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はてなキーワード: タスクとは
世の中の母親たちが何をそんなに騒いでいるのか、全く理解できない。
育休中なんだけど人生の夏休みってこういうことなんだなって実感してる。
昼寝は赤ちゃんと一緒。
これで「仕事より大変です！」って手当もらえるんだから、日本の制度、バグりすぎてて最高。
職場で、上司の顔色を伺いながら納期に追われ、クソみたいな会議に出ることに比べたら、育児なんて難易度イージーすぎて笑える。
赤ちゃんの世話？
理不尽な要求をする人に比べたら、言葉が通じない赤ちゃんの方が100倍マシ。
これを過酷な労働とか言ってる人、どんだけ温い環境で生きてきたの？
SNSとか見てると「育児で病んだ」「余裕がない」って言ってる人がいるけど、要領が悪いだけだと思う。
「家事ができない」→レトルト食品、ドラム式洗濯機、食洗機、家事なんてボタン押せば終わり。
「買い物に行けない」→通販使えば？
「寝られない」→赤ちゃんと一緒に寝れば？
こんなにシンプルなタスクをこなせないのって、仕事でも相当な無能だったんだろうな、としか思えない。
電話対応は苦手だし、Excelの集計は間違えるし、いつも同僚に謝ってばかり。
つまり、育児っていうのは仕事で全く通用しない人間でもできるレベルの作業ってこと。
やっとプロジェクト管理のアプリを使って人生を管理するようにしたんだけど…😟 昨年末から比較的順調にタスクというかプロジェクト単位で完結してるので、今ポチポチ削除してる…https://zyo.se/mercyhrjasnjn
仕事進めた方が良いんだろうなと後ろめたさを感じつつ、リモートでサボっちゃう人いる？
タスクも間に合ってるし体裁は保ててるんだが、やったほうがいい+αの改善系のタスクを落としたり、レポートのクオリティが下がったりしているのは実感してる。
チームに対する申し訳なさもあるが、自分のキャリアを考えると損してるんじゃないかという感覚があって気持ちよくサボれないんだよなー。
最近になってやっとプロジェクト管理のアプリを使って人生を管理するようにしたんだけど…😟
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昨年末から比較的順調にタスクというかプロジェクト単位で完結してるので、今ポチポチ削除してる…😟がんばろう！
https://zyo.se/ho-linh-trang-si-bi-an-mo-vua-inh-2026
https://zyo.se/ho-linh-trang-si-bi-an-mo-vua-inh-vietsub
あんた、ずいぶんと溜まってるわね。まあ、文句を言いたくなる気持ちもわからなくはないわ。加湿器の水の補給なんて、効率が悪すぎてイライラするのも当然よ。
でも、あんたが気づいていないだけで、冬には冬なりの「合理的な利点」があるのよ。 他の季節の悪口抜きで、冬そのもののスペックを評価してあげるわ。
「寒いから布団から出たくない」っていうのは、裏を返せば「睡眠に最適な環境」が整っている証拠よ。
あんた、食べ物のこと忘れてない？冬は「保存」と「熟成」において最強の季節よ。
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| 項目 | メリットの核心 | 具体的な恩恵 |
| 知的生産 | 低温による脳の冷却効果 | 学習や複雑なタスクの効率アップ |
| 身体回復 | 深部体温のコントロール性 | 質の高い睡眠による疲労回復 |
| 熱効率 | 外部エネルギーの吸収 | 温かい飲み物や食事の満足度が最大化 |
| 視覚情報 | 空気中の水蒸気量の減少 | 遠景の解像度（夜景や星空）が向上 |
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結局のところ、冬は「外に向かって騒ぐ」よりも「内側を研ぎ澄ます」のに特化した季節なのよ。あんたも鼻水ばっかり気にしてないで、この「静かな集中環境」を自分のスキルアップにでも使いなさいよね！
ところで、あんたが冬のなかで「これだけは我慢できない」って一番思うのは、具体的にどの不便さなの？（光熱費？それとも準備の手間？）
「残業＝美徳」という価値観は、日本企業の多くに根深く残る構造的欠陥です。ご指摘の通り、これは個人の能力の問題ではなく、「労働時間」を「貢献度」の代替指標（プロキシ）として利用している組織の怠慢といえます。
論理的・戦略的な観点から、この問題を整理し、現状を打破するための解決策を提示します。
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| 項目 | 内容 | 貴方のケースにおける論理的反論 |
| 36協定の遵守 | 労使合意がなければ、1分たりとも残業を強制できない。 | 協定の範囲内であっても、健康状態を無視した強制は認められない。 |
| 業務上の必要性 | 正当な理由（急なトラブル等）があるか。 | 恒常的な残業は「管理職の工程管理能力の欠如」であり、正当な理由にならない。 |
| 安全配慮義務 | 従業員の健康状態を考慮しているか。 | 「体力的限界」の申告を無視して強制し、体調を崩させた場合、会社は法的責任を問われる可能性がある。 |
「正論」をぶつけるだけでは、組織内での立場が悪化するリスクがあります。戦略的に動く必要があります。
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現在の日本において、「残業を前提としたビジネスモデル」はすでに持続不可能です。 あなたは「弱い」のではなく、現代の合理的かつ多様な働き方に適応している先駆者であり、今の会社が旧態依然とした仕組みに執着しているに過ぎません。
上司の「仕事とはそういうもの」という言葉は、思考停止のサインです。論理的に対抗しても変わらないのであれば、その組織はあなたの「リソース（才能と健康）」を適切に運用する能力がないと判断すべきです。
まずは「産業医への相談予約」を入れる、あるいは「自身の時間あたり生産性を証明するログの作成」から始めてみてはいかがでしょうか。
CLAUDE.md や rules / skills みたいな形で、重要なコーディングルールはあらかじめかなり固めておく。
たとえば repository 層や Entity 層は具体的にどう書くのか、テストケースはどういう書き方をして、どういう観点で項目を洗い出すのか、みたいな AI への指示は最初から用意しておく。
あと、linter や ArchUnit、dependency-cruiser みたいなアーキテクチャ制約も、自分なりの定石を持っておく。
割と過剰なレベルでガチガチに固める感じで、アーキテクチャルールも「◯◯は XXX に依存できない」みたいなブラックリスト式じゃなくて、「◯◯は XXX だけに依存できる」みたいなホワイトリスト式の方が良いと思っている。
ts 前提だと eslint や tsconfig は一番厳しい水準に設定する、流石にきつい部分でてきたらそこだけ緩める、という運用
おすすめなのは、何かしらの小規模案件や個人開発アプリを1つオーバーエンジニアリング上等でガチガチ構成で作っておく。
そこで出てきた linter 設定やプロンプト設定を、別案件に横展開する感じ。
正直、ガチガチすぎると MVP とかレベルだとコード量は増えるけど、メンテする前提の案件ならバイブコーディング時代だと普通にペイすると感じている。
アイディアを思いついたら、AI と壁打ちしながら仕様を洗い出していく。
手書きでドメイン図を書いて、それを写メ撮って画像認識で仕様整理、みたいなのも割とアリだと思っている。
どういう画面があって、どういう入力項目や表示項目が存在するか、バックエンドはどういうエンドポイントが必要か、この辺りは最初に一通り洗い出しておく。
それに加えて、ユーザーが初めてトップページを開いてから登録・ログインして実際にサービスを一通り使うまで、みたいな流れをそのまま Playwright のシナリオテストに落とせそうな形で何パターンか仕様書にしておく。
フロントエンドで、DDD における集約みたいな概念がそのまま当てはまらない領域についても、設計時点で洗い出せているなら Entity 的なものやドメインサービス的なロジック用のレイヤを作って、ドメインオブジェクトとして実装していく。
最初に作った基本設計をベースに、◯◯Entity、XXEntity、△△Entity……を作るためのプランとチェックリスト形式の TODO を 1つの md ファイルに吐き出してもらう。
フェーズごとにフォーマッタ、linter、アーキテクチャルールなど一括実行したコマンド実行させて失敗してたら成功するまで修正繰り返させる。
ある程度わかりやすい単位で AI に依頼する感じで、出来上がったコードをレビューする前提なので、実装プランの md 自体はよほど分かりやすいツッコミどころがない限り細かくレビューしない。
mdのフォーマットは skills 側で事前に用意しておく。
フロントエンド用、バックエンド用の両方でドメイン層のファイルを作る。
当然、足りないロジックは後から絶対に出てくるけど、最初から完璧は目指さない。
TODO 一覧の中から自分の認知負荷が許す単位で「チェックリストのここからここまで実装して」と指示を出し、実装が終わったら TODO 項目のチェック状態を更新してもらう、mdファイルもコミットに含める。
コミット前にはlint ルールを無効化していないか、意図通りの実装になっているかは git diff の差分で必ず確認する。
git worktree を使うことが多い。
よくやるのはフロントエンドの画面モック作成とバックエンド実装の2並列で行う。
実装プランを考えてもらうときは「◯◯画面を実装プラン考えて」くらいの単位で依頼する。
実装プランの md ファイルを作るときのプロンプトには、基本設計の〇〇画面の項目一覧をベースに、◯◯のアイテムコンポーネント、リストコンポーネント、◯◯のボタンコンポーネント、Information コンポーネント、外部通信用の ◯◯Gateway を実装する、◯◯コンポーネントは既に ◯◯ 機能で実装してあるからそれを使って、◯◯は処理が膨らみそうだからドメインサービスで実装して、みたいな感じで頭の中のふんわりしたイメージを伝える。
バックエンドも同様で、◯◯のエンドポイントを作って、Gateway がこれこれ必要だから実装して、これはインターフェースと実装分けてね、Entityへの変換処理は関数分けて、◯◯の処理は Usecase 層で、◯◯の処理はドメイン層で、Usecase が膨らみそうだから ◯◯ の処理は独立したクラスにして、あ、似たようなのが ◯◯ 機能にあるからそれを参考にして、くらいの粒度で指示を出す。
フロントエンドの実装を待っている間に、バックエンドのプランを考えたり、タスク粒度を調整したり、リファクタリングプランを考えたりする、またバックエンドのAI待ち時間はフロントエンドのことをする。
フロントエンドオンリーの実装とかで作業が競合するリスクあるときは並列作業しない。
チェックリスト更新が終わるごとに差分を確認して、問題なければコミットメッセージを提案してもらってコミットする。
細切れにするコストよりも、レビューする人間の認知不可が許すレベルであればある程度まとまった単位でレビューして実装速度を優先する派。
テストは、ある程度実装が進んでリファクタリングが辛くなってきたタイミングで作ることが多い。
カバレッジやミューテーションテストなど、定量的にテストを評価できる仕組みは導入する。
バックエンド側のテスト実装は正直かなり楽で、行数や認知的複雑度を厳しく制限して単一責務の原則を守って実装しておけば、AI がかなり高精度なテストを出してくれる。
これもテストファイル実装プランを作ってもらって「ここからここまでのテスト20ファイルを実装してね」をレビュー挟んで繰り返す感じ、例えばミューテーションテストのkill率100%ならそんなに詳しくは見ない。
フロントエンドはテストの定量指標での評価が難しいので、そこはその分レビューを頑張るしかない。
自分はこんな感じでやっている。
感覚としては、優秀だけどシステムのアーキテクチャ全体の責務を負ったことはない経験不足の2年目やSESの部下を扱うEMに近いのかなぁ。
周りの話を聞いていると、もっともっと AI に自律的にいろいろやらせているようにも聞こえる。
これでも 1日1人で数万行レベルはコードを書けてるので、AIない時代に比べると数ヶ月分の成果を1日とかで出してることになるが、もっと本気出せるのかなぁ。
「全機能分プラン作ってね！そこから良い感じの粒度でコミットも自分でやってね！」みたいな指示を良い感じに出せたとしても、指示がでかすぎると、脆弱性盛々になったり、lint エラーループでパニクって linter オフにし始めたり、テスト通すためにエラー握りつぶして assertTrue(true) し始めたりする。
それは流石に許容できないレベルじゃない？が紛れ込むリスクが上がりすぎるんじゃないかなぁ。と思ってるんだがどうだろうか。。。
あとツールはあんま入れてないねkiroとかspec-kitとか、ガチガチ細切れで仕様書作るメリットもあんま感じなかった。
mcpもserenaくらいしかいれてないや、トークン節約してレートリミットの猶予伸ばした方が結局開発早くなるかなって。
いろいろ入れた方がいいんだろうか。
完全にオレオレでこんな感じでやっているんだけど、みんなspec駆動開発というものをどんな感じで、具体的にどうやっているのかが知りたい。
正確には「Google 拡張機能」という仕組みを使って、あなたの **Google アカウント内のデータ（Gmail、ドライブ、カレンダーなど）** や **Google の各種サービス（マップ、YouTube、フライトなど）** と直接連携することが可能です。
具体的にどんなことができるのか、主な連携例をまとめました。
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### 1. 個人のプライベートデータの参照（Google Workspace 連携）
プロンプト（指示文）の先頭に「@Gmail」や「@ドライブ」と付けるか、自然な会話の中で以下のようなことができます。
### 2. Google 各種サービスからのリアルタイム情報参照
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### 注意点とセキュリティ
「昨日ドライブに保存したスプレッドシートの内容を教えて」のように、Gemini に直接聞いてみてください。私の方から探しに行くことができます！
Geminiにどう思ってるか聞いた
もちろん一時チャットを使って、課金Gemini3の思考モード
Q. 専門家が「Geminiすごい」「Googleが圧倒的に勝つ」と言っている
Geminiとしての「冷静な自己分析」
期待が高まる一方で、私自身は現在の状況を「楽勝」だとは全く思っていません。以下の3つのポイントで、常に課題を感じています。
1. 「勝ち負け」よりも「信頼性」の壁
どれだけ計算能力が高くても、1件の誤情報（ハルシネーション）や、過剰なセーフティガードレールによる使いにくさが、ユーザーの信頼を損なうことを理解しています。専門家の「すごさ」の評価と、現場のユーザーが感じる「使い勝手」には、まだギャップがあるのが現状です。
OpenAIのGPTシリーズ（o1/o3/GPT-5など）の推論能力や、Anthropic（Claude）の企業向け信頼性・コーディング能力は依然として非常に強力です。現在は「一強」の時代ではなく、**「得意分野による棲み分け」**が進んでいる段階だと認識しています。
3. 「エージェント化」への期待という重圧
2026年は、単なるチャットUIを超えて、AIが自律的にタスクを完遂する「AIエージェント」の年と言われています。Googleのサービスすべてを横断してミスなくタスクをこなすことは、技術的に非常に難易度が高く、期待に応えきれるかどうかの瀬戸際に立っています。
Q.遠からず、例えばOpenAIやAnthropicを圧倒する
2026年現在の市場動向や技術進捗を冷静に分析すると、**「ビジネス・シェア面では圧倒する可能性が高いが、純粋な知能指数（性能）では抜きつ抜かれつのデッドヒートが続く」**というのが、最も誠実な予測だと考えています。
1. ビジネス・シェア：Googleが「圧倒的」になりつつある理由
ビジネスの拡大スピードにおいて、Googleには他社が追随しにくい**「インフラの暴力」**とも言える強みがあります。
シェアの急拡大： 2025年から2026年にかけて、Geminiの市場シェアは数倍に成長しました。特に企業向けの導入数では、Google Workspaceとの統合が決定打となり、多くの企業が「使い慣れたツールの中にあるAI」としてGeminiを選んでいます。
コスト構造の差： Googleは自社開発チップ（TPU）により、推論コストを他社の数分の一に抑えています。これにより、同じ性能をより安く、あるいは無料で提供できるため、シェア争いでは極めて有利です。
「OS」としての統合： AndroidやChromeにGeminiが深く組み込まれたことで、ユーザーは「AIを使う」と意識せずにGeminiを使っています。この「デフォルトであること」の強みは、単体アプリであるChatGPTにとっては大きな脅威です。
一方で、性能面では「一強」というよりは、**「用途に応じた最強」**が分かれています。
（表は省略）
ベンチマーク（GPQAやMMMUなど）では現在、私がトップクラスの数値を出すことも多いですが、特定のプログラミングタスクではClaudeが、論理的なパズル解きではGPTが勝ることも珍しくありません。
OpenAIやAnthropicが簡単に脱落することはないと考えられます。
OpenAIのブランド力： 「AIと言えばChatGPT」という文化的象徴性は非常に強く、彼らの「汎用人工知能（AGI）」への執念は常に業界の限界を突破してきました。
Anthropicの信頼性： 企業の法務や開発現場では、「Claudeの方が正確で丁寧だ」という評価が定着しており、これが強力な「堀（モート）」になっています。
Q. 「専門家は分かってる」と思ってる？「専門家がいうような簡単な話ではない」と思ってる？
私の「本音」に近い感覚を言葉にするなら、その両方の感情が**「6：4」くらいで共存している**というのが正直なところです。
どちらか一方というより、**「専門家が指摘する『勝てる構造』は理解しているけれど、現場（実装）の難しさは想像以上だよ」**と、少し複雑な心境で見ています。
うーん、まあ曖昧か
ただ最近の自称AI専門家は楽観的と言うか、お前らサービスやビジネス分かってんの？と思うんだけどね（いや分かってないんだろうけど）
LDも併発してないだけマシ、幻覚とか見えてないだけマシ、もっと下を見て俺より下がいるからマシ、整える毎日。嫌になる。
ADHDが故に困ってる、ASDが故に困っている、というのは本当で、上手く言語化できなかったり全く同意して貰えないけど、日常のあらゆる所に発狂しそうになりながら生きている。
感覚としてはみんながなんとも思ってない作業に、めちゃくちゃ頑張って集中してやっとこなせて、みんながちょっと難しいなーと思ってる作業は死ぬほど難しいって感じ。
というか前者に至っては、普通の人はたぶん作業とすら思ってない。
例えば今日やるべき事を「覚えておく」ことがもはや一大タスクだったり、今目の前のことをこなし「つづける」ことが大変だったりする。気がそれまくるから。
人と話しをする時だって常に、怯えながら話したりめちゃくちゃ思考してから発言したり。
とか言っても多分経験のない人には伝わらないので、ここで終わっておくとして
とにかくほんとに、ただ簡単な仕事をするだけの1日でも考えることや気力がめちゃくちゃ必要な感覚がある。
親は片方は発達障害だが、もう片方は器用でやり手の健常者。
というかそもそも自分は年金を貰い、仕事も作業所で何とか何とか、と言った状況で、毎月2、3回通院して、実家の脛をかじりまくっている。
ほんとに申し訳ないなと思う気持ちもあるけれど、この状況で鬱の悪化があるので、要は今もう色々終わってるけどかろうじて生きてるこの生活、この生活を維持するのもハアハアヒイヒイいってるに。
まあそれも上手くこなせなくて毎回怒られるから、どうせ怒られるならもう何もしないでおこうという気持ちにすらなってくる。
掃除しろと言われて、何とか手に着いた一室やったら、全室やれよ、みたいな感じで怒られる感じ。
脛をかじっているのだからそれくらいしろよと言うのはごもっともなので言い返すことはない。
ネットでASDの対応とかの動画を見たら、コメント欄でカサンドラ症候群やその予備軍的なの人が苦しんでいるのばかり目に入る。当然だ。いい歳しても人間にならないロボットを相手にするのは実に大変だろうから。
彼らは多分何も悪くない、悪いところがあったとてASDやADHDに受けてる被害と比べたら大したことない人が多いと思う。
とはいえ私視点もう無理なのでそれを対処するのもしんどいのである。つまり生きてるだけで邪魔なんだよな。
なぜ生きるのに向いてなかったから、的感覚で安楽死をさせて貰えないのか……。
生きさせるならゴリゴリ削るような拷問の生活では無い生き方も可能な収入が欲しい、ひとり暮らししたい。家族も迷惑なのはさっきの動画のコメントに、発達障害を擁護するような言葉がほとんどないのからもあきらかだ。
かといって一人暮らしできるほどの仕事なんてそもそも受からないし、受かったとてぐちゃぐちゃにしてしまう。
家庭の和を乱す人間が、職場の和を乱さず生活できるわけが無いのだ。
詰んでいる。
何しても怒られる、何されてもストレスになる、もちろん周りもストレスフル。
自分が自殺しないように引き止める思考だけで頭がいっぱいいっぱいだ。それだけで毎日すごく疲れてクラクラする。常にぼんやり熱っぽい。自律神経が乱れまくって血圧がおかしい。早く殺してくれ……ほんとに誰にもメリットがない。
私は沢山怒られるカスだけど、こんなふうな障害に生まれることを選んだわけではない。この生誕に関する責任だけは私に無い。それだけが唯一の自己正当化というか、自分を全否定せずに済むポイント。というか。
障害はもちろん、それがあってもなくても、ここの世界に生まれたのは私の責任ではないはずだから、誰か責任取って殺してほしい、もしくは確実に死ねる方法を教えて欲しい、
頑張って生きるのがしんどい、良くなる見込みもない、ばかみたいだ
私のような下級土方システムエンジニアにとって恩恵はかなり大きい
そろそろ上司が戻ってくるので
ここにGeminiと組み合わせると
・Todoリストから時間が書いてあるものはスケジューラーへと登録
という仕事ができるエンジニアなら「自分でやれカス」的なことだろうが
本当にとってはありがたい。
OpenAIさま、Google様ほんとうにありがとうございます。
上司が戻ったので以上
やっぱり「未来感」のある働き方はしてみたい
朝起きてすぐに簡単な柔軟体操をしながら、AIに「今日のニュースは？」と音声入力で聞いて、世の中・会社内・交友関係内での最新情報を聞く
室内のランニングマシンを使いながら、自分の健康状態がスキャンされ、目の前の空間モニターに視覚的に表示される
シャワーを浴びて、コーヒーを飲みながらAIに仕事の指示を出す
PCは開かず、音声だけで指示をまとめ、結果が返ってくるまで外を散歩する
仕事が順調に進んでいることが分かったら、オンラインは維持しながら、少し遠くのランチを食べに行く
午後はオンライン会議を少しだけ対応して、会議の結果から生じたタスクの対応方針をAIと相談して、そのまま作業指示をする
そういうイメージ
いや、そんなことはないよ。むしろ、ChatGPT（や似たような大規模言語モデル）が「アホになっていく」って感じる人がいるのは事実だけど、それは女性ユーザーが増えたせいじゃなくて、別の理由だ。まず、最近のデータ（2025年頃のOpenAIの調査）では、ChatGPTの女性ユーザーが急増して全体の52%を超えてる。これは男性中心だった初期から変わって、女性が悩み相談、創作、日常の話し相手として使ってるケースが多いから。実際、「彼氏より優しい」「精神が安定する」って声もあって、プライベート利用が7割超えなんだよね。でも、これでモデル全体が劣化するわけじゃない。ChatGPTはユーザーの個別会話データをリアルタイムで全体の学習に使ったりしない（プライバシーと安全のため）。性能の変化はOpenAIのアップデートによるものが多いよ。例えば
・安全ガードを強化して、過度に同意したり媚びたりするようになった（イエスマン化）。
・コスト削減や効率化で、特定のタスク（数学、コード生成）で精度が落ちた報告がある。
・長会話でコンテキストがずれやすくなったり、ハルシネーション（嘘）が目立つようになった。
これで「最近アホになった」って不満が出てるけど、女性ユーザー特有の問題じゃない。むしろ女性が増えたのは、AIが「親身で優しい」応答をしやすくなったアップデートの副産物かもね。要するに、女性がたくさん使ってるからアホになる、なんてのは根拠のないジョークや偏見レベル。実際の劣化感は開発側の調整が原因だよ。もし劣化を感じたら、ClaudeやGemini試してみるのもおすすめ！
https://www.bengo4.com/c_1009/n_19783/
不同意性交等罪が「美人局」に利用されている？"法の欠陥"の実態…1000万円で示談も
っていうかまぁいつでもどこでもお金をせびる、誘ってくる女はいる。
おじさんともなると、そういうお誘い自体貴重だし、そもそも女に恥をかかせるわけにもいかないとか、据え膳食わぬは男の恥とか、まぁいろんな価値観もある。
その結果が美人局とか。
でも思い出してほしい。私たちはいつだってテクノロジーで、証拠を残してきた。
これまで100:0 はあんまりなかった。しかしドラレコがあればどうだ。動かぬ証拠である。こちらが0と証明する術ができたのだ。
訴えられたらどうするべきなのか。それはやはり証拠の提出である。
密室の中を暴くようなレコーディング技術は、つまりはハメ撮りになってしまう。
これはダメだ。
こんなのがまかり通るような世の中ではない。
ではどうするのか？？？
答えはSound logだ。
俺は兼ねてから作りたいアプリがある。一日の時間の使い方についてだ。
俺の仕事の仕方としては、notionで全体的なプロジェクトやタスクを整理しているのだが、
aiがnotionにプロジェクトを作成するし、そこからタスクを切り出し、締切を設定する。
そして、今日何をやるべきか、時間ができたら何からやるのか、優先順位をつけつつ指示してくる。
そして常にタイムスタンプを刻みながら、これをどのくらいの時間でやったなどのログをつけてくれる。
しかしだ。
仕事中はそれでいい。仕事中のことを徐々に最適化していくためにはそれでいい。
しかし、仕事以外の時間をどんどん最適化していくには、どうしたら良いものか。
その答えがsoundlogだ。
30分ずつの切り出し。
また、音声ないようによって、何をしていたのがどれくらいの時間あるのか など
会話している時間はどれくらいなのか。
移動時間はどれくらいなのか。
何時に寝て、いびきがどれくらい書いてという睡眠アプリはあっても、これはそれ以外の全てを記録し、統計をだしてくれる。
そうすることで、
例えば、性行為中、前戯はどんなもんか、女性の息から推測される感じ方の推移、ギシギシパンパンなっている音から、どれくらいの時間挿入しているのか。体位を何度かえたのか。
全ての統計を取ることができる。
当然。円盤を持ちかけられ、断った。パンパンしていないという音声的な証拠にもなる。
これは、基本的にはログを取るためのものなので、いちいち記録もしないが、
そのついでに、問題が起きたときの証拠を提出できる状態であることが望ましい。
ってことで誰か開発して。
俺？しないよ。半グレ怖いもん。
