly such agents.
Sometime Airlines uses this toaddhotel booking to their own airplanes booking andmake travel deal.
Then, the service MUST contain suspicious agents.
and the booking route CANtakelike below.
Agoda⇨agent A⇨agent B⇨C..⇨Hotel
And the sucks, thecase must threw many Suspicious Agent (of suspicious country) (and sometime the bookings are actually not exists).
So, When trouble occurs,hotel can not confirm "whereis matter andwhy trouble occurs"
I think, Expedianeed survey and not allow these suspicious agents.
But also, WEhotel staff think Agoda seems runningaway from responsibleaction with saying "it's not our problem", they must be aware andtake responsibleaction for suchcase!
大規模言語モデル（LLM）の根幹にあるのは数学的な原理です。
ここでは、その仕組みを3つの要点に絞って、数式を交えながらシンプルに解説します。
LLMの最も基本的なタスクは、「ある単語の並び（文脈）が与えられたときに、次に来る単語は何か？」を確率的に予測することです。これを数式で表すと、以下のようになります。
LLMは、インターネット上のブログ記事や書籍といった膨大なテキストデータを読み込みます。
そして、文章中のあらゆる箇所で「次の単語」を予測するクイズを延々と解き続けます。
モデルは、P(晴れ |今日の天気は) の確率が100% (または1.0)に近づくように、内部のパラメータ（後述する重み）を少しだけ調整します。
このプロセスを何十億、何兆回と繰り返すことで、モデルは単語の様々なつながり方や文法、さらには世界の知識に関するパターンを学習していきます。
学習済みのモデルに「AIの未来は」と入力すると、モデルは語彙に含まれる全単語に対して、次に来る確率を計算します。
...
そして、最も確率の高い「明るい」を選んだり、確率分布に従ってランダムに単語を選んだりすることで、文章を生成していくのです。
では、どのようにしてLLMは単なる単語の並びだけでなく、複雑な文脈を理解するのでしょうか？
その技術が Transformerであり、その学習を支えるのがバックプロパゲーション です。
Transformerの最大の特徴は自己注意機構 (Self-Attention) です。
これは、文章中の単語同士の関連性の強さを計算し、どの単語に「注意」を向けるべきかを判断する仕組みです。
例えば、「その猫は疲れていた。なぜなら一日中ネズミを追いかけていたからだ。」という文において、「その猫」が「疲れていた」理由を理解するためには、「追いかけていた」という単語との関連性が重要です。
自己注意機構は、各単語について以下の3つのベクトルを生成します。
そして、以下の計算（概念式）によって、文脈を反映した新しい単語表現を作り出します。
Attention(Q, K, V) = softmax( (Q Kᵀ) / √(dₖ) ) V
1. Q Kᵀ: Queryと各Keyの関連度（内積）を計算します。似ている単語ほど値が大きくなります。
2. / √(dₖ): 値が大きくなりすぎないように調整します（スケーリング）。
3. softmax:計算した関連度スコアを、合計が1になる確率分布に変換します。これにより、関連性の強い単語ほど高い重みが与えられます。
4. V: この重みを使って、各単語の情報（Value）を重み付けして足し合わせます。
この結果、単語は元の意味だけでなく、「文脈の中でどのような役割を果たしているか」という情報を含んだベクトルに変換されます。
Transformerはこの処理を何層も積み重ねることで、非常に複雑で長期的な依存関係を捉えることができるのです。
バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）は、モデルの予測と正解との「誤差」を計算し、その誤差を小さくするために、モデル内の膨大な数のパラメータ（重み）をどう調整すればよいかを教えてくれるアルゴリズムです。
1. 順伝播 (Forward Pass):入力（コンテキスト）をTransformerに通し、次の単語の確率分布を予測します。
2. 損失計算 (Loss Calculation):予測した確率分布と、正解の単語とのズレ（誤差）を損失関数（例：クロスエントロピー誤差）で計算します。損失が大きいほど、予測が間違っていることを意味します。`Loss = -Σ yᵢlog(pᵢ)` (yᵢ は正解なら1, それ以外は0。pᵢ はモデルの予測確率)
3. 逆伝播 (Backward Pass): この損失を、出力層から入力層に向かって逆方向に伝播させます。微分の連鎖律を使い、「各パラメータが最終的な損失にどれだけ貢献したか（＝勾配）」を計算します。
4.パラメータ更新: この勾配に基づき、損失が小さくなる方向へ各パラメータを少しだけ更新します。
この「予測 → 誤差計算 → 勾配計算 →更新」というサイクルが、LLMの学習の基本です。
バックプロパゲーションで計算された勾配を使って、具体的にどのようにパラメータを更新するかを決めるのがオプティマイザ（最適化手法）の役割です。
最も基本的な考え方は、損失という名の「谷」の底（最小値）に向かって、勾配（傾き）が最も急な方向に一歩ずつ下っていく勾配降下法 (GradientDescent)です。
θ_new = θ_old - η ∇L
現在、最も広く使われているオプティマイザの一つが Adam です。これは、勾配降下法をより賢くしたもので、主に2つの工夫がされています。
1.慣性 (Momentum):過去の勾配の移動平均を保持します。これにより、坂道を転がるボールのように、同じ方向に進み続ける場合は加速し、学習が停滞しにくくなります。
2.適応的な学習率 (Adaptive LearningRate):パラメータごとに学習率を自動で調整します。頻繁に更新されるパラメータは慎重に（学習率を小さく）、あまり更新されないパラメータは大胆に（学習率を大きく）更新することで、学習を効率化します。
Adamのような優れたオプティマイザがあるからこそ、何十億ものパラメータを持つ巨大なLLMを、現実的な時間で安定して学習させることができるのです。
Transformer というアーキテクチャが、自己注意機構によって文脈を理解し、次の単語の確率 P(next token | context) を予測する。
その予測と正解の誤差をバックプロパゲーション で計算し、その誤差を最小化するように Adam などのオプティマイザがモデルのパラメータを効率的に更新する。
箕面市（みのおし）は、大阪府北部に位置し、**自然と都市利便性が調和する住環境の良さ**が最大の特徴です。以下にその魅力を整理しました：
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大阪市中心部から阪急・北大阪急行を使って約30分の通勤圏にあり、**都心アクセスが抜群** ([yumeshimakikou.org][1])。
市の北部は山地（明治の森箕面国定公園）、南部は住宅地という構成で、**総面積の約2/3が森林地帯** ([city.minoh.lg.jp][2])。
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**明治の森箕面国定公園**に属する箕面大滝（落差33m）は「日本の滝百選」認定の名瀑で、四季折々の情景が人気 ([zh.wikipedia.org][3])。
滝道周辺は昆虫館、瀧安寺、勝尾寺、ゆず畑など自然と歴史が共存するエリア ([ja.wikipedia.org][4])。
清流にはオオサンショウウオやホタルが生息、日本の昆虫観察拠点として有名 。
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「住みここちランキング大阪2位」の実績。**子育て支援・教育・緑・交通アクセス**の評価が高い ([next-level.biz][5])。
商業施設も充実し、生活に必要な店舗やサービスが整備されている 。
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鉄道：阪急箕面線、**北大阪急行南北線が延伸し新駅（箕面萱野・船場阪大前）開業**でさらに便利に ([en.wikipedia.org][6])。
高速道路（新名神、中国道）や主要国道も整備されており、**車移動にも利便性が高い** ([city.minoh.lg.jp][2])。
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萱野三平旧邸、瀧安寺、勝尾寺など、史跡や寺社も点在し、**自然と歴史文化を身近に感じられるエリア** ([ja.wikipedia.org][4])。
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## ✅ 総まとめ
箕面市は「**自然豊かで子育て・教育に優れ、都心へのアクセスも良好なバランス型郊外都市**」として非常に高い評価を得ています。転勤や家族の移住などを検討中の方にも、非常に魅力のある地域といえるでしょう。
[1]:https://yumeshimakikou.org/minoh_introduction/?utm_source=chatgpt.com "箕面市＿我がまち紹介"
[2]:https://www.city.minoh.lg.jp/kitakyu/documents/03.pdf?utm_source=chatgpt.com "[PDF] 2．箕面市の現況と課題"
[3]:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%98%8E%E6%B2%BB%E4%B9%8B%E6%A3%AE%E7%AE%95%E9%9D%A2%E5%9C%8B%E5%AE%9A%E5%85%AC%E5%9C%92?utm_source=chatgpt.com "明治之森箕面國定公園"
[4]:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AE%95%E9%9D%A2%E5%B8%82?utm_source=chatgpt.com "箕面市 -Wikipedia"
[5]:https://next-level.biz/enmusubi/minohshi-iju/?utm_source=chatgpt.com "【大阪府箕面市への移住】住み心地はどう？暮らしの特徴・仕事 ..."
[6]:https://en.wikipedia.org/wiki/Minoh-kayano_Station?utm_source=chatgpt.com "Minoh-kayanoStation"
カラオケで知人が歌ってたのを聞いただけ。そのときは曲名を覚えてなかった。その数年後にあの曲何ていうんだろう？と気になった。
おそらく1970〜1990年あたりの洋楽ベストヒットに入ってるだろうと予想して、レンタルショップでそういうCDを片っ端から試聴して見つけようとした。
そういえばLovin'youって歌ってたか？と思い出してタイトルから探したらそのまんまLovin'Youを見つけて、試聴したらドンピシャでそれだった。
シンプルにタイトルを最初にそのまま歌ってたので幸運にもすぐに見つけることができた。
最近レストランの生演奏で聞いた曲というのでも検索できるわけがないし、他に使われてるところあったっけ？と記憶の海を泳いでたら、アスキーアートのキャラクターで描かれた、健康な男が死にゆく娘の代わりに死神に自分の命を差し出すストーリーの動画で使われてるのを思い出した。
チャーラッチャーラッチャーラチャッチャッチャでは変に分割されて検索できない。
I love you babyって歌ってたなと思ってそれで見つけた。英語全然ダメ人間にもわかりやすい歌詞があって助かる。
私が聞いてこれ何だっけ？って気になったのはQ;indiviってグループが歌ってるバージョン。この曲とは別に友達の結婚式でQ;indiviの楽曲が使われてた。
その他、この動画で使われてた曲ってだけで、動画から発表時期を予想してmuzieをしらみ潰しに探して見つけたりしたこともあった。
今ではShazamがあって、サブスクで配信されてる曲であればおそらくShazamで見つかる。
NextStep Toward the UnknownとIclucian Danceという、イースVIIIの曲はテレビ番組をShazamに聞かせて見つけた。
ただし――
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| ステップ | 要点 | 補足 |
| **1. 実績データ** | 3 例で平均 8 年、分散 4 半期程度 | SARS→MERS→COVID の並び |
| **2.趨勢の補正** | 加速（環境破壊・都市化etc.）で周期短縮 | BMJ Global Health の回帰モデルでは **10 年で出現頻度 2 倍弱** ([BMJ Global Health][3]) |
| **3.監視＆技術効果** | 逆方向の力：ゲノム監視網・mRNAワクチン基盤が “防波堤” | WHO・JHU が強調する「検出スピード向上」 ([世界保健機関][6], [TheHub][5]) |
| **4.統合見積り** | “発生”そのものは 5 〜 7 年以内が有力だが、パンデミック化は **±2 年の誤差帯**, 2027-29 中心 |
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**「確率論で 2027〜2029 年が最も怪しいが、 “外れてくれたらラッキー” くらいの気構えが妥当」**
SARSから二十余年で私たちの監視網は桁違いに強化されました。次の大波が来るタイミングを完全に当てることは不可能ですが、**備えの質**しだいで「ただのアウトブレイク」で止める未来も十分あり得ます。
それまでは少し肩の力を抜きつつ、“科学というスポットライト” が闇から飛び出す新顔ウイルスを照らし続けているか見守っていきましょう。
[1]:https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/history-disease-outbreaks-vaccine-timeline/sars-mers?utm_source=chatgpt.com "History ofSARS/MERS: Outbreaks and vaccine timeline - MayoClinic"
[2]:https://mymc.jp/news/2217/?utm_source=chatgpt.com "歴史でみる感染症（SARS、MERS、新型コロナウイルス）"
[3]:https://gh.bmj.com/content/8/11/e012026?utm_source=chatgpt.com "Historical trends demonstrate a pattern of increasingly frequent and ..."
[4]:https://hsph.harvard.edu/news/next-pandemic-not-if-but-when/?utm_source=chatgpt.com "Thenext pandemic: not if, but when"
[5]:https://hub.jhu.edu/magazine/2025/spring/ready-for-next-pandemic/?utm_source=chatgpt.com "Are we ready for thenextone? - JHUHub"
[6]:https://www.who.int/news-room/commentaries/detail/after-covid-19--is-the-world-ready-for-the-next-pandemic?utm_source=chatgpt.com "After COVID-19,isthe world ready for thenext pandemic?"
そもそもだけど、この企画自体、結構前から準備されてたんだが、その背景には宇宙世紀ものの整理というのがあって、THE ORIGINが終わった後あたりからこの手の話が聞かれるようになった。
この正史とパラレルを分けるプロジェクトは「UCNexT 0100」として正式に発表されて今後も続くと思うんだが、正史の代表としては「ハサウェイ」があってユニコーンの続編みたいな話もあったはず。
このジークアクスもパラレル（アナザー）のプロジェクトの一貫で他にはTHE ORIGINやサンダーボルトがある。
で、ここからが大事なんだが、そもそも何で正史だのパラレルだのハッキリさせようって言い出したのかっていうのが、安彦さんの存在にあると思う。
安彦ガンダムことTHE ORIGINは元々テレビシリーズとして企画されてたんだが、そうなると過去のサンライズの不文律でいうところの「映像が正史」というルールに則るとファーストが上書きされる可能性が出てしまってこのテレビ化は一旦見送られることになる。
それで過去編だけ映像化されたんだが、これも映像化されたということは正史なのかという問題が出てきてファーストと繋がらない矛盾が出てしまった。想像だがこの辺りから度々正史かパラレルかって話し合いはあったんじゃないかと。
それでTHE ORIGINのOVAシリーズが終わった後に本編をやるやらないと一悶着あって結局やらなかったんだが、これを機に正史とパラレルを明確に分けようという動きが出てきた。
ところがパラレルにしてもTHE ORIGINの安彦ガンダムの存在は大きすぎる。そこでビッグネームの庵野ガンダムを企画することで安彦さんに売り上げで勝てるもんならやってみろって感じでドアンやらせたんじゃないかと（想像）。ジークアクスの内容も安彦さんに当てる形で富野メモをベースにしてるのはそういうことかと。
ORIGINみたいに半端なことやらずに派手にやっちゃってくださいよとオーダー。シャリアブル出しちゃう？みたいな。
長くなったが、つまりは行きがかり上で始まってるから、別に本当にアニメとして面白くしようとか深く考えてなく、あくまで二次創作の延長として面白ければいいってノリなんじゃないかと。
これがもしこういうノリで生まれた企画物じゃなくて、いわゆる水星の魔女みたいなテレビシリーズだったらもう少し深掘りしてたと思うけどね。
追記：だからジークアクスは劇場公開で成功してる時点でコンテンツの役目としては終わってるんだよ。テレビ本篇（？）も何となくこんな感じでふわっと終わると思うよ。
昼メシのUber EatsつつきながらSlack眺めてたら、非公開チャンネルに不穏ワードが爆誕してて笑った。
いや、笑えんわ。いよいよ “アクセに身売り” の噂、ほぼ確だって？
──は？ はぁ!? こちとら週イチLTで「世界ぶっ壊す！」って雄叫びあげてる最強ベンチャー様だぞ？
週末はReact＋Next.jsで自社プロダクトを夜な夜な爆速リリース、PRは秒でセルフマージ。
朝会は “OKR？知らん！” のテンションで「とりまKPIは宇宙！」とか言っときゃ許される──それがカルチャーだった。
なのに今日、CTOがAll-Handsで「合流シナジー」とかカタカナ並べ始めた瞬間、チームのZoomが凍りついた。
カメラ越しでも分かる、あの “終わった”空気。マイク切ってDiscord裏窓で叫ぶしかなかったわ。
ポモドーロが爆散した。
達成度は「クォータリー360レビュー」でランク付け？ 何それ、ブラック魔導書？
──はぁ？ 技術書1冊で超えるんだけど？ 草。枯れるわ。
オフィスだって、“カフェスペース”に鎮座してたレゴ・デロリアン撤去だと？
あのレゴが何百万の調達ミスを救ったか、シニア層は知らねぇんだよな。
Slackの新人チャンネルでは、案の定「これでもポジティブに行きましょ！」とか空元気のスタンプが飛び交ってる。
悪いけど無理ゲー。
そこに“PMOガバナンス”をねじ込むとか、自分のGitの履歴に「Fix governancebreach」ってコミット残す罰ゲームかよ。
夜、恒例の“深夜メトリクス祭り”でGrafana眺めながら、ふと思った。
でもそれ、オレたちが「自由にぶっ壊せる」から叩き出せた数字だ。
明日からアクセ式チェックリストで “承認フロー: 7-Step” とかついたら？
ま、とりあえず社外公開してないOSS支援botのトークンだけは今夜中にrevokeしとく。
次に会議室で名刺交換するころには、名刺のロゴが白黒の世界支配企業になってるかもしれんしな。
でも──絶対忘れんなよ。
“自由はForkできる”。
巨大コンサルのバグに巻き込まれても、オレのGitHubアカウントだけは、スタートアップ魂フルコミットでPushし続ける。
2025年5月2日金曜日 雨のち晴れ(午前雨 - 午後晴れ)
事前情報では「万博参加へ多くの人はあまり積極的ではない」と、特にはてなブックマークではそういう情報が出回っていたが、入場ゲート前は自身の記憶上で東京ディズニーランドの「美女と野獣魔法のものがたり」公開初日のTDL入場ゲート前の待機列や、ユニバーサルスタジオジャパンの「スーパーニンテンドーワールド」公開初日のUSJ入場ゲート前の待機列よりも人口的な意味で大規模な待機列が形成されていた。
万博会場への入場は入場予約時に設定される入場時刻を1つの団体ブロックとして管理しており、これはつまり早めに現地へ着いても早めに着いた分だけ待機させられる事を意味するので、幼い子供を連れていたり心身に障害を抱えていたり日本語を解する事が困難な外国人などなど、様々な諸事情で時間管理が曖昧になりがちな家庭は入場時刻の調整に関して万博側へ融通を効かせて貰う事は難しいと思われるので、時間管理がおろそかになりそうな家庭ほど時間管理に関してはしっかりとした対策を各々の事情に合わせてした方が良い。
なお、「入場へ大幅に遅刻した場合はどの様な処理になるか？」は子供達が移動を頑張ってくれたお陰で自分達は未確認。
前述の通り、5/2(金)の午前中の天候は雨であり4月13日の万博初日が雨だった事もあり事前に雨天の対策をしている来場者が多く居たのか傘をさしている人が非常に多かった。同時に雨傘使用者よりも少なくはなるが雨合羽レインコート使用者も居り、我が家もレインコートの選択をしたが、雨天の場合は傘よりも雨合羽レインコートの選択の方が待機状況を考えると適していると感じた。
特に子供は長い待機時間で傘をさしていると傘で遊び始めたりしてしまう子が多く居た為、周囲へ迷惑をかけるどころか最悪の場合は周囲へ怪我をさせてしまう可能性もあるので幼い子供連れの場合に雨天対策をするのであれば雨合羽レインコートをオススメしたい。抱っこを望むくらい幼い子供であるのならば親の両手が空くので雨合羽レインコートの方が一層良いだろう。
なお、足元の舗装面の排水状況に関して問題無いがマンホールなど一部の箇所は水深5〜10mm未満ほどの水たまりが出来る箇所はあるので、雨天時はサンダルやクロックスで来場しない方が良い。
入場時の荷物チェックでは空港の方式が採用され、鞄の中身を「X線手荷物検査装置」と「ゲート型金属探知機」「ハンディ金属探知機」「ボトル内液体物検査装置」で行う。
実はこの「入場時のチェックがどうなるのか？」が自分としては大阪万博2025では気になっていた関心事の1つであり、スタッフには申し訳ないが「幼児のいる家庭の荷物チェックはどの様に行われるのか？」を無断で確認させてもらった。用いたのは未開封のペットボトルと複数のプラスチック製幼児用飲料マグを複数用意。飲料マグは空のものと中身に水が入っている物だ。
その結果として、水の入った飲料マグは「親が飲料マグに口をつけられるか？」のチェックが行われた。流石にスタッフも抱っこされている幼児にチェックを求めない様だが、それはそれとして入場マニュアル通りに幼児用飲料マグもチェックする事はしっかりと行い、一般的なペットボトルや水筒と大きく形状の違う幼児用飲料マグはボトル内液体物検査装置が使用できないので、荷物チェック時間を短くしたいのであれば哺乳瓶や幼児用飲料マグなどは空の状態で持ち込んだ方が良い。
これは一部の職業というかガジェットファンに向けた物だが、入場ゲートでラップトップPCやタブレット端末は荷物から出してX線手荷物検査装置を通す事促されるのでラップトップPCを持ち込む際は直ぐに取り出せる様にしておいた方が無難だ。様々な事情からラップトップPCが手元に無いと落ち着かない人は直ぐに取り出せる様にしておこう。
なお、スタッフへ直接確認したがモバイルバッテリーや電子機器類のバッテリーに関して容量制限は目安として100Wh(≒27,027mAh)らしく、それ以上の容量に関しては事前連絡をされた方が無難との事。ただし、バッテリーが搭載される電動車いすなど歩行補助機器に関しては国の安全基準に適合する製品であればその限りではないとの事。
ただ、一眼カメラに挿入していたバッテリーは確認されなかったのであまり厳密なチェックがされるわけではない様だ。予備バッテリーはチラ見していた。
この入場が最も批判されがちだったので「何か起きるか？」と正直言って下世話な期待感がわずかでもあった事を告白したいが、5/2(金)の時点でスタッフも入場処理に慣れたのかTDLやUSJなどと比較して肩透かしと思うほど何もなかった。逆に言えば大阪万博2025入場時に起きる問題はTDLやUSJでも起きるだろうと思えるほど。
東ゲートから入場後すぐに目の前へ広がるのは東ゲート広場であり、この東ゲート広場の面積は前述の「入場時刻団体ブロック」を処理し切る程の面積容量がある。おそらくは開幕ダッシュをする来場者がゼロであっても処理できるであろう程の面積容量だ。時系列は前後するものの、退場時に入場者とかち合ってもすし詰め状態にならない程の面積容量があり、おそらく「入場時刻団体ブロック」はこの東ゲート広場がキャパシティオーバーフローしない様に設定されたのではないか？と思われる。
大阪府内の小中高生が無償招待された事によって、この東ゲート広場では学校の学生管理にありがちな列形成をさせ人数が揃っているか？の確認を様々な学校がいたるところで行っていたが、その列形成が邪魔と感じない程に広い。比較するならば野球場やサッカー場のプレイフィールドがすっぽり収まる程度に東ゲート広場は面積容量があるので、東ゲート通過後に人口密度によって混乱が起きる事は特別な事例を除いてほぼ無いと感じた。
あまりにも広すぎるので子連れ家庭は興奮した子供が駆け出して見えないところまで走っていって人混みに紛れてしまう事にむしろ注意した方が良い。
様々な来場者が同じ様に高く評価しており、みんなが同じ様にレビューしているが子連れにマスト。
日本の科学館・博物館やアミューズメントパークにある様なゲーミフィケーションを用いた体験型アトラクションで、国籍を問わず小学生程度の子供なら楽しすぎるパビリオン。小学生程度の子供ならば大阪万博2025へ行く最大の理由と言ってよく、我が子が口にする万博の思い出の大半の内容がこれ。
つまり、親の視点では小難しい展示の多い大阪万博2025で子供へ対する切り札の1つなので使い所を慎重に選びたい。
こちらも様々な来場者が同じ様に高く評価しており、みんなが同じ様にレビューしているが子連れにマスト。
大前提となる注意点としては体験するのに7歳以上という年齢制限があるので、1時間以上の待ち時間からやっぱりダメでしたとならないよう気をつけたい。
内容はXRゴーグルを付けた体験型アトラクションで、小学生向きの内容ではあるものの中高生でも十分に楽しんでいる雰囲気はあるので、前述した電力館の対象年齢よりは少々上の子向け。小学校高学年からといった感じか。
これも対子供向けの切り札なので親はいつこの札を切るか慎重に選びたい。
電力館やガス館と比較するのであれば大きなお友達のためのパビリオン。体験視聴型アトラクションでこれも国籍を問わず大きなお友達であるならば楽しめる。
個人的に笑ってしまったのが、このパビリオンはあれだけ学生が無償招待され大阪万博2025には学生が溢れかえっているのに、このパビリオンは平均年齢がグッと上がる事に笑った。国籍は問わないが中年男性率が非常に高い。むしろ小学生は親父に付き合ってあげている感じである。
アラブ系民族衣装トーブを纏うThe中東みたいな男性でもガンダム語ると同じ顔になるんだなというのは新たな発見だった。言葉はわからんのに何を言ってるのか大体わかっちゃうの本当に面白かった。
ちなみにガンダムの体を取っているものの、紹介されている一部の技術は実際に研究がなされているもので宇宙応用科学に知見をある程度持っているのであれば、子供にあーだこーだと説明することは可能。
子供に格好つけるのであればシリンダー型スペースコロニー(オニールのスペースコロニー)に関しての情報は事前に調べておきたい。
おすすめのパビリオンと言いつつ実はパビリオンじゃない。大阪万博2025で本当に重要なのは足元にある。
入場ゲートやらガンダムやらと上記までは多少ふざけていたが実は筆者、海運や海洋土木や海洋応用科学系専攻の技術者で、その観点から大阪万博2025を真面目に語ろう。他の様々なエントリで大人向けのパビリオンは紹介されているので気になる人は他のエントリで調べたら良い。自分は自分の得意な分野を語ろうじゃないか。
実は足元の件について来場していた海外の方々の視線によって恥ずかしくも気付かされたのだが、大阪万博2025では日本がこれまで培った強力な土木技術が発揮されている。海外の方々が気付いてくれたからこそ自分は技術者として絶対に紹介しなくてはならない。
5/2(金)は前述の通り、午前中雨天で午後から晴れたという状況から午前中は万博会場内の舗装路は水浸しになったが外国人はその水浸しの舗装面へ対し指をさし興味津々で見ていた。この舗装路、日本では近年当たり前となりつつある有孔舗装で、水はけが非常によく雨がどんなに降っても水たまりができにくい舗装なのだ。
日本は過去の日本列島改造で全国津々浦々にまで舗装道路が敷設された事により、コンクリートやアスファルト舗装に関して非常に長い期間と膨大な敷設量、様々なシチュエーションのノウハウがあり、梅雨のある日本では舗装路の水たまり問題を何度も経験してきたが、そこで舗装路の水たまりを防ぐために生まれたのが有孔舗装であり、万博会場内はこの有孔舗装と石畳タイル舗装の2種類が主に採用されており、偶然の雨天時に有孔舗装と石畳タイル舗装の2種類を比較する事が可能になった。
石畳タイル舗装では水たまりが出来ているものの有孔舗装には水たまりが出来ていない。この点に面白さを覚えた観光に来ているであろう外国人同士がしきりに地面へ向かって指を差し会話しているのだ。
そして更に面白くなったのが午後の晴れである。雨天時に石畳タイル舗装では水たまりが出来てダメだと思われていたところに晴れになると一気に石畳タイル舗装が乾き始めた。もう目で見て判るレベルでスーッと水が引いていく。実はこの石畳タイルもまた目で確認するのが困難なレベルの微細有孔処理がなされており、雨天の間は表面張力などの力によって水たまりが出来てしまうが、雨が止めば一気に水が引いていくという石畳タイルだったのだ(お風呂用のいわゆる珪藻土マットに近い)。
スーッと水が引いていく様を見た外国人は「おい！見ろ見ろ！」と海外言語理解が出来なくても言っている事が日本人の自分へ伝わる程のリアクションをしていた。これが日本の技術力なのだと誇るつもりは毛頭ないが、この有孔舗装は驚いていた国々では需要があり、この技術が売れる可能性が高い事は間違いがない。世界ショーウィンドウとして万国博覧会の本来の機能が発揮されていた瞬間だった。
日本の在来工法を応用した大屋根リングの建築は非常に素晴らしいものだが、重要だったのはその足元、海岸線が隣接する軟弱地盤を強固に改良し、改良した地盤であっても水はけが損なわれない事に外国人が非日常的であるであると気付いて大きなリアクションを取ってくれたからこそ自分も気付く事が出来た。
地盤改良というものがどの様に行われているのか？を知らない人も多いだろうが、正確性を横に置いてわかりやすく伝えるならば、セメントと砂を混ぜてモルタル舗装をする様に、地面へ大穴を掘った後に超巨大重機の先端に巨大なミキサーを付けて、掘った土を戻しつつセメントなど地盤改良薬剤を混ぜて巨大ミキサーで撹拌し、1つの強固な大岩盤や大柱を地中に形成するのだ。
そのため軟弱地盤が強固になる代わりに密度が高くなり水はけは悪くなるのだが、舗装面の最表層へ有孔舗装材を採用する事によって、舗装面自体へ保水能力を持たせ、実際に人々が足で触れる部分には水たまりができにくいという舗装技術だったのだ。
大屋根リングの様な巨大建築物が海岸線近くの軟弱地盤へなぜ建っているのか？各国パビリオンをなぜ建てる事ができたのか？そしてそれが出来るほど地盤改良されたはずなのに水はけがなぜ失われていないのか？
それは大阪万博2025会場自体が日本の隠れた超巨大土建パビリオンであるからだ。
大屋根リングのスロープには花壇が設置され様々な植物が植えられている。
これを地面と捉えると結構な傾斜角のある地面だが、雨が降った事によってスロープ最下段からは花壇から滲み出た水がどんどん流れ出てきていた。これはつまり花壇は間違いなく保水をしており、花壇を地面と捉えると水分に晒される傾斜のある法面(のりめん)であるという事だ。
目で見てわかるほど法面から染み出す水。土木にちょっとでも知識ある者であるならばわかるだろう。この環境は地すべりが起きる可能性がある。が、しかし全くと言って良い程その兆候がない。実際に植物へ手を触れて軽く引っ張ってみたがしっかりと根がはっており植物の根がその法面を支えている事がわかる。
これは紛うことなき土建技術の賜物である。花壇スロープを地面と仮定したが実際は大屋根リング上に非常に大規模な形で設置されているのだ。すなわち花壇スロープは日本の土建技術はこれが出来るとそこにあるだけで我々に訴えてきている。
子供なら気付かないだろう。電力館やガス館やガンダム館で興奮するだけだ。あまりにもわかりやすいものでしか興奮できない。
でも我々大人は違う。今まで学んできた知識と経験があり、それによって万博の非日常的な光景が技術によって成立しているのに気がつく事が出来る。すごくないかコレ？と今まで学んできた知識と経験で興奮する事が出来る。
実は筆者、愛知県民で、愛・地球博開催の2005年当時に多くの大阪府民が愛・地球博へ参加してくれて楽しかったというレビューをしてくれた事を未だに強く覚えています。
愛・地球博は開催前に様々な妨害に遭い、未だその当時の妨害内容を当人達が記録を公開しているわけですが、特にオオワシの巣を理由とした妨害によって撤回された愛・地球博会場の宅地転用計画は、トヨタ自動車や関連サプライヤーが点在している三河地方において地価高騰を招いて工場で働く多くの若者の住宅購入を阻害するという社会問題が20年たった今まさに起きている状況。この責任はいつ取ってくれるのでしょうか？
当時は日夜テレビや新聞などで愛・地球博の問題点ばかり取り上げられていましたが、そんな妨害に対抗する形で大阪府民だけでなく、多くの皆さんがインターネットを中心に「前評判よりも意外と面白いぞ！」と好評レビューをしていただいたおかげで、大きなメディアもそういった声が無視できなくなり、手のひらを返して好評な形で紹介する様になり、最終的には2200万人を超える来場者数を記録し約65億円の剰余金を残すほど成功した万博となった。
大阪万博2025へ参加して実際に自分の目と知識と経験で良いものは良いと紹介する事が大阪府民の皆さんへ恩返しとなると思い、今回エントリを書かせて頂きました。
以上
日付の誤り指摘ありがとうございます。恥ずかしい。
Permalink |記事への反応(18) | 15:29
https://survey.stackoverflow.co/2024/technology
https://survey.stackoverflow.co/2020#technology
| - | 2020 | - | - | - | 2024 |
| JS | 67.7 | - | - | - | 62.3 |
| Python | 44.1 | - | - | - | 51 |
| TS | 25.4 | - | - | - | 38.5 |
| Java | 40.2 | - | - | - | 30.3 |
| C# | 31.4 | - | - | - | 27.1 |
| C++ | 23.9 | - | - | - | 23 |
| C言語 | 21.8 | - | - | - | 20.3 |
| PHP | 26.2 | - | - | - | 18.2 |
| Go | 8.8 | - | - | - | 13.5 |
| Rust | 5.1 | - | - | - | 12.6 |
| kotlin | 7.8 | - | - | - | 9.4 |
| Lua | - | - | - | - | 6.2 |
| Dart | 4.0 | - | - | - | 6 |
| Ruby | 7.1 | - | - | - | 5.2 |
| Swift | 5.9 | - | - | - | 4.7 |
| Scala | 3.6 | - | - | - | 2.6 |
※HTML/CSS,SQL,Bash/Shell,とかそういうのは省いた
順調に伸びるPython人気、そしてTypescriptの伸びがすごいな
Javaって永遠に人気なのかと思ってたけどじわじわと人気が落ちている
PHPも長期的にみると厳しそう。
GoとRustが着実に人気を獲得。
Luaが地味に人気出てる。
| - | 2020 | - | - | - | 2024 |
| PostgraSQL | 36.1 | - | - | - | 48.7 |
| MySQL | 55.6 | - | - | - | 40.3 |
| SQLite | 31.2 | - | - | - | 33.1 |
| SQLServer | 33.0 | - | - | - | 25.3 |
| MongoDB | 26.4 | - | - | - | 24.8 |
| Redis | 18.3 | - | - | - | 20 |
| MariaDB | 16.8 | - | - | - | 17.2 |
| Elasticsearch | 13.8 | - | - | - | 12.5 |
| Oracle | 16.5 | - | - | - | 10.1 |
MySQL+MariaDBではまだMySQL系が多いが・・・
| - | 2020 | - | - | - | 2024 |
| Node.js | 51.4 | - | - | - | 40.8 |
| React | 35.9 | - | - | - | 39.5 |
| jQuery | 43.3 | - | - | - | 21.4 |
| Next.js | - | - | - | - | 17.9 |
| Express | 21.2 | - | - | - | 17.8 |
| Angular | 25.1 | - | - | - | 17.1 |
| ASP.NETCORE | 19.1 | - | - | - | 16.9 |
| Vue.js | 17.3 | - | - | - | 15.4 |
| ASP.NET | 21.9 | - | - | - | 12.9 |
| Flask | 14.2 | - | - | - | 12.9 |
| Spring | 16.4 | - | - | - | 12.7 |
| Django | 14.2 | - | - | - | 12 |
| FastAPI | - | - | - | - | 9.9 |
| Laravel | 11.1 | - | - | - | 7.9 |
| Svelte | - | - | - | - | 6.5 |
| Rails | 7.0 | - | - | - | 4.7 |
※フロントとバックエンドがごちゃごちゃなのなんでだろう。Node.jsってフレームワークじゃないだろ・・・
Next.jsの勢いがすごい。やはりWEBはTSでNext.jsの時代なのか
Pythonの人気は盤石だけど、DjangoとかFlaskは人気が落ちてる。FastAPIに食われたか？
LaravelとRailsはこのまま消えていく予感
The researchers subsequently transplanted GALC expressing monocytes, a type ofwhitebloodcell involved in theresponse to injury and infection, directly into the CNS of themice. This approach replacedmore than 80% of microglia withhealthy monocytes, virtually eliminating the GCs, protecting againstdamage, and extending survival.
Additionally, the researchers noted that a companionpaper, "Monocytes can efficiently replaceall brain macrophages and fetal liver monocytes can generate bona fide Sall1+ microglia,"ledby the Mohavedi Lab in Brussels,Belgium and publishedtoday in Immunity, complements their work and highlightskeynext steps toward developing new therapies. Frederick Christian Bennett,MD, an Assistant Professor of Psychiatry in the Perelman School of Medicineand a co-senior and corresponding author, also contributed to the companionpaper.
"We are eager tospotlightthe power of microglia replacement," said Bennett. "Our findings supportbuildingon our research to better understand microglia's formation andorigin,allowing us to unlock their role in disease and developmore precision therapies."
The researchwas supportedby the Penn MetabolomicsCore (RRID:SCR_022381), the Penn Cardiovascular Institute and, in part,by NCI (P30 CA016520) andNIH (P30DK050306),NIH (5T32MH019112) and (5T32MH014654). Additional fundingwas providedby Partners for Krabbe Research (P4KR), the University of Pittsburgh Brain Institute internal funding,NIH (DP5OD036159),NIH (R01-NS-120960), Klingenstein-Simons Fellowship in Neuroscience, thePaulAllen FrontiersGroup and Children's Hospital ofPhiladelphia K readiness award. The researchwas also supportedby the Alzheimer's ResearchUK Senior Fellowship (ARUK-SRF2022A-006), theNIHR Newcastle Biomedical Research Centre (BRC), a partnershipbetween Newcastle Hospitals NHS Foundation Trust, Newcastle University, and Cumbria, Northumberland and Tyne andWear NHS Foundation Trust and theNational Institute for Health and Care Research (NIHR).
