飯田一史さんの「『なぜ働いていると本が読めなくなるのか』はどこが間違っているのか(抄)」という記事を拝読しました。飯田さんの、出版業界の現状について統計データを用いて検証しようとする姿勢に、あらためて敬意を表したいです。 なのですが、拙著を「間違ってる」と言い切るにしては、データの定義のズレや、ダブルスタンダードと指摘せざるを得ない箇所が多々ありました。 あくまで建設的な議論のために、そしてなによりも『なぜ働いていると本が読めなくなるのか』読者の皆様に向けて、ここに事実関係とデータの解釈についての反論を記します。 前提 『なぜ働いていると本が読めなくなるのか』は何を主張した本かまず大前提として、『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

この記事は、ベストセラーとなった『the fourGAFA 四騎士が創り変えた世界』の著者で、ニューヨーク大学スターン経営大学院の経営学者であるスコット・ギャロウェイによる連載「デジタル経済の先にあるもの」です。月に2回お届けしています。 米国はいま、AIという巨大な賭けに出ている。マグニフィセント10(巨大テック企業10社)がなければ、今年の株式市場は横ばいだったはずだ。 しかし、より大きな非対称的リターンをもたらしうる技術が存在する。経済を変革し、米国民の幸福度を高めたいなら、わたしたちが注目すべきはGPT-5ではなく、GLP-1だ。米国の成人の40%以上──1億人──が肥満に苦しんでいる※1。2060年までに、米国成人の半数が肥満になる可能性がある※2。その余分な体重がもたらす医療費は、その期間で20兆ドルを超えるだろう※3。 わたしたちの債務──歳入5兆ドルに対し歳出7兆ドル──

タイトルどおり、先日CICに自分の信用情報開示報告書を照会した。 得られた報告書を紐解くと、「ネットの経験知」レベルであったことの幾つかは、「本当だったんだ」という確度をもって断定できるようになった。 そして「信用ブラックになった人間がとるべき行動」や、そうでない人も「自分の信用スコアを最大化する為に採るべき最適行動」について、示唆を得ることが出来た。 このエントリでは、順を追って解説することで備忘録とし、併せて皆さま(特に現在信用ブラックの方)の便益に資されたい。 (読むのが面倒であれば、最後にtipsとして一覧にしている。ただ当たり前のことしか書いてないが。) 時系列その年の元旦。まだ平成だったが、その日、私は借金まみれの生活を自力でどうにかすることを諦め、破産することを決めた。 無気力で自堕落な私がそこから弁護士事務所に向かうのには、更にひと月の時間を要した。 弁護士と今後の対応を協

ジェシカ・カミレリ=シェルトンによると、AIツールにはそれぞれ得意分野があり、ChatGPTがすべてに最適というわけではないという。Jessica Camilleri-Sheltonジェシカ・カミレリ=シェルトンは、コピーライターの仕事と自分で立ち上げたビジネスにAIを活用することで収入を倍増させた。彼女はChatGPTやClaudeといったAIツールを使い、生産性と創造性を高めている。AIツールは、タスク管理、コンテンツ作成、そしてクライアントとの打ち合わせに集中するためにも役立っている。本記事は、イギリス在住、35歳のコピーライター兼コンテンツライター、ジェシカ・カミレリ=シェルトン(Jessica Camilleri-Shelton)へのインタビューをもとに構成している。文章は、長さとわかりやすさのために編集している。 約2年半前にAI(人工知能)を業務フローに取り入れて以来、私のキ

【質問】 企業の自社株買いについては、山崎元さんからも折に触れておられたと思いますがとりわけ4/25付のレポート(リスクプレミアムは「リスクを取りたくない人」が払ってくれている)の解説、この労働者タイプBが会社の資本を食い物にしている現状、私個人もかねてより腹に据えかねていました。折しも日本取引所がPBR1倍以上となるよう企業へ努力義務を課すこととなり、今後ますます自社株買いが横行するものと推察されます。不肖私一応は会計学を修めた者であり自己資本を食いつぶす(ドブに捨てる)自社株買いというものへは、合法とは承知しておりますが反対の立場です。さらに申せば、株主総会では経営陣へのストックオプション付与へは常に反対票を投じております。これら一連の労働者タイプBによる搾取ともいえる手法、道徳倫理的に許容しがたいです。本来、経営者は損益取引により企業価値を高めるのが王道であり、小手先の資本取引で株

10月21日に内閣総理大臣を退任致しました。386日の在任中、皆様方には本当にお世話様になりました。心より厚くお礼申し上げます。 一年余りの在任でしたが、できることはすべてやったとの自負をもって退任することができたのは本当に幸せなことでした。予算案、法律案、条約案も法律案一本を残してすべて成立しましたし、国会審議が止まることも一度もありませんでした。内閣もチームワークのとれた気持ちの良いメンバーばかりでしたし、そうであればこそ、トランプ政権との関税交渉、アフリカ開発会議(TICAD)や万博外交、大阪・関西万博の成功、国交正常化60年となる韓国との信頼関係強化、防災庁設立に向けた取り組みや避難所の環境の抜本的な改善、最低賃金の過去にない引き上げ、地方創生2.0、自衛官の処遇改善、コメ政策の見直し等々、多くの課題を各大臣のもと政府挙げて全力で取り組み、確実に成果を挙げることができたのだと思いま

どうもこんばんは、烏丸百九です。本日は、スウェーデンのメディア「Aftonbladet」に掲載された、環境活動家グレタ・トゥーンベリさんの、イスラエル刑務所での体験を綴ったインタビューを翻訳して掲載しようと思います。 トゥーンベリさんがイスラエルに捕まった経緯については、下記の記事などをお読みください。本文中にもありますが、トゥーンベリさんは自身の被害がパレスチナ以上にフォーカスされることを望んでいません。イスラエルに利用されることを避けるためでもありますが、本文の内容は、日本のような親イスラエル国家に住む人間は絶対に知っておくべきだと感じたので、自分なりに和訳させていただきました。 長い内容ですが、是非最後までお読みください。(誤訳等ありましたら遠慮無く御指摘ください) ※本文中、イスラエルによる過酷な拷問や虐待、セクシャルハラスメントの描写があります。閲覧にはご注意ください。※ ※

LLMは「226-68=」のようなプロンプトを与えると「158」と計算してくれますが、この計算は我々が想像するよりも奇妙な方法で行っていることを紹介します [Nikankin+ICLR 2025]。 まずは前提条件を確認します。思考の連鎖は使わず、「226-68=」のようなプロンプトに対して「158」のように答えを直接出力する場合を考えます。 一例として Llama3-8B を考えます。Llama3 のトークナイザは 0 から 1000 までの数に 1 つのトークンを割り当てるので、「226-68=」を入力すると、次のトークン「158」が「0」「1」...「157」「158」「159」...「1000」などのトークンの中から、最も確率が高いものとして選ばれます。 ヤニフ・ニカンキンらの発見 [Nikankin+ICLR 2025] は、Llama3-8B は答えや入力についての粗い条件を多

小清水 (@curekoshimizu) です。本日は FMA についてお話したいと思います。 FMA とは? FMA とは Fused Multiply-Add ことで の演算のことです。 ここで は の丸めを表しました。本当にただこれだけの内容なのですが、 今回の記事は、この FMA について熱く書いてみたいと思います。 FMA について書くモチベーションなのですが、本ブログは 精度に関する話題 を多く取り上げてきました。 その中で FMA と関係する話題が非常に多く登場し、 これからも登場予定 です。 そのたびに、 FMA について補足すべきことが多く、 ここでまとめておこうと思い立ちました。 例えばこの記事で FMA 命令と丸め誤差の話がすでに登場しています: math-koshimizu.hatenablog.jp この記事を読むと 1. FMA の凄さがわかる 精度や高速
2010年08月18日 02:17 カテゴリ人と組織 やってみた)ストレスなく毎日を送るための仕事術 Posted by fukuidayo Tweet ここ最近、何をしていたかというと、今更ながら「仕事術」系の本を読みまくっていた。 今更「仕事術かよ‥」と思われるかも知れないのだけれど、これは結構重要なことで、職場や仕事内容が変化するたびに、自分の仕事のやり方を棚卸しし、最もストレスのないやり方を見出さなければならないと、僕なんかは思う。仕事術や時間管理のやり方が定着しない理由は明白で、「自分の仕事にあっていないから」「書かれたことをそのまま実践してみるから」だ。仕事のやり方が千差万別で、自分が持つ個性も他人と同じ。ということはないのだから、自分なりのやり方を見つけなければきっとダメに違いない。 さて、何かの参考になるかもしれないし、僕自身が仕事のやり方を振り返るときに、参考にもなる
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